Atmiņas noplūdes diagnosticēšana MVVMCROSS lietojumprogrammās var būt izaicinoša, taču vairāki rīki un stratēģijas var palīdzēt identificēt un atrisināt šīs problēmas. Šeit ir daži no rīkiem un metodēm, kuras varat izmantot:
1. Profilera rīks **
Profilera rīks ir jaudīga utilīta atmiņas noplūdes identificēšanai. Tas ļauj jums uztvert kaudzes momentuzņēmumus pirms un pēc īpašām darbībām jūsu lietotnē. Salīdzinot šos momentuzņēmumus, jūs varat noteikt, kuri objekti tiek turēti nevajadzīgi, izraisot atmiņas noplūdes. Šī pieeja ir īpaši noderīga MVVMCROSS lietojumprogrammās, kurās modeļi un skati, iespējams, nav pareizi iznīcināti spēcīgu atsauces vai citu jautājumu dēļ [7].2. Visual Studio atmiņas diagnostikas rīki **
Veual Studio, kas balstīta uz logiem, piedāvā visaptverošus atmiņas diagnostikas rīkus. Šie rīki ietver atmiņas lietošanas diagnostikas rīku un .NET objekta sadales rīku. Tie ļauj jums veikt pārvaldītās un vietējās atmiņas kaudzes momentuzņēmumus, palīdzot identificēt objektus, kas netiek savākti atkritumi. Tas ir īpaši noderīgi .NET lietojumprogrammām, ieskaitot tās, kuras izmanto MVVMCross [6] [9].3. DOTNET-COUNTERS un DOTNET-DUMP **
.NET Core lietojumprogrammām varat izmantot `dotNet-Counters`, lai uzraudzītu pārvaldīto atmiņas lietojumu un“ dotnet-dump`, lai ģenerētu atmiņas izgāztuves. Šie rīki ir nenovērtējami, lai analizētu atmiņas noplūdes, pārbaudot objektu attiecības un nosakot, kāpēc atmiņa netiek atbrīvota. Laika gaitā salīdzinot atmiņas izgāztuves, jūs varat precīzi noteikt, kur pieaug atmiņas lietojums [9].4. Heapview **
Heapview ir rīks, kas ļauj vizualizēt atmiņas izgāztuves, kas uztverti, izmantojot tādus rīkus kā `dotnet-heapview`. Tas palīdz izprast objekta grafiku un identificēt saglabāšanas ciklus vai citus atmiņas noplūdes cēloņus. Šis rīks ir īpaši noderīgs .NET maui lietojumprogrammām, bet to var izmantot arī MVVMCross scenārijos, kur ir iesaistīts .NET [4].5. Vājās atsauces un kurjera notikumi **
MVVMCROSS atmiņas noplūdes bieži rodas spēcīgu atsauces starp skatiem un skatu modeļiem. Vājās atsauces ar Messenger notikumiem var palīdzēt mazināt šo problēmu, taču, lai izvairītos no aktīvā skata modeļa reakcijas zaudēšanas, tas prasa rūpīgu abonēšanas pārvaldību. Manuāla abonēšanas pārvaldības ieviešana vai šādas loģikas integrēšana MVVMCROSS sistēmā var palīdzēt novērst noplūdes [5].6. Manuāla pārbaude un atkļūdošana **
Manuālā pārbaude ietver lietotāju mijiedarbības imitēšanu, lai identificētu atmiņas noplūdes. Atkārtoti pārvietojoties pa jūsu lietotnes uzskatiem un pārbaudot atmiņas pieaugumu, jūs varat izolēt apgabalus, kur atmiņa netiek atbrīvota. Šī pieeja apvienojumā ar iepriekš minētajiem rīkiem nodrošina visaptverošu stratēģiju atmiņas noplūdes diagnosticēšanai MVVMCross lietojumprogrammās.Izmantojot šos rīkus un stratēģijas, izstrādātāji var efektīvi identificēt un atrisināt atmiņas noplūdes MVVMCROSS lietojumprogrammās, nodrošinot labāku veiktspēju un uzticamību.
Atsauces:[1] https://www.netguru.com/blog/what-are-ios-memory-laks-and-how-to-detect-them
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/comments/1c1qlou/maui_memory_leaks/
[3] https://sematext.com/blog/java-memory-liaks/
.
[5] https://stackoverflow.com/questions/27008035/mvvmcross-memory-leak-becuse-of-not-disposed-viewmodels
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/profiling/analyze-memory-usage?view=vs-2022
[7] https://stackoverflow.com/questions/14812636/memoryleak-hunting-in-monotouch-and-mvvmcross-using-profiller-dool
[8] https://github.com/mvvmcross/mvvmcross/issues/552
[9] https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/diagnostics/debug-memory-lefs
[10] https://developer.android.com/studio/profile/memory-profiler