JVM内存管理：深入垃圾收集器与内存分配策略
https://www.doczj.com/doc/5119263755.html, 时间：2010-11-20 作者：网络编辑：fnw 点击： 6 [ 评论]
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Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙，墙外面的人想进去，墙里面的人却想出来。
概述：
说起垃圾收集（Garbage Collection，下文简称GC），大部分人都把这项技术当做Java 语言的伴生产物。事实上GC的历史远远比Java来得久远，在1960年诞生于MIT的Lisp 是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言。当Lisp还在胚胎时期，人们就在思考GC需要完成的3件事情：哪些内存需要回收？什么时候回收？怎么样回收？
经过半个世纪的发展，目前的内存分配策略与垃圾回收技术已经相当成熟，一切看起来都进入“自动化”的时代，那为什么我们还要去了解GC和内存分配？答案很简单：当需要排查各种内存溢出、泄漏问题时，当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时，我们就需要对这些“自动化”的技术有必要的监控、调节手段。
把时间从1960年拨回现在，回到我们熟悉的Java语言。本文第一章中介绍了Java内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、VM栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭；栈中的帧随着方法进入、退出而有条不紊的进行着出栈入栈操作；每一个帧中分配多少内存基本上是在Class文件生成时就已知的（可能会由JIT动态晚期编译进行一些优化，但大体上可以认为是编译期可知的），因此这几个区域的内存分配和回收具备很高的确定性，因此在这几个区域不需要过多考虑回收的问题。而Java堆和方法区（包括运行时常量池）则不一样，我们必须等到程序实际运行期间才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的，我们本文后续讨论中的“内存”分配与回收仅仅指这一部分内存。
对象已死？
在堆里面存放着Java世界中几乎所有的对象，在回收前首先要确定这些对象之中哪些还在存活，哪些已经“死去”了，即不可能再被任何途径使用的对象。
引用计数算法（Reference Counting）
最初的想法，也是很多教科书判断对象是否存活的算法是这样的：给对象中添加一个引用计数器，当有一个地方引用它，计数器加1，当引用失效，计数器减1，任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。
客观的说，引用计数算法实现简单，判定效率很高，在大部分情况下它都是一个不错的算法，但引用计数算法无法解决对象循环引用的问题。举个简单的例子：对象A和B分别有字段b、a，令A.b=B和B.a=A，除此之外这2个对象再无任何引用，那实际上这2个对
象已经不可能再被访问，但是引用计数算法却无法回收他们。
根搜索算法（GC Roots Tracing）
在实际生产的语言中（Java、C#、甚至包括前面提到的Lisp），都是使用根搜索算法判定对象是否存活。算法基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的点作为起始进行向下搜索，当一个对象到GC Roots没有任何引用链（Reference Chain）相连，则证明此对象是不可用的。在Java语言中，GC Roots包括：
1.在VM栈（帧中的本地变量）中的引用
2.方法区中的静态引用
3.JNI（即一般说的Native方法）中的引用
生存还是死亡？
判定一个对象死亡，至少经历两次标记过程：如果对象在进行根搜索后，发现没有与GC Roots相连接的引用链，那它将会被第一次标记，并在稍后执行他的finalize()方法（如果它有的话）。这里所谓的“执行”是指虚拟机会触发这个方法，但并不承诺会等待它运行结束。这点是必须的，否则一个对象在finalize()方法执行缓慢，甚至有死循环什么的将会很容易导致整个系统崩溃。finalize()方法是对象最后一次逃脱死亡命运的机会，稍后GC将进行第二次规模稍小的标记，如果在finalize()中对象成功拯救自己（只要重新建立到GC Roots 的连接即可，譬如把自己赋值到某个引用上），那在第二次标记时它将被移除出“即将回收”的集合，如果对象这时候还没有逃脱，那基本上它就真的离死不远了。
需要特别说明的是，这里对finalize()方法的描述可能带点悲情的艺术加工，并不代表笔者鼓励大家去使用这个方法来拯救对象。相反，笔者建议大家尽量避免使用它，这个不是C/C++里面的析构函数，它运行代价高昂，不确定性大，无法保证各个对象的调用顺序。需要关闭外部资源之类的事情，基本上它能做的使用try-finally可以做的更好。
关于方法区
方法区即后文提到的永久代，很多人认为永久代是没有GC的，《Java虚拟机规范》中确实说过可以不要求虚拟机在这区实现GC，而且这区GC的“性价比”一般比较低：在堆中，尤其是在新生代，常规应用进行一次GC可以一般可以回收70%~95%的空间，而永久代的GC效率远小于此。虽然VM Spec不要求，但当前生产中的商业JVM都有实现永久代的GC，主要回收两部分内容：废弃常量与无用类。这两点回收思想与Java堆中的对象回收很类似，都是搜索是否存在引用，常量的相对很简单，与对象类似的判定即可。而类的回收则比较苛刻，需要满足下面3个条件：
1.该类所有的实例都已经被GC，也就是JVM中不存在该Class的任何实例。
2.加载该类的ClassLoader已经被GC。
3.该类对应的https://www.doczj.com/doc/5119263755.html,ng.Class 对象没有在任何地方被引用，如不能在任何地方通过反射访问该类的方法。
是否对类进行回收可使用-XX:+ClassUnloading参数进行控制，还可以使用-verbose:class 或者-XX:+TraceClassLoading、-XX:+TraceClassUnLoading查看类加载、卸载信息。
在大量使用反射、动态代理、CGLib等bytecode框架、动态生成JSP以及OSGi这类频繁自定义ClassLoader的场景都需要JVM具备类卸载的支持以保证永久代不会溢出。
垃圾收集算法
在这节里不打算大量讨论算法实现，只是简单的介绍一下基本思想以及发展过程。最基础的搜集算法是“标记－清除算法”（Mark-Sweep），如它的名字一样，算法分层“标记”和“清除”两个阶段，首先标记出所有需要回收的对象，然后回收所有需要回收的对象，整个过程其实前一节讲对象标记判定的时候已经基本介绍完了。说它是最基础的收集算法原因是后续的收集算法都是基于这种思路并优化其缺点得到的。它的主要缺点有两个，一是效率问题，标记和清理两个过程效率都不高，二是空间问题，标记清理之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致后续使用中无法找到足够的连续内存而提前触发另一次的垃圾搜集动作。
为了解决效率问题，一种称为“复制”（Copying）的搜集算法出现，它将可用内存划分为两块，每次只使用其中的一块，当半区内存用完了，仅将还存活的对象复制到另外一块上面，然后就把原来整块内存空间一次过清理掉。这样使得每次内存回收都是对整个半区的回收，内存分配时也就不用考虑内存碎片等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存就可以了，实现简单，运行高效。只是这种算法的代价是将内存缩小为原来的一半，未免太高了一点。
现在的商业虚拟机中都是用了这一种收集算法来回收新生代，IBM有专门研究表明新生代中的对象98%是朝生夕死的，所以并不需要按照1：1的比例来划分内存空间，而是将内存分为一块较大的eden空间和2块较少的survivor空间，每次使用eden和其中一块survivor，当回收时将eden和survivor还存活的对象一次过拷贝到另外一块survivor空间上，然后清理掉eden和用过的survivor。Sun Hotspot虚拟机默认eden和survivor的大小比例是8:1，也就是每次只有10%的内存是“浪费”的。当然，98%的对象可回收只是一般场景下的数据，我们没有办法保证每次回收都只有10%以内的对象存活，当survivor空间不够用时，需要依赖其他内存（譬如老年代）进行分配担保（Handle Promotion）。
复制收集算法在对象存活率高的时候，效率有所下降。更关键的是，如果不想浪费50%的空间，就需要有额外的空间进行分配担保用于应付半区内存中所有对象都100%存活的极端情况，所以在老年代一般不能直接选用这种算法。因此人们提出另外一种“标记－整理”（Mark-Compact）算法，标记过程仍然一样，但后续步骤不是进行直接清理，而是令所有存活的对象一端移动，然后直接清理掉这端边界以外的内存。
当前商业虚拟机的垃圾收集都是采用“分代收集”（Generational Collecting）算法，这种算法并没有什么新的思想出现，只是根据对象不同的存活周期将内存划分为几块。一般是把Java堆分作新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法，譬如新生代每次GC都有大批对象死去，只有少量存活，那就选用复制算法只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。
垃圾收集器
垃圾收集器就是收集算法的具体实现，不同的虚拟机会提供不同的垃圾收集器。并且提供参数供用户根据自己的应用特点和要求组合各个年代所使用的收集器。本文讨论的收集器基于Sun Hotspot虚拟机1.6版。
图1.Sun JVM1.6的垃圾收集器
图1展示了1.6中提供的6种作用于不同年代的收集器，两个收集器之间存在连线的话就说明它们可以搭配使用。在介绍着些收集器之前，我们先明确一个观点：没有最好的收集器，也没有万能的收集器，只有最合适的收集器。
1.Serial收集器
单线程收集器，收集时会暂停所有工作线程（我们将这件事情称之为Stop The World，下称STW），使用复制收集算法，虚拟机运行在Client模式时的默认新生代收集器。
2.ParNew收集器
ParNew收集器就是Serial的多线程版本，除了使用多条收集线程外，其余行为包括算法、STW、对象分配规则、回收策略等都与Serial收集器一摸一样。对应的这种收集器是虚拟机运行在Server模式的默认新生代收集器，在单CPU的环境中，ParNew收集器并不会比Serial收集器有更好的效果。
3.Parallel Scavenge收集器
Parallel Scavenge收集器（下称PS收集器）也是一个多线程收集器，也是使用复制算法，但它的对象分配规则与回收策略都与ParNew收集器有所不同，它是以吞吐量最大化（即GC时间占总运行时间最小）为目标的收集器实现，它允许较长时间的STW换取总吞吐量最大化。
4.Serial Old收集器
Serial Old是单线程收集器，使用标记－整理算法，是老年代的收集器，上面三种都是使用在新生代收集器。
5.Parallel Old收集器
老年代版本吞吐量优先收集器，使用多线程和标记－整理算法，JVM 1.6提供，在此之前，新生代使用了PS收集器的话，老年代除Serial Old外别无选择，因为PS无法与CMS 收集器配合工作。
6.CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器
CMS是一种以最短停顿时间为目标的收集器，使用CMS并不能达到GC效率最高（总体GC时间最小），但它能尽可能降低GC时服务的停顿时间，这一点对于实时或者高交互性应用（譬如证券交易）来说至关重要，这类应用对于长时间STW一般是不可容忍的。CMS 收集器使用的是标记－清除算法，也就是说它在运行期间会产生空间碎片，所以虚拟机提供
了参数开启CMS收集结束后再进行一次内存压缩。
内存分配与回收策略
了解GC其中很重要一点就是了解JVM的内存分配策略：即对象在哪里分配和对象什么时候回收。
关于对象在哪里分配，往大方向讲，主要就在堆上分配，但也可能经过JIT进行逃逸分析后进行标量替换拆散为原子类型在栈上分配，也可能分配在DirectMemory中（详见本文第一章）。往细节处讲，对象主要分配在新生代eden上，也可能会直接老年代中，分配的细节决定于当前使用的垃圾收集器类型与VM相关参数设置。我们可以通过下面代码来验证一下Serial收集器（ParNew收集器的规则与之完全一致）的内存分配和回收的策略。读者看完Serial收集器的分析后，不妨自己根据JVM参数文档写一些程序去实践一下其它几种收集器的分配策略。
清单1：内存分配测试代码
Java代码
public class Y oungGenGC {
private static final int _1MB = 1024 * 1024;
public static void main(String[] args) {
// testAllocation();
testHandlePromotion();
// testPretenureSizeThreshold();
// testTenuringThreshold();
// testTenuringThreshold2();
}
/**
* VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8
*/
@SuppressWarnings("unused")
public static void testAllocation() {
byte[] allocation1, allocation2, allocation3, allocation4;
allocation1 = new byte[2 * _1MB];
allocation2 = new byte[2 * _1MB];
allocation3 = new byte[2 * _1MB];
allocation4 = new byte[4 * _1MB]; // 出现一次Minor GC
}
/**
* VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8
* -XX:PretenureSizeThreshold=3145728
*/
@SuppressWarnings("unused")
public static void testPretenureSizeThreshold() {
byte[] allocation;
allocation = new byte[4 * _1MB]; //直接分配在老年代中
}
/**
* VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=1
* -XX:+PrintTenuringDistribution
*/
@SuppressWarnings("unused")
public static void testTenuringThreshold() {
byte[] allocation1, allocation2, allocation3;
allocation1 = new byte[_1MB / 4]; // 什么时候进入老年代决定于XX:MaxTenuringThreshold设置
allocation2 = new byte[4 * _1MB];
allocation3 = new byte[4 * _1MB];
allocation3 = null;
allocation3 = new byte[4 * _1MB];
}
/**
* VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=15
* -XX:+PrintTenuringDistribution
*/
@SuppressWarnings("unused")
public static void testTenuringThreshold2() {
byte[] allocation1, allocation2, allocation3, allocation4;
allocation1 = new byte[_1MB / 4]; // allocation1+allocation2大于survivo空间一半
allocation2 = new byte[_1MB / 4];
allocation3 = new byte[4 * _1MB];
allocation4 = new byte[4 * _1MB];
allocation4 = null;
allocation4 = new byte[4 * _1MB];
}
/**
* VM参数：-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8 -XX:-HandlePromotionFailure
*/
@SuppressWarnings("unused")
public static void testHandlePromotion() {
byte[] allocation1, allocation2, allocation3, allocation4, allocation5, allocation6, allocation7;
allocation1 = new byte[2 * _1MB];
allocation2 = new byte[2 * _1MB];
allocation3 = new byte[2 * _1MB];
allocation1 = null;
allocation4 = new byte[2 * _1MB];
allocation5 = new byte[2 * _1MB];
allocation6 = new byte[2 * _1MB];
allocation4 = null;
allocation5 = null;
allocation6 = null;
allocation7 = new byte[2 * _1MB];
}
}
规则一：通常情况下，对象在eden中分配。当eden无法分配时，触发一次Minor GC。
执行testAllocation()方法后输出了GC日志以及内存分配状况。-Xms20M -Xmx20M -Xmn10M这3个参数确定了Java堆大小为20M，不可扩展，其中10M分配给新生代，剩下的10M即为老年代。-XX:SurvivorRatio=8决定了新生代中eden与survivor的空间比例是1：8，从输出的结果也清晰的看到“eden space 8192K、from space 1024K、to space 1024K”的信息，新生代总可用空间为9216K（eden+1个survivor）。
我们也注意到在执行testAllocation()时出现了一次Minor GC，GC的结果是新生代6651K 变为148K，而总占用内存则几乎没有减少（因为几乎没有可回收的对象）。这次GC是发生的原因是为allocation4分配内存的时候，eden已经被占用了6M，剩余空间已不足分配allocation4所需的4M内存，因此发生Minor GC。GC期间虚拟机发现已有的3个2M大小的对象全部无法放入survivor空间（survivor空间只有1M大小），所以直接转移到老年代去。GC后4M的allocation4对象分配在eden中。
清单2：testAllocation()方法输出结果
[GC [DefNew: 6651K->148K(9216K), 0.0070106 secs] 6651K->6292K(19456K), 0.0070426 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap
def new generation total 9216K, used 4326K [0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)
eden space 8192K, 51% used [0x029d0000, 0x02de4828, 0x031d0000)
from space 1024K, 14% used [0x032d0000, 0x032f5370, 0x033d0000)
to space 1024K, 0% used [0x031d0000, 0x031d0000, 0x032d0000)
tenured generation total 10240K, used 6144K [0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000) the space 10240K, 60% used [0x033d0000, 0x039d0030, 0x039d0200, 0x03dd0000) compacting perm gen total 12288K, used 2114K [0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000) the space 12288K, 17% used [0x03dd0000, 0x03fe0998, 0x03fe0a00, 0x049d0000)
No shared spaces configured.
规则二：配置了PretenureSizeThreshold的情况下，对象大于设置值将直接在老年代分配。
执行testPretenureSizeThreshold()方法后，我们看到eden空间几乎没有被使用，而老年代的10M控件被使用了40%，也就是4M的allocation对象直接就分配在老年代中，则是因为PretenureSizeThreshold被设置为3M，因此超过3M的对象都会直接从老年代分配。
清单3：
Heap
def new generation total 9216K, used 671K [0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)
eden space 8192K, 8% used [0x029d0000, 0x02a77e98, 0x031d0000)
from space 1024K, 0% used [0x031d0000, 0x031d0000, 0x032d0000)
to space 1024K, 0% used [0x032d0000, 0x032d0000, 0x033d0000)
tenured generation total 10240K, used 4096K [0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000) the space 10240K, 40% used [0x033d0000, 0x037d0010, 0x037d0200, 0x03dd0000) compacting perm gen total 12288K, used 2107K [0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000) the space 12288K, 17% used [0x03dd0000, 0x03fdefd0, 0x03fdf000, 0x049d0000)
No shared spaces configured.
规则三：在eden经过GC后存活，并且survivor能容纳的对象，将移动到survivor空间内，如果对象在survivor中继续熬过若干次回收（默认为15次）将会被移动到老年代中。回收次数由MaxTenuringThreshold设置。
分别以-XX:MaxTenuringThreshold=1和-XX:MaxTenuringThreshold=15两种设置来执行testTenuringThreshold()，方法中allocation1对象需要256K内存，survivor空间可以容纳。当MaxTenuringThreshold=1时，allocation1对象在第二次GC发生时进入老年代，新生代已使用的内存GC后非常干净的变成0KB。而MaxTenuringThreshold=15时，第二次GC发生后，allocation1对象则还留在新生代survivor空间，这时候新生代仍然有404KB被占用。
清单4：
MaxTenuringThreshold=1
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 1 (max 1)
- age 1: 414664 bytes, 414664 total
: 4859K->404K(9216K), 0.0065012 secs] 4859K->4500K(19456K), 0.0065283 secs] [Times:
user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 1 (max 1)
: 4500K->0K(9216K), 0.0009253 secs] 8596K->4500K(19456K), 0.0009458 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap
def new generation total 9216K, used 4178K [0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)
eden space 8192K, 51% used [0x029d0000, 0x02de4828, 0x031d0000)
from space 1024K, 0% used [0x031d0000, 0x031d0000, 0x032d0000)
to space 1024K, 0% used [0x032d0000, 0x032d0000, 0x033d0000)
tenured generation total 10240K, used 4500K [0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000) the space 10240K, 43% used [0x033d0000, 0x03835348, 0x03835400, 0x03dd0000) compacting perm gen total 12288K, used 2114K [0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000) the space 12288K, 17% used [0x03dd0000, 0x03fe0998, 0x03fe0a00, 0x049d0000)
No shared spaces configured.
MaxTenuringThreshold=15
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 15 (max 15)
- age 1: 414664 bytes, 414664 total
: 4859K->404K(9216K), 0.0049637 secs] 4859K->4500K(19456K), 0.0049932 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 15 (max 15)
- age 2: 414520 bytes, 414520 total
: 4500K->404K(9216K), 0.0008091 secs] 8596K->4500K(19456K), 0.0008305 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap
def new generation total 9216K, used 4582K [0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)
eden space 8192K, 51% used [0x029d0000, 0x02de4828, 0x031d0000)
from space 1024K, 39% used [0x031d0000, 0x03235338, 0x032d0000)
to space 1024K, 0% used [0x032d0000, 0x032d0000, 0x033d0000)
tenured generation total 10240K, used 4096K [0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000) the space 10240K, 40% used [0x033d0000, 0x037d0010, 0x037d0200, 0x03dd0000) compacting perm gen total 12288K, used 2114K [0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000) the space 12288K, 17% used [0x03dd0000, 0x03fe0998, 0x03fe0a00, 0x049d0000)
No shared spaces configured.
规则四：如果在survivor空间中相同年龄所有对象大小的累计值大于survivor空间的一半，大于或等于个年龄的对象就可以直接进入老年代，无需达到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
执行testTenuringThreshold2()方法，并将设置-XX:MaxTenuringThreshold=15，发现运行结果中survivor占用仍然为0%，而老年代比预期增加了6%，也就是说allocation1、allocation2
对象都直接进入了老年代，而没有等待到15岁的临界年龄。因为这2个对象加起来已经到达了512K，并且它们是同年的，满足同年对象达到survivor空间的一半规则。我们只要注释掉其中一个对象new操作，就会发现另外一个就不会晋升到老年代中去了。
清单5：
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 1 (max 15)
- age 1: 676824 bytes, 676824 total
: 5115K->660K(9216K), 0.0050136 secs] 5115K->4756K(19456K), 0.0050443 secs] [Times: user=0.00 sys=0.01, real=0.01 secs]
[GC [DefNew
Desired survivor size 524288 bytes, new threshold 15 (max 15)
: 4756K->0K(9216K), 0.0010571 secs] 8852K->4756K(19456K), 0.0011009 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap
def new generation total 9216K, used 4178K [0x029d0000, 0x033d0000, 0x033d0000)
eden space 8192K, 51% used [0x029d0000, 0x02de4828, 0x031d0000)
from space 1024K, 0% used [0x031d0000, 0x031d0000, 0x032d0000)
to space 1024K, 0% used [0x032d0000, 0x032d0000, 0x033d0000)
tenured generation total 10240K, used 4756K [0x033d0000, 0x03dd0000, 0x03dd0000) the space 10240K, 46% used [0x033d0000, 0x038753e8, 0x03875400, 0x03dd0000) compacting perm gen total 12288K, used 2114K [0x03dd0000, 0x049d0000, 0x07dd0000) the space 12288K, 17% used [0x03dd0000, 0x03fe09a0, 0x03fe0a00, 0x049d0000)
No shared spaces configured.
规则五：在Minor GC触发时，会检测之前每次晋升到老年代的平均大小是否大于老年代的剩余空间，如果大于，改为直接进行一次Full GC，如果小于则查看HandlePromotionFailure 设置看看是否允许担保失败，如果允许，那仍然进行Minor GC，如果不允许，则也要改为进行一次Full GC。
前面提到过，新生代才有复制收集算法，但为了内存利用率，只使用其中一个survivor 空间来作为轮换备份，因此当出现大量对象在GC后仍然存活的情况（最极端就是GC后所有对象都存活），就需要老年代进行分配担保，把survivor无法容纳的对象直接放入老年代。与生活中贷款担保类似，老年代要进行这样的担保，前提就是老年代本身还有容纳这些对象的剩余空间，一共有多少对象在GC之前是无法明确知道的，所以取之前每一次GC晋升到老年代对象容量的平均值与老年代的剩余空间进行比较决定是否进行Full GC来让老年代腾出更多空间。
取平均值进行比较其实仍然是一种动态概率的手段，也就是说如果某次Minor GC存活后的对象突增，大大高于平均值的话，依然会导致担保失败，这样就只好在失败后重新进行一次Full GC。虽然担保失败时做的绕的圈子是最大的，但大部分情况下都还是会将HandlePromotionFailure打开，避免Full GC过于频繁。
清单6：
HandlePromotionFailure = false
[GC [DefNew: 6651K->148K(9216K), 0.0078936 secs] 6651K->4244K(19456K), 0.0079192 secs] [Times: user=0.00 sys=0.02, real=0.02 secs]
[GC [DefNew: 6378K->6378K(9216K), 0.0000206 secs][Tenured: 4096K->4244K(10240K), 0.0042901 secs] 10474K->4244K(19456K), [Perm : 2104K->2104K(12288K)], 0.0043613 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
HandlePromotionFailure = true
[GC [DefNew: 6651K->148K(9216K), 0.0054913 secs] 6651K->4244K(19456K), 0.0055327 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[GC [DefNew: 6378K->148K(9216K), 0.0006584 secs] 10474K->4244K(19456K), 0.0006857 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
总结
本章介绍了垃圾收集的算法、6款主要的垃圾收集器，以及通过代码实例具体介绍了新生代串行收集器对内存分配及回收的影响。
GC在很多时候都是系统并发度的决定性因素，虚拟机之所以提供多种不同的收集器，提供大量的调节参数，是因为只有根据实际应用需求、实现方式选择最优的收集方式才能获取最好的性能。没有固定收集器、参数组合，也没有最优的调优方法，虚拟机也没有什么必然的行为。笔者看过一些文章，撇开具体场景去谈论老年代达到92%会触发Full GC（92%应当来自CMS收集器触发的默认临界点）、98%时间在进行垃圾收集系统会抛出OOM异常（98%应该来自parallel收集器收集时间比率的默认临界点）其实意义并不太大。因此学习GC如果要到实践调优阶段，必须了解每个具体收集器的行为、优势劣势、调节参数。
文章出处：飞诺网(https://www.doczj.com/doc/5119263755.html,):https://www.doczj.com/doc/5119263755.html,/course/3_program/java/javajs/20101120/547922.html
说明书摘要 本发明公开了一种智能垃圾回收装置，它包括：垃圾筒，垃圾筒具有筒体、垃圾袋承载环、底盖和底盖驱动组件，垃圾袋承载环安装在筒体的顶部内，底盖安装在筒体的底端，底盖驱动组件与底盖传动连接；顶升机构，顶升机构与垃圾筒连接以便顶升机构驱动垃圾筒做升降动作；封边机构，封边机构包括挡板、封口兼切除板和双杆活塞缸，双杆活塞缸的一活塞杆端与挡板固定连接，双杆活塞缸的另一活塞杆端与封口兼切除板固定连接，挡板和封口兼切除板相配合。本发明能够实现装满垃圾的垃圾袋的自动打包和封口，提升了垃圾处理的效率，大大地减轻了垃圾清理者的劳动强度。
摘要附图
权利要求书 1、一种智能垃圾回收装置，其特征在于，它包括： 垃圾筒，所述垃圾筒具有筒体（1）、垃圾袋承载环（4）、底盖（36）和底盖驱动组件（42），垃圾袋承载环（4）安装在筒体（1）的顶部内，并且所述垃圾袋承载环（4）用于活动承载环形垃圾袋（3）的顶部，底盖（36）安装在筒体（1）的底端，底盖驱动组件（42）与底盖（36）传动连接以便驱动底盖（36）封住筒体（1）的底端使环形垃圾袋（3）抵接在底盖（36）上或驱动底盖（36）打开筒体（1）的底端使环形垃圾袋（3）的底部由于重力作用下降脱离出筒体（1）； 顶升机构，所述顶升机构与垃圾筒连接以便顶升机构驱动垃圾筒做升降动作； 封边机构，所述封边机构包括挡板（12）、封口兼切除板（16）和双杆活塞缸（13），双杆活塞缸（13）的一活塞杆端与挡板（12）固定连接，双杆活塞缸（13）的另一活塞杆端与封口兼切除板（16）固定连接，所述挡板（12）和封口兼切除板（16）相配合，以便当双杆活塞缸（13）动作时，所述的挡板（12）和封口兼切除板（16）可沿着向筒体（1）的方向相向运动直至夹持筒体（1）内的环形垃圾袋（3）对环形垃圾袋（3）进行封边后再切除。 2、根据权利要求1所述的智能垃圾回收装置，其特征在于：还包括垃圾输送机构，所述垃圾输送机构包括输送车驱动组件（41）、输送车（17）和底座（21），输送车（17）滑配在底座（21）上，输送车驱动组件（41）与输送车（17）驱动连接，底座（21）上输送车（17）的行程首端位于垃圾筒的下方。 3、根据权利要求2所述的智能垃圾回收装置，其特征在于：所述底座（21）上设置有斜坡（27），斜坡（27）由行程首端向行程尾端呈逐渐向下倾斜状，斜坡（27）上设置有T型导轨槽（19），输送车（17）上设置有与T型导轨槽（19）配合的T型滑块（18），输送车（17）通过T型滑块（18）与T型导轨槽（19）的配合滑配在斜坡（27）上。 4、根据权利要求1所述的智能垃圾回收装置，其特征在于：还包括支撑杆（30），支撑杆（30）上设置有滑道（11），所述的垃圾筒上设置有与滑道（11）滑配的移动块（8），垃圾筒通过滑道（11）与移动块（8）的配合滑配在支撑杆（30）上，所述顶升机构包括顶升电机（31）、绕线轴（33）和拉绳（35），拉绳（35）的一端缠绕在绕线轴（33）上，拉绳（35）的另一端与移动块（8）固定连接，顶升电机（31）驱动绕线轴（33）旋转。
可以从不同的的角度去划分垃圾回收算法： 按照基本回收策略分 引用计数（Reference Counting）: 比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。 标记-清除（Mark-Sweep）: 此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。 复制（Copying）:
此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不会出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。 标记-整理（Mark-Compact）:
此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。 按分区对待的方式分 增量收集（Incremental Collecting）:实时垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。 分代收集（Generational Collecting）:基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。 按系统线程分 串行收集:串行收集使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，实现容易，而且效率比较高。但是，其局限性也比较明显，即无法使用多处理器的优势，所以此收集适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。 并行收集:并行收集使用多线程处理垃圾回收工作，因而速度快，效率高。而且理论上CPU数目越多，越能体现出并行收集器的优势。 并发收集:相对于串行收集和并行收集而言，前面两个在进行垃圾回收工作时，需要暂停整个运行环境，而只有垃圾回收程序在运行，因此，系统在垃圾回收时会有明显的暂停，而且暂停时间会因为堆越大而越长。
两种常见的内存管理方法：堆和内存池 本文导读 在程序运行过程中，可能产生一些数据，例如，串口接收的数据，ADC采集的数据。若需将数据存储在内存中，以便进一步运算、处理，则应为其分配合适的内存空间，数据处理完毕后，再释放相应的内存空间。为了便于内存的分配和释放，AWorks提供了两种内存管理工具：堆和内存池。 本文为《面向AWorks框架和接口的编程（上）》第三部分软件篇——第9章内存管理——第1~2小节：堆管理器和内存池。 本章导读 在计算机系统中，数据一般存放在内存中，只有当数据需要参与运算时，才从内存中取出，交由CPU运算，运算结束再将结果存回内存中。这就需要系统为各类数据分配合适的内存空间。 一些数据需要的内存大小在编译前可以确定。主要有两类：一类是全局变量或静态变量，这部分数据在程序的整个生命周期均有效，在编译时就为这些数据分配了固定的内存空间，后续直接使用即可，无需额外的管理；一类是局部变量，这部分数据仅在当前作用域中有效（如函数中），它们需要的内存自动从栈中分配，也无需额外的管理，但需要注意的是，由于这一部分数据的内存从栈中分配，因此，需要确保应用程序有足够的栈空间，尽量避免定义内存占用较大的局部变量（比如：一个占用数K内存的数组），以避免栈溢出，栈溢出可能破坏系统关键数据，极有可能造成系统崩溃。 一些数据需要的内存大小需要在程序运行过程中根据实际情况确定，并不能在编译前确定。例如，可能临时需要1K内存空间用于存储远端通过串口发过来的数据。这就要求系统具有对内存空间进行动态管理的能力，在用户需要一段内存空间时，向系统申请，系统选择一段合适的内存空间分配给用户，用户使用完毕后，再释放回系统，以便系统将该段内存空间回收再利用。在AWorks中，提供了两种常见的内存管理方法：堆和内存池。9.1 堆管理器
实验三：内存管理 班级： 学号：
姓名： 一、实验目的 1.通过编写和调试存储管理的模拟程序以加深对存储管理方案的理解； 2.熟悉虚存管理的页面淘汰算法； 3.通过编写和调试地址转换过程的模拟程序以加强对地址转换过程的了解。 二、实验要求 1.设计一个请求页式存储管理方案（自己指定页面大小），并予以程序实现。 并产生一个需要访问的指令地址流。它是一系列需要访问的指令的地址。为不失一般性，你可以适当地（用人工指定地方法或用随机数产生器）生成这个序列。 2.页面淘汰算法采用FIFO页面淘汰算法，并且在淘汰一页时，只将该页在页 表中抹去。而不再判断它是否被改写过，也不将它写回到辅存。 3.系统运行既可以在Windows，也可以在Linux。 三、实验流程图
图1 页式存储管理程序参考流程 四、实验环境 硬件设备：个人计算机。 系统软件：windows操作系统，Visual C++6.0编译环境。 五、实验结果
说明：模拟产生35个指令地址，随机产生20个指令地址进行排队，假设主存中共有10个工作集页帧。将前9个指令调入内存，因为前9个指令中，页号为13的指令有两个，所以调入内存中共有8页。此时主存中还有两个空闲帧。此时按刚才随机顺序进行访问指令工作。前9页因都在主存中可直接调用。第10个随机地址为页号为5的指令，也在主存中，也可直接调用。页号为24,3因不在主存中，需要调用进主存。此时主存已满。然后主存需要进行调用页号为27号的指令，因主存已满，需要执行FIFO算法，将最先进入主存的页号为30的指令调出，将27号放入第1000000帧。以后需要调用的页面按照存在就无需调用，否则按FIFO原则进行调页工作。 六、实验感想 七、实验代码 #include
实验三、存储管理 一、实验目的： ? 一个好的计算机系统不仅要有一个足够容量的、存取速度高的、稳定可靠的主存储器，而且要能合理地分配和使用这些存储空间。当用户提出申请存储器空间时，存储管理必须根据申请者的要求，按一定的策略分析主存空间的使用情况，找出足够的空闲区域分配给申请者。当作业撤离或主动归还主存资源时，则存储管理要收回作业占用的主存空间或归还部分主存空间。主存的分配和回收的实现虽与主存储器的管理方式有关的，通过本实验理解在不同的存储管理方式下应怎样实现主存空间的分配和回收。 在计算机系统中，为了提高主存利用率，往往把辅助存储器（如磁盘）作为主存储器的扩充，使多道运行的作业的全部逻辑地址空间总和可以超出主存的绝对地址空间。用这种办法扩充的主存储器称为虚拟存储器。通过本实验理解在分页式存储管理中怎样实现虚拟存储器。 在本实验中，通过编写和调试存储管理的模拟程序以加深对存储管理方案的理解。熟悉虚存管理的各种页面淘汰算法通过编写和调试地址转换过程的模拟程序以加强对地址转换过程的了解。 二、实验题目： 设计一个可变式分区分配的存储管理方案。并模拟实现分区的分配和回收过程。 对分区的管理法可以是下面三种算法之一：（任选一种算法实现） 首次适应算法 循环首次适应算法 最佳适应算法 三．实验源程序文件名:cunchuguanli.c
执行文件名:cunchuguanli.exe 四、实验分析： 1)本实验采用可变分区管理，使用首次适应算法实现主存的分配和回收 1、可变分区管理是指在处理作业过程中建立分区，使分区大小正好适合作业的需求，并 且分区个数是可以调整的。当要装入一个作业时，根据作业需要的主存量查看是否有足够的空闲空间，若有，则按需要量分割一个分区分配给该作业；若无，则作业不能装入，作业等待。随着作业的装入、完成，主存空间被分成许多大大小小的分区，有的分区被作业占用，而有的分区是空闲的。 为了说明那些分区是空闲的，可以用来装入新作业，必须有一张空闲说明表 ? 空闲区说明表格式如下：? 第一栏 第二栏 其中，起址——指出一个空闲区的主存起始地址，长度指出空闲区的大小。 长度——指出从起始地址开始的一个连续空闲的长度。 状态——有两种状态，一种是“未分配”状态，指出对应的由起址指出的某个长度的区域是空闲区；另一种是“空表目”状态，表示表中对应的登记项目是空白（无效），可用来登记新的空闲区（例如，作业完成后，它所占的区域就成了空闲区，应找一个“空表目”栏登记归还区的起址和长度且修改状态）。由于分区的个数不定，所以空闲区说明表中应有适量的状态为“空表目”的登记栏目，否则造成表格“溢出”无法登记。 2、当有一个新作业要求装入主存时，必须查空闲区说明表，从中找出一个足够大的空闲区。 有时找到的空闲区可能大于作业需要量，这时应把原来的空闲区变成两部分：一部分分
垃圾回收物流仿真系统设计 1．垃圾回收物流系统介绍 城市某一区域，共有7个居民小区，每个小区有一个固定垃圾投放处，两个垃圾箱分别投放完全废弃垃圾和可回收利用垃圾；每天有专门公司（垃圾处理公司）派运输车收集垃圾，将垃圾从居民区运送之中转站，再由中转站运至目的地—垃圾处理中心。 仿真程序研究如何设计物流系统，能够使收集系统在满足时间约束、载重约束的条件下，使垃圾处理公司的物流总成本最低。系统配置的项目主要有车辆载重量、随车工作人员数、客户满意度。 2．数据信息 仿真系统涉及的数据信息如下： （1）地理及需求信息 各个收集点所有的人口数、距离垃圾转运站、公司停车场的距离信息如表一所示。 各收集点之间以及停车场和转运站之间的距离信息如表二所示。 （2）与收集车辆有关的信息 ①固定成本[price(i)]：收集车辆的购买费用； ②可变成本[cost(i)]：车辆的行驶费用、维护费用和雇员工资； ③行驶速度：分为空车行驶速度[unloadspeed(i)]和载重行驶速度[loadspeed(i)]； ④收集时间[loadtime(i)]：在垃圾收集点收集垃圾所需的时间 ⑤卸载时间[unloadtime(i)]：在转运站卸载垃圾所需的时间 具体信息如表三所示： 车1用来收集不可回收垃圾；车2用来收集可回收利用垃圾； X1，X2为现有两种车的吨位数，X1取值：3，4或5吨；X2取值：1.5；2；2.5； y为每次收集的垃圾量，单位--吨；
P1，P2为两种车可配备的随车工作人员数（可以是1，2，3）。 （3）与垃圾相关的信息 ①人均垃圾量：平均每人每天产生的垃圾数量 ②垃圾比例：各种垃圾成分所占比例 假设人均垃圾量服从均值为 1.2kg/天的埃尔郎分布，垃圾成分分为两类：一类为可重复利用资源，一类为无用需销毁垃圾，两者比例为1：2。 （4）收集垃圾的成本函数 现在假设仿真一年365天的垃圾回收工作，决定两种型号的车配置何种吨位以及随车工作人员数，垃圾回收物流成本（Total Logistic Cost，TLC）最低。 TLC=车1成本＋车2成本 车I所耗成本=I的固定成本+I的可变成本+I的服务时间成本+I的人员成本 即： TLC=CC1+CC2 CC[i]=X[i]+V[i]+S[i]+P[i]*365*60 S[i]=(runtime[i]-240)*m S[i]为垃圾回收的服务时间成本，m为收集时间对服务时间成本的惩罚因子。垃圾回收公司在十二点之前收集完毕，社会效应好，给予奖励；在十二点后完成，社会满意度低，影响公司信誉，成本增加。runtime[i]为垃圾车将垃圾全部回收完成的最终时间，也即垃圾车每天的运行时间； 3．系统逻辑结构 此垃圾回收物流系统的逻辑结构分为四个字模块：垃圾产生模块、叫车模块、收集模块、收工模块、数据处理模块。 （1）垃圾产生模块每天收集工作开始时，系统根据小区的人数、人均垃圾量、两种垃圾量的比例，通过爱尔朗随机分布函数，随机产生各个小区的两种垃圾数量，分别存放入各个小区的两个垃圾箱内。 （2）叫车模块在垃圾存放入各个小区的两个垃圾箱过程中，根据每种垃圾的总量以及每种垃圾车的载重量，生成叫车的次数。 （3）收集模块叫车次数确定之后，车辆根据需求，沿着最短路径依次收集垃圾。在收集过程中，在一个垃圾点，如果垃圾车收集满了或当天的收集工作全部完成，车辆驶向垃圾中转站，进行卸载操作；如果垃圾车未满，则驶向下一最近垃圾收集点继续收集。 （4）收工模块当天的收集工作全部完成之后，车辆驶向公司停车场，当天收集工作完毕。 （5）数据处理模块每天车辆收工时， 4．仿真模型的建立 根据系统逻辑结构和数据信息，我们建立具有7个垃圾收集点、一个垃圾转运站的WITNESS垃圾回收仿真模型。具体步骤如下： （1）元素定义Difine 建立仿真模型时，首先定义仿真模型中所需的元素，并设计它们的可视效果。我们将设计的元素分为两类――实体元素和逻辑元素，名称如下。
智能垃圾回收装置 随着环境问题逐渐被重视，节能、环保成为各国的发展主题。近年来，全世界垃圾年均增长速度约为8%，而中国垃圾增长率达到10%以上。如果垃圾不能及时处理或处理不当，就会污染环境，影响环境卫生，与国家可持续发展战略背道而驰。在如此巨大的垃圾压力下，居民生活垃圾、工业建设垃圾已成为制约我们经济可持续发展的一大问题。这要求我们高效率的完成垃圾处理工作，但在具体操作中仅垃圾收集这一环节就需要大量环卫工人，这样的模式将耗费许多的人力物力。为了跟上时代的步伐，提高垃圾处理效率，营造一个更加清洁舒适的生活环境，减少环卫工人的工作负担，我们将设计一款可以在一定范围内自动回收垃圾的智能垃圾箱。 标签：环保；智能；回收装置 1 项目设计、发明的目的 随着环境问题逐渐被重视，节能、环保成为各国的发展主题。近年来，全世界垃圾年均增长速度约为8%，而中国垃圾增长率达到10%以上。如果垃圾不能及时处理或处理不当，就会污染环境，影响环境卫生。在如此巨大的垃圾压力下，居民生活垃圾、工业建设垃圾已成为制约我们经济可持续发展的一大问题。这要求我们高效率的完成垃圾处理工作，但在具体操作中仅垃圾收集这一环节就需要大量环卫工人，这样的模式将耗费许多的人力物力。为了跟上时代的步伐，提高垃圾处理效率，营造一个更加清洁舒适的生活环境，减少环卫工人的工作负担，我们将设计一款可以在一定范围内自动回收垃圾的智能垃圾箱。 2 项目基本思路 按照设计功能的要求确定本系统由6个模块构成：（1）太阳能蓄电池供电模块、（2）人体红外感应及超声波测距模块、（3）单片机控制模块、（4）传感器及系统自启动模块、（5）自动堆放模块、（6）数据库存储搜索模块。 其总体电路的结构图如下： （MSP430）单片机作为控制器，完成所有的控制功能，包括： （1）自启动条件设置装置；（2）路线识别及规划；（3）红外感应人体与语音提示，超声波躲避障碍物；（4）两点间距离测定；（5）对放置垃圾过程进行设定。 2.1 太阳能蓄电池供电模块 太阳能电池方阵产生的能量输送到控制器中，再由控制器通过控制太阳能方阵的投入和撤出产生所需要的电压和电流给蓄电池充电，同时通过蓄电池给负载
一种嵌入式系统的内存分配方案 摘要：实时性、可靠性的要求，使得许多嵌入式应用使用自己的内存管理程序。本文探讨嵌入式系统中对内存管理的要求、存在的问题以及可能的解决策略；介绍一种“一次分配，多次使用”的动态内存分配方法，并给出2个例子。 关键词：嵌入式系统内存管理一次分配多次使用 1 嵌入式系统中对内存分配的要求 ①快速性。嵌入式系统中对实时性的保证，要求内存分配过程要尽可能地快。因此在嵌入式系统中，不可能采用通用操作系统中复杂而完善的内存分配策略，一般都采用简单、快速的内存分配方案。当然，对实性要求的程序不同，分配方案也有所不同。例如，VxWorks采用简单的最先匹配如立即聚合方法；VRTX中采用多个固定尺寸的binning方案。 ②可靠性。也就是内存分配的请求必须得到满足，如果分配失败可能会带来灾难性的后果。嵌入式系统应用的环境千变万化，其中有一些是对可靠性要求极高的。比如，汽车的自动驾驶系统中，系统检测到即将撞车，如果因为内存分配失败而不能相应的操作，就会发生车毁人亡的事故，这是
不能容忍的。 ③高效性。内存分配要尽可能地少浪费。不可能为了保证满足所有的内存分配请求而将内存配置得无限大。一方面，嵌入式系统对成本的要求使得内存在其中只是一种很有限的资源；另一方面，即使不考虑成本的因素，系统有限的空间和有限的板面积决定了可配置的内存容量是很限的。 静态分配与动态分配 究竟应用使用静态分配还是动态分配，一直是嵌入式系统设计中一个争论不休的总是。当然，最合适的答案是对于不同的系统采用不同的方案。如果是系统对于实时性和可靠性的要求极高，不能容忍一点延时或者一次分配失败，当然需要采用静态分配方案，也就是在程序编译时所需要的内存都已经分配好了。例如，火星探测器上面的嵌入式系统就必须采用静态分配的方案。另外，WindRiver公司的一款专门用于汽车电子和工业自动化领域的实时操作系统OSEKWorks中就不支持内存的动态分配。在这样的应用场合，成本不支持内存的动态分配。在这样的应用场合，成本不是优先考虑的对象，实时性和可靠性才是必须保证的。当然，采用静态分配一个不可避免的总是就是系统失去了灵活性，必须在设计阶段就预先知道所需要的内存并对之作出分配；必须在设计阶段就预先考虑到所有可能的情况，因为一旦出现没有考虑到的情况，系统就无法处理。这样的分配方
学生学号 实验课成绩 武汉理工大学 学生实验报告书 实验课程名称 计算机操作系统 开 课 学 院 计算机科学与技术学院 指导老师姓名 学 生 姓 名 学生专业班级 2016 — 2017 学年第一学期
实验三 内存管理 一、设计目的、功能与要求 1、实验目的 掌握内存管理的相关内容，对内存的分配和回收有深入的理解。 2、实现功能 模拟实现内存管理机制 3、具体要求 任选一种计算机高级语言编程实现 选择一种内存管理方案：动态分区式、请求页式、段式、段页式等 能够输入给定的内存大小，进程的个数，每个进程所需内存空间的大小等 能够选择分配、回收操作 内购显示进程在内存的储存地址、大小等 显示每次完成内存分配或回收后内存空间的使用情况 二、问题描述 所谓分区，是把内存分为一些大小相等或不等的分区，除操作系统占用一个分区外，其余分区用来存放进程的程序和数据。本次实验中才用动态分区法，也就是在作业的处理过程中划分内存的区域，根据需要确定大小。 动态分区的分配算法：首先从可用表/自由链中找到一个足以容纳该作业的可用空白区，如果这个空白区比需求大，则将它分为两个部分，一部分成为已分配区，剩下部分仍为空白区。最后修改可用表或自由链，并回送一个所分配区的序号或该分区的起始地址。 最先适应法：按分区的起始地址的递增次序，从头查找，找到符合要求的第一个分区。
最佳适应法：按照分区大小的递增次序，查找，找到符合要求的第一个分区。 最坏适应法：按分区大小的递减次序，从头查找，找到符合要求的第一个分区。 三、数据结构及功能设计 1、数据结构 定义空闲分区结构体，用来保存内存中空闲分区的情况。其中size属性表示空闲分区的大小，start_addr表示空闲分区首地址，next指针指向下一个空闲分区。 //空闲分区 typedef struct Free_Block { int size; int start_addr; struct Free_Block *next; } Free_Block; Free_Block *free_block; 定义已分配的内存空间的结构体，用来保存已经被进程占用了内存空间的情况。其中pid作为该被分配分区的编号，用于在释放该内存空间时便于查找。size表示分区的大小，start_addr表示分区的起始地址，process_name存放进程名称，next指针指向下一个分区。 //已分配分区的结构体 typedef struct Allocate_Block { int pid; int size; int start_addr; char process_name[PROCESS_NAME_LEN]; struct Allocate_Block *next; } Allocate_Block; 2、模块说明 2.1 初始化模块 对内存空间进行初始化，初始情况内存空间为空，但是要设置内存的最大容量，该内存空间的首地址，以便之后新建进程的过程中使用。当空闲分区初始化
Java 中的堆和栈 简单的说： Java把内存划分成两种：一种是栈内存，一种是堆内存。 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间，该内存空间可以立即被另作他用。 堆内存用来存放由new创建的对象和数组。 在堆中分配的内存，由Java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。 在堆中产生了一个数组或对象后，还可以在栈中定义一个特殊的变量，让栈中这个变量的取值等于数组或对象在堆内存中的首地址，栈中的这个变量就成了数组或对象的引用变量。 引用变量就相当于是为数组或对象起的一个名称，以后就可以在程序中使用栈中的引用变量来访问堆中的数组或对象。 具体的说： 栈与堆都是Java用来在Ram中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。 Java的堆是一个运行时数据区,类的(对象从中分配空间。这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，它们不需要程序代码来显式的释放。堆是由垃圾回收来负责的，堆的优势是可以动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的，Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是，由于要在运行时动态分配内存，存取速度较慢。 栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于寄存器，栈数据可以共享。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性。栈中主要存放一些基本类型的变量（,int, short, long, byte, float, double, boolean, char）和对象句柄。 栈有一个很重要的特殊性，就是存在栈中的数据可以共享。假设我们同时定义： int a = 3; int b = 3； 编译器先处理int a = 3；首先它会在栈中创建一个变量为a的引用，然后查找栈中是否有3这个值，如果没找到，就将3存放进来，然后将a指向3。接着处理int b = 3；在创建完b的引用变量后，因为在栈中已经有3这个值，便将b直接指向3。这样，就出现了a与b同时均指向3的情况。这时，如果再令a=4；那么编译器会重新搜索栈中是否有4值，如果没有，则将4存放进来，并令a指向4；如果已经有了，则直接将a指向这个地址。因此a值的改变不会影响到b 的值。要注意这种数据的共享与两个对象的引用同时指向一个对象的这种共享是不同的，因为这种情况a的修改并不会影响到b, 它是由编译器完成的，它有利于节省空间。而一个对象引用变量修改了这个对象的内部状态，会影响到另一个对象引用变量。 String是一个特殊的包装类数据。可以用： String str = new String("abc"); String str = "abc"; 两种的形式来创建，第一种是用new()来新建对象的，它会在存放于堆中。每调用一次就会创建一个新的对象。 而第二种是先在栈中创建一个对String类的对象引用变量str，然后查找栈中有没有存放"abc"，如果没有，则将"abc"存放进栈，并令str指向”abc”，如果已经有”abc”则直接令 str指向“abc”。 比较类里面的数值是否相等时，用equals()方法；当测试两个包装类的引用是否指向同一个对象时，用==，下面用例子说明上面的理论。 String str1 = "abc"; String str2 = "abc"; System.out.println(str1==str2); //true
计算机操作系统内存分配实验报告记录
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一、实验目的 熟悉主存的分配与回收。理解在不同的存储管理方式下，如何实现主存空间的分配与回收。掌握动态分区分配方式中的数据结构和分配算法及动态分区存储管理方式及其实现过程。 二、实验内容和要求 主存的分配和回收的实现是与主存储器的管理方式有关的。所谓分配，就是解决多道作业或多进程如何共享主存空间的问题。所谓回收，就是当作业运行完成时将作业或进程所占的主存空间归还给系统。 可变分区管理是指在处理作业过程中建立分区，使分区大小正好适合作业的需求，并且分区个数是可以调整的。当要装入一个作业时，根据作业需要的主存量查看是否有足够的空闲空间，若有，则按需要量分割一个分区分配给该作业；若无，则作业不能装入，作业等待。随着作业的装入、完成，主存空间被分成许多大大小小的分区，有的分区被作业占用，而有的分区是空闲的。 实验要求使用可变分区存储管理方式，分区分配中所用的数据结构采用空闲分区表和空闲分区链来进行，分区分配中所用的算法采用首次适应算法、最佳适应算法、最差适应算法三种算法来实现主存的分配与回收。同时，要求设计一个实用友好的用户界面，并显示分配与回收的过程。同时要求设计一个实用友好的用户界面,并显示分配与回收的过程。 三、实验主要仪器设备和材料 实验环境 硬件环境：PC或兼容机 软件环境：VC++ 6.0 四、实验原理及设计分析 某系统采用可变分区存储管理，在系统运行当然开始，假设初始状态下，可用的内存空间为640KB，存储器区被分为操作系统分区（40KB）和可给用户的空间区（600KB）。 （作业1 申请130KB、作业2 申请60KB、作业3 申请100KB 、作业2 释放 60KB 、作业4 申请 200KB、作业3释放100KB、作业1 释放130KB 、作业5申请140KB 、作业6申请60KB 、作业7申请50KB） 当作业1进入内存后，分给作业1（130KB），随着作业1、2、3的进入，分别分配60KB、100KB，经过一段时间的运行后，作业2运行完毕，释放所占内存。此时，作业4进入系统，要求分配200KB内存。作业3、1运行完毕，释放所占内存。此时又有作业5申请140KB，作业6申请60KB，作业7申请50KB。为它们进行主存分配和回收。 1、采用可变分区存储管理，使用空闲分区链实现主存分配和回收。 空闲分区链：使用链指针把所有的空闲分区链成一条链，为了实现对空闲分区的分配和链接，在每个分区的起始部分设置状态位、分区的大小和链接各个分区的前向指针，由状态位指示该分区是否分配出去了；同时，在分区尾部还设置有一后向指针，用来链接后面的分区；分区中间部分是用来存放作业的空闲内存空间，当该分区分配出去后，状态位就由“0”置为“1”。 设置一个内存空闲分区链，内存空间分区通过空闲分区链来管理，在进行内存分配时，系统优先使用空闲低端的空间。 设计一个空闲分区说明链，设计一个某时刻主存空间占用情况表，作为主存当前使用基础。初始化空间区和已分配区说明链的值，设计作业申请队列以及作业完成后释放顺序，实现主存的分配和回收。要求每次分配和回收后显示出空闲内存分区链的情况。把空闲区说明
JVM的垃圾回收机制小读 技术2010-05-09 19:41:04 阅读20 评论2 字号：大中小订阅 今天下午突然遇到了一个内存漏洞的问题，所以上网查了查，结果看到了一篇文章，说的是jvm的垃圾回收机制，下面粘过来，看了好久才看完的，说的思路有点含糊，还给带了点代码，这样还不错……对JVM 的内存管理机制有加深了一层理解哈………… 下面是那篇文章，喜欢的可以看看…………O(∩_∩)O………… Java的堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象，这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立， 但是它们不需要程序代码来显式地释放。 引言 Java的堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象，这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，但是它们不需要程序代码来显式地释放。一般来说，堆的是由垃圾回收来负责的，尽管JVM规范并不要求特殊的垃圾回收技术，甚至根本就不需要垃圾回收，但是由于内存的有限性，JVM在实现的时候都有一个由垃圾回收所管理的堆。垃圾回收是一种动态存储管理技术，它自动地释放不再被程序引用的对象，按照特定的垃圾收集算法来实现资源自动回收的功能。 垃圾收集的意义 在C++中，对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用，在明确释放之前不能分配给其它对象；而在Java中，当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时，该内存便成为垃圾。JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块。垃圾收集意味着程序不再需要的对象是"无用信息"，这些信息将被丢弃。当一个对象不再被引用的时候，内存回收它占领的空间，以便空间被后来的新对象使用。事实上，除了释放没用的对象，垃圾收集也可以清除内存记录碎片。由于创建对象和垃圾收集器释放丢弃对象所占的内存空间，内存会出现碎片。碎片是分配给对象的内存块之间的空闲内存洞。碎片整理将所占用的堆内存移到堆 的一端，JVM将整理出的内存分配给新的对象。 垃圾收集能自动释放内存空间，减轻编程的负担。这使Java 虚拟机具有一些优点。首先，它能使编程效率提高。在没有垃圾收集机制的时候，可能要花许多时间来解决一个难懂的存储器问题。在用Java 语言编程的时候，靠垃圾收集机制可大大缩短时间。其次是它保护程序的完整性，垃圾收集是Java语言 安全性策略的一个重要部份。 垃圾收集的一个潜在的缺点是它的开销影响程序性能。Java虚拟机必须追踪运行程序中有用的对象，而且最终释放没用的对象。这一个过程需要花费处理器的时间。其次垃圾收集算法的不完备性，早先采用的某些垃圾收集算法就不能保证100%收集到所有的废弃内存。当然随着垃圾收集算法的不断改进以及软硬件运行效率的不断提升，这些问题都可以迎刃而解。 垃圾收集的算法分析
JA V A虚拟机内存分配原则 Java把内存划分成两种：一种是栈内存，一种是堆内存。 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，Java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间，该内存空间可以立即被另作他用。 堆内存用来存放由new创建的对象和数组。 在堆中分配的内存，由Java虚拟机的自动垃圾回收器来管理。 在堆中产生了一个数组或对象后，还可以在栈中定义一个特殊的变量，让栈中这个变量的取值等于数组或对象在堆内存中的首地址，栈中的这个变量就成了数组或对象的引用变量。 引用变量就相当于是为数组或对象起的一个名称，以后就可以在程序中使用栈中的引用变量来访问堆中的数组或对象。 具体的说： 栈与堆都是Java用来在Ram中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。 Java的堆是一个运行时数据区,类的(对象从中分配空间。这些对象通过new、newarray、anewarray和multianewarray等指令建立，它们不需要程序代码来显式的释放。堆是由垃圾回收来负责的，堆的优势是可以动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的，Java 的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是，由于要在运行时动态分配内存，存取速度较慢。 栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于寄存器，栈数据可以共享。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性。栈中主要存放一些基本类型的变量(,int, short, long, byte, float, double, boolean, char)和对象句柄。 栈有一个很重要的特殊性，就是存在栈中的数据可以共享。假设我们同时定义： int a = 3; int b = 3;
一．实验目的 通过编写和调试存储管理的模拟程序以加深对存储管理方案的理解，熟悉可变分区存储管理的内存分配和回收。 二．实验内容 1．确定内存空间分配表； 2．采用最优适应算法完成内存空间的分配和回收； 3．编写主函数对所做工作进行测试。 三．实验背景材料 由于可变分区的大小是由作业需求量决定的，故分区的长度是预先不固定的，且分区的个数也随内存分配和回收变动。总之，所有分区情况随时可能发生变化，数据表格的设计必须和这个特点相适应。由于分区长度不同，因此设计的表格应该包括分区在内存中的起始地址和长度。由于分配时空闲区有时会变成两个分区：空闲区和已分分区，回收内存分区时，可能会合并空闲分区，这样如果整个内存采用一张表格记录己分分区和空闲区，就会使表格操作繁琐。分配内存时查找空闲区进行分配，然后填写己分配区表，主要操作在空闲区；某个作业执行完后，将该分区变成空闲区，并将其与相邻的空闲区合并，主要操作也在空闲区。由此可见，内存的分配和回收主要是对空闲区的操作。这样为了便于对内存空间的分配和回收，就建立两张分区表记录内存使用情况，一张表格记录作业占用分区的“己分分区表”；一张是记录空闲区的“空闲区表”。这两张表的实现方法一般有两种：一种是链表形式，一种是顺序表形式。在实验中，采用顺序表形式，用数组模拟。由于顺序表的长度必须提前固定，所以无论是“已分分区表”还是“空闲区表”都必须事先确定长度。它们的长度必须是系统可能的最大项数。 “已分分区表”的结构定义 #define n 10 //假定系统允许的最大作业数量为n struct { float address; //已分分区起始地址 float length; //已分分区长度、单位为字节 int flag; //已分分区表登记栏标志，“0”表示空栏目，实验中只支持一个字符的作业名 }used_table[n]; //已分分区表 “空闲区表”的结构定义 #define m 10 //假定系统允许的空闲区最大为m struct { float address; //空闲区起始地址 float length; //空闲区长度、单位为字节 int flag; //空闲区表登记栏标志，“0”表示空栏目，“1”表示未分配 }used_table[n]; //空闲区表 第二，在设计的数据表格基础上设计内存分配。 装入一个作业时，从空闲区表中查找满足作业长度的未分配区，如大于作业，空闲区划分成两个分区，一个给作业，一个成为小空闲分区。 实验中内存分配的算法采用“最优适应”算法，即选择一个能满足要求的最小空闲分区。 第三，在设计的数据表格基础上设计内存回收问题。内存回收时若相邻有空闲分区则合并空闲区，修改空闲区表。 四、参考程序 #define n 10 //假定系统允许的最大作业数量为n
实验四操作系统存储管理实验报告 一、实验目的 存储管理的主要功能之一是合理地分配空间。请求页式管理是一种常用的虚拟存储管理技术。 本实验的目的是通过请求页式管理中页面置换算法模拟设计，了解虚拟存储技术的特点，掌握请求页式存储管理的页面置换算法。 二、实验内容 （1）通过计算不同算法的命中率比较算法的优劣。同时也考虑了用户内存容量对命中率的影响。 页面失效次数为每次访问相应指令时，该指令所对应的页不在内存中的次数。 在本实验中，假定页面大小为1k，用户虚存容量为32k，用户内存容量为4页到32页。 （2）produce_addstream通过随机数产生一个指令序列，共320条指令。 A、指令的地址按下述原则生成： 1）50%的指令是顺序执行的 2）25%的指令是均匀分布在前地址部分 3）25%的指令是均匀分布在后地址部分 B、具体的实施方法是： 1）在[0，319]的指令地址之间随机选取一起点m； 2）顺序执行一条指令，即执行地址为m+1的指令； 3）在前地址[0，m+1]中随机选取一条指令并执行，该指令的地址为m’； 4）顺序执行一条指令，地址为m’+1的指令 5）在后地址[m’+2，319]中随机选取一条指令并执行； 6）重复上述步骤1）~5），直到执行320次指令 C、将指令序列变换称为页地址流
在用户虚存中，按每k存放10条指令排列虚存地址，即320条指令在虚存中 的存放方式为： 第0条~第9条指令为第0页<对应虚存地址为[0，9]）； 第10条~第19条指令为第1页<对应虚存地址为[10，19]）； 。。。。。。 第310条~第319条指令为第31页<对应虚存地址为[310，319]）； 按以上方式，用户指令可组成32页。 （3）计算并输出下属算法在不同内存容量下的命中率。 1）先进先出的算法 一、实验目的 熟悉主存的分配与回收。理解在不同的存储管理方式下.如何实现主存空间的分配与回收。掌握动态分区分配方式中的数据结构和分配算法及动态分区存储管理方式及其实现过程。 二、实验内容和要求 主存的分配和回收的实现是与主存储器的管理方式有关的。所谓分配.就是解决多道作业或多进程如何共享主存空间的问题。所谓回收.就是当作业运行完成时将作业或进程所占的主存空间归还给系统。 可变分区管理是指在处理作业过程中建立分区.使分区大小正好适合作业的需求.并且分区个数是可以调整的。当要装入一个作业时.根据作业需要的主存量查看是否有足够的空闲空间.若有.则按需要量分割一个分区分配给该作业；若无.则作业不能装入.作业等待。随着作业的装入、完成.主存空间被分成许多大大小小的分区.有的分区被作业占用.而有的分区是空闲的。 实验要求使用可变分区存储管理方式.分区分配中所用的数据结构采用空闲分区表和空闲分区链来进行.分区分配中所用的算法采用首次适应算法、最佳适应算法、最差适应算法三种算法来实现主存的分配与回收。同时.要求设计一个实用友好的用户界面.并显示分配与回收的过程。同时要求设计一个实用友好的用户界面,并显示分配与回收的过程。 三、实验主要仪器设备和材料 实验环境 硬件环境：PC或兼容机 软件环境：VC++ 6.0 四、实验原理及设计分析 某系统采用可变分区存储管理.在系统运行当然开始.假设初始状态下.可用的内存空间为640KB.存储器区被分为操作系统分区（40KB）和可给用户的空间区（600KB）。 （作业1 申请130KB、作业2 申请60KB、作业3 申请100KB 、作业2 释放 60KB 、作业4 申请 200KB、作业3释放100KB、作业1 释放130KB 、作业5申请140KB 、作业6申请60KB 、作业7申请50KB） 当作业1进入内存后.分给作业1（130KB）.随着作业1、2、3的进入.分别分配60KB、100KB.经过一段时间的运行后.作业2运行完毕.释放所占内存。此时.作业4进入系统.要求分配200KB内存。作业3、1运行完毕.释放所占内存。此时又有作业5申请140KB.作业6申请60KB.作业7申请50KB。为它们进行主存分配和回收。 1、采用可变分区存储管理.使用空闲分区链实现主存分配和回收。 空闲分区链：使用链指针把所有的空闲分区链成一条链.为了实现对空闲分区的分配和链接.在每个分区的起始部分设置状态位、分区的大小和链接各个分区的前向指针.由状态位指示该分区是否分配出去了；同时.在分区尾部还设置有一后向指针.用来链接后面的分区；分区中间部分是用来存放作业的空闲内存空间.当该分区分配出去后.状态位就由“0”置为“1”。 设置一个内存空闲分区链.内存空间分区通过空闲分区链来管理.在进行内存分配时.系统优先使用空闲低端的空间。 设计一个空闲分区说明链.设计一个某时刻主存空间占用情况表.作为主存当前使用基础。初始化空间区和已分配区说明链的值.设计作业申请队列以及作业完成后释放顺序.实现主存的分配和回收。要求每次分配和回收后显示出空闲内存分区链的情况。把空闲区说明链的变化情况以及各作业的申请、释放情况显示打印出来。计算机操作系统内存分配实验报告
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