2 .. Introducción al trabajo, objetivos, alcance, limitaciones y organización
4 ESTADO: TERMINADO, CORREGIDO, REVISADO
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12 La recolección de basura es una técnica que data de fines de los años '50,
13 cuando `John McCarthy`_, creador de Lisp_, agregó a dicho lenguaje la
14 capacidad de administrar la memoria automáticamente (utilizando conteo de
15 referencias), entre muchos otros conceptos revolucionarios para la época que
16 recién fueron explotados masivamente en lenguajes dinámicos más modernos como
17 Perl_, Python_, Ruby_, etc. A partir de este momento, muchos lenguajes tomaron
18 esta característica y hubo una gran cantidad de investigación al respecto,
19 tomando particular importancia.
21 Nuevos algoritmos fueron desarrollados para atacar distintos problemas
22 particulares y para mejorar el rendimiento, que ha sido una inquietud
23 incesante en la investigación de recolectores de basura. Sin embargo el
24 lenguaje más masivo que ha adoptado un recolector de basura (al menos en el
25 ámbito empresarial) fue Java_, con el cual la investigación sobre recolección
26 de basura tomó un impulso extra. Probablemente el mayor desarrollo
27 e investigación en cuanto a recolección de basura se siga dando para Java_,
28 acotando tal vez un poco el alcance de estos avances dado que ese lenguaje
29 tiene características muy particulares (*tipado* estático, corre sobre una
30 máquina virtual muy rica en cuanto a información de tipos, etc.) no
31 disponibles en otros lenguajes. Sin embargo los lenguajes funcionales y/o con
32 *tipado* dinámico siguieron teniendo un nivel de investigación y desarrollo
33 importante, dado que fueron concebidos en su mayoría con la recolección de
34 basura como parte del diseño.
36 Probablemente los lenguajes en los cuales es más difícil aplicar los avances
37 que se desprendieron de Java_ o de las otras categorías de lenguajes con más
38 avances en recolección de basura sean los de más bajo nivel, como C y C++, en
39 los cuales se da lo inverso en cuanto a disponibilidad de información en
40 tiempo de ejecución, sumado a la permisividad de estos lenguajes para realizar
41 manipulación de memoria directamente y trabajar a muy bajo nivel. De la mano
42 de estos lenguajes apareció otra veta de investigación en lo que se denominó
43 recolectores de basura *conservativos*.
45 Una categoría de lenguaje que ha quedado prácticamente vacante es un término
46 intermedio entre los lenguajes de muy alto nivel (como Java_, Python_,
47 Haskell_, etc.) y los de muy bajo nivel (como C y C++). El lenguaje de
48 programación D_ está en esta categoría y, a pesar de haber sido diseñado con
49 soporte de recolección de basura, al ser un lenguaje relativamente nuevo, ha
50 tenido muy poco desarrollo en ese área. El lenguaje tiene todas las
51 limitaciones de lenguajes de bajo nivel como C y C++, pero esas limitaciones
52 suelen estar más aisladas, y provee un poco más de información que puede ser
53 aprovechada por un recolector de la que suelen proveer los demás lenguajes de
54 estas características. Esto presenta una oportunidad única en cuanto
55 a investigación y desarrollo de recolectores que se ajusten a estas
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63 El objetivos de esta tesis es mejorar el recolector de basura de el lenguaje
64 D_, investigando el estado del arte en recolección de basura y haciendo un
65 análisis de viabilidad de los algoritmos principales para optar por el que
66 mejor se ajuste a D_. Una parte muy importante de este análisis es participar
67 de la comunidad del lenguaje para poder desarrollar una mejora que sea
68 aceptada y utilizada por dicha comunidad. Por lo tanto el algoritmo o mejora
69 que "mejor se ajuste a D_" estará supeditado en gran parte a los
70 requerimientos más urgentes de los usuarios de D_.
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77 El alcance de este trabajo se limita a los siguientes puntos:
79 * Explorar los problemas del recolector de basura actual.
80 * Evaluar cuales de estos problemas son de mayor importancia para la
81 comunidad de usuarios de D_.
82 * Analizar la viabilidad de algoritmos y optimizaciones para solucionar
83 o minimizar el o los problemas de mayor importancia.
84 * Implementar una solución o mejora en base al análisis elaborado.
85 * Comparar mediante la utilización de un banco de pruebas (*benchmark*) la
86 implementación con la actual y posiblemente con otras implementaciones
87 relevantes a fin de cuantificarla.
88 * Proveer todos los elementos necesarios para que la solución pueda ser
89 adoptada por el lenguaje.
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95 Dado que el lenguaje de programación D_ puede ser enlazado con código objeto
96 C, y por lo tanto interactuar directamente con éste, podrán haber limitaciones
97 en el recolector resultante con respecto a esto. En este trabajo se busca
98 lograr un recolector que sea eficiente para casos en donde el código que
99 interactúa con C esté bien aislado, por lo que estas porciones de código
100 pueden quedar por fuera del recolector de basura o necesitar un manejo
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107 Este trabajo se encuentra dividido en 7 capítulos que se describen
110 1. :ref:`intro`: breve descripción del problema a tratar, presentando
111 los objetivos y alcances del trabajo.
112 2. :ref:`d_lang`: presenta las características principales del lenguaje,
113 destacando aquellas de mayor relevancia para este trabajo.
114 3. :ref:`gc`: presenta los algoritmos básicos de recolección de basura
115 y describe el estado del arte.
116 4. :ref:`dgc`: explica los problemas particulares que presenta el
117 lenguaje para la recolección de basura, describe el diseño
118 e implementación del recolector actual y presenta sus principales
120 5. :ref:`analisis`: realiza un recorrido por los algoritmos presentados
121 en :ref:`gc` analizando su viabilidad para aplicarse en D_.
122 6. :ref:`solucion`: propone una solución a los problemas encontrados en
123 :ref:`dgc` en base al análisis hecho en :ref:`analisis`.
124 7. :ref:`conclusion`: describe los resultados del trabajo, proponiendo
125 trabajos futuros y relacionados.
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