JVM1.4.1中的垃圾收集

最新推荐文章于 2025-09-17 21:46:10 发布
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#IBM #Java #J#

本文回顾了垃圾收集技术的发展历程，探讨了不同阶段的垃圾回收算法和技术，并分析了它们在现代软件开发中的应用。
Java领域JVM的垃圾回收日志分析
AI开发架构师
06-02 975
本文旨在为Java开发者提供全面的JVM垃圾回收日志分析指南。我们将覆盖从基础概念到高级分析技术的所有内容，包括如何启用GC日志、解读日志内容、识别性能问题以及基于日志进行调优。文章首先介绍GC基础概念，然后深入分析各种GC算法的日志格式，接着讲解日志分析工具和实际案例，最后探讨高级分析技巧和未来发展趋势。: Java虚拟机，执行Java字节码的运行时环境: 垃圾回收，自动内存管理机制Heap: 堆内存，存储对象实例的内存区域: 新生代，存放新创建对象的内存区域。
JVM内存模型及垃圾回收机制
csdnlidd的博客
03-30 1633
JVM内存模型 在JVM运行的时候所分配内存区的结构，分为程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆和方法区五部分。JVM占用的内存分为线程共享区 和线程私有区，线程共享区和JVM同生共死，所有线程均可访问此区域；而线程私有区顾名思义每个线程各自占有，与各自线程同生共死。 方法区：用于存储类信息、常量池、静态变量、JIT编译后的代码等数据，具体放在哪里，不同的实现可以放在不同的地方。 堆：Java堆是Java虚拟机所管理的内存中中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。
JMV 详解
qq_29978863的博客
12-13 4538
JMV 详解## 标题
Java 理论与实践: JVM 1.4.1 中的垃圾收集
xu的blog
04-28 929
导读： 2003 年 12 月 01 日在上月的 Java 理论与实践中，专栏作家 Brian Goetz 回顾了垃圾收集的基本算法。本月，他进一步探讨 JVM 1.4.1 是如何实际处理垃圾收集的，包括一些针对多处理器系统的新垃圾收集选项。请在本文对应的 讨论论坛上与作者及其他读者分享您对本文的心得（您也可以单击文章顶部或底部的 讨论来访问该论坛）。 上个月，我们分析了引用计数、复
JVM 1.4.1 中的垃圾收集
a316375的博客
02-21 202
分代垃圾收集和并发垃圾收集 在上月的 Java 理论与实践中，专栏作家 Brian Goetz 回顾了垃圾收集的基本算法。本月，他进一步探讨 JVM 1.4.1 是如何实际处理垃圾收集的，包括一些针对多处理器系统的新垃圾收集选项。请在本文对应的 讨论论坛上与作者及其他读者分享您对本文的心得（您也可以单击文章顶部或底部的 讨论来访问该论坛）。 上个月，我们分析了引用计
[转载]Java 理论与实践: JVM 1.4.1 中的垃圾收集
congji3817的博客
04-17 93
Java 理论与实践: JVM 1.4.1 中的垃圾收集在上月的 Java 理论与实践中，专栏作家 Brian Goetz 回顾了垃圾收集的基本算法。本月，他进一步探讨 JVM 1.4.1 是如何实际处理垃圾收集的...
JVM系列之垃圾回收算法
prefect_start的博客
05-16 2071
1、JVM垃圾回收 1.1、垃圾回收概述 Java和c++在内存方面的区别（内存动态分配、垃圾自动回收） 1.1.1、垃圾回收技术需要考虑的三个基本问题 哪些内存需要回收？ 什么时候需要回收内存？ 如何回收内存？ 1.1.2、什么是垃圾 垃圾是指运行程序中没有任何指针指向的对象，这个对象就是需要被回收的垃圾，如果不及时对内存中的垃圾进行清理，那么这些垃圾对象所占用的内存空间会一直保留直到应用程序结束，被保留的空间无法被其他对象使用，最终甚至可能导致内存溢出。 1.1.3、需要回收的内存区域 回收的区域
JVM 1.4.1 中的垃圾收集（分代垃圾收集和并发垃圾收集）
神爱凡人
08-07 175
我们分析了引用计数、复制、标记-清除和标记-整理这些经典的垃圾收集技术。其中每一种方法在特定条件下都有其优点和缺点。例如，当有很多对象成为 垃圾时，复制可以做得很好，但是有许多长寿对象时它就变得很糟（要反复复制它们）。相反，标记-整理对于长寿对象可以做得很好（只复制一次），但是当有许 多短寿对象时就没有那么好了。JVM 1.2 及以后版本使用的技术称为 分代垃圾收集（generational ...
【 JVM虚拟机 | 垃圾回收算法与垃圾回收器 】
Purse Wind 的个人博客
09-17 717
本文系统解析 Java 虚拟机垃圾回收（GC）机制的核心内容，涵盖垃圾回收的基本概念、对象可回收性判断方法、常见引用类型、经典垃圾回收算法（标记 - 清除、复制、标记 - 整理、分代回收算法）及主流垃圾回收器（Serial、ParNew、CMS、Parallel Scavenge、G1 ）
JVM垃圾收集算法
wzsyf的博客
07-09 112
1、判断对象是否存活。 1.1、引用计数法：给对象添加一个引用计数器，每当对象有引用计数器就加一，引用失效计数器就减一。任何时刻计数器为0的对象就是不能再被使用的对象，即要回收的对象。引用计数法的缺点是不能解决对象之间相互循环引用的问题。 1.2、可达性分析算法。通过一系列称为"GC Roots"的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索走过的路径成为引用链，当一个对象到GC Roots没有任...
Java理论与实践：JVM 1.4.1中的垃圾收集
03-04
本文介绍了分代垃圾收集是结合了JVM 1.2及以后版本使用技术的长处，使结果对象分配开销非常小。并简单概述了老对象和年轻对象、分代收集、小的收集、代间引用、跟踪代间引用、卡片标记、JDK 1.4.1 默认收集器、并行...
jvm垃圾回收调整.pdf
11-25
新域用于存储新生的对象，经过一定次数的垃圾收集后，存活的对象会被晋升到旧域。永久域则用来存放类和方法的对象。堆内存的大小可以通过 `-Xms` 和 `-Xmx` 参数来设定，分别代表初始大小和最大大小。 新域的大小...
通过结合结合键力行为与机器学习方法来设计高熵陶瓷.zip
12-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV
12-21
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。 扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。 功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。 故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。 数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。 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！
DLMS/COSEM与HDLC通信协议标准文档及软件实现源码
12-21
本资料汇编了DLMS/COSEM通信规范的中英文技术文档及其配套实现代码，并涵盖HDLC通信协议的相关技术资料与源码。DLMS/COSEM协议由国际电工委员会主导制定，旨在为自动抄表系统及各类计量应用提供统一的数据采集、设备部署、运维管理及系统集成解决方案。该协议凭借卓越的系统兼容性与交互能力，已成为当前电能计量领域公认的完备通信标准体系，并正式纳入IEC国际标准序列，编号为IEC62056系列。基于上述标准，本研究设计了一款符合自动抄表技术演进需求的智能电能表。 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！
基于查询图消歧的自然语言问答系统实现
12-21
自然语言问答系统能够将用户提出的自然语言问题转换为蕴含语义结构的查询图表示。随后，该系统将查询图进一步转化为符合规范的SPARQL查询语句，并在图数据库环境中执行这些查询，从而获取并返回用户所需的答案信息。在实现过程中，系统采用基于数据驱动的消歧策略：于查询图构建阶段，系统会保留实体与谓词可能存在的多种候选链接方案；进入查询执行阶段后，则依据实际图谱中的匹配结果对前述候选链接进行筛选与消歧，以排除错误的链接指向。具体部署步骤请参见相关说明文档。 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！
工具变量-省级山水工程DID数据（2000-2025年）.xlsx
最新发布
12-21
详细介绍及样例数据：https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/156134266
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
12-21
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
JVM垃圾回收与配置优化实战指南
"这篇文章主要探讨了Java虚拟机（JVM）的垃圾收集机制以及相关的配置优化策略。在Java应用中，正确配置JVM对于性能优化至关重要。本文将深入讲解不同类型的垃圾收集器、内存区域的分配与管理，以及如何根据应用特性...
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