Иво Салмре - Программирование мобильных устройств на платформе .NET Compact Framework

Наконец, подходите ко всему творчески. Напряженная работа и творческий подход позволяют решить практически любую проблему. Если вы приходите к выводу, что дальнейшее повышение производительности связано с фундаментальными ограничениями ваших алгоритмов, то не исключено, что настал момент повторно рассмотреть основные цели приложения и постараться изыскать новые способы их достижения. Великие идеи рождаются в процессе решения проблем, которые сразу кажутся неприступными. Творческое рассмотрение проблем производительности будет для вас не только увлекательным занятием, но и сторицей себя окупит.

Согласно приведенному выше суждению автора рассказов о Шерлоке Холмсе, необходимо различать ресурсы, которые должны быть всегда под рукой, и ресурсы, которые лучше всего переместить в долговременное хранилище. Применительно к мобильным устройствам это означает, что вы должны хорошенько подумать над тем, какую модель памяти следует использовать.

Самое важное, что можно сказать о модели памяти, — это то, что она должна у вас быть. Было бы слишком легкомысленно допустить, чтобы в процессе разработки приложения разрастались сами по себе неконтролируемым образом, а не в соответствии с предварительно составленным планом. В случае приложений для настольных компьютеров это часто приводит к малопонятному коду, который трудно сопровождать и обновлять, и приложениям, которые функционируют не столь надежно и эффективно, как следовало бы. В случае мобильных приложений использование "сырой" модели памяти приводит к приложениям, которые обязательно упираются в "стену производительности", в результате чего они никогда не смогут функционировать так, как надо. В подобных ситуациях обычно трудно устранить проблемы, не прибегая к широкомасштабной переделке проекта. Разработка хорошо продуманной модели памяти позволяет избежать этой трясины и сделать проект более гибким. Целесообразно рассматривать использование памяти приложения на двух различных уровнях:

1. Управление памятью на макроскопическом "уровне приложения ". Этот уровень относится к данным и ресурсам уровня приложения, которые поддерживаются вашим приложением в процессе выполнения. Эти данные обычно существуют в течение длительного времени, и их область видимости не ограничивается пределами отдельных функций. Для создания эффективно функционирующего мобильного приложения очень важно иметь надежную модель, управляющую объемом данных, подлежащих хранению в памяти в каждый момент времени, и удалением из памяти данных и ресурсов, непосредственное использование которых в ближайшее время не ожидается. Чрезмерный объем долгоживущих данных состояния загромождает память, которую можно было бы использовать для кэширования JIT-компилированного кода или как рабочую память для функций, и заставляет многократно и не самым эффективным образом очищать память от "мусора".

2. Распределение памяти на микроскопическом "уровне алгоритма". Временную память для выполнения команд, определяемых вашими алгоритмами, распределяют функции. Эффективность этого процесса зависит от вашей стратегии реализации алгоритмов. Например, при написании кода, который должен выполняться в циклах, необходимо как можно тщательнее продумывать его эффективность в отношении использования ресурсов, чтобы свести к минимуму непроизводительные накладные расходы. Уделяя пристальное внимание эффективности распределения памяти в создаваемых вами алгоритмах, вы сможете значительно повысить общую производительность приложения.

Приложения для настольных компьютеров, хранящие в памяти большие рабочие наборы (рабочий набор, равный всей используемой памяти), обычно выталкивают в дисковый файл подкачки все новые и новые данные. Это позволяет освобождать память от редко используемых данных, что несколько сглаживает отрицательные последствия неэкономного управления памятью на макроскопическом уровне приложения. Результирующее поведение производительности в зависимости от объема используемой памяти в широких пределах носит примерно линейный характер. Кроме того, среды выполнения управляемого кода на настольных компьютерах располагают сложными механизмами очистки памяти от неиспользуемых объектов, что может частично нивелировать недостатки расточительных в отношении использования памяти алгоритмов. Это способствует повышению производительности приложения на микроскопическом уровне. Неэффективное управление памятью имеет отрицательные последствия и в случае приложений, выполняющихся на настольных компьютерах, однако огромная емкость вычислительной среды сглаживает эти эффекты.