JVM垃圾回收

本文深入解析Java运行时数据区域,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区和直接内存。探讨了不同区域的作用、特点及垃圾回收机制,如对象分配策略、垃圾回收算法和收集器选择。

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运行时数据区域

1.7–>1.8 :

  • 永久代变成元空间(都是方法区的实现),同时移到直接内存
  • 常量池从方法区移到堆
  • 方法区挪到直接内存

线程私有:程序计数器,Java虚拟机栈,本地方法栈

共享:堆、方法区、直接内存

  1. 程序计数器

    记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址。是唯一一个不会发生OOM的区域。

  2. Java虚拟机栈

    每个Java方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈等信息,从方法调用直至执行完成,对应着一个栈帧在Java虚拟机中入栈和出栈的过程。

  3. 本地方法栈

    和Java虚拟机栈类似,他们之间的区别只不过是本地方法栈为本地方法服务。

  4. 所有对象都在这里分配内存,是垃圾回收器的主要区域。

    Java堆可以细分为新生代和老年代,其中新生代进一步划分为Eden区,S0(幸存者0区),S2(幸存者2区)。

    大部分情况下,对象首先在Eden区分配,这些对象在经过第一次Minor GC之后,如果对象还存活,则会进入幸存者区。对象在幸存者区每熬过一次Minor GC,年龄就会增加1岁,当他的年龄增加到一定程度时,就会被移动到老年代。

    因为年轻代的对象基本都是朝生夕死,所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法。

  5. 方法区

    用于存放已被加载的类信息、常量、静态变量等数据

  6. 直接内存

内存分配和回收策略

内存分配

Java堆可以细分为新生代和老年代,其中新生代进一步划分为Eden区,S0(幸存者0区),S2(幸存者2区)。

大部分情况下,对象首先在Eden区分配,这些对象在经过第一次Minor GC之后,如果对象还存活,则会进入幸存者区。对象在幸存者区每熬过一次Minor GC,年龄就会增加1岁,当他的年龄增加到一定程度时,就会被移动到老年代。

因为年轻代的对象基本都是朝生夕死,所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法。

  1. 对象优先在Eden区进行分配,当Eden区空间不足时,发起Minor GC。

  2. 大对象直接进入老年代

    就是需要连续内存空间的对象,比如很长的字符串或者数组。

  3. 长期存活的对象进入老年代

    为对象定义年龄计数器,对象在伊甸区出生,经过Minor GC之后依然存活,将移动到幸存者区,年龄增加到一定程度,就移动到老年代。

  4. 空间担保分配

    在发生Minor GC前,虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间,如果条件成立,那么Minor GC可以确认是安全的。

    如果担保失败,就会进行一次Full GC。

回收时机

Minor GC

当Eden区空间满时,就将会触发一次Minor GC。

Full GC

  1. 调用System.gc()

    只是建议虚拟机执行Full GC,但是不一定真正去执行。不建议使用这种方法。

  2. 老年代空间不足

    常见场景是大对象直接进入老年代,或者长期存活的对象进入老年代

  3. 空间担保失败

    Minor GC之前,会检查老年代最大可用连续空间是否大于新生代所有对象总空间。

  4. JDK1.7及以前的永久代空间不足

垃圾收集

判断一个对象是否可被回收

  1. 引用计数法

    每个对象有一个引用计数器,当对象增加一个引用时,计数器加1,引用失效计数器减1。引用计数器为0时,对象被回收。

    存在问题:如果出现循环引用,那么引用计数器永远无法为0。

  2. 可达性分析

    以GC roots为起点进行搜索,可达的对象都是存活的,不可达的对象可被回收。

    GC Roots一般包含以下内容:

    • 虚拟机栈中局部变量表引用的对象
    • 本地方法栈中引用的对象
    • 方法区中静态属性引用的对象
    • 方法区中常量引用的对象

引用类型

  1. 强引用

    被强引用关联的对象不会被回收,使用new一个新对象的方式来创建强引用。

  2. 软引用

    只有当内存不够的时候才会被回收。

  3. 弱引用

    一定会被回收,只能存活到下一次垃圾回收之前。

  4. 虚引用

    和没有任何引用一样,在任何时候都可能会被回收。

    主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动,同时必须和引用队列联合使用

垃圾回收算法

  1. 标记-清除算法

    分成标记和清除两个步骤:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象。

    缺点:效率问题;产生不连续的内存碎片。

  2. 标记-整理算法

    让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。

    缺点:效率不高

    优点:不会产生内存碎片。

  3. 复制算法

    将内存分为大小相等的两块,每次只使用其中一块,当这一块内存用完了就将还存活的对象复制到另一块上去,然后把使用过的内存空间进行一次清理。

    缺点:只使用了内存的一半。

  4. 分代收集算法

    新生代:复制算法

    老年代:标记-清除,标记整理

垃圾回收器

  1. Serial收集器

    单线程的收集器,只会使用一个线程进程垃圾收集工作。

    优点是简单高效,是客户端场景下默认的新生代收集器。

  2. ParNew收集器

    是Serial收集器的多线程版本,是服务端场景下默认的新生代收集器,除了性能原因外,主要是因为除了Serail收集器,只有它能与CMS收集器配合使用。

  3. Parallel Scavenge收集器

    目标是达到一个可控制的吞吐量,吞吐量优先收集器。

    吞吐量和停顿时间:

    缩短停顿时间是以牺牲吞吐量来换取的:垃圾回收变频繁,吞吐量下降。

  4. Serial Old收集器

    是Serial收集器的老年代版本。也可以作为CMS收集器的后备方案。

  5. Parallel Old收集器

    是Parallel Scavenge收集器的老年代版本。

    在注重吞吐量的场合,优先考虑Parallel Scavenge+Parallel Old收集器。

  6. CMS收集器

    分为四个流程:

    • 初始标记:仅仅标记GC ROOT能直接关联到的对象,速度很快,需要停顿。
    • 并发标记:进行GC ROOT Tracing的过程,它在整个回收过程中耗时最长,不需要停顿。
    • 重新标记:为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,需要停顿。
    • 并发清除:不需要停顿。

    缺点::

    • 吞吐量低:低停顿时间是以牺牲吞吐量为代价的,导致CPU利用率不高。
    • 无法处理浮动垃圾。就是并发清除阶段由于用户线程继续运行而产生的垃圾,这部分垃圾只能到下一次GC才能进行回收。
    • 标记清除会导致内存碎片
  7. G1收集器

    G1把堆划分成多个大小相等的独立区域,新生代和老年代不再物理隔离,每个小空间都可以单独进行垃圾回收。

    • 空间整合:不会产生内存碎片
    • 可预测的停顿。
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
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