Magíster en Ciencias, Mención Computación.
Ingeniero Civil en Computación / Los lenguajes modernos de programación orientada a objetos han aliviado de manera impor- tante a los programadores la tarea de administrar memoria. A pesar de la eficiencia de los recolectores de basura y herramientas de análisis de programas en tiempo real, aún existe una porción importante de memoria siendo desaprovechada.
El desaprovechamiento de memoria en software posee graves consecuencias, incluyendo frecuentes interrupciones en la ejecución debido a la presión ejercida sobre el recolector de basura y el uso ineficiente de dependencias entre objetos.
Hemos descubierto que supervisar los lugares de producción de objetos y la equivalencia de los objetos producidos es clave para identificar ineficiencias causadas por objetos redundantes. Hemos implementado optimizaciones para reducir el consumo de memoria de seis aplicaciones industriales, obteniendo una reducción superior al 40% en el uso de memoria en la mitad de las aplicaciones sin poseer conocimiento previo de las mismas.
Nuestros resultados replican parcialmente los resultados obtenidos por Marinov y O Callahan y exploran nuevas formas de identificar objetos redundantes. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por CONICYT-PCHA/Magíster-Nacional/2015-22150809
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/147381 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Infante Rica, Alejandro José |
| Contributors | Bergel, Alexandre, Mateu Brulé, Luis, Tanter, Éric, Leger Morales, Paul |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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