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   2 .. _intro:
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   4 Introducción
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   7 La recolección de basura es una técnica que data de fines de los años '50,
   8 cuando `John McCarthy`_, creador de Lisp_, agregó a dicho lenguaje la
   9 capacidad de administrar la memoria automáticamente (utilizando conteo de
  10 referencias), entre muchos otros conceptos revolucionarios para la época que
  11 recién fueron explotados masivamente en lenguajes dinámicos más modernos como
  12 Perl_, Python_, Ruby_, etc. A partir de este momento, muchos lenguajes tomaron
  13 esta característica y hubo una gran cantidad de investigación al respecto,
  14 tomando particular importancia.
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  16 Nuevos algoritmos fueron desarrollados para atacar distintos problemas
  17 particulares y para mejorar el rendimiento, que ha sido una inquietud
  18 incesante en la investigación de recolectores de basura. Sin embargo el
  19 lenguaje más masivo que ha adoptado un recolector de basura (al menos en el
  20 ámbito empresarial) fue Java_, con el cual la investigación sobre recolección
  21 de basura tomó un impulso extra. Probablemente el mayor desarrollo
  22 e investigación en cuanto a recolección de basura se siga dando para Java_,
  23 acotando tal vez un poco el alcance de estos avances dado que ese lenguaje
  24 tiene características muy particulares (*tipado* estático, corre sobre una
  25 máquina virtual muy rica en cuanto a información de tipos, etc.) no
  26 disponibles en otros lenguajes. Sin embargo los lenguajes funcionales y/o con
  27 *tipado* dinámico siguieron teniendo un nivel de investigación y desarrollo
  28 importante, dado que fueron concebidos en su mayoría con la recolección de
  29 basura como parte del diseño.
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  31 Probablemente los lenguajes en los cuales es más difícil aplicar los avances
  32 que se desprendieron de Java_ o de las otras categorías de lenguajes con más
  33 avances en recolección de basura sean los de más bajo nivel, como C y C++, en
  34 los cuales se da lo inverso en cuanto a disponibilidad de información en
  35 tiempo de ejecución, sumado a la permisividad de estos lenguajes para realizar
  36 manipulación de memoria directamente y trabajar a muy bajo nivel. De la mano
  37 de estos lenguajes apareció otra veta de investigación en lo que se denominó
  38 recolectores de basura *conservativos*.
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  40 Una categoría de lenguaje que ha quedado prácticamente vacante es un término
  41 intermedio entre los lenguajes de muy alto nivel (como Java_, Python_,
  42 Haskell_, etc.) y los de muy bajo nivel (como C y C++). El lenguaje de
  43 programación D_ está en esta categoría y, a pesar de haber sido diseñado con
  44 soporte de recolección de basura, al ser un lenguaje relativamente nuevo, ha
  45 tenido muy poco desarrollo en ese área. El lenguaje tiene todas las
  46 limitaciones de lenguajes de bajo nivel como C y C++, pero esas limitaciones
  47 suelen estar más aisladas, y provee un poco más de información que puede ser
  48 aprovechada por un recolector de la que suelen proveer los demás lenguajes de
  49 estas características. Esto presenta una oportunidad única en cuanto
  50 a investigación y desarrollo de recolectores que se ajusten a estas
  51 características.
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  55 Objetivo
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  58 El objetivos de esta tesis es mejorar el recolector de basura de el lenguaje
  59 D_, investigando el estado del arte en recolección de basura y haciendo un
  60 análisis de viabilidad de los algoritmos principales para optar por el que
  61 mejor se ajuste a D_. Una vez hecho esto se propone implementar una solución
  62 y verificar los resultados mediante pruebas experimentales.
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  64 Un aspecto importante del análisis y la solución propuesta por este trabajo es
  65 participar de la comunidad del lenguaje para poder desarrollar una mejora que
  66 sea aceptada y utilizada por dicha comunidad. Por lo tanto el algoritmo
  67 o mejora que "mejor se ajuste a D_" estará supeditado en gran parte a los
  68 requerimientos más urgentes de sus usuarios.
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  72 Alcance
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  75 El alcance de este trabajo se limita a los siguientes puntos:
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  77 * Explorar los problemas del recolector de basura actual.
  78 * Evaluar cuáles de estos problemas son de mayor importancia para la
  79   comunidad de usuarios de D_.
  80 * Analizar la viabilidad de algoritmos y optimizaciones para solucionar
  81   o minimizar el o los problemas de mayor importancia.
  82 * Implementar una solución o mejora en base al análisis elaborado.
  83 * Comparar mediante la utilización de un banco de pruebas (*benchmark*) la
  84   implementación con la actual y posiblemente con otras implementaciones
  85   relevantes a fin de cuantificarla.
  86 * Proveer todos los elementos necesarios para que la solución pueda ser
  87   adoptada por el lenguaje.
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  90 Limitaciones
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  93 Dado que el lenguaje de programación D_ puede ser enlazado con código objeto
  94 C, y por lo tanto interactuar directamente con éste, podrán haber limitaciones
  95 en el recolector resultante con respecto a esto. En este trabajo se busca
  96 lograr un recolector que sea eficiente para casos en donde el código que
  97 interactúa con C esté bien aislado, por lo que estas porciones de código
  98 pueden quedar por fuera del recolector de basura o necesitar un manejo
  99 especial.
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 102 Organización
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 105 Este trabajo se encuentra dividido en 6 capítulos que se describen
 106 a continuación:
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 108 1. :ref:`intro`: breve descripción del problema a tratar, presentando
 109    los objetivos y alcances del trabajo.
 110 2. :ref:`d_lang`: presenta las características principales del lenguaje,
 111    destacando aquellas de mayor relevancia para este trabajo.
 112 3. :ref:`gc`: presenta los algoritmos básicos de recolección de basura
 113    y describe el estado del arte.
 114 4. :ref:`dgc`: explica los problemas particulares que presenta el
 115    lenguaje para la recolección de basura, describe el diseño
 116    e implementación del recolector actual, presenta sus principales
 117    deficiencias y analiza la viabilidad de diferentes soluciones.
 118 5. :ref:`solucion`: propone una solución a los problemas principales
 119    encontrados y define un banco de pruebas para analizar los resultados de
 120    las modificaciones hechas.
 121 6. :ref:`conclusion`: describe las conclusiones alcanzadas en base a los
 122    resultados del trabajo, analizando puntos pendientes, mostrando trabajos
 123    relacionados y proponiendo trabajos futuros.
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 125
 126 .. include:: links.rst
 127
 128 .. vim: set ts=3 sts=3 sw=3 et tw=78 spelllang=es :