Yazılım geliştirme dünyasında, bellek yönetimi bir evin temeline benzer; istikrarı doğrudan uygulamaların performansını ve güvenilirliğini etkiler. .NET geliştiricileri için Çöp Toplayıcı (GC), bellek tahsisi ve serbest bırakılmasını sessizce denetleyen otomatik bir bellek yöneticisi olarak hizmet eder. Bu, geliştiricilerin manuel bellek yönetimi yerine iş mantığına odaklanmasını sağlar. Ancak, yalnızca GC'nin otomatik çalışmasına güvenmek yeterli değildir. Optimizasyon ve gerektiğinde müdahale için çalışmalarını ve mekanizmalarını derinlemesine anlamak esastır.

.NET Çöp Toplayıcı, basit bir bellek temizleme aracından daha fazlasıdır; geliştirme verimliliğini ve uygulama güvenilirliğini artıran önemli faydalar sunar:

• Geliştirici Özgürlüğü: GC, bellek yönetimini otomatikleştirir, manuel serbest bırakma ihtiyacını ortadan kaldırır ve karmaşıklığı azaltır.
• Verimli Tahsis: Nesneler, yönetilen yığında hızla tahsis edilir, ek yük en aza indirilir.
• Otomatik Temizleme: Kullanılmayan nesneler geri kazanılır, bellek sızıntıları önlenir ve bellek gelecekteki tahsisler için geri dönüştürülür.
• Başlatma Basitleştirildi: Yönetilen nesneler otomatik olarak başlatılır, geliştirme kolaylaştırılır.
• Bellek Güvenliği: GC, nesnelerin yalnızca tahsis edilmiş belleklerine erişmesini sağlar, çakışmaları önler ve güvenliği artırır.

Çöp toplama işlemini kavramak için, bu temel CLR kavramlarını anlamak çok önemlidir:

• Sanal Adres Alanı: Her işlem, kendi yalıtılmış sanal adres alanında çalışır ve işlemler arası bellek erişimini engeller.
• Bellek Durumları: Sanal bellek serbest , ayrılmış veya taahhüt edilmiş olabilir; her biri tahsiste farklı amaçlara hizmet eder.
• Parçalanma: Sürekli olmayan boş bellek blokları, toplam boş alan yeterli olsa bile büyük tahsisleri engelleyebilir.
• Sayfa Dosyaları: Bunlar, yüksek bellek baskısı sırasında etkinleştirilen fiziksel bellek için yedek görevi görür.

Bir işlem başlatıldığında, CLR, nesne tahsisi için bitişik bir adres alanı (yönetilen yığın) ayırır. Yığın, bir sonraki kullanılabilir bellek konumuna bir işaretçi tutar ve hızlı nesne yerleşimi sağlar. Yönetilmeyen yığınların aksine, bu yaklaşım, yığına yakın hızda tahsisler ve nesne bitişikliğinden dolayı optimize edilmiş erişim desenleri sunar.

GC motoru, bellek baskısına göre toplama zamanlamasını akıllıca belirler. Toplamalar şu durumlarda gerçekleşir:

• Sistem belleği azalır
• Yönetilen yığın tahsisleri dinamik eşikleri aşar
• GC.Collect() açıkça çağrılır (nadiren önerilir)

GC, kullanılmayan nesneleri "kökler" aracılığıyla tanımlar; statik alanlardan, iş parçacığı yığınlarından, CPU kayıtlarından ve diğer çalışma zamanı yapılarından referanslar. Herhangi bir kökten ulaşılamayan nesneler çöp olarak kabul edilir ve geri kazanılır. Sıkıştırma sırasında, hayatta kalan nesneler alanı birleştirmek için taşınır ve işaretçiler buna göre güncellenir.

Yığın, toplama işlemini optimize etmek için nesillere ayrılmıştır:

• Nesil 0: Kısa ömürlü nesneleri (örneğin, geçiciler) barındırır. Buradaki toplamalar sık ve hızlıdır.
• Nesil 1: Kısa ömürlü ve uzun ömürlü nesneler arasında bir tampon görevi görür.
• Nesil 2: Uzun ömürlü nesneleri (örneğin, statik veriler) içerir. Toplamalar kapsamlıdır ancak nadirdir.
• LOH (Büyük Nesne Yığını): ≥85KB boyutundaki nesneler için, Gen2 ile toplanır ancak performans maliyetleri nedeniyle nadiren sıkıştırılır.

Toplamalardan sağ kurtulan nesneler daha yüksek nesillere terfi eder. GC, bellek kullanımını ve toplama sıklığını dengelemek için hayatta kalma oranlarına göre eşikleri dinamik olarak ayarlar.

GC çoğu belleği yönetirken, yönetilmeyen kaynaklar (dosya tutamaçları, ağ bağlantıları) aracılığıyla açık temizleme gerektirir:

• Dispose() belirleyici serbest bırakma için desen
• Unutulmuş temizleme için güvenlik ağları olarak Finalizer'lar
• Sağlam kaynak yönetimi için SafeHandle sarmalayıcıları

Uygun kaynak imhası, sızıntıları önler ve özellikle kıt işletim sistemi kaynakları için sistem kararlılığını sağlar.

GC yükünü en aza indirmek için:

• Aşırı boyutlu tahsislerden kaçının (örneğin, 15 bayt yeterliyken 32 baytlık diziler kullanmak)
• Pratik olduğunda nesneleri yeniden kullanın
• Değer türlerinin kutulanmasını sınırlayın
• Küçük, kısa ömürlü veriler için yapıları düşünün

Nesilsel davranışı anlamak, hedeflenen optimizasyonlara olanak tanır; Gen0 tahsislerini azaltmak toplama sıklığını azaltırken, büyük nesneleri yönetmek LOH baskısını hafifletir.