Sejak JDK 8, pengumpulan sampah Java (GC) telah mengalami evolusi yang ketara, menangani cabaran biasa seperti kependaman, masa jeda dan overhed memori. Artikel ini meneroka kemajuan ini, memfokuskan pada implikasi praktikal untuk pembangun yang beralih daripada versi lama seperti JDK 8 kepada alternatif moden seperti JDK 17 dan JDK 21. Sama ada anda mengekalkan aplikasi lama atau merancang migrasi masa hadapan, memahami kemas kini ini adalah penting.
Perkara Utama
- Peningkatan Sejak JDK 8: Versi JDK yang lebih baharu menawarkan peningkatan ketara dalam pengurusan memori dan prestasi aplikasi.
- Memahami Pilihan GC: Memilih pengumpul sampah yang sesuai untuk aplikasi anda boleh mengoptimumkan tingkah laku dan penggunaan sumber.
- Kemas Kini Bertambah: Kemajuan seperti mod GC generasi dan reka letak timbunan berasaskan wilayah telah mengubah kutipan sampah, memberikan skalabilitas dan kecekapan yang lebih baik.
Pengumpulan Sampah (GC) dalam Java mengautomasikan pengurusan memori, membebaskan pembangun daripada mengendalikan butiran peringkat rendah. Dua matlamat utama GC ialah:
- Peruntukan Pantas: Java menggunakan Penampan Peruntukan Setempat Benang (TLAB) untuk peruntukan memori yang pantas dan tanpa penyegerakan.
- Tebus guna yang Cekap: Algoritma GC menuntut semula memori yang tidak digunakan melalui teknik seperti pemadatan dan senarai percuma.
Java GC moden membahagikan timbunan kepada dua generasi:
- Generasi Muda: Menyimpan objek berumur pendek, di mana pengumpulannya kerap tetapi pantas.
- Generasi Lama: Menyimpan objek tahan lama yang bertahan dalam berbilang kitaran GC.
Pembahagian ini berdasarkan hipotesis generasi, yang menyatakan bahawa kebanyakan objek mati muda, menjadikan koleksi generasi muda lebih cekap daripada koleksi timbunan penuh. Java menyediakan beberapa algoritma GC, setiap satu disesuaikan dengan kes penggunaan tertentu:
Garbage Collector | Focus | Use Case | Pause Time | Throughput |
---|---|---|---|---|
Serial GC | Low memory overhead | Small containers | Medium | Low |
Parallel GC | High throughput | Batch processing or large datasets | High | High |
G1 GC | Balanced performance | General-purpose, low-latency workloads | Medium-Low | Medium-High |
ZGC | Ultra-low latency | Large-scale applications, low latency | Sub-millisecond | Medium |
Shenandoah GC | Low latency | Large heaps, near-real-time processing | Very low | Medium |
Diperkenalkan sebagai pengumpul lalai dalam JDK 9, G1 GC menggunakan reka letak timbunan berasaskan wilayah dan menyokong penandaan serentak. Ini membolehkan ia menentukan keaktifan tanpa menghentikan benang aplikasi. Dengan menggabungkan koleksi generasi muda dan lama menjadi koleksi campuran yang lebih kecil, G1 mengurangkan masa jeda dan meningkatkan tindak balas keseluruhan.
Direka bentuk untuk kependaman ultra-rendah, ZGC boleh mengendalikan timbunan bersaiz terabait dengan masa jeda dalam julat sub-milisaat. Ia melaksanakan kebanyakan kerjanya serentak dengan urutan aplikasi, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan responsif yang konsisten, seperti perkhidmatan awan atau sistem kewangan.
Mod Generasi ZGC (diperkenalkan dalam JDK 21) menambah baik daya pengeluaran dengan menggunakan hipotesis generasi untuk mengasingkan objek jangka pendek dan jangka panjang.
Tanda aras seperti SPECjbb 2015 menunjukkan peningkatan yang ketara dalam kedua-dua pemprosesan dan kependaman merentas algoritma GC moden sejak JDK 8:
- GC Selari: 30% peningkatan dalam pemprosesan daripada JDK 8 kepada JDK 17.
- G1 GC: Lebih 40% peningkatan dalam daya pengeluaran daripada JDK 8 kepada JDK 17.
- ZGC: 10% peningkatan dengan mod generasi dalam JDK 21.
Masa Jeda Dikurangkan
Masa jeda telah dikurangkan secara drastik pada semua pengumpul:
- GC Selari: Dari ~100ms hingga ~65ms.
- G1 GC: 40% pengurangan daripada JDK 8 kepada JDK 17.
- ZGC: Jeda sub-milisaat.
G1 GC telah menyaksikan pengurangan ketara dalam overhed memori asli, terima kasih kepada pengoptimuman dalam set yang diingati, struktur data yang digunakan untuk koleksi berasaskan wilayah. Daripada JDK 8 hingga JDK 17, penggunaan memori asli G1 telah dipotong hampir separuh. Untuk menggambarkan dengan lebih baik aspek praktikal GC, pertimbangkan contoh berikut:
Contoh 1: Mengkonfigurasi G1 GC
# Add these options to your JVM startup command java -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 -Xmx2g -Xms2g -jar app.jar
Konfigurasi ini:
- Mengaktifkan G1 GC.
- Menetapkan masa jeda maksimum sasaran sebanyak 50ms.
- Memperuntukkan 2GB memori timbunan.
Menala ZGC untuk Aplikasi Kependaman Rendah
java -XX:+UseZGC -Xms4g -Xmx4g -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 -jar app.jar
Persediaan ini:
- Menggunakan ZGC untuk kependaman ultra rendah.
- Memperuntukkan 4GB memori timbunan.
- Laraskan jangka hayat rujukan lembut untuk pengurusan ingatan yang lebih baik.
Cabaran Berhijrah Melangkaui JDK 8
Walaupun menaik taraf daripada JDK 8 kepada versi yang lebih baharu (cth., JDK 17 atau 21) boleh membawa faedah yang ketara, pembangun mesti mempertimbangkan:
- Isu Keserasian: Pustaka atau rangka kerja tertentu mungkin tidak menyokong sepenuhnya versi JDK yang lebih baharu.
- Penalaan Prestasi: Setiap GC mempunyai parameter penalaan khusus yang mungkin memerlukan pelarasan untuk prestasi optimum.
- Pengujian Persekitaran Pementasan: Sentiasa uji dengan teliti dalam persekitaran bukan pengeluaran sebelum melancarkan perubahan.
Kemajuan dalam pengumpulan sampah Java sejak JDK 8 adalah luar biasa. Dengan peningkatan ketara dalam daya pemprosesan, kependaman dan overhed memori, peningkatan kepada versi JDK yang lebih baharu diperlukan untuk mana-mana aplikasi Java.
Sama ada anda menjalankan kontena kecil atau perkhidmatan awan berskala besar, terdapat algoritma GC yang dioptimumkan untuk kes penggunaan anda. Jadi, jika anda masih menggunakan JDK 8, sudah tiba masanya untuk membuat lonjakan dan menikmati faedah prestasi Java moden.
Untuk maklumat lanjut, tonton video ini daripada Devoxx Belgium tentang Pengumpulan Sampah di Jawa: Kemajuan Sejak JDK 8 oleh Stefan Johansson
?
Atas ialah kandungan terperinci Pengumpulan Sampah di Jawa: Kemajuan Sejak JDK 8. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Perbezaan antara hashmap dan hashtable terutamanya dicerminkan dalam keselamatan benang, sokongan nilai null dan prestasi. 1. Dari segi keselamatan benang, hashtable adalah benang selamat, dan kaedahnya kebanyakannya kaedah segerak, sementara hashmap tidak melakukan pemprosesan penyegerakan, yang bukan benang-selamat; 2. Dari segi sokongan nilai null, hashmap membolehkan satu kunci null dan nilai null berbilang, manakala hashtable tidak membenarkan kekunci atau nilai null, jika tidak, nullPointerException akan dibuang; 3. Dari segi prestasi, hashmap lebih cekap kerana tidak ada mekanisme penyegerakan, dan Hashtable mempunyai prestasi penguncian yang rendah untuk setiap operasi. Adalah disyorkan untuk menggunakan ConcurrentHashMap sebaliknya.

Java menggunakan kelas pembalut kerana jenis data asas tidak dapat mengambil bahagian secara langsung dalam operasi berorientasikan objek, dan bentuk objek sering diperlukan dalam keperluan sebenar; 1. Kelas koleksi hanya boleh menyimpan objek, seperti senarai menggunakan tinju automatik untuk menyimpan nilai berangka; 2. Generik tidak menyokong jenis asas, dan kelas pembungkusan mesti digunakan sebagai parameter jenis; 3. Kelas pembungkusan boleh mewakili nilai null untuk membezakan data yang tidak tersendiri atau hilang; 4. Kelas pembungkusan menyediakan kaedah praktikal seperti penukaran rentetan untuk memudahkan parsing dan pemprosesan data, jadi dalam senario di mana ciri -ciri ini diperlukan, kelas pembungkusan sangat diperlukan.

Staticmethodsininterfaceswereintroducedinjava8toallowutilityfunctionswithintheintheinterfaceitself.beforjava8, SuchfunctionsRequiredseparateHelpereHelperes, LeadingTodisorgaganizedCode.Now, staticmethodethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodethreeKeybeeMeKeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeKeBeReKeNey

Penyusun JIT mengoptimumkan kod melalui empat kaedah: kaedah dalam talian, pengesanan tempat panas dan penyusunan, spekulasi jenis dan devirtualisasi, dan penghapusan operasi yang berlebihan. 1. Kaedah sebaris mengurangkan panggilan overhead dan memasukkan kaedah kecil yang sering dipanggil terus ke dalam panggilan; 2. Pengesanan tempat panas dan pelaksanaan kod frekuensi tinggi dan mengoptimumkannya untuk menjimatkan sumber; 3. Jenis spekulasi mengumpul maklumat jenis runtime untuk mencapai panggilan devirtualisasi, meningkatkan kecekapan; 4. Operasi berlebihan menghapuskan pengiraan dan pemeriksaan yang tidak berguna berdasarkan penghapusan data operasi, meningkatkan prestasi.

Blok permulaan contoh digunakan dalam Java untuk menjalankan logik inisialisasi apabila membuat objek, yang dilaksanakan sebelum pembina. Ia sesuai untuk senario di mana beberapa pembina berkongsi kod inisialisasi, permulaan medan kompleks, atau senario permulaan kelas tanpa nama. Tidak seperti blok inisialisasi statik, ia dilaksanakan setiap kali ia ditegaskan, manakala blok permulaan statik hanya dijalankan sekali apabila kelas dimuatkan.

Injava, thefinalkeywordpreventsavariable'svaluefrombeingchangedafterassignment, butitsbehaviordiffersforprimitivesandobjectreferences.forprimitiveVariables, finalmakesthevalueconstant, asinfinalintmax_speed = 100;

Mod kilang digunakan untuk merangkum logik penciptaan objek, menjadikan kod lebih fleksibel, mudah dikekalkan, dan ditambah longgar. Jawapan teras adalah: dengan mengurus logik penciptaan objek secara berpusat, menyembunyikan butiran pelaksanaan, dan menyokong penciptaan pelbagai objek yang berkaitan. Keterangan khusus adalah seperti berikut: Mod Kilang menyerahkan penciptaan objek ke kelas kilang khas atau kaedah untuk diproses, mengelakkan penggunaan Newclass () secara langsung; Ia sesuai untuk senario di mana pelbagai jenis objek yang berkaitan dicipta, logik penciptaan boleh berubah, dan butiran pelaksanaan perlu disembunyikan; Sebagai contoh, dalam pemproses pembayaran, jalur, paypal dan contoh lain dicipta melalui kilang -kilang; Pelaksanaannya termasuk objek yang dikembalikan oleh kelas kilang berdasarkan parameter input, dan semua objek menyedari antara muka yang sama; Varian biasa termasuk kilang -kilang mudah, kaedah kilang dan kilang abstrak, yang sesuai untuk kerumitan yang berbeza.

Terdapat dua jenis penukaran: tersirat dan eksplisit. 1. Penukaran tersirat berlaku secara automatik, seperti menukar int untuk berganda; 2. Penukaran eksplisit memerlukan operasi manual, seperti menggunakan (int) mydouble. Kes di mana penukaran jenis diperlukan termasuk memproses input pengguna, operasi matematik, atau lulus pelbagai jenis nilai antara fungsi. Isu-isu yang perlu diperhatikan adalah: Mengubah nombor terapung ke dalam bilangan bulat akan memotong bahagian pecahan, mengubah jenis besar menjadi jenis kecil boleh menyebabkan kehilangan data, dan beberapa bahasa tidak membenarkan penukaran langsung jenis tertentu. Pemahaman yang betul tentang peraturan penukaran bahasa membantu mengelakkan kesilapan.
