ఆధునిక రన్‌టైమ్ సిస్టమ్‌లకు శక్తినిచ్చే ప్రాథమిక గార్బేజ్ కలెక్షన్ అల్గోరిథంలను అన్వేషించండి, ఇవి ప్రపంచవ్యాప్తంగా మెమరీ నిర్వహణ మరియు అప్లికేషన్ పనితీరుకు కీలకం.
రన్‌టైమ్ సిస్టమ్స్: గార్బేజ్ కలెక్షన్ అల్గోరిథంలపై ఒక లోతైన విశ్లేషణ
కంప్యూటింగ్ యొక్క క్లిష్టమైన ప్రపంచంలో, రన్‌టైమ్ సిస్టమ్‌లు మన సాఫ్ట్‌వేర్‌కు జీవం పోసే అదృశ్య ఇంజన్లు. అవి వనరులను నిర్వహిస్తాయి, కోడ్‌ను అమలు చేస్తాయి మరియు అప్లికేషన్‌ల సున్నితమైన ఆపరేషన్‌ను నిర్ధారిస్తాయి. అనేక ఆధునిక రన్‌టైమ్ సిస్టమ్‌ల హృదయంలో ఒక కీలకమైన భాగం ఉంది: గార్బేజ్ కలెక్షన్ (GC). GC అనేది అప్లికేషన్ ద్వారా ఇకపై ఉపయోగంలో లేని మెమరీని స్వయంచాలకంగా తిరిగి పొందే ప్రక్రియ, ఇది మెమరీ లీక్‌లను నివారిస్తుంది మరియు సమర్థవంతమైన వనరుల వినియోగాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్‌ల కోసం, జీసీని అర్థం చేసుకోవడం కేవలం క్లీనర్ కోడ్ రాయడం గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది దృఢమైన, సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడం గురించి. ఈ సమగ్ర అన్వేషణ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌కు శక్తినిచ్చే ప్రధాన భావనలు మరియు వివిధ అల్గోరిథంలను లోతుగా పరిశీలిస్తుంది, విభిన్న సాంకేతిక నేపథ్యాల నుండి వచ్చిన నిపుణులకు విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
మెమరీ నిర్వహణ యొక్క ఆవశ్యకత
నిర్దిష్ట అల్గోరిథంలలోకి వెళ్లే ముందు, మెమరీ నిర్వహణ ఎందుకు అంత కీలకమైనదో గ్రహించడం చాలా అవసరం. సాంప్రదాయ ప్రోగ్రామింగ్ నమూనాలలో, డెవలపర్లు మాన్యువల్‌గా మెమరీని కేటాయించి మరియు డీఅలోకేట్ చేస్తారు. ఇది సూక్ష్మ-స్థాయి నియంత్రణను అందిస్తున్నప్పటికీ, ఇది బగ్‌లకు ప్రసిద్ధి చెందిన మూలం కూడా:
- మెమరీ లీక్స్: కేటాయించిన మెమరీ ఇకపై అవసరం లేనప్పుడు, కానీ దానిని స్పష్టంగా డీఅలోకేట్ చేయనప్పుడు, అది ఆక్రమించబడి ఉంటుంది, ఇది అందుబాటులో ఉన్న మెమరీని క్రమంగా క్షీణింపజేస్తుంది. కాలక్రమేణా, ఇది అప్లికేషన్ వేగాన్ని తగ్గించడానికి లేదా పూర్తిగా క్రాష్ అవ్వడానికి కారణం కావచ్చు.
- డాంగ్లింగ్ పాయింటర్స్: ఒకవేళ మెమరీ డీఅలోకేట్ చేయబడి, కానీ ఒక పాయింటర్ ఇంకా దానిని సూచిస్తుంటే, ఆ మెమరీని యాక్సెస్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తే నిర్వచించబడని ప్రవర్తనకు దారితీస్తుంది, ఇది తరచుగా భద్రతా లోపాలకు లేదా క్రాష్‌లకు దారితీస్తుంది.
- డబుల్ ఫ్రీ ఎర్రర్స్: ఇప్పటికే డీఅలోకేట్ చేయబడిన మెమరీని మళ్లీ డీఅలోకేట్ చేయడం కూడా కరప్షన్ మరియు అస్థిరతకు దారితీస్తుంది.
గార్బేజ్ కలెక్షన్ ద్వారా ఆటోమేటిక్ మెమరీ నిర్వహణ, ఈ భారాలను తగ్గించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. రన్‌టైమ్ సిస్టమ్ ఉపయోగించని మెమరీని గుర్తించి మరియు తిరిగి పొందే బాధ్యతను తీసుకుంటుంది, డెవలపర్‌లను తక్కువ-స్థాయి మెమరీ మానిప్యులేషన్‌పై కాకుండా అప్లికేషన్ లాజిక్‌పై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. విభిన్న హార్డ్‌వేర్ సామర్థ్యాలు మరియు విస్తరణ వాతావరణాలకు స్థితిస్థాపకమైన మరియు సమర్థవంతమైన సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరమయ్యే ప్రపంచ సందర్భంలో ఇది చాలా ముఖ్యం.
గార్బేజ్ కలెక్షన్‌లో కీలక భావనలు
అన్ని గార్బేజ్ కలెక్షన్ అల్గోరిథంలకు అనేక ప్రాథమిక భావనలు ఆధారం:
1. రీచబిలిటీ
చాలా జీసీ అల్గోరిథంల యొక్క ప్రధాన సూత్రం రీచబిలిటీ. ఒక ఆబ్జెక్ట్ రీచబుల్ అని పరిగణించబడుతుంది, ఒకవేళ తెలిసిన, "లైవ్" రూట్‌ల సెట్ నుండి ఆ ఆబ్జెక్ట్‌కు ఒక మార్గం ఉంటే. రూట్‌లలో సాధారణంగా ఇవి ఉంటాయి:
- గ్లోబల్ వేరియబుల్స్
- ఎగ్జిక్యూషన్ స్టాక్‌పై లోకల్ వేరియబుల్స్
- సీపీయూ రిజిస్టర్లు
- స్టాటిక్ వేరియబుల్స్
ఈ రూట్‌ల నుండి చేరుకోలేని ఏ ఆబ్జెక్ట్ అయినా గార్బేజ్గా పరిగణించబడుతుంది మరియు దానిని తిరిగి పొందవచ్చు.
2. గార్బేజ్ కలెక్షన్ సైకిల్
ఒక సాధారణ జీసీ సైకిల్‌లో అనేక దశలు ఉంటాయి:
- మార్కింగ్: జీసీ రూట్‌ల నుండి ప్రారంభమై ఆబ్జెక్ట్ గ్రాఫ్‌ను ట్రావర్స్ చేస్తుంది, రీచబుల్ అయిన అన్ని ఆబ్జెక్ట్‌లను మార్క్ చేస్తుంది.
- స్వీపింగ్ (లేదా కాంపాక్టింగ్): మార్కింగ్ తర్వాత, జీసీ మెమరీని పునరావృతం చేస్తుంది. మార్క్ చేయని ఆబ్జెక్ట్‌లు (గార్బేజ్) తిరిగి పొందబడతాయి. కొన్ని అల్గోరిథంలలో, రీచబుల్ ఆబ్జెక్ట్‌లు కూడా ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గించడానికి నిరంతర మెమరీ స్థానాలకు (కాంపాక్షన్) తరలించబడతాయి.
3. పాజ్‌లు (విరామాలు)
జీసీలో ఒక ముఖ్యమైన సవాలు స్టాప్-ది-వరల్డ్ (STW) పాజ్‌లు సంభవించే అవకాశం. ఈ పాజ్‌ల సమయంలో, జీసీ తన ఆపరేషన్‌లను ఎటువంటి జోక్యం లేకుండా నిర్వహించడానికి అప్లికేషన్ యొక్క ఎగ్జిక్యూషన్ నిలిపివేయబడుతుంది. దీర్ఘకాలిక STW పాజ్‌లు అప్లికేషన్ ప్రతిస్పందనను గణనీయంగా ప్రభావితం చేయగలవు, ఇది ఏ ప్రపంచ మార్కెట్లోనైనా వినియోగదారు-ముఖంగా ఉన్న అప్లికేషన్‌లకు కీలకమైన ఆందోళన.
ప్రధాన గార్బేజ్ కలెక్షన్ అల్గోరిథంలు
సంవత్సరాలుగా, వివిధ జీసీ అల్గోరిథంలు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, ప్రతిదానికీ దాని స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి. మేము అత్యంత ప్రబలమైన వాటిలో కొన్నింటిని అన్వేషిస్తాము:
1. మార్క్-అండ్-స్వీప్
మార్క్-అండ్-స్వీప్ అల్గోరిథం అత్యంత పురాతన మరియు ప్రాథమిక జీసీ టెక్నిక్‌లలో ఒకటి. ఇది రెండు విభిన్న దశలలో పనిచేస్తుంది:
- మార్క్ ఫేజ్: జీసీ రూట్ సెట్ నుండి ప్రారంభించి మొత్తం ఆబ్జెక్ట్ గ్రాఫ్‌ను ట్రావర్స్ చేస్తుంది. ఎదురైన ప్రతి ఆబ్జెక్ట్ మార్క్ చేయబడుతుంది.
- స్వీప్ ఫేజ్: జీసీ అప్పుడు మొత్తం హీప్‌ను స్కాన్ చేస్తుంది. మార్క్ చేయని ఏ ఆబ్జెక్ట్ అయినా గార్బేజ్గా పరిగణించబడుతుంది మరియు తిరిగి పొందబడుతుంది. తిరిగి పొందిన మెమరీ భవిష్యత్ కేటాయింపుల కోసం ఫ్రీ లిస్ట్‌కు జోడించబడుతుంది.
ప్రయోజనాలు:
- భావనాత్మకంగా సరళమైనది మరియు విస్తృతంగా అర్థం చేసుకోబడినది.
- సైక్లిక్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహిస్తుంది.
ప్రతికూలతలు:
- పనితీరు: ఇది నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు ఎందుకంటే ఇది మొత్తం హీప్‌ను ట్రావర్స్ చేయాలి మరియు మొత్తం మెమరీని స్కాన్ చేయాలి.
- ఫ్రాగ్మెంటేషన్: ఆబ్జెక్ట్‌లు వేర్వేరు ప్రదేశాలలో కేటాయించబడినప్పుడు మరియు డీఅలోకేట్ చేయబడినప్పుడు మెమరీ ఫ్రాగ్మెంట్ అవుతుంది, మొత్తం ఖాళీ మెమరీ సరిపోనప్పటికీ కేటాయింపు వైఫల్యాలకు దారితీయవచ్చు.
- STW పాజ్‌లు: సాధారణంగా సుదీర్ఘ స్టాప్-ది-వరల్డ్ పాజ్‌లను కలిగి ఉంటుంది, ముఖ్యంగా పెద్ద హీప్‌లలో.
ఉదాహరణ: జావా యొక్క గార్బేజ్ కలెక్టర్ యొక్క ప్రారంభ వెర్షన్లు ప్రాథమిక మార్క్-అండ్-స్వీప్ విధానాన్ని ఉపయోగించాయి.
2. మార్క్-అండ్-కాంపాక్ట్
మార్క్-అండ్-స్వీప్ యొక్క ఫ్రాగ్మెంటేషన్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మార్క్-అండ్-కాంపాక్ట్ అల్గోరిథం మూడవ దశను జోడిస్తుంది:
- మార్క్ ఫేజ్: మార్క్-అండ్-స్వీప్‌తో సమానంగా, ఇది అన్ని రీచబుల్ ఆబ్జెక్ట్‌లను మార్క్ చేస్తుంది.
- కాంపాక్ట్ ఫేజ్: మార్కింగ్ తర్వాత, జీసీ మార్క్ చేయబడిన (రీచబుల్) అన్ని ఆబ్జెక్ట్‌లను నిరంతర మెమరీ బ్లాక్‌లలోకి తరలిస్తుంది. ఇది ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తొలగిస్తుంది.
- స్వీప్ ఫేజ్: జీసీ అప్పుడు మెమరీ ద్వారా స్వీప్ చేస్తుంది. ఆబ్జెక్ట్‌లు కాంపాక్ట్ చేయబడినందున, ఖాళీ మెమరీ ఇప్పుడు హీప్ చివర ఒకే నిరంతర బ్లాక్‌గా ఉంది, ఇది భవిష్యత్ కేటాయింపులను చాలా వేగంగా చేస్తుంది.
ప్రయోజనాలు:
- మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తొలగిస్తుంది.
- వేగవంతమైన తదుపరి కేటాయింపులు.
- ఇప్పటికీ సైక్లిక్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను నిర్వహిస్తుంది.
ప్రతికూలతలు:
- పనితీరు: కాంపాక్షన్ దశ గణన పరంగా ఖరీదైనది కావచ్చు, ఎందుకంటే ఇది మెమరీలో చాలా ఆబ్జెక్ట్‌లను తరలించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
- STW పాజ్‌లు: ఆబ్జెక్ట్‌లను తరలించాల్సిన అవసరం కారణంగా ఇప్పటికీ గణనీయమైన STW పాజ్‌లను ఎదుర్కొంటుంది.
ఉదాహరణ: ఈ విధానం అనేక అధునాతన కలెక్టర్లకు పునాది.
3. కాపీయింగ్ గార్బేజ్ కలెక్షన్
కాపీయింగ్ జీసీ హీప్‌ను రెండు స్పేస్‌లుగా విభజిస్తుంది: ఫ్రమ్-స్పేస్ మరియు టు-స్పేస్. సాధారణంగా, కొత్త ఆబ్జెక్ట్‌లు ఫ్రమ్-స్పేస్‌లో కేటాయించబడతాయి.
- కాపీయింగ్ ఫేజ్: జీసీ ట్రిగ్గర్ అయినప్పుడు, జీసీ రూట్‌ల నుండి ప్రారంభించి ఫ్రమ్-స్పేస్‌ను ట్రావర్స్ చేస్తుంది. రీచబుల్ ఆబ్జెక్ట్‌లు ఫ్రమ్-స్పేస్ నుండి టు-స్పేస్‌కు కాపీ చేయబడతాయి.
- స్వాప్ స్పేసెస్: రీచబుల్ అయిన అన్ని ఆబ్జెక్ట్‌లు కాపీ చేయబడిన తర్వాత, ఫ్రమ్-స్పేస్‌లో కేవలం గార్బేజ్ మాత్రమే ఉంటుంది మరియు టు-స్పేస్‌లో అన్ని లైవ్ ఆబ్జెక్ట్‌లు ఉంటాయి. అప్పుడు స్పేస్‌ల పాత్రలు మార్చబడతాయి. పాత ఫ్రమ్-స్పేస్ కొత్త టు-స్పేస్ అవుతుంది, తదుపరి సైకిల్‌కు సిద్ధంగా ఉంటుంది.
ప్రయోజనాలు:
- ఫ్రాగ్మెంటేషన్ లేదు: ఆబ్జెక్ట్‌లు ఎల్లప్పుడూ నిరంతరంగా కాపీ చేయబడతాయి, కాబట్టి టు-స్పేస్‌లో ఫ్రాగ్మెంటేషన్ ఉండదు.
- వేగవంతమైన కేటాయింపు: కేటాయింపులు వేగంగా ఉంటాయి, ఎందుకంటే అవి ప్రస్తుత కేటాయింపు స్పేస్‌లో ఒక పాయింటర్‌ను బంప్ చేయడం మాత్రమే.
ప్రతికూలతలు:
- స్పేస్ ఓవర్‌హెడ్: సింగిల్ హీప్ కంటే రెండు రెట్లు మెమరీ అవసరం, ఎందుకంటే రెండు స్పేస్‌లు యాక్టివ్‌గా ఉంటాయి.
- పనితీరు: చాలా ఆబ్జెక్ట్‌లు జీవించి ఉంటే ఖరీదైనది కావచ్చు, ఎందుకంటే అన్ని లైవ్ ఆబ్జెక్ట్‌లను కాపీ చేయాలి.
- STW పాజ్‌లు: ఇప్పటికీ STW పాజ్‌లు అవసరం.
ఉదాహరణ: తరచుగా జనరేషనల్ గార్బేజ్ కలెక్టర్లలో 'యువ' తరాన్ని సేకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు.
4. జనరేషనల్ గార్బేజ్ కలెక్షన్
ఈ విధానం జనరేషనల్ హైపోథెసిస్పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది చాలా ఆబ్జెక్ట్‌లు చాలా తక్కువ జీవితకాలం కలిగి ఉంటాయని పేర్కొంటుంది. జనరేషనల్ జీసీ హీప్‌ను బహుళ తరాలుగా విభజిస్తుంది:
- యంగ్ జనరేషన్: ఇక్కడ కొత్త ఆబ్జెక్ట్‌లు కేటాయించబడతాయి. ఇక్కడ జీసీ కలెక్షన్లు తరచుగా మరియు వేగంగా ఉంటాయి (మైనర్ జీసీలు).
- ఓల్డ్ జనరేషన్: అనేక మైనర్ జీసీల నుండి బయటపడిన ఆబ్జెక్ట్‌లు ఓల్డ్ జనరేషన్‌కు ప్రమోట్ చేయబడతాయి. ఇక్కడ జీసీ కలెక్షన్లు తక్కువ తరచుగా మరియు మరింత సమగ్రంగా ఉంటాయి (మేజర్ జీసీలు).
ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది:
- కొత్త ఆబ్జెక్ట్‌లు యంగ్ జనరేషన్‌లో కేటాయించబడతాయి.
- మైనర్ జీసీలు (తరచుగా కాపీయింగ్ కలెక్టర్‌ను ఉపయోగించి) యంగ్ జనరేషన్‌పై తరచుగా నిర్వహించబడతాయి. బయటపడిన ఆబ్జెక్ట్‌లు ఓల్డ్ జనరేషన్‌కు ప్రమోట్ చేయబడతాయి.
- మేజర్ జీసీలు ఓల్డ్ జనరేషన్‌పై తక్కువ తరచుగా నిర్వహించబడతాయి, తరచుగా మార్క్-అండ్-స్వీప్ లేదా మార్క్-అండ్-కాంపాక్ట్ ఉపయోగించి.
ప్రయోజనాలు:
- మెరుగైన పనితీరు: మొత్తం హీప్‌ను సేకరించే ఫ్రీక్వెన్సీని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. చాలా గార్బేజ్ యంగ్ జనరేషన్‌లో కనుగొనబడుతుంది, ఇది త్వరగా సేకరించబడుతుంది.
- తగ్గిన పాజ్ సమయాలు: మైనర్ జీసీలు పూర్తి హీప్ జీసీల కంటే చాలా తక్కువగా ఉంటాయి.
ప్రతికూలతలు:
- సంక్లిష్టత: అమలు చేయడానికి మరింత సంక్లిష్టమైనది.
- ప్రమోషన్ ఓవర్‌హెడ్: మైనర్ జీసీల నుండి బయటపడిన ఆబ్జెక్ట్‌లు ప్రమోషన్ ఖర్చును ఎదుర్కొంటాయి.
- రిమెంబర్డ్ సెట్స్: ఓల్డ్ జనరేషన్ నుండి యంగ్ జనరేషన్‌కు ఆబ్జెక్ట్ రిఫరెన్స్‌లను నిర్వహించడానికి, "రిమెంబర్డ్ సెట్స్" అవసరం, ఇది ఓవర్‌హెడ్‌ను జోడించగలదు.
ఉదాహరణ: జావా వర్చువల్ మెషిన్ (JVM) జనరేషనల్ జీసీని విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తుంది (ఉదా., త్రూపుట్ కలెక్టర్, CMS, G1, ZGC వంటి కలెక్టర్లతో).
5. రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్
రీచబిలిటీని ట్రేస్ చేయడానికి బదులుగా, రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్ ప్రతి ఆబ్జెక్ట్‌కు ఒక కౌంట్‌ను అనుబంధిస్తుంది, దానికి ఎన్ని రిఫరెన్స్‌లు సూచిస్తున్నాయో సూచిస్తుంది. ఒక ఆబ్జెక్ట్ యొక్క రిఫరెన్స్ కౌంట్ సున్నాకు పడిపోయినప్పుడు అది గార్బేజ్గా పరిగణించబడుతుంది.
- ఇంక్రిమెంట్: ఒక ఆబ్జెక్ట్‌కు కొత్త రిఫరెన్స్ చేయబడినప్పుడు, దాని రిఫరెన్స్ కౌంట్ పెంచబడుతుంది.
- డిక్రిమెంట్: ఒక ఆబ్జెక్ట్‌కు రిఫరెన్స్ తొలగించబడినప్పుడు, దాని కౌంట్ తగ్గించబడుతుంది. కౌంట్ సున్నా అయితే, ఆబ్జెక్ట్ వెంటనే డీఅలోకేట్ చేయబడుతుంది.
ప్రయోజనాలు:
- పాజ్‌లు లేవు: రిఫరెన్స్‌లు తొలగించబడినప్పుడు డీఅలోకేషన్ క్రమంగా జరుగుతుంది, దీర్ఘకాలిక STW పాజ్‌లను నివారిస్తుంది.
- సరళత: భావనాత్మకంగా సూటిగా ఉంటుంది.
ప్రతికూలతలు:
- సైక్లిక్ రిఫరెన్సులు: ప్రధాన ప్రతికూలత సైక్లిక్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను సేకరించలేకపోవడం. ఆబ్జెక్ట్ A, B ని సూచిస్తే, మరియు B తిరిగి A ని సూచిస్తే, బాహ్య రిఫరెన్సులు లేకపోయినా, వాటి రిఫరెన్స్ కౌంట్లు ఎప్పటికీ సున్నాకి చేరవు, ఇది మెమరీ లీక్‌లకు దారితీస్తుంది.
- ఓవర్‌హెడ్: కౌంట్లను పెంచడం మరియు తగ్గించడం ప్రతి రిఫరెన్స్ ఆపరేషన్‌కు ఓవర్‌హెడ్‌ను జోడిస్తుంది.
- అనిర్దిష్ట ప్రవర్తన: రిఫరెన్స్ డిక్రిమెంట్‌ల క్రమం అనిర్దిష్టంగా ఉంటుంది, ఇది మెమరీ ఎప్పుడు తిరిగి పొందబడుతుందో ప్రభావితం చేస్తుంది.
ఉదాహరణ: స్విఫ్ట్ (ARC - ఆటోమేటిక్ రిఫరెన్స్ కౌంటింగ్), పైథాన్, మరియు ఆబ్జెక్టివ్-సి లలో ఉపయోగించబడుతుంది.
6. ఇంక్రిమెంటల్ గార్బేజ్ కలెక్షన్
STW పాజ్ సమయాలను మరింత తగ్గించడానికి, ఇంక్రిమెంటల్ జీసీ అల్గోరిథంలు జీసీ పనిని చిన్న భాగాలుగా నిర్వహిస్తాయి, జీసీ ఆపరేషన్‌లను అప్లికేషన్ ఎగ్జిక్యూషన్‌తో మిళితం చేస్తాయి. ఇది పాజ్ సమయాలను తక్కువగా ఉంచడంలో సహాయపడుతుంది.
- ఫేజ్డ్ ఆపరేషన్స్: మార్క్ మరియు స్వీప్/కాంపాక్ట్ దశలు చిన్న దశలుగా విభజించబడతాయి.
- ఇంటర్‌లీవింగ్: జీసీ వర్క్ సైకిళ్ల మధ్య అప్లికేషన్ థ్రెడ్ అమలు చేయగలదు.
ప్రయోజనాలు:
- తక్కువ పాజ్‌లు: STW పాజ్‌ల వ్యవధిని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
- మెరుగైన ప్రతిస్పందన: ఇంటరాక్టివ్ అప్లికేషన్‌లకు ఉత్తమమైనది.
ప్రతికూలతలు:
- సంక్లిష్టత: సాంప్రదాయ అల్గోరిథంల కంటే అమలు చేయడానికి మరింత సంక్లిష్టమైనది.
- పనితీరు ఓవర్‌హెడ్: జీసీ మరియు అప్లికేషన్ థ్రెడ్‌ల మధ్య సమన్వయం అవసరం కారణంగా కొంత ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిచయం చేయవచ్చు.
ఉదాహరణ: పాత JVM వెర్షన్‌లలోని కంకరెంట్ మార్క్ స్వీప్ (CMS) కలెక్టర్ ఇంక్రిమెంటల్ కలెక్షన్‌కు ఒక ప్రారంభ ప్రయత్నం.
7. కంకరెంట్ గార్బేజ్ కలెక్షన్
కంకరెంట్ జీసీ అల్గోరిథంలు తమ పనిలో ఎక్కువ భాగాన్ని అప్లికేషన్ థ్రెడ్‌లతో సమకాలికంగా నిర్వహిస్తాయి. అంటే జీసీ మెమరీని గుర్తించి మరియు తిరిగి పొందుతున్నప్పుడు అప్లికేషన్ రన్ అవుతూనే ఉంటుంది.
- సమన్వయ పని: జీసీ థ్రెడ్‌లు మరియు అప్లికేషన్ థ్రెడ్‌లు సమాంతరంగా పనిచేస్తాయి.
- సమన్వయ యంత్రాంగాలు: స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి అధునాతన యంత్రాంగాలు అవసరం, ఉదాహరణకు ట్రై-కలర్ మార్కింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు రైట్ బారియర్స్ (అప్లికేషన్ ద్వారా చేయబడిన ఆబ్జెక్ట్ రిఫరెన్స్‌లలో మార్పులను ట్రాక్ చేస్తాయి).
ప్రయోజనాలు:
- కనిష్ట STW పాజ్‌లు: చాలా తక్కువ లేదా "పాజ్-ఫ్రీ" ఆపరేషన్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకుంటుంది.
- అధిక త్రూపుట్ మరియు ప్రతిస్పందన: కఠినమైన లేటెన్సీ అవసరాలు ఉన్న అప్లికేషన్‌లకు అద్భుతమైనది.
ప్రతికూలతలు:
- సంక్లిష్టత: సరిగ్గా డిజైన్ చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి చాలా సంక్లిష్టమైనది.
- త్రూపుట్ తగ్గింపు: కొన్నిసార్లు కంకరెంట్ ఆపరేషన్లు మరియు సమన్వయం యొక్క ఓవర్‌హెడ్ కారణంగా మొత్తం అప్లికేషన్ త్రూపుట్‌ను తగ్గించవచ్చు.
- మెమరీ ఓవర్‌హెడ్: మార్పులను ట్రాక్ చేయడానికి అదనపు మెమరీ అవసరం కావచ్చు.
ఉదాహరణ: జావాలో G1, ZGC, మరియు షెనండోహ్ వంటి ఆధునిక కలెక్టర్లు, మరియు గో మరియు .NET కోర్‌లోని జీసీ అత్యంత కంకరెంట్.
8. G1 (గార్బేజ్-ఫస్ట్) కలెక్టర్
G1 కలెక్టర్, జావా 7లో పరిచయం చేయబడి, జావా 9లో డిఫాల్ట్‌గా మారింది, ఇది సర్వర్-శైలి, రీజియన్-ఆధారిత, జనరేషనల్, మరియు కంకరెంట్ కలెక్టర్, ఇది త్రూపుట్ మరియు లేటెన్సీని సమతుల్యం చేయడానికి రూపొందించబడింది.
- రీజియన్-ఆధారిత: హీప్‌ను అనేక చిన్న రీజియన్‌లుగా విభజిస్తుంది. రీజియన్‌లు ఈడెన్, సర్వైవర్, లేదా ఓల్డ్ కావచ్చు.
- జనరేషనల్: జనరేషనల్ లక్షణాలను నిర్వహిస్తుంది.
- కంకరెంట్ & ప్యారలల్: చాలా పనిని అప్లికేషన్ థ్రెడ్‌లతో సమకాలికంగా నిర్వహిస్తుంది మరియు ఎవాక్యుయేషన్ (లైవ్ ఆబ్జెక్ట్‌లను కాపీ చేయడం) కోసం బహుళ థ్రెడ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
- లక్ష్య-ఆధారిత: వినియోగదారు కోరుకున్న పాజ్ సమయ లక్ష్యాన్ని పేర్కొనడానికి అనుమతిస్తుంది. G1 అత్యధిక గార్బేజ్ ఉన్న రీజియన్‌లను మొదట సేకరించడం ద్వారా ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది (అందుకే "గార్బేజ్-ఫస్ట్").
ప్రయోజనాలు:
- సమతుల్య పనితీరు: విస్తృత శ్రేణి అప్లికేషన్‌లకు మంచిది.
- ఊహించదగిన పాజ్ సమయాలు: పాత కలెక్టర్లతో పోలిస్తే పాజ్ సమయ ఊహనీయత గణనీయంగా మెరుగుపడింది.
- పెద్ద హీప్‌లను బాగా నిర్వహిస్తుంది: పెద్ద హీప్ పరిమాణాలతో సమర్థవంతంగా స్కేల్ అవుతుంది.
ప్రతికూలతలు:
- సంక్లిష్టత: స్వాభావికంగా సంక్లిష్టమైనది.
- దీర్ఘకాలిక పాజ్‌ల సంభావ్యత: లక్ష్య పాజ్ సమయం దూకుడుగా ఉండి, హీప్ లైవ్ ఆబ్జెక్ట్‌లతో అధికంగా ఫ్రాగ్మెంట్ చేయబడితే, ఒకే జీసీ సైకిల్ లక్ష్యాన్ని మించిపోవచ్చు.
ఉదాహరణ: అనేక ఆధునిక జావా అప్లికేషన్‌లకు డిఫాల్ట్ జీసీ.
9. ZGC మరియు షెనండోహ్
ఇవి అత్యంత తక్కువ పాజ్ సమయాల కోసం రూపొందించబడిన ఇటీవలి, అధునాతన గార్బేజ్ కలెక్టర్లు, తరచుగా చాలా పెద్ద హీప్‌లపై (టెరాబైట్లు) కూడా సబ్-మిల్లీసెకండ్ పాజ్‌లను లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి.
- లోడ్-టైమ్ కాంపాక్షన్: అవి అప్లికేషన్‌తో సమకాలికంగా కాంపాక్షన్‌ను నిర్వహిస్తాయి.
- అత్యంత కంకరెంట్: దాదాపు అన్ని జీసీ పనులు సమకాలికంగా జరుగుతాయి.
- రీజియన్-ఆధారిత: G1 మాదిరిగానే రీజియన్-ఆధారిత విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
ప్రయోజనాలు:
- అల్ట్రా-లో లేటెన్సీ: చాలా తక్కువ, స్థిరమైన పాజ్ సమయాలను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంటాయి.
- స్కేలబిలిటీ: భారీ హీప్‌లు ఉన్న అప్లికేషన్‌లకు అద్భుతమైనవి.
ప్రతికూలతలు:
- త్రూపుట్ ప్రభావం: త్రూపుట్-ఆధారిత కలెక్టర్ల కంటే కొంచెం ఎక్కువ CPU ఓవర్‌హెడ్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు.
- పరిపక్వత: వేగంగా పరిపక్వం చెందుతున్నప్పటికీ, సాపేక్షంగా కొత్తవి.
ఉదాహరణ: ZGC మరియు షెనండోహ్ OpenJDK యొక్క ఇటీవలి వెర్షన్‌లలో అందుబాటులో ఉన్నాయి మరియు ఆర్థిక ట్రేడింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు లేదా ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు సేవ చేసే పెద్ద-స్థాయి వెబ్ సేవల వంటి లేటెన్సీ-సెన్సిటివ్ అప్లికేషన్‌లకు అనుకూలంగా ఉంటాయి.
వివిధ రన్‌టైమ్ వాతావరణాలలో గార్బేజ్ కలెక్షన్
సూత్రాలు సార్వత్రికమైనప్పటికీ, జీసీ యొక్క అమలు మరియు సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు వివిధ రన్‌టైమ్ వాతావరణాలలో మారుతూ ఉంటాయి:
- జావా వర్చువల్ మెషిన్ (JVM): చారిత్రాత్మకంగా, జీసీ ఆవిష్కరణలలో JVM ముందంజలో ఉంది. ఇది ప్లగ్గబుల్ జీసీ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అందిస్తుంది, డెవలపర్లు వారి అప్లికేషన్ అవసరాలను బట్టి వివిధ కలెక్టర్ల నుండి (సీరియల్, ప్యారలల్, CMS, G1, ZGC, షెనండోహ్) ఎంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. విభిన్న ప్రపంచ విస్తరణ దృశ్యాలలో పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఈ సౌలభ్యం కీలకం.
- .NET కామన్ లాంగ్వేజ్ రన్‌టైమ్ (CLR): .NET CLR కూడా ఒక అధునాతన జీసీని కలిగి ఉంది. ఇది జనరేషనల్ మరియు కాంపాక్టింగ్ గార్బేజ్ కలెక్షన్ రెండింటినీ అందిస్తుంది. CLR జీసీ వర్క్‌స్టేషన్ మోడ్ (క్లయింట్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది) లేదా సర్వర్ మోడ్ (బహుళ-ప్రాసెసర్ సర్వర్ అప్లికేషన్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది)లో పనిచేయగలదు. ఇది పాజ్‌లను తగ్గించడానికి కంకరెంట్ మరియు బ్యాక్‌గ్రౌండ్ గార్బేజ్ కలెక్షన్‌కు కూడా మద్దతు ఇస్తుంది.
- గో రన్‌టైమ్: గో ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ కంకరెంట్, ట్రై-కలర్ మార్క్-అండ్-స్వీప్ గార్బేజ్ కలెక్టర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది తక్కువ లేటెన్సీ మరియు అధిక కంకరెన్సీ కోసం రూపొందించబడింది, సమర్థవంతమైన కంకరెంట్ సిస్టమ్‌లను నిర్మించాలనే గో యొక్క తత్వానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. గో జీసీ పాజ్‌లను చాలా తక్కువగా, సాధారణంగా మైక్రోసెకన్ల క్రమంలో ఉంచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజన్లు (V8, స్పైడర్‌మంకీ): బ్రౌజర్‌లు మరియు Node.jsలోని ఆధునిక జావాస్క్రిప్ట్ ఇంజన్లు జనరేషనల్ గార్బేజ్ కలెక్టర్లను ఉపయోగిస్తాయి. అవి UI ఇంటరాక్షన్‌లను ప్రతిస్పందించేలా ఉంచడానికి మార్క్-అండ్-స్వీప్ వంటి టెక్నిక్‌లను ఉపయోగిస్తాయి మరియు తరచుగా ఇంక్రిమెంటల్ కలెక్షన్‌ను చేర్చుకుంటాయి.
సరైన జీసీ అల్గోరిథంను ఎంచుకోవడం
తగిన జీసీ అల్గోరిథంను ఎంచుకోవడం అనేది అప్లికేషన్ పనితీరు, స్కేలబిలిటీ మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని ప్రభావితం చేసే ఒక కీలకమైన నిర్ణయం. అందరికీ సరిపోయే పరిష్కారం ఏదీ లేదు. ఈ అంశాలను పరిగణించండి:
- అప్లికేషన్ అవసరాలు: మీ అప్లికేషన్ లేటెన్సీ-సెన్సిటివ్ (ఉదా., రియల్-టైమ్ ట్రేడింగ్, ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ సేవలు) లేదా త్రూపుట్-ఆధారిత (ఉదా., బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్, సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్)?
- హీప్ పరిమాణం: చాలా పెద్ద హీప్‌ల కోసం (పదుల లేదా వందల గిగాబైట్లు), స్కేలబిలిటీ మరియు తక్కువ లేటెన్సీ కోసం రూపొందించిన కలెక్టర్లు (G1, ZGC, షెనండోహ్ వంటివి) తరచుగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడతాయి.
- కంకరెన్సీ అవసరాలు: మీ అప్లికేషన్‌కు అధిక స్థాయి కంకరెన్సీ అవసరమా? కంకరెంట్ జీసీ ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
- డెవలప్‌మెంట్ ఎఫర్ట్: సరళమైన అల్గోరిథంలు అర్థం చేసుకోవడం సులభం కావచ్చు, కానీ తరచుగా పనితీరులో రాజీలతో వస్తాయి. అధునాతన కలెక్టర్లు మెరుగైన పనితీరును అందిస్తాయి కానీ మరింత సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి.
- టార్గెట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్: విస్తరణ వాతావరణం యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితులు (ఉదా., క్లౌడ్, ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్) మీ ఎంపికను ప్రభావితం చేయవచ్చు.
జీసీ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఆచరణాత్మక చిట్కాలు
సరైన అల్గోరిథంను ఎంచుకోవడమే కాకుండా, మీరు జీసీ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు:
- జీసీ పారామితులను ట్యూన్ చేయండి: చాలా రన్‌టైమ్‌లు జీసీ పారామితులను ట్యూన్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి (ఉదా., హీప్ పరిమాణం, జనరేషన్ పరిమాణాలు, నిర్దిష్ట కలెక్టర్ ఎంపికలు). దీనికి తరచుగా ప్రొఫైలింగ్ మరియు ప్రయోగాలు అవసరం.
- ఆబ్జెక్ట్ పూలింగ్: పూలింగ్ ద్వారా ఆబ్జెక్ట్‌లను పునర్వినియోగించడం వల్ల కేటాయింపులు మరియు డీఅలోకేషన్‌ల సంఖ్యను తగ్గించవచ్చు, తద్వారా జీసీ ఒత్తిడి తగ్గుతుంది.
- అనవసరమైన ఆబ్జెక్ట్ క్రియేషన్‌ను నివారించండి: పెద్ద సంఖ్యలో స్వల్పకాలిక ఆబ్జెక్ట్‌లను సృష్టించేటప్పుడు జాగ్రత్తగా ఉండండి, ఎందుకంటే ఇది జీసీకి పనిని పెంచుతుంది.
- వీక్/సాఫ్ట్ రిఫరెన్స్‌లను తెలివిగా ఉపయోగించండి: మెమరీ తక్కువగా ఉంటే ఆబ్జెక్ట్‌లను సేకరించడానికి ఈ రిఫరెన్స్‌లు అనుమతిస్తాయి, ఇది కాష్‌లకు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
- మీ అప్లికేషన్‌ను ప్రొఫైల్ చేయండి: జీసీ ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి, దీర్ఘకాలిక పాజ్‌లను గుర్తించడానికి, మరియు జీసీ ఓవర్‌హెడ్ ఎక్కువగా ఉన్న ప్రాంతాలను గుర్తించడానికి ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించండి. విజువల్‌విఎం, జేకాన్సోల్ (జావా కోసం), పర్ఫ్‌వ్యూ (.NET కోసం), మరియు `pprof` (గో కోసం) వంటి సాధనాలు అమూల్యమైనవి.
గార్బేజ్ కలెక్షన్ యొక్క భవిష్యత్తు
ఇంకా తక్కువ లేటెన్సీలు మరియు అధిక సామర్థ్యం కోసం అన్వేషణ కొనసాగుతోంది. భవిష్యత్ జీసీ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ఎక్కువగా వీటిపై దృష్టి పెట్టే అవకాశం ఉంది:
- పాజ్‌ల మరింత తగ్గింపు: నిజంగా "పాజ్-లెస్" లేదా "నియర్-పాజ్-లెస్" కలెక్షన్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకోవడం.
- హార్డ్‌వేర్ సహాయం: హార్డ్‌వేర్ జీసీ ఆపరేషన్‌లకు ఎలా సహాయపడుతుందో అన్వేషించడం.
- AI/ML-ఆధారిత జీసీ: అప్లికేషన్ ప్రవర్తన మరియు సిస్టమ్ లోడ్‌కు డైనమిక్‌గా జీసీ వ్యూహాలను స్వీకరించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించే అవకాశం ఉంది.
- ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ: వివిధ జీసీ అమలులు మరియు భాషల మధ్య మెరుగైన ఇంటిగ్రేషన్ మరియు ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ.
ముగింపు
గార్బేజ్ కలెక్షన్ ఆధునిక రన్‌టైమ్ సిస్టమ్‌లకు మూలస్తంభం, అప్లికేషన్‌లు సజావుగా మరియు సమర్థవంతంగా పనిచేయడానికి నిశ్శబ్దంగా మెమరీని నిర్వహిస్తుంది. పునాది మార్క్-అండ్-స్వీప్ నుండి అల్ట్రా-లో-లేటెన్సీ ZGC వరకు, ప్రతి అల్గోరిథం మెమరీ నిర్వహణను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో ఒక పరిణామ దశను సూచిస్తుంది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న డెవలపర్‌ల కోసం, ఈ టెక్నిక్‌లపై గట్టి అవగాహన విభిన్న ప్రపంచ వాతావరణాలలో వృద్ధి చెందగల మరింత సమర్థవంతమైన, స్కేలబుల్ మరియు నమ్మకమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి వారికి శక్తినిస్తుంది. ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను వర్తింపజేయడం ద్వారా, మేము అసాధారణమైన అప్లికేషన్‌ల తదుపరి తరాన్ని సృష్టించడానికి జీసీ యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవచ్చు.