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JVM学习 之 垃圾收集器

本篇是JVM的第一篇学习笔记，主要学习书籍是《深入理解Java虚拟机 之JVM高级特性与最佳实践》，总结归纳自己的学习心得。

目录

JVM学习 之 垃圾收集器
1、 Java 内存区域
1.1、程序计数器
1.2、虚拟机栈
1.3、本地方法栈
1.4、Java堆
1.5、方法区
1.6、运行时常量池
1.7、直接内存
2、垃圾回收器
2.1、对象
2.1.1、可达性分析算法
2.1.2、引用类型
2.1.3、方法区回收
2.2、垃圾收集算法
2.2.1、标记-清除算法
2.2.2、复制算法
2.2.3、标记-整理算法
2.2.4、分代收集算法
2.3、垃圾收集器
2.3.1、Serial 收集器
2.3.2、ParNew 收集器
2.3.3、Parallel Scavenge 收集器
2.3.4、Serial Old 收集器
2.3.5、Parallel Old 收集器
2.3.6、CMS 收集器
2.3.7、G1 收集器
2.4、常用参数
3、后续

1、 Java 内存区域

在C、C++开发中，由开发者自行管理所有对象的内存申请与释放，但是Java有自己的内存管理机制，在绝大部分场景下可以自动完成内存的申请和内存释放，不太容易出现内存泄露和内存溢出的问题

  • 内存溢出Out Of Memory（OOM）：直接导致的问题就是内存不够用，例如需要申请10M的内存，现在只有5M的可用内存，就会提示OOM错误，也就是内存溢出
  • 内存泄露Memory Leak：申请的内存空间没有很好的释放回收，经过多次内存泄露操作，就可能转变为OOM

在Java程序执行过程中，虚拟机会把管理的内存根据不同的需求划分为若干不同的区域，如下图是《Java 虚拟机规范(Java SE 7版)》规定所包含的各种数据区域

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1.1、程序计数器

程序计数器（Program Counter Register）是一块较小的内存空间，可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。字节码解释器就是通过修改该数据选取下一条需要执行的指令，包含循环、跳转、分支、异常处理等情况。

每一个线程独有单独的程序计数器，每一个处理器在特定的时刻也只会运行一个线程。

如果执行的是Java方法，记录的是正在执行的虚拟机字节码指令地址。如果是native方法，计数器为空（Undefined）。此内存区域是唯一一个在java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。

1.2、虚拟机栈

虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）同样是线程私有，和线程有着同样的生命周期。

每一个方法在执行时都会创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作数栈、方法接口等信息，每一个方法从开始调用到完成的过程就是一个栈帧在虚拟机栈中入栈和出栈的过程。其中局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型。局部变量表所需的空间在编译期完成分配，一个32位类型的数据占用一个局部变量空间（Slot）。

  • StackOverflowError：栈溢出错误，线程请求的栈深度超过了虚拟机所允许的深度，一般很难出现栈溢出错误，除非在代码中出现了循环申请栈的情况。
  • OutOfMemoryError：上面已经说了内存溢出是因为内存不够用导致的

如何编写栈溢出错误的代码呢？很简单，我们上面已经说了每一个方法被调用就是入栈的操作，那么循环调用一个方法，不让其出栈，就可以出现栈溢出的错误了。具体如下图，栈深度达到了近1w8

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1.3、本地方法栈

本地方法栈（Native Method Stack）和虚拟机栈类似，但是本地方法栈则是服务于虚拟机使用到的native方法，例如一般的lib方法等，和虚拟机栈类似，同样会出现栈溢出和内存溢出的情况。

1.4、Java堆

Java堆是所有线程共享的内存区域，几乎所有的对象实例都是在这里分配内存。Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，也被成为GC堆（Garbage Collected Heap），细分区域可以分为新生代和老年代；再细致一点则有Eden空间（伊甸区），Form Survivor、To Survivor等空间。

从内存分配的角度出发，线程共享的Java堆可能划分出多个线程私有的分配缓冲区（Thread Local Allocation Buffer，TLAB）

1.5、方法区

方法区（Method Area）和Java堆一样，是由各个线程所共享的区域，被用来存储已经被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译的数据等信息。

在HotSpot虚拟机上，更多人原因把方法去称为永久代（Permanent Generation），当内存不足时，则抛出OOM错误

1.6、运行时常量池

运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分，用来存放各种生成的字面量，例如定义的一个String类型的数据，最后就被存在此处，同样的也会出现OOM错误

1.7、直接内存

直接内存（Direct Memory）,不是虚拟机运行时区域内的数据，可以利用native方法，直接分配堆外内存，然后可以通过DirectoryByetBuffer对象对该数据进行读写操作，在NIO中利用该种方法可以极大的提高数据传输，大小不受虚拟机控制，但是会由机器的内存大小、处理器等因素印象。

2、垃圾回收器

了解和学习垃圾收集器，了解GC过程、内存分配便于我们实际解决各种内存溢出、内存泄露的问题，虽然绝大部分问题都已经由自动化的内存动态分配和内存回收机制解决掉了。

GC过程需要考虑的三个问题

  • 哪些内存需要回收
  • 什么时候回收
  • 如何回收

哪些内存需要回收，肯定是已经消亡的，生命周期结束了，已经不需要使用的对象。那么怎么判断对象是否真的是不需要使用的呢？

2.1、对象

2.1.1、可达性分析算法

在堆中存放了JVM中几乎所有的对象实例，如何确认哪些对象是存活的还是消亡的，很多语言都是使用了引用计数器，当一个对象被引用一次就使得其对象的引用计数器+1，直到引用计数器为0，则认为当前对象没有被引用，可以被回收掉。

之前我也是这样认为的，python也是类似的解决方案。但是java却没有使用该方法去管理内存，主要原因是其很难解决对象之间的相互引用的问题，例如ObjectA 引用了ObjectB，同时ObjectB也引用了ObjectA，那么就出现了相互持有的阶段，如果是引用计数器方法，意味着这两个对象永远不能被回收

可达性分析算法

在Java中使用的是叫可达性分析算法，这个算法是通过一系列成为GC Roots的对象作为起点，开始进行搜索操作，搜索的路径成为引用链，当一个对象到GC Roots没有任何引用链，也就是不可达，则证明此对象可以被回收。如下图，对象C和对象D是独立存在的，将会在搜索完成之后被判定为可回收对象

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在Java中，可以作为GC Roots的对象包括为如下几种

  • 虚拟机栈中引用的对象
  • 方法区中类静态属性引用的对象
  • 方法区中常量引用的对象
  • 本地方法中JNI引用的对象

2.1.2、引用类型

在我们一般的理解中引用就是一个reference类型的数据所存储的值是另一块内存的起始地址，例如Object obj = new Object()这句代码，obj就是一个引用对象，指向着new Object()对象。在JDK1.2之后，Java对引用的概念进行了扩充，讲引用分为了强引用（Strong Reference）、软引用（Soft Reference）、弱引用（Weak Reference）、虚引用（Phantom Reference），这四种引用强度依次逐渐减落。

  • 强引用：上面说的obj就是强引用，只要强已用一直在，垃圾收集器永远不会回收被引用的对象
  • 软引用：用来描述一些有用但不是必须的对象，在OOM之前，会将该类型对象放进回收范围内进行二次回收操作，如果这次回收之后还是没有足够的内存，才会发生OOM，现提供了SoftReference类提供使用
  • 弱引用：比软引用的强度更低，被关联的对象在下一次垃圾回收的时候就会被回收掉，提供了WeakReference类实现弱引用
  • 虚引用：也称为幽灵引用或者幻影引用，一个对象是否存在虚引用的存在完全不会对其生存时间产生影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能再这个对象被收集器回收的时候会收到一个系统通知，提供了PhantomReference类实现虚引用

2.1.3、方法区回收

在Java规范中确实说了不要气虚拟机在方法区实现垃圾回收，而且在方法区进行垃圾回收的性价比比较低。一般情况下，常规应用进行一次垃圾收集操作就会回收绝大部分的空间，在方法区进行垃圾收集的效率确实低于此。

在永久代中垃圾收集主要是回收两部分内容：废弃变量和无用的类，那么如何判断一个类是否是无用的呢？

  • 该类所有的实例已经被回收，在JVM中不存在该类的任何实例
  • 加载该类的ClassLoader也已经被回收了
  • 该类对应的java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类方法

2.2、垃圾收集算法

2.2.1、标记-清除算法

Mark-Sweep算法，包含了标记和清除两个阶段

  • 通过GC Roots方法，区分存活、将要被回收的对象，然后标记将要被回收的对象
  • 统一回收所有被标记的对象

最基础的清除算法，后续的算法都是对其进行优化的结果

主要的不足是

  • 效率问题：标记和清除操作的效率不高，需要暂停用户线程，而且需要递归遍历全堆的数据
  • 空间问题：完成标记清除后，会产生大量的不连续的内存碎片，如果后续需要插入连续的大块内存，没有足够的连续空间，则会引发新的垃圾手机操作

2.2.2、复制算法

复制算法的操作原理是标记出存活的对象，然后把其存活的对象拷贝至其他内存空间，然后对之前的整个内存空间进行回收，而且在内存分配的时候，不用考虑内存碎片的情况，移动指针，按顺序分配内存，不过这种算法对空间的使用率会偏低，他必须在空间使用到一定比率的时候就开始进行垃圾收集操作

在HotSpot虚拟机中，将内存块分配为一块较大的Eden空间，还有两块较小的Survivor空间，每次都是使用Eden和其中的一块Survivor空间，最后把存活的对象拷贝至另一块未使用的Survivor空间，而对Eden和使用中的Survivor进行垃圾收集。默认情况Eden和Survivor的大小比率是8:1，这就意味着真正使用的内存空间是90%，剩下的10%就是被浪费掉的（处于不被使用的情况）

那么这就存在一个问题了，如果存活的对象空间超过了10%，那么超出的对象讲通过分配担保机制存放到老年代（也就是上面说的方法区）

该方法适用于朝生夕死的服务，对象的存活率较低的情况下，使得复制的工作最少，效率达到最高

2.2.3、标记-整理算法

Mark-Compact算法，标记过程和标记清除算法相同，但是后续步骤是把所有存活的对象移动到另一端，然后直接清除边界外的内存。

2.2.4、分代收集算法

现在的商业虚拟机的垃圾收集器都是采用分代收集（Generational Collection）算法，一般情况下把堆分为新生代和老年代，根据不同的年代特点使用最合适的收集算法。如果每次垃圾收集后的对象存活率很低，那使用复制算法效率最高，而老年代的对象存活率高，而且没有额外的空间对其进行分配担保，就必须使用标记-清除或者标记-整理算法进行回收操作。

2.3、垃圾收集器

垃圾收集器是垃圾回收算法的具体实现，一般情况下不同的厂商有着不同的垃圾收集器，主要学习的是HotSpot虚拟机的收集器关联关系，具体如下图。一个新生代的收集器和一个老年代的收集器相结合，用直线连接的收集器才能够配套使用，例如Serial不能和Parallel Old收集器一起使用。

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不过有一个观点是必须接受的，目前不存在最好的收集器，更没有万能的收集器，只有在特定场景下的相对合适的收集器，需要结合具体应用场景。

接下来就具体学习上面的几种收集器，学习他们的使用原理，优点和缺点，适用在什么样的场景下

2.3.1、Serial 收集器

早起最基础的新生代垃圾收集器，采用的是复制算法，是单一线程的收集器，在进行垃圾回收时，必须暂停其他所有工作线程的运行，直到收集结束。线程暂停也就是俗称的“Stop The World”，早起他是和老年代的Serial Old 一起工作完成收集的任务。如下图是Serial & Serial Old 收集器运行示意图

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虚拟机在Client模式下默认的新生代收集器。对于限定单个CPU的环境来说，简单高效，Serial收集器由于没有线程交互的开销，专心做垃圾收集自然可以获得最高的单线程收集效率。所有Serial收集器对于运行在Client模式下的虚拟机是一个很好的选择

2.3.2、ParNew 收集器

Serial 收集器的多线程版本，同样是复制算法，在进行收集操作时，可以启用多个线程同时进行回收操作。

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ParNew收集器在单CPU环境下绝对不会有比Serial收集器更好的效果，由于存在线程之间的同步切换等开销，该收集器在两个CPU环境中也未必就可以使得效率超过Serial收集器，可以使用-XX：parallelGCThreads参数来限制收集器线程数

2.3.3、Parallel Scavenge 收集器

同样是新生代的收集器，也是采用的复制算法，但是和ParNew收集器还是存在诸多不同的地方

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Parallel Scavenge收集器主要的特点是达到一个可控制的吞吐量，吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间和CPU总耗时间的对比值，如果在100分钟内，垃圾回收花费了1分钟，则吞吐量就是99%，停顿时间越短越适合于需要与用户交互的程序，高吞吐量则可以充分的使用CPU时间，适合用于在后台运算而不需要太多的交互任务。

Parallel Scavenge收集器提供了两个参数来精确控制吞吐量：

  • -XX：MaxGCPauseMillis 最大垃圾收集器停顿时间（大于0的毫秒数，停顿时间小了就要牺牲相应的吞吐量和新生代空间）
  • -XX：GCTimeRatio 吞吐量大小（大于0小于100的整数，默认99，也就是允许最大1%的垃圾回收时间）

因为和吞吐量有着密切的关系，也被称为吞吐量优先收集器，除了上述两个参数外，还有一个开关参数-XX:+UseAdaptiveSizePolicy ,当这个参数打开后，不需要手工指定新生代的大小-Xmn和Eden与Survivor的比例-XX:SurvivorRatio、晋升老年代对象大小-XX:PretenureSizeThreshold等细节参数，虚拟机会根据当前的吞吐量自行适配以达到最合适的停顿时间或者最大的吞吐量

自适应调节策略也是Parallel Scavenge 收集器和ParNew 收集器的区别之一

2.3.4、Serial Old 收集器

Serial收集器对应的老年代收集器，同样是单线程工作，使用标记-整理算法，具体如下图所示

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2.3.5、Parallel Old 收集器

是Parallel Savenge 收集器的老年代版本实现，使用多线程和整理-标记算法，从JDK1.6才开始提供的。

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2.3.6、CMS 收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种获取最短回收停顿时间为目标的收集器，主要应用在服务端，加快响应速度，基于标记-清除算法，他的运行主要是包含了4个步骤

  • 初始标记（CMS initial mark）
  • 并发标记（CMS concurrent mark）
  • 重新标记（CMS remark）
  • 并发清除（CMS concurrent sweep）

其中初始标记、重新标记都是需要“Stop The World”，也就是暂停用户线程的执行。

  • 初始标记仅仅是标记通过GC Roots能直接关联的对象，速度很快
  • 并发标记就是进行GC Roots Tracing的过程，标记出所有的对象，会判断对象是否存活，可以和用户线程同步进行
  • 重新标记则是为了修正在并发标记阶段因用户线程执行导致标记产生变动的那一部分对象标记记录
  • 并发清除是耗时比较重要的操作，完成上述标记的需要被清除的对象的清除操作
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CMS收集器的优点：并发收集和低停顿，但是也有几个缺点

  • 对CPU资源非常敏感：默认的回收线程个数是(CPU数量+3) / 4，垃圾回收器始终不会占据低于25%的CPU资源，当CPU个数不足四个的时候，例如两个还需要分配近50%的CPU能力去执行收集器线程，这会极大的消耗CPU的有效资源
  • 无法处理浮动的垃圾：因为在并发清理阶段不会暂停用户线程，这其中就会产生新的额外的未回收垃圾，只能等到下一次GC时再清理，同时由于CMS收集器在垃圾收集阶段，用户线程还在运行，那还需要预留足够的内存空间提供给用户线程使用，因此CMS收集器不和其他收集器一般，等到没有内存了再进行收集操作，需要预留一部分空间提供给并发收集过程中的用户线程使用，在JDK1.5中，CMS收集器在老年代空间使用到了68%时，就会被激活，可以通过设置参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction提供触发百分比，在JDK1.6中，该值默认修改为92%了，如果再CMS运行期间预留的内存无法满足用户线程的执行，会出现Concurrent Mode Failure错误，将会导致启动Full GC 操作。实际生产环境中需要注意该参数，如果该参数过大很容易导致大量的Concurrent Mode Failure失败，反而会影响性能
  • 标记清除算法本身的缺点：上文可知标记清除算法会导致大量的空间碎片，一旦没有足够的连续空间分配给大对象，则会提前出发Full GC 操作，为了解决该问题，CMS收集器提供了一个开关参数-XX:UseCMSCompactAtFullCollection，用户在CMS进行Full GC操作时进行的内存碎片合并整理的过程，这个阶段不是并发的，会使得停顿时间加长，还提供了另一个参数-XX:CMSFullGCBeforeCompaction，用来设置执行了多少次不压缩的Full GC后紧接着来一次带压缩的Full GC 操作，默认为0，表示每次进入Full GC操作时都进行碎片整理。

2.3.7、G1 收集器

G1（Garbage First）收集器是当前最完善的收集器，在JDK1.7中可用，未来可用替换掉CMS收集器，其特点包含了

  • 并行与并发：充分利用多CPU、多核环境下的硬件优势，使用多个CPU和缩短Stop The World停顿的时间
  • 分代收集：分代概念依旧保留，能够采用不同方式去处理新建对象和已经存活了一段时间、熬过多次GC的老年代对象以获取更好收集效果
  • 空间整合：整体是基于标记-整理的算法，但是局部来看则是采用了复制算法实现，这两种算法都不会产生内存空间碎片，收集后可提供规整的可用内存，有利于程序长时间运行，分配大对象不会因为没有可用内存而提前触发GC操作
  • 可预测的停顿：G1除了追求低停顿之外，还能建立可预测的停顿时间模型，能让使用者明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾收集上的时间却不得超过N毫秒

特点说明：

  • G1之前的收集器收集的范畴是整个新生代或者老年代，G1收集器则是把整个Java堆划分为多个大小相等的独立区域Region，新生代和老年代不再是物理概念上的隔离，都是一部分Region的集合
  • G1之所以可以建立可预测的停顿时间模型，是因为其可以有计划的避免在整个的Java堆中进行全区域的垃圾收集，他会跟踪各个Region里面的垃圾值大小，在后台维护一个优先队列，每次根据允许的时间，优先回收垃圾值最大的Region，这样可以有效的保证了G1收集器可以在有限的时间内获取尽可能高的收集效率
  • G1对内存化整为零的思路，虽然把内存划分为多个Region后，垃圾就完全按照Region为单位进行垃圾回收，Region本身是虚构的概念，和实际的物理区域没有太多的关系，必然存在某一个对象可能被多个毫无关联的Region所引用，这样就会导致对整个的Java堆的全局扫描，这明显是不能被接受的！为此在G1收集器中，Region之间的对象引用，以及其他收集器中新生代和老年代的对象引用，虚拟机都是使用Remembered Set来避免全堆扫描。G1中每个Region都有一个与之对应的Remembered Set，虚拟机发现程序在对Reference类型的数据进行写操作时，会产生一个Write Barrier暂时中断写操作，检查Reference引用的对象是否处于不同的Region之中(分代的例子中就检查是否老年代对象引用了新生代的对象)，如果是则通过CardTable把相关引用信息记录到被引用对象所属的Region的Remembered Set之中，当进行内存回收时，在GC根节点的枚举范围中加入Remembered Set即可避免全堆扫描。

其主要运行的步骤分为

  • 初始标记(Initial Marking)
  • 并发标记(Concurrenr Marking)
  • 最终标记(Final Marking)
  • 筛选回收(Live Data Counting And Evacution)
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其中在最终标记阶段则是为了修正在并发标记阶段因用户线程执行导致标记发生变化的那一部分的标记情况，这段时间内的变化将记录在Remembered Set Logs中，最终标记的时候会把Remembered Set Logs的记录合并到Remembered Set中，需要暂停用户线程，但是可以并行执行

最后的筛选回收阶段，G1收集器会评估各个Region的垃圾值，根据用户希望的GC停顿时间制定回收计划，因为停顿的只有一部分Region，所以可以大范围的提高回收效率。

2.4、常用参数

这些常见的参数以及使用特定还是需要熟悉的

参数 描述
-XX:+UseSerialGC Jvm运行在Client模式下的默认值，打开此开关后，使用Serial + Serial Old的收集器组合进行内存回收
-XX:+UseParNewGC 打开此开关后，使用ParNew + Serial Old的收集器进行垃圾回收
-XX:+UseConcMarkSweepGC 使用ParNew + CMS + Serial Old的收集器组合进行内存回收，Serial Old作为CMS出现“Concurrent Mode Failure”失败后的后备收集器使用
-XX:+UseParallelGC Jvm运行在Server模式下的默认值，打开此开关后，使用Parallel Scavenge + Serial Old的收集器组合进行回收
-XX:+UseParallelOldGC 使用Parallel Scavenge + Parallel Old的收集器组合进行回收
-XX:SurvivorRatio 新生代中Eden区域与Survivor区域的容量比值，默认为8，代表Eden:Subrvivor = 8:1
-XX:PretenureSizeThreshold 直接晋升到老年代对象的大小，设置这个参数后，大于这个参数的对象将直接在老年代分配
-XX:MaxTenuringThreshold 晋升到老年代的对象年龄，每次Minor GC之后，年龄就加1，当超过这个参数的值时进入老年代
-XX:UseAdaptiveSizePolicy 动态调整java堆中各个区域的大小以及进入老年代的年龄
-XX:+HandlePromotionFailure 是否允许新生代收集担保，进行一次minor gc后, 另一块Survivor空间不足时，将直接会在老年代中保留
-XX:ParallelGCThreads 设置并行GC进行内存回收的线程数
-XX:GCTimeRatio GC时间占总时间的比列，默认值为99，即允许1%的GC时间，仅在使用Parallel Scavenge 收集器时有效
-XX:MaxGCPauseMillis 设置GC的最大停顿时间，在Parallel Scavenge 收集器下有效
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 设置CMS收集器在老年代空间被使用多少后出发垃圾收集，默认值为68%，仅在CMS收集器时有效，-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 由于CMS收集器会产生碎片，此参数设置在垃圾收集器后是否需要一次内存碎片整理过程，仅在CMS收集器时有效
-XX:+CMSFullGCBeforeCompaction 设置CMS收集器在进行若干次垃圾收集后再进行一次内存碎片整理过程，通常与UseCMSCompactAtFullCollection参数一起使用
-XX:+UseFastAccessorMethods 原始类型优化
-XX:+DisableExplicitGC 是否关闭手动System.gc
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled 降低标记停顿
-XX:LargePageSizeInBytes 内存页的大小不可设置过大，会影响Perm的大小，-XX:LargePageSizeInBytes=128m

3、后续

在17年新推出的Java9，就开始把G1收集器作为默认的收集器，CMS不再被推荐使用
在Java 7和Java8中的默认收集器是拥有高吞吐能力的Parallel GC收集器
G1是一个拥有可以预测停顿时间模型的这么一个收集器，那么其优点必然就是低延迟了

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  • ARM驱动学习之5 LEDS驱动 JT灬新一 嵌入式C底层arm开发学习单片机
    ARM驱动学习之5LEDS驱动知识点：•linuxGPIO申请函数和赋值函数–gpio_request–gpio_set_value•三星平台配置GPIO函数–s3c_gpio_cfgpin•GPIO配置输出模式的宏变量–S3C_GPIO_OUTPUT注意点：DRIVER_NAME和DEVICE_NAME匹配。实现步骤：1.加入需要的头文件：//Linux平台的gpio头文件#include//三
  • ARM驱动学习之4小结 JT灬新一 嵌入式C++arm开发学习linux
    ARM驱动学习之4小结#include#include#include#include#include#defineDEVICE_NAME"hello_ctl123"MODULE_LICENSE("DualBSD/GPL");MODULE_AUTHOR("TOPEET");staticlonghello_ioctl(structfile*file,unsignedintcmd,unsignedlo
  • C++ | Leetcode C++题解之第409题最长回文串 Ddddddd_158 经验分享C++Leetcode题解
    题目：题解：classSolution{public:intlongestPalindrome(strings){unordered_mapcount;intans=0;for(charc:s)++count[c];for(autop:count){intv=p.second;ans+=v/2*2;if(v%2==1andans%2==0)++ans;}returnans;}};
  • 2020-12-24 我和我的天使们
    阅读《老子的心事》391—403“将欲取之，必固与之”：想要得到什么，首先就要送出什么。我常常对孩子们说，你希望别人怎样对你你就怎样对待别人。想要得到别人的尊重，首先要尊重别人。我希望她们可以不迟到，因为不迟到是对别人的尊重，我就自己就先做到不迟到。哪怕是约朋友逛街，我尽量准时赴约。我严格要求孩子们，也同样严格要求自己，我跟孩子们一起把好的品格变成习惯。“是谓微明”：这就是微妙的智慧。看起来很少很
  • 18、架构-可观测性之聚合度量 大树~~ 架构javapython后端架构
    聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析，以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分，通过对度量数据的分析，可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析，并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
  • 学习“论语”-第59天 春峰轩
    12.14子张问政。子曰：“居之无倦，行之以忠。”子张问为政之道。孔子说：“在位尽职不懈怠，执行政令要忠诚。”12.15子曰：“博学于文，约之以礼，亦可以弗畔矣夫！”孔子说：“君子广泛地学习文献，并且用礼节约束自己，也就不会离经叛道了。”12.16子曰：“君子成人之美，不成人之恶。小人反是。”孔子说：“君子成全别人的好事，而不助长别人的坏处。小人则与此相反行事。”知识点:“成人之美，不成人之恶”贯
  • 2021-11-15 宙火
    我给宋小姐写了首诗，是我在课上因思恋宋小姐而写的。“自古多情是唐宋，从来双飞归巢燕。邻家小女相聘婷，常使春意荡漾我。不知单思可为爱，惟愿一心付之汝。”我拿给宋小姐看了，她说我写得很棒。我很开心，但又不是那么开心。宋小姐是回复我了，但也只是说我写得很棒，对我诗句中蕴藏的真切感情，不知道是真的没发现，还是装作没发现。但我不深究，只是这样，我就很开心了。我答应宋小姐，一天给她写一首诗。
  • 《我的青葱岁月之缘来是你》 第二章 迎新晚会 思源思缘思怨
    “怎么你也来了这里？”我愉快的问到，想着这是上天给的缘分吗？我还没去找他竟然就相遇了。那个让我开心的老乡。“你好，我也是舞蹈社的新人啊！”他说，笑起来回答我，眼睛弯弯的。“这么巧，我叫吴倩，你叫啥？”“我叫韩欢，你也是B市人吧，c中毕业的？”“我不是，我是f中的，不然肯定会认识你的”“是吗？以后多多关照了”他还冲我眨了眨眼睛。内心一阵悸动，这是……回到寝室，我兴奋的告诉我的室友这个事情，我再次觉得
  • 数据结构之哈希表 X同学的开始 数据结构数据结构散列表
    哈希表(散列表)出现的原因在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，
  • 厦门自由行之第一天: 大苏子在广漂
    厦门三人行之杂记出发前一天:12️28日下午15:00从广州粗发，来深圳集合！但是中间发生一个小插曲，验票时候发现车票不见了，或许也是一场恶作剧，对于不排队的人，忍不住说了一下，接下来就发现车票不见了，已经是拿在手上！不过还好，可以凭借购票订单查看到信息，所以有惊无险，顺利进站！晚上三个人一起去吃了柠檬鱼，说实话，那会，感觉美吃饱，啊哈哈！晚上回来，两个人又开始彻夜长谈，发现身边优秀的人，一大把，
  • “这才好”麻辣香锅 能够增加人身体的免疫能力 小补文知
    我就来介绍一种香锅，那就是“这才好”麻辣香锅，它产出于著名的蜀地文化，具有悠久的历史土家风味，麻辣鲜香，健康安全。采用传统秘制麻辣香锅油辣子，还有贴心加料“孜然包”满足人们的不同口味需求，香锅底料辣椒，微辣且香，含有丰富微量元素和维生素，具有辣而不躁，味道纯正，醇厚温和。花椒采用历史悠久，被列为宫廷供品的“贡椒”的汉源花椒。我们还挑选了“川菜之魂”郫县豆瓣的鼻祖品牌豆瓣，保留最原始的郫县豆瓣味道，
  • 《太虚游》第六十二章。玄牝之威。 古楼臭道士
    “好好好，流云这孩子深得我心，想必长爻知道是你的话定然会惊喜不已的。”白玄牝听得风流云应了下来，脸色慈和，伸手在他头顶轻轻抚了抚，如同抚在怀中九尾小狐一样自然，极其温柔。身后的四位青丘长老同时一怔，嘴角微动，似要开口劝阻。风流云只感到一道霞光瑞气如有实质一般顺着头顶百会大穴直沉在下丹田内，随后这股气息又逐渐凝聚，似乎给自己吃了什么东西一般。啊喔不好，这祖奶奶该不会是看中我这肉身，像人魔一样，要给她
  • 生命如花 坦释空
    每个人的心中都有一株妙莲花。这是禅家语。禅家总是站在理性的高处，以超越红尘的洒脱来参悟人生和自省生命。那么，凡俗中人呢？生如夏花之绚丽，死如秋叶之静美。这是诗人语。多少人在赞美：姑娘好像花一样！又有多少人在咏歌：花儿与少年。的确，人生如花。花一样的生命，理应自诞生之日起，就一瓣一瓣地绽放她的美丽与清香，使这个原本死寂荒凉的世界五彩缤纷，充满快乐。事实上，人类自诞生起，就一代一代地做着这方面的努力，
  • 二婚到底是领证好还是不领证好？ 孟妃青
    伟人讲过，不以结婚为目的的谈恋爱，都是耍流氓！离婚了，再找对象，感情到了一定程度，领证结婚是水到渠成的事，再说我中华泱泱大国，有礼仪之邦的称谓，领证更是体现了尊重男女双方的行为。如果认为二婚就没必要领证了，只能说明，男女之间都暗藏心思，心不往一处走，日子过不好的。即便他们感情再深，都不是合法夫妻，只是名不正言不顺的同居关系。假如不要二人共同的孩子还好，就怕有了孩子，没领证，到时给孩子上户口都成问题
  • 《华杉讲透王阳明传习录》 微微微微神
    〔5〕希渊问：“圣人可学而至。然伯夷伊尹于孔子，才力终不同。其同谓之圣者安在”？先生曰，“圣人之所以为圣，只是其心纯乎天理，而无人欲之杂。犹精金之所以为精，但以其成色足而无铜铅之杂也。人到纯乎天理方是圣。金到足色方是精。然圣人之才力，亦有大小不同。犹金之分两有轻重。尧舜犹万镒。文王孔子犹九千镒。禹汤武王犹七八千镒。伯夷伊尹犹四五千镒。才力不同，而纯乎天理则同。皆可谓之圣人。犹分两虽不同，而足色则同
  • “日舍一物”之42——活在当下，并向前看 記二十一
    这件衣服已经有十五、六年了（突然发现我可真是能囤东西啊）。这原本是一件我非常喜欢的衣服，无论是样子，还是质地。照片拍的比较渣，但其实，白色棉质衣料中，尚织有银色的丝线，在阳光或灯光下，会闪亮，不晃眼，但很漂亮。或许正是因为太喜欢了，所以一直保留着，尽管很多年都没有再穿过了。因为不合适了。首先是随着年龄的增长，尽管体重总量没有太多变化（哦，其实还是涨了）。但是体型还是和十几年前不一样了，最明显的就是
  • 语文主题教学学习笔记之87 东哥杂谈
    “语文主题教学”学习笔记之八十七（0125）今天继续学习小学语文主题教学的实践样态。板块三：教学中体现“书艺”味道。作为四大名著之一的《水浒传》，堪称我国文学宝库之经典。对从《水浒传》中摘选的单元，教师就要了解其原生态，即评书体特点。这也要求教师要了解一些常用的评书行话术语，然后在教学时适时地加入一些，让学生体味其文本中原有的特色。学生也要尽可能地通过朗读的方式，而不单是分析讲解的方式进行学习。细
  • Linux的Initrd机制 被触发 linux
    Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
  • maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
    默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法：     1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml     2.找到        
  • XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xmlxsdschemanamespace命名空间
    http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
  • Java 求素数运算 周凡杨 java算法素数
    网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。 第一种：   原理: 6N(+-)1法         任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)   
  • java 单例模式 g21121 java
    想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：   class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
  • Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
    1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录       解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：           
  • 32位和64位操作系统 墙头上一根草 32位和64位操作系统
    32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
  • 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
    一、问题提问：     → 请简单介绍一下什么是轻量级？     轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。  
  • mongodb 环境搭建及简单CURD antlove WebInstallcurdNoSQLmongo
    一 搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
  • 数据字典和动态视图 百合不是茶 oracle数据字典动态视图系统和对象权限
    数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭   数据字典中包含   数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
  • 多线程编程一般规则 bijian1013 javathread多线程java多线程
           如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。        不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
  • 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linuxunixscp
    一.功能说明        scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下：        scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
  • 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
    以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。   示例数据：   地址表：   CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
  • cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter formcgi
    先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题） 问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
  • 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
    一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
  • java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
    public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
  • 看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
       以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:    职业规划:    http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua      android学习:    1.http://byandby.i
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        我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误      在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
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    正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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    public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
  • UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
    In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
  • 判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Mathpython
    质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。 判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
  • SpringSecurity工作原理小解读 坏我一锅粥 SpringSecurity
      SecurityContextPersistenceFilter   ConcurrentSessionFilter   WebAsyncManagerIntegrationFilter   HeaderWriterFilter   CsrfFilter   LogoutFilter   Use
  • JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScripthtmlWebcsshtml5
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm   该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
  • Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie RESThbase
    hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。   启动命令：./bin/hbase rest s
  • JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释） 明子健 jqueryjs源码拖动鼠标
    欢迎讨论指正！   print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
  • Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
    下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
  • 将redis,memcache结合使用的方案? tcrct rediscache
    公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
  • 开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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