1.OpenJDK17-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队
2.uniapp二手手机回收租赁小程序源码/旧手机在线估价回收商城源码
3.如果不小心删除了电脑中的上门上门mfc源代码?
4.python中的垃圾回收机制和缓存机制
OpenJDK17-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、回收回收大容量堆、源码源码染色指针、上门上门读屏障等特性,回收回收自JDK起作为试验特性,源码源码书籍源码phpJDK起支持Windows,上门上门JDK正式投入生产使用。回收回收在JDK中已实现分代收集,源码源码预计不久将发布,上门上门性能将更优秀。回收回收
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、源码源码并发标记/重映射、上门上门重分配。回收回收本篇主要分析并发标记/重映射部分源代码。源码源码
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,源码资本畅移具体执行函数是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,cdk在线生成源码快速路径通过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。分时涨停预警源码
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如果不小心删除了电脑中的mfc源代码?
你如果是手动删除一个已经编写了相应事件代码或者绑定了成员变量的控件,是不会自动为你删除相关的代码的。
根据MFC的结构,和消息机制,以一个按钮为例,如果编辑了事件,有四个地方是有相应的代码的:
1、消息函数。就是你的双击按钮,自动为你添加的那个On....什么函数,如:OnOK()、OnCancel()等。在有些书里,这叫“事件实现源”。
2、类成员。其实,你会发现,这个按钮单击函数(或者你自己添加的消息函数,如双击消息、鼠标移动消息等),是该对话框的一个成员。一般是public的。它是消息传递机制的原说明
python中的垃圾回收机制和缓存机制
在深入理解Python的垃圾回收机制之前,首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。
内存泄漏指的是程序在使用完毕后,未能释放的内存空间,导致这些空间长期被占用,造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时,因系统资源不足而无法得到满足。
Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中,每个对象都拥有一个引用计数器,用于统计被引用的次数。程序运行时,引用计数实时更新。当引用计数降为0时,对象将被自动回收,释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。
然而,引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用,计数器无法降至0,导致内存泄漏。为解决此问题,Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表,分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象,解除循环引用影响后,将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时,移除未被引用的对象。
为了提高垃圾回收效率,Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长,成为垃圾的可能性越小的假设,减少回收过程中遍历的对象数,从而加快回收速度。
Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时,不直接回收内存,而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型,如整数、浮点数、列表、字典、元组,Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化,以减少内存分配和释放的开销,提高程序性能。
具体来说,free_list机制用于缓存特定数据类型(如整数、浮点数)的内存地址,以便重复使用;缓存池预先创建并存储常用数据类型,如小整数、布尔类型、字符串;驻留机制通过字典存储相同值的变量,避免重复内存分配,实现内存节省。
通过上述机制,Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源,提升程序运行效率,同时避免内存泄漏和内存溢出问题。