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2.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
3.uniapp二手手机回收租赁小程序源码/旧手机在线估价回收商城源码
4.JDK21在用，收源收目前最新的码京垃圾回收器——ZGC垃圾回收器原理简析
5.Kswapd 源码解析
6.Hermes源码分析（二）——解析字节码

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       毫无疑问，垃圾回收（GC）已经成为现代编程语言的下载标配。为深入研究这一领域，收源收我曾撰写四篇《深入浅出垃圾回收》系列文章，码京介绍相关理论。下载ospf和rip源码然而，收源收网络上关于JDK GC原理、码京优化的下载文章质量参差不齐，其中一些理解有误的收源收文字以讹传讹，给初学者带来困扰。码京即便是下载大厂的官方博客，也存在错误信息。收源收基于实验与阅读openjdk源码，码京本文整理了一份相对可靠的下载资料，供参考。

       了解GC算法前，需先熟悉一些常见术语：

       GC算法可能同时具有并发/并行特性，或只具有其中之一。

       不同JDK版本支持的选项可通过配置以下alias进行查看：

       使用jflags | grep XXX的方式，可定位选项及其默认值。

       如何打印GC信息？JDK提供了相关支持。

       Java 8中默认集成了哪些GC实现？通过jflags即可得知。

       PS系列与G1等不同收集器组合方式复杂。在Java 7u4后，UseParallelGC与UseParallelOldGC等价。通过实验测试，不同配置下年轻/老年代默认所使用的收集器。

       PS系列与后续G1不在此框架内，故只能单独使用。使用UseSerialGC时，年轻代收集器为单线程的Copy。

       理解mark/sweep/compact等名词对于掌握GC原理至关重要。它们简化为整理抽屉的概念，找出无用垃圾，丢弃，并整理剩余堆。然而，细节决定成败。

       年轻代收集器优化策略，包括吞吐量（ParallelGC）与并发回收（CMS）。

       ParallelGC适用于对延迟要求低、更看重吞吐量的应用场景。通过自适应策略调整年轻/老年代大小以满足需求。

       CMS支持并发回收，尽管某些环节仍需暂停应用线程（STW）。old代在sweep后，通过freelist整理空闲地址，而非compact过程。

       深入了解CMS的流程与特性，尤其是全行业商城源码并发模式失败、最大堆碎片等问题。

       解决并发模式失败（CMF）可通过提前执行CMS、禁用JVM自适应策略或使用System.gc()。CMS的并发收集过程可由选项控制。

       监控old代碎片，通过配置选项查看最大块大小，若减少则表示碎片问题加剧。解决碎片问题需调整相关参数。

       CMS工作流程与状态机设计模式相关，preclean阶段迭代执行特定条件，优化remark阶段并发执行。

       优化GC性能时，明确关键指标，如暂停时间、垃圾回收频率等。使用工具如gcplot简化此过程。通过调整参数，如增大年轻代空间、调整OccupancyFraction等，优化CMS性能。

       实战中，应用优化策略，如调整内存配置和GC参数，以提升服务性能。通过GC日志分析，发现并解决性能瓶颈。

       了解参考资料以获取更多细节，深入学习GC原理。

       本文旨在提供GC基础与优化策略的概览。然而，网络上关于GC的信息可能存在误解。作为读者，应保持批判性思维。希望本文提供的内容对您有所帮助。

       扩展阅读：Java垃圾回收权威指北

linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。

       在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，nutpay支付系统源码则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。

       对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。

       总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。

       然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。

       ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的梅州微分销源码精准性。

       接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。

       通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。

uniapp二手手机回收租赁小程序源码/旧手机在线估价回收商城源码

       这套源码集成了uniapp和thinkphp技术栈，提供了一套功能丰富的二手手机回收租赁和在线估价商城解决方案。移动端App、小程序端以及公众服务号端的整合，确保了用户在不同设备上都能获得一致的使用体验。代码全开源，这意味着开发者可以基于此源码进行二次开发，以满足特定的业务需求或添加新功能。

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JDK在用，目前最新的垃圾回收器——ZGC垃圾回收器原理简析

       ZGC是Java虚拟机中的一种低延迟垃圾回收器，设计目标是在保持低停顿时间的同时，处理大内存堆。它在JDK 版本引入，并在后续版本中进行了改进。ZGC采用基于Region的内存布局，与G1类似，但引入了动态性概念，Region大小不固定，无分代收集机制，更灵活适应不同场景。

       启用ZGC需确保Java版本支持此特性，关键参数包括：

       在Java应用程序中启用ZGC时，应使用指定的VM选项。

       ZGC的内存布局动态，涉及创建、销毁与区域容量的动态调整。其关键特点包括：

       ZGC内存布局图示：

       该布局设计旨在提供低延迟的同时，更高效地管理内存空间，减少内存碎片。

       染色指针是ZGC的垃圾标记算法，用于标记对象的存活状态。在三色标记算法中，标记信息直接存储在指针上，无需访问实际对象，提高效率。

       染色指针结构利用额外的位存储标记信息，每个对象指针占用位，支持最大4TB的内存管理。其标志位具体作用如下：

       通过这四个标志位，JVM可直接从指针获取关键状态信息，无需访问对象其他属性，提升垃圾收集效率。

       ZGC采用虚拟内存映射技术解决指针结构与操作系统不兼容问题，将物理内存映射为不同视图空间，实现并发垃圾回收。

       自愈指针技术在并发垃圾回收中用于修复引用关系，通过修改指针本身，避免访问和修改引用对象，提高性能。

       ZGC的触发时机主要取决于堆的占用与对象分配速率，采用响应式策略动态调整。其垃圾回收流程包括多个阶段，多数并发执行，减小停顿时间。

       ZGC的视图切换策略在并发标记阶段通过改变染色指针颜色，快速判断对象存活状态，提升标记效率。

       ZGC的优点包括动态内存布局、低延迟垃圾回收、高效并发处理，缺点可能涉及特定配置和实现细节。未来文章将深入解析HotSpot源码，提供全面的JVM核心原理。

Kswapd 源码解析

       kswapd是Linux内核中的一个内存回收线程，主要用于内存不足时回收内存。初始化函数为kswapd_init，内核为每个节点分配一个kswapd进程。每个节点的pg_data_t结构体中维护四个成员变量，用于管理kswapd线程。

       在初始化后，每个节点的kswapd线程进入睡眠状态。唤醒时机主要在被动唤醒和主动唤醒两种场景：被动唤醒是内存分配进程唤醒并完成异步内存回收后，对节点内存环境进行平衡度检查，若平衡则线程短暂休眠ms后主动唤醒。主动唤醒是内存回收策略调用kswapd，对节点进行异步内存回收，让节点达到平衡状态。

       内存回收包括快速和直接两种方式，但系统周期性调用kswapd线程平衡不满足要求的节点，因为有些任务内存分配不允许阻塞或激活I/O访问，回收内存相当于亡羊补牢，系统利用空闲时间进行内存回收是必要的。

       kswapd线程通过module_init(kswapd_init)创建，一般处于睡眠状态等待被唤醒，当系统内存紧张时，会唤醒kswapd线程，调整不平衡节点至平衡状态。

       kswapd函数包含alloc_order、reclaim_order和classzone_idx三个变量，用于控制线程执行流程。kswapd_try_to_sleep函数判断是否睡眠并让出CPU控制权，同时是线程唤醒的入口。balance_pgdat函数是实际内存回收操作，涉及内存分配失败后唤醒kswapd线程，调用此函数对指定节点进行异步内存回收。

       kswapd_shrink_node函数通过shrink_node对低于sc->reclaim_idx的非平衡zone区域进行回收。

       总结kswapd执行流程，其生命周期与Linux操作系统相似，平时处于睡眠状态让出CPU控制权。在内存紧张时被唤醒，有被动唤醒和周期性主动唤醒两种时机。被动唤醒发生在内存分配任务获取不到内存时，表明系统内存环境紧张，主动唤醒则是内存回收策略的执行。线程周期性唤醒在被动唤醒后的短暂时间内，原因在于系统内存环境紧张，需要在这段时间内进行内存回收。

Hermes源码分析（二）——解析字节码

        这里可以看到首先写入的是魔数，他的值为

        对应的二进制见下图，注意是小端字节序

        第二项是字节码的版本，笔者的版本是，也即 上图中的4a

        第三项是源码的hash，这里采用的是SHA1算法，生成的哈希值是位，因此占用了个字节

        第四项是文件长度，这个字段是位的，也就是下图中的为0aa，转换成十进制就是，实际文件大小也是这么多

        后面的字段类似，就不一一分析了，头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到，Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化，就得到了我们看到的字节码文件。

        这里写入的数据很多，以函数头的写入为例，我们调用了visitFunctionHeader方法，并通过byteCodeModule拿到函数的签名，将其写入函数表（存疑，在实际的文件中并没有看到这一部分）。注意这些数据必须按顺序写入，因为读出的时候也是按对应顺序来的。

        我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法， 那这个方法做了些什么事呢？

        这里做了两件事情：

        1. 判断是否是字节码，如果是则调用createBCProviderFromBuffer，否则调用createBCProviderFromSrc，我们这里只关注createBCProviderFromBuffer

        2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息（populateFromBuffer方法），下面是这个方法的实现。

        BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法，注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象，他代表的是不可变的字节码字段。

        细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法， 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑，把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容，并提前加载到BytecodeFileFields里面，以减少后面执行字节码时解析的时间。

        Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息，例如bundle是否是字节码格式，是否包含了函数，字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部，没有解析整个字节码，后面执行字节码时才会解析剩余的部分。

        evaluatePreparedJavaScript这个方法，主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法，这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。

        runBytecode这个方法比较长，主要做了几件事情：

        这里说明一下，Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理， Domain被创建时是空的，并跟随着运行时模块进行传播， 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。

        未完待续。。。

OpenJDK-JVM 源码阅读 - ZGC - 并发标记 | 京东物流技术团队

       ZGC简介：

       ZGC是Java垃圾回收器的前沿技术，支持低延迟、大容量堆、染色指针、读屏障等特性，自JDK起作为试验特性，JDK起支持Windows，JDK正式投入生产使用。在JDK中已实现分代收集，预计不久将发布，性能将更优秀。

       ZGC特征：

       1. 低延迟

       2. 大容量堆

       3. 染色指针

       4. 读屏障

       并发标记过程：

       ZGC并发标记主要分为三个阶段：初始标记、并发标记/重映射、重分配。本篇主要分析并发标记/重映射部分源代码。

       入口与并发标记：

       整个ZGC源码入口是ZDriver::gc函数，其中concurrent()是一个宏定义。并发标记函数是concurrent_mark。

       并发标记流程：

       从ZHeap::heap()进入mark函数，使用任务框架执行任务逻辑在ZMarkTask里，具体执行函数是work。工作逻辑循环从标记条带中取出数据，直到取完或时间到。此循环即为ZGC三色标记主循环。之后进入drain函数，从栈中取出指针进行标记，直到栈排空。标记过程包括从栈取数据，标记和递归标记。

       标记与迭代：

       标记过程涉及对象迭代遍历。标记流程中，ZGC通过map存储对象地址的finalizable和inc_live信息。map大小约为堆中对象对齐大小的二分之一。接着通过oop_iterate函数对对象中的指针进行迭代，使用ZMarkBarrierOopClosure作为读屏障，实现了指针自愈和防止漏标。

       读屏障细节：

       ZMarkBarrierOopClosure函数在标记非静态成员变量的指针时触发读屏障。慢路径处理和指针自愈是核心逻辑，慢路径标记指针，快速路径通过cas操作修复坏指针，并重新标记。

       重映射过程：

       读屏障触发标记后，对象被推入栈中，下次标记循环时取出。ZGC并发标记流程至此结束。

       问题回顾：

       本文解答了ZGC如何标记指针、三色标记过程、如何防止漏标、指针自愈和并发重映射过程的问题。

       扩展思考：

       ZGC在指针上标记，当回收某个region时，如何得知对象是否存活？答案需要结合标记阶段和重分配阶段的代码。

       结束语：

       本文深入分析了ZGC并发标记的源码细节，对您有启发或帮助的话，请多多点赞支持。作者：京东物流 刘家存，来源：京东云开发者社区 自猿其说 Tech。转载请注明来源。

python中的垃圾回收机制和缓存机制

       在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。

       内存泄漏指的是程序在使用完毕后，未能释放的内存空间，导致这些空间长期被占用，造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，因系统资源不足而无法得到满足。

       Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中，每个对象都拥有一个引用计数器，用于统计被引用的次数。程序运行时，引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。

       然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。

       为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。

       Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时，不直接回收内存，而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。

       具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。

       通过上述机制，Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。