Diagnostika úniku pamäte v aplikáciách MVVMCross môže byť náročná, ale niekoľko nástrojov a stratégií môže pomôcť identifikovať a vyriešiť tieto problémy. Tu sú niektoré z nástrojov a metód, ktoré môžete použiť:
1. Nástroj Profiler **
Nástroj Profiler je výkonný nástroj na identifikáciu úniku pamäte. Umožňuje vám zachytiť snímky haldy pred a po konkrétnych akciách vo vašej aplikácii. Porovnaním týchto snímok môžete zistiť, ktoré objekty sa zbytočne zachovávajú, čo vedie k úniku pamäte. Tento prístup je obzvlášť užitočný v aplikáciách MVVMCross, kde modely a názory pohľadu nemusia byť riadne zlikvidované kvôli silným odkazom alebo inými problémami [7].2. Diagnostické nástroje Visual Studio Pamäť **
V prípade vývoja Windows založený na Windows ponúka Visual Studio komplexné diagnostické nástroje. Tieto nástroje zahŕňajú diagnostický nástroj na využitie pamäte a nástroj na pridelenie objektov .NET. Umožňujú vám urobiť snímky spravovanej a natívnej pamäťovej hromady, čo vám pomáha identifikovať objekty, ktoré sa nezhromažďujú odpadky. Je to užitočné najmä pre aplikácie .NET, vrátane aplikácií používajúcich MVVMCROSS [6] [9].3. DOTNET-Counters and DOTNET-DUMP **
Pre Core Applications .NET môžete použiť „dolnet-counter“ na monitorovanie využívania spravovanej pamäte a „dotnet-dump“ na generovanie skládok pamäte. Tieto nástroje sú neoceniteľné na analýzu úniku pamäte skúmaním vzťahov s objektmi a identifikáciou, prečo nie je pamäť oslobodená. Porovnaním skládok pamäte v priebehu času môžete určiť, kde rastie využitie pamäte [9].4. HeapView **
HeapView je nástroj, ktorý vám umožňuje vizualizovať skládky pamäte zachytené pomocou nástrojov ako `dotnet-heapview`. Pomáha pri porozumení grafu objektov a identifikácii cyklov zadržania alebo iných príčin úniku pamäte. Tento nástroj je obzvlášť užitočný pre aplikácie .NET MAUI, ale môže sa použiť aj na scenáre MVVMCROSS, kde sa vzťahuje .NET [4].5. Slabé referencie a udalosti poslov **
V MVVMCROSS sa často vyskytujú úniky pamäte v dôsledku silných odkazov medzi pohľadmi a modelmi pohľadu. Použitie slabých odkazov s udalosťami Messenger môže pomôcť zmierniť tento problém, ale vyžaduje si starostlivé riadenie predplatných, aby sa predišlo strate reakcie modelu aktívneho pohľadu. Implementácia manuálneho správy predplatného alebo integrácia takejto logiky do rámca MVVMCross môže pomôcť zabrániť únikom [5].6. Manuálne testovanie a ladenie **
Manuálne testovanie zahŕňa simuláciu interakcií používateľa na identifikáciu úniku pamäte. Opakovaným navigáciou v zobrazeniach vašej aplikácie a kontrolami rastu pamäte môžete izolovať oblasti, v ktorých sa pamäť nevydáva. Tento prístup v kombinácii s vyššie uvedenými nástrojmi poskytuje komplexnú stratégiu na diagnostikovanie úniku pamäte v aplikáciách MVVMCross.Využitím týchto nástrojov a stratégií môžu vývojári efektívne identifikovať a vyriešiť úniky pamäte v aplikáciách MVVMCross, čím sa zabezpečí lepší výkon a spoľahlivosť.
Citácie:[1] https://www.netguru.com/blog/what-are-ios-memory-leaks-and-how-to-detect-theM
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/comments/1c1qlou/maui_memory_leaks/
[3] https://sematext.com/blog/java-memory-leaks/
[4] https://community.dexpress.com/blogs/mobile/archive/2024/11/05/net-maui-memory-profiling-Identify-Identify-pix-mimory-micle.aspx
[5] https://stackoverflow.com/questions/27008035/MVVMcross-memory-leak-cecaus-of-of-of-ofof
[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-mvvvmcross-using-using-profiller-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