The paper is devoted to the problem of detecting increased memory usage by software applications. The modern software
development cycle is focused on functionality and often overlooks aspects of optimal resource utilization. Limited physical
scalability sets an upper limit on the system's capacity to handle requests. The presence of immutable objects with identical
information indicates increased memory consumption. Avoiding duplicates of objects in memory allows for more rational use of
existing resources and increases the volumes of processed information. Existing scientific publications focus on investigating
memory leaks, limiting attention to excessive memory use due to the lack of a unified model for finding excessive memory use. It
should be noted that existing programming patterns include the “object pool” pattern, but leave the decision on its implementation to
engineers without providing mathematical grounding. This paper presents the development of a mathematical model for the process
of detecting duplicates of immutable String type objects in a memory snapshot. Industrial systems that require hundreds of gigabytes
of random-access memory to operate and contain millions of objects in memory have been analyzed. At such data scales, there is a
need to optimize specifically the process of finding duplicates. The research method is the analysis of memory snapshots of high-load
systems using software code developed on.NET technology and the ClrMD library. A memory snapshot reflects the state of the
process under investigation at a particular moment in time, containing all objects, threads, and operations being performed. The
ClrMD library allows programmatic exploration of objects, their types, obtaining field values, and constructing graphs of
relationships between objects. The series of experiments was conducted on Windows-backed machines, although similar results can
be obtained on Linux thanks to cross-platform object memory layout pattern. The results of the study proposed an optimization that
allows speeding up the process of finding duplicates several times. The scientific contribution of the research lies in the creation of a
mathematically substantiated approach that significantly reduces memory resource use and optimizes computational processes. The
practical utility of the model is confirmed by the optimization results achieved thanks to the obtained recommendations, reducing
hosting costs (which provides greater economic efficiency in the deployment and use of software systems in industrial conditions),
and increasing the volumes of processed data.
Мета цієї роботи полягає у виявленні збільшеного використання пам'яті програмними застосунками. Сучасний цикл
розробки програмного забезпечення зосереджений на функціональності і часто ігнорує аспекти оптимального використання
ресурсів. Обмежене фізичне масштабування задає верхній ліміт на пропускну здатність системи оброблювати запити.
Наявність незмінних об’єктів з однаковою інформацію є ознакою збільшеної витрати пам’яті. Уникнення дублікатів
об’єктів в пам’яті дозволяє більш раціонально використовувати існуючий ресурс і збільшити обсяги оброблюваної
інформації. Існуючі наукові публікації фокусуються на дослідженні проблем витоків пам’яті, та обмежують увагою саме
надмірне використання пам’яті через відсутність уніфікованої моделі пошуку надмірного використання пам’яті. Варто
зазначити, що існуючі шаблони програмування містять шаблон «пул об’єктів», але залишають висновок про доцільність
його впровадження інженерам, не надаючи математичного підґрунтя. Представлено розробку математичної моделі для
процесу виявлення дублікатів об'єктів з властивістю незмінності типу String в знімку пам’яті. Проаналізовано промислові
системи, які вимагають сотні гігабайт оперативної пам’яті для роботи та містять мільйони об’єктів в оперативній пам’яті. За
таких масштабів даних, існує необхідність оптимізувати саме процес пошуку дублікатів. Методом дослідження є аналіз
знімків пам’яті високонавантажених систем за допомогою програмного коду, розробленого на технології .NET та бібліотеці
ClrMD. Знімок пам’яті відображає стан досліджуваного процесу у момент часу, містить усі об’єкти, потоки та виконувані
операції. Бібліотека ClrMD дозволяє програмно досліджувати об’єкти, їх типи, отримувати значення полів, будувати графи
зв’язків між об’єктами. Серію експериментів було проведено на віртуальних машинах під керуванням операційної системи
Windows, але схожі результати можуть бути отримані для операційної системи Linux через крос-платформений стандарт
позиціювання даних в пам’яті. За результатами дослідження було запропоновано оптимізацію яка дозволяє пришвидшити
процес пошуку дублікатів у декілька разів. Науковий внесок дослідження полягає в створенні математично обґрунтованого
підходу, який сприяє значному зменшенню використання ресурсів пам'яті та оптимізації обчислювальних процесів.
Практична користь моделі підтверджується результатами оптимізації досягнутих завдяки отриманим рекомендаціям,
зниженням витрат на хостинг (що забезпечує більшу економічну ефективність у розгортанні та використанні програмних
систем у промислових умовах), а також збільшення обсягів оброблених даних.
