好的，请提供需要收集的Roots []的输出内容。
最近和团队中的小伙伴一起开发一个叫 Aegis 的前端监控系统（目前仅在腾讯内部开源）。既然是前端监控系统，除了要对各种异常进行监控，还需要收集前端的各项性能，其中就包括 "首屏渲染时间" 这个重要指标。
笔者在挖掘SRC的时候经常会疯狂寻找资产，但是市面上的信息收集工具都无法满足需求。有些工具收集方法太过于单一，有些信息收集工具要么过于笨重，要么需要购买知识星球获得。于是笔者选择自己去网上学习如何编写信息收集脚本，并把过程记录下来，供大家学习参考。在本文笔者将描述如何快速编写信息收集脚本来收集挖掘SRC所需的大量资产。
gc是java区别于其他好几门语言（c/c++）的一个代表功能（当然也有很多可以自动管理内存的语言，如所有的脚本语言，你根本不知道内存管理这回事）！
垃圾回收机制是一种动态存储分配方案。它会自动释放程序不再需要的已分配的内存块。 自动回收内存的过程叫垃圾收集。垃圾回收机制可以让程序员不必过分关心程序内存分配，从而将更多的精力投入到业务逻辑。 在现在的流行各种语言当中，垃圾回收机制是新一代语言所共有的特征。
Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器，曾经（在JDK 1.3.1之前）是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择。大家只看名字就能够猜到，这个收集器是一个单线程工作的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。“StopThe World”。
给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用对象，计数器值+1，当引用失效，计数器值-1。当计数器为0时，表示对象已死，但会出现以下问题 Obj1=null,Obj2=null后，由于两个对象之间仍然相互引用，导致两个对象无法被清除
程序优化的第一准则是“不要优化”，第二准则是“不要优化那些不重要的部分”。基于这两个原则，如果你的程序运行得很慢，你得先找出影响性能的问题所在。
这是我们一贯认为的垃圾收集方式，在大多的商业虚拟机中几乎都遵循着分代收集的理论。分代收集理论建立在以下三个方面。
一、引用计数 只有使用引用计数的变量才需要回收。引用计数就是用来标记变量的引用次数的。 当有新的变量zval指向value时，计数器加1，当变量zval销毁时，计数器减一。当引用计数为0时，表示此value没有被任何变量指向，可以对value进行释放。 下面的例子说明引用计数的是如何变化的： $x = array(); //array这个value被变量$x引用1次，refcount = 1 $y = $x; //array这个value被变量$x,$y分别引用1次，refcount = 2 $z = $
Saltstack 比 Puppet 出来晚几年，是基于Python 开发的，也是基于 C/S 架构，服务端 master 和客户端 minions ；Saltstack 和 Puppet 很像，可以说 Saltstatck 整合了 Puppet 和 Chef 的功能，更加强大，更适合大规模批量管理服务器，并且它比 Puppet 更容易配置。
python中变量赋值、参数传递都是通过"指针"拷贝的方式进行的。除了按"指针"拷贝，还有一种按值拷贝的方式，关于按值、按指针拷贝的细节，参见按值传递 vs. 按指针传递。
一、Saltstack远程执行命令 如下的操作均是在Salt-master上面进行。 [root@zhdy01 sbin]# salt '*' test.ping zhdy01: True zhdy02: True //如上的测试： *代表所有已经接受（salt-key）的机器去ping测试。 运行系统的命令： [[email protected] sbin]# salt '*' cmd.run "hostname" zhdy01: zhdy01 zhdy02: zhdy0
Garbage First（简称 G1）收集器是垃圾收集器技术发展史上里程碑式的成果：它开创了「面向局部收集」的设计思路和「基于 Region」的内存布局形式。
Python的垃圾回收机制有两种(也可以说一种:叫引用计数): 一是引用计数, 二是隔代回收.
JVM 中的 GC 在技术博客中应该算是个老生常谈的话题，网络上也存在着许多质量参差不齐的文章，可以看出来大都是“复制粘贴”的风格。在写这篇文章的时候，我问了问自己“现在我算不算是在制造数据垃圾？”。
引用计数法有一个大BUG，就是当存在循环引用现象的时候，就会导致双方引用计数始终无法归零，内存没办法被释放
在Java中内存是由虚拟机自动管理的，虚拟机在内存中划出一片区域，作为满足程序内存分配请求的空间。内存的创建仍然是由程序猿来显示指定的，但是对象的释放却对程序猿是透明的。就是解放了程序猿手动回收内存的工作，交给垃圾回收器来自动回收。
今天的肝货来了，作者已经肝吐血了，看书查资料整理了8000字的垃圾回收相关知识，虽然很长，可能会花费你20分钟左右的阅读时间，但是看完相信你一定会有很大的收货，诶，周末又没有了，心好痛。
JVM垃圾回收机制是java程序员必须要了解的知识，对于程序调优具有很大的帮助（同时也是大厂面试必问题）。
saltstack的salt命令可以用于远程在minion端上执行命令，本节介绍一下salt的常用语法。
答：网上很多关于 CMS收集器的文章写得不够具体，有的甚至一知半解，更多的是不假思索的转载，想通过自己对 CMS的理解以及大量资料的佐证，提供更具体形象正确的分析。
1. Source roots (或者 source folders; 显示为
1.JDK(Java Developmen Kit):将Java程序设计语言,Java虚拟机和Java API类库这三部分统称为JDK.
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
谈垃圾回收器之前,要先讲讲垃圾回收算法,以及JVM对垃圾的认定策略,JVM垃圾回收器是垃圾回收算法的具体实现,了解了前面的前置知识,有利于对垃圾回收器的理解。
在Java的内存运行时区域的各个部分中：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域属于线程私有，随线程而生、随线程而灭，因此不需要过多的考虑内存的回收；所以垃圾回收的主要区域就主要集中在Java堆和方法区
但凡问到 JVM（Java 虚拟机）通常有 99% 的概率一定会问： 在 JVM 中如何判断一个对象的生死状态？
运行时数据区包括程序计数器、本地方法栈、Java 虚拟机栈、堆、方法区，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈随着线程而生，随线程而灭；栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊的执行着出栈和入栈的操作。
这块肯定是有争议的。面试的时候这样答：如果按照官方设计要求来打代码的话，hashcode一定相等。但是如果不按官方照设计要求、不重写hashcode方法，就会出现不相等的情况。
由于Root采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个Root。
上面这段话看起来似乎并没有什么问题，但是我想起Spring中那个循环依赖，然后一套在这个引用计数法身上就翻车了。如下图：
在 Java 开发中，开发人员是无需过度关注对象的回收与释放的，JVM 的垃圾回收机制可以减轻不少工作量。但完全交由 JVM 回收对象，也会增加回收性能的不确定性。在一些特殊的业务场景下，不合适的垃圾回收算法以及策略，都有可能导致系统性能下降。
「《面试八股文》之 JVM 20卷」 它来了，整理大部分经常会问到的考点，整整 20 问，当然, 给出的答案也是相当丰富的，虽然只有 20 问，但是本文足足有 1W 多字，这也是想告诉大家的，就在面试的时候也需要「学会拓展」，不要面试官问什么你就只回答什么，象征性的扩展开来，要让面试官能知道，你并不是个只会背八股文的人，「知其然要知其所以然」~
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
拦截了 data 中 text 和 ok 的 get、set，并且各自初始化了一个 Dep 实例，用来保存依赖它们的 Watcher 对象。
对于C、C++程序员来说，在内存管理领域，他们既拥有每一个对象的“所有权”，又担负着每一个对象生命开始到终结的维护责任。
本节和大家谈谈,如何在c语言内存模型和malloc的基础上尝试去设计一个隐式分配器,也就是能够自动释放不需要的块的垃圾收集器。
JVM的自动内存管理得益于不断发展的垃圾回收器，从最初的单线程收集到现在并发收集，垃圾回收器的开发者们一直在致力于如何降低GC过程中的停顿时间（STW）以及提高吞吐量，但直到现在也不存在一款完美的垃圾回收器，只能根据不同的场景选择最合适的。所以需要了解每款垃圾回收器出现的背景、原因，并掌握各种垃圾回收器的设计原理、算法实现细节以及各个垃圾回收器的优劣对比，这样才能让我们在调优时做出最合适的选择。这部分内容博主准备分为两篇文章进行总结讲解，本篇主要是对垃圾收集算法的思想以及目前稳定商用的垃圾回收器的讲解。
2. 类加载阶段,.class文件由类加载器加载进JVM。类加载器通常采用双亲委派模型,首先请求父类加载器加载,如果父类加载器无法加载则自己加载。
上一章节我们讲了串/并行GC，这一章节说下CMS GC。看前思考一个问题，并行GC与CMS GC的区别在哪里。
上一节介绍了《PHP性能分析之Xhprof的安装》（点击查看详情）。 这一节来介绍下Xhprof的具体使用。 Xhprof的使用方式，直接贴示例代码，如下： //在代码的开头处添加启动“xhprof性能分析器”函数 xhprof_enable(); function test(){ for($i=0; $i<10000; $i++){ ...... } } test(); //在代码的结束处添加“停止xhprof分析器”函数 $xhprofData = xhprof_d
内存泄漏：又叫“存储泄漏”，对象不会在被程序使用了，但是GC又不能回收他们。例如：IO流不适用了但是没有被close、数据库连接JDBC没有被close。这些对象不会被回收就会占据内存，大量的此类对象存在，也是导致内存溢出的原因。
人工智能时代，最需要学习的编程语言是：python 。笔者是个 python 小白，昨天花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目 。
通过前面的学习我们知道，当一个网页运行时，浏览器会给网页分配一段连续的内存空间以供网页使用。
Java8中有两个最为重要的改变，一个是Lambda表达式，另一个就是Stream API,针对常见的集合数据处理，Stream API 提供了一种高效且易于使用的数据处理方式。
回顾下 Java 内存运行时区域，程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈 这 3 个区域是线程私有的，随线程而生，随线程而灭，栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的，因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，在这几个区域内就不需要过多考虑如何回收的问题，当方法结束或者线程结束时，内存自然就跟随着回收了。
HotSpot中包含的收集器如下图所示： HotSpot的垃圾收集器 1. Serial/ Serial Old收集器 最基本，历史最久 新生代采取复制算法，暂停所有用户线程 老年代采取标记-整理算法
在本号之前写过的文章中，曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API。在使用的过程中分为三个阶段。在开始本文之前，我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段，如图：
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