MVVMCross uygulamalarında bellek sızıntıları teşhisi zor olabilir, ancak çeşitli araçlar ve stratejiler bu sorunları tanımlamaya ve çözmeye yardımcı olabilir. İşte kullanabileceğiniz bazı araçlar ve yöntemler:
1. Profiler Aracı **
Profiler aracı, bellek sızıntılarını tanımlamak için güçlü bir yardımcı programdır. Uygulamanızdaki belirli işlemlerden önce ve sonra yığın anlık görüntülerini yakalamanızı sağlar. Bu anlık görüntüleri karşılaştırarak, hangi nesnelerin gereksiz yere korunduğunu belirleyerek bellek sızıntılarına yol açabilirsiniz. Bu yaklaşım özellikle, görünüm modellerinin ve görünümlerinin güçlü referanslar veya diğer sorunlar nedeniyle düzgün bir şekilde atılamayabileceği MVVMCross uygulamalarında yararlıdır [7].2. Visual Studio Bellek Teşhis Araçları **
Windows tabanlı geliştirme için Visual Studio, kapsamlı bellek teşhis araçları sunar. Bu araçlar, Bellek Kullanımı Teşhis Aracı ve .NET Nesne Tahsis Aracını içerir. Yönetilen ve yerel bellek yığınının anlık görüntülerini almanıza izin vererek, çöp toplanmayan nesneleri tanımlamanıza yardımcı olur. Bu, özellikle MVVMCross kullananlar da dahil olmak üzere .NET uygulamaları için yararlıdır [6] [9].3. Dotnet-Counters ve Dotnet-Dump **
.NET Core uygulamaları için, yönetilen bellek kullanımını izlemek için `dotnet-counters 've bellek dökümleri oluşturmak için` dotnet-dump' kullanabilirsiniz. Bu araçlar, nesne ilişkilerini inceleyerek ve belleğin neden serbest bırakılmadığını belirleyerek bellek sızıntılarını analiz etmek için paha biçilmezdir. Bellek dökümlerini zaman içinde karşılaştırarak, bellek kullanımının nerede büyüdüğünü belirleyebilirsiniz [9].4. Heapview **
HeApview, `dotnet-heapview 'gibi araçlar kullanarak yakalanan bellek dökümlerini görselleştirmenizi sağlayan bir araçtır. Nesne grafiğinin anlaşılmasına ve döngüleri veya diğer bellek sızıntı nedenlerini tanımlamaya yardımcı olur. Bu araç, .NET MAUI uygulamaları için özellikle yararlıdır, ancak .NET'in dahil olduğu MVVMCross senaryolarına da uygulanabilir [4].5. Zayıf Referanslar ve Messenger Etkinlikleri **
MVVMCross'ta, görünümler ve görüntüleme modelleri arasındaki güçlü referanslar nedeniyle genellikle bellek sızıntıları ortaya çıkar. Messenger olayları ile zayıf referanslar kullanmak bu sorunun azaltılmasına yardımcı olabilir, ancak aktif görüntülenen model duyarlılığını kaybetmek için aboneliklerin dikkatli bir şekilde yönetilmesini gerektirir. Manuel abonelik yönetiminin uygulanması veya bu mantığın MVVMCross çerçevesine entegre edilmesi sızıntıları önlemeye yardımcı olabilir [5].6. Manuel test ve hata ayıklama **
Manuel test, bellek sızıntılarını tanımlamak için kullanıcı etkileşimlerinin simülasyonunu içerir. Uygulamanızın görüşlerinde tekrar tekrar gezinerek ve bellek büyümesini kontrol ederek, belleğin yayınlanmadığı alanları izole edebilirsiniz. Bu yaklaşım, yukarıda belirtilen araçlarla birleştiğinde, MVVMCross uygulamalarında bellek sızıntılarını teşhis etmek için kapsamlı bir strateji sağlar.Bu araç ve stratejilerden yararlanarak, geliştiriciler MVVMCross uygulamalarındaki bellek sızıntılarını etkili bir şekilde tanımlayabilir ve çözebilir, bu da daha iyi performans ve güvenilirlik sağlayabilir.
Alıntılar:[1] https://www.netguru.com/blog/what-are-ios-Memory-leaks-and-detect-the-them
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/comments/1c1qlou/maui_memory_leaks/
[3] https://sematext.com/blog/java-memory-leaks/
[4] https://community.devexpress.com/blogs/mobile/archive/2024/11/05/net-maui-mould-profiling-anticy-and-fix-mory-leaks.aspx
[5] https://stackoverflow.com/questions/27008035/mvvmcross-lomory-leak-basuse-of-not-sisposed-viewmodels
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/profiling/analyze-memory-usage?view=vs-2022
[7] https://stackoverflow.com/questions/14812636/moryleak-hunting-in-monotouch-and-mvvmcross-using-profiller-tool
[8] https://github.com/mvvmcross/mvvmcross/issues/552
[9] https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/core/diagnostics/debug
[10] https://deceloper.android.com/studio/profile/memory-profiler