JVM与Spring Boot精髓

📕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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一、JVM知识体系

类加载机制

类加载机制是JVM的核心概念之一，其技术实现细节如下：

1. 加载：类加载器（ClassLoader）负责加载类定义。这个过程包括以下几个步骤：

   • 查找：通过类名查找对应的.class文件。
   • 读取：将.class文件内容读入内存。
   • 定义：在内存中生成一个Class对象。

2. 连接：连接过程包括验证、准备和解析三个步骤。

   • 验证：确保类文件中的信息符合JVM规范，没有安全风险。
   • 准备：为类变量分配内存并设置默认初始值。
   • 解析：将符号引用转换为直接引用。

3. 初始化：初始化过程包括：

   • 执行类构造器方法<clinit>()，对类变量进行初始化。
   • 执行静态代码块。

双亲委派模型

双亲委派模型的技术实现如下：

• 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader）加载核心库类，如rt.jar。
• 扩展类加载器（Extension ClassLoader）加载第三方库。
• 应用程序类加载器（Application ClassLoader）加载应用程序类。
• 自定义类加载器继承自ClassLoader或实现ClassLoader接口。

模块化系统（JPMS）

Java Platform Module System（JPMS）的技术实现包括：

• 模块定义：使用module-info.java文件定义模块。
• 模块间依赖：使用requires、uses、provides和exports关键字定义模块间依赖。
• 模块解析：JVM在启动时解析模块依赖关系。

内存模型

JVM的内存模型的技术实现细节如下：

运行时数据区

• 堆：使用分代收集算法，包括新生代（Eden、Survivor区）和老年代。
• 栈：每个线程有自己的栈，使用栈帧（Stack Frame）存储局部变量和部分运行时常量。
• 方法区：用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量等数据。
• PC寄存器：用于存放指向当前执行线程下一条指令的地址。

内存溢出场景分析

内存溢出的技术实现细节如下：

• 堆空间不足：创建大量对象或大数组分配。
• 栈空间不足：线程栈过深。
• 永久代空间不足：大量常量或类信息。

直接内存管理

直接内存管理的实现细节如下：

• 使用java.nio包中的ByteBuffer类进行操作。
• 直接内存不受JVM堆空间限制，但需要手动管理内存。

垃圾回收

垃圾回收的技术实现细节如下：

GC Roots可达性分析

• GC Roots包括：线程栈、方法区、本地方法栈、静态变量等。
• 通过遍历GC Roots，找到所有可达对象。

分代收集理论

• 年轻代：采用复制算法或标记-整理算法。
• 老年代：采用标记-清除算法、标记-整理算法或并发收集算法。

引用类型

• 强引用：通过引用变量直接访问对象。
• 软引用：弱引用的加强版，当内存不足时，系统会回收软引用指向的对象。
• 弱引用：允许垃圾回收器回收引用的对象。
• 虚引用：没有任何实际引用，只能通过引用队列来访问。

垃圾回收算法

• 标记-清除：标记所有可达对象，清除未被标记的对象。
• 复制：将对象在堆内存中分成两个区域，每次只使用一个区域。
• 整理：在复制算法的基础上，对内存进行整理。

并发收集器

• CMS（Concurrent Mark Sweep）：采用并发标记和清除算法，降低停顿时间。
• G1（Garbage-First）：采用垃圾优先算法，优先回收垃圾多的区域。
• ZGC（Z Garbage Collector）：采用低延迟算法，减少停顿时间。

停顿时间控制策略

• 动态停顿时间目标：根据应用负载动态调整停顿时间。
• 适应性暂停：根据历史停顿时间调整停顿时间。

性能调优

• 调整JVM参数，如堆空间大小、垃圾回收算法等。
• 监控垃圾回收日志，分析性能瓶颈。

内存泄漏诊断

• 分析堆转储文件，查找内存泄漏对象。
• 使用内存泄漏检测工具，如MAT（Memory Analyzer Tool）。

JIT编译优化

• JIT编译器将字节码编译成本地机器代码，提高程序执行效率。
• 常用优化技术：循环展开、内联、寄存器分配等。

二、Spring Boot知识体系

自动配置

Spring Boot的自动配置技术实现细节如下：

• @EnableAutoConfiguration：通过扫描类路径下的jar包和配置文件，自动配置相应的Bean。
• 条件化配置（@Conditional）：根据特定条件自动启用或禁用某些配置。

Actuator

Spring Boot Actuator的技术实现细节如下：

• 健康检查端点：通过/actuator/health端点检查应用的健康状态。
• 度量指标收集：通过/actuator/metrics端点收集应用的度量指标。

配置文件管理

Spring Boot配置文件管理的实现细节如下：

• 多环境配置（application-{profile}.yml）：根据不同的环境使用不同的配置文件。
• 配置加载优先级：优先加载application.yml，然后加载application-{profile}.yml。

监控与日志

Spring Boot监控与日志的技术实现细节如下：

• Micrometer集成：使用Micrometer集成多种监控系统。
• Logback/SLF4J配置：使用Logback作为日志框架，并集成SLF4J作为日志门面。

分布式链路追踪扩展机制

Spring Boot分布式链路追踪的技术实现细节如下：

• 自定义AutoConfigurationBean生命周期扩展点：允许开发者自定义AutoConfigurationBean的生命周期。
• 响应式编程支持：通过Spring WebFlux框架实现响应式编程。

总结

本文详细介绍了JVM和Spring Boot的知识体系，包括类加载机制、内存模型、垃圾回收、自动配置、依赖管理、监控与日志等方面。通过这些知识点的串联，读者可以更好地理解Java应用的工作原理，并利用Spring Boot框架快速构建和部署高质量的应用。

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