Esta seção analisa a orretude do algoritmo para um oletor e vários mutadores, apre-
sentadona Seção5.3e implementadona máquinavirtual Java JikesRVM, omo des ritona
Seção5.6.
O algoritmo para vários mutadores da Seção 5.3 é baseado no algoritmo om la de
atualizaçõesdaSeção4.3.2, uja orretudeéanalisada naSeção6.5. A questãodasegurança
é similar ao aso do algoritmo om apenas um mutador. A diferença é que o oletor reúne
todas as informações nas las de atualização de ada mutador no iní io do i lo de oleta,
e pre isa integrar essas informações para atualizar os ontadores de referên ias de todos os
objetosqueapare em nas lasde atualização.
Umaquestãoimportantenaintegraçãoentreos onteúdosdas lasdeatualizaçãoégaran-
tir que apenas um registro de atualização esteja presente para ada objeto ujas referên ias
paraeleforamatualizadas no i lode oleta atual. Assim,o ontador dereferên iasde ada
objetoé atualizado apenas uma vez em ada i lo. Isso é garantido na rotina Update (Al-
goritmo 5.1) através do uso do ag updated. Em Update, o ag updated de ada objeto é
veri adoantesdainserçãodeumregistrona ladeatualizações; seoobjetojáfoiatualizado
no i lo atual,um registro não é inserido. Isso garanteque sóhá umregistro paraumdado
objetoem ada i lo.
Segurança No oletor, o pro edimento UpdateReferen eCounters (Algoritmo 4.10)
aumobjetofoiremovido, UpdateReferen eCounter s hama Re Del(Algoritmo 4.5),
querealizaaremoção re ursivade referên ias. Assim omo noalgoritmo paraummutadore
um oletor,Re Delgarante queapenasobjetosquenãoestãomaisvivosserão efetivamente
removidospara oespaço livre. Issogarantea propriedadeda segurança.
Viva idade Como men ionado, UpdateReferen eCounters hamaRe Del para on-
tabilizar a remoção de referên ias a um objeto. Por sua vez, Re Del dete ta quando a
remoção da referên ia ao objetotivero poten ial de isolarum i loveri ando seo onta-
dordereferên iatemvalormaiorqueum;nesse aso,oobjetoéadi ionadoaostatusanalyser,
que faráa veri ação de i los assim omo nas versões anteriores do algoritmo. O pro esso
todode varredura de i los lo ais não é diferente dos algoritmos previamenteexaminados, e
Con lusões e
Considerações Finais
E
stetrabalhoapresentouumestudorealizadosobrealgoritmosde ontagemdereferên ias
í li asadequadosparausoemsistemasmultipro essados,detalhando osalgoritmosem
si, implementações dos mesmos foram realizadas em plataformas de testes, e resultados de
testesde desempenho realizados.
Doisnovosalgoritmos foram propostos: umalgoritmo para umaarquitetura baseada em
um mutador e um oletor, baseado no on eito de la de atualizações (Seção 4.3.2), e um
algoritmoadequadoparaarquiteturas omvários mutadores e um oletor, usandotambém o
on eito de la de atualizações (Capítulo 5). Esses novos algoritmos foram implementados
e testados em onjuntos de programas de ben hmarking para análises de desempenho. Os
resultadosmostrados sãopromissores: ambososalgoritmostêm desempenho ompetitivo em
relaçãoàs alternativas disponíveis e, no aso do algoritmo para vários mutadores, apresenta
temposde pausamuito menoresdoque asalternativas.
OsnovosalgoritmosapresentadosnosCapítulos4e5respondempositivamenteàsQuestões
de Pesquisa 1 e 2 apresentadas naSeção 1.3.1. Em espe ial, om relaçãoà Questão 2,o uso
da lade atualizações não sóreduz a ne essidade de sin ronização entre oletor e mutador,
omo tambémreduz o número de atualizações ne essárias nos ontadores de referên ias dos
objetos,resultandoemuma melhora onsiderávelno desempenho do algoritmo.
iados omo o Common Language Runtime (CLR) da plataforma .NET da Mi rosoft. Em
relaçãoa algoritmos de oleta de lixo usados nessas plataformas, o algoritmo do Capítulo 5
tem desempenho menos de 10% pior em todos os testes realizados, mas tem a grande van-
tagem de impor tempos de pausa menores ao programa exe utado; de fato, os tempos de
pausano algoritmode ontagemde referên ias í li assãoordensde magnitudemenoresque
osdosalgoritmos on orrentes. Issoéumaevidên ia da respostapositivadada àQuestãode
Pesquisa 1 da Seção1.3.1. Ostestes realizados omosprogramas do onjunto DaCapo, que
são baseados em apli ações reais es ritas em Java, respondem à Questão de Pesquisa 3 de
maneirasatisfatória.
Também foi feito um onjunto de testes preliminares para determinar o omportamento
doalgoritmo propostopara vários mutadores omrelação ao res imento donúmero de pro-
essadores disponíveis, omo pode ser visto na Seção 5.7.5. Os testes realizados om um
omputador om pro essador de 4 nú leos mostram que o algoritmo proposto para vários
mutadores ontinuatendobomdesempenhotantoemthroughput omoemrelaçãoàlatên ia.
Issoresponde par ialmenteà QuestãodePesquisa4,masmaisinvestigação éne essáriapara
observar tendên iasqueapareçamquandoonúmerodepro essadores res eaindamais. Essa
ideia eoutras rela ionadaspodemser exploradas em trabalhosfuturos, omoserá detalhado
adiante.
Esta ara terísti adoalgoritmopropostonoCapítulo 5podeserusada omvantagemem
situaçõesemquea latên iae o tempo derespostado programa sãotão oumais importantes
queodesempenho, por exemplo:
⊲
Sistemasdetemporeal,nosquaisoprogramadeveresponderàssoli itaçõesdentrode prazos xos. Algoritmos de oleta de lixoque impõempausas maiores podemtornarimprevisível o tempo de resposta do sistema, pois um i lo de oleta pode omeçar
enquanto existe umaou maissoli itaçõespendentes.
⊲
Sistemas de interfa e om o usuário nal. Usuários tendem a preferir sistemas que respondamaosseus omandos, mesmoqueo tempo total pararealizar ada omandosejaumpou o maior.
⊲
Servidores ou Serviços Web que devem responder às soli itações dentro de prazos estipuladospor algum ontrato deserviço.7.1 Sugestões para Trabalhos Futuros
O trabalho de investigação relatado aqui sus ita umagrande possibilidade de outros es-
tudosrela ionadosquepodemserrealizados. Alguns exemplossãosugeridosa seguir:
⊲
As las usadaspelos algoritmosbaseados em lasdeatualização têmumimpa toim- portante nodesempenho resultante. Existeumferramental teóri obaseado emteoriadas las que poderia ser usado para analisar matemati amente algumas ara terísti-
as do desempenho dessas las, e as informações dessa análise poderiam ser usadas
paradeterminar a relaçãoentrealguns parâmetros asso iados (porexemplo,tamanho
máximoda la) eo desempenho naldoalgoritmo.
⊲
O maior ponto de ontenção no algoritmo para vários mutadores do Capítulo 5 é o a esso à lista de espaço livre na memória: todos os threads a essam a mesma lista.Uma possível alteração que poderia reduzir a ontenção e melhorar o desempenho
do algoritmo seria ter listas de espaço livre separadas para ada thread ou grupo de
threads. Seria ne essário estudar qual a melhor solução para asos omo um thread
usandotodooespaçodememórianasualistalivre,enquantoaslistasdeoutrosthreads
possuem espaço disponível. Seria ne essário testar se a alteração ompensa a maior
omplexidade om umamelhoria signi ativa nodesempenho do algoritmo.
⊲
O algoritmo para vários mutadores (Capítulo 5) suspende ada mutador por algum tempo enquanto opia sua la de atualizações. Uma possibilidade para reduzir aspausas ainda maisseria usar uma estrutura diferente paraa lade atualização. Um
exemploéusarduas laspara adathread, las
F1
eF2
. Apenasumadas lasestaria ativa em ada momento. Ini ialmente, pode-se usar a laF1
omo ativa. Durante o iní io do i lo de oleta, em que o oletor pre isa obter o onteúdo das las deatualização de ada mutador, a la ativa para o mutador passa a ser
F2
, enquanto o onteúdo deF1
é utilizado pelo oletor; registros de atualização seriam in luídos apenas na la ativa. Essasalterações, se não riarem problemas de sin ronização ouinterferên iaentre oletore mutadores,talvez reduzam oumesmoeliminem aspausas
impostas pelo oletor.
⊲
Os algoritmos testados neste trabalho usam apenas um pro esso ou thread oletor, o que é adequado para um omputador om pou os pro essadores. Entretanto, àvantajoso ter vários oletores fun ionando em paralelo. Algumas possibilidades para
arquiteturas om mais de um oletor foram sugeridas no Capítulo 5, mas nenhum
algoritmoseguindoessaspossibilidadesfoiimplementado. Umasugestãodetrabalhoé
desenvolvereimplementarumalgoritmo omvários oletoresemalgumaplataformade
hardware omummaiornúmerodepro essadores,ouatravésdesimulação,e veri ar
odesempenho dassoluçõespropostas.
⊲
Os algoritmos propostos nos Capítulos 4 e 5 podem ser adaptados para uso om sis- temasdistribuídos de memória ompartilhada. Como não há a ne essidade de varrertodo o espaço de memória ompartilhada, omo o orre nosalgoritmos de oleta por
ópiaou oletapor mar açãoevarredura, osalgoritmosqueusam ontagem derefer-
ên ia tendem a ter melhor desempenho em arquiteturas distribuídas. Embora a sin-
ronizaçãoenvolvida sejamais omplexa,os algoritmosfun ionam om relativamente
pou as operações de sin ronização explí ita. No algoritmo paravários mutadores do
Capítulo 5,as lasde atualização já sãoobtidas pelo oletorde uma forma similar a
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