JVM小小理解

最新推荐文章于 2024-07-08 21:55:02 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-08 21:55:02 发布 · 128 阅读

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本文将带您深入了解JAVA虚拟机(JVM)的概念，解释其作为在实际计算机上仿真模拟的虚构计算机的功能，以及JVM的主要组成部分。

JVM理解

我们在初学Java的时候经常不理解JVM是什么？

JVM是JAVA Virtual Machine（JAVA虚拟机）的简称。它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。

JVM 主要包括以下几个方面，我直接图来展示，大家可能清楚一点 JVM内容

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JVM:一篇文章让你理解透测JVM内存模型

qq_27496129的博客

11-06

733

比如一个200B的对象要分配，但TLAB只剩150B，剩下的50B就只能废弃了。当某个Card中的对象发生了跨代写操作（比如老年代对象修改了字段指向新生代对象），对应的Card就会被标记为“脏”。显然，空闲列表的分配成本更高，尤其是当内存碎片严重时，查找过程可能很慢。当然，它的代价也不小：更高的内存开销、更强的CPU依赖，以及需要JDK 11+的支持。这时如果发生Minor GC，只扫描新生代肯定是不够的，必须也要检查老年代中是否有指向新生代的引用，否则就会错误地回收还在使用的对象。如果会，是不是要加锁？

JVM理解——String

linbomm的博客

06-23

250

一、String的基本特性 String：字符串，使用“”引起来表示（一种为字面量方式，一种为new）字面量创建的存储在字符串常量池中 String声明为final，不可被继承实现了Serializable接口：表示支持序列化；实现了Comparable接口：表示可以比较大小 String在jdk8及以前使用 final char[] value 存储字符串数据；jdk9改为 byte[] +coder 原因：char占用两个字节，而大部分字符（ISO-88559-1/Latin-1）只占用一个字节，

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线程池&JVM优化理解

lidong_java的博客

04-19

2161

一、线程池 1. 线程池的作用 (1) 为什么使用连接池统一管理数据库连接通过设置最大连接数限制数据库的最大并发防止频繁的开启与关闭连接造成资源浪费 (2) 为什么使用线程池创建/销毁线程伴随着系统开销，过于频繁的创建/销毁线程，会很大程度上影响处理效率。（线程复用）线程并发数量过多，抢占系统资源从而导致阻塞。（控制并发数量）对线程进行一些简单的管理。（...

JVM 深入理解 - 字符串常量池

miluan_ren的博客

07-28

534

Java 学习目录上一章 JVM 基础入门 - 深入理解内存区域

对于JVM的一些整体理解

朗朗繁星的博客

07-08

367

JVM中的垃圾回收机制是自动内存管理的核心技术。它通过定期检查堆内存中的对象，自动回收不再使用的对象所占用的内存，防止内存泄漏和溢出。为了提高垃圾回收的效率，JVM通常采取分代回收的方式，将堆内存划分为新生代和老年代，针对不同特性的对象采用不同的回收算法。**通过这种机制，JVM可以在不牺牲太多性能的情况下，实现Java的“一次编写，到处运行”的特性。即当收到类加载请求的时候，先会交给父类加载器处理，如果父类加载器找不到所需的类，才会由自身来加载，这种机制可以保证每个类在JVM中的唯一性，避免重复加载。

JVM垃圾回收机制GC理解

m0_52889702的博客

02-11

3986

JVM垃圾回收分代收集如何识别垃圾引用计数法可达性分析法引用关系四种类型：强、软、弱、虚强引用软引用 SoftReference 弱引用 WeakReference WeakHashMap 软引用与虚引用的使用场景虚引用与引用队列引用队列虚引用 PhantomReference 垃圾回收算法引用计数复制 Copying 标记 Mark-Sweep 标整 Mark-Compact 垃圾回收器种类串行回收器并行回收器并发回收器 G1 ZGC 常用垃圾回收器实例新生代 Seria

深入理解JVM

m0_48358308的博客

04-24

1238

JVM总览 JVM分为三大类，类加载子系统，运行时数据区和执行引擎其中类加载子系统是用来加载编译过的class文件，然后把class元数据信息放入运行时数据区，再有执行引擎执行本文基于HotSpot虚拟机，JDK1.8 运行时数据区堆堆是线程共享的大部分的对象都会分配在堆中，堆是虚拟机中最大的一块区域堆中又划分为新生代和老年代新生代又分为Eden区和两个Survivor区，分别是from区和to区虚拟机栈虚拟机栈是线程私有的，跟着线程一起创建和销毁栈是先进后出的虚拟机栈中会

深入理解JVM的对象创建过程

qq_42865087的博客

11-19

337

关于对象创建，有很多种方法。比如可以通过反射，或者通过 new关键字来创建。不管是何种方式，最终都是会创建一个对象。而我们平常工作中最常用的就是通过new关键字来创建对象。对于我们而言，只要new一下，就会有一个新的对象供我们使用。但是对于程序，对于虚拟机而言，new一下，它是如何去创建对象的呢？对于JVM来说，当他碰到new对象的指令时会做如下几个步骤对象的创建过程1.判断类是否已经被加载2.分配内存问题1 如何分配内存？指针碰撞空闲列表问题2 并发情况下如何去处理内存分配？CAS（compare.

深入理解JVM知识点

小小烟波的博客

09-06

456

文章对JVM内存区域分布、JVM内存溢出分析、JVM垃圾回收算法/垃圾收集器、JVM性能调优工具及技巧、类加载等部分做了详细描述。用XMind画了一张导图（源文件对部分节点有详细备注和参考资料，需要的朋友可以留言或私信邮箱）：一、JVM内存区域 Java虚拟机在运行时，会把内存空间分为若干个区域，根据《Java虚拟机规范（Java SE 7 版...

深入理解JVM：核心技术与实战应用

1. JVM基本常识：理解JVM的概念，知道它是如何作为Java程序在不同硬件平台上的执行环境，以及Java代码与JVM架构的关系。 2. 类加载子系统：掌握类加载的时机和过程，包括在new操作、反射调用、父类初始化和启动时...

新手必须学习资料：JVM详解

09-13

JVM 的简单理解可以从以下几个方面入手： * Java 字节码：Java 字节码是 JVM 的执行单元，负责执行 Java 程序。 * 类加载器：类加载器是 JVM 的一部分，负责将 Java 类文件加载到内存中。 * 执行引擎：执行引擎是 ...

JVM调优总结.doc

09-13

这些概念都是JVM调优的基础，理解这些概念对于JVM调优非常重要。 1. 引用计数（Reference Counting）：这是最古老的垃圾回收算法。原理是每个对象都有一个引用计数，当对象被引用时，计数增加，当对象不再被引用时...

深入JVM内核原理、诊断与优化.zip

10-21

在深入理解JVM的过程中，掌握这些知识对于提升应用程序的性能和稳定性至关重要。 JVM作为Java平台的核心组成部分，负责运行Java程序。其主要功能包括类加载、内存管理、垃圾回收、编译执行等。了解JVM的工作原理...

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）

11-26

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化；阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）

11-26

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实

无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）

最新发布

11-26

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。

图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）

11-26

【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP

【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践

11-26

内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能；阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。

commonapi-dbus-demo

11-26

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