HotSpot虚拟机垃圾收集优化教程-并行垃圾收集器
并行垃圾收集器
并行垃圾收集器(也称为吞吐量收集器)是与串行垃圾收集器类似的分代收集器。串行和并行垃圾收集器之间的主要区别在于并行垃圾收集器使用多线程去加快垃圾收集速度。
使用命令行选项-XX:+UseParallelGC启用并行垃圾收集器。默认情况下,使用该选项,minor和major垃圾收集都并行运行,以进一步减少垃圾收集开销。
阅读全文并行垃圾收集器(也称为吞吐量收集器)是与串行垃圾收集器类似的分代收集器。串行和并行垃圾收集器之间的主要区别在于并行垃圾收集器使用多线程去加快垃圾收集速度。
使用命令行选项-XX:+UseParallelGC启用并行垃圾收集器。默认情况下,使用该选项,minor和major垃圾收集都并行运行,以进一步减少垃圾收集开销。
阅读全文大多数并发垃圾收集器对应用程序并发地执行部分工作,正如他们的名称一样。JAVA HotSpot VM包含两个最常使用的并发垃圾收集器:
CMS垃圾收集器是为了那些需要更短的垃圾收集暂停时间,并且能够在应用程序运行时与垃圾收集器共享处理器资源的应用程序而设计的。
通常,拥有相对较大的长时间存活的数据(一个大的年老代)并且在运行的机器上具有两个或者更多的处理器的应用程序会从CMS垃圾收集器受益。CMS垃圾收集器可以通过命令行选项-XX:+UseConcMarkSweepGC启用。
CMS垃圾收集器已经被废弃,强烈建议考虑G1垃圾收集器替代。
阅读全文前言
在日常工作中,经常要判断一个元素是否在一个集合中。假设你要向浏览器添加一项功能,该功能可以通知用户输入的网址是否是恶意网址,此时你手上有大约 1000 万个恶意 URL 的数据集,你该如何实现该功能。按我之前的思维,要判断一个元素在不在当前的数据集中,首先想到的就是使用 `hash table`,通过哈希函数运行所有的恶意网址以获取其哈希值,然后创建出一个哈希表(数组)。这个方案有个明显的缺点,就是需要存储原始元素本身,内存占用大,而我们其实主要是关注 `当前输入的网址在不在我们的恶意 URL 数据集中`,也就是之前的恶意 URL 数据集的具体值是什么并不重要,通过吴军老师的《数学之美》了解到,对于这种场景大数据领域有个用于在海量数据情况下判断某个元素是否已经存在的算法很适合,关键的一点是该算法并不存储元素本身,这个算法就是 — 布隆过滤器(Bloom filter)。
阅读全文大卫说:“服务的调用最终是通过函数实现的”。“但函数要绑定数据以确定并行的粒度”:皮特争辩道。早上大卫和皮特在花园里争论着,我们所开发的软件的结构究竟是面向对象还是面向函数?这个问题猛然听来好像非常矛盾。软件的结构似乎只能在面向对象和面向函数之间进行选择。但其实不然,面向对象和面向函数不过是我们在开发过程中的一种思考方式。当你从用户的角度来看开发的过程,就是面向对象的。因为用户最终操作的是一个很小的数据集合。这个集合可以抽象的叫做对象。当你换个角度从服务器这边去看时。服务器的数据被各种用户函数所操作。所有函数所拥有的数据的子集的合,构成了服务器的全部数据。并且每个函数的范围都不固定。可能操作很小的数据,也可能操作很大的数据。小到用户状态的更改。大到对几年的数据进行统计分析。哪么从服务器的角度来看就叫面向函数的编程。
阅读全文影响垃圾收集性能的两个最重要因素是总的可用内存和专用于年轻代的内存比例。
关于这一点的讨论是关于串行垃圾收集器的。Java HotSpot虚拟机包含三种不同类型的垃圾收集器,每个收集器具有不同的性能特征。
原文始发于微信公众号(BeCoder):从创建对象到ConcurrentHashMap
其实创建对象与ConcurrentHashMap之间并没有必然联系,不过很多知识是环环相扣的,这篇文章权当做一次温习吧。
阅读全文带着问题,看源码针对性会更强一点、印象会更深刻、并且效果也会更好。所以我先卖个关子,提两个问题(没准下次跳槽时就被问到)。
Java SE平台的一个优点是他可以将开发人员从复杂的内存分配和垃圾收集中解放出来。
然而,当垃圾收集是主要的瓶颈时,理解垃圾收集实现的某些方面是很有用的。垃圾收集器对应用程序使用对象的方式进行猜想,这些猜想反应在可调参数中,这些参数可以在不牺牲抽象能力的情况下进行调整以提高性能。
人机工程学是Java虚拟机和垃圾收集探索式(例如基于行为的探索式算法)提高应用程序性能的过程。
Java虚拟机为垃圾收集器,堆大小和运行时编译器配置提供基于平台的默认选择。这些选择满足不同类型应用程序的需求,并且需要较少的命令行调优。此外,基于行为调优动态优化堆的大小,以满足应用程序特定的性能要求。
本节将介绍这些默认的选择和基于行为的调优。在使用后续章节中更加详细的控制配置前,请使用这些默认配置。