ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ПОШУКУ СЕГМЕНТІВ ПАМ’ЯТІ: МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ОЦІНКА ПОВНОТИ ІНФОРМАЦІЙНОГО ВМІСТУ ПРИ ФІКСОВАНИХ ОБ’ЄМАХ ПАМ’ЯТІ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.122Ключові слова:
оптимізація пам’яті, алгоритми стиснення, масив байтів (byte[]), знімок пам’яті, надмірне використання пам’яті, математичне моделювання, ClrMD, LZ4, управління ресурсами, високонавантажені системи.Анотація
У роботі досліджено проблему надмірного використання оперативної пам’яті в програмних системах, зокрема при зберіганні даних у вигляді масивів System.Byte[]. В умовах обмежених ресурсів і високих навантажень постає необхідність ефективного використання доступної пам’яті без залучення додаткових обчислювальних потужностей. Запропоновано математичну модель, що базується на аналізі знімків пам’яті, та методику визначення масивів з низькою щільністю інформації, які є кандидатами на стиснення. Для зменшення обсягу зайнятої пам’яті використано алгоритм LZ4, що забезпечує збереження інформаційного вмісту при зменшенні фізичного розміру масивів. Дослідження реалізовано на платформі .NET із використанням бібліотеки ClrMD для програмного аналізу знімків пам’яті. Проведено серію експериментів на знімках промислових систем, які підтвердили ефективність запропонованого підходу: зменшення обсягу пам’яті до 45% для окремих масивів без втрати даних. Результати свідчать про доцільність впровадження подібних рішень для підвищення продуктивності систем і скорочення витрат на інфраструктуру. Науковий внесок полягає в розробці нової метрики оцінки ефективності стиснення та рекомендаційної системи для виявлення надмірного споживання пам’яті в керованих середовищах виконання.
Посилання
Gregg, B. (2021). Scaling solutions (Sec. 2.7.3, p. 929). In Systems Performance (2nd ed.). Boston, MA: Addison-Wesley.
Bentley, J. L. (1982). Writing efficient programs. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
Efficiently and precisely locating memory leaks and bloat. Gene Novark, Emery D. Berger, Benjamin G. Zorn. Dublin : Proceedings of the 30th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, 2009. 978-1-60558-392-1.
Analyzing Data Structure Growth Over Time to Facilitate Memory Leak Detection. Weninger, Markus. Mumbai : Association for Computing Machinery, 2019. 978-1-4503-6239-9.
Understanding and Combating Memory Bloat in Managed. Khanh Nguyen, Kai Wang, Yingyi Bu, Lu Fang, and Guoqing Xu. 4, University of California, Irvine : Athens Information Technology, 2018 p., Т. 26. https://doi.org/10.1145/3162626.
Lee, S. (2015). Mitigating the performance impact of memory bloat [Doctoral dissertation, Georgia Institute of Technology]. Georgia Tech Institutional Repository. http://hdl.handle.net/1853/56174
Xia, Q., Ji, H., Zhou, Y., & Kim, N. S. (2025). Hardware-accelerated kernel-space memory compression using Intel QAT. IEEE Computer Architecture Letters, 24(1), 57–60. https://doi.org/10.1109/LCA.2025.3534831
Tsai, P.-A., & Sánchez, D. (2019, April). Compress objects, not cache lines: An object-based compressed memory hierarchy. In Proceedings of the Twenty-Fourth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS 2019) (pp. 229–242). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3297858.330400
Mitikov, N. Y., & Guk, N. A. (2023). Identification of problems in software operation based on the analysis of memory snapshots. Issues of applied mathematics and mathematical modelling, (18), 171–178. https://doi.org/10.15421/322318 [Ukrainian]
Lou, C., Chen, C., Huang, P., Dang, Y., Qin, S., Yang, X., Li, X., Lin, Q., & Chintalapati, M. (2022, July). RESIN: A holistic service for dealing with memory leaks in production cloud infrastructure. In M. K. Aguilera & H. Weatherspoon (Eds.), Proceedings of the 16th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI ’22) (pp. 109–125). USENIX Association. ISBN 978-1-939133-28-1
Ioannis T. Christou, Sofoklis Efremidis. To Pool or Not To Pool? Revisiting an Old Pattern. Marousi : Athens Information Technology, 2018. arXiv:1801.03763.
