Dalvik虚拟机代码注入和内存追踪设计与实现

发布时间：2018-05-16 17:59

本文选题：云计算 + Dalvik虚拟机　；参考：《电子科技大学》2013年硕士论文

【摘要】：随着无线网络技术的快速发展，以智能手机为代表的各种移动终端设备开始大量接入网络。互联网、3G、无线宽带网络等多种接入方式呈现出融合发展的趋势，网络和应用无所不在的"泛在网络"时代已经到来。相对于其它移动设备，Android手机的可携带性和通信性更强，但是由于Android手机自身硬件的局限性，其计算能力和存储能力都很有限。云计算是一个虚拟的计算资源池，它能够动态布置应用程序运行环境，实时监控应用程序资源使用情况，在应用程序资源缺少时分配资源。云计算其实是一个分布式环境，它并行处理数据和服务并且提供大规模数据存储区域，为用户提供更安全的数据存储、更高效的运行效率。如果把"云计算"运用于移动计算领域，运用远端"云"的高速处理能力，即使手机本身性能不高，但只要满足与远端"云"的输入输出数据交换，便能够得到理想的结果。但在现有网络传输带宽和手机终端计算能力有限的情况下，我们必须平衡终端和云端的负载和运算，把部分应用程序放到云端执行。因此如何分配终端应用程序的执行以达到最优效率是目前需要迫切解决的问题。本论文利用云端的巨大优势来减轻本地终端的计算压力，将手机终端的大规模运算移植到云端执行以提高应用程序的运行效率。这种技术最大的亮点就是使运行在应用层的部分应用程序从移动设备上无缝地转移到云端运行。本论文利用云端的巨大优势来减轻本地终端的计算压力，将手机终端的大规模运算移植到云端执行以提高应用程序的运行效率。这种技术最大的亮点就是使运行在应用层的部分应用程序从移动设备上无缝地转移到云端运行。本文以Dalvik虚拟机中函数执行过程及内存管理技术为主要研究对象，深入分析和研究了其中的关键技术，，最终提出一种函数迁移云端的策略，使得函数能自动地转移到云端执行，主要研究内容及取得的成果如下：首先，提出了一个对函数执行过程进行改进的方案。该方案在Java层、JNI层、Native层增加相应的接口和函数，使得函数一旦运行就被转移到云端，而并非通过Android手机的底层Dalvik虚拟机执行。其次，提出了一种针对函数内存数据的分析模式。该模式分析函数所有相关的内存数据，如寄存器、函数栈帧、堆、栈等，对静态域数据获取过程进行优化，提出一个改进方法获取类数据，对对象的引用对象查找过程提出一个优化方案。利用该分析模式得到的函数内存数据在云端创建新的运行环境，使得函数能在云端正常运行。通过Android模拟器和Android开发板实际测试表明，将Android手机的便携性和云计算的超强计算能力结合起来，将需要大规模计算的手机应用程序转移到云端执行，执行效率提高了至少20倍，人们可以在任何时间任何地方使用Android手机方便快捷地访问、获取和使用云平台提供的各种服务，如：前景提取，人脸识别和图片滤镜等。
[Abstract]:With the rapid development of wireless network technology , many kinds of mobile terminal devices , such as Internet , 3G , wireless broadband network , have begun a large number of access networks .

This paper makes use of the huge advantage of cloud to reduce the computing pressure of local terminal , transplant the large - scale operation of mobile terminal to the cloud end to improve the running efficiency of the application program . The biggest advantage of this technology is that some application programs running at the application layer can be seamlessly transferred from the mobile device to the cloud .

This paper takes Dalvik virtual machine as a function execution process and memory management technology as the main research object , deeply analyzes and studies the key technology , and finally proposes a function migration cloud end strategy , so that the function can be automatically transferred to the cloud end , the main research content and the achievement obtained are as follows :

First , an improved solution to the function execution process is proposed . The scheme adds the corresponding interfaces and functions to the Java layer , the JNI layer and the Native layer , so that the function is transferred to the cloud end once the function is run , not through the bottom Dalvik virtual machine of the Android mobile phone .

Secondly , a kind of analysis mode for the function memory data is put forward . All the relevant memory data , such as register , function stack frame , heap , stack and so on , are optimized for the static domain data acquisition process . An improved method is proposed to obtain the class data . A new optimization scheme is proposed for the object ' s reference object searching process . The function memory data obtained by using the analysis mode creates a new operating environment at the cloud end , so that the function can operate normally at the cloud end .

According to the Android simulator and the Android development board actual test , the portability of the Android mobile phone and the super computing power of the cloud computing are combined , and the mobile phone application needing large - scale computing is transferred to the cloud end to execute , the execution efficiency is improved by at least 20 times , and the Android mobile phone can be used for conveniently and quickly accessing , acquiring and using various services provided by the cloud platform , such as foreground extraction , face recognition and picture filter .

【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP302

【参考文献】