如何实时得到java object占用的空间

对象的内存结构及占用空间的计算方法 很早就对数据在内存中的结构和体积有深入了解的想法。平时写代码的过程中,对于这些完全处于一种感性的认识,对于代码中使用的数据结构和对象,尤其是处理大量数据的时候,总有种把控不住的感觉。趁周六日有时间的功夫,通过查阅一些有关虚拟机和内存对象的资料,和Eclipse查看源码,自己琢磨着实实在在计算一下一个对象到底是占用了多少空间,它在内存中到底是个什么样子的。于是经过了两天的探索,总于有了下面这篇文章。 对于文章中涉及到的数据,不同的JDK环境可能会有一些小出入,这包括 JDK的版本,JDK32/64位,JVM参 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Java有一个很好的地方就是java的垃圾收集机制,这个机制集成于jvm的,对程序员来说是隐藏且不透明的。这种情况下,如何得到某个对象消耗的内存呢? 曾经看到过有人用以下方法来计算:在生成该object的前后都调用java.lang.Runtime.freeMemory()方法,然后看两者之差即为该object消耗的内存量。 这种方法的代码是: long totalMem = java.lang.Runtime.freeMemory(); Object myBigObject = null; System.out.println("You just got rid of " totalMem - java.lang.Runtime.freeMemory()); 这种想法是对的,但是实际上,jvm的freememory往往不能正确反应实际的free memory。比如在jvm要进行垃圾收集的时候,free memory就会缩小。而如果决定垃圾收集的时间发生在该object生成之后,而在第二次调用java.lang.Runtime.freeMemory()之前,那么就会错误地增加该object 消耗地内存量。 在java专家By Tony Sintes的文章"Discover how much memory an object consumes " 里面提到了应该用Runtime.getRuntime().totalMemory();并且计算两次之差来得到消耗的内存量。 By Tony Sintes的源代码: public class Memory { private final static int _SIZE = 500; public static void main( String [] args ) throws Exception { Object[] array = new Object[_SIZE]; Runtime.getRuntime().gc(); long start = Runtime.getRuntime().totalMemory(); for (int i = 0; i < _SIZE; i ) { array[i] = new Object(); } Runtime.getRuntime().gc(); long end = Runtime.getRuntime().totalMemory(); long difference = ( start - end ) / _SIZE; System.out.println( difference " bytes used per object on average" ); } } 实际上,这种方法基本上正确了,但是By Tony Sintes疏忽了一点,就是仅仅Runtime.getRuntime().gc();并不能真正完成垃圾收集,也就是说实际上jvm的内存此时并不是稳定的。 所以,只有当内存不再发生大的变动,或者说已经稳定,我们才可能说垃圾收集已经完成。 如何才能真正确保基本完成了jvm的垃圾收集呢?实现这个功能的代码如下: private static final Runtime s_runtime = Runtime.getRuntime (); private static long usedMemory () { return s_runtime.totalMemory () - s_runtime.freeMemory (); } private static void runGC () throws Exception { long usedMem1 = usedMemory (), usedMem2 = Long.MAX_value; for (int i = 0; (usedMem1 < usedMem2) && (i < 500); i) { s_runtime.runFinalization (); s_runtime.gc (); Thread.currentThread ().yield (); usedMem2 = usedMem1; usedMem1 = usedMemory (); } } runGC()可以帮我们真正的确定完成垃圾收集(准确的说,应该说是基本上完成)。
基于任务的功能磁共振成像的连接性分析 虽然这种方法通过减少偶然只选择特异性代表的可能性来改善可推广性,但类别内和类别间的变异性变得更难控制(例如,"鸟类"可能是一个比"车辆"更加/不那么同质的类别),并且可能会出现关于这些预定义类别是否是现实世界实体的有意义划分的担忧——尽管这个限制在某种程度上可以通过表征相似性分析来解决。特别是,海马单变量激活和语义认知区域(左下额回)中语义信息的表征强度之间的交互预测了项目的概念记忆,而海马单变量激活和视觉处理区域(腹内侧枕叶皮层)中视觉属性的表征强度之间的交互预测了图像样本的知觉记忆。 阅读详情

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