[发明专利]基于垃圾回收的内存分析优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于垃圾回收的内存分析优化方法，其特征在于，包括：

步骤102：将当前托管内存的垃圾回收附加到目标进程；

步骤104：基于步骤102附加到目标程序的当前托管内存的垃圾回收，为该垃圾回收的开始和该垃圾回收的结束设置断点；

步骤108：在步骤104设置的断点触发时，分析并输出当前托管内存信息。

2.根据权利要求1所述的基于垃圾回收的内存分析优化方法，其特征在于，在所述步骤104和步骤108之间，还包括：

步骤106：在步骤104设置的断点触发时，记录当前托管内存信息；以及，

所述步骤108具体包括：

在步骤104设置的断点触发时，基于步骤106记录的当前托管内存信息，分析并输出当前托管内存信息。

3.根据权利要求1或2所述的基于垃圾回收的内存分析优化方法，其特征在于，所述步骤102将当前托管内存的垃圾回收附加到目标进程的操作，具体包括：

步骤202：设置基于当前托管内存的垃圾回收的调试器和性能计数器；

步骤204：将步骤202设置的调试器附加到目标进程，准备开始调试，打开步骤202设置的性能计数器，收集%Time In GC。

4.根据权利要求1或2所述的基于垃圾回收的内存分析优化方法，其特征在于，所述步骤104为该垃圾回收的开始和该垃圾回收的结束设置断点的操作，具体包括：

在GCHeap的SuspendEE和RestartEE方法上设置断点，这两个方法对应垃圾回收的开始和结束。

5.根据权利要求1或2所述的基于垃圾回收的内存分析优化方法，其特征在于，所述步骤108分析并输出当前托管内存信息的操作，具体包括：

步骤302：对比GC开始前和结束后的托管内存对象，分析哪些对象被频繁的回收和创建；

步骤304：与步骤302同时进行，对比垃圾回收期间性能计数器中的%Time In GC情况，即可知道哪些对象被频繁的回收和创建、对内存的影响、以及由此产生的CPU影响。

6.一种基于垃圾回收的内存分析优化系统，其特征在于，包括：

目标进程附加模块，用于将当前托管内存的垃圾回收附加到目标进程；

断点设置模块，用于基于所述目标进程附加模块附加到目标程序的当前托管内存的垃圾回收，为该垃圾回收的开始和该垃圾回收的结束设置断点；

当前托管内存信息输出模块，用于在所述断点设置模块设置的断点触发时，分析并输出当前托管内存信息。

7.根据权利要求6所述的基于垃圾回收的内存分析优化系统，其特征在于，还包括：

当前托管内存信息记录模块，用于在所述断点设置模块设置的断点触发时，记录当前托管内存信息；以及，

所述当前托管内存信息输出模块，用于在所述断点设置模块设置的断点触发时，基于所述当前托管内存信息记录模块记录的当前托管内存信息，分析并输出当前托管内存信息。

8.根据权利要求6或7所述的基于垃圾回收的内存分析优化系统，其特征在于，所述目标进程附加模块将当前托管内存的垃圾回收附加到目标进程的操作，具体包括：

设置基于当前托管内存的垃圾回收的调试器和性能计数器；

将设置的调试器附加到目标进程，准备开始调试，打开设置的性能计数器，收集%Time In GC。

9.根据权利要求6或7所述的基于垃圾回收的内存分析优化系统，其特征在于，所述断点设置模块为该垃圾回收的开始和该垃圾回收的结束设置断点的操作，具体包括：

在GCHeap的SuspendEE和RestartEE方法上设置断点，这两个方法对应垃圾回收的开始和结束。

10.根据权利要求6或7所述的基于垃圾回收的内存分析优化系统，其特征在于，所述当前托管内存信息输出模块分析并输出当前托管内存信息的操作，具体包括：

对比GC开始前和结束后的托管内存对象，分析哪些对象被频繁的回收和创建；

同时，对比垃圾回收期间性能计数器中的%Time In GC情况，即可知道哪些对象被频繁的回收和创建、对内存的影响、以及由此产生的CPU影响。