读书笔记深入理解java虚拟机第三章

本文深入探讨了垃圾回收机制中的各种算法和技术,包括引用计数、可达性分析、不同类型的引用,以及各种垃圾收集器的特点和应用场景。同时,还介绍了内存分配与回收策略。

一 判断对象是否死去

  • 引用计数算法
    当一个地方引用时,计数器值就加一;当引用失效时,计数器值就减一。任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被使用的。
    缺点:很难解决对象之间互相循环引用的问题。
  • 可达性分析算法
    通过一系列的成为GC Roots的对象作为起始点,从这些节点开始往下搜索,搜索所走过的路径称为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连,则证明此对象不可用。
    可作为GC Roots的对象:
    虚拟机栈中引用的对象
    方法区中类静态属性引用的对象。
    方法区中常量引用的对象。
    本地方法栈中引用的对象。

  • 引用
    强引用:只要强引用存在,垃圾回收器永远不会回收掉被引用的对象
    软引用:在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象列进回收范围之内进行第二次回收
    弱引用:当垃圾收集器工作时,无论当前内存是否足够,都会回收掉只被弱引用关联的对象。
    虚引用:设置虚引用关联唯一目的就是能在这个对象被收集齐回收时收到一个系统通知。

  • 生存还是死亡
    如果对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链,那么它将会被第一次表级并且进行一次筛选,如果被判定为有必要执行finalize()方法,对象可以再执行一次finalize方法,在这个时候可以拯救自己——只要重新与引用链上任一个对象产生关联即可,那么在第二次标记时它被移除出即将回收的集合。
    注意:一个对象的finalize()方法都只会被系统自动调用一次。

  • 回收方法区
    类需要满足下面3个条件才能算是无用的类:
    该类所有的实例都已经被回收
    加载该类的ClassLoader已经被回收
    该类对应的java.lang.class对象没有在任何地方被引用,无法在任何地方通过反射访问该类的方法

二 垃圾收集算法

  • 标记清除算法
    首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后同意回收所有被标记的对象。
    不足:
    效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高
    空间问题,标记清楚之后会产生大量不连续的内存碎片
  • 复制算法
    每次都是对整个半区进行内存回收,内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂清空
    不过一般用时不会对半分,大致是九一分,不够放可以去其他内存分配

  • 标记整理算法
    标记过程和标记清除算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存

  • HotSpot的算法实现
    枚举根节点
    安全点让线程暂停
    抢先式中断让没有到安全点的跑 主动式中断只给标志,线程进行轮询,知道到安全点之后自己暂停。
    安全区域
    避免线程sleep或blocked状态,影响效率
    扩展的安全点

三 垃圾收集器

serial收集器
单线程,新生代采用复制,老年代采用标记整理算法
暂停所有用户线程
parnew收集器
就是serial收集器的多线程版本
parallel scavenge收集器
目的是达到一个可控制的吞吐量,适合在后台运算而需要太多交互的任务
parallel old
parallel的老年代版本,和parallel scavenge搭配好用
CMS
是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器
cms收集器是基于标记——清除算法实现的
过程:
初始标记
并发标记
重新标记
并发清除
缺点:
吞吐量低
无法处理浮动垃圾(会有并发清除阶段的垃圾)
标记清除会产生大量空间碎片

  • G1收集器
    步骤
    初始标记
    并发标记
    最终标记
    筛选回收(和cms区别在最后这里)

四 内存分配与回收策略

对象优先在新生代中分配
大对象直接进入老年代
长期存活的对象将进入老年代
动态对象年龄判定

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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