JVM----运行时数据区----堆

最新推荐文章于 2024-07-19 10:11:27 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-19 10:11:27 发布 · 172 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#JVM

本文解析了Java堆内存的新生代与老年代比例，重点剖析了Eden区与Survivor区的分配策略。讲解了垃圾回收机制及TLAB的作用，适合理解Java内存管理的开发者阅读。

1.堆概述

新生代：老年代是1：2

Eden：Survivor0:Survivor1 = 8:1:1

GC

TLAB

JVM - 运行时数据区详细篇
古城的博客
03-05 2232
运行时数据区的组成概述 JVM的运行时数据区，不同虚拟机实现可能略微有所不同，但都会遵从Java虚拟机规范，Java8虚拟机规范中规定，Java虚拟机所管理的内容将会包括以下几个运行时 程序计数器（Program Counter Register） Java虚拟机栈（Java Virtual Machine ）
JVM-运行时数据区
m0_71386740的博客
08-03 1225
运行时数据区是Java虚拟机（JVM）在程序运行时用于管理和存储数据的内存区域。程序计数器作用: 存储当前线程正在执行的字节码指令的地址。线程共享否，每个线程有独立的程序计数器。内存溢出不常见，程序计数器通常占用很少的内存。虚拟机栈作用: 存储每个线程的局部变量、操作栈、方法调用和返回信息。线程共享否，每个线程有独立的虚拟机栈。内存溢出可能，深度过大的方法调用会导致，或虚拟机栈空间不足会导致。本地方法栈作用: 存储本地方法的调用和数据。线程共享否，每个线程有独立的本地方法栈。内存溢出可能。
JVM-JVM调优
苍煜
05-22 3525
文章目录1：JVM参数1 标准参数2 -X参数3 -XX参数4 其他参数5 查看参数6 设置参数的常见方式7 实践和单位换算8 常用参数含义2：常用命令1 jps2 jinfo3 jstat4 jstack5 jmap6 性能优化3:jvm优化图 1：JVM参数 1 标准参数 -version -help -server -cp [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-E3AIgsfB-1653197252016)(images/37.png)] 2 -X参数 非标
JVM-垃圾收集器
04-07 7728
jvm垃圾收集器
JVM运行数据区-Java堆
cccfire的博客
06-04 1412
伊甸区和S0、S1区默认为8:1:1，可通过-XX:SurvivorRatio参数修改，如-XX:SurvivorRatio=6，通过监测发现设置，以后并不是6:1:1，这是因为Java堆的内存分配策略，关闭内存分配策略，-XX:-UseAdaptiveSizePolicy。堆区（Heap区）是JVM运行时数据区占用内存最大的一块区域，每一个JVM进程只存在一个堆区，它在JVM启动时被创建，JVM规范中规定堆区可以是物理上不连续的内存，但必须是逻辑上连续的内存。-Xms:设置初始堆内存，如-Xms64m。
JVM -verbose参数详解(转)
bkhech的专栏
11-03 2万+
转自：http://www.javaranger.com/archives/367 java -verbose[:class|gc|jni] 在输出设备上显示虚拟机运行信息。 1.java -verbose:class 在程序运行的时候有多少类被加载！你可以用verbose:class来监视，在命令行输入java -verbose:class XXX  (XXX为程序名)你会在控制台看到加载
JVM可视化监控---VisualVM
wwwvipp的博客
04-21 3万+
一、VisualVM VisualVM是Netbeans的profile子项目，在JDK6.0 update 7 中自带，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。 如果已经正确配置classpath路径，VisualVM的启动非常简单，只需在命令行输入jvisualvm即可启动图形化界面。VisualVM不仅支持本机监控，还支持远程监控。 二、安装方式 jdk自带，bin目录下，双击即可打开，如
JVM-内存
m0_50846237的博客
07-19 1489
JVM学习-01
JVM - 堆
热门推荐
目目沐沐
01-28 4万+
JVM - 堆
8. JVM-堆
Android系统优化
09-13 4681
准备环境（下载各版本JDK）、堆的核心概述、设置堆内存大小与OOM、年轻代与老年代、图解对象分配过程、Minor GC、Major GC、Full GC、堆空间分代思想、内存分配策略、为对象分配内存：TLAB、堆是分配对象的唯一选择吗、逃逸分析
JVM-堆空间
liming0025的专栏
11-21 1767
一、概念 处于运行时数据区，进程唯一的（也就是一个JVM一个）。JVM创建的时候一起被创建，空间大小就确定了，也是JVM最大的一块内存。逻辑上连续、物理上可以不连续。几乎所有的对象和数组都分配在堆上。也是GC主要的区域。 大部分内存都共享，会分出来一部分，每个线程独有->TLAB。 二、设置堆内存大小与OOM 1、堆内存的细分（分代） jdk7之前：新生区+养老区+永久区(方法区) Young Generation Space 新生区 Young/New 又分为Eden区和Sur..
jvm-services：Java（JVM）语言和生态系统
01-28
JVM通过类加载器、运行时数据区、执行引擎、本地方法接口和垃圾收集器等组件协同工作，确保代码的高效执行。其中，类加载器负责加载类文件，执行引擎解析并执行字节码，而垃圾收集器则自动管理内存，避免程序员手动...
jvm-mon基于控制台的JVM监视
08-06
1. **内存监控**：`jvm-mon`能够显示堆内存、非堆内存（如 PermGen 或 Metaspace）的使用情况，包括总大小、已分配、已使用以及剩余空间等信息，帮助开发者发现内存溢出问题。 2. **GC活动追踪**：它会记录垃圾收集...
java8源码-jvm-study:jvm-study
06-04
java8 源码 jvm-study 方法执行过程 ...初始化运行时数据区 方法区：存放 class；静态变量：常量 堆：实例对象 栈：栈帧（对象的引用，方法） 类加载 执行方法 创建对象 堆空间分代划分 outOfMemory异常 ...
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1).pdf
11-26
27页-免改造安全技术实现数据监管合规与有序流通（2023）(1)
金融监管银保监会监管数据安全管理办法：数据采集存储使用全流程风险防控体系构建
11-26
内容概要：《中国银保监会监管数据安全管理办法（试行）》旨在规范监管数据的安全管理，提升数据保护能力，防范安全风险。办法明确了监管数据的定义、范围及其在采集、存储、处理、使用、委托服务及销毁等全生命周期中的安全管理要求。强调数据应依法合规采集，通过专用网络传输，存储于安全环境，并实施分级分类防护措施。对数据使用限定了用途和设备范围，要求脱敏处理和可追溯管理，并严格管控对外提供和跨境共享。针对委托服务机构设定了准入条件和协议管理机制，明确安全责任。同时建立自查、评估、检查和应急报告机制，确保数据安全事件及时处置和上报。; 适合人群：银保监会及其派出机构工作人员、受托提供监管数据服务的企事业单位、金融机构信息技术与数据管理人员。; 使用场景及目标：①指导监管数据全生命周期的安全管理实践；②规范受托机构的服务准入与安全管理；③建立健全数据安全风险防控与应急响应机制；④支持监管数据在合规前提下的有效利用与共享。; 阅读建议：本办法具有较强的政策性和操作性，建议结合实际工作流程对照执行，重点关注数据分类、权限控制、技术防护和应急管理等方面要求，并定期开展合规自查与培训。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
11-26
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
11-26
内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
jvm-mon：Java性能分析利器
jvm-mon作为一个控制台工具，通过执行特定的命令，可以在JVM运行时捕获各种性能数据。它可以显示JVM启动以来的累积垃圾回收时间和次数，还可以显示每次垃圾回收的持续时间。这有助于开发者了解垃圾回收对应用程序...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值