Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как определить размер области, автоматически сгенерированной g1gc?

Документация говорит, что:

При запуске виртуальная машина Java (JVM) устанавливает размер региона

Как я мог определить, какой размер был выбран для регионов g1gc при запуске? Как получить уведомление об изменении во время выполнения?

Я пытался зарегистрировать информацию gc с помощью -XX:+PrintGCDetails, но она не содержит информации о размере региона.

java garbage-collection g1gc hotspot
22.06.2017

Ответы:


1

Информацию о размере региона можно вывести с флагом -XX:G1PrintRegionLivenessInfo, который нужно использовать вместе с флагом -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions (ну, по крайней мере, привык, не уверен насчет последних JVM).

См. также эту статью в блоге Oracle и эта очень содержательная статья от Hubspot (просто выполните поиск по запросу "Min Heap Размер").

22.06.2017
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..