内存映射文件，托管映射文件和偏移指针

Question

我对Boost库（对于Windows）的术语有点困惑。我想要做的只是简单的;在磁盘上创建一个文件（一个大文件> 50 GB），分别为写入和读取操作做一些映射。

例如第一映射1 GB的部分为刷新它到硬盘驱动器后写&采取新的部分等等，而阅读器应用程序映射文件的不同部分，做阅读的东西不改变任何东西（没有编辑）。

我读升压的文件（因为我们允许使用这一个1.47.0版）和我完全不明白何时使用内存映射文件方法，如：file_mapping，managed_region和托管地图文件：例如basic_managed_mapped_file和Offset_Ptr。

任何人都可以告诉我内存映射文件和托管映射文件有什么区别，它们的用法是什么？

如果可能的话，一些示例代码会对这些和Offset_ptr高度适用。

谢谢确实...

Answer 1

可以使用managed_mapped_file透明地从内存映射文件分配。

这意味着，对于所有的实际目的，你通常不需要对你的记忆区域进行再分配。无论如何它都是虚拟内存，因此分页需要在需要的时间加载正确的位。

很明显，如果有很多碎片或访问“跳来绕去”，那么分页可能会成为性能瓶颈。在这种情况下，考虑到细分池，并从这些分配。）_

编辑只注意到升压IPC有Segregated storage node allocators和Adaptive pool node allocators下这种支持。还有关于这些存储池的实施的说明here。

下面是一个创建一个50GB的文件，并在充塞一些数据的简单的出发点：

#include <iostream> 
#include <string> 
#include <vector> 
#include <iterator> 
#include <algorithm> 

#include <boost/container/flat_map.hpp> 
#include <boost/container/flat_set.hpp> 

#include <boost/interprocess/managed_mapped_file.hpp> 
#include <boost/container/scoped_allocator.hpp> 
#include <boost/interprocess/containers/string.hpp> 
#include <boost/interprocess/containers/vector.hpp> 
#include <boost/interprocess/sync/named_mutex.hpp> 
#include <boost/interprocess/sync/scoped_lock.hpp> 

namespace bip = boost::interprocess; 
using mutex_type = bip::named_mutex; 

struct X 
{ 
    char buf[100]; 
    double rate; 
    uint32_t samples[1024]; 
}; 

template <typename T> using shared_alloc = bip::allocator<T,bip::managed_mapped_file::segment_manager>; 
template <typename T> using shared_vector = boost::container::vector<T, shared_alloc<T> >; 
template <typename K, typename V, typename P = std::pair<K,V>, typename Cmp = std::less<K> > 
         using shared_map = boost::container::flat_map<K, V, Cmp, shared_alloc<P> >; 

using shared_string = bip::basic_string<char,std::char_traits<char>,shared_alloc<char> >; 
using dataset_t  = shared_map<shared_string, shared_vector<X> >; 

struct mutex_remove 
{ 
    mutex_remove() { mutex_type::remove("7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E"); } 
    ~mutex_remove(){ mutex_type::remove("7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E"); } 
} remover; 

static mutex_type mutex(bip::open_or_create,"7FD6D7E8-320B-11DC-82CF-39598D556B0E"); 

static dataset_t& shared_instance() 
{ 
    bip::scoped_lock<mutex_type> lock(mutex); 
    static bip::managed_mapped_file seg(bip::open_or_create,"./demo.db", 50ul<<30); // "50Gb ought to be enough for anyone" 

    static dataset_t* _instance = seg.find_or_construct<dataset_t> 
     ("DATA") 
     (
     std::less<shared_string>(), 
     dataset_t::allocator_type(seg.get_segment_manager()) 
     ); 

    static auto capacity = seg.get_free_memory(); 
    std::cerr << "Free space: " << (capacity>>30) << "g\n"; 

    return *_instance; 
} 

int main() 
{ 
    auto& db = shared_instance(); 

    bip::scoped_lock<mutex_type> lock(mutex); 
    auto alloc = db.get_allocator().get_segment_manager(); 

    std::cout << db.size() << '\n'; 

    for (int i = 0; i < 1000; ++i) 
    { 
     std::string key_ = "item" + std::to_string(i); 
     shared_string key(alloc); 
     key.assign(key_.begin(), key_.end()); 
     auto value = shared_vector<X>(alloc); 
     value.resize(size_t(rand()%(1ul<<9))); 
     auto entry = std::make_pair(key, value); 

     db.insert(std::make_pair(key, value)); 
    } 
} 

注意，它写了一个稀疏文件50G的。提交的实际大小取决于在那里的一些随机数。我的运行造成了大约1.1G：

$ du -shc --apparent-size demo.db 
50G demo.db 

$ du -shc demo.db 
1,1G demo.db 

希望这有助于