Чанкинг (вычисления)
В компьютерном программировании фрагментирование имеет несколько значений.
В управлении памятью
[ редактировать ]Типичные современные программные системы динамически распределяют память из структур, известных как кучи . Вызываются процедуры управления кучей для выделения и освобождения памяти. Управление кучей требует некоторого времени вычислений и может стать проблемой производительности. Разделение на фрагменты относится к стратегиям повышения производительности за счет использования специальных знаний о ситуации для агрегирования связанных запросов на выделение памяти. Например, если известно, что объекты определенного типа обычно требуются группами по восемь штук, то вместо выделения и освобождения каждого объекта по отдельности, выполняя шестнадцать вызовов диспетчера кучи, можно выделить и освободить массив из восьми объектов. объектов, сократив количество вызовов до двух.
При передаче HTTP-сообщения
[ редактировать ]Чанкинг — это особенность протокола HTTP 1.1. [1] Здесь смысл противоположен тому, который используется в управлении памятью. Это относится к средству, которое позволяет разбивать неудобно большие сообщения на более мелкие «куски» удобного размера.
В дедупликации данных, синхронизации данных и удаленном сжатии данных.
[ редактировать ]В дедупликации данных , синхронизации данных и удаленном сжатии данных разделение на фрагменты — это процесс разделения файла на более мелкие части, называемые фрагментами, с помощью алгоритма фрагментирования. Это может помочь устранить дублирование копий повторяющихся данных в хранилище или уменьшить объем данных, отправляемых по сети, за счет выбора только измененных фрагментов. Алгоритм Content-Defined Chunking (CDC), такой как Rolling hash и его варианты, был самым популярным алгоритмом дедупликации данных за последние 15 лет. [2]
См. также
[ редактировать ]- Чанк (информация) — фрагмент данных в файлах определенных форматов.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «HTTP/1.1: Параметры протокола» . Проверено 10 декабря 2019 г.
- ^ FastCDC: быстрый и эффективный подход к дедупликации данных на основе контента (PDF) . USENIX ATC '16. 2016 . Проверено 10 декабря 2019 г.