jvm阅读03垃圾收集

本文深入解析了各种垃圾收集器的特点和工作原理,包括Serial、ParNew、ParallelScavenge、SerialOld、ParallelOld、CMS和G1。探讨了并行与并发的概念,以及不同收集器在吞吐量、停顿时间和资源消耗上的权衡。

在这里插入图片描述

并行与并发

并行:多任务同一时刻进行;多个指令在多个CPU上运行;宏观微观都是同时。
并发:多任务同一时间段进行(交替执行);多个指令在一个CPU上运行;宏观同时,微观串行。
在这里插入图片描述
垃圾收集器:内存回收的具体实现。

Serial

单线程:在进行垃圾收集时,必须暂停其他所有的工作线程,在用户不可见的情况下停掉用户正常工作的线程。

  • 是虚拟机运行Client模式下默认的新生代收集器,没有线程交互开销,单线程效率高。
  • 可以与CMS收集器配合使用。

ParNew

  • Serial收集器的多线程版本,是很多运行在Server模式下虚拟机首选的新生代收集器
  • 可以与CMS收集器(老年代收集器)配合使用。

Parallel Scavenge(从废弃物中) 觅食; 捡破烂; 拾荒;

  • 新生代收集器,复制算法,吞吐量优先。
  • 目标:达到一个可控制的吞吐量,吞吐量就是运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值。
  • 停顿时间短:适合和用户频繁交互的任务。
  • 高吞吐量:适合在后台运行不需要太多交互的任务。

Serial Old

  • Serial的老年代版本,单线程
  • 标记整理算法,主要给Client模式下的虚拟机使用
  • 如果是在Server模式下:一方面与Parallel Scavenage搭配使用;另一方面可以作为CMS的后备预案。

Parallel Old

  • Parallel Scavenge的老年代版本
  • 多线程,标记整理算法
  • Parallel Scavenge + Parallel Old 组合

CMS

  • concurrent mark sweep ,为了获取最短停顿时间,由于目前很大部分Java应用集中在互联网站或B/S系统的服务端上。
过程
  • 初始标记(stop the world)
    标记一下GC Roots能直接关联到的对象
  • 并发标记 耗时长
    GC Roots tracing,判断对象是否仍在使用中,可达性分析。
  • 重新标记(stop the world)
    修正并发标记期间因用户程序继续运行而导致交际产生变动的那部分对象的标记记录
  • 并发清除 耗时长
缺点
  • 对CPU资源敏感
    面向并发设计的程序都对CPU资源敏感,会导致吞吐量降低
  • 无法处理浮动垃圾
    程序运行不断产生新的垃圾,cms在下一次GC时清理这些垃圾。当清理垃圾时用户线程需要运行,所以还要给用户线程预留足够的空间,CMS不能像其他收集器一样,等到老年代快满了再进行收集,要预留空间。
  • 标记清除算法的缺陷

G1

将整个Java堆划分为多个大小相等的Region,新生代和老年代不再是物理隔离,是一部分Region的集合。

  • 面向服务端
  • 分代收集
  • 整体基于标记整理算法,局部基于复制算法,不会产生内存空间碎片
  • 停顿可预测
    G1可以有计划地避免在整个Java堆中进行全区域的垃圾收集,它跟踪各个Region里垃圾堆积的价值大小(回收所获得的空间大小以及回收所需时间的经验值),在后台维护一个优先列表,优先回收价值最大的Region。
  • 避免全堆扫描 Remembered Set
    G1的每个Region都有个与之对应的Remembered Set,虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时,会产生一个 Write Barrier(屏障)暂时中断写操作,检查Reference引用的对象是否处于不同的Region中,如果是便通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属Region的Remembered Set中,回收时在GC根节点的枚举范围加入Remembered Set可以保证即使不进行全堆扫描也不会有遗漏。
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值