1.uniapp二手手机回收租赁小程序源码/旧手机在线估价回收商城源码
2.JDK21在用，物品物品目前最新的回收回收垃圾回收器——ZGC垃圾回收器原理简析
3.python中的垃圾回收机制和缓存机制
4.Hermes源码分析（二）——解析字节码
5.linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收
6.微擎小程序 手机数码回收 1.1.0 后台模块+前端小程序源码分享

uniapp二手手机回收租赁小程序源码/旧手机在线估价回收商城源码

       这套源码集成了uniapp和thinkphp技术栈，提供了一套功能丰富的源码源码二手手机回收租赁和在线估价商城解决方案。移动端App、物品物品小程序端以及公众服务号端的回收回收整合，确保了用户在不同设备上都能获得一致的源码源码c源码 csdn使用体验。代码全开源，物品物品这意味着开发者可以基于此源码进行二次开发，回收回收以满足特定的源码源码业务需求或添加新功能。

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JDK在用，目前最新的垃圾回收器——ZGC垃圾回收器原理简析

       ZGC是Java虚拟机中的一种低延迟垃圾回收器，设计目标是在保持低停顿时间的同时，处理大内存堆。它在JDK 版本引入，并在后续版本中进行了改进。ZGC采用基于Region的内存布局，与G1类似，但引入了动态性概念，Region大小不固定，无分代收集机制，更灵活适应不同场景。

       启用ZGC需确保Java版本支持此特性，关键参数包括：

       在Java应用程序中启用ZGC时，应使用指定的VM选项。

       ZGC的内存布局动态，涉及创建、销毁与区域容量的动态调整。其关键特点包括：

       ZGC内存布局图示：

       该布局设计旨在提供低延迟的同时，更高效地管理内存空间，减少内存碎片。

       染色指针是ZGC的垃圾标记算法，用于标记对象的存活状态。在三色标记算法中，标记信息直接存储在指针上，无需访问实际对象，提高效率。语音口令源码

       染色指针结构利用额外的位存储标记信息，每个对象指针占用位，支持最大4TB的内存管理。其标志位具体作用如下：

       通过这四个标志位，JVM可直接从指针获取关键状态信息，无需访问对象其他属性，提升垃圾收集效率。

       ZGC采用虚拟内存映射技术解决指针结构与操作系统不兼容问题，将物理内存映射为不同视图空间，实现并发垃圾回收。

       自愈指针技术在并发垃圾回收中用于修复引用关系，通过修改指针本身，避免访问和修改引用对象，提高性能。

       ZGC的触发时机主要取决于堆的占用与对象分配速率，采用响应式策略动态调整。其垃圾回收流程包括多个阶段，多数并发执行，减小停顿时间。

       ZGC的视图切换策略在并发标记阶段通过改变染色指针颜色，快速判断对象存活状态，提升标记效率。

       ZGC的优点包括动态内存布局、低延迟垃圾回收、高效并发处理，缺点可能涉及特定配置和实现细节。未来文章将深入解析HotSpot源码，提供全面的JVM核心原理。

python中的垃圾回收机制和缓存机制

       在深入理解Python的垃圾回收机制之前，首先需明确两个核心概念——内存泄漏与内存溢出。

       内存泄漏指的是程序在使用完毕后，未能释放的内存空间，导致这些空间长期被占用，造成系统资源浪费和性能下降。源码网络京东而内存溢出则发生在程序请求分配内存时，因系统资源不足而无法得到满足。

       Python通过引用计数机制进行内存管理。在C语言源码中，每个对象都拥有一个引用计数器，用于统计被引用的次数。程序运行时，引用计数实时更新。当引用计数降为0时，对象将被自动回收，释放内存空间。使用sys.getrefcount()函数可以获取对象的引用计数值。

       然而，引用计数机制在处理循环引用时存在问题。当两个对象相互引用，计数器无法降至0，导致内存泄漏。为解决此问题，Python采用标记-清除算法。该算法通过维护两个双端链表，分别存放需要扫描和已标记为不可达的对象。遍历容器对象，解除循环引用影响后，将未标记可达的对象移至回收列表。再次遍历时，移除未被引用的对象。

       为了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收机制。基于对象存在时间越长，成为垃圾的可能性越小的假设，减少回收过程中遍历的对象数，从而加快回收速度。

       Python还通过缓存机制优化内存管理。当对象的profiler源码原理引用计数为0时，不直接回收内存，而是将其放入缓存列表中进行缓存。对于特定数据类型，如整数、浮点数、列表、字典、元组，Python分别采用free_list、缓存池和驻留机制进行优化，以减少内存分配和释放的开销，提高程序性能。

       具体来说，free_list机制用于缓存特定数据类型（如整数、浮点数）的内存地址，以便重复使用；缓存池预先创建并存储常用数据类型，如小整数、布尔类型、字符串；驻留机制通过字典存储相同值的变量，避免重复内存分配，实现内存节省。

       通过上述机制，Python的垃圾回收和缓存机制有效管理内存资源，提升程序运行效率，同时避免内存泄漏和内存溢出问题。

Hermes源码分析（二）——解析字节码

        前面一节 讲到字节码序列化为二进制是有固定的格式的，这里我们分析一下源码里面是怎么处理的

        这里可以看到首先写入的是魔数，他的值为

        对应的二进制见下图，注意是小端字节序

        第二项是字节码的版本，笔者的版本是，也即 上图中的4a

        第三项是源码的hash，这里采用的是SHA1算法，生成的哈希值是位，因此占用了个字节

        第四项是文件长度，这个字段是位的，也就是下图中的为0aa，转换成十进制就是，实际文件大小也是这么多

        后面的字段类似，就不一一分析了，头部所有字段的类型都可以在BytecodeFileHeader.h中看到，Hermes按照既定的内存布局把字段写入后再序列化，就得到了我们看到的字节码文件。

        这里写入的数据很多，以函数头的写入为例，我们调用了visitFunctionHeader方法，并通过byteCodeModule拿到函数的签名，将其写入函数表（存疑，在实际的文件中并没有看到这一部分）。注意这些数据必须按顺序写入，因为读出的时候也是按对应顺序来的。

        我们知道react-native 在加载字节码的时候需要调用hermes的prepareJavaScript方法， 那这个方法做了些什么事呢？

        这里做了两件事情：

        1. 判断是否是字节码，如果是则调用createBCProviderFromBuffer，否则调用createBCProviderFromSrc，我们这里只关注createBCProviderFromBuffer

        2.通过BCProviderFromBuffer的构造方法得到文件头和函数头的信息（populateFromBuffer方法），下面是这个方法的实现。

        BytecodeFileFields的populateFromBuffer方法也是一个模版方法，注意这里调用populateFromBuffer方法的是一个 ConstBytecodeFileFields对象，他代表的是不可变的字节码字段。

        细心的读者会发现这里也有visitFunctionHeaders方法， 这里主要为了复用visitBytecodeSegmentsInOrder的逻辑，把populator当作一个visitor来按顺序读取buffer的内容，并提前加载到BytecodeFileFields里面，以减少后面执行字节码时解析的时间。

        Hermes引擎在读取了字节码之后会通过解析BytecodeFileHeader这个结构体中的字段来获取一些关键信息，例如bundle是否是字节码格式，是否包含了函数，字节码的版本是否匹配等。注意这里我们只是解析了头部，没有解析整个字节码，后面执行字节码时才会解析剩余的部分。

        evaluatePreparedJavaScript这个方法，主要是调用了HermesRuntime的 runBytecode方法，这里hermesPrep时上一步解析头部时获取的BCProviderFromBuffer实例。

        runBytecode这个方法比较长，主要做了几件事情：

        这里说明一下，Domain是用于垃圾回收的运行时模块的代理， Domain被创建时是空的，并跟随着运行时模块进行传播， 在运行时模块的整个生命周期内都一直存在。在某个Domain下创建的所有函数都会保持着对这个Domain的强引用。当Domain被回收的时候，这个Domain下的所有函数都不能使用。

        未完待续。。。

linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。

       在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。

       对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。

       总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。

       然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。

       ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。

       接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。

       通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。

微擎小程序 手机数码回收 1.1.0 后台模块+前端小程序源码分享

       微擎小程序手机数码回收1.1.0版本，为您提供后台模块与前端小程序源码的分享。本次更新，我们专注于修复后台服务项目的细节，确保用户获得更流畅的使用体验。以下是更新亮点：

       版本号：1.1.0 – 商业版

       1、我们已修复后台服务项目第四项保存数据出现的错误bug，确保数据准确无误，避免用户信息的不当处理。

       2、调整了小程序授权的逻辑，优化了授权流程。现在，用户只需一次性授权即可，避免了重复授权带来的不便，提高了用户体验。

       通过以上更新，微擎小程序手机数码回收旨在为用户提供更高效、更便捷的回收服务。我们致力于优化每一处细节，让回收过程更加顺畅。如果您有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我们。