erlang的手动gc

erlang项目可根据需要定时手动gc
gc的执行:erlang:garbage_collect()和erlang:garbage_collect(Pid)

rabbitmq的一段代码,
    [erlang:garbage_collect(P) || P <- erlang:processes(),
                           {status, waiting} == erlang:process_info(P, status)],
    erlang:garbage_collect(),
    ok.

也可加上一定判断条件,比如检查内存溢出的,超过300M(300*1024*1024),400M(400*1024*1024)等的,强制gc
@ ?LIMIT 是设定上限
handle_gc() ->
    [begin
    erlang:garbage_collect(P)
     end|| P <- erlang:processes(), 
     is_pid(P), 
     is_process_alive(P),
     erlang:process_info(P, memory)>=?LIMIT
    ],
    ok.
### Android中的Force_GC与内存管理 在Android开发中,`System.gc()` 是一种强制触发垃圾回收器(Garbage Collector, GC)的方式。尽管如此,调用 `System.gc()` 并不能完全保证立即执行GC操作,而是向虚拟机发出一个建议[^4]。 #### Force_GC的作用 当开发者调用 `System.gc()` 方法时,它实际上是在请求JVM尽快运行一次垃圾回收过程。然而,在现代的Android Runtime (ART)环境中,这种行为并不总是被推荐使用。这是因为频繁的手动触发GC可能会干扰正常的内存分配流程并增加不必要的开销。 #### ART下的内存管理机制 自Android 5.0 Lollipop起引入的新一代运行环境——Android RunTime(ART),相比Dalvik VM提供了更高效的内存管理和优化策略。例如: - **并发标记清除算法**:减少应用暂停时间。 - **分代收集技术**:针对不同生命周期的对象采用不同的清理方式以提高效率。 对于堆外内存泄漏问题,则可以通过启用Native Memory Tracking(NMT)[^1]来进行诊断分析;而对于Erlang这样的分布式系统来说,则需调整其runtime memory allocator的行为设置[^2]。 另外值得注意的是Java内存模型(JMM)[^3]定义了一套多线程环境下如何处理共享数据的标准协议,其中包括了著名的happens-before原则,这有助于理解跨线程间的数据可见性和一致性保障等问题。 ```java // 手动尝试启动GC public void triggerGc() { System.gc(); // 请求进行垃圾回收 } ``` 虽然可以手动触发改方法,但在大多数情况下应该依赖于系统的自动管理机制而非人为干预。
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