在经过大量计算后减小C++程序的堆大小

考虑一个基于两个步骤的MPI应用程序，我们将调用load和globalReduce。为了简单起见，软件被描述为这样，但还有很多事情要做，所以这不仅仅是一个Map/Reduce问题。

在加载步骤中，每个给定节点中的所有列都将排队，以便只有一个列可以完全访问节点的所有内存。这种设计的原因是，在加载阶段，有一组大型IO块正在读取，并且在发生局部还原之前，它们都需要加载到内存中。我们将把这个局部约简的结果称为命名变量myRankVector。一旦获得myRankVector变量，就会释放IO块。变量myRankVector本身使用的内存很少，因此在创建过程中，节点可以使用所有内存，完成后，秩只需要使用2-3GB来保存myRankVector。

在节点中的globalReduce阶段，预计节点中的所有列组都已加载相应的globalReduce。

所以这是我的问题，虽然我已经确保绝对没有任何内存泄漏（我使用共享指针编程，我用Valgrind进行了双重检查，等等），但我确信即使在所有析构函数都释放了IO块之后，堆仍然是扩展的。当队列中的下一个列开始执行任务时，它开始像前一个列一样请求大量内存，当然，程序会得到Linux终止，结果是"内存不足：终止进程xxx（xxxxxxxx）得分xxxx或牺牲孩子"。很明显，为什么会出现这种情况，队列中的第二个列想要使用所有内存，而第一个列仍然有一个大堆。

那么，在设置了这个问题的上下文之后：是否有一种方法可以手动减少C++中的堆大小，以真正释放未使用的内存？

谢谢。