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Same filename scan history
File Name:
Total find 2same name files，is safe 2 ，is unsafe 0 。File Name “《龟学堂》系统超级垃圾清理.exe” 0% maybe a virus
Scan Result
File Name/MD5/SHA1
Detect Rate
File Name:
PE32 executable for MS Windows (console) Intel 80386 32-bit
File Name:
PE32 executable for MS Windows (console) Intel 80386 32-bit
File upload
Please not close this windows,
If you do not have to upload response time, make sure you upload files less than 20M
You can view the results of the last scan or rescan根据题意可得到的等量关系有,甲乙两厂同时处理垃圾每天需时每天产生垃圾(甲厂每小时可处理垃圾量乙厂每小时可处理垃圾量),该市每天用于处理垃圾的费用甲厂处理垃圾的费用乙厂处理垃圾的费用,每厂处理垃圾的费用每厂每小时处理垃圾的费用每天处理垃圾的时间.根据以上条件,可列出方程组.
设甲,乙两厂同时处理,每天需小时.得:,(分)解得:(小时)(分)答:甲,乙两厂同时处理,每天需小时.设甲厂需要小时.由题知:甲厂处理每吨垃圾费用为元,(分)乙厂处理每吨垃圾费用为元.(分)则有,(分)解得:答:甲厂每天处理垃圾至少需要小时.(分)
解题关键弄清题意,找出合适的等量关系,列出方程组,再求解.注意计算每厂处理每吨垃圾所需要的费用.
3732@@3@@@@二元一次方程组的应用@@@@@@247@@Math@@Junior@@$247@@2@@@@二元一次方程组@@@@@@50@@Math@@Junior@@$50@@1@@@@方程与不等式@@@@@@7@@Math@@Junior@@$7@@0@@@@初中数学@@@@@@-1@@Math@@Junior@@
第三大题，第7小题
第三大题，第7小题
第三大题，第8小题
第三大题，第6小题
第三大题，第8小题
求解答 学习搜索引擎 | 某市平均每天产生垃圾700吨,由甲,乙两个垃圾处理厂处理.已知甲厂每小时可处理垃圾55吨,需费用550元;乙厂每小时可处理垃圾45吨,需费用495元.问:(1)甲,乙两厂同时处理该市的垃圾,每天需几小时完成?(2)如果规定该市每天用于处理垃圾的费用不得超过7370元,甲厂每天处理垃圾至少需要多少小时?浅谈V8引擎中的垃圾回收机制 - 推酷
浅谈V8引擎中的垃圾回收机制
这篇文章的所有内容均来自 朴灵大大的《深入浅出Node.js》及
，后者还有中文翻译版
，我在这里只是做了个记录和结合
垃圾回收器
JavaScript的垃圾回收器
JavaScript使用垃圾回收机制来自动管理内存。垃圾回收是一把双刃剑，其好处是可以大幅简化程序的内存管理代码，降低程序员的负担，减少因长时间运转而带来的内存泄露问题。但使用了垃圾回收即意味着程序员将无法掌控内存。ECMAScript没有暴露任何垃圾回收器的接口。我们无法强迫其进行垃圾回收，更无法干预内存管理会检查它的内存地址来判断这个对象是否已经经历过一个新生代的清理，如果是，则复制到老生代中，否则复制会检查它的内存地址来判断这个对象是否已经经历过一个新生代的清理，如果是，则复制到老生代中，否则复制到To空间中
2. 对象从From空间复制到To空间时，如果To空
Node的内存管理问题
在浏览器中，V8引擎实例的生命周期不会很长（谁没事一个页面开着几天几个月不关），而且运行在用户的机器上。如果不幸发生内存泄露等问题，仅仅会影响到一个终端用户。且无论这个V8实例占用了多少内存，最终在关闭页面时内存都会被释放，几乎没有太多管理的必要（当然并不代表一些大型Web应用不需要管理内存）。但如果使用Node作为服务器，就需要关注内存问题了，一旦内存发生泄漏，久而久之整个服务将会瘫痪（服务器不会频繁的重启）
V8的内存限制
Node与其他语言不同的一个地方，就是其限制了JavaScript所能使用的内存（64位为1.4GB，32位为0.7GB），这也就意味着将无法直接操作一些大内存对象。这很令人匪夷所思，因为很少有其他语言会限制内存的使用
V8之所以限制了内存的大小，表面上的原因是V8最初是作为浏览器的JavaScript引擎而设计，不太可能遇到大量内存的场景，而深层次的原因则是由于V8的垃圾回收机制的限制。由于V8需要保证JavaScript应用逻辑与垃圾回收器所看到的不一样，V8在执行垃圾回收时会阻塞JavaScript应用逻辑，直到垃圾回收结束再重新执行JavaScript应用逻辑，这种行为被称为“全停顿”（stop-the-world）。若V8的堆内存为1.5GB，V8做一次小的垃圾回收需要50ms以上，做一次非增量式的垃圾回收甚至要1秒以上。这样浏览器将在1s内失去对用户的响应，造成假死现象。如果有动画效果的话，动画的展现也将显著受到影响
当然这个限制是可以打开的，类似于JVM，我们通过在启动node时可以传递--max-old-space-size或--max-new-space-size来调整内存限制的大小，前者确定老生代的大小，单位为MB，后者确定新生代的大小，单位为KB。这些配置只在V8初始化时生效，一旦生效不能再改变
V8的堆构成
V8的堆其实并不只是由老生代和新生代两部分构成，可以将堆分为几个不同的区域：
* 新生代内存区：大多数的对象被分配在这里，这个区域很小但是垃圾回特别频繁
* 老生代指针区：属于老生代，这里包含了大多数可能存在指向其他对象的指针的对象，大多数从新生代晋升的对象会被移动到这里
* 老生代数据区：属于老生代，这里只保存原始数据对象，这些对象没有指向其他对象的指针
* 大对象区：这里存放体积超越其他区大小的对象，每个对象有自己的内存，垃圾回收其不会移动大对象
* 代码区：代码对象，也就是包含JIT之后指令的对象，会被分配在这里。唯一拥有执行权限的内存区
* Cell区、属性Cell区、Map区：存放Cell、属性Cell和Map，每个区域都是存放相同大小的元素，结构简单
每个区域都是由一组内存页构成，内存页是V8申请内存的最小单位，除了大对象区的内存页较大以外，其他区的内存页都是1MB大小，而且按照1MB对齐。内存页除了存储的对象，还有一个包含元数据和标识信息的页头，以及一个用于标记哪些对象是活跃对象的位图区。另外每个内存页还有一个单独分配在另外内存区的槽缓冲区，里面放着一组对象，这些对象可能指向其他存储在该页的对象。垃圾回收器只会针对新生代内存区、老生代指针区以及老生代数据区进行垃圾回收
V8的垃圾回收机制
如何判断回收内容
如何确定哪些内存需要回收，哪些内存不需要回收，这是垃圾回收期需要解决的最基本问题。我们可以这样假定，一个对象为活对象当且仅当它被一个根对象或另一个活对象指向。根对象永远是活对象，它是被浏览器或V8所引用的对象。被局部变量所指向的对象也属于根对象，因为它们所在的作用域对象被视为根对象。全局对象（Node中为global，浏览器中为windows）自然是根对象。浏览器中的DOM元素也属于根对象
如何识别指针和数据
垃圾回收器需要面临一个问题，它需要判断哪些是数据，哪些是指针。由于很多垃圾回收算法会将对象在内存中移动（紧凑，减少内存碎片），所以经常需要进行指针的改写
目前主要有三种方法来识别指针：
1. 保守法：将所有堆上对齐的字都认为是指针，那么有些数据就会被误认为是指针。于是某些实际是数字的假指针，会背误认为指向活跃对象，导致内存泄露（假指针指向的对象可能是死对象，但依旧有指针指向——这个假指针指向它）同时我们不能移动任何内存区域。
2. 编译器提示法：如果是静态语言，编译器能够告诉我们每个类当中指针的具体位置，而一旦我们知道对象时哪个类实例化得到的，就能知道对象中所有指针。这是JVM实现垃圾回收的方式，但这种方式并不适合JS这样的动态语言
3. 标记指针法：这种方法需要在每个字末位预留一位来标记这个字段是指针还是数据。这种方法需要编译器支持，但实现简单，而且性能不错。V8采用的是这种方式。V8将所有数据以32bit字宽来存储，其中最低一位保持为0，而指针的最低两位为01
V8的回收策略
自动垃圾回收算法的演变过程中出现了很多算法，但是由于不同对象的生存周期不同，没有一种算法适用于所有的情况。所以V8采用了一种分代回收的策略，将内存分为两个生代：新生代和老生代。新生代的对象为存活时间较短的对象，老生代中的对象为存活时间较长或常驻内存的对象。分别对新生代和老生代使用不同的垃圾回收算法来提升垃圾回收的效率。对象起初都会被分配到新生代，当新生代中的对象满足某些条件（后面会有介绍）时，会被移动到老生代（晋升）
V8的分代内存
默认情况下，64位环境下的V8引擎的新生代内存大小32MB、老生代内存大小为1400MB，而32位则减半，分别为16MB和700MB。V8内存的最大保留空间分别为1464MB（64位）和732MB（32位）。具体的计算公式是
4*reserved_semispace_space_ + max_old_generation_size_
，新生代由两块
reserved_semispace_space_
组成，每块16MB（64位）或8MB（32位）
新生代的特点
大多数的对象被分配在这里，这个区域很小但是垃圾回特别频繁。在新生代分配内存非常容易，我们只需要保存一个指向内存区的指针，不断根据新对象的大小进行递增即可。当该指针到达了新生代内存区的末尾，就会有一次清理（仅仅是清理新生代）
新生代的垃圾回收算法
新生代使用Scavenge算法进行回收。在Scavenge算法的实现中，主要采用了Cheney算法。
Cheney算法算法是一种采用复制的方式实现的垃圾回收算法。它将内存一分为二，每一部分空间称为semispace。在这两个semispace中，一个处于使用状态，另一个处于闲置状态。处于使用状态的semispace空间称为From空间，处于闲置状态的空间称为To空间，当我们分配对象时，先是在From空间中进行分配。当开始进行垃圾回收算法时，会检查From空间中的存活对象，这些存活对象将会被复制到To空间中（复制完成后会进行紧缩），而非活跃对象占用的空间将会被释放。完成复制后，From空间和To空间的角色发生对换。也就是说，在垃圾回收的过程中，就是通过将存活对象在两个semispace之间进行复制。可以很容易看出来，使用Cheney算法时，总有一半的内存是空的。但是由于新生代很小，所以浪费的内存空间并不大。而且由于新生代中的对象绝大部分都是非活跃对象，需要复制的活跃对象比例很小，所以其时间效率十分理想。复制的过程采用的是BFS（广度优先遍历）的思想，从根对象出发，广度优先遍历所有能到达的对象
具体的执行过程大致是这样：
首先将From空间中所有能从根对象到达的对象复制到To区，然后维护两个To区的指针scanPtr和allocationPtr，分别指向即将扫描的活跃对象和即将为新对象分配内存的地方，开始循环。循环的每一轮会查找当前scanPtr所指向的对象，确定对象内部的每个指针指向哪里。如果指向老生代我们就不必考虑它了。如果指向From区，我们就需要把这个所指向的对象从From区复制到To区，具体复制的位置就是allocationPtr所指向的位置。复制完成后将scanPtr所指对象内的指针修改为新复制对象存放的地址，并移动allocationPtr。如果一个对象内部的所有指针都被处理完，scanPtr就会向前移动，进入下一个循环。若scanPtr和allocationPtr相遇，则说明所有的对象都已被复制完，From区剩下的都可以被视为垃圾，可以进行清理了
举个栗子(以及凑篇幅)，如果有类似如下的引用情况：
+----- A对象
根对象----+----- B对象 ------ E对象
+----- C对象 ----+---- F对象
+---- G对象 ----- H对象
在执行Scavenge之前，From区长这幅模样
+---+---+---+---+---+---+---+---+--------+
| A | B | C | D | E | F | G | H |
+---+---+---+---+---+---+---+---+--------+
那么首先将根对象能到达的ABC对象复制到To区，于是乎To区就变成了这个样子：
allocationPtr
+---+---+---+----------------------------+
| A | B | C |
+---+---+---+----------------------------+
接下来进入循环，扫描scanPtr所指的A对象，发现其没有指针，于是乎scanPtr移动，变成如下这样
allocationPtr
+---+---+---+----------------------------+
| A | B | C |
+---+---+---+----------------------------+
接下来扫描B对象，发现其有指向E对象的指针，且E对象在From区，那么我们需要将E对象复制到allocationPtr所指的地方并移动allocationPtr指针：
allocationPtr
+---+---+---+---+------------------------+
| A | B | C | E |
+---+---+---+---+------------------------+
B对象里所有指针都已被复制完，所以移动scanPtr：
allocationPtr
+---+---+---+---+------------------------+
| A | B | C | E |
+---+---+---+---+------------------------+
接下来扫描C对象，C对象中有两个指针，分别指向F对象和G对象，且都在From区，先复制F对象到To区：
allocationPtr
+---+---+---+---+---+--------------------+
| A | B | C | E | F |
+---+---+---+---+---+--------------------+
然后复制G对象到To区
allocationPtr
+---+---+---+---+---+---+----------------+
| A | B | C | E | F | G |
+---+---+---+---+---+---+----------------+
这样C对象内部的指针已经复制完成了，移动scanPtr：
allocationPtr
+---+---+---+---+---+---+----------------+
| A | B | C | E | F | G |
+---+---+---+---+---+---+----------------+
逐个扫描E，F对象，发现其中都没有指针，移动scanPtr：
allocationPtr
+---+---+---+---+---+---+----------------+
| A | B | C | E | F | G |
+---+---+---+---+---+---+----------------+
扫描G对象，发现其中有一个指向H对象的指针，且H对象在From区，复制H对象到To区，并移动allocationPtr：
allocationPtr
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
| A | B | C | E | F | G | H |
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
完成后由于G对象没有其他指针，且H对象没有指针移动scanPtr：
allocationPtr
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
| A | B | C | E | F | G | H |
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
此时scanPtr和allocationPtr重合，说明复制结束
可以对比一下From区和To区在复制完成后的结果：
+---+---+---+---+---+---+---+---+--------+
| A | B | C | D | E | F | G | H |
+---+---+---+---+---+---+---+---+--------+
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
| A | B | C | E | F | G | H |
+---+---+---+---+---+---+---+------------+
D对象没有被复制，它将被作为垃圾进行回收
如果新生代中的一个对象只有一个指向它的指针，而这个指针在老生代中，我们如何判断这个新生代的对象是否存活？为了解决这个问题，需要建立一个列表用来记录所有老生代对象指向新生代对象的情况。每当有老生代对象指向新生代对象的时候，我们就记录下来
对象的晋升
当一个对象经过多次新生代的清理依旧幸存，这说明它的生存周期较长，也就会被移动到老生代，这称为对象的晋升。具体移动的标准有两种：
1. 对象从From空间复制到To空间时，间已经被使用了超过25%，那么这个对象直接被复制到老生代
老生代的特点
老生代所保存的对象大多数是生存周期很长的甚至是常驻内存的对象，而且老生代占用的内存较多
老生代的垃圾回收算法
老生代占用内存较多（64位为1.4GB，32位为700MB），如果使用Scavenge算法，浪费一半空间不说，复制如此大块的内存消耗时间将会相当长。所以Scavenge算法显然不适合。V8在老生代中的垃圾回收策略采用Mark-Sweep和Mark-Compact相结合
Mark-Sweep（标记清除）
标记清除分为标记和清除两个阶段。在标记阶段需要遍历堆中的所有对象，并标记那些活着的对象，然后进入清除阶段。在清除阶段总，只清除没有被标记的对象。由于标记清除只清除死亡对象，而死亡对象在老生代中占用的比例很小，所以效率较高
标记清除有一个问题就是进行一次标记清楚后，内存空间往往是不连续的，会出现很多的内存碎片。如果后续需要分配一个需要内存空间较多的对象时，如果所有的内存碎片都不够用，将会使得V8无法完成这次分配，提前触发垃圾回收。
Mark-Compact（标记整理）
标记整理正是为了解决标记清除所带来的内存碎片的问题。标记整理在标记清除的基础进行修改，将其的清除阶段变为紧缩极端。在整理的过程中，将活着的对象向内存区的一段移动，移动完成后直接清理掉边界外的内存。紧缩过程涉及对象的移动，所以效率并不是太好，但是能保证不会生成内存碎片
标记清除和标记整理都分为两个阶段：标记阶段、清除或紧缩阶段
在标记阶段，所有堆上的活跃对象都会被标记。每个内存页有一个用来标记对象的位图，位图中的每一位对应内存页中的一个字。这个位图需要占据一定的空间（32位下为3.1%，64位为1.6%）。另外有两位用来标记对象的状态，这个状态一共有三种（所以要两位）——白，灰，黑：
* 如果一个对象为白对象，它还没未被垃圾回收器发现
* 如果一个对象为灰对象，它已经被垃圾回收器发现，但其邻接对象尚未全部处理
* 如果一个对象为黑对象，说明他步进被垃圾回收器发现，其邻接对象也全部被处理完毕了
如果将对中的对象看做由指针做边的有向图，标记算法的核心就是深度优先搜索。在初始时，位图为空，所有的对象也都是白对象。从根对象到达的对象会背染色为灰色，放入一个单独的双端队列中。标记阶段的每次循环，垃圾回收器都会从双端队列中取出一个对象并将其转变为黑对象，并将其邻接的对象转变为灰，然后把其邻接对象放入双端队列。如果双端队列为空或所有对象都变成黑对象，则结束。特别大的对象，可能会在处理时进行分片，防止双端队列溢出。如果双端队列溢出，则对象仍然会成为灰对象，但不会被放入队列中，这将导致其邻接对象无法被转变为灰对象。所以在双端队列为空时，需要扫描所有对象，如果仍有灰对象，将它们重新放入队列中进行处理。标记结束后，所有的对象都应该非黑即白，白对象将成为垃圾，等待释放
清除和紧缩阶段都是以内存页为单位回收内存
清除时垃圾回收器会扫描连续存放的死对象，将其变成空闲空间，并保存到一个空闲空间的链表中。这个链表常被scavenge算法用于分配被晋升对象的内存，但也被紧缩算法用于移动对象
紧缩算法会尝试将碎片页整合到一起来释放内存。由于页上的对象会被移动到新的页上，需要重新分配一些页。大致过程是，对目标碎片页中的每个活跃对象，在空闲内存链表中分配一块内存页，将该对象复制过去，并在碎片页中的该对象上写上新的内存地址。随后在迁出过程中，对象的旧地址将会被记录下来，在迁出结束后，V8会遍历所有它所记录的旧对象的地址，将其更新为新地址。由于标记过程中也记录了不同页之间的指针，这些指针在此时也会进行更新。如果一个页非常活跃，如其中有过多需要记录的指针，那么地址记录会跳过它，等到下一轮垃圾回收进行处理
结合使用标记清除和标记整理
V8的老生代使用标记清除和标记整理结合的方式，主要采用标记清除算法，如果空间不足以分配从新生代晋升过来的对象时，才使用标记整理
Incremental Marking（增量标记）
由于全停顿会造成了浏览器一段时间无响应，所以V8使用了一种增量标记的方式，将完整的标记拆分成很多部分，每做完一部分就停下来，让JS的应用逻辑执行一会，这样垃圾回收与应用逻辑交替完成。经过增量标记的改进后，垃圾回收的最大停顿时间可以减少到原来的1/6左右
由于标记完成后，所有的对象都已经被标记，不是死对象就是活对象，堆上多少空间格局已经确定。我们可以不必着急释放那些死对象所占用的空间，而延迟清理过程的执行。垃圾回收器可以根据需要逐一清理死对象所占用的内存页
V8后续还引入了增量式整理（incremental compaction），以及并行标记和并行清理，通过并行利用多核CPU来提升垃圾回收的性能
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仅自己可见详细介绍搜寻引擎对web2.0垃圾信息的清理
Web2.0&是相对Web1.0&的新的一类互联网应用的统称。Web1.0&的主要特点在于用户通过浏览器获取信息。Web2.0&则更注重用户的交互作用，用户既是网站内容的浏览者，也是网站内容的制造者。所谓网站内容的制造者是说互联网上的每一个用户不再仅仅是互联网的读者，同时也成为互联网的作者；不再仅仅是在互联网上冲浪，同时也成为波浪制造者；在模式上由单纯的&读&向&写&以及&共同建设&发展；由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息发展，从而更加人性化！
&&&&&&搜索引擎开始对web2.0站点进行垃圾信息清理，最近百度站长出台《web2.0反垃圾攻略》为了遏制web2.0类站点垃圾信息、群发信息以及seo&外链等垃圾信息泛滥的一种局势，web2.0反垃圾机制已经在搜索引擎排名优化中逐渐成型并主意网站经营者参加到反垃圾攻略中。
&&&&&&&首先谈谈web2.0站点上风：信息组织来自用户，用户之间可以交互，形成了一种资源共享的开发平台,web2.0站点劣势：下降了用户参与网络信息发布和交流技巧门槛，用户能够随便创造本人感兴致的内容，而搜索引擎无法判断是否有价值。
&&&&&&&&　　web2发布垃圾会发生垃圾信息基本：
&&&&&&&&　　1、对用户开放，无论是目前博客、论坛、b2b、分类信息、微博、SNS都是允许用户注册进行交换、宣布和发明内容，或则说web2.0站点信息是用户自发组织构成的，其开放性导致了大批外部信息的涌入，这自身不须要过多的程序跟网站制造基本，对信息建设的民众化和用户开放性成为了web2.0信息泛滥的源头。
&&&&&&&&　　2、社交性、社会性是web2,信息产生的主要因素，web2是基于用户创造内容的，是依附大众智慧而产生的信息模式，从信息的发布根原来说是从用户角度而言的，假如用户创造大量无价值内容和链接也是情势垃圾信息的源头，信息通过不同用户，不同方法造成了信息的凑集，而这样的信息搜索引擎无奈判断是否是真正有价值的信息。
&&&&&&&&　　搜索引擎以开端清算垃圾外链，针对目前web2.0站点，百度搜索引擎察看：
&&&&&&&&　　1、大量网站内容收录减少，其中采集和复制网站网站收录出现不稳固状况，采集和复制网站内容可能面对搜索引擎对站点的二次审核。
&&&&&&&&　　2、网站外链浮现时高时低趋势，搜索引擎可能针对一些不相干站点链接进行低品质垃圾链接判定，而这种断定可能直接导致网站外链丧失率过高或者降权景象。
&&&&&&&&　　的行业人士目前针对百度搜索引擎的《web2.0反垃圾策略》懂得到百度对于内容和外链呈现两种趋势：
&&&&&&&&　　1、内容威望性网站更轻易取得搜寻引擎信赖和排名
&&&&&&&&　　2、相关性外链作用越来越强，大量相关性站点导入链接对晋升网站要害字排名。相关性差的外链质量会在百度相关域中去除，或者不相关链接不介入排名盘算。
&&&&&&&&　　3、在第2点基础上如果网站缺少域名多元化，而且锚文本缺乏多样性在外链稳定情形下，可能导致症结字排名不稳定，更有可能被搜索引擎降权。
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