RincGC ja - Ruby - Ruby Issue Tracking System
以下の記述はドラフトなので、YARV Maniacs 【第 12 回】 インクリメンタル GC の導入 を見ましょう。 RincGC ja¶ YARV Maniacs インクリメンタル GC の導入 書いた人：ささだ はじめに¶ Ruby 2.2 から、インクリメンタル GC を導入しようと開発を進めています。 YARV というと、仮想機械、Virtual machine、バイトコード実行系、という気もしますが、インタプリタ全体で VM ととらえて、一つこの話題におつきあい下さい。 インクリメンタル GC は、GC の停止時間を短くするためのアルゴリズムの 1 つです。Ruby 2.2 に導入することで、GC による停止時間を短くしようとしています。 これまでの話¶ Ruby は当初から mark & sweep GC が搭載されていました。ルートから辿れるオブジェクトをマークしていき、マ
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2019-03-28 Python/インスタンス生成 2018-01-02 Python/クロージャ Pythonを読む 2018-01-01 Python/メソッド呼び出し 2017-12-31 Python/build_class後編 2017-12-30 Python/読解対象とするPythonコードと解析方法 2017-12-24 Python/build_class前編（というよりPyTypeObject） 2017-12-07 Python/ビルトインがビルトインされるまで 2017-12-03 Python/C関数実行とPyObject 2017-10-22 Django/テンプレートシステムを読む（レンダリング） Djangoを読む 2017-10-21 Django/テンプレートシステムを読む（テンプレートのパース） 2017-09-24 Django/テンプレートシステ
Symbol GC
This document summarizes Narihiro Nakamura's presentation on symbol garbage collection in Ruby. It describes the problem that symbols are currently uncollectable in Ruby and outlines an idea to make symbols collectable by differentiating between immortal symbols and mortal symbols. Immortal symbols would refer to symbols used in the C layer like method names, while mortal symbols like those genera
[その1] Ruby 2.0のガベージコレクタを使いこなす - ワザノバ | wazanova
http://samsaffron.com/archive/2013/11/22/demystifying-the-ruby-gc Ruby 2.1のガベージコレクタ (GC) については、「RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する [その1] [その2] 」で取り上げましたが、今回は、DiscourseのSam SaffronがまとめているRuby 2.0のGCを利用するにあたっての学びを紹介します。 1) Heaps of heaps MRIはヒープにRVALUEとして知られているオブジェクトをもつ。各ヒープは約16KB。RVALUE構造体は、マシンのアーキテクチャによって異なる量のメモリを消費する。x64マシンでは40 byte、x32マシンではサブアーキテクチャー次第で20 byteから24 byte。RVALUEはマジカルなC構造体で、Rubyの様々なローレベル
Why You Should Be Excited About Garbage Collection in Ruby 2.0 - Pat Shaughnessy
While not very glamorous, Bitmap Marking Garbage Collection is a dramatic, creative innovation! You may have heard last week how Innokenty Mihailov’s great Enumerable::Lazy feature was accepted into the Ruby 2.0 code base. But you may not have heard about an even more significant change that was merged into Ruby 2.0 in January: a new algorithm for garbage collection called “Bitmap Marking.” The de
[その２] RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/30/generational-gc-in-python-and-ruby 前回のエントリーはこちら。 ブタペストで開催されたRUPY2013でのPat Shaughnessyのプレゼンの後半です。RubyとPythonのガベージコレクタの違いを、今回は、Pythonの循環データ構造への対応とRuby 2.1の世代別ガベージコレクタの話題に触れながら、紹介しています。 1) Pythonの循環データ構造と参照カウント Pythonは、いくつのポインタがそのオブジェクトを参照しているかを、参照カウントと呼ばれる整数で管理している。変数もしくはオブジェクトが、そのオブジェクトを参照しはじめれば数字が増えて、プログラムがそのオブジェクトを使うのをやめれば数字が減る仕組み。 1960年代以来、コンピュータ科学者が気づいているアルゴ
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
第5章 ガ－ベージコレクション
プログラムの実行時イメージ 突然だが、本章を始めるに先立ち、プログラム実行時のメモリ空間の状態につ いて予習をしておこうと思う。この章ではコンピュータの低レベルな部分にか なり踏み込んでいくことになるので、あらかじめある程度の知識を仕入れてお かないと太刀打ちできないのだ。それにこの後の章になればいずれ必要になっ てくる。ここで一回やってしまえば後が楽だ。 セグメント 一般的なCプログラムではメモリ空間の中に以下の部分を持つ。 テキスト領域 スタティック変数やグローバル変数の置場 マシンスタック ヒープ テキスト領域はコードが置いてあるところ。二番目は見ての通り。マシンスタッ クには関数の引数やローカル変数が積まれる。ヒープはmalloc()で割り当てて もらうところだ。 三つめのマシンスタックについてもう少し話そう。マシン「スタック」と言う くらいだから当然スタック構造をしている。つまり
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