Geheugenprofiling

Geheugenprofiling is een techniek om het geheugenverbruik van een programma te meten, te analyseren en te optimaliseren. Het doel is geheugenlekken op te sporen, onnodige toewijzingen en piekgebruik te identificeren zodat prestaties, stabiliteit en schaalbaarheid verbeteren.

Profiling omvat verschillende aspecten, waaronder heapprofiling (toewijzingen en vrijgaven van objecten), geheugenlekdetectie en geheugenfragmentatie. Bij programmeertalen met garbage collection kan men ook het gedrag van de garbage collector bestuderen, zoals frequentie, pauzes en vrijgekomen ruimte. Profiling kan plaatsvinden tijdens uitvoering (sampling) met beperkte overhead of via instrumentation voor gedetailleerde, per-alloc gegevens.

Techniques en tools: er bestaan verschillende benaderingen en gereedschappen. Heapprofilers registreren geheugentoewijzingen en leeftijden, terwijl andere profilers ook pointers en referenties volgen. Voor C/C++ zijn Valgrind Massif en Massif-Visualizer gangbare opties; voor Java VisualVM, JProfiler of YourKit; voor Python tracemalloc en memory_profiler; voor .NET dotMemory of ANTS Memory Profiler. Veel tools bieden zowel live monitoring als analyse van geheugen dumps. Google’s pprof kan ook geheugenprofielen genereren.

Werkstappen: bepaal doelstellingen en een baseline, voer profiling uit onder representatieve workloads, analyseer resultaten (hotspots, lange objectlevensduur, veel kleine toewijzingen), identificeer leaks of inefficiënte patronen en voer refactorings uit. Houd rekening met omgevingsfactoren zoals compileropties, runtimeversie en garbage collectorgedrag. Interpretatie van profiledata vereist taal- en platformkennis; profiling is meestal een hulpmiddel, geen definitieve conclusie. Zie ook: geheugenbeheer, garbage collection, heap profiling.