JVM模型

JVM模型的理解


网上很多资料把JVM定义为 模拟物理机器执行程序的执行器。
把JVM理解为模拟一个物理计算机,那么应该包括内存,指令集,CPU部分功能(如:处理指令,执行操作,处理数据)等。

JVM模型:
在这里插入图片描述
本图的运行过程:一个.java的源程序会被java编译器编译为.class文件,系统会启动一个java虚拟机进程,找到.class的二进制文件,后被加载入主存,进入虚拟机后被解释器解释执行,或转换成机器码执行。

以一个类文件的执行为例,上图中线程1会被创建,类,常量(字符串常量,数字常量) 会被加载至方法区,有对象的实例需要被创建,虚拟机会在堆内存中为实例分配空间,调用构造函数初始化实例,实例的持有者指向方法区类的类型信息的引用,
线程创建的同时会产生程序计数器(PC)和栈(Stack),局部变量、方法中(不包括对象的成员变量)的基础数据类型和自定义对象的引用,等需要在栈空间分配。

注意:JVM: 定了义class文件格式,jvm指令集(类型转换,出栈入栈,运算,函数调用),并对java Library提供支持(classLoader,反射,初始化类和接口)

JVM模型组成部分

  1. 执行引擎:?
    Java发布的是字节码,字节码在运行时通过JVM的类加载器,加载到JVM的虚拟内存的方法区,再通过编译器、解释器做一次转换生成机器指令。
    执行引擎正是执行了这样的过程:输入的是内存中的字节码,处理过程是字节码解析的 等效过程,输出的是执行结果。
  2. 类的加载器 : 加载Class 文件至内存,并对数据进行校验、解析和初始化
  3. 方法区(Method Area):类,常量,常量池,字符串常量,数字常量
  4. 堆(Heap):java虚拟机启动就会建立,它是java程序主要的内容工作区,所有的对象实例都在java堆中,堆空间是所有线程共享。
  5. 直接内存:java NIO 库 允许java程序 使用直接内存,直接内存速度优于 堆,读写频繁场合会考虑。
  6. 栈:每个线程,都有一个私有的栈,线程被创建时,java栈中保存着局部变量,方法参数 , java方法的调用,返回值
  7. 程序计数器 PC:Program Counter Register ,是每个线程私有的空间,java虚拟机,会为每个线程创建PC寄存器,在任意时刻,一个java线程总是是会执行一个当前方法,如果当前方法不是本地方法,PC寄存器值为undefined,寄存器存放当前执行环境指针、计数器、操作栈指针、计算的变量指针。
  8. 本地方法栈:和java栈类似,用于本地方法调用,java直接调用本地方法。
  9. 垃圾回收系统:?

JVM 内存相关错误


StackOverFlowErrorOutOfMemoryError, 是虚拟机内存相关两个重要的错误,当发生这两个错误时,虚拟机会终止这个线程。

Java 代码的错误和异常

  • java编译期: 代码被检测,异常必须处理,用try-catch语句捕获或throws抛出,否则编译失败,编译器异常如:IOException,SQLException。 (继承,泛型(类型检测),方法重载会在编译期发生)
  • java运行期:会出现各种异常(Exception)和错误(Error),常会出现RuntimeException,如空指针,下标越界等( 反射,代理,部分注解,方法的重写会在运行期发生)

下图为常见的错误和异常子类及其中文描述,其中StackOverFlowError有相关实例
在这里插入图片描述

① StackOverFlowError栈溢出(代码摘自1⃣️)

public class StackOverFlow {

    private int i;

    public void plus() {
        i++;
        plus();
    }
    public static void main(String[] args) {
        StackOverFlow stackOverFlow = new StackOverFlow();
        try {
            stackOverFlow.plus();
        } catch (Error e) {
            System.out.println("Error:stack length:" + stackOverFlow.i);
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在这里插入图片描述

*参考资料:
1⃣️ https://www.cnblogs.com/dingyingsi/p/3760447.html
2⃣️ https://blog.youkuaiyun.com/qq_33384065/article/details/80282023
3⃣️ https://blog.youkuaiyun.com/BlackPlus28/article/details/82778639
如有错误,请指正。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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