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仮想マシン学習の入門チュートリアル: ゼロベースの仮想マシン学習におすすめの入門チュートリアル 10 選

零下一度
零下一度オリジナル
2017-06-14 16:18:582735ブラウズ

1: Java テクノロジ システム モジュール 図 2: JVM メモリ領域モデル 1. メソッド領域は、「永続世代」および「非ヒープ」とも呼ばれ、仮想によってロードされるクラス情報、定数、および静的変数を格納するために使用されます。マシンのメモリ領域であり、各スレッドによって共有されます。デフォルトの最小値は 16MB、最大値は 64MB です。 -XX:PermSize および -XX:MaxPermSize パラメーターを使用して、メソッド領域のサイズを制限できます。実行時定数プール: クラスのバージョン、フィールド、メソッド、インターフェイスなどの記述情報に加えて、さまざまなシンボルを格納するために使用される定数プールもクラス ファイル内にあります。コンパイラによって生成された参照。コンテンツのこの部分は、クラスがロードされた後、メソッド領域のランタイム定数プールに配置されます。 2. 仮想マシン スタックは、Java メソッド実行のメモリ モデルを記述します。各メソッドが実行されると、ローカル変数テーブル (パラメータを含む)、操作スタック、メソッド出口、その他の情報を保存する「スタック フレーム」が作成されます。各メソッドの呼び出しから実行完了までの過程は、仮想マシンスタックにおいてスタックフレームがスタックにプッシュされてからスタックからポップアウトされるまでの過程に相当する。宣言サイクルはスレッドと同じであり、スレッドに対してプライベートです。ローカル変数テーブル ストレージ

1. Java 仮想マシン学習 - アーキテクチャ メモリ モデル

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概要: 「永続世代」および「非ヒープ」とも呼ばれ、仮想マシンを格納するために使用されます。クラス情報、定数、静的変数は各スレッドが共有するメモリ領域です。デフォルトの最小値は 16MB、最大値は 64MB です。 -XX:PermSize および -XX:MaxPermSize パラメーターを使用して、メソッド領域のサイズを制限できます。

2. Java 仮想マシン学習 - オブジェクト アクセス

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はじめに: オブジェクト アクセスには、Java スタック、Java ヒープ、およびメソッド領域の 3 つのメモリ領域が関係します。

3. Java 仮想マシン学習 - ガベージ コレクション アルゴリズム

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概要: トラッキング コレクターは、実行中にオブジェクト間の参照ステータスをグローバルに記録する集中管理方式を採用しています。 GC ルート オブジェクトの場合、これらのノードから下方向にすべての参照チェーンを検索します。オブジェクトに GC ルートへの参照チェーンがない場合、このオブジェクトは使用できないことがわかります。

4. Java 仮想マシン学習 - ガベージ コレクター

概要: シリアル コレクターは、コピー アルゴリズムを使用して単一スレッドで実行される新世代のコレクターです。ガベージ コレクションの実行中は、他のすべてのワーカー スレッド (ユーザー スレッド) を一時停止する必要があります。これは、Jvm クライアント モードのデフォルトの新世代コレクターです。単一 CPU に限定された環境の場合、シリアル コレクターにはスレッド相互作用のオーバーヘッドがないため、ガベージ コレクションに重点を置くことで、自然に最高のシングル スレッド コレクション効率を達成できます。

5. Java 仮想マシンの学習 - オブジェクトのメモリ割り当てとリサイクル

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はじめに: ほとんどの場合、オブジェクトは最初に新世代の Eden 領域に割り当てられます。 Eden メモリ領域に割り当てられる十分なスペースがない場合、仮想マシンはマイナー GC (新世代 GC) をトリガーします。マイナー GC 中に、仮想マシンは Eden 領域内のオブジェクトを Survivor 領域の 1 つに移動します。

6. Java 仮想マシン学習 - JVM パラメーターと値を表示するコマンド ライン ツール

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概要: 1. HotSpot vm の各 globals.hpp ファイル 初期デフォルト値を表示します。 JVM とパラメータの説明

7. Java 仮想マシン学習 - JDK ビジュアル監視ツール

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はじめに: JConsole ツールは JDK/bin ディレクトリにあり、JConsole を起動すると、ローカル マシンで実行されている jvm プロセスが自動的に検索されます。jps コマンドでクエリを実行して指定する必要はありません。いずれかの jvm プロセスをダブルクリックして監視を開始するか、「リモート プロセス」を使用してリモート サーバーに接続します。

8. Java 仮想マシン学習 - オブジェクト参照の強度

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はじめに: カウントアルゴリズムを通じてオブジェクトへの参照の数を決定するか、オブジェクトが参照の数を決定するかどうか参照チェーンは、ルート検索アルゴリズムを通じて到達可能であり、オブジェクトが生きているかどうかが「参照」に関連しているかどうかを判断します。

9. Java 仮想マシン学習 - メモリ チューニング

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はじめに: JVM チューニングは主に、各世代のサイズや GC 戦略の制御などのメモリ管理チューニングを目的としています。 GC はガベージ コレクションの開始時にアプリケーション スレッドを一時停止し、パフォーマンスに重大な影響を与えるため、チューニングの目的は、GC によるアプリケーション スレッドの一時停止時間を最小限に抑え、フル GC の数を減らすことです。

10. Java 仮想マシン学習 - クラスローダー (ClassLoader)

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はじめに: クラスローダー (ClassLoader) は、クラスのバイトコードを Java 仮想マシンにロードするために使用されます。一般に、Java 仮想マシンは次のように Java クラスを使用します。 Java ソース ファイルは、Javac を通過した後、Java バイトコード ファイル (.class ファイル) に変換されます。クラス ローダーは、Java バイトコードを読み取り、それを java.lang.Class クラスのインスタンスに変換する役割を果たします。このような各インスタンスは Java クラスを表します。たとえば、Java バイト コードはツールを通じて動的に生成されたり、ネットワークを通じてダウンロードされたりする場合があります。

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