golang中的gc采用三色标记法.在讲三色标记法之前,先了解一下Mark and Sweep算法,因为Mark and Sweep算法是三个标记法的一个改进版. Mark and Sweep算法: 停止运行程序,遍历所有被引用的变量,被引用的对象被标记为“被引用”,没有被标记的进行回收.内存单元并不会立刻回收对象,而是将其标记为“不可达”状态.直到到达某个阈值或者到达某个时间间隔后,对其进行垃圾回收.算法分为两部分:标记(Mark)和清理(Sweep).挂起程序,对所有存活的内存单元进行扫描,

https://www.jianshu.com/p/12544c0ad5c1 https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/12234564.html 自我总结和记忆: 为了解决 三色标记算法 在并发情况下 出现漏标, 多标情况, CMS采用的是 : 写屏障+增量更新 G1采用的是: 写屏障+ snapshot at the begining (SATB) 多标----> 浮动垃圾 本轮GC不会回收,只能等下次GC时候回收 对象成员变量引用发生变化,肯定会经历这三步, 第一

大家好,我是树哥. 最近和一个朋友聊天,他问了我 JVM 的三色标记算法.我脑袋一愣发现竟然完全不知道!于是我带着疑问去网上看了几天的资料,终于搞清楚啥事三色标记算法,它是用来干嘛的,以及它和 CMS 回收器和 G1 回收器的关系了.今天,就让树哥带着大家一起盘一盘它! 根可达算法 我们要进行垃圾回收,就需要弄明白哪些对象是需要回收的,哪些对象是不需要回收的.针对这个问题,其实业界已经有几种常见的解决方法了. 第一种是计数法,就是每个对象都有一个计数器,被引用了加一,移除引用减一.但这种方法比较

小结: 1. 三色标记的一个明显好处是能够让用户程序和 mark 并发的进行 Go GC 卡顿由秒级降到毫秒级以下:到底做了哪些优化? https://mp.weixin.qq.com/s/2BMGGt31pvnPM363GZw6aA 原创 guyan0319 Go语言中文网 2019-10-12   垃圾回收(Garbage Collection,简称 GC)是编程语言中提供的内存管理功能. 在传统的系统级编程语言(主要指 C/C++)中,程序员定义了一个变量,就是在内存中开辟了一段相应的空间

可达性分析可以分成两个阶段 根节点枚举 从根节点开始遍历对象图 前文提到过,在可达性分析中,第一阶段 "根节点枚举" 是必须 STW 的,不然如果分析过程中用户进程还在运行,就可能会导致根节点集合的对象引用关系不断变化,这样可达性分析结果的准确性显然也就无法保证了:而第二阶段 "从根节点开始遍历对象图",如果不进行 STW 的话,会导致一些问题,由于第二阶段时间比较长,长时间的 STW 很影响性能,所以大佬们设计了一些解决方案,从而使得这个第二阶段可以不用 STW,

继续基于上一次https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11146273.html的理论进一步了解G1. G1收集概览: G1算法将堆划分为若干个区域(Region),它仍然属于分代收集器.不过,这些区域的一部分包含新生代,新生代的垃圾收集依然采用暂停所有应用线程的方式,将存活对象拷贝到老年代或者Survivor空间.老年代也分成很多区域,G1收集器通过将对象从一个区域复制到另外一个区域,完成了清理工作.这就意味着,在正常的处理过程中,G1完成了堆的压缩(至少是部分

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$

定义 在TCP/IP协议中,用于在IP层识别连接到因特网设备的标识符称为因特网地址或IP地址.IPv4地址是一个32位的地址. 地址空间 像IPv4这种定义了地址的协议都有一个地址空间.地址空间就是协议所使用的地址的总数.如果一个协议用b位来定义地址.那么这个协议的地址空间就是2^b.根据这个我们就知道IPv4的地址空间是2^32 (超过了40亿). IPv4地址的记法 IPv4地址的记法有下面三种方式: 二进制记法 点分10进制记法 (我们最常见的) 16进制记法 二进制记法 在二进制记法中,

一.集群简介 什么是集群 计算机集群简称集群是一种计算机系统,它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作.在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机.集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式.集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性.一般情况下集群计算机比单个计算机,比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多. 集群就是一组独立的计算机,通过网络连接组合成一个组合来共同完一个任务 LVS在企业架构中的位置: 以上的

三种LVS负载均衡模式 调度器的实现技术中,IP负载均衡技术是效率最高的,IP虚拟服务器软件(IPVS)是在linux内核中实现的｡ LVS负载均衡模式---1.NAT模式 NAT用法本来是因为网络IP地址不足而把内部保留IP地址通过映射转换成公网地址的一种上网方式(原地址NAT)｡如果把NAT的过程稍微变化,就可以成为负载均衡的一种方式｡原理其实就是把从客户端发来的IP包的IP头目的地址在DR上换成其中一台REALSERVER的IP地址并发至此REALSERVER,而REALSERVER则在处

原子变量:jdk1.5 后 java.util.concurrent.atomic 包下提供了常用的原子变量: - AtomicBoolean - AtomicInteger - AtomicLong - AtomicReference - AtomicIntegerArray - AtomicLongArray - AtomicMarkableReference - AtomicReferenceArray - AtomicStampedReference 1.以上类中的变量都是volatil

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先

已经忘了这是第几次查这个用法了,还是记一下吧~ ^ _ ^ 本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/137 在Golang中,三个点一共会用在四个地方(话说三个点的官方说法是什么?): 变长的函数参数 如果最后一个函数参数的类型的是...T,那么在调用这个函数的时候,我们可以在参数列表的最后使用若干个类型为T的参数.这里,...T在函数内部的类型实际是[]T. func Sum(nums ...int)

人类发明了轮子,提高了力的使用效率. 人类发明了自动化机械,将自己从重复的工作中解脱出来. 提高效率的方法好像总是离不开两点:拒绝无效劳动,拒绝重复劳动.人类如此,计算机亦如是. 前面我们说过了四数之和的递归和递推思路,递归和递推是一个比较通用的解题方法,我们可以以此为基础对解空间有一个整体的认识,优化出更加高效的算法.下面我们以三数之和为例来看一下,如何从最简单的递归一步一步得到更加高效的解法.题目很简单,主要说一下优化的思路: 由于之前说过递归的思路,那这次我们就先用递推来解题. 由于解空间

HihoCoder第三周: 输入 第一行一个整数N,表示测试数据组数. 接下来的N*2行,每两行表示一个测试数据.在每一个测试数据中,第一行为模式串,由不超过10^4个大写字母组成,第二行为原串,由不超过10^6个大写字母组成. 其中N<=20 输出 对于每一个测试数据,按照它们在输入中出现的顺序输出一行Ans,表示模式串在原串中出现的次数. 样例输入 HA HAHAHA WQN WQN ADA ADADADA BABABB BABABABABABABABABB DAD ADDAADAADDAA

排序 1.冒泡排序 冒泡算法 import random # 随机模块 def bubble_sort(li): ###################################冒泡排序##################################### for i in range(len(li)-1): # 多少趟 for j in range(len(li)-i-1): #一趟里多少次 if li[j]>li[j+1]: # 升序排列 " < " 为降序排

Python语言实现机器学习的K-近邻算法 写在前面 额...最近开始学习机器学习嘛,网上找到一本关于机器学习的书籍,名字叫做<机器学习实战>.很巧的是,这本书里的算法是用Python语言实现的,刚好之前我学过一些Python基础知识,所以这本书对于我来说,无疑是雪中送炭啊.接下来,我还是给大家讲讲实际的东西吧. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类.它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即

问题 前段时间发现线上有个服务接口,总是间歇性告警,有时候一天两三次,有时候一天都没有. 告警的逻辑是在一个接口中异步调用了另一个HTTP接口,这个HTTP接口调用出现超时.但是我去问了负责这个HTTP接口的同学,人家说他们的接口相应都是毫秒级别,还截图监控了,有图有真相,我还能说啥. 但是,超时是确实存在的,只是请求还可能没有到人家服务那边. 这种偶发性问题不好复现,偶尔来个告警也挺烦的,第一反应还是先解决问题,思路也简单,失败后重试. 解决方法 且不谈重试策略,先说说什么时候触发重试. 我们