44、.NET 垃圾回收机制与对象生命周期管理

.NET 垃圾回收机制与对象生命周期管理

1. 垃圾回收的代际机制

在 .NET 中,对象被分配到不同的代际中,主要有 0 代、1 代和 2 代。当所有 0 代对象被评估后,如果仍然需要额外的内存,垃圾回收器会检查 1 代对象的可达性并进行相应的回收,存活的 1 代对象会被提升到 2 代。如果仍然需要内存,会对 2 代对象进行评估。由于对象代际有预定义的上限,2 代对象在垃圾回收后仍为 2 代对象。

通过为堆上的对象分配代际值,新对象(如局部变量)会被快速移除,而旧对象(如程序的主窗口)则不会经常被“打扰”。

2. 不同版本的垃圾回收模式
  • .NET 4.0 之前的并发垃圾回收 :在 .NET 4.0 之前,运行时使用并发垃圾回收技术清理未使用的对象。当对 0 代或 1 代对象进行回收时,垃圾回收器会暂时挂起当前进程中的所有活动线程,以确保应用程序在回收过程中不访问托管堆。回收完成后,挂起的线程可以继续工作。并发垃圾回收允许在专用线程上清理非临时代的对象,减少了 .NET 运行时挂起活动线程的需求,并且允许程序在非临时代对象回收期间继续在堆上分配对象。
  • .NET 4.0 及以后的后台垃圾回收 :从 .NET 4.0 开始,垃圾回收器使用后台垃圾回收处理线程挂起问题。如果正在对非临时代对象进行后台垃圾回收,.NET 运行时可以使用专用的后台线程回收临时代对象。.NET 4.0 及更高版本的垃圾回收得到了改进,减少了参与垃圾回收细节的线程的挂起时间,优化了 0 代或 1 代未使用对象的清理过程,提高了程序的运行性能。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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