ホームページ データベース mysql チュートリアル cocos2dx多线程以及线程同步 与 cocos2dx内存管理与多线程问题

cocos2dx多线程以及线程同步 与 cocos2dx内存管理与多线程问题

Jun 07, 2016 pm 03:32 PM
メモリ 同期する 管理 質問

//-------------------------------------------------------------------- // // CCPoolManager // //-------------------------------------------------------------------- /////【diff - begin】- by layne////// CCPoolManager* CCPoolManager::shared

//--------------------------------------------------------------------

//

// CCPoolManager

//

//--------------------------------------------------------------------


/////【diff - begin】- by layne//////


CCPoolManager* CCPoolManager::sharedPoolManager()

{

    if (s_pPoolManager == NULL)

    {

        s_pPoolManager = new CCPoolManager();

    }

    return s_pPoolManager;

}


void CCPoolManager::purgePoolManager()

{

    CC_SAFE_DELETE(s_pPoolManager);

}


CCPoolManager::CCPoolManager()

{

    //    m_pReleasePoolStack = new CCArray();   

    //    m_pReleasePoolStack->init();

    //    m_pCurReleasePool = 0;


    m_pReleasePoolMultiStack = new CCDictionary();

}


CCPoolManager::~CCPoolManager()

{


    //    finalize();


    //    // we only release the last autorelease pool here

    //    m_pCurReleasePool = 0;

    //    m_pReleasePoolStack->removeObjectAtIndex(0);

    //   

    //    CC_SAFE_DELETE(m_pReleasePoolStack);


    finalize();


    CC_SAFE_DELETE(m_pReleasePoolMultiStack);

}


void CCPoolManager::finalize()

{

    if(m_pReleasePoolMultiStack->count() > 0)

    {

        //CCAutoreleasePool* pReleasePool;

        CCObject* pkey = NULL;

        CCARRAY_FOREACH(m_pReleasePoolMultiStack->allKeys(), pkey)

        {

            if(!pkey)

                break;

            CCInteger *key = (CCInteger*)pkey;

            CCArray *poolStack = (CCArray *)m_pReleasePoolMultiStack->objectForKey(key->getValue());

            CCObject* pObj = NULL;

            CCARRAY_FOREACH(poolStack, pObj)

            {

                if(!pObj)

                    break;

                CCAutoreleasePool* pPool = (CCAutoreleasePool*)pObj;

                pPool->clear();

            }

        }

    }

}


void CCPoolManager::push()

{

    //    CCAutoreleasePool* pPool = new CCAutoreleasePool();       //ref = 1

    //    m_pCurReleasePool = pPool;

    //   

    //    m_pReleasePoolStack->addObject(pPool);                   //ref = 2

    //   

    //    pPool->release();                                       //ref = 1


    pthread_mutex_lock(&m_mutex);


    CCArray* pCurReleasePoolStack = getCurReleasePoolStack();

    CCAutoreleasePool* pPool = new CCAutoreleasePool();         //ref = 1

    pCurReleasePoolStack->addObject(pPool);                               //ref = 2

    pPool->release();                                           //ref = 1   


    pthread_mutex_unlock(&m_mutex);

}


void CCPoolManager::pop()

{

    //    if (! m_pCurReleasePool)

    //    {

    //        return;

    //    }

    //   

    //    int nCount = m_pReleasePoolStack->count();

    //   

    //    m_pCurReleasePool->clear();

    //   

    //    if(nCount > 1)

    //    {

    //        m_pReleasePoolStack->removeObjectAtIndex(nCount-1);

    //        

    //        //         if(nCount > 1)

    //        //         {

    //        //             m_pCurReleasePool = m_pReleasePoolStack->objectAtIndex(nCount - 2);

    //        //             return;

    //        //         }

    //        m_pCurReleasePool = (CCAutoreleasePool*)m_pReleasePoolStack->objectAtIndex(nCount - 2);

    //    }

    //   

    //    /*m_pCurReleasePool = NULL;*/


    pthread_mutex_lock(&m_mutex);   


    CCArray* pCurReleasePoolStack = getCurReleasePoolStack();

    CCAutoreleasePool* pCurReleasePool = getCurReleasePool();   

    if (pCurReleasePoolStack && pCurReleasePool)

    {

        int nCount = pCurReleasePoolStack->count();


        pCurReleasePool->clear();


        if(nCount > 1)

        {

            pCurReleasePoolStack->removeObject(pCurReleasePool);

        }

    }


    pthread_mutex_unlock(&m_mutex);

}


void CCPoolManager::removeObject(CCObject* pObject)

{

    //    CCAssert(m_pCurReleasePool, "current auto release pool should not be null");

    //   

    //    m_pCurReleasePool->removeObject(pObject);


    pthread_mutex_lock(&m_mutex);

    CCAutoreleasePool* pCurReleasePool = getCurReleasePool();

    CCAssert(pCurReleasePool, "current auto release pool should not be null");


    pCurReleasePool->removeObject(pObject);

    pthread_mutex_unlock(&m_mutex);   

}


void CCPoolManager::addObject(CCObject* pObject)

{

    //    getCurReleasePool()->addObject(pObject);


    pthread_mutex_lock(&m_mutex);   

    CCAutoreleasePool* pCurReleasePool = getCurReleasePool(true);

    CCAssert(pCurReleasePool, "current auto release pool should not be null");


    pCurReleasePool->addObject(pObject);

    pthread_mutex_unlock(&m_mutex);     

}


CCArray* CCPoolManager::getCurReleasePoolStack()

{

    CCArray* pPoolStack = NULL;

    pthread_t tid = pthread_self();

    if(m_pReleasePoolMultiStack->count() > 0)

    {

        pPoolStack = (CCArray*)m_pReleasePoolMultiStack->objectForKey((int)tid);

    }


    if (!pPoolStack) {

        pPoolStack = new CCArray();

        m_pReleasePoolMultiStack->setObject(pPoolStack, (int)tid);

        pPoolStack->release();

    }


    return pPoolStack;

}


CCAutoreleasePool* CCPoolManager::getCurReleasePool(bool autoCreate)

{

    //    if(!m_pCurReleasePool)

    //    {

    //        push();

    //    }

    //   

    //    CCAssert(m_pCurReleasePool, "current auto release pool should not be null");

    //   

    //    return m_pCurReleasePool;


    CCAutoreleasePool* pReleasePool = NULL;



    CCArray* pPoolStack = getCurReleasePoolStack();

    if(pPoolStack->count() > 0)

    {

        pReleasePool = (CCAutoreleasePool*)pPoolStack->lastObject();

    }


    if (!pReleasePool && autoCreate) {

        CCAutoreleasePool* pPool = new CCAutoreleasePool();         //ref = 1

        pPoolStack->addObject(pPool);                               //ref = 2

        pPool->release();                                           //ref = 1


        pReleasePool = pPool;

    }


    return pReleasePool;

}


/////【diff - end】- by layne//////

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

大規模なメモリの最適化。コンピュータが 16g/32g のメモリ速度にアップグレードしても変化がない場合はどうすればよいですか? 大規模なメモリの最適化。コンピュータが 16g/32g のメモリ速度にアップグレードしても変化がない場合はどうすればよいですか? Jun 18, 2024 pm 06:51 PM

機械式ハード ドライブまたは SATA ソリッド ステート ドライブの場合、NVME ハード ドライブの場合は、ソフトウェアの実行速度の向上を感じられない場合があります。 1. レジストリをデスクトップにインポートし、新しいテキスト ドキュメントを作成し、次の内容をコピーして貼り付け、1.reg として保存し、右クリックしてマージしてコンピュータを再起動します。 WindowsRegistryEditorVersion5.00[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SessionManager\MemoryManagement]"DisablePagingExecutive"=d

Xiaomi Mi 14Proのメモリ使用量を確認するにはどうすればよいですか? Xiaomi Mi 14Proのメモリ使用量を確認するにはどうすればよいですか? Mar 18, 2024 pm 02:19 PM

最近、Xiaomiはスタイリッシュなデザインだけでなく、内部および外部にブラックテクノロジーを備えた強力なハイエンドスマートフォンXiaomi 14Proをリリースしました。この電話機は最高のパフォーマンスと優れたマルチタスク機能を備えており、ユーザーは高速でスムーズな携帯電話体験を楽しむことができます。ただし、パフォーマンスはメモリにも影響されますので、多くのユーザーがXiaomi 14Proのメモリ使用量を確認する方法を知りたいので、見てみましょう。 Xiaomi Mi 14Proのメモリ使用量を確認するにはどうすればよいですか? Xiaomi 14Proのメモリ使用量を確認する方法を紹介. Xiaomi 14Proスマホの[設定]にある[アプリケーション管理]ボタンを開きます。インストールされているすべてのアプリのリストを表示するには、リストを参照して表示するアプリを見つけ、それをクリックしてアプリの詳細ページに入ります。アプリケーションの詳細ページで

同期したフォルダー内の 1 つ以上のアイテムが Outlook エラーと一致しません 同期したフォルダー内の 1 つ以上のアイテムが Outlook エラーと一致しません Mar 18, 2024 am 09:46 AM

同期フォルダー内の 1 つ以上のアイテムが Outlook のエラー メッセージと一致しない場合は、会議アイテムを更新またはキャンセルしたことが原因である可能性があります。この場合、ローカル バージョンのデータがリモート コピーと競合していることを示すエラー メッセージが表示されます。この状況は通常、Outlook デスクトップ アプリケーションで発生します。同期したフォルダー内の 1 つ以上のアイテムが一致しません。競合を解決するには、プロジェクトを開いて操作を再試行します。同期フォルダー内の 1 つ以上のアイテムが Outlook エラーと一致しない問題を修正する Outlook デスクトップ バージョンでは、ローカルの予定表アイテムがサーバー コピーと競合すると問題が発生する可能性があります。ただし幸いなことに、それを助ける簡単な方法がいくつかあります

関係者によると、サムスン電子とSKハイニックスは2026年以降に積層型モバイルメモリを商品化する予定 関係者によると、サムスン電子とSKハイニックスは2026年以降に積層型モバイルメモリを商品化する予定 Sep 03, 2024 pm 02:15 PM

9月3日の当ウェブサイトのニュースによると、韓国メディアetnewsは昨日(現地時間)、サムスン電子とSKハイニックスの「HBM類似」積層構造モバイルメモリ製品が2026年以降に商品化されると報じた。関係者によると、韓国のメモリ大手2社はスタック型モバイルメモリを将来の重要な収益源と考えており、エンドサイドAIに電力を供給するために「HBMのようなメモリ」をスマートフォン、タブレット、ラップトップに拡張する計画だという。このサイトの以前のレポートによると、Samsung Electronics の製品は LPwide I/O メモリと呼ばれ、SK Hynix はこのテクノロジーを VFO と呼んでいます。両社はほぼ同じ技術的ルート、つまりファンアウト パッケージングと垂直チャネルを組み合わせたものを使用しました。 Samsung Electronics の LPwide I/O メモリのビット幅は 512

サムスン、HBM4メモリでの普及が期待される16層ハイブリッドボンディング積層プロセス技術検証完了を発表 サムスン、HBM4メモリでの普及が期待される16層ハイブリッドボンディング積層プロセス技術検証完了を発表 Apr 07, 2024 pm 09:19 PM

報告書によると、サムスン電子幹部のキム大宇氏は、2024年の韓国マイクロエレクトロニクス・パッケージング協会年次総会で、サムスン電子は16層ハイブリッドボンディングHBMメモリ技術の検証を完了すると述べた。この技術は技術検証を通過したと報告されています。同報告書では、今回の技術検証が今後数年間のメモリ市場発展の基礎を築くとも述べている。 DaeWooKim氏は、「サムスン電子がハイブリッドボンディング技術に基づいて16層積層HBM3メモリの製造に成功した。メモリサンプルは正常に動作する。将来的には、16層積層ハイブリッドボンディング技術がHBM4メモリの量産に使用されるだろう」と述べた。 ▲画像出典 TheElec、以下同 ハイブリッドボンディングは、既存のボンディングプロセスと比較して、DRAMメモリ層間にバンプを追加する必要がなく、上下層の銅と銅を直接接続する。

マイクロン:HBMメモリはウェーハ量の3倍を消費し、生産能力は基本的に来年に予約される マイクロン:HBMメモリはウェーハ量の3倍を消費し、生産能力は基本的に来年に予約される Mar 22, 2024 pm 08:16 PM

当サイトは3月21日、マイクロンが四半期財務報告書の発表後に電話会議を開催したと報じた。 Micron CEOのSanjay Mehrotra氏はカンファレンスで、従来のメモリと比較してHBMは大幅に多くのウエハを消費すると述べた。マイクロンは、同じノードで同じ容量を生産する場合、現在最も先進的なHBM3Eメモリは標準的なDDR5の3倍のウエハを消費し、性能の向上とパッケージングの複雑さの増大により、将来的にはHBM4のこの比率がさらに増加すると予想されていると述べました。 。このサイトの以前のレポートを参照すると、この高い比率は HBM の歩留まりの低さによる部分もあります。 HBM メモリは、多層の DRAM メモリ TSV 接続でスタックされており、1 つの層に問題があると、全体の層に問題が発生することを意味します。

Lexar が Ares Wings of War DDR5 7600 16GB x2 メモリ キットを発売: Hynix A-die パーティクル、1,299 人民元 Lexar が Ares Wings of War DDR5 7600 16GB x2 メモリ キットを発売: Hynix A-die パーティクル、1,299 人民元 May 07, 2024 am 08:13 AM

5月6日のこのウェブサイトのニュースによると、LexarはAres Wings of WarシリーズのDDR57600CL36オーバークロックメモリを発売しました。16GBx2セットは50元のデポジットで5月7日0:00に予約販売されます。 1,299元。 Lexar Wings of War メモリは、Hynix A-die メモリ チップを使用し、Intel XMP3.0 をサポートし、次の 2 つのオーバークロック プリセットを提供します: 7600MT/s: CL36-46-46-961.4V8000MT/s: CL38-48-49 -1001.45V放熱に関しては、このメモリ セットには厚さ 1.8 mm の全アルミニウム放熱ベストが装備されており、PMIC 独自の熱伝導性シリコン グリース パッドが装備されています。メモリは 8 つの高輝度 LED ビーズを使用し、13 の RGB 照明モードをサポートします。

Kingbang が新しい DDR5 8600 メモリを発売、CAMM2、LPCAMM2、および通常のモデルから選択可能 Kingbang が新しい DDR5 8600 メモリを発売、CAMM2、LPCAMM2、および通常のモデルから選択可能 Jun 08, 2024 pm 01:35 PM

6 月 7 日のこのサイトのニュースによると、GEIL は 2024 台北国際コンピューター ショーで最新の DDR5 ソリューションを発表し、SO-DIMM、CUDIMM、CSODIMM、CAMM2、および LPCAMM2 バージョンから選択できるように提供しました。 ▲画像出典:Wccftech 写真に示すように、Jinbang が展示した CAMM2/LPCAMM2 メモリは非常にコンパクトな設計を採用しており、最大 128GB の容量と最大 8533MT/s の速度を実現できる製品もあります。 AMDAM5 プラットフォームで安定しており、補助冷却なしで 9000MT/s までオーバークロックされます。レポートによると、Jinbang の 2024 Polaris RGBDDR5 シリーズ メモリは最大 8400 のメモリを提供できます。

See all articles