java基础知识-JVM知识详解
文章目录
- 一、JVM内存结构
- 二、常见垃圾回收算法
- 1. 标记-清除算法(Mark-Sweep Algorithm)
- 2. 标记-整理算法(Mark-Compact Algorithm)
- 3. 复制算法(Copying Algorithm)
- 4. 分代收集算法(Generational Collection)
- 5. 增量收集算法(Incremental Collection)
- 6. 并行收集算法(Parallel Collection)
- 7. 并发收集算法(Concurrent Collection)
- 8. 压缩算法(Compacting Algorithm)
- 9. 选择性复制算法(Selective Copying Algorithm)
- 三、常见的垃圾回收器
- 1. Serial Collector
- 2. Parallel Collector
- 3. Concurrent Mark Sweep (CMS) Collector
- 4. Garbage First (G1) Collector
- 5. ZGC (Z Garbage Collector)
- 6. Shenandoah Collector
- 7. Epsilon Collector
- 特定版本的垃圾收集器
- 配置选项
- 选择垃圾收集器
- 总结
- 四、垃圾回收的时机
- 总结
一、JVM内存结构
Java虚拟机(JVM)的内存结构主要分为几个不同的区域,每个区域都有其特定的目的和功能。以下是JVM内存结构的主要组成部分:
- 先看一下总体的结构图

-
程序计数器(Program Counter Register)
- 这是一个较小的内存块,用于存储当前线程所执行的字节码指令的地址。
- 每个线程都有一个独立的程序计数器。
- 如果当前线程正在执行的是本地(native)方法,则该计数器的值为空(Undefined)。
-
Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack)
- 也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。
- 描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法被执行的时候都会创建一个栈帧(Stack Frame),用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
- 每个方法被调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
- 当线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度时,将会抛出
StackOverflowError。 - 若JVM栈可以动态扩展,当栈扩展时无法申请到足够的内存时会抛出
OutOfMemoryError。
-
本地方法栈(Native Method Stack)
- 与虚拟机栈类似,但是它为虚拟机使用到的Native方法服务。
- 在HotSpot虚拟机中,本地方法栈和Java虚拟机栈合二为一。
- 本地方法栈同样也会抛出
StackOverflowError和OutOfMemoryError。
-
Java堆(Java Heap)
- Java堆是JVM所管理的内存中最大的一块,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
- 堆是所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。
- 对象的创建、数组的创建都在堆上分配。
- 堆的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
- Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中,只要逻辑上连续即可;实现可以选择固定大小或者可扩展的方式实现。
- 如果在堆中没有内存完成实例分配,并且也无法再扩展时,将会抛出
OutOfMemoryError。 - 以下是堆区分代结构图:

-
方法区(Method Area)
- 方法区也称为非堆区,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
- 它是线程共享的区域。
- HotSpot虚拟机中,通常把这部分称为“永久代”(Permanent Generation),但JDK 8之后,已经被元空间(MetaSpace)取代,永久代被移除。
- 如果方法区无法满足新的内存分配需求时,将抛出
OutOfMemoryError。
-
运行时常量池(Runtime Constant Pool)
- 是方法区的一部分,Class文件中的常量池表被放到这个区域中。
- 运行时常量池中包含了各种字面量和符号引用,这部分内容将在类加载后存放在方法区的运行时常量池中。
-
直接内存(Direct Memory)
- 不属于JVM自动内存管理的范围,它是通过
java.nio.ByteBuffer.allocateDirect()方法分配的内存。 - 直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是会受到本机总内存大小以及系统其他内存开销的限制。
- 如果本机内存不够或者无法申请到足够的直接内
- 不属于JVM自动内存管理的范围,它是通过
相关文章:
java基础知识-JVM知识详解
文章目录 一、JVM内存结构二、常见垃圾回收算法1. 标记-清除算法(Mark-Sweep Algorithm)2. 标记-整理算法(Mark-Compact Algorithm)3. 复制算法(Copying Algorithm)4. 分代收集算法(Generational Collection)5. 增量收集算法(Incremental Collection)6. 并行收集算法…...
流动会场:以声学专利为核心的完美移动场地—轻空间
流动会场作为一种全新的活动场所选择,凭借其便捷的移动性与先进的声学设计,正逐渐成为各类演出、会议和文化活动的热门场地。其独特之处不仅在于搭建速度快、灵活性高,还在于其核心技术——声学专利的强大支持。 专利声学设计,打造…...
深度学习(一)-感知机+神经网络+激活函数
深度学习概述 深度学习的特点 优点 性能更好 不需要特征工程 在大数据样本下有更好的性能 能解决某些传统机器学习无法解决的问题 缺点 小数据样本下性能不如机器学习 模型复杂 可解释性弱 深度学习与传统机器学习相同点 深度学习、机器学习是同一问题不同的解决方法 …...
目标检测-YOLOv4
YOLOv4介绍 YOLOv4 是 YOLO 系列的第四个版本,继承了 YOLOv3 的高效性,并通过大量优化和改进,在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比 YOLOv3,YOLOv4 在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检…...
一台笔记本电脑的硬件都有哪些以及对应的功能
一台笔记本电脑的硬件通常包括多个关键组件,这些组件共同协作,确保电脑的正常运行。以下是笔记本电脑的主要硬件及其功能: 1. 中央处理器(CPU) 功能:CPU 是电脑的“大脑”,负责处理所有的计算…...
【程序分享1】第一性原理计算 + 数据处理程序
【1】第一性原理计算 数据处理程序 SMATool 程序:VASP QE 零温 有限温度 拉伸、剪切、双轴、维氏硬度的计算 ElasTool v3.0 程序:材料弹性和机械性能的高效计算和可视化工具包 VELAS 程序:用于弹性各向异性可视化和分析 Phasego 程序…...
【数据结构】栈与队列OJ题(用队列实现栈)(用栈实现队列)
目录 1.用队列实现栈oj题 对比 一、初始化 二、出栈 三、入栈 四、取队头元素: 2.用栈实现队列 一、定义 二、入队列 三、出队列 四、队头 五、判空 前言:如果想了解什么是栈和队列请参考上一篇文章进来一起把【数据结构】的【栈与队列】狠…...
element-ui打包之后图标不显示,woff、ttf加载404
1、bug 起因 昨天在 vue 项目中编写 element-ui 的树形结构的表格,发现项目中无法生效,定位问题之后发现项目使用的 element-ui 的版本是 2.4.11 。看了官方最新版本是 2.15.14,然后得知 2.4.11 版本是不支持表格树形结构的。于是决定升级 el…...
探究零工市场小程序如何改变传统兼职模式
近年来,零工市场小程序正逐渐改变传统的兼职模式,为求职者和雇主提供了一个更为高效、便捷的平台。本文将深入探讨零工市场小程序如何影响传统兼职模式,以及它带来的优势和挑战。 一、背景与挑战 传统的兼职市场往往存在信息不对称的问题&am…...
MySQL数据库安装(详细)—>Mariadb的安装(day21)
该网盘链接有效期为7天,有需要评论区扣我: 通过网盘分享的文件:mariadb-10.3.7-winx64.msi 链接: https://pan.baidu.com/s/1-r_w3NuP8amhIEedmTkWsQ?pwd2ua7 提取码: 2ua7 1 双击打开安装软件 本次安装的是mariaDB,双击打开mar…...
微信小程序实践案例
参考视频: https://www.bilibili.com/video/BV1834y1676P/?p36&spm_id_frompageDriver&vd_sourceb604c19516c17da30b6b1abb6c4e7ec0 前期准备 1、新建三个页面 "pages": ["pages/home/home","pages/message/message",&quo…...
DataLoader使用
文章目录 一、认识dataloader二、DataLoader整合数据集三、使用DataLoader展示图片方法四、去除结尾不满足batch_size设值图片的展示 一、认识dataloader DataLoader 用于封装数据集,并提供批量加载数据的迭代器。它支持自动打乱数据、多线程数据加载等功能。datas…...
CSS学习11--版心和布局流程以及几种分布的例子
版心和布局流程 一、版心二、布局流程三、一列固定宽度且居中四、两列左窄右宽五、通栏平均分布型 一、版心 版心:是指网页主题内容所在的区域。一般在浏览器窗口水平居中位置,常见的宽度值为960px、980px、1000px、1200px等。 二、布局流程 为了提高…...
NetSuite AI 图生代码
去年的ChatGPT热潮期间,我们写过一篇文章说GTP辅助编程的事。 NetSuite GPT的辅助编程实践_如何打开netsuite: html script notes的视图-CSDN博客文章浏览阅读2.2k次,点赞4次,收藏3次。作为GPT综合症的一种表现,我们今朝来探究下…...
Java - BigDecimal计算中位数
日常开发中,如果使用数据库来直接查询一组数据的中位数,就比较简单,直接使用对应的函数就可以了,例如: SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(GROUP_CONCAT(目标列名 ORDER BY 目标列名),,,Count(1)/2),,,-1) AS 目标列名_…...
Tensorflow2如何读取自制数据集并训练模型?-- Tensorflow自学笔记13
一. 如何自制数据集? 1. 目录结构 以下是自制数据集-手写数字集, 保存在目录 mnist_image_label 下 2. 数据存储格式 2.1. 目录mnist_train_jpeg_60000 下存放的是 60000张用于测试的手写数字 如 : 0_5.jpg, 表示编号为0,标签为5的图片 6_1.jpg, 表示…...
JVM系列(七) -对象的内存分配流程
一、摘要 在之前的文章中,我们介绍了类加载的过程、JVM 内存布局和对象的创建过程相关的知识。 本篇综合之前的知识,重点介绍一下对象的内存分配流程。 二、对象的内存分配原则 在之前的 JVM 内存结构布局的文章中,我们介绍到了 Java 堆的内存布局,由 年轻代 (Young Ge…...
Apache Ignite 在处理大规模数据时有哪些优势和局限性?
Apache Ignite 在处理大规模数据时的优势和局限性可以从以下几个方面进行分析: 优势 高性能:Ignite 利用内存计算的优势,实现了极高的读写性能,通过分布式架构,它可以将数据分散到多个节点上,从而实现了并…...
怎么利用NodeJS发送视频短信
随着5G时代的来临,企业的数字化转型步伐日益加快,视频短信作为新兴的数字营销工具,正逐步展现出其大的潜力。视频群发短信以其独特的形式和内容,将图片、文字、视频、声音融为一体,为用户带来全新的直观感受࿰…...
WebAPI(三)、 DOM 日期对象Date;获取事件戳;根据节点关系查找节点
文章目录 DOM1. 日期对象(1)、日期对象方法(2)、时间戳(3)、下课倒计时 2. 节点操作(1)、 查找节点(根据节点关系找)(2)、 增加节点:创建create、追加append、克隆clone(3)、 删除节点remove DOM 1. 日期对象 日期对象就是用来表示时间的对…...
[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?
🧠 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的? 为什么所有区块链节点都能得出相同结果?合约调用这么复杂,状态真能保持一致吗?本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里…...
Linux 文件类型,目录与路径,文件与目录管理
文件类型 后面的字符表示文件类型标志 普通文件:-(纯文本文件,二进制文件,数据格式文件) 如文本文件、图片、程序文件等。 目录文件:d(directory) 用来存放其他文件或子目录。 设备…...
【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成:MAC头部frame bodyFCS,其中MAC是固定格式的,frame body是可变长度。 MAC头部有frame control,duration,address1,address2,addre…...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...
Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility
Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...
新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案
随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...
Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...
