java8中young gc的垃圾回收器选型,您了解嘛

在 Java 8 的 Young GC(新生代垃圾回收)场景中,对于 ToC的场景,即需要尽可能减少垃圾回收停顿时间以满足业务响应要求的场景,以下几种收集器各有特点,通常 Parnew和 G1 young表现较为出色,下面详细分析:

1. Parallel Scavenge 收集器

  • 特点
    • 是 Java 8 中新生代的并行收集器,它主要关注的是达到一个可控制的吞吐量(吞吐量 = 运行用户代码时间 /(运行用户代码时间 + 垃圾收集时间))。
    • 可以通过参数控制最大垃圾收集停顿时间或吞吐量大小,它会根据系统的运行情况动态调整新生代的大小和 Eden、Survivor 区的比例。
  • TOC 场景适用性
    • 在 TOC 场景下,如果业务对吞吐量要求较高,对停顿时间要求不是特别苛刻,Parallel Scavenge 收集器是一个不错的选择。因为它通过并行回收可以在较短时间内完成垃圾回收,提高系统整体的处理效率,但它可能会有相对较长的停顿时间,不太适合对停顿时间极为敏感的场景。
  • 示例参数
-XX:+UseParallelGC  # 使用 Parallel Scavenge 作为新生代收集器

2. ParNew 收集器

  • 特点
    • 是 Serial 收集器的多线程版本,也是并行收集器,主要配合老年代的 CMS 收集器使用。
    • 它在进行垃圾回收时,会暂停所有用户线程,使用多个线程并行地对新生代进行垃圾回收。
  • TOC 场景适用性
    • 如果和 CMS 搭配使用,在一些对停顿时间有一定要求的 TOC 场景中可以发挥作用。因为它和 CMS 能较好地配合,在一定程度上减少垃圾回收的停顿时间。但它本身在进行垃圾回收时还是会有明显的停顿,对于极致低延迟的 TOC 场景不是最佳选择。
  • 示例参数
-XX:+UseParNewGC  # 使用 ParNew 作为新生代收集器

3. G1(Garbage - First)收集器

  • 特点
    • 是一款面向服务端应用的垃圾收集器,它将整个堆内存划分为多个大小相等的 Region。它既可以管理新生代,也可以管理老年代。G1 收集器可以预测垃圾回收的停顿时间,并根据这个预测来选择要回收的 Region,优先回收垃圾最多的 Region。
    • 它的运作过程包括初始标记、并发标记、最终标记和筛选回收等阶段,其中初始标记和最终标记会有短暂的停顿,并发标记和筛选回收可以和用户线程并发执行。
  • TOC 场景适用性
    • 在 TOC 场景下,G1 收集器是一个很好的选择。它能够在满足停顿时间目标的同时,保持较高的吞吐量。对于大内存、多处理器的系统,G1 收集器可以更好地发挥其优势,通过合理的 Region 管理和垃圾回收策略,有效减少垃圾回收的停顿时间,提高系统的响应性能。
  • 示例参数
-XX:+UseG1GC  # 使用 G1 收集器

综上所述,在 Java 8 的 TOC 场景的 Young GC 中,如果对停顿时间要求极高,G1 收集器通常是最佳选择;如果更注重与老年代的 CMS 配合,ParNew 搭配 CMS 也是不错的方案;而如果对吞吐量要求较高,对停顿时间要求不是特别严格,Parallel Scavenge 收集器可以考虑。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/72818.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数学 矩阵快速幂】P7108 移花接木|普及+

本文涉及知识点 数学 移花接木 题目背景 遥远的圣地生长着一棵不为人知的灵树,或有万山之高。 但有一日,藏匿于根系的腐朽力量爆发,灵树已无法支撑往日屹立冲天的高度。 题目描述 灵树最初的形态可以看作一棵高度为 10 10 10 10 {10}…

2025-03-09 学习记录--C/C++-PTA 习题10-7 十进制转换二进制

合抱之木&#xff0c;生于毫末&#xff1b;九层之台&#xff0c;起于累土&#xff1b;千里之行&#xff0c;始于足下。&#x1f4aa;&#x1f3fb; 一、题目描述 ⭐️ 裁判测试程序样例&#xff1a; #include <stdio.h>void dectobin( int n );int main() {int n;scanf(…

前端 | CORS 跨域问题解决

问题&#xff1a;Access to fetch at http://localhost:3000/save from origin http://localhost:5174 has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesnt pass access control check: No Access-Control-Allow-Origin header is present on the request…

fastapi房产销售系统

说明&#xff1a; 我希望用fastapi写几个接口&#xff0c;查询房产交易系统的几条数据&#xff0c;然后在postman里面测试 查询客户所有预约记录&#xff08;含房源信息&#xff09;需要对应销售经理查询客户所有订单&#xff08;含房源信息&#xff09;统计销售经理名下所有房…

导轨式ARM工业控制器:组态软件平台的“神经中枢”

工业自动化领域&#xff0c;组态软件平台扮演着至关重要的角色。它不仅是工业控制系统的“大脑”&#xff0c;更是实现智能化、高效化生产的关键工具。而作为组态软件平台的硬件支撑&#xff0c;导轨式ARM工控机&#xff08;以下简称“工控机”&#xff09;凭借其紧凑的设计、强…

每日一题——矩阵置零问题的原地算法

矩阵置零问题的原地算法 问题描述示例约束条件进阶要求 问题分析难点分析解题思路 代码实现代码说明 测试用例测试用例 1测试用例 2测试用例 3 总结 问题描述 给定一个 m x n 的矩阵&#xff0c;如果矩阵中的某个元素为 0&#xff0c;则需要将其所在的行和列的所有元素都置为 …

Springboot中的@Value注解:用法与潜在问题探索

在Spring Boot开发中&#xff0c;有个非常实用的注解&#xff0c;那就是Value&#xff01;它可以帮助我们轻松地从配置文件中读取属性值。想象一下&#xff0c;在应用程序中管理各种配置&#xff0c;比如数据库连接信息、服务URL或者API密钥等&#xff0c;使用Value是多么方便呀…

C++后端服务器开发技术栈有哪些?有哪些资源或开源库拿来用?

一、 C后台服务器开发是一个涉及多方面技术选择的复杂领域&#xff0c;特别是在高性能、高并发的场景下。以下是C后台服务器开发的一种常见技术路线&#xff0c;涵盖了从基础到高级的技术栈。 1. 基础技术栈 C标准库 C11/C14/C17/C20&#xff1a;使用现代C特性&#xff0c;如…

25年携程校招社招求职能力北森测评材料计算部分:备考要点与误区解析

在求职过程中&#xff0c;能力测评是筛选候选人的重要环节之一。对于携程这样的知名企业&#xff0c;其能力测评中的材料计算部分尤为关键。许多求职者在备考时容易陷入误区&#xff0c;导致在考试中表现不佳。本文将深入解析材料计算部分的实际考察方向&#xff0c;并提供针对…

golang进阶知识专项-理解值传递

在 Go 语言中&#xff0c;所有函数的参数传递都是值传递&#xff08;Pass by Value&#xff09;。当你将一个变量作为参数传递给函数时&#xff0c;实际上传递的是该变量的副本&#xff0c;而不是变量本身。理解这一点对于避免常见的编程错误至关重要。根据不同的类型&#xff…

RuoYi框架添加自己的模块(学生管理系统CRUD)

RuoYi框架添加自己的模块&#xff08;学生管理系统&#xff09; 框架顺利运行 首先肯定要顺利运行框架了&#xff0c;这个我不多说了 设计数据库表 在ry数据库中添加表tb_student 表字段如图所示 如图所示 注意id字段是自增的 注释部分是后面成功后前端要展示的部分 导入…

中级网络工程师面试题参考示例(1)

一、基础理论 1. OSI七层模型与TCP/IP四层模型的区别是什么&#xff1f;请举例说明第三层&#xff08;网络层&#xff09;和第四层&#xff08;传输层&#xff09;的核心协议。 参考答案&#xff1a; OSI七层模型分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用…

RHCE9.0版本笔记5:防火墙的本地/远程登录方式

一、防火墙登录方式全景图 华为防火墙支持多种管理访问方式&#xff0c;根据安全等级和场景需求可分为&#xff1a; graph LR A[管理方式] --> B[本地登录] A --> C[远程登录] B --> B1(Console) B --> B2(Web) C --> C1(SSH) C --> C2(Telnet) C --> C…

2025最新群智能优化算法:山羊优化算法(Goat Optimization Algorithm, GOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB

一、山羊优化算法 山羊优化算法&#xff08;Goat Optimization Algorithm, GOA&#xff09;是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法&#xff0c;灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力&…

博弈论算法

一、减法游戏 初始有一个数 n。 两个玩家轮流操作&#xff0c;每次可以减去 1 到 9 之间的任意整数。 将数减到 0 的玩家获胜。 可以发现规律&#xff1a; 减法游戏只需要判断当前数取模是否为0&#xff0c;即可快速判断胜负。 例题&#xff1a; Leetcode 292. Nim 游戏 …

Excel·VBA江西省预算一体化工资表一键处理

每月制作工资表导出为Excel后都需要调整格式&#xff0c;删除0数据的列、对工资表项目进行排序、打印设置等等&#xff0c;有些单位还分有“行政”、“事业”2个工资表就需要操作2次。显然&#xff0c;这种重复操作的问题&#xff0c;可以使用VBA代码解决 目录 代码使用说明1&a…

深度学习驱动的跨行业智能化革命:技术突破与实践创新

第一章 深度学习的技术范式演进与核心架构 1.1 从传统机器学习到深度神经网络的跨越 深度学习的核心在于通过多层次非线性变换自动提取数据特征,其发展历程可划分为三个阶段:符号主义时代的规则驱动(1950s-1980s)、连接主义时代的浅层网络(1990s-2000s)以及深度学习时代…

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录 卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1. 状态转移模型&#xff08;预测系统状态&#xff09;2. 观测模型&#xff08;预测测量值&#xff09; 卡尔曼滤波的五个关键步骤1. 预测状态2. 预测误差协方差3. 计算卡尔曼增益4. 更新状态5. 更新误差协方差 卡…

一周热点-文本生成中的扩散模型- Mercury Coder

一、背景知识 在人工智能领域&#xff0c;文本生成模型一直是研究的热点。传统的大型语言模型多采用自回归架构&#xff0c;从左到右逐个预测下一个标记。这种模型虽然在生成连贯文本方面表现出色&#xff0c;但在速度上存在一定的局限性&#xff0c;因为它需要按顺序生成每个标…

Qt调试功能使用方法

QT编程环境 QT在Windows操作系统下的三种编程环境搭建。 方案编程环境编译器调试器1Qt CreatorMinGW GCCGDB2Qt CreatorMicrosoft Visual C CompilerDebugging Tools for Widows3Microsoft Visual Studio VS自带VS自带 方案提及的QT安装程序及压缩包均能在官网Index of /off…