Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как рассчитать максимальную память, которую может использовать java-приложение

У меня есть Java-приложение с максимальной кучей 1024 МБ, у него есть пространство для генерации 256 МБ. Гарантирует ли это, что это приложение никогда не будет использовать более 1280M (1024+256)?

Память стека также зависит от размера кучи, указанного выше, или это дополнительное потребление памяти?

Что, если java-приложение использует нативный код, потребляющий память, то откуда берется эта память? куча/постоянный ген/больше оперативной памяти?

Мне интересно узнать, как java использует память. Прокомментируйте, пожалуйста. Любые ссылки, которые могут дать четкую картину, также приветствуются.

Спасибо

java memory-management jvm
17.07.2010

Ответы:


1

Выполняемое Java-приложение использует больше памяти, чем основная куча и пространство permgen. Например:

  • Есть память, в которой хранится исполняемый код программы java и любые общие библиотеки, которые динамически связываются исполняемым файлом.
  • Существует память, используемая для представления структур данных вне кучи, буферов и т. д., которые создаются исполняемым файлом java, его собственными библиотеками или собственными библиотеками приложения.
  • Существует память, используемая для представления стеков потоков Java.
  • И, вероятно, больше.

Не существует рекомендуемого способа прогнозирования общего использования памяти приложением Java. Даже измерить ее сложно, особенно если учесть, что часть этой памяти может использоваться совместно с другими JVM или даже другими не-Java-приложениями.

17.07.2010

2

Из вашего вопроса я вижу, как вы запутались в управлении памятью в Java.

Ознакомьтесь с этим информационным документом для лучшего понимания: управление памятью в виртуальная машина JavaHotSpot™.

17.07.2010
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..