今日行业协会披露行业新成果,强制GC的10种玩法：探索Java虚拟机垃圾回收的奥秘

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近日调查组公开关键证据:刚刚国家机构发布最新通报,强制GC的10种玩法：探索Java虚拟机垃圾回收的奥秘

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 | 黄昱编辑 | 周智宇新一轮的全球 AI 竞赛已经鸣枪，核心战场是驱动未来的 " 新石油 " ——算力。在这场关乎国家与企业命运的竞赛中，当算力成为地缘博弈的焦点，为中国构筑一个自主、坚实的算力底座，便从一道商业题升级为一道时代题。在这场变局中，华为云的选择，比任何对手都来得更迅猛和残酷。它通过收缩战线，将更多赌注押向一个名为 " 算力黑土地 " 的目标。其核心意图，不再是与其他云厂商在通用市场贴身肉搏，而是要向下扎根，为千行百业的 AI 应用提供一片自主、丰饶且可依赖的数字土壤。从今年密集的高管发声、内部架构大调整到一系列算力新品的发布，无不彰显着华为云已然火力全开，志在必得。在近期的华为云 828 B2B 企业节期间，华为常务董事、华为云 CEO 张平安的表态则为这一战略提供了最清晰的注脚。他表示，面对未来十年算力需求的数万倍增长，华为云将坚定不移地打造算力黑土地，通过昇腾 AI 云服务和 Tokens 服务满足客户的 " 最终计算结果 "。事实上，行业的天平正在发生倾斜。传统云业务增速放缓，AI 算力与大模型推理需求却在指数级增长。华为云的抉择，是在聚焦自身核心优势主动寻求战略突破。对华为集团而言，华为云是昇腾芯片与盘古大模型等核心技术走向产业的 " 前台窗口 "，更承担着整个集团寻找未来增长曲线的重要任务。这场暂时看不到尽头的全球 AI 军备战中，算力正成为大国博弈与企业竞争的核心战场。华为要当好这块 " 黑土地 "，华为云为此已然火力全开。全面聚焦 "AI+ 算力 "为将 " 算力黑土地 " 的战略落到实处，华为云正进行一场深刻的内部变革，从组织到产品全面聚焦。8 月 22 日，华为云内部发文宣布发布组织架构调整，多个部门将被裁撤整合，涉及数十个下层部门与组织，更加聚焦 AI 产业和算力产业投入，收缩非核心战略产业。其中，最引人注目的，是云 EI（企业智能）产品线下的盘古大模型相关部门被明确撤销整合进入其它部门。值得一提的是，盘古大模型的底层技术研发并不由华为云负责，主要由华为 2012 实验室负责，华为云更多是负责对盘古大模型进行商业化。据悉，此次调整后，华为云未来发展将聚焦 "3+2+1" 业务，3 包括通算、智算、存储，2 包括 AI PaaS、数据库，1 主要是安全。华尔街见闻从知情人士处了解到，此次组织调整是华为云更加聚焦 AI, 把大模型、昇腾云等组织整合为智算，要通过软硬协同、架构创新，打造更有竞争力的产品和服务。同时，在智能算力云的赛道上，华为云将投入更多的资源，加大对昇腾云、盘古大模型、数智融合等投入，同时投入更多的力量，来支持昇腾 CANN 生态的发展。华为云方面对华尔街见闻表示，本次华为云研发组织调整目的，是通过软硬协同、架构创新，持续为客户打造更领先、更有价值的云服务，同时将更多的资源投入到 AI 产业和算力产业上。这是华为云战略重心的再锚定——放弃 " 云大而全 "，转向 "AI+ 算力 " 这一条最具潜力的赛道。今年以来，华为云在算力产品上也有不少大动作。如，今年 4 月，华为云在芜湖发布了 CloudMatrix384 超节点，将 384 颗昇腾 NPU 和 192 颗鲲鹏 CPU，通过全新高速网络 MatrixLink 全对等互联，形成一台超级 "AI 服务器 "，算力规模可以达到 300 PFlops。在 6 月华为开发者大会中，华为云宣布基于 CloudMatrix 384 超节点的新一代昇腾 AI 云服务全面上线，为大模型应用提供澎湃算力。在 8 月 27 日开幕的华为云 828 B2B 企业节上，算力也成为其最核心的主题。华为云宣布其 Tokens 服务（基于 MaaS 模型即服务的算力计费与服务模式）全面接入 CloudMatrix384 超节点，通过 xDeepServe 架构创新，单芯片最高可实现 2400TPS、50msTPOT 的超高吞吐、低时延的性能，超过业界水平。这是在当前芯片工艺受限情况下，华为给出提升算力性能和规模的答案。张平安表示，华为可以发挥 " 大杂烩 " 的优势——综合在光通信、网络、供电等多方面的技术，以系统补单点，以空间换算力，以带宽换算力，以能源换算力，通过云上算力集群，获得规模优势和提升性能。据悉，华为云目前已为央国企、智能驾驶、大模型、互联网、消费电子、具身智能等众多行业客户提供了算力服务。如今，华为云的整体算力规模相比去年同期增长率接近 250%，使用昇腾 AI 云服务的客户从去年的 321 家增长到今年的 1714 家。奔向 " 黑土地 " 目标构建 " 黑土地 " 是华为整个集团层面的大战略。早在 2023 年，AI 大模型浪潮兴起没多久后，华为轮值董事长孟晚舟就在华为全联接大会上，宣布面向智能化时代，华为正式启动新的战略——全面智能化（All Intelligence）战略。过去十年一个台阶，基于客户需求和技术创新的双轮驱动，华为先后在 2003 年和 2013 年提出了 All IP 战略、All Cloud 战略。察觉到 AI 时代大势的华为，在 2018 年发布了全球首个覆盖全场景人工智能的昇腾芯片，并把公司使命愿景升级为 " 将数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界 "。现在 AI 大模型浪潮掀起，华为算是顺应大势正式提出了全面智能化这一新战略，目标是加速千行万业的智能化转型，让所有对象可联接，让所有应用可模型，让所有决策可计算，致力于打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择。孟晚舟在今年初发布的年报中指出，未来 10 年，AI 算力的需求持续提升，将是系统对系统的巨大机会。同时，她表示，世界的不确定性越来越强 , 但能确定的是，任何时候自己都必须是强者。" 未来我们将沿着大纵深，持续不断地培育黑土地，持续做强华为核心竞争力。未来三年，我们要与经济规律逆周期，加大战略纵深投入，错位发展，在根技术上压强式投入。"目前，华为的主营业务主要包括了 ICT 基础设施业务、终端业务、云计算业务、数字能源业务以及智能汽车解决方案五大板块。在构建 " 黑土地 " 的大愿景下，华为云无疑承担着将华为技术能力向产业输出的重要任务。这些年来，华为对华为云的组织架构进行了多轮调整，以进一步提升华为云的组织灵活性。2020 年 1 月 14 日，Cloud&AI 升至华为第四大 BG，与运营商 BG、企业 BG、消费者 BG 并行。该部门主要包括了 Cloud BU、计算产品线（服务器等）、存储与机器视觉产品线。到 2021 年，华为取消 Cloud&ABG，更名为 "Cloud BU"。自此，华为云作为一级部门，承担着华为打造新增长曲线的重要任务。如今在 AI 浪潮推动下，华为云被赋予了新的角色——不仅是营收增长点，更是战略确定性的来源。通过 Tokens 服务、AI PaaS、数据库等产品，华为云要证明自己能把 AI 热潮转化为稳定、可规模的商业收入。华为财报显示，截至 2024 年底，华为云已在全球 170 多个国家和地区提供服务，合作伙伴超过 4.5 万，开发者超过 780 万。这些数据，正在为 " 黑土地 " 叙事提供现实支撑。不过，华为云目前盈利能力依然承压。面临激烈的市场竞争，去年全年，华为来自云计算业务的收入约为 385.2 亿元，同比增长仅 8.5%，占总收入比例仅为 4.5%。另从市场份额来看，Canalys 的数据显示，今年一季度，华为云在中国大陆云服务市场中排名第二，占据 18% 的份额，与第一名阿里云 33% 的份额仍有差距。在全球云市场，亚马逊、微软、谷歌云则依然占据了 60% 以上的市场份额。在 AI 带来的大机会时代，华为云的大调整，是一场阵痛，更是一场豪赌。从组织收缩到产品聚焦，这不仅关系到华为云自身的未来，也关系到整个华为能否在算力时代抓住机会。黑土地已经开耕，能否长出高产作物，取决于华为云能否在激烈竞争中跑赢对手。对华为来说，这是一场输不起的战役。