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2.Lua GC机制分析与理解-上
3.KK源码网是骗子网站!!圾A圾软件!源码
4.OpenJDK17-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队
5.Java 垃圾回收权威指北
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本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制,重点关注内存分配与释放的圾A圾软件关键函数,通过分析4.9版本的源码响应式源码原理源码,详细介绍了slab算法及其核心代码实现。收垃收垃在内存管理中,圾A圾软件slab算法通过kmem_cache结构体进行管理,源码利用数组的收垃收垃形式统一处理所有的kmem_cache实例,通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的圾A圾软件映射,从而实现高效内存分配。源码其中,收垃收垃关键的圾A圾软件计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号,这与常规的源码0起始序号不同,从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后,下一步是通过数组缓存(array_cache)获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象,则直接从缓存分配;若缓存已空,会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs(free/partial/full)中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中,array_cache结构体发挥了关键作用,它不仅简化了内存管理,还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似,涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中,关键操作是检查slab_partial和slab_free队列,寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的转G代码源码高效利用,避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览,栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等,而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性,它无法像栈一样精准预测内存使用情况,导致内存碎片问题。为了应对这一挑战,Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法,以提高内存分配效率和减少碎片。
然而,即便使用了高效的内存管理算法,内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中,没有像Java那样的自动垃圾回收机制,导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存,将导致资源泄漏,影响系统性能。为此,业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法,以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理,并利用“初始标记”阶段识别GC根节点(如线程栈变量、静态变量等),并查找这些节点引用的php采集入库源码直接对象。此阶段采用“stop the world”(STW)策略暂停所有线程,确保标记过程的准确性。接着,通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象,并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中,ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象,确保内存管理的精准性。
接下来,ZGC通过“复制算法”实现内存回收,将正常引用的对象复制到新页面,将旧页面的数据擦除,从而实现内存的高效管理。此外,通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后,在“对象重定位”阶段,完成引用关系的更新,确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测,ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力,尤其是标记阶段的效率,使得系统能够在保证性能的同时,有效地管理内存资源。总之,内存管理是系统性能的关键因素,Linux内核通过先进的算法和策略,实现了高效、灵活的内存管理,为现代操作系统提供稳定、多米兔发卡源码可靠的服务。
Lua GC机制分析与理解-上
lua的垃圾回收(Garbage Collect)在lua编程中占据关键地位,尤其在5.3.4版本的源码中,本文将基于此版本进行深入探讨。lua采用的是标记清除式GC算法,其流程包括标记和清除两步骤:标记阶段从若干根节点开始,逐层追踪相关对象;清除阶段遍历标记过的对象链表,删除不再需要的内存。
在lua的垃圾回收中,使用白、灰、黑三种颜色标识对象的状态。白色代表可回收状态,初始对象为白色,表示未被访问;灰色代表待标记状态,已访问但引用的其他对象未标记;黑色则表示对象已完全标记,不可回收。为了区分新建对象的特殊情况,lua引入了白1和白2,确保在标记阶段结束后的清除阶段,新创建的对象不会被错误地清除。
GC过程从新建对象开始,通过luaC_newobj函数创建可回收对象,并将其标记为白色。触发GC的条件包括手动调用或内存使用超过设定阈值。在lua5.1之后,引入了分步执行机制,提高了系统的实时性,核心函数singlestep负责管理整个过程。
标记阶段从根对象开始,tcp通信源码将白色变为灰色,并加入灰色链表。清除阶段则根据对象类型分步进行,如字符串直接回收,其他类型逐个检查颜色并释放空间。整个过程非搬迁式,不涉及内存整理。
总结起来,lua的GC机制就是通过灰色链表进行标记,然后遍历内存链表进行清除。虽然本文主要基于5.3.4版本,但原理适用于不同版本的lua。任何理解或改进的建议,都欢迎读者批评指正,期待您的反馈,感谢阅读。
KK源码网是骗子网站!!!
KK源码网真的是骗子网站,没有注册的时候提示注册以后才可以下载,注册要元,注册了以后才发现里面的源码全部都是几十元到到几千元,充值了还下载不了,购买的源码还得问他们要,这还不算,最后花几百元买的源码还不能用,可以用的要几千几万RMB 坑B,一环一环的套路。
OpenJDK-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队
ZGC简介:
ZGC是Java垃圾回收器的前沿技术,支持低延迟、大容量堆、染色指针、读屏障等特性,自JDK起作为试验特性,JDK起支持Windows,JDK正式投入生产使用。在JDK中已实现分代收集,预计不久将发布,性能将更优秀。
ZGC特征:
1. 低延迟
2. 大容量堆
3. 染色指针
4. 读屏障
并发标记过程:
ZGC并发标记主要分为三个阶段:初始标记、并发标记/重映射、重分配。本篇主要分析并发标记/重映射部分源代码。
入口与并发标记:
整个ZGC源码入口是ZDriver::gc函数,其中concurrent()是一个宏定义。并发标记函数是concurrent_mark。
并发标记流程:
从ZHeap::heap()进入mark函数,使用任务框架执行任务逻辑在ZMarkTask里,具体执行函数是work。工作逻辑循环从标记条带中取出数据,直到取完或时间到。此循环即为ZGC三色标记主循环。之后进入drain函数,从栈中取出指针进行标记,直到栈排空。标记过程包括从栈取数据,标记和递归标记。
标记与迭代:
标记过程涉及对象迭代遍历。标记流程中,ZGC通过map存储对象地址的finalizable和inc_live信息。map大小约为堆中对象对齐大小的二分之一。接着通过oop_iterate函数对对象中的指针进行迭代,使用ZMarkBarrierOopClosure作为读屏障,实现了指针自愈和防止漏标。
读屏障细节:
ZMarkBarrierOopClosure函数在标记非静态成员变量的指针时触发读屏障。慢路径处理和指针自愈是核心逻辑,慢路径标记指针,快速路径通过cas操作修复坏指针,并重新标记。
重映射过程:
读屏障触发标记后,对象被推入栈中,下次标记循环时取出。ZGC并发标记流程至此结束。
问题回顾:
本文解答了ZGC如何标记指针、三色标记过程、如何防止漏标、指针自愈和并发重映射过程的问题。
扩展思考:
ZGC在指针上标记,当回收某个region时,如何得知对象是否存活?答案需要结合标记阶段和重分配阶段的代码。
结束语:
本文深入分析了ZGC并发标记的源码细节,对您有启发或帮助的话,请多多点赞支持。作者:京东物流 刘家存,来源:京东云开发者社区 自猿其说 Tech。转载请注明来源。
Java 垃圾回收权威指北
毫无疑问,垃圾回收(GC)已经成为现代编程语言的标配。为深入研究这一领域,我曾撰写四篇《深入浅出垃圾回收》系列文章,介绍相关理论。然而,网络上关于JDK GC原理、优化的文章质量参差不齐,其中一些理解有误的文字以讹传讹,给初学者带来困扰。即便是大厂的官方博客,也存在错误信息。基于实验与阅读openjdk源码,本文整理了一份相对可靠的资料,供参考。
了解GC算法前,需先熟悉一些常见术语:
GC算法可能同时具有并发/并行特性,或只具有其中之一。
不同JDK版本支持的选项可通过配置以下alias进行查看:
使用jflags | grep XXX的方式,可定位选项及其默认值。
如何打印GC信息?JDK提供了相关支持。
Java 8中默认集成了哪些GC实现?通过jflags即可得知。
PS系列与G1等不同收集器组合方式复杂。在Java 7u4后,UseParallelGC与UseParallelOldGC等价。通过实验测试,不同配置下年轻/老年代默认所使用的收集器。
PS系列与后续G1不在此框架内,故只能单独使用。使用UseSerialGC时,年轻代收集器为单线程的Copy。
理解mark/sweep/compact等名词对于掌握GC原理至关重要。它们简化为整理抽屉的概念,找出无用垃圾,丢弃,并整理剩余堆。然而,细节决定成败。
年轻代收集器优化策略,包括吞吐量(ParallelGC)与并发回收(CMS)。
ParallelGC适用于对延迟要求低、更看重吞吐量的应用场景。通过自适应策略调整年轻/老年代大小以满足需求。
CMS支持并发回收,尽管某些环节仍需暂停应用线程(STW)。old代在sweep后,通过freelist整理空闲地址,而非compact过程。
深入了解CMS的流程与特性,尤其是并发模式失败、最大堆碎片等问题。
解决并发模式失败(CMF)可通过提前执行CMS、禁用JVM自适应策略或使用System.gc()。CMS的并发收集过程可由选项控制。
监控old代碎片,通过配置选项查看最大块大小,若减少则表示碎片问题加剧。解决碎片问题需调整相关参数。
CMS工作流程与状态机设计模式相关,preclean阶段迭代执行特定条件,优化remark阶段并发执行。
优化GC性能时,明确关键指标,如暂停时间、垃圾回收频率等。使用工具如gcplot简化此过程。通过调整参数,如增大年轻代空间、调整OccupancyFraction等,优化CMS性能。
实战中,应用优化策略,如调整内存配置和GC参数,以提升服务性能。通过GC日志分析,发现并解决性能瓶颈。
了解参考资料以获取更多细节,深入学习GC原理。
本文旨在提供GC基础与优化策略的概览。然而,网络上关于GC的信息可能存在误解。作为读者,应保持批判性思维。希望本文提供的内容对您有所帮助。
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