自定义分配器是在释放内存之前安全地擦除内存的合理方法。

template <class T>
class allocator
{
public:
    using value_type    = T;

    allocator() noexcept {}
    template <class U> allocator(allocator<U> const&) noexcept {}

    value_type*  // Use pointer if pointer is not a value_type*
    allocate(std::size_t n)
    {
        return static_cast<value_type*>(::operator new (n*sizeof(value_type)));
    }

    void
    deallocate(value_type* p, std::size_t) noexcept  // Use pointer if pointer is not a value_type*
    {
        OPENSSL_cleanse(p, n);
        ::operator delete(p);
    }
};
template <class T, class U>
bool
operator==(allocator<T> const&, allocator<U> const&) noexcept
{
    return true;
}
template <class T, class U>
bool
operator!=(allocator<T> const& x, allocator<U> const& y) noexcept
{
    return !(x == y);
}

推荐使用Hinnant的allocator样板: https://howardhinnant.github.io/allocator_boilerplate.html)

使用自定义分配器来使用内存池而不是堆可能会很有用。这只是众多例子中的一个。

对于大多数情况，这肯定是一个不成熟的优化。但它在某些情况下(嵌入式设备、游戏等)非常有用。

我没有使用自定义STL分配器编写c++代码，但我可以想象一个用c++编写的web服务器，它使用自定义分配器自动删除响应HTTP请求所需的临时数据。自定义分配器可以在生成响应后立即释放所有临时数据。

自定义分配器(我已经使用过)的另一个可能的用例是编写一个单元测试来证明函数的行为不依赖于它的某些输入。自定义分配器可以用任何模式填充内存区域。

对于共享内存来说，不仅容器头存储在共享内存中，而且容器头包含的数据也存储在共享内存中，这一点至关重要。

Boost::Interprocess的分配器就是一个很好的例子。然而，正如你在这里读到的，这个allone是不够的，要使所有STL容器共享内存兼容(由于不同进程中的映射偏移量不同，指针可能会“中断”)。

当使用gpu或其他协处理器时，以特殊的方式在主存中分配数据结构有时是有益的。这种特殊的内存分配方式可以在自定义分配器中以一种方便的方式实现。

在使用加速器时，通过加速器运行时进行自定义分配是有益的，原因如下:

through custom allocation the accelerator runtime or driver is notified of the memory block in addition the operating system can make sure that the allocated block of memory is page-locked (some call this pinned memory), that is, the virtual memory subsystem of the operating system may not move or remove the page within or from memory if 1. and 2. hold and a data transfer between a page-locked memory block and an accelerator is requested, the runtime can directly access the data in main memory since it knows where it is and it can be sure the operating system did not move/remove it this saves one memory copy that would occur with memory that was allocated in a non-page-locked way: the data has to be copied in main memory to a page-locked staging area from with the accelerator can initialize the data transfer (through DMA)

正如我在这里提到的，我已经看到英特尔TBB的自定义STL分配器仅通过更改单个STL分配器就显著提高了多线程应用程序的性能

std::vector<T>

to

std::vector<T,tbb::scalable_allocator<T> >

(这是一种快速方便的方式切换分配器使用TBB的漂亮的线程私有堆;见本文件第7页)