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JVM的4种垃圾回收算法、垃圾回收机制与总结

本系列持续更新。 一、垃圾回收算法 1.标记清除 标记-清除算法将垃圾回收分为两个阶段:标记阶段和清除阶段。 在标记阶段首先通过根节点(GC Roots),标记所有从根节点开始的对象,未被标记的对象就是未被引用的垃圾对象。然后,在清除阶段,清除所有未被标记的对象。 适用场合: 存活对象较多的情况下比较高效适用于年老代(即旧生代)缺点: 容易产生内存碎片,再来一个比较大的对象时(典型情况:该对象的大小大于空闲表中的每一块儿大小但是小于其中两块儿的和),会提前触发垃圾回收扫描了整个空间两次(第一次:标记存活对象;第二次:清除没有标记的对象) 2.复制算法 从根集合节点进行扫描,标记出所有的存活对象,并将这些存活的对象复制到一块儿新的内存(图中下边的那一块儿内存)上去,之后将原来的那一块儿内存(图中上边的那一块儿内存)全部回收掉 现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代。 适用场合: 存活对象较少的情况下比较高效扫描了整个空间一次(标记存活对象并复制移动)适用于年轻代(即新生代):基本上98%的对象是"朝生夕死"的,存活下来的会很少 缺点: 需要一块儿空的内存空间需要复制移动对象 **...

给全文搜索引擎Manticore (Sphinx) search 增加中文分词

Sphinx search 是一款非常棒的开源全文搜索引擎,它使用C++开发,索引和搜索的速度非常快,我使用sphinx的时间也有好多年了。最初使用的是coreseek,一个国人在sphinxsearch基础上添加了mmseg分词的搜索引擎,可惜后来不再更新,sphinxsearch的版本太低,bug也会出现;后来也使用最新的sphinxsearch,它可以支持几乎所有语言,通过其内置的ngram tokenizer对中文进行索引和搜索。 但是,像中文、日文、韩文这种文字使用ngram还是有很大弊端的: 当Ngram=1时,中文(日文、韩文)被分解成一个个的单字,就像把英文分解成一个个字母那样。这会导致每个单字的索引很长,搜索效率下降,同时搜索结果习惯性比较差。 当Ngram=2或更大时,会产生很多无意义的“组合”,比如“的你”、“为什”等,导致索引的字典、索引文件等非常大,同时也影响搜索速度。 基于以上弊端,为中日韩文本加入分词的tokenizer是很有必要的。 于是决定来做这件事。先去Sphinxsearch网站去看看,发现它已经发布了新的3.x版本,而且加入了很多很棒的特性,然而...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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