java垃圾回收机制介绍
Java垃圾回收机制(Garbage Collection, GC)是Java编程语言中的一项重要特性,它自动管理内存,释放不再使用的对象
1. 堆(Heap):
• Java虚拟机(JVM)中用于存储对象实例的内存区域。
• 垃圾回收主要发生在堆上。
2. 年轻代(Young Generation):
• 堆的一部分,用于存放新生成的对象。
• 通常分为Eden区和两个Survivor区(S0和S1),通过复制算法进行垃圾回收。
3. 老年代(Old Generation/Tenured Generation):
• 堆的另一部分,用于存放经过多次年轻代GC后仍然存活的对象。
• 通常使用标记-清除或标记-整理算法进行垃圾回收。
4. 永久代(PermGen)/元空间(Metaspace)(Java 8及以后):
• 在Java 8之前,永久代用于存储类的元数据信息(如类名、访问修饰符、常量池等)。
• Java 8及以后,永久代被元空间取代,元空间使用本地内存(Native Memory)而不是堆内存来存储类的元数据信息。
5. 垃圾回收器(Garbage Collector, GC):
• 实现垃圾回收算法的组件,负责自动回收不再使用的内存。
• Java提供了多种垃圾回收器,如Serial GC、Parallel GC、CMS GC、G1 GC等。
6. 引用计数(Reference Counting):
• 一种简单的垃圾回收算法,通过维护每个对象的引用计数来判断对象是否可以被回收。
• 但由于无法解决循环引用问题,在Java中并未采用。
7. 可达性分析算法(Reachability Analysis Algorithm):
• Java采用的垃圾回收判断算法,通过从根节点(GC Roots)开始遍历对象图,判断对象是否可达。
• 不可达的对象被认为是垃圾,可以被回收。
8. 标记-清除(Mark-Sweep):
• 一种垃圾回收算法,首先标记所有可达的对象,然后清除所有未标记的对象。
• 但会导致内存碎片问题。
9. 标记-整理(Mark-Compact):
• 在标记-清除的基础上,对存活的对象进行整理,消除内存碎片。
10. 复制算法(Copying Algorithm):
• 将内存分为两块,每次只使用其中一块分配对象。
• 当这块内存用完时,复制存活的对象到另一块内存,并清空当前块。
• 年轻代通常使用这种算法。
11. 分代回收(Generational Garbage Collection):
• 根据对象的生命周期长短,将堆内存划分为不同的代(年轻代、老年代),并根据代的特性采用不同的垃圾回收策略。
12. 并发(Concurrent)/并行(Parallel)垃圾回收:
• 并发垃圾回收:垃圾回收线程与应用线程同时运行,减少停顿时间。
• 并行垃圾回收:使用多个垃圾回收线程同时执行垃圾回收任
相关文章:
java垃圾回收机制介绍
Java垃圾回收机制(Garbage Collection, GC)是Java编程语言中的一项重要特性,它自动管理内存,释放不再使用的对象 1. 堆(Heap): • Java虚拟机(JVM)中用于存储对象实例的内…...
SpringMVC跨域问题解决方案
当Web应用程序尝试从一个源(例如 http://localhost:9090)向另一个不同的源(例如 http://localhost:8080)发起请求时,发现报错: 报错原因:请求被CORS策略拦截了 跨域问题概述 当Web应用程序尝试…...
【语音识别】Zipformer
Zipformer 是kaldi 团队于2024研发的序列建模模型。相比较于 Conformer、Squeezeformer、E-Branchformer等主流 ASR 模型,Zipformer 具有效果更好、计算更快、更省内存等优点。并在 LibriSpeech、Aishell-1 和 WenetSpeech 等常用数据集上取得了当时最好的 ASR 结果…...
vue+uniapp+echarts的使用(H5环境下echarts)
1.安装 npm install echarts4.9.0 --save // 带版本号 2.main.js中全局引用 // import echarts from echarts // 如果是5.0以上版本用这个 import * as echarts from echarts Vue.prototype.$echartsecharts 3.使用 <template><view id"box" style"w…...
【Python网络爬虫笔记】7-网络爬虫的搜索工具re模块
目录 一、网络爬虫中的正则表达式和re模块(一)数据提取的精确性(二)处理复杂的文本结构(三)提高数据处理效率 二、正则表达式的内涵(一)、常用元字符(二)、量…...
为什么选择 React Native 作为跨端方案
为什么选择 React Native 作为跨端方案 我深刻地知道,没有完美的跨端技术,只有适合的场景。脱离适用场景去谈跨端技术没有什么意义。 适用场景 1. 业务更新迭代较快的团队与出海团队 React Native 特别适合那些业务更新频繁、需要快速响应市场的团队…...
服务器与普通电脑有什么区别?
服务器和普通电脑(通常指的是个人计算机,即PC)有众多相似之处,主要构成包含:CPU,内存,芯片,I/O总线设备,电源,机箱及操作系统软件等,鉴于使用要求…...
Oracle 12c Data Guard 环境中的 GAP 修复方法
概述 上文中提到Oracle 12c 引入了多项新技术来简化 Data Guard 环境中的 GAP 修复过程,如(RECOVER … FROM SERVICE)。这些新特性不仅减少了操作步骤,还提高了效率和准确性。本文档将详细说明如何利用这些新特性进行 GAP 修复。…...
力扣 三角dp
动态规划基础题,当前所在元素来自上一行的两列的值。 题目 从图可以看出,每一行的第一个数与最后一个数都是1,然后中间的数是来自它左上方和右上方的数的和。当然并不是要打印这个三角形的形状,因此可以想到正常的打印方式应该是…...
SQL基础语法全解析(上篇)
一、基本概念 1. 数据库术语 数据库(database) - 保存有组织的数据的容器(通常是一个文件或一组文件)。数据表(table) - 某种特定类型数据的结构化清单。模式(schema) - 关于数据库…...
【笔记】Linux服务器端使用百度网盘
1、在python环境下,下载bypy pip install bypy 2、第一次连接需要认证 bypy info 认证通过后百度网盘会出现bypy文件夹,如下 3、查看当前文件夹下的文件 bypy list 若有很多文件夹,可在后面增加文件夹名称,列出对应位置下的文件&a…...
UEFI Spec 学习笔记---3 - Boot Manager(3)
3.2 Boot Manager Policy Protocol EFI_BOOT_MANAGER_POLICY_PROTOCOL----EFI应用程序使用该协议请求UEFI引导管理器使用平台策略连接设备。 typedef struct _EFI_BOOT_MANAGER_POLICY_PROTOCOL EFI_BOOT_MANAGER_POLICY_PROTOCOL; struct _EFI_BOOT_MANAGER_POLICY_PROTOCOL…...
ATTCK红队评估实战靶场(四)
靶机链接:http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/6/ 环境搭建 新建两张仅主机网卡,一张192.168.183.0网段(内网网卡),一张192.168.157.0网段(模拟外网网段),然后按照拓补…...
Android Studio 历史版本下载
Android Studio 历史版本下载 官方链接:https://developer.android.google.cn/studio/archive 通过gradle插件版本反查Android Studio历史版本 Android Studio Ladybug | 2024.2.1 October 1, 2024 【https://redirector.gvt1.com/edgedl/android/studio/ide-zip…...
微信小程序px和rpx单位互转方法
js代码如下 Page({data: {width: 0,width2: 0},onLoad: function (options) {let px this.pxToRpx(380)let rpx this.rpxToPx(730.7692307692307) // 检查两个互转是否是相同即可,例如pxToRpx(380)转成730.7692307692307 则rpxToPx(730.7692307692307)如果是380则代表互转没…...
Vercel 部署与管理指南:简化前端应用的自动化部署流程
引言 在现代的前端开发中,部署和托管项目一直是开发者关注的重要环节。Vercel,作为一个专注于简化前端开发和部署的平台,凭借其强大的自动化功能、全球内容分发网络(CDN)以及对 Next.js 等框架的优越支持,…...
Java11使用JVM同一日志框架启用日志记录
你可以使用-Xlog选项配置或启用Java虚拟机同一日志框架的日志记录。 -Xlog:gc*trace:file/Users/xx/gc-%t.log:time,tags,level,pid,tid,hostname,path:filecount3,filesize10K -Xlog:gc*trace:stdout:time,tags,level,pid,tid,hostname:filecount3,filesize10K -Xlog:gc*trac…...
onlyoffice实现文档比对(Beta版)-纯文字比对(非OCR)
一、说明 文档比对光靠前端或者后端是无法实现的。 该文中的实现方案为:onlyofficejava。java进行文档差异化比较并输出对比结果,only进行得到结果处理渲染。 此方案目前为Beta版本,简单Word Demo实现了比对结果。css、关联动态效果登将在后期…...
JS querySelector方法的优点
1. 灵活性 支持所有 CSS 选择器 ID 选择器:#id 示例:document.querySelector(#myId)解释:选择 id 为 myId 的元素。类选择器:.class 示例:document.querySelector(.myClass)解释:选择具有 class 为 myCla…...
利用获取商品详情API:item_get可以获取到淘宝商品详情的哪些数据?
先来看下测试的返回数据吧 items: { total_results: 76, totalpage: 8, page_size: 10, page: "1", item: [ { rate_content: "和我家的鞋柜特别搭,加上这一条遮挡布,感觉整洁多了,布料不是硬邦邦的那种,很满意。…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...
高频面试之3Zookeeper
高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个?3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制(过半机制࿰…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...
基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解
JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用,结合SQLite数据库实现联系人管理功能,并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能,同时可以最小化到系统…...
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”…...
Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略
一、构建速度优化 1、升级Webpack和Node.js 优化效果:Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。原因: V8引擎优化(for of替代forEach、Map/Set替代Object)。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...
Linux系统部署KES
1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008:是version产品的大版本。 R006:是release产品特性版本。 C009:是通用版 B0014:是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存:1GB 以上 硬盘…...
