温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

jvm高级面试题有哪些

发布时间:2022-01-14 10:47:16 来源:亿速云 阅读:143 作者:小新 栏目:大数据

小编给大家分享一下jvm高级面试题有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

2.7.1. Serial 垃圾收集器(单线程、复制算法)

Serial(英文连续)是最基本垃圾收集器,使用复制算法,曾经是JDK1.3.1 之前新生代唯一的垃圾收集器。Serial 是一个单线程的收集器,它不但只会使用一个 CPU 或一条线程去完成垃圾收集工作,并且在进行垃圾收集的同时,必须暂停其他所有的工作线程,直到垃圾收集结束。

Serial 垃圾收集器虽然在收集垃圾过程中需要暂停所有其他的工作线程,但是它简单高效,对于限定单个 CPU 环境来说,没有线程交互的开销,可以获得最高的单线程垃圾收集效率,因此 Serial

垃圾收集器依然是 java 虚拟机运行在 Client 模式下默认的新生代垃圾收集器。

2.7.2. ParNew 垃圾收集器(Serial+多线程)

ParNew 垃圾收集器其实是 Serial 收集器的多线程版本,也使用复制算法,除了使用多线程进行垃圾收集之外,其余的行为和 Serial 收集器完全一样,ParNew 垃圾收集器在垃圾收集过程中同样也要暂停所有其他的工作线程。

ParNew 收集器默认开启和 CPU 数目相同的线程数,可以通过-XX:ParallelGCThreads 参数来限制垃圾收集器的线程数。【Parallel:平行的】

ParNew虽然是除了多线程外和Serial 收集器几乎完全一样,但是ParNew垃圾收集器是很多 java虚拟机运行在 Server 模式下新生代的默认垃圾收集器。

2.7.3. Parallel Scavenge 收集器(多线程复制算法、高效)

Parallel Scavenge 收集器也是一个新生代垃圾收集器,同样使用复制算法,也是一个多线程的垃圾收集器,它重点关注的是程序达到一个可控制的吞吐量(Thoughput,CPU 用于运行用户代码的时间/CPU 总消耗时间,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)),

高吞吐量可以最高效率地利用 CPU 时间,尽快地完成程序的运算任务,主要适用于在后台运算而不需要太多交互的任务。自适应调节策略也是 ParallelScavenge 收集器与 ParNew 收集器的一个重要区别。

2.7.4. Serial Old 收集器(单线程标记整理算法 )

Serial Old 是 Serial 垃圾收集器年老代版本,它同样是个单线程的收集器,使用标记-整理算法,

这个收集器也主要是运行在 Client 默认的 java 虚拟机默认的年老代垃圾收集器。

在 Server 模式下,主要有两个用途:

1. 在 JDK1.5 之前版本中与新生代的 Parallel Scavenge 收集器搭配使用。

2. 作为年老代中使用 CMS 收集器的后备垃圾收集方案。

新生代 Serial 与年老代 Serial Old 搭配垃圾收集过程图:

jvm高级面试题有哪些

新生代 Parallel Scavenge 收集器与 ParNew 收集器工作原理类似,都是多线程的收集器,都使用的是复制算法,在垃圾收集过程中都需要暂停所有的工作线程。新生代 ParallelScavenge/ParNew 与年老代 Serial Old 搭配垃圾收集过程图:

jvm高级面试题有哪些

2.7.5. Parallel Old 收集器(多线程标记整理算法)

Parallel Old 收集器是Parallel Scavenge的年老代版本,使用多线程的标记-整理算法,在 JDK1.6才开始提供。

在 JDK1.6 之前,新生代使用 ParallelScavenge 收集器只能搭配年老代的 Serial Old 收集器,只能保证新生代的吞吐量优先,无法保证整体的吞吐量,Parallel Old 正是为了在年老代同样提供吞吐量优先的垃圾收集器,如果系统对吞吐量要求比较高,可以优先考虑新生代 Parallel Scavenge和年老代 Parallel Old 收集器的搭配策略。新生代 Parallel Scavenge 和年老代 Parallel Old 收集器搭配运行过程图:

jvm高级面试题有哪些

以上是“jvm高级面试题有哪些”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

jvm
AI