Java面试题:对比不同的垃圾收集器(如Serial、Parallel、CMS、G1)及其适用场景

Java虚拟机(JVM)提供了多种垃圾收集器,每种垃圾收集器在性能和适用场景上各有不同。以下是对几种常见垃圾收集器(Serial、Parallel、CMS、G1)的对比及其适用场景的详细介绍:

1. Serial 垃圾收集器

Serial垃圾收集器是最简单的垃圾收集器,使用单线程进行垃圾回收。

特点:
  • 单线程:Serial收集器在进行垃圾回收时会暂停所有应用线程,只使用一个线程进行垃圾回收操作(Stop-The-World)。
  • 简单高效:由于只使用一个线程,Serial收集器实现简单,适用于单处理器环境下的小型应用。
适用场景:
  • 小型应用程序:适用于客户端模式(Client Mode)的小型应用程序。
  • 单处理器环境:在单处理器环境下,Serial收集器的开销最小,效率较高。

2. Parallel 垃圾收集器

Parallel垃圾收集器(也称为Throughput收集器)使用多线程进行垃圾回收,目标是最大化应用程序的吞吐量。

特点:
  • 多线程:Parallel收集器在垃圾回收时使用多线程,并且也会暂停所有应用线程(Stop-The-World)。
  • 高吞吐量:目标是通过并行处理提高垃圾回收效率,减少垃圾回收带来的停顿时间。
适用场景:
  • 高吞吐量应用:适用于需要最大化吞吐量的服务器端应用,例如批处理、科学计算等。
  • 多处理器环境:在多处理器环境下,Parallel收集器能够充分利用多核CPU的优势。

3. CMS 垃圾收集器

CMS(Concurrent Mark-Sweep)垃圾收集器是一种低停顿垃圾收集器,目标是缩短垃圾回收的停顿时间。

特点:
  • 并发回收:CMS收集器的大部分垃圾回收工作与应用线程并发进行,减少了垃圾回收对应用的停顿时间。
  • 标记-清除算法:使用标记-清除算法,可能导致内存碎片问题。
  • 高响应性:适用于对响应时间要求较高的应用。
适用场景:
  • 低停顿应用:适用于对响应时间要求较高的交互式应用,例如Web服务器、电商平台等。
  • 多处理器环境:需要在多处理器环境中运行,以便与应用线程并发执行垃圾回收任务。

4. G1 垃圾收集器

G1(Garbage-First)垃圾收集器是一种面向服务端应用的垃圾收集器,能够在较短停顿时间内高效地处理大内存堆。

特点:
  • 分区收集:将堆划分为多个区域(Region),优先回收垃圾最多的区域。
  • 并发和并行:支持并发和并行垃圾回收,减少停顿时间。
  • 可预测停顿时间:能够设置期望的停顿时间目标(pause-time goal),以满足应用对停顿时间的要求。
适用场景:
  • 大内存应用:适用于大内存堆的服务器端应用,例如大数据处理、金融交易系统等。
  • 可预测停顿时间:需要对垃圾回收停顿时间有明确控制和预测的应用。

总结对比

垃圾收集器特点适用场景
Serial单线程,简单高效小型应用,单处理器环境
Parallel多线程,高吞吐量高吞吐量应用,多处理器环境
CMS并发回收,低停顿低停顿应用,多处理器环境
G1分区收集,可预测停顿时间大内存应用,需预测停顿时间

选择合适的垃圾收集器需要根据应用程序的具体需求和运行环境进行权衡。对于追求低停顿的交互式应用,CMS或G1是较好的选择;而对于需要最大化吞吐量的批处理应用,Parallel收集器更为适合。

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/pingmian/32024.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

品牌价值超1592亿,九牧是如何炼成“六边形战士”?

作者 | 吉羽 来源 | 洞见新研社 经历了多年高速发展的中国市场开始慢慢减速,消费者正变得越来越“挑剔”,在信息爆炸的今天,企业面临“需求”与“流量”的双重考验。 市场凭什么记住你?选择你? 答案只有一个&#x…

关于飞浆文字识别技术的运用

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台,有关文章可以在此进行查询 飞桨(PaddlePaddle)是一个由百度开源的深度学习平台,它提供了丰富的机器学习算法库,支持多种深度学习模型的构建、训练和部署。飞桨平台具…

【漏洞复现】万户-ezOFFICE download_ftp.jsp 任意文件下载漏洞

免责声明: 本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息,以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步,并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白,在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测…

[项目名称]项目介绍、代码解释及推荐理由

项目介绍 ----  [项目介绍文字描述,如果需要,可引入代码进行说明]  代码解释 ----  [详细解释代码,针对关键部分进行分析]  项目地址 ----  请查看[gitcode链接]中的项目:https://gitcode.com/[你的项目地址]  推荐理…

Java面试题:详细描述Java内存模型中的各个内存区域,以及它们的作用

Java内存模型(Java Memory Model,JMM)定义了Java程序中各种变量(尤其是共享变量)的访问规则和可见性,规定了不同线程之间如何通过内存进行交互。Java内存模型中的各个内存区域如下: 1. 堆&…

基于51单片机计步器—无线蓝牙APP上传

基于51单片机计步器设计 (程序+原理图+设计报告) 功能介绍 具体功能: 本设计由STC89C52单片机最小系统ADXL345加速度传感器lcd1602液晶电路蓝牙模块电路呼吸灯电路电源电路组成。 1.通过ADXL345检测步数&#xff0…

调试实战 | 记一次有教益的 vs2022 内存分配失败崩溃分析(续)

前言 前一阵子遇到了 vs2022 卡死的问题,在上一篇文章中重点分析了崩溃的原因 —— 当 vs2022 尝试分配 923MB 的内存时,物理内存页文件大小不足以满足这次分配请求,于是抛出异常。 本篇文章将重点挖掘一下 vs2022 在崩溃之前已经分配的内容…

HTML静态网页成品作业(HTML+CSS+JS)——动漫斗罗大陆介绍网页(3个页面)

🎉不定期分享源码,关注不丢失哦 文章目录 一、作品介绍二、作品演示三、代码目录四、网站代码HTML部分代码 五、源码获取 一、作品介绍 🏷️本套采用HTMLCSS,使用Javacsript代码实现图片轮播和tab切换,共有3个页面。 …

24年安克创新社招入职自适应能力cata测评真题分享北森测评高频题库

第一部分:安克创新自适应能力cata测评 感谢您关注安克创新社会招聘,期待与您一起弘扬中国智造之美。 为对您做出全面的评估,现诚邀您参加我们的在线测评。 测评名称:社招-安克创新自适应能力cata测评 第二部分:安克…

福建聚鼎:装饰画现在做起来难吗

在当代社会,艺术创作已经成为很多人表达自我、追求美学生活的方式之一。装饰画作为家居装饰的重要元素,也受到了越来越多人的喜爱。但做一个优质的装饰画真的容易吗? 从技术层面讲,随着科技的发展,制作装饰画的手段和材料都比以往…

【因果推断python】50_去偏/正交机器学习2

目录 Frisch-Waugh-Lovell on Steroids CATE Estimation with Double-ML Frisch-Waugh-Lovell on Steroids 双重/偏差 ML 其思想非常简单:在构建结果和治疗残差时使用 ML 模型: 是估计,是估计 我们的想法是,ML 模型具有超强的…

Autodesk Revit产品痛点分析

1.Revit已有20多年的历史,大多数软件公司认为大多数代码最多只有10年的生命周期。 2.Revit核心部分仍局限于单个CPU核心上,严重制约性能提升。 3.Revit只在数据库的大小和小细节上的改动。 4.Revit陈旧的绘图技术和性能难以提升。 5.Revit的致命弱点是模型增长的…

Red Hat Ansible Automation Platform架构

目录 示例架构:一、Ansible Automation Platform 实现流程详解1. 自动化控制器 (Automation Controller)2. 自动化网格 (Automation Mesh)3. 私有自动化中心 (Private Automation Hub)4. Event-Driven Ansible 控制器5. 数据存储 (PostgreSQL 数据库) 二、实现流程1…

C/C++打假:条件分支语句switch..case效率比if..else高?

很久很久以前,有人教导我说条件分支大于4条时,switch..case效率会比if..else高,条件分支为10条时,switch..case效率会比if..else快一倍不止。随着条件分支越多,效率差异越大。今日得闲,我做了个测试来验证这…

pyqt5 信号和槽函数以及Qthread 多线程的简单的例子

写了一个简单的例子: 包含一个主窗口和一个按钮。点击按钮时,我们将启动一个耗时的任务(在这里我们使用time.sleep来模拟)。为了不阻塞主线程,我们将在一个单独的线程中运行这个任务。同时,我们将显示一个进…

论文解读:Autoregressive Image Generation without Vector Quantization

这篇论文的主要内容围绕着一个核心问题:是否有必要将自回归模型与向量量化的表示方式绑定在一起,特别是在图像生成领域?作者团队来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)、谷歌DeepMind以及清华大学&am…

力扣SQL 即时食物配送 II min函数 嵌套查询

Problem: 1174. 即时食物配送 II 👨‍🏫 参考题解 Code -- 计算立即配送的订单百分比 select round (-- 计算订单日期与客户偏好配送日期相同的订单数量sum(case when order_date customer_pref_delivery_date then 1 else 0 end) * 100 /-- 计算总订…

基于深度学习的图像识别技术与应用是如何?

基于深度学习的图像识别技术与应用在当今社会中扮演着越来越重要的角色。以下是对该技术与应用的详细解析: 一、技术原理 深度学习是一种模拟人脑处理和解析数据的方式的技术和方法论。在图像识别领域,深度学习主要通过深度神经网络(如卷积…

CentOS7在2024.6.30停止维护后,可替代的Linux操作系统

背景 Linux的发行版本可以大体分为两类,一类是商业公司维护的发行版本,一类是社区组织维护的发行版本,前者以著名的Redhat(RHEL)为代表,后者以Debian为代表。国内占有率最多的却是Centos,这是由…

最全信息收集工具集

吉祥学安全知识星球🔗除了包含技术干货:Java代码审计、web安全、应急响应等,还包含了安全中常见的售前护网案例、售前方案、ppt等,同时也有面向学生的网络安全面试、护网面试等。 所有的攻防、渗透第一步肯定是信息收集了&#xf…