最新的JDK5.0垃圾收集算法优化

最新推荐文章于 2025-12-27 16:49:17 发布
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#jdk #算法 #优化 #server #多线程 #java

探讨了Java Server开发中，早期JDK版本串行垃圾收集机制带来的问题及解决方案。从JDK1.4开始引入多线程并行垃圾收集算法，显著改善了服务暂停现象。
JDK5.0垃圾收集优化之--Don't Pause
★輕♀枫♂★ 专属味道
11-18 1204
作者：江南白衣，最新版链接：http://blog.csdn.net/calvinxiu/archive/2007/05/18/1614473.aspx，版权所有，转载请保留原文链接。       原本想把题目更简单的定为--《不要停》的，但还是自己YY一下就算了。       Java开发Server最大的障碍，就是JDK1.4版之前的的串行垃圾收集机制会引起长时间的服务暂停，明白原理后
JDK5.0垃圾收集优化
02-11 465
       作者：江南白衣，最新版链接：http://blog.csdn.net/calvinxiu/archive/2007/05/18/1614473.aspx，版权所有，转载请保留原文链接。       原本想把题目更简单的定为--《不要停》的，但还是自己YY一下就算了。      Java开发Server最大的障碍，就是JDK1.4版之前的的串行垃圾收集机制会引起长时间的服务暂停
JDK 5.0新增线程创建方式
m0_60511809的博客
07-11 141
实现Callable 接口比实现Runnable 接口更强大？ 没错，因为 实现方法 提供指定线程数量的线程池 执行指定的线程的操作，需要提供实现Runnable接口或Callable接口实现类的对象 关闭线程池 相关API Executor Service：真正的线程池接口。常见子类 Thread Poolexecutor void execute(Runnable command）：执行任务/命令，没有返回值，一般用来执行Runnable Future submit（Callabletask）：
【转】JDK5.0垃圾收集优化
精致-简洁-唯美
01-18 123
Java开发Server最大的障碍，就是JDK1.4版之前的的串行垃圾收集机制会引起长时间的服务暂停，明白原理后，想想那些用JDK1.3写Server的先辈，不得不后怕。     好在JDK1.4已开始支持多线程并行的后台垃圾收集算法，JDK5.0则优化了默认值的设置。 一、参考资料： Tuning Garbage Collection with the 5.0 Java Virtual Mach...
良葛格Java JDK 5.0学习笔记——PDF清晰版
JDK 5.0针对性能进行了多项改进，包括优化的垃圾收集器和JIT（Just-In-Time）编译器。 【描述】中提到“清晰pdf版,很好的JAVA学习笔记！”，说明文档内容是经过整理的，适合初学者学习和参考。 【标签】中的“5.0...
全面掌握Java JDK 5.0：良葛格学习笔记解析
根据提供的文件信息，我们将围绕Java JDK 5.0的学习笔记内容展开详尽的知识点说明。 ### 标题知识点 **良葛格Java JDK 5.0学习笔记** - **良葛格**：指的可能是书籍、电子书或个人博客的作者，或是该学习笔记的...
JDK 5.0 中更灵活、更具可伸缩性的锁定机制1
08-08
在JDK 5.0中，Java的并发编程能力得到了显著增强，引入了更加灵活和可伸缩的锁定机制。这一变化主要是为了提高并发应用程序的性能，并为开发者提供了更多的控制选项。这里我们将深入探讨其中的关键知识点——`...
基于J2SE开发的连连看小游戏（JDK5.0兼容）
它涵盖了图形界面构建、事件响应处理、算法设计、资源管理、面向对象编程思想等多个关键知识点，充分展示了如何利用JDK5.0时代的标准API完成一个完整的桌面应用开发任务。无论是作为教学范例还是二次开发起点，该...
r语言c5.0决策树算法参数,R语言：决策树ID3/C4.5/CART/C5.0算法的实现
weixin_27134143的博客
05-18 1770
在前文中，我们已经详细介绍了决策树算法中的ID3/C4.5/CART算法的原理，以及决策树的剪枝问题。ID3算法戳我C4.5算法戳我CART算法戳我决策树剪枝问题戳我本文将详细介绍如何用R语言实现决策树算法。算法区分要点R包ID3使用信息增益rpart包中rpart函数C4.5使用信息增益RWeka包中J48()CART使用ginirpart包中rpart函数C5.0C4.5的改进，比较适合于大规...
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 932
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 560
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
最新发布
昔时扬尘处
12-27 35
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 1245
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
day124—二分查找—最小化数组中的最大值（LeetCode-2439）
the_dry的博客
12-24 356
摘要：给定一个非负整数数组，通过操作（将元素i减1并使其左侧元素加1）调整数组，目标是使调整后的数组最大值最小化。解决方案采用二分查找：猜测最大值并用贪心算法验证。从右向左遍历数组，将超出限制的值向左传递，最后检查首元素是否满足限制。时间复杂度为O(nlogM)，其中M是数组最大值。该方法利用单调性和贪心策略高效找到最优解。
数组的初始化与使用
WQlovematch的博客
12-23 399
摘要：本文介绍了C语言数组的基本概念和使用方法。数组是存储相同类型元素的连续内存结构，通过索引访问元素。文章详细说明了数组的声明、初始化（包括完全和部分初始化）、多维数组的定义和访问方式。同时讲解了基本数据类型（int、char、float、double）的特性及存储空间。通过示例代码演示了数组遍历、数据类型大小检测和简单图形绘制。最后提出了数组逆序输出的课后练习，强调数组越界访问会导致未定义行为。
《数据结构·排序·进阶：希尔、堆、快排核心解析》——为何希尔是插入进阶？堆排序时间复杂度的关键？
M_L_J的博客
12-24 871
本文系统分析了五种高效排序算法：快速排序、希尔排序、堆排序及其优化实现。快速排序通过分区和递归实现O(nlogn)平均时间复杂度，采用三数取中和非递归优化可避免最坏情况；希尔排序作为插入排序改进版，通过分组预排序提升效率；堆排序利用堆结构特性实现稳定排序。文章详细解析了各算法的核心思路、代码实现、时间复杂度及适用场景，并强调了算法优化思想（如快排的小区间切换插入排序）和工程实践中的选择策略。最终指出应根据数据规模、内存限制等需求，在时间复杂度、空间复杂度和稳定性之间权衡选择最优算法。
算法基础-多源最短路
2401_87986548的博客
12-23 717
摘要：本文介绍了多源最短路问题及其Floyd算法实现。Floyd算法通过动态规划思想，以O(n³)时间复杂度计算图中所有点对的最短路径，适用于带权有向/无向图（允许负权边但不含负环）。文章详细讲解了Floyd的状态表示（f[k][i][j]）、状态转移方程（分是否经过k点两种情况）和空间优化技巧，并提供了四个典型例题的解法：1）模板题直接应用Floyd；2）寻宝问题累加路径和；3）灾后重建问题按时间动态更新；4）无向图最小环问题利用Floyd特性求解。每个问题均附完整代码实现，展现了Floyd算法的灵活应用
智能体在车联网中的应用：第29天 多智能体完全合作场景的核心算法：从CTDE思想到VDN与MADDPG的深度解析
IT深耕十余载，大道之简
12-26 667
CTDE范式通过"训练时集中、执行时分散"的设计，在多智能体完全合作场景中实现了信息利用与部署可行性的最佳平衡。VDN和MADDPG作为CTDE的两种经典实现，分别适用于离散和连续动作空间，为解决多智能体合作问题提供了强有力的工具。
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