Un gestionnaire de mémoire virtuelle contrôlé par les applications à objets

Application-level virtual memory for object-oriented systems

• Auteur / Autrice : Mariano Martinez Peck
• Direction : Stéphane Ducasse, Noury Bouraqadi, Marcus Denker, Luc Fabresse
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 29/10/2012
• Etablissement(s) : Lille 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : École nationale supérieure des techniques industrielles et des mines (Douai, Nord). Département Informatique et Automatique
• Partenaire(s) de recherche : École d'ingénieurs : École nationale supérieure des techniques industrielles et des mines (Douai, Nord ; 1878-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Programmation orientée objets (informatique)

Ordinateurs -- Mémoires virtuelles

Gestion mémoire (informatique)

Mots clés libres

Visualisation de la mémoire

Sérialisation

Résumé

Lors de l'exécution des applications à base d'objets, plusieurs millions d'objets peuvent être créés, utilisés et enfin détruits s'ils ne sont plus référencés. Néanmoins, des dysfonctionnements peuvent apparaitre, quand des objets qui ne sont plus utilisés ne peuvent être détruits car ils sont référencés. De tels objets gaspillent la mémoire principale et les applications utilisent donc d'avantage de mémoire que ce qui est effectivement requis. Nous affirmons que l'utilisation du gestionnaire de mémoire virtuel du système d'exploitation ne convient pas toujours, car ce dernier est totalement isolé des applications. Le système d'exploitation ne peut pas prendre en compte ni le domaine ni la structure des applications. De plus, les applications n'ont aucun moyen de contrôler ou influencer la gestion de la mémoire virtuelle. Dans cette thèse, nous présentons Marea, un gestionnaire de mémoire virtuelle piloté par les applications à base d'objets. Il constitue une solution originale qui permet au développeurs de gérer la mémoire virtuelle au niveau applicatif. Les développeurs d'une application peuvent ordonner à nôtre système de libérer la mémoire principale en transférant les \emph{objets inutilisés, mais encore référencés} vers une mémoire secondaire (telle qu'un disque dur). En plus de la description du modèle et des algorithmes sous-jacents à Marea, nous présentons notre implémentation dans le langage Pharo. Notre approche a été validée à la fois qualitativement et quantitativement. Ainsi, nous avons réalisés des expérimentations et des mesures sur des applications grandeur-nature pour montrer que Marea peut réduire l'empreinte mémoire de 25% et jusqu'à 40%.

During the execution of object-oriented applications, several millions of objects are created, used and then collected if they are not referenced. Problems appear when objects are unused but cannot be garbage-collected because they are still referenced from other objects. This is an issue because those objects waste primary memory and applications use more primary memory than what they actually need. We claim that relying on operating systems (OS) virtual memory is not always enough since it is completely transparent to applications. The OS cannot take into account the domain and structure of applications. At the same time, applications have no way to control nor influence memory management. In this dissertation, we present Marea, an efficient application-level virtual memory for object-oriented programming languages. Its main goal is to offer the programmer a novel solution to handle application-level memory. Developers can instruct our system to release primary memory by swapping out unused yet referenced objects to secondary memory. Marea is designed to: 1) save as much memory as possible i.e., the memory used by its infrastructure is minimal compared to the amount of memory released by swapping out unused objects. 2) minimize the overhead i.e., the swapping process is fast enough to avoid slowing down applications’ primary computations. 3) allow the programmer to control or influence the objects to swap. Besides describing the model and the algorithms behind Marea, we also present our implementation in the Pharo programming language. Our approach has been qualitatively and quantitatively validated. Our experiments and benchmarks on real-world applications show that Marea can reduce the memory footprint between 25% and 40%.