JVM与Spring Boot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

🌾阅读前,快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问,以加深理解和吸收知识。阅读结束后,反思和总结所学内容,并尝试应用到现实中,有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容,讨论细节并获得反馈,也有助于加深对知识的理解和吸收。💡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。

优快云

一、JVM知识体系

  1. 类加载机制 JVM的类加载机制是一个复杂而精细的过程,它不仅负责将.class文件加载到JVM中,还涉及到类的解析、验证、准备和初始化等步骤。类加载器(ClassLoader)是负责这一过程的核心组件,它可以从文件系统、网络或其他来源加载类。在类加载过程中,JVM会确保每个类只被加载一次,这是通过类加载器的缓存机制实现的。

  2. 类加载过程 (1)加载:类加载器首先将.class文件读入内存,然后创建一个Class对象。这个过程涉及到类文件格式的解析,包括魔数、版本号、常量池、字段、方法等信息的读取。 (2)验证:验证过程确保类文件中的信息符合JVM规范,包括字节码验证、符号引用验证等。这一步骤对于保证JVM运行时安全至关重要。 (3)准备:为类变量分配内存,并设置默认初始值。对于基本数据类型,初始值通常是0、false或null;对于对象类型的类变量,初始值是null。 (4)解析:将符号引用转换为直接引用,这是将类、接口、字段和方法的符号引用替换为直接引用的过程。

  3. 双亲委派模型 双亲委派模型要求类加载器首先委托其父类加载器进行类的加载,只有当父类加载器无法完成加载时,才由自身加载。这种模型可以防止类的重复加载,同时也可以防止核心API被随意篡改。

  4. 自定义类加载器 自定义类加载器可以通过继承ClassLoader类实现,或者实现java.lang.ClassLoader接口。在自定义类加载器中,可以重写findClass方法来指定类的加载逻辑。

  5. 模块化系统(JPMS) JPMS通过将JVM分割成多个模块,实现了模块之间的解耦。每个模块包含一组相关的类和资源,模块之间通过模块路径进行访问。这种模块化机制提高了JVM的性能和安全性。

  6. 内存模型 JVM的内存模型分为运行时数据区和PC寄存器。运行时数据区包括堆、栈、方法区和PC寄存器。 (1)堆:是JVM中最大的内存区域,用于存储几乎所有的对象实例和数组。 (2)栈:每个线程都有自己的栈空间,用于存储局部变量和方法调用的参数。 (3)方法区:存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量等。 (4)PC寄存器:存储当前线程所执行的指令的地址。

  7. 内存溢出场景分析 内存溢出通常发生在堆内存不足时,可能导致程序崩溃。常见的内存溢出场景包括创建大量对象、使用大数据类型的数组、大量字符串连接和循环引用。

  8. 垃圾回收 垃圾回收(GC)是JVM自动回收不再使用的对象所占用的内存空间。垃圾回收算法主要包括以下几种: (1)GC Roots可达性分析:从GC Roots开始,向上遍历,确定哪些对象可达,哪些不可达。 (2)分代收集理论:将对象分为新生代和老年代,分别采用不同的回收策略。 (3)引用类型:强、软、弱、虚引用,分别代表不同的引用强度。

  9. 垃圾回收算法 (1)标记-清除算法:分为标记和清除两个阶段,清除过程中可能会产生内存碎片。 (2)复制算法:将对象分为两块内存,每次只使用其中一块,减少内存碎片。 (3)整理算法:将对象移动到内存的一端,减少内存碎片。

  10. 并发收集器 并发收集器在垃圾回收过程中尽量减少对应用程序的影响,提高系统吞吐量。常见的并发收集器包括CMS(Concurrent Mark Sweep)、G1(Garbage-First)和ZGC(Z Garbage Collector)。

  11. 停顿时间控制策略 停顿时间控制策略主要包括最大停顿时间和响应时间。垃圾回收器会尽量满足这些要求,以提高用户体验。

  12. 性能调优 性能调优主要包括JVM参数配置、内存泄漏诊断和JIT编译优化。通过调整JVM参数,如XmsXmx等,可以优化内存使用。内存泄漏诊断可以通过分析堆转储文件、线程转储文件等定位内存泄漏原因。JIT编译器会对热点代码进行优化,提高程序性能。

二、Spring Boot知识体系

  1. 自动配置 Spring Boot的自动配置是基于条件化配置(@Conditional)实现的。它能够根据项目依赖自动配置Spring框架,大大简化了Spring应用的配置过程。

  2. @EnableAutoConfiguration原理 @EnableAutoConfiguration注解通过扫描类路径下的所有配置类,根据依赖关系自动配置Spring框架。它使用了SpringFactoriesLoader来加载类路径下所有META-INF/spring.factories文件中的EnableAutoConfiguration类。

  3. 条件化配置(@Conditional) 条件化配置用于控制某些配置类在特定条件下生效。常见的条件化配置包括@ConditionalOnClass@ConditionalOnMissingBean@ConditionalOnProperty

  4. 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。开发自定义Starter需要完成以下步骤:创建Maven项目、添加依赖、编写自动配置类和打包发布。

  5. 起步依赖 起步依赖是Spring Boot提供的依赖管理机制,它可以帮助开发者快速构建项目。起步依赖主要包括Spring Boot Starter Web、Spring Boot Starter Data JPA和Spring Boot Starter Test。

  6. 依赖管理机制(BOM文件) BOM(Bill of Materials)文件是Spring Boot的依赖管理机制,它可以帮助开发者统一管理项目依赖的版本。

  7. 版本冲突解决 版本冲突是项目中常见的问题,可以通过依赖传递策略、依赖排除策略和依赖锁定策略解决。

  8. 第三方库集成模式 第三方库集成模式主要包括依赖注入和自定义Bean。依赖注入可以将第三方库集成到应用程序中,而自定义Bean可以创建自定义Bean来实现第三方库的功能。

  9. Actuator Actuator是Spring Boot提供的一种监控和管理应用程序的工具。它提供了健康检查端点、度量指标收集和自定义Endpoint等功能。

  10. 健康检查端点 健康检查端点可以帮助开发者了解应用程序的健康状态。常见的健康检查端点包括/health/health/info

  11. 度量指标收集 度量指标收集可以帮助开发者了解应用程序的性能。常见的度量指标包括CPU使用率、内存使用率和线程数。

  12. 自定义Endpoint开发 自定义Endpoint可以帮助开发者扩展Actuator的功能。

  13. 配置文件管理 Spring Boot支持多环境配置,通过application-{profile}.yml文件实现。配置加载优先级为application.yml > application-{profile}.yml

  14. 动态配置刷新 动态配置刷新允许开发者实时修改配置文件,而无需重启应用程序。

  15. 监控与日志 Spring Boot提供了多种监控和日志配置方式,如Micrometer、Logback和SLF4J等。

  16. 分布式链路追踪扩展机制 分布式链路追踪可以帮助开发者了解应用程序的调用链路。常见的分布式链路追踪工具包括Zipkin和Jaeger等。

  17. 自定义AutoConfigurationBean生命周期扩展点 自定义AutoConfigurationBean生命周期扩展点可以帮助开发者扩展Spring Boot的生命周期。

  18. 响应式编程支持 Spring Boot支持响应式编程,通过Spring WebFlux框架实现。

总结: 本文深入浅出地解析了JVM和Spring Boot知识体系,涵盖了类加载机制、内存模型、垃圾回收、自动配置、依赖管理、Actuator、监控与日志、分布式链路追踪等多个知识点。通过本文的学习,读者可以全面了解JVM和Spring Boot,为在实际项目中应用它们打下坚实基础。

优快云

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主,现在时代变了,信息爆炸,酒香也怕巷子深,博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热,所以,赶紧动动你的小手,点波关注❤️,点波赞👍,点波收藏⭐,甚至点波评论✍️,都是对博主最好的支持和鼓励!

- 💂 博客主页Java程序员廖志伟
- 👉 开源项目Java程序员廖志伟
- 🌥 哔哩哔哩Java程序员廖志伟
- 🎏 个人社区Java程序员廖志伟
- 🔖 个人微信号SeniorRD

Java程序员廖志伟

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧。同时,我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续出版。这些书籍包括了基础篇进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌,以及📚《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整,希望各位读者朋友能够多多支持!

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话,非常欢迎您私信我哦~

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值