基于分离式存储的Java对象模型研究
随着各领域对大数据处理的需求增多以及服务器的内存增长,基于Java虚拟机的内存大数据处理受到了工业界和学术界的广泛关注通过研究主流Java虚拟机中的对象模型分析了现有的优化技术及它们的特点同时提出了一种新的分离式对象模型,该模型可以通过优化Java应用的对象访问从而提升程序的整体性能,且不会对其它现有的优化策略产生影响最后,通过实验分析比较了该对象模型与主流Java虚拟机中对象模型对程序性能的影响,实验结果表明,新的模型在应用场景下比原有模型有最高12.8％的性能提升,在数据结构算法基本测试中可获得5.8％到32.1％的性能提升.
Java虚拟机 对象模型 分离式存储 数据处理
雷天洋 陈海波
上海交通大学软件学院 上海200240
国内会议
武汉
中文
1-9
2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）