JVM笔记—运行时区域数据

本文详细介绍了Java虚拟机(JVM)的内存管理机制,包括程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈、Java堆、方法区、运行时常量池和直接内存等关键区域的功能与作用。

Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途,以及创建和销毁时间,有的区域随着虚拟机进程的启动而存在,有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而创建和销毁。
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程序计数器

程序计数器是一块较小的内存空间,它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的,在任何一个确定的时刻,一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)只会执行一个线程中的指令。因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有自己独立的程序计数器,各个线程互不影响,独立存储。

如果线程正在执行的是一个Java方法,这个计数器记录的是正在执行的虚拟机字节码指令的地址。如果正在执行的是Native方法,这个计数器值则为空,此内存区域是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

Java虚拟机栈

Java虚拟机栈同样为线程私有,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型,每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作站、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。

局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型、对象引用和returnAddress类型(指向了一条字节码指令的地址)。

其中64位长度的long和double类型的数据会占用2个局部变量空间,其余的数据类型只占用1个。局部变量表所需的内存空间在编译期完成分配,当进入一个方法时,这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的,在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。

在Java虚拟机的规范中,对这个区域规定了两种异常状况:如果线程请求的栈深入大于虚拟机所允许的深度,将会抛出StackOverflowError异常;如果虚拟机栈可以动态扩展,当扩展时无法申请到足够的内存时会抛出OutOfMemoryError异常。

本地方法栈

本地方法栈和虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,区别是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用Native方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定,因此虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机直接把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。本地方法栈同样也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。

Java堆

对大多数应用来说,Java堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。这一点在Java虚拟机规范中的描述是:所有的对象实例以及数组都要在堆上分配,但是随着JIT编译期的发展与逃逸分析技术的逐渐成熟,栈上分配、标量替换优化技术将会导致一些微妙的变化发生,所有的对象都分配在堆上也渐渐变得不是那么绝对了。

Java堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此很多时候也被乘坐“GC堆”。从内存回收的角度看,由于现在收集器基本都是采用的分代收集算法,所以Java堆中还可以细分为:新生代和老年代,再细致分有Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间等。如果从内存分配的角度看,线程共享的Java堆中可能划分出多个线程私有的分配缓冲区。无论怎么分配,都与存放内容无关,无论哪个区域,存储的都仍然是对象实例,进一步划分的目的是为了更好的回收内存,或者更快的分配内存。

根据Java虚拟机规范的规定,Java堆可以处于物理上不连续的内存控件中,只要逻辑上是连续的即可。

方法区

方法区与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已经被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。

Java虚拟机规范对这个区域的限制非常宽松,除了和Java堆一样不需要连续的内存和可以选择固定大小或者可拓展之外,还可以选择不实现垃圾收集。相对而言,垃圾收集行为在这个区域是比较少出现的,但并非数据进入了方法区就如永久代的名字一样“永久”存在了。这个区域的内存回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载,一般来说这个区域的回收成绩比较难以令人满意,尤其是类型的卸载,条件相当苛刻,但是这部分区域的回收确实是有必要的。

根据Java虚拟机规范的规定,当方法区无法满足内存分配需求时,将会抛出OutOfMemoryError异常。

运行时常量池

运行时常量池是方法区的一部分。Class文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用,这部分的内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中。一般来说,除了保存Class文件中描述的符号引用外,还会把翻译出来的直接引用也存储在运行时常量池中。

运行时常量池相对于Class文件常量池的另外一个重要特性是具备动态性,Java语言并不要求常量一定只能在编译期产生,也就是并非预置入Class文件中常量池内容才能进入方法区运行时常量池,运行期间也可能将新的常量放入池中,这种特性被开发人员利用比较多的是String类的intern()方法。

直接内存

直接内存并不是虚拟机运行时数据取的一部分,也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域,但这部分也被频繁的使用,而且也可能导致OutOfMemoryError异常出现。

在JDK1.4中引入NIO,引入了一种基于通道(Channel)与缓冲区(Buffer)的I/O方式,它可以使用Native函数库直接分配堆外内存,然后通过一个存储在Java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作,这样能在一些场景中显著提高性能,避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据。

显然,本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是,既然是内存,还是会受到本机总内存的大小及处理器寻址空间的限制。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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