第 87 回 PHP 勉強会での発表資料です。PHP の処理系に採用されている参照カウント方式の GC と循環参照を回収するアルゴリズムについて簡単に説明します。また、特定の限られた状況で循環参照の回収が処理速度に悪影響を与えることを、簡単なサンプルプログラムを用いて示します。
By dismissing the Python garbage collection (GC) mechanism, which reclaims memory by collecting and freeing unused data, Instagram can run 10% more efficiently. Yes, you heard it right! By disabling GC, we can reduce the memory footprint and improve the CPU LLC cache hit ratio. If you’re interested in knowing why, buckle up! How We Run Our Web ServerInstagram’s web server runs on Django in a multi
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
なにそれ？ 前提環境 準備 使ってみる。 もうちょっとちゃんと使ってみる。 速度差 速度差２ まとめ Wed, 18 Sep 2002 01:42:22 +0900、初稿。 Wed, 18 Sep 2002 02:55:41 +0900、改稿。ハヤッ。（Kent.Nさんのポカのご指摘に拠る。多謝） Wed, 16 Jul 2003 20:42:18 +0900、改稿。てつやさんによる。 注意：後半部、速度の比較をやっていますが、どうやら相当いいかげんです。本気でこの比較を知りたければご自分でテストを作成し、ご確認ください。特に、最適化のあたりとか。一番いいのは、現在既にあるアプリを変更してやってみることかなぁ。 なにそれ？ Boehm GCを使おうを参照。 前提環境 Windows 2000 MS VS 6.0 sp5 Memory 256MB CPU PentiumIII 500Mhz
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
2019-03-28 Python/インスタンス生成 2018-01-02 Python/クロージャ Pythonを読む 2018-01-01 Python/メソッド呼び出し 2017-12-31 Python/build_class後編 2017-12-30 Python/読解対象とするPythonコードと解析方法 2017-12-24 Python/build_class前編（というよりPyTypeObject） 2017-12-07 Python/ビルトインがビルトインされるまで 2017-12-03 Python/C関数実行とPyObject 2017-10-22 Django/テンプレートシステムを読む（レンダリング） Djangoを読む 2017-10-21 Django/テンプレートシステムを読む（テンプレートのパース） 2017-09-24 Django/テンプレートシステ
"The road to hell is paved with good intentions." IntroductionThis document describes how the GC works and how to tune it for (soft) realtime systems. The basic algorithm is Deferred Reference Counting with cycle detection. References on the stack are not counted for better performance (and easier C code generation). The GC never scans the whole heap but it may scan the delta-subgraph of the heap
iOSのメモリ管理 retain, releaseをせかせかとやっていたのも過去の話。 今では ARC(Automatic Reference Counting) というコンパイラが参照カウンタ方式でメモリ管理をやってくれる仕組みがあります。 Cに慣れた開発者であれば自分で管理しないことに逆に不安を覚えたかもしれません。 実際, ARCが登場した頃は, 以前のプロジェクトをARCに変換する際の不具合もあったみたいで, ドキドキした覚えがあります。 ARCはガベージコレクションと何が違う？ ARCは一体何者なんでしょうか。 ARC？自動参照カウンタ？それってガベージコレクション(GC)と何が違うの？という疑問もあるかと思います。 ARCとは今まで書いてたretain, releaseをコンパイラが代わりに補完してやってくれるだけの仕組みです。 コンパイル時なので一度だけの静的な最適化です。ガ
The second branch was done by Gregor Wegberg for his master thesis and finished by Maciej Fijałkowski and Armin Rigo. Because of the way it works, the PyPy GC from time to time moves the objects in memory, meaning that their address can change. Therefore, if you want to pass pointers to some external C function (for example, write(2) or read(2)), you need to ensure that the objects they are pointi
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
io の Collector を使って、GCの動きを少し見てみる via - Io の make test(libs/iovm/tests/run.io) コードとしては、こんな感じのを使うらしい。 writeln("mpa \t as \t mb \t time \t mbt \t gc") lastTimeUsed := 0.0 list(1.01, 1.05, 1.1, 1.2, 1.5, 1.7, 2, 4) foreach(as, list(0.01, 0.1, 1, 2, 4, 16) foreach(mpa, Collector setMarksPerAlloc(mpa) Collector setAllocatedStep(as) time := Date clone cpuSecondsToRun(test) mb := (Collector maxAllocatedB
昨日公開した Pythonのガベージコレクション にこんな突っ込みをいただいた。 マークアンドスイープGCじゃないそうです PythonのGarbageCollection http://www.narihiro.info/translate/garbage_collection_for_python_jp.html 確かに、Pythonで使用しているのは教科書で言うマーク&スイープとは異なるアルゴリズムである。上記のページにあるように、いわゆるマーク&スイープは、ルートオブジェクトと呼ばれる生きていることが確実なオブジェクトを見つけ出し、そこから参照されているオブジェクトをどんどん探り出して、最終的に誰からも参照されていないオブジェクトをあぶり出すというものだ。Pythonではルートからオブジェクトを探すというアプローチを取っておらず、私も会場の説明では「マークアンドスイープの一種」のよ
PythonのGarbageCollection 原文 Neil Schemenauer (翻訳：中村 成洋） ポータブルなGarbageCollection 概要 循環参照はリスト，タプル，インスタンス，クラス，辞書，関数に伴って見つかります． インスタンスの __del__ メソッドは正常に取り扱われます． 新しいタイプをGCの対象に追加するのは簡単です． このGCが有効なPythonは，通常のPythonとバイナリ互換です． 世代別GCが動いています（今は三世代）．このオーバヘッドをpybenchで測ったら，大体4%くらい占めていました． 実質的に，すべての拡張モジュールは，不変に（私は，標準的な配布において 新しいものとcPickleを修正しなければなりませんでした）ならなければなりま せん．gcと呼ばれている新しいモジュールは，コレクターを調整して，デバッ ギングオプションをセッ
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
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