hotspot中的OO对象分析

本文深入探讨HotSpot虚拟机中对象的内部结构,包括MarkWord、Class Metadata Address及具体数据内容如常量池值等组成部分。重点分析了klassOop与klassKlass的实现方式及其在内存中的布局。

  hotspot中的OO对象,涉及到类的加载、gc等,相当复杂。

  class oopDesc是基类。为Object header

  class oopDesc {
         friend class VMStructs;
         private:
               volatile markOop  _mark;
               union _metadata {
                          wideKlassOop    _klass;
                          narrowOop       _compressed_klass;
               } _metadata;

        ...  

  }

  由上面可以看出对象由下面3部分组成。

  1、Mark Word

  2、Class Metadata Address

  3、Array Length,一些具体的内容,象常量池里面的值等。

  mark work具体内容如下

  Bitfields                                 Tag            State
Hashcode Age 0                      01              Unlocked
Lock record address                00              Light-weight locked
Monitor address                      10              Heavy-weight locked
Forwarding address, etc.        11               Marked for GC
Thread ID Age 1                      01               Biased / biasable

在此关注两个类的实现

klassKlass、klassOop

在hotspot里面经常看到象这样的用法

klassOop next  = ...

next->klass_part()->...

这样的用法

typedef class   klassOopDesc*                    klassOop;

由上面可知klassOop其实是一个指针。

Klass* klassOopDesc::klass_part() {

        return (Klass*)((address)this + klass_part_offset_in_bytes());

}

int klassOopDesc::klass_part_offset_in_bytes(){

       return sizeof(klassOopDesc);

}

因为klassOopDesc没有成员变量,所以klass_part() 也就是说在某个继承klassOopDesc的对象,在它的this指针往后固定字节(sizeof(klassOopDesc))就是Klass对象。由这推想,java里面的每个对象应该是某个klass的子类,jvm在分配内存时候,会分配一个Object header,也就是sizeof(klassOopDesc)的部分。

      上面的推想可以在instanceKlassKlass::create_klass里面得到证实。create_klass最调用了Klass_vtbl::operator new(size_t ignored, KlassHandle& klass,int size, TRAPS),上面的size就是

oopDesc::header_size() + sizeof(instanceKlassKlass)/HeapWordSize就包括了Object header (oopDesc::header_size() )。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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