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【简单asp源码】【申领asp源码】【momentum指标源码】回收源码_回收源码系统

2024-11-06 11:40:00 来源:时尚 分类:时尚

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2.Kswapd 源码解析
3.python中的回收回收垃圾回收机制和缓存机制
4.linux内核源码:内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
5.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
6.Lua GC机制分析与理解-上

回收源码_回收源码系统

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       毫无疑问,垃圾回收(GC)已经成为现代编程语言的源码源码标配。为深入研究这一领域,系统我曾撰写四篇《深入浅出垃圾回收》系列文章,回收回收介绍相关理论。源码源码然而,系统简单asp源码网络上关于JDK GC原理、回收回收优化的源码源码文章质量参差不齐,其中一些理解有误的系统文字以讹传讹,给初学者带来困扰。回收回收即便是源码源码大厂的官方博客,也存在错误信息。系统基于实验与阅读openjdk源码,回收回收本文整理了一份相对可靠的源码源码资料,供参考。系统

       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,申领asp源码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。

       扩展阅读:Java垃圾回收权威指北

Kswapd 源码解析

       kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程,主要用于内存不足时回收内存。初始化函数为kswapd_init,momentum指标源码内核为每个节点分配一个kswapd进程。每个节点的pg_data_t结构体中维护四个成员变量,用于管理kswapd线程。

       在初始化后,每个节点的kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景:被动唤醒是内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后,对节点内存环境进行平衡度检查,若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。主动唤醒是内存回收策略调用kswapd,对节点进行异步内存回收,让节点达到平衡状态。

       内存回收包括快速和直接两种方式,但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点,因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问,回收内存相当于亡羊补牢,系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。

       kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建,一般处于睡眠状态等待被唤醒,当系统内存紧张时,会唤醒kswapd线程,调整不平衡节点至平衡状态。

       kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量,用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权,同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作,涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程,调用此函数对指定节点进行异步内存回收。

       kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的非平衡zone区域进行回收。

       总结kswapd执行流程,其生命周期与Linux操作系统相似,平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒,有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时,表明系统内存环境紧张,主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内,原因在于系统内存环境紧张,需要在这段时间内进行内存回收。

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。csgo饰品源码

       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、openvas源码调试列表、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。

linux内核源码:内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       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关键函数,通过分析4.9版本的源码,详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中,slab算法通过kmem_cache结构体进行管理,利用数组的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结构体之间的映射,从而实现高效内存分配。其中,关键的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、可靠的服务。

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       这套源码集成了uniapp和thinkphp技术栈,提供了一套功能丰富的二手手机回收租赁和在线估价商城解决方案。移动端App、小程序端以及公众服务号端的整合,确保了用户在不同设备上都能获得一致的使用体验。代码全开源,这意味着开发者可以基于此源码进行二次开发,以满足特定的业务需求或添加新功能。

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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,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。

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。

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