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Java线程安全兼谈DCL -
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IT业薪水大揭秘
通常64位JVM消耗的内存会比32位的大1.5倍,这是因为对象指针在64位架构下,长度会翻倍(更宽的寻址)。
对于那些将要从32位平台移植到64位的应用来说,平白无辜多了1/2的内存占用,这是开发者不愿意看到的。
幸运的是,从JDK 1.6 update14开始,64 bit JVM正式支持了 -XX:+UseCompressedOops 这个可以压缩指针,起到节约内存占用的新参数。
什么是 OOP ?
OOP = “ordinary object pointer” 普通对象指针。
启用CompressOops后,会压缩的对象:
? 每个Class的属性指针(静态成员变量)
? 每个对象的属性指针
? 普通对象数组的每个元素指针
当然,压缩也不是万能的,针对一些特殊类型的指针,JVM是不会优化的。
比如指向PermGen的Class对象指针,本地变量,堆栈元素,入参,返回值,NULL指针不会被压缩。
CompressedOops的原理
原理,解释器在解释字节码时,植入压缩指令(不影响正常和JVM优化后的指令顺序)。
具体逻辑是,当对象被读取时,解压,存入heap时,压缩。
压缩指令伪码
! int R8; oop[] R9; // R9 is 64 bits
! oop R10 = R9[R8]; // R10 is 32 bits
! load compressed ptr from wide base ptr:
movl R10, [R9 + R8<<3 + 16]
! klassOop R11 = R10._klass; // R11 is 32 bits
! void* const R12 = GetHeapBase();
! load compressed klass ptr from compressed base ptr:
movl R11, [R12 + R10<<3 + 8]
零基压缩优化(Zero Based Compressd Oops)
零基压缩是针对压解压动作的进一步优化。
它通过改变正常指针的随机地址分配特性,强制从零开始做分配(需要OS支持),进一步提高了压解压效率。
要启用零基压缩,你分配给JVM的内存大小必须控制在4G以上,32G以下。
如果小于4G,那么JVM会使用低虚拟地址空间(low virutal address space,64位下模拟32位),这样就不需要做压解压动作了。
而对于大于32G,将采用默认的随机地址分配特性,进行压解压。
适用场景
CompressedOops,可以让跑在64位平台下的JVM,不需要因为更宽的寻址,而付出Heap容量损失的代价。
不过,它的实现方式是在机器码中植入压缩与解压指令,可能会给JVM增加额外的开销。
转载请注明原文链接:http://kenwublog.com/compressedoops
对于那些将要从32位平台移植到64位的应用来说,平白无辜多了1/2的内存占用,这是开发者不愿意看到的。
幸运的是,从JDK 1.6 update14开始,64 bit JVM正式支持了 -XX:+UseCompressedOops 这个可以压缩指针,起到节约内存占用的新参数。
什么是 OOP ?
OOP = “ordinary object pointer” 普通对象指针。
启用CompressOops后,会压缩的对象:
? 每个Class的属性指针(静态成员变量)
? 每个对象的属性指针
? 普通对象数组的每个元素指针
当然,压缩也不是万能的,针对一些特殊类型的指针,JVM是不会优化的。
比如指向PermGen的Class对象指针,本地变量,堆栈元素,入参,返回值,NULL指针不会被压缩。
CompressedOops的原理
原理,解释器在解释字节码时,植入压缩指令(不影响正常和JVM优化后的指令顺序)。
具体逻辑是,当对象被读取时,解压,存入heap时,压缩。
压缩指令伪码
! int R8; oop[] R9; // R9 is 64 bits
! oop R10 = R9[R8]; // R10 is 32 bits
! load compressed ptr from wide base ptr:
movl R10, [R9 + R8<<3 + 16]
! klassOop R11 = R10._klass; // R11 is 32 bits
! void* const R12 = GetHeapBase();
! load compressed klass ptr from compressed base ptr:
movl R11, [R12 + R10<<3 + 8]
零基压缩优化(Zero Based Compressd Oops)
零基压缩是针对压解压动作的进一步优化。
它通过改变正常指针的随机地址分配特性,强制从零开始做分配(需要OS支持),进一步提高了压解压效率。
要启用零基压缩,你分配给JVM的内存大小必须控制在4G以上,32G以下。
如果小于4G,那么JVM会使用低虚拟地址空间(low virutal address space,64位下模拟32位),这样就不需要做压解压动作了。
而对于大于32G,将采用默认的随机地址分配特性,进行压解压。
适用场景
CompressedOops,可以让跑在64位平台下的JVM,不需要因为更宽的寻址,而付出Heap容量损失的代价。
不过,它的实现方式是在机器码中植入压缩与解压指令,可能会给JVM增加额外的开销。
转载请注明原文链接:http://kenwublog.com/compressedoops
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这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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