JVM优化系列-详解JDK1.8 Metaspace 参数配置

本文介绍了JVM方法区的配置参数,重点讲解了JDK1.8中Metaspace的参数配置,包括-XX:MetaspaceSize和-XX:MaxMetaspaceSize等。通过小例子展示了Metaspace内存溢出的情况,并分析了Metaspace大小不受限制的原因。文章还探讨了Compressed Class Space的影响以及如何通过设置参数解决内存溢出问题。

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导语

  在JVM中除了有堆内存参数配置以外,还有一些其他内存例如方法区、线程栈直接内存等等。他们与堆内存来说是相对比较独立的内存空间。与堆内存相比较这些内存与应用程序本身的关系不大,但是如果将其放到整个的系统层面上来说的话在有效的配置之后会使得系统的稳定性和性能有一定程度上的提升。

方法区的配置参数

  与Java堆类似,方法区也是所有线程共享的一块区域,用于保存系统类的信息,例如字段、方法、常量池等等。方法区的大小决定了系统可以保存多少个类,如果系统在定义了太多的方法就会导致整个的方法区溢出,同样虚拟机也会抛出内存溢出的异常。
  在JDK1.6、JDK1.7中,方法去可以理解为永久代Perm,永久区可以使用下面介绍的参数来进行配置,在默认的情况下最大值设为64MB。在一定程度上,一个大的永久区可以存放跟多的类信息,但是如果系统使用了一些动态代理,那么可能会在运行时生成大量的类,如果这样就可以根据实际情况来合理的设置方法区的大小,从而保证了不会出现方法区内存溢出。
  首先要知道方法区主要存放一些元信息,在JDK1.6和JDK1.7的版本中可以使用如下的两个参数来设置永久区大小
-XX:PermSize 表示初始化永久区大小
-XX:M

出现这个错误的原因是在导入seaborn包时,无法从typing模块中导入名为'Protocol'的对象。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 检查你的Python版本是否符合seaborn包的要求,如果不符合,尝试更新Python版本。 2. 检查你的环境中是否安装了typing_extensions包,如果没有安装,可以使用以下命令安装:pip install typing_extensions。 3. 如果你使用的是Python 3.8版本以下的版本,你可以尝试使用typing_extensions包来代替typing模块来解决该问题。 4. 检查你的代码是否正确导入了seaborn包,并且没有其他导入错误。 5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试在你的代码中使用其他的可替代包或者更新seaborn包的版本来解决该问题。 总结: 出现ImportError: cannot import name 'Protocol' from 'typing'错误的原因可能是由于Python版本不兼容、缺少typing_extensions包或者导入错误等原因造成的。可以根据具体情况尝试上述方法来解决该问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ImportError: cannot import name ‘Literal‘ from ‘typing‘ (D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\typing....](https://blog.youkuaiyun.com/yuhaix/article/details/124528628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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