iOS内存管理机制解析之MRC手动引用计数机制

简介: 前言: iOS的内存管理机制ARC和MRC是程序员参加面试基本必问的问题,也是考察一个iOS基本功是 否扎实的关键,这样深入理解内存管理机制的重要性就不言而喻了。iOS内存管理机制发展史iOS 5以前 :MRC(手动引用计数)iOS 5及以后:A...

前言:

iOS的内存管理机制ARC和MRC是程序员参加面试基本必问的问题,也是考察一个iOS基本功是
否扎实的关键,这样深入理解内存管理机制的重要性就不言而喻了。

iOS内存管理机制发展史

  • iOS 5以前 :MRC(手动引用计数)

  • iOS 5及以后:ARC (自动引入计数)


MRC机制时代

“谁开辟申请,谁及时合理释放” 面对自己申请的内存空间是要及时进行回收的:

不及时释放会造成什么结果?

对象存储在栈上,可能会大量的占用内存,内存不足造成程序闪退(也就是所说的内存泄露)

不合理释放会造成什么后果?

提前释放掉,倘若后面继续对该对象进行引用操作,会出现崩溃,出现EXC_BAD_ACCESS操作已经释放掉的对象的崩溃提示。(也就是所说的野指针)

MRC机制时代对于iOS程序员来说是有些痛苦的,那么我们深入的解析一下

内存管理原则 —-配对原则

解释:使引用计数(retainCount)+1的时候必须相对应的出现使引用计数-1

怎样使引用计数+1 ?

new copy(mutablecopy) retain alloc

怎样使引用计数-1?

release autorelease

例如:

[对象 release];  reatinCount-1

[对象 retain];   reatinCount+1,并且返回self

判断一个对象是否能被系统回收?

正藏情况下能被系统回收的对象唯一依据是该对象的引用计数(retainCount)为0

相关文章
|
15天前
|
存储 大数据 Unix
Python生成器 vs 迭代器:从内存到代码的深度解析
在Python中,处理大数据或无限序列时,迭代器与生成器可避免内存溢出。迭代器通过`__iter__`和`__next__`手动实现,控制灵活;生成器用`yield`自动实现,代码简洁、内存高效。生成器适合大文件读取、惰性计算等场景,是性能优化的关键工具。
152 2
|
2月前
|
弹性计算 前端开发 NoSQL
2025最新阿里云服务器配置选择攻略:CPU、内存、带宽与系统盘全解析
本文详解2025年阿里云服务器ECS配置选择策略,涵盖CPU、内存、带宽与系统盘推荐,助你根据业务需求精准选型,提升性能与性价比。
|
6月前
|
缓存 并行计算 PyTorch
PyTorch CUDA内存管理优化:深度理解GPU资源分配与缓存机制
本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制,特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因,并通过实际案例(如Llama 1B模型训练)展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术,显著提升了内存使用效率,减少了系统调用开销。此外,文章还介绍了高级优化方法,包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。
1033 0
|
3月前
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器配置费用整理,支持一万人CPU内存、公网带宽和存储IO性能全解析
要支撑1万人在线流量,需选择阿里云企业级ECS服务器,如通用型g系列、高主频型hf系列或通用算力型u1实例,配置如16核64G及以上,搭配高带宽与SSD/ESSD云盘,费用约数千元每月。
231 0
|
4月前
|
存储 缓存 数据挖掘
阿里云服务器实例选购指南:经济型、通用算力型、计算型、通用型、内存型性能与适用场景解析
当我们在通过阿里云的活动页面挑选云服务器时,相同配置的云服务器通常会有多种不同的实例供我们选择,并且它们之间的价格差异较为明显。这是因为不同实例规格所采用的处理器存在差异,其底层架构也各不相同,比如常见的X86计算架构和Arm计算架构。正因如此,不同实例的云服务器在性能表现以及适用场景方面都各有特点。为了帮助大家在众多实例中做出更合适的选择,本文将针对阿里云服务器的经济型、通用算力型、计算型、通用型和内存型实例,介绍它们的性能特性以及对应的使用场景,以供大家参考和选择。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
10435 46
|
11月前
|
存储 缓存 监控
后端开发中的缓存机制:深度解析与最佳实践####
本文深入探讨了后端开发中不可或缺的一环——缓存机制,旨在为读者提供一份详尽的指南,涵盖缓存的基本原理、常见类型(如内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等)、主流技术选型(Redis、Memcached、Ehcache等),以及在实际项目中如何根据业务需求设计并实施高效的缓存策略。不同于常规摘要的概述性质,本摘要直接点明文章将围绕“深度解析”与“最佳实践”两大核心展开,既适合初学者构建基础认知框架,也为有经验的开发者提供优化建议与实战技巧。 ####
|
11月前
|
缓存 NoSQL Java
千万级电商线上无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制深度解析
【11月更文挑战第30天】在千万级电商系统中,ID生成机制是核心基础设施之一。一个高效、可靠的ID生成系统对于保障系统的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨一种在千万级电商线上广泛应用的ID生成机制——无阻塞双buffer缓冲优化方案。本文从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个维度进行解析,并通过Java语言实现多个示例,指出各自实践的优缺点。希望给需要的同学提供一些参考。
180 8
|
10月前
|
PHP 开发者 UED
PHP中的异常处理机制解析####
本文深入探讨了PHP中的异常处理机制,通过实例解析try-catch语句的用法,并对比传统错误处理方式,揭示其在提升代码健壮性与可维护性方面的优势。文章还简要介绍了自定义异常类的创建及其应用场景,为开发者提供实用的技术参考。 ####

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS