用智能指针实现的、线程安全的、可复用的 内存池

一、模板版头文件：monopoly_allocator.hpp

#ifndefMONOPOLY_ALLOCATOR_HPP#defineMONOPOLY_ALLOCATOR_HPP#include<mutex>#include<condition_variable>#include<vector>#include<memory>#include<algorithm>template<typenameT>classMonopolyAllocator{public:classData;usingDataPtr=std::shared_ptr<Data>;classData{public:Data(MonopolyAllocator*mgr):manager_(mgr){}std::shared_ptr<T>&data(){returndata_;}voidrelease();boolavailable_=true;std::shared_ptr<T>data_;private:MonopolyAllocator*manager_;};MonopolyAllocator(intsize){capacity_=size;available_=size;pool_.resize(size);for(inti=0;i<size;++i){pool_[i]=std::make_shared<Data>(this);}}DataPtrquery(inttimeout_ms=5000){std::unique_lock<std::mutex>lock(mtx_);boolhas_item=cv_.wait_for(lock,std::chrono::milliseconds(timeout_ms),[this](){returnavailable_>0;});if(!has_item)returnnullptr;autoit=std::find_if(pool_.begin(),pool_.end(),[](DataPtr&d){returnd->available_;});if(it==pool_.end())returnnullptr;(*it)->available_=false;available_--;return*it;}private:voidrelease(Data*d){std::lock_guard<std::mutex>lock(mtx_);if(!d->available_){d->available_=true;available_++;cv_.notify_one();}}std::vector<DataPtr>pool_;std::mutex mtx_;std::condition_variable cv_;intcapacity_;intavailable_;};template<typenameT>inlinevoidMonopolyAllocator<T>::Data::release(){manager_->release(this);}#endif

二、main.cpp（模板使用演示，支持任意类型）

#include<iostream>#include<memory>#include"monopoly_allocator.hpp"usingnamespacestd;intmain(){// ==============================================// 模板版：可以放 float / int / 结构体 / Tensor 等// ==============================================shared_ptr<MonopolyAllocator<float>>tensor_allocator_=make_shared<MonopolyAllocator<float>>(2);// ==============================================// 1. 获取一块数据// ==============================================autoitem1=tensor_allocator_->query();if(item1){cout<<"获取 item1 成功"<<endl;// 分配内存if(!item1->data()){item1->data()=make_shared<float>(640*640*3);cout<<"分配内存成功"<<endl;}float*ptr=item1->data().get();ptr[0]=1.0f;ptr[1]=2.0f;cout<<"赋值：ptr[0] = "<<ptr[0]<<", ptr[1] = "<<ptr[1]<<endl;}// ==============================================// 2. 获取第二个// ==============================================autoitem2=tensor_allocator_->query();if(item2){cout<<"获取 item2 成功"<<endl;}// ==============================================// 3. 释放 → 复用// ==============================================item1->release();cout<<"释放 item1 成功"<<endl;autoitem3=tensor_allocator_->query();if(item3){cout<<"获取 item3 成功（复用）"<<endl;}// 释放所有item2->release();item3->release();cout<<"程序运行完成！"<<endl;return0;}

三、超强亮点：现在支持任意类型了！

例子1：管理 float

shared_ptr<MonopolyAllocator<float>>alloc;

例子2：管理 int

shared_ptr<MonopolyAllocator<int>>alloc;

例子3：管理自定义结构体

structMyData{floatx,y,z;};shared_ptr<MonopolyAllocator<MyData>>alloc;

例子4：管理你的 TRT::Tensor（和你工程一模一样！）

shared_ptr<MonopolyAllocator<TRT::Tensor>>tensor_allocator_;tensor_allocator_=make_shared<MonopolyAllocator<TRT::Tensor>>(max_batch_size*2);

四、总结（超级清晰）

1. 从固定 float 类型 → 通用模板类，支持任意数据类型
2. 逻辑完全不变，性能不变，线程安全不变
3. 智能指针管理分配器 + 管理数据 + 管理内存
4. 可直接用于你的 YOLO/TensorRT 工程
5. 写法和你项目里的TRT::Tensor分配器完全一致