JVM/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)的类加载机制是确保Java代码能够在运行时正确执行的关键。这个机制负责将编译好的.class文件加载到JVM中,并解析成JVM可以理解的格式。类加载过程涉及以下几个方面:

  1. 加载:类加载器负责从文件系统或网络中找到.class文件,并将其读入JVM。这个过程涉及到类加载器的选择和实现,例如,Bootstrap ClassLoader、Extension ClassLoader和Application ClassLoader。Bootstrap ClassLoader负责加载JVM启动类路径(Bootstrapclasspath)中的类,如rt.jar中的类。Extension ClassLoader负责加载扩展类路径(extclasspath)中的类,而Application ClassLoader负责加载应用程序类路径(classpath)中的类。

  2. 连接:连接过程包括三个子过程:

    • 验证:确保加载的.class文件符合JVM规范,没有安全问题和逻辑错误。
    • 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,即解析类、接口、字段和方法的符号引用到它们在内存中的表示。
  3. 初始化:初始化过程是执行类构造器<clinit>()方法的过程,它负责初始化类变量,设置类静态初始化器中定义的初始值,并执行静态代码块。

双亲委派模型

双亲委派模型是JVM中类加载器的工作方式,它要求类加载器首先委托其父类加载器来加载类,只有当父类加载器无法完成加载任务时,才由自己尝试加载。这种模型确保了类的一致性,避免了类名冲突,并且简化了类加载器的实现。

自定义类加载器

在特定场景下,如实现特定协议的文件加载或热部署时,可能需要自定义类加载器。自定义类加载器可以继承ClassLoader类或实现ClassLoader接口,并重写findClass方法来指定类的加载逻辑。

模块化系统(JPMS)

Java Platform Module System(JPMS)是Java 9引入的一个模块化系统,它通过将应用程序分解成多个模块来提高性能和可维护性。每个模块都可以包含自己的类、资源和服务,并且模块之间通过模块间协议进行交互。

内存模型

JVM的内存模型由以下几个区域组成:

  1. :这是Java对象的主要存储区域,几乎所有的对象实例和数组都在这里分配内存。
  2. :每个线程都有自己的栈,用于存储局部变量和方法参数。
  3. 方法区:存储类信息、常量、静态变量等数据。
  4. PC寄存器:每个线程都有自己的PC寄存器,用于指向下一条要执行的指令。
内存溢出场景分析

内存溢出通常发生在堆空间不足时,可能由以下原因引起:

  • 创建大对象:如创建非常大的数组或单个对象。
  • 循环引用:两个对象互相引用,导致垃圾回收器无法回收它们。
  • 长时间存活的对象:如缓存中的对象。
垃圾回收

垃圾回收(GC)是JVM自动管理内存的一种机制。它通过识别不可达对象来回收内存,从而避免内存溢出。GC过程通常包括以下步骤:

  1. GC Roots可达性分析:从GC Roots开始,向上遍历可达对象,不可达对象即为垃圾。
  2. 分代收集理论:将对象分为新生代和老年代,新生代采用复制算法,老年代采用标记-清除或标记-整理算法。
  3. 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,它们对对象的生命周期有不同的影响。
垃圾回收算法

JVM中常用的垃圾回收算法包括:

  1. 标记-清除:标记所有可达对象,清除不可达对象。
  2. 复制:将对象分为两块,每次只使用其中一块,当一块满时复制到另一块。
  3. 整理:移动存活对象,整理内存空间。
并发收集器

JVM提供了多种并发收集器,如CMS(Concurrent Mark Sweep)、G1(Garbage-First)和ZGC(Z Garbage Collector),它们在不同的场景下提供不同的性能和延迟特性。

停顿时间控制策略

为了控制停顿时间,JVM提供了多种策略,如调整堆大小、使用不同的收集器等。

性能调优

性能调优通常涉及到JVM参数配置和内存泄漏诊断。通过调整JVM参数(如堆大小、垃圾回收策略等)和利用内存泄漏诊断工具,可以优化JVM性能。

Spring Boot知识体系详解

自动配置

Spring Boot的自动配置功能可以根据项目依赖自动配置Bean,极大简化了Spring应用的配置。它通过扫描类路径下的jar包,查找带有@Conditional注解的类,并判断是否满足条件来实现自动配置。

@EnableAutoConfiguration原理

@EnableAutoConfiguration注解的工作原理是利用Spring的@Import机制。当注解应用于一个配置类时,Spring会查找所有带有@ConditionalOnClass@ConditionalOnBean等注解的类,并将它们导入到配置类中。如果这些类满足条件,则对应的Bean会被自动配置。

条件化配置(@Conditional)

条件化配置允许在满足特定条件时才创建Bean。例如,可以使用@ConditionalOnMissingBean注解来确保某个Bean在类路径中不存在时才创建。

自定义Starter开发

自定义Starter可以帮助开发者简化项目的依赖管理。要创建自定义Starter,需要创建一个包含所有依赖的jar包,并在pom.xml文件中添加相应的依赖。

起步依赖

起步依赖包含了Spring Boot的核心库和常见依赖,方便用户快速构建项目。用户可以通过添加起步依赖来简化项目配置。

依赖管理机制

使用BOM(Bill of Materials)文件可以管理依赖版本,解决版本冲突。BOM文件定义了项目中所有依赖的版本,确保了项目的一致性。

第三方库集成模式

Spring Boot支持多种第三方库集成模式,如依赖注入、事件驱动等。用户可以通过添加依赖和配置来实现第三方库的集成。

Actuator

Spring Boot Actuator提供了一系列端点,用于监控和管理Spring Boot应用程序。这些端点包括健康检查端点、度量指标收集端点等。

配置文件管理

Spring Boot支持多环境配置,如开发、测试和生产环境。通过配置文件名来区分不同环境,如application-dev.ymlapplication-prod.yml

监控与日志

Spring Boot集成了Micrometer来监控应用程序,并支持Logback/SLF4J作为日志框架。用户可以通过配置文件来调整日志级别和输出格式。

分布式链路追踪

Spring Boot支持分布式链路追踪,如Zipkin、Jaeger等。这些工具可以帮助开发者追踪跨服务调用的执行路径。

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。

响应式编程支持

Spring Boot支持响应式编程,如WebFlux框架。响应式编程可以帮助开发者构建高并发的应用程序。

通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细解析,我们可以更好地理解和应用这两项技术,为构建高性能、可扩展的Java应用奠定基础。

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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!
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