一种基于AOP的运行时验证算法堆内存优化方法

摘要

参数化运行时验证扩展了运行时验证技术的能力，通过绑定多个参数精确定义和监控系统行为.然而，参数化特性导致运行时生成的监控实例数量激增，增加了内存开销和管理复杂性.针对这一问题，本文提出了一种基于AOP的运行时验证算法堆内存优化方法.通过引入触发条件集和活跃参数集，结合轻量级动态堆内存管理器，该方法能够动态判断并回收无用监控实例，从而显著降低内存使用成本.实验在20个规范的测试集中表明，该方法实现了平均41%的堆内存优化，显著降低了运行时验证工具的内存成本，验证了方法的有效性和高效性.研究为C语言运行时验证工具的内存管理优化提供了新思路，具有重要的理论意义和应用价值.

关键词

参数化运行时验证 / C语言 / 堆内存优化 / 监控器删除