博客
关于我
对象进入老年代的几个条件
阅读量:213 次
发布时间:2019-02-28

本文共 295 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

垃圾回收机制简述

对象垃圾回收与老年代升级

对象在新生代中被多次垃圾回收后,会等待达到设定的年龄阈值才会被晋升到老年代。这一机制确保了新生代内存的高效利用。

大对象分配与老年代处理

当系统尝试直接分配大对象时,若超出JVM设置的限定值,对象会直接被放入老年代,避免占用新生代内存。

动态年龄判定规则

新生代GC完成后,Survivor区中的对象若总体大小超过该区域内存的一半,系统会触发动态年龄判定。从最小年龄开始累加,超过阈值的对象将被晋升到老年代。

Survivor区内存管理

若新生代GC后存活对象过多,超过Survivor区容量,所有对象将直接晋升到老年代,确保内存资源的有效管理。

转载地址:http://qgjp.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
nullnullHuge Pages
查看>>
NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
查看>>
null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
查看>>
Number Sequence(kmp算法)
查看>>
Numix Core 开源项目教程
查看>>
numpy
查看>>
Numpy 入门
查看>>
NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>
NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
查看>>
numpy.linalg.norm(求范数)
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
查看>>
Numpy:按多个条件过滤行?
查看>>