JVM面试真题总结(八)

news2024/12/22 22:08:38

文章收录在网站:http://hardyfish.top/

文章收录在网站:http://hardyfish.top/

文章收录在网站:http://hardyfish.top/

文章收录在网站:http://hardyfish.top/

在这里插入图片描述

G1收集器如何划分堆内存?

G1收集器将整个堆划分成约 2048 个大小相同的独立 Region 区域

这些区域可以在逻辑上被划分为Eden区、Survivor区和Old区。

  • 与其他GC收集器不同的是,G1并不需要Eden区、Survivor区和Old区物理上连续存在
  • 而是可以分散在各个Region中。

每个Region都有一个用于垃圾回收的优先级,G1收集器会优先选择回收垃圾最多的Region

  • 这也是G1名字Garbage-First的由来。

G1收集器划分堆划分的好处是什么?

G1收集器重新划分了Java堆,主要是为了解决CMS收集器的一些问题,提高垃圾收集的效率

  • 以及更好地控制垃圾收集的停顿时间。

具体来说,有以下几点原因:

减少内存碎片

  • CMS收集器采用的是标记-清除算法,这样会导致大量的内存碎片。
  • 而G1通过将堆划分为多个大小相等的独立区域,可以更好地控制堆内存,避免出现大量内存碎片。

提高垃圾收集效率

  • G1收集器在后台维护了一个列表,记录了每个区域的垃圾对象的数量
  • 垃圾对象最多的区域会被优先回收,这样可以尽可能降低内存占用,提高效率。

控制垃圾收集的停顿时间

  • G1收集器在设计时就考虑到了暂停时间,它可以让用户指定最大的垃圾收集停顿时间
  • 然后系统会尽力保证按照用户的预期进行操作。

描述G1垃圾收集的工作过程

初始标记(initial mark)

  • 标记了从GC Root开始直接关联可达的对象。
  • STW(Stop the World)执行。

并发标记(concurrent marking)

  • 和用户线程并发执行,从GC Root开始对堆中对象进行可达性分析,递归扫描整个堆里的对象图,找出要回收的对象

最终标记(Remark)

  • STW,标记再并发标记过程中产生的垃圾。

筛选回收(Live Data Counting And Evacuation)

  • 制定回收计划,选择多个Region 构成回收集,把回收集中Region的存活对象复制到空的Region中
  • 再清理掉整个旧 Region的全部空间。需要STW。

比较CMS和G1垃圾收集器的异同点

区别一:使用的范围不一样

  • CMS收集器是老年代的收集器,可以配合新生代的Serial和ParNew收集器一起使用。

  • G1收集器收集范围是老年代和新生代。

    • 不需要结合其他收集器使用。

区别二:使用的算法不一样

  • CMS收集器是使用标记-清除算法进行的垃圾回收。

  • G1收集器使用的是标记-整理算法进行的垃圾回收。

区别三:CMS收集器和G1收集器的优劣性

  • CMS收集器以最小的停顿时间为目标的收集器,容易产生内存碎片。

  • G1收集器不会产生内存碎片。

区别四:垃圾回收的过程不一样

  • CMS收集器:初始标记→并发标记→重新标记→标记清楚

  • G1收集器:初始标记→并发标记→最终标记→筛选回收

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2130946.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

查看TCP/UDP网络连接通信情况

绪论​ “宿命论是那些缺乏意志力的弱者的借口。 ——罗曼.罗兰” 话不多说安全带系好,发车啦(建议电脑观看)。 主要使用: nestat -nltp n 拒绝显示别名,能显示数字的全部转化成数字l 仅列出有在 Listen (…

开放式蓝牙耳机推荐性价比高的有哪些?权威推荐全网热销前五名

​到了2024年,开放式耳机无疑成为了耳机市场的宠儿。它们的优势在于,不仅佩戴舒适,还能在保护听力的同时,让你保持对周围环境的警觉,这对于爱好户外探险的朋友来说,无疑是一个巨大的安全加分项。作为一名资…

无人机PX4飞控ROS应用层开发:MAVROS 功能包介绍与飞控消息汇总(一)

概述 这个软件包提供了针对各种自动驾驶仪(如PX4,Ardupilot)使用 MAVLink 通信协议的通信驱动程序。 此外,它还提供了用于地面控制站(例如 QGroundControl)的 UDP MAVLink 桥接功能。 通常与PX4的offboard模式联合使用 Offboard控制背后的想…

代码随想录训练营 Day59打卡 图论part09 Bellman_ford算法

代码随想录训练营 Day59打卡 图论part09 Bellman_ford 算法 例题:卡码94. 城市间货物运输 I 题目描述 某国为促进城市间经济交流,决定对货物运输提供补贴。共有 n 个编号为 1 到 n 的城市,通过道路网络连接,网络中的道路仅允许从…

FP7195:大功率钓鱼灯应用方案,覆盖低压大功率40W,60W,80W的应用市场

前言; 目前夜钓正在逐渐变得时尚起来,随着夜钓群体的年轻化,人们对于夜钓灯的审美要求也越来越高。夜钓灯作为夜间钓鱼的重点装备,不仅仅需要高质量的光源照亮水面浮漂,同时还需要融合一些其他功能,尽可能让夜钓者轻装…

深入理解CASAtomic原子操作类详解

1.CAS介绍 什么是 CAS CAS(Compare And Swap,比较与交换),是非阻塞同步的实现原理,它是CPU硬件层面的一种指令,从CPU层面能保证"比较与交换"两个操作的原子性。CAS指令操作包括三个参数&#x…

【LLM text2sql】浅看大模型用于text2sql的综述

前言 之前笔者分享了text2sql & LLM & KG的有机结合实现KBQA的问答, 《【LLM & RAG & text2sql】大模型在知识图谱问答上的核心算法详细思路及实践》、 《【开源分享】KBQA核心技术及结合大模型SPARQL查询生成问答实践》。 我们再来看看大模型在te…

智慧农业——InsectMamba利用状态空间模型对害虫进行分类

介绍 论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.03611 害虫分类是农业中的一个重要问题。准确识别有害害虫可减少对作物的损害,确保粮食安全和环境的可持续发展。然而,害虫及其自然环境的高度拟态性和物种多样性使得视觉特征的提取极具挑战性。…

桌面应用框架:tauri是后起之秀,赶上electron路还很长。

一、tauri介绍 Tauri 是一个开源的工具和框架,用于构建现代化的跨平台桌面应用程序。它允许开发者使用 Web 技术(如 HTML、CSS 和 JavaScript)来构建桌面应用,并将其打包为原生应用程序,以在不同的操作系统上运行。Ta…

深度剖析iOS渲染

iOS App 图形图像渲染的基本流程: 1.CPU:完成对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制。 2.GPU:GPU拿到CPU计算好的显示内容,完成纹理的渲染, 渲染完成后将渲…

安全政策与安全意识(下)

等保测评介绍及解决方案 目录 一, 等保介绍 1.1 分三个等级 1.2 等级保护发展历程 1.2.1 等保1.0 1.2.2 等保2.0 1.2.3 等保等级对比 1.3 等级保护依据的法律,法规 1.4 等级保护2.0的法规、标准体系 1.5 等级保护等级划分 1.6 等级保护政策内容 二, 等保必要性 三…

Zookeeper工作机制、特点、数据结构、应用场景、配置参数解读

ZK工作机制 从涉及模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,zk就负责通知已在zk上注册的那些观察者做出相应…

基于PHP的丽江旅游管理系统

有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 基于PHP的丽江旅游管理系统 一 介绍 此丽江旅游系统基于原生PHP开发,数据库mysql,前端bootstrap。系统角色分为用户和管理员。 技术栈:phpmysqlbootstrapphpstudyvscode 二 功能 用户 1 注册/登录/注销…

Shopee哪些活动助力泰国卖家99大促销售额增长8倍?

9月11日,据外媒报道,Shopee 9.9大促已正式收官,活动上线仅18分钟泰国卖家就实现了10亿泰铢的销售额,创下新纪录。 Shopee泰国商业总监Karan Ambani表示,此次9.9大促成功彰显了平台通过超值优惠和便捷工具为用户提供优质…

什么麦克风最好,直播麦克风用哪种比较好,无线领夹麦克风推荐

无线领夹麦克风,作为现代演讲与录音领域的必备工具,但由于市场品牌繁多,很多消费者在选择时往往陷入困惑。根据市场反馈,大疆、西圣、罗德、猛犸等品牌在销量上均表现优异,其中西圣以其稳定传输与高保真音质&#xff0…

使用 SAX 在 TPU v5e 上部署和提供 Llama 2 模型

创建 TPU 以下步骤展示了如何创建用于您的模型的 TPU 虚拟机。 创建环境变量: export PROJECT_IDPROJECT_IDexport ACCELERATOR_TYPEACCELERATOR_TYPEexport ZONEZONEexport RUNTIME_VERSIONv2-alpha-tpuv5-liteexport SERVICE_ACCOUNTSERVICE_ACCOUNTexport TPU_…

总结中文纠错项目走过的那些坑(pycorrector)

一、项目地址及说明 pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3.8开发。 pycorrector实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。…

【网络图】:附Origin详细画图教程

目录 No.1 理解网络图 No.2 画图流程 1 导入数据并绘图 2 设置绘图细节 3 效果图 No.1 理解网络图 网络图,是一种由节点(或顶点)和连接这些节点的边(或链路)组成的图形结构。在网络图中,节点通常代表…

OpenAI「草莓」两周内发布?网传不是多模态,反应慢了10多秒

就在刚刚,The Information曝出:OpenAI的草莓将于两周内上线!收费疑似200刀一个月,最大的特色就是比其他模型多思考10到20秒。然而因为「狼来了」太多回,网友们忍不住吐槽:OpenAI现在就是个炒作公司。 来源…

十,Spring Boot 的内容协商的详细剖析(附+Debug调试说明)

十,Spring Boot 的内容协商的详细剖析(附Debug调试说明) 文章目录 十,Spring Boot 的内容协商的详细剖析(附Debug调试说明)1. 基本介绍2. 准备工作3. 内容协商的本质4. 内容协商:注意事项和使用细节5. 总结:6. 最后: 1…