GC算法实现篇之并发标记清除

Concurrent Mark and Sweep(并发标记-清除)

CMS的官方名称为 “Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”(主要并发-标记-清除-垃圾收集器). 其对年轻代采用并行 STW方式的 mark-copy (标记-复制)算法, 对老年代主要使用并发 mark-sweep (标记-清除)算法

CMS的设计目标是避免在老年代垃圾收集时出现长时间的卡顿。主要通过两种手段来达成此目标。

  • 第一, 不对老年代进行整理, 而是使用空闲列表(free-lists)来管理内存空间的回收。
  • 第二, 在 mark-and-sweep (标记-清除) 阶段的大部分工作和应用线程一起并发执行。

也就是说, 在这些阶段并没有明显的应用线程暂停。但值得注意的是, 它仍然和应用线程争抢CPU时间。默认情况下, CMS 使用的并发线程数等于CPU内核数的 1/4

通过以下选项来指定CMS垃圾收集器:

java -XX:+UseConcMarkSweepGC com.mypackages.MyExecutableClass

如果服务器是多核CPU,并且主要调优目标是降低延迟, 那么使用CMS是个很明智的选择. 减少每一次GC停顿的时间,会直接影响到终端用户对系统的体验, 用户会认为系统非常灵敏。 因为多数时候都有部分CPU资源被GC消耗, 所以在CPU资源受限的情况下,CMS会比并行GC的吞吐量差一些。

和前面的GC算法一样, 我们先来看看CMS算法在实际应用中的GC日志, 其中包括一次 minor GC, 以及一次 major GC 停顿:

****-05-26T16:23:07.219-0200: 64.322: [GC (Allocation Failure) 64.322: 
 [ParNew: 613404K->68068K(613440K), 0.1020465 secs]
 10885349K->10880154K(12514816K), 0.1021309 secs]
 [Times: user=0.78 sys=0.01, real=0.11 secs]
****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.425: [GC (CMS Initial Mark) 
 [1 CMS-initial-mark: 10812086K(11901376K)] 
 10887844K(12514816K), 0.0001997 secs] 
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.425: [CMS-concurrent-mark-start]
****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-mark: 0.035/0.035 secs] 
 [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.03 secs]
****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-preclean-start]
****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-preclean: 0.016/0.016 secs] 
 [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
****-05-26T16:23:08.446-0200: 65.550: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.167/1.074 secs] 
 [Times: user=0.20 sys=0.00, real=1.07 secs]
****-05-26T16:23:08.447-0200: 65.550: [GC (CMS Final Remark) 
 [YG occupancy: 387920 K (613440 K)]
 65.550: [Rescan (parallel) , 0.0085125 secs]
 65.559: [weak refs processing, 0.0000243 secs]
 65.559: [class unloading, 0.0013120 secs]
 65.560: [scrub symbol table, 0.0008345 secs]
 65.561: [scrub string table, 0.0001759 secs]
 [1 CMS-remark: 10812086K(11901376K)] 
 11200006K(12514816K), 0.0110730 secs] 
 [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs]
****-05-26T16:23:08.458-0200: 65.561: [CMS-concurrent-sweep-start]
****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.588: [CMS-concurrent-sweep: 0.027/0.027 secs] 
 [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs]
****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.589: [CMS-concurrent-reset-start]
****-05-26T16:23:08.497-0200: 65.601: [CMS-concurrent-reset: 0.012/0.012 secs] 
 [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

Minor GC(小型GC)

日志中的第一次GC事件是清理年轻代的小型GC(Minor GC)。让我们来分析 CMS 垃圾收集器的行为:

****-05-26T16:23:07.219-0200: 64.322:[GC(Allocation Failure) 64.322:
[ParNew: 613404K->68068K(613440K), 0.1020465 secs]
10885349K->10880154K(12514816K), 0.1021309 secs]
[Times: user=0.78 sys=0.01, real=0.11 secs]

****-05-26T16:23:07.219-0200 – GC事件开始的时间. 其中-0200表示西二时区,而中国所在的东8区为 +0800

64.322 – GC事件开始时,相对于JVM启动时的间隔时间,单位是秒。

GC – 用来区分 Minor GC 还是 Full GC 的标志。GC表明这是一次小型GC(Minor GC)

Allocation Failure – 触发垃圾收集的原因。本次GC事件, 是由于年轻代中没有适当的空间存放新的数据结构引起的。

ParNew – 垃圾收集器的名称。这个名字表示的是在年轻代中使用的: 并行的 标记-复制(mark-copy), 全线暂停(STW)垃圾收集器, 专门设计了用来配合老年代使用的 Concurrent Mark & Sweep 垃圾收集器。

613404K->68068K – 在垃圾收集之前和之后的年轻代使用量。

(613440K) – 年轻代的总大小。

0.1020465 secs – 垃圾收集器在 w/o final cleanup 阶段消耗的时间

10885349K->10880154K – 在垃圾收集之前和之后堆内存的使用情况。

(12514816K) – 可用堆的总大小。

0.1021309 secs – 垃圾收集器在标记和复制年轻代存活对象时所消耗的时间。包括和ConcurrentMarkSweep收集器的通信开销, 提升存活时间达标的对象到老年代,以及垃圾收集后期的一些最终清理。

[Times: user=0.78 sys=0.01, real=0.11 secs] – GC事件的持续时间, 通过三个部分来衡量:

  • user – 在此次垃圾回收过程中, 由GC线程所消耗的总的CPU时间。
  • sys – GC过程中中操作系统调用和系统等待事件所消耗的时间。
  • real – 应用程序暂停的时间。在并行GC(Parallel GC)中, 这个数字约等于: (user time + system time)/GC线程数。 这里使用的是8个线程。 请注意,总是有固定比例的处理过程是不能并行化的。

从上面的日志可以看出,在GC之前总的堆内存使用量为 10,885,349K, 年轻代的使用量为 613,404K。这意味着老年代使用量等于 10,271,945K。GC之后,年轻代的使用量减少了 545,336K, 而总的堆内存使用只下降了 5,195K。可以算出有 540,141K 的对象从年轻代提升到老年代。

Full GC(完全GC)

现在, 我们已经熟悉了如何解读GC日志, 接下来将介绍一种完全不同的日志格式。下面这一段很长很长的日志, 就是CMS对老年代进行垃圾收集时输出的各阶段日志。为了简洁,我们对这些阶段逐个介绍。 首先来看CMS收集器整个GC事件的日志:

****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.425: [GC (CMS Initial Mark) 
 [1 CMS-initial-mark: 10812086K(11901376K)] 
 10887844K(12514816K), 0.0001997 secs] 
 [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.425: [CMS-concurrent-mark-start]
****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-mark: 0.035/0.035 secs] 
 [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.03 secs]
****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-preclean-start]
****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-preclean: 0.016/0.016 secs] 
 [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
****-05-26T16:23:08.446-0200: 65.550: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.167/1.074 secs] 
 [Times: user=0.20 sys=0.00, real=1.07 secs]
****-05-26T16:23:08.447-0200: 65.550: [GC (CMS Final Remark) 
 [YG occupancy: 387920 K (613440 K)]
 65.550: [Rescan (parallel) , 0.0085125 secs]
 65.559: [weak refs processing, 0.0000243 secs]
 65.559: [class unloading, 0.0013120 secs]
 65.560: [scrub symbol table, 0.0008345 secs]
 65.561: [scrub string table, 0.0001759 secs]
 [1 CMS-remark: 10812086K(11901376K)] 
 11200006K(12514816K), 0.0110730 secs] 
 [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs]
****-05-26T16:23:08.458-0200: 65.561: [CMS-concurrent-sweep-start]
****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.588: [CMS-concurrent-sweep: 0.027/0.027 secs] 
 [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs]
****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.589: [CMS-concurrent-reset-start]
****-05-26T16:23:08.497-0200: 65.601: [CMS-concurrent-reset: 0.012/0.012 secs] 
 [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

只是要记住 —— 在实际情况下, 进行老年代的并发回收时, 可能会伴随着多次年轻代的小型GC. 在这种情况下, 大型GC的日志中就会掺杂着多次小型GC事件, 像前面所介绍的一样。

阶段 1: Initial Mark(初始标记). 这是第一次STW事件。 此阶段的目标是标记老年代中所有存活的对象, 包括 GC ROOR 的直接引用, 以及由年轻代中存活对象所引用的对象。 后者也非常重要, 因为老年代是独立进行回收的。

****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.421: [GC (CMS Initial Mark1
[1 CMS-initial-mark: 10812086K1(11901376K)1] 10887844K1(12514816K)1,
0.0001997 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]1

****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.42 – GC事件开始的时间. 其中 -0200 是时区,而中国所在的东8区为 +0800。 而 64.42 是相对于JVM启动的时间。 下面的其他阶段也是一样,所以就不再重复介绍。

CMS Initial Mark – 垃圾回收的阶段名称为 “Initial Mark”。 标记所有的 GC Root。

10812086K – 老年代的当前使用量。

(11901376K) – 老年代中可用内存总量。

10887844K – 当前堆内存的使用量。

(12514816K) – 可用堆的总大小。

0.0001997 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] – 此次暂停的持续时间, 以 user, system 和 real time 3个部分进行衡量。

阶段 2: Concurrent Mark(并发标记). 在此阶段, 垃圾收集器遍历老年代, 标记所有的存活对象, 从前一阶段 “Initial Mark” 找到的 root 根开始算起。 顾名思义, “并发标记”阶段, 就是与应用程序同时运行,不用暂停的阶段。 请注意, 并非所有老年代中存活的对象都在此阶段被标记, 因为在标记过程中对象的引用关系还在发生变化。

在上面的示意图中, “Current object” 旁边的一个引用被标记线程并发删除了。

****-05-26T16:23:07.321-0200: 64.425: [CMS-concurrent-mark-start]
****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-mark1: 035/0.035 secs1]
[Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.03 secs]1

CMS-concurrent-mark – 并发标记(“Concurrent Mark”) 是CMS垃圾收集中的一个阶段, 遍历老年代并标记所有的存活对象。

035/0.035 secs – 此阶段的持续时间, 分别是运行时间和相应的实际时间。

[Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.03 secs] – Times 这部分对并发阶段来说没多少意义, 因为是从并发标记开始时计算的,而这段时间内不仅并发标记在运行,程序也在运行

阶段 3: Concurrent Preclean(并发预清理). 此阶段同样是与应用线程并行执行的, 不需要停止应用线程。 因为前一阶段是与程序并发进行的,可能有一些引用已经改变。如果在并发标记过程中发生了引用关系变化,JVM会(通过“Card”)将发生了改变的区域标记为“脏”区(这就是所谓的卡片标记,Card Marking)。

在预清理阶段,这些脏对象会被统计出来,从他们可达的对象也被标记下来。此阶段完成后, 用以标记的 card 也就被清空了。

此外, 本阶段也会执行一些必要的细节处理, 并为 Final Remark 阶段做一些准备工作。

****-05-26T16:23:07.357-0200: 64.460: [CMS-concurrent-preclean-start]
****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-preclean: 0.016/0.016 secs]
[Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]

CMS-concurrent-preclean – 并发预清理阶段, 统计此前的标记阶段中发生了改变的对象。

0.016/0.016 secs – 此阶段的持续时间, 分别是运行时间和对应的实际时间。

[Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs] – Times 这部分对并发阶段来说没多少意义, 因为是从并发标记开始时计算的,而这段时间内不仅GC的并发标记在运行,程序也在运行。

阶段 4: Concurrent Abortable Preclean(并发可取消的预清理). 此阶段也不停止应用线程. 本阶段尝试在 STW 的 Final Remark 之前尽可能地多做一些工作。本阶段的具体时间取决于多种因素, 因为它循环做同样的事情,直到满足某个退出条件( 如迭代次数, 有用工作量, 消耗的系统时间,等等)。

****-05-26T16:23:07.373-0200: 64.476: [CMS-concurrent-abortable-preclean-start]
****-05-26T16:23:08.446-0200: 65.550: [CMS-concurrent-abortable-preclean1: 0.167/1.074 secs2]
[Times: user=0.20 sys=0.00, real=1.07 secs]3

CMS-concurrent-abortable-preclean – 此阶段的名称: “Concurrent Abortable Preclean”。

0.167/1.074 secs – 此阶段的持续时间, 运行时间和对应的实际时间。有趣的是, 用户时间明显比时钟时间要小很多。通常情况下我们看到的都是时钟时间小于用户时间, 这意味着因为有一些并行工作, 所以运行时间才会小于使用的CPU时间。这里只进行了少量的工作 — 0.167秒的CPU时间,GC线程经历了很多系统等待。从本质上讲,GC线程试图在必须执行 STW暂停之前等待尽可能长的时间。默认条件下,此阶段可以持续最多5秒钟。

[Times: user=0.20 sys=0.00, real=1.07 secs] – “Times” 这部分对并发阶段来说没多少意义, 因为是从并发标记开始时计算的,而这段时间内不仅GC的并发标记线程在运行,程序也在运行

此阶段可能显著影响STW停顿的持续时间, 并且有许多重要的配置选项和失败模式。

阶段 5: Final Remark(最终标记). 这是此次GC事件中第二次(也是最后一次)STW阶段。本阶段的目标是完成老年代中所有存活对象的标记. 因为之前的 preclean 阶段是并发的, 有可能无法跟上应用程序的变化速度。所以需要 STW暂停来处理复杂情况。

通常CMS会尝试在年轻代尽可能空的情况运行 final remark 阶段, 以免接连多次发生 STW 事件。

看起来稍微比之前的阶段要复杂一些:

****-05-26T16:23:08.447-0200: 65.550: [GC (CMS Final Remark)
[YG occupancy: 387920 K (613440 K)]
65.550: [Rescan (parallel) , 0.0085125 secs]
65.559: [weak refs processing, 0.0000243 secs]
65.559: [class unloading, 0.0013120 secs]
65.560: [scrub string table, 0.0001759 secs]
[1 CMS-remark: 10812086K(11901376K)] 11200006K(12514816K),0.0110730 secs]
[Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs]

****-05-26T16:23:08.447-0200: 65.550 – GC事件开始的时间. 包括时钟时间,以及相对于JVM启动的时间. 其中-0200表示西二时区,而中国所在的东8区为 +0800

CMS Final Remark – 此阶段的名称为 “Final Remark”, 标记老年代中所有存活的对象,包括在此前的并发标记过程中创建/修改的引用。

YG occupancy: 387920 K (613440 K) – 当前年轻代的使用量和总容量。

[Rescan (parallel) , 0.0085125 secs] – 在程序暂停时重新进行扫描(Rescan),以完成存活对象的标记。此时 rescan 是并行执行的,消耗的时间为 0.0085125秒。

weak refs processing, 0.0000243 secs]65.559 – 处理弱引用的第一个子阶段(sub-phases)。 显示的是持续时间和开始时间戳。

class unloading, 0.0013120 secs]65.560 – 第二个子阶段, 卸载不使用的类。 显示的是持续时间和开始的时间戳。

scrub string table, 0.0001759 secs – 最后一个子阶段, 清理持有class级别 metadata 的符号表(symbol tables),以及内部化字符串对应的 string tables。当然也显示了暂停的时钟时间。

10812086K(11901376K) – 此阶段完成后老年代的使用量和总容量

11200006K(12514816K) – 此阶段完成后整个堆内存的使用量和总容量

0.0110730 secs – 此阶段的持续时间。

[Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01 secs] – GC事件的持续时间, 通过不同的类别来衡量: user, system and real time。

在5个标记阶段完成之后, 老年代中所有的存活对象都被标记了, 现在GC将清除所有不使用的对象来回收老年代空间:

阶段 6: Concurrent Sweep(并发清除). 此阶段与应用程序并发执行,不需要STW停顿。目的是删除未使用的对象,并收回他们占用的空间。

****-05-26T16:23:08.458-0200: 65.561: [CMS-concurrent-sweep-start]
****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.588: [CMS-concurrent-sweep: 0.027/0.027 secs]
 [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs]

CMS-concurrent-sweep – 此阶段的名称, “Concurrent Sweep”, 清除未被标记、不再使用的对象以释放内存空间。

0.027/0.027 secs – 此阶段的持续时间, 分别是运行时间和实际时间

[Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs] – “Times”部分对并发阶段来说没有多少意义, 因为是从并发标记开始时计算的,而这段时间内不仅是并发标记在运行,程序也在运行。

阶段 7: Concurrent Reset(并发重置). 此阶段与应用程序并发执行,重置CMS算法相关的内部数据, 为下一次GC循环做准备。

****-05-26T16:23:08.485-0200: 65.589: [CMS-concurrent-reset-start]
****-05-26T16:23:08.497-0200: 65.601: [CMS-concurrent-reset: 0.012/0.012 secs]
[Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs]

CMS-concurrent-reset – 此阶段的名称, “Concurrent Reset”, 重置CMS算法的内部数据结构, 为下一次GC循环做准备。

0.012/0.012 secs – 此阶段的持续时间, 分别是运行时间和对应的实际时间

[Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] – “Times”部分对并发阶段来说没多少意义, 因为是从并发标记开始时计算的,而这段时间内不仅GC线程在运行,程序也在运行。

总之, CMS垃圾收集器在减少停顿时间上做了很多给力的工作, 大量的并发线程执行的工作并不需要暂停应用线程。 当然, CMS也有一些缺点,其中最大的问题就是老年代内存碎片问题, 在某些情况下GC会造成不可预测的暂停时间, 特别是堆内存较大的情况下。

原文链接:https://plumbr.io/handbook/garbage-collection-algorithms-implementations#concurrent-mark-and-sweep

以上就是GC算法实现篇之并发标记清除的详细内容,更多关于GC算法并发标记清除的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • java垃圾回收之实现并行GC算法

    Parallel GC(并行GC) 并行垃圾收集器这一类组合, 在年轻代使用 标记-复制(mark-copy)算法, 在老年代使用 标记-清除-整理(mark-sweep-compact)算法.年轻代和老年代的垃圾回收都会触发STW事件,暂停所有的应用线程来执行垃圾收集.两者在执行 标记和 复制/整理阶段时都使用多个线程, 因此得名“(Parallel)”.通过并行执行, 使得GC时间大幅减少. 通过命令行参数 -XX:ParallelGCThreads=NNN 来指定 GC 线程数. 其默认值

  • GC算法实现垃圾优先算法

    G1 – Garbage First(垃圾优先算法) G1最主要的设计目标是: 将STW停顿的时间和分布变成可预期以及可配置的.事实上, G1是一款软实时垃圾收集器, 也就是说可以为其设置某项特定的性能指标. 可以指定: 在任意 xx 毫秒的时间范围内, STW停顿不得超过 x 毫秒. 如: 任意1秒暂停时间不得超过5毫秒. Garbage-First GC 会尽力达成这个目标(有很大的概率会满足, 但并不完全确定,具体是多少将是硬实时的[hard real-time]). 为了达成这项指标,

  • java垃圾回收之实现串行GC算法

    我们可以选择JVM内置的各种算法.如果不通过参数明确指定垃圾收集算法, 则会使用宿主平台的默认实现.本章会详细介绍各种算法的实现原理. 下面是关于Java 8中各种组合的垃圾收集器概要列表,对于之前的Java版本来说,可用组合会有一些不同: Young Tenured JVM options Incremental(增量GC) Incremental -Xincgc Serial Serial -XX:+UseSerialGC Parallel Scavenge Serial -XX:+UseP

  • JVM完全解读之GC日志记录分析

    相信大家在系统学习jvm的时候都会有遇到过这样的问题,散落的jvm知识点知道很多,但是真正在线上环境遇到一些莫名其妙的gc异常时候却无从下手去分析. 关于这块的苦我也表示能够理解,之前光是JVM相关的八股文就整理了许多,但是经常是不知道如何在实战中使用.最近也尝试在模拟一些案例来训练自己的JVM相关知识,本文特意记录下这段调优经历. Java应用的GC评估 可能大多数程序员在开发完某个需求之后,往线上环境一丢,然后就基本不怎么关注后续的变化了.但是是否有考虑过,这些新引入的代码会对原有系统造成的

  • GC算法实现篇之并发标记清除

    Concurrent Mark and Sweep(并发标记-清除) CMS的官方名称为 “Mostly Concurrent Mark and Sweep Garbage Collector”(主要并发-标记-清除-垃圾收集器). 其对年轻代采用并行 STW方式的 mark-copy (标记-复制)算法, 对老年代主要使用并发 mark-sweep (标记-清除)算法. CMS的设计目标是避免在老年代垃圾收集时出现长时间的卡顿.主要通过两种手段来达成此目标. 第一, 不对老年代进行整理, 而是

  • Java垃圾回收之标记清除算法详解

    java垃圾回收算法之-引用计数器,这个算法其中一个优点便是,实时性,只要对象的引用计数器的值为0,则立刻回收.接下来介绍的标记清除算法,当对象的引用计数器的值为0时,不会立刻被回收的. 概念介绍 root对象 在标记清除算法中,会把如下对象称之为root对象 被栈中的变量(栈中存的是对象的引用)所引用的对象 被static变量引用的对象 可访问的对象 如果栈中有一个变量a引用了一个对象,那么该对象是可访问的,如果该对象中的某一个字段引用了另一个对象b,那么b也是可访问的.可访问的对象也称之为l

  • JVM中四种GC算法案例详解

    目录 介绍 引用计数算法(Reference counting) 算法思想: 核心思想: 优点: 缺点: 例子如图: 标记–清除算法(Mark-Sweep) 算法思想: 优点 缺点 例子如图 标记–整理算法 算法思想 优点 缺点 例子 复制算法 算法思想 优点 缺点 总结 介绍 程序在运行过程中,会产生大量的内存垃圾(一些没有引用指向的内存对象都属于内存垃圾,因为这些对象已经无法访问,程序用不了它们了,对程序而言它们已经死亡),为了确保程序运行时的性能,java虚拟机在程序运行的过程中不断地进行

  • java中gc算法实例用法

    在我们对gc中的算法有基本概念理解后,要把算法的理念实现还需要依托实际垃圾收集器的使用.因为光靠一些简单的原理不足以支撑整个程序的运行,在回收机制上有专门的收集器.下面我们就垃圾收集器的概念.使用注意事项.收集器图解进行介绍,然后带来两种常见的垃圾收集器供大家参考. 1.概念 垃圾收集器时之前列举的垃圾收集算法的具体实现. 2.注意事项 每一个回收器都存在Stop The World 的问题,只不过各个回收器在Stop The World 时间优化程度.算法的不同,可根据自身需求选择适合的回收器

  • JavaScript垃圾回收机制(引用计数,标记清除,性能优化)

    目录 一.前言 二.何为垃圾 三.垃圾回收 四.可达性(Reachability) 五.可达性举例 层次关联 相互关联 可达孤岛 六.垃圾回收算法 引用计数 标记清除 七.性能优化 分代回收 增量收集 空闲收集 八.总结 一.前言 垃圾回收是JavaScript的隐藏机制,我们通常无需为垃圾回收劳心费力,只需要专注功能的开发就好了.但是这并不意味着我们在编写JavaScript的时候就可以高枕无忧了,伴随着我们实现的功能越来越复杂,代码量越积越大,性能问题就变的越来越突出.如何写出执行速度更快,

  • java垃圾回收原理之GC算法基础

    正文: 相关术语翻译说明: Mark,标记; Sweep,清除; Compact,整理; 也有人翻译为压缩,译者认为GC时不存在压缩这回事. Copy,复制; copy 用作名词时一般翻译为拷贝/副本,用作动词时翻译为复制. 注: <垃圾回收算法手册>将 Mark and Sweep 翻译为: 标记-清扫算法; 译者认为 标记-清除 更容易理解. 本章简要介绍GC的基本原理和相关技术, 下一章节再详细讲解GC算法的具体实现.各种垃圾收集器的实现细节虽然并不相同,但总体而言,垃圾收集器都专注于两

  • ASP.NET Core使用EF创建模型(必需和可选属性、最大长度、并发标记、阴影属性)

    目录 1.必需和可选属性 1.1约定 1.2数据批注 1.3Fluent API 2.最大长度 2.1约定 2.2数据批注 2.3Fluent API 3.并发标记 3.1约定 3.2数据注释 3.3Fluent API 4.时间戳/行版本 4.1约定 4.2数据注释 4.3Fluent API 5.阴影属性 5.1约定 5.2数据注释 5.3Fluent API 1.必需和可选属性 如果实体属性可以包含null,则将其视为可选.如果属性的有效值不可以包含null,则将其视为必需属性.映射到关系

随机推荐