Manual vs. Automatic Memory Management : A Comparative Study of Java, C++, and Other Languages
Nippula, Stephan (2025-05-27)
Manual vs. Automatic Memory Management : A Comparative Study of Java, C++, and Other Languages
(27.05.2025)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
suljettu
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025060460623
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025060460623
Tiivistelmä
This study examines the essential role of memory management in modern software development, focusing on its influence on system performance, reliability, and security. It reviews the historical progression of memory management techniques, from manual methods in early programming to the automated systems in today's high-level languages. The research contrasts different memory management strategies across languages like C++, Java, Swift, and Rust, evaluating performance, safety, and developer experience.
The study also explores emerging trends like memory management in varied computing environments and persistent memory technologies. Primarily using a literature review method, it draws from descriptions of programming languages, system architectures, and industry case studies. Key findings reveal the trade-offs between manual and automatic memory management in terms of efficiency, usability, and error potential. The study concludes that advancements such as Rust’s ownership model and modern garbage collection enhance safety while nearing the performance of manual methods. For future development, it recommends focusing on adaptive memory management strategies and integrating strong profiling and detection tools to address the demands of complex software systems and new memory technologies. Tämä tutkimus selvittää, kuinka tärkeä muistin hallinta on nykyaikaisessa ohjelmistokehityksessä ja miten se vaikuttaa järjestelmien nopeuteen, luotettavuuteen ja turvallisuuteen. Se käy läpi, miten muistin hallinnan menetelmät ovat muuttuneet manuaalisista ratkaisuista varhaisessa ohjelmoinnissa automaattisiksi järjestelmiksi nykypäivän ohjelmointikielissä. Samalla tutkitaan esimerkiksi C++, Java, Swift ja Rust -kielten tapoja hallita muistia, huomioiden niiden suorituskyvyn, turvallisuuden ja kehittäjäkokemuksen.
Tutkimuksessa tarkastellaan myös uusia kehityssuuntia, kuten muistin hallintaa eri tiedonvälitysympäristöissä ja pysyvän muistin teknologioita. Pääasiallisena menetelmänä on kirjallisuuskatsaus, jossa käytetään esimerkkejä eri ohjelmointikielistä, järjestelmistä ja teollisuuden tapauksista. Tulokset osoittavat, että manuaalisen ja automaattisen muistin hallinnan välillä on valintoja, jotka vaikuttavat tehokkuuteen, helppokäyttöisyyteen ja virheiden määrään. Esimerkiksi Rustin omistajamalli ja nykyaikainen roskankeruu parantavat turvallisuutta samalla, kun ne tuovat suorituskykyä lähemmäs manuaalisten ratkaisujen tasoa.
Tutkimuksessa suositellaan, että kehitetään entistä mukautuvampia muistin hallintamenetelmiä sekä käytetään parempia profilointi- ja virheentunnistustyökaluja, jotta monimutkaisempien ohjelmistojen ja uusien muistitekniikoiden haasteisiin voidaan vastata tehokkaammin.
The study also explores emerging trends like memory management in varied computing environments and persistent memory technologies. Primarily using a literature review method, it draws from descriptions of programming languages, system architectures, and industry case studies. Key findings reveal the trade-offs between manual and automatic memory management in terms of efficiency, usability, and error potential. The study concludes that advancements such as Rust’s ownership model and modern garbage collection enhance safety while nearing the performance of manual methods. For future development, it recommends focusing on adaptive memory management strategies and integrating strong profiling and detection tools to address the demands of complex software systems and new memory technologies.
Tutkimuksessa tarkastellaan myös uusia kehityssuuntia, kuten muistin hallintaa eri tiedonvälitysympäristöissä ja pysyvän muistin teknologioita. Pääasiallisena menetelmänä on kirjallisuuskatsaus, jossa käytetään esimerkkejä eri ohjelmointikielistä, järjestelmistä ja teollisuuden tapauksista. Tulokset osoittavat, että manuaalisen ja automaattisen muistin hallinnan välillä on valintoja, jotka vaikuttavat tehokkuuteen, helppokäyttöisyyteen ja virheiden määrään. Esimerkiksi Rustin omistajamalli ja nykyaikainen roskankeruu parantavat turvallisuutta samalla, kun ne tuovat suorituskykyä lähemmäs manuaalisten ratkaisujen tasoa.
Tutkimuksessa suositellaan, että kehitetään entistä mukautuvampia muistin hallintamenetelmiä sekä käytetään parempia profilointi- ja virheentunnistustyökaluja, jotta monimutkaisempien ohjelmistojen ja uusien muistitekniikoiden haasteisiin voidaan vastata tehokkaammin.