Detecting Extraordinary Application Memory Use by Analyzing Memory Screenshots
Loading...
Files
Date
2024
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Public Organization "Ukrainian Assembly of Doctors of Sciences in Public Administration", Kyiv
Abstract
ENG: This study investigates excessive memory consumption in .NET applications, with a focus on identifying inefficiencies in memory allocations that lead to unnecessary resource usage. Real-world processing system memory snapshots were gathered using ProcDump, and managed heaps were thoroughly inspected with WinDBG to uncover memory usage patterns and the distribution of space among different types. ClrMD was employed to further analyze runtime data and offer optimization recommendations targeted at reducing the overall memory footprint. To validate these optimizations, Benchmark.NET performance tests were conducted using 'application' data to measure memory usage before and after the suggested changes. The analysis uncovered that user-defined types were responsible for consuming significantly more memory than required. This overconsumption was due to overallocation, largely driven by an overestimation of the necessary data range for the objects, despite domain-specific data consistently fitting within smaller numeric ranges. The mismatch between object design and actual data requirements led to memory inefficiencies. After conducting targeted optimizations based on the real characteristics of the stored data and adhering to memory alignment principles, the study succeeded in significantly reducing the application's memory consumption. These optimizations resulted in memory savings potentially measured in gigabytes, demonstrating the effectiveness of aligning object design with data representation. The research underscores the value of memory snapshot analysis as a tool for identifying and mitigating excessive memory usage in .NET applications. It advocates for a more deliberate object design strategy, one that takes into account the actual range and size of the data being handled. Such an approach can result in significant performance improvements and more efficient memory management. This study offers practical insights for developers aiming to enhance the memory efficiency of .NET applications, contributing to more sustainable and scalable software systems.
UKR: Це дослідження вивчає надмірне споживання пам’яті у .NET додатках, зокрема, спрямоване на виявлення неефективних виділень пам’яті, що призводять до непотрібного використання ресурсів. Були зібрані знімки пам’яті реальних обчислювальних систем за допомогою ProcDump, а керовані купи були ретельно проаналізовані за допомогою WinDBG для виявлення шаблонів використання пам’яті та розподілу простору серед різних типів. ClrMD був використаний для подальшого аналізу даних під час виконання і надання рекомендацій щодо оптимізації, спрямованих на зменшення загального обсягу використання пам'яті. Для перевірки цих оптимізацій було проведено тестування продуктивності за допомогою Benchmark.NET, використовуючи дані «додатка», щоб виміряти використання пам’яті до і після запропонованих змін. Аналіз виявив, що користувацькі типи даних споживали значно більше пам'яті, ніж було необхідно. Це надмірне споживання було обумовлене перевиділенням пам’яті, спричиненим переоцінкою необхідного діапазону даних для цих об'єктів, хоча дані в домені зазвичай не перевищували менших числових діапазонів. Невідповідність між проєктуванням об'єктів і фактичними вимогами до даних призвела до неефективного використання пам'яті. Після застосування цілеспрямованих оптимізацій, заснованих на реальних характеристиках збережених даних та принципах вирівнювання пам'яті, дослідження успішно знизило споживання пам’яті додатком. Ці оптимізації призвели до економії пам’яті, що може вимірюватися гігабайтами, що демонструє ефективність узгодження структури об’єктів з представленими даними. Дослідження підкреслює важливість аналізу знімків пам’яті для виявлення та усунення надмірного використання пам’яті у .NET додатках. Воно пропонує розробникам прагматичний підхід до проєктування об’єктів, що враховує фактичний діапазон і розмір даних, які обробляються, що може призвести до покращення продуктивності та більш ефективного управління пам’яттю.
UKR: Це дослідження вивчає надмірне споживання пам’яті у .NET додатках, зокрема, спрямоване на виявлення неефективних виділень пам’яті, що призводять до непотрібного використання ресурсів. Були зібрані знімки пам’яті реальних обчислювальних систем за допомогою ProcDump, а керовані купи були ретельно проаналізовані за допомогою WinDBG для виявлення шаблонів використання пам’яті та розподілу простору серед різних типів. ClrMD був використаний для подальшого аналізу даних під час виконання і надання рекомендацій щодо оптимізації, спрямованих на зменшення загального обсягу використання пам'яті. Для перевірки цих оптимізацій було проведено тестування продуктивності за допомогою Benchmark.NET, використовуючи дані «додатка», щоб виміряти використання пам’яті до і після запропонованих змін. Аналіз виявив, що користувацькі типи даних споживали значно більше пам'яті, ніж було необхідно. Це надмірне споживання було обумовлене перевиділенням пам’яті, спричиненим переоцінкою необхідного діапазону даних для цих об'єктів, хоча дані в домені зазвичай не перевищували менших числових діапазонів. Невідповідність між проєктуванням об'єктів і фактичними вимогами до даних призвела до неефективного використання пам'яті. Після застосування цілеспрямованих оптимізацій, заснованих на реальних характеристиках збережених даних та принципах вирівнювання пам'яті, дослідження успішно знизило споживання пам’яті додатком. Ці оптимізації призвели до економії пам’яті, що може вимірюватися гігабайтами, що демонструє ефективність узгодження структури об’єктів з представленими даними. Дослідження підкреслює важливість аналізу знімків пам’яті для виявлення та усунення надмірного використання пам’яті у .NET додатках. Воно пропонує розробникам прагматичний підхід до проєктування об’єктів, що враховує фактичний діапазон і розмір даних, які обробляються, що може призвести до покращення продуктивності та більш ефективного управління пам’яттю.
Description
N. Guk: ORCID 0000-0001-7937-1039; N. Mitikov: ORCID 0009-0002-1297-5676; T. Selivyorstova: ORCID 0000-0002-2470-6986
Keywords
memory snapshot analysis, .NET Framework, ProcDump utility, managed heap inspection, object structure optimization, memory footprint, reduction, аналіз знімків пам’яті, утиліта ProcDump, інспекція керованої купи, оптимізація структури об'єктів, зменшення використання пам'яті, КІТС
Citation
Guk N. A., Mitikov N. Y., Selivyorstova T. V. Detecting Extraordinary Application Memory Use by Analyzing Memory Screenshots. Science and Technology Today. Series "Technology. 2024. No. 10 (38). P. 39–49. DOI: https://doi.org/10.52058/2786-6025-2024-10(38)-39-49.