الگوریتم‌های شمارش مرجع: پیاده‌سازی جمع‌آوری زباله چرخه‌ای

شمارش مرجع یک تکنیک مدیریت حافظه است که در آن هر شیء در حافظه، یک شمارنده از تعداد ارجاع‌های اشاره‌گر به آن را نگهداری می‌کند. وقتی شمارنده مرجع یک شیء به صفر می‌رسد، به این معنی است که هیچ شیء دیگری به آن ارجاع نمی‌دهد، و شیء می‌تواند با خیال راحت آزاد شود. این روش مزایای متعددی دارد، اما با چالش‌هایی نیز روبرو است، به ویژه با ساختارهای داده چرخه‌ای. این مقاله یک نمای کلی جامع از شمارش مرجع، مزایا، محدودیت‌ها و استراتژی‌های پیاده‌سازی جمع‌آوری زباله چرخه‌ای ارائه می‌دهد.

شمارش مرجع چیست؟

شمارش مرجع نوعی مدیریت خودکار حافظه است. به جای تکیه بر یک جمع‌آورنده زباله برای اسکن دوره‌ای حافظه برای اشیاء استفاده نشده، شمارش مرجع هدفش بازیابی حافظه به محض غیرقابل دسترس شدن آن است. هر شیء در حافظه دارای یک شمارنده مرجع مرتبط است که نشان دهنده تعداد ارجاعات (اشاره‌گرها، پیوندها و غیره) به آن شیء است. عملیات اساسی عبارتند از:

• افزایش شمارنده مرجع: وقتی یک ارجاع جدید به یک شیء ایجاد می‌شود، شمارنده مرجع شیء افزایش می‌یابد.
• کاهش شمارنده مرجع: وقتی یک ارجاع به یک شیء حذف می‌شود یا از محدوده خارج می‌شود، شمارنده مرجع شیء کاهش می‌یابد.
• آزاد سازی حافظه: وقتی شمارنده مرجع یک شیء به صفر می‌رسد، به این معنی است که شیء دیگر توسط هیچ بخش دیگری از برنامه ارجاع نمی‌شود. در این مرحله، شیء می‌تواند آزاد شود و حافظه آن می‌تواند بازیابی شود.

مثال: یک سناریوی ساده در پایتون را در نظر بگیرید (اگرچه پایتون در درجه اول از یک جمع‌آورنده زباله ردیابی استفاده می‌کند، اما از شمارش مرجع نیز برای پاکسازی فوری استفاده می‌کند):

obj1 = MyObject()
obj2 = obj1  # افزایش شمارنده مرجع obj1
del obj1  # کاهش شمارنده مرجع MyObject; شیء هنوز از طریق obj2 قابل دسترسی است
del obj2  # کاهش شمارنده مرجع MyObject; اگر این آخرین ارجاع بود، شیء آزاد می‌شود

مزایای شمارش مرجع

شمارش مرجع چندین مزیت قانع کننده نسبت به سایر تکنیک‌های مدیریت حافظه مانند جمع‌آوری زباله ردیابی ارائه می‌دهد:

• بازیابی فوری: حافظه به محض غیرقابل دسترس شدن یک شیء بازیابی می‌شود، و ردپای حافظه را کاهش می‌دهد و از مکث‌های طولانی مرتبط با جمع‌آورنده‌های زباله سنتی جلوگیری می‌کند. این رفتار قطعی به ویژه در سیستم‌های بلادرنگ یا برنامه‌هایی با الزامات عملکرد سختگیرانه مفید است.
• سادگی: الگوریتم اساسی شمارش مرجع نسبتاً ساده برای پیاده‌سازی است، و آن را برای سیستم‌های تعبیه شده یا محیط‌هایی با منابع محدود مناسب می‌کند.
• موقعیت ارجاع: آزاد سازی یک شیء اغلب منجر به آزاد سازی سایر اشیائی می‌شود که به آن ارجاع می‌دهند، و عملکرد کش را بهبود می‌بخشد و قطعه قطعه شدن حافظه را کاهش می‌دهد.

محدودیت‌های شمارش مرجع

علی‌رغم مزایای آن، شمارش مرجع از چندین محدودیت رنج می‌برد که می‌تواند بر کاربردی بودن آن در سناریوهای خاص تأثیر بگذارد:

• سربار: افزایش و کاهش شمارنده‌های مرجع می‌تواند سربار قابل توجهی را ایجاد کند، به ویژه در سیستم‌هایی با ایجاد و حذف مکرر اشیاء. این سربار می‌تواند بر عملکرد برنامه تأثیر بگذارد.
• ارجاعات حلقوی: مهمترین محدودیت شمارش مرجع اساسی، ناتوانی آن در مدیریت ارجاعات حلقوی است. اگر دو یا چند شیء به یکدیگر ارجاع دهند، شمارنده‌های مرجع آنها هرگز به صفر نمی‌رسد، حتی اگر دیگر از بقیه برنامه قابل دسترسی نباشند، که منجر به نشت حافظه می‌شود.
• پیچیدگی: پیاده‌سازی صحیح شمارش مرجع، به ویژه در محیط‌های چند رشته‌ای، نیاز به همگام‌سازی دقیق برای جلوگیری از شرایط مسابقه و اطمینان از شمارنده‌های مرجع دقیق دارد. این می‌تواند به پیچیدگی پیاده‌سازی بیافزاید.

مسئله ارجاع حلقوی

مسئله ارجاع حلقوی پاشنه آشیل شمارش مرجع ساده لوحانه است. دو شیء، A و B را در نظر بگیرید، جایی که A به B و B به A ارجاع می‌دهد. حتی اگر هیچ شیء دیگری به A یا B ارجاع ندهد، شمارنده‌های مرجع آنها حداقل یک خواهد بود، و از آزاد شدن آنها جلوگیری می‌کند. این یک نشت حافظه ایجاد می‌کند، زیرا حافظه اشغال شده توسط A و B تخصیص داده شده باقی می‌ماند اما غیرقابل دسترس است.

مثال: در پایتون:

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)

node1.next = node2
node2.next = node1  # ارجاع حلقوی ایجاد شد

del node1
del node2  # نشت حافظه: گره‌ها دیگر قابل دسترسی نیستند، اما شمارنده‌های مرجع آنها هنوز 1 است

زبان‌هایی مانند C++ با استفاده از اشاره‌گرهای هوشمند (به عنوان مثال، `std::shared_ptr`) نیز می‌توانند این رفتار را نشان دهند اگر به دقت مدیریت نشوند. چرخه‌های `shared_ptr`ها از آزاد سازی جلوگیری می‌کنند.

استراتژی‌های جمع‌آوری زباله چرخه‌ای

برای پرداختن به مسئله ارجاع حلقوی، چندین تکنیک جمع‌آوری زباله چرخه‌ای را می‌توان به همراه شمارش مرجع به کار برد. این تکنیک‌ها هدفشان شناسایی و شکستن چرخه‌های اشیاء غیرقابل دسترس است و به آنها اجازه می‌دهد آزاد شوند.

1. الگوریتم علامت‌گذاری و جاروب

الگوریتم علامت‌گذاری و جاروب یک تکنیک جمع‌آوری زباله پرکاربرد است که می‌تواند برای مدیریت ارجاعات حلقوی در سیستم‌های شمارش مرجع اقتباس شود. این شامل دو مرحله است:

• مرحله علامت‌گذاری: از یک مجموعه از اشیاء ریشه (اشیاء مستقیماً قابل دسترسی از برنامه) شروع می‌شود، الگوریتم نمودار شیء را پیمایش می‌کند و تمام اشیاء قابل دسترس را علامت‌گذاری می‌کند.
• مرحله جاروب: پس از مرحله علامت‌گذاری، الگوریتم کل فضای حافظه را اسکن می‌کند و اشیائی را که علامت‌گذاری نشده‌اند را شناسایی می‌کند. این اشیاء علامت‌گذاری نشده غیرقابل دسترس در نظر گرفته می‌شوند و آزاد می‌شوند.

در زمینه شمارش مرجع، الگوریتم علامت‌گذاری و جاروب می‌تواند برای شناسایی چرخه‌های اشیاء غیرقابل دسترس استفاده شود. الگوریتم به طور موقت شمارنده‌های مرجع تمام اشیاء را به صفر تنظیم می‌کند و سپس مرحله علامت‌گذاری را انجام می‌دهد. اگر شمارنده مرجع یک شیء پس از مرحله علامت‌گذاری صفر باقی بماند، به این معنی است که شیء از هیچ شیء ریشه قابل دسترسی نیست و بخشی از یک چرخه غیرقابل دسترس است.

ملاحظات پیاده‌سازی:

• الگوریتم علامت‌گذاری و جاروب می‌تواند به صورت دوره‌ای یا زمانی که مصرف حافظه به یک آستانه معین می‌رسد، فعال شود.
• مهم است که در طول مرحله علامت‌گذاری، ارجاعات حلقوی را با دقت مدیریت کنید تا از حلقه‌های بی‌نهایت جلوگیری شود.
• الگوریتم می‌تواند مکث‌هایی را در اجرای برنامه ایجاد کند، به ویژه در طول مرحله جاروب.

2. الگوریتم‌های تشخیص چرخه

چندین الگوریتم تخصصی به طور خاص برای تشخیص چرخه‌ها در نمودارهای شیء طراحی شده‌اند. این الگوریتم‌ها می‌توانند برای شناسایی چرخه‌های اشیاء غیرقابل دسترس در سیستم‌های شمارش مرجع استفاده شوند.

a) الگوریتم اجزای قویاً متصل تارجان

الگوریتم تارجان یک الگوریتم پیمایش گراف است که اجزای قویاً متصل (SCC) را در یک گراف جهت‌دار شناسایی می‌کند. یک SCC یک زیرگراف است که در آن هر راس از هر راس دیگر قابل دسترسی است. در زمینه جمع‌آوری زباله، SCCها می‌توانند چرخه‌های اشیاء را نشان دهند.

نحوه کار:

• الگوریتم یک جستجوی عمق اول (DFS) از نمودار شیء را انجام می‌دهد.
• در طول DFS، به هر شیء یک شاخص منحصر به فرد و یک مقدار lowlink اختصاص داده می‌شود.
• مقدار lowlink نشان دهنده کوچکترین شاخص هر شیء قابل دسترس از شیء فعلی است.
• هنگامی که DFS با یک شیء مواجه می‌شود که از قبل روی پشته است، مقدار lowlink شیء فعلی را به روز می‌کند.
• هنگامی که DFS پردازش یک SCC را به پایان می‌رساند، تمام اشیاء موجود در SCC را از پشته خارج می‌کند و آنها را به عنوان بخشی از یک چرخه شناسایی می‌کند.

b) الگوریتم مؤلفه قوی مبتنی بر مسیر

الگوریتم مؤلفه قوی مبتنی بر مسیر (PBSCA) یک الگوریتم دیگر برای شناسایی SCCها در یک گراف جهت‌دار است. به طور کلی در عمل کارآمدتر از الگوریتم تارجان است، به ویژه برای گراف‌های پراکنده.

نحوه کار:

• الگوریتم یک پشته از اشیاء بازدید شده در طول DFS را حفظ می‌کند.
• برای هر شیء، یک مسیر منتهی از شیء ریشه به شیء فعلی را ذخیره می‌کند.
• هنگامی که الگوریتم با یک شیء مواجه می‌شود که از قبل روی پشته است، مسیر شیء فعلی را با مسیر شیء روی پشته مقایسه می‌کند.
• اگر مسیر شیء فعلی پیشوندی از مسیر شیء روی پشته باشد، به این معنی است که شیء فعلی بخشی از یک چرخه است.

3. شمارش مرجع معوق

شمارش مرجع معوق هدفش کاهش سربار افزایش و کاهش شمارنده‌های مرجع با به تعویق انداختن این عملیات تا زمان بعدی است. این را می‌توان با بافر کردن تغییرات شمارنده مرجع و اعمال آنها به صورت دسته‌ای به دست آورد.

تکنیک‌ها:

• بافرهای محلی رشته: هر رشته یک بافر محلی برای ذخیره تغییرات شمارنده مرجع را حفظ می‌کند. این تغییرات به صورت دوره‌ای یا زمانی که بافر پر می‌شود، بر روی شمارنده‌های مرجع جهانی اعمال می‌شوند.
• مانع‌های نوشتن: از مانع‌های نوشتن برای رهگیری نوشتن‌ها در فیلدهای شیء استفاده می‌شود. هنگامی که یک عملیات نوشتن یک ارجاع جدید ایجاد می‌کند، مانع نوشتن نوشتن را رهگیری می‌کند و افزایش شمارنده مرجع را به تعویق می‌اندازد.

در حالی که شمارش مرجع معوق می‌تواند سربار را کاهش دهد، همچنین می‌تواند بازیابی حافظه را به تاخیر بیندازد، و به طور بالقوه مصرف حافظه را افزایش می‌دهد.

4. علامت‌گذاری و جاروب جزئی

به جای انجام یک علامت‌گذاری و جاروب کامل بر روی کل فضای حافظه، یک علامت‌گذاری و جاروب جزئی می‌تواند بر روی یک ناحیه کوچکتر از حافظه انجام شود، مانند اشیاء قابل دسترس از یک شیء خاص یا گروهی از اشیاء. این می‌تواند زمان‌های مکث مرتبط با جمع‌آوری زباله را کاهش دهد.

پیاده‌سازی:

• الگوریتم از مجموعه‌ای از اشیاء مشکوک شروع می‌شود (اشیاء که احتمالاً بخشی از یک چرخه هستند).
• نمودار شیء قابل دسترس از این اشیاء را پیمایش می‌کند و تمام اشیاء قابل دسترس را علامت‌گذاری می‌کند.
• سپس ناحیه علامت‌گذاری شده را جاروب می‌کند و هر شیء علامت‌گذاری نشده را آزاد می‌کند.

پیاده‌سازی جمع‌آوری زباله چرخه‌ای در زبان‌های مختلف

پیاده‌سازی جمع‌آوری زباله چرخه‌ای بسته به زبان برنامه‌نویسی و سیستم مدیریت حافظه زیربنایی می‌تواند متفاوت باشد. در اینجا چند مثال آورده شده است:

پایتون

پایتون از ترکیبی از شمارش مرجع و یک جمع‌آورنده زباله ردیابی برای مدیریت حافظه استفاده می‌کند. جزء شمارش مرجع مدیریت آزاد سازی فوری اشیاء را بر عهده دارد، در حالی که جمع‌آورنده زباله ردیابی چرخه‌های اشیاء غیرقابل دسترس را شناسایی و می‌شکند.

جمع‌آورنده زباله در پایتون در ماژول `gc` پیاده‌سازی شده است. می‌توانید از تابع `gc.collect()` برای فعال کردن دستی جمع‌آوری زباله استفاده کنید. جمع‌آورنده زباله نیز به طور خودکار در فواصل منظم اجرا می‌شود.

مثال:

import gc

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

node1 = Node(1)
node2 = Node(2)

node1.next = node2
node2.next = node1  # ارجاع حلقوی ایجاد شد

del node1
del node2

gc.collect()  # اجبار جمع‌آوری زباله برای شکستن چرخه

C++

C++ دارای جمع‌آوری زباله داخلی نیست. مدیریت حافظه معمولاً به صورت دستی با استفاده از `new` و `delete` یا با استفاده از اشاره‌گرهای هوشمند انجام می‌شود.

برای پیاده‌سازی جمع‌آوری زباله چرخه‌ای در C++، می‌توانید از اشاره‌گرهای هوشمند با تشخیص چرخه استفاده کنید. یک رویکرد استفاده از `std::weak_ptr` برای شکستن چرخه‌ها است. یک `weak_ptr` یک اشاره‌گر هوشمند است که شمارنده مرجع شیئی را که به آن اشاره می‌کند، افزایش نمی‌دهد. این به شما امکان می‌دهد چرخه‌هایی از اشیاء را ایجاد کنید بدون اینکه از آزاد شدن آنها جلوگیری کنید.

مثال:

#include 
#include 

class Node {
public:
    int data;
    std::shared_ptr next;
    std::weak_ptr prev;  // برای شکستن چرخه‌ها از weak_ptr استفاده کنید

    Node(int data) : data(data) {}
    ~Node() { std::cout << "Node destroyed with data: " << data << std::endl; }
};

int main() {
    std::shared_ptr node1 = std::make_shared(1);
    std::shared_ptr node2 = std::make_shared(2);

    node1->next = node2;
    node2->prev = node1; // چرخه ایجاد شد، اما prev weak_ptr است

    node2.reset();
    node1.reset(); // گره‌ها اکنون از بین خواهند رفت

    return 0;
}

در این مثال، `node2` یک `weak_ptr` به `node1` دارد. وقتی هر دو `node1` و `node2` از محدوده خارج می‌شوند، اشاره‌گرهای مشترک آنها از بین می‌روند و اشیاء آزاد می‌شوند زیرا اشاره‌گر ضعیف به شمارنده مرجع کمک نمی‌کند.

Java

جاوا از یک جمع‌آورنده زباله خودکار استفاده می‌کند که هم ردیابی و هم شکلی از شمارش مرجع را در داخل مدیریت می‌کند. جمع‌آورنده زباله مسئول شناسایی و بازیابی اشیاء غیرقابل دسترس، از جمله اشیاء درگیر در ارجاعات حلقوی است. شما به طور کلی نیازی به پیاده‌سازی صریح جمع‌آوری زباله چرخه‌ای در جاوا ندارید.

با این حال، درک نحوه کار جمع‌آورنده زباله می‌تواند به شما کمک کند کد کارآمدتری بنویسید. می‌توانید از ابزارهایی مانند پروفایلرها برای نظارت بر فعالیت جمع‌آوری زباله و شناسایی نشت‌های حافظه احتمالی استفاده کنید.

JavaScript

جاوا اسکریپت برای مدیریت حافظه به جمع‌آوری زباله (اغلب یک الگوریتم علامت‌گذاری و جاروب) متکی است. در حالی که شمارش مرجع بخشی از نحوه ردیابی اشیاء توسط موتور است، توسعه دهندگان به طور مستقیم جمع‌آوری زباله را کنترل نمی‌کنند. موتور مسئول تشخیص چرخه‌ها است.

با این حال، مراقب ایجاد نمودارهای شیء بزرگ ناخواسته باشید که ممکن است چرخه‌های جمع‌آوری زباله را کند کنند. شکستن ارجاعات به اشیاء هنگامی که دیگر مورد نیاز نیستند به موتور کمک می‌کند حافظه را کارآمدتر بازیابی کند.

بهترین شیوه‌ها برای شمارش مرجع و جمع‌آوری زباله چرخه‌ای

• به حداقل رساندن ارجاعات حلقوی: ساختارهای داده خود را به گونه‌ای طراحی کنید که ایجاد ارجاعات حلقوی را به حداقل برسانند. استفاده از ساختارهای داده یا تکنیک‌های جایگزین را برای جلوگیری کامل از چرخه‌ها در نظر بگیرید.
• استفاده از ارجاعات ضعیف: در زبان‌هایی که از ارجاعات ضعیف پشتیبانی می‌کنند، از آنها برای شکستن چرخه‌ها استفاده کنید. ارجاعات ضعیف شمارنده مرجع شیئی را که به آن اشاره می‌کنند افزایش نمی‌دهند، و به شیء اجازه می‌دهند حتی اگر بخشی از یک چرخه باشد، آزاد شود.
• پیاده‌سازی تشخیص چرخه: اگر از شمارش مرجع در زبانی بدون تشخیص چرخه داخلی استفاده می‌کنید، یک الگوریتم تشخیص چرخه را برای شناسایی و شکستن چرخه‌های اشیاء غیرقابل دسترس پیاده‌سازی کنید.
• نظارت بر مصرف حافظه: برای شناسایی نشت‌های حافظه احتمالی، بر مصرف حافظه نظارت کنید. از ابزارهای پروفایل برای شناسایی اشیائی که به درستی آزاد نمی‌شوند استفاده کنید.
• بهینه‌سازی عملیات شمارش مرجع: عملیات شمارش مرجع را برای کاهش سربار بهینه کنید. استفاده از تکنیک‌هایی مانند شمارش مرجع معوق یا مانع‌های نوشتن را برای بهبود عملکرد در نظر بگیرید.
• در نظر گرفتن مصالحه: مصالحه بین شمارش مرجع و سایر تکنیک‌های مدیریت حافظه را ارزیابی کنید. شمارش مرجع ممکن است بهترین انتخاب برای همه برنامه‌ها نباشد. پیچیدگی، سربار و محدودیت‌های شمارش مرجع را هنگام تصمیم‌گیری در نظر بگیرید.

نتیجه‌گیری

شمارش مرجع یک تکنیک مدیریت حافظه ارزشمند است که بازیابی فوری و سادگی را ارائه می‌دهد. با این حال، ناتوانی آن در مدیریت ارجاعات حلقوی یک محدودیت قابل توجه است. با پیاده‌سازی تکنیک‌های جمع‌آوری زباله چرخه‌ای، مانند الگوریتم‌های علامت‌گذاری و جاروب یا تشخیص چرخه، می‌توانید بر این محدودیت غلبه کنید و از مزایای شمارش مرجع بدون خطر نشت حافظه بهره‌مند شوید. درک مصالحه‌ها و بهترین شیوه‌های مرتبط با شمارش مرجع برای ساخت سیستم‌های نرم‌افزاری قوی و کارآمد بسیار مهم است. الزامات خاص برنامه خود را به دقت در نظر بگیرید و استراتژی مدیریت حافظه‌ای را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد، و در صورت لزوم جمع‌آوری زباله چرخه‌ای را برای کاهش چالش‌های ارجاعات حلقوی ادغام کنید. به یاد داشته باشید که کد خود را برای اطمینان از استفاده کارآمد از حافظه و جلوگیری از نشت‌های حافظه احتمالی، پروفایل و بهینه کنید.