25、Ruby 不同实现中的垃圾回收机制解析

Ruby 不同实现中的垃圾回收机制解析

1. JRuby 和 Rubinius 的垃圾回收概述

在 Ruby 的不同实现中,JRuby 和 Rubinius 的垃圾回收机制与 MRI 有所不同。JRuby 借助 Java 虚拟机(JVM)实现 Ruby,因此能够利用 JVM 成熟的垃圾回收(GC)系统来管理 Ruby 对象的内存。JVM 的垃圾回收器经过多年的优化,这是使用 JVM 平台的主要优势之一。

Rubinius 的 C++ 虚拟机也包含一个复杂且高效的垃圾回收器,它采用了一些与 JVM 相同的底层算法。选择 Rubinius 作为 Ruby 平台的好处之一就是其先进的 GC 系统。

JRuby 和 Rubinius 使用的垃圾回收器与 MRI 的垃圾回收器在三个方面存在差异:
- 采用复制垃圾回收算法来为新对象分配内存,并从垃圾对象中回收内存,而非使用空闲列表。
- 运用分代垃圾回收技术,对新旧 Ruby 对象进行不同处理。
- 采用并发垃圾回收,在应用程序代码运行的同时执行一些 GC 任务。

值得注意的是,尽管 JRuby 和 Rubinius 使用的 GC 系统与 MRI 的标记 - 清除垃圾回收器有很大不同,但 MRI 也开始引入其中一些理念。例如,Ruby 2.1 的 GC 系统已开始使用分代和并发垃圾回收。

2. 复制垃圾回收

2.1 复制垃圾回收的起源

1963 年,在 John McCarthy 构建第一个 Lisp 垃圾回收器的三年后,Marvin Minsky 开发了一种名为复制垃圾回收的内存分配和回收方法。该算法最初也用于 Lisp,

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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