- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏洁癖是一只狗
并发的可达性分析
我们知道JVM是利用可达性分析算法来判断对象是否存活，可达性分析算法理论上要求全过程基于一个能保障一致性的快照中进行分析，这意味着必须冻结用户线程的运行。 我们看到上面图片，当我们进行可达性分析的时候，当扫描到2节点的时候，这个时候，由于用户线程的的干扰，就会变成下面图片 ? 这里2正准备到扫描4节点的时候,用户线程对应用进行了修改，把3到4的引用删除了，添加了2到4的引用，又由于2是黑色节点已经被扫描过了，就不会重新扫描他的子节点，此时4节点还是白的，因此JVM此时就会认为 4已经不可达了，就会回收这个本应该存活的对象,就会导致2对象引用4的时候报错,这个中操作非常致命的. 我们知道cms垃圾收集器使用的就是增量更新来做并发标记的，而G1则是利用原始快照来实现的，下次我们在再分析这两个垃圾收集器，敬请期待。
85030发布于 2021-01-29 - 来自专栏点点GIS
ArcGIS pro可达性分析
ArcGIS pro可达性分析 数据准备 1.准备数据，首先在gdb里新建一个Feature Dataset image-20221212224206811 2.把路网数据拖到新建的Feature image-20221212224906308 接下来找到Build Network工具，输入刚才的网络数据集，运行 image-20221212225025256 4.生成了可达性的点 image -20221212225157930 5.在Analysis生成一个O-D矩阵 image-20221212225547431 6.生成之后分别导入起始点和重点，用刚才生成的可达性点。 右键新生成的字段，计算属性：用SUM_Total_Length除以道路节点个数 image-20221213213822855 10.将road_network_Junctions与新生成的access可达性表进行连接 ： image-20221213215536750 11.搜索克里金Kriging插值，分辨率设置和DEM一致 image-20221213220011061 12.最终可达性结果如图： image
2.6K20编辑于 2023-08-19 - 来自专栏编程小白狼
Java 中可达性分析算法
其中，可达性分析算法担当着举足轻重的角色，精准判断对象 “生死”，助力 Java 内存实现自动化管理。 手动清理内存对开发者负担太重且易出错，所以 Java 依赖自动垃圾回收（Garbage Collection，简称 GC）机制，而确定哪些对象是垃圾，就是可达性分析算法的 “拿手好戏”。 二、可达性分析算法 “初印象” 这是一种以对象引用关系为脉络，追踪对象存活状态的算法。 Java 可达性分析算法作为内存管理基石，在保障程序稳健运行上居功至伟。 除了可达性分析算法，Java中还有哪些垃圾回收算法？
36710编辑于 2024-12-31 - 来自专栏技术知识总结
JVM：并发的可达性分析
当前主流编程语言的垃圾收集器基本上都是依靠可达性分析算法来判定对象是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于一个能保障一致性的快照中才能够进行分析，这意味着必须全程冻结用户线程的运行。 显然在可达性分析刚刚开始的阶段，所有的对象都是白色的，若在分析结束的阶段，仍然是白色的对象，即代表不可达。黑色：表示对象已经被垃圾收集器访问过，且这个对象的所有引用都已经扫描过。 ---关于可达性分析的扫描过程，可以发挥一下想象力，把它看作对象图上一股以灰色为波峰的波纹从黑向白推进的过程。如果用户线程此时是冻结的，只有收集器线程在工作，那不会有任何问题。 参考资料《深入理解Java虚拟机》第 3 章：垃圾收集器与内存分配策略 3.4.6 并发的可达性分析
60330编辑于 2023-04-11 - 来自专栏程序猿~
JVM - 并发的可达性算法分析
为了降低线程停顿时间，就需要并发的进行可达性分析。如下就是并发可达性分析的细节。 2、动态扫描会有什么问题 GC Roots扫描过程中，用户线程动态的改变了对象的引用，造成如下两种情况 1、标记为存活的对象，不需要了，变成可清除得了。 2、标记为清除的对象，变成了需要存活。 ---这种情况程序一定发生错误。 如下图: image.png 3、分析情况 当以下两个条件同时满足的时候，才会发生黑色对象误标记为白色对象。 2、赋值器删除了全部从灰色对象到该白色对象的直接或间接引用。 2、原始快照 破坏第二个条件 当灰色对象要删除指向白色对象的引用关系时，就将这个要删除的引用记录下来，在并发扫描结束之后，再将这些记录过的引用关系中的灰色对象为跟，重新扫描一次。
53610编辑于 2022-05-27 - 来自专栏朱永胜的私房菜
JVM-可达性分析算法
什么是 JVM 的可达性分析算法? JVM 的可达性分析算法是一种垃圾回收算法，用于确定在程序执行时哪些对象是可访问的，哪些对象是不可访问的，从而判断哪些对象可以被回收释放内存。 可达性分析算法是垃圾回收器判断对象是否存活的核心算法之一。 2. 为什么需要 JVM 的可达性分析算法? 在程序执行过程中，对象之间的引用关系会不断变化。 当将 obj1 和 obj2 设置为 null 后，这两个对象变成了不可达对象，可以被可达性分析算法识别并进行垃圾回收。 5. JVM 的可达性分析算法的优点 简单高效：可达性分析算法使用了根搜索算法，具有简单高效的特点。 注意对象的生命周期：确定对象的生命周期有助于合理使用可达性分析算法。 8. 总结 JVM 的可达性分析算法是一种用于判断对象存活性的垃圾回收算法。
45420编辑于 2023-11-11 - 来自专栏全栈程序员必看
jvm可达性分析算法_对点网络
2, 物理网卡不支持UFO时，使用GSO时在发送给驱动前一刻做，不使用GSO在IP层软件做。 3, 物理网卡不支持TSO时，使用GSO时在发送给驱动前一刻做，不使用GSO在TCP层软件做。 2, GSO在分段时会调用TCP或UDP的回调函数(udp4_ufo_fragment)为每个分段都加上IP头，由于分段是通过mss设置的（mss由发送端设置），所以长度仍然可能超过mtu值，所以在IP 2, 物理网卡不支持LRO时，使用GRO在从驱动接收数据那一刻合并了多个skb一次性通过网络栈，对CPU负荷的减轻是显然的。 2, 即使br-ex不是linux bridge，eth0在重组后做完防火墙后再使用9000再重新分片， 再传到后面1500的虚拟设备又会重组。 2, NSX Bridge是如何实现的，是否有类似于Linux中的net.bridge.bridge-nf-call-iptables, (tap -> NSX bridge -> ???
2.2K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏技术趋势
JVM可达性分析是怎么GC的？
可达性分析是什么？ 可达性分析是用来判断对象是否存活，通过"GC Roots"作为起点，从这个节点往下搜索，如果有有引用，则这个对象是存活的，如果没有则判定可回收的对象。 JVM可达性分析解决了什么问题？ 可达性分析解决了引用计数法（reference counting）导致的循环引用对象及繁琐更新操作需要额外的空间问题。 JVM可达性分析是怎么GC的？ * * 2.这种自救的机会只有一次，因为一个对象的finalize()方法最多只会被系统自动调用一次 * * @param: * @return: * @auther: csh * @date } else { System.out.println("no, i am dead :("); } } } java垃圾回收默认就是可达性标记对象是否存活
1K20发布于 2021-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA垃圾回收-可达性分析算法「建议收藏」
和object2赋值为null，也就是说object1和object2指向的对象已经不可能再被访问，但是由于它们互相引用对方，导致它们的引用计数都不为0，那么垃圾收集器就永远不会回收它们。 为了解决这个问题，在Java中采取了 可达性分析法。 Java并不采用引用计数法来判断对象是否已“死”，而采用“可达性分析”来判断对象是否存活（同样采用此法的还有C#、Lisp-最早的一门采用动态内存分配的语言）。 JVM之判断对象是否存活（引用计数算法、可达性分析算法，最终判定） finalize()方法最终判定对象是否存活: 即使在可达性分析算法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于 标记的前提是对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链。 1).第一次标记并进行一次筛选。 筛选的条件是此对象是否有必要执行finalize()方法。
92430编辑于 2022-08-02 - 来自专栏宇宙之_一粟
Java引用计数收集和可达性分析
这样,他们的引用计数永远不可能为0 可达性分析算法: 通过一系列称为”GC Roots”的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，搜索所有走过的路径称为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时
55931发布于 2020-10-26 - 来自专栏关于Java学习@宁在春
JVM 垃圾回收算法 -可达性分析算法！！！高频面试！！！
共勉 地点：湖南省永州市蓝山县舜河村 作者：用心笑* JVM 垃圾回收算法 -可达性分析算法 一、先谈谈不被Java所用的引用计数法 二、可达性分析算法 2.1概念： 2.2、思路： 2.3 如下图： 为了解决这个问题，所以在Java中采取的是可达性分析法。 即本文第二章节 二、可达性分析算法 2.1概念： 可达性分析算法：也可以称为 根搜索算法、追踪性垃圾收集 通过可达性分析算法的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection 2、总结 总结一句话就是，除了堆空间外的一些结构，比如 虚拟机栈、本地方法栈、方法区、字符串常量池 等地方对堆空间进行引用的，都可以作为GC Roots进行可达性分析。 标记的前提是对象在进行可达性分析后发现没有与GC Roots相连接的引用链。
64720编辑于 2022-10-31 - 来自专栏cwl_Java
JVM性能调优-对象存活算法可达性分析
简介：判断对象是否存活算法，讲解对象垃圾回收对象是否回收判断 可达性分析算法的概念(⼜叫跟搜索法) 根搜索算法是从离散数学中的图论引⼊的，程序把所有的引⽤关系看作⼀张图，从⼀个节点GC ROOT开始，寻找对应的引
44310发布于 2019-12-20 - 来自专栏大数据和云计算技术
有向图之数据类型和可达性分析
本篇主要讲有向图的两个方面，1、有向图的数据类型，2有向图的可达性分析。要是了解的同学欢迎讨论 。当然拉觉得无趣的也可以跳过。 ? 有向图的可达性 有向图的可达性是为了解决一个节点是否可以通向另一个节点的问题。例如是否存在s到达给定顶点v的有向路径。 在可达性分析中运用的理念是标记-清除的过程。例如 我从a-》b。 marked[w]) { dfs(G, w); } } } 而可达性分析就是基于这个方法上上的从而找出s点所有可以直接到达的节点。 public DirectedDFS(Digraph G, int s) { marked = new boolean[G.V()]; dfs(G, s); } 使用场景我们会在下章和大家分析和描述
1.1K40发布于 2018-07-26 - 来自专栏飞天小牛肉
可达性分析深度剖析：安全点和安全区域
在可达性分析中，第一阶段 ”可达性分析“ 是必须 STW 的，而第二阶段 ”从根节点开始遍历对象图“，如果不进行 STW 的话，会导致一些问题，由于第二阶段时间比较长，长时间的 STW 很影响性能，所以大佬们设计了一些解决方案 ，从而使得这个第二阶段可以不用 STW，大幅减少时间 先这样笼统的介绍下，大伙儿对可达性分析的整体脉络有个认识就行，下面会详细解释，我会分两篇文章来写，本篇就先来分析第一阶段 ”可达性分析“~ 老规矩， 通俗来说，整个枚举期间整个系统看起来就像被冻结在某个时间点上，不会出现在分析过程中，用户进程还在运行，导致根节点集合的对象引用关系还在不断变化的情况，若这点都不能满足的话，可达性分析结果的准确性显然也就无法保证 （网易有道二面） 小牛肉：虚拟机通过可达性分析来进行存活对象的标定，主要分为两个阶段，根节点枚举 和 从根节点开始遍历对象图，对于第一阶段根节点枚举来说，是必须暂停用户线程的，也即 STW，不然如果分析过程中用户进程还在运行 ，就可能会导致根节点集合的对象引用关系不断变化，这样可达性分析结果的准确性显然也就无法保证了。
76920编辑于 2022-05-24 - 来自专栏云霄雨霁
有向图----可达性问题
单点可达性：回答“是否存在一条从起点s到给定节点v的有向路径？”等类似问题。 多点可达性：回答“是否存在一条从集合中任意顶点到给定节点v的有向路径？”等类似问题。 顶点对的可达性：回答“是否存在一条从一个给定节点v到给定节点w的有向路径？”等类似问题。 针对单点可达性和多点可达性，使用深度优先遍历很容易实现。 boolean marked(int v) //v是可达的吗 public class DirectedDFS{ private boolean[] marked; //单点可达性 我们很容易想到通过计算有向图的传递闭包来解决顶点对的可达性问题，但一般来说，一幅有向图的传递闭包中所含的边比原图中多得多，与其明确计算一幅有向图的传递闭包，不如使用深度优先搜索来实现。 boolean reachable(int v,int w) { return all[v].marked(w); } } 此方法不适用于实际问题中大型有向图，因为构造函数所需要的空间和V^2成正比
2.8K00发布于 2018-05-30 【JVM】垃圾回收机制（GC）之引用计数和可达性分析
就在堆上开辟了一块空间，并且在前面额外有一块空间用来存储引用计数当把对象的地址给到栈上的局部变量的时候，这个引用就指向了这个对象，引用计数就变成了 1当引用 b 同样指向这个对象的时候，引用计数就变成了 2当引用 ，总的消耗空间也会非常多；尤其是如果每个对象体积比较小，假设每个对象四个字节，计数器消耗的空间，就达到了对象空间的一半类似于花钱买 100 平的房子，实际上你房子的使用面积也就 70 多平（非常难受）2. ，b.t=a 的结果就是第一个引用计数也会变成 2当 a 和 b 都被赋值为 0 之后，两个对象的引用计数都变成了 1，但此时这两个对象都没法使用了（双方的引用指向都在对方那里，类似于“死锁”的情况）。 由于引用计数不为 0，也没法被回收2. 可达性分析（JVM 用的）本质上是用“时间换空间”，相比于引用计数，需要小号更多的额外的时间。 所以此时 c 和 f 都是垃圾了如果 root=null，此时整棵树都是垃圾了JVM 自身知道一共有哪些对象，通过可达性分析的遍历，把可达的对象都标记出来了，剩下的自然就是不可达的了
30710编辑于 2024-10-14- 来自专栏竹蜻蜓技术专栏
引用计数法和可达性算法
; /** * 这个成员属性的唯一意思就是占点内存，以便能在GC日志中看清楚是否被回收过 */ private byte[] bigSize = new byte[2* 虽然可引用计数法很简单，也经常被提及，但是HotSpot虚拟机却不是用这个算法来判断对象是否继续被引用，而是使用下面要介绍的算法：可达性分析算法。 可达性分析算法 在主流商用程序语言的主流实现中，都是称通过可达性分析来判定对象是否存活的。 引用的两次标记过程 上面介绍了这么多，其实还有一个点没有讲到，我们要宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程： 第一次标记： 如果对象在进行可达性分析后发现没有 GCRoots 相连接的引用链，那么它将会被第一次标记并且进行一次筛选 还有一种就是可达性算法，可达性算法是通过判断引用能够被 GC Roots 访问到来确认回收与否。
3.5K20发布于 2020-07-07 如何有效查看端口可达性
了解如何查看端口的可达性是保障网络安全的重要一环。本文将带领读者深入探讨各种方法，从简单到复杂，从基础到高级，揭示网络通信的神秘面纱。 要检查端口的可达性，可以使用其他工具，如telnet或nc（netcat）。 以下是如何使用Ping和telnet来检查端口可达性的一般步骤： Ping命令： ping [目标IP或域名]，用于检查目标主机的网络可达性。 适用场景：适用于检查TCP端口的可达性。 局限性和适用场景： Ping的局限性： 无法直接检查端口，且有些主机可能配置为不响应Ping请求。 这种方法主要用于快速检查端口的可达性，但不能进行复杂的通信。
1.5K10编辑于 2025-05-31- 来自专栏码上修行
基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part2
紧接着《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part1》，往下讲…… ---- 五、数据的采集及研究区域的确定 1、数据的获取、采集 （1）最新合肥市行政区划图 ? 2、研究区域 合肥市中心城区。共分为八个分区，分别是老城区、东区、南区、西区、北区、经开区、高新区、滨湖新区。 快速公交2号线站点分布图 ? 快速公交4号线站点分布图 ? 快速公交5号线站点分布图 ? 2）通过百度API获得json数据解析 ? ? ? 4、Metro路线及站点的获取通过合肥市轨道1-6交通路线图数字化得到 六、路网处理及添加相应的属性字段并建立Geodatabase数据库 1、对路网进行矢量化，为网络分析时添加必要的属性字段并赋予相应的属性值 ； 2、在ArcCatalog中建立合肥市交通网络Geodatabase数据库，如图所示； ?
94740发布于 2019-11-24 - 来自专栏梅花的学习记录
七、垃圾回收_判断对象是否存活算法_可达性分析法详解
作为GCRoots的对象 虚拟机栈 方法区的类属性所引用的对象 方法区中常量所引用的对象 本地方法栈中所引用的对象
48150发布于 2020-09-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号