GC日志分析

package com.gc;

/**
 * 堆内存回收
 * <p/>
 * User: wanxiaotao
 * Date: 13-12-30
 * Time: 上午11:37
 * To change this template use File | Settings | File Templates.
 */
public class HeapGCTest {
    public static void main(String[] args) {
        byte[] b2 = new byte[5 * 1024 * 1024];

        b2 = null;
        b2 = new byte[5 * 1024 * 1024];

    }
}

 

jvm启动参数:-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xmn1M -Xms10M -Xmx10M

-Xmn1M(新生代大小) -Xms10M(堆最小值) -Xmx10M(堆最大值)

 

GC日志:

0.074: [GC 0.074: [DefNew: 573K->64K(960K), 0.0012825 secs]0.075: [Tenured: 5254K->198K(9216K), 0.0053373 secs] 5693K->198K(10176K), [Perm : 381K->381K(12288K)], 0.0066608 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01 secs]
Heap
 def new generation   total 960K, used 36K [0x26cb0000, 0x26db0000, 0x26db0000)
  eden space 896K,   4% used [0x26cb0000, 0x26cb9118, 0x26d90000)
  from space 64K,   0% used [0x26da0000, 0x26da0000, 0x26db0000)
  to   space 64K,   0% used [0x26d90000, 0x26d90000, 0x26da0000)
 tenured generation   total 9216K, used 5318K [0x26db0000, 0x276b0000, 0x276b0000)
   the space 9216K,  57% used [0x26db0000, 0x272e1828, 0x272e1a00, 0x276b0000)
 compacting perm gen  total 12288K, used 382K [0x276b0000, 0x282b0000, 0x2b6b0000)
   the space 12288K,   3% used [0x276b0000, 0x2770fad0, 0x2770fc00, 0x282b0000)
    ro space 8192K,  67% used [0x2b6b0000, 0x2bc18230, 0x2bc18400, 0x2beb0000)
    rw space 12288K,  54% used [0x2beb0000, 0x2c52d678, 0x2c52d800, 0x2cab0000)

 

 

第一行:

0.074 jvm启动后, 第0.074秒

 

0.074: [DefNew: 573K->64K(960K), 0.0012825 secs]

第0.074秒,DefNew:串行垃圾收集器, 573K->64K(960K):新生代收集前573K, 收集后64K,(960K):新生代的总的大小960K, 0.0012825 secs: 收集耗时时间

 

0.075: [Tenured: 5254K->198K(9216K), 0.0053373 secs] 5693K->198K(10176K)

第0.075秒,Tenured:老年代, 5254K->198K(9216K):收集前5254K, 收集后198K, 总大小9216K, 耗时0.0053373

5693K->198K(10176K):收集前5693K, 收集后198K, 堆总大小:10176K

 

[Perm : 381K->381K(12288K)], 0.0066608 secs

永久代:收集前,收集的, 总大小, 耗时

 

第二行,堆信息

Heap

 def new generation   total 960K, used 36K [0x26cb0000, 0x26db0000, 0x26db0000) :新生代, 总大小, 已用大小

  eden space 896K,   4% used [0x26cb0000, 0x26cb9118, 0x26d90000)               :新生代eden区 大小, 已用4%

  from space 64K,   0% used [0x26da0000, 0x26da0000, 0x26db0000)                :from 区大小,已用

  to   space 64K,   0% used [0x26d90000, 0x26d90000, 0x26da0000)                : to 区大小, 已用

 tenured generation   total 9216K, used 5318K [0x26db0000, 0x276b0000, 0x276b0000)  :老年代, 总大小, 已用

   the space 9216K,  57% used [0x26db0000, 0x272e1828, 0x272e1a00, 0x276b0000)      :总大小, 已用

 compacting perm gen  total 12288K, used 382K [0x276b0000, 0x282b0000, 0x2b6b0000)  :永久代, 总大小, 已用

   the space 12288K,   3% used [0x276b0000, 0x2770fad0, 0x2770fc00, 0x282b0000)     :总大小

    ro space 8192K,  67% used [0x2b6b0000, 0x2bc18230, 0x2bc18400, 0x2beb0000)

    rw space 12288K,  54% used [0x2beb0000, 0x2c52d678, 0x2c52d800, 0x2cab0000)

 

 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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