La problématique abordée dans ce travail est celle de la gestion mémoire automatique pour des programmes Java temps-réel embarqués. Dans des langages comme le C ou le C++, la mémoire est typiquement gérée explicitement par le programmeur, ce qui est la source de nombreuses erreurs d'exécution causées par des manipulations hasardeuses. Le coût de correction de telles erreurs est très important car ces erreurs sont rarement reproductibles et donc difficiles à appréhender. En Java la gestion mémoire est entièrement automatique, ce qui facilite considérablement le développement. Cependant, les techniques classiques de recyclage de la mémoire, typiquement basées sur l'utilisation d'un ramasse-miettes, sont souvent considérées comme inapplicables dans le contexte des applications temps-réel embarquées, car il est très difficile de prédire leur temps de réponse. Cette incompatibilité est un frein important à l'adoption de langages de haut niveau comme Java dans ce domaine.<br />Pour résoudre le problème de la prévisibilité du temps d'exécution des opérations mémoire, nous proposons une approche fondée sur l'utilisation d'un modèle mémoire en régions. Cette technique, en groupant physiquement les objets de durées de vie similaires dans des zones gérées d'un seul bloc, offre en effet un comportement temporel prévisible. Afin de décider du placement des objets dans les différentes régions, nous proposons un algorithme d'analyse statique qui calcule une approximation des relations de connexion entre les objets. Chaque structure de données est ainsi placée dans une région distincte. L'analyse renvoie également au programmeur des informations sur le comportement mémoire du programme, de façon à le guider vers un style de programmation propice à la gestion mémoire en régions, tout en pesant le moins possible sur le développement. <br />Nous avons implanté un gestionnaire mémoire automatique en régions dans la machine virtuelle JITS destinée aux systèmes embarqués à faibles ressources. Les résultats expérimentaux ont montré que notre approche permet dans la plupart des cas de recycler la mémoire de façon satisfaisante, tout en présentant un comportement temporel prévisible. Le cas échéant, l'analyse statique indique au développeur quels sont les points problématiques dans le code, afin de l'aider à améliorer son programme.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00288426 |
| Date | 10 April 2008 |
| Creators | Salagnac, Guillaume |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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