JVM(二)

本文详细介绍了JVM类加载机制,包括加载、验证、准备、解析、初始化等阶段,还阐述了使用和卸载情况。同时列举了不会执行类初始化的六种情况,最后讲解了双亲委派机制及其好处,确保类加载的一致性。

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JVM类加载机制
加载:在内存中生成一个代表这个类的class对象,作为方法区这个类的各种数据的入口.
验证:保证class文件的字节流中包含的信息是否符合当前虚拟机的要求.
准备:在方法区中分配这些变量所使用的内存空间.
解析:虚拟机将常量池中的符号引用替换为直接引用的过程.
初始化:执行类构造器<client>方法的过程.
使用
卸载

以下情况不会执行类初始化:
1.通过子类引用父类的静态字段,只会出发父类的初始化,而不会出发子类的初始化.
2.定义对象数组,不会出发该类的初始化.
3.常量在编译器见会存入调用类的常量池中,本质上并没有直接引用定义常量的类.不会触发定义常量所在的类.
4.通过类名获取class对象,不会触发类的初始化.
5.通过class.forname加载指定类时,如果指定参数initialize为false时,也不会触发类初始化,其实这个参数是告诉虚拟机,是否要对类进      行初始化.
6.通过classloader默认的loadclass方法,也不会触发初始化动作.

双亲委派机制
  当一个类收到类加载请求,它首先不会尝试自己区加载这个类,而是把这个请求委派给父类去完成,每一个层次的类加载起都是如此,
因此所有的加载请求都应该传送到启动类加载器中,只有当父类加载器反馈自己无法完成这个请求的时候(在它的加载路径下没有找到所需加载的class),子类加载器才会尝试自己去加载.
  双亲委派机制好处:不管是那个类加载器加载这个类,最终都是委托给顶层的启动类加载器进行加载,保证类不用不同的类加载最终                                     得到的都是同样一个object对象.

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
<think>嗯,用户问的是Redis作为一级缓存,JVM作为级缓存的介绍。首先,我需要确定这两个概念在缓存系统中的作用和位置。通常,一级缓存(L1)是离应用最近的,速度最快,但容量较小;级缓存(L2)则更大但稍慢一些。不过这里用户提到的是一级用Redis,级用JVM,这似乎和常见的JVM一级、Redis级的结构相反,可能用户有特殊需求或者配置,我需要先确认这点是否正确。 接下来,我需要解释这两个缓存的角色。Redis作为内存数据库,通常作为分布式缓存使用,适合做级缓存,而JVM缓存如Ehcache或Caffeine作为一级,因为它们在应用进程内,访问更快。但用户的情况反过来,可能需要说明这种架构的适用场景,比如可能考虑到网络延迟或其他因素,将Redis作为更接近数据源的一级,而JVM作为级补充? 然后要分析两者的优缺点。Redis作为一级,优点是分布式、一致性好,但网络延迟可能影响速度。JVM作为级,访问速度快,但容量有限,数据不一致风险。需要比较两者的读写策略,比如如何保持同步,常见的策略如写穿透、写回等。 还要考虑数据同步机制,比如如何确保Redis和JVM缓存的一致性,可能使用消息队列或者发布订阅机制来通知缓存失效。此外,适用场景方面,这种架构可能用于需要快速访问但又能容忍一定程度数据延迟的应用,或者作为多级缓存的优化策略。 需要注意用户可能的混淆,是否将一级和级的顺序搞反了,但按照问题描述,还是按用户说的来回答。同时,检查是否有误,比如Redis作为一级是否合理,或者是否有其他考虑因素,比如网络架构使得Redis更接近应用,成为一级缓存。 最后,总结这种架构的优缺点和使用场景,帮助用户理解何时选择这样的方案,以及需要注意的问题,比如数据一致性、缓存击穿、雪崩等常见问题,以及如何通过TTL、熔断机制等来缓解。</think>好的,我将分步骤为您解释“Redis一级缓存 + JVM级缓存”的架构设计及其工作原理: 1. **基础概念** - **一级缓存(Redis)**:位于应用层外部,基于分布式内存数据库的缓存,所有服务实例共享同一份缓存数据。 - **级缓存(JVM)**:位于应用进程内部(如堆内存),通过HashMap、Ehcache、Caffeine等实现,仅当前实例可见。 2. **数据访问流程** ``` 请求 → 检查JVM缓存 → 命中则返回 ↓ 未命中 检查Redis缓存 → 命中则返回并写入JVM ↓ 未命中 查询数据库 → 写入Redis → 写入JVM → 返回 ``` 3. **核心优势对比** | 特性 | Redis一级缓存 | JVM级缓存 | |---------------|----------------------------------|----------------------------| | 数据一致性 | 全局一致 | 单机一致,集群可能不一致 | | 访问速度 | 微秒级(网络IO开销) | 纳秒级(内存直接访问) | | 容量 | 十GB~百GB级 | MB~GB级(受堆内存限制) | | 数据共享 | 跨进程、跨机器共享 | 仅进程内有效 | 4. **同步策略设计** - **写操作处理**: ```java public void updateData(Data newData) { // 先更新数据库 db.update(newData); // 删除两级缓存(保证后续读取加载最新值) redis.delete(key); localCache.invalidate(key); } ``` - **过期控制**: - Redis设置TTL(如30分钟) - JVM设置更短的TTL(如10分钟)避免长期脏数据 5. **性能优化技巧** - **JVM缓存预热**:服务启动时批量加载热点数据 - **Redis布隆过滤器**:防止缓存穿透 - **分级TTL策略**: $$ TTL_{JVM} = \alpha \cdot TTL_{Redis} \quad (0 < \alpha < 1) $$ - 异步刷新:后台线程主动更新临近过期的热点数据 6. **典型应用场景** - 高并发读(>10k QPS)且数据变更频率较低的场景 - 电商商品详情页 - 新闻类内容展示 - 地理位置信息查询 7. **风险控制措施** - **熔断机制**:Redis故障时自动降级为纯JVM缓存 - **限流策略**:使用令牌桶控制数据库访问量 - **监控指标**: ```mermaid graph TD A[缓存命中率] --> B(Redis命中率>85%) A --> C(JVM命中率>95%) D[延迟分布] --> E(Redis P99<2ms) D --> F(JVM P99<100μs) ``` 8. **数据一致性保障** - 最终一致性模型: 1. 数据库更新成功后 2. 通过Redis Pub/Sub广播失效指令 3. 各节点监听通道并清除本地JVM缓存 $$ \text{不一致时间窗口} \leq T_{pub/sub} + T_{network} $$ 这种多级缓存架构需要根据业务特征进行参数调优,建议通过压力测试确定最佳TTL值和缓存容量比例。当数据更新频繁(如库存秒杀场景)时,需谨慎评估使用此模式。
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