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原创 G1收集器适合哪些应用场景?
📊 一、核心适用场景⚖️ 二、与CMS的场景对比💎 三、调优建议-Xlog:gc*📌 四、总结G1收集器在大内存、低延迟、高并发、长时间运行的场景中表现卓越,尤其适合现代云原生应用和企业级服务。—END—
2026-01-09 21:45:40
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原创 JVM垃圾回收触发时机
🔄 一、Minor GC(新生代垃圾回收)Eden区空间不足当新生代的Eden区无法为新对象分配内存时,立即触发Minor GC,回收新生代中的无用对象。这是最常见的触发场景,因新生代空间较小(通常几十到几百MB),对象生命周期短,回收频率高。显式分配担保失败若大对象直接分配到老年代(如超过Survivor空间50%的对象),且老年代空间不足时,会触发Minor GC尝试释放内存。🧪 二、Full GC(全堆垃圾回收)
2026-01-09 21:45:24
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原创 G1收集器为什么叫作“内存担保收集器”?
⚙️ 一、可预测的停顿时间控制📊 二、内存空间的可靠保障⚠️ 三、对Full GC的规避传统收集器(如CMS)可能因并发标记失败触发Full GC,导致长时间停顿。🔍 四、与CMS的核心区别💎 总结—END—
2026-01-07 13:51:02
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原创 G1收集器与CMS收集器相比优点有哪些?
🚀 一、设计机制革新⏱️ 二、性能与延迟优化💾 三、内存管理高效性📊 四、适用场景优势💎 总结:G1为何更优秀?G1通过动态分区、可预测停顿、碎片消除、大对象优化四大核心设计,在大内存、低延迟、高并发场景下全面超越CMS。其官方推荐地位(JDK9+默认)及长期维护支持,使其成为现代Java应用的首选垃圾收集器。—END—
2026-01-07 13:50:48
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原创 G1收集器和ZGC收集器的优缺点是什么?
🔄 一、G1收集器(Garbage-First)✅ 优点⚡ 二、ZGC收集器(Z Garbage Collector)✅ 优点📊 三、适用场景对比💎 四、总结建议✅ 行动建议:新项目优先测试ZGC(JDK 17+),老系统若无低延迟需求维持G1;混合场景可通过压测(如JMeter+GC日志分析)验证性能瓶颈。—END—
2026-01-05 10:46:55
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原创 G1收集器与CMS收集器如何选择?
📊 一、核心选择维度对比⚠️ 二、典型场景选择建议🛠️ 三、迁移与调优关键点-Xlog:gc*💎 四、实际案例参考-Xmx📌 五、决策树总结—END—
2026-01-05 10:46:40
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原创 JVM的CMS垃圾回收器触发条件是什么?
📌 一、核心触发条件⚠️ 二、关键参数影响falsefalsefalse🚨 三、触发失败与降级机制💎 四、监控与优化建议desired总结CMS的触发条件以空间阈值为核心,结合动态预测与显式调用机制。合理配置参数(如固定阈值、元数据回收)可显著减少并发失败和Full GC频率。长期运行需监控内存碎片与晋升失败日志,必要时升级至G1/ZGC。—END—
2026-01-04 10:20:54
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原创 《Spring注解注入深度解析:@Autowired vs @Resource——底层原理、使用差异与最佳实践》
Autowired以类型为核心,依赖Spring生态;@Resource以名称为核心,遵循Java标准。源码启示:两者通过不同的实现注入逻辑,选择时需权衡框架绑定与兼容性需求。最佳实践:Spring项目优先用@Autowired@Qualifier处理多实例;需跨框架兼容时用@Resource。—END—
2026-01-04 10:20:37
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原创 G1和ZGC哪个是默认垃圾收集器?
⚙️ 一、默认垃圾收集器的演变⚖️ 二、ZGC与G1的默认策略差异⚠️ 三、为何G1仍是默认?💎 四、总结建议—END—
2025-12-28 09:51:20
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原创 JVM的CMS垃圾回收器相关参数有哪些推荐?
🛠️ 一、核心参数分类推荐-XmnCPU核数/2⚠️ 二、典型场景配置模板🔍 三、监控与验证GCEasyGCViewer⚠️ 四、重要注意事项💎 总结以上参数需结合应用实际监控数据动态调整,重点平衡低停顿与内存碎片。若应用对延迟要求极高且无法升级JDK,可参考上述模板;否则建议逐步迁移至G1/ZGC以获得更稳定的性能。—END—
2025-12-28 09:51:00
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原创 G1收集器为什么比CMS收集器更优秀?
⚙️ 一、设计机制的革新:从固定分代到动态分区⏱️ 二、停顿时间的可控性:从不可预测到精准优化💾 三、内存管理的高效性:从碎片风险到空间优化📊 四、性能与适用场景对比💎 五、实际案例验证⚠️ 六、CMS的局限性💎 总结:G1为何更优秀?G1通过动态分区、可预测停顿、碎片消除、大对象优化四大核心设计,在大内存、低延迟、高并发场景下全面超越CMS。其官方推荐地位(JDK9+默认)及长期维护支持,使其成为现代Java应用的首选垃圾收集器。—END—
2025-12-26 10:02:55
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原创 如何设置VisualVM显示垃圾收集器信息?
⚙️ 一、安装 Visual GC 插件(核心方法).nbm🔍 二、通过 监视标签页 查看基础 GC 信息📊 三、通过 MBeans 插件 获取详细 GC 数据📄 四、通过 堆转储与快照 分析 GC 行为.hprof⚠️ 五、注意事项ParNew💎 总结步骤通过以上设置,可全面监控 GC 行为,为调优提供数据支持。若需深入分析,结合堆转储与快照功能进一步定位问题。—END—
2025-12-26 10:02:39
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原创 G1收集器为什么叫作“内存占有率优先”的收集器?
📊 一、设计核心:基于分区的“价值回收”模型💡 本质:G1的“优先级列表”(Collection Set)始终选择内存回收收益/时间成本比最高的Region,最大化单位时间的内存释放量。⚙️ 二、关键技术实现📈 三、对比传统收集器的“内存优先”优势💎 四、实际场景验证⚠️ 五、调优注意事项💎 总结:为什么是“内存占有率优先”?G1通过动态分区选择、价值优先回收、大对象隔离三大机制,始终以“单位时间释放更多内存”为核心目标,实现内存利用率的最大化。
2025-12-25 09:46:16
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原创 如何设置VisualVM显示垃圾收集器信息?
⚙️ 一、安装 Visual GC 插件(核心方法).nbm🔍 二、通过 监视标签页 查看基础 GC 信息📊 三、通过 MBeans 插件 获取详细 GC 数据📄 四、通过 堆转储与快照 分析 GC 行为.hprof⚠️ 五、注意事项ParNew💎 总结步骤通过以上设置,可全面监控 GC 行为,为调优提供数据支持。若需深入分析,结合堆转储与快照功能进一步定位问题。—END—
2025-12-25 09:45:56
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原创 JConsole监控CPU不显示数据怎么办?
🔍 一、基础配置检查(优先级最高)🔐 二、权限与安全策略(生产环境建议细化权限而非全放行)chmod 600🌐 三、网络与连接问题/etc/hosts⚙️ 四、JConsole工具级问题🛠️ 五、替代方案与深度诊断jvisualvm💎 六、总结:排查流程图—END—
2025-12-22 13:45:08
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原创 VisualVM查看垃圾收集器的方法有哪些?
⚙️ 一、通过 Visual GC 插件 直观监控(推荐).nbm🔍 二、通过 监视标签页 分析基础指标📄 三、通过 堆转储与快照 深度分析.hprof📊 四、通过 MBeans 插件 查看 GC 统计⚠️ 五、通过 Profiler 标签页 定位高内存分配💎 总结⚠️ 注意事项—END—
2025-12-14 18:48:41
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原创 G1收集器与CMS收集器相比哪个更好?
⚖️ 一、核心设计差异📊 二、性能与适用场景对比⚙️ 三、调优复杂度与维护成本💎 四、选择建议📌 五、实际案例验证⚠️ 注意:若从CMS迁移到G1,需逐步调整参数(如)并监控Region分配,避免因碎片整理导致的吞吐量波动。总结:G1在现代应用场景(大内存、低延迟、多核环境)中全面优于CMS,且为官方推荐方案。CMS仅适用于历史遗留系统或特定中小堆场景。—END—
2025-12-14 18:48:26
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原创 JVM垃圾收集器之ZGC(Z Garbage Collector)
⚙️ 一、核心特性🧠 二、关键技术原理🔄 三、垃圾收集过程(并发标记-转移-重定位)⚖️ 四、ZGC vs 其他收集器对比⚙️ 五、配置与调优建议⚠️ 六、局限性💎 总结ZGC通过染色指针、内存多重映射和并发标记-转移技术,实现了亚毫秒级停顿与TB级内存管理,成为实时系统和大数据场景的首选。生产环境中需结合堆大小、CPU资源及JDK版本(如JDK 21的分代支持)进行调优,同时监控GC日志(如-Xlog:gc*)以确保性能稳定。—END—
2025-12-13 13:08:30
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原创 如何调整JVM参数以适应CMS垃圾收集器?
🛠️ 一、核心参数配置(按功能分类)-XmnCPU核数/2⚠️ 二、关键问题解决策略-Xmx💡 三、典型配置模板(按场景)🔍 四、监控与验证GCEasyGCViewer⚠️ 五、重要注意事项💎 总结调整CMS参数需围绕触发时机、碎片管理、线程资源三要素,通过监控日志动态优化。若应用对延迟要求极高且无法升级JDK,可参考上述模板;否则建议逐步迁移至G1/ZGC以获得更稳定的性能。—END—
2025-12-13 13:08:08
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原创 G1收集器为什么会导致内存碎片化?
⚠️ 一、G1导致内存碎片的根源📊 二、对比CMS的碎片问题🔧 三、实际案例与解决方案案例:电商系统内存碎片问题某平台大促期间频繁创建订单对象,G1的Humongous Region分散堆内存,导致Mixed GC后仍无法分配新对象,触发Full GC停顿秒级。💎 四、总结:G1的碎片风险与规避📌 结论:G1的碎片问题本质是动态分区策略的代价,通过针对性调优可将其影响控制在可接受范围,远优于CMS的固定分代碎片模型。—END—
2025-12-08 16:54:59
396
原创 如何通过VisualVM调整垃圾收集器?
⚙️ 一、通过 VisualVM 监控数据指导 GC 调整-Xmn-Xloggc⚠️ 二、通过 JMX 动态调整参数(需权限)gc()🔧 三、根据监控结果修改启动参数-Xmn-Xmx📊 四、验证调优效果💎 五、关键注意事项📌 总结流程通过 VisualVM 的 监控能力 指导参数调整,是 JVM 调优的核心闭环。若需更复杂调优(如 CMS 的并发线程数),建议结合jstat或专用工具(如 GCEasy 分析 GC 日志)。—END—
2025-12-08 16:54:39
617
原创 JConsole监控CPU100%怎么办?
🚨 一、快速定位问题根源(三步法)⚙️ 二、常见原因与针对性解决方案🔍 1. 代码逻辑问题(占比70%)RUNNABLEFGCOUBLOCKED🛡️ 三、生产环境应急处理📊 四、预防与长期优化-Xmx💎 总结:排查流程图—END—
2025-12-06 22:23:33
938
原创 JConsole为什么更推荐生产环境使用?
⚙️ 1. 低性能开销,保障服务稳定性🔐 2. 配置简单,安全可控📊 3. 实时监控足够满足生产需求⚠️ 4. VisualVM的生产环境局限性💎 总结:生产环境选型建议一句话结论:JConsole的轻量与稳定是生产环境的“安全之选”,而VisualVM的深度功能更适合开发与测试阶段的性能调优。—END—
2025-12-06 22:23:12
316
原创 JVM垃圾收集器之G1(Garbage First)
一、核心设计理念二、回收流程与算法三、性能优化与优势四、适用场景与局限性五、与CMS的对比总结G1作为当前垃圾收集技术的前沿成果,通过区域化管理、优先级回收和复制算法,有效平衡了吞吐量与低停顿需求。尽管其实现复杂且存在资源消耗问题,但在大堆内存和实时性要求较高的场景中仍具有显著优势。未来随着硬件与算法的发展(如Shenandoah的并发回收技术),G1的性能可能进一步优化。—END—
2025-12-05 20:34:37
902
原创 JVM垃圾收集器之CMS(Concurrent Mark Sweep)
⚙️ 一、核心原理与算法🔄 二、工作流程(4个核心阶段)💡 扩展步骤:实际流程包含预清理(Preclean)、可终止预清理(Abortable Preclean)等中间阶段,用于减少重新标记的工作量。⚖️ 三、优缺点分析⚙️ 四、调优策略与参数🔄 五、替代方案推荐💎 总结CMS通过并发标记-清除实现了低停顿回收,但内存碎片和CPU敏感问题限制了其适用性。中小堆内存(<8GB)且对延迟敏感的场景仍可使用,但长期建议迁移至G1/ZGC以获得更稳定的性能—END—
2025-12-05 20:34:18
781
原创 G1收集器为什么比ParNew+CMS好?
🔄 一、内存管理机制革新-Xmn⏱️ 二、停顿时间可控性🧩 三、算法与碎片处理📊 四、适用场景与官方定位⚙️ 五、其他改进💎 总结建议📌 生产验证:某电商系统从CMS迁移到G1后,Full GC次数从12次/小时降至0.2次/小时,最大停顿从487ms降至203ms。—END—
2025-12-02 22:29:06
709
原创 如何使用VisualVM查看垃圾收集器?
🛠️ 一、安装 VisualVM 及 Visual GC 插件binjvisualvm.nbm🔍 二、连接目标 Java 应用javatomcatIP:端口📊 三、查看垃圾收集器信息📄 四、高级功能:堆转储与快照分析.hprof⚠️ 五、注意事项💎 总结通过 VisualVM 的 Visual GC 插件,可直观监控 GC 行为与内存分配,快速定位性能瓶颈(如频繁 Full GC、内存泄漏)。结合堆转储与快照功能,能深入分析对象生命周期与引用关系,是 JVM 调优的核心工具之一。—END—
2025-12-02 22:28:48
851
原创 《解锁 AOP 的「超能力词汇表」:从魔法切面到动态代理,一网打尽!✨》
AOP 通过分离横切关注点提升代码模块化,掌握上述术语是设计高效切面的基础。实际应用中需结合场景选择实现方式(如 Spring AOP 或 AspectJ),并注意性能与维护性平衡。—END—
2025-12-01 17:09:53
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原创 JConsole和VisualVM哪个更好?
🔍 一、核心功能对比🛠️ 二、适用场景推荐✅ 选择JConsole的场景⚠️ 三、使用注意事项💎 四、总结:工具选型决策树—END—
2025-11-28 20:32:30
549
原创 Parallel Scavenge/Parallel Old与G1收集器相比哪个更好?
⚖️ 一、核心设计差异📊 二、适用场景对比⚙️ 三、调优复杂度与维护成本💎 四、选择建议🔍 五、验证与监控-Xlog:gc*⚠️ 注意:若从Parallel迁移到G1,需逐步调整参数并观察应用稳定性,避免因碎片整理导致的吞吐量波动。总结:无绝对优劣,需根据性能优先级(吞吐量 vs 延迟)、堆规模及JDK版本综合决策。高吞吐后台任务选Parallel;低延迟交互应用选G1。—END—
2025-11-28 20:32:13
335
原创 VisualVM监控垃圾收集器的方法是什么?
⚙️ 一、安装 VisualVM 及 Visual GC 插件binjvisualvm.nbm🔍 二、连接目标 Java 应用javatomcatIP:端口📊 三、监控垃圾收集器的核心方法📄 四、高级功能:堆转储与快照分析.hprof⚠️ 五、注意事项💎 总结通过 VisualVM 的 Visual GC 插件,可直观监控 GC 行为与内存分配,快速定位性能瓶颈(如频繁 Full GC、内存泄漏)。结合堆转储与快照功能,能深入分析对象生命周期与引用关系,是 JVM 调优的核心工具之一。—END—
2025-11-27 12:27:27
384
原创 ZGC和G1收集器相比哪个更好?
🔍 一、核心差异对比⚖️ 二、适用场景决策⚙️ 三、调优关键参数⚠️ 四、注意事项💎 五、总结建议✅ 行动建议:新项目直接尝试ZGC(JDK 17+),老系统若需低延迟则升级JDK并迁移至ZGC;否则维持G1。—END—
2025-11-27 12:27:11
665
原创 如何查看JVM当前使用的垃圾收集器?
🔧 一、命令行工具(适用于运行中进程)jpsjinfo📜 二、JVM参数与日志分析-Xlog:gcYGCFGC🖥️ 三、可视化工具📦 四、代码方式(适用于程序内检测)💎 五、总结与建议jinfojstat—END—
2025-11-24 16:39:21
920
原创 哪些工具可以分析JVM垃圾回收?
📊 一、日志分析工具(离线诊断)🎛️ 二、实时监控工具(在线分析)🔍 三、深度诊断工具(问题根因分析)gc⚙️ 四、工具选型建议💎 五、最佳实践通过工具组合(如VisualVM监控 + MAT深度分析 + GCEasy日志诊断),可系统化解决GC问题。优先使用JDK自带工具(成本低),复杂场景再引入商业工具(如JProfiler)。—END—
2025-11-24 16:39:06
572
原创 为什么JVM默认用Serial收集器?
🖥️ 1. 客户端模式的资源限制⚙️ 2. 单核环境的效率优势⚠️ 3. STW停顿的可接受性📜 4. 历史与兼容性考量🔄 5. 与服务端模式的对比💎 总结—END—
2025-11-22 18:17:49
499
原创 JVM垃圾收集器之Parallel Scavenge/Parallel Old
⚙️ 一、核心特性⚖️ 二、关键参数与调优R=99-Xmn🛠️ 三、适用场景与局限性🔍 四、与其他收集器对比💎 总结建议📌 生产环境验证:通过可确认当前GC组合(JDK 8应显示—END—
2025-11-20 10:01:29
916
原创 JVM参数中如何调优垃圾回收?
⚙️ 一、核心参数调优策略-Xms-Xmx🔄 二、垃圾回收器选型与参数🔍 三、监控与诊断流程💎 四、场景化调优方案📈 高吞吐量场景(如批处理)⚡ 低延迟场景(如实时交易系统)🧩 大内存应用(如实时分析平台)⚠️ 五、常见陷阱与优化技巧通过上述策略,可将GC停顿时间降低70%以上。若仍频繁Full GC,需排查内存泄漏或元空间溢出(通过限制)。—END—
2025-11-20 10:01:13
768
阿里云批量上传代码制品库插件:migrate-local-repo-tool
2024-03-14
java开发环境配置jdk版本:jdk-8u131-windows-x64,Java开发环境搭建配置软件
2024-02-29
MySQL5.6版本的下载、安装与配置
2024-02-29
teighafileconverter-qt5-vc10dll可执行安装包
2023-04-27
在线教育项目数据库文件.zip
2020-06-21
JFreechart.zip
2020-05-03
在线教育项目后端组件.zip
2020-07-13
vue-edufront0901.zip
2020-08-30
docker中的redis连接测试桌面客户端工具.zip
2020-06-09
上传头像模块服务器资源 .zip
2020-06-23
redis中文注释版.conf
2020-06-08
CSS2.0.zip
2020-04-16
空空如也
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