Java演进问题之标记-复制算法导致更多的内存占用如何解决

简介: Java演进问题之标记-复制算法导致更多的内存占用如何解决

问题一:标记-复制算法为什么会导致更多的内存占用?


标记-复制算法为什么会导致更多的内存占用?


参考回答:

标记-复制算法需要有两块内存区域,因此会导致更多的内存占用。一个典型的例子是新生代的Survivor区。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615281


问题二:并发回收器如CMS/G1为什么需要预留足够的内存空间?


并发回收器如CMS/G1为什么需要预留足够的内存空间?


参考回答:

并发回收器如CMS/G1需要预留足够的内存空间,因为在垃圾收集阶段用户线程还需要持续运行,这些预留的内存空间将提供给用户线程使用。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615282


问题三:为什么在有GC的语言中,垃圾对象会持续占用内存?


为什么在有GC的语言中,垃圾对象会持续占用内存?


参考回答:

在有GC的语言中,垃圾对象会持续占用内存,直到下一次GC进行清理为止。这是因为垃圾回收器需要一定的时间来识别和清理不再使用的对象,这些对象在GC运行之前会一直占用内存。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615283


问题四:G1垃圾回收器是如何处理新对象分配的,并且如何确保在并发回收过程中新分配的对象不会被回收?


G1垃圾回收器是如何处理新对象分配的,并且如何确保在并发回收过程中新分配的对象不会被回收?


参考回答:

G1垃圾回收器为每一个Region设计了两个名为TAMS(Top at Mark Start)的指针,这两个指针把Region中的一部分空间划分出来用于并发回收过程中的新对象分配。在并发回收时,新分配的对象地址都必须要在这两个TAMS指针位置以上,以确保这些新对象默认不会被回收。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615285


问题五:JVM在启动时通常会怎样申请内存?


JVM在启动时通常会怎样申请内存?


参考回答:

JVM在启动时通常会一次性申请大块内存,这块内存被称为Reserved Heap。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615286

相关文章
|
10天前
|
Java 编译器 开发者
深入理解Java内存模型(JMM)及其对并发编程的影响
【9月更文挑战第37天】在Java的世界里,内存模型是隐藏在代码背后的守护者,它默默地协调着多线程环境下的数据一致性和可见性问题。本文将揭开Java内存模型的神秘面纱,带领读者探索其对并发编程实践的深远影响。通过深入浅出的方式,我们将了解内存模型的基本概念、工作原理以及如何在实际开发中正确应用这些知识,确保程序的正确性和高效性。
|
2天前
|
缓存 算法 Java
Java中的内存管理:理解与优化
【10月更文挑战第6天】 在Java编程中,内存管理是一个至关重要的主题。本文将深入探讨Java内存模型及其垃圾回收机制,并分享一些优化内存使用的策略和最佳实践。通过掌握这些知识,您可以提高Java应用的性能和稳定性。
13 4
|
2天前
|
存储 监控 算法
Java中的内存管理:理解Garbage Collection机制
本文将深入探讨Java编程语言中的内存管理,着重介绍垃圾回收(Garbage Collection, GC)机制。通过阐述GC的工作原理、常见算法及其在Java中的应用,帮助读者提高程序的性能和稳定性。我们将从基本原理出发,逐步深入到调优实践,为开发者提供一套系统的理解和优化Java应用中内存管理的方法。
|
23天前
|
存储 缓存 Java
java线程内存模型底层实现原理
java线程内存模型底层实现原理
java线程内存模型底层实现原理
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
63 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
48 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
4天前
|
算法 Java 数据中心
探讨面试常见问题雪花算法、时钟回拨问题,java中优雅的实现方式
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
19 2
|
6天前
|
监控 算法 Java
Java中的内存管理:理解垃圾回收机制
【10月更文挑战第2天】 在本文中,我们将深入探讨Java编程语言中的内存管理机制,特别是垃圾回收机制。我们将从基本原理、垃圾回收算法到实际应用场景全面解析,帮助你更好地理解和优化Java应用的内存使用。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都能带给你新的启发和思考。
18 2
|
6天前
|
Java
java操作内存,简单讲解varhandle的使用
本文介绍了Java中VarHandle的使用,它是一种从JDK 9开始引入的用于高效访问对象字段的特性。文章通过示例代码展示了如何通过VarHandle操作对象的字段,包括设置和获取字段值,以及如何通过MethodHandles.lookup().findVarHandle()方法获取VarHandle实例。VarHandle提供了一种比反射更高效的内存操作方式,并且支持原子操作。
14 0
java操作内存,简单讲解varhandle的使用
|
7天前
|
存储 Java
深入理解java对象的内存布局
这篇文章深入探讨了Java对象在HotSpot虚拟机中的内存布局,包括对象头、实例数据和对齐填充三个部分,以及对象头中包含的运行时数据和类型指针等详细信息。
17 0
深入理解java对象的内存布局