论文研究 基于虚拟单元可智能增长的内存池研究.pdf

针对内存数据库系统对空间利用率和系统健壮性的要求,提出了一种新型的基于虚拟单元可智能增长的内存池(SVMP)。该内存池吸收了传统内存池的优点,改进了内存管理策略,提出了对连续内存区进行逻辑划分以提高空间利用率的虚拟单元和一种以AIMD(Additive Increase Multiplicative Decrease)为核心的智能增长算法,并通过C 的new-handler机制解决了内存池增长中可能会出现的内存不足的问题。理论分析和性能测试表明,该内存池结构具有良好的时间、空间特性和健壮性,能够显著提升内存数据库系统的运行效率。