当前位置: 首页 > news >正文

“深入探究JVM:解密Java虚拟机的工作原理“

标题:深入探究JVM:解密Java虚拟机的工作原理

摘要:本文将深入探究Java虚拟机(JVM)的工作原理,包括JVM的组成部分、类加载过程、内存管理、垃圾回收机制以及即时编译器等。通过了解JVM的工作原理,我们可以更好地理解Java程序的执行过程以及优化性能的方式。


1. 简介

Java虚拟机(JVM)是Java平台的核心组件之一,它负责将Java字节码转换为机器码并执行。JVM是一个运行时环境,提供了内存管理、垃圾回收、线程管理等功能,使得Java程序可以跨平台运行。

2. JVM的组成部分

JVM由三个主要组件组成:

2.1 类加载器(Class Loader)

类加载器负责将Java类加载到内存中。JVM中有三个内建的类加载器:Bootstrap Class Loader、Extension Class Loader和System Class Loader。类加载器采用双亲委派模型,通过层次结构的方式加载类,保证类的唯一性和安全性。

2.2 运行时数据区(Runtime Data Area)

运行时数据区是JVM用于存储数据的区域,包括方法区、堆、栈、本地方法栈和程序计数器。其中,方法区用于存储类的结构信息,堆用于存储对象实例,栈用于存储方法调用的局部变量和操作数栈,本地方法栈用于存储本地方法的调用信息,程序计数器用于记录下一条要执行的指令。

2.3 执行引擎(Execution Engine)

执行引擎负责执行Java字节码。JVM有两种执行引擎:解释器和即时编译器。解释器逐条解释执行字节码指令,而即时编译器在运行时将热点代码编译为本地机器码,以提高执行效率。

3. 类加载过程

类加载过程包括加载、连接和初始化三个阶段。加载阶段将类的二进制数据加载到内存中,连接阶段包括验证、准备和解析三个步骤,初始化阶段对类的静态变量进行初始化。

下面是一个简单的示例代码,演示了类加载过程的几个关键点:

public class ClassLoadingExample {public static void main(String[] args) {System.out.println(MyClass.x); // 输出:10}
}class MyClass {static {System.out.println("MyClass 类被初始化");x = 10;}static int x = 5;
}

在上面的示例中,当运行ClassLoadingExample类时,会先加载MyClass类,然后初始化MyClass类,最后输出MyClass 类被初始化10

4. 内存管理和垃圾回收机制

JVM的内存管理包括堆和栈的管理。堆用于存储对象实例,由垃圾回收器负责回收不再使用的对象。栈用于存储方法调用的局部变量和操作数栈,随着方法的结束而自动释放。

JVM的垃圾回收机制通过标记-清除、复制、标记-整理等算法实现。垃圾回收器会定期对堆中的对象进行扫描,标记不再使用的对象,然后回收它们所占用的内存。

5. 即时编译器

即时编译器(Just-In-Time Compiler,JIT)是JVM的一部分,用于将热点代码编译成本地机器码。JIT编译器可以提高运行时的性能,因为本地机器码的执行速度通常比解释执行的字节码要快。

结论

本文深入探究了JVM的工作原理,包括JVM的组成部分、类加载过程、内存管理、垃圾回收机制以及即时编译器等。了解JVM的工作原理对于编写高效的Java程序和优化性能至关重要。


希望本文能够帮助读者更好地理解JVM的工作原理,并在实际开发中能够应用相关知识。

参考文献:

  • “Inside the Java Virtual Machine” by Bill Venners
  • “Java Performance: The Definitive Guide” by Scott Oaks

相关文章:

“深入探究JVM:解密Java虚拟机的工作原理“

标题:深入探究JVM:解密Java虚拟机的工作原理 摘要:本文将深入探究Java虚拟机(JVM)的工作原理,包括JVM的组成部分、类加载过程、内存管理、垃圾回收机制以及即时编译器等。通过了解JVM的工作原理&#xff0…...

同济子豪兄模板 半天搞定图像分类

同济子豪兄模板 半天搞定图像分类 ‘’import cv2 import numpy as np import time from tqdm import tqdm 视频逐帧处理代码模板 不需修改任何代码,只需定义process_frame函数即可 def generate_video(input_path‘videos/robot.mp4’): filehead input_path.…...

接口自动化测试,Fiddler使用抓包辅助实战,一篇彻底打通...

目录:导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜) 前言 1、快捷设置&…...

概念解析 | 隐式神经表示:揭开神经网络黑盒的奥秘

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:隐式神经表示(Implicit Neural Representations) 隐式神经表示:揭开神经网络黑盒的奥秘 近年来,神经网络在各种任务上取得了惊人的进步,但其内部表示方式依然难以解读,被称为“…...

深入浅出PHP封装根据商品ID获取淘宝商品详情数据方法

要通过淘宝的API获取商品详情,您可以使用淘宝开放平台提供的接口来实现。以下是一种使用PHP编程语言实现的示例,展示如何通过淘宝开放平台API获取商品详情: 首先,确保您已注册成为淘宝开放平台的开发者,并创建一个应用…...

自动切换HTTP爬虫ip助力Python数据采集

在Python数据采集中,如果你需要爬取一些网站的数据,并且需要切换IP地址来避免被封或限制,我们可以考虑以下几种方式来实现自动切换HTTP爬虫IP。 1. 使用代理服务器 使用代理服务器是常见的IP切换技术之一。你可以购买或使用免费的代理服务器…...

20230811导出Redmi Note12Pro 5G手机的录音机APP的录音

20230811导出Redmi Note12Pro 5G手机的录音机APP的录音 2023/8/11 10:54 redmi note12 pro 录音文件 位置 貌似必须导出录音,录音的源文件不知道存储到哪里了! 参考资料: https://jingyan.baidu.com/article/b87fe19e9aa79b1319356842.html 红…...

Python-OpenCV中的图像处理-傅里叶变换

Python-OpenCV中的图像处理-傅里叶变换 傅里叶变换Numpy中的傅里叶变换Numpy中的傅里叶逆变换OpenCV中的傅里叶变换OpenCV中的傅里叶逆变换 DFT的性能优化不同滤波算子傅里叶变换对比 傅里叶变换 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变…...

8.10 用redis实现缓存功能和Spring Cache

什么是缓存? 缓存(Cache), 就是数据交换的缓冲区,俗称的缓存就是缓冲区内的数据,一般从数据库中获取,存储于本地代码。 通过Redis来缓存数据,减少数据库查询操作; 逻辑 每个分类的菜品保存一份缓存数据 数据库菜品数据有变更时清理缓存数据 如何将商品数据缓存起…...

SPI协议个人记录

SPI协议 SPI(Serial Peripheral Interface)是一种同步串行接口技术,由Motorola公司推出。SPI总线系统是一种同步串行外设接口,允许MCU与各种外围设备以串行方式进行通信和数据交换。外围设备包括FLASHRAM、A/D转换器、网络控制器…...

【深度学习 video detect】Towards High Performance Video Object Detection for Mobiles

文章目录 摘要IntroductionRevisiting Video Object Detection BaselinePractice for Mobiles Model Architecture for MobilesLight Flow 摘要 尽管在桌面GPU上取得了视频目标检测的最近成功,但其架构对于移动设备来说仍然过于沉重。目前尚不清楚在非常有限的计算…...

时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-LSTM、LSTM集合经验模态分解结合长短期记忆神经网络时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 时序预测 | …...

【软件工程】面向对象方法-RUP

RUP(Rational Unified Process,统一软件开发过程)。 RUP特点 以用况驱动的,以体系结构为中心的,迭代增量式开发 用况驱动 用况是能够向用户提供有价值结果的系统中的一种功能用况获取的是功能需求 在系统的生存周期中…...

Golang 的面向对象

文章目录 duck typingnil不一定是空接口组合代替继承接口转换回具体的类型使用switch匹配接口的原始类型 duck typing golang中实现某个接口不需要像其它语言使用 implemet 去继承实现,而是只要你的结构体包含接口所需的方法即可 package mainimport "fmt&qu…...

STABLE DIFFUSION模型及插件的存放路径

记录下学习SD的一些心得,使用的是秋叶大佬的集成webui,下载了之后点击启动器即可开启,文件夹中的内容如下 主模型存放在models文件下的stable-diffusion文件夹内,一些扩展类的插件是存放在extensions文件夹下...

Three.js 设置模型材质纹理贴图和修改材质颜色,材质透明度,材质网格

相关API的使用: 1 traverse (模型循环遍历方法) 2. THREE.TextureLoader(用于加载和处理图片纹理) 3. THREE.MeshLambertMaterial(用于创建材质) 4. getObjectByProperty(通过材…...

docker 安装mongodb 虚拟机安装mongodb

生产环境直接安装比较好,以及使用集群环境,本文仅测试交流使用,我用来写分布式im测试使用: nami-im: 分布式im, 集群 zookeeper netty kafka nacos rpc主要为gate(长连接服务) logic (业务&…...

在SockJS+Spring Websocket中convertAndSendToUser中的“用户”来自哪里?

目录 一、前言二、Principal三、使用 一、前言 我们知道可以使用客户端订阅的主题前缀从 stomp 服务器向客户端发送消息,例如 /topic/hello。我们还知道我们可以向特定用户发送消息,因为 spring 提供了convertAndSendToUser(username, destination, mes…...

【软件测试】我的2023面试经验谈

最近行业里有个苦涩的笑话:公司扛过了之前的三年,没扛过摘下最近的一年,真是让人想笑又笑不出来。年前听说政策的变化,大家都满怀希望觉得年后行情一片大好,工作岗位激增,至少能有更多的机会拥抱未来。然而…...

SpringBoot 整合JDBC

SpringData简介 Sping Data 官网:https://spring.io/projects/spring-data数据库相关的启动器 :可以参考官方文档:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.6.5/reference/htmlsingle/#using-boot-starter 整合JDBC 创建测试项目测试数据…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

LLM基础1_语言模型如何处理文本

基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...

12.找到字符串中所有字母异位词

🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...

FFmpeg avformat_open_input函数分析

函数内部的总体流程如下: avformat_open_input 精简后的代码如下: int avformat_open_input(AVFormatContext **ps, const char *filename,ff_const59 AVInputFormat *fmt, AVDictionary **options) {AVFormatContext *s *ps;int i, ret 0;AVDictio…...

Pydantic + Function Calling的结合

1、Pydantic Pydantic 是一个 Python 库,用于数据验证和设置管理,通过 Python 类型注解强制执行数据类型。它广泛用于 API 开发(如 FastAPI)、配置管理和数据解析,核心功能包括: 数据验证:通过…...

【把数组变成一棵树】有序数组秒变平衡BST,原来可以这么优雅!

【把数组变成一棵树】有序数组秒变平衡BST,原来可以这么优雅! 🌱 前言:一棵树的浪漫,从数组开始说起 程序员的世界里,数组是最常见的基本结构之一,几乎每种语言、每种算法都少不了它。可你有没有想过,一组看似“线性排列”的有序数组,竟然可以**“长”成一棵平衡的二…...