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ART虚拟机垃圾回收算法的性能分析与优化的任务书
任务书
一、任务背景和目的
随着数字化程度的不断提升，计算机技术在各行各业中的应用越来越广泛。而在计算机技术中，虚拟机就是一个十分重要的概念。虚拟机的出现在很大程度上降低了计算机技术的门槛，使得更多人能够通过虚拟机来进行软件开发和运行。
而ART虚拟机（AndroidRuntime）则是Android系统中的一种虚拟机，也是Android系统中运行Dalvik虚拟机的后继版本。与Dalvik虚拟机相比，ART虚拟机使用基于编译的方式来执行应用程序，这种方式可以提高应用程序的性能，同时也会涉及到垃圾回收算法的问题。
本次任务的目的就是对ART虚拟机中的垃圾回收算法进行性能分析和优化。通过对垃圾回收算法的优化，可以提高ART虚拟机的性能，从而更好地满足用户的需求。
二、任务内容
1.性能分析
对ART虚拟机中的垃圾回收算法进行性能分析，包括算法的执行效率、空间复杂度等方面。根据分析结果，找出算法的瓶颈和存在的问题。
2.优化方案设计
根据性能分析结果，提出相应的优化方案。优化方案应解决算法存在的问题，并在保证算法正确性的前提下，提高垃圾回收算法的效率。
3.优化方案实现和测试
将优化方案实现到ART虚拟机中，并进行测试。测试结果应能证明优化方案的有效性。
4.编写实验报告
完成实验后，撰写实验报告，记录实验过程和实验结果，阐述优化方案的设计、实现和测试过程，分析实验结果并提出自己的思考和建议。
三、技术要求
本次任务需要具备以下技术要求：
1.熟悉虚拟机的基本原理和垃圾回收算法的相关知识。
2.熟悉C++语言及其应用。
3.熟悉Linux系统。
4.掌握测试方法和工具，具有良好的测试能力。
5.具备良好的编写实验报告的能力。
四、注意事项
1.在进行实验过程中，需要注意数据的准确性和实验过程的规范性。
2.在选择优化方案时，需要考虑编写工作量和方案的可行性。
3.在完成实验报告时，需要准确描述实验过程和实验结果。
五、参考文献
1.卢克静，张长水，张建山.Android垃圾回收的优化与实践[J].计算机学习,2016(4):31-38.
2.AlkhatibA,SarkarV.Anadaptivelow-latencyGCforJVMsinNUMAmachines[C]//InternationalSymposiumonMemoryManagement.ACM,2017:89-104.
3.BhandariA,WaddingtonK,SinhaS,etal.GenerationalGCforJVMswithtunablethresholds[C]//Proceedingsofthe28thAnnualACMSymposiumonAppliedComputing.ACM,2013:863-868.
4.ChilimbiTM,PotkonjakM,DallyWJ,etal.Optimizinggarbagecollectioninembeddedsystems[J].ACMTransactionsonEmbeddedComputingSystems(TECS),2000,1(1):86-137.