Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kādas ir parastās atmiņas noplūdes pazīmes MVVMCROSS lietojumprogrammās


Kādas ir parastās atmiņas noplūdes pazīmes MVVMCROSS lietojumprogrammās


Atmiņas noplūdes MVVMCROSS lietojumprogrammās, līdzīgi kā citos ietvaros, var būt grūti identificēt, bet bieži izpaužas ar īpašiem simptomiem un modeļiem. Šeit ir dažas izplatītas pazīmes un pieejas atmiņas noplūdes noteikšanai šādās lietojumprogrammās:

Atmiņas noplūdes simptomi

1. Veiktspējas degradācija: Laika gaitā lietojumprogramma var kļūt lēnāka vai nereaģējoša. Tas bieži ir saistīts ar neizmantotas atmiņas uzkrāšanos, kas var izraisīt palielinātu atkritumu savākšanas laiku un vispārējo sistēmas resursu celmu.

2. Paaugstināta atmiņas lietošana: lietojumprogrammas atmiņas izmantošanas uzraudzība var atklāt, ja laika gaitā tā pastāvīgi palielinās, neatgriezdamies bāzes līmenī. Tas ir spēcīgs atmiņas noplūdes rādītājs.

3. Outofmemory kļūdas: smagos gadījumos atmiņas noplūdes var izraisīt "OutofMemory" izņēmumus, it īpaši, ja lietojumprogramma nespēj atbrīvot atmiņu pēc vajadzības.

4. Neparasta uzvedība: Dažreiz lietojumprogrammas komponenti vai funkcijas var izturēties kļūdaini vai neatjaunināt, kā paredzēts atmiņas ierobežojumu dēļ.

parastie cēloņi mvvmcross

1. ViewModels nav pareizi iznīcināts: MVVMCROSS ViewModels bieži atsaucas uz viņu saistītajiem uzskatiem. Ja šīs atsauces netiek pareizi pārvaldītas (piemēram, nav abonēšanas no notikumiem), ViewModel var palikt atmiņā pat pēc tam, kad skats vairs nav vajadzīgs.

2. Messenger notikumi: Izmantojot spēcīgas atsauces ar MVVMCross Messenger, var novērst skatuModeļu savākšanu atkritumus, ja abonementi nav pareizi sakopti. Vājās atsauces to var mazināt, bet var ieviest citus jautājumus, ja tās netiek rūpīgi apstrādātas.

3. Apļveida atsauces: saglabāt ciklus var rasties, ja objekti atsaucas viens uz otru bez skaidra atkritumu savākšanas ceļa. Tas ir izplatīts datu saistošos scenārijos, kad skatiem ir atsauces uz ViewModels un otrādi.

Noteikšana un izšķirtspēja

1. Profilēšanas rīki: Izmantojiet tādus profilēšanas rīkus kā Xamarin Profiler vai Visual Studio iebūvētie atmiņas profilēšanas rīki, lai uzraudzītu atmiņas izmantošanu un identificētu objektus, kas paliek atmiņā ilgāk, nekā paredzēts.

2. Manuāla tīrīšana: pārliecinieties, ka visi notikumu abonēšana tiek pareizi abonēta, ja komponenti tiek deaktivizēti vai iznīcināti. `Idisposable` vai līdzīgu modeļu ieviešana var palīdzēt efektīvāk pārvaldīt resursus.

3. Vājās atsauces: apsveriet iespēju izmantot vājas atsauces notikumu abonementiem, lai novērstu spēcīgas atsauces no atkritumu savākšanas novēršanas.

4. Pārbaude: rakstiet visaptverošus testus, kas imitē dažādas lietojumprogrammu plūsmas, lai attīstības sākumā noteiktu atmiņas noplūdes.

Izprotot šīs kopīgās pazīmes un cēloņus, izstrādātāji var proaktīvi pārvaldīt atmiņu MVVMCROSS lietojumprogrammās un novērst noplūdes ietekmi uz veiktspēju un uzticamību.

Atsauces:
[1] https://www.reddit.com/r/zig/comments/1df805t/what_is_the_chance_of_a_memory_leak_in_zig/
[2] https://www.reddit.com/r/dotnetmaui/comments/1c1qlou/maui_memory_leaks/
[3] https://nolanlawson.com/2020/02/19/fixing-memory-leaks-in-web-applications/
[4.]
[5] https://www.netguru.com/blog/what-are-ios-memory-laks-and-how-to-detect-them
[6.]
[7] https://community.devexpress.com/blogs/mobile/archive/2024/11/05/net-maui-memory-profiling-identify-and-fix-memory-leaks.aspx
[8] https://www.xamarinhelp.com/tracking-memory-liaks-xamarin-profiler/
[9] https://sematext.com/blog/java-memory-liaks/