深入理解java虚拟机——类加载器

Java类加载机制
本文介绍Java虚拟机如何通过类加载器加载类,包括双亲委派模型的工作原理及其优势。解释了不同类型的类加载器及其职责,展示了类加载器如何确保类的唯一性和正确性。

把类加载器阶段中的 “通过一个类的全限定名来获取描述此类的二进制字节流” 这个动作放到 Java 虚拟机外部去实现,以便让应用程序自己决定如何去获取所需要的类。实现这个动作的代码模块称为 “类加载器”。

对于任意一个类,都需要由加载它的类加载器和这个类本身一同确立其在 Java 虚拟机中的唯一性,每一个类加载器,都拥有一个独立的类名称空间。
比较两个类是否“相等”,只有在这两个类是由同一个类加载器加载的前提下才有意义。(相等:类的 Class 对象的 equals() 方法、isAssignableFrom() 方法、isInstance() 方法的返回结果,也包括使用 instanceof 关键字做对象所属关系判定等情况。)

1. 双亲委派模型

只存在两种不同的类加载器:启动类加载器,使用 C++ 语言实现,是虚拟机自身的一部分;所有其它的类加载器,使用 Java 语言实现,独立于虚拟机外部,并且全部都继承自抽象类 java.lang.ClassLoader。

启动类加载器:负责将存放在 <JAVA_HOME>\lib 目录中的,或者被 -Xbootclasspath 参数所指定的路径中的,并且是虚拟机识别的(仅按照文件名识别,如 rt.jar,名字不符合的类库即使放在 lib 目录中也不会被加载)类库加载到虚拟机内存中。启动类加载器无法被 Java 程序直接引用。

扩展类加载器:由 sun.misc.Launcher$ExtClassLoader 实现,它负责加载 <JAVA_HOME>\lib\ext 目录中的,或者被 java.ext.dirs 系统变量所指定的路径中的所有类库,开发者可以直接使用扩展类加载器。

应用程序类加载器:由 sun.misc.Launcher$AppClassLoader 实现。由于这个类加载器是 ClassLoader 中的 getSystemClassLoader() 方法的返回值,所以一般称它为系统类加载器。它负责加载用户类路径(ClassPath)上所指定的类库,开发者可以直接使用这个类加载器,如果应用程序中没有自定义过自己的类加载器,一般情况下这个就是程序中默认的类加载器。

这里写图片描述

上图表示类加载器之间的层次关系,称为类加载器的双亲委派模型。双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器外,其余的类加载器都应当有自己的父类加载器。这里的类加载器之间的父子关系一般不会以继承的关系来实现,而是都使用组合关系来复用父加载器的代码。

1.1 双亲委派模型的工作过程

如果一个类加载器收到了类加载的请求,它首先不会自己去尝试加载这个类,而是吧这个请求委派给父类加载器去完成,每一个层次的类加载器都是如此,因此所有的加载请求最终都应该传送到顶层的启动类加载器中,只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求(它的搜索范围中没有找到所需的类)时,子加载器才会尝试自己去加载。

1.2 双亲委派模型的好处

Java 类随着它的类加载器一起具备了一种带有优先级的层次关系。例如类 java.lang.Object,它存放在 rt.jar 之中,无论哪一个类加载器要加载这个类,最终都是委派给处于模型最顶端的启动类加载器进行加载,因此 Object 类在程序的各种类加载器环境中都是同一个类。相反,如果没有使用双亲委派模型,由各个类加载器自行去加载的话,如果用户自己编写了一个称为 java.lang.Object 的类,并放在程序的 ClassPath 中,那系统中将会出现多个不同的 Object 类,Java类型体系中最基础的行为就无法保证,应用程序也将会变得一片混乱。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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