J2SE 5.0的HotSpot JVM上的GC学习 - 分代、GC类型、快速分配

HotSpot上的分代

分成三部分:年轻代、年老代、永久代

很多的对象一开始是分配在年轻代的,这些对象在熬过了一定次数的young gc之后,就进入了年老代。同时,一些比较大的对象,一开始就可能被直接分配到年老代中(因为年轻代比较小嘛)。

年轻代

年轻代也进行划分,划分成:一个Eden和两个survivor。如下图:

 



大部分的对象被直接分配到年轻代的eden区(之前已经提到了是,很大的对象会被直接分配到年老代中),
survivor区里面放至少熬过一个YGC的对象,在survivor里面的对象,才有机会被考虑提升到年老代中。

同一时刻,两个survivor只被使用一个,另外一个是用来进行复制GC时使用的。

GC类型

年轻代的GC叫young GC,有时候也叫 minor GC。年老代或者永久代的GC,叫 full GC,也叫major GC。

 

也就是说,所有的代都会进行GC。

 

一般的,首先是进行年轻代的GC,(使用针对年轻代的GC),然后是年老代和永久代使用相同的GC。如果要压缩(解决内存碎片问题),每个代需要分别压缩。

 

有时候,如果年老区本身就已经很满了,满到无法放下从survivor熬出来的对象,那么,YGC就不会再次触发,而是会使用FullGC对整个堆进行GC(除了CMS这种GC,因为CMS不能对年轻代进行GC)

快速分配内存

多线程进行对象建立的时候,在为对象分配内存的时候,就应该保证线程安全,为此,就应该进入全局锁。但全局锁是非常消耗性能的。

 

为此,HotSpot引入了Thread Local Allocation Buffers (TLAB)技术,这种技术的原理就是为每个线程分配一个缓冲,用来分配线程自己的对象。

 

每个线程只使用自己的TLAB,这样,就保证了不用使用全局锁。当TLAB不够用的时候,才需要使用全局锁。但这时候对锁的时候,频率已经相当的低了。

 

为了减少TLAB对空间的消耗,分配器也想了很多方法,平均来说,TLAB占用Eden区的不到1%。

### 光流法C++源码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部,通过对连续帧间像素变化的精细析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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