【专题】JVM内存分析

最新推荐文章于 2025-09-13 14:02:02 发布
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本文深入探讨了前端开发技术栈的关键组成部分，包括HTML、CSS、JavaScript等，并强调了它们在构建现代Web应用中的核心作用。

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JVM专题六：JVM的内存模型
Jeremy程序员
06-22 2万+
前面我们通过等内容了解到了如何从我们编写的一个.Java 文件最终加载到JVM里的，今天我们就来剖析一下这个Java的‘中介平台’JVM里面到底长成啥样。
JVM内存问题排查
偶尔写些东西，意思一下我也参与了内卷
01-25 1554
JVM 的堆空间分成2个区域：年轻代、老年代年轻代又进一步细分成3个区域：Eden、Survivor From、Survivor To。
JVM内存溢出：原因分析与解决方案
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！
09-09 809
内存泄漏是指程序中已分配的内存无法被垃圾回收器回收，导致内存占用逐渐增加，最终可能导致系统崩溃。静态内存泄漏：静态对象在程序运行期间一直存在，无法被垃圾回收器回收。静态内部类内存泄漏：静态内部类持有外部类的引用，导致外部类无法被垃圾回收。静态集合类内存泄漏：静态集合类中的对象无法被垃圾回收器回收。线程内存泄漏：线程在执行过程中未正确释放资源，导致内存泄漏。
JVM内存分析：jmap工具深度解析
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！不定期贡献一篇高品质、过万文字、图文并茂且附有视频解说、满载代码示例注释的良心之作，坚决杜绝粗制乱造。
09-13 810
在当今的软件开发领域，Java虚拟机（JVM）作为Java程序运行的核心环境，其性能和稳定性直接影响到应用程序的运行效率。在这个过程中，JVM的性能监控和问题诊断显得尤为重要。jmap，作为JVM提供的一款强大的性能监控工具，能够帮助我们深入了解JVM的内存使用情况，从而优化程序性能。想象一下，在一个大型企业级应用中，由于业务需求复杂，系统运行过程中可能会出现内存泄漏、对象生命周期管理不当等问题。这些问题如果不及时解决，可能会导致系统性能下降，甚至出现崩溃。此时，jmap工具就能发挥其重要作用。
【JVM技术专题】较为深度的分析JVM的直接内存「上篇」
世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。
10-25 738
1. 常见于NIO操作时，用于数据缓冲区（ByteBuffer.allocate），当然也可以采用Unsafe类进行native方法运作进行申请直接内存。 2. 分配回收成本较高（属于操作系统内存），但读写性能高。（因为直接内存不需要经过JVM解释器进行地址映射转换到系统真正内存，故此读写速度会比堆内存在快很多，但是申请和回收机制角度而言复杂，因为属于直接由操作系统进行管理，而非JVM直接进行管理。
【JVM技术专题】JVM分析与调优技巧分析「原理篇」
世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。
11-06 251
在JDK1.7及以前，HotSpot虚拟机将java类信息、常量池、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，存储在Perm（永久带）里（对于其他虚拟机如BEA JRockit、IBM J9等是不存在永久带概念的），类的元数据和静态变量在类加载的时候被分配到Perm里，当常量池回收或者类被卸载的时候，垃圾收集器会回收这一部分内存，但效果不太理想。
JVM 逃逸分析 (史上最全)
架构师尼恩
12-09 1772
对于JVM“逃逸分析” 特性，也是近年来大厂面试、高薪面试的常见面试题。 和逃逸分析有关的常见面试题： Java中的对象一定是在堆上分配的吗？
【JVM技术专题】 深入分析回顾堆外内存使用和分析「分析篇」
世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。
11-02 543
堆外内存，其实就是不受JVM控制的内存。简单来说，除了堆栈内存，剩下的就都是堆外内存了（当然，这是从Java运行时内存的角度来看），堆外内存直接受操作系统管理，而不是虚拟机。而使用堆外内存的原因。
JVM的内存结构详解
2401_84412738的博客
05-04 966
程序计数器/寄存器： 我们在程序中无法控制堆：存放用new产生的数据（对象实例和数组）栈：基本数据类型和对象的引用， 对象本身是不存放在栈中的，而是存放在堆中方法区： 存放在对象中用static定义的静态成员（全局变量和静态变量）和常量GitHub。
【JVM专题】JVM对象创建与内存分配机制深度剖析
qq_32681589的博客
07-06 1136
创建对象的主要流程，基本如下图所示： 接下来我们分析一下各个阶段的含义。虚拟机在遇到一条new指令的时候，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到一个类的符号引用，并且检查其代表的类是否已经被加载、解析、初始化过了，如果没有则走第一节课提到的从类加载子系统LoadClass那一套。对象所需内存的大小，其实在类的加载完成后就可以确定了，为对象分配内存，本质上就是从堆里面，找一块大小合适的地方，给对象使用，在这个过程中，需要解决两个问题。接下来我们一个问题一个问题解决。我们常用的解决方案有2个，【指针
面试专题-JVM专题部分
02-22
在IT行业中，Java虚拟机（JVM）是Java应用程序的核心组成...总之，JVM专题面试涵盖了从内存管理到性能优化的广泛内容。熟练掌握这些知识点，不仅能够帮助你在面试中脱颖而出，也能在实际工作中提升代码质量和应用性能。
【并发专题】导致JVM内存泄露的ThreadLocal详解
qq_32681589的博客
07-15 741
学习了ThreadLocal的基本使用学习了ThreadLocalMap，并且知悉它与ThreadLocal和Thread的关系学习了为什么需要ThreadLocalMap学习了ThreadLocalMap使用中，容易导致JVM溢出的场景。
JVM调优专题-内存溢出及解决方案
一名coder
06-29 1934
吃撑过吗？吃多了还想吃咋办？ 当然JVM也有吃撑了的时候，甚至撑到程序宕机卡死，后果很严重。本节我们一起探讨如何判断JVM内存溢出、以及其解决方案。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
JVM内存模型与面试详解
"该资源是关于JVM面试的专题及答案，涵盖了JVM内存模型、堆内存分区、对象创建与分配、垃圾收集机制以及安全点（SafePoint）等相关知识点。" 1. JVM内存模型及分区： JVM内存分为五个主要区域，分别是： - 方法区：...
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