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memoryisking:
可以看看这篇文章,构建一个简单的线程池,这个是struts教程 ...
java 线程池示例(自己实现的参考别人的代码) -
zwq194:
坑爹啊,误导人,代码有问题
java 线程池示例(自己实现的参考别人的代码) -
zhouming4455:
貌似你传错了哦
java 线程池示例(自己实现的参考别人的代码)
public class BitmapCache {
static private BitmapCache cache;
/** 用于Chche内容的存储 */
private Hashtable<Integer, MySoftRef> hashRefs;
/** 垃圾Reference的队列(所引用的对象已经被回收,则将该引用存入队列中) */
private ReferenceQueue<Bitmap> q;
/**
* 继承SoftReference,使得每一个实例都具有可识别的标识。
*/
private class MySoftRef extends SoftReference<Bitmap> {
private Integer _key = 0;
public MySoftRef(Bitmap bmp, ReferenceQueue<Bitmap> q, int key) {
super (bmp, q);
_key = key;
}
}
private BitmapCache() {
hashRefs = new Hashtable<Integer, MySoftRef>();
q = new ReferenceQueue<Bitmap>();
}
/**
* 取得缓存器实例
*/
public static BitmapCache getInstance() {
if (cache == null ) {
cache = new BitmapCache();
}
return cache;
}
/**
* 以软引用的方式对一个Bitmap对象的实例进行引用并保存该引用
*/
private void addCacheBitmap(Bitmap bmp, Integer key) {
cleanCache(); // 清除垃圾引用
MySoftRef ref = new MySoftRef(bmp, q, key);
hashRefs.put(key, ref);
}
/**
* 依据所指定的drawable下的图片资源ID号(可以根据自己的需要从网络或本地path下获取),重新获取相应Bitmap对象的实例
*/
public Bitmap getBitmap( int resId, Context context) {
Bitmap bmp = null ;
// 缓存中是否有该Bitmap实例的软引用,如果有,从软引用中取得。
if (hashRefs.containsKey(resId)) {
MySoftRef ref = (MySoftRef) hashRefs.get(resId);
bmp = (Bitmap) ref.get();
}
// 如果没有软引用,或者从软引用中得到的实例是null,重新构建一个实例,
// 并保存对这个新建实例的软引用
if (bmp == null ) {
// 传说decodeStream直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode,
// 无需再使用java层的createBitmap,从而节省了java层的空间。
bmp = BitmapFactory.decodeStream(context.getResources()
.openRawResource(resId));
this .addCacheBitmap(bmp, resId);
}
return bmp;
}
private void cleanCache() {
MySoftRef ref = null ;
while ((ref = (MySoftRef) q.poll()) != null ) {
hashRefs.remove(ref._key);
}
}
/**
* 清除Cache内的全部内容
*/
public void clearCache() {
cleanCache();
hashRefs.clear();
System.gc();
System.runFinalization();
}
}
*****************************************************
*****************************************************
一般Java虚拟机要求支持verbosegc选项,输出详细的垃圾收集调试信息。dalvik虚拟机很安静的接受verbosegc选项,然后什么都不做。dalvik虚拟机使用自己的一套LOG机制来输出调试信息。
如果在Linux下运行adb logcat命令,可以看到如下的输出:
D/dalvikvm( 745): GC_CONCURRENT
freed 199K, 53% free 3023K/6343K,external 0K/0K, paused 2ms+2ms
其中D/dalvikvm表示由dalvikvm输出的调试信息,括号后的数字代表dalvikvm所在进程的pid。
GC_CONCURRENT表示触发垃圾收集的原因,有以下几种:
GC_MALLOC, 内存分配失败时触发
GC_CONCURRENT,当分配的对象大小超过384K时触发
GC_EXPLICIT,对垃圾收集的显式调用(System.gc)
GC_EXTERNAL_ALLOC,外部内存分配失败时触发
freed 199K表示本次垃圾收集释放了199K的内存,
53% free 3023K/6343K,其中6343K表示当前内存总量,3023K表示可用内存,53%表示可用内存占总内存的比例。
external 0K/0K,表示可用外部内存/外部内存总量
paused
2ms+2ms,第一个时间值表示markrootset的时间,第二个时间值表示第二次mark的时间。如果触发原因不是GC_CONCURRENT,这一行为单个时间值,表示垃圾收集的耗时时间。
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