Java字节码(.class文件)的代码解析

java解析class文件 java语言实现的class文件解析,让你明白class文件中到底都有些什么东西。 立即下载

Java二进制指令代码以以下格式紧凑排列(opcode占一个字节):

opcode operand*

除了tableswitch和lookupswitch两条指令中间存在填充字节以外,其他指令都没有填充字节,即使在两条指令之间也没有。因而在读取指令的时候,要根据指令的定义读取。 

通过对上面Java指令集的分析可以知道,Java指令集中很大一部分没有操作数,因而对这部分指令,只需要读取一个字节的操作码,将操作码映射成助记符即可。 

而对其他带操作数的指令,则需要根据不同类型分析(由于apache中的bcel(Binary Code Engineering Library)对字节码的支持,操作码和助记符的映射可以用com.sun.org.apache.bcel.internal.Constats中提供的映射表数组来完成)。

1.       处理两条特殊的指令tableswitch和lookupswitch指令。

对这两条指令,首先都要去掉填充字符以使defaultbyte1索引号是字对齐的。

    private static void make4ByteAlignment(ByteSequence codes) {

       int usedBytes = codes.getIndex() % 4;

       int paddingBytes = (usedBytes == 0) ? 0 : 4 - usedBytes;

       for(int i = 0;i < paddingBytes;i++) {

           codes.readByte();

       }

}

对tableswitch指令,读取defaultoffset值,最小项的值,最大项的值以及在最小项和最大项之间每一项的offset值。并且将读取到的offset值和当前指令的基地址相加:

           int defaultOffset1 = baseOffset + codes.readInt();

           builder.append("\tdefault = #" + defaultOffset1);

           int low = codes.readInt();

           int high = codes.readInt();

           int npair1 = high - low + 1;

           builder.append(", npairs = " + npair1 + "\n");

           for(int i = low;i <= high;i++) {

              int match = i;

              offset = baseOffset + codes.readInt();

              builder.append(String.format("\tcase %d : #%d\n", match, offset));

        }

 

对lookupswitch指令,读取defaultoffset值,键值对数值(npairs),以及npairs对的键值对,将得到的offset值和当前指令的基地址相加:

           int defaultOffset2 = baseOffset + codes.readInt();

           builder.append("\tdefault = #" + defaultOffset2);

           int npairs2 = codes.readInt();

           builder.append(", npairs = " + npairs2 + "\n");

           for(int i = 0;i < npairs2;i++) {

              int match = codes.readInt();

              offset = baseOffset + codes.readInt();

              builder.append(String.format("\tcase %d : #%d\n", match, offset));

        }

 

2.       所有条件跳转指令都有两个字节的偏移量操作数(if<cond>, if_icmp<cond>, ifnull, ifnonnull, if_acmp<cond>)。无条件跳转指令goto和子例程跳转指令jsr也都是两个字节的偏移量作为操作数。

offset = baseOffset + codes.readShort();

builder.append(String.format("\t\t#%d\n", offset));

 

3.       对宽偏移量的跳转指令goto_w和子例程跳转指令jsr_w的操作数是四个字节的偏移量。

offset = baseOffset + codes.readInt();

builder.append(String.format("\t\t#%d\n", offset));

 

4.       wide指令,则继续读取下一条指令,并将wide参数设置为true。

byteCodeToString(codes, pool, verbose, true);

 

5.       还有一些指令值以一个字节的局部变量索引号作为操作数的,如果有wide修饰,则用两个字节作为操作数,代表局部变量索引号。这样的指令有:aload, iload, fload, lload, dload, astore, istore, fstore, lstore, dstore, ret。

if(wide) {

    index = codes.readUnsignedShort();

} else {

    index = codes.readUnsignedByte();

}

builder.append(String.format("\t\t%%%d\n", index));

6.       iinc指令,以一个字节的局部变量索引号和一个自己的常量作为参数;如果以wide修饰,则该指令的局部变量索引号和常量都占两个字节。

    if(wide) {

       index = codes.readUnsignedShort();

       constValue = codes.readShort();

    } else {

       index = codes.readUnsignedByte();

       constValue = codes.readByte();

    }

builder.append(String.format("\t\t%d %d\n", index, constValue));

 

7.       对象操作指令,它们的操作数都是常量池中的索引,长度为两个字节。指向CONSTANT_Class_info类型的结构,这些指令有new, checkcast, instanceof, anewarray。

index = codes.readUnsignedShort();

builder.append("\t\t" + pool.getClassInfo(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

8.       所有字段操作指令,它们的操作数都是常量池中的索引,长度为两个字节。指向CONSTANT_Fieldref_info类型结构,这些指令有getfield, putfield, getstatic, putstatic。

index = codes.readUnsignedShort();

builder.append("\t\t" + pool.getFieldRefInfo(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

9.       非接口方法调用指令,也都是以两个字节的索引号作为操作数,指向常量池中的CONSTANT_Methodref_info类型结构,这些指令有invokespecial, invokevirtual, invokestatic。

index = codes.readUnsignedShort();

builder.append("\t\t" + pool.getMethodRefInfo(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

10.   接口方法调用指令invokeinterface,它有四个字节的操作数,前两个字节为常量池的索引号,指向CONSTANT_InterfaceMethodref_info类型,第三个字节为count,表示参数的字节数,最后一个字节为0值。

index = codes.readUnsignedShort();

int nargs = codes.readUnsignedByte(); //Historical, redundant

builder.append("\t\t" + pool.getInterfaceMethodRefInfo(index).toInstructionString(verbose));

builder.append(" : " + nargs + "\n");

codes.readUnsignedByte(); //reserved should be zero

 

11.   基本类型的数组创建指令newarray,它的操作数为一个字节的类型标识。

String type = Constants.TYPE_NAMES[codes.readByte()];

builder.append(String.format("\t\t(%s)\n", type));

 

12.   多维数组的创建指令multianewarray,它有三个字节的操作数,前两个字节为索引号,指向CONSTANT_Class_info类型,表示数组的类型,最后一个字节指定数组的维度。

index = codes.readUnsignedShort();

int dimensions = codes.readUnsignedByte();

builder.append(String.format("\t\t%s (%d)\n", pool.getClassInfo(index).getName(), dimensions));

 

13.   常量入栈指令ldc,以一个字节的索引号作为参数,指向CONSTANT_Integer_info、CONSTANT_Float_info、CONSTANT_String_info、CONSTANT_Class_info类型,表示要入栈的常量值(int类型值、float类型值、String引用类型值或对象引用类型值)。

index = codes.readUnsignedByte();

builder.append("\t\t" + pool.getPoolItem(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

14.   宽索引的常量入栈指令ldc_w,以两个字节的索引号作为参数,指向CONSTANT_Integer_info、CONSTANT_Float_info、CONSTANT_String_info、CONSTANT_Class_info类型,表示要入栈的常量值(int类型值、float类型值、String引用类型值或对象引用类型值)。

index = codes.readUnsignedShort();

builder.append("\t\t" + pool.getPoolItem(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

15.   宽索引的常量入栈指令ldc2_w,以两个字节的索引号作为参数,指向CONSTANT_Long_info、CONSTANT_Double_info类型,表示要入栈的常量值(long类型值、double类型值)。

index = codes.readUnsignedShort();

builder.append("\t\t" + pool.getPoolItem(index).toInstructionString(verbose) + "\n");

 

16.   bipush指令,以一个字节的常量作为操作数。

byte constByte = codes.readByte();

builder.append(“\t” + constByte);

 

17.   sipush指令,以两个字节的常量作为操作数。

short constShort = codes.readShort();

builder.append(“\t” + constShort);

 

以上还有一些没有完成的代码,包括字段(方法)的签名和描述符没有解析,有一些解析的格式还需要调整等。不管怎么样,总体的结构就是这样了,其它的都是细节问题,这里不讨论了。 

参见bcel项目的org.apache.bcel.classfile.Utility类.

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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