当前位置: 首页 > news >正文

JVM——模型分析、回收机制

方法区:存储已被虚拟机加载的类元数据信息(元空间)

堆:存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存

虚拟机栈:虚拟机栈描述的是|ava方法执行的内存模型:每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息程序计数器:当前线程所执行的字节码的行号指示器

本地方法栈:本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。

1、类加载器

类加载器分为四种:前三种为虚拟机自带的加载器。

(1)启动类加载器(Bootstrap)C++

功能: 负责加载制AVA_HOME中jre/lib/rt.jar里所有的class,由C++实现,不是ClassLoader子类

(2)扩展类加载器(Extension)Java

功能: 负责加载java平台中扩展功能的一些jar包,包括$JAVA HOME中ire/lib/*,jar或-Diava.ext.dirs指定目录下的jar包

(3)应用程序类加载器(AppClassLoader)Java

功能:也叫系统类加载器,负责加载classpath中指定的jar包及目录中class

(4)用户自定义加载器 Java.lang.ClassLoader的子类,用户可以定制类的加载方式

工作过程:

1、当AppClassLoader加载一个class时,它首先不会自己去尝试加载这个类,而是把类加载请求委派给父类加载器ExtClassLoader去完成。

2、当ExtClassLoader加载一个class时,它首先也不会自己去尝试加载这个类,而是把类加载请求委派给BootStrapClassLoader去完成。

3、如果BootStrapClassLoader加载失败(例如在$AVA_HOME/jre/lib里未查找到该class),会使用ExtClassLoader来尝试加载;

4、若ExtClassLoader也加载失败,则会使用AppClassLoader来加载5、如果AppClassLoader也加载失败,则会报出异常ClassNotFoundException

其实这就是所谓的双亲委派模型。简单来说:如果一个类加载器收到了类加载的请求,它首先不会自己去尝试加载这个类,而是把请求委托给父加载器去完成,依次向上。

好处:防止内存中出现多份同样的字节码(安全性角度)

比如加载位于 rt.jar 包中的类 java.lang.0bject,不管是哪个加载器加载这个类,最终都是委托给顶层的启动类加载器进行加载,这样就保证了使用不同的类加载器最终得到的都是同样一个 Object对象。

2、本地接口Native Interface

本地接口的作用是融合不同的编程语言为Java 所用,它的初衷是融合 C/C++程序,Java 诞生的时候是 C/C++横行的时候,要想立足,必须有调用 C/C++程序,于是就在内存中专门开辟了一块区域处理标记为native的代码,它的具体做法是 Native Method Stack中登记 native方法,在Execution Engine 执行时加载native libraies.

目前该方法使用的越来越少了,除非是与硬件有关的应用,比如通过lava程序驱动打印机或者|ava系统管理生产设备,在企业级应用中已经比较少见。因为现在的异构领域间的通信很发达,比如可以使用Socket通信,也可以使用WebService等等,不多做介绍。

代码

new Thread().start();//进入start()方法,查看代码,能看到navite关键字信息

底层源码:

private native void starto()

3、MethodArea方法区

方法区是被所有线程共享,所有字段和方法字节码,以及一些特殊方法如构造函数,接口代码也在此定义。简单说,所有定义的方法的信息都保存在该区域,此区属于共享区间。

静态变量+常量+类信息(构造方法/接口定义)+运行时常量池存在方法区中

But

实例变量存在堆内存中,和方法区无关

4、堆栈方法区的关系

堆:存储]ava对象和数组,垃圾回收器负责管理。

栈:存储局部变量和方法调用的相关信息,每个线程有独立的。

方法区:存储类的信息、静态变量、常量池等数据,与类加载和初始化密切相关。

Hotspot是使用指针的方式来访问对象:

Java堆中会存放访问类元数据的地址

reference存储的就是对象的地址

5、堆

5.1、新生区

新生区是对象的诞生、成长、消亡的区域,一个对象在这里产生,应用,最后被垃圾回收器收集,结束生命。新生区又分为两部分:伊甸区(Eden space)和幸存者区(Survivor pace),所有的对象都是在伊甸区被new出来的。幸存区有两个:From区(Survivor From space)和To区(Survivor To space)。当伊甸园的空间用完时,程序又需要创建对象,IM的垃圾回收器将对伊甸园区进行垃圾回收(Minor Gc),将伊甸园区中的不再被其他对象所引用的对象进行销毁。然后将伊甸园中的剩余对象移动到幸存 From区。

MinorGc垃圾回收的过程如下:

1.eden、From 复制到To,年龄+1

首先,当Eden区满的时候会触发第一次GC,把还活着的对象拷贝到Survivor From区,当Eden区再次触发GC的时候会扫描Eden区和From区域,对这两个区域进行垃圾回收,经过这次回收后还存活的对象,则直接复制到To区域(如果有对象的年龄已经达到了老年的标准,则赋值到老年代区),同时把这些对象的年龄+1

2.清空 eden、Survivor From

然后,清空Eden和From中的对象

3. To和 From 互换

最后,To和From互换,原T0成为下一次GC时的From区。部分对象会在From和To区域中复制来复制去,如此交换15次(由IVM参数MaxTenuringThreshold决定,这个参数默认是15),最终如果还是存活,就存入到老年代

4.大对象特殊情况

如果分配的新对象比较大Eden区放不下,但0ld区可以放下时,对象会被直接分配到0ld区(即没有晋升这一过程,直接到老年代了)

MinorGC的过程:复制->清空->互换

5.2、老年代

经历多次GC仍然存在的对象(默认是15次),老年代的对象比较稳定,不会频繁的GC若养老区也满了,那么这个时候将产生MajorGc(FullGC),进行养老区的内存清理。若养老区执行了Ful GC之后发现依然无法进行对象的保存,就会产生O0M异常“OutOfMemoryError”

如果出现java.lang.0utOfMemoryError: Java heap space异常,说明java虚拟机的堆内存不够。原因有二(1)Java虚拟机的堆内存设置不够,可以通过参数-Xms、-Xmx来调整。

(2)代码中创建了大量大对象,并且长时间不能被垃圾收集器收集(存在被引用)。

Javà 堆从 GC 的角度还可以细分为: 新生代(Eden 区、From Survivor &和 To SuvivorR)和老年

代。

5.2、永久代(jdk1.8改为元空间)

永久存储区是一个常驻内存区域,用于存放IDK自身所携带的 Class、Interface 的元数据,也就是说它存储的是运行环境必须的类信息,被装载进此区域的数据是不会被垃圾回收器回收掉的,关闭JM 才会释放此区域所占用的内存。

对于HotSpot虚拟机,很多开发者习惯将方法区称之为"永久代(Parmanent Gen)”",但严格本质上说两者不同,或者说使用永久代来实现方法区而已,永久代是方法区(相当于是一个接口interface)的一个实现。

实际而言,方法区(Method Area)和堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储虚拟机加载的:类信息+普通常量+静态常量+编译器编译后的代码等等,虽然VM规范将方法区描述为堆的一个逻辑部分,但它却还有一个别名叫做Non-Heap(非堆),目的就是要和堆分开。

如果出现java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space,说明是lava虛拟机对永久代Perm内存设置不够。一般出现这种情况,都是程序启动需要加载大量的第三方ar包。例如:在一个Tomcat下部署了太多的应用。或者大量动态反射生成的类不断被加载,最终导致Perm区被占满。

  • Jdk1.6及之前: 有永久代,常量池1.6在方法区
  • Jdk1.7:有永久代,但已经逐步“去永久代”,常量池1.7在堆
  • Jdk1.8及之后:无永久代,常量池1.8在堆中

永久代与元空间的最大区别之处:

永久代使用的是jvm的堆内存,但是java8以后的元空间并不在虚拟机中而是使用本机物理内存。因此,默认情况下,元空间的大小仅受本地内存限制。

6、堆参数调优入门

参数

备注

-Xms

初始堆大小。只要启动,就占用的堆大小,默认是内存的1/64

-Xmx

最大堆大小。默认是内存的1/4

-Xmn

新生区堆大小

-XX:+PrintGcDetails

输出详细的GC处理日志

java代码查看jvm堆的默认值大小:

Runtime.getRuntime().maxMemory()// 堆的最大值,默认是内存的1/4,单位:字节
Runtime.getRuntime().totalMemory() // 堆的当前总大小,默认是内存的1/64,单位:字节

7、总结

8、垃圾回收机制

8.1、垃圾判定

8.1.1、引用计数法(Reference-counting)

引用计数算法是通过判断对象的引用数量来决定对象是否可以被回收。给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1;当引用失效时,计数器值就减1;任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的。

优点:

简单,高效,现在的objective-c、python等用的就是这种算法。缺点:

引用和去引用伴随着加减算法,影响性能

很难处理循环引用,相互引用的两个对象则无法释放。

此目前主流的Java虚拟机都摒弃掉了这种算法。

8.1.2、可达性分析算法

这个算法的基本思想就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起点,从这些节点开始向下搜索,节点所走过的路径称为引用链,当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连的话,则证明此对象是不可用的。

在|ava语言中,可以作为GC Roots的对象包括下面几种:

  • 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中的引用对象。
  • 方法区中的类静态属性引用的对象。
  • 方法区中的常量引用的对象。
  • 本地方法栈中INI(Native方法)的引用对象

真正标记以为对象为可回收状态至少要标记两次。

第一次标记:不在 GC Roots 链中,标记为可回收对象。

第二次标记:判断当前对象是否实现了finalize( 方法,如果没有实现则直接判定这个对象可以回收,如果实现了就会先放入一个队列中。并由虚拟机建立一个低优先级的程序去执行它,随后就会进行第二次小规模标记,在这次被标记的对象就会真正被回收了!

//t1 可以叫 虚拟机栈中引用的对象
GCRootsDemo tl=new GcRootsDemo(;
//方法区中的类静态属性引用的对象private static GcRootsDemo2 t2 =new GcRootsDemo2();//方法区中常量引用的对象
private static finalGCRootsDemo3 t3=new GcRootsDemo3();

8.2、四种引用

平时只会用到强引用和软引用。

强引用:

类似于 Object obj= new Object(); 只要强引用还存在,垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。

软引用:

SoftReference 类实现软引用。在系统要发生内存溢出异常之前,才会将这些对象列进回收范围之中进行二次回收。如果这次回收还没有足够的内存,才会抛出内存溢出异常。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。

弱引用:

WeakReference 类实现弱引用。对象只能生存到下一次垃圾收集之前。在垃圾收集器工作时,无论内存是否足够都会回收掉只被弱引用关联的对象。

虚引用:

PhantomReference 类实现虚引用。无法通过虚引用获取一个对象的实例,为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。

强引用:最常用,确保对象不被回收。

软引用:内存不足时回收,适用于缓存。

弱引用:垃圾回收时回收,适用于避免内存泄露。

虚引用:随时可能被回收,主要用于跟踪对象回收。

8.3、垃圾收回算法

在介绍JVM垃圾回收算法前,先介绍一个概念:Stop-the-World

Stop-the-worid意味着IVM由于要执行GC而停止了应用程序的执行,并且这种情形会在任何一种GC算法中发生。当stopthe-world发生时,除了GC所需的线程以外,所有线程都处于等待状态直到GC任务完成。事实上,GC优化很多时候就是指减少Stop-the-world发生的时间,从而使系统具有高吞吐、低停顿的特点。

8.3.1、复制算法(Copying)

该算法将内存平均分成两部分,然后每次只使用其中的一部分,当这部分内存满的时候,将内存中所有存活的对象复制到另一个内存中,然后将之前的内存清空,只使用这部分内存,循环下去。

优点:

实现简单

不产生内存碎片

缺点:

将内存缩小为原来的一半,浪费了一半的内存空间,代价太高;如果不想浪费一半的空间,就需要有额外的分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用这种算法。

如果对象的存活率很高,我们可以极端一点,假设是100%存活,那么我们需要将所有对象复制一遍,并将所有引用地址重置一遍。复制这一工作所花费的时间,在对象存活率达到一定程度时,将会变的不可忽视。所以从以上描述不难看出,复制算法要想使用,最起码对象的存活率要非常低才行,而且最重要的是,我们必须要克服50%内存的浪费。

在GC开始的时候,对象只会存在于Eden区和名为“From"的Survivor区,Survivor区"To”是空的。紧接着进行GCEden区中所有存活的对象都会被复制到'To”,而在"From”区中,仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。对象在Survivor区中每熬过一次Minor Gc,年龄就会增加1岁。年龄达到一定值(年龄阈值,可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中,没有达到阈值的对象会被复制到“To”区域。经过这次GC后,Eden区和From区已经被清空,这个时候,“rom"和“To"会交换他们的角色,也就是新的"To"就是上次GC前的"From”,新的"From"就是上次GC前的"To”。不管怎样,都会保证名为To的Survivor区域是空的。Minor GC会一直重^这样的过程,直到“To“区被填满,“To“区被填满之后,会将所有对象移动到年老代中。

因为Eden区对象一般存活率较低,一般的,使用两块10%的内存作为空闲和活动区间,而另外80%的内存,则是用来给新建对象分配内存的。一旦发生GC,将10%的from活动区间与另外80%中存活的eden对象转移到10%的to空闲区间,接下来,将之前90%的内存全部释放,以此类推。

8.3.2、标记清除(Mark-sweep)

"标记:清除"(Mark sweep)算法是几种GC算法中最基础的算法,是因为后续的收集算法都是基干这种思路并对其不足进行改进而得到的。正如名字一样,算法分为2个阶段:

1.标记出需要回收的对象,使用的标记算法均为可达性分析算法。

2.回收被标记的对象。

缺点:

效率问题(两次遍历)

空间问题(标记清除后会产生大量不连续的碎片。M就不得不维持一个内存的空闲列表,这又是一种开销。而且在分配数组对象的时候,寻找连续的内存空间会不太好找。)

8.3.3、标记压缩(Mark-compact)

标记-整理法是标记-清除法的一个改进版。同样,在标记阶段,该算法也将所有对象标记为存活和死亡两种状态;不同的是,在第二个阶段,该算法并没有直接对死亡的对象进行清理,而是通过所有存活对像都向一端移动,然后直接清除边界以外的内存。

优点:

标记/整理算法不仅可以弥补标记/清除算法当中,内存区域分散的缺点,也消除了复制算法当中,内存减半的高额代价。

缺点:

如果存活的对象过多,整理阶段将会执行较多复制操作,导致算法效率降低。

8.3.4、分代收集算法(Generational-Ccollection)

内存效率:复制算法>标记清除算法>标记整理算法(此处的效率只是简单的对比时间复杂度,实际情况不一定如此)。内存整齐度:复制算法=标记整埋算法>标记清除算法。内存利用率:标记整理算法=标记清除算法>复制算法,

可以看出,效率上来说,复制算法是当之无愧的老大,但是却浪费了太多内存,而为了尽量兼顾上面所提到的三个指标标记/整理算法相对来说更平滑一些,但效率上依然不尽如人意,它比复制算法多了一个标记的阶段,又比标记/清除多了一个整理内存的过程

难道就没有一种最优算法吗?

回答:无,没有最好的算法,只有最合适的算法。==========>分代收集算法

分代回收算法实际上是把复制算法和标记整理法的结合,并不是真正一个新的算法,一般分为:老年代(OldGeneration)和新生代 (Young Generation),老年代就是很少垃圾需要进行回收的,新生代就是有很多的内存空间需要回收,所以不同代就采用不同的回收算法,以此来达到高效的回收算法。

年轻代(Young Gen)

年轻代特点是区域相对老年代较小,对象存活率低。

这种情况复制算法的回收整理,速度是最快的。复制算法的效率只和当前存活对像大小有关,因而很适用于年轻代的回收。而复制算法内存利用率不高的问题,通过hotspot中的两个survivor的设计得到缓解。

老年代(Tenure Gen)

老年代的特点是区域较大,对象存活率高。

这种情况,存在大量存活率高的对像,复制算法明显变得不合适。一般是由标记清除或者是标记清除与标记整理的混合实现。

相关文章:

JVM——模型分析、回收机制

方法区:存储已被虚拟机加载的类元数据信息(元空间) 堆:存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存 虚拟机栈:虚拟机栈描述的是|ava方法执行的内存模型:每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局…...

kafka 4.x docker启动kafka4.0.0 docker-compose启动最新版kafka 如何使用docker容器启动最新版kafka

1. 镜像选择标签: https://hub.docker.com/r/bitnami/kafka/tags 2. 命令: docker pull bitnami/kafka:4.0.0 3. docker-compose.yml 启动kafka4.0.0: version: 3services:kafka:image: bitnami/kafka:4.0.0container_name: kafkaports:- &…...

BUUCTF-web刷题篇(6)

15.PHP 知识点&#xff1a; ①__wakeup()//将在反序列化之后立即调用&#xff08;当反序列化时变量个数与实际不符是会绕过&#xff09;我们可以通过一个cve来绕过:CVE-2016-7124。将Object中表示数量的字段改成比实际字段大的值即可绕过wakeup函数。条件&#xff1a;PHP5<…...

MySQL篇(一):慢查询定位及索引、B树相关知识详解

MySQL篇&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;慢查询定位及索引、B树相关知识详解 MySQL篇&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;慢查询定位及索引、B树相关知识详解一、MySQL中慢查询的定位&#xff08;一&#xff09;慢查询日志的开启&#xff08;二&#xff09;慢查询日…...

QT之QML(简单示例)

需求一&#xff1a;点击按钮弹出菜单&#xff0c;并且自定义菜单弹出位置。 mouse.x 和 mouse.y 获取的是相对于 MouseArea&#xff08;在这个例子中是 Button&#xff09;左上角的局部坐标。如果你想要在鼠标点击位置显示 Menu&#xff0c;你需要将这个局部坐标转换为相对于应…...

自动化释放linux服务器内存脚本

脚本说明 使用Linux的Cron定时任务结合Shell脚本来实现自动化的内存释放。 脚本用到sync系统命令 sync的作用&#xff1a;sync 是一个 Linux 系统命令&#xff0c;用于将文件系统缓存中的数据强制写入磁盘。 在你执行reboot、poweroff、shutdown命令时&#xff0c;系统会默认执…...

Linux中的权限管理

一、权限的概念 在 Linux 系统的架构里&#xff0c;权限是构建安全堡垒的基石&#xff0c;精准界定了不同用户对文件与目录的操作边界&#xff0c;对系统安全的维护以及数据完整性的保障起着决定性作用。 1.权限的三种基础类别&#xff1a; 权限对文件的影响对目录的影响 读(r…...

Java对象与JSON字符串的互转

最近&#xff0c;工作中会涉及到Java对象与JSON字符串相互转换&#xff0c;虽然说并不难&#xff0c;但打算还是梳理一番&#xff0c;主要内容有&#xff1a; JSON 字符串 转 普通对象 普通对象 转 JSON 字符串 JSON 字符串数组 转 List 集合对象 List 集合对象 转 JSON 字符串…...

[笔记.AI]向量化

&#xff08;借助 DeepSeek-V3 辅助生成&#xff09; 向量化的定义 向量化&#xff08;Vectorization&#xff09; 是将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维数值向量&#xff08;即一组数字&#xff09;的过程。这些向量能够捕捉数据的语义、特征或上下文信息&#x…...

NSSCTF(MISC)—[justCTF 2020]pdf

相应的做题地址&#xff1a;https://www.nssctf.cn/problem/920 binwalk分离 解压文件2AE59A.zip mutool 得到一张图片 B5F31内容 B5FFD内容 转换成图片 justCTF{BytesAreNotRealWakeUpSheeple}...

Angular的理解

Angular 是一个由 Google 维护的全功能前端框架&#xff0c;适合构建复杂的企业级应用。它采用 TypeScript 作为首选语言&#xff0c;提供了一套完整的解决方案&#xff0c;包括数据绑定、依赖注入、路由、表单处理等。 1. Angular 的核心概念 1.1 组件化架构 Angular 应用由…...

广告推荐算法:COSMO算法与A9算法的对比

COSMO算法与A9算法的概念解析 1. A9算法 定义与背景&#xff1a; A9算法是亚马逊早期为电商平台研发的核心搜索算法&#xff0c;主要用于优化商品搜索结果的排序和推荐&#xff0c;其核心逻辑围绕产品属性与关键词匹配展开。自2003年推出以来&#xff0c;A9通过分析商品标题…...

10. 七大排序(含四种版本快排及优化) ******

排序算法时间复杂度(平均)时间复杂度(最坏)时间复杂度(最好)空间复杂度稳定性主要使用场景直接插入排序O(n)O(n)O(n)O(1)稳定小规模数据或基本有序数据希尔排序O(n^1.3)O(n)O(n log n)O(1)不稳定中等规模数据&#xff0c;对稳定性无要求选择排序O(n)O(n)O(n)O(1)不稳定小规模数…...

以下是C/C++后台开发常见的高概率面试题

一、语言基础 多态的实现 通过虚函数表&#xff08;vtable&#xff09;实现动态绑定&#xff0c;运行时根据对象类型调用对应的函数。虚函数通过virtual关键字声明&#xff0c;子类可重写基类虚函数112。 指针与引用的区别 指针是变量&#xff0c;存储地址&#xff0c;支持多…...

CentOS-查询实时报错日志-查询前1天业务报错gz压缩日志

最新版本更新 https://code.jiangjiesheng.cn/article/364?from=csdn 推荐 《高并发 & 微服务 & 性能调优实战案例100讲 源码下载》 1. 查询实时报错日志 物理路径(带*的放在靠后,或者不用*) cd /home/logs/java-gz-log-dir && tail -2000f java-gz-l…...

破界·共生:生成式人工智能(GAI)认证重构普通人的AI进化图谱

在当今这个科技日新月异的时代,人工智能(AI)正以惊人的速度改变着我们的世界。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融分析,AI的应用已经渗透到社会生活的方方面面。面对如此迅猛的发展态势,我们不禁要问:人工智能的未来将走向何方?普通人又该如何把握这一历史机遇,学…...

HTTP代理:网页加速的隐形引擎

目录 引言&#xff1a;网页加载速度为何至关重要&#xff1f; 一、HTTP代理的核心加速原理 二、四大加速黑科技详解 三、实战场景性能对比 四、代理加速的隐藏代价 五、未来发展趋势 结语&#xff1a;智能代理的选型指南 引言&#xff1a;网页加载速度为何至关重要&#…...

Unity 常见报错 定位和查找方法

1.控制台 直接看报错信息 2.打log 例子&#xff1a; for(int i 0;i < 8;i) {Debug.Log(i);//这是打的log,看看到底i是几的时候出问题gameObject.name strs[i];} 3.断点调试 &#xff08;1&#xff09;在你想打断点的行&#xff0c;左边空白处点击可以打断点&#xff…...

人工智能之数学基础:初等反射阵

本文重点 在线性代数中,初等反射阵(Householder矩阵)作为一类特殊的正交矩阵,在矩阵变换、特征值计算及几何变换等领域具有广泛应用。其简洁的构造方式和丰富的数学性质,使其成为数值分析和几何处理中的重要工具。 什么是初等反射阵(豪斯霍尔德变换) I为单位矩阵,wwT…...

《Linux运维总结:基于银河麒麟V10操作系统+ARM64架构CPU二进制部署单机ACL版consul v1.18.1》

总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下? 更多详细内容请参考:《Linux运维篇:Linux系统运维指南》 一、简介 1、什么是consul Consul是HashiCorp公司推出的开源工具,用于实现 分布式系统的服务发现与配置。 Consul是分布式的、高可用的、可横向扩展的。 架构图…...

web网站页面测试点---添加功能测试

添加 一、创建新的申请时&#xff0c;关闭网络查看数据是否存在&#xff0c;并提示网络错位相关提示语 二、在文本框内输入数据 1.在文本框内输入空格&#xff0c;查看文本内容前后是否存在空格 2.在文本框内输入最大长度&#xff0c;查看能否正确提交 3.在文本框内输入最大长…...

实操自动生成接口自动化测试用例

​这期抽出来的问题是关于如何使用Eolinker自动生成接口自动化测试用例&#xff0c;也就是将API文档变更同步到测试用例&#xff0c;下面是流程的示例解析。 导入并关联API文档和自动化测试用例 首先是登陆Eolinker&#xff0c;可以直接在线使用。 进入流程测试用例详情页&am…...

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- Java面试题(17)

华为OD面试真题精选 专栏:华为OD面试真题精选 目录: 2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录 文章目录 华为OD面试真题精选虚拟机分区1. **虚拟磁盘分区**2. **虚拟机的内存分区**3. **CPU分配**4. **虚拟网络分区**5. **存储虚拟化和分区**6. **虚拟机分区管理**…...

mapState 函数的用法

mapState 是 Vuex 提供的一个辅助函数&#xff0c;其主要作用是将 Vuex 仓库中的状态映射到组件的计算属性中&#xff0c;这样在组件里就能像访问本地计算属性一样访问 Vuex 仓库中的状态。以下为你详细介绍 mapState 函数的不同用法。 1. 基本用法&#xff1a;对象形式 当使…...

【学Rust写CAD】17 通用2D仿射变换矩阵结构体(matrix/generic.rs)

源代码 // matrix.rs use std::ops::{Add, Mul};use std::ops::{Add, Mul};/// 通用2D仿射变换矩阵&#xff08;元素仅需Copy&#xff09; #[derive(Clone, Copy, Debug, PartialEq)] pub struct Matrix<X, Y, Xx, Xy, Yx, Yy> {pub x: X, pub y: Y,pub xx: Xx, pub xy:…...

STM32单片机入门学习——第3-4节: [2-1、2]软件安装和新建工程

写这个文章是用来学习的,记录一下我的学习过程。希望我能一直坚持下去,我只是一个小白,只是想好好学习,我知道这会很难&#xff0c;但我还是想去做&#xff01; 本文写于&#xff1a;2025.04.01 STM32开发板学习——第一节&#xff1a; [1-1]课程简介 前言开发板说明引用解答和…...

Linux详解

01 计算机组成原理 1、什么是计算机&#xff1f; 计算机俗称电脑&#xff0c;就相当于一种人造人&#xff0c; 电脑二字蕴含着人类的对计算机的终极期望&#xff0c;希望一通电就能够像人脑一样去工作 2、为何要有计算机? 为了造出一种机器来取代人去工作&…...

IP数据报报文格式

一 概述 IP数据报由两部分组成&#xff1a;首部数据部分。首部的前一部分是固定长度&#xff0c;一共20字节大小&#xff0c;是所有IP数据报文必须具有的&#xff1b;固定部分后面是一些可选字段&#xff0c;其长度是可变的。 二 首部固定部分各字段意义 &#xff08;1&…...

自然语言处理(25:(终章Attention 1.)Attention的结构​)

系列文章目录 终章 1&#xff1a;Attention的结构 终章 2&#xff1a;带Attention的seq2seq的实现 终章 3&#xff1a;Attention的评价 终章 4&#xff1a;关于Attention的其他话题 终章 5&#xff1a;Attention的应用 目录 系列文章目录 前言 Attention的结构 一.seq…...

Minimind 训练一个自己专属语言模型

发现了一个宝藏项目&#xff0c; 宣传是完全从0开始&#xff0c;仅用3块钱成本 2小时&#xff01;即可训练出仅为25.8M的超小语言模型MiniMind&#xff0c;最小版本体积是 GPT-3 的 17000&#xff0c;做到最普通的个人GPU也可快速训练 https://github.com/jingyaogong/minimi…...

Android里面内存优化

核心思路 在Android开发中&#xff0c;内存优化是保证应用性能稳定和用户体验的关键。我通常从以下几个方面进行内存优化&#xff1a; 1. 内存泄漏检测与修复 使用LeakCanary等工具检测内存泄漏 常见内存泄漏场景&#xff1a; 静态变量持有Activity/Fragment引用 非静态内部…...

Git操作指南

Git操作指南 1.安装并配置Git Git官网&#xff1a;https://git-scm.com/downloads 安装完成后&#xff0c;打开Git Bash&#xff0c;配置Git&#xff1a; git config --global user.email "emailexample.com" git config --global user.name "Your Name&quo…...

【蓝桥杯—单片机】通信总线专项 | 真题整理、解析与拓展 (更新ing...)

通信总线专项 前言SPI第十五届省赛题 UART/RS485/RS232UARTRS485RS232第十三届省赛题小结和拓展&#xff1a;传输方式的分类第十三届省赛 其他相关考点网络传输速率第十五届省赛题第十二届省赛题 前言 在本文中我会把 蓝桥杯单片机赛道 历年真题 中涉及到通信总线的题目整理出…...

深入探究C语言中的二进制世界:从原理到实践

文章目录 深入探究C语言中的二进制世界&#xff1a;从原理到实践一、进制的本质与C语言实现1. 进制系统全景2. C语言中的进制表示3. 格式化输出进阶 二、进制转换的工程实践1. 转换算法实现2. 实际应用中的转换技巧快速二进制 - 十六进制转换位运算优化转换 3. 进制转换详细示例…...

【android bluetooth 协议分析 13】【RFCOMM详解 2】【通俗易懂 rfcomm 基本流程】

RFCOMM 协议 基本流程 一、连接建立流程&#xff08;附 BTsnoop 实例解析&#xff09; 1. L2CAP 通道建立 BTsnoop 表现&#xff1a; L2CAP_Connection_Request (PSM0x0003) // 请求建立RFCOMM专用通道L2CAP_Connection_Response (Success) // 对方同意作用&#xff1a;相…...

万字知识篇(2):SpringBoot的常用注解(上)

SpringBoot的常用注解非常的多&#xff0c;一篇文章根本讲不完&#xff0c;将分为上下两章&#xff0c;通过本章你将会系统的学习到&#xff1a; 1. 注解在SpringBoot中的作用 2. SpringBoot 常用注解速查表 3. 核心启动类注解 4. Configuration 5. Bean 6. PropertySource 7. …...

Postman —— postman实现参数化

什么时候会用到参数化 比如&#xff1a;一个模块要用多组不同数据进行测试 验证业务的正确性 Login模块&#xff1a;正确的用户名&#xff0c;密码 成功&#xff1b;错误的用户名&#xff0c;正确的密码 失败 postman实现参数化 在实际的接口测试中&#xff0c;部分参数每…...

Docker学习--容器生命周期管理相关命令--docker create 命令

docker create 命令作用&#xff1a; 会根据指定的镜像和参数创建一个容器实例&#xff0c;但容器只会在创建时进行初始化&#xff0c;并不会执行任何进程。 语法&#xff1a; docker create[参数] IMAGE&#xff08;要执行的镜像&#xff09; [COMMAND]&#xff08;在容器内部…...

算法基础_基础算法【高精度 + 前缀和 + 差分 + 双指针】

算法基础_基础算法【高精度 前缀和 差分 双指针】 ---------------高精度---------------791.高精度加法题目介绍方法一&#xff1a;代码片段解释片段一&#xff1a; 解题思路分析 792. 高精度减法题目介绍方法一&#xff1a;代码片段解释片段一&#xff1a; 解题思路分析 7…...

C语言深度解析:从零到系统级开发的完整指南

一、C语言的核心特性与优势 1. 高效性与直接硬件控制 C语言通过编译为机器码的特性&#xff0c;成为系统级开发的首选语言。例如&#xff0c;Linux内核通过C语言直接操作内存和硬件寄存器&#xff0c;实现高效进程调度。 关键点&#xff1a; malloc/free直接管理内存&#…...

Axure疑难杂症:完美解决中继器筛选问题(时间条件筛选、任性筛选)

亲爱的小伙伴&#xff0c;在您浏览之前&#xff0c;烦请关注一下&#xff0c;在此深表感谢&#xff01; 课程主题&#xff1a;中继器筛选专题 主要内容&#xff1a;时间条件筛选、多条件组合筛选、多个单一条件混合筛选 应用场景&#xff1a;各类数据表的多条件筛选均可使用…...

汇编学习之《扩展指令指针寄存器》

什么是指令指针寄存器&#xff1f; EIP (Extended Instruction Pointer): 保存cpu 下一次将要执行的代码的地址。 通过OllyGbd可以看到CPU即将执行指令的地址和EIP 内部放入的地址一致&#xff0c;多次F8依然是这样。 这里要区分下&#xff0c;之前比如EAX&#xff0c;ECX我…...

oracle-blob导出,在ob导入失败

导出&#xff1a; [oraclelncs dmp]$ /home/oracle/sqluldr2 gistar/res#pwd192.168.205.58:1521/lndb query"select * from an_odn_picture where length(PIC_CONTENT)<25000" filean_odn_picture.csv Charsetutf8 textCSV 0 rows exported at 2025-…...

【Linux笔记】进程间通信——匿名管道||进程池

&#x1f525;个人主页&#x1f525;&#xff1a;孤寂大仙V &#x1f308;收录专栏&#x1f308;&#xff1a;Linux &#x1f339;往期回顾&#x1f339;&#xff1a;【Linux笔记】动态库与静态库的理解与加载 &#x1f516;流水不争&#xff0c;争的是滔滔不 一、Linux进程间通…...

Spring Boot 3.4.3 基于 Caffeine 实现本地缓存

在现代企业级应用中&#xff0c;缓存是提升系统性能和响应速度的关键技术。通过减少数据库查询或复杂计算的频率&#xff0c;缓存可以显著优化用户体验。Spring Boot 3.4.3 提供了强大的缓存抽象支持&#xff0c;而 Caffeine 作为一款高性能的本地缓存库&#xff0c;因其优异的…...

windows使用nvm管理node版本

1.下载地址&#xff1a;https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 选择nvm-setup.exe 2.安装&#xff0c;下载完成后&#xff0c;以管理员身份运行 nvm-setup.exe,选择默认安装&#xff0c;一路next 3.使用&#xff0c;安装完成后会打开一个命令行窗口&#xff0…...

vscode集成deepseek实现辅助编程(银河麒麟系统)【详细自用版】

针对开发者用户&#xff0c;可在Visual Studio Code中接入DeepSeek&#xff0c;实现辅助编程。 可参考我往期文章在银河麒麟系统环境下部署DeepSeek&#xff1a;基于银河麒麟桌面&&服务器操作系统的 DeepSeek本地化部署方法【详细自用版】 一、前期准备 &#xff08…...

智谱大模型(ChatGLM3)PyCharm的调试指南

前言 最近在看一本《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发和微调》&#xff0c;本文就是讨论ChatGLM3在本地的初步布设。&#xff08;模型文件来自魔塔社区&#xff09; 1、建立Pycharm工程 采用的Python版本为3.11 2、安装对应的包 2.1、安装modelscope包 pip install model…...

MySQL GROUP BY分组获取非聚合列值方法

在使用MySQL进行数据库查询时&#xff0c;如果你需要对数据按照某个或某些列进行分组&#xff08;GROUP BY&#xff09;&#xff0c;并且希望在结果中包含非聚合列的值&#xff0c;你可以通过以下几种方法来实现&#xff1a; 1. 使用聚合函数 虽然这不是直接获取非聚合列值的…...

多路径 TCP 调度的另一面

参考前面的文章 一个原教旨的多路径 TCP 和 MP-BBR 公平性推演&#xff0c;一直都破而不立&#xff0c;不能光说怎样不好&#xff0c;还得说说现状情况下&#xff0c;该如何是好。 如果 receiver 乱序重排的能力有限(拜 TCP 所赐)&#xff0c;如果非要在多路径上传输 TCP&…...