JVM回收机制与算法
jvm基本结构
JVM(Java虚拟机)是Java程序可以跨平台运行的关键。它负责将Java字节码转换为特定平台的机器码,使Java程序能够在不同的硬件和操作系统上运行而无需重新编译。JVM的基本结构主要包括以下几个核心部分:
-
类加载器(Class Loaders):
- 引导类加载器(Bootstrap ClassLoader):这是虚拟机自带的类加载器,负责加载Java的平台类库,包括rt.jar等。它不是由Java实现的,而是由底层平台(如C或C++)实现。
- 扩展类加载器(Extension ClassLoader):它负责加载JDK扩展目录中的类库,通常是从
$JAVA_HOME/lib/ext
目录中加载的JAR包。 - 系统类加载器(System ClassLoader):它根据Java应用的类路径(CLASSPATH)来加载Java类。这是Java应用的默认类加载器。
-
运行时数据区(Runtime Data Areas):
- 方法区(Method Area):所有线程共享的内存区域,用来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。
- 堆(Heap):所有线程共享的内存区域,用于存储对象实例和数组。它是GC(垃圾收集)管理的主要区域。
- 栈(Stack):每个线程私有的内存区域,用来存储局部变量和部分方法调用的过程。
- 程序计数器(Program Counter Register):每个线程私有的内存区域,指示指令地址。
- 本地方法栈(Native Method Stacks):专为支持Native方法执行的栈。
-
执行引擎(Execution Engine):
- 对字节码进行解释执行或者通过即时编译器(Just-In-Time compiler, JIT)编译成本地机器码执行。JIT编译可以提高Java程序的执行效率。
- 包含垃圾收集器(Garbage Collector, GC)用来自动管理内存,即回收不再被使用的对象所占据的内存。
-
本地接口(Java Native Interface, JNI):
- 允许Java代码和其他语言写的应用程序或库交互。
- 提供一种方式使得Java能调用本地应用程序(如C/C++程序)和库。
-
垃圾收集(Garbage Collection, GC)系统:
- 自动管理内存,监测和回收Java应用中不再使用的对象。JVM中有多种GC算法,包括标记-清除、标记-整理、复制等。
这些组成部分共同协作,使得Java程序能够在JVM上运行,同时确保高效、稳定、及安全地执行。
jvm内存结构
JVM(Java虚拟机)的内存结构主要包括以下几个部分:
-
方法区(Method Area):
- 也被称为永久代(Permanent Generation,在Java 8中改为元空间Metaspace,并使用本地内存而非堆内存)。
- 用于存储类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
- 方法区是线程共享的。
-
堆(Heap):
- JVM内存管理的主要区域,用于存放对象实例和数组。
- 堆是线程共享的,也是GC(垃圾收集)管理的主要区域。
- 堆通常被分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation),新生代又进一步分为Eden区和两个Survivor区(From和To)。
-
栈(Stack):
- 每个线程私有的内存区域,用于存储局部变量、操作数栈、方法出口等。
- 栈中的存储单位是栈帧,一个栈帧对应一个方法调用。
-
程序计数器(Program Counter Register):
- 每个线程私有的内存区域,独立存储。
- 指示指令地址,即当前线程所执行字节码的行号指示器。
-
本地方法栈(Native Method Stack):
- 专为支持Native方法执行的栈。
- 与Java栈类似,但它是为Native方法服务的。
-
直接内存(Direct Memory):
- 并不是JVM内存的一部分,但它是JVM可以访问的内存区域。
- 通常用于NIO(New Input/Output)操作,通过本地方法接口(JNI)访问本地内存。
需要注意的是,JVM的内存结构可能会因不同的JVM实现(如Oracle HotSpot、OpenJ9等)和不同的Java版本而有所差异。此外,随着Java技术的发展,JVM的内存管理也在不断优化和改进。例如,在Java 8中,元空间(Metaspace)取代了永久代(Permanent Generation),并使用本地内存进行存储,以避免永久代内存溢出的问题。同时,JVM还提供了各种垃圾收集器和内存调优参数,以满足不同应用场景的需求。
JVM中的垃圾回收机制
JVM(Java虚拟机)中的垃圾回收机制是自动管理内存的重要组成部分,它负责监测和回收Java应用中不再使用的对象,以释放内存资源。以下是JVM中垃圾回收机制的一些关键点:
1. 垃圾回收的基本概念
垃圾:在JVM中,垃圾指的是不再被引用的对象。这些对象占用的内存可以被回收,以便用于其他目的。
垃圾回收器(Garbage Collector, GC):GC是JVM的一个组件,负责自动检测并回收垃圾对象。
2. 垃圾回收的算法
JVM中有多种垃圾回收算法,每种算法都有其优缺点,适用于不同的场景。常见的垃圾回收算法包括:
标记-清除(Mark-Sweep):这是最基本的垃圾回收算法。它首先标记所有可达对象,然后清除未被标记的对象。但是,这种方法可能会导致内存碎片。
标记-整理(Mark-Compact):这种算法在标记可达对象后,会将存活的对象移动到内存的一端,然后清除剩余的内存空间。这种方法可以避免内存碎片。
复制(Copying):这种算法将内存分为两部分,每次只使用其中一部分来分配对象。当这部分内存用尽时,GC会将存活的对象复制到另一部分空闲内存中,并清除原来使用的内存。这种方法适用于对象生存周期短的场景。
3. 垃圾回收的类型
JVM中的垃圾回收可以分为以下几种类型:
新生代回收(Young Generation GC):主要针对新生代(包括Eden区和Survivor区)进行回收。由于新生代中的对象通常生存周期较短,因此回收频率较高。
老年代回收(Old Generation GC):主要针对老年代进行回收。老年代中的对象通常生存周期较长,因此回收频率较低。
全堆回收(Full GC):对整个堆(包括新生代和老年代)进行回收。这通常是在内存不足或特定条件下触发的。
4. 垃圾回收的触发条件
垃圾回收的触发条件通常包括以下几种:
内存不足:当堆内存不足时,GC会被触发以释放内存资源。
JVM参数:可以通过JVM参数(如-Xms、-Xmx等)设置堆内存的大小和GC的行为。
程序逻辑:某些程序逻辑(如显式调用System.gc())也可以触发GC。但是,不建议频繁调用这个方法,因为GC的开销可能会影响程序的性能。
5. 垃圾回收的性能影响
垃圾回收虽然可以自动管理内存,但也会带来一定的性能开销。GC的开销主要包括以下几个方面:
暂停时间(Pause Time):在GC过程中,应用程序可能需要暂停以等待GC完成。这会影响应用程序的响应时间和吞吐量。
内存开销:GC需要额外的内存来存储和管理回收过程中的数据结构。
CPU开销:GC过程需要CPU资源来执行回收算法。
为了优化GC的性能,可以采取以下措施:
选择合适的GC算法:根据应用程序的特点和需求选择合适的GC算法。
调整JVM参数:通过调整JVM参数(如堆大小、GC线程数等)来优化GC的性能。
优化程序逻辑:避免创建过多的临时对象、减少对象之间的引用关系等可以优化GC的性能。
总之,JVM中的垃圾回收机制是自动管理内存的重要组成部分。了解GC的基本概念、算法、类型和触发条件以及优化方法可以帮助开发者更好地理解和调优Java应用程序的性能。垃圾回收机制的算法
垃圾回收机制的算法
垃圾回收机制(Garbage Collection, GC)在Java虚拟机(JVM)中扮演着自动管理内存的关键角色。GC算法的选择对于应用程序的性能和内存占用有着重要影响。以下是几种常见的GC算法及其特点:
1. 标记-清除(Mark-Sweep)
基本原理:
首先,GC会遍历对象图,标记所有可达的对象。
接着,它会扫描堆内存,清除所有未被标记的对象。
优点:
实现简单,不需要额外的内存空间。
缺点:
清除后可能会留下内存碎片,导致大对象分配困难。
标记和清除过程可能会暂停应用程序,影响响应时间。
2. 标记-整理(Mark-Compact)
基本原理:
与标记-清除类似,首先标记所有可达对象。
然后,将存活的对象移动到内存的一端,按顺序排列。
最后,清除剩余的内存空间。
优点:
避免了内存碎片问题,有利于大对象的分配。
缺点:
移动对象需要额外的开销,可能会影响性能。
同样需要暂停应用程序进行标记和整理。
3. 复制(Copying)
基本原理:
将内存分为两部分:分配区和空闲区。
每次只在分配区分配对象。
当分配区用尽时,GC会将存活的对象复制到空闲区,并清除分配区。
然后交换分配区和空闲区的角色。
优点:
复制过程中可以自然地整理内存,避免碎片。
适用于对象生存周期短的场景(如新生代)。
缺点:
需要两倍的内存空间。
复制对象需要额外的开销。
4. 分代收集(Generational Collection)
基本原理:
将堆内存分为新生代和老年代。
新生代使用复制算法,因为对象生存周期短,复制开销小。
老年代使用标记-整理或标记-清除算法,因为对象生存周期长,移动开销大。
优点:
结合了不同算法的优点,提高了GC的效率。
减少了全局GC的次数,降低了应用暂停时间。
缺点:
需要复杂的内存管理机制。
不同代之间的对象引用需要特殊处理。
5. 增量垃圾回收(Incremental Garbage Collection)
基本原理:
将GC过程拆分为多个小步骤,分散在应用程序的正常执行过程中。
减少了应用程序的暂停时间。
优点:
降低了应用程序的响应延迟。
缺点:
可能会增加GC的总开销。
需要更复杂的实现。
6. 并行垃圾回收(Parallel Garbage Collection)
基本原理:
使用多线程并发进行GC。
提高了GC的速度和效率。
优点:
缩短了GC的暂停时间。
提高了应用程序的吞吐量。
缺点:
需要更多的CPU资源。
可能会引发线程安全问题。
7. 并发标记-清除(Concurrent Mark-Sweep, CMS)
基本原理:
在应用程序运行时并发进行标记阶段。
然后在短暂的暂停时间内完成清除阶段。
优点:
降低了应用程序的暂停时间。
提高了响应速度。
缺点:
可能会产生内存碎片。
并发阶段可能会占用额外的CPU资源。
8. G1垃圾回收器(Garbage-First GC)
基本原理:
将堆内存划分为多个大小相同的区域(Region)。
以尽量少的停顿时间为目标,优先回收价值最大的区域。
优点:
提供了可预测的停顿时间。
适用于大堆内存和需要低延迟的应用程序。
缺点:
实现复杂。
可能需要调整参数以达到最佳性能。
选择适合的GC算法和配置对于优化Java应用程序的性能至关重要。开发者需要根据应用程序的特点和需求,综合考虑各种因素(如响应时间、吞吐量、内存占用等),来选择和调整GC算法。
相关文章:
JVM回收机制与算法
jvm基本结构 JVM(Java虚拟机)是Java程序可以跨平台运行的关键。它负责将Java字节码转换为特定平台的机器码,使Java程序能够在不同的硬件和操作系统上运行而无需重新编译。JVM的基本结构主要包括以下几个核心部分: 类加载器&…...

24/11/14 算法笔记 GMM高斯混合模型
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称 GMM)是一种概率模型,用于表示具有多个子群体的数据集,其中每个子群体的数据分布可以用高斯分布(正态分布)来描述。GMM 是一种软聚类方法,…...
Linux下编译安装Nginx
以下是在Linux下编译安装Nginx的详细步骤: 一、安装依赖库 安装基本编译工具和库 在Debian/Ubuntu系统中,使用以下命令安装:sudo apt -y update sudo apt -y install build - essential libpcre3 - dev zlib1g - dev libssl - dev在CentOS/…...
算力100问☞第4问:算力的构成元素有哪些?
算力的构成元素是一个多维度且相互交织的体系,它融合了硬件基础设施、软件优化策略、数据处理效能以及分布式计算技术等多个层面,共同塑造了强大的计算能力。具体如下: 1、硬件基础设施 中央处理器(CPU):…...

安装paddle
网址:飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 或者找对应python和cuda版本的paddle下载后安装: https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 你想要安装paddlepaddle - gpu2.6.1.post112版本。在你提供的文件列表中&am…...

飞凌嵌入式RK3576核心板已适配Android 14系统
在今年3月举办的RKDC2024大会上,飞凌嵌入式FET3576-C核心板作为瑞芯微RK3576处理器的行业首秀方案重磅亮相,并于今年6月率先量产发货,为客户持续稳定地供应,得到了众多合作伙伴的认可。 FET3576-C核心板此前已提供了Linux 6.1.57…...

SpringBoot+MyBatis+MySQL的Point实现范围查找
前言 最近做了一个功能,需要通过用户当前位置点获取指定范围内的数据。由于后端存储用的是 MySQL,故选择使用 MySQL 中的 Point 实现范围查找功能。ORM 框架用的是 MyBatis,MyBatis 原生并不支持 Point 字段与 POJO 的映射,需要自…...
【Apache Paimon】-- 1 -- Apache Paimon 是什么?
目录 1、简介 2、概览 3、哪些场景可以使用 Paimon 4、周边生态 5、小结 6、参考 1、简介 我们听说过数据仓库、数据湖、数据湖仓,那你听说过流式数据仓库(Stream warehouse,简称:Streamhouse)吗?那我们今天就来解锁看看他们之中的新秀: Apache paimon 到底是什么…...
解决VsCode无法跳转问题
在settings.json中加入以下代码 { "files.associations": { "*.c":"c", "*.h":"c", "*.s":"masm" }, "includePath":[ "${workspaceFold…...
优化C++设计模式:用模板代替虚函数与多态机制
文章目录 0. 引言1. 模板编程替换虚函数和多态的必要性1.1. MISRA C对类型转换和虚函数的规定1.2. 虚函数与多态问题的影响及如何适应MISRA C要求1.3. 模板编程的优势:替代虚函数和多态机制 2. 设计模式改进2.1. 单例模式的改进与静态局部变量的对比(第二种实现) 2.…...

浪浪云轻量服务器搭建vulfocus网络安全靶场
什么是网络安全靶场 网络安全靶场是一个模拟真实网络环境的训练平台,旨在为网络安全专业人员提供一个安全的环境来测试和提高他们的技能。靶场通常包括各种网络设备、操作系统、应用程序和安全工具,允许用户在其中进行攻击和防御练习。以下是网络安全靶…...

C++builder中的人工智能(23):在现代C++ Windows上轻松录制声音
在这篇文章中,我们将探讨如何在现代C Windows上轻松录制声音。声音以波形和数字形式存在,其音量随时间变化。在C Builder中,使用Windows设备进行录音非常简单。要录制声音,在多设备应用程序中,必须使用FMX.Media.hpp头…...
避免误差!Android 中正确计算时间差的方式
在 Android 开发中,计时和计算时间差异是非常常见的需求,比如记录事件发生的间隔、统计应用启动时间、测量网络请求的响应时间等。在实现这些功能时,我们通常需要一个可靠的时间源来确保计时的准确性。那么为什么 Android 推荐使用 SystemClo…...

unity3d————Resources异步加载
知识点一:Resources异步加载是什么? 在Unity中,资源加载可以分为同步加载和异步加载两种方式。同步加载会在主线程中直接进行,如果加载的资源过大,可能会导致程序卡顿,因为从硬盘读取数据到内存并进行处理…...

YOLOv11改进,YOLOv11添加GnConv递归门控卷积,二次创新C3k2结构
摘要 视觉 Transformer 在多种任务中取得了显著的成功,这得益于基于点积自注意力的新空间建模机制。视觉 Transformer 中的关键因素——即输入自适应、长距离和高阶空间交互——也可以通过卷积框架高效实现。作者提出了递归门控卷积(Recursive Gated Convolution,简称 gnCo…...
如何选择国产化CMS来建设政务网站?
在介绍CMS之前,我们先了解国家为什么要网站为什么要完成国产化改造? 1、信创国产化网站建站响应了国家的信息安全战略,支持自主可控的信息技术产业的发展,减少对进口软硬件的依赖,保障国家信息安全。 2、国产替代&…...

C/C++语言基础--initializer_list表达式、tuple元组、pair对组简介
本专栏目的 更新C/C的基础语法,包括C的一些新特性 前言 initializer_list表达式、tuple元组、pair对组再C日常还是比较常用的,尤其是对组在刷算法还是挺好用的,这里做一个简介;这三个语法结合C17的结构化绑定会更好用ÿ…...

paddle表格识别数据制作
数据格式 其中主要数据有两个一个表格结构的检测框,一个是tokens,注意的地方是 1、只能使用双引号,单引号不行 2、使用带引号的地方是tokens里面 "<tr>", "<td", " colspan2", ">",&quo…...
python selenium库的使用:通过兴趣点获取坐标
通过兴趣点获取坐标 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.common.exceptions import TimeoutException# 保存Cookies到文件(可选) import pi…...

如何优化Kafka消费者的性能
要优化 Kafka 消费者性能,你可以考虑以下策略: 并行消费:通过增加消费者组中的消费者数量来并行处理更多的消息,从而提升消费速度。 批量消费:配置 fetch.min.bytes 和 fetch.max.wait.ms 参数来控制批量消费的大小和…...

网络编程(Modbus进阶)
思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

微信小程序之bind和catch
这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations
Leetcode 3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3577. Count the Number of Computer Unlocking Permutations 1. 解题思路 这一题其实就是一个脑筋急转弯,要想要能够将所有的电脑解锁&#x…...
【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验
系列回顾: 在上一篇中,我们成功地为应用集成了数据库,并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了!但是,如果你仔细审视那些 API,会发现它们还很“粗糙”:有…...
大数据学习(132)-HIve数据分析
🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言Ǵ…...

基于 TAPD 进行项目管理
起因 自己写了个小工具,仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理,现在随着功能的增加,感觉有点难以管理了,所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD,需要提供一个企业名新建一个项目&#…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类
在发表科研论文的过程中,科研绘图是必不可少的,一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用,本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中,获取方式: R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...