Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理

简介: Java面试题:解释垃圾回收中的标记-清除、复制、标记-压缩算法的工作原理

垃圾回收(Garbage Collection, GC)是自动内存管理的关键部分,它负责识别并清除程序中不再使用的对象,从而避免内存泄漏和浪费。以下是垃圾回收中常见的几种算法的工作原理:

标记-清除(Mark-Sweep)

标记阶段

  1. 从根集合(GC Roots)开始,遍历所有可达对象。根集合通常是栈中的局部变量、全局变量、静态变量等。
  2. 所有被引用的对象被标记为“存活”。

清除阶段

  1. 完成标记后,GC将遍历整个堆内存,找出未被标记的对象。
  2. 未被标记的对象被认为是“垃圾”,GC将这些对象占用的内存清除,以便再次使用。

缺点

  • 标记和清除过程可能会造成应用程序的暂停。
  • 清除后,内存会呈现碎片化,可能导致大对象无法找到足够连续的内存空间而被提前回收。

复制(Copying)

工作原理

  1. 将堆内存分为两个相等的区域,称为“from”区和“to”区。
  2. 当“from”区的内存使用完时,GC开始工作,首先标记所有存活的对象。
  3. 然后,GC将“from”区的存活对象复制到“to”区,同时更新所有引用,使其指向“to”区中的对象副本。
  4. “from”区被清空,现在可以视为空闲内存,而“to”区则成为新的活动区,等待下一次GC。

优点

  • 简化了内存分配,因为只需要在一半的堆空间中分配新对象。
  • 避免了内存碎片问题。

缺点

  • 需要两倍的内存空间,因为必须保留一个相同大小的内存区域用于复制。
  • 复制过程可能造成应用程序的暂停。

标记-压缩(Mark-Compact)

标记阶段

  1. 与标记-清除算法的标记阶段相同。

压缩阶段

  1. 清除未标记的对象后,GC将所有存活的对象向一端移动,压缩它们,以减少内存碎片。
  2. 更新所有引用,确保它们指向新的位置。

优点

  • 减少了内存碎片,为大对象的分配提供了连续的空间。

缺点

  • 压缩过程可能会造成应用程序的暂停。
  • 压缩过程可能需要额外的CPU计算资源。

这些算法各有优缺点,适用于不同的场景。例如,复制算法适合新生代GC,因为新生代的对象大多数都是朝生夕死的。而标记-清除和标记-压缩算法适合老年代GC,因为老年代的对象生命周期较长,需要更有效地减少内存碎片。在实际的JVM实现中,通常会根据对象的生命周期和特点,结合使用这些算法。

相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
133 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
2月前
|
算法 Java 数据库
理解CAS算法原理
CAS(Compare and Swap,比较并交换)是一种无锁算法,用于实现多线程环境下的原子操作。它通过比较内存中的值与预期值是否相同来决定是否进行更新。JDK 5引入了基于CAS的乐观锁机制,替代了传统的synchronized独占锁,提升了并发性能。然而,CAS存在ABA问题、循环时间长开销大和只能保证单个共享变量原子性等缺点。为解决这些问题,可以使用版本号机制、合并多个变量或引入pause指令优化CPU执行效率。CAS广泛应用于JDK的原子类中,如AtomicInteger.incrementAndGet(),利用底层Unsafe库实现高效的无锁自增操作。
理解CAS算法原理
|
2月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
Delta-CoMe:清华联合OpenBMB等高校开源的新型增量压缩算法
Delta-CoMe是由清华大学NLP实验室联合OpenBMB开源社区、北京大学和上海财经大学提出的新型增量压缩算法。该算法通过结合低秩分解和低比特量化技术,显著减少了大型语言模型的存储和内存需求,同时保持了模型性能几乎无损。Delta-CoMe特别适用于处理数学、代码和多模态等复杂任务,并在推理速度上有所提升。
78 6
Delta-CoMe:清华联合OpenBMB等高校开源的新型增量压缩算法
|
2月前
|
存储 人工智能 缓存
【AI系统】布局转换原理与算法
数据布局转换技术通过优化内存中数据的排布,提升程序执行效率,特别是对于缓存性能的影响显著。本文介绍了数据在内存中的排布方式,包括内存对齐、大小端存储等概念,并详细探讨了张量数据在内存中的排布,如行优先与列优先排布,以及在深度学习中常见的NCHW与NHWC两种数据布局方式。这些布局方式的选择直接影响到程序的性能,尤其是在GPU和CPU上的表现。此外,还讨论了连续与非连续张量的概念及其对性能的影响。
79 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能中的强化学习:原理、算法与应用
探索人工智能中的强化学习:原理、算法与应用
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能中的强化学习:原理、算法及应用
探索人工智能中的强化学习:原理、算法及应用
|
存储 Java 程序员
Java面试题日积月累(数据库30道)
Java面试题日积月累(数据库30道)
85 0
|
7月前
|
SQL 安全 Java
Java面试题:什么是JDBC以及如何在Java中使用它进行数据库操作?
Java面试题:什么是JDBC以及如何在Java中使用它进行数据库操作?
69 0
|
7月前
|
druid Java 数据库连接
Java面试题:解释数据库连接池的概念及其作用,讨论常见的连接池实现。
Java面试题:解释数据库连接池的概念及其作用,讨论常见的连接池实现。
105 0
|
7月前
|
SQL Java 关系型数据库
Java面试题:描述JDBC的工作原理,包括连接数据库、执行SQL语句等步骤。
Java面试题:描述JDBC的工作原理,包括连接数据库、执行SQL语句等步骤。
89 0