JVM内存模型

Java虚拟机内存模型是Java程序运行的基础。为了能使Java应用程序正常运行,JVM虚拟机将其内存数据分为程序计数器虚拟机栈本地方法栈Java堆方法区等部分。

1. 程序计数器

程序计数器(Program Counter Register)是一块线程私有的内存空间,用于存放下一条运行的指令。Java是支持多线程的,当应用中的线程数多于CPU数量时,线程之间根据时间片轮询抢夺CPU资源。对于单个CPU而言,每个时刻只能有一个线程在运行,而其他线程必须被切换出去。为此,每个线程必须有一个独立的程序计数器来记录下一条要运行的指令(实际上记录的是Java字节码地址)。如果线程正在执行一个native方法,则程序计数器为空。

2. 虚拟机栈

Java虚拟机栈也是线程私有的内存空间,用于管理Java方法的调用。它和Java线程在同一时间创建,用于保存方法的局部变量、部分结果,并参与方法的调用与返回。

设置栈的大小:-Xss1M,栈的大小直接决定了函数调用的可达深度。

JVM规范运行Java栈的大小是动态的或固定的。在JVM规范中,定义了两个错误(Error)与栈空间有关:StackOverflowError和OutOfMemoryError。线程在计算过程中,如果请求的栈深度大于最大可用的栈深度,则会抛出StackOverflowError;如果Java栈可用动态扩展,在扩展过程中,没有足够的空间来支持扩展,则抛出OutOfMemoryError。

虚拟机栈在运行时使用一种叫做栈帧的数据结构保存上下文数据。栈帧栈存放的数据有:方法的局部变量表、操作数栈、动态连接方法和返回地址等。每一个方法的调用都伴随着栈帧的入栈操作。相应地,方法的返回则表示栈帧的出栈操作。在方法调用时,如果参数和局部变量较多,那么栈帧栈的局部变量表就会比较大,栈帧会膨胀以满足方法调用所传递的信息。因此,掉个方法调用所需要的栈空间就会比较多。

3. 本地方法栈

本地方法栈和Java虚拟机栈的功能很相似,用于管理本地(native)方法的调用。在Sun的Hot Spot虚拟机栈中,不区分本地方法栈和虚拟机栈。和虚拟机栈一样,本地方法栈也或抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError。

4. Java堆

Java堆是Java运行时最为重要的部分,它是被所有线程共享的内存空间,几乎所有的对象和数组都是在堆栈分配空间的。Java堆分为新生代和老年代两部分,新生代用于存放刚产生的新对象,老年代用于存放年长的对象(存在时间较长,经过垃圾回收次数较多的对象)。

设置最小堆内存:-Xms256m,表示JVM启动时占据操作系统内存大小;

设置最大堆内存:-Xmx512m;

参数-Xmn用于设置新生代大小;

-XX:NewSize用于设置新生代的初始大小;

-XX:MaxNewSize用于设置新生代的最大值;

注意:JVM会试图将系统内存尽可能限制在-Xms指定的大小,因此,当内存实际使用量触及-Xms指定的大小时,会触发Full GC。因此,把-Xms值设置为-Xmx的指定值时,可以在系统运行初期减小GC的次数和耗时。

5. 方法区

方法区(也称为永久区)也是JVM中所有线程共享的一块独立于堆的内存空间,主要存放常量和类的元数据。

方法区中最重要的是类的类型信息、常量池、域信息、方法信息。类型信息包括类的完整名称、父类的完整名称、类型修饰符(privite、protected和public等)和类型的直接接口类表;常量池包括类方法、域等信息所引用的常量信息;域信息包括域名称、域类型和域修饰符;方法信息包括方法名称、返回类型、方法参数、方法修饰符、方法字节码、操作数栈和方法帧栈的局部变量区大小以及异常表。

设置方法区空间的初始大小:-XX:PermSize=256m;

设置方法区空间的最大值:-XX:MaxPermSize=512m;

方法区中的对象也是可以被GC回收的,但是与Java堆空间的回收略有不同。对方法区GC的回收,通常从两个方法分析:一是GC对常量池的回收(当常量池饱和时,Full GC会回收常量池中的数据);二是对类元数据的回收(当虚拟机确定一个类信息不会被使用时,也会将其回收,条件是:所有该类的实例被回收,且加载该类的ClassLoader被回收)。



### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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