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Estatística
Título: ANALIZANDO O USO DE MEMORIA EM LUA
Autor: PABLO MARTINS MUSA
Colaborador(es): ROBERTO IERUSALIMSCHY - Orientador
Catalogação: 16/JUL/2020 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=49000&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=49000&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49000
Resumo:
Inchaço de memória e um problema que ocorre quando a memória consumida por um programa excede a expectativa do programador. Em muitos casos, o inchaço de memória prejudica o desempenho ou, até mesmo, interrompe a execução de aplicações. Detectar e consertar inchaços de memória é uma tarefa difícil para programadores e, portanto, eles costumam usar ferramentas para identificar e consertar problemas desta natureza. Nas últimas duas décadas, muitos trabalhos e ferramentas foram desenvolvidos com o intuito de ajudar programadores a abordar problemas de inchaço de memória, entre eles perfiladores de memória. Apesar de perfiladores de memória terem sido muito estudados nos últimos anos, existe uma lacuna em relação a linguagens de script. Nessa dissertação, nós estudamos perfiladores de memória para linguagens de script. Primeiro, nos propomos uma classificação que divide as ferramentas em manual e automática baseada em como elas são usadas pelos programadores. Em seguida, após estudar ferramentas disponíveis em três linguagens de script diferentes, nós experimentamos algumas das técnicas estudadas ao construir dois perfiladores de memória automáticos para ajudar programadores Lua a resolver inchaços de memória. Finalmente, nós avaliamos ambas as ferramentas com relação a facilidade de integração ao programa, a utilidade dos relatórios para o entendimento de programas desconhecidos e para a localização de inchaços de memória e ao custo de desempenho que elas geram.
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