從最簡單的入手

1.實現一個固定大小的allocator

//分配固定大小內存塊的模板類,內部緩存算法自己實現了,

//我用的是預分配+回收cache鏈

//即分配時先檢查回收鏈有無數據,無的話每次分配n*size個塊,然后返回其中一個,直到該塊用完后繼續分配

//釋放時直接加入回收鏈即可

//好處是速度夠塊,但是浪費空間可能就比較大了

template <size_t size> class Fix_Allocator{

void* alloc(size_t size);

void free(void*p);

typedef     Fix_Allocator me;

static me Instance;

};

提供一個給host class用的impl template

template <class Host> class new_op{

void* operator new(size_t size);

//........

};

template < 
   typename Host
   >
inline void* new_op<Host>:: operator new(size_t size){
 return Fix_Allocator<sizeof(Host)>::Instance.alloc(size);
}

然后所有需要內存池的類繼承new_op即可

class cls_usePool:public new_op<cls_usePool>{

.........

};

2.改進

以上方法的不足,大小近似的類不能共享內存池,如sizeof(clsA)==11,sizeof(clsB)==12,

內存池并不能提高程序太多效率.

我用的辦法是將所有分配大小對齊到2的冥(這樣最大內存占用將會接近原來的一倍,考慮(17,33這樣大小的對像很多的情況)

解決方法如下

template <bool flag, typename T, typename U>
struct TypeSelectT
{
private:
 template<bool>
 struct In
 { typedef T Result; };

 template<>
 struct In<false>
 { typedef U Result; };

public:
 typedef typename In<flag>::Result Result;
};

#define countof(x) (sizeof(x)/sizeof(x[0]))

template <int x,int y>
struct extr{
protected:
 template <int x1>
 struct imp{
  enum {
   next=(x1+y-1)/y,
  };
  enum {Result=1+imp<next>::Result};
 };

 template <>struct imp<1>{
  enum {Result=0};
 };

public:
 enum {Result=imp<x>::Result};
};

template <int x,int y>
struct pwr{
protected:
 template <int y1>
 struct imp{
  enum{
   next=y1-1
  };
  enum{
   Result=x*imp<next>::Result
  };
 };
 template<> struct imp<0>{
  enum{
   Result=1
  };
 };

public:
 enum{
  Result=imp<y>::Result
 };
};

template <int size>struct allocIdx{
 template <int idx> struct table{
//  enum{  }
  struct accept{
   enum{ Result=0};
  };
  struct Overflow{
   enum{ Result =1};
  };
  enum {
   k
//   Result =TypeSelectT< (idx>=0)&&(idx<countof(allocTable)),accept,Overflow>::Result::Result
  };
 };

};

先用extr算sizeof(cls)最接近2的多少次冥n,然后用pwr計算2的n次冥的值

最后用n查allocidx表得到該大小下,內存塊的cache數.

最后將這些值傳遞給new_op的方法

這樣就做到了11 12 13大小的對像全部共享16的allocator,而且是靜態綁定的.