Java垃圾回收机制的全面分析

垃圾收集是Java语言区别于其他程序设计语言的一大特色.但是目前多数的Java书籍有关垃圾收集的内容几乎没有或只做了非常简单的介绍.本文从多个方面分析了Java的垃圾回收机制,使学习者能够对该机制产生一个全面的认识.     

Java教学中垃圾收集机制问题的探讨

本文对Java教学中垃圾收集机制问题进行了探讨.对比C 的内存泄露问题引入Java垃圾收集机制,并说明了几种主要的垃圾收集算法,通过一个示例程序的分析,使学生能较好地理解垃圾收集机制.     

Java垃圾收集机制及性能调节

Java技术通过自动的垃圾收集来管理内存的回收,降低了编写代码的复杂程度,减小了系统中潜在的不安全因素。针对众多开发人员在实际应用中未能充分发挥垃圾收集机制优势的情况,基于对Java虚拟机中垃圾收集机制及其实现的分析,提出了在具体应用中对垃圾收集算法进行选择和对Java虚拟机相关参数进行调节的方法。实验表明,该方法使得垃圾收集对系统性能的负面影响最小化,从而提高了系统的性能和效率。对开发人员具有一定的参考价值。     

KVM中的垃圾回收策略

Java虚拟机（JVM）的垃圾回收是由虚拟机设计者自行设计的部分。传统的垃圾收集方法往往收集时间过长，程序员对安排CPU时间进行内存回收缺乏控制。本文主要讨论的是基于嵌入式系统的JVM在垃圾回收上的策略，该策略在分代回收的基础之上采用渐进收集的思想，最终获得非破坏性垃圾收集的效果。     

FLSP:一个高效的系统级垃圾收集算法

垃圾收集是Java操作系统的核心功能,它直接影响到整个系统效率。现代Java操作系统中使用的垃圾收集算法普遍还是沿用应用程序级的垃圾收集算法。应用程序级垃圾收集算法的优化主要面向于普通的Java虚拟机。而Ja-va操作系统与Java虚拟机相比有更高的操作权限和更灵活的资源管理策略,如何利用这些特点和权限来提高垃圾收集算法的效率是以前的垃圾收集算法所没有考虑的。本文分析了操作系统下内存管理和垃圾收集的特点,在JUnicorn操作系统上,利用操作系统平台提供的便利,设计并实现了一个高效的系统级垃圾收集算法FLSP。测试数据表明,在操作系统级别,这种垃圾收集算法能够提高13%的系统性能,并且使垃圾收集的停顿时间缩短50%。     

Java堆的管理——垃圾回收机制的算法分析与研究

分析了Java垃圾回收机制的特点,分析和研究了JVM中典型的垃圾收集算法,并阐述了命令行参数和Finalize方法时Java垃圾回收的具体运行。     

JVM垃圾收集器的性能分析及编码建议

阐述了JVM垃圾收集的机制、原理,着重分析了JVM垃圾收集机制可能对系统性能带来的负面影响,最后给出了相应的Java编码建议。     

Java的内存管理与垃圾收集机制分析

分析Java的内存管理与垃圾收集机制.     

JVM垃圾收集算法分析及选择策略

JVM 的垃圾收集算法对应用程序的性能有着非常重要的影响．有些时候甚至成为应用程序的性能瓶颈,因此Java学习者有必要了解这一内部机制。阐述JVM垃圾收集的机制、原理。着重分析几种常用的垃圾收集算法,给出垃圾收集算法的选择策略。     

一种改进的增量式JVM垃圾收集算法

非增量式Java虚拟机(JVM)垃圾回收算法的内存开销较大。为此,提出一种基于栈式分配策略的JVM增量式垃圾收集算法。对Java栈帧进行改造使其支持存储对象,改进增量式收集器中堆空间的划分、引用跟踪方式,以减少垃圾收集带来的不确定性暂停。实验结果表明,该算法能有效减少暂停的频率和时长,提高运行速度。     

Kjava虚拟机的研究与设计

Kilos Vinual Machine(KVM)是J2ME的核心技术，通过安装KVM、手机等嵌入式设备可以通过网络下载运行J2ME版的Java应用程序。讨论了KVM的主要设计技术，提出了符合CLDC规范的KVM设计方案；该方案首次采用了基于预处理程序的实现技术，使得KVM的代码校验、垃圾回收和代码优化等在线处理工作大大减小，从而提高了KVM的性能；研究了预处理模块、垃圾回收模块的结构与算法及代码优化的策略；并讨论了具体实现中的若干问题。     

Implementation and analysis of compile-time gargage collection

We have proposed a method to detect the generation of garbage cells, by analyzing a source text of functional programming languages.¹⁵⁾ The garbage cells whose generation is expected are reclaimed immediately with very little overhead at the execution time. We call this methodcompile-time GC. To investigate the effects of the compile-time GC, an experimental LISP interpreter has been implemented, and several sample programs are executed. We knew that for most programs, many of the garbage cells are detected and reclaimed by the compile-time GC. Programming techniques to improve the reclaimability are also studied.     

全程优化的固态硬盘垃圾回收方法

由于NAND闪存的固有限制,写前擦除和擦除粒度较大,基于NAND Flash的固态硬盘（SSD）需要执行垃圾回收以重用失效页。然而垃圾回收带来的高开销会显著降低SSD的性能,也会直接影响SSD的寿命。特别是对于频繁使用的有数据碎片的SSD,垃圾回收带来的性能下降问题将更为严重,现有的垃圾回收（GC）算法各自侧重垃圾回收操作的某个步骤,并没有给出全面考虑各步骤对整体影响的综合方案。针对该问题,在详细剖析垃圾回收过程的基础上,提出了一种全程优化的垃圾回收方法WPO-GC,在数据初始放置、垃圾回收目标块的选择、有效数据的迁移、触发回收的时间点以及中断处理方式上,尽可能全面地考虑各步骤对SSD正常读写请求和寿命的影响。通过开源模拟器SSDsim上的WPO-GC的有效性验证表明,同典型GC算法相比,WPO-GC可以减少SSD读请求延迟20%~40%和写请求延迟17%~40%,均衡磨损近30%。     

基于即时编译器辅助的并行垃圾收集器

设计一种基于即时编译器辅助的并行垃圾收集器,在编译阶段利用即时编译器安插显式内存回收指令释放无用对象空间,结合自动和显式内存管理的优点,减轻程序员和垃圾收集器的负担,同时提高内存空间的利用率,支持显式对象回收操作,且可以有效重用这些对象空间,从而提高Java应用程序的执行效率,实验结果表明,该设计方案是可行的。     

基于嵌入式Java虚拟机的垃圾收集优化算法

对分代垃圾收集算法进行分析和改进,提出一种适用于嵌入式Java虚拟机的垃圾收集优化算法。采取动态的分代方式,将旧生代的回收工作细分,从而充分利用堆空间,缩短分代回收中全收集导致的停顿时间。实验结果表明,该算法能保持较高的垃圾收集效率,系统平均停顿时间较少。     

基于SVC的垃圾短信判别模型研究

随着手机的日益普及,手机短信的使用频率也越来越高,但随之而来的垃圾短信问题也日益严重。基于此,提出一种基于支持向量分类机(SVC)的垃圾短信判断模型,从技术上实现了对短信的实时监控判别,经过实验模拟仿真初步证明具有较好的判别效果。     

Assert,retract and external processes in prolog

As Prolog becomes more widely used, it becomes important to provide clear and consistent implementations of the assert and retract primitives. This paper introduces a bit-map indexing system with a consistent semantics. It also considers the implementation of the interface between Prolog and an external source of clauses, concentrating on the storage of clauses on secondary storage, but considering also the presentation of data to Prolog programs by non-Prolog processes.     

一种新的适用于面向对象程序设计语言的保守式垃圾收集机制

主要研究了在缺乏运行时环境支持的情况下,如何为面向对象程序设计语言构建保守式垃圾收集机制的问题.传统的解决方案存在两大主要缺陷:1)指针定位不准确,容易出现内存泄漏;2)应用传统的标记-清扫算法,在清扫阶段执行效率低下.结合面向对象程序设计语言的特点提出了一种新的保守式垃圾收集机制,能够有效地解决这些问题,从而提高了程序运行的鲁棒性和效率,并以C 语言为例进行了具体实现.     

Simple generational garbage collection and fast allocation

Generational garbage collection algorithms achieve efficiency because newer records point to older records; the only way an older record can point to a newer record is by a store operation to a previously created record, and such operations are rare in many languages. A garbage collector that concentrates just on recently allocated records can take advantage of this fact. Such a garbage collector can be so efficient that the allocation of records costs more than their disposal. A scheme for quick record allocation attacks this bottleneck. Many garbage-collected environments do not know when to ask the operating system for more memory. A robust heuristic solves this problem. This paper presents a simple, efficient, low-overhead version of generational garbage collection with fast allocation, suitable for implementation in a Unix environment.     

On-the-fly garbage collection for several mutators

Summary An algorithm is given for on-the-fly garbage collection in the presence of several mutators. It uses two colours and is a generalization of Ben-Ari's algorithm (1984). The correctness proof is based on the lexical orderings of several tuples of state space functions. It is shown that in a certain sense the algorithm is optimal. Three variations of the algorithm are given and proved correct. In the case that there is only one mutator one of these variations closely resembles a well-known incorrect algorithm. Jan E. Jonker was born in 1943. He received his Master's degree in Theoretical Physics in 1968 and his Master's degree in Computing Science in 1989, both from the University of Groningen. From 1968 until 1976 he did research on the electronic structure of dilute impurities in iron. From 1976 until 1989 he did research on the medical aspects of road accidents. Currently, he is assistant professor at the University of Groningen. His main research interests are programming methodology, parallel computations and delay-insensitive circuit design.