1.为什么 GraalVM 能用 Java 实现 GC？—— Native Image 的源码本机魔法
2.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
3.go语言是编译型还是解释型
4.图解Lua分代GC
5.沉浸式go-cache源码阅读！
6.Lua GC机制分析与理解-上

为什么 GraalVM 能用 Java 实现 GC？—— Native Image 的源码本机魔法

       借助GraalVM的自举能力，Java能够在底层实现诸如GC等关键功能，源码而无需额外的源码开销。这一能力的源码实现，依赖于Graal编译器的源码医学考试系统源码强大扩展魔法。Graal编译器的源码核心职责是读取源代码（Java字节码），并根据源代码的源码语义生成机器码。

       尽管按照源代码和语言规范，源码编译器应该遵循一板一眼的源码翻译逻辑，但它实际上享有极大的源码自由度，能够进行优化并直接修改函数语义。源码GraalVM SDK则提供了具有底层功能的源码API，允许用户通过标准的源码Java语法使用那些标准Java无法实现的底层能力。

       为直接操作内存，源码GraalVM SDK引入了PointerBase接口，它代表各种指针类型。尽管没有类实现该接口，但GraalVM SDK提供了一些“魔法”方法来生成其实例。例如，通过StackValue工具类，用户可以创建指向特定类型的指针。

       Native Image模块提供了一整套API，使Java能够直接操作内存，包括指针、内存分配和内存管理。这些API允许Java代码像C++一样执行底层操作，从而使得GraalVM能够使用Java实现SVM runtime包括GC在内的底层功能。

       在内存管理方面，Native Image提供了安全且高效地直接操作内存的能力。通过PointerBase接口和StackValue类，用户可以获取并操作栈上的局部变量地址，实现与C语言相同的fhfl指标源码功能。此外，Native Image还提供了对malloc的直接封装，使得内存分配更加便捷。

       为了与操作系统和C API交互，Native Image提供了一套自定义的FFI接口，解决了标准Java中JNI接口的限制。通过CLibrary和CFunction接口，用户可以方便地映射C标准库中的函数并调用它们。对于复杂类型如结构体，Native Image同样提供了映射至Java中的方式。

       针对Java对象的处理，Native Image引入了PinnedObject和ObjectHandle功能。PinnedObject允许临时固定Java对象，防止GC移动对象，从而在本地代码中安全地处理对象。ObjectHandle则提供了一个引用ID，用于在本地函数中传递Java对象，而不会影响到GC的工作。

       综上所述，GraalVM通过其强大的扩展魔法和底层功能API，使得Java能够直接操作内存，实现底层功能，如GC。这些特性使得GraalVM成为构建高性能、低延迟应用的理想选择。

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，利用数组的面相源码模板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。ffmpeg直播源码为了应对这一挑战，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php源码模版高效管理。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。

go语言是编译型还是解释型

       Go语言是编译型语言。

       首先，理解编译型和解释型语言的差异是关键。编译型语言会将源代码转换为机器代码，这是一组可以直接由计算机执行的低级指令。这个过程通常发生在程序运行之前，因此编译型语言通常具有较高的执行速度。相反，解释型语言在程序运行时，会逐行读取源代码并将其转换为机器代码执行。由于这个过程在运行时进行，解释型语言的执行速度通常比编译型语言慢。

       Go语言被设计为编译型语言。当我们使用Go编译器（如gc）编译Go程序时，它会将Go源代码（.go文件）转换为二进制可执行文件。这个过程通常发生在程序运行之前。这意味着，一旦编译完成，生成的二进制文件可以直接在计算机上运行，无需任何中间的解释或转换过程。

       举个例子，如果我们有一个简单的Go程序，如下所示：

       go

       package main

       import "fmt"

       func main() {

       fmt.Println("Hello, World!")

       }

       使用Go编译器，我们可以将这个源代码文件编译为一个可执行文件。在命令行中，我们可以使用以下命令来完成这个过程：

       bash

       go build -o hello hello.go

       上述命令会生成一个名为“hello”的可执行文件。这个文件是机器代码，可以直接在计算机上运行。当我们运行这个文件时，它会直接输出“Hello, World!”，无需任何中间的解释或转换过程。

       总结来说，Go语言是编译型语言，它将源代码预先转换为机器代码，这使得Go程序具有较高的执行速度。

图解Lua分代GC

       一直对GC很感兴趣，最近阅读Lua GC相关资料并结合Lua5.4.6源码总结了Lua的分代GC机制。

       在Lua中，对象根据年龄被划分为新旧不同阶段。其中，NEW、SURVIVAL属于新对象；OLD、OLD0、OLD1、TOUCHED1、TOUCHED2属于老对象。

       对象的颜色表示其状态，分为黑、白、灰三种。黑色代表对象已被完全标记，灰色代表有待标记，白色代表不再被使用的对象。YoungGC通过递归标记灰色对象，清理白色对象。

       对象颜色通过mark字段中的三个比特位表示，黑色占一个比特，白色占两个比特，全0表示灰色状态。

       使用三色标记方法，对象颜色动态变化，帮助GC准确识别无用对象。

       在Lua GC中，对象的管理通过特定的链表结构实现，包含普通无析构函数对象链表、有析构函数对象链表以及灰色对象链表。

       新对象经历两次小GC才能成为老对象的机制，旨在确保新对象的生命周期大于一次年轻代GC间隔，避免错误标记。

       源码中只标记OLD1年龄态对象的原因是，G_TOUCHED1、G_TOUCHED2、OLD0年龄态对象已经在灰链中。而OLD年龄态在小GC时不进行引用标记。

       OLD1年龄态对象已经历两次小GC，理论上属于老对象范畴。但将其直接归并入OLD态会导致SURVIVAL年龄态对象的引用标记问题。

       通过上述机制，Lua的分代GC实现了高效而精准的对象管理，降低了内存碎片，提升了程序性能。

沉浸式go-cache源码阅读！

       大家好，我是豆小匠，这期将带领大家探索go-cache的内部实现，深入理解本地缓存机制，并分享一些阅读源码的实用技巧。

       首先，我们从源码入手，Goland中仅需关注cache.go和sharded.go两个文件，总共行代码，是不错的学习资源。通过README.md，可以了解到包的使用方法。

       创建缓存实例时，我们注意到它依赖于清理间隔，而非实时过期删除。这引出了一个问题：如何在逻辑上处理过期缓存？我们开始在cache.go中寻找答案。

       首先，我们关注Cache结构体，它定义了整个缓存的框架。接下来，重点阅读New函数，这里使用了runtime.SetFinalizer来确保即使对象被设置为nil，清理协程的GC回收也受到影响。

       通过源码解析，我们明白，如果清理协程与Cache对象关联，即使对象不再活跃，GC仍无法立即回收。再深入Get方法，你会发现，缓存失效并非通过key是否存在，而是通过item中的过期时间判断，定时清理主要为了释放存储空间。

       最后，我们对常用的方法进行挑选，梳理cache类的成员变量和功能，通过创建图示的方式，来帮助我们更好地理解和记忆。值得注意的是，onEvicted是删除key的回调函数，而sharded.go是未公开的分片缓存实验代码。

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。

asp.net中gc的含义和作用

       GC ç±» 控制系统垃圾回收器（一种自动回收未使用内存的服务）。

       GC 会跟踪托管内存中分配的对象,并且定期执行垃圾回收.当使用内存不能满足内容请求时,GC回收会自动进行,也可以使用Collect方法强制进行垃圾回收

       ä¾‹å­:

using System;

       namespace GCCollectIntExample

       {

           class MyGCCollectClass

           {

               private const long maxGarbage = ;

               static void Main()

               {

                   MyGCCollectClass myGCCol = new MyGCCollectClass();

                   // Determine the maximum number of generations the system

            // garbage collector currently supports.

                   Console.WriteLine("The highest generation is { 0}", GC.MaxGeneration);

                   myGCCol.MakeSomeGarbage();

                   // Determine which generation myGCCol object is stored in.

                   Console.WriteLine("Generation: { 0}", GC.GetGeneration(myGCCol));

                   // Determine the best available approximation of the number 

            // of bytes currently allocated in managed memory.

                   Console.WriteLine("Total Memory: { 0}", GC.GetTotalMemory(false));

                   // Perform a collection of generation 0 only.

                   GC.Collect(0);

                   // Determine which generation myGCCol object is stored in.

                   Console.WriteLine("Generation: { 0}", GC.GetGeneration(myGCCol));

                   Console.WriteLine("Total Memory: { 0}", GC.GetTotalMemory(false));

                   // Perform a collection of all generations up to and including 2.

                   GC.Collect(2);

                   // Determine which generation myGCCol object is stored in.

                   Console.WriteLine("Generation: { 0}", GC.GetGeneration(myGCCol));

                   Console.WriteLine("Total Memory: { 0}", GC.GetTotalMemory(false));

                   Console.Read();

               }

               void MakeSomeGarbage()

               {

                   Version vt;

                   for(int i = 0; i < maxGarbage; i++)

                   {

                       // Create objects and release them to fill up memory

        // with unused objects.

                       vt = new Version();

                   }

               }

           }

       }

       å…·ä½“参开 msdn: /library/system.gc(v=vs.).aspx

       GC 源代码参考: /#mscorlib/system/gc.cs,7ababbebbfd