jvm垃圾收集之对象的死活

对象存活判定与引用类型
本文探讨了对象存活判定的两种主要算法:引用计数算法和可达性分析算法,分析了各自优缺点及应用场景。同时介绍了Java中四种引用类型:强引用、软引用、弱引用和虚引用的特点和使用场景。

1.对象存活判定

1.1引用计数算法

1.1.1 算法描述

给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用该对象时,计数值就加1;当引用失效时,计数值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

1.1.2 优点

实现简单,判定效率高。微软的COM(Component Object Model)计数、使用ActionScript3的FlashPlayer、Python语音和游戏领域的Squirrel中使用计数算法进行内存管理。

1.1.3 缺点

它难以解决对象之间相互循环引用的问题。

例子:

public class ReferenceCountingGC {
	public Object instance = null;
	public static final int _1MB = 1024 * 1024;
	/**
	 * 这个成员属性的唯一意义就是占点内存,以便能在GC日志汇总看清楚是否被回收过
	 */
	private byte[] bigSize = new byte[2*_1MB];
	public static void main(String[] args) {
		//设置rcg1指向的对象和rcg2指向的对象引用计数值分别为count1=0,count2=0
		ReferenceCountingGC rcg1 = new ReferenceCountingGC();//count1=count1+1=1
		ReferenceCountingGC rcg2 = new ReferenceCountingGC();//count2=count2+1=1
		rcg1.instance = rcg2;//count2=count2+1=2
		rcg2.instance = rcg1;//count1=count1+1=2
		rcg1 = null;//rcg1引用失效,count1=count1-1=1
		rcg2 = null;//rcg2引用失效,count2=count2-1=1
		//此时count1=1,count2=1
		//若jvm采用引用计数算法,则此时rcg1和rcg2指向的对象都不会被回收
		//但其实这两个对象已经不可能被访问
//		假设这时发生GC,rcg1和rcg2是否会被回收?
		System.gc();
	}
}

运行结果如下:

[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 6093K->648K(38400K)] 6093K->656K(125952K), 0.0009357 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 648K->0K(38400K)] [ParOldGen: 8K->530K(87552K)] 656K->530K(125952K), [Metaspace: 2632K->2632K(1056768K)], 0.0053747 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]

Heap

 PSYoungGen      total 38400K, used 333K [0x00000000d5c00000, 0x00000000d8680000, 0x0000000100000000)

  eden space 33280K, 1% used [0x00000000d5c00000,0x00000000d5c534a8,0x00000000d7c80000)

  from space 5120K, 0% used [0x00000000d7c80000,0x00000000d7c80000,0x00000000d8180000)

  to   space 5120K, 0% used [0x00000000d8180000,0x00000000d8180000,0x00000000d8680000)

 ParOldGen       total 87552K, used 530K [0x0000000081400000, 0x0000000086980000, 0x00000000d5c00000)

  object space 87552K, 0% used [0x0000000081400000,0x0000000081484860,0x0000000086980000)

 Metaspace       used 2638K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K

  class space    used 285K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K

从运行结果中可以看出,虚拟机并没有因为这两个对象相互引用就不回收它们,这便说明了JVM并不是通过引用计数算法来判断对象是否存活的。

1.2 可达性分析算法

1.2.1 算法描述

通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象不可用的,即会被判断为是可回收的对象。

1.2.2 使用该算法的语言

Java,C#,以及Lisp语言都是使用可达性分析算法来判断对象是否存活的。

1.2.3 可作为GC Roots的对象类型

  • 虚拟机栈(栈帧中的局部变量表)中引用的对象
  • 方法区中类静态属性引用的对象
  • 方法区中常量引用的对象
  • 本地方法栈中JNI(也就是Native方法)引用的对象

2.java中的引用

2.1 引用的定义

JDK1.2以前的定义:如果reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址,就称这块内存代表着一块引用。

JDk1.2之后,将引用分为了强引用、软引用、弱引用、虚引用,这四种引用强度依次减弱。

2.2 四种引用的概述

  • 强引用:即形如“Object obj = new Object()”这类的引用,只要强引用存在,垃圾回收器永远不会回收掉被引用的对象。
  • 软引用:用来描述一些还有用但非必需的对象。对于软引用关联着的对象,在系统将要发生内存溢出异常之前,将会把这些对象裂锦回收范围之内进行第二个回收。如果这次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。在JDK1.2之后,提供了SoftReference类来实现软引用。
  • 弱引用:描述非必需对象,强度比软引用弱,被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。在JDK1.2之后,提供了WeakReference类来实现弱引用。
  • 虚引用:也称为幽灵引用,最弱的引用关系。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象呗收集器回收时收到一个系统通知。在jdk1.2之后,提供了PhantomReference类来实现虚引用。

3.对象的死活

3.1 误区

在可达性分析算法中不可达的对象,不一定会死亡。

3.2 对象死亡的标记过程

如果对象在可达性分析中发现没有与GC Roots相连接的引用链,那么会进行第一次标记,同时会进行一次筛选,当对象没有覆盖finalize()方法或者finalize()已经被jvm调用过时,虚拟机将不会回收该对象。如果该对象被判断为有必要执行finalize()方法,那么这个对象会被放置在一个叫F-Queue的队列中,并在稍后执行它,但是不保证它运行结束。finalize()方法是对象免除死亡的最后一次机会,稍后GC将会对F-Queue中的对象进行第二次标记,如果对象在finalize()方法中与其他对象建立了关联,那么它将会被移除出“即将回收”的集合,自救成功。反之自救失败,该对象将真正地被回收

对象标记过程简要流程图

一个对象的finalize方法只会被执行一次,如果对象在执行过一次finalize()方法后成功自救,那么它就失去了第二次自救的机会,当它再次判定为不可达对象的的时候,它将必死无疑,无法自救。

PS:本文所有要点均为笔者阅读《深入理解Java虚拟机》一书后的简单提炼和总结,若有纰漏,望指正。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值