当前位置: 首页 > news >正文

JVM的 6 种垃圾回收算法

JVM的垃圾回收(Garbage Collection, GC)算法,在面试八股文时偶尔会被问到,了解一些常见的垃圾回收算法有利于面试时吊打面试官。

以下是JVM常见的几种垃圾回收算法的介绍:

1. 标记-清除算法(Mark-Sweep)

这是最基本的垃圾回收算法,主要步骤包括:

  • 标记:从GC Root出发,标记所有可达的对象。
  • 清除:遍历堆内存,清除所有未被标记的对象。
  • 优点:简单,不需要移动对象。
  • 缺点:会产生内存碎片。

2. 标记-整理算法(Mark-Compact)

为了解决标记-清除算法的内存碎片问题,引入了标记-整理算法:

  • 标记:和标记-清除算法相同,标记所有可达对象。
  • 整理:将存活对象压缩到堆的一端,清理边界外的内存。
  • 优点:减少了内存碎片。
  • 缺点:移动对象需要额外的成本。

3. 复制算法(Copying)

复制算法主要用于年轻代(Young Generation)对象的回收:

  • 步骤:将存活的对象从一个内存区域复制到另一个内存区域,原来的内存区域全部清空。
  • 优点:效率高,没有碎片问题。
  • 缺点:需要额外的内存空间。

4. 分代收集算法(Generational Collection)

现代JVM使用分代收集算法,将堆内存分为不同的代(年轻代、年老代)进行管理:

  • 年轻代(Young Generation):主要使用复制算法,分为Eden区和两个Survivor区(From和To)。
  • 年老代(Old Generation):主要使用标记-整理算法。
  • 持久代(Permanent Generation):用于存储类元数据,Java 8之后改为元空间(Metaspace)。
  • 优点:根据对象的生命周期优化回收效率。
  • 缺点:需要更多的调优和管理。

5. CMS(Concurrent Mark-Sweep)

CMS是为了减少GC暂停时间的一种垃圾回收器,主要用于年老代:

  • 步骤
    • 初始标记(Initial Mark):标记GC Root直接可达的对象。
    • 并发标记(Concurrent Mark):并发地标记所有可达对象。
    • 重新标记(Remark):修正并发标记期间产生的新对象。
    • 并发清除(Concurrent Sweep):并发地清除未被标记的对象。
  • 优点:降低了停顿时间。
  • 缺点:会产生内存碎片,且并发清理阶段对CPU资源要求较高。

6. G1(Garbage-First)

G1垃圾回收器是一种面向服务端应用的低暂停垃圾回收器,适用于大堆内存环境:

  • 区域(Region):将堆划分为若干固定大小的区域,每个区域可以是年轻代或老年代的一部分。
  • 回收过程
    • 初始标记(Initial Mark):标记GC Root直接可达的对象。
    • 并发标记(Concurrent Mark):并发地标记所有可达对象。
    • 最终标记(Final Mark):标记那些在并发标记阶段还存活的对象。
    • 筛选回收(Live Data Counting and Evacuation):根据每个区域的回收价值进行回收。
  • 优点:通过分区和增量回收,优化了停顿时间。
  • 缺点:相对较新,需要更多的调优。

了解和调优这些垃圾回收算法对于Java应用性能优化非常关键。根据不同应用场景选择合适的GC策略,可以显著提升系统的稳定性和响应速度。

相关文章:

JVM的 6 种垃圾回收算法

JVM的垃圾回收(Garbage Collection, GC)算法,在面试八股文时偶尔会被问到,了解一些常见的垃圾回收算法有利于面试时吊打面试官。 以下是JVM常见的几种垃圾回收算法的介绍: 1. 标记-清除算法(Mark-Sweep&a…...

【SOC 芯片设计 DFT 学习专栏 -- DFT OCC 与 ATPG的介绍】

请阅读【嵌入式及芯片开发学必备专栏】 请阅读【芯片设计 DFT 学习系列 】 如有侵权,请联系删除 转自: 简矽芯学堂 简矽芯学堂 2024年01月18日 09:00 陕西 文章目录 OCC 介绍Fast ScanFull chip ATPGPartition ATPGHierarchical ATPG OCC 介绍 OCC&am…...

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题(01)

这两天有点忙耽搁了,抱歉!!! 这个博客系列会分为C STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。…...

红狮金业解读:分析高价位黄金的后续投资吸引力

在全球经济格局不断变化的背景下,黄金作为传统的避险资产一直备受投资者关注。近期,金价持续走高,引发了市场对黄金是否仍然是优质资产配置的讨论。本文红狮启富将从长期需求、价格驱动因素的变化以及汇率影响三个角度,深入分析黄…...

LDR6020双盲插便携显示器应用

随着USB Type-C接口的普及,越来越多的手机和笔记本电脑都支持通过C接口输出视频。这个小巧而精密的接口,大有把传统的HDMI和DisplayPort接口取而代之的架势。特别是usb4的推出,更是为USB TYPE-C接口一统有线接口形态奠定了基础。 单USB-C接口…...

【HashMap源码学习】

HashMap的底层结构 HashMap是基于分离链表法解决散列冲突的动态散列表。 1、在jdk7中,使用的是“数组 链表”,发生散列冲突的时候键值对会用头插法添加到单链表中; 2、在jdk8中,使用的是“数组 链表 红黑树”,发…...

Git关联本地仓库和远程仓库

Step 1 添加远程仓库: git remote add <远程仓库别名><远程仓库地址> Step 2 git push -u <远程仓库名><分支名> 查看远程仓库: git remote -v 拉取远程仓库内容: 拉取服务器仓库过程中&#xff0c;如果本地和服务器有文件冲突&#xff0c;则会拉取失…...

【Django】在vscode中新建Django应用并新增路由

文章目录 打开一个终端输入新建app命令在app下的views.py内写一个视图app路由引入该视图项目路由引入app路由项目(settings.py)引入app&#xff08;AntappConfig配置类&#xff09;运行项目 打开一个终端 输入新建app命令 python manage.py startapp antapp在app下的views.py内…...

DT浏览器首页征集收录海内外网址

DT浏览器首页征集收录海内外网址&#xff0c;要求页面整洁&#xff0c;内容丰富&#xff0c;知识性和可读性强&#xff0c;符合大众价值观&#xff0c;不含恶意代码...

便携解码耳放

想象一下&#xff0c;你正在拥挤的地铁上&#xff0c;耳机里传来的音乐却仿佛带你置身于音乐厅&#xff0c;每一个音符都清晰、动人。这不是科幻小说&#xff0c;而是便携解码耳放&#xff08;DAC/AMP&#xff09;带给你的真实体验。无论你是在旅行、通勤还是在咖啡馆里工作&am…...

响应式编程框架Reactor之 Flux 和 Mono 的介绍和区别

Flux和Mono在Reactor框架中都是响应式编程模型的重要概念,它们在处理异步数据流时发挥着重要作用,两者之间也存在一些差异。 Mono的介绍 基本概念: Mono是Reactor中的一个类,它表示一个异步的单个值或零个值的结果。Mono可以看作是一个特殊的Publisher,用于产生数据流,…...

2.3 openCv 对矩阵执行掩码操作

在矩阵上进行掩模操作相当简单。其基本思想是根据一个掩模矩阵(也称为核)来重新计算图像中每个像素的值。这个掩模矩阵包含的值决定了邻近像素(以及当前像素本身)对新的像素值产生多少影响。从数学角度来看,我们使用指定的值来做一个加权平均。 具体而言,掩模操作通常涉…...

贪心算法(三) ---cmp_to_key, 力扣452,力扣179

目录 cmp_to_key 比较函数 键函数 cmp_to_key 的作用 使用 cmp_to_key 代码解释 力扣452 ---射气球 题目 分析 代码 力扣179 ---最大数 题目 分析 代码 cmp_to_key 在Python中&#xff0c;cmp_to_key 是一个函数&#xff0c;它将一个比较函数转换成一个键函数…...

学生信息管理系统详细设计文档

一、设计概述 学生信息管理系统是一个用于管理学生信息的软件系统&#xff0c;旨在提高学校对学生信息的管理效率。本系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理、班级信息管理等功能模块。详细设计阶段的目标是确定各个模块的实现算法&#xff0c;并精确地表达这…...

leetcode10 -- 正则表达式匹配

题目描述&#xff1a; 给你一个字符串 s 和一个字符规律 p&#xff0c;请你来实现一个支持 . 和 * 的正则表达式匹配。 . 匹配任意单个字符* 匹配零个或多个前面的那一个元素 所谓匹配&#xff0c;是要涵盖 整个 字符串 s的&#xff0c;而不是部分字符串。 示例 1&#xff1…...

Binius-based zkVM:为Polygon AggLayer开发、FPGA加速的zkVM

1. 引言 近日&#xff0c;ZK硬件加速巨头Irreducible和Polygon团队宣布联合开发生产级的Binius-based zkVM&#xff0c;用于助力Polygon AggLayer&#xff0c;实现具有低开销、硬件加速的binary proofs。 Irreducible&#xff08;曾用名为Ulvetanna&#xff09;团队 Benjamin …...

基于 HTML+ECharts 实现的大数据可视化平台模板(含源码)

构建大数据可视化平台模板&#xff1a;基于 HTML 和 ECharts 的实现 大数据的可视化对于企业决策、市场分析和业务洞察至关重要。通过直观的数据展示&#xff0c;团队可以快速理解复杂的数据模式&#xff0c;发现潜在的业务机会。本文将详细介绍如何利用 HTML 和 ECharts 实现一…...

特征工程在机器学习中的重要性

特征工程在机器学习中的重要性 特征工程在机器学习中占据着至关重要的地位&#xff0c;它是连接原始数据与机器学习模型之间的桥梁。通过特征工程&#xff0c;我们可以将原始数据转换为机器学习算法能够有效利用的形式&#xff0c;从而提高模型的性能和准确性。以下是特征工程…...

【css】flex布局父元素宽度或高度无法被子元素撑开-bug记录

简言 flex布局父元素宽度或高度无法被子元素撑开问题。 解决方案&#xff1a; 手动计算子元素内容所占宽高&#xff0c;手动赋值给父元素即可。 flex布局宽高度问题 flex布局现在是特别常见得布局方式。 在此记录一个注意点&#xff1a;flex布局在不换行得情况下&#xff0c…...

Music Tag Editor Pro for Mac:强大的音频标签管理工具

Music Tag Editor Pro for Mac是一款专为Mac系统设计的音频标签管理工具&#xff0c;其简易直观的操作界面和强大的功能深受用户喜爱。 这款软件的核心功能在于它能够批量编辑各类音频文件的标签。无论是修改元数据、重命名文件&#xff0c;还是转换音乐标签的文本编码&#x…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段&#xff1a; 构建阶段&#xff08;Build Stage&#xff09;&#xff1a…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

[10-3]软件I2C读写MPU6050 江协科技学习笔记(16个知识点)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

AspectJ 在 Android 中的完整使用指南

一、环境配置&#xff08;Gradle 7.0 适配&#xff09; 1. 项目级 build.gradle // 注意&#xff1a;沪江插件已停更&#xff0c;推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...