बहस करने के लिए: अंत तक पढ़ने के बाद, आप समझेंगे कि जीसी कैसे और क्यों काम करता है

मैं तुरंत कहूंगा: मैं सामाजिक सुरक्षा पर इस प्रश्न के विस्तृत उत्तर की प्रतीक्षा नहीं करता। यह बेवकूफी है और मेरे मामले में स्वार्थी है। हालांकि, मेरी राय में, मंच में सामान्य हित के अलावा, यह जानना बहुत उपयोगी है कि यह कैसे काम करता है, क्योंकि यह कई मुद्दों को दूर करता है। उदाहरण के लिए, यह विकल्प को बाहर करता है जब डेवलपर का मानना ​​है कि Dispose को स्वचालित रूप से कहा जाता है और आपको इसे स्वयं कॉल करने की आवश्यकता नहीं है। या यदि डेवलपर अधिक अनुभवी है, तो उसे स्वचालित रूप से मदद करता है, मांसपेशियों की स्मृति के स्तर पर, कोड लिखें जो कम से कम समस्याओं की ओर जाता है।

एक और सवाल जो मुझे सचमुच पसंद नहीं है, वह यह है कि उनके काम को कैसे समझाया जाता है। इसलिए, मैं अपनी पुस्तक, .NET प्लेटफॉर्म आर्किटेक्चर में वर्णित एक वैकल्पिक दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता हूं।

यदि हम पूरी तरह से समझने जा रहे हैं कि इन दो मेमोरी मैनेजमेंट एल्गोरिदम को क्यों चुना गया: स्वीप और कॉम्पैक्ट, तो हमें दर्जनों मेमोरी मैनेजमेंट एल्गोरिदम पर विचार करना होगा जो दुनिया में मौजूद हैं: सामान्य शब्दकोशों से शुरू होता है और बहुत जटिल लॉक-फ्री संरचनाओं के साथ समाप्त होता है। इसके बजाय, हमारे विचारों को छोड़कर जो उपयोगी है, हम बस पसंद को सही ठहराते हैं और इस तरह समझते हैं कि पसंद को इस तरह क्यों बनाया गया था। अब हम बूस्टर लॉन्च बुकलेट को नहीं देखते हैं: हमारे हाथों में प्रलेखन का पूरा सेट है।

विवाद पारस्परिक रूप से लाभकारी है: यदि यह स्पष्ट नहीं है, तो मैं पुस्तक में अस्पष्ट बिंदुओं को सही करूंगा, जिसका एक छोटा हिस्सा दिया गया पाठ है।

मैंने तर्क के प्रारूप को चुना ताकि आप मंच के आर्किटेक्ट की तरह महसूस करें और खुद भी उसी निष्कर्ष पर पहुंचे कि असली आर्किटेक्ट रेडमंड के माइक्रोसॉफ्ट मुख्यालय में आए थे।

उनके आकार के आधार पर आबंटित वस्तुओं के वर्गीकरण के आधार पर, आप मेमोरी आवंटन के लिए स्थान को दो बड़े वर्गों में विभाजित कर सकते हैं: एक स्थान जो एक निश्चित सीमा से नीचे और इस दहलीज के ऊपर के आकार के साथ एक जगह है और देखें कि इन समूहों के प्रबंधन में क्या अंतर हो सकता है (इसके आधार पर उनके आकार) और इसके बारे में क्या आता है।

यदि हम पारंपरिक रूप से " छोटी " वस्तुओं के प्रबंधन पर विचार करते हैं, तो हम देख सकते हैं कि यदि हम प्रत्येक वस्तु के बारे में जानकारी सहेजने के विचार का पालन करते हैं, तो यह हमारे लिए स्मृति प्रबंधन डेटा संरचनाओं को बनाए रखने के लिए बहुत महंगा होगा जो प्रत्येक ऐसी वस्तु के संदर्भों को संग्रहीत करेगा। अंत में, यह पता चल सकता है कि किसी वस्तु के बारे में जानकारी संग्रहीत करने के लिए, आपको उतनी ही स्मृति की आवश्यकता होगी जितनी कि वस्तु स्वयं लेती है। इसके बजाय, आपको विचार करना चाहिए: यदि कचरा संग्रह के दौरान हम जड़ों से नाचते हैं, तो वस्तु के निवर्तमान क्षेत्रों के माध्यम से ग्राफ में गहराई तक जा रहे हैं, और हमें कचरा वस्तुओं की पहचान करने के लिए केवल ढेर के साथ एक रैखिक मार्ग की आवश्यकता है, क्या हमारे लिए स्मृति प्रबंधन एल्गोरिदम में प्रत्येक वस्तु के बारे में संग्रह करना आवश्यक है? जवाब स्पष्ट है: इसके लिए कोई आवश्यकता नहीं है। इसलिए, हम इस तथ्य से आगे बढ़ने की कोशिश कर सकते हैं कि हमें ऐसी जानकारी को संग्रहीत नहीं करना चाहिए: हम एक गुच्छा के माध्यम से रैखिक रूप से जा सकते हैं, प्रत्येक वस्तु के आकार को जान सकते हैं और प्रत्येक बार अगली वस्तु के आकार से सूचक को स्थानांतरित कर सकते हैं।

ढेर पर कोई अतिरिक्त डेटा संरचनाएं नहीं हैं जो प्रत्येक ऑब्जेक्ट को इंगित करती हैं कि ढेर नियंत्रित करता है।

हालांकि, हालांकि, जब हमें स्मृति की आवश्यकता नहीं होती है, तो हमें इसे मुक्त करना होगा। और जब स्मृति को मुक्त करते हैं, तो हमारे लिए ढेर के रैखिक मार्ग पर भरोसा करना मुश्किल हो जाता है: यह लंबा है और प्रभावी नहीं है। नतीजतन, हम इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि हमें किसी तरह मुक्त स्मृति क्षेत्रों के बारे में जानकारी संग्रहीत करने की आवश्यकता है।

ढेर में मुफ्त मेमोरी की सूची है।

यदि, जैसा कि हमने तय किया, मुक्त क्षेत्रों के बारे में जानकारी संग्रहीत करने के लिए, और स्मृति को मुक्त करते समय, ये क्षेत्र बहुत छोटे थे, तो सबसे पहले हम उन मुक्त क्षेत्रों के बारे में जानकारी संग्रहीत करने की एक ही समस्या पर आते हैं, जिन पर कब्जा करने पर विचार करने पर हमें सामना करना पड़ा (यदि कब्जे वाली एक वस्तु के किनारों को मुक्त कर दिया गया था, इसके बारे में जानकारी संग्रहीत करने के लिए, इसके आकार के सबसे खराब मामले 2/3 में आवश्यक है। सूचक + आकार बनाम सिंकब्लंडएक्सएक्सएक्स + वीएमटी + किसी भी क्षेत्र - वस्तु के मामले में)। यह फिर से व्यर्थ लगता है, आपको मानना ​​होगा: एक दूसरे का अनुसरण करने वाली वस्तुओं के समूह को मुक्त करना हमेशा सौभाग्य की बात नहीं है। आमतौर पर, वे एक अराजक तरीके से जारी किए जाते हैं। लेकिन व्यस्त साइटों के विपरीत, जिन्हें हमें रैखिक खोज करने की आवश्यकता नहीं है, हमें मुफ्त साइटों की खोज करने की आवश्यकता है क्योंकि जब हम मेमोरी आवंटित करते हैं, तो हमें उन्हें फिर से आवश्यकता हो सकती है। इसलिए, विखंडन को कम करने और ढेर को निचोड़ने के लिए एक पूरी तरह से प्राकृतिक इच्छा पैदा होती है, सभी कब्जे वाले क्षेत्रों को मुक्त स्थानों पर ले जाती है, जिससे मुक्त क्षेत्र का एक बड़ा क्षेत्र बनता है जहां स्मृति आवंटित की जा सकती है।

यह वह जगह है जहां से कॉम्पैक्टिंग एल्गोरिदम का विचार आता है।

लेकिन रुकिए, आप कहते हैं। आखिरकार, यह ऑपरेशन बहुत मुश्किल हो सकता है। कल्पना कीजिए कि आपने ढेर के शुरू में एक वस्तु को मुक्त किया। और क्या, आप कहते हैं, क्या आपको सब कुछ स्थानांतरित करने की आवश्यकता है ?? ठीक है, निश्चित रूप से, आप सीपीयू के वेक्टर निर्देशों के विषय पर सपना देख सकते हैं, जिसका उपयोग आप मेमोरी के विशाल कब्जे वाले क्षेत्र की नकल करने के लिए कर सकते हैं। लेकिन यह केवल काम की शुरुआत है। हमें ऑब्जेक्ट्स के क्षेत्र से उन सभी पॉइंटर्स को भी ठीक करना होगा जो ऑब्जेक्ट्स से गुजरे हैं। इस ऑपरेशन में बेतहाशा लंबा समय लग सकता है। नहीं, हमें कुछ और से आगे बढ़ना चाहिए। उदाहरण के लिए, ढेर मेमोरी के पूरे सेगमेंट को सेक्टरों में विभाजित करके और उनके साथ अलग से काम करके। यदि हम प्रत्येक क्षेत्र में अलग-अलग काम करते हैं (भविष्यवाणी के लिए और इस भविष्यवाणी को मापना - अधिमानतः, निश्चित आकार), तो संपीड़न का विचार इतना भारी नहीं लगता है: यह एक एकल सेक्टर को संपीड़ित करने के लिए पर्याप्त है और फिर आप उस समय के बारे में भी बात करना शुरू कर सकते हैं जब यह एक ऐसे सेक्टर को संपीड़ित करने में लगता है। ।

अब यह समझ में आता है कि किस आधार पर क्षेत्रों में विभाजित किया जाना है। यहां हमें दूसरे वर्गीकरण की ओर मुड़ना चाहिए, जिसे मंच पर पेश किया गया है: मेमोरी शेयरिंग, इसके व्यक्तिगत तत्वों के जीवन काल के आधार पर।

विभाजन सरल है: यदि हम मानते हैं कि हम पते को बढ़ाते हुए मेमोरी आवंटित करेंगे, तो पहले चयनित ऑब्जेक्ट सबसे पुराने हो जाते हैं, और जो वरिष्ठ पते में होते हैं वे सबसे कम उम्र के हो जाते हैं। इसके अलावा, स्मार्ट होने के नाते, आप इस निष्कर्ष पर आ सकते हैं कि अनुप्रयोगों में वस्तुओं को दो समूहों में विभाजित किया जाता है: वे जो लंबे जीवन के लिए बनाए गए थे और जिन्हें बहुत कम जीने के लिए बनाया गया था। उदाहरण के लिए, संग्रह के रूप में अन्य वस्तुओं के लिए अस्थायी रूप से पॉइंटर्स को स्टोर करने के लिए। या वही डीटीओ ऑब्जेक्ट। तदनुसार, समय-समय पर, एक गुच्छा निचोड़ने से हमें लंबे समय तक जीवित वस्तुओं की एक संख्या मिलती है - निचले पतों में और वरिष्ठ में कई अल्पकालिक।

इस प्रकार हमने पीढ़ियाँ प्राप्त की हैं ।

स्मृति को पीढ़ियों में विभाजित करते हुए, हमें पुरानी पीढ़ी की वस्तुओं पर कम देखने का अवसर मिलता है, जो अधिक से अधिक हो रही हैं।

लेकिन एक और सवाल उठता है: अगर हमारे पास केवल दो पीढ़ियां हैं, तो हमें समस्याएं मिलेंगी। या हम जीसी वर्क आउट को मुखौटा रहित बनाने का प्रयास करेंगे: फिर युवा पीढ़ी का आकार, हम न्यूनतम आकार करने की कोशिश करेंगे। नतीजतन, ऑब्जेक्ट गलती से पुरानी पीढ़ी में विफल हो जाएंगे (यदि जीसी ने "अभी काम किया है, कई वस्तुओं के लिए स्मृति के एक उग्र आवंटन के दौरान")। या, आकस्मिक विफलता को कम करने के लिए, हम युवा पीढ़ी के आकार में वृद्धि करेंगे। फिर युवा पीढ़ी पर जीसी लंबे समय तक काम करेगा, आवेदन को धीमा और धीमा कर देगा।

जिस तरह से बाहर "मध्यम" पीढ़ी की शुरूआत है। किशोरावस्था। दूसरे शब्दों में, यदि आप किशोरावस्था में रहते हैं, तो आपके बुढ़ापे में जीने की संभावना अधिक होती है। इसकी शुरूआत का सार सबसे छोटी युवा पीढ़ी और सबसे स्थिर पुरानी पीढ़ी के बीच संतुलन हासिल करना है , जहां कुछ भी नहीं छूना बेहतर है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां वस्तुओं का भाग्य अभी तक तय नहीं किया गया है। पहली (यह मत भूलो कि हम खरोंच से क्या सोचते हैं) पीढ़ी भी छोटी बनाई जाती है और जीसी वहां अक्सर कम दिखता है। जीसी इस प्रकार उन वस्तुओं की अनुमति देता है जो अस्थायी, पहली पीढ़ी में हैं, पुरानी पीढ़ी में नहीं जाना है, जिसे इकट्ठा करना बेहद मुश्किल है।

इसलिए हमें तीन पीढ़ियों का विचार मिला।

अनुकूलन की अगली परत संपीड़न को मना करने का एक प्रयास है। आखिरकार, यदि आप ऐसा नहीं करते हैं, तो हमें काम की एक बड़ी परत से छुटकारा मिलता है। चलो मुफ्त साइटों के मुद्दे पर वापस आते हैं।

यदि हमने ढेर में उपलब्ध सभी मेमोरी का उपयोग किया है और जीसी को बुलाया गया है, तो मुक्त वर्गों के अंदर मेमोरी को आवंटित करने के पक्ष में संपीड़न को मना करने की एक स्वाभाविक इच्छा है यदि उनका आकार निश्चित संख्या में वस्तुओं को समायोजित करने के लिए पर्याप्त है। यहाँ हम GC में फ्री मेमोरी के लिए एक दूसरे एल्गोरिदम का विचार करते हैं, जिसे Sweep कहा जाता है: हम मेमोरी को कंप्रेस नहीं करते हैं, हम नई वस्तुओं को रखने के लिए फ़्रीड ऑब्जेक्ट्स से voids का उपयोग करते हैं

इसलिए हमने GC एल्गोरिदम की सभी मूल बातों का वर्णन किया और उचित ठहराया।

इसलिए, दो दिनों के बाद, हम कुछ निष्कर्ष निकाल सकते हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, ज्यादातर लोग ज्यादातर पाठ, या यहां तक ​​कि पूरे को समझते हैं। कुछ लोगों ने उत्तर दिया कि वे समझ नहीं पाए थे, कुछ, क्रमशः, आंशिक रूप से समझ गए थे। जैसा कि वे कहते हैं, विवाद को पाठकों की एक टीम ने जीत लिया, हालांकि मामूली अंतर के साथ। लेकिन, जैसा कि मैंने कहा, इससे सभी को लाभ होगा: पाठ में संशोधन और पूरक होगा। इसके अलावा, दोनों जगहों पर अपडेट किया गया है: पुस्तक में और यहां, लेख में दोनों।