当前位置: 首页 > news >正文

Java面试题:对比不同的垃圾收集器(如Serial、Parallel、CMS、G1)及其适用场景

Java虚拟机(JVM)提供了多种垃圾收集器,每种垃圾收集器在性能和适用场景上各有不同。以下是对几种常见垃圾收集器(Serial、Parallel、CMS、G1)的对比及其适用场景的详细介绍:

1. Serial 垃圾收集器

Serial垃圾收集器是最简单的垃圾收集器,使用单线程进行垃圾回收。

特点:
  • 单线程:Serial收集器在进行垃圾回收时会暂停所有应用线程,只使用一个线程进行垃圾回收操作(Stop-The-World)。
  • 简单高效:由于只使用一个线程,Serial收集器实现简单,适用于单处理器环境下的小型应用。
适用场景:
  • 小型应用程序:适用于客户端模式(Client Mode)的小型应用程序。
  • 单处理器环境:在单处理器环境下,Serial收集器的开销最小,效率较高。

2. Parallel 垃圾收集器

Parallel垃圾收集器(也称为Throughput收集器)使用多线程进行垃圾回收,目标是最大化应用程序的吞吐量。

特点:
  • 多线程:Parallel收集器在垃圾回收时使用多线程,并且也会暂停所有应用线程(Stop-The-World)。
  • 高吞吐量:目标是通过并行处理提高垃圾回收效率,减少垃圾回收带来的停顿时间。
适用场景:
  • 高吞吐量应用:适用于需要最大化吞吐量的服务器端应用,例如批处理、科学计算等。
  • 多处理器环境:在多处理器环境下,Parallel收集器能够充分利用多核CPU的优势。

3. CMS 垃圾收集器

CMS(Concurrent Mark-Sweep)垃圾收集器是一种低停顿垃圾收集器,目标是缩短垃圾回收的停顿时间。

特点:
  • 并发回收:CMS收集器的大部分垃圾回收工作与应用线程并发进行,减少了垃圾回收对应用的停顿时间。
  • 标记-清除算法:使用标记-清除算法,可能导致内存碎片问题。
  • 高响应性:适用于对响应时间要求较高的应用。
适用场景:
  • 低停顿应用:适用于对响应时间要求较高的交互式应用,例如Web服务器、电商平台等。
  • 多处理器环境:需要在多处理器环境中运行,以便与应用线程并发执行垃圾回收任务。

4. G1 垃圾收集器

G1(Garbage-First)垃圾收集器是一种面向服务端应用的垃圾收集器,能够在较短停顿时间内高效地处理大内存堆。

特点:
  • 分区收集:将堆划分为多个区域(Region),优先回收垃圾最多的区域。
  • 并发和并行:支持并发和并行垃圾回收,减少停顿时间。
  • 可预测停顿时间:能够设置期望的停顿时间目标(pause-time goal),以满足应用对停顿时间的要求。
适用场景:
  • 大内存应用:适用于大内存堆的服务器端应用,例如大数据处理、金融交易系统等。
  • 可预测停顿时间:需要对垃圾回收停顿时间有明确控制和预测的应用。

总结对比

垃圾收集器特点适用场景
Serial单线程,简单高效小型应用,单处理器环境
Parallel多线程,高吞吐量高吞吐量应用,多处理器环境
CMS并发回收,低停顿低停顿应用,多处理器环境
G1分区收集,可预测停顿时间大内存应用,需预测停顿时间

选择合适的垃圾收集器需要根据应用程序的具体需求和运行环境进行权衡。对于追求低停顿的交互式应用,CMS或G1是较好的选择;而对于需要最大化吞吐量的批处理应用,Parallel收集器更为适合。

相关文章:

Java面试题:对比不同的垃圾收集器(如Serial、Parallel、CMS、G1)及其适用场景

Java虚拟机(JVM)提供了多种垃圾收集器,每种垃圾收集器在性能和适用场景上各有不同。以下是对几种常见垃圾收集器(Serial、Parallel、CMS、G1)的对比及其适用场景的详细介绍: 1. Serial 垃圾收集器 Serial…...

每日一题——冒泡排序

C语言——冒泡排序 冒泡排序练习 前言:CSDN的小伙伴们,大家好!今天我来给大家分享一种解题思想——冒泡排序。 冒泡排序 冒泡法的核心思想:两两相邻的元素进行比较 2.冒泡排序的算法描述如下。 (1)比较相邻的元素。如果第一 个比…...

javascript浏览器对象模型

BOM对象: BOM 是浏览器对象模型的简称。JavaScript 将整个浏览器窗口按照实现的功能不同拆分成若干个对象; 包含:window 对象、history 对象、location 对象和 document 对象等 window对象: 常用方法: 1.prompt();…...

C语言之链表以及单链表的实现

一:链表的引入 1:从数组的缺陷说起 (1)数组有两个缺陷。一个是数组中所有元素类型必须一致,第二是数组的元素个数必须事先指定并且一旦指定后不能更改 (2)如何解决数组的两个缺陷:数…...

AI在线免费视频工具2:视频配声音;图片说话hedra

1、视频配声音 https://deepmind.google/discover/blog/generating-audio-for-video/ https://www.videotosoundeffects.com/ (免费在线使用) 2、图片说话在线图片生成播报hedra hedra 上传音频与图片即可合成 https://www.hedra.com/ https://www.…...

Elastic字段映射(_source,doc_value,fileddata,index,store)

Elastic字段映射(_source,doc_value,filed_data,index,store) _source: source 字段用于存储 post 到 ES 的原始 json 文档。为什么要存储原始文档呢?因为 ES 采用倒排索引对文本进行搜索,而倒排索引无法存储原始输入…...

kotlin空类型安全 !! ?. ?:

1、定义可空类型 fun main(){// 定义可空类型var x:String? "hello"x null } 2、!! 强转类型 定义可空类型之后,如果使用其内置方法,编译不会通过,因为值有可能为null,可以使用 !! 把类型强转为不可空&#xff1a…...

通过 WireGuard 组建虚拟局域网 实现多个局域网全互联

本文后半部分代码框较多,欢迎点击原文链接获得更佳的阅读体验。 前言 上一篇关于 WireGuard 的文章通过 Docker 安装 wg-easy 的形式来使用 WireGuard,但 wg-easy 的功能比较有限,并不能发挥出 WireGuard 的全部功力。 如果只是想要出门在外连随时随地的连回家里的局域网,…...

qmt量化交易策略小白学习笔记第47期【qmt编程之期货仓单】

qmt编程之获取期货数据 qmt更加详细的教程方法,会持续慢慢梳理。 也可找寻博主的历史文章,搜索关键词查看解决方案 ! 感谢关注,咨询免费开通量化回测与获取实盘权限,欢迎和博主联系! 期货仓单 提示 1…...

点云处理中阶 Sampling

目录 一、什么是点云Sampling 二、示例代码 1、下采样 Downsampling 2、均匀采样 3、上采样 4、表面重建 一、什么是点云Sampling 点云处理中的采样(sampling)是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点,以减少计算复杂度和内存使用,同时保留点云的几何特征和重…...

为什么print语句被Python3遗弃?

在开发和维护python项目的时候发现经常有print语句报错,原因是python3放弃了print语句 print 语句 早就被列在了不可靠的语言特性列表中,例如 Guido 的“Python 之悔”(Python Regrets)演讲【1】,并计划在 Python 300…...

067、Python 高阶函数的编写:优质冒泡排序

以下写了个简单的冒泡排序函数: def bubble_sort(items: list) -> list:for i in range(1, len(items)):swapped Falsefor j in range(0, len(items) - 1):if items[j] > items[j 1]:items[j], items[j 1] items[j 1], items[j]swapped Trueif not swa…...

【Python】从基础到进阶(一):了解Python语言基础以及变量的相关知识

🔥 个人主页:空白诗 文章目录 引言一、Python简介1.1 历史背景1.2 设计哲学1.3 语言特性1.4 应用场景1.5 为什么选择Python 二、Python语言基础2.1 注释规则2.1.1 单行注释2.1.2 多行注释2.1.3 文件编码声明注释 2.2 代码缩进2.3 编码规范2.3.1 命名规范…...

AI学习指南机器学习篇-KNN的优缺点

AI学习指南机器学习篇-KNN的优缺点 在机器学习领域中,K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法是一种十分常见的分类和回归方法之一。它的原理简单易懂,但在实际应用中也存在一些优缺点。本文将重点探讨KNN算法的优缺点…...

全网最全!25届最近5年上海理工大学自动化考研院校分析

上海理工大学 目录 一、学校学院专业简介 二、考试科目指定教材 三、近5年考研分数情况 四、近5年招生录取情况 五、最新一年分数段图表 六、历年真题PDF 七、初试大纲复试大纲 八、学费&奖学金&就业方向 一、学校学院专业简介 二、考试科目指定教材 1、考试…...

LANG、LC_MESSAGES和LC_ALL

在Linux系统中,环境变量LANG、LC_MESSAGES和LC_ALL用于控制系统和应用程序的语言和区域设置(locale)。它们的具体作用如下: LANG: LANG是最基本的环境变量,用于指定系统的默认语言和区域设置。它是一个全局…...

生成式AI和LLM的一些基本概念和名词解释

1. Machine Learning 机器学习是人工智能(AI)的一个分支,旨在通过算法和统计模型,使计算机系统能够从数据中学习并自动改进。机器学习算法使用数据来构建模型,该模型可用于预测或决策。机器学习应用于各种领域&#x…...

python项目(课设)——飞机大战小游戏项目源码(pygame)

主程序 import pygame from plane_sprites import * class PlaneGame: """ 游戏类 """ def __init__(self): print("游戏初始化") # 初始化字体模块 pygame.font.init() # 创建游戏…...

Chatgpt教我打游戏攻略

宝可梦朱 我在玩宝可梦朱的时候,我的同行队伍里有黏美儿,等级为65,遇到了下雨天但是没有进化,为什么呢? 黏美儿(Goomy)要进化为黏美龙(Goodra),需要满足以下…...

最全信息收集工具集

吉祥学安全知识星球🔗除了包含技术干货:Java代码审计、web安全、应急响应等,还包含了安全中常见的售前护网案例、售前方案、ppt等,同时也有面向学生的网络安全面试、护网面试等。 所有的攻防、渗透第一步肯定是信息收集了&#xf…...

Vim 调用外部命令学习笔记

Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注

今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...

分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面,避免重复抓取,以节省资源和时间。 在分布式环境下,增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。 另一种思路:将增量判…...

基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划

经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码,实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...

【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版

7种色调职场工作汇报PPT,橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版:职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...

MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化

在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...

【C++】纯虚函数类外可以写实现吗?

1. 答案 先说答案&#xff0c;可以。 2.代码测试 .h头文件 #include <iostream> #include <string>// 抽象基类 class AbstractBase { public:AbstractBase() default;virtual ~AbstractBase() default; // 默认析构函数public:virtual int PureVirtualFunct…...

HTML前端开发:JavaScript 获取元素方法详解

作为前端开发者&#xff0c;高效获取 DOM 元素是必备技能。以下是 JS 中核心的获取元素方法&#xff0c;分为两大系列&#xff1a; 一、getElementBy... 系列 传统方法&#xff0c;直接通过 DOM 接口访问&#xff0c;返回动态集合&#xff08;元素变化会实时更新&#xff09;。…...

离线语音识别方案分析

随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;语音识别技术也得到了广泛的应用&#xff0c;从智能家居到车载系统&#xff0c;语音识别正在改变我们与设备的交互方式。尤其是离线语音识别&#xff0c;由于其在没有网络连接的情况下仍然能提供稳定、准确的语音处理能力&#xff0c;广…...