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利用虚拟化平台进行内存泄露探测
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:463-472
  • 语言:中文
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学信息科学技术学院,北京100871, [2]密歇根理工大学计算机科学系,霍顿密歇根49931美国
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2007CB310900); 国家自然科学基金(90718028 60873052); 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2008AA01Z112); 教育部-英特尔信息技术专项科研基金(MOE-INTEL-08-09)资助
  • 相关项目:可信平台模块虚拟化及可信虚拟机管理器构建方法研究
中文摘要:

文中利用虚拟机管理器,透明地记录应用程序对资源的申请、释放以及使用情况,提供了探测内存泄露的辅助信息.此机制首先不需要修改或重新编译源程序;其次,带来的性能损失很小.两者结合可以构建在线内存泄露探测和汇报机制.不仅如此,基于虚拟机环境的内存泄露探测还具备通用性,且不需要特殊的硬件支持.所有这些特性,是已有的解决方案所不能兼有的.实验结果表明:基于虚拟机环境的内存泄露探测机制具有实用性,性能损失也被控制在10%以内,能够运用在实际的生产环境中.

英文摘要:

In this paper,virtualization technology is utilized to transparently record the allocation and release of memory resources applied by applications running on virtual machine(VM),and these records provide the auxiliary information to detect memory leaks hiding in the binary code.Firstly,this mechanism does not require source code modification or recompilation;secondly,the performance overhead is very small,which makes it possible to build online memory leak detection and reporting mechanisms,free application developers from designing test suite and improve the chances of finding more memory leaks.Besides,memory leak detection based on the virtual environment also provides versatility without needing special hardware supports:not only user-mode application can be detected,but the operating system kernel;and both Linux and Windows are supported.Existing research cannot bring all of these features together.The experimental results show that the memory leak detection mechanism has a limited performance overhead which is less than 10%,and the information produced by the mechanism can help programmer to track out the possible memory leaks efficiently.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433