Инкрементальные расширения потоково-локальной сборки мусора

Инкрементальные расширения потоково-локальной сборки мусора

Автор: Филатов Александр Юрьевич, Михеев Виталий Витальевич

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 2 (55), 2022 года.

Бесплатный доступ

Потоково-локальные системы управления памятью сводят проблему обнаружения недостижимых объектов в многопроцессорной среде к применению трассирующего алгоритма в одном потоке к отдельному участку динамической памяти - локальной куче. Существенным недостатком такого подхода является необходимость выполнять дорогостоящую процедуру обхода объектного графа в одном потоке приложения, что негативно сказывается на отзывчивости программы. Данная работа обсуждает применимость различных инкрементальных техник, нацеленных на уменьшение времени локальной разметки, и обосновывает корректность предложенных алгоритмов. Описанные подходы расширили существующий потоково-локальный сборщик мусора в экспериментальной виртуальной машине для языка Java, что позволило провести сравнительный анализ эффективности предложенных стратегий на представительном наборе приложений для измерения производительности.

Еще

Инкрементальная сборка мусора, потоково-локальные кучи, виртуальная машина java, jvm, numa

Короткий адрес: https://sciup.org/143179389

IDR: 143179389   |   DOI: 10.24412/2073-0667-2022-2-53-72

Список литературы Инкрементальные расширения потоково-локальной сборки мусора

  • Jones R., Hosking A., Moss Е. The Garbage Collection Handbook: The Art of Automatic Memory Management. Chapman k, Hall/CRC, 1st edition. 2011.
  • Doligez D., Leroy X. A Concurrent, Generational Garbage Collector for a Multithreaded Implementation of ML. In Proceedings of the 20th ACM SIGPLAN-SIGACT Symposium on Principles of Programming Languages, POPL '93. Association for Computing Machinery. 1993. New York, USA. P. 113-123.
  • Meyer B. Object-Oriented Software Construction (2nd Ed.). PrenticeHall, Inc., USA, 1997.
  • Tamar Domani Gal, Goldshtein Gal, Kolodner Elliot K., Lewis Ethan, Petrank Erez, Sheinwald Dafna. Thread-Local Heaps for Java. In SIGPLAN Not, ACM Press, 2002. P. 76-87.
  • Marlow S., Peyton .Jones S. Multicorc garbage collection with local heaps. In Proceedings of the International Symposium on Memory Management, ISMM '11, New York, NY, USA, 2011. Association for Computing Machinery. P. 21 32.
  • Mole M., .Jones R., Kalibera T. A study of sharing definitions in thread-local heaps. In ICOOOLPS. 2012.
  • Sivaramakrishnan КС, Dolan S., White L., .Jaffer S., Kelly Т., Sahoo A., Parimala S., Dhiman A., Madhavapeddv A. Retrofitting parallelism onto OCAML. Proc. ACM Program. Lang., 4(ICFP), August 2020.
  • Filatov A., Mikhccv V. Quantitative evaluation of thread-local garbage collection efficiency for ■JAVA. Programming and Computer Software, 45:111, 01 2019.
  • Wilson P. R. Uniprocessor garbage collection techniques. In Proceedings of the International Workshop on Memory Management, IWMM '92, P. 1 42, London, UK, UK, 1992. Springer-Verlag.
  • Lieberman H., Hewitt C. A real-time garbage collector based on the lifetimes of objects. Commun. ACM, 26 (6): 419 429, .June 1983.
  • Anderson T. A. Optimizations in a private nurserv-based garbage collector. In Proceedings of the 2010 International Symposium on Memory Management, ISMM '10, P. 21 30, New York, NY, USA, 2010. Association for Computing Machinery.
  • Filatov A., Mikhccv V. Evaluation of thread-local garbage collection. In 2020 Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM), P. 15 21, 2020.
  • Apache Hadoop's official website, 2020 [Electron, res.]: https://hadoop.apache.org/.
  • Apache SparkTVofficial website. [Electron, res.]: https://spark.apache.org/, 2020.
  • Gurcvich Yu. Specification and validation methods, chapter Evolving Algebras 1993: Lipari Guide, P. 9 36. Oxford University Press, Inc., New York, NY, USA, 1995.
  • Zamulin A. An ASM-based formal model of a .Java program. Programming and Computer Software, 29 (3): P. 130 139, 2003.
  • Blackburn S. M., Garner R., Hoffmann C., Khang A. M., McKinlev K. S., Bcntzur R., Diwan A., Feinbcrg D., Frampton D., Guycr S. Z., Hirzcl M., Hosking A., .Jump M., Lee H., Moss .J.E.B., Phansalkar A., Stefanovie D., VanDruncn Т., Daniel von Dineklage, Wicdermann B. The DaXapo benchmarks: .Java benchmarking development and analysis. In Proceedings of the 21st Annual ACM SIGPLAN Conference on Object- Oriented Programming Systems, Languages, and Applications, OOPSLA '06, P. 169 190, New York, NY, USA, 2006. Association for Computing Machinery.
  • Dreppcr U. What every programmer should know about memory. 2007.
  • Mceallum A., Schultz K., Singh S. Factorie: Probabilistic programming via imperatively defined factor graphs. P. 1249 1257, 01 2009.
  • Blei D., Ng A., .Jordan M. Latent Dirichlet allocation. .Journal of Machine Learning Research, 2003. V. 3. P. 993 1022.
  • Sewe A., Mezini M., Sarimbckov A., Binder W. Da capo con Scala: design and analysis of a Scala benchmark suite for the .Java virtual machine. In OOPSLA '11 Proceedings of the 2011 ACM international conference on Object oriented programming systems languages and applications, P. 657 676. ACM, 2011.
  • HiBeneh source repository. [Electron. Res.]: https://github.com/Intel-bigdata/HiBench, 2020.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©