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刚刚科研委员会公布突破成果:本月行业报告传达最新进展,深入解析JAVA中的-Xms和-Xmx参数：优化Java虚拟机内存管理

Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的语言，其性能一直是开发者关注的焦点。在Java虚拟机（JVM）中，内存管理是影响性能的关键因素之一。其中，-Xms和-Xmx这两个参数在Java虚拟机的内存管理中扮演着至关重要的角色。本文将深入解析这两个参数，帮助开发者更好地优化Java虚拟机的内存管理。 ### 什么是-Xms和-Xmx？ -Xms参数用于设置Java虚拟机启动时的初始堆内存大小，单位为字节。而-Xmx参数用于设置Java虚拟机最大堆内存大小，同样单位为字节。这两个参数对于Java应用程序的性能有着直接的影响。 ### 为什么需要调整-Xms和-Xmx？ 默认情况下，Java虚拟机的堆内存大小是动态调整的。这意味着，在程序运行过程中，堆内存会根据需要自动增加或减少。然而，这种动态调整并非总是最优的。以下是一些需要调整-Xms和-Xmx参数的场景： 1. **避免频繁的内存分配和回收**：当堆内存大小不足时，Java虚拟机会频繁地进行内存分配和回收，这会导致性能下降。通过设置合适的初始堆内存大小，可以减少内存分配和回收的次数，提高程序性能。 2. **优化JVM启动时间**：如果初始堆内存设置得过大，Java虚拟机启动时会花费更多的时间进行内存分配。通过设置合适的初始堆内存大小，可以缩短JVM启动时间。 3. **应对特定应用场景**：某些Java应用程序对内存需求较大，例如大数据处理、搜索引擎等。在这种情况下，合理设置-Xms和-Xmx参数可以确保应用程序在运行过程中有足够的内存支持。 ### 如何设置-Xms和-Xmx？ 在启动Java应用程序时，可以通过以下命令设置-Xms和-Xmx参数： ```shell java -Xms[初始堆内存大小] -Xmx[最大堆内存大小] -jar [应用程序jar包] ``` 例如，以下命令将初始堆内存设置为256MB，最大堆内存设置为512MB： ```shell java -Xms256m -Xmx512m -jar myapp.jar ``` ### 优化建议 1. **根据应用程序需求设置**：在设置-Xms和-Xmx参数时，应充分考虑应用程序的实际需求。可以通过分析应用程序的内存使用情况，确定合适的初始和最大堆内存大小。 2. **动态调整**：如果应用程序的内存需求波动较大，可以考虑使用动态调整参数（如-XX:+UseG1GC）来优化内存管理。 3. **监控内存使用情况**：定期监控Java虚拟机的内存使用情况，以便及时发现内存泄漏等问题。 总之，-Xms和-Xmx参数在Java虚拟机的内存管理中起着至关重要的作用。通过合理设置这两个参数，可以有效提高Java应用程序的性能。开发者应结合实际需求，不断优化这两个参数的设置，以充分发挥Java虚拟机的性能优势。

出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜视觉中国9 月 19 日消息，Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作，扩展 AI 基础设施并打造全球最大的人形机器人预训练数据集。不仅如此，Brookfield 还参与了 Figure 的 C 轮融资。这意味着，人形机器人的训练不再停留于一行行代码里，而是走向真实世界，" 纯技术 " 与现实联姻了。作为全球最大的房地产持有者之一，Brookfield 拥有超过 10 万套住宅单元，此外还拥有超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流空间，覆盖北美、欧洲、亚洲等多个市场。这些多样化的环境为 Figure 提供了理想的 " 实验室 "，可用于采集人形机器人在真实世界中的关键训练数据。通过在 Brookfield 的住宅、办公和物流场景中录制人体动作和交互视频，Figure 将积累海量的高质量 AI 训练数据。这些数据将用于训练其自主研发的 Helix 视觉 - 语言 - 行动模型，帮助人形机器人学习如何在以人为中心的复杂环境中进行导航、感知和操作。这项数据采集工作已于 2025 年 8 月正式启动，并计划在未来 12 个月内扩展到 Brookfield 全球数百个物业，涵盖从高层公寓到物流仓库的多种场景。也就是说，在住宅环境中，机器人将学习如何在狭窄的走廊中移动、开门或处理日常家务任务；在商业办公空间，机器人将适应动态的人群流动和复杂的办公设备操作；在物流场景中，机器人将训练如何高效搬运货物并与自动化系统协作。这些多样化的数据集将显著提升 Figure 人形机器人的通用性，使其能够适应不同文化背景和使用场景。除数据收集外，该合作还将探索更广泛的基础设施合作——包括支持下一代 GPU 数据中心、机器人训练环境所需的不动产，以及跨越 Brookfield 全球业务版图的商业应用案例。" 这一合作是我们打造通用人形机器人的历程中一个重要的里程碑。"Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 表示，"Brookfield 的规模为我们提供了无与伦比的平台，能够在多种家庭环境中获取大量真实的、类人化的导航与操作数据，而这些数据对于实现通用人形机器人至关重要。"Brookfield CEO Bruce Flatt 则表示：" 这种合作方式进一步巩固了 Brookfield 在整合人工智能以提升实物资产与业务生产力方面的领先地位。"自合作公布以来，Figure 已在其位于加州的研发中心完成了首批基于 Brookfield 物业的数据集测试。初步结果显示，Helix 模型在处理复杂环境（如拥挤的办公大厅或多层住宅楼）时的导航能力提升了约 35%，动作精准度提高了 20%。Figure 计划在 2026 年第一季度推出基于这些数据的 Helix 2.0 版本，进一步增强机器人的自主决策能力。此外，双方正在探讨将合作扩展到 Brookfield 的亚洲和欧洲市场，特别是在新加坡和伦敦的智能城市项目中。这些地区的高密度城市环境将为 Figure 提供更复杂的测试场景，助力其开发适应全球市场的通用机器人。行业分析师指出，Figure 与 Brookfield 的合作可能引发人形机器人行业的 " 数据竞赛 "。随着其他公司（如 Tesla 的 Optimus 项目和 Boston Dynamics）也在加速推进类似技术，Figure 通过与 Brookfield 的合作获得了先发优势。市场研究机构 Global Robotics Insights 预测，到 2030 年，全球人形机器人市场规模将达到 500 亿美元，而真实世界数据将成为竞争的关键。Figure 与 Brookfield 的战略合作不仅是技术与房地产的跨界融合，更是 AI 驱动的未来生活方式的一次大胆探索。通过整合 Brookfield 的全球资源和 Figure 的尖端技术，双方正在共同绘制一幅人形机器人走进千家万户、融入各行各业的蓝图。这不仅将重塑机器人行业的发展轨迹，也为 AI 在现实世界中的应用开辟了新的可能。