Muistivuotojen diagnosointi MVVMCross -sovelluksissa voi olla haastavaa, mutta useat työkalut ja strategiat voivat auttaa tunnistamaan ja ratkaisemaan nämä ongelmat. Tässä on joitain työkaluja ja menetelmiä, joita voit käyttää:
1. Profiler -työkalu **
Profiler -työkalu on tehokas apuohjelma muistivuotojen tunnistamiseen. Sen avulla voit kaapata kasan tilannekuvia ennen tiettyjä toimintoja sovelluksessasi. Vertaamalla näitä tilannekuvia voit tunnistaa, mitkä esineet säilytetään tarpeettomasti, mikä johtaa muistivuotoihin. Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen MVVMCross -sovelluksissa, joissa näkymämallit ja näkymät eivät ehkä hävitetä asianmukaisesti vahvojen viitteiden tai muiden ongelmien takia [7].2. Visual Studio Memory Diagnostic Tools **
Windows-pohjaiseen kehitykseen Visual Studio tarjoaa kattavan muistin diagnostiikkatyökalut. Nämä työkalut sisältävät muistin käytön diagnostiikkatyökalun ja .NET -objektin allokointityökalun. Niiden avulla voit ottaa tilannekuvia hallinnoidusta ja alkuperäisestä muistikasasta, mikä auttaa sinua tunnistamaan objekteja, joita ei ole kerätty roskaa. Tämä on erityisen hyödyllistä .NET -sovelluksille, mukaan lukien MVVMCross -sovellukset [6] [9].3. DotNet-Counters ja DotNet-Dump **
.NET Core -sovelluksissa voit käyttää "dotnet-counters" hallittua muistin käyttöä ja `dotnet-pump '-muistin dumbien luomiseen. Nämä työkalut ovat korvaamattomia muistivuotojen analysointiin tutkimalla objektisuhteita ja tunnistamalla, miksi muistia ei vapauteta. Vertaamalla muistin kaatopaikkoja ajan myötä voit määrittää, missä muistin käyttö kasvaa [9].4. Heapview **
HeapView on työkalu, jonka avulla voit visualisoida muisti kaatopaikkoja, jotka on kaapattu työkaluilla, kuten `dotnet-HEAPVIEW`. Se auttaa ymmärtämään objektikaaviota ja tunnistamaan syklien tai muiden muistivuotojen säilyttäminen. Tämä työkalu on erityisen hyödyllinen .NET Maui -sovelluksissa, mutta sitä voidaan soveltaa myös MVVMCross -skenaarioihin, joissa .NET on kyse [4].5. Heikot viitteet ja lähettilästapahtumat **
MVVMCrossissa muistivuodot tapahtuvat usein näkymien ja näkymämallien välisten vahvojen viittausten vuoksi. Heikkojen viittausten käyttäminen Messenger -tapahtumien kanssa voi auttaa lieventämään tätä ongelmaa, mutta se vaatii tilausten huolellista hallintaa aktiivisen näkymän mallin reagointikyvyn menettämiseksi. Manuaalisen tilauksen hallinnan toteuttaminen tai tällaisen logiikan integrointi MVVMCross -kehykseen voi auttaa estämään vuotoja [5].6. Manuaalinen testaus ja virheenkorjaus **
Manuaalitestaus sisältää käyttäjän vuorovaikutusten simuloinnin muistivuotojen tunnistamiseksi. Siirtymällä toistuvasti sovelluksesi näkemysten läpi ja tarkistamalla muistin kasvun, voit eristää alueet, joilla muistia ei vapauteta. Tämä lähestymistapa yhdistettynä edellä mainittuihin työkaluihin tarjoaa kattavan strategian muistivuotojen diagnosoimiseksi MVVMCross -sovelluksissa.Hyödyntämällä näitä työkaluja ja strategioita kehittäjät voivat tehokkaasti tunnistaa ja ratkaista muistivuodot MVVMCross -sovelluksissa varmistaen paremman suorituskyvyn ja luotettavuuden.
Viittaukset:.
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/comments/1c1qlou/maui_memory_leaks/
[3] https://sematext.com/blog/java-memory-leaks/
.
.
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/profiling/analyze-memory-usage?view=vs-2022
.
[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
