发现在加上这行代码和注释掉这行代码 运行时间同样是在递增，但是加上这行代码运行时间增加明显 boost::geometry::read_wkt(line_geometry_string, linestring_global);

<think>我们注意到，即使注释掉`boost::geometry::read_wkt`这行代码，运行时间仍然递增，但加上这行代码后运行时间增加更明显。这说明两个问题：1.存在一个基础性的问题导致运行时间递增（即使没有read_wkt）。2.read_wkt的调用加剧了这个问题。首先，我们分析基础性问题（即使注释read_wkt也存在）：-可能的原因包括：a)内存泄漏或内存碎片化：随着周期性调用，内存占用增加，导致内存分配效率下降。b)容器未清空或未正确复用：例如，外部传入的`edges_info`在每次调用时被`clear()`，但可能其容量（capacity）没有释放，而后续的填充可能因为容量过大而初始化开销大？但通常`clear()`不会释放容量，所以随着周期调用，如果每次边的数量在变化，可能导致`edges_info`的容量增长，但不会导致循环内操作时间递增。c)日志输出：如果每次循环都输出日志，随着调用次数增加，日志输出可能成为瓶颈（特别是控制台输出慢）。d)图结构变化：如果`sdMap`在周期调用中发生变化（比如边数增加），那么循环次数增加，自然时间增加。但问题描述是周期性调用，应该每次调用传入的图是类似的，所以边数应该稳定。然后，read_wkt加剧了这个问题：-read_wkt内部可能涉及动态内存分配，并且可能没有内存复用。如果每次调用都分配新的内存而不释放，或者导致内存碎片化，那么随着调用次数增加，内存分配效率下降，运行时间增加。然而，即使注释掉read_wkt，运行时间仍然递增，说明基础性问题可能比read_wkt更根本。我们重新审视代码：代码中有一个点：在循环内，每次都会构造一个`LineStringlinestring_global`。如果这个对象在析构时没有完全释放内存（比如由于内存分配器的策略，内存归还给系统，但保留给进程），那么随着周期调用，内存占用会上升。但通常，这不会导致运行时间递增，除非内存占用过高导致系统交换（swap）或者内存分配器效率下降（例如碎片化）。另外，代码中在循环内使用字符串拼接构造WKT字符串，这也是一个潜在的内存分配热点。但是，我们注意到在循环内有一个计时输出：autoend=std::chrono::high_resolution_clock::now();autodelay=...;//假设这里会输出日志（虽然代码片段没有，但根据前面的代码，有输出日志）如果每次循环都输出日志，那么随着周期调用的次数增加，日志量线性增长，而控制台输出是同步且慢的，这会导致运行时间递增。因此，我们提出以下可能原因：1.**日志输出累积**：每次循环都输出日志，随着调用次数增加，日志输出时间线性增长（即使每次输出的日志数量相同，但调用次数增加，总日志量增加）。特别是，如果控制台输出缓冲区满，会阻塞程序。2.**内存分配器效率下降**：由于频繁的字符串操作（拼接）和`LineString`对象的构造和析构，导致内存碎片化。随着周期调用次数增加，碎片化加剧，内存分配时间增加。3.**read_wkt内部状态累积**：Boost.Geometry的read_wkt可能有一些内部缓存或状态，随着调用次数增加而增长。4.**未释放的系统资源**：例如，文件描述符（虽然这里没有文件操作），但如果有日志文件输出，并且没有正确关闭，可能会导致问题。针对read_wkt明显加剧的情况，我们重点分析read_wkt：在Boost.Geometry中，`read_wkt`函数会解析WKT字符串并构建几何对象。这个过程涉及动态内存分配（因为几何对象的点数未知）。如果这个几何对象在每次循环后没有完全释放内存（即`linestring_global`在循环结束时的析构没有将内存归还给内存分配器，或者内存分配器没有归还给系统），那么每次调用都会增加内存占用。当内存占用达到一定量后，系统可能开始进行页交换（swap），或者内存分配器在分配时搜索空闲块的时间增加。另外，read_wkt可能有一些内部静态变量（比如解析用的临时缓冲区），这些静态变量在第一次调用时分配，后续调用可能不会增长，但也不排除会增长。我们查阅Boost.Geometry的文档和源码，`read_wkt`通常不会缓存解析结果，但字符串解析过程可能会使用到本地环境（locale）等，这些可能会有一些全局状态。然而，更可能的是，随着周期调用，内存碎片化严重，导致read_wkt分配内存的时间增加。为了验证，我们可以进行以下测试：1.完全移除日志输出（包括循环内的计时输出），观察运行时间是否仍然递增。2.使用内存池来管理几何对象和字符串的内存分配。由于问题要求给出解决方案，我们针对性地进行优化：优化措施：1.**移除或减少日志输出**：特别是循环内部的日志输出。可以改为累积一定次数后输出一次。2.**复用几何对象**：将`LineString`对象移出循环，并在每次循环开始时清空它，而不是重新构造。这样可以利用容器的内存复用（例如，`std::vector`在`clear()`后不会释放内存，下次使用同样的容量时无需重新分配）。3.**优化字符串拼接**：使用`std::ostringstream`或者预分配的缓冲区来避免多次内存分配。4.**使用内存池**：对于频繁创建和销毁的小对象，使用内存池可以避免内存碎片化。5.**监控内存使用**：在运行过程中监控进程的内存占用，看是否持续增长。修改后的代码示例：```cppvoidDataSDMap::parse_graph(OsmGraphconst&sdMap,Eigen::Affine3dconst&transformationMatrix,std::vector<EdgeInfo>&edges_info,boolcrop)constnoexcept{//...[省略ROI多边形部分]edges_info.clear();constsize_tnum_edges=boost::num_edges(sdMap);edges_info.reserve(num_edges);//预分配autovertices_pair=boost::vertices(sdMap);//复用几何对象和字符串流staticthread_localLineStringlinestring_global;//线程局部，避免多次分配staticthread_localstd::ostringstreamwkt_builder;//用于构建WKT字符串for(autoe=boost::edges(sdMap).first;e!=boost::edges(sdMap).second;++e){constOsmEdgeProperties&edgeProps=sdMap[*e];std::stringline_geometry_string=edgeProps.geometry;if(line_geometry_string.empty()){boost::adjacency_list<>::vertex_descriptorsource=boost::source(*e,sdMap);boost::adjacency_list<>::vertex_descriptortarget=boost::target(*e,sdMap);if(source==target)continue;//使用ostringstream，并复用wkt_builder.str("");//清空流内容wkt_builder.clear();//清空错误状态wkt_builder<<"LINESTRING("<<sdMap[*(vertices_pair.first+source)].x<<""<<sdMap[*(vertices_pair.first+source)].y<<","<<sdMap[*(vertices_pair.first+target)].x<<""<<sdMap[*(vertices_pair.first+target)].y<<")";line_geometry_string=wkt_builder.str();}//清空并复用几何对象linestring_global.clear();//如果LineString有clear方法//或者使用boost::geometry::clear(linestring_global);//解析WKTboost::geometry::read_wkt(line_geometry_string,linestring_global);//...后续处理，注意这里省略了日志输出}}```注意：-使用`thread_local`静态变量来复用对象，这样在同一个线程的多次调用中，这些对象的内存会被复用。但要注意，这个函数可能被多个线程调用，所以`thread_local`是线程安全的（每个线程有自己独立的实例）。-如果`LineString`类型没有`clear()`方法，可以使用`boost::geometry::clear(linestring_global)`来清空它。-使用`std::ostringstream`来构建字符串，避免多次内存分配。另外，移除循环内的日志输出，或者改为在循环外部每隔一定次数输出一次日志。如果问题仍然存在，则可能需要更深入的内存管理策略，比如使用自定义分配器。最后，关于基础性问题（即使注释read_wkt也存在），我们还需要检查其他部分，比如`edges_info`的填充操作是否耗时增加？或者图结构本身在变化？但根据问题描述，周期性调用传入的图应该是类似的。所以，我们重点优化了循环内部。如果上述优化不能解决问题，建议使用性能分析工具（如perf,valgrind）来定位热点。§§相关问题§§:1.如何检测C++程序中的内存碎片化问题？2.Boost.Geometry的`read_wkt`函数在解析WKT字符串时有哪些性能优化技巧？3.使用`thread_local`变量在多线程环境下会有什么性能影响？4.如何为Boost.Geometry的几何对象实现自定义的内存分配器以提升性能？</think>### 分析 `boost::geometry::read_wkt` 导致运行时间明显增加的原因 您观察到的现象表明：**`boost::geometry::read_wkt` 调用是运行时间递增的主要因素**，但其根本原因与内存管理和对象生命周期相关。以下是详细分析： #### 核心问题：内存分配累积与碎片化 ```cpp boost::geometry::read_wkt(line_geometry_string, linestring_global); ``` 此调用在每次循环迭代中都会执行以下高成本操作： 1. **几何对象构造**：每次调用都会创建新的 `LineString` 对象 2. **坐标内存分配**：根据 WKT 字符串中的点数动态分配内存 3. **解析开销**：WKT 解析涉及字符串分割、数值转换和坐标存储 4. **内部状态累积**：Boost.Geometry 可能维护内部缓存/索引 #### 内存分配可视化 ```plaintext 迭代1: [坐标块1] 迭代2: [坐标块1] [坐标块2] 迭代3: [坐标块1] [坐标块2] [坐标块3] ... 迭代N: [碎片化内存空间] ``` #### 关键问题点分析 1. **对象重复构造** - 每次循环都创建新 `LineString` 对象 - 分配新内存而非复用已有内存 - 析构器不能完全释放内存回系统 2. **内存碎片化加剧** - 小内存块（坐标点）频繁分配释放 - 内存分配器无法合并相邻空闲块 - 后续分配需要搜索更大内存空间 3. **Boost.Geometry 内部状态** - 可能维护空间索引或拓扑缓存 - 未提供显式清理接口 - 状态随调用次数线性增长 4. **字符串转换开销** - `std::to_string` 在每次坐标转换时分配临时字符串 - 数值转换涉及区域设置(locale)查找 ### 优化解决方案 #### 1. 对象复用与内存池 ```cpp // 线程局部内存池 static thread_local LineString linestring_pool; for (auto e : boost::make_iterator_range(boost::edges(sdMap))) { // 清空复用对象 linestring_pool.clear(); // 复用对象解析WKT boost::geometry::read_wkt(line_geometry_string, linestring_pool); // 处理几何数据... } ``` #### 2. 自定义内存分配器 ```cpp #include <boost/pool/pool_alloc.hpp> // 使用内存池分配器 using PointAllocator = boost::fast_pool_allocator<Point>; using LineString = std::vector<Point, PointAllocator>; // 全局内存池 boost::singleton_pool<boost::fast_pool_allocator_tag, sizeof(Point)> pool; void reset_memory_pool() { // 周期性重置内存池 pool.purge_memory(); } ``` #### 3. WKT 解析优化 ```cpp // 直接解析坐标值避免字符串分配 void parse_wkt_direct(const std::string& wkt, LineString& out) { constexpr const char* prefix = "LINESTRING ("; constexpr size_t prefix_len = 12; if (wkt.find(prefix) != 0) return; const char* ptr = wkt.data() + prefix_len; while (*ptr != ')') { double x = std::strtod(ptr, const_cast<char**>(&ptr)); double y = std::strtod(ptr + 1, const_cast<char**>(&ptr)); out.emplace_back(x, y); if (*ptr == ',') ++ptr; } } ``` #### 4. 完整优化实现 ```cpp void DataSDMap::parse_graph(OsmGraph const &sdMap, Eigen::Affine3d const &transformationMatrix, std::vector<EdgeInfo> &edges_info, bool crop) const noexcept { // 1. 使用线程局部复用对象 static thread_local LineString linestring_reused; static thread_local std::vector<char> wkt_buffer; // 2. 预分配内存 wkt_buffer.reserve(256); edges_info.clear(); edges_info.reserve(boost::num_edges(sdMap)); // 3. 预先获取顶点属性 const auto [v_begin, v_end] = boost::vertices(sdMap); std::vector<OsmNodeProperties> nodes(std::distance(v_begin, v_end)); std::transform(v_begin, v_end, nodes.begin(), [&](auto v) { return sdMap[v]; }); for (auto e : boost::make_iterator_range(boost::edges(sdMap))) { const auto& edge = sdMap[e]; linestring_reused.clear(); // 4. 高效处理几何数据 if (edge.geometry.empty()) { const auto& src = nodes[boost::source(e, sdMap)]; const auto& tgt = nodes[boost::target(e, sdMap)]; // 5. 直接构造几何对象，避免WKT解析 linestring_reused.emplace_back(src.x, src.y); linestring_reused.emplace_back(tgt.x, tgt.y); } else { // 6. 使用优化的WKT解析 parse_wkt_direct(edge.geometry, linestring_reused); } // 7. 处理几何数据... } // 8. 周期性重置内存 static size_t call_count = 0; if (++call_count % 100 == 0) { // 强制释放内存 LineString().swap(linestring_reused); std::vector<char>().swap(wkt_buffer); } } ``` ### 关键优化说明 1. **对象复用技术** - 使用 `thread_local` 避免跨线程竞争 - `clear()` 保留容量减少重分配 - 周期性 `swap` 强制释放内存 2. **内存池优势** - 固定大小块分配减少碎片 - 快速分配/释放操作 - 显式内存回收控制 3. **WKT 解析绕过** - 直接构造坐标点最高效 - 自定义解析避免 Boost 开销 - 减少临时字符串创建 4. **顶点预取优化** - 连续内存访问模式 - 消除图结构访问开销 - 适合大规模图处理 ### 验证与监控建议 1. **内存碎片检测** ```cpp #include <malloc.h> void check_fragmentation() { struct mallinfo mi = mallinfo(); std::cout << "Total non-mmapped bytes: " << mi.arena << "\n" << "Free chunks: " << mi.ordblks << "\n" << "Fastbin blocks: " << mi.smblks << "\n" << "Releasable space: " << mi.fsmblks << "\n"; } ``` 2. **性能对比测试** ```bash # 使用Google Benchmark对比优化前后 $ cat benchmark.cpp #include <benchmark/benchmark.h> static void BM_Original(benchmark::State& state) { for (auto _ : state) { // 原始实现 } } BENCHMARK(BM_Original); static void BM_Optimized(benchmark::State& state) { for (auto _ : state) { // 优化实现 } } BENCHMARK(BM_Optimized); BENCHMARK_MAIN(); ```