[論文レビュー] Effectiveness of Garbage Collection in MIT/GNU Scheme

Amey Karkare, Amitabha Sanyal+1 more|ArXiv.org|Nov 20, 2006

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 8被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、MIT/GNU Schemeにおけるガベージコレクションの有効性を、死んでいるオブジェクトが最後に使用されてからメモリ内で到達可能である期間（ドラッグ時間）を測定することで評価している。高周波度のガベージコレクションを用いて到達可能性遅延を分離し、死んでいるオブジェクトの最大26％がメモリ上に残存しており、ドラッグ時間が合計実行時間の37％に達する場合があることが判明。これは、到達不能であることを早期にマークすることで、メモリ節約が9％から65％にまで可能であることを示している。

ABSTRACT

Scheme uses garbage collection for heap memory management. Ideally, garbage collectors should be able to reclaim all dead objects, i.e. objects that will not be used in future. However, garbage collectors collect only those dead objects that are not reachable from any program variable. Dead objects that are reachable from program variables are not reclaimed. In this paper we describe our experiments to measure the effectiveness of garbage collection in MIT/GNU Scheme. We compute the drag time of objects, i.e. the time for which an object remains in heap memory after its last use. The number of dead objects and the drag time together indicate opportunities for improving garbage collection. Our experiments reveal that up to 26% of dead objects remain in memory. The average drag time is up to 37% of execution time. Overall, we observe memory saving potential ranging from 9% to 65%.

研究の動機と目的

• 死んでいるオブジェクトのドラッグ時間を分析することで、MIT/GNU Schemeにおけるガベージコレクションの有効性を測定すること。
• 使用されていないにもかかわらず、プログラム構造のため到達可能であるまま残存する死んでいるオブジェクトの割合を特定すること。
• 早期に到達不能であることをマークすることでドラッグ時間を短縮し、その結果得られるメモリ節約の可能性を数量化すること。
• 関数型言語（例：Scheme）において、自動的手法が到達可能な死んでいるオブジェクトを減少させられるかどうかを評価すること。

提案手法

• ガベージコレクションの遅延δ_gcを最小限に抑えるために、強制的な高周波度ガベージコレクションを実施し、ドラッグ時間の主要因であるδ_rchを分離した。
• ベンチマークプログラムに組み込み、オブジェクトの生成、最後の使用時刻、到達可能性状態を記録した。
• ドラッグ時間を、最後の使用時刻からオブジェクトが到達不能になるまでの時間間隔として測定した。
• 到達可能／ライブなオブジェクトの曲線の下側面積（空間時間積）を計算し、メモリ節約の可能性を推定した。
• ログスケールのヒストグラムを用いて、実行時間のパcentageにわたる死んでいるオブジェクトの分布を可視化した。
• 6つのベンチマーク（silex, lalr, eopl, prolog, sudoku, cipher）を分析し、一般化可能な結果を得た。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIT/GNU Schemeにおいて、プログラム構造のため到達可能であるまま残存する死んでいるオブジェクトの割合はどれくらいか？
• RQ2 死んでいるオブジェクトが平均してどれくらいの期間、実行時間の割合としてメモリ上に残存するか？
• RQ3 到達可能な死んでいるオブジェクトを排除することで得られるメモリ節約の上限は何か？
• RQ4 さまざまなSchemeプログラムにおいて、ドラッグ時間の分布はどのように異なるか？

主な発見

• 最大26％の死んでいるオブジェクトが、プログラム変数からの恒久的到達可能性のためメモリ上に残存している。
• silexベンチマークでは、最大ドラッグ時間が合計ランタイムの96.99％に達し、オブジェクト保持期間が実行時間のほぼ全期間にわたることを示している。
• silexでは平均ドラッグ時間が実行時間の28.36％、lalrでは37.49％、eoplでは4.95％であり、プログラム間で顕著な差が見られた。
• 空間時間積に基づくメモリ節約の可能性は、sudokuで9.18％、silexで65.48％に達する。
• 大多数の死んでいるオブジェクトは実行時間の0–50％の範囲にドラッグ時間を有しているが、silex、eopl、sudokuでは、95％以上のドラッグ時間を有するオブジェクトの割合が顕著に高い。
• eoplベンチマークでは、死んでいるオブジェクトの99.59％が実行時間のほぼ100％に近いドラッグ時間を有しており、オブジェクトライフサイクル管理の著しい非効率性が示された。