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在Java编程中，垃圾回收（Garbage Collection，简称GC）是一个至关重要的环节，它负责自动回收不再使用的对象占用的内存。然而，在某些情况下，我们可能需要手动触发垃圾回收，这就是所谓的强制GC。本文将介绍10种强制GC的玩法，帮助开发者更好地理解和利用Java虚拟机的垃圾回收机制。 ### 1. 使用System.gc()方法 最直接的方式就是调用System.gc()方法。这个方法会建议JVM执行垃圾回收，但JVM并不一定会立即响应这个建议。 ```java System.gc(); ``` ### 2. 设置JVM启动参数 在启动JVM时，可以通过设置特定的启动参数来强制执行垃圾回收。例如，使用以下命令启动JVM： ```shell java -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/dump ``` ### 3. 使用Runtime类 通过Runtime类，可以获取当前JVM的运行时环境信息，并调用gc()方法强制执行垃圾回收。 ```java Runtime runtime = Runtime.getRuntime(); runtime.gc(); ``` ### 4. 使用JConsole工具 JConsole是一个图形化工具，可以监控JVM的性能。在JConsole中，可以找到“内存”标签页，并手动触发垃圾回收。 ### 5. 使用VisualVM工具 VisualVM是一个功能强大的Java应用程序性能分析工具。在VisualVM中，可以查看JVM的内存使用情况，并手动触发垃圾回收。 ### 6. 使用JVM参数进行监控 通过设置JVM参数，可以监控垃圾回收的详细信息。例如，使用以下参数： ```shell java -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log ``` ### 7. 使用JVM参数进行日志记录 通过设置JVM参数，可以将垃圾回收的详细信息记录到日志文件中。例如，使用以下参数： ```shell java -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log ``` ### 8. 使用JVM参数进行堆转储 在JVM发生内存溢出时，可以使用以下参数进行堆转储： ```shell java -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/dump ``` ### 9. 使用JVM参数进行内存分析 通过设置JVM参数，可以启用内存分析功能，帮助开发者了解内存使用情况。例如，使用以下参数： ```shell java -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log ``` ### 10. 使用JVM参数进行内存泄漏检测 通过设置JVM参数，可以启用内存泄漏检测功能。例如，使用以下参数： ```shell java -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/dump -XX:+UseGCOverheadLimit ``` 总之，强制GC在Java编程中有着广泛的应用。通过掌握这些玩法，开发者可以更好地了解和利用Java虚拟机的垃圾回收机制，提高应用程序的性能和稳定性。

作者｜黄楠编辑｜彭孝秋硬氪独家获悉，智能割草机器人厂商「来牟科技」近日完成数千万元 A 轮融资，投资方包括常春藤资本、戈壁创投、六脉资本、天际资本、九合创投、兴富资本，Maple Pledge 枫承资本担任长期独家财务顾问，持续提供私募股权融资服务。资金将用于新品研发迭代、产品量产交付及市场预期性备货。自 2025 年以来，公司已完成三轮融资，累计金额超亿元，此前投资方包括九坤创投、李泽湘教授创立的 XbotPark 基金、NBT Capital（耐必信）及欧美头部家用消费电子上市公司等。「来牟科技」是硬氪长期关注的企业，公司专注于研发和制造面向欧美市场的智能割草机器人，其首款产品 Lymow One 上线 Kickstarter 以来，已筹集资金超 750 万美元，排名平台割草机品类第一名；自独立站 5 月 28 日上线以来，目前累计销售金额已突破 1 亿元，客单价达 2499 美元。线下渠道方面，公司已同全球数十位分销商、零售商达成明确的合作意向，样机测试与交付工作正在推进中。目前单日产能稳定在 200 台，产品交付累计发货已达到数千台，预计全年交付突破数万台。Lymow One（图源 / 企业）当前北美地区依托成熟的庭院文化与强劲的消费能力，始终是全球庭院经济的核心阵地。但作为全球最大的单一市场，割草机器人在该地区的渗透率却不足 3%；对比之下，割草机器人在欧洲地区的渗透率已近 20%。根据美国园艺协会数据，当地约 42% 的中产家庭仍坚持传统 DIY 割草模式；而高收入群体则更倾向于雇佣专业服务，受地域和气候影响，通常每年有 7-9 个月需要割草，平均每周割草 1 次。以墨西哥园丁单次上门费用 50-150 美元（因草坪大小而异）测算，仅按每年 25 次服务频次，年度支出可达 1250-3750 美元。这一市场现状既反映出传统习惯对新技术的替代阻力，也凸显了割草机器人在成本替代与效率提升上的潜在优势，为其市场渗透提供明确方向。「来牟科技」创始人兼 CEO 高望书告诉硬氪，美国用户在割草工具的选择上，始终将实用性与与投入后的回报周期置于关键考量位置。" 目前割草工具的智能化发展路径尚未统一，功能迭代呈现多元探索态势，在这一背景下，我们产品的研发重心更应聚焦于破解用户实际使用中的体验痛点。"从具体需求端来看，" 能否高效完成割草作业 " 作为用户的核心诉求，其对各类草种的切割效果、复杂地形的适应性、续航时长与割草面积的匹配度等实际场景中的效能表现，直接决定了产品在市场中的接受度。为此，在产品系统架构上，「来牟科技」采用了全新的履带式设计、行业首创的直刀切割系统；在轮式割草机器人爬坡能力上限 80%（38.7 度）的今天，来牟的履带式方案直接将爬坡能力拉满到 100%（45 度）；而在很多割草机器人无法良好的切割北美常见的高草和暖季草时，直刀切割系统足以胜任各类高密、硬质、冷暖季草种。相较于传统手推式割草机数千瓦的功率，市面上多数割草机器人仅为 50W 的单刀配置，效率明显不足。因此，在保证用户安全的前提下，「来牟科技」搭载了 300W 功率驱动系统，较市场同类割草机器人高出 3-5 倍。自研碎草直刀与双割草盘结构（图源 / 企业）通过高速旋转可高效处理各类草情，当前 Lymow One 日覆盖面积可达到 1.75 英亩（7000 平方米），既能满足北美用户对大草坪高频次割草的需求，又能通过强劲性能弥补传统工具普遍存在的耗时痛点。除了行业领先的切割能力、爬坡越障能力和切割效率，定位导航和避障也是来牟算法团队的核心积累；「来牟科技」采用 RTK 加双目视觉算法的融合方案，自主研发了整套底层算法架构。其中，RTK 可通过地基增强系统，实现厘米级位置锁定，保障设备在广域范围内的定位可靠性，具有定位精准、边界控制好、可靠性高等优势。同时，「来牟科技」在割草机中首发使用稠密深度图技术，通过算法对图像或传感器数据进行处理，可以生成场景中每个像素点对应的深度信息，精确构建出场景的立体结构；比如庭院地形的斜坡、洼地起伏，草坪边界，障碍物的立体形态如桌椅高度、岩石体积等，让割草机清晰 " 感知 " 周围环境的空间分布。可精准感知周围环境的空间状态（图源 / 企业）硬氪了解到，随着北美市场旺季已近尾声，「来牟科技」下半年将重点推进明年备货工作，并加速线下渠道的拓展布局。这一规划既为应对来年市场需求提前储备产能，也旨在通过渠道网络的深化，以推动产品持续渗透北美市场，与现有线上销售及生产交付节奏形成协同。