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公开(公告)号：CN116860658B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310739729.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向大数据处理框架的高效半自动垃圾回收方法和系统，通过区分大数据框架中的普通对象与数据对象，本发明消除了垃圾收集过程中数据对象不必要的标记和复制开销。本发明包括：数据对象分析器为大数据框架开发者提供两个注解，分别表示数据对象的创建和释放，Java虚拟机可以根据注解跟踪数据对象的生命周期，并优化数据对象的管理；基于标签的分配器可以有效地区分数据对象和普通对象，并将它们分开存储在堆空间中；基于消息的垃圾收集器可以消除数据对象不必要的标记和复制开销。与同类产品相比，本发明可以有效地减少大数据应用的垃圾收集时间和运行时间，提高Java虚拟机在大数据环境下的内存管理效率。
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公开(公告)号：CN116860658A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310739729.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向大数据处理框架的高效半自动垃圾回收方法和系统，通过区分大数据框架中的普通对象与数据对象，本发明消除了垃圾收集过程中数据对象不必要的标记和复制开销。本发明包括：数据对象分析器为大数据框架开发者提供两个注解，分别表示数据对象的创建和释放，Java虚拟机可以根据注解跟踪数据对象的生命周期，并优化数据对象的管理；基于标签的分配器可以有效地区分数据对象和普通对象，并将它们分开存储在堆空间中；基于消息的垃圾收集器可以消除数据对象不必要的标记和复制开销。与同类产品相比，本发明可以有效地减少大数据应用的垃圾收集时间和运行时间，提高Java虚拟机在大数据环境下的内存管理效率。
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