面向智能手机的对象感知内存压缩技术

《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》：Object-Aware Memory Compression for Smartphones

内存压缩技术在智能手机中的应用及优化方案，通过对象感知压缩与运行时协同实现无交换内存回收，减少垃圾回收触发时的频繁压缩解压操作，提升系统性能和应用缓存能力。

　　

摘要

内存压缩对于控制智能手机的内存消耗至关重要。不幸的是，像zRAM这样的主流压缩方案在管理语言运行时环境中与垃圾回收（GC）配合使用效果不佳。当垃圾回收被触发时，它会遍历堆中的对象，从而导致频繁的交换操作以及重复的内存压缩和解压缩过程，这会带来显著的性能开销并降低用户体验。为此，我们提出了一种基于对象感知的压缩内存方案，称为oaRAM，该方案允许垃圾回收算法直接解析压缩后的内存数据，从而无需在垃圾回收过程中进行解压缩操作。此外，我们通过进一步弥合操作系统中的内存压缩模块与语言运行时中的垃圾回收器之间的语义差距，实现了无需交换操作的内存回收机制。在操作系统层面，我们提供了一个基于对象感知的内存压缩模块，该模块利用语言运行时中的对象语义来压缩和管理内核中的数据；在语言运行时层面，我们提出了“影子堆”（shadow heap）技术，使得垃圾回收线程能够直接访问内核中的压缩数据。我们已在Android平台上实现了oaRAM，评估结果表明，在内存需求较高的场景下，该方案显著减少了交换操作的次数，从而提升了应用程序的性能、系统的应用缓存能力以及设备的使用寿命。