java GC

本文详细解析了Java运行时出现OutOfMemory错误的原因及触发条件,并深入探讨了FullGC的发生机制及其预防措施。通过理解内存分配流程,帮助开发者有效避免内存溢出问题。

1,out of memory 只发生在jvm对old和perm generation 回收后还不能获足够内存的情况.

当一个URL被访问时,内存申请过程如下:
A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
B. 当Eden空间足够时,内存申请结束。否则到下一步
C. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象(这属于1或更高级的垃圾回收), 释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象,则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区
D. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域,当OLD区空间足够时,Survivor区的对象会被移到Old区,否则会被保留在Survivor区
E. 当OLD区空间不够时,JVM会在OLD区进行完全的垃圾收集(0级)
F. 完全垃圾收集后,若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象,导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域,则出现”out of memory错误”


造成full gc的原因:

new了很多对象,没有即时在主动释放掉->Eden内存不够用->不断把对象往old迁移->old满了->full gc

full gc 如何预防,:

1,使用了缓存

      访问有两种,第一种是缓存命中率不高的访问,第二种种是缓存命中率很高的访问.对于第一种情况,就没必要缓存了,缓存反而效果不好,浪费内存,没有提升程序效率还浪费空间,特别是如果这种访问量级别很大的时候还会导致full gc.第二种情况,不得不缓存很多对象,不缓存的话就要调用数据库或者其它是要发生io的,所以这时候要不就是想办法减少缓存对象的大小,例如不缓存没必要缓存的数据,或者合并一些数据减少内存的使用.如果还是不行那就加机器,加内存.

       总结:在不影响功能的情况下,缓存对象越小越要,命中率越高越好.低命中率的缓存对象还不如不缓存.

2,没使用缓存的情况,貌似不会出现full gc的情况,除非内存太小,或者设置不对,程序有漏洞.

   

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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