Java运行时数据区域

一、Java虚拟机内存划分

二、部分详解

程序计数器:

  • 作用可以看作当前线程所执行的字节码的行号指示器,字节码解释器工作时通过改变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、线程回复等基础功能;
  • 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)只会执行一条线程中的指令。因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间的计数器互不影响,独立存储,因此程序计数器线程私有,也是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OOME的情况的区域。

Java虚拟机栈:

  • 线程私有,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、操作栈、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工程,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、对象引用类型。
  • 在Java虚拟机规范中,对这个区域规定了两种异常情况:如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度,将抛出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:

  • 为jvm使用到的Native方法服务,与虚拟机栈一样,本地方法栈也会抛出StackoverflowError和OutOfMemoryError异常

Java堆:

  • 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,所有的对象实例以及数组都在堆上分配;
  • Java堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此很多时候也被称为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堆还可以细分为:新生代和老年代,分代的唯一理由就是优化 GC 性能

如下图所示, HotSpotVM 被分成了 Young、 Tenured、 Perm 三个阶段 :

  • HotSpot VM 把年轻代分为了 3 部分,即 1 个 Eden 区和 2 个 Survivor 区(分别叫 From 和To ),默认比例为 8 : 1 。当 GC 只发生在年轻代中,回收年轻代对象的行为被称为 MinorGC 。当 GC 发生在老年代时则被称为 M句or GC 或者 Full GC 。 一般的, Minor GC 的发生频率要比Major GC 高很多,即老年代中垃圾回收发生的频率将大大低于年轻代。
  • PermGen Space 的全称是 Permanent Generation Space,是指内存的永久保存区域。这一部分用于存放 Class 和 Meta 的信息,Class 在被加载的时候被放入 PermGen Space 区域。它和存放常量的堆区域不同, GC 不会在主程序运行期对 PermGen Space 进行清理,所以如果应用程序会加载很多类的话,就很可能出现 PermGen Space 错误。

方法区:

  • 线程共享,用于存储已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。这个区域的垃圾回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载。

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,用于存放编译时期生成的各种字面量和符号引用,这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中

 

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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