关于gc 那些事

编码优化-减少无用的对象创建

老年代,新生代就不多说了。不懂的自己补课去。

在新生代每进行一次垃圾收集后,就会给存活的对象“加1岁”,当年龄达到一定数量的时候就会进入老年代(默认是15)

 

在java中,一个对象的生命周期为 ,具体可以看编译原理这本书

A:创建(1)为对象分配存储空间。

(2)开始构造对象。

(3)递归调用其超类的构造方法。

(4)进行对象实例初始化与变量初始化。

(5)执行构造方法体。

B:使用。有别的方法会对象引用

C:销毁。没有对象引用时,则认为是垃圾。

 

 

看个简单的例子吧

1:public User test(){

  User user=iuserService.findById("1");

  return user;

}

2:

public User test(){

  return  iuserService.findById("1");

}

1和2的区别大吗?可能有人说,没啥不一样的呀,其实不然,咱们做个计算吧,一个人访问一下产生一个user对象,然而这个对象只使用了一次。使用完之后,就成垃圾了。假如一个user对象,占用1KB(夸张的说法,这个的话,需要看具体的对象了。这里只是假如。勿做实际数据) 。那好。我们都知道像常用的springmvc 每一个访问都是一个线程(threadLocal),也就是说,一个人产生了1KB的垃圾,服务器内存就那么大,内存就那么多(硬性条件)。假如并发是20k(2万)的话,垃圾就是1KB*20000 也就是大概20MB,在JVM垃圾回收器收集一个对象之前,一般要求程序调用适当的方法释放资源,但在没有明确释放资源的情况下,Java提供了缺省机制来终止该对象心释放资源,这个方法就是finalize()。它的原型为:protected void finalize() throws Throwable   在finalize()方法返回之后,对象消失,垃圾收集开始执行。原型中的throws Throwable表示它可以抛出任何类型的异常。然而垃圾多了就会缩短触发条件出现的时间,增加了了主GC的机会

可以参考一下 https://www.cnblogs.com/sunzhenchao/p/6711275.html。

假如项目中有1000个这样的代码,就可想而知了,如果在for 循环中使用这样的代码,就直接给开除吧。

  小代码,往往是决定性能好坏的关键 ,硬性条件可以加,但是与其加网络带宽,内存, cpu 不如从随手的的地方做好优化。

 

这儿有一篇很好的文章  可以参考一下 https://blog.youkuaiyun.com/huangzhen0914/article/details/45172597

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tdf-/p/10076868.html

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
电源题电赛单相并网离网软件硬件锁相环单极性双极性调制等代码及仿真环路计算资料+原理图PCB内容概要:本文档是一份关于电力电子与能源系统仿真研究的技术资料集合,涵盖单相并网/离网系统、软件与硬件锁相环设计、单极性与双极性调制技术、虚拟同步机控制建模、P2G-CCS耦合系统、微电网优化调度、光伏风电联合运行、储能配置及需求响应等多个电力系统核心主题。文档提供了大量基于Matlab/Simulink的代码实现与仿真模型,包括LLC谐振变换器小信号分析、永磁同步电机控制、DC-AC变换器设计、光伏阵列故障仿真、直流微电网建模等,并附有原理图与PCB设计资源。同时整合了智能优化算法(如遗传算法、粒子群、灰狼优化器)、机器学习模型(如LSTM、CNN-GRU-Attention)在负荷预测、故障诊断、路径规划等领域的应用案例,形成一个跨学科的科研资源包。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统及相关专业的研究生、科研人员以及从电力电子、微电网、新能源控制方向的工程师;具备Matlab/Simulink编程基础和一定电力系统理论知识者更佳。; 使用场景及目标:① 支持电赛或科研项目中对并网逆变器、锁相环、调制策略的设计与验证;② 用于复现高水平论文(如EI/SCI)中的优化调度、控制算法与仿真模型;③ 辅助开展微电网能量管理、储能配置、需求响应策略等课题的研究与代码开发;④ 提供可直接调用的算法模板与仿真平台,提升科研效率。; 阅读建议:建议按照文档结构逐步浏览,优先下载并整理网盘中的完整资源包,结合具体研究方向选取对应代码与模型进行调试与二次开发;对于复杂算法(如NSGA-II、ADMM、MPC),应配合文献理解其数学原理后再实施仿真;关注其中“论文复现”类内容以提升学术研究规范性与技术深度。
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