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Michael Starzinger Exact Garbage Collection for the Cacao Virtual Machine Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing Betreuer: Ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Krall Every virtual machine capable of executing Java byte-code needs to perform some sort of automatic memory management, commonly referred to as garbage collection. However, it is not specified how this garbage collection process actually has to be performed. So far the Cacao Virtual Machine (CacaoVM) used a conservative garbage collector that was designed for uncooperative environments, thus it has been unable to take full advantage of the information already present in the runtime infrastructure. This conservative garbage collector was replaced by an exact one, which has been tailored to the specific needs of a Java Runtime Environment. In the context of Java several different components of the virtual machine need to be orchestrated for exact garbage collection to work. The application threads act as mutators on the heap and need to be prevented from interfering with the collector. Another central aspect is identifying the actual references which point into the heap and prevent objects from being collected. These references are referred to as the root-set and keep objects alive. The actual collection algorithms are in charge of cleaning up dead objects and reorganizing the heap, so that free memory is made available again. Those algorithms have already been researched in depth over the past decades, exhibiting vastly different characteristics. All of the above aspects need to be considered from the perspective of a pure Just-In-Time compilation approach as taken by CacaoVM. Some crucial simplifications, which rely on fallbacks into an unoptimized interpreter mode, cannot be applied and need to be revisited in this setting. Special care was taken to allow future development towards a generational garbage collection approach by providing the necessary infrastructure. Michael Vögler SILCA - Self-Initiative Load Clustering Agents Studium: Masterstudium Software Engineering & Internet Computing Betreuerin: Ao.Univ.Prof. Dr. Eva Kühn 58 To handle the load of a service more efficiently load clustering can be used to cluster a set of loads into smaller subsets, where each of this so called clusters captures a specific aspect of the load. There exist many clustering algorithms reaching from unintelligent to intelligent ones. However most approaches are very problem oriented and therefore hard to compare. In this thesis we propose a generic architectural pattern for a load clustering framework that allows the plugging of different clustering and classification algorithms. Furthermore this pattern should ease the selection of the best algorithm for a certain problem scenario. The presented pattern assumes autonomous
agents and a blackboard based communication mechanism to achieve a high software architecture agility. The pattern can be composed towards more complex network topologies which supports the combination of different algorithms. To prove the concept, the pattern and several clustering algorithms have been implemented and benchmarked, as part of this thesis. 59
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