垃圾收集器与内存分配策略

1.    垃圾收集器与内存分配策略

垃圾回收机制(GarbageCollection,GC),GC的历史要比java悠久。1960年诞生于MIT的Lisp是第一个真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。当时人们考虑GC需要解决三件事:

Ø  哪些内存需要回收

Ø  什么时候回收

Ø  如何回收

1.1    对象怎么判断是否需要回收

判断对象是否存活,如果存活则不需要回收,如果死亡则需要回收。引用计数算法和可达性分析算法是两个判断对象是否死亡的算法。

引用计数算法:就是当没有任何引用指向这个对象时,及判定此对象已死亡。但是他有缺点,当两个对象的属性分别指向两个对象,然后把两个对象的引用置为null,并且这两个对象已经没有其他引用指向这两个对象。此时这两个对象是已经死亡,但是他们又有其属性指向对方,所以引用计数并非为0。下面举个列子:

/** *testGC()方法执行后,objA和objB会不会被GC呢?

*

 */

public classReferenceCountingGC{

public Object instance=null;

private static final int_1MB=1024*1024;

/**

*这个成员属性的唯一意义就是占点内存,以便能在GC日志中看清楚是否被

*回收过

*/

private byte[]bigSize=new byte[2*_1MB];

public static void testGC(){

ReferenceCountingGC objA=new ReferenceCountingGC();

ReferenceCountingGC objB=new ReferenceCountingGC();

objA.instance=objB;

objB.instance=objA;

objA=null;

objB=null;

//假设在这行发生GC,objA和objB是否能被回收?

System.gc();

} }

         可达性分析算法:现在一些主流的语言判断对象是否已死都是通过可达性分析算法实现的。这个算法的实现思路:通过一系列的”GC Roots”为起点,从这个节点往下收索,节点直接的路径称为引用链,假如有些对象没有与”GC Roots”起始节点联系,则为对象不可达,既判断这个对象已死。在java语言中有哪些对象可以作为”GC Roots”呢?

1.      虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象.

2.      方法区静态属性引用的对象

3.      方法区中常量引用的对象

4.      本地方法栈Native中引用的对象

 

 

         因为Object4、Object5、Object6是不可达的,所以就认为这三个对象以及死亡.Object1、Object2、Object3是可达的,所以这三个对象还还存活。

1.2    引用

自jdk 1.2 以后,java将引用分为:强引用(StrongReference),软引用(Soft Reference),弱引用(Weak Reference),虚引用(Phantom Reference),这4种的引用强度依次逐渐减弱。

强引用: Object obj=newObject(); new出来的对象都是强引用。只要强引用存在,垃圾收集器就不会回收被引用的对象。

软引用:用于还有些用但并非必需的对象。系统在发生内存溢出之前,会把这种类型的对象进行二次回收。如果这次回收还没有足够的内存,则系统会抛出内存溢出的异常。在JDK1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。

弱引用:用来描述非必需的对象,它的强度比软引用的强度弱一些。当下一次垃圾收集器发生的时候,无论内存是否只够都会回收掉只被弱引用的对象。在JDK1.2之后,提供了WeakReference类来实现弱引用。

虚引用也称为幽灵引用或者幻影引用,它是最弱的一种引用关系。一个对象是否有虚引用的存在,完全不会对其生存时间构成影响,也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在 JDK 1.2之后,提供了PhantomReference类来实现虚引用。

强:String abc=newString(“abc”);

软:SoftReference<String>  sr=new SoftReference<String>(“abc”);

弱:WeakReference<String> abcWeakRef = new WeakReference<String>(abc);

1.3    垃圾收集算法

标记-清除算法:算法分为”标记”和”清除”两个阶段。首先标记出需要回收的对象,标记分为两次轮询,第一次会执行finalize(),当这个方法执行后该对象仍然处于回收的队列则,第二次轮询该对象就会被回收。在这个方法中对象也可以自救。标记说完了就说一下清除,当确认这个对象已死,这系统就会把这个对象回收了称为清除。这个算法有两个问题: 1标记和清除的效率都很低2.空间问题,对象被清除后,空间就会变的不连续,从而大大的损耗了系统内存。


1.4    复制算法

为了解决效率问题,复制算法把空间划分为等同的两部分,一部分作为预留,一部分作为存储。复制算法的思路是把存活的对象直接复制到另一个预留区域,然后把这个存储区域直接清空。存储区域变成了预留区域,预留区域变成了存储区域。从未节省了空间。

 

 

现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,IBM公司的专门研究表明,新生代中的对象98%是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用Eden和其中一块Survivor [1]。当回收时,将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性地复制到另外一块Survivor空间上,最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden和Survivor的大小比例是 8:1,也就是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%(80%+10%),只有10% 的内存会被“浪费”。当然,98%的对象可回收只是一般场景下的数据,我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活,当Survivor空间不够用时,需要依赖其他内存(这里指老年代)进行分配担保(Handle Promotion)。

1.5    标记-整顿算法

我更喜欢称他为:标记-清除-整顿算法。正如他的名字一样,他是比标记,清除算法多了一个整顿的操作,复制算法适合与新生代,存活的对象比较少,这样效率自然高。但却不适合老年代,老年代每次回收的对象少存活的多,这样使用复制算法效率就会很低,这个时候就适合标记整顿算法。



基于数据挖掘的音乐推荐系统设计实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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