Ferroc v1.0.0-pre.1 现已在crates.io上发布。期待大家的使用和反馈来持续改进，最终完备地发布第一个正式版。

主要的功能和实现改动

• 减小了allocate_*系列函数接口的Result大小，与之相应的具体Error类型将不能够再直接获得（变为core::alloc::AllocError），转而可以通过开启新增的error-log功能来记录错误日志；
• TLS变量转而使用专门的缓存结构体，可以在新旧线程交替时复用，减小TLS对应内存的重复分配；
• 各种代码生成上的优化，比如尾调用、冷热路径分离等等；
• 暂时移除了数据统计和大于10MB对齐的内存块分配的支持，会在未来的版本中重新加入；
• 增加了C/C++的使用支持。

TLS缓存介绍

ferroc::heap::ThreadLocal是高度灵活的TLS缓存，用户可以选择手动或自动管理其中缓存的生命周期。其内部使用了指数增长的内存分配策略，并直接通过BaseAlloc分配空间给线程本地的Context和Heap。

自动管理缓存生命周期

通过ferroc::heap::ThreadData可以直接从ThreadLocal获得一块自动管理生命周期的线程本地缓存。该缓存可以被分配在栈上（以作为临时的上下文），或者存储在实际的TLS变量中。

栈上使用示例：

#![feature(allocator_api)]

use core::pin::pin;
use ferroc::{
    arena::Arenas,
    base::Mmap,
    heap::{ThreadLocal, ThreadData}
};

let arenas = Arenas::new(Mmap);
let thread_local = pin!(ThreadLocal::new(&arenas));
let thread_data = ThreadData::new(thread_local.as_ref());

let mut vec = Vec::with_capacity_in(5, &thread_data);
vec.extend([1, 2, 3, 4, 5]);
assert_eq!(vec.iter().sum::<i32>(), 15);

存储于TLS的使用示例：

static ARENAS: Arenas<Mmap> = Arenas::new(Mmap);
static THREAD_LOCAL: ThreadLocal<Mmap> = ThreadLocal::new(&ARENAS);

thread_local! {
    static THREAD_DATA: ThreadData<'static, 'static, Mmap>
       = ThreadData::new(Pin::static_ref(&THREAD_LOCAL));
}

THREAD_DATA.with(|td| {
    let mut vec = Vec::with_capacity_in(5, td);
    vec.extend([1, 2, 3, 4, 5]);
    assert_eq!(vec.iter().sum::<i32>(), 15);
})

然而，由于Rust本身TLS变量的存储和销毁并用到了堆内存，因此直接将THREAD_DATA包装成单元结构体来做全局分配器将会造成递归爆栈。这时候，自动管理生命周期的方式已经不再有效。

手动管理生命周期则依靠ThreadLocal直接提供的成员方法assign、get和put。其中后二者为unsafe。以下给出两种手动管理的示例，可以根据需要选用（示例中register_thread_dtor是手动注册TLS析构器的函数，提供者有pthread，可查阅相关文档）：

1. 存储线程唯一的缓存ID：

static ARENAS: Arenas<Mmap> = Arenas::new(Mmap);
static THREAD_LOCAL: ThreadLocal<Mmap> = ThreadLocal::new(&ARENAS);

#[thread_local]
static ID: Cell<Option<NonZeroU64>> = Cell::new(None);

fn with_heap<T>(f: impl FnOnce(&Heap) -> T) -> T {
    f(Pin::get_ref(match ID.get() {
        Some(id) => unsafe { Pin::static_ref(&THREAD_LOCALS).get(id) },
        None => {
            let (heap, id) = Pin::static_ref(&THREAD_LOCALS).assign();
            ID.set(id);
            unsafe { register_thread_dtor(id, || Pin::static_ref(&THREAD_LOCALS).put(id)) };
            heap
        }
    }))
}

2. 直接存储线程本地堆的引用：

#[thread_local]
static HEAP: Cell<Pin<&Heap>> = Cell::new(THREAD_LOCALS.empty_heap());

fn with_heap<T>(f: impl FnOnce(&Heap) -> T) -> T {
    f(&HEAP.get())
}

fn with_heap_fallback<T, F>(f: F) -> T
where
    F: for<'a> FnOnce(&'a Heap<'static, 'static>, fn() -> &'a Heap<'static, 'static>) -> T,
{
    fn fallback<'a>() -> &'a Heap<'static, 'static> {
        let (heap, id) = Pin::static_ref(&THREAD_LOCALS).assign();
        HEAP.set(heap);
        unsafe { register_thread_dtor(id, || Pin::static_ref(&THREAD_LOCALS).put(id)) };
        Pin::get_ref(heap)
    }
    f(Pin::get_ref(HEAP.get()), fallback)
}

其中，前者的优势是简单；而后者的优势则是优化代码路径——deallocate不需要当前的Heap初始化，而allocate可能才需要。后者的fallback可以作为一个参数传入新加入的Heap::allocate_with成员函数用来提供当前堆未初始化时的替代，用来优化代码路径。

最后，当然还是直接使用ferroc::config!，或者直接使用默认的ferroc::Ferroc最为方便：

// 内部默认使用了`ferroc::heap::ThreadLocal`。
ferroc::config!(pub Custom => ferroc::base::Mmap; pthread);

C/C++用户使用示例

1. 下载Rust工具链：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs |\
    sh -- -y --toolchain nightly --profile minimal -c rust-src

2. cmake 然后 make来自动化生成：

mkdir target && cd target # 注意不要改成build等其他目录
cmake .. && make

生成的文件有（相对路径）：target/libferroc.so、target/libferroc.a和ferroc.h

3. 安装动态库、静态库和头文件到本地:

sudo make install

CMake的通用配置选项比如-DCMAKE_BUILD_TYPE、--install-prefix等均支持。 并且有其他的自定义选项（cmake -D）：

• FE_TRACK_VALGRIND: 使用valgrind追踪内存UB；
• FE_FINER_GRAINED: 提升内存效率，但是可能会导致使用SIMD的程序发生内存对齐错误；
• FE_PGO_GATHER: 启用 PGO (Profile-Guided Optimization) 的数据收集（至项目目录下target/pgo）。
• FE_PGO_USE: 使用PGO的数据优化生成目标（需要与Rust工具链版本匹配的llvm-profdata，可在第一步安装Rust工具链时在命令尾部增加llvm-tools来顺带安装）。

基准测试结果更新

时间消耗：

内存消耗：

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