【球形立体相册源码】【仿博易源码】【抢画网源码】对象回收源码_对象回收源码怎么弄
1.golang的对象对象对象池sync.pool源码解读
2.源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更
3.python中的垃圾回收机制和缓存机制
4.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
5.Java中弱引用 丨 12分钟通过案例带你深入源码，分析其原理
6.Lua GC机制分析与理解-上
golang的回收回收对象池sync.pool源码解读
在编程实践中，对象池sync.pool的源码源码出现是为了优化频繁创建和销毁对象带来的性能问题。它解决了新对象创建时的对象对象内存分配和垃圾回收(GC)压力。对象池的回收回收核心思想是复用已经创建的对象，避免不必要的源码源码球形立体相册源码资源消耗。
对象池的对象对象应用范围广泛，如连接池、回收回收线程池等，源码源码它们都是对象对象通过池化来复用资源，减少创建和销毁的回收回收开销，提升服务响应速度。源码源码实际上，对象对象缓存也是回收回收类似的概念，通过存储已计算结果，源码源码减少重复计算，加快服务响应。
go1.版本的对象池原理涉及一个简单的结构体，通过Get和Put函数来管理对象。创建对象池时，需要传入一个创建新对象的函数。池中的对象存储在local数组中，每个goroutine的P都有对应的池，以减少锁竞争。pin和unpin函数用于管理和抢占P，以控制资源的使用。
在GC过程中，对象池会在每次清理前清空，以防止内存溢出。go1.版本引入了victim cache机制，通过双向链表优化了对象的获取和存储，减少锁竞争，提升性能。
总结来说，对象池的关键在于复用和预分配，通过技术手段减少创建、减少GC压力，仿博易源码并利用缓存提高响应速度。理解这些原理对于优化程序性能和资源管理至关重要。
源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析（包括JNDI和JTA支持）已停更
DBCP是一个用于创建和管理数据库连接的工具，通过连接池复用连接以减少资源消耗。它具备连接数控制、连接有效性检测、连接泄露控制和缓存语句等功能。Tomcat内置连接池、Spring团队推荐使用DBCP，阿里巴巴的druid也是基于DBCP开发的。 DBCP支持通过JNDI获取数据源，并且可以获取JTA或XA事务中的连接对象，用于两阶段提交（2PC）的事务处理。本篇文章将通过例子来解释如何使用DBCP。 以下是文章的详细内容：使用例子需求
本例将展示如何使用DBCP连接池获取连接对象，并进行基本的增删改查操作。工程环境
JDK：1.8.0_
maven：3.6.1
IDE：eclipse 4.
mysql-connector-java：8.0.
mysql：5.7.
DBCP：2.6.0
主要步骤
创建Maven项目，打包方式为war（war也可以是jar，这里选择war是为了测试JNDI功能）。
引入DBCP相关依赖。
在resources目录下创建dbcp.properties文件，配置数据库连接参数及连接池基本参数。
编写JDBCUtils类，实现初始化连接池、获取连接、管理事务和资源释放等功能。
创建测试类，实现基本的增删改查操作。
配置文件详解
dbcp.properties文件包含数据库连接参数和连接池基本参数，如数据库URL、用户名、密码、连接池大小等。其中，数据库URL后面添加了参数以避免乱码和时区问题。建议根据项目需求调整参数设置。抢画网源码基本连接属性
数据库URL
用户名
密码
连接池大小
缓存语句（在MySQL下建议关闭）
连接检查参数（建议开启testWhileIdle，避免性能影响）
事务相关参数（通常使用默认设置）
连接泄漏回收参数
其他参数（较少使用）
源码分析
DBCP主要涉及以下几个类：BasicDataSource：提供基本的数据库操作数据源。
BasicManagedDataSource：BasicDataSource的子类，用于创建支持XA事务或JTA事务的连接。
PoolingDataSource：BasicDataSource中实际调用的数据源，用于管理连接。
ManagedDataSource：PoolingDataSource的子类，用于支持XA事务或JTA事务的连接。
使用DBCP连接池创建连接时，首先创建BasicDataSource对象，初始化配置参数。然后从连接池中获取连接。连接获取过程涉及到数据源和连接池的创建，连接对象的包装和回收。通过JNDI获取数据源对象需求
使用JNDI获取DBCP数据源对象，以PerUserPoolDataSource和SharedPoolDataSource为例。为了在tomcat容器中测试，需要配置JNDI上下文。引入依赖
引入JNDI相关的依赖。
编写context.xml文件，配置JNDI上下文。
在web.xml中配置资源引用，将JNDI对象与web应用绑定。
测试结果
打包项目并部署到tomcat上运行，通过访问指定的jsp页面，验证JNDI获取数据源对象的正确性。使用DBCP测试两阶段提交
介绍如何使用DBCP实现JTA事务的两阶段提交（2PC）。使用DBCP的BasicManagedDataSource类支持事务处理。通过测试代码验证了2PC的正确性。 以上内容涵盖了DBCP的使用、配置、源码分析、JNDI集成以及两阶段提交的实现，为开发者提供了全面的参考。python中的垃圾回收机制和缓存机制
在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。源码注册表
内存泄漏指的是程序在使用完毕后，未能释放的内存空间，导致这些空间长期被占用，造成系统资源浪费和性能下降。而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，因系统资源不足而无法得到满足。
Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中，每个对象都拥有一个引用计数器，用于统计被引用的次数。程序运行时，引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。
然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。
为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。宠物领养网站源码
Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的引用计数为0时，不直接回收内存，而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。
具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。
通过上述机制，Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。
linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。
在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。
对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。
总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。
然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。
ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。
接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。
通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。
Java中弱引用 丨 分钟通过案例带你深入源码，分析其原理
深入理解Java中的弱引用：分钟带你探索原理与应用
弱引用在Java中扮演着微妙的角色，它并非阻止垃圾回收，而是提供了一种特殊关联方式。JDK官方解释，弱引用主要用于实现那些不需要阻止其键或值被回收的映射。弱引用的出现，是为了在不再使用对象时，让垃圾回收器在合适的时候自动回收，从而避免内存溢出问题。
让我们通过实例来了解。想象一个场景，当我们维护一个map，存储了大量生命周期短暂的对象，如果key和value都由强引用指向，即使我们设置为null，对象仍不会被回收，因为map作为静态变量，其生命周期长。这时，弱引用的介入就显得尤为重要。通过将key变为弱引用，即使对象不再被方法引用，也能在垃圾回收时被释放，避免内存耗尽。
弱引用的使用并不复杂，只需将HashMap替换为WeakHashMap，将key变为WeakReference。当我们不再需要这些对象时，它们会被自动回收，如在上述例子中，输出的size为0，就证明了这一点。然而，这并不意味着value和entry会自动回收，这时WeakHashMap的expungeStaleEntries方法就发挥作用，它会清理不再引用的对象。
引用队列在此过程中扮演了关键角色，它帮助我们在弱引用被回收时高效地找到并处理相关对象，避免了遍历整个数据结构的性能消耗。在使用弱引用时，需要注意检查对象是否已被回收，以防空指针异常。
通过这些深入解析，我们对弱引用有了全面的认识，它在内存管理中的巧妙应用，为我们提供了一种解决内存溢出的有效手段。
Lua GC机制分析与理解-上
lua的垃圾回收(Garbage Collect)在lua编程中占据关键地位，尤其在5.3.4版本的源码中，本文将基于此版本进行深入探讨。lua采用的是标记清除式GC算法，其流程包括标记和清除两步骤：标记阶段从若干根节点开始，逐层追踪相关对象；清除阶段遍历标记过的对象链表，删除不再需要的内存。
在lua的垃圾回收中，使用白、灰、黑三种颜色标识对象的状态。白色代表可回收状态，初始对象为白色，表示未被访问；灰色代表待标记状态，已访问但引用的其他对象未标记；黑色则表示对象已完全标记，不可回收。为了区分新建对象的特殊情况，lua引入了白1和白2，确保在标记阶段结束后的清除阶段，新创建的对象不会被错误地清除。
GC过程从新建对象开始，通过luaC_newobj函数创建可回收对象，并将其标记为白色。触发GC的条件包括手动调用或内存使用超过设定阈值。在lua5.1之后，引入了分步执行机制，提高了系统的实时性，核心函数singlestep负责管理整个过程。
标记阶段从根对象开始，将白色变为灰色，并加入灰色链表。清除阶段则根据对象类型分步进行，如字符串直接回收，其他类型逐个检查颜色并释放空间。整个过程非搬迁式，不涉及内存整理。
总结起来，lua的GC机制就是通过灰色链表进行标记，然后遍历内存链表进行清除。虽然本文主要基于5.3.4版本，但原理适用于不同版本的lua。任何理解或改进的建议，都欢迎读者批评指正，期待您的反馈，感谢阅读。