JVM与Spring Boot详解

于 2025-07-27 09:29:42 发布
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分类专栏： Java场景面试宝典 文章标签： Java JVM Spring Boot
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📕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）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、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。

Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻，笔者不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。

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JVM知识体系详解

类加载机制

在Java虚拟机（JVM）中，类加载机制是一个复杂而关键的过程，它确保了类在运行时能够被正确地加载、链接和初始化。这个过程对于Java程序的正确执行至关重要。

类加载过程

  1. 加载：类加载阶段，JVM通过类加载器查找类字节码，将其加载到内存中，并创建一个Class对象。这个阶段包括解析类的全名和生成Class对象。

  2. 验证：连接阶段的验证过程是为了确保类信息符合JVM规范，包括检查类的结构、符号引用的正确性以及访问权限等。

  3. 准备：在这个阶段，JVM为类变量分配内存并设置默认初始值。对于基本数据类型，其默认值为0或false；对于对象类型，默认值为null。

  4. 解析：解析阶段是将符号引用转换为直接引用，例如将类名、字段名、方法名等字符串形式的符号引用转换为指向方法区的指针或偏移量。

双亲委派模型

双亲委派模型是JVM类加载机制中的一个核心原则，它规定类加载器首先请求其父类加载器加载类，只有当父类加载器无法完成加载任务时，才由自己尝试加载。

  • 启动类加载器：负责加载<JAVA_HOME>/lib目录中的类库，如rt.jar。
  • 扩展类加载器：负责加载<JAVA_HOME>/lib/ext目录中的类库。
  • 应用程序类加载器：负责加载用户应用程序中的类。
自定义类加载器

自定义类加载器允许开发者根据特定需求加载类，这在实现模块化系统、加载特定格式的文件或进行安全性控制时非常有用。

模块化系统（JPMS）

Java Platform Module System（JPMS）是Java 9引入的模块化系统，它通过模块来组织代码，以减少依赖冲突、提高安全性并提高性能。

  • 模块定义：使用module-info.java文件定义模块，包括模块名称、模块版本、依赖关系等。
  • 模块间访问控制：通过模块的requires、uses、provides和exports等关键字来控制模块间的访问权限。

内存模型

JVM的内存模型是理解JVM运行机制的关键。

运行时数据区
  1. 堆：所有类的实例和数组的存储空间，是JVM管理的最大内存区域。
  2. 栈：存储局部变量和方法调用栈，是线程私有的。
  3. 方法区：存储类信息、常量、静态变量等数据。
  4. PC寄存器：每个线程都有一个PC寄存器，用于存储下一条要执行的指令的地址。
内存溢出场景分析

内存溢出通常发生在堆空间不足时，导致无法创建新的对象。常见原因包括：大量对象创建、内存泄漏、垃圾回收效率低下等。

垃圾回收

垃圾回收（GC）是JVM自动内存管理的关键技术，它负责回收不再使用的对象占用的内存。

GC Roots可达性分析

GC Roots是垃圾回收的起点，包括静态变量、常量池引用、线程栈中的引用等。GC通过遍历GC Roots来找到所有可达对象，从而确定垃圾。

分代收集理论

JVM将堆内存分为新生代（Young）、老年代（Old）和永久代（Perm）三个区域，不同区域的回收策略不同。

  • 新生代：主要用于存放新创建的对象，采用复制算法进行回收。
  • 老年代：存放经过多次垃圾回收后仍然存活的对象，采用标记-清除或标记-整理算法进行回收。
  • 永久代：存储类元数据，在Java 8之后被元空间（Metaspace）取代。
引用类型
  • 强引用：最常见的引用类型，不会被垃圾回收器回收。
  • 软引用：用于缓存，当内存不足时会被回收。
  • 弱引用：类似于软引用，但垃圾回收器会尽可能回收弱引用指向的对象。
  • 虚引用：没有实际意义，无法通过虚引用访问对象，主要用于实现对象的弱引用。
垃圾回收算法
  • 标记-清除：分为标记和清除两个阶段，效率较低，但内存碎片较多。
  • 复制算法：将内存分为两半，每次只使用其中一半，效率高，但空间利用率低。
  • 标记-整理：类似于标记-清除，但在清除后进行整理，减少内存碎片。
并发收集器

并发收集器允许垃圾回收与应用程序的运行并发进行，减少应用程序的停顿时间。

  • CMS（Concurrent Mark Sweep）：用于老年代的垃圾回收，减少停顿时间。
  • G1（Garbage-First）：针对大堆内存的垃圾回收器，优化停顿时间和内存利用率。
停顿时间控制策略

停顿时间控制策略旨在最小化垃圾回收导致的停顿时间，例如G1收集器的自适应暂停控制。

性能调优

JVM性能调优包括JVM参数配置、内存泄漏诊断和JIT编译优化等。

Spring Boot知识体系详解

自动配置

Spring Boot的自动配置功能大大简化了Spring应用程序的配置过程。

@EnableAutoConfiguration原理

@EnableAutoConfiguration注解通过分析项目依赖自动配置相应的Bean，实现自动配置。

条件化配置（@Conditional）

条件化配置允许在满足特定条件时才进行配置，例如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等。

自定义Starter开发

自定义Starter可以帮助开发者快速集成第三方库，并简化项目依赖管理。

起步依赖

起步依赖是指Spring Boot提供的内置依赖，它包含了一组常用的库和配置。

依赖管理机制（BOM文件）

BOM（Bill of Materials）文件用于管理依赖的版本，确保项目中的依赖版本一致。

版本冲突解决

版本冲突是指项目中的依赖存在多个不同版本，Spring Boot通过依赖管理机制来解决版本冲突。

第三方库集成模式

第三方库集成模式包括手动集成、使用Starter和自定义Starter等。

Actuator

Spring Boot Actuator提供了一组端点，用于监控和管理Spring应用程序。

健康检查端点

健康检查端点用于检查应用程序的健康状态，例如检查服务是否启动、数据库连接是否正常等。

度量指标收集

度量指标收集用于收集应用程序的性能数据，例如响应时间、错误率等。

自定义Endpoint开发

自定义Endpoint允许开发者扩展Actuator的功能，满足特定的监控和管理需求。

配置文件管理

Spring Boot支持多环境配置，例如application-{profile}.yml。

配置加载优先级

配置加载优先级决定了配置文件之间的优先级关系，通常先加载基础配置文件，再加载特定环境的配置文件。

动态配置刷新

动态配置刷新允许在应用程序运行时更新配置，例如修改配置文件并重新加载。

监控与日志

Spring Boot提供了多种监控和日志解决方案，例如Micrometer和Logback/SLF4J。

Micrometer集成

Micrometer是一个度量指标收集库，支持多种度量指标收集器，例如Prometheus、InfluxDB等。

Logback/SLF4J配置

Logback和SLF4J是Java日志框架，Spring Boot支持它们的集成，提供灵活的日志配置和格式化。

分布式链路追踪

Spring Boot支持分布式链路追踪，例如Zipkin和Jaeger。

扩展机制

Spring Boot提供了多种扩展机制，例如自定义AutoConfigurationBean和生命周期扩展点。

响应式编程支持

Spring Boot支持响应式编程，例如Spring WebFlux。

通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细描述，我们可以看到两者在Java生态系统中的紧密联系。JVM作为Java程序的运行时环境，为Spring Boot提供了基础，而Spring Boot则利用JVM的特性简化了Java应用程序的开发和部署。了解这些知识，有助于我们更好地掌握Java生态系统，并开发出高性能、可维护的应用程序。

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info端点用于暴露应用的自定义信息，例如应用版本、构建时间、团队信息等。这些信息可以通过或文件配置。配置或info:app:developer:访问"app": {},Actuator 提供了强大的扩展机制，允许我们自定义端点、指标、健康检查，满足更复杂的需求。可以创建自定义的 Endpoint 类，并使用@Endpoint等注解定义端点的操作方法。可以通过自定义指标注册器，添加额外的指标标签、全局标签等。除了之外，Actuator 还提供了接口，用于更灵活地组织和扩展健康检查信息。
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自定义类加载器允许开发者在特定的类加载场景下，实现自己的类加载逻辑。例如，实现URL类加载器，用于从特定的URL加载类。自定义Starter可以帮助我们快速集成第三方库。例如，我们可以创建一个名为my-starter的Starter，将第三方库的依赖添加到Starter的pom.xml文件中，并提供一个自动配置类。自定义Endpoint允许我们扩展Actuator的功能。例如，我们可以创建一个自定义的Endpoint，用于获取应用的特定信息。
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自定义类加载器允许开发者控制类的加载过程，这对于实现特殊的类加载逻辑，如动态加载、代码混淆、资源加载等非常有用。自定义Starter可以帮助开发者将项目依赖和配置封装起来，方便其他开发者使用。自定义Endpoint允许开发者扩展Actuator的功能。开发者可以自定义端点来收集特定指标、执行特定操作或提供特定信息。
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三相感应异步电机参数辨识：大厂成熟C代码与仿真模型指南 · S-Function v2.0
07-26
三相感应异步电机参数辨识的方法及其大厂成熟的C代码实现。首先，通过直流电测量定子电阻，利用PWM输出和ADC模块获取电流样本，确保电流稳定并计算电阻。其次，采用交流注入法辨识转子电阻和漏感，通过PLL（锁相环）实现高精度相位跟踪。最后，通过递归最小二乘法辨识互感并计算空载电流。文中还提供了将C代码封装为S-Function用于Simulink仿真的方法，使仿真更加贴近实际硬件运行情况。 适合人群：从事电机控制领域的工程师和技术人员，尤其是对三相感应异步电机参数辨识感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确辨识三相感应异步电机参数的实际工程项目，如工业自动化、电力系统等领域。目标是在不同应用场景下提高电机性能和效率。 阅读建议：读者可以结合提供的C代码和仿真模型，在实践中逐步掌握参数辨识的具体实现方法，并根据具体需求调整代码和仿真设置。
Simulink永磁同步电机转矩控制模型复现与优化及其多种控制策略的应用
07-26
基于Simulink平台对永磁同步电机（PMSM）进行转矩控制模型的复现及优化。作者通过采用dq轴磁链模型替代传统的磁链观测方法，有效解决了磁链估算中的积分漂移问题。文中展示了具体的MATLAB函数用于离散时间磁链观测，并提供了PID控制器参数设置，确保系统在负载变化时仍能保持稳定性能。此外，该模型支持多种高级控制策略如卡尔曼滤波、模型预测控制（MPC）、PID模糊控制以及滑模控制等的集成与测试。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和改进永磁同步电机控制系统的研究项目或工业应用。目标是在现有基础上进一步提升系统的响应速度、精度和平顺度。 其他说明：提供的模型不仅限于理论研究，还可以作为实际工程项目的基础，帮助工程师快速搭建并验证不同的控制算法。
langchain4j-open-ai-0.29.1.jar中文-英文对照文档.zip
07-26
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
微信机器人标题 V1 创建时间：21:34
最新发布
07-26
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dcc8bce43c34 基于 hanson/vbot 项目开发。 感谢 hanson/vbot 项目、Swoole 以及图灵机器人提供的支持与技术基础。 项目具备完善的稳定性保障机制，通过进程监控与自动恢复功能确保服务持续运行。多用户登录场景下，可灵活调整进程数适配需求。核心功能依赖现有成熟库实现，聚焦于通过 Swoole 优化运行模式，兼顾功能扩展性与稳定性。使用前需完成环境配置与图灵机器人密钥设置，确保交互功能正常启用。
基于MATLAB Simulink的六脉冲高压直流输电系统稳态与瞬态性能研究
07-26
利用MATLAB Simulink构建和分析一个500MW（250kv-2kv）的六脉冲高压直流输电系统。首先，从学生的角度出发，介绍初次接触这种复杂系统的体验；接着，从IT人士的角度，强调模型搭建与参数设定的精确性；然后，由技术专家进行稳态性能测试，确保系统在不同负载条件下的稳定运行；最后，通过场景模拟评估系统的瞬态性能，如负载突变和设备故障等情况。文中还提供了简单的Simulink模型搭建代码示例，帮助读者更好地理解和应用。 适合人群：电力工程专业的学生、从事电力系统研究的技术人员以及对电力电子感兴趣的IT人士。 使用场景及目标：① 学习高压直流输电系统的工作原理及其建模方法；② 掌握稳态和瞬态性能的测试技巧；③ 提升对电力电子技术的理解和应用能力。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括实际操作步骤和代码示例，有助于读者全面掌握相关技能。
联想新路由Newifi R6830编程器固件更新
07-26
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 我备份了联想新路由 Newifi R6830 的编程器固件配置。该路由器的硬件配置为：主芯片采用 MT7620A，无线芯片为 MT7612EN，内存容量为 128MB，闪存容量为 16MB。
langchain4j-neo4j-0.36.1.jar中文文档.zip
07-26
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基于滑动窗口与多尺度卷积的一维数据分类及滚动轴承故障检测算法研究 · 多尺度一维卷积特征编码
07-26
如何利用一维数据分类技术提升滚动轴承故障检测的效果。文中首先阐述了一维数据分类的重要性和应用场景，特别是针对滚动轴承故障检测的任务。接着分别介绍了三种关键技术：一维Swin Transformer、相对位置编码和多尺度一维卷积特征编码。一维Swin Transformer通过滑动窗口方式增强特征交互；相对位置编码则通过引入位置偏置bias解决位置信息丢失问题；多尺度一维卷积特征编码能够在不同尺度上捕捉数据特征，保持局部结构信息。最后，作者展示了实验结果，证明这几种方法能够显著提高分类准确性，并通过混淆矩阵和t-SNE可视化进一步验证了方法的有效性。 适合人群：从事机械故障诊断、信号处理的研究人员和技术人员，尤其是关注滚动轴承故障检测领域的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要从一维时间序列数据中提取故障特征的应用场景，如工业设备维护、医疗健康监测等。目标是提高故障检测的精度和可靠性，确保设备安全稳定运行。 其他说明：文中提到的技术不仅限于滚动轴承故障检测，在其他涉及一维信号分类的任务中也有广泛应用潜力，如心电图分析、雷达信号识别等。
langchain4j-nomic-0.31.0.jar中文文档.zip
07-26
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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