2021-10-09问题一堆

Netty10# 堆外内存底盘PlatformDependent

该撸这块了，奈何到处都在调用PlatformDependent类的方法，要不各种判断，要不分配堆外内存。反正到处都能看到它，得，索性先把这个撸一把。 重要方法走查 PlatformDependent0提供的方法，主要判断Unsafe是否可用、Unsafe分配堆外内存、Unsafe从堆外内存获取数据等。下面挑几个走查下。 CLEANER 可以用于堆外内存回收 UNINITIALIZED_ARRAY_ALLOCATION_THRESHOLD 堆外内存分配阈值，默认为1024（字节）；小于该阈值分配堆内存，大于分配堆外内存； 、获取堆外内存数据、释放堆外内存等。 三、小结 PlatformDependent与PlatformDependent0主要针对操作系统、JDK版本等环境因素是否支持堆外内存Unsafe以及一些关联类进行判断；通过封装Unsafe申请堆外内存

堆

我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？ 在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆， 二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。 这是一个很重要的规律，对堆的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok，接下来我们看两个新概念：最小堆和最大堆。 最小堆：堆顶元素小于堆的任何一个直接子节点。 最大堆：堆顶元素大于堆的任何一个直接子节点。 注意： ①堆中任一子树亦是堆。 这里提示一下堆排序：每一次取出堆顶元素，然后把堆的最后一个元素提到堆顶，然后调用对应的建立最小（最大）堆的方法来维护这个堆，不断重复，直到整个堆为空。

堆

前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。 建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。 input:arr = {1 10 12 9 2 3} K = 6 输出:2 解释：首先将拿出数组中的1和2相加，得到3，再将3加入到数组中，数组变成了[3,10,12,9,3]，然后再拿出3 和3，并相加 ，得到6，再将6加入到数组中，数组变成了[6,10,12,9]，现在数组中的所有元素都大于等于6。 用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。

浅堆深堆解读

浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是24字节。 如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。 一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。   A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。 那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。

堆

# 堆 # 什么是堆？ 堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 堆是一个完全二叉树。完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列。 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 堆可以分为大顶堆和小顶堆。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “大顶堆”。 对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “小顶堆”。 # 如何实现堆 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。 堆常见的操作： HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O (n) 。 堆和优先级队列非常相似：往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。

堆

堆的实现 堆类型的创建 堆的物理结构本质上是顺序存储的，是线性的。但在逻辑上不是线性的，是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 堆的这个数据结构，里面的成员包括一维数组，数组的容量，数组元素的个数。 这里我们用堆的向上调整算法。 对于删除堆头的数据，我们是把堆尾的数据覆盖头，元素个数减1，然后用堆的向下调整算法，进一步调整成堆。 创建成堆 升序——建大堆 堆顶一定是最大的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最大的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次大的，最后的最后得到一个升序的数组 降序——建小堆 堆顶一定是最小的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最小的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次小的，最后的最后得到一个降序的数组。

堆

//数据结构-堆，用C++类实现，这里以小顶堆为例，所谓的堆，是一种以完全二叉树为基础的数据结构，二话不说，上代码； #include<iostream> #include<cstdlib> #include class Heap { size_t maxsize; size_t len; int *arr; public: Heap() :maxsize(10), len(0 } }; int main() { srand((unsigned)time(nullptr)); Heap myheap; for (int i = 0; i < 10 ; ++i) { int x=rand() % 100; myheap.insert(x); } for (int i = 0; i < 10;

堆

堆的定义： 堆的由来：要从优先队列说起，优先队列的定义：一般的队列取出的值是先进先出，是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小，比如总是取出一组数据中的最大数。 如下： 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列，我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组，而不是链表，可以说堆是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。 堆的主要函数有如下： 其中最重要的函数就是插入和删除函数，本来我想自己给这几个函数写出来，写一个自己的算法堆，时间有限，直接放上课程的标准代码，以后有时间我在自己去写出来。 typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ struct HNode {     ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */     int Size;          /* 堆中当前元素个数 */     int Capacity;      /* 堆的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */

堆

[ 4, 10, 3, 5, 1] 继续向前： 对节点 ( 0 ) 进行同样的比较和交换操作。 [ 10,5, 3, 4, 1 ] 此时，我们已经完成了建堆的阶段，得到了一个最大堆。 第一次交换： 将堆的根节点 (10) 与最后一个元素 (1) 交换。 [ 1, 5, 3, 4, 10 ] 向下调整： 对新的根节点 (1) 进行向下调整，使得堆重新保持最大堆的性质。 [ 5, 4, 3, 1, 10 ] 第二次交换： 将堆的根节点 (5) 与倒数第二个元素 (4) 交换。 [ 4, 1, 3, 5, 10 ] 继续交换和调整： 重复以上步骤，直到堆的大小为 (1)，整个数组就排好序了。

jvm 堆外堆内浅析

堆外快还是堆内快 普遍的说法是堆外内存会快一些，原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c堆的bytes 直接内存没有这一步 (注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java堆是-Xmx指定的,C堆是jvm的) 堆外内存优势在 IO 操作上，对于网络 IO，使用 Socket 发送数据时，能够节省堆内存到堆外内存的数据拷贝 堆外内存的回收 堆外最底层是通过malloc方法申请的，但是这块内存需要进行手动释放，JVM并不会进行回收，幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的堆外内存进行释放,可以使用 - clean方法，通过这个方法可以手动进行堆外内存回收，是堆外内存回收的关键。 上面我们知道，在申请堆外内存不足时会进行System.gc，既然要调用System.gc，那肯定是想通过触发一次gc操作来回收堆外内存，不过我想先说的是堆外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc

【未完成】7-10 关于堆的判断 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790049 7-10 关于堆的判断 (25 分) 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆 下一行给出区间[−10000,10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。之后M行，每行给出一个命题。题目保证命题中的结点键值都是存在的。 输入样例： 5 4 46 23 26 24 10 24 is the root 26 and 23 are siblings 46 is the parent of 23 23 is a child of 10 输出样例： F T F T #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int Find(int x,int *heap) { for(int

堆(建堆算法，堆排序)

和取堆顶数据和顺序表的操作是一样的这里重点来学一下堆的插入，堆的删除。 1.向上建堆法 向上建堆法也就是通过向上调整建堆，我们拿到一个数组后可以把数组的首元素当做堆，第二个元素当做把新的元素插入堆，然后通过向上调整构成新的堆，以此类推下去把数组遍历完后一个堆就建成了 时间复杂度为O(N*logN) 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 }; int size 代码示例： #include<stdio.h> #include"Heap.h" int main() { int arr[] = { 1,9,3,7,6,4,2,10,8,5 }; int size

初识数据结构——优先级队列（堆！堆！堆！）

大根堆 父节点 ≥ 子节点 堆排序（升序）、TopK最小 小根堆 父节点 ≤ 子节点 堆排序（降序）、TopK最大 二叉堆 完全二叉树实现，常用数组存储 最常用实现 斐波那契堆 更优的理论时间复杂度， ) O(1) 需要向下调整(shiftDown) 查看(peek) O(1) O(1) 直接返回堆顶元素 建堆 O(N) O(1) 自底向上调整比逐个插入更高效 // 向下调整示例（小根堆） void 堆的应用场景总结 应用场景 使用的堆类型 原因说明 堆排序 大根堆/小根堆 升序用大根堆，降序用小根堆 TopK最大元素 小根堆 维护K个元素的小根堆，淘汰小的 TopK最小元素 大根堆 维护K个元素的大根堆 ，淘汰大的 任务调度（优先级高的先执行） 大根堆 优先级高的在堆顶 合并K个有序链表 小根堆 每次取最小节点，效率O(logK) Dijkstra算法 小根堆 每次取距离最小的节点 八、总结：堆的"堆 我"堆"数据结构理解好深！ 当你写堆代码：这bug怎么"堆"了这么多！ 当你面试被问堆：面试官，咱们能"堆"心一点吗？

Python 堆

本文记录 Python 内置实现的小顶堆模块。 堆 堆是一种特殊的树,它每个结点都有一个值，堆的特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。 就类似一堆东西一样，按照由大到小（或由小到大）“堆”起来。 Python 内置的堆将数据放在下标从0开始的序列中，并且使用小顶堆结构，因此 heap[0] 是最小的值，同时 heap.sort() 不会改变堆。 弹出元素 heapq.heappop(heap) 从堆中弹出并返回最小的项目，保持堆不变。如果堆为空，则会引发 IndexError。 要访问最小的项目而不弹出它，请使用 heap[0]。 替换元素 heapq.heapreplace(heap, item) 从堆中弹出并返回最小的项目，并推送新项目。堆大小不会改变。如果堆为空，则会引发 IndexError。

关于堆

关于堆 堆本质上是用数组实现的二叉树。 大根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其子节点大；用于升序排列 小根堆：一棵完全二叉树，满足任一节点都比其他子节点小；用于降序排列 如何用数组实现堆？ parent(i) = floor((i - 1)/2) //floor函数表示向下取整 left(i) = 2i + 1 right(i) = 2i + 2 [ 10, 7, 2, 5, 1 ] Node Array index (i) Parent index Left child Right child 10 0 -1 1 2 7 1 0 3 4 2 2 0 5 6 5 3 1 7 8 1 4 1 9 10 使用数组索引代替指针，节约了空间，但是需要进行更多的计算。

JVM --- 堆&栈&堆参数调优

所以栈中的p1、p2存储的是实例在堆中地址值。 三. 堆： 1. 堆基本介绍： 一个JVM实例只存在一个堆，堆的内存大小可以调节，存放的是new出来的实例和数组。 基本介绍： JVM调优，其实就是堆参数的调整。 ? 常见堆参数： -Xms：堆内存(新生区+养老区)的初始大小，默认为物理内存的1/64； -Xmx：堆内存(新生区+养老区)的最大值，默认为物理内存的1/4； -Xmn：新生区的大小 -XX:PermSize 从堆信息可以发现，堆确实上述由新生区、养老区和元空间构成，而且，新生区305664k加上养老区的699392k刚好等于981M，也说明了物理上堆只分为新生区和养老区，元空间是逻辑上的存在。 3. 上面又说了配置这两个参数的方法，所以，我们可以将xms和xmx都配制成10M，然后再执行下面这段代码，就很容易出现OOM了。

堆料堆不出电视头部玩家

但反过来看，虽然手握万余件专利和创新技术、做得出Q72这样的高端产品，创维却并没有选择继续往电视中堆参数，而是针对性地创新和推出了不同配置的产品。 毕竟堆料最终的结果，往往是用户为冗余配置买单。

JAVA面试50讲之10：直接(堆外)内存原理及使用

一、堆外内存源码理解 HeapByteBuffer是堆内ByteBuffer，使用byte[]存储数据，是对数组的封装，比较简单。 DirectByteBuffer是堆外ByteBuffer，直接使用堆外内存空间存储数据，是NIO高性能的核心设计之一。本文来分析一下DirectByteBuffer的实现。 对象与堆外的对应内存空间共同构成。 cap=10]写string后 java.nio.DirectByteBuffer[pos=5 lim=10 cap=10] 读的时候，可以通过一个外部的byte[]数组进行读取。 cap=10] flip之后 java.nio.DirectByteBuffer[pos=0 lim=4 cap=10]1234读取完数组 java.nio.DirectByteBuffer[pos=

【项目实战-10】压测机带宽打满，堆机器才是王道

1. 因为经常会被业务方挑战是压测机的问题，所以就想先加一个集群来压测，以确认是压测机的问题，还是压测链路的问题，亦或是业务方的问题。