动态内存的堆区
/* 堆区共用体定义 */ typedef union { /* 可以以4字节来访问堆区,也可以以1个字节来访问 */ int aintHeap[GUI_ALLOC_SIZE / 4]; /* required for proper alignement */ U8 abHeap[GUI_ALLOC_SIZE]; } GUI_HEAP; /* 堆区的数据 */ GUI_MEM_ALLOC GUI_HEAP GUI_Heap GUI_ALLOC_LOCATION;
管理动态内存需要的管理信息节点结构体
/* 动态内存管理信息节点结构体 */ /* 通过管理节点结构体就可以定位一个数据块在堆区中的位置和大小,以及其前一个和后一个数据块的节点信息 */ /* 由此,可以遍历整个堆区,这也就是uCGUI动态内存管理的一种方法,主要体现在这种数据结构上 */ typedef struct { GUI_ALLOC_DATATYPE Off; /* Offset of memory area */ //一个数据块在动态内存中的相对地址偏移 GUI_ALLOC_DATATYPE Size; /* usable size of allocated block */ //数据块的大小 HANDLE Next; /* next handle in linked list */ //前一个数据块的管理信息节点在aBlock中的位置 HANDLE Prev; //后一个数据块的管理信息节点在aBlock中的位置 } tBlock; /* 管理信息节点的结构体链表 */ static tBlock aBlock[GUI_MAXBLOCKS]; 其中GUI_MAXBLOCKS的定义如下: #ifndef GUI_MAXBLOCKS #define GUI_MAXBLOCKS (2 + GUI_ALLOC_SIZE / 32) #endif
记录堆区整体使用情况的结构体
/* 记录堆区使用情况的结构体 */ struct { int NumUsedBlocks, //已经使用的数据块数目 NumFreeBlocks, //还未使用的数据块数目 //(注意这里指的是管理信息节点存储区aBlock的使用情况) NumFreeBlocksMin; /* For statistical purposes only */ GUI_ALLOC_DATATYPE NumUsedBytes, //堆区已经使用的字节数 NumFreeBytes, //堆区还未使用的字节数 NumFreeBytesMin; } GUI_ALLOC;
漫谈uCGUI管理动态内存区的方法
动态内存分配和释放是动态内存库函数提供给用户最基本的功能,额外的功能包括查询当前堆区的使用情况、可利用情况、可使用的单块的最大size等。动态内存的库函数实现有不同的方法,可以不需要借助于堆区以外的管理结构体,仅仅使用堆区以内少量的空间作为堆区的管理空间,笔者曾经实现过,参考如何实现一个malloc函数。动态内存的管理如果借助于堆区以外的管理结构体,自然消耗了更多的RAM空间,但是管理的效果自然提升很多。这里主要体现在分配和释放的速度,堆区的内存碎片整理,以及堆区使用情况的监控。
uCGUI就是通过借助于堆区以外的管理结构体来实现动态内存的管理。其中堆区就是有效的数据区,堆区的管理不会占用这里边的空间。节点信息管理结构体数组aBlock,它的元素个数是根据堆区大小和预定义一个分配数据块大小确定的。uCGUI还定义了一个记录堆区使用情况的全局信息结构体变量GUI_ALLOC。
当用户欲从堆区中分配一定大小的数据块,首先根据全局信息结构体变量GUI_ALLOC记录的可使用情况,核查当前堆区是否能够满足用户的需求,显然如果没有足够的空间,直接就以错误的形式返回。接下来,要从aBlock数组中获取一个信息管理结构体节点,获取到的节点在数组中的位置,也就是它是数组的第几个元素,被定义为句柄。然后根据节点信息管理结构体数组记录的块信息,从堆区中找到一个可以使用的块。最后,将这个分配到的块信息记录在之前分配到的管理节点中,就完成了它们之间的绑定。还需要对应的修改全局信息结构体变量GUI_ALLOC相应元素的值。
常用的malloc函数动态获取一个内存块后返回的是这个内存块的首地址,而uCGUI返回的是这个内存块在节点管理数组中的位置,也就是句柄。当前uCGUI完全可以做到返回内存块的地址,但是uCGUI分配到的内存块是用来保存窗口和控件的管理信息的,使用句柄比使用内存块的首地址更具有优势。
Attention:
uCGUI的节点信息管理结构体数组一个元素分配之后,对应着一个数据块。一个窗口在创建的时候,通常只占用一个32个字节的数据块(这里假定NumExtraBytes为0)。但是,一个控件创建的时候,占用了不止一个数据块,耗费的空间也非常大。