java垃圾回收和堆内存布局

本文详细介绍了Java虚拟机(JVM)通过垃圾回收进行内存管理的过程,包括新生代、老年代和持久代的内存布局,以及不同垃圾回收器(如Serial GC、Parallel GC、CMS等)的策略和效果。特别提到了Oracle Hotspot JVM中的G1回收器,它是为取代CMS回收器而设计的。

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      java虚拟机是通过垃圾回收的方式进行内存回收的,C/C++可以通过代码控制内存释放,防止内存泄露,设置不同的垃圾回收方式和参数都会影响垃圾回收的效果,而这对系统的稳定性及单机的支撑能力方面。

     jvm指令集里面没有提供垃圾回收的释放操作,所以不能直接释放内存,而要专门的垃圾回收器来完成垃圾回收的工作。

  不同的垃圾回收器产品有不同的回收策略,先来看Oracle Hotspot JVM中内存的对布局,如图3.2

从上图可以看出,有三大区域Young/Tenured/Perm,也就是我们经常说的新生代/老年代/持久代。

 

  一般来说,新的对象被分配到新生代(Young)的Eden区,也有可能被直接分配到老年代(Perm),在进行新生代垃圾回收的时候,Eden区存活的对象被复制到空的Survior区,而下次新生代垃圾回收的时候,Eden区存活的对象和这个Survivor区中存活的对象被复制到另外一个Survivor区,并且清空当前的Survivor区。经过多次的新生代的垃圾回收,还存活的对象被移到老年代,而老年代也会根据一定时间进行呢垃圾回收。

 

在Hotspot中,针对新生代提供的GC方式:

串行GC:Serial Copying

并行GC:ParNew

并行回收GC:Parallel Scavenge

 

针对老年代有下面的GC方式:

串行GC:Serial MSC

并行MS GC:Parallel MSC

并行 GC:Compacting GC - Parallel Compacting

并发GC - CMS

 

在Sun的Java6 update14中,引入了Garbage First(G1)回收器,G1的目标是取代CMS。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuyoulong/p/4747125.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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