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来源:Rxjava lift 源码

1.一文搞懂怎么用C语言实现单例模式
2.c 设计模式有哪些
3.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
4.设计模式的设计c设式源C语言应用-表驱动模式

设计模式 源码 c_设计模式 源码 应用

一文搞懂怎么用C语言实现单例模式

       本文旨在解析如何在C语言中实现单例模式,这是模式码一种常见的设计模式,它确保系统中只有一个实例,源码用并提供统一的计模访问接口,保证一致性。设计c设式源单例模式虽然简化了资源管理和代码编写,模式码通达信猎庄主图指标源码但也存在权衡。源码用

       优点在于,计模它能有效地控制资源分配,设计c设式源避免资源浪费,模式码并便于调试。源码用然而,计模过度使用可能会导致全局状态,设计c设式源降低代码的模式码模块性和可测试性,尤其是源码用在高并发环境下,处理不当可能引发性能问题。

       让我们通过一个实例来理解:通过constructor_single函数,实际上创建了名为single1的实例。当尝试创建第二个实例single2时,程序会检查single是否已存在。如果single为空,才会进行实例化,通过双重if判断和pthread_mutex_lock的同步机制,确保了在并发情况下只实例化一次,避免了性能瓶颈。

       在代码中,plcopen程序底层源码第一层if语句的使用至关重要,它防止了并发问题,但又避免了不必要的锁竞争。如果直接在加锁后进行判断,大量并发可能会导致锁竞争,影响性能。因此,理解并正确应用这些技巧在C语言的单例模式实现中至关重要。

c 设计模式有哪些

       设计模式主要分为以下几种:工厂模式、单例模式、观察者模式、适配器模式、模板方法模式

       工厂模式是一种创建对象的模式,其核心思想是将对象的创建与使用分离。通过这种方式,我们可以根据不同的条件创建不同的对象,而客户端代码只需要知道如何调用工厂方法即可。这种模式有助于代码的模块化,提高了系统的可扩展性。

       单例模式确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。这种模式常用于需要频繁访问或操作单一资源的情况,如配置文件的读取、数据库连接等。网络通话软件源码单例模式可以避免重复创建对象,从而优化系统性能。

       观察者模式是一种行为型设计模式,它定义了对象之间的依赖关系,当一个对象状态改变时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。这种模式常用于实现事件驱动的系统,如GUI中的按钮点击事件等。

       适配器模式主要用于解决不同接口或协议之间的兼容性问题。它通过一个适配器类将不兼容的接口转换成客户端可以使用的通用接口,从而实现了现有功能的复用。这种模式在需要集成不同系统或组件时非常有用。

       模板方法模式是一种行为型设计模式,它定义了一个算法的骨架,允许子类在不改变算法结构的情况下重写某些步骤。这种模式有助于提高代码的复用性和可维护性,同时保证了系统的扩展性。

       这些设计模式在软件开发中扮演着重要的角色,它们帮助我们解决常见的软件设计问题,提高代码的可维护性、可复用性和可扩展性。每种设计模式都有其特定的应用场景和优势,根据实际需求选择合适的模式可以大大提高开发效率和软件质量。

Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

       引子

       在如今的大型服务器中,NUMA架构扮演着关键角色。绝地反击原版源码它允许系统拥有多个物理CPU,不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论,但需明白每个CPU优先访问本节点内存,当本地内存不足时,可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构,主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。

       分配物理内存时,numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现,将CPU访问的变量复制到每个CPU中,以减少缓存行竞争和False Sharing,类似于Java中的Thread Local。

       分配物理页

       尽管我们不必关注底层实现,buddy system负责分配物理页,关键在于使用了numa_node_id方法。接下来,我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。

       numa_node_id源码分析获取数据

       在topology.h中,我们发现使用了raw_cpu_read函数,传入了numa_node参数。接下来,我们来了解numa_node的定义。

       在topology.h中定义了numa_node。pytest源码优化接口我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义,最终揭示numa_node是一个共享全局变量,类型为int,存储在.data..percpu段中。

       在percpu-defs.h中,numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中,这些段在运行阶段即为段。接下来,我们返回raw_cpu_read方法。

       在percpu-defs.h中,我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法,此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型,最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。

       在percpu.h中,调用了一般的read方法。在percpu.h中,获取numa_node的绝对地址,并通过raw_cpu_ptr方法。

       在percpu-defs.h中,我们略过验证指针的环节,追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来,我们来看x架构的实现。

       在percpu.h中,使用汇编获取this_cpu_off的地址,代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量,最终通过解引用获得真正内存地址内的值。

       对于其他架构,实现方式相似,通过获取自己CPU的偏移量,最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。

       放入数据

       讨论Linux内核启动过程时,我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。

       在main.c中,我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码,我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现,此处不作展开。

       在percpu-defs.h中,我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址,最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。

       在percpu.h中,我们发现一个关键数组__per_cpu_offset,其中保存了每个CPU副本的偏移值,通过CPU的索引来查找。

       接下来,我们来设计PER CPU模块。

       设计一个全面的PER CPU架构,它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体,内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本,其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段,动态数据在运行时生成。

       最后,我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中,我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。

       通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本,我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。

       接下来,我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后,元数据分配如下图所示。

       接着,我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法,完成元数据分配。

       在pcpu_setup_first_chunk方法中,我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。

       在main.c的mm_init中,我们关注重点区域,完成map数组的slab分配。

       至此,我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理,从设计到源码分析,全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。

设计模式的C语言应用-表驱动模式

       在C语言编程中,表驱动模式是一种独特的技术,它巧妙地替代了if-else和case语句,通过索引操作直接从数组中获取结果或调用处理函数。这种模式是非面向对象的,尤其适合于C等底层语言,它强调数据和逻辑的清晰分离,使得代码更易于维护和扩展。

核心机制</

       表驱动的核心在于,它根据输入的直接或间接索引来获取信息,这简化了复杂的逻辑判断。按照输入因素,我们可以将其分为三类:直接访问(如整数月份天数的查找)、索引访问(处理复杂映射关系)和阶梯访问(针对分段范围的处理);根据输入个数,区分一维和多维查找,以适应不同的数据结构需求。

直接访问模式示例</

       以计算月份天数为例,常规if-else代码被替换为存储在Days_in_Month数组中的数据,提高了效率和代码清晰度。

实际应用实例</

       在设备工作流程中,通过表驱动方法处理df_type,根据acq_cnt、zsl、cap_nzsl和small_line_buffer的组合,定义df_type_tab数组。对于非法值,使用DF_MAX符号表示,而small_line_buffer通过布尔转换简化为0或1,作为索引访问的依据。在这种模式下,输入因素难以量化或范围过大时,索引模式显得尤为有效。

索引模式的益处</

       索引模式避免了大量重复或无效值造成的内存浪费,同时处理无法直接量化的输入。它实质上是数据密集型存储和访问,通过中介序号简化原始数据处理,提升了代码的可维护性和可读性。

模式对比与应用</

       直接模式和索引模式在数据查找层面虽然相似,但阶梯模式则处理连续范围内的数据,如汽车重量分类。例如,汽车管理通过索引映射重量与操作,简化了代码逻辑。在姓名、年龄、体重等数据中,索引模式同样起着关键作用。

       表驱动在状态机和命令模式等高级编程模式中广泛应用,如华为云社区的实例文章,展示了其在复杂系统中的实际效果。

总结与启示</

       表驱动模式有效地降低了if-else和switch的复杂性,通过将逻辑集成到数组中,提高了代码的效率和可维护性。无论是在基础数据处理还是高级编程实践中,它都是C语言程序员值得掌握的高效工具。

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