రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అల్గోరిథంలు: సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ అమలు చేయడం

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అనేది ఒక మెమరీ నిర్వహణ టెక్నిక్, ఇక్కడ మెమరీలోని ప్రతి వస్తువు దానిని సూచించే రిఫరెన్సుల సంఖ్యను లెక్కిస్తుంది. ఒక వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపు సున్నాకు పడిపోయినప్పుడు, దానిని ఏ ఇతర వస్తువులు సూచించడం లేదని అర్థం, మరియు వస్తువును సురక్షితంగా తొలగించవచ్చు. ఈ విధానం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, అయితే ఇది సవాళ్లను కూడా ఎదుర్కొంటుంది, ముఖ్యంగా వృత్తాకార డేటా నిర్మాణాలతో. ఈ కథనం రిఫరెన్స్ లెక్కింపు, దాని ప్రయోజనాలు, పరిమితులు మరియు సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ అమలు చేయడానికి వ్యూహాల గురించి సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది.

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అంటే ఏమిటి?

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అనేది ఆటోమేటిక్ మెమరీ నిర్వహణ యొక్క ఒక రూపం. ఉపయోగించని వస్తువుల కోసం మెమరీని క్రమానుగతంగా స్కాన్ చేయడానికి గార్బేజ్ కలెక్టర్‌పై ఆధారపడకుండా, రిఫరెన్స్ లెక్కింపు చేరుకోలేని వెంటనే మెమరీని తిరిగి పొందడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. మెమరీలోని ప్రతి వస్తువుకు అనుబంధిత రిఫరెన్స్ లెక్కింపు ఉంటుంది, అది వస్తువుకు రిఫరెన్సుల (పాయింటర్‌లు, లింక్‌లు మొదలైనవి) సంఖ్యను సూచిస్తుంది. ప్రాథమిక కార్యకలాపాలు:

• రిఫరెన్స్ లెక్కింపును పెంచడం: ఒక వస్తువుకు కొత్త రిఫరెన్స్ సృష్టించబడినప్పుడు, వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపు పెరుగుతుంది.
• రిఫరెన్స్ లెక్కింపును తగ్గించడం: ఒక వస్తువుకు రిఫరెన్స్ తీసివేయబడినప్పుడు లేదా పరిధిని దాటినప్పుడు, వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపు తగ్గుతుంది.
• డీఅలోకేషన్: ఒక వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపు సున్నాకు చేరుకున్నప్పుడు, ప్రోగ్రామ్ యొక్క ఇతర భాగం ద్వారా వస్తువు ఇకపై సూచించబడటం లేదని అర్థం. ఈ సమయంలో, వస్తువును డీఅలోకేట్ చేయవచ్చు మరియు దాని మెమరీని తిరిగి పొందవచ్చు.

ఉదాహరణ: పైథాన్‌లో ఒక సాధారణ దృష్టాంతాన్ని పరిశీలించండి (పైథాన్ ప్రాథమికంగా ట్రేసింగ్ గార్బేజ్ కలెక్టర్‌ను ఉపయోగించినప్పటికీ, ఇది తక్షణ శుభ్రపరచడం కోసం రిఫరెన్స్ లెక్కింపును కూడా ఉపయోగిస్తుంది):

obj1 = MyObject()
obj2 = obj1  # obj1 యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపును పెంచండి
del obj1  # MyObject యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపును తగ్గించండి; వస్తువు ఇప్పటికీ obj2 ద్వారా అందుబాటులో ఉంది
del obj2  # MyObject యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపును తగ్గించండి; ఇది చివరి రిఫరెన్స్ అయితే, వస్తువు డీఅలోకేట్ చేయబడుతుంది

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క ప్రయోజనాలు

ట్రేసింగ్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ వంటి ఇతర మెమరీ నిర్వహణ పద్ధతుల కంటే రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అనేక ఆకర్షణీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:

• తక్షణ పునరుద్ధరణ: ఒక వస్తువు చేరుకోలేని వెంటనే మెమరీ తిరిగి పొందబడుతుంది, మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు సాంప్రదాయ గార్బేజ్ కలెక్టర్లతో సంబంధం ఉన్న సుదీర్ఘ విరామాలను నివారిస్తుంది. ఈ డిటర్మినిస్టిక్ ప్రవర్తన నిజ-సమయ వ్యవస్థలు లేదా కఠినమైన పనితీరు అవసరాలు కలిగిన అనువర్తనాల్లో ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
• సరళత: ప్రాథమిక రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అల్గోరిథం అమలు చేయడానికి చాలా సులభం, ఇది పరిమిత వనరులతో పొందుపరిచిన వ్యవస్థలు లేదా పరిసరాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
• రిఫరెన్స్ యొక్క స్థానికత: ఒక వస్తువును డీఅలోకేట్ చేయడం వల్ల తరచుగా అది సూచించే ఇతర వస్తువుల డీఅలోకేషన్‌కు దారితీస్తుంది, కాష్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గిస్తుంది.

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క పరిమితులు

దాని ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, రిఫరెన్స్ లెక్కింపు కొన్ని సందర్భాల్లో దాని ఆచరణాత్మకతను ప్రభావితం చేసే అనేక పరిమితులను కలిగి ఉంది:

• ఓవర్‌హెడ్: రిఫరెన్స్ లెక్కింపును పెంచడం మరియు తగ్గించడం ముఖ్యమైన ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిచయం చేస్తుంది, ముఖ్యంగా తరచుగా వస్తువు సృష్టి మరియు తొలగింపుతో కూడిన వ్యవస్థల్లో. ఈ ఓవర్‌హెడ్ అప్లికేషన్ పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది.
• వృత్తాకార సూచనలు: ప్రాథమిక రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క ముఖ్యమైన పరిమితి ఏమిటంటే, వృత్తాకార సూచనలను నిర్వహించలేకపోవడం. రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ వస్తువులు ఒకదానికొకటి సూచిస్తే, ప్రోగ్రామ్ యొక్క మిగిలిన భాగం నుండి అవి ఇకపై అందుబాటులో లేనప్పటికీ, వాటి రిఫరెన్స్ లెక్కింపులు ఎప్పటికీ సున్నాకు చేరుకోవు, దీని వలన మెమరీ లీక్‌లు ఏర్పడతాయి.
• సందిగ్ధత: మల్టీథ్రెడెడ్ పరిసరాలలో రిఫరెన్స్ లెక్కింపును సరిగ్గా అమలు చేయడానికి రేసు పరిస్థితులను నివారించడానికి మరియు ఖచ్చితమైన రిఫరెన్స్ లెక్కింపులను నిర్ధారించడానికి జాగ్రత్తగా సమకాలీకరణ అవసరం. ఇది అమలుకు సంక్లిష్టతను జోడించగలదు.

వృత్తాకార సూచన సమస్య

వృత్తాకార సూచన సమస్య అనేది సాధారణ రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క బలహీనమైన మడమ. A మరియు B అనే రెండు వస్తువులను పరిగణించండి, ఇక్కడ A, B ని సూచిస్తుంది మరియు B, A ని సూచిస్తుంది. ఇతర వస్తువులు A లేదా B ని సూచించకపోయినా, వాటి రిఫరెన్స్ లెక్కింపులు కనీసం ఒకటిగా ఉంటాయి, అవి డీఅలోకేట్ చేయబడకుండా నిరోధిస్తాయి. A మరియు B ఆక్రమించిన మెమరీ కేటాయించబడినదిగా ఉంటుంది, కానీ చేరుకోలేనిదిగా ఉంటుంది.

ఉదాహరణ: పైథాన్‌లో:

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

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

node1.next = node2
node2.next = node1  # వృత్తాకార సూచన సృష్టించబడింది

del node1
del node2  # మెమరీ లీక్: నోడ్‌లు ఇకపై అందుబాటులో లేవు, కానీ వాటి రిఫరెన్స్ లెక్కింపులు ఇప్పటికీ 1 ఉన్నాయి

`std::shared_ptr` వంటి స్మార్ట్ పాయింటర్లను ఉపయోగించే C++ వంటి భాషలు జాగ్రత్తగా నిర్వహించకపోతే ఈ ప్రవర్తనను ప్రదర్శిస్తాయి. `shared_ptr` ల యొక్క చక్రాలు డీఅలోకేషన్‌ను నిరోధిస్తాయి.

సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ వ్యూహాలు

వృత్తాకార సూచన సమస్యను పరిష్కరించడానికి, రిఫరెన్స్ లెక్కింపుతో పాటు అనేక సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ టెక్నిక్‌లు చేరుకోలేని వస్తువుల యొక్క చక్రాలను గుర్తించి, విచ్ఛిన్నం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి, వాటిని డీఅలోకేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

1. మార్క్ మరియు స్వీప్ అల్గోరిథం

మార్క్ మరియు స్వీప్ అల్గోరిథం అనేది విస్తృతంగా ఉపయోగించే గార్బేజ్ కలెక్షన్ టెక్నిక్, దీనిని రిఫరెన్స్ లెక్కింపు వ్యవస్థల్లో వృత్తాకార సూచనలను నిర్వహించడానికి అనుగుణంగా మార్చవచ్చు. ఇది రెండు దశలను కలిగి ఉంటుంది:

• మార్క్ దశ: రూట్ వస్తువుల సమితి నుండి (ప్రోగ్రామ్ నుండి నేరుగా అందుబాటులో ఉండే వస్తువులు) ప్రారంభించి, అల్గోరిథం వస్తువు గ్రాఫ్‌ను దాటుతుంది, చేరుకోగల అన్ని వస్తువులను గుర్తించడం.
• స్వీప్ దశ: మార్కింగ్ దశ తర్వాత, అల్గోరిథం మొత్తం మెమరీ స్థలాన్ని స్కాన్ చేస్తుంది, గుర్తించబడని వస్తువులను గుర్తించడం. ఈ గుర్తించబడని వస్తువులు చేరుకోలేనివిగా పరిగణించబడతాయి మరియు డీఅలోకేట్ చేయబడతాయి.

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు సందర్భంలో, చేరుకోలేని వస్తువుల చక్రాలను గుర్తించడానికి మార్క్ మరియు స్వీప్ అల్గోరిథం ఉపయోగించవచ్చు. అల్గోరిథం తాత్కాలికంగా అన్ని వస్తువుల యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపులను సున్నాకు సెట్ చేస్తుంది మరియు తర్వాత మార్కింగ్ దశను నిర్వహిస్తుంది. ఒక వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మార్కింగ్ దశ తర్వాత సున్నాగా ఉంటే, దానిని ఏ రూట్ వస్తువుల నుండి చేరుకోలేరని అర్థం మరియు చేరుకోలేని చక్రంలో భాగం అవుతుంది.

అమలు పరిగణనలు:

• మార్క్ మరియు స్వీప్ అల్గోరిథంను క్రమానుగతంగా లేదా మెమరీ వినియోగం ఒక నిర్దిష్ట పరిమితికి చేరుకున్నప్పుడు ప్రారంభించవచ్చు.
• అనంతమైన లూప్‌లను నివారించడానికి మార్కింగ్ దశలో వృత్తాకార సూచనలను జాగ్రత్తగా నిర్వహించడం ముఖ్యం.
• అల్గోరిథం అప్లికేషన్ అమలులో విరామాలను ప్రవేశపెట్టగలదు, ముఖ్యంగా స్వీప్ దశలో.

2. చక్రం గుర్తించే అల్గోరిథంలు

అనేక ప్రత్యేక అల్గోరిథంలు ప్రత్యేకంగా వస్తువు గ్రాఫ్‌లలోని చక్రాలను గుర్తించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. రిఫరెన్స్ లెక్కింపు వ్యవస్థల్లో చేరుకోలేని వస్తువుల చక్రాలను గుర్తించడానికి ఈ అల్గోరిథంలను ఉపయోగించవచ్చు.

a) టార్జన్ యొక్క స్ట్రాంగ్‌లీ కనెక్టెడ్ కాంపోనెంట్స్ అల్గోరిథం

టార్జన్ యొక్క అల్గోరిథం ఒక గ్రాఫ్ ట్రావర్సల్ అల్గోరిథం, ఇది నిర్దేశించిన గ్రాఫ్‌లో గట్టిగా కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలను (SCC లు) గుర్తిస్తుంది. SCC అనేది ప్రతి శీర్షం ఇతర ప్రతి శీర్షం నుండి చేరుకోగల ఉపగ్రాఫ్. గార్బేజ్ కలెక్షన్ సందర్భంలో, SCC లు వస్తువుల చక్రాలను సూచిస్తాయి.

ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది:

• అల్గోరిథం వస్తువు గ్రాఫ్ యొక్క డెప్త్-ఫస్ట్ సెర్చ్ (DFS) ను నిర్వహిస్తుంది.
• DFS సమయంలో, ప్రతి వస్తువుకు ప్రత్యేకమైన సూచిక మరియు లోలింక్ విలువ కేటాయించబడతాయి.
• లోలింక్ విలువ అనేది ప్రస్తుత వస్తువు నుండి చేరుకోగల ఏదైనా వస్తువు యొక్క అతి చిన్న సూచికను సూచిస్తుంది.
• DFS స్టాక్‌లో ఇప్పటికే ఉన్న వస్తువును ఎదుర్కొన్నప్పుడు, అది ప్రస్తుత వస్తువు యొక్క లోలింక్ విలువను నవీకరిస్తుంది.
• DFS ఒక SCC ని ప్రాసెస్ చేయడం పూర్తి చేసినప్పుడు, అది స్టాక్ నుండి SCC లోని అన్ని వస్తువులను పాప్ చేస్తుంది మరియు వాటిని చక్రంలో భాగంగా గుర్తిస్తుంది.

b) పాత్-బేస్డ్ స్ట్రాంగ్ కాంపోనెంట్ అల్గోరిథం

పాత్-బేస్డ్ స్ట్రాంగ్ కాంపోనెంట్ అల్గోరిథం (PBSCA) అనేది నిర్దేశించిన గ్రాఫ్‌లో SCC లను గుర్తించడానికి మరొక అల్గోరిథం. ఇది సాధారణంగా టార్జన్ యొక్క అల్గోరిథం కంటే మరింత సమర్థవంతమైనది, ముఖ్యంగా పలుచని గ్రాఫ్‌ల కోసం.

ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది:

• అల్గోరిథం DFS సమయంలో సందర్శించిన వస్తువుల స్టాక్‌ను నిర్వహిస్తుంది.
• ప్రతి వస్తువు కోసం, అది రూట్ వస్తువు నుండి ప్రస్తుత వస్తువుకు దారితీసే మార్గాన్ని నిల్వ చేస్తుంది.
• అల్గోరిథం స్టాక్‌లో ఇప్పటికే ఉన్న వస్తువును ఎదుర్కొన్నప్పుడు, అది ప్రస్తుత వస్తువుకు మార్గాన్ని స్టాక్‌లోని వస్తువుకు మార్గంతో పోల్చి చూస్తుంది.
• ప్రస్తుత వస్తువుకు మార్గం స్టాక్‌లోని వస్తువుకు మార్గం యొక్క ఉపసర్గ అయితే, ప్రస్తుత వస్తువు చక్రంలో భాగమని అర్థం.

3. డెఫర్డ్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపు

డెఫర్డ్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపు తరువాతి సమయం వరకు ఈ కార్యకలాపాలను వాయిదా వేయడం ద్వారా రిఫరెన్స్ లెక్కింపులను పెంచడం మరియు తగ్గించడం యొక్క ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మార్పులను బఫర్ చేయడం మరియు వాటిని బ్యాచ్‌లలో వర్తింపజేయడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు.

సాంకేతికతలు:

• థ్రెడ్-లోకల్ బఫర్‌లు: ప్రతి థ్రెడ్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మార్పులను నిల్వ చేయడానికి స్థానిక బఫర్‌ను నిర్వహిస్తుంది. ఈ మార్పులు క్రమానుగతంగా లేదా బఫర్ నిండినప్పుడు గ్లోబల్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపులకు వర్తించబడతాయి.
• రైట్ బారియర్‌లు: వస్తువు ఫీల్డ్‌లకు వ్రాతలను అడ్డగించడానికి రైట్ బారియర్‌లు ఉపయోగించబడతాయి. వ్రాత ఆపరేషన్ కొత్త రిఫరెన్స్‌ను సృష్టించినప్పుడు, రైట్ బారియర్ వ్రాతను అడ్డుకుంటుంది మరియు రిఫరెన్స్ లెక్కింపు పెరుగుదలను వాయిదా వేస్తుంది.

డెఫర్డ్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపు ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించగలదు, కానీ ఇది మెమరీని తిరిగి పొందడాన్ని కూడా ఆలస్యం చేస్తుంది, ఇది మెమరీ వినియోగాన్ని పెంచుతుంది.

4. పార్షియల్ మార్క్ మరియు స్వీప్

మొత్తం మెమరీ స్థలంపై పూర్తి మార్క్ మరియు స్వీప్‌ను నిర్వహించే బదులు, నిర్దిష్ట వస్తువు నుండి లేదా వస్తువుల సమూహం నుండి చేరుకోగల వస్తువులు వంటి మెమరీ యొక్క చిన్న ప్రాంతంలో పార్షియల్ మార్క్ మరియు స్వీప్‌ను నిర్వహించవచ్చు. ఇది గార్బేజ్ కలెక్షన్‌తో సంబంధం ఉన్న విరామ సమయాలను తగ్గిస్తుంది.

అమలు:

• అల్గోరిథం అనుమానాస్పద వస్తువుల సమితి నుండి ప్రారంభమవుతుంది (చక్రంలో భాగమయ్యే అవకాశం ఉన్న వస్తువులు).
• ఇది ఈ వస్తువుల నుండి చేరుకోగల వస్తువు గ్రాఫ్‌ను దాటుతుంది, చేరుకోగల అన్ని వస్తువులను గుర్తించడం.
• అప్పుడు అది గుర్తించబడిన ప్రాంతాన్ని స్వీప్ చేస్తుంది, గుర్తించబడని ఏ వస్తువునైనా డీఅలోకేట్ చేయడం.

వివిధ భాషల్లో సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను అమలు చేయడం

సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ యొక్క అమలు ప్రోగ్రామింగ్ భాష మరియు అంతర్లీన మెమరీ నిర్వహణ వ్యవస్థను బట్టి మారుతుంది. కొన్ని ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

పైథాన్

పైథాన్ మెమరీని నిర్వహించడానికి రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మరియు ట్రేసింగ్ గార్బేజ్ కలెక్టర్ కలయికను ఉపయోగిస్తుంది. రిఫరెన్స్ లెక్కింపు భాగం వస్తువుల తక్షణ డీఅలోకేషన్‌ను నిర్వహిస్తుంది, అయితే ట్రేసింగ్ గార్బేజ్ కలెక్టర్ చేరుకోలేని వస్తువుల చక్రాలను గుర్తించి విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది.

పైథాన్‌లోని గార్బేజ్ కలెక్టర్ `gc` మాడ్యూల్‌లో అమలు చేయబడింది. గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను మానవీయంగా ప్రారంభించడానికి మీరు `gc.collect()` ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. గార్బేజ్ కలెక్టర్ క్రమం తప్పకుండా స్వయంచాలకంగా కూడా నడుస్తుంది.

ఉదాహరణ:

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  # వృత్తాకార సూచన సృష్టించబడింది

del node1
del node2

gc.collect()  # చక్రాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడానికి గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను బలవంతంగా ప్రారంభించండి

C++

C++ లో అంతర్నిర్మిత గార్బేజ్ కలెక్షన్ లేదు. మెమరీ నిర్వహణ సాధారణంగా `new` మరియు `delete` ఉపయోగించి లేదా స్మార్ట్ పాయింటర్లను ఉపయోగించి మానవీయంగా నిర్వహించబడుతుంది.

C++ లో సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను అమలు చేయడానికి, మీరు చక్రం గుర్తింపుతో స్మార్ట్ పాయింటర్లను ఉపయోగించవచ్చు. చక్రాలను విచ్ఛిన్నం చేయడానికి `std::weak_ptr` ని ఉపయోగించడం ఒక విధానం. `weak_ptr` అనేది అది సూచించే వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపును పెంచని స్మార్ట్ పాయింటర్. ఇది డీఅలోకేట్ చేయకుండా నిరోధించకుండా వస్తువుల చక్రాలను సృష్టించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

ఉదాహరణ:

#include 
#include 

class Node {
public:
    int data;
    std::shared_ptr next;
    std::weak_ptr prev;  // చక్రాలను విచ్ఛిన్నం చేయడానికి weak_ptr ని ఉపయోగించండి

    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; // చక్రం సృష్టించబడింది, కానీ prev అనేది weak_ptr

    node2.reset();
    node1.reset(); // నోడ్‌లు ఇప్పుడు నాశనం చేయబడతాయి

    return 0;
}

ఈ ఉదాహరణలో, `node2` `node1` కి `weak_ptr` ను కలిగి ఉంది. `node1` మరియు `node2` రెండూ పరిధిని దాటినప్పుడు, వాటి భాగస్వామ్య పాయింటర్‌లు నాశనం చేయబడతాయి మరియు వస్తువులు డీఅలోకేట్ చేయబడతాయి ఎందుకంటే బలహీనమైన పాయింటర్ రిఫరెన్స్ లెక్కింపుకు దోహదం చేయదు.

జావా

జావా స్వయంచాలక గార్బేజ్ కలెక్టర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఇది అంతర్గతంగా ట్రేసింగ్ మరియు కొంత రిఫరెన్స్ లెక్కింపును నిర్వహిస్తుంది. వృత్తాకార సూచనల్లో పాల్గొన్న వాటితో సహా చేరుకోలేని వస్తువులను గుర్తించడం మరియు తిరిగి పొందడం గార్బేజ్ కలెక్టర్ బాధ్యత. మీరు సాధారణంగా జావాలో సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను స్పష్టంగా అమలు చేయవలసిన అవసరం లేదు.

అయితే, గార్బేజ్ కలెక్టర్ ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం మరింత సమర్థవంతమైన కోడ్‌ను వ్రాయడానికి మీకు సహాయపడుతుంది. గార్బేజ్ కలెక్షన్ కార్యాచరణను పర్యవేక్షించడానికి మరియు సంభావ్య మెమరీ లీక్‌లను గుర్తించడానికి మీరు ప్రొఫైలర్‌ల వంటి సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు.

జావాస్క్రిప్ట్

జావాస్క్రిప్ట్ మెమరీని నిర్వహించడానికి గార్బేజ్ కలెక్షన్‌పై (తరచుగా మార్క్-అండ్-స్వీప్ అల్గోరిథం) ఆధారపడుతుంది. రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అనేది ఇంజిన్ వస్తువులను ఎలా ట్రాక్ చేస్తుందో దానిలో భాగం అయినప్పటికీ, డెవలపర్‌లు గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను నేరుగా నియంత్రించరు. చక్రాలను గుర్తించడానికి ఇంజిన్ బాధ్యత వహిస్తుంది.

అయితే, గార్బేజ్ కలెక్షన్ చక్రాలను మందగించే ఉద్దేశపూర్వకంగా పెద్ద వస్తువు గ్రాఫ్‌లను సృష్టించడం గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి. వస్తువులకు రిఫరెన్స్‌లను విచ్ఛిన్నం చేయడం ఇంజిన్‌కు మెమరీని మరింత సమర్థవంతంగా తిరిగి పొందడానికి సహాయపడుతుంది.

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మరియు సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు

• వృత్తాకార సూచనలను తగ్గించండి: వృత్తాకార సూచనల సృష్టిని తగ్గించడానికి మీ డేటా నిర్మాణాలను రూపొందించండి. చక్రాలను పూర్తిగా నివారించడానికి ప్రత్యామ్నాయ డేటా నిర్మాణాలు లేదా పద్ధతులను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• బలహీనమైన సూచనలను ఉపయోగించండి: బలహీనమైన సూచనలకు మద్దతు ఇచ్చే భాషల్లో, చక్రాలను విచ్ఛిన్నం చేయడానికి వాటిని ఉపయోగించండి. బలహీనమైన సూచనలు అవి సూచించే వస్తువు యొక్క రిఫరెన్స్ లెక్కింపును పెంచవు, చక్రంలో భాగంగా ఉన్నప్పటికీ వస్తువును డీఅలోకేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
• చక్రం గుర్తింపును అమలు చేయండి: అంతర్నిర్మిత చక్రం గుర్తింపు లేకుండా భాషలో మీరు రిఫరెన్స్ లెక్కింపును ఉపయోగిస్తుంటే, చేరుకోలేని వస్తువుల యొక్క చక్రాలను గుర్తించడానికి మరియు విచ్ఛిన్నం చేయడానికి చక్రం గుర్తింపు అల్గోరిథంను అమలు చేయండి.
• మెమరీ వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి: సంభావ్య మెమరీ లీక్‌లను గుర్తించడానికి మెమరీ వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి. సరిగ్గా డీఅలోకేట్ చేయబడని వస్తువులను గుర్తించడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి.
• రిఫరెన్స్ లెక్కింపు కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి: ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడానికి రిఫరెన్స్ లెక్కింపు కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి. పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వాయిదా వేసిన రిఫరెన్స్ లెక్కింపు లేదా రైట్ బారియర్‌లు వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
• ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను పరిగణించండి: రిఫరెన్స్ లెక్కింపు మరియు ఇతర మెమరీ నిర్వహణ పద్ధతుల మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను అంచనా వేయండి. అన్ని అనువర్తనాలకు రిఫరెన్స్ లెక్కింపు ఉత్తమ ఎంపిక కాకపోవచ్చు. మీ నిర్ణయం తీసుకునేటప్పుడు రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క సంక్లిష్టత, ఓవర్‌హెడ్ మరియు పరిమితులను పరిగణించండి.

ముగింపు

రిఫరెన్స్ లెక్కింపు అనేది తక్షణ పునరుద్ధరణ మరియు సరళతను అందించే విలువైన మెమరీ నిర్వహణ టెక్నిక్. అయితే, వృత్తాకార సూచనలను నిర్వహించలేకపోవడం ఒక ముఖ్యమైన పరిమితి. మార్క్ మరియు స్వీప్ లేదా చక్రం గుర్తింపు అల్గోరిథంలు వంటి సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ టెక్నిక్‌లను అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు ఈ పరిమితిని అధిగమించవచ్చు మరియు మెమరీ లీక్‌ల ప్రమాదం లేకుండా రిఫరెన్స్ లెక్కింపు యొక్క ప్రయోజనాలను పొందవచ్చు. బలమైన మరియు సమర్థవంతమైన సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి రిఫరెన్స్ లెక్కింపుతో సంబంధం ఉన్న ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. మీ అప్లికేషన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలను జాగ్రత్తగా పరిగణించండి మరియు మీ అవసరాలకు బాగా సరిపోయే మెమరీ నిర్వహణ వ్యూహాన్ని ఎంచుకోండి, వృత్తాకార సూచనల సవాళ్లను తగ్గించడానికి అవసరమైన చోట సైక్లిక్ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌ను చేర్చండి. సమర్థవంతమైన మెమరీ వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి మరియు సంభావ్య మెమరీ లీక్‌లను నివారించడానికి మీ కోడ్‌ను ప్రొఫైల్ చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి గుర్తుంచుకోండి.