JVM的基本结构

InSAR_ISCE软件数据处理流程之:利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场 ISCE软件数据处理流程之:利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场 ISCE软件做干涉只需要将数据准备好,并配置好insarApp.xml文件即可进行。 一、数据准备 1、SAR数据获取 本利中使用的数据为欧空局提供的sentinel-1A/B数据,可从阿拉斯加数据服务器上下载,具体下载方法可参考: 哨兵数据下载方法. 2、哨兵卫星轨道文件下载 哨兵数据处理除了需要SAR影像外,还需提供轨道参数文件,可从https://qc.sentinel1.eo.esa.int/aux_poeorb/下载。下载 阅读详情

JVM的基本结构

java虚拟机的基本结构如图:


1 JVM的基本结构

1)类加载子系统负责从文件系统或者网络中加载Class信息,加载的类信息存放于一块称为方法区的内存空间。除了类的信息外,方法区中可能还会存放运行时常量池信息,包括字符串字面量和数字常量(这部分常量信息是Class文件中常量池部分的内存映射)。

2)java堆在虚拟机启动的时候建立,它是java程序最主要的内存工作区域。几乎所有的java对象实例都存放在java堆中。堆空间是所有线程共享的,这是一块与java应用密切相关的内存空间。

3)java的NIO库允许java程序使用直接内存。直接内存是在java堆外的、直接向系统申请的内存空间。通常访问直接内存的速度会优于java堆。因此出于性能的考虑,读写频繁的场合可能会考虑使用直接内存。由于直接内存在java堆外,因此它的大小不会直接受限于Xmx指定的最大堆大小,但是系统内存是有限的,java堆和直接内存的总和依然受限于操作系统能给出的最大内存。

4)垃圾回收系统是java虚拟机的重要组成部分,垃圾回收器可以对方法区、java堆和直接内存进行回收。

5)每一个java虚拟机线程都有一个私有的java栈,一个线程的java栈在线程创建的时候被创建,java栈中保存着帧信息,java栈中保存着局部变量、方法参数,同时和java方法的调用、返回密切相关。

6)本地方法栈和java栈非常类似,最大的不同在于java栈用于方法的调用,而本地方法栈则用于本地方法的调用,作为对java虚拟机的重要扩展,java虚拟机允许java直接调用本地方法(通常使用C编写)

7)PC(Program Counter)寄存器也是每一个线程私有的空间,java虚拟机会为每一个java线程创建PC寄存器。在任意时刻,一个java线程总是在执行一个方法,这个正在被执行的方法称为当前方法。如果当前方法不是本地方法,PC寄存器就会指向当前正在被执行的指令。如果当前方法是本地方法,那么PC寄存器的值就是undefined

8)执行引擎是java虚拟机的最核心组件之一,它负责执行虚拟机的字节码,现代虚拟机为了提高执行效率,会使用即时编译技术将方法编译成机器码后再执行。

思考个问题:为何JVM只有一个PC寄存器?

因为JVM是软件虚拟,无法使用寄存器的硬件优势,本就不存在寄存器的概念。而由于PC寄存器是需要指向执行的指令,所以不可以缺少。

java堆


java堆的一般结构

根据java回收机制的不同,java堆有可能拥有不同的结构。最为常见的一种构成是将整个java堆分为新生代和老年代。其中新生代存放新生对象或者年龄不大的对象,老年代则存放老年对象。新生代有可能分为eden区、s0区、s1区,s0区和s1区也被称为from和to区,他们是两块大小相同、可以互换角色的内存空间。

举个例子来展示java堆、方法区、java栈之间的关系。

public class SimpleHeap {
  private int id;
  public SimpleHeap(int id){
    this.id = id;
  }
  public void show(){
    System.out.println("My id is "+id);
  }

  public static void main(String[] args) {
    SimpleHeap s1 = new SimpleHeap(1);
    SimpleHeap s2 = new SimpleHeap(2);
    s1.show();
    s2.show();
  }
}

该代码声明了一个类,并在main函数中创建了两个SimpleHeap实例。此时,各对象和局部变量的存放情况如图:


堆、方法区、栈的关系

SimpleHeap实例本身分配在堆中,描述SimpleHeap类的信息存放在方法区,main函数中的s1 s2局部变量(实例的引用)存放在java栈上,并指向堆中两个实例。

java栈

java栈是一块线程私有的内存空间。如果说,java堆和程序数据密切相关,那么java栈就是和线程执行密切相关。线程执行的基本行为是函数调用,每次函数调用的数据都是通过java栈传递的。

在java栈中保存的主要内容为栈帧。每一次函数调用,都会有一个对应的栈帧被压入java栈,每一个函数调用结束,都会有一个栈帧被弹出java栈。如下图:


栈帧和函数调用

函数1对应栈帧1,函数2对应栈帧2,依次类推。当前正在执行的函数所对应的帧就是当前帧(位于栈顶),它保存着当前函数的局部变量、中间计算结果等数据。

当函数返回时,栈帧从java栈中被弹出,java方法区有两种返回函数的方式,一种是正常的函数返回,使用return指令,另一种是抛出异常。不管使用哪种方式,都会导致栈帧被弹出。

在一个栈帧中,至少包含局部变量表、操作数栈和帧数据区几个部分。

局部变量表

局部变量表用于保存函数的参数以及局部变量。

操作数栈

操作数栈主要用于保存计算过程的中间结果,同事作为计算过程中变量临时的存储空间。

帧数据区

帧数据区时候为了支持常量池解析、正常方法返回和异常处理等。大部分Java字节码指令需要进行常量池访问,在帧数据区中保存着访问常量池的指针,方便程序访问常量池。

提示:由于每次函数调用都会产生对应的栈帧,从而占用一定的栈空间,因此,如果栈空间不足,那么函数调用自然无法继续进行下去。当请求的栈深度大于最大可用栈深度时,系统会抛出StackOverflowError栈溢出错误。
举个例子:


这里写图片描述


这里写图片描述

如果使用recursion(),以减少函数的参数,可以使得调用深度更加深。


这里写图片描述

栈上分配

栈上分配是Java虚拟机提供的一项优化技术,它的基本思想是:对于那些线程私有的对象(这里指不可能被其他线程访问的对象),可以将它们打散分配在栈上,而不是分配在堆上。分配在栈上的好处是可以在函数调用结束后自行销毁,而不需要垃圾回收器的介入,从而提高系统的性能。

栈上分配的以及技术基础是进行逃逸分析。逃逸分析的目的是判断对象的作用域是否有可能逃逸出函数体。

方法区

和堆一样,方法区是一块所有线程共享的内存区域,它用于保存系统的类信息,比如类的字段、方法、常量池等。方法区的大小决定了系统可以保存多少个类,如果系统定义了太多的类,导致方法区的溢出,虚拟机同样会抛出内存溢出错误。

在JDK1.6、JDK1.7中,方法区可以理解为永久区(Perm)。永久区可以使用参数-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize指定,默认情况下,-XX:MaxPermSize为64M。一个大的永久区可以保存更多的类信息。如果系统使用了一些动态代理,那么有可能会在运行时生成大量的类,如果这样,就需要设置一个合理的永久区大小,确保不发生永久区内存溢出。

在JDK1.8中,永久区已经被彻底移除,取而代之的是元数据区,元数据区大小可以使用参数-XX:MaxMetaspaceSize指定(一个大的元数据区可以使系统支持更多的类),这是一块堆外的直接内存。与永久区不同,如果不指定大小,默认情况下,虚拟机会耗尽所有的可用系统内存。

如果元数据区发生异常,虚拟机一样会抛出异常。

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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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huaweitman的专栏 2248

JVM系列:jvm基本结构

JVM系列:jvm基本结构 这一节,主要来学习jvm的基本结构,也就是概述。说是概述,内容很多,而且概念量也很大,不过关于概念方面,你不用担心,我完全有信心,让概念在你的脑子里变成图形,所以只要你有耐心,仔细,认真,并发挥你的想象力,这一章之后你会充满自信。当然,不是说看完本章,就对jvm了解了,jvm要学习的知识实在是非常的多。在你看完本节之后,后续我们还会来学jvm的细节,但是如果你在学习...

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sicofield
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