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Kubelet源码分析(三):Garbage Collection

siberiawolf / 2976人阅读

摘要:源码版本介绍在分析启动流程时,老是会碰到各类,这里多带带提出来做下较详细的分析。主要由两部分组成使用指定的回收策略,删除那些已经结束的所有的生命周期管理就是通过来实现的,其实该也是依赖了。相关配置该值表示磁盘占用率达到该值后会触发。

源码版本

kubernetes version: v1.3.0

kubelet GC介绍

在分析kubelet启动流程时,老是会碰到各类GC,这里多带带提出来做下较详细的分析。
kubelet"s Garbage Collection主要由两部分组成:

containerGC: 使用指定的container回收策略,删除那些已经结束的containers

imageManager: k8s所有images的生命周期管理就是通过imageManager来实现的,其实该imageManager也是依赖了cAdvisor。

imageManager 策略初始化

imageManager的回收策略结构如下:

</>复制代码

  1. type ImageGCPolicy struct {
  2. // Any usage above this threshold will always trigger garbage collection.
  3. // This is the highest usage we will allow.
  4. HighThresholdPercent int
  5. // Any usage below this threshold will never trigger garbage collection.
  6. // This is the lowest threshold we will try to garbage collect to.
  7. LowThresholdPercent int
  8. // Minimum age at which a image can be garbage collected.
  9. MinAge time.Duration
  10. }

该结构的出厂设置在cmd/kubelet/app/server.go中的UnsecuredKubeletConfig()接口进行。

</>复制代码

  1. func UnsecuredKubeletConfig(s *options.KubeletServer) (*KubeletConfig, error) {
  2. ...
  3. imageGCPolicy := kubelet.ImageGCPolicy{
  4. MinAge: s.ImageMinimumGCAge.Duration,
  5. HighThresholdPercent: int(s.ImageGCHighThresholdPercent),
  6. LowThresholdPercent: int(s.ImageGCLowThresholdPercent),
  7. }
  8. ...
  9. }

赋值的KubeletServer的几个参数的初始化在cmd/kubelet/app/options/options.go中的NewKubeletServer()接口中进行:

</>复制代码

  1. func NewKubeletServer() *KubeletServer {
  2. return &KubeletServer{
  3. ...
  4. ImageMinimumGCAge: unversioned.Duration{Duration: 2 * time.Minute},
  5. ImageGCHighThresholdPercent: 90,
  6. ImageGCLowThresholdPercent: 80,
  7. ...
  8. }
  9. }

从上面的初始化过程可以得出:

在磁盘的占用率高于90%时,imageGC将一直被触发

在磁盘的占用率低于80%时,imageGC将不会触发

imageGC会尝试先delete最少使用的image,但是如果该image的创建时间才低于2min,将不会被删除。

imageManager初始化

上面介绍的都是imageManager的回收策略参数初始化,下面开始介绍imageManager。
结构所在目录:pkg/kubelet/image_manager.go
结构如下:

</>复制代码

  1. type imageManager interface {
  2. // Applies the garbage collection policy. Errors include being unable to free
  3. // enough space as per the garbage collection policy.
  4. GarbageCollect() error
  5. // Start async garbage collection of images.
  6. Start() error
  7. GetImageList() ([]kubecontainer.Image, error)
  8. // TODO(vmarmol): Have this subsume pulls as well.
  9. }

可以看到imageManager是个interface,实际初始化的结构体是realImageManager:

</>复制代码

  1. type realImageManager struct {
  2. // Container runtime
  3. runtime container.Runtime
  4. // Records of images and their use.
  5. imageRecords map[string]*imageRecord
  6. imageRecordsLock sync.Mutex
  7. // The image garbage collection policy in use.
  8. policy ImageGCPolicy
  9. // cAdvisor instance.
  10. cadvisor cadvisor.Interface
  11. // Recorder for Kubernetes events.
  12. recorder record.EventRecorder
  13. // Reference to this node.
  14. nodeRef *api.ObjectReference
  15. // Track initialization
  16. initialized bool
  17. }

该接口的初始化需要先回到pkg/kubelet/kubelet.go中的NewMainKubelet()接口中:

</>复制代码

  1. func NewMainKubelet(
  2. hostname string,
  3. nodeName string,
  4. ...
  5. ) (*Kubelet, error) {
  6. ...
  7. // setup containerGC
  8. containerGC, err := kubecontainer.NewContainerGC(klet.containerRuntime, containerGCPolicy)
  9. if err != nil {
  10. return nil, err
  11. }
  12. klet.containerGC = containerGC
  13. // setup imageManager
  14. imageManager, err := newImageManager(klet.containerRuntime, cadvisorInterface, recorder, nodeRef, imageGCPolicy)
  15. if err != nil {
  16. return nil, fmt.Errorf("failed to initialize image manager: %v", err)
  17. }
  18. klet.imageManager = imageManager
  19. ...
  20. }

可以看到上面的接口中对containerGC和imageManager都进行了初始化,这里先介绍imageManager,containerGC留到下面再讲。
newImageManager()接口如下:

</>复制代码

  1. func newImageManager(runtime container.Runtime, cadvisorInterface cadvisor.Interface, recorder record.EventRecorder, nodeRef *api.ObjectReference, policy ImageGCPolicy) (imageManager, error) {
  2. // 检查policy参数有效性
  3. if policy.HighThresholdPercent < 0 || policy.HighThresholdPercent > 100 {
  4. return nil, fmt.Errorf("invalid HighThresholdPercent %d, must be in range [0-100]", policy.HighThresholdPercent)
  5. }
  6. if policy.LowThresholdPercent < 0 || policy.LowThresholdPercent > 100 {
  7. return nil, fmt.Errorf("invalid LowThresholdPercent %d, must be in range [0-100]", policy.LowThresholdPercent)
  8. }
  9. if policy.LowThresholdPercent > policy.HighThresholdPercent {
  10. return nil, fmt.Errorf("LowThresholdPercent %d can not be higher than HighThresholdPercent %d", policy.LowThresholdPercent, policy.HighThresholdPercent)
  11. }
  12. // 初始化realImageManager结构
  13. im := &realImageManager{
  14. runtime: runtime,
  15. policy: policy,
  16. imageRecords: make(map[string]*imageRecord),
  17. cadvisor: cadvisorInterface,
  18. recorder: recorder,
  19. nodeRef: nodeRef,
  20. initialized: false,
  21. }
  22. return im, nil
  23. }

查看上面的初始化接口,可以看出该imageManager跟容器runtime、cAdvisor、EventRecorder、nodeRef、Policy都有关。
这里可以进行大胆的猜测:

runtime用于进行image的删除操作

cAdvisor用于获取image占用磁盘的情况

EventRecorder用于发送具体的回收事件

Policy就是具体的回收策略了

nodeRef干嘛的?猜不到,还是后面继续看源码吧!

imageManager启动

所有的参数初始化结束后,需要开始进入真正的GC启动流程,该步骤还是需要查看CreateAndInitKubelet()接口。
接口目录:cmd/kubelet/app/server.go
接口调用流程:main -> app.Run -> run -> RunKubelet -> CreateAndInitKubelet
接口如下:

</>复制代码

  1. func CreateAndInitKubelet(kc *KubeletConfig) (k KubeletBootstrap,
  2. pc *config.PodConfig, err error) {
  3. ...
  4. k.StartGarbageCollection()
  5. return k, pc, nil
  6. }

该接口调用了启动GC的接口StartGarbageCollection(),具体实现如下:

</>复制代码

  1. func (kl *Kubelet) StartGarbageCollection() {
  2. go wait.Until(func() {
  3. if err := kl.containerGC.GarbageCollect(kl.sourcesReady.AllReady()); err != nil {
  4. glog.Errorf("Container garbage collection failed: %v", err)
  5. }
  6. }, ContainerGCPeriod, wait.NeverStop)
  7. go wait.Until(func() {
  8. if err := kl.imageManager.GarbageCollect(); err != nil {
  9. glog.Errorf("Image garbage collection failed: %v", err)
  10. }
  11. }, ImageGCPeriod, wait.NeverStop)
  12. }

上面的接口分别启动了containerGC和imageManager的协程,可以看出containerGC是每1分钟触发回收,imageManager是每5分钟触发回收。
该GarbageCollect()接口需要根据之前参数初始化时的realImageManager结构进行查看,进入kl.imageManager.GarbageCollect()一看究竟:

</>复制代码

  1. func (im *realImageManager) GarbageCollect() error {
  2. // 获取节点上所存在的images的磁盘占用率
  3. fsInfo, err := im.cadvisor.ImagesFsInfo()
  4. if err != nil {
  5. return err
  6. }
  7. // 容量及可利用的空间
  8. capacity := int64(fsInfo.Capacity)
  9. available := int64(fsInfo.Available)
  10. if available > capacity {
  11. glog.Warningf("available %d is larger than capacity %d", available, capacity)
  12. available = capacity
  13. }
  14. // Check valid capacity.
  15. if capacity == 0 {
  16. err := fmt.Errorf("invalid capacity %d on device %q at mount point %q", capacity, fsInfo.Device, fsInfo.Mountpoint)
  17. im.recorder.Eventf(im.nodeRef, api.EventTypeWarning, container.InvalidDiskCapacity, err.Error())
  18. return err
  19. }
  20. // 查看images的磁盘占用率是否大于等于HighThresholdPercent
  21. usagePercent := 100 - int(available*100/capacity)
  22. if usagePercent >= im.policy.HighThresholdPercent {
  23. // 尝试去回收images的占用率到LowThresholdPercent之下
  24. amountToFree := capacity*int64(100-im.policy.LowThresholdPercent)/100 - available
  25. glog.Infof("[ImageManager]: Disk usage on %q (%s) is at %d%% which is over the high threshold (%d%%). Trying to free %d bytes", fsInfo.Device, fsInfo.Mountpoint, usagePercent, im.policy.HighThresholdPercent, amountToFree)
  26. // 真正的回收接口
  27. freed, err := im.freeSpace(amountToFree, time.Now())
  28. if err != nil {
  29. return err
  30. }
  31. if freed < amountToFree {
  32. err := fmt.Errorf("failed to garbage collect required amount of images. Wanted to free %d, but freed %d", amountToFree, freed)
  33. im.recorder.Eventf(im.nodeRef, api.EventTypeWarning, container.FreeDiskSpaceFailed, err.Error())
  34. return err ·
  35. }
  36. }
  37. return nil
  38. }

这里最关键的接口便是im.freeSpace(),该接口才是真正进行资源回收的接口。
该接口有两个参数:第一个便是设置这次打算回收的空间,第二个是传入调用回收接口的当前时间。
具体的回收,我们进入接口继续细看:

</>复制代码

  1. func (im *realImageManager) freeSpace(bytesToFree int64, freeTime time.Time) (int64, error) {
  2. // 用im.runtime遍历现存的所有的images,并更新im.imageRecords,下面会用到。
  3. err := im.detectImages(freeTime)
  4. if err != nil {
  5. return 0, err
  6. }
  7. // 操作imageRecords的锁
  8. im.imageRecordsLock.Lock()
  9. defer im.imageRecordsLock.Unlock()
  10. // 获取所有的images
  11. images := make([]evictionInfo, 0, len(im.imageRecords))
  12. for image, record := range im.imageRecords {
  13. images = append(images, evictionInfo{
  14. id: image,
  15. imageRecord: *record,
  16. })
  17. }
  18. sort.Sort(byLastUsedAndDetected(images))
  19. // 下面的循环将尝试删除images,直到满足需要删除的空间为止
  20. var lastErr error
  21. spaceFreed := int64(0)
  22. for _, image := range images {
  23. glog.V(5).Infof("Evaluating image ID %s for possible garbage collection", image.id)
  24. // Images that are currently in used were given a newer lastUsed.
  25. if image.lastUsed.Equal(freeTime) || image.lastUsed.After(freeTime) {
  26. glog.V(5).Infof("Image ID %s has lastUsed=%v which is >= freeTime=%v, not eligible for garbage collection", image.id, image.lastUsed, freeTime)
  27. break
  28. }
  29. // Avoid garbage collect the image if the image is not old enough.
  30. // In such a case, the image may have just been pulled down, and will be used by a container right away.
  31. // 查看该image的空闲时间是否够久,不够久的话将不删除
  32. // 这个时间在GC的策略中有配置
  33. if freeTime.Sub(image.firstDetected) < im.policy.MinAge {
  34. glog.V(5).Infof("Image ID %s has age %v which is less than the policy"s minAge of %v, not eligible for garbage collection", image.id, freeTime.Sub(image.firstDetected), im.policy.MinAge)
  35. continue
  36. }
  37. // 调用runtime(即Docker)的接口删除指定的image
  38. glog.Infof("[ImageManager]: Removing image %q to free %d bytes", image.id, image.size)
  39. err := im.runtime.RemoveImage(container.ImageSpec{Image: image.id})
  40. if err != nil {
  41. lastErr = err
  42. continue
  43. }
  44. // 将删除的镜像从imageRecords中去除,所以前面需要加锁
  45. delete(im.imageRecords, image.id)
  46. // 增加已经删除的image的size
  47. spaceFreed += image.size
  48. // 如果已经删除的image的大小已经满足要求,则退出回收流程
  49. if spaceFreed >= bytesToFree {
  50. break
  51. }
  52. }
  53. return spaceFreed, lastErr
  54. }

基本的imageManager模块流程差不多就这样了,这里还可以继续深入学习下cAdvisor和docker runtime的接口实现。

containerGC 策略初始化

containerGC回收策略相关结构如下:

</>复制代码

  1. type ContainerGCPolicy struct {
  2. // Minimum age at which a container can be garbage collected, zero for no limit.
  3. MinAge time.Duration
  4. // Max number of dead containers any single pod (UID, container name) pair is
  5. // allowed to have, less than zero for no limit.
  6. MaxPerPodContainer int
  7. // Max number of total dead containers, less than zero for no limit.
  8. MaxContainers int
  9. }

该结构的初始化是在cmd/kubelet/app/kubelet.go文件中的CreateAndInitKubelet()接口中进行。
调用流程:main --> app.Run --> RunKubelet --> CreateAndInitKubelet

</>复制代码

  1. func CreateAndInitKubelet(kc *KubeletConfig) (k KubeletBootstrap, pc *config.PodConfig, err error) {
  2. var kubeClient clientset.Interface
  3. if kc.KubeClient != nil {
  4. kubeClient = kc.KubeClient
  5. // TODO: remove this when we"ve refactored kubelet to only use clientset.
  6. }
  7. // containerGC的回收策略初始化
  8. gcPolicy := kubecontainer.ContainerGCPolicy{
  9. MinAge: kc.MinimumGCAge,
  10. MaxPerPodContainer: kc.MaxPerPodContainerCount,
  11. MaxContainers: kc.MaxContainerCount,
  12. }
  13. ...
  14. }

可以看到实际的参数来源于kc结构,而该结构的初始化是在cmd/kubelet/app/kubelet.go文件中的UnsecuredKubeletConfig()接口中进行。
调用流程:main --> app.Run --> UnsecuredKubeletConfig

</>复制代码

  1. func UnsecuredKubeletConfig(s *options.KubeletServer) (*KubeletConfig, error) {
  2. ...
  3. MaxContainerCount: int(s.MaxContainerCount),
  4. MaxPerPodContainerCount: int(s.MaxPerPodContainerCount),
  5. MinimumGCAge: s.MinimumGCAge.Duration,
  6. ...
  7. }

最开始的参数都来源于KubeletServer中的KubeletConfiguration结构,相关的参数如下:

</>复制代码

  1. type KubeletConfiguration struct {
  2. ...
  3. // containerGC会回收已经结束的container,但是该container结束后必须要停留
  4. // 大于MinimumGCAge时间才能被回收。 default: 1min
  5. MinimumGCAge unversioned.Duration `json:"minimumGCAge"`
  6. // 用于指定每个已经结束的Pod最多可以存在containers的数量,default: 2
  7. MaxPerPodContainerCount int32 `json:"maxPerPodContainerCount"`
  8. // 集群最大支持的container数量
  9. MaxContainerCount int32 `json:"maxContainerCount"`
  10. }

而该入参的初始化还是需要回到cmd/kubelet/app/options/options.go中的NewKubeletServer()接口,实际初始化如下:

</>复制代码

  1. func NewKubeletServer() *KubeletServer {
  2. ...
  3. MaxContainerCount: 240,
  4. MaxPerPodContainerCount: 2,
  5. MinimumGCAge: unversioned.Duration{Duration: 1 * time.Minute},

从上面的初始化可以看出:

该节点可以创建的最大container数量是240

每个Pod最大可以容纳2个containers

container结束之后,至少需要在1分钟之后才能被containerGC回收

所以基本的containerGC策略就明白了。

containerGC初始化

策略结构初始化完之后,还要进行最后一步containerGC结构初始化,需要进入pkg/kubelet/kubelet.go的NewMainKubelet()接口查看:

</>复制代码

  1. func NewMainKubelet(...) {
  2. ...
  3. // setup containerGC
  4. containerGC, err := kubecontainer.NewContainerGC(klet.containerRuntime, containerGCPolicy)
  5. if err != nil {
  6. return nil, err
  7. }
  8. klet.containerGC = containerGC
  9. ...
  10. }

继续查看NewContainerGC(),该接口在pkg/kubelet/container/container_gc.go中,看下干了啥:

</>复制代码

  1. func NewContainerGC(runtime Runtime, policy ContainerGCPolicy) (ContainerGC, error) {
  2. if policy.MinAge < 0 {
  3. return nil, fmt.Errorf("invalid minimum garbage collection age: %v", policy.MinAge)
  4. }
  5. return &realContainerGC{
  6. runtime: runtime,
  7. policy: policy,
  8. }, nil
  9. }

接口很简单,根据之前的策略结构体又初始化了一个realContainerGC结构,可以看出该接口就比较完整了,可以想象一下需要进行container的回收的话,必须要用到runtime的接口(比如查看当前容器状态,删除容器等操作),所以结构中带入实际使用的runtime是必然的。
可以关注下该对象支持的方法,后面会用到。

containerGC启动

所有的参数初始化结束后,需要开始进入真正的GC启动流程,该步骤上面讲imageManager时已经提及,这里直接进入正题。
启动containerGC的接口是StartGarbageCollection(),具体实现如下:

</>复制代码

  1. func (kl *Kubelet) StartGarbageCollection() {
  2. go wait.Until(func() {
  3. if err := kl.containerGC.GarbageCollect(kl.sourcesReady.AllReady()); err != nil {
  4. glog.Errorf("Container garbage collection failed: %v", err)
  5. }
  6. }, ContainerGCPeriod, wait.NeverStop)
  7. go wait.Until(func() {
  8. if err := kl.imageManager.GarbageCollect(); err != nil {
  9. glog.Errorf("Image garbage collection failed: %v", err)
  10. }
  11. }, ImageGCPeriod, wait.NeverStop)
  12. }

接下来我们一起看下containerGC的GarbageCollect()接口,但要找到这个接口的话,我们得回到之前初始化containerGC的步骤。
实际初始化containerGC时真正返回的是realContainerGC结构,所以GarbageCollect()是该结构的方法:

</>复制代码

  1. func (cgc *realContainerGC) GarbageCollect(allSourcesReady bool) error {
  2. return cgc.runtime.GarbageCollect(cgc.policy, allSourcesReady)
  3. }

看到这里,发现containerGC的套路跟imageManager一样,所以一招鲜吃遍天。
我们使用的runtime就是docker,所以需要去找docker的GarbageCollect()接口实现,具体runtime的初始化可以查看之前一篇文章的介绍,这里就不讲具体的初始化了,直接进入正题。
Docker的GarbageCollect()接口在pkg/kubelet/dockertools/container_gc.go中:

</>复制代码

  1. func (cgc *containerGC) GarbageCollect(gcPolicy kubecontainer.ContainerGCPolicy, allSourcesReady bool) error {
  2. // 从所有的容器中分离出那些可以被回收的contianers
  3. // evictUnits: 可以识别的但已经dead,并且创建时间大于回收策略中的minAge的containers
  4. // unidentifiedContainers: 无法识别的containers
  5. evictUnits, unidentifiedContainers, err := cgc.evictableContainers(gcPolicy.MinAge)
  6. if err != nil {
  7. return err
  8. }
  9. // 先删除无法识别的containers
  10. for _, container := range unidentifiedContainers {
  11. glog.Infof("Removing unidentified dead container %q with ID %q", container.name, container.id)
  12. err = cgc.client.RemoveContainer(container.id, dockertypes.ContainerRemoveOptions{RemoveVolumes: true})
  13. if err != nil {
  14. glog.Warningf("Failed to remove unidentified dead container %q: %v", container.name, err)
  15. }
  16. }
  17. // 所有资源都已经准备好之后,可以删除那些已经dead的containers
  18. if allSourcesReady {
  19. for key, unit := range evictUnits {
  20. if cgc.isPodDeleted(key.uid) {
  21. cgc.removeOldestN(unit, len(unit)) // Remove all.
  22. delete(evictUnits, key)
  23. }
  24. }
  25. }
  26. // 检查所有的evictUnits, 删除每个Pod中超出的containers
  27. if gcPolicy.MaxPerPodContainer >= 0 {
  28. cgc.enforceMaxContainersPerEvictUnit(evictUnits, gcPolicy.MaxPerPodContainer)
  29. }
  30. // 确保节点的最大containers数量
  31. // 检查节点containers数量是否超出了最大限制,是的话就删除多出来的containers
  32. // 优先删除最先创建的containers
  33. if gcPolicy.MaxContainers >= 0 && evictUnits.NumContainers() > gcPolicy.MaxContainers {
  34. // 计算每个单元最多可以有几个containers
  35. numContainersPerEvictUnit := gcPolicy.MaxContainers / evictUnits.NumEvictUnits()
  36. if numContainersPerEvictUnit < 1 {
  37. numContainersPerEvictUnit = 1
  38. }
  39. //
  40. cgc.enforceMaxContainersPerEvictUnit(evictUnits, numContainersPerEvictUnit)
  41. // 需要删除containers的话,优先删除最老的containers
  42. numContainers := evictUnits.NumContainers()
  43. if numContainers > gcPolicy.MaxContainers {
  44. flattened := make([]containerGCInfo, 0, numContainers)
  45. for uid := range evictUnits {
  46. // 先整合所有的containers
  47. flattened = append(flattened, evictUnits[uid]...)
  48. }
  49. sort.Sort(byCreated(flattened))
  50. // 删除numContainers-gcPolicy.MaxContainers个最先创建的contianers
  51. cgc.removeOldestN(flattened, numContainers-gcPolicy.MaxContainers)
  52. }
  53. }
  54. // 删除containers之后,需要清除对应的软连接
  55. logSymlinks, _ := filepath.Glob(path.Join(cgc.containerLogsDir, fmt.Sprintf("*.%s", LogSuffix)))
  56. for _, logSymlink := range logSymlinks {
  57. if _, err = os.Stat(logSymlink); os.IsNotExist(err) {
  58. err = os.Remove(logSymlink)
  59. if err != nil {
  60. glog.Warningf("Failed to remove container log dead symlink %q: %v", logSymlink, err)
  61. }
  62. }
  63. }
  64. return nil
  65. }
User Configuration

上面通过源码介绍了imageManager和containerGC的实现,里面也涉及到了GC Policy的配置,我们也可以通过手动修改kubelet的flags来改变参数默认值。

imageManager相关配置

image-gc-high-threshold: 该值表示磁盘占用率达到该值后会触发image garbage collection。默认值是90%

image-gc-low-threshold: 该值表示image GC尝试以回收的方式来达到的磁盘占用率,若磁盘占用率原本就小于该值,不会触发GC。默认值是80%

containerGC相关配置

minimum-container-ttl-duration: 表示container结束后多长时间可以被GC回收,默认是1min

maximum-dead-containers-per-container: 表示每个已经结束的Pod中最多可以存在多少个containers,默认值是2个

maximum-dead-containers: 表示kubelet所在节点最多可以保留已经结束的containers的数量,默认值是240

容器在停止工作后是可以被garbage collection进行回收,但是我们也需要对containers进行保留,因为有些containers可能是异常停止的,而container可以保留有logs或者别的游泳的数据用于开发进行问题定位。
根据上面的需求,我们就可以通过maximum-dead-containers-per-container和maximum-dead-containers很好的来实现这个目标。

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