JVM内存机制

最新推荐文章于 2025-03-10 16:09:16 发布

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浅谈JVM---JVM内存机制

m0_58600477的博客

09-24

518

这里写目录标题JVM的运行机制Java程序的具体运行过程如下 JVM的运行机制 JVM（Java Virtual Machine）是用于运行Java字节码的虚拟机，包括一套字节码指令集，一组程序寄存器，一个虚拟机栈，一个虚拟机堆，一个方法区，一个垃圾回收器。 JVM运行在操作系统之上不和硬件设备直接交互。 Java源文件在通过编译器之后被编译成相应的.Class文件（字节码文件），.Class文件又被JVM中的解释器编译成机器码，在不同的操作系统上运行。每种操作系统的解释器是不同的但基于解释器实现的虚拟

JVM 内存划分机制详解

m0_60462557的博客

09-03

1367

JVM 执行流程，JVM运行时数据区：堆、栈、本地方法栈、程序计数器、方法区、运行时常量池。

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JVM内存回收机制

2301_80026123的博客

10-04

1353

与标记-清楚类似，但是不一样的是后续并不是直接回收对象，而是让所有的存活对象都向前移动，最后直接清理掉边界标记的就可以了。1.伊甸区比较大，让新创建的对象存放，大多数新创建的对象都活不过第一轮GC，留下来的对象拷贝到幸存区。根据读取到的内容大小，确定出类对象需要的内存空间，申请这样大小的空间，并把这个空间全部初始化为0.元数据区：类对象涉及到的类加载，一个程序里面吗要加载得类都是有上限的，不会出现无限增长的情况。JVM中专门搞了一波周期性的线程，扫面代码中的所有对象，判定某个对象是否“可达”。

JVM 内存管理详解

pjx987的博客

09-17

1610

堆 (Heap)：所有线程共享的内存区域，主要用于存储对象实例、数组等数据。方法区 (Method Area)：存放类信息、静态变量、常量池等数据。栈 (Stack)：每个线程创建时都会创建一个栈空间，用于存储局部变量、操作数栈、动态链接等信息。程序计数器 (Program Counter Register)：线程私有的小块内存，用来指示当前线程所执行的字节码指令的位置。直接内存 (Direct Memory)

JVM内存分配机制

sermonlizhi的博客

05-17

3566

Java虚拟机最重要的工作就是如何给对象分配内存空间，以及通过GC如何回收已经不再使用的内存空间。这篇文章主要介绍JVM中的Java对象是创建过程、对象内存的分配机制以及对象内存的回收机制。一、对象的创建在前面的文章《JVM类加载机制》中讲过，JVM中所有对象的创建，都需要先将对应的.class文件加载进内存，所以JVM中通常一个对象的创建包含了如下几个步骤： 1.1 检查类是否加载当JVM执行到new字节码指令时，首先会去运行时常量池检查该指令指定的参数能够找到对应类的符号引用，并检查这个符号引用

JVM内存回收机制和算法

CTZL123456的博客

06-26

1101

内存回收机制主要针对堆内存进行管理，栈、本地方法栈和计数器等内存区域的分配与回收通常在编译期确定，相比之下，堆内存的回收更为复杂。可回收的堆内存对象是指那些在当前引用状态下无法再被访问的对象。每个对象都有一个引用计数器，每当有新的引用指向该对象时计数器+1，引用被释放时计数器-1。当计数器为0时，该对象被视为“无用”，其占用的内存可以被回收。

JVM的内存机制

du29571的博客

07-21

1491

JVM的内存机制个人总结

JVM内存管理及垃圾回收机制

qq_45792749的博客

06-28

1886

JVM内存管理及垃圾回收机制【超详细】

JVM内存分配机制详解

qq_22514513的博客

07-30

1599

JVM内存的分配机制栈堆新生代（伊甸园区 from区 to区=8:1:1 可调整）老年代方法区元空间永久代的关系

jvm 内存结构

weixin_62008675的博客

09-23

1202

上面说到，jdk1.8 中，已经不存在永久代（方法区），替代它的一块空间叫做 “ 元空间 ”，和永久代类似，都是 JVM 规范对方法区的实现，但是元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存，元空间的大小仅受本地内存限制，但可以通过 -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize 来指定元空间的大小。因此，可以这么说，程序计数器是每个线程所私有的。由于在JVM中，多线程是通过线程轮流切换来获得CPU执行时间的，因此，在任一具体时刻，一个CPU的内核只会执行一条线程中的指令，

JVM内存区域划分以及GC原理

2301_79995226的博客

03-10

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JVM 是 Java Virtual Machine 的简称，意为 Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运⾏在⼀个完全隔离的环境中的完整计算机系统。常见的虚拟机：JVM、VMwave、Virtual Box。JVM 和其他两个虚拟机的区别：1.VMwave与VirtualBox是通过软件模拟物理CPU的指令集，物理系统中会有很多的寄存器；2.JVM则是通过软件模拟Java字节码的指令集，JVM中只是主要保留了PC寄存器，其他的寄存器都进行了裁剪。

JVM内存机制与故障处理.pptx

08-18

Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有的区域随着虚拟机进程的启动而存在，有的区域则是依赖用户线程的启动和结束而...

JVM自动内存管理机制

02-25

Java自动内存管理机制包含两部分：内存分配和内存回收，要想理解内存分配和回收的机制，则需要了解下Java内存区域（Java运行时数据区），这篇随笔将按照下面的线索进行逐步解析：1.Java运行时数据区2.对象“已死”的...

Java JVM内存机制与启动参数优化详解

"Java内存机制包括堆和非堆两部分，堆主要存放对象实例，非堆则包含方法区、JVM内部数据以及类结构。Java内存的优化常常涉及到堆和非堆的启动参数调整，例如-Xmn用于设置新生代大小，-XX:SurvivorRatio设定Eden与...

基于核极限学习机的鲸鱼优化算法(WOA-ke lm)用于时间序列预测及其Matlab实现 - 时间序列预测 v4.0

08-13

内容概要：本文介绍了基于核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA），即WOA-ke lm，在时间序列预测中的应用。文章首先概述了WOA-ke lm的技术背景，强调了其强大的非线性映射能力和自适应学习特性。接着，文章提供了一个自带的数据集，涵盖了多个领域的时序数据，用于验证WOA-ke lm的有效性。随后，文章详细解释了WOA-ke lm的Matlab代码实现，配有详细的注释，特别适合新手学习。最后，展示了该算法在实际应用中的出色表现，特别是在处理复杂非线性问题时的高精度和稳定性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、学生和开发者，尤其是那些希望深入了解核极限学习机和鲸鱼优化算法的新手。使用场景及目标：① 学习和掌握WOA-ke lm的基本原理和技术细节；② 使用提供的数据集和代码进行实验，验证算法的有效性；③ 提升在时间序列预测任务中的技能，特别是处理复杂非线性问题的能力。其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了实用的代码实现和详细的注释，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。

LabVIEW与YOLOv5结合的TensorRT并行推理技术及应用

最新发布

08-13

将LabVIEW与YOLOv5结合，利用TensorRT进行并行推理的技术实现及其应用场景。主要内容涵盖从YOLOv5的.pt模型转换为.onnx再进一步转换为TensorRT模型(.trt)，以及如何通过C++封装DLL来支持LabVIEW环境下的多线程多任务并行推理。文中还讨论了模型转换过程中遇到的问题及解决方法，如不同显卡生成的TRT模型不通用的问题，并提供了具体的转换命令。此外，文章强调了在LabVIEW环境中调用DLL时需要注意的事项，比如内存管理和图像数据格式转换，确保了在工业检测场景中能够实现毫秒级别的视频和图片识别。适合人群：对嵌入式系统开发、机器视觉、深度学习感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将深度学习模型应用于工业自动化领域的专业人士。使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟的工业检测和其他实时视觉处理任务。目标是在保持高精度的同时，提高处理速度，减少硬件资源占用，从而优化生产效率。其他说明：文中提供的技术方案不仅解决了模型转换和跨平台兼容性的问题，还实现了高效的多模型并行推理，为工业自动化领域提供了一种可行的深度学习应用方案。

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

08-13

Delphi 12.3控件之llPDFLib 6.4.0.138 FULL CODE 可以输出中文PDF文件.rar

Springboot在线学习系统：管理员功能与用户体验

08-13

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护；用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化（如使用Resource对象避免内存溢出），积分排行榜的高效实现（采用Redis Sorted Set结构），敏感词过滤机制（利用DFA算法构建内存过滤树）以及视频播放的浏览器兼容性解决方案（通过FFmpeg调整MOOV原子位置）。此外，还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用，提高了系统的灵活性和易用性。适合人群：对Spring Boot有一定了解，希望深入理解其实际应用的技术人员，尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。使用场景及目标：适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案，涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面，帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。其他说明：文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路，还分享了许多实践经验教训，对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性，确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。

基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架

08-13

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5b47e985d261 基于 numpy 构建对齐 pytorch 接口的简易深度学习框架（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

深入理解JVM内存机制：规范与实现解析

"JVM内存机制的文档，涵盖了JVM规范和Sun JVM的内存结构，包括类装载器、执行引擎、运行时数据区域和本地接口等核心组件，并详细阐述了运行时数据区域的五个部分：堆、方法区、Java栈、程序计数器和本地方法栈。...