JVM与Spring Boot知识体系

JVM与Spring Boot知识体系详解

📕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

类加载机制

Java虚拟机(JVM)的类加载机制是Java语言动态性特征的基础,它确保了在运行时可以动态地加载和卸载类。类加载器在JVM启动后负责查找和加载指定的类文件(.class文件)。

类加载过程

类加载过程可以细分为以下三个主要阶段:

  1. 加载:类加载器负责将类的二进制数据从文件系统或网络中读取到内存中,并创建一个Class对象。在这个过程中,类加载器会执行以下操作:

    • 通过类的全限定名(如com.example.MyClass)来定位类文件。
    • 将类文件的数据读入到方法区,生成一个Class对象。
    • 解析类的字段、方法、接口等信息。
  2. 连接:连接阶段包括以下三个子阶段:

    • 验证:确保类的正确性,如检查字节码是否符合JVM规范,类文件的签名是否正确,是否有安全权限等。
    • 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,其默认值是0、false或null;对于对象引用,其默认值是null。
    • 解析:将类、接口、字段和方法的符号引用转换为直接引用。直接引用是直接指向方法区的指针、偏移量或方法句柄。
  3. 初始化:初始化阶段是执行类构造器(<clinit>()方法)的过程。这个过程包括:

    • 为静态变量赋值。
    • 执行静态代码块。
    • 解析类中的所有常量引用。
双亲委派模型

双亲委派模型是JVM中类加载器的默认行为。在类加载过程中,子类加载器会首先请求其父类加载器进行类加载,只有当父类加载器无法完成加载时,才会尝试由子类加载器加载。

双亲委派模型的实现细节包括:

  • 每个类加载器都有一个父类加载器,只有Bootstrap类加载器没有父类加载器。
  • 当子类加载器请求加载一个类时,它会向上委派给父类加载器,直到Bootstrap类加载器。
  • 如果父类加载器能够加载类,则子类加载器无需再加载。
  • 如果父类加载器无法加载,则子类加载器会尝试从自己的资源路径中查找并加载类。
自定义类加载器

自定义类加载器允许开发者根据需要加载特定的类,这在模块化系统或特定类路径下的类加载中非常有用。自定义类加载器的实现细节包括:

  • 继承java.lang.ClassLoader类。
  • 实现findClass()方法,用于查找和加载类。
  • 可以通过重写loadClass()方法来改变类的加载逻辑。
模块化系统(JPMS)

Java Platform Module System(JPMS)是Java 9引入的一种模块化系统,旨在解决传统类路径的局限性,提高JVM的性能和安全性。

JPMS的核心概念包括:

  • 模块:由一组相关的类和资源组成,具有明确的命名空间。
  • 模块描述符:描述模块的属性,如模块版本、依赖关系、提供的包等。
  • 模块解析器:负责解析模块之间的依赖关系。
内存模型

JVM的内存模型是JVM运行时的内存布局,它包括以下几个区域:

  • :是JVM中最大的内存区域,用于存储所有类的实例和数组的对象。堆内存由垃圾回收器管理。
  • :每个线程都有自己的栈,用于存储局部变量和方法调用栈。
  • 方法区:用于存储类信息、常量、静态变量等数据。
  • PC寄存器:每个线程都有自己的PC寄存器,用于存储指向当前执行方法指令的指针。
内存溢出场景分析

内存溢出是指JVM运行时耗尽内存资源的情况。内存溢出的场景主要包括:

  • 堆溢出:当创建的对象过多,超过了JVM为堆分配的内存时,会发生堆溢出。
  • 栈溢出:当方法调用深度过深,超过了栈的大小限制时,会发生栈溢出。
  • 方法区溢出:当加载的类过多,超过了方法区的大小限制时,会发生方法区溢出。
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的过程。垃圾回收的实现细节包括:

GC Roots可达性分析

GC Roots是垃圾回收的起点,任何不可达的对象都可以被回收。GC Roots通常包括以下内容:

  • 栈帧中的本地变量表。
  • 方法区中的静态变量。
  • 本地方法栈中的变量。
  • 虚拟机内部对象,如线程对象。
分代收集理论

JVM将对象分为新生代(Young)和老年代(Old),新生代用于存放新创建的对象,老年代用于存放存活时间较长的对象。分代收集理论基于以下假设:

  • 大多数对象都是临时对象,很快就会死亡。
  • 大部分存活时间较长的对象在内存中存活的时间相对较长。
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。这些引用类型的实现细节包括:

  • 强引用:最普通的引用类型,当有强引用指向对象时,垃圾回收器不会回收该对象。
  • 软引用:表示非必需的对象,垃圾回收器在内存不足时会回收软引用指向的对象。
  • 弱引用:类似于软引用,但是垃圾回收器会立即回收弱引用指向的对象。
  • 虚引用:没有实际意义,主要用于跟踪对象的内存回收。
垃圾回收算法

常见的垃圾回收算法包括:

  • 标记-清除:标记所有可达对象,清除不可达对象。
  • 复制:将所有对象复制到另一个空间,然后清空原空间。
  • 整理:移动对象,减少内存碎片。
并发收集器

并发收集器允许在应用程序运行时进行垃圾回收,常见的有CMS(Concurrent Mark Sweep)和G1(Garbage-First)。

停顿时间控制策略

停顿时间控制策略旨在减少垃圾回收导致的停顿时间,提高应用程序的性能。常见的策略包括:

  • 减少垃圾回收的次数:通过减少垃圾回收的次数来减少停顿时间。
  • 并行垃圾回收:在多个CPU核心上并行进行垃圾回收。
  • 自适应垃圾回收:根据应用程序的运行情况动态调整垃圾回收策略。
性能调优

JVM性能调优包括:

  • JVM参数配置:通过配置Xms、Xmx等参数来调整JVM内存大小。
  • 内存泄漏诊断:使用工具诊断内存泄漏问题。
  • JIT编译优化:JIT编译器对代码进行优化,提高执行效率。

Spring Boot知识体系

自动配置

Spring Boot的自动配置功能可以自动配置应用程序,减少手动配置的工作量。

@EnableAutoConfiguration原理

@EnableAutoConfiguration注解通过条件化配置实现自动配置。其实现细节包括:

  • SpringFactoriesLoader负责加载类路径下META-INF/spring.factories文件中的自动配置类。
  • AutoConfigurationImportSelector选择需要自动配置的类,并根据条件化配置决定是否启用。
  • 条件化配置基于类路径下的类和属性,例如@SpringBootApplication注解指定的类路径。
条件化配置(@Conditional)

条件化配置允许基于特定的条件来启用或禁用配置。实现细节包括:

  • @Conditional注解可以应用于类、方法和字段。
  • 可以使用多种条件,如@ConditionalOnClass@ConditionalOnProperty等。
  • 条件化配置通过实现Condition接口或使用@Conditional组合注解来定义。
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。实现细节包括:

  • 创建一个Maven项目,并添加Starter的依赖。
  • spring.factories文件中添加自动配置类的配置。
  • 发布Starter到中央仓库。
起步依赖

起步依赖(Starters)是Spring Boot提供的一组预定义的依赖,它们包含了一组相关的库。

依赖管理机制(BOM文件)

BOM(Bill of Materials)文件定义了项目中的所有依赖关系,确保版本一致性。实现细节包括:

  • BOM文件是一个Maven项目,其中包含所有依赖项的版本。
  • 使用BOM文件可以避免版本冲突,并确保所有依赖项的版本一致。
版本冲突解决

版本冲突是依赖管理中的常见问题,Spring Boot通过依赖管理机制来解决版本冲突。实现细节包括:

  • Maven依赖树分析:分析项目依赖关系,找出冲突。
  • 使用依赖覆盖或依赖排除来解决冲突。
  • 使用Maven的依赖调解策略。
第三方库集成模式

Spring Boot支持多种第三方库集成模式,包括手动集成、Starter和条件化配置。实现细节包括:

  • 手动集成:手动添加第三方库的依赖到项目中。
  • Starter:使用Spring Boot的Starter依赖来集成第三方库。
  • 条件化配置:使用条件化配置来启用或禁用第三方库的配置。
Actuator

Spring Boot Actuator提供了一系列端点,用于监控和管理应用程序。

健康检查端点

健康检查端点可以检查应用程序的健康状态。实现细节包括:

  • @HealthIndicator注解用于定义健康检查逻辑。
  • 健康检查结果可以通过端点/health/health/{name}访问。
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。实现细节包括:

  • 使用Micrometer库来收集和发布度量指标。
  • 可以将度量指标发送到Prometheus、Grafana等监控工具。
自定义Endpoint开发

自定义Endpoint允许开发者添加自定义的端点。实现细节包括:

  • 继承org.springframework.boot.actuate.endpoint.Endpoint接口。
  • 实现read()方法来获取端点数据。
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(application-{profile}.yml)

多环境配置允许为不同的环境(如开发、测试、生产)定义不同的配置。实现细节包括:

  • 使用不同的配置文件,如application-dev.ymlapplication-test.ymlapplication-prod.yml
  • 可以使用spring.profiles.active属性来指定当前环境。
配置加载优先级

配置加载优先级决定了配置文件之间的加载顺序。实现细节包括:

  • 配置文件加载顺序:启动类路径下的application.yml,然后是application-{profile}.yml
  • 可以通过spring.config.name属性来指定配置文件名。
动态配置刷新

动态配置刷新允许在应用程序运行时刷新配置。实现细节包括:

  • 使用Spring Cloud Config Server来实现动态配置。
  • 使用@RefreshScope注解来使配置支持动态刷新。
监控与日志

Spring Boot提供了多种监控和日志解决方案。

Micrometer集成

Micrometer是一个度量指标收集库,可以与Spring Boot集成。实现细节包括:

  • 使用Micrometer来收集应用程序的性能数据。
  • 可以将度量指标发送到Prometheus、Grafana等监控工具。
Logback/SLF4J配置

Logback和SLF4J是Java日志框架,Spring Boot提供了集成支持。实现细节包括:

  • 使用Logback或SLF4J作为日志框架。
  • 配置日志级别、日志格式和日志输出位置。
分布式链路追踪

分布式链路追踪可以帮助开发者了解分布式系统的运行情况。实现细节包括:

  • 使用Zipkin或Jaeger等链路追踪工具。
  • 在应用程序中添加链路追踪的客户端代码。
扩展机制

Spring Boot提供了多种扩展机制,包括自定义AutoConfigurationBean和生命周期扩展点。实现细节包括:

  • 实现自定义的AutoConfiguration类来扩展自动配置。
  • 使用@PostConstruct@PreDestroy注解来扩展应用程序的生命周期。
响应式编程支持

Spring Boot支持响应式编程,允许开发者使用Reactor、Project Reactor等库来编写异步应用程序。实现细节包括:

  • 使用Spring WebFlux框架来构建响应式Web应用程序。
  • 使用Reactor库来处理异步数据流。

通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细描述,读者可以了解到这两个框架的核心概念和实现原理,同时也能够在实际开发中灵活运用这些知识,解决实际问题。

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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