📕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。
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JVM知识体系
类加载机制
类加载机制在JVM中扮演着至关重要的角色，其设计遵循了Java语言的隔离性和安全性原则。在类加载过程中，JVM确保每个类只被加载一次，并在内存中只保留一个Class对象的引用。
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类加载过程：这个过程由类加载器负责，包括三个阶段：
- 加载：查找并加载类的字节码。这个过程包括解析类名到二进制名称、加载字节码文件到方法区、将类的定义信息存储到运行时数据区中。
- 连接：验证类信息是否正确，包括字节码验证、符号引用验证等，准备类变量并分配内存，并设置默认初始值。
- 初始化：执行类的初始化代码，包括静态初始化器和静态代码块。
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双亲委派模型：这个模型规定，当子类加载器需要加载一个类时，它会首先请求其父类加载器进行加载。这种设计保证了类型安全，防止核心API被恶意篡改。
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自定义类加载器：在Java中，可以自定义类加载器来控制类的加载过程。例如，可以通过修改类路径或动态生成类来实现特定功能。
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模块化系统（JPMS）：Java Platform Module System（JPMS）通过模块化的方式将应用程序分解成多个独立的模块，每个模块都有其定义的API和实现，这种设计提供了更高的隔离性和可重用性。
内存模型
JVM的内存模型是Java运行时的基础，它包括以下运行时数据区：
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堆：作为Java对象的主要存储区域，堆由JVM管理，所有的对象实例和数组的内存都在这里分配。
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栈：每个线程都有一个私有的栈，用于存储局部变量和方法参数。栈的大小通常在创建线程时确定，并且大小固定。
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方法区：方法区存储了类信息、常量、静态变量等数据。它是所有线程共享的内存区域。
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PC寄存器：每个线程都有一个PC寄存器，用于指示当前执行的指令的地址。
内存溢出场景分析
内存溢出通常发生在以下场景：
- 堆空间不足：当应用程序创建的对象太多或对象体积过大时，堆空间不足以容纳新的对象，导致
OutOfMemoryError。 - 栈空间不足：当线程栈溢出时，通常是由于递归调用太深或者方法内部局部变量太多，导致栈空间耗尽。
- 方法区空间不足：当类加载太多或类太大时，方法区可能无法容纳新的类信息，导致
OutOfMemoryError。
垃圾回收
垃圾回收是JVM自动管理内存的一种机制，它通过识别并回收不再使用的对象来避免内存泄漏。
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GC Roots可达性分析：从GC Roots开始，向上遍历可达的对象，不可达的对象被认为是垃圾。GC Roots通常包括栈帧中的本地变量表、方法区中的常量池、运行时常量池中的引用等。
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分代收集理论：现代JVM通常采用分代收集，将堆内存划分为多个区域，如新生代（Young Generation）、老年代（Old Generation）等，以优化垃圾回收效率。
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引用类型：不同的引用类型（强引用、软引用、弱引用和虚引用）影响对象的生命周期，进而影响垃圾回收策略。
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垃圾回收算法：JVM中常用的垃圾回收算法包括标记-清除、复制、标记-整理等，每种算法都有其优缺点。
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并发收集器：现代JVM提供了多种并发收集器，如CMS、G1、ZGC等，它们旨在减少停顿时间，提高应用程序的性能。
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停顿时间控制策略：JVM可以通过不同的策略来控制垃圾回收时的停顿时间，例如，G1收集器通过目标停顿时间来控制垃圾回收的执行。
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性能调优：通过调整JVM参数（如-Xms、-Xmx、-XX:MaxGCPauseMillis等）可以优化垃圾回收的性能。
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内存泄漏诊断：内存泄漏是指程序中存在无法回收的内存，可以使用VisualVM、MAT等工具来诊断内存泄漏。
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JIT编译优化：JVM在运行时对代码进行即时编译，通过优化字节码生成机器码，提高程序执行效率。
Spring Boot知识体系
自动配置
Spring Boot的自动配置是其核心特性之一，它通过条件化配置、自动配置类和起步依赖等方式简化了Spring应用的配置过程。
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@EnableAutoConfiguration原理：Spring Boot通过条件化配置来实现自动配置。它首先会扫描类路径下的所有jar包，根据类名、注解等信息识别出哪些Bean需要被自动配置。如果条件满足，Spring Boot会自动注册相应的Bean。
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条件化配置（@Conditional）：Spring Boot使用
@Conditional注解来指定某些Bean或配置只有在满足特定条件时才生效。例如，@ConditionalOnClass注解可以在类路径下检测到某个类时自动配置。 -
自定义Starter开发：开发者可以通过创建自定义Starter来提供自动配置功能，将应用程序的配置简化为添加一个依赖。
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起步依赖：Spring Boot的起步依赖简化了项目依赖管理，开发者只需要添加相应的起步依赖，Spring Boot会自动添加所需的库。
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依赖管理机制：Spring Boot使用BOM（Bill of Materials）文件来统一管理依赖的版本，解决版本冲突问题。
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第三方库集成模式：Spring Boot通过配置或自动配置来集成第三方库，例如，集成数据库连接池、缓存框架等。
Actuator
Spring Boot Actuator提供了一系列端点，用于监控和管理Spring Boot应用程序的性能和健康状态。
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健康检查端点：通过
/health端点可以获取应用程序的健康状态信息，包括服务状态、依赖状态等。 -
度量指标收集：Spring Boot Actuator可以收集应用程序的性能数据，如请求次数、响应时间等。
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自定义Endpoint开发：开发者可以创建自定义的端点来提供额外的监控信息，例如，自定义的配置信息、运行时数据等。
配置文件管理
Spring Boot使用配置文件来管理应用程序的配置，支持多种配置文件格式，如.properties、.yml等。
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多环境配置：Spring Boot支持多环境配置，可以通过
application-{profile}.yml文件来为不同的环境提供不同的配置。 -
配置加载优先级：Spring Boot按照特定的顺序加载配置文件，确保配置的优先级正确。
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动态配置刷新：Spring Boot支持动态刷新配置，允许在应用程序运行时更新配置，而无需重启应用程序。
监控与日志
Spring Boot提供了多种监控和日志配置选项，以帮助开发者更好地监控应用程序的性能和状态。
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Micrometer集成：Micrometer是一个监控指标库，Spring Boot可以集成Micrometer来支持多种监控工具，如Prometheus、Grafana等。
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Logback/SLF4J配置：Spring Boot默认使用Logback作为日志框架，开发者可以通过配置Logback的配置文件来定制日志输出。
分布式链路追踪
Spring Boot支持分布式链路追踪，例如使用Zipkin等工具来追踪分布式系统中的请求路径。
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自定义AutoConfigurationBean：开发者可以通过创建自定义的AutoConfigurationBean来支持链路追踪。
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生命周期扩展点：Spring Boot提供了多个生命周期扩展点，开发者可以通过实现这些扩展点来定制Spring Boot的生命周期。
响应式编程支持
Spring Boot支持响应式编程，如使用Spring WebFlux。
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响应式编程概念：响应式编程是一种异步编程范式，它允许程序以非阻塞的方式处理数据流。
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集成响应式编程库：Spring Boot可以集成Reactor、Project Reactor等响应式编程库，以支持异步编程。
通过以上对JVM和Spring Boot知识体系的详细补充说明，我们可以看到这两个技术在Java生态系统中的重要地位。深入理解这些技术不仅有助于提高Java应用程序的性能和可维护性，还能为开发人员提供更丰富的开发选择。
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