涨姿势,Java中New一个对象是个怎么样的过程?

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在语言层面创建对象(例如克隆、反序列化)通常仅仅是一个new关键字而已,而在虚拟机中,对象(普通Java对象,不包括数组和Class对象等)的创建时一个怎么样的过程?

一、对象的创建

当虚拟机遇到一条new指令时候,首先去检查这个指令的参数是否能在常量池中能否定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载、解析和初始化过。如果没有,那必须先执行相应的类加载过程。

在类加载检查通过后,接下来虚拟机将为新生的对象分配内存。对象所需的内存的大小在类加载完成后便可以完全确定,为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从Java堆中划分出来,目前常用的有两种方式:

1.指针碰撞(Bump the Pointer):假设Java堆的内存是绝对规整的,所有用过的内存都放一边,空闲的内存放在另一边,中间放着一个指针作为分界点的指示器,那所分配内存就仅仅把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离。

2.空闲列表(Free List):如果Java堆中的内存并不是规整的,已使用的内存和空间的内存是相互交错的,虚拟机必须维护一个空闲列表,记录上哪些内存块是可用的,在分配时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象使用。

除了如何划分可用空间外,在并发情况下划分不一定是线程安全的,有可能出现正在给A对象分配内存,指针还没有来得及修改,对象B又同时使用了原来的指针分配内存的情况,解决这个问题两种方案:

  1. 分配内存空间的动作进行同步处理:实际上虚拟机采用CAS配上失败重试的方式保证了更新操作的原子性。

  2. 内存分配的动作按照线程划分在不同的空间中进行:为每个线程在Java堆中预先分配一小块内存,称为本地线程分配缓冲(Thread Local Allocation Buffer, TLAB)。

内存分配完后,虚拟机需要将分配到的内存空间中的数据类型都初始化为零值(不包括对象头);接下来虚拟机要对对象进行必要的设置,例如这个对象是哪个类的实例、如何才能找到类的元数据信息、对象的哈希码、对象的GC分代年龄等信息,这些信息都存放在对象的对象头中。

做完以上以后,从虚拟机视角来看,一个新的对象已经产生了,但是Java程序视角来看,执行new操作后会接着执行方法,把对象按照程序员的意愿进行初始化,这样一个真正的对象就产生了。

二、对象的内存布局

在HotSpot虚拟机中,对象在内存中的存储的布局可以分为3块区域:对象头(Header)、实例数据(Instance Data)和对齐填充(Padding).

(一)对象头

1.第一部分用于存储对象自身的运行时数据,如哈希码、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等,官方称为“Mark Word”。

2.类型指针,即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象的哪个实例。面试:100道Java中高级面试题汇总+详细拆解

(二)实例数据

对象真正存储的有效信息,也是在程序代码中所定义的各种类型的字段内容。

(三)对齐填充

对齐填充不是必然存在的,也没有特别的含义,仅仅起着占位符的作用。

三、对象的访问定位

建立对象是为了使用对象,我们的Java程序需要通过栈上的reference数据来操作堆上的具体对象。目前主流访问方式有使用句柄和直接指针两种:

(一)句柄访问

Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池,reference中存储的就是对象句柄位置,而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息。

涨姿势,Java中New一个对象是个怎么样的过程?

(二)直接指针访问

如果使用直接指针访问,那么Java堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息,而reference中存储的直接就是对象地址。

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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