Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Autorzy: Mazur Michał, Maruszak Sebastian, Miłosz Marek
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2026
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 40
Strony: 213 - 217
Bazy: BazTech
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 30 września 2026
Abstrakty: angielski
This paper presents an experimental performance analysis of dynamic module loading via reflection on the Java Virtual Machine (JVM) and the .NET Common Language Runtime (CLR). Three cold-loading benchmark scenarios are defined and executed with N=1000 post-warm-up iterations each: (A) Java URLClassLoader (non-modular JAR), (B) Java JPMS ModuleLayer (modular JAR), and (C) .NET AssemblyLoadContext. Each iteration measures four consecutive phases: module loading, type resolution, instance creation, and method invocation. After JIT warm-up (W=50 iterations) and IQR-based outlier removal, .NET AssemblyLoadContext achieves the lowest total mean time of 0.419 +- 0.104 ms, whereas Java JPMS incurs the highest mean of 1.299 +- 0.532 ms driven primarily by ModuleLayer construction (5.2x overhead vs. URLClassLoader). .NET type resolution is 20.9x faster than Java URLClassLoader (0.030 ms vs. 0.626 ms). Non-parametric statistical analysis (Mann–Whitney U, Cohen’s d: 0.66–2.26) confirms that all pairwise differences are highly significant (p<0.001). Cached-reflection baselines show that both platforms reduce to sub-10 us once class/assem- bly metadata is reused.