JVM与Spring Boot详解

📕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。

Java程序员廖志伟

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JVM知识体系详解

类加载机制

Java虚拟机(JVM)中的类加载机制是Java语言运行时框架的核心之一,其设计理念确保了Java程序的稳定性和安全性。类加载过程是JVM启动后,将Java类文件转换为Java类型(Class对象)的过程。

类加载过程

  1. 加载:类加载器负责查找和加载指定的类文件。这个过程包括以下几个步骤:

    • 查找:类加载器首先在JVM启动时指定的类路径(Classpath)中查找类文件。
    • 加载:将找到的类文件读入JVM,并存储在方法区中。
    • 链接:包括验证、准备和解析三个子阶段。
      • 验证:确保类文件的字节码是有效的,包括类文件格式验证、字节码验证等。
      • 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,包括类、接口、字段和方法的解析。
  2. 连接:连接阶段是类加载的中间环节,确保类在运行时能够正确使用。

  3. 初始化:初始化阶段是类加载的最后一步,执行类字段的设置类静态初始化器和执行静态初始化器的过程。

双亲委派模型:Java中的类加载器采用双亲委派模型,即当一个类需要被加载时,首先由它的父类加载器尝试加载,如果父类加载器无法加载,则由子类加载器尝试加载。这种模型确保了类型的安全性和隔离性。

自定义类加载器:尽管双亲委派模型是默认的行为,但也可以通过实现ClassLoader接口来创建自定义的类加载器,以满足特定的需求。

模块化系统(JPMS):Java Platform Module System(JPMS)是Java 9引入的一个模块化系统,它通过模块来组织代码,以提供更好的隔离性和灵活性。模块化系统允许开发者将应用程序分解为多个模块,每个模块包含一组类和资源,模块之间通过模块依赖关系进行连接。

内存模型

JVM的内存模型包括运行时数据区和PC寄存器。

  • 运行时数据区:包括堆、栈、方法区和PC寄存器。
    • :存储所有类的实例和数组的对象,是JVM管理的最大一块内存区域。
    • :存储局部变量和方法调用栈,是线程私有的内存区域。
    • 方法区:存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量等数据,是所有线程共享的内存区域。
    • PC寄存器:用于存储当前线程所执行的指令的地址,是线程私有的寄存器。

内存溢出场景分析:内存溢出通常发生在堆内存不足时。常见的原因包括内存泄漏、大量对象创建、不当的内存分配策略等。

垃圾回收

垃圾回收(GC)是JVM自动管理内存的一种机制,它通过回收不再使用的对象来释放内存。

  • GC Roots可达性分析:GC通过分析对象与GC Roots之间的引用关系来确定哪些对象是可达的,从而决定哪些对象需要被回收。
  • 分代收集理论:JVM将对象分为新生代(Young)和老年代(Old),以优化垃圾回收效率。新生代主要存放新创建的对象,老年代存放长期存活的对象。
  • 引用类型:Java中的引用类型包括强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用是最常见的引用类型,它确保被引用的对象不会被垃圾回收器回收;软引用和弱引用则允许垃圾回收器在内存不足时回收被引用的对象;虚引用则没有引用关系,主要用于实现对象的清理。
  • 垃圾回收算法:常见的垃圾回收算法包括标记-清除、复制和整理算法。标记-清除算法是最常见的垃圾回收算法,它通过标记所有可达对象,然后清除未被标记的对象;复制算法将内存分为两个相等的区域,每次只使用其中一个区域,当该区域内存不足时,将存活对象复制到另一个区域,并清空原区域;整理算法则是在标记-清除算法的基础上,对内存进行整理,以提高内存利用率。
  • 并发收集器:如CMS(Concurrent Mark Sweep)和G1(Garbage-First)等,它们旨在减少停顿时间,提高应用程序的响应速度。
  • 停顿时间控制策略:如G1的停顿时间目标(STW)和CMS的并发标记阶段,它们通过调整垃圾回收算法和策略,以减少应用程序的停顿时间。
性能调优
  • JVM参数配置:通过配置JVM参数(如-Xms-Xmx)来调整内存大小,以满足应用程序的需求。
  • 内存泄漏诊断:使用工具如VisualVM或MAT(Memory Analyzer Tool)来诊断内存泄漏,并采取措施修复内存泄漏问题。
  • JIT编译优化:JIT编译器在运行时对字节码进行即时编译,以提高性能。JIT编译器通过多种优化技术,如循环展开、内联、逃逸分析等,提高应用程序的执行效率。

Spring Boot知识体系详解

自动配置

Spring Boot的核心特性之一是自动配置。它通过@EnableAutoConfiguration注解自动配置Spring应用程序,极大地简化了Spring应用程序的开发。

@EnableAutoConfiguration原理

  1. 类路径扫描:Spring Boot在启动时,会扫描类路径下的jar包,查找包含@SpringBootApplication注解的类。
  2. 自动配置类:Spring Boot会根据类路径下添加的jar包以及项目中的配置,自动配置Spring应用程序。自动配置类通常包含@Configuration@Bean@Conditional等注解。
  3. 条件化配置(@Conditional):Spring Boot使用条件化配置来决定是否应用某些配置。例如,如果类路径下存在某个库,则自动配置该库的Bean。

自定义Starter开发

  1. 创建自定义Starter项目:创建一个Maven或Gradle项目,并添加所需的依赖。
  2. 添加自动配置类:在自定义Starter项目中添加自动配置类,用于配置所需的Bean。
  3. 添加依赖管理:在自定义Starter项目的pom.xmlbuild.gradle文件中添加依赖管理,以便其他项目可以引入自定义Starter。
起步依赖

Spring Boot使用起步依赖来简化依赖管理。

  • 依赖管理机制:通过pom.xmlbuild.gradle文件中的依赖配置来管理项目依赖。
  • BOM文件:Bill of Materials(BOM)文件用于管理依赖的版本,以解决版本冲突问题。
第三方库集成

Spring Boot支持轻松集成第三方库。

  • Actuator:Spring Boot Actuator提供了一系列端点,用于监控和管理应用程序。例如,可以通过Actuator端点查看应用程序的运行状态、内存使用情况、线程信息等。
配置文件管理

Spring Boot使用配置文件来管理应用程序的配置。

  • 多环境配置:通过application-{profile}.yml文件来管理不同环境的配置。例如,application-dev.yml用于开发环境,application-prod.yml用于生产环境。
  • 配置加载优先级:Spring Boot会根据配置文件的优先级来加载配置。例如,如果同时存在application.ymlapplication-dev.yml,则application-dev.yml的配置会覆盖application.yml的配置。
  • 动态配置刷新:Spring Boot支持动态刷新配置,以便在运行时更改配置。例如,可以使用Spring Cloud Config或Spring Cloud Bus来实现动态配置刷新。
监控与日志

Spring Boot提供了多种监控和日志配置选项。

  • Micrometer集成:Micrometer是一个度量收集库,可以与各种监控系统集成。例如,可以将应用程序的度量数据发送到Prometheus、Grafana等监控平台。
  • Logback/SLF4J配置:Spring Boot默认使用Logback作为日志框架,并支持SLF4J作为日志门面。可以通过配置Logback的XML文件或application.yml文件来设置日志级别、日志格式等。
分布式链路追踪

Spring Boot支持分布式链路追踪,如Zipkin和Jaeger。

  • Zipkin:Zipkin是一个开源的分布式追踪系统,可以用于收集、存储和展示分布式系统的跟踪信息。
  • Jaeger:Jaeger是一个开源的分布式追踪系统,与Zipkin类似,可以用于收集、存储和展示分布式系统的跟踪信息。
扩展机制

Spring Boot提供了多种扩展机制,包括:

  • 自定义AutoConfigurationBean:通过实现AutoConfigure接口来创建自定义的自动配置Bean。
  • 生命周期扩展点:Spring Boot提供了多种生命周期扩展点,如@PostConstruct@PreDestroy注解。
  • 响应式编程支持:Spring Boot支持响应式编程,通过Spring WebFlux等库来实现。

通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细解析,我们可以看到这两个技术是如何相互关联和影响的。JVM为Spring Boot提供了运行时环境,而Spring Boot则利用JVM的特性来简化Java应用程序的开发和部署。这种紧密的集成使得Java开发者能够更高效地构建和维护大型、高性能的应用程序。

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究仿真,如成本最小化、碳排放最低供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVISARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波相干性分析、相位解缠、轨道精炼重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法参数设置,特别强调了DEM的获取处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解实操能力;③实现高精度形变图的生成Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
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