領域ベースのメモリ管理

1988年、研究者たちは領域推論という概念を導入することで、安全なメモリ割り当てのために領域を利用する方法の研究を開始しました。領域推論とは、コンパイル時にコンパイラが領域の作成と解放、および個々の静的割り当て式を特定の領域に割り当てる処理を挿入するものです。コンパイラは、ダングリングポインタやメモリリークが発生しないように、この処理を実行できます。

RuggieriとMurtaghによる初期の研究^{[ 5 ]}では、各関数の開始時に領域が作成され、終了時に解放されます。次に、データフロー解析を使用して各静的割り当て式の寿命を決定し、その寿命全体を含む最も若い領域に割り当てます。

1994年、この研究はTofteとTalpinによる画期的な研究で一般化され、型推論と多相領域型および領域計算の理論的概念に基づく異なるアルゴリズムを使用して、関数型プログラミング言語であるStandard MLで型多相性と高階関数をサポートするようになりました。^{[ 6 ] [ 7 ]}彼らの研究では、領域を含むラムダ計算の拡張が導入され、2つの構成要素が追加されました。

${\displaystyle e_{1}}$で${\displaystyle \rho }$式の結果を計算する${\displaystyle e_{1}}$そしてそれを領域に保存する${\displaystyle \rho }$;

letregion${\displaystyle \rho }$で${\displaystyle e_{2}}$end: 領域を作成し、それをバインドします${\displaystyle \rho }$; 評価する${\displaystyle e_{2}}$;その後、その領域を解放します。

この構文構造により、領域は入れ子になっているため、$\displaystyle r_2$作成後$\displaystyle r_1}}$また、解放される必要もあります$\displaystyle r_1}}$結果として領域のスタックができます。さらに、領域は作成された関数内で解放する必要があります。これらの制約は Aiken らによって緩和されました^{[ 8 ]}

この拡張ラムダ計算は、Standard ML プログラムをマシン コードにコンパイルするための、証明可能なメモリ安全中間表現として機能することを意図していましたが、大規模プログラムで良好な結果を生み出す翻訳器を構築するには、再帰呼び出し、末尾呼び出し、単一の値のみを含む領域の削除など、新しい分析で解決する必要のある多くの実際的な制限に直面しました。この作業は 1995 年に完了し^{[ 9 ]}、ガベージ コレクションの代わりに領域割り当てに基づく ML のバージョンである ML Kit に統合されました。これにより、中規模のテスト プログラムで 2 つの直接比較が可能になり、プログラムの「領域フレンドリー」さに応じて、結果が大きく異なりました (「10 倍速いものから 4 倍遅いものまで」)。ただし、コンパイル時間は数分程度でした。^{[ 10 ]} ML Kit は最終的に、モジュールの個別コンパイルのスキームと、領域推論とトレース ガベージ コレクションを組み合わせたハイブリッド テクニックという 2 つの追加により、大規模アプリケーションに拡張されました。^{[ 11 ] [ 12 ]}

ML Kitの開発後、領域は他の言語環境にも一般化され始めた。

• C言語のさまざまな拡張機能：
  • 安全な C 方言であるCyclone は、他の多くの機能に加えて明示的な領域のサポートを追加し、既存の C アプリケーションをそれらを使用するように移行した場合の影響を評価します。^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}
  • C の拡張である RC ^{[ 16 ]}が実装され、明示的に管理された領域を使用するだけでなく、領域に対する参照カウントを使用して、領域が時期尚早に解放されないようにすることでメモリの安全性を保証します。^{[ 17 ] [ 18 ]}領域は、領域内部の参照が変更されてもカウントを更新する必要がないため、参照カウントのオーバーヘッドを削減します。 RC には、参照カウントの更新の一部を排除できる、領域用の明示的な静的型システムが含まれています。^{[ 19 ]}
  • C言語のControl-Cと呼ばれる制限は、プログラムが使用できる領域（一度に1つの領域のみ）を制限し、メモリの安全性を静的に保証する設計の一部となっている。^{[ 20 ]}
• リージョンはJavaのサブセットで実装され、^{[ 21 ]}リアルタイム Javaのメモリ管理の重要なコンポーネントとなり、所有権タイプと組み合わせてオブジェクトのカプセル化を実証し、リージョンの解放に関するランタイム チェックを排除します。^{[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]}最近では、コンパイル時の静的解析、ランタイムのリージョン割り当てポリシー、およびプログラマのヒントを組み合わせた、組み込みリアルタイム Java アプリケーションでリージョンを推論するための半自動システムが提案されました。^{[ 25 ] [ 26 ]}リージョンは、増分ガベージ コレクションの複雑さを伴わずに、静的に予測可能な時間オーバーヘッドを持つため、リアルタイム コンピューティングに適しています。
• これらは、TofteとTalpinの領域推論モデルを拡張してバックトラッキングとカットをサポートすることにより、論理プログラミング言語Prolog ^{[ 27 ] [ 28 ]}とMercury ^{[ 29 ] [ 30 ]}に実装されました。
• 並列プログラミング言語ParaSailでは、領域ベースのストレージ管理が使用されています。ParaSail には明示的なポインタがないため、^{[ 31 ]}参照カウントは不要です。

• std::pmr::monotonic_buffer_resourceライブラリ内のC++ 機能std::pmr(ヘッダーで定義<memory_resource>)。^{[ 32 ]}
• Java 21 では、Arena を割り当てて解放するための Java API が追加されました。^{[ 33 ]}これらの目的は、ネイティブ ライブラリとの安全な統合を改善して JVM メモリ リークを防ぎ、ネイティブ コードによる JVM メモリ破損のリスクを軽減することです。^{[ 34 ]} Arena は、 Java Native Interface (JNI ) の後継である Java Foreign Function and Memory Interface (Java 22 で導入され、Java 25 で安定) の一部でありjava.lang.foreign.Arena、、などのクラスが含まれていますjava.lang.foreign.MemorySegment。^{[ 35 ]}
• Goarenaにはライブラリがあり、 arena.Arena. ^{[ 36 ]}
• ジグには構造体がありますstd.heap.ArenaAllocator。^{[ 37 ]}