.Net Framework ガベージ コレクション固有のアルゴリズムの詳細な説明

.Net Framework は、Microsoft が提供する .NET 開発に基づいた基本環境です。ただし、このプログラミング プラットフォームでは、他のさまざまな言語を使用してコードを記述することもできるため、プログラマーの開発効率が大幅に向上します。ここではまず、.Net Framework ガベージ コレクションの関連アルゴリズムを理解します。 #t#

1..Net Framework のガベージ コレクションは、世代 0 のオブジェクトがいっぱいになった場合にのみ発生します。

2. 各アプリケーション グループにはルートのセットがあります。ルートは、参照型へのメモリ ポインターを含むストレージの場所です。同時に、JIT コンパイラはメソッドの IL コードをコンパイルするときに、ネイティブ CPU コードを生成するだけでなく、内部テーブルも作成します。テーブルの各エントリには、メソッドのネイティブ CPU 命令のバイト オフセット範囲と、ルートを含む範囲内のメモリ アドレスのセットが含まれます。

3. ガベージ コレクターが実行を開始すると、まず、アプリケーションのマネージド ヒープ内のオブジェクトへのルート参照が存在しないものと想定されます。次に、すべてのルートをトラバースし、到達可能なすべてのオブジェクトを含むグラフを構築します。このグラフにないオブジェクトはアプリケーションからアクセスできず、ガベージ コレクションの対象になります。

.Net Framework のガベージ コレクションは非常に強力なのに、ANSI C++ では採用されていないのはなぜですか?

これは、ガベージ コレクターがアプリケーションのルートを識別し、すべてのオブジェクト ポインターを見つけることができる必要があるためです。アンマネージ C++ を使用すると、実際に参照しているオブジェクトを知らなくても型変換を実行できます。 CLR では、マネージド ヒープは常にオブジェクトの実際の型を認識しているため、メタデータ情報によってオブジェクトのどのメンバーが他のオブジェクトを参照しているかを判断できます。

ファイル、ネットワーク リンク、ソケット、ミューテックスなどのアンマネージ リソースをカプセル化するすべての型は、Finalization と呼ばれる操作をサポートする必要があります。ファイナライズにより、リソースが占有しているメモリが再利用される前に、クリーンアップ作業を実行できるようになります。

アンマネージ リソースをカプセル化する型が Finalize メソッドを定義していない場合、これらのマネージ リソースは閉じられず、ある程度のリソース漏洩が発生します。これらのアンマネージ リソースは、プロセスが終了するまでオペレーティング システムによって再利用されません。

Finalize メソッドの問題は、いつ呼び出されるかがわからないことと、パブリック メソッドではないため明示的に呼び出すことができないことです。

Dispose メソッドを明示的に呼び出すことで、オブジェクトによってカプセル化されたアンマネージ リソースを解放できます。

Dispose メソッドまたは Close メソッドを呼び出すと、特定の時点でオブジェクトによって占有されているアンマネージ リソースに対してクリーンアップ操作のみが実行されますが、マネージ ヒープ内のオブジェクトによって使用されるメモリの有効期間は制御されません。つまり、Dispose メソッドまたは Close メソッドを呼び出した後、オブジェクトのメモリはまだ存在しますが、オブジェクトがクリーンアップされた後は、特定のメソッドが正常に実行できなくなります。

C# using ステートメント: コンパイル時に、コンパイラは try ブロックと finally ブロックを自動的に生成します。finally ブロックでは、コンパイラは変数を Idisposable インターフェイスに変換し、その上で Dispose メソッドを呼び出すコードを生成します。

ただし、リソースの早期クリーンアップを避けるために、C# の using ステートメントは注意して使用する必要があります。

ガベージ コレクターにおける世代の経過時間の動作メカニズム: CLR のマネージド ヒープは 3 つの世代をサポートしますが、初期化中に、これらの 3 つの世代に対して 3 つのしきい値容量を選択します。しきい値容量は、システム パフォーマンスを向上させるために選択されます。しきい値容量が大きいほど、ガベージ コレクションの実行頻度は低くなります。

さらに、CLR ガベージ コレクターには自己調整機能があり、アプリケーションの動作を学習してしきい値容量を調整することで、.Net Framework ガベージ コレクションの実行頻度を変更し、システム パフォーマンスを向上させます。