G1垃圾收集器原理过程学习

2024-05-16 07:58

本文主要是介绍G1垃圾收集器原理过程学习,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

G1全称Garbage First。是当前收集器技术发展最前沿成果之一。

GC算法:标记整理

概念:分区region

G1收集器将整个java堆分成很多大小相同的region,新生代和老年代不再是物理隔阂,而是部分region的集合。

处理过程

初始标记-并发标记-最终标记-筛选回收

1、初始标记

仅仅是标记GC Roots能直接关联的对象,速度很快。stop the word。

2、并发标记

从GC Roots出发,对堆中对象进行可达性分析,找出存活对象,该阶段耗时较长,但是可与用户线程并发执行。

3、最终标记

主要修正在并发标记阶段因为用户线程继续运行而导致标记记录产生变动的那一部分对象的标记记录。stop the word。

4、筛选阶段

将各个region分区的回收价值和成本进行排序,根据用户所期望的停顿时间制定回收计划。这阶段停顿用户线程。stop the word。

 优缺点

 优点:

1、并行并发

2、分代收集,可以采用不同的算法处理不同的对象。

3、空间整合。标记整理算法意味着不会产生内存碎片。

4、可预测的停顿时间。

为什么可预测?因为G1避免了整个java堆的全区域收集。G1会统计每个region的回收价值和成本,维护一个优先列表,优先回收价值最大的region。这样可以保证在有限的时间内,获得最大的回收效率。

缺点:还不够成熟,还没有经过真正的实际考验。

这篇关于G1垃圾收集器原理过程学习的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/994320

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

作业提交过程之HDFSMapReduce

作业提交全过程详解 (1)作业提交 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。 第2步:Client向RM申请一个作业id。 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAp

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

hdu4407(容斥原理)

题意:给一串数字1,2,......n,两个操作:1、修改第k个数字,2、查询区间[l,r]中与n互质的数之和。 解题思路:咱一看,像线段树,但是如果用线段树做,那么每个区间一定要记录所有的素因子,这样会超内存。然后我就做不来了。后来看了题解,原来是用容斥原理来做的。还记得这道题目吗?求区间[1,r]中与p互质的数的个数,如果不会的话就先去做那题吧。现在这题是求区间[l,r]中与n互质的数的和

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss