【硬刚JVM】JVM 专题六：运行时数据区（一）概述

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于 2021-09-24 22:45:03 首次发布
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本文探讨了JVM的运行时数据区，包括内存架构、分区介绍、线程管理和JVM系统线程。重点讲解了线程相关的程序计数器、栈、本地栈、堆和方法区等，强调了JVM优化主要集中在堆和方法区。此外，还提到了HotSpot JVM中线程与操作系统线程的映射以及不同类型的JVM系统线程，如虚拟机线程、周期任务线程、GC线程和编译线程等。

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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的JVM部分补充。

1. 运行时数据区架构图

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2. 内存

内存是非常重要的系统资源，是硬盘和cpu的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行。JVM内存布局规定了JAVA在运行过程中内存申请、分配、管理的策略，保证了JVM的高效稳定运行。不同的jvm对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异（对于Hotspot主要指方法区）

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3. 分区介绍

Java虚拟机定义了若干种程序运行期间会使用到的运行时数据区，其中有一些会随着虚拟机启动而创建ÿ

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【硬刚JVM】JVM 专题十：运行时数据区（五）堆
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
09-25 348
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【硬刚JVM】JVM 专题八：运行时数据区（三）虚拟机栈
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本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的JVM部分补充。 2.虚拟机栈 1. 概述 1.1 虚拟机栈出现背景 由于跨平台性的设计，java的指令都是根据栈来设计的。不同平台CPU架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。 优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现，缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令 1.2 内存中的堆与栈 栈是运行时的单位，而堆是存储的单位 |栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据。堆解决的是数据存储的问题..
JVM 专题六：运行时数据区（一）概述
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1. 运行时数据区架构图 2. 内存 内存是非常重要的系统资源，是硬盘和cpu的中间仓库及桥梁，承载着操作系统和应用程序的实时运行。JVM内存布局规定了JAVA在运行过程中内存申请、分配、管理的策略，保证了JVM的高效稳定运行。不同的jvm对于内存的划分方式和管理机制存在着部分差异（对于Hotspot主要指方法区） 3. 分区介绍 Java虚拟机定义了若干种程序运行期间会使用到的运行时数据区，其中有一些会随着虚拟机启动而创建，随着虚拟机退出而销毁。另外一些则是与线程一一对应的，这..
JVM 专题八：运行时数据区（三）虚拟机栈
创业项目
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2.虚拟机栈 1. 概述 1.1 虚拟机栈出现背景 由于跨平台性的设计，java的指令都是根据栈来设计的。不同平台CPU架构不同，所以不能设计为基于寄存器的。 优点是跨平台，指令集小，编译器容易实现，缺点是性能下降，实现同样的功能需要更多的指令 1.2 内存中的堆与栈 栈是运行时的单位，而堆是存储的单位 |栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据。堆解决的是数据存储的问题，即数据怎么放、放在哪儿。 一般来讲，对象主要都是放在堆空间的，是运行时数...
JVM专题十一：JVM 中的收集器一
Jeremy程序员
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分代收集器和分区收集器，分代收集器的代表是 CMS，分区收集器的代表是 G1 和 ZGC，下面我们来看看各个收集器之间的联系与版本。Java虚拟机（JVM）中不同版本的垃圾收集器（GC）及其引入的Java Development Kit（JDK）版本的概述。
JVM专题十二：JVM 中的收集器二
Jeremy程序员
06-26 1178
上一篇咱们介绍了垃圾收集器的分类，已经主流的分代垃圾收集器重点看了CMS与三色标记算法，本篇咱们继续来看意G1、ZGC等。
JVM 运行时数据区 - 多图预警、万字内存模型解读
路的尽头在哪
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堆和栈算是Java内存模型中最重要的两部分，栈是运行时单位（解决程序执行问题），堆是存储单位（数据存储问题）。 PC 寄存器是用来存储指向下一条指令的地址，也就是即将要执行的指令代码。 虚拟机栈和本地方法栈分别管理 Java 方法和本地方法。 虚拟机每调用一个方法将会在栈中压入一个对应方法的栈帧 ，内部包含局部变量表、操作数栈、动态链接和方法返回地址。 -虚拟机栈存在两种常见异常 StackOverflowError 和 OutOfMemoryError 。
JVM专题（1）-JVM基本概述
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1.jvm前言 作为Java工程师的你曾被伤害过吗？你是否也遇到过这些问题？ 运行着的线上系统突然卡死，系统无法访问，甚至直接OOM！ 想解决线上JVM GC问题，但却无从下手。 新项目上线，对各种JVM参数设置一脸茫然，直接默认吧然后就GG了 每次面试之前都要重新背一遍JVM的一些原理概念性的东西，然而面试官却经常问你在实际项目中如何调优VM参数，如何解决GC、OOM等问题，一脸懵逼。 2.开发人员的病态 大部分Java开发人员，除了会在项目中使用到与Java平台相关的各种高精尖技术，对于Java
JVM虚拟机专题之图形化监控工具-VisualVM
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VisualVM（All-in-One Java Troubleshooting Tool）是功能最强大的运行监视和故障处理程序之一，它集成了多种性能统计工具的功能，可以替代jstat，jmap，jstack，也可以替代JConsole的使用。VisualVM有一个很大的优点：不需要被监视的程序基于特殊的Agent去运行，因此它的通用性很强，对应用程序实际性能的影响也较小，使得它可以直接应用在生产环境中。 还有一大特点就是支持插件扩展，有了插件的扩展能力，就可以支持更多的功能，例如 显示虚拟机进程以及进.
OpenGAN：基于开放数据生成的开放集识别
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这次学习的OpenGAN主要学习一个思路，跳出传统GAN对于判断真假的识别到判断是已知种类还是未知种类。重点内容不在于代码而是思路，会简要给出一个设计的代码。
AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结
2201_75656709的博客
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一、深度学习：从感知到认知的技术革命核心突破：自动化特征工程的范式变革深度学习通过多层神经网络架构（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN），实现了从原始数据中自主学习分层特征的能力。层次化抽象：低层网络学习基础特征（如图像像素、语音频谱），高层网络组合抽象概念（如 “猫的轮廓”“句子情感”）。端到端学习：输入原始数据直接输出结果（如从 X 光片直接诊断疾病），减少人工干预误差。1.典型应用场景计算机视觉。
深入解析支撑向量机（SVM）：原理、推导与实现
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支撑向量机是一种用于二分类问题的监督学习算法。它的目标是找到一个最优超平面，将不同类别的数据点分开，同时最大化两类数据点之间的间隔。SVM不仅在理论上具有坚实的数学基础，而且在实际应用中也表现出色，尤其适用于高维数据和小样本情况。KaTeX parse error: Can't use function '\(' in math mode at position 22: …一个二分类问题，数据集表示为 \̲(̲(x_i, y_i)\)，其中…
【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network（GAN）
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这样能够生成与真实数据分布相似的合成数据，用于数据增强；同时通过生成器和判别器的对抗训练，生成器学习到真实数据的概率分布，生成的样本更加逼真、细节丰富。一方面，许多机器学习任务需要大量标注数据，但真实数据可能稀缺或昂贵（如医学影像、稀有事件数据）。在上述推导中，对随机分布进行了期望积分，但实际操作过程中直接计算上述积分是不可行的，我们会采用。另一方面，传统生成模型（如变分自编码器VAE）生成的样本往往模糊或缺乏多样性，难以。（通常是正态或均匀分布），输出生成的假数据。这两个神经网络是对抗性的，生成器。
机器学习----决策树
Xyz_Overlord的博客
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fromimportfromimportplot_tree决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果。决策树的建立过程（三要素）：1.特征选择：选择较强分类能力的特征；2.决策树的生成：根据选择的特征生成决策树；3.决策树的剪枝：决策树也容易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合。
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训练阶段：在训练阶段，算法会存储所有的训练样本数据及其所属的类别或标签测试阶段：在测试阶段，对于待分类或回归的样本，算法会找出与该样本最近的K个训练样本分类：对于分类问题，KNN算法使用这K个最近的训练样本中最常见的类别来预测待分类样本的类别。例如，如果K=3，这三个最近的训练样本分别属于类别A、B、B，那么待分类样本将被预测为类别B回归：对于回归问题，KNN算法使用这K个最近的训练样本的平均值或加权平均值来预测待回归样本的输出。
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因此第一次通过这个循环时，我们可能会像这样创建一个训练集，并像这样训练决策树，这里是我们要改变算法的地方，也就是每次通过这个循环，除了第一次，会有第二次、第三次，以此类推，在抽样时，不是以相同的概率选择每个训练样本，而是将以更高的概率选择那些在我们目前构建的树集合中。，注意是原始训练集，不是通过某种方式或替换生成的训练集，我们会查看所有的这10个例子，并查看这个学习的决策树对这10个例子的预测，所以第四列是它们的预测结果，在每个例子后边打✅，这取决于。，这是一个非常快速且高效的开源提升树实现，
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我提出结构学习的思路，意图用结构学习代替机器学习1.机器学习的本质和缺点机器学习的规律是设计算法、用数据训练算法、让算法学会产生正确的数据回答问题，其缺点在于，需要大规模训练数据和巨大算力还其次，机器学习不能产生智慧结构，只能产生智慧信息，这种学习之后的思维不过是数据的工厂生产，不准确，出错率高，不能与自然生命规律、量子计算机、生物计算机对接，会产生发展瓶颈。2.我对结构学习的设想结构学习的过程：感知信息，将信息表达成数据，分析数据里面的逻辑，将数据逻辑表达成方程，将各种方程连接成方程结构图，运用这个学习即
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x1y1x2y2xnynxi∈Rdyi∈−11{(x1​y1​x2​y2​xn​yn​)}xi​∈Rdyi​∈−11wTxb0wTxb0使得所有训练样本被完全正确分类，并且分类间隔最大。对所有样本i12ni12...nyiwTxib≥1yi​wTxi​b≥1这表示：如果yi1y_i = +1yi​1，则。
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