JAVA内存的一些总结(一) 内存的划分

本文深入探讨Java内存管理机制,详细划分内存区域,并介绍各部分功能。重点讲解堆内存与方法区,以及线程独立的数据区如栈和本地方法栈的作用。

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最近面试总是有人 信誓旦旦的问:“对java的内存了解多少?”“聊聊java的回收机制?”,”遇没有遇到过内存的问题” 巴拉巴拉的。

使用java几年了,但是自我感觉停留在应用阶段小菜鸟一般。多数开发人员应该也和我一样,除了调整一下java的内存大小以外,一般也不会遇到内存泄露的问题。除非代码写的各种资源不释放如 connection 、流等该回收的不回收。但我觉得这是代码习惯问题。既然有人面试问了,虽然打死我也不信那个面试官对内存精通,但是有人问了 我觉得我们有必要积累一下。学习一下。对于技术问题我向来是认真对待的。我只是记录自己的观点,应该具备一定的扫盲功能。^_^

 我打算暂时从三方面研究内存,其余的有时间再研究:

  1. 内存的区域划分。
  2. 内存对象访问。
  3. 垃圾收集。

内存学习均来自书籍+网络+自己理解,而且是边学边写,有不对的地方忘看官指正(kongxp@yahoo.cn

 一)内存的区域划分。上图:网上找来的一个图片

2012092010273602

 这是内存运行时的一个示意图,包括线程共享(方法区、堆区)的数据区和线程独立的(栈,本地方法栈、程序计数器)数据区两大类。其实还有第三类—直接内存。

第一类:线程共享的数据区:

堆 :常说的堆内存,虚拟机管理的最大内存块。所有的对象实例及数组都在堆上开辟空间。也是垃圾回收执行的重点区域。关于垃圾回收将在以后讨论。

方法区:也叫非堆,我们经常称其为“永久代”。用于加载类信息,常量,静态变量等。虚拟机没有真正的永久代,垃圾回收也会做些工作,但是对我们比较透明。知道为什么public static final 是干啥的了吧!他在方法区中存放,而且理论上不被回收。

 第二类:线程独立的数据区

程序计数器:内存占用小,主要完成字节码的行号指示器。用于选中下一条执行指令。

栈:常说的内存栈。生命周期同线程。用于存放局部变量表。你听这名字,局部变量表。结合java的常识不难推测出,它存储的就是基本数据类型,对象引用(就是地址)和字节码指令地址(罕见,其实就是returnaddress)。值得注意的是double和long为64位需要两个局部变量空间,而其他的一切数据类型只占有一个局部变量空间。

本地方法栈:native方法使用的栈。

第三类:直接内存:不是java虚拟机运行时的数据区。有些native方法可以直接开辟堆外内存,提高性能。有那些,我没研究过。找到了在更新这部分。

所以以后再聊内存时,我们不能简单说堆和栈两类。应该分为共享区和独立(隔离)区。又分为堆 方法区  栈 本地方法区 程序计数器五部分。

附:上文中提及的native方法的说明

Java不是完美的,Java的不足除了体现在运行速度上要比传统的C++慢许多之外,Java无法直接访问到操作系统底层(如系统硬件等),为此Java使用native方法来扩展Java程序的功能。
  可以将native方法比作Java程序同C程序的接口,其实现步骤:
  1、在Java中声明native()方法,然后编译;
  2、用javah产生一个.h文件;
  3、写一个.cpp文件实现native导出方法,其中需要包含第二步产生的.h文件(注意其中又包含了JDK带的jni.h文件);
  4、将第三步的.cpp文件编译成动态链接库文件;
  5、在Java中用System.loadLibrary()方法加载第四步产生的动态链接库文件,这个native()方法就可以在Java中被访问了。

 具体的办法实现网上例子很多。


成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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