线程上下文类加载器与TOMCAT的非双亲委派模型对比看

最新推荐文章于 2025-03-26 23:49:00 发布
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博客主要对上下文类加载器和Tomcat的非双亲委派模型进行对比。通过对比能更清晰了解两者在类加载机制上的差异，有助于深入掌握Java类加载相关知识，为解决类加载过程中的问题提供思路。
深入理解 Tomcat（四）Tomcat 类加载器之为何违背双亲委派模型
ignore
11-29 3万+
这是我们研究Tomcat的第四篇文章，前三篇文章我们搭建了源码框架，了解了tomcat的大致的设计架构， 还写了一个简单的服务器。按照我们最初订的计划，今天，我们要开始研究tomcat的几个主要组件（组件太多，无法一一解析，解析几个核心），包括核心的类加载器，连接器和容器，还有生命周期，还有pipeline 和 valve。一个一个来，今天来研究类加载器。我们分为4个部分来探讨: 1. 什么是类
【tcomat】聊聊tomcat是如何打破双亲委派模型进行类加载的
芝兰生于深谷，不以无人而不芳
06-24 1089
【tcomat】聊聊tomcat是如何打破双亲委派模型进行类加载的
Tomcat的非双亲委派加载
程序员世杰
03-27 352
一、tomcat的非双亲委派加载 双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器之外，其余的类加载器都应当由自己的父类加载器加载。 【违背双亲委派】： tomcat 为了实现隔离性，没有遵守这个约定，每个 webappClassLoader 加载自己的目录下的 class 文件，不会传递给父类加载器。例如：如果 tomcat 的 Common ClassLoader 想加载 WebApp ClassLo...
JVM进阶(十六)——JAVA 双亲委派模型
热门推荐
IT全栈 华强工作室
03-13 4万+
JVM进阶(十六)——JAVA 双亲委派模型  在上一篇博文中，我们知道了如何获得二进制的字节流，并根据获得的字节流去装载一个类。同时也了解到类加载器的存在，每个加载器对应着不同的加载目录，相互配合着，从而使整个加载过程稳定而安全。   那么他们是如何配合的呢？如果我自己写一个类，名字叫做String可以吗？   首先我们来看一张图：   图中除了最底下的那个加载器是我们没有讲到的，其余的
一文搞懂双亲委派模型
To be a great coder
06-28 2万+
类加载器 虚拟机设计团队把类加载阶段中的“通过一个类的全限定名来获取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”。 从 Java 虚拟机的角度来讲，只存在以下两种不同的类加载器： 启动类加载器（Bootstrap ClassLoader），使用 C++ 实现，是虚拟机自身的一部分 所有其它类的加载...
双亲委派模型与线程上下文类加载器
Rico's Blogs
04-14 1万+
SPI机制是什么，有哪些应用场景，又带来了哪些问题？ 双亲委派模型是Java推荐的类加载模型，但违背该模型的案例有哪些？为什么会违背，又是怎么解决这种case的? JDBC驱动加载的案例有哪些，SPI机制为它带来了哪些方便？ 线程上下文类加载器的作用与应用场景？
真正理解线程上下文类加载器：tomcat and Spring
大树叶 技术专栏
07-23 5620
目录(?)[+] 前置知识： java类加载器不完整分析 前言 此前我对线程上下文类加载器（ThreadContextLoader）的理解仅仅局限于下面这段话： Java 提供了很多服务提供者接口（Service Provider Interface，SPI），允许第三方为这些接口提供实现。常见的 SPI 有 JDBC、JCE、JNDI、JAXP 和
【转】SPI服务加载机制注册驱动原理分析、线程上下文类加载器、违反双亲委派模型
Sid小杰的博客
10-11 815
转自：双亲委派模型与线程上下文类加载器 https://blog.youkuaiyun.com/justloveyou_/article/details/72231425 摘要： SPI机制是什么，有哪些应用场景，又带来了哪些问题？ 双亲委派模型是Java推荐的类加载模型，但违背该模型的案例有哪些？为什么会违背，又是怎么解决这种case的? JDBC驱动加载的案例有哪些，SPI机制为它带来了哪些方便？ 线程上下文类加载器的作用与应用场景？ 一、引子 SPI机制简介 SPI的全名为Service Prov
深入解析 Java 类加载机制及双亲委派模型
pitt1997的博客
03-26 988
Java的类加载机制是确保应用程序正确运行的基础，特别是双亲委派模型，它通过父类加载器逐层加载类，避免冲突和重复加载。但在某些特殊场景下，破坏双亲委派模型会带来意想不到的效果。本文将深入解析Java类加载机制、双亲委派模型的运作原理，以及如何在特定场景下破坏这一模型。
面试官：tomcat 类加载器为什么要违背双亲委派模型？
田维常
07-29 508
你好，我是田哥前几天，一位朋友在面试中被问到类加载的问题，常规的回答类加载相关问题，只要稍微背背面试题都能应对。但是，往深一点问，就深一点点，就能凉凉一大批人。就比如说：tomcat 类加载器为什么要违背双亲委派模型？手把手教：如何准备面试！为了不让你在面试中也遇到这类情况，本文就安排这个事。我们分为4个部分来探讨:什么是类加载机制？什么是双亲委任模型？如何破坏双亲委派模...
Tomcat打破双亲委派机制
2201_76102130的博客
04-29 2583
Spring作为共享的第三方JAR包，它本身是由SharedClassLoader来加载的，Spring又要去加载业务类，按照前面那条规则，加载Spring的类加载器也会用来加载业务类，但是业务类在Web应用目录下，不在SharedClassLoader的加载路径下，这该怎么办呢？都没找到的话就先由引导类加载器在自己的加载类路径中查找并加载，没有加载到的话就向下到拓展类加载器中去加载，最后还没加载到就再向下一层到自身系统类加载器中去加载。（加载次序优先于系统类加载器）。
【JVM】类加载源码、SPI、线程上下文类加载器TCCL
努力充实，远方可期
07-04 1028
说明： 本文虽然借鉴了网络的部分内容，但是由于网络上内容基本都是摘抄JVM书来的，有的地方很晦涩难懂，尤其是SPI和线程上下文类加载器TCCL那里。 本文通过根据jdbc的驱动加载过程，跟踪双亲委派源码、rt.jar、Class.forName、SPI、TCCL的执行顺序，分析了它们之间的关系。总结完收获很大，希望你也有所收获 各小节没有标序号，但大章节序号是有的，慢慢看即可，我花了一整天整理学习。不说了，去睡觉了 类的使用流程： 是否加载了该类 没有加载：使用类加载器加载该类 加载了：链接–初始化.
Java类加载器机制-双亲委派模型详细的答疑
Growing_stu的博客
01-18 788
概要 这两天看了大量关于java类加载器的文章，有很多疑问一只困扰着我，今天折腾了半天，又通过自己写了一个自定义加载器，总算基本搞清楚了。在这里总结一下，若有错误的地方，还希望各位指正。 为什么java需要多个类加载器？ 保证同一个类不同版本同时存在。例如tomcat中两个应用用到了同一个class，但是版本不同，此时使用不同的加载器就可以保证两个不同版本的类同时存在了； 可以对类进行增强。例...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
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JavaWeb开发：线程上下文类加载器与Servlet类加载机制
类加载器的层次结构遵循“双亲委派模型”，即先尝试由父类加载器加载，若失败再由当前类加载器加载。这种机制确保了类的唯一性，防止了类的重复加载。 在Servlet环境下，每个线程都有一个上下文类加载器，可以通过`...
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