VM 提供了各种用于调整内存分配和垃圾回收行为的标准开关和非标准开关。其中一些设置可以提高 Java IDE 的性能。注意：由于 -X （尤其是 -XX JVM）开关通常是 JVM 或 JVM 供应商特定的，本部分介绍的开关可用于 Sun Microsystems J2SE 1.4.2。
熔断这个概念来源于电路系统中的保险丝熔断。当电流过大时，保险丝熔断，防止因电流过大损坏电器元器件，或因电流过大，导致元器件热度过高，发生火灾。
http://blog.csdn.net/chjttony/article/details/7883748#comments
说起垃圾收集（Garbage Collection），大多数人都会想起Java，这项技术从始至终伴随着Java的成长，但事实上GC的出现要早于Java，它诞生于1960年MIT的使用动态分配和垃圾回收技术的语言Lisp。经过近60年的发展，目前内存的动态分配和内存回收技术已经非常成熟了，所有的垃圾回收已经自动化，经过迭代更新，自动回收也经过反复优化，效率和性能都非常可观。
在Java运行时的几个数据区域中，程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈3个区域随着线程而生，随线程而灭，因此这几个区域的内存分配和回收具有确定性，不需要过多考虑垃圾回收问题，因为方法结束或者线程结束时，内存就回收了。但是方法区和堆区不一样，一个接口或者实现类所需要的内存可能不一样，一个方法的多个分支需要的内存也可能不一样，只有程序运行时才能知道创建哪些对象，这部分内存的分配和回收是动态的。
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
前几天在网上看到了一个有趣的问题，就是 国王和100个囚犯 的问题。第一次看到这个问题时，当时也懵了，这是什么鬼？你确定你题出的木有问题？当时就是这感觉.....
用排除法试试，咱们把 javax.crypto.Mac、java.security.MessageDigest、javax.crypto.spec.IvParameterSpec等等一堆java的密码学算法统统hook一遍，期望它用的是标准的java的密码学算法。
本篇文章介绍的是SpringCloud Alibaba技术栈中针对熔断限流的解决方案——Sentinel，本篇文章的大纲如下所示： 一、概念介绍
G1垃圾收集器是一个多线程垃圾收集器，多线程高并发垃圾收集主要是解决垃圾回收效率问题。（垃圾回收解决三个问题1.回收效率 2.空间碎片 3.full GC问题）
对于大多数语言中判断对象是否存活会采用引用计数法：给对象添加一个引用计数器，当有一个地方引用时，计数器就加1，当引用失效时，计数器就减1。任何时刻只要计数器为0则回收。但是这种算法无法解决对象之间互相循环引用的问题。如A引用B,而B又引用A，计数器永远不为0，这两个对象再也无任何引用。这样GC不能回收这两个对象。 因此，在JAVA中，采用了可达性分析算法来解决这个问题，判断对象是否存活。 可达性分析算法：通过GCRoots的对象作为起点，从这些节点向下搜索，搜索走过的路径称之为引用链（Reference Chain），当一个对象到达GCRoots没有任何链相连，则证明此对象不可用，可以被GC回收。
笔者一直在使用微信的微信公众号平台去管理公众号中的技术文章，但是今天多刷了几下，居然就被限流了，没错就连这样的纯碎面向B端（就像我们这些公众号主）的后台管理系统都用到了限流技术，那么我们面向C端的业务产品凭什么还不用呢？
Java堆:一般是放置实例化的对象的地方，堆分新生代和老年代空间，不断未被回收的对象越老，被放入老年代空间。分配最大堆空间:-Xmx 分配初始堆空间:-Xms,分配新生代空间:-Xmn，新生代的大小一般为整个堆空间的1/3到1/4。新生代一般分为eden和survivor（from,to）区。新生代被GC15（配置参数-XX:MaxTenuringThreshold,默认15）次后仍存活，进入老年代，但也可能提前晋升，由survivor区决定。新生代和老年代都属于JVM的Heap区，另外还有一个持久代Perm区，又叫永久区，是一块线程共享的内存区域，大小决定了系统可以保存多少个类，定义太多的类，会抛出内存溢出错误。分配永久区空间:-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize（默认为64M）。
Collection ├List │├LinkedList │├ArrayList │└Vector │ └Stack └Set Map ├Hashtable ├HashMap └WeakHashMap
他曾在比亚迪工作，入职时级别为G3/F1，但在三年内看来，升职到E1的可能性并不高。与此同时，一些学历较好的硕士应届生却可以直接以E1级别进入比亚迪。并且，比亚迪的职级倒挂更加明显，因为这种倒挂不仅仅是在薪资上，更体现在职级晋升的机会上。
垃圾收集器与内存分配策略 详解 3.1 概述 本文参考的是周志明的 《深入理解Java虚拟机》第三章 ，为了整理思路，简单记录一下，方便后期查阅。 3.2 对象已死吗 在垃圾收集器进行回收前，第一件事就是确定这些对象哪些还存活，哪些已经死去。 3.2.1 引用计数算法 在对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器就加1；当引用失效时，计数器减1；其中计数器为0的对象是不可能再被使用的已死对象。 当两个对象相互引用时，这两个对象就不会被回收 引用计数算法,不被主流虚拟机采用，主要原因是它很难解
Guava 是 google 推出的一个第三方 java 库，用来代替 jdk 的一些公共操作，给我印象特别深的就是 Collection 的扩展和本地缓存的扩展这两个方面了。所以今天也就主要来讲讲 guava 的 collection 和 caches 两方面。
之前曾经推荐过崔立强的《使用功能开关更好地实现持续部署》，介绍Feature Toggle的实践。北京办公室的孟宇现在对这个问题有了新的思考，当我们抛却Spring，Feature Toggle又该如何实践呢？ 于是，他写了《在项目中透明地引入特性开关》。 在前几期的InfoQ专栏中刊登了一篇名为“使用功能开关更好地实现持续部署”的文章，文中讲解了特性开关与Spring的集成应用。但如果项目没有依赖Spring，又该如何更好地使用特性开关呢？同时，又该如何透明地引入，使得项目不至于完全依赖特性开关呢？ 接
工服穿戴检测联动门禁开关算法通过yolov8深度学习框架模型，工服穿戴检测联动门禁开关算法能够准确识别和检测作业人员是否按照规定进行工服着装，只有当人员合规着装时，工服穿戴检测联动门禁开关算法会发送开关量信号给门禁设备，使门禁自动打开。工服穿戴检测联动门禁开关算法YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，工服穿戴检测联动门禁开关算法的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。根据YOLO的设计，输入图像被划分为 7x7 的网格（grid），输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把工服穿戴检测联动门禁开关算法 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。如下图所示，比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。
上面有7中收集器，分为两块，上面为新生代收集器，下面是老年代收集器。如果两个收集器之间存在连线，就说明它们可以搭配使用。
工地安全帽识别闸机联动开关算法通过yolov7系列网络模型深度学习算法，工地安全帽识别闸机联动开关算法工地安全帽识别闸机联动开关算法对施工人员的人脸、安全帽和反光衣进行识别，判断是否符合安全要求。只有当人脸识别成功且安全帽、反光衣齐全时，闸机才会打开允许施工人员进入。工地安全帽识别闸机联动开关算法目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
首先讲一下开关的由来，例如东京在6月18日做店庆促销活动，在交易下单环节，可能需要调用A、B、C三个接口来完成，但是其实A和B是必须的，C只是附加的功能（例如在下单的时候做一下推荐），可有可无，在平时系统没有压力，容量充足的情况下，调用下没问题，但是在类似店庆之类的大促环节，系统已经满负荷了，这时候其实完全可以不去调用C接口，怎么实现这个呢？改代码？no,no,no，这样太不敏捷，此时开关诞生了，开发人员只要简单执行一下命令或者点一下页面，就可以关掉对于C接口的调用，在大促过去之后，再把开关恢复回去即可。
young generation-------serial, parnew, parallel scavenge tenured gencration---------CMS, Serial old(MSC), parallel old. parallel scavenge收集器是一个新生代收集器，他也是使用服饰算法的收集器，又是并行的多线程收集器 看上去和parnew差不多，有什么特别的呢？ --parallel scavenge收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同，CMS等收集器的关注点是 尽可能地缩短垃圾收集时用户线程的停顿时间，而parallel scavenge收集器的目的标准则时 达到一个可控制的吞吐量。 自适应调节策略是parallel scavenge收集器与parnew收集器的一个重要区别。 参数-- -XX:+UseAdaptiveSizePolicy MaxGCPauseMillis GCTimeTatio
去年12月下旬，我发布了“ Switch Expressions Coming Java？ 从那时起，进行了广泛的讨论，表达了意见分歧，现在就Java的switch表达式的未来达成了共识。 我曾尝试在12月的博客文章中评论与switch表达式有关的一些主要发展。 但是，我觉得这周琥珀色观察者邮件列表上的Brian Goetz消息标题“ [switch] switch的进一步统一 ”保证了有关Java switch表达式的新博客文章。
作者：fredalxin 地址：https://fredal.xin/talking-msa-msa-stability
位运算符的计算主要用在二进制中。 实际开发中也经常会遇到需要用到这些运算符的时候，同时这些运算符也被作为基础的面试笔试题。 所以了解这些运算符对程序员来说是十分必要的。 于此，记录下我所理解的运算符：
安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法通过yolov8网络深度学习算法模型，安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法对进入工地施工区域人员是否穿戴安全帽进行精准监测和身份识别，只有在满足这两个条件的情况下，闸机才会打开，允许其进入工地施工区。安全帽穿戴检测人脸闸机联动开关算法YOLO模型的增强设置是指应用于训练数据的各种变换和修改，以增加数据集的多样性和大小。这些设置会影响模型的性能、速度和精度。一些常见的YOLO增强设置包括应用的转换类型和强度(例如随机翻转、旋转、裁剪、颜色变化)，应用每个转换的概率，以及是否存在其他功能，如掩码或每个框多个标签。其他可能影响数据扩充过程的因素包括原始数据集的大小和组成，以及模型正在用于的特定任务。重要的是要仔细调整和实验这些设置，以确保增强后的数据集具有足够的多样性和代表性，以训练高性能的模型。
多亏榜一大哥提醒，加密算法居然漏掉了开关功能，榜一大哥也随即在测试开发水货上更新了如何加入开关的文章，欢迎收看。
上期学习了CheckBox和RadioButton，那么本期来学习Button的另外两个子控件ToggleButton和Switch，在开发中同样比较重要。 一、ToggleButton ToggleButton（开关按钮）是Android系统中比较简单的一个组件，是一个具有选中和未选中双状态的按钮，并且需要为不同的状态设置不同的显示文本。当用户在两种状态间进行切换时会触发一个OnCheckedChange事件。 ToggleButton所支持的XML属性和相关方法如下表所示。 XM
目录 内存区域回顾 机制介绍 收集器介绍 调优 内存区域回顾 垃圾回收机制 Java 对象生命周期 根搜索算法 从GC Roots对象为起点，开始向下搜索，搜索走过的路径称为引用链，当一个对象到GC
安全帽人脸联动闸机开关算法通过yolov5+python网络模型深度学校框架 ，安全帽人脸联动闸机开关算法能够判断人员是否穿戴规定的工装是不是现场人员，当穿戴合规且为现场人员，闸机门禁才打开。安全帽人脸联动闸机开关算法中YOLO5的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是安全帽人脸联动闸机开关算法输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。
运行时数据区包括程序计数器、本地方法栈、Java 虚拟机栈、堆、方法区，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随着线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行着出栈和入栈的操作。
缺点: 当Serial收集器想进行垃圾回收的时候，必须暂停用户的所有进程，即stop the world。
对象是否存活: ①.引用计数算法: 描述:每个对象有一个引用计数属性，新增一个引用时计数加1，引用释放时计数减1，计数为0时可以回收. 优势:简单高效 缺点:对于循环引用的对象无法回收(两个对象相互引用) ----------------------------------- ②.可达性分析算法: 描述:GC的时候首先会根据一系列可以被定义为GC Roots的对象作为起始点依次往下搜索 这个搜索的路径即为引用链,若对象没有被引用链连接到GC Roots,则将标记为可清除(证明此对象是不可
垃圾回收器 （GC, Garbage Collector）是和具体的 JVM 实现紧密相关。
对于 JVM 来说，我们都不陌生，其是 Java Virtual Machine（Java 虚拟机）的缩写，它也是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。JVM 有自己完善的硬件架构，如处理器、堆栈等，还具有相应的指令系统，其本质上就是一个程序，当它在命令行上启动的时候，就开始执行保存在某字节码文件中的指令。
下文是我在 LeetCode 刷题过程中总结的三道有趣的「脑筋急转弯」题目，可以使用算法编程解决，但只要稍加思考，就能找到规律，直接想出答案。
上篇博客介绍了垃圾回收算法，如果说垃圾回收算法是内存回收的方法论，那么垃圾回收器就是内存回收的具体实现。
在之前的文章中，我们介绍了 java 虚拟机内存回收的基本算法和原理，本文中，我们着重介绍一下包含在 jdk1,7 以后的 HotSpot 虚拟机中的垃圾收集器。
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成，在此对：hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
今天分享读者小伙伴 labuladong 总结的 LeetCode 上三道有趣的「脑筋急转弯」题目，可以使用算法编程解决，但只要稍加思考，就能找到规律，直接想出答案。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
Java GC（Garbage Collection，垃圾收集，垃圾回收）机制，是Java与C++/C的主要区别之一，作为Java开发者，一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代 码，对内存泄露和溢出的问题，也不需要像C程序员那样战战兢兢。这是因为在Java虚拟机中，存在自动内存管理和垃圾清扫机制。概括地说，该机制对 JVM（Java Virtual Machine）中的内存进行标记，并确定哪些内存需要回收，根据一定的回收策略，自动的回收内存，永不停息（Nerver Stop）的保证JVM中的内存空间，放置出现内存泄露和溢出问题。
前面有一篇文章《一个有些意思的项目--文件夹对比工具（一）》，里面简单讲了下diff算法之--Myers算法。
本文是我在 LeetCode 刷题过程中总结的三道有趣的「脑筋急转弯」题目，可以使用算法编程解决，但只要稍加思考，就能找到规律，直接想出答案。
四层负载均衡：首先DNS解析到LVS/F5，然后LVS/F5转发给Nginx，再由Nginx转发给后端Real Server
Java垃圾回收概况 Java GC（Garbage Collection，垃圾收集，垃圾回收）机制，是Java与C++/C的主要区别之一，作为Java开发者，一般不需要专门编写内存回收和垃圾清理代 码，对内存泄露和溢出的问题，也不需要像C程序员那样战战兢兢。这是因为在Java虚拟机中，存在自动内存管理和垃圾清扫机制。概括地说，该机制对 JVM（Java Virtual Machine）中的内存进行标记，并确定哪些内存需要回收，根据一定的回收策略，自动的回收内存，永不停息（Nerver Stop）的保证
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