Diagnostika úniku paměti v aplikacích MVVMCross může být náročná, ale několik nástrojů a strategií může pomoci identifikovat a vyřešit tyto problémy. Zde jsou některé z nástrojů a metod, které můžete použít:
1.. Profiler Tool **
Nástroj profileru je výkonný nástroj pro identifikaci úniků paměti. Umožňuje vám zachytit snímky HAP před a po konkrétních akcích v aplikaci. Porovnáním těchto snímků můžete zjistit, které objekty jsou zachovány zbytečně, což vede k úniku paměti. Tento přístup je zvláště užitečný v aplikacích MVVMCross, kde modely a pohledy pohledu nemusí být řádně zlikvidovány kvůli silným odkazům nebo jiným problémům [7].2. Visual Studio Memory Diagnostic Tools **
Pro vývoj založený na systému Windows nabízí Visual Studio komplexní diagnostické nástroje paměti. Tyto nástroje zahrnují diagnostický nástroj využití paměti a nástroj pro přidělování objektů .NET. Umožňují vám pořizovat snímky spravované a nativní paměťové haldy, což vám pomůže identifikovat objekty, které nejsou shromažďovány odpadky. To je zvláště užitečné pro aplikace .NET, včetně aplikací používajících MVVMCross [6] [9].3. Dotnet-Counters a Dotnet-Dump **
Pro jádrové aplikace .NET můžete pro generování skládek paměti použít „Dotnet-Counters“ ke sledování spravovaného využití paměti a „dotNet-dump“. Tyto nástroje jsou neocenitelné pro analýzu úniků paměti zkoumáním vztahů objektů a identifikací, proč není paměť uvolněna. Porovnáním skládek paměti v průběhu času můžete určit, kde roste využití paměti [9].4. HeapView **
HeapView je nástroj, který vám umožňuje vizualizovat výpisy paměti zachycené pomocí nástrojů jako `Dotnet-HeapView`. Pomáhá porozumět grafu objektu a identifikaci zadržovacích cyklů nebo jiných příčin úniku paměti. Tento nástroj je zvláště užitečný pro aplikace .NET MAUI, ale lze jej také použít na scénáře MVVMCROSS, kde je zapojen .NET [4].5. Slabé reference a události posel **
V MVVMCrossu se úniky paměti často vyskytují kvůli silným odkazům mezi pohledy a modely pohledu. Použití slabých referencí s událostmi Messenger může pomoci zmírnit tento problém, ale vyžaduje pečlivé řízení předplatného, aby se zabránilo ztrátě aktivního pohledu modelu citlivosti. Implementace správy ručního předplatného nebo integrace takové logiky do rámce MVVMCross může zabránit únikům [5].6. Manuální testování a ladění **
Manuální testování zahrnuje simulace uživatelských interakcí za účelem identifikace úniků paměti. Opakovaným procházením zobrazením vaší aplikace a kontrolou růstu paměti můžete izolovat oblasti, kde se paměť nezvolí. Tento přístup v kombinaci s výše uvedenými nástroji poskytuje komplexní strategii pro diagnostiku úniků paměti v aplikacích MVVMCross.Využitím těchto nástrojů a strategií mohou vývojáři efektivně identifikovat a vyřešit úniky paměti v aplikacích MVVMCross, což zajišťuje lepší výkon a spolehlivost.
Citace:[1] https://www.netguru.com/blog/what-are-ios-memory-leaks-and-how-todect -them
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/Comments/1c1 /maui_memory_leaks/
[3] https://sematext.com/blog/java-memory-leaks/
[4] https://community.devexpress.com/blogs/mobile/archive/2024/11/05/
[5] https://stackoverflow.com/questions/27008035/mvvmcross-Memory-leak-because-ot-discosed-viewModels
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/profiling/analyze-memory-usage?view=vs-2022
[7] https://stackoverflow.com/questions/14812636/memoryleak-bunting-in-monoTouch-and-mvvmcross-using-filler-tool
[8] https://github.com/mvvmcross/mvvmcross/issues/552
[9] https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/diagnostics/debug-memory-leak
[10] https://developer.android.com/studio/profile/memory-profiler