Ruby Garbage Collection Deep Dive: Compaction
So far in this series, we’ve discussed GC::INTERNAL_CONSTANTS, the Tri-Color Mark and Sweep algorithm, Generational GC and Incremental GC. We’ll build on what we’ve learned in this post about the newest addition to Ruby’s GC: compaction. Fragmentation Before we dive into compaction, we need to learn about fragmentation. Fragmentation is the term we use to describe memory when it’s allocated non-co
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
ガベージコレクションのアルゴリズムと実装
ガベージコレクションのアルゴリズムと実装 中村 成洋, 相川 光, 竹内 郁雄(監修) 達人出版会 1,045円 (950円+税) GCについて初めて日本語で書かれた技術書です。前半部分でアルゴリズムをわかりやすく解説し、後半は複数の言語処理系の実装を読み解いていきます。GCの理論と実際の利用方法を学べる書籍です。 内容紹介本書は次の2つのテーマを扱います。 GCのアルゴリズム(アルゴリズム編)GCの実装(実装編)アルゴリズム編では、これまでに考案されてきた数多くのGCアルゴリズムの中から、重要なものを厳選して紹介します。伝統的かつ基本的なものから、やや高度なアルゴリズムを選定しています。GC独特の考え方や各アルゴリズムの特性などを理解していただくのがアルゴリズム編の最大の目的です。 実装編では、筆者らが選定した言語処理系のGCを読み進めていきます。アルゴリズム編では理論をしっかり学び、実
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
Javaガベージコレクションのエッセンス
あるアプリケーションの作業にとって、スループットは最も重要なターゲットです。1つ例を挙げると、長時間実行されるバッチ処理のジョブです。ガベージコレクションが実行されている間、バッチジョブが時々1、2秒止まっても、ジョブ全体がすぐに完了すれば問題ありません。 人間が直接対話するアプリケーションから金融取引システムまで、実質的な他のすべての作業では、システムが1、2秒か、数ミリ秒以上反応しない場合、大変なことになり得ます。金融取引では、しばしば一貫した停止時間と引き換えに、スループットを犠牲にするだけの価値はあります。物理的に利用可能なメモリ量によって制限されるアプリケーションを持ったり、footprintを維持しなければならなかったりすることもあります。そのような場合、停止時間とスループットの面の両方で、パフォーマンスをあきらめなければなりません。 以下のトレードオフは度々起こります。 大部
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