Kotlin Bellek Yönetimine Genel Bakış
Temel bellek yönetim sistemini anlamak, modern uygulamalar geliştirirken verimli ve yüksek performanslı yazılımlar oluşturmak için çok önemlidir. Java Sanal Makinesi (JVM) üzerinde çalışan statik olarak yazılmış bir programlama dili olan Kotlin , belleği yönetme yaklaşımı da dahil olmak üzere tabloya bir dizi verimlilik getiriyor. Kotlin, kısa sözdizimi ve etkileyici özellikleriyle popülerlik kazandığından, geliştiricilerin onun bellek yönetimi ve çöp toplamayı nasıl ele aldığını öğrenmesi çok önemlidir.
Kotlin'in bellek yönetiminin temeli JVM platformuna dayanmaktadır. Kotlin, Java ile tam olarak birlikte çalışır ve bu nedenle, otomatik çöp toplama sayesinde JVM'nin çoğunlukla geliştirici tarafından görülmeyecek şekilde tasarlanan bellek yönetimi modelini devralır. Kotlin'de bellek yönetimi, sistem içinde belleğin tahsis edilmesinden ve yeniden tahsis edilmesinden çalışma zamanının sorumlu olduğu otomatik bir süreçtir.
Bir Kotlin uygulaması çalıştırıldığında JVM, çeşitli amaçlar için işletim sisteminden bellek ayırır. Bu hafıza birkaç alana ayrılmıştır:
- Yığın: Bu, tüm sınıf örnekleri ve diziler için belleğin tahsis edildiği çalışma zamanı veri alanıdır. JVM çöp toplayıcı, artık uygulama tarafından kullanılmayan nesneler tarafından kullanılan belleği geri kazanmak için yığını aktif olarak izler.
- Yığın: Uygulama içindeki her iş parçacığının, iş parçacığıyla aynı anda oluşturulan özel bir JVM yığını vardır. Bu, yerel değişkenleri ve kısmi sonuçları tutan ve yöntem çağırma ve geri dönüşte rol oynayan çerçeveleri içerir. Yığından farklı olarak yığın, Son Giren İlk Çıkar (LIFO) bellek ayırma sistemi aracılığıyla yönetilir ve yöntem tamamlandıktan sonra tek tek çerçeveler yok edilir.
- Kod: Bu alan uygulama kodunun çalışma zamanı gösterimini saklar.
- Statik Veriler: Bu, sınıfların statik alanlarının ve statik yöntemlerinin temsilini içerir.
Bu hafıza alanlarını, özellikle yığını yönetme görevi, çöp toplamanın devreye girdiği yerdir. Kotlin, JVM tarafından sağlanan, gelişmiş ve sürekli olarak optimize edilen aynı çöp toplama mekanizmalarını kullanır. Çöp toplamanın ardındaki fikir, nesnelere bellek tahsisini izlemek ve hangi nesnelere artık ihtiyaç duyulmadığını ve bellekte yer açmak için temizlenebileceğini belirlemektir. Bu işlem otomatiktir ve bir miktar ek yük getirse de, manuel bellek tahsisi/tahsis edilmesi durumunda meydana gelebilecek bellek sızıntısı ve taşması riskini önemli ölçüde azaltır.
Kotlin'deki çöp toplama süreci büyük ölçüde JVM'den miras alınmış olsa da Kotlin, bellek yönetimine yardımcı olmak için bazı özel geliştirmeler sunuyor. Örneğin Kotlin, boş güvenlik kavramlarını tür sistemine dahil ederek bellek kullanımını ve kararlılığını etkileyebilecek boş işaretçi istisnalarının olasılığını azaltır.
Diğer programlama dillerinden gelen geliştiricilerin Kotlin'in bellek modeline uyum sağlamaları biraz zaman alabilir. Yine de çöp toplayan bir ortama sahip olmanın avantajları, öğrenme eğrisinin çok üzerindedir. Geliştiriciler, bellek ayırma ve ayırmanın karmaşık ayrıntıları yerine kısa ve etkili kod yazmaya daha fazla odaklanabilirler.
AppMaster gibi ürünlerin geliştirme sürecini daha da kolaylaştırdığını da belirtmekte fayda var. AppMaster kodsuz platformu sayesinde, otomatik olarak oluşturulan Kotlin tabanlı arka uç uygulamalara entegre edilmiş verimli bellek yönetimi ile karmaşık uygulamalar bile tasarlanabilir ve geliştirilebilir, böylece geliştiricilerin ve işletmelerin belleğin karmaşıklığıyla uğraşmak yerine değer sunmaya odaklanmasına olanak sağlanır. işleme ve optimizasyon.
Kotlin'de Çöp Toplama: Derinlemesine Bir İnceleme
Bellek yönetimi, uygulama geliştirmenin kritik bir yönüdür ve Kotlin, JVM platformuna modern dokunuşuyla, bunu çöp toplama (GC) olarak bilinen otomatik bir süreç aracılığıyla verimli bir şekilde yönetir. Kotlin'in kendisi çöp toplama işlemini uygulamaz; Kotlin bayt kodunun yürütüldüğü JVM'nin doğasında bulunan çöp toplayıcıyı kullanır. Bu perde arkası mekanizması, temiz bir bellek durumunu sürdürmek için hayati öneme sahiptir; bu da artık kullanılmayan nesnelerin kullandığı belleği geri kazanarak uygulamaların en iyi şekilde performans göstermesini sağlar.
Çöp Toplama Mekanizmalarını Anlamak
JVM'de çöp toplama süreci oldukça karmaşıktır ve birden fazla algoritma ve teknikten oluşur. Temel amaç, bellekteki hangi nesnelere artık uygulamadan erişilemeyeceğini belirlemek ve bunların tükettiği alanı serbest bırakmaktır. Çöp toplama mekanizmaları şunları içerir:
- Referans Sayma: Doğrudan JVM tarafından kullanılmasa da, bir nesneye yapılan referansların sayıldığı yerdir ve sayım sıfıra ulaşırsa çöp toplamaya uygun kabul edilir.
- İzleme: Bu yöntem, bir dizi kök düğümden bir dizi referans yoluyla ulaşılabilen nesneleri işaretler. İşaretlenmeyen her şey daha sonra toplanabilir.
- Nesil Toplama: Bu teknik, çoğu nesnenin kısa ömürlü olduğu gözlemine dayanır, dolayısıyla verimli çöp toplama için yığını farklı nesillere ayırır.
Kuşak Hipotezinin Rolü
JVM nesilsel bir çöp toplama stratejisi kullanıyor çünkü nesilsel hipotezden yararlanıyor: çoğu nesnenin kısa ömürlü olduğu fikri. Bu nedenle hafızayı üç ana bölüme ayırır:
- Yeni nesnelerin tahsis edildiği Eden alanı.
- Cennetten önceki GC döngülerinden sağ kurtulan nesneleri tutan hayatta kalan alanlar.
- Birkaç GC döngüsü boyunca varlığını sürdüren nesnelerin işgal ettiği eski veya kalıcı nesil.
JVM, çabasının çoğunu çöplerin daha sık toplandığı Eden ve hayatta kalan alanlarına odaklayarak çöp toplama işlemini daha az masrafla gerçekleştirebilir ve uygulama performansını artırabilir.
Dünyayı Durdurma Etkinlikleri ve Çöp Toplama
Çöp toplama genellikle bir uygulamanın yürütülmesinin GC döngüsünü tamamlamak için duraklatıldığı "dünyayı durdurma" olaylarını içerir. Bu duraklamalar, özellikle sık sık meydana geliyorsa veya uzun süre devam ediyorsa, uygulamanın yanıt verme hızını etkileyebilir. Ancak JVM, uygulama yürütme sırasındaki bu duraklamaları en aza indirmek için Çöp Öncesi (G1) toplayıcı gibi artımlı ve eşzamanlı çöp toplama algoritmalarını kullanır.
Çöp Toplama Konusunda Kotlin'e Özgü Hususlar
Kotlin, JVM'nin çöp toplama özelliğinden faydalanırken aynı zamanda GC davranışını etkileyebilecek kendi deyim setini ve programlama yapılarını da bünyesinde barındırır. Örneğin, Kotlin'in satır içi işlevleri ve lambda ifadelerini kullanması teorik olarak ek nesneler oluşturabilir, ancak JVM'nin kaçış analizi gibi optimizasyonları sayesinde gereksiz nesne oluşturulmasından genellikle kaçınılır. Bu nedenle geliştiricilerin, yanlışlıkla GC yükünü artırmadıklarından emin olmak için Kotlin'de kullanılan kalıplara ve yapılara dikkat etmeleri gerekir.
Geliştiricilerin, Kotlin'de belleği manuel olarak yönetmeleri gerekmese de, nesne oluşturma ve yeniden kullanmayla ilgili en iyi uygulamaları takip etmenin daha verimli çöp toplamaya ve dolayısıyla daha iyi uygulama performansına yol açabileceğini anlamaları önemlidir.
Çöp toplamanın nasıl çalıştığını ve arkasındaki ilkeleri anlamak, geliştiricilerin çöp toplama sürecine karşı savaşmak yerine onunla işbirliği yapan Kotlin kodu yazmalarına yardımcı olur. Kotlin'in çöp toplama konusundaki bu derinlemesine inceleme, yalnızca güçlü ve etkileyici olmakla kalmayıp aynı zamanda en verimli bellek kullanımı için optimize edilmiş Kotlin uygulamalarının oluşturulmasına yardımcı olur; bu, AppMaster gibi platformların, Kotlin ile otomatik olarak oluşturduğu arka uç uygulamalarının her ikisinin de uyumlu olmasını sağlamak için kullandığı bir kavramdır. performanslı ve kaynak açısından verimli.
Kotlin'in Çöp Toplayıcısının Performansı ve Etkileri
Bir uygulamanın performansı çok sayıda faktöre bağlanabilir; bellek yönetimi kritik bir bileşendir ve Kotlin de bir istisna değildir. Kotlin uygulamalarının verimliliği, özellikle hız ve yanıt verme hızı, çöp toplayıcısından (GC) önemli ölçüde etkilenir. Kotlin, Java için tasarlanmış, gelişmiş ve gelişmiş bellek yönetimi yetenekleriyle tanınan çöp toplayıcıdan yararlanarak JVM üzerinde çalışır.
Kotlin'de çöp toplama, nesnelerin depolandığı alan olan yığın belleğinde sürekli olarak kullanılmayan nesneleri arayan bir arka plan işlemidir. Bu kullanılmayan nesnelerin tanınması öncelikle referans sayımlarına dayanmaktadır; Bir nesne, kendisine hiçbir etkin referans işaret etmediğinde kullanılmamış ve çöp toplama adayı olarak kabul edilir. Belleğin bu otomatik ayırma işlemi, zamanla uygulamanın performansını düşürebilecek olası bellek sızıntılarının önlenmesine yardımcı olur.
Çöp toplamanın bir uygulamanın performansı üzerindeki etkileri, belleği özerk bir şekilde yönetme yeteneğiyle başlar; bu, geliştiricilerin belleği açıkça boşaltmasına gerek olmadığı anlamına gelir. Bu, geliştiricilerin üzerindeki bilişsel yükü önemli ölçüde azaltabilir ve onların bellek yönetiminin karmaşıklıkları yerine iş mantığını yazmaya odaklanabilmelerini sağlar.
Üstelik JVM, her birinin kendi stratejileri ve performans sonuçları olan farklı çöp toplayıcıları sağlar:
- Seri Çöp Toplayıcı: Bu tek iş parçacıklı GC, minimum kaynaklara sahip küçük uygulamalar için idealdir. Bu tür senaryolarda verimli olsa da çok iş parçacıklı veya büyük ölçekli uygulamalarda kullanılması fark edilebilir duraklamalara neden olabilir.
- Paralel Çöp Toplayıcı: Verim Toplayıcı olarak da bilinir, varsayılan GC'dir ve uygulama verimini en üst düzeye çıkarmaya odaklanan çok iş parçacıklı uygulamalar için tasarlanmıştır.
- Eşzamanlı Mark Sweep (CMS) Toplayıcı: İşinin çoğunu uygulamanın yürütülmesiyle eş zamanlı yaparak duraklama sürelerini en aza indirmeyi amaçlar.
- Çöp Öncelikli (G1) Toplayıcı: Bu sunucu tarzı toplayıcı, büyük bellek alanına sahip çok işlemcili makineler için iyi çalışır ve yığını bölgelere bölerek ve çöple dolu bölgelerin toplanmasına öncelik vererek öngörülebilir duraklama süreleri sağlamayı amaçlar.
Otomatikleştirilmiş olmasına rağmen, çöp toplama döngüseldir ve uygulamanın yanıt vermemesine neden olabilecek kısa süreli duraklamalara neden olabilir. Bu duraklamalar çoğu zaman fark edilemeyebilir ancak gerçek zamanlı veya yüksek düzeyde etkileşimli uygulamalarda küçük gecikmeler bile kullanıcı deneyimini etkileyebilir. Bu, 'çöp toplama duraklaması' veya 'GC gecikmesi' olarak bilinir ve Kotlin tabanlı uygulamaların performansı dikkate alındığında bir faktördür. Modern JVM toplayıcıları bu duraklamaları en aza indirecek şekilde tasarlanmıştır ancak yüksek performanslı senaryolarda yine de dikkatli ayarlama ve izleme gerektirirler.
Kotlin geliştirmedeki profil oluşturucular ve bellek yönetimi yardımcı programları gibi araçlar, 'bellek sızıntısı' olarak adlandırılan, gereksiz yere tutulan nesnelerin tanımlanmasına yardımcı olabilir. Bu sızıntıların hatalarını ayıklamak ve çözmek, çöp toplayıcının etkili bir şekilde çalışabilmesini sağlamak açısından kritik öneme sahiptir. Ek olarak, satır içi işlevler ve somutlaştırılmış tür parametreleri gibi Kotlin özellikleri, ilkel türlerin kutulanmasını önlemeye yardımcı olabilir ve böylece çöp toplayıcı üzerindeki baskıyı azaltabilir.
Kotlin'in çöp toplayıcısı, JVM'nin belleğin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlayan usta ve hayati bir bileşeni olmasına rağmen, bazı ödünleşimleri de vardır. Uygulama performansına ilişkin sonuçlar, otomatik bellek yönetimi ile GC gecikmesini azaltmak için uygulama mimarisinin dikkatli tasarımı arasında bir denge olduğunu göstermektedir. Geliştiricilerin, yüksek performansı korumak için oyundaki çöp toplayıcının türünü dikkate almaları ve Kotlin uygulamalarını buna göre optimize etmeleri gerekiyor. Üstelik AppMaster gibi platformlar, Kotlin'in yeteneklerinden yararlanarak bellek yönetiminin titizlikle ele alındığı bir altyapı sağlayarak geliştiricilerin üzerindeki yükün bir kısmını hafifletiyor.
Kotlin Bellek Yönetimi için En İyi Uygulamalar
Kotlin'de güvenilir ve yüksek performanslı uygulamalar oluşturmak için etkili bellek yönetimi şarttır. Çöp toplayıcı, bellek temizlemeyi otomatikleştirme konusunda övgüye değer bir iş çıkarırken, geliştiriciler, toplayıcının çabalarını tamamlayan en iyi uygulamalara bağlı kalarak performansı daha da artırabilir. Kotlin uygulamalarında optimum bellek yönetimini sürdürmeye yönelik stratejiler şunlardır:
Bellek Kullanımını En Aza İndirme
Geliştiriciler, uygulama yürütmede duraklamalara yol açabilecek aşırı çöp toplamayı önlemek için uygulamaları için gerektiği kadar az bellek kullanmayı hedeflemelidir. Bellek açısından verimli kod yazmak, nesneleri mümkün olduğunca yeniden kullanmayı, gereksiz nesne oluşturulmasından kaçınmayı ve eldeki görev için en uygun bellek kullanımını sunan doğru veri yapılarını seçmeyi içerir.
Referansların İptal Edilmesi
Artık ihtiyaç duyulmadığında nesne referanslarını null değerine ayarlamak, bunların çöp toplamaya daha erken uygun hale getirilmesine yardımcı olabilir. Bu uygulama özellikle nesnelerin kapsam dışına çıktığı ancak kapanışlardaki veya diğer geniş kapsamlardaki referanslar nedeniyle bellekten hemen silinmediği senaryolarda faydalıdır.
Zayıf Referansları Kullanmak
Zayıf referanslar, canlı tutmanız gerekmeyen büyük nesnelere referans verirken yararlı olabilir. Zayıf bir referans, güçlü bir referansın yaptığı gibi bir nesnenin çöp toplayıcı tarafından toplanmasını engellemez. Bu, özellikle verileri önbelleğe alırken veya öngörülebilir bir yaşam döngüsüne sahip olmayan kullanıcı arayüzü öğelerine bağlı bileşenlerle uğraşırken kullanışlıdır.
Bellek Sızıntılarını Önleme
Artık kullanılmayan nesnelerin referanslardan arındırılmış olmasını sağlamak, bellek sızıntılarını önlemeye yardımcı olabilir. Android geliştirmede, yaygın bellek sızıntısı kaynakları arasında Activity bağlamlarına, dinleyicilere ve yararlılığını yitiren geri çağrılara yapılan statik referanslar yer alır. Artık ihtiyaç duyulmadığında bu referansları temizlemek çok önemlidir.
Yapılandırılmış Eşzamanlılıktan Yararlanma
Kotlin'de yapılandırılmış eşzamanlılık, eşyordamların yaşam döngüsünün yönetilmesine yardımcı olur ve eşyordam yürütülmesini tamamladığında ilgili kaynaklar tarafından kullanılan belleğin serbest bırakılmasını sağlar. withContext gibi yapıları kullanarak yapılandırılmış eşzamanlılığa bağlı kalmak ve bir CoroutineScope içinde launch eşzamanlılıkla ilişkili bellek sızıntılarının önlenmesine yardımcı olabilir.
Bellek Kullanımı Profili Oluşturma
Uygulamanızın bellek tüketiminin profilini düzenli olarak çıkarmak, verimsizliklerin veya sızıntıların belirlenmesi açısından önemlidir. Mobil cihazlar için Android Studio Memory Profiler veya sunucu uygulamaları için YourKit ve JProfiler gibi araçlar, bellek kullanımının izlenmesine ve iyileştirilecek alanların bulunmasına yardımcı olabilir.
Çöp Toplama Sürecini Anlamak
Kotlin'in çöp toplama işlemi otomatik olsa da nasıl çalıştığını daha iyi anlamak, bellek açısından daha verimli kod yazmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, çöp toplamanın ne zaman tetiklendiğini ve kodunuzun bu süreç üzerinde ne gibi bir etkisinin olabileceğini bilmek, toplamaların programınızın performansında fazla bir kesinti olmadan doğal olarak ve uygun zamanlarda gerçekleşmesini sağlamaya yardımcı olabilir.
Kotlin'e Özgü Özelliklerin Kullanımı
Kotlin, bellek yönetimine yardımcı olabilecek bazı özel dil özellikleri sunar. Örneğin, salt okunur özellikler için val kullanılması daha az yan etkiye yol açabilir ve durum bilgisi olan nesnelerin yanlışlıkla gerekenden daha uzun süre tutulması olasılığını azaltabilir. Benzer şekilde, Kotlin'in koleksiyon işleme işlevleri bazen manuel olarak yazılan döngülerden ve yineleyicilerden daha verimli olabilir.
AppMaster.io'nun no-code platformu bağlamında, bellek yönetimine yönelik bu en iyi uygulamalar, uygulamaların nasıl oluşturulduğunu ve ölçeklendirildiğini de kapsar. Kotlin'in bellek yönetimindeki güçlü özelliği, AppMaster performansı etkileyebilecek bir bellek yüküne yol açmadan hızlı bir şekilde verimli uygulamalar oluşturma yaklaşımını tamamlıyor. AppMaster tarafından oluşturulan her Kotlin arka uç uygulaması, belleği verimli bir şekilde işleyecek şekilde optimize edilmiştir ve platform kullanılarak dağıtılan çok sayıda uygulamanın kusursuz çalışmasına katkıda bulunur.
AppMaster Kotlin: Optimum Bellek Kullanımının Sağlanması
Bellek yönetimi, bir uygulamanın performansını, ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini önemli ölçüde etkileyebilecek yazılım geliştirmenin temel bir yönüdür. Kotlin alanında, özellikle AppMaster gibi platformlarda uygulanmasıyla ilgili olarak, bellek kullanımını anlamak ve optimize etmek, yüksek performanslı uygulamalar oluşturmayı amaçlayan geliştiriciler için hayati öneme sahiptir.
JVM üzerinde çalışan modern bir dil olan Kotlin, JVM'nin çöp toplama ve bellek yönetimi özelliklerinden yararlanır. Ancak Kotlin'in nasıl yapılandırıldığı ve benzersiz özellikleri bellek kullanım modellerini etkileyebilir. Geliştiricilerin bellek açısından verimli Kotlin kodu yazabilmeleri için bu nüansların farkında olmaları gerekir.
Kapsamlı bir no-code platform olan AppMaster Kotlin'in çöp toplama ve bellek yönetimi yetenekleri özellikle önemlidir. Platform, çevik ve özellik açısından zengin arka uç uygulamaları oluşturmak ve yalın bellek ayak izini korumak için Kotlin'in güçlü yönlerinden yararlanıyor. AppMaster optimum bellek kullanımını sağlamak için Kotlin uygulamalarını nasıl desteklediği aşağıda açıklanmıştır:
- Otomatik Bellek Yönetimi : Varsayılan olarak, AppMaster oluşturduğu Kotlin uygulamaları JVM'nin otomatik bellek yönetimi ve çöp toplama özelliğinden yararlanır. Çöp toplayıcı artık kullanılmayan nesnelerden belleği geri almak üzere tasarlandığından bu, bellek sızıntısı olasılığını azaltır.
- Verimli Arka Uç Oluşturma : AppMaster ile bir proje yayınladığınızda, Kotlin'de geliştirilen mobil uygulamalarla etkileşime giren Go (golang) kullanarak arka uç uygulamaları için kaynak kodu oluşturur. Bu, gereksiz bellek yükü eklemeden Kotlin'in ön uç uygulamalarını tamamlayan kesintisiz, yüksek performanslı bir arka uç sunar.
- Gelişmiş Geliştirme Ortamı : AppMaster platformu, uygulamaların verimli şekilde oluşturulmasını vurgulayan gelişmiş bir IDE görevi görür. Ortam, bellek yönetimindeki en iyi uygulamaları teşvik ederek geliştiricilerin Kotlin'in verimliliklerini etkili bir şekilde kullanan uygulamalar tasarlamasına olanak tanır.
- Gerçek Zamanlı İzleme ve Hata Ayıklama : AppMaster geliştiricilere bellekle ilgili sorunların belirlenmesine yardımcı olmak için gerçek zamanlı izleme araçları sağlar. Bu bilgiler, optimum bellek kullanımını sürdürmek için zamanında optimizasyon ve ayarlama yapılmasına olanak tanır.
- Özelleştirilebilir Bellek Tahsisi : AppMaster no-code bir yaklaşım izlemesine rağmen, bellek yönetimine uygulamalı bir yaklaşım benimsemek isteyen geliştiriciler için özel bellek ayırma ve optimizasyon stratejilerine izin vererek hâlâ bir düzeyde özelleştirme sunar.
- Sıfır Teknik Borç : AppMaster öne çıkan özelliği, her değişiklik yapıldığında uygulamaları sıfırdan oluşturmasıdır. Bu, eski, potansiyel olarak verimsiz tahsislerin yenilenme sırasında devredilmemesi nedeniyle bellek yönetimiyle ilgili teknik borç birikiminin önlenmesini sağlar.
Kotlin'in kendisi belleği yönetme konusunda usta olsa da, Kotlin uygulamalarının oluşturulduğu platform bu yeteneği geliştirebilir. AppMaster bu açıdan öne çıkıyor ve bellek yönetimini hantal bir görev yerine geliştirme sürecinin kusursuz bir parçası haline getiren güvenilir ve verimli bir geliştirme ekosistemi sunuyor. Bu ortam yalnızca performansa ince ayar yapmak isteyen deneyimli geliştiriciler için değil, aynı zamanda bellek yönetiminin karmaşıklığını kendi adlarına ele alma konusunda platforma güvenebilecek daha az teknik kullanıcılar için de uygundur.
Kotlin'in bellek yönetimi özellikleri ile AppMaster uygulama üretimi arasındaki sinerji, geliştiricilerin performanstan ödün vermeden zengin özelliklere sahip uygulamalar oluşturmaya odaklanabilmesini sağlar. Bu uyum, geliştirme deneyimini pekiştiriyor, uygulamaların pazara çıkış süresini kısaltıyor ve son ürünün bellek tüketimi açısından işlevsel ve verimli olmasını sağlıyor.
