当C++遇到IOS应用开发---LRUCache缓存(2)

        if (lock->write) {//当已是写锁时，则去掉读锁记数器 
            __sync_sub_and_fetch(&lock->read,1); 
        } else { 
            break; 
        } 
    } 
} 
 
static inline void 
rwlock_wlock(struct rwlock *lock) { 
    __sync_lock_test_and_set(&lock->write,1); 
    while(lock->read) { 
        //http://blog.itmem.com/?m=201204 
        //http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-4.6.2/gcc/Atomic-Builtins.html 
        __sync_synchronize();//很重要，如果去掉，g++ -O3 优化编译后的生成的程序会产生死锁 
    } 
} 
 
static inline void 
rwlock_wunlock(struct rwlock *lock) { 
    __sync_lock_release(&lock->write); 
} 
 
static inline void 
rwlock_runlock(struct rwlock *lock) { 
    __sync_sub_and_fetch(&lock->read,1); 
} 

 

    这里并未使用pthread_mutex_t来设计锁，而是使用了__sync_fetch_and_add指令体系，     当然最终是否如上面链接中作者所说的比pthread_mutex_t性能要高7-8倍，我没测试过，感兴趣的朋友也可以帮助测试一下。

    有了这两个类之后，我又补充了原文作者中所提到了KEY比较方法的定义，同时引入了id来支持object-c的对象缓存，最终代码修改如下：

[cpp] 
#ifndef _MAP_LRU_CACHE_H_ 
#define _MAP_LRU_CACHE_H_ 
 
#include <string.h> 
#include <iostream> 
#include "rwlock.h" 
#include <stdio.h> 
#include <sys/malloc.h> 
using namespace std; 
 
namespace lru_cache { 
    
static const int DEF_CAPACITY = 100000;//默认缓存记录数 
 
typedef unsigned long long virtual_time; 
 
typedef struct _HashKey 
{ 
    NSString* key; 
}HashKey; 
    
typedef struct _HashValue 
{ 
    id value_; 
    virtual_time access_; 
}HashValue; 
 
//仅针对HashKey比较器 
template <class key_t> 
struct hashkey_compare{ 
    bool operator()(key_t x, key_t y) const{ 
        return x < y; 
    } 
};