如何监控Java垃圾回收机制3

本文介绍如何通过FullGC日志了解Java垃圾回收过程,并推荐了几款实用工具,包括VisualVM、VisualGC及HPJMeter,帮助开发者更直观地监控和分析GC性能。

这是 Full GC发生时的例子

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[Full GC [Tenured: 3485K->4095K(4096K), 0.1745373 secs] 61244K->7418K(63104K), [Perm : 10756K->10756K(12288K)], 0.1762129 secs] [Times: user=0.19 sys=0.00, real=0.19 secs]

如果使用了 CMS collector,那么如下CMS信息也会被输出。
由于 –verbosegc 参数在每次GC事件发生的时候都会输出日志,我们可以很轻易地观察到GC操作对于堆空间的影响。

(Java) VisualVM  + Visual GC

Java Visual VM是由Oracle JDK提供的图形化的汇总和监控工具。

图1: VisualVM 截图

除了JDK中自带的版本,你还可以直接从官网下载Visual VM。出于便利性的考虑,JDK中包含的版本被命名为Java VisualVM (jvisualvm),而官网提供的版本被命名为Visual VM (visualvm)。两者的功能基本相同,只有一些细小的差别,例如安装组件的时候。就个人而言,我更喜欢可以从官网下载的Visual VM。

图 2: Viusal GC 安装截图

通过Visual GC,你可以更直观的看到执行jstatd 所得到的信息。

 

 

图3: Visual GC 执行截图

HPJMeter

HPJMeter 可以很方便的分析 -verbosegc 输出的结果,如果Visual GC可以视作jstat的图形化版本,那么HPJMeter就相当于 –verbosgc的图形化版本。当然,GC分析只是HPJMeter提供的众多功能之一,HPJMeter是由惠普开发的性能监控工具,他可以支持HP-UX,Linux以及MS Windows。
起初,一个成为HPTune 被设计用来图形化的分析-verbosegc.输出的结果。但是,随着HPTune的功能被集成到HPJMeter 3.0版本之后,就没有必要单独下载HPTune了。但运行一个应用时, -verbosegc 的结果会被输出到一个独立的文件中。
你可以用HPJMeter直接打开这个文件,以便更直观的分析GC性能数据。

 图4: HPJMeter

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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