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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國家創(chuàng)新人才高地，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國科學(xué)院辦院方針

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語言虛擬機(jī)內(nèi)存管理研究取得進(jìn)展

2025-07-23 軟件研究所

【字體：大中小】

語音播報(bào)

近日，中國科學(xué)院軟件研究所科研團(tuán)隊(duì)在語言虛擬機(jī)內(nèi)存管理方面取得進(jìn)展，涉及垃圾回收（GC）算法的跨語言性能評(píng)估以及面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的新型垃圾回收器設(shè)計(jì)。

在現(xiàn)代編程語言中，GC負(fù)責(zé)自動(dòng)管理內(nèi)存分配和回收，其效率直接影響用戶程序的性能。目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界主要通過對(duì)比評(píng)估單一語言運(yùn)行環(huán)境下的GC實(shí)現(xiàn)，來分析性能差異指導(dǎo)GC優(yōu)化，缺少直接實(shí)現(xiàn)不同語言運(yùn)行環(huán)境下的GC性能差異評(píng)估的方法。

針對(duì)這一不足，研究團(tuán)隊(duì)提出了GEAR方法，通過自動(dòng)構(gòu)建適用于不同語言運(yùn)行環(huán)境的一致性GC工作負(fù)載，實(shí)現(xiàn)跨語言GC性能評(píng)估。GEAR的核心在于設(shè)計(jì)了一組與運(yùn)行環(huán)境無關(guān)的內(nèi)存操作原語（MOP），用于描述影響GC行為的關(guān)鍵內(nèi)存使用信息。GEAR可以將這些MOP程序自動(dòng)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語言的代碼，并生成一致的GC測(cè)試負(fù)載。為保證測(cè)試負(fù)載的真實(shí)性，團(tuán)隊(duì)對(duì)Java虛擬機(jī)進(jìn)行插樁，記錄實(shí)際Java應(yīng)用程序執(zhí)行期間的內(nèi)存操作，并將其轉(zhuǎn)換為MOP程序，進(jìn)而適配到其他語言運(yùn)行環(huán)境。

實(shí)驗(yàn)表明，GEAR能夠在Java、Go和C#三個(gè)廣泛使用的運(yùn)行環(huán)境生成一致的GC工作負(fù)載。基于此，團(tuán)隊(duì)對(duì)比了這三種語言的GC實(shí)現(xiàn)情況，揭示了6項(xiàng)性能差異，并分析了可能原因，為未來GC優(yōu)化提供了參考依據(jù)。

相關(guān)成果被ICSE 2025會(huì)議錄用。研究工作得到國家自然科學(xué)基金和中國科學(xué)院相關(guān)項(xiàng)目的支持。

當(dāng)前，Apache Flink、Spark等主流大數(shù)據(jù)框架普遍運(yùn)行于JVM平臺(tái)，其內(nèi)存管理依賴JVM虛擬機(jī)的GC算法。然而，大數(shù)據(jù)應(yīng)用通常產(chǎn)生大量長(zhǎng)生命周期的數(shù)據(jù)對(duì)象，這與傳統(tǒng)GC算法針對(duì)短生命周期對(duì)象優(yōu)化的設(shè)計(jì)假設(shè)存在差異，導(dǎo)致GC效率低下，影響系統(tǒng)性能。

針對(duì)這一問題，研究團(tuán)隊(duì)面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)并提出了新型跨層次垃圾回收器BridgeGC，通過框架層與GC層的協(xié)同設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理優(yōu)化。具體來說，BridgeGC在框架源碼層面采用極簡(jiǎn)注解方式標(biāo)記關(guān)鍵數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和釋放點(diǎn)，幫助GC層識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)象及其生命周期；BridgeGC在GC層設(shè)計(jì)了分離式內(nèi)存布局，將普通對(duì)象和大數(shù)據(jù)對(duì)象分區(qū)管理，提高內(nèi)存訪問效率；BridgeGC通過自適應(yīng)GC回收策略，根據(jù)對(duì)象生命周期動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)處理時(shí)期，避免冗余標(biāo)記等不必要操作。

研究團(tuán)隊(duì)將BridgeGC集成至OpenJDK 17的ZGC回收器，并在Apache Flink、Spark等主流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，BridgeGC在保持內(nèi)存使用效率的同時(shí)將GC耗時(shí)降低了31%至82%。此外，BridgeGC提升了端到端應(yīng)用性能，且對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)透明，無需修改應(yīng)用代碼。

相關(guān)成果被ACM TACO錄用。研究工作得到國家自然科學(xué)基金等的支持。

近日，中國科學(xué)院軟件研究所科研團(tuán)隊(duì)在語言虛擬機(jī)內(nèi)存管理方面取得進(jìn)展，涉及垃圾回收（GC）算法的跨語言性能評(píng)估以及面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的新型垃圾回收器設(shè)計(jì)。在現(xiàn)代編程語言中，GC負(fù)責(zé)自動(dòng)管理內(nèi)存分配和回收，其效率直接影響用戶程序的性能。目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界主要通過對(duì)比評(píng)估單一語言運(yùn)行環(huán)境下的GC實(shí)現(xiàn)，來分析性能差異指導(dǎo)GC優(yōu)化，缺少直接實(shí)現(xiàn)不同語言運(yùn)行環(huán)境下的GC性能差異評(píng)估的方法。針對(duì)這一不足，研究團(tuán)隊(duì)提出了GEAR方法，通過自動(dòng)構(gòu)建適用于不同語言運(yùn)行環(huán)境的一致性GC工作負(fù)載，實(shí)現(xiàn)跨語言GC性能評(píng)估。GEAR的核心在于設(shè)計(jì)了一組與運(yùn)行環(huán)境無關(guān)的內(nèi)存操作原語（MOP），用于描述影響GC行為的關(guān)鍵內(nèi)存使用信息。GEAR可以將這些MOP程序自動(dòng)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語言的代碼，并生成一致的GC測(cè)試負(fù)載。為保證測(cè)試負(fù)載的真實(shí)性，團(tuán)隊(duì)對(duì)Java虛擬機(jī)進(jìn)行插樁，記錄實(shí)際Java應(yīng)用程序執(zhí)行期間的內(nèi)存操作，并將其轉(zhuǎn)換為MOP程序，進(jìn)而適配到其他語言運(yùn)行環(huán)境。實(shí)驗(yàn)表明，GEAR能夠在Java、Go和C#三個(gè)廣泛使用的運(yùn)行環(huán)境生成一致的GC工作負(fù)載?；诖?，團(tuán)隊(duì)對(duì)比了這三種語言的GC實(shí)現(xiàn)情況，揭示了6項(xiàng)性能差異，并分析了可能原因，為未來GC優(yōu)化提供了參考依據(jù)。相關(guān)成果被ICSE 2025會(huì)議錄用。研究工作得到國家自然科學(xué)基金和中國科學(xué)院相關(guān)項(xiàng)目的支持。當(dāng)前，Apache Flink、Spark等主流大數(shù)據(jù)框架普遍運(yùn)行于JVM平臺(tái)，其內(nèi)存管理依賴JVM虛擬機(jī)的GC算法。然而，大數(shù)據(jù)應(yīng)用通常產(chǎn)生大量長(zhǎng)生命周期的數(shù)據(jù)對(duì)象，這與傳統(tǒng)GC算法針對(duì)短生命周期對(duì)象優(yōu)化的設(shè)計(jì)假設(shè)存在差異，導(dǎo)致GC效率低下，影響系統(tǒng)性能。針對(duì)這一問題，研究團(tuán)隊(duì)面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)并提出了新型跨層次垃圾回收器BridgeGC，通過框架層與GC層的協(xié)同設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)內(nèi)存管理優(yōu)化。具體來說，BridgeGC在框架源碼層面采用極簡(jiǎn)注解方式標(biāo)記關(guān)鍵數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和釋放點(diǎn)，幫助GC層識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)象及其生命周期；BridgeGC在GC層設(shè)計(jì)了分離式內(nèi)存布局，將普通對(duì)象和大數(shù)據(jù)對(duì)象分區(qū)管理，提高內(nèi)存訪問效率；BridgeGC通過自適應(yīng)GC回收策略，根據(jù)對(duì)象生命周期動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)處理時(shí)期，避免冗余標(biāo)記等不必要操作。研究團(tuán)隊(duì)將BridgeGC集成至OpenJDK 17的ZGC回收器，并在Apache Flink、Spark等主流大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，BridgeGC在保持內(nèi)存使用效率的同時(shí)將GC耗時(shí)降低了31%至82%。此外，BridgeGC提升了端到端應(yīng)用性能，且對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)透明，無需修改應(yīng)用代碼。相關(guān)成果被ACM TACO錄用。研究工作得到國家自然科學(xué)基金等的支持。

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