Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Сегменты памяти JVM и JIT-компилятор

Я знаю, что это зависит от JVM, и каждая виртуальная машина предпочла бы реализовать его немного по-другому, но я хочу понять общую концепцию.

Было сказано, что для сегментов памяти, которые JVM использует для выполнения программы Java

  1. Стеки Java
  2. куча
  3. Область метода
  4. Регистры ПК
  5. Стеки нативных методов

не обязательно реализуются с непрерывной памятью и могут быть фактически выделены в некоторой памяти кучи, предоставленной ОС, это приводит меня к моему вопросу.

  • JVM, которые полностью используют механизм JIT и компилируют методы байт-кода в собственные методы машинного кода, где-то хранят эти методы, где бы это было? механизм выполнения (который обычно написан на C/C++) должен будет вызывать эти скомпилированные функции JIT, но ядро ​​​​не должно позволять программе выполнять код, сохраненный в сегменте стека/кучи/статической памяти, как JVM может преодолеть это?
  • Другой вопрос, который у меня есть, касается стеков Java, когда метод (после JIT-компиляции) выполняется в процессоре, его локальные переменные должны быть сохранены в стеках Java, но опять же стеки Java могут быть реализованы с несмежной памятью и, возможно, даже просто некоторая структура данных стека, выделенная в куче, действующая как стек, как и где сохраняются локальные переменные выполняемого метода? ядро ​​не должно позволять программе обрабатывать память, выделенную кучей, как стек процесса, как JVM преодолевает это сложно?

Опять же, я хочу подчеркнуть, что я прошу общую концепцию, я знаю, что каждая JVM решит реализовать это немного по-другому...

13.02.2016

Ответы:


1

JVM, которые полностью используют механизм JIT и компилируют методы байт-кода в собственные методы машинного кода, где-то хранят эти методы, где бы это было?

Он хранится в «Perm Gen» в Java ‹= 7 и «метапространстве» в Java 8. Это еще одна область собственной памяти.

механизм выполнения (который обычно написан на C/C++) должен будет вызывать эти скомпилированные функции JIT, но ядро ​​​​не должно позволять программе выполнять код, сохраненный в сегменте стека/кучи/статической памяти, как JVM может преодолеть это?

Область памяти доступна как для записи, так и для выполнения, хотя я точно не знаю, какой именно системный вызов требуется для реализации этого.

Другой вопрос, который у меня есть, касается стеков Java, когда метод (после JIT-компиляции)

Изначально код не компилируется, но точно так же использует стек.

выполняется в процессоре, его локальные переменные должны быть сохранены в стеках Java, но опять же стеки Java могут быть реализованы с несмежной памятью

Существует непрерывный стек для каждого потока.

и, возможно, даже просто некоторая структура данных стека, размещенная в куче, действующая как стек, как и где сохраняются локальные переменные выполняемого метода?

В стеке потоков.

ядро ​​не должно позволять программе обрабатывать память, выделенную кучей, как стек процесса, как JVM преодолевает это сложно?

Он этого не делает.

13.02.2016
  • Стек на поток - это стек Java, на который я ссылаюсь, и что это значит, что он хранится в собственной памяти, как получилось? Он должен храниться либо в стеке, либо в куче, как он в конечном итоге выполняет его. Также много раз jvm реализовывал бы свои собственные стеки для памяти потока, используя память кучи, что снова приводит меня к моему первоначальному вопросу, как он обрабатывает структуру стека как собственный стек..... Это точно не отвечает на мой вопрос.. , Не могли бы вы подробнее рассказать о сегменте встроенной памяти? Спасибо в любом случае 13.02.2016
  • 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..