JVM与Spring Boot核心技术解析

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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由于文章内容较为庞大,以下是对原文中几个关键技术点的详细补充说明,以提升文章的专业性和技术深度:

类加载机制

在类加载机制中,类加载器是关键组件,负责将类文件从文件系统加载到JVM中。Java虚拟机提供了以下几种类加载器:

  • 启动类加载器(Bootstrap ClassLoader):负责加载存放在JDK的lib目录中,或被-Xbootclasspath参数指定的路径中的,且被JVM识别为Class文件的语言元素。
  • 扩展类加载器(Extension ClassLoader):负责加载JDK的lib/ext目录中,或由系统变量java.ext.dirs指定路径中的所有类库。
  • 应用类加载器(Application ClassLoader):负责加载用户类路径(ClassPath)中的所有类库。

在类加载过程中,验证是确保加载的类文件符合JVM规范的重要步骤。验证过程包括:

  • 文件格式验证:检查文件是否具有有效的class文件魔数。
  • 字节码验证:检查字节码是否遵循JVM指令集规范。
  • 符号引用验证:检查类定义中使用的符号引用是否正确。

内存模型

JVM的内存模型是JVM运行时的核心,它确保了多线程程序的正确执行。内存模型主要包括以下区域:

  • 堆(Heap):所有线程共享的内存区域,用于存储对象的实例和数组的元素。
  • 栈(Stack):每个线程拥有的独立内存空间,用于存储局部变量和方法调用。
  • 方法区(Method Area):所有线程共享的内存区域,用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量等数据。
  • 程序计数器(PC Register):每个线程都有一个程序计数器,用于指示下一条要执行的指令地址。

内存溢出通常发生在以下几种场景:

  • 堆空间不足:当创建大量对象时,可能导致堆空间不足,引发java.lang.OutOfMemoryError
  • 栈空间不足:当递归调用太深或方法调用太深时,可能导致栈空间不足,引发java.stackoverflowerror
  • 方法区不足:当加载大量类时,可能导致方法区空间不足,引发java.lang.OutOfMemoryError

垃圾回收

垃圾回收(GC)是JVM自动管理内存的重要机制。JVM提供了多种垃圾回收算法,包括:

  • 标记-清除(Mark-Sweep):首先标记所有可达对象,然后清除未被标记的对象。
  • 复制(Copying):将对象复制到另一个区域,然后清除原区域的对象。
  • 标记-整理(Mark-Compact):标记所有可达对象,然后移动对象,整理内存空间。

在垃圾回收过程中,GC Roots是寻找可达对象的关键。GC Roots通常包括以下几种:

  • 栈帧中的本地变量:局部变量表、操作数栈、方法返回地址等。
  • 方法区中的常量:字符串常量池、类静态变量等。
  • 运行时数据区中的线程:线程对象中的ThreadLocalMap中的Entry对象。

并发收集器

并发收集器允许与应用程序线程同时运行,以减少停顿时间。以下是一些常见的并发收集器:

  • CMS(Concurrent Mark Sweep):一种基于标记清除算法的并发收集器,适用于对响应时间有较高要求的场景。
  • G1(Garbage-First):一种基于Region的并发收集器,旨在减少停顿时间,适用于大内存场景。
  • ZGC(Z Garbage Collector):一种低延迟的垃圾收集器,适用于对响应时间要求极高的场景。

Spring Boot自动配置

Spring Boot的自动配置功能基于条件化配置,根据类路径下添加的jar包,自动配置相应的bean。以下是一些自动配置的原理:

  • 条件注解(@Conditional):根据特定的条件,有选择地添加或排除配置。
  • 条件实现类(Condition):实现Condition接口,定义条件判断逻辑。
  • 自动配置类(AutoConfiguration):使用@EnableAutoConfiguration注解,将自动配置类注册到Spring容器中。

Spring Boot配置文件管理

Spring Boot使用配置文件来管理应用配置,支持多环境配置。以下是一些配置文件管理的细节:

  • 多环境配置:使用application-{profile}.yml文件,针对不同环境(如开发、测试、生产)使用不同的配置文件。
  • 配置加载优先级:根据配置文件的优先级加载配置,例如,application.yml的优先级高于application-dev.yml
  • 配置文件占位符:使用${}语法,支持从配置文件中读取配置值。

通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细补充说明,我们可以更深入地了解这些技术点的实现细节,从而提高文章的专业性和技术深度。

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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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