ИНКРЕМЕНТАЛЬНЫЕ РАСШИРЕНИЯ ПОТОКОВО-ЛОКАЛЬНОЙ СБОРКИ МУСОРА

Авторы: 
А.Ю. Филатов, В. В. Михеев
УДК: 
004.43
DOI: 
10.24412/2073-0667-2022-2-53-72
Аннотация: 

EDN: GLGOOM
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.

Ключевые слова: 
инкрементальная сборка мусора, потоково-локальные кучи, виртуальная машина Java, JVM, NUMA.
Номер журнала: 
2(55) 2022 г.
Год: 
2022
Адрес: 
Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия, 630090 Новосибирский исследовательский центр компании Huawei, Новосибирск, Россия, 630090
Библиографическая ссылка: 
Филатов А. Ю., Михеев В. В. Инкрементальные расширения потоково-локальной сборки мусора // журнал "Проблемы информатики", 2022, № 2, с.53-72. DOI: 10.24412/2073-0667-2022-2-53-72, EDN: GLGOOM