java垃圾回收机制

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我们知道,许多程序设计语言都允许在程序运行期动态地分配内存空间。

分配内存的方式多种多样,取决于该种语言的语法结构。但不论是哪一种语言的内存分配方式,最后都要返回所分配的内存块的起始地址,即返回一个指针到内存块的首地址。

当已经分配的内存空间不再需要时,换句话说当指向该内存块的句柄超出了使用范围的时候,该程序或其运行环境就应该回收该内存空间,以节省宝贵的内存资源。

在C,C++或其他程序设计语言中,无论是对象还是动态配置的资源或内存,都必须由程序员自行声明产生和回收,否则其中的资源将消耗,造成资源的浪费甚至死机。但手工回收内存往往是一项复杂而艰巨的工作。因为要预先确定占用的内存空间是否应该被回收是非常困难的!如果一段程序不能回收内存空间,而且在程序运行时系统中又没有了可以分配的内存空间时,这段程序就只能崩溃。通常,我们把分配出去后,却无法回收的内存空间称为"内存渗漏体(Memory Leaks)"。

以上这种程序设计的潜在危险性在Java这样以严谨、安全著称的语言中是不允许的。但是Java语言既不能限制程序员编写程序的自由性,又不能把声明对象的部分去除(否则就不是面向对象的程序语言了),那么最好的解决办法就是从Java程序语言本身的特性入手。于是,Java技术提供了一个系统级的线程(Thread),即垃圾收集器线程(Garbage Collection Thread),来跟踪每一块分配出去的内存空间,当Java 虚拟机(Java Virtual Machine)处于空闲循环时,垃圾收集器线程会自动检查每一快分配出去的内存空间,然后自动回收每一快可以回收的无用的内存块。

垃圾收集器线程是一种低优先级的线程,在一个Java程序的生命周期中,它只有在内存空闲的时候才有机会运行。它有效地防止了内存渗漏体的出现,并极大可能地节省了宝贵的内存资源。但是,通过Java虚拟机来执行垃圾收集器的方案可以是多种多样的。

下面介绍垃圾收集器的特点和它的执行机制:

垃圾收集器系统有自己的一套方案来判断哪个内存块是应该被回收的,哪个是不符合要求暂不回收的。垃圾收集器在一个Java程序中的执行是自动的,不能强制执行,即使程序员能明确地判断出有一块内存已经无用了,是应该回收的,程序员也不能强制垃圾收集器回收该内存块。程序员唯一能做的就是通过调用System. gc 方法来"建议"执行垃圾收集器,但其是否可以执行,什么时候执行却都是不可知的。这也是垃圾收集器的最主要的缺点。当然相对于它给程序员带来的巨大方便性而言,这个缺点是瑕不掩瑜的。

垃圾收集器的主要特点有:

1.垃圾收集器的工作目标是回收已经无用的对象的内存空间,从而避免内存渗漏体的产生,节省内存资源,避免程序代码的崩溃。

2.垃圾收集器判断一个对象的内存空间是否无用的标准是:如果该对象不能再被程序中任何一个"活动的部分"所引用,此时我们就说,该对象的内存空间已经无用。所谓"活动的部分",是指程序中某部分参与程序的调用,正在执行过程中,尚未执行完毕。

3.垃圾收集器线程虽然是作为低优先级的线程运行,但在系统可用内存量过低的时候,它可能会突发地执行来挽救内存资源。当然其执行与否也是不可预知的。

4.垃圾收集器不可以被强制执行,但程序员可以通过调用System. gc方法来建议执行垃圾收集器。

5.不能保证一个无用的对象一定会被垃圾收集器收集,也不能保证垃圾收集器在一段Java语言代码中一定会执行。因此在程序执行过程中被分配出去的内存空间可能会一直保留到该程序执行完毕,除非该空间被重新分配或被其他方法回收。由此可见,完全彻底地根绝内存渗漏体的产生也是不可能的。但是请不要忘记,Java的垃圾收集器毕竟使程序员从手工回收内存空间的繁重工作中解脱了出来。设想一个程序员要用C或C++来编写一段10万行语句的代码,那么他一定会充分体会到Java的垃圾收集器的优点!

6.同样没有办法预知在一组均符合垃圾收集器收集标准的对象中,哪一个会被首先收集。

7.循环引用对象不会影响其被垃圾收集器收集。

8.可以通过将对象的引用变量(reference variables,即句柄handles)初始化为null值,来暗示垃圾收集器来收集该对象。但此时,如果该对象连接有事件监听器(典型的AWT组件),那它还是不可以被收集。所以在设一个引用变量为null值之前,应注意该引用变量指向的对象是否被监听,若有,要首先除去监听器,然后才可以赋空值。

9.每一个对象都有一个finalize( )方法,这个方法是从Object类继承来的。

10.finalize( )方法用来回收内存以外的系统资源,就像是文件处理器和网络连接器。该方法的调用顺序和用来调用该方法的对象的创建顺序是无关的。换句话说,书写程序时该方法的顺序和方法的实际调用顺序是不相干的。请注意这只是finalize( )方法的特点。

11.每个对象只能调用finalize( )方法一次。如果在finalize( )方法执行时产生异常(exception),则该对象仍可以被垃圾收集器收集。

12.垃圾收集器跟踪每一个对象,收集那些不可到达的对象(即该对象没有被程序的任何"活的部分"所调用),回收其占有的内存空间。但在进行垃圾收集的时候,垃圾收集器会调用finalize( )方法,通过让其他对象知道它的存在,而使不可到达的对象再次"复苏"为可到达的对象。既然每个对象只能调用一次finalize( )方法,所以每个对象也只可能"复苏"一次。

13.finalize( )方法可以明确地被调用,但它却不能进行垃圾收集。

14.finalize( )方法可以被重载(overload),但只有具备初始的finalize( )方法特点的方法才可以被垃圾收集器调用。

15.子类的finalize( )方法可以明确地调用父类的finalize( )方法,作为该子类对象的最后一次适当的操作。但Java编译器却不认为这是一次覆盖操作(overriding),所以也不会对其调用进行检查。

16.当finalize( )方法尚未被调用时,System. runFinalization()方法可以用来调用finalize( )方法,并实现相同的效果,对无用对象进行垃圾收集。

17.当一个方法执行完毕,其中的局部变量就会超出使用范围,此时可以被当作垃圾收集,但以后每当该方法再次被调用时,其中的局部变量便会被重新创建。

18.Java语言使用了一种"标记交换区的垃圾收集算法"。该算法会遍历程序中每一个对象的句柄,为被引用的对象做标记,然后回收尚未做标记的对象。所谓遍历可以简单地理解为"检查每一个"。

19.Java语言允许程序员为任何方法添加finalize( )方法,该方法会在垃圾收集器交换回收对象之前被调用。但不要过分依赖该方法对系统资源进行回收和再利用,因为该方法调用后的执行结果是不可预知的。

通过以上对垃圾收集器特点的了解,你应该可以明确垃圾收集器的作用,和垃圾收集器判断一块内存空间是否无用的标准。简单地说,当你为一个对象赋值为null并且重新定向了该对象的引用者,此时该对象就符合垃圾收集器的收集标准。

判断一个对象是否符合垃圾收集器的收集标准,这是SUN公司程序员认证考试中垃圾收集器部分的重要考点(可以说,这是唯一的考点)。所以,考生在一段给定的代码中,应该能够判断出哪个对象符合垃圾收集器收集的标准,哪个不符合。下面结合几种认证考试中可能出现的题型来具体讲解:

Object obj = new Object ( ) ;

我们知道,obj为Object的一个句柄。当出现new关键字时,就给新建的对象分配内存空间,而obj的值就是新分配的内存空间的首地址,即该对象的值(请特别注意,对象的值和对象的内容是不同含义的两个概念:对象的值就是指其内存块的首地址,即对象的句柄;而对象的内容则是其具体的内存块)。此时如果有 obj = null; 则obj指向的内存块此时就无用了,因为下面再没有调用该变量了。

请再看以下三种认证考试时可能出现的题型:

程序段1:

1.fobj = new Object ( ) ;

2.fobj. Method ( ) ;

3.fobj = new Object ( ) ;

4.fobj. Method ( ) ;

问:这段代码中,第几行的fobj 符合垃圾收集器的收集标准?

答:第3行。因为第3行的fobj被赋了新值,产生了一个新的对象,即换了一块新的内存空间,也相当于为第1行中的fobj赋了null值。这种类型的题在认证0考试中是最简单的。

程序段2:

1.Object sobj = new Object ( ) ;

2.Object sobj = null ;

3.Object sobj = new Object ( ) ;

4.sobj = new Object ( ) ;

问:这段代码中,第几行的内存空间符合垃圾收集器的收集标准?

答:第1行和第3行。因为第2行为sobj赋值为null,所以在此第1行的sobj符合垃圾收集器的收集标准。而第4行相当于为sobj赋值为null,所以在此第3行的sobj也符合垃圾收集器的收集标准。

如果有一个对象的句柄a,且你把a作为某个构造器的参数,即 new Constructor ( a )的时候,即使你给a赋值为null,a也不符合垃圾收集器的收集标准。直到由上面构造器构造的新对象被赋空值时,a才可以被垃圾收集器收集。

程序段3:

1.Object aobj = new Object ( ) ;

2.Object bobj = new Object ( ) ;

3.Object cobj = new Object ( ) ;

4.aobj = bobj;

5.aobj = cobj;

6.cobj = null;

7.aobj = null;

问:这段代码中,第几行的内存空间符合垃圾收集器的收集标准?

答:第7行。注意这类题型是认证考试中可能遇到的最难题型了。

行1-3分别创建了Object类的三个对象:aobj,bobj,cobj

行4:此时对象aobj的句柄指向bobj,所以该行的执行不能使aobj符合垃圾收集器的收集标准。

行5:此时对象aobj的句柄指向cobj,所以该行的执行不能使aobj符合垃圾收集器的收集标准。

行6:此时仍没有任何一个对象符合垃圾收集器的收集标准。

行7:对象cobj符合了垃圾收集器的收集标准,因为cobj的句柄指向单一的地址空间。在第6行的时候,cobj已经被赋值为null,但由cobj同时还指向了aobj(第5行),所以此时cobj并不符合垃圾收集器的收集标准。而在第7行,aobj所指向的地址空间也被赋予了空值null,这就说明了,由cobj所指向的地址空间已经被完全地赋予了空值。所以此时cobj最终符合了垃圾收集器的收集标准。 但对于aobj和bobj,仍然无法判断其是否符合收集标准。

总之,在Java语言中,判断一块内存空间是否符合垃圾收集器收集标准的标准只有两个:

1.给对象赋予了空值null,以下再没有调用过。

2.给对象赋予了新值,既重新分配了内存空间。

最后再次提醒一下,一块内存空间符合了垃圾收集器的收集标准,并不意味着这块内存空间就一定会被垃圾收集器收集。(责任编辑:龚勋)
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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前言 本文章主要了解一下java 垃圾回收机制的基本概念,垃圾回收的种类,以及垃圾回收的工作流程,了解这些都是为了我们能对垃圾回收做一些优化。 1.自动垃圾回收机制 自动垃圾回收机制是指查看堆内存、区分在使用的对象和未使用的对象、删除未使用对象的一个过程。对于使用对象和引用对象,是指在程序中有一处对于这个的引用。对于未使用对象和未引用对象,是指在程序中没有该对象的引用。所以,在程序中没有一处引用的...

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java垃圾回收机制_干货:Java 垃圾回收机制

什么是自动垃圾回收?自动垃圾回收是一种在堆内存中找出哪些对象在被使用,还有哪些对象没被使用,并且将后者删掉的机制。所谓使用中的对象(已引用对象),指的是程序中有指针指向的对象;而未使用中的对象(未引用对象),则没有被任何指针给指向,因此占用的内存也可以被回收掉。在用 C 之类的编程语言时,程序员需要自己手动分配和释放内存。而 Java 不一样,它有垃圾回收器,释放内存由回收器负责。本文接下来将介绍...

weixin_39776298的博客 157

什么是Java的垃圾回收机制?

Java的垃圾回收机制是Java内存管理的核心部分,它通过特定的算法和垃圾回收器自动回收不再使用的内存空间,从而简化了开发人员的内存管理工作。然而,为了获得更好的性能和稳定性,开发人员仍然需要理解垃圾回收的工作原理,并学会使用各种工具和策略进行调优和监控。通过合理的内存管理和垃圾回收策略,可以显著提升Java应用程序的性能和可靠性。

weixin_44259230的博客 1300

关于Java垃圾回收机制

文章目录1.概述2.判断对象是否存活的方法2.1.引用计数法2.2.可达性分析算法2.3.什么样的对象才是真正死亡3.垃圾回收算法3.1.标记-清除(Mark-Sweep)算法3.2.复制(Copying)算法3.3.标记-整理(Mark-Compact)算法3.4.分代收集算法4.JVM内存分配4.1.新生代4.2.老年代4.3.永久代 1.概述 最近在看《深入Java虚拟机》一书,书中讲到关于...

Mr_wzc的博客 872

java 的内存模型,垃圾回收机制

Java内存模型(JMM)定义了多线程程序中变量(包括对象字段和数组元素)的访问规则,以及线程间如何共享数据和通信。JMM规定了一个线程对共享变量的读写操作如何对其他线程可见,以及在多线程环境中如何同步这些操作。Java内存模型(JMM)定义了多线程环境下的内存访问规则,保证了线程间的可见性和有序性。通过volatile等关键字,可以控制线程对共享变量的访问。Java垃圾回收机制通过自动管理内存,极大地简化了内存管理的复杂性。

Flying_Fish_roe的博客 1264

java垃圾回收机制_JAVA垃圾回收机制

垃圾回收机制的所有信息和资料都是来源于oracle公司对外开放的一些文档,这也是大家不管在哪里看到垃圾回收机制都差不多的原因,这些信息属于JVM公开的文档。(一)自动垃圾收集① 介绍自动垃圾收集是查看堆内存,识别正在使用那些对象以及那些对象未被删除以及删除未使用对象的过程。使用中的对象或引用的对象意味着程序的某些部分仍然维护指向对象的指针。程序的任何部分都不再引用未使用的对象或未引用的对象,因此可...

weixin_39888049的博客 138
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lingess
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