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提出一种针对Java中字符串的内存管理方案。该方案分析了字符串操作接口的行为特征,利用编译时指令插桩技术在字符串操作接口调用点插入回收指令,以主动回收无用字符串占用的堆空间,可以有效提高活跃堆空间的利用率,同时减轻垃圾收集的负担,从而达到改善Java虚拟机性能的效果。 相似文献
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为了减少Java虚拟机垃圾收集器的开销,对Java栈帧进行改造使其支持对象的存储,在此基础上提出一种基于栈式内存分配的垃圾收集算法。算法首先在编译阶段通过对Java源代码进行分析确定栈式分配对象,并用扩展指令标识这些对象,程序运行时它们直接被分配到Java栈上,这些对象在程序离开其作用域时立即被释放,其它对象则分配到堆上,由垃圾收集器进行回收。实验结果表明,与传统基于堆式的垃圾收集算法相比,新算法内存分配和即时回收性能优,占用内存空间少,垃圾回收更及时,减轻了垃圾收集器的负担,提高了运行速度。 相似文献
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为了减少Java虚拟机垃圾收集器的开销,对Java栈帧进行改造使其支持对象的存储,在此基础上提出一种基于栈式内存分配的垃圾收集算法。算法首先在编译阶段通过对Java源代码进行分析确定栈式分配对象,并用扩展指令标识这些对象,程序运行时它们直接被分配到Java栈上,这些对象在程序离开其作用域时立即被释放,其它对象则分配到堆上,由垃圾收集器进行回收。实验结果表明,与传统基于堆式的垃圾收集算法相比,新算法内存分配和即时回收性能优,占用内存空间少。垃圾回收更及时,减轻了垃圾收集器的负担,提高了运行速度。 相似文献
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1 Java内存划分情况
计算机中程序运行都是在内存中进行的,Java程序是交给JVM自动管理,内存区域是指JVM的内存,大致可划分为四个部分:(1) Java栈Java栈也称作虚拟机栈,是Java方法执行的内存模型.Java栈中存放的是一个个的栈帧,每个栈帧对应一个被调用的方法,在栈帧中包括局部变量表、操作数栈、指向当前方法所属类的运行时常量池的引用、方法返回地址和一些额外的附加信息.(2)本地方法栈本地方法栈以帧的形式存放本地方法的调用状态,包括方法调用的参数、局部变量、中间结果等.方法都是以方法帧的形式存放在方法区.(3) Java堆Java堆是一个运行时的数据区,用来存储数据的单元,堆中存放通过new关键字新建的对象和数组.在JVM中只有一个堆,可以在运行时动态地分配内存大小,存取速度较慢.在堆中声明的对象不能直接访问,必须通过在栈中声明的引用来调用.引用变量存储的是指向堆中的数组或对象的地址,即指针.(4)方法区方法区是被线程共享的区域.在方法区中,存储了每个类的信息,包括类的名称、方法信息、字段信息、静态变量、常量以及编译器编译后的代码等. 相似文献
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即时编译器辅助的垃圾收集技术结合显式和自动内存管理的优点,在编译阶段由即时编译器分析应用程序并在其中插桩显式释放内存的指令,以便垃圾收集器及时回收死亡对象所占用的内存空间,从而减轻垃圾收集器的负担.提出一种应用于该项技术的插桩算法,它基于控制流中的支配关系并提供不同的插桩策略,保证插桩的正确性和灵活性;它能够主动获得域引用从而释放对象及其域引用的内存空间.实验表明基于该插桩算法的垃圾收集器能够回收大量的内存空间,提高Java程序的执行效率. 相似文献
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JNI是JDK提供的本地编程接口,它允许Java代码操作其他语言编写的应用程序和库,但调用本地方法的同时也带来了安全问题.CORBA是一个分布式的、面向对象的应用架构规范,它允许对象在异构的、分布式的环境中透明传输,从而也能实现Java与C/C+ +的互操作.本文比较了JNI和CORBA两种方法的优缺点,并将CORBA应用在一个J2EE架构下的项目中,解决了项目中Java与C/C+ +的交互问题. 相似文献
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介绍了Java本地接口方法JNI,重点讨论了利用JNI调用C/C++动态联接库,实时监控系统中硬盘、内存、CPU等资源的运行状态的方法,实现了Java与C/C++的互操作.同时,通过在WebService服务中调用JNI方法,提取Web Service的远程调用功能.在网格环境中,构建了基于GMA的监控系统模式,并给出了该系统的具体实现方法.通过理论分析和具体应用证实了该系统的有效性. 相似文献
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原生代码已在Android应用中广泛使用,为恶意攻击者提供了新的攻击途径,其安全问题不容忽视。当前已有Android恶意应用检测方案,主要以Java代码或由Java代码编译得到的Dalvik字节码为分析对象,忽略了对原生代码的分析。针对这一不足,提出了一种基于双层语义的原生库安全性检测方法。首先分析原生方法Java层语义,提取原生方法函数调用路径,分析原生方法与Java层的数据流依赖关系以及原生方法函数调用路径的入口点。对于原生代码语义,定义了数据上传、下载、敏感路径读写、敏感字符串、可疑方法调用5类可疑行为,基于IDA Pro和IDA Python对原生代码内部行为进行自动分析。使用开源机器学习工具Weka,以两层语义作为数据特征,对5336个普通应用和3426个恶意应用进行了分析,最佳检测率达到92.4%,表明所提方法能够有效检测原生库的安全性。 相似文献