面试题：Redis压缩列表的内存分配与释放优化代码实现

优化策略

内存池技术：
- 思路：预先分配一大块内存作为内存池，当需要分配内存时，从内存池中获取小块内存，使用完毕后再归还到内存池，而不是每次都调用系统的内存分配函数（如 malloc 和 free）。这样可以减少系统调用开销，并有效减少内存碎片。
- 优点：减少系统调用次数，提高内存分配与释放的效率，降低内存碎片产生的概率。
合并相邻空闲块：
- 思路：在释放内存块时，检查相邻的内存块是否也处于空闲状态，如果是，则将它们合并成一个更大的空闲块。这样在后续分配较大内存时，更容易满足需求，减少因分配小内存块而产生的碎片。
- 优点：提高内存利用率，减少碎片化程度。
使用合适的内存分配算法：
- 思路：例如采用适合频繁分配和释放场景的分配算法，如 jemalloc。jemalloc 针对多线程环境下的内存分配进行了优化，能够更有效地管理内存，减少碎片。
- 优点：在多线程环境下有更好的性能表现，减少内存碎片。

添加节点时内存分配核心代码实现思路及关键代码

实现思路：
- 首先检查内存池是否有足够的空闲空间来分配新节点所需内存。
- 如果内存池空间不足，根据设定的策略（如扩展内存池）来获取更多内存。
- 从内存池分配内存给新节点，并将新节点插入到压缩列表合适位置。
关键代码示例（伪代码）：

// 假设内存池结构体
typedef struct MemoryPool {
    void *start;
    void *end;
    void *current;
} MemoryPool;

// 初始化内存池
MemoryPool* initMemoryPool(size_t size) {
    MemoryPool *pool = (MemoryPool*)malloc(sizeof(MemoryPool));
    pool->start = malloc(size);
    pool->end = (char*)pool->start + size;
    pool->current = pool->start;
    return pool;
}

// 从内存池分配内存
void* allocateFromPool(MemoryPool *pool, size_t size) {
    if ((char*)pool->current + size > (char*)pool->end) {
        // 内存池空间不足，可进行扩展等操作
        return NULL;
    }
    void *result = pool->current;
    pool->current = (char*)pool->current + size;
    return result;
}

// 添加节点到压缩列表
void addNodeToList(zlentry *zl, size_t valueSize) {
    MemoryPool *pool = getMemoryPool(); // 获取内存池实例
    void *newNode = allocateFromPool(pool, valueSize);
    if (newNode == NULL) {
        // 处理内存分配失败
        return;
    }
    // 将新节点插入到压缩列表合适位置的代码
}

删除节点时内存释放核心代码实现思路及关键代码

实现思路：
- 从压缩列表中移除要删除的节点。
- 将该节点占用的内存归还到内存池，并检查相邻内存块是否空闲，若空闲则进行合并。
关键代码示例（伪代码）：

// 释放节点内存到内存池
void freeNodeToPool(MemoryPool *pool, void *node) {
    // 假设内存池中有空闲块链表管理空闲内存块
    // 将节点内存块插入到空闲块链表合适位置
    // 检查相邻空闲块并合并
}

// 从压缩列表删除节点
void deleteNodeFromList(zlentry *zl, void *node) {
    // 从压缩列表移除节点的代码
    MemoryPool *pool = getMemoryPool();
    freeNodeToPool(pool, node);
}

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面试题：Redis压缩列表的内存分配与释放优化代码实现

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添加节点时内存分配核心代码实现思路及关键代码

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