3.4 HotSpot算法实现

本文介绍HotSpot虚拟机如何通过OopMap快速定位对象引用,并解释安全点与安全区域的概念及其在垃圾回收中的作用。
  1. OopMap

HotSpot的实现中,是使用一组称为OopMap的数据结构来达到这个目的的,在类加载完成的时候,HotSpot就把对象内什么偏移量上是什么类型的数据计算出来,在JIT编译过程中,也会在特定的位置记录下栈和寄存器中哪些位置是引用。这样,GC在扫描时就可以直接得知这些信息了。

 

  1. 安全点

只是在特定的位置记录了这些信息,这些位置称为安全点(Safepoint),即程序执行时并非在所有地方都能停顿下来开始GC,只有在到达安全点时才能暂停。

 

  1. 安全区域(Safe Region

安全区域是指在一段代码片段之中,引用关系不会发生变化。在这个区域中的任意地方开始GC都是安全的。我们也可以把Safe Region看做是被扩展了的Safepoint

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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