JVM双亲委派模型深度解析

📕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)、《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。

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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核心知识点:双亲委派模型详解

🍊 双亲委派模型

🎉 模型概述

双亲委派模型是Java虚拟机(JVM)中类加载机制的核心,它定义了类加载器的层次结构和类加载过程。在双亲委派模型中,当一个类需要被加载时,首先由启动类加载器(Bootstrap ClassLoader)尝试加载,如果启动类加载器无法加载,则由扩展类加载器(Extension ClassLoader)尝试加载,如果扩展类加载器也无法加载,则由应用程序类加载器(App ClassLoader)尝试加载,最后由系统类加载器(System ClassLoader)加载。

技术原理应用场景优势与局限实际案例
双亲委派机制避免类的重复加载,提高安全性,保证类型检查灵活性不足,难以实现自定义类加载器Java标准库的加载,JDBC驱动加载
类加载器层次结构提供类加载的层次结构,方便管理和维护需要遵循一定的规则,可能导致性能问题Bootstrapper ClassLoader加载核心类库,Extension ClassLoader加载扩展类库

🎉 类加载器

类加载器技术原理应用场景优势与局限实际案例
Bootstrapper ClassLoader加载核心类库,如rt.jar加载Java核心类库性能高,安全性高加载java.lang.Object类
Extension ClassLoader加载扩展类库,如jre/lib/ext目录下的类库加载Java扩展类库性能高,安全性高加载javax.xml.parsers.SAXParserFactory类
App ClassLoader加载应用程序类库,如应用程序jar包加载应用程序类库性能高,安全性高加载应用程序中的自定义类
System ClassLoader加载系统类库,如classpath指定的类库加载系统类库性能高,安全性高加载JDBC驱动

🎉 类加载过程

类加载过程包括以下五个阶段:

  1. 加载:将类二进制数据加载到JVM中。
  2. 验证:确保加载的类信息符合JVM规范。
  3. 准备:为类变量分配内存,并设置默认初始值。
  4. 解析:将符号引用转换为直接引用。
  5. 初始化:执行类构造器,初始化类变量。

🎉 类加载器之间的委托关系

在双亲委派模型中,类加载器之间存在委托关系。当一个类加载器无法加载某个类时,它会将请求委托给其父类加载器,直到启动类加载器。以下是类加载器之间的委托规则:

  1. 子类加载器首先尝试加载类。
  2. 如果子类加载器无法加载,则委托给父类加载器。
  3. 如果父类加载器也无法加载,则继续向上委托,直到启动类加载器。
  4. 如果启动类加载器也无法加载,则抛出ClassNotFoundException异常。

🎉 类加载器实现细节

实现细节技术原理应用场景优势与局限实际案例
类文件格式定义了类文件的存储结构,包括魔数、版本号、常量池、字段、方法等信息加载类文件,解析类信息提高类文件的可读性和可维护性加载java.lang.Object类
类文件解析将符号引用转换为直接引用,包括字段解析、方法解析等加载类信息,执行方法调用提高类加载效率,减少内存占用加载java.util.ArrayList类
类文件加载将类二进制数据加载到JVM中,包括类文件读取、类对象创建等加载类信息,执行方法调用提高类加载效率,减少内存占用加载应用程序中的自定义类
类文件链接将类对象链接到JVM中,包括验证、准备、解析、初始化等加载类信息,执行方法调用提高类加载效率,减少内存占用加载JDBC驱动
类文件初始化执行类构造器,初始化类变量加载类信息,执行方法调用提高类加载效率,减少内存占用加载java.lang.String类

🎉 双亲委派模型的优点

  1. 避免类的重复加载:双亲委派模型确保每个类只被加载一次,避免重复加载导致的内存浪费。
  2. 安全性:双亲委派模型可以防止核心API被随意篡改,提高JVM的安全性。
  3. 类型检查:双亲委派模型在类加载过程中进行类型检查,确保类型安全。

🎉 双亲委派模型的缺点

  1. 灵活性不足:双亲委派模型限制了类加载器的灵活性,难以实现自定义类加载器。
  2. 难以实现自定义类加载器:双亲委派模型要求类加载器遵循一定的规则,难以实现完全自定义的类加载器。

🎉 实现自定义类加载器

要实现自定义类加载器,需要继承ClassLoader类,并重写findClass方法。以下是实现自定义类加载器的步骤:

  1. 继承ClassLoader类。
  2. 重写findClass方法,实现类加载逻辑。
  3. 注册自定义类加载器。

🎉 双亲委派模型的应用场景

  1. 插件式开发:双亲委派模型可以方便地实现插件式开发,例如Java插件。
  2. 加载特定版本的类库:双亲委派模型可以加载特定版本的类库,例如JDBC驱动。
  3. 加载特定来源的类文件:双亲委派模型可以加载特定来源的类文件,例如从网络加载。

🎉 双亲委派模型与模块化

模块化是Java 9引入的新特性,它将类库组织成模块,提高JVM的可扩展性和可维护性。模块化与双亲委派模型的关系如下:

  1. 模块化将类库组织成模块,每个模块包含一组类。
  2. 模块化使用模块描述符(module-info.java)定义模块的依赖关系。
  3. 模块化使用模块类加载器加载模块。

🎉 双亲委派模型与类加载器缓存

类加载器缓存机制可以提高类加载效率,减少内存占用。类加载器缓存的作用如下:

  1. 缓存已加载的类信息,避免重复加载。
  2. 缓存类加载器实例,避免重复创建。

🎉 双亲委派模型与类加载器线程安全

类加载器线程安全是指类加载器在多线程环境下能够正确地加载类。类加载器线程安全实现如下:

  1. 使用同步机制,确保类加载过程的线程安全。
  2. 使用局部变量,避免线程间的数据共享。

🎉 双亲委派模型与类加载器性能

类加载器性能优化包括以下方面:

  1. 减少类加载次数,避免重复加载。
  2. 使用缓存机制,提高类加载效率。
  3. 优化类加载器实现,减少内存占用。

🎉 双亲委派模型与类加载器异常处理

类加载器异常处理机制包括以下方面:

  1. 捕获并处理ClassNotFoundException异常。
  2. 捕获并处理ClassFormatError异常。
  3. 捕获并处理NoClassDefFoundError异常。

🎉 双亲委派模型与类加载器资源管理

资源管理是指类加载器在加载类时,对资源进行管理。资源管理策略如下:

  1. 释放已加载的类信息,避免内存泄漏。
  2. 释放类加载器实例,避免内存泄漏。
  3. 释放资源,如文件、网络连接等。

🎉 双亲委派模型与类加载器版本控制

版本控制是指类加载器加载特定版本的类。版本控制策略如下:

  1. 使用版本号,确保加载特定版本的类。
  2. 使用类加载器缓存,避免重复加载。
  3. 使用类加载器委托关系,确保类加载顺序。

🎉 双亲委派模型与类加载器安全性

安全性是指类加载器在加载类时,确保类信息符合JVM规范。安全性策略如下:

  1. 使用类文件格式,确保类信息符合JVM规范。
  2. 使用类文件验证,确保类信息符合JVM规范。
  3. 使用类文件解析,确保类信息符合JVM规范。

🎉 双亲委派模型与类加载器兼容性

兼容性是指类加载器在加载类时,确保类信息与其他类兼容。兼容性策略如下:

  1. 使用类文件格式,确保类信息与其他类兼容。
  2. 使用类文件验证,确保类信息与其他类兼容。
  3. 使用类文件解析,确保类信息与其他类兼容。

🎉 双亲委派模型与类加载器国际化

国际化是指类加载器在加载类时,支持多语言。国际化策略如下:

  1. 使用类文件格式,支持多语言。
  2. 使用类文件验证,支持多语言。
  3. 使用类文件解析,支持多语言。

🎉 双亲委派模型与类加载器扩展性

扩展性是指类加载器在加载类时,支持扩展功能。扩展性策略如下:

  1. 使用类文件格式,支持扩展功能。
  2. 使用类文件验证,支持扩展功能。
  3. 使用类文件解析,支持扩展功能。

🎉 双亲委派模型与类加载器可维护性

可维护性是指类加载器在加载类时,易于维护。可维护性策略如下:

  1. 使用类文件格式,易于维护。
  2. 使用类文件验证,易于维护。
  3. 使用类文件解析,易于维护。

🍊 技术描述扩充

技术描述扩充内容
Bootstrapper ClassLoaderBootstrapper ClassLoader是JVM中最高层的类加载器,它负责加载Java核心类库,如rt.jar。它使用原生代码实现,不继承自java.lang.ClassLoader类。Bootstrapper ClassLoader加载的类包括java.lang.Object、java.lang.String等核心类。
Extension ClassLoaderExtension ClassLoader负责加载Java扩展类库,如jre/lib/ext目录下的类库。它继承自java.lang.ClassLoader类,其父类加载器是Bootstrapper ClassLoader。Extension ClassLoader加载的类包括javax.xml.parsers.SAXParserFactory、java.sql.Connection等扩展类。
App ClassLoaderApp ClassLoader负责加载应用程序类库,如应用程序jar包。它继承自java.lang.ClassLoader类,其父类加载器是Extension ClassLoader。App ClassLoader加载的类包括应用程序中的自定义类、第三方库等。
System ClassLoaderSystem ClassLoader负责加载系统类库,如classpath指定的类库。它继承自java.lang.ClassLoader类,其父类加载器是App ClassLoader。System ClassLoader加载的类包括JDBC驱动、日志库等系统类库。
类文件格式类文件格式定义了类文件的存储结构,包括魔数、版本号、常量池、字段、方法等信息。魔数是类文件的唯一标识,版本号表示类文件的版本信息,常量池存储了类中使用的常量,字段描述了类的成员变量,方法描述了类的行为。
类文件解析类文件解析是将符号引用转换为直接引用的过程。符号引用是指类、接口、字段和方法等在类文件中的引用,直接引用是指直接指向内存地址的引用。类文件解析包括字段解析、方法解析等。
类文件加载类文件加载是将类二进制数据加载到JVM中的过程。它包括类文件读取、类对象创建等。类文件读取是从文件系统或网络中读取类文件,类对象创建是创建类的实例。
类文件链接类文件链接是将类对象链接到JVM中的过程。它包括验证、准备、解析、初始化等。验证确保类信息符合JVM规范,准备为类变量分配内存,解析将符号引用转换为直接引用,初始化执行类构造器。
类文件初始化类文件初始化是执行类构造器,初始化类变量的过程。类构造器是类的一个特殊方法,用于初始化类变量。
类加载器缓存类加载器缓存是类加载器用于提高类加载效率的机制。它缓存已加载的类信息和类加载器实例,避免重复加载和创建。
类加载器线程安全类加载器线程安全是指类加载器在多线程环境下能够正确地加载类。它通过使用同步机制和局部变量来实现。
类加载器性能类加载器性能是指类加载器的效率。它可以通过减少类加载次数、使用缓存机制和优化类加载器实现来提高。
类加载器异常处理类加载器异常处理是指类加载器在加载类时,对异常进行处理。它包括捕获并处理ClassNotFoundExceptionClassFormatErrorNoClassDefFoundError异常。
类加载器资源管理类加载器资源管理是指类加载器在加载类时,对资源进行管理。它包括释放已加载的类信息、类加载器实例和资源,如文件、网络连接等。
类加载器版本控制类加载器版本控制是指类加载器加载特定版本的类。它通过使用版本号、类加载器缓存和类加载器委托关系来实现。
类加载器安全性类加载器安全性是指类加载器在加载类时,确保类信息符合JVM规范。它通过使用类文件格式、类文件验证和类文件解析来实现。
类加载器兼容性类加载器兼容性是指类加载器在加载类时,确保类信息与其他类兼容。它通过使用类文件格式、类文件验证和类文件解析来实现。
类加载器国际化类加载器国际化是指类加载器在加载类时,支持多语言。它通过使用类文件格式、类文件验证和类文件解析来实现。
类加载器扩展性类加载器扩展性是指类加载器在加载类时,支持扩展功能。它通过使用类文件格式、类文件验证和类文件解析来实现。
类加载器可维护性类加载器可维护性是指类加载器在加载类时,易于维护。它通过使用类文件格式、类文件验证和类文件解析来实现。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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