JVM核心机制解析

📕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。

Java程序员廖志伟

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一、JVM知识体系

  1. 类加载机制 JVM的类加载机制是Java虚拟机运行时环境的核心组成部分,它负责将类文件转换成JVM能够识别的格式,并管理这些类的生命周期。在Java中,类加载器是负责类加载的组件,它遵循双亲委派模型进行工作。类加载过程主要分为三个阶段:加载、连接和初始化。

(1)加载:类加载器首先将类文件从文件系统或网络中读取,然后解析文件内容,生成一个Class对象,并将其存储在方法区中。这个过程涉及到类的字节码验证,确保类文件符合Java虚拟机的规范。

(2)连接:连接阶段包括验证、准备和解析三个步骤。 - 验证:验证类文件中的字节码是否安全,防止恶意代码对JVM造成威胁。验证过程包括:类文件格式验证、字节码验证、符号引用验证等。 - 准备:为类变量分配内存,并设置默认值。对于基本数据类型,如int、float等,默认值为0;对于引用类型,默认值为null。 - 解析:将符号引用替换为直接引用,即类、接口、字段和方法的引用。解析过程涉及到符号解析和解析结果缓存。

(3)初始化:初始化阶段负责执行类构造器 (),初始化类变量、静态代码块以及类构造器。初始化过程发生在类加载之后,但类使用之前。

  1. 类加载过程 类加载过程的具体实现细节如下:

(1)加载:类加载器首先尝试从父类加载器加载类,如果父类加载器无法加载,则由当前类加载器加载。在加载过程中,类加载器会读取类文件,解析类文件中的信息,生成Class对象。

(2)连接:连接过程包括验证、准备和解析三个步骤。验证过程通过字节码验证器进行,确保类文件符合Java虚拟机规范。准备阶段为类变量分配内存,并设置默认值。解析阶段将符号引用替换为直接引用。

(3)初始化:初始化阶段执行类构造器 (),初始化类变量、静态代码块以及类构造器。初始化过程发生在类加载之后,但类使用之前。

  1. 双亲委派模型 双亲委派模型是一种类加载器之间的委派关系,按照该模型,类加载器在尝试加载一个类时,首先会请求父类加载器进行加载。只有当父类加载器无法完成类加载任务时,才由当前类加载器自己加载。这种模型有助于保证类型安全,防止不同版本的类库之间发生冲突。

  2. 自定义类加载器 自定义类加载器允许开发者根据需求控制类的加载过程,实现特定的类加载策略。例如,可以用于加载特定版本的库、实现模块化系统等。自定义类加载器需要继承ClassLoader类,并重写findClass()方法。

  3. 模块化系统(JPMS) Java Platform Module System(JPMS)是Java 9引入的一种模块化系统,旨在提高JVM的可扩展性和性能。JPMS通过模块的概念将代码组织成可复用的单元,并实现模块间的隔离。模块化系统的主要特点包括:

(1)模块:模块是代码的集合,包含类、接口、资源等。模块之间通过模块描述文件(module-info.java)定义依赖关系。 (2)模块路径:模块路径是模块的查找路径,用于查找模块文件。 (3)模块版本:模块版本用于管理模块的兼容性和升级。

  1. 内存模型 JVM的内存模型包括运行时数据区和PC寄存器。

(1)运行时数据区:包括堆、栈、方法区和PC寄存器。 - 堆:存储所有类的实例和数组的对象。堆内存是动态分配的,垃圾回收主要发生在堆内存。 - 栈:存储局部变量表、操作数栈、方法出口等信息。栈内存是线程私有的,线程之间互不干扰。 - 方法区:存储类信息、常量、静态变量等。方法区是所有线程共享的。 - PC寄存器:用于存储当前线程所执行的指令的地址。PC寄存器是线程私有的。

  1. 内存溢出场景分析 内存溢出是指JVM的内存使用超过其最大限制。内存溢出的场景主要包括:

(1)堆内存溢出:创建的对象过多,导致堆内存不足。解决方法包括:优化代码、调整JVM堆内存大小、使用对象池等。 (2)栈内存溢出:方法调用栈过深,导致栈内存不足。解决方法包括:优化代码、调整JVM栈内存大小、使用递归代替循环等。

  1. 垃圾回收 垃圾回收是JVM自动管理内存的一种机制。它通过识别不可达对象,回收其占用的内存,从而提高JVM的性能。垃圾回收的主要实现细节如下:

(1)GC Roots可达性分析:从GC Roots开始,遍历所有可达对象,确定哪些对象是不可达的。 (2)分代收集理论:将对象分为新生代(Young区)和老年代(Old区),针对不同年代采用不同的回收策略。 - 新生代:主要回收新生对象,采用复制算法。 - 老年代:回收存活时间较长的对象,采用标记-清除、标记-整理等算法。 (3)引用类型:包括强引用、软引用、弱引用和虚引用。 - 强引用:对象始终存活。 - 软引用:对象可能在内存不足时被回收。 - 弱引用:对象可能随时被回收。 - 虚引用:对象在回收前没有任何引用。

  1. 垃圾回收算法 垃圾回收算法主要包括以下几种:

(1)标记-清除算法:分为标记和清除两个阶段,标记可达对象,清除不可达对象。 (2)复制算法:将对象复制到另一块内存区域,回收原内存区域。 (3)标记-整理算法:结合标记-清除和复制算法的优点,先标记可达对象,然后移动所有对象,回收原内存区域。

  1. 并发收集器 并发收集器是JVM中的一种垃圾回收算法,它允许垃圾回收与用户线程并发执行,降低停顿时间。常见的并发收集器包括:

(1)CMS(Concurrent Mark Sweep):一种并发标记清除算法,适用于响应时间敏感的场景。 (2)G1(Garbage-First):一种并发标记整理算法,适用于大内存场景。 (3)ZGC(Z Garbage Collector):一种低延迟的垃圾回收算法,适用于小内存场景。

  1. 停顿时间控制策略 停顿时间控制策略主要包括以下几种:

(1)并行收集器:多线程并行进行垃圾回收,降低停顿时间。 (2)并发收集器:与用户线程并发执行垃圾回收,降低停顿时间。 (3)独占收集器:在垃圾回收期间暂停所有用户线程,提高垃圾回收效率。

  1. 性能调优 性能调优主要包括以下方面:

(1)JVM参数配置:通过设置JVM参数(如-Xms、-Xmx等)来优化JVM性能。 (2)内存泄漏诊断:通过工具(如VisualVM、MAT等)诊断内存泄漏问题。

  1. JIT编译优化 JIT编译器是JVM中的一种即时编译器,负责将字节码编译成本地机器码。JIT编译器通过多种优化技术提高程序执行效率,主要包括:

(1)方法内联:将频繁调用的方法内联到调用方法中,减少方法调用的开销。 (2)循环优化:优化循环结构,减少循环的开销。 (3)分支预测:预测分支执行路径,减少分支判断的开销。

二、Spring Boot知识体系

  1. 自动配置 Spring Boot的自动配置功能可以根据项目依赖和配置文件自动配置Spring框架和第三方库。自动配置的核心原理是@EnableAutoConfiguration注解。

  2. @EnableAutoConfiguration原理 @EnableAutoConfiguration注解通过条件化配置实现自动配置。当Spring容器启动时,会扫描项目中的类和配置文件,根据条件判断是否启用某些自动配置。

  3. 条件化配置(@Conditional) 条件化配置允许开发者根据特定的条件启用或禁用配置。常见的条件包括@ConditionalOnClass、@ConditionalOnBean、@ConditionalOnMissingBean等。

  4. 自定义Starter开发 自定义Starter可以帮助开发者将第三方库集成到Spring Boot项目中。开发自定义Starter主要包括以下步骤:

(1)创建Maven项目,并添加依赖。 (2)定义自动配置类,实现自动配置逻辑。 (3)发布Starter到Maven仓库。

  1. 起步依赖 起步依赖是Spring Boot项目中的一种依赖管理机制,它将多个依赖打包成一个模块,方便开发者使用。起步依赖包括Spring Boot依赖、第三方库依赖等。

  2. 依赖管理机制(BOM文件) BOM(Bill of Materials)文件是Maven中的一种依赖管理机制,用于定义项目中所有依赖的版本信息。BOM文件可以确保项目中所有依赖的版本一致。

  3. 版本冲突解决 解决版本冲突的方法主要包括:

(1)使用BOM文件确保依赖版本一致。 (2)使用依赖排除(dependency exclusion)排除冲突的依赖。 (3)使用依赖覆盖(dependency override)覆盖冲突的依赖。

  1. 第三方库集成模式 第三方库集成模式主要包括以下几种:

(1)直接依赖:将第三方库直接添加到项目中。 (2)条件依赖:根据项目需求添加第三方库。 (3)Starter依赖:使用Spring Boot Starter集成第三方库。

  1. Actuator Spring Boot Actuator提供了一系列端点,用于监控和管理应用程序。通过Actuator可以收集应用程序的健康检查信息、度量指标、日志等。

  2. 健康检查端点 健康检查端点用于检查应用程序是否正常运行。常见的健康检查端点包括/health、/health/readiness、/health/liveness等。

  3. 度量指标收集 Spring Boot Actuator支持多种度量指标收集方式,包括Micrometer、JMX、Prometheus等。

  4. 自定义Endpoint开发 自定义Endpoint允许开发者根据需求添加新的端点。开发自定义Endpoint主要包括以下步骤:

(1)创建Endpoint类,实现Endpoint接口。 (2)注册自定义Endpoint。

  1. 配置文件管理 Spring Boot支持多环境配置,通过配置文件(如application-{profile}.yml)可以实现不同环境的配置。

  2. 配置加载优先级 Spring Boot在加载配置文件时,会按照以下优先级顺序加载:

(1)命令行参数 (2)JVM系统属性 (3)应用外部配置文件(如application.yml) (4)应用内部配置文件(如application.yml)

  1. 动态配置刷新 Spring Boot支持动态刷新配置文件,允许在应用程序运行过程中修改配置并生效。

  2. 监控与日志 Spring Boot Actuator提供了一系列监控和日志功能,可以帮助开发者了解应用程序的运行状况。

  3. Micrometer集成 Micrometer是一个度量指标收集框架,可以与Spring Boot Actuator集成,实现度量指标收集。

  4. Logback/SLF4J配置 Spring Boot支持Logback和SLF4J两种日志框架,开发者可以根据需求进行配置。

  5. 分布式链路追踪 Spring Boot支持分布式链路追踪技术,如Zipkin、Jaeger等。

  6. 扩展机制 Spring Boot提供了多种扩展机制,如自定义AutoConfigurationBean、生命周期扩展点等。

  7. 响应式编程支持 Spring Boot支持响应式编程,通过Spring WebFlux框架实现。响应式编程允许应用程序以非阻塞的方式处理事件,提高应用程序的并发性能和响应速度。

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内容概要:本文详细介绍了Hystrix这款由Netflix开源的分布式系统延迟和容错处理工具。文章首先解释了Hystrix的作用,即通过断路器、线程隔离、服务降级等功能避免雪崩效应,提高系统的弹性和稳定性。接着深入剖析了Hystrix的核心概念,包括断路器模式、隔离策略(线程池隔离和信号量隔离)、回退机制、请求缓存与合并及监控与指标等。随后,文章探讨了Hystrix的工作原理,特别是命令模式、线程隔离实现、断路器的实现细节以及请求缓存与合并的具体实现。此外,文中还列举了Hystrix在电商、金融等领域的适用场景,并通过一个在线音乐平台的案例展示了Hystrix的实际应用效果。最后,文章介绍了如何从零开始搭建Hystrix项目,包括环境准备、项目搭建步骤、代码实现、测试与验证,以及高级配置与优化技巧,并展望了Hystrix未来的发展方向。 适合人群:具备一定Java编程基础,尤其是对微服务架构有一定了解的研发人员和技术管理人员。 使用场景及目标:①帮助开发者理解和掌握Hystrix的核心功能和工作原理;②指导开发者在实际项目中正确配置和使用Hystrix,以提高系统的稳定性和容错能力;③为系统架构师提供参考,以便在设计分布式系统时考虑引入Hystrix来增强系统的健壮性。 其他说明:本文不仅详细讲解了Hystrix的各项功能和技术细节,还提供了丰富的实战经验和优化建议,使读者能够在理论和实践两方面都获得全面提升。此外,文章还提及了Hystrix与Spring Cloud、Dubbo等框架的集成方法,进一步拓宽了Hystrix的应用范围。
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