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

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模与仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电与用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司与产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化与系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计与智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参与电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程与结果分析;④开展配电网经济调度与市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达与程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法与传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度与预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性与调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法与神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制与实现方式;③为类似非线性系统建模与预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其与BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
### GC Root 的组成及其相关参数说明 #### 1. GC Root 的组成 GC Root 是垃圾回收算法进行可达性分析时的起点,从这些根对象出发,沿着引用链可以找到所有存活的对象。以下是常见的 GC Root 组成部分: - **虚拟机栈中引用的对象** 虚拟机栈中的局部变量表可能引用了某些对象,这些对象构成了 GC Root 的一部分[^3]。例如,方法调用时传递的参数或方法内部定义的局部变量都可能成为 GC Root。 - **方法区中的类静态属性引用的对象** 方法区中存储了类的元数据信息,包括类的静态属性。这些静态属性引用的对象也可以作为 GC Root。当类被加载到 JVM 中时,类的静态属性会被初始化,并存储在方法区中。 - **方法区中常量引用的对象** 方法区中除了存储类的元数据信息外,还存储了一些常量。例如,字符串常量池中的字符串对象可能引用了某些对象,这些对象也可以作为 GC Root[^3]。 - **本地方法栈中 JNI 引用的对象** 本地方法栈是 JVM 用于支持 native 方法执行的内存区域。当 native 方法执行时,它可能会引用一些 Java 对象,这些对象也可以作为 GC Root。 - **其他可能的 GC Root** 根据不同的垃圾收集器和当前回收的内存区域,还有一些其他对象可能临时性地加入 GC Root 集合。例如,在分代收集和局部回收(Partial GC)中,与特定区域相关联的对象也可能被加入 GC Root 集合中。 #### 2. 相关参数说明 JVM 提供了一些参数来控制垃圾回收的行为,以下是一些与 GC Root 相关的重要参数: - **`-XX:+PrintGCDetails`** 该参数用于打印详细的垃圾回收日志,可以帮助开发者了解垃圾回收的过程,包括哪些对象被识别为 GC Root[^4]。 - **`-XX:+TraceClassLoading` 和 `-XX:+TraceClassUnloading`** 这两个参数分别用于跟踪类的加载和卸载过程。通过观察类的加载和卸载情况,可以间接了解方法区中哪些类的静态属性和常量可能作为 GC Root[^4]。 - **`-XX:PermSize` 和 `-XX:MaxPermSize`(适用于 JDK 7 及更早版本)** 这两个参数用于设置永久代的初始大小和最大大小。永久代中存储了类的元数据信息,包括静态属性和常量,这些信息可能作为 GC Root[^4]。 - **`-XX:MetaspaceSize` 和 `-XX:MaxMetaspaceSize`(适用于 JDK 8 及更高版本)** 在 JDK 8 中,永久代被元空间取代,这两个参数用于设置元空间的初始大小和最大大小。元空间中存储的信息同样可能作为 GC Root。 - **`-XX:+UseSerialGC`、`-XX:+UseParallelGC` 和 `-XX:+UseG1GC`** 这些参数用于选择不同的垃圾收集器。不同的垃圾收集器可能有不同的 GC Root 遍历规则,因此选择合适的垃圾收集器会影响 GC Root 的识别过程[^1]。 #### 3. 示例代码:查看 GC Root 的影响 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过静态变量和局部变量创建 GC Root: ```java public class GCDemo { static Object staticObject = new Object(); // 静态变量引用的对象 public static void main(String[] args) { Object localObject = new Object(); // 局部变量引用的对象 System.out.println("Static Object: " + staticObject); System.out.println("Local Object: " + localObject); } } ``` 运行时可以通过以下命令查看 GC 日志: ```bash java -XX:+PrintGCDetails GCDemo ``` ####
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