当前位置: 首页 > news >正文

如何优化垃圾回收机制?

垃圾回收机制

掌握 GC 算法之前,我们需要先弄清楚 3 个问题。第一,回收发生在哪里?第二,对象在
什么时候可以被回收?第三,如何回收这些对象?

回收发生在哪里?

    JVM 的内存区域中,程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这 3 个区域是线程私有的,随着
线程的创建而创建,销毁而销毁;栈中的栈帧随着方法的进入和退出进行入栈和出栈操作,
每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来的时候就已知的,因此这三个区域的内存
分配和回收都具有确定性。
    那么垃圾回收的重点就是关注堆和方法区中的内存了,堆中的回收主要是对象的回收,方法
区的回收主要是废弃常量和无用的类的回收。

.对象在什么时候可以被回收?

那 JVM 又是怎样判断一个对象是可以被回收的呢? 一般一个对象不再被引用,就代表该对
象可以被回收。 目前有以下两种算法可以判断该对象是否可以被回收。
引用计数算法: 这种算法是通过一个对象的引用计数器来判断该对象是否被引用了。每当对
象被引用,引用计数器就会加 1;每当引用失效,计数器就会减 1。当对象的引用计数器的
值为 0 时,就说明该对象不再被引用,可以被回收了。这里强调一点,虽然引用计数算法
的实现简单,判断效率也很高,但它存在着对象之间相互循环引用的问题。
可达性分析算法: GC Roots 是该算法的基础,GC Roots 是所有对象的根对象,在 JVM
加载时,会创建一些普通对象引用正常对象。这些对象作为正常对象的起始点,在垃圾回收
时,会从这些 GC Roots 开始向下搜索,当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连
时,就证明此对象是不可用的。目前 HotSpot 虚拟机采用的就是这种算法。
以上两种算法都是通过引用来判断对象是否可以被回收。在 JDK 1.2 之后,Java 对引用的
概念进行了扩充,将引用分为了以下四种:

GC 算法

JVM 提供了不同的回收算法来实现这一套回收机制,通常垃圾收集器的回收算法可以分为
以下几种:
如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现,JDK1.7
update14 之后 Hotspot 虚拟机所有的回收器整理如下(以下为服务端垃圾收集器):
其实在 JVM 规范中并没有明确 GC 的运作方式,各个厂商可以采用不同的方式实现垃圾收
集器。 我们可以通过 JVM 工具查询当前 JVM 使用的垃圾收集器类型, 首先通过 ps 命令查
询出经常 ID,再通过 jmap -heap ID 查询出 JVM 的配置信息,其中就包括垃圾收集器的
设置类型。

查看 & 分析 GC 日志

已知了性能衡量指标,现在我们需要通过工具查询 GC 相关日志,统计各项指标的信息。
首先,我们需要通过 JVM 参数预先设置 GC 日志,通常有以下几种 JVM 参数设置:
1 -XX:+PrintGC 输出 GC 日志
2 -XX:+PrintGCDetails 输出 GC 的详细日志
3 -XX:+PrintGCTimeStamps 输出 GC 的时间戳(以基准时间的形式)
4 -XX:+PrintGCDateStamps 输出 GC 的时间戳(以日期的形式,如 2013-05-04T21:53:59.234+0800)
5 -XX:+PrintHeapAtGC 在进行 GC 的前后打印出堆的信息
6 -Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径

笔者推荐文章

  • 敏捷架构的 TOGAF 层次化迭代建模
  • 架构规划之如何划分任务边界?
  • 资源下载 技术架构,业务架构,数据架构,企业架构,行业技术方案 TOGAF | 跟着Byte学架构
  • 定制化企业架构元模型-CSDN博客
  • G1相对于CMS的的优势-CSDN博客

相关文章:

如何优化垃圾回收机制?

垃圾回收机制 掌握 GC 算法之前,我们需要先弄清楚 3 个问题。第一,回收发生在哪里?第二,对象在 什么时候可以被回收?第三,如何回收这些对象? 回收发生在哪里? JVM 的内存区域中&…...

beyond the ‘PHYSICAL‘ memory limit.问题处理

Container [pid5616,containerIDcontainer_e50_1734408743176_3027740_01_000006] is running 507887616B beyond the ‘PHYSICAL’ memory limit. Current usage: 4.5 GB of 4 GB physical memory used; 6.6 GB of 8.4 GB virtual memory used. Killing container. 1.增大map…...

Day36【AI思考】-表达式知识体系总览

文章目录 **表达式知识体系总览**回答1:**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1. 中缀转后缀(重点)****2. 中缀转前缀** **三、表达式计算方法****1. 后缀表达式计算(栈实现)****…...

段错误(Segmentation Fault)调试

1. 使用 GDB(GNU Debugger) GDB 是一个强大的调试工具,可以帮助你逐步执行程序并检查变量状态。 编译时添加调试信息: gcc -g your_program.c -o your_program启动 GDB: gdb ./your_program运行程序: …...

每日Attention学习19——Convolutional Multi-Focal Attention

每日Attention学习19——Convolutional Multi-Focal Attention 模块出处 [ICLR 25 Submission] [link] UltraLightUNet: Rethinking U-shaped Network with Multi-kernel Lightweight Convolutions for Medical Image Segmentation 模块名称 Convolutional Multi-Focal Atte…...

LeetCode题练习与总结:三个数的最大乘积--628

一、题目描述 给你一个整型数组 nums ,在数组中找出由三个数组成的最大乘积,并输出这个乘积。 示例 1: 输入:nums [1,2,3] 输出:6示例 2: 输入:nums [1,2,3,4] 输出:24示例 3&a…...

Colorful/七彩虹 隐星P15 TA 24 原厂Win11 家庭版系统 带F9 Colorful一键恢复功能

Colorful/七彩虹 隐星P15 TA 24 原厂Win11 家庭中文版系统 带F9 Colorful一键恢复功能 自动重建COLORFUL RECOVERY功能 带所有随机软件和机型专用驱动 支持机型:隐星P15 TA 24 文件下载:asusoem.cn/745.html 文件格式:ISO 系统版本&…...

第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践 在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与…...

CTreeCtrl 设置图标

mfc界面修改真难受 使用CTreeCtrl 进行设置导航视图时,有时候需要设置图标,一般使用如下代码 m_TreeViewImages.DeleteImageList();UINT uiBmpId IDB_ICONLIST_TREE;CBitmap bmp; if (!bmp.LoadBitmap(uiBmpId)) return;BITMAP bmpObj; bmp.GetBitmap…...

在JAX-RS中获取请求头信息的方法

在JAX-RS中获取请求头信息的方法 HeaderParam注解,可以直接将请求头中的特定值注入到方法参数中,代码示例: import javax.ws.rs.GET; import javax.ws.rs.HeaderParam; import javax.ws.rs.Path; import javax.ws.rs.core.Response;Path(&q…...

Java 面试之结束问答

技术优化 线程池优化 设置最大线程数设置最小核心线程数设置额外线程存活时间选择线程池队列选择合适的线程池选择合适的饱和策略 锁优化 尽量不要锁住方法缩小同步代码块,只锁数据锁中尽量不要再包含锁将锁私有化,在内部管理锁进行适当的锁分解 HT…...

柔性数组与c/c++程序中内存区域的划分

1.柔性数组 1.1柔性数组的定义 柔性数组是指在结构体中定义的,其大小在编译时未确定,而在运行时动态分配的数组。这种数组允许结构体的大小根据需要动态变化。语法如下: struct D {int a;int arry1[0]; };struct F {int a;int arry2[]; };…...

mini-lsm通关笔记Week2Day7

项目地址:https://github.com/skyzh/mini-lsm 个人实现地址:https://gitee.com/cnyuyang/mini-lsm 在上一章中,您已经构建了一个完整的基于LSM的存储引擎。在本周末,我们将实现存储引擎的一些简单但重要的优化。欢迎来到Mini-LSM的…...

Typora免费使用

一.下载地址 https://typoraio.cn/ 二.修改配置文件 1.找到安装路径下的LicenseIndex.180dd4c7.4da8909c.chunk.js文件 文件路径为:安装路径\resources\page-dist\static\js\LicenseIndex.180dd4c7.4da8909c.chunk.js 将js中的 e.hasActivated"true"e.hasActiva…...

AI驱动的无线定位:基础、标准、最新进展与挑战

1. 论文概述 研究目标:本论文旨在综述AI在无线定位领域的应用,包括其基础理论、标准化进展、最新技术发展,以及面临的挑战和未来研究方向。主要发现: AI/ML 技术已成为提升无线定位精度和鲁棒性的关键手段,特别是在 3GPP 标准的推动下。论文系统性地分析了 AI 在 LOS/NLOS…...

苹果再度砍掉AR眼镜项目?AR真的是伪风口吗?

曾经,AR游戏一度异常火热,宝可梦go让多少人不惜翻墙都要去玩,但是也没过去几年,苹果被曝出再度砍掉了AR眼镜项目,面对着市场的变化,让人不禁想问AR真的是伪风口吗? 一、苹果再度砍掉AR眼镜项目&…...

18 大量数据的异步查询方案

在分布式的应用中分库分表大家都已经熟知了。如果我们的程序中需要做一个模糊查询,那就涉及到跨库搜索的情况,这个时候需要看中间件能不能支持跨库求交集的功能。比如mycat就不支持跨库查询,当然现在mycat也渐渐被摒弃了(没有处理笛卡尔交集的…...

DRM系列八:Drm之DRM_IOCTL_MODE_ADDFB2

本系列文章基于linux 5.15 在上一篇文章DRM系列七:Drm之DRM_IOCTL_MODE_CREATE_DUMB获取buf的handle和pitch之后,接着使用ioctl(fd, DRM_IOCTL_MODE_ADDFB2, &fb_cmd)创建一个新的帧缓冲区对象(framebuffer object),并将帧缓冲区对象与显…...

软件测试用例篇

设计测试用例是测试面试的必考题,务必好好学 1. 测试用例 测试用例的概念 测试⽤例(Test Case)是为了实施测试而向被测试的系统提供的⼀组集合,这组集合包含:测试环境、操作步骤、测试数据、预期结果等要素。 设计测试⽤…...

PopupMenuButton组件的功能和用法

文章目录 1 概念介绍2 使用方法3 示例代码 我们在上一章回中介绍了Sliver综合示例相关的内容,本章回中将介绍PopupMenuButton组件.闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。 1 概念介绍 我们在本章回中介绍的PopupMenuButton组件位于AppBar右侧,…...

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…...

UE5 学习系列(三)创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇,是在之前两篇博客的基础上展开,主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体,这篇博客跟随的视频链接如下: B 站视频:s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 (忘了有没有这步了 估计有) 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解

一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?

高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...

selenium学习实战【Python爬虫】

selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)

参考官方文档:https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java(供 Kotlin 使用) 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象,只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意:它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”

2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...

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…...