Konferenzbeitrag
Trace-basierte Erkennung und Analyse von Speicheranomalien
Vorschaubild nicht verfügbar
Volltext URI
Dokumententyp
Text/Conference Paper
Datum
2022
Autor:innen
Zeitschriftentitel
ISSN der Zeitschrift
Bandtitel
Quelle
D22
Verlag
Köllen Druck + Verlag GmbH
Zusammenfassung
Moderne Programmiersprachen nutzen automatische Speicherbereinigung, um fehleranfällige manuelle Speicherverwaltung zu vermeiden. Dennoch können Anomalien wie Speicherlecks auftreten, die sich drastisch auf die Leistung einer Anwendung auswirken und sogar Abstürze herbeiführen können. Die meisten modernen Werkzeuge nutzen für ihre Speicheranalysen jedoch leider nur Speicherauszüge, d.h. sie inspizieren den Speicher nur an einem oder wenigen bestimmten Zeitpunkten. Diese bieten aber oft nicht genug Details, um zur Ursache des Problems vorzudringen. Unser Ansatz nutzt daher Traces, kontinuierliche Aufnahmen von Ereignissen wie beispielsweise Allokationen oder Speicherbereinigungsoperationen. Diese Arbeit zeigt, wie Traces genutzt werden können, um die (automatische) Speicherproblemerkennung und -analyse zu verbessern. Sie schlägt unter anderem Algorithmen zur Aufzeichnungsverarbeitung vor und führt neuartige Anomalieanalysen (z.B. die automatisierte Analyse des Wachstums von Datenstrukturen) sowie interaktive Visualisierungstechniken ein. Ferner untersucht sie, wie (unerfahrene) Benutzer sich bei der Speicheranalyse verhalten und wie Werkzeuge verbessert werden können, um diese Nutzer besser zu unterstützen und anzuleiten.