Rust内存配额管理库tor-memquota的使用指南

概述

tor-memquota是一个用于Rust应用程序的内存配额管理库，它可以帮助开发者高效控制和监控应用程序的内存分配情况。这个库特别适用于需要限制内存使用或监控内存消耗的场景。

主要特性

• 内存使用配额控制
• 实时内存使用监控
• 轻量级且高效
• 线程安全

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
tor-memquota = "0.1"

基本使用方法

1. 创建内存配额器

use tor_memquota::MemQuota;

fn main() {
    // 创建一个限制为1MB的内存配额器
    let quota = MemQuota::new(1024 * 1024);
    
    // 检查剩余配额
    println!("剩余配额: {} bytes", quota.remaining());
}

2. 分配内存并跟踪

use tor_memquota::MemQuota;

fn process_data(quota: &MemQuota, data: &[u8]) -> Result<Vec<u8>, &'static str> {
    // 在分配前检查配额
    if !quota.can_allocate(data.len()) {
        return Err("内存配额不足");
    }
    
    // 分配内存并记录使用量
    let mut buffer = Vec::with_capacity(data.len());
    quota.alloc(data.len());
    
    // 处理数据...
    buffer.extend_from_slice(data);
    
    Ok(buffer)
}

3. 释放内存

use tor_memquota::MemQuota;

fn release_memory(quota: &MemQuota, memory: Vec<u8>) {
    let size = memory.capacity();
    drop(memory); // 实际释放内存
    
    // 更新配额
    quota.ffree(size);
}

高级用法

1. 共享配额

use std::sync::Arc;
use tor_memquota::MemQuota;

fn main() {
    let shared_quota = Arc::new(MemQuota::new(10 * 1024 * 1024));
    
    // 可以在多个线程间共享同一个配额
    let thread1_quota = shared_quota.clone();
    let thread2_quota = shared_quota.clone();
    
    // 在各个线程中使用...
}

2. 监控内存使用

use tor_memquota::MemQuota;

fn monitor_usage(quota: &MemQuota) {
    println!("当前内存使用: {} bytes", quota.used());
    println!("最大可用内存: {} bytes", quota.limit());
    println!("使用百分比: {:.2}%", quota.usage_ratio() * 100.0);
    
    if quota.is_exceeded() {
        eprintln!("警告: 内存配额已超出!");
    }
}

3. 动态调整配额

use tor_memquota::MemQuota;

fn adjust_quota(quota: &MemQuota) {
    // 增加配额
    quota.add_limit(5 * 1024 * 1024);
    
    // 减少配额
    quota.sub_limit(2 * 1024 * 1024);
}

完整示例代码

use tor_memquota::MemQuota;
use std::sync::Arc;
use std::thread;

// 工作线程函数
fn worker_thread(quota: Arc<MemQuota>, id: usize) {
    let data_size = 2 * 1024 * 1024; // 每个线程尝试分配2MB
    
    // 检查并分配内存
    if quota.can_allocate(data_size) {
        quota.alloc(data_size);
        println!("线程 {} 分配了 {} bytes 内存", id, data_size);
        
        // 模拟工作
        thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(100));
        
        // 释放内存
        quota.free(data_size);
        println!("线程 {} 释放了 {} bytes 内存", id, data_size);
    } else {
        println!("线程 {} 分配失败 - 内存不足", id);
    }
}

fn main() {
    // 创建共享内存配额(5MB)
    let quota = Arc::new(MemQuota::new(5 * 1024 * 1024));
    
    // 监控线程函数
    let monitor_quota = quota.clone();
    let monitor_thread = thread::spawn(move || {
        loop {
            println!(
                "监控: 已使用 {}/{} bytes ({:.1}%)", 
                monitor_quota.used(), 
                monitor_quota.limit(),
                monitor_quota.usage_ratio() * 100.0
            );
            if monitor_quota.is_exceeded() {
                eprintln!("警告: 内存配额已超出!");
            }
            thread::sleep(std::time::Duration::from_millis(500));
        }
    });
    
    // 创建工作线程
    let mut handles = vec![];
    for i in 0..3 {
        let quota = quota.clone();
        handles.push(thread::spawn(move || {
            worker_thread(quota, i);
        }));
    }
    
    // 等待工作线程完成
    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
    
    // 动态调整配额
    println!("增加2MB配额");
    quota.add_limit(2 * 1024 * 1024);
    
    // 再创建2个工作线程
    for i in 3..5 {
        let quota = quota.clone();
        handles.push(thread::spawn(move || {
            worker_thread(quota, i);
        }));
    }
    
    // 等待所有工作线程完成
    for handle in handles {
        handle.join().unwrap();
    }
    
    // 结束监控线程
    monitor_thread.thread().unpark();
    
    println!("程序结束, 最终内存使用: {}/{} bytes", 
        quota.used(), 
        quota.limit()
    );
}

注意事项

1. tor-memquota只跟踪配额使用情况，不实际管理内存分配
2. 开发者需要确保alloc和free调用的对称性
3. 在多线程环境中使用Arc共享配额
4. 配额超出不会自动阻止分配，需要显式检查

tor-memquota是一个简单但强大的工具，可以帮助Rust开发者更好地控制和监控应用程序的内存使用情况，特别是在资源受限的环境中。