JVM学习(1)——运行时数据区域

本文详细介绍了Java虚拟机(JVM)内存布局,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区及运行时常量池等组成部分。阐述了各部分的功能、作用及可能产生的异常。

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各不同的数据区域。

  • 程序计数器:当前线程所执行的字节码的行号指示器。字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式实现的,所以每个线程有一个独立的程序计数器(线程私有的内存)。
  • Java虚拟机栈:生命周期与线程相同,虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程。

            局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型、对象引用和returnAddress类型(指向一条字节码指令的地址)。其中64位的long和double类型的数据会占用2各局部变量空间(slot)。局部变量表所需的内存在编译期间完成分配,当进入一个方法时,这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的,在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。

            在Java虚拟机规范中,对这个区域规定了两种异常状况:如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出StackOverflowError异常;如果虚拟机可以动态扩展,扩展时无法申请到足够的内存,就会抛出OutOFMemoryError。

  • 本地方法栈:与虚拟机栈发挥的作用相似,虚拟机栈执行Java方法,本地方法栈执行的Native方法
  • Java堆:被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建,此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。Java堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此很多时候也被称为“GC堆”(Garbage Collected Heap)。

                现在的收集齐都是采用分代收集算法。从内存分配角度来看,线程共享的Java堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区。无论如何划分,都与存放的内容无关,无论哪个区域,存储的都仍然是对象实例,进一步划分的目的是为了更好的回收内存,或者更快的分配内存。如果在堆中没有内存完成实例分配,并且堆也无法扩展时,将会抛出OutOfMemoryError。

  • 方法区:是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。当方法区无法满足内存分配需求时,将抛出OutOfMemoryError异常。
  • 运行时常量池:方法区的一部分,Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用,这部分内容将在类加载后进入方法区的运行时常量池中存放。

                运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特征是具备动态性,即运行期间也可以将新的常量放入池中,例如String类的intern()方法。当常量池无法申请到内存时会抛出OutOfMemoryError

  • 直接内存:不是虚拟机运行时数据区的一部分。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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