面试小札:Java的类加载过程和类加载机制。
Java类加载过程
加载(Loading)
这是类加载过程的第一个阶段。在这个阶段,Java虚拟机(JVM)主要完成三件事:
通过类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流。这可以从多种来源获取,如本地文件系统(.class文件)、网络(如从远程服务器下载字节码)、动态生成字节码(如使用字节码生成库)等。
将字节流所代表的静态存储结构转换为方法区(在JDK 1.8之后,元数据存储在本地内存的元空间Metaspace中)中的运行时数据结构。
在内存中生成一个代表这个类的 java.lang.Class 对象,作为方法区这个类的各种数据的访问入口。这个 Class 对象在堆内存中,它就像是一面镜子,反射出类在方法区中的结构。
验证(Verification)
目的是确保被加载的类的字节码是合法的、符合Java虚拟机规范的。它主要包括四个验证阶段:
文件格式验证:验证字节流是否符合Class文件格式的规范,例如是否以魔数( 0xCAFEBABE )开头,主次版本号是否在当前JVM支持的范围内等。
元数据验证:对字节码描述的信息进行语义分析,以保证其符合Java语言规范,例如检查这个类是否有父类(除了 java.lang.Object ),是否继承了不允许继承的类(如 final 类)等。
字节码验证:通过数据流和控制流分析,确定程序语义是合法的、符合逻辑的。例如检查操作数栈的数据类型是否和指令的操作码相匹配,跳转指令是否会跳转到方法体以外的字节码指令上。
符号引用验证:在解析阶段将符号引用转换为直接引用的时候,对符号引用进行验证。这个阶段主要是确保解析行为能正常执行,比如检查符号引用中的类、字段、方法是否确实存在等。
准备(Preparation)
这一阶段是为类的静态变量(被 static 修饰的变量)分配内存并设置默认初始值。例如对于 public static int value = 123; ,在准备阶段, value 会被初始化为0(基本数据类型的默认值),而不是123。这里需要注意的是,这一阶段不会执行任何Java代码,仅仅是为变量分配内存和设置默认值。
解析(Resolution)
这是虚拟机将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程。符号引用是一种对目标的描述,例如一个类的全限定名、方法的名称和描述符等。直接引用是指向目标的指针、相对偏移量或者能间接定位到目标的句柄。例如,在调用一个方法时,需要将方法的符号引用解析为实际内存中的方法入口地址(直接引用)。这个过程主要针对类或接口、字段、类方法、接口方法等符号引用进行解析。
初始化(Initialization)
这是类加载过程的最后一步,也是真正开始执行类中定义的Java程序代码的阶段。这个阶段主要是执行类构造器 <clinit>() 方法。 <clinit>() 方法是由编译器自动收集类中的所有类变量(静态变量)的赋值动作和静态语句块( static{} )中的语句合并产生的。JVM会保证这个方法在多线程环境下被正确地加锁和同步,即只有一个线程能够执行这个类的 <clinit>() 方法。
Java类加载机制
双亲委派模型(Parents Delegation Model)
工作原理:当一个类加载器收到类加载请求时,它首先不会自己去尝试加载这个类,而是把这个请求委派给父类加载器去完成。只有当父类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对应的类)时,子加载器才会尝试自己去加载。这种层次结构就像一个树状结构,最顶层是启动类加载器(Bootstrap ClassLoader),它主要负责加载 <JAVA_HOME>/lib 目录下的类库,如 rt.jar 等核心库;然后是扩展类加载器(Extension ClassLoader),负责加载 <JAVA_HOME>/lib/ext 目录下的类库;最后是应用程序类加载器(Application ClassLoader),负责加载用户类路径( classpath )下的类。
优势:
避免类的重复加载。因为父加载器已经加载过的类,子加载器就不需要再次加载了。
保证了Java核心库的安全性。例如,用户自定义了一个 java.lang.String 类,由于双亲委派模型,这个类不会被加载,因为启动类加载器会首先加载Java核心库中的 java.lang.String 类,这样就防止了用户恶意篡改核心类库的行为。
自定义类加载器(Custom Class Loader)
在某些情况下,我们可能需要自定义类加载器。例如,从加密的字节码文件中加载类,或者从非标准的位置(如数据库)加载类。要实现自定义类加载器,需要继承 java.lang.ClassLoader 类,并重写 findClass 方法。在 findClass 方法中,需要实现从自定义的源获取字节码数据,然后调用 defineClass 方法将字节码转换为 Class 对象。通过自定义类加载器,我们可以更加灵活地控制类的加载过程,满足特殊的应用需求。
相关文章:
面试小札:Java的类加载过程和类加载机制。
Java类加载过程 加载(Loading) 这是类加载过程的第一个阶段。在这个阶段,Java虚拟机(JVM)主要完成三件事: 通过类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流。这可以从多种来源获取,如本地文件系…...
Spring 上下文对象
1. Spring 上下文对象概述 Spring 上下文对象(ApplicationContext)是 Spring 框架的核心接口之一,它扩展了 BeanFactory 接口,提供了更多企业级应用所需的功能。ApplicationContext 不仅可以管理 Bean 的生命周期和配置࿰…...

Wireshark抓取HTTPS流量技巧
一、工具准备 首先安装wireshark工具,官方链接:Wireshark Go Deep 二、环境变量配置 TLS 加密的核心是会话密钥。这些密钥由客户端和服务器协商生成,用于对通信流量进行对称加密。如果能通过 SSL/TLS 日志文件(例如包含密钥的…...

测试人员--如何区分前端BUG和后端BUG
在软件测试中,发现一个BUG并不算难,但准确定位它的来源却常常让测试人员头疼。是前端页面的问题?还是后台服务的异常?如果搞错了方向,开发人员之间的沟通效率会大大降低,甚至导致问题久拖不决。 那么&#…...

【Vue】指令扩充(指令修饰符、样式绑定)
目录 指令修饰符 按键修饰符 事件修饰符 双向绑定指令修饰符 输入框 表单域 下拉框 单选按钮 复选框 样式绑定 分类 绑定class 绑定style tab页切换示例 指令修饰符 作用 借助指令修饰符,可以让指令的功能更强大 分类 按键修饰符:用来…...
Ubuntu20.04 Rk3588 交叉编译ffmpeg7.0
firefly 公司出的rk3588的设备,其中已经安装了gcc 交叉编译工具,系统版本是Ubuntu20.04。 使用Ubuntu20.04 交叉编译ffmpeg_ubuntu下配置ffmpeg交叉编译器为arm-linux-gnueabihf-gcc-CSDN博客文章浏览阅读541次。ubuntu20.04 交叉编译ffmpeg_ubuntu下配…...

HTML常用表格与标签
一、table表格标签: <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>Title</title> </head> <body> <!--有大小为1的边框--> <table border"1">…...

网络安全与加密
1.Base64简单说明描述:Base64可以成为密码学的基石,非常重要。特点:可以将任意的二进制数据进行Base64编码结果:所有的数据都能被编码为并只用65个字符就能表示的文本文件。65字符:A~Z a~z 0~9 / 对文件进行base64编码…...
MySQL数据库-索引的介绍和使用
目录 MySQL数据库-索引1.索引介绍2.索引分类3.创建索引3.1 唯一索引3.2 普通索引3.3 组合索引3.4 全文索引 4.索引使用5.查看索引6.删除索引7.索引总结7.1 优点7.2 缺点7.3 索引使用注意事项 MySQL数据库-索引 数据库是用来存储数据,在互联网应用中,数据…...
【图像去噪】论文精读:Pre-Trained Image Processing Transformer(IPT)
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(Image Denoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中) 文章目录 前言Abstract1. Introduction2. Related…...
Java SE 与 Java EE:基础与进阶的探索之旅
在编程世界中,Java语言以其跨平台、面向对象、丰富的类库等特点,成为了众多开发者和企业的首选编程语言。而Java SE与Java EE,作为Java平台的两个重要组成部分,各自承载着不同的使命,同时又紧密相连,共同构…...

ssm旅游推荐系统的设计与开发
摘 要 旅游推荐系统是一个综合性的在线旅游推荐平台,旨在为用户提供便捷的旅游规划和预定服务。通过该系统,用户能够浏览各类景点信息并进行分类查找,同时获取详尽的景点介绍和相关照片,以辅助做出旅行决策。系统提供在线门票订购…...
【人工智能】用Python和NLP工具构建文本摘要模型:使用NLTK和spaCy进行自然语言处理
《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! 文本摘要是自然语言处理(NLP)中的关键任务之一,广泛应用于新闻、博客、社交媒体和搜索引擎等场景。通过生成简洁而准确的文本摘要,我们可以大大提升信息处理效率。本文将探讨如何使用Python结合NLP工具…...

51c大模型~合集76
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12617524 #诺奖得主哈萨比斯新作登Nature,AlphaQubit解码出更可靠量子计算机 谷歌「Alpha」家族又壮大了,这次瞄准了量子计算领域。 今天凌晨,新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨…...
资源控制器--laravel进阶篇
laravel的控制器当中有个资源控制器,这个比较好用。 创建资源控制器 php artisan make:controller PhotoController --resource 创建个路由来使用该资源控制器 use App\Http\Controllers\PhotoController; Route::resource(photos, PhotoController::class); 隐式模型绑定不…...

对象:是什么,使用,遍历对象,内置对象
对象使用: 对象访问:(对象每个属性之间用逗号隔开) 补充:也可以通过 对象名[‘属性名’] 对象方法: 方法名:匿名函数 调用方法不需要控制台打印,只要调用就自动输出值 遍历对象: …...

设计模式:4、命令模式(双重委托)
目录 0、定义 1、命令模式包括四种角色 2、命令模式的UML类图 3、代码示例 0、定义 将一个请求封装为一个对象,从而使用户可用不同的请求对客户进行参数化;对请求排队或记录请求日志,以及支持可撤销的操作。 1、命令模式包括四种角色 接…...

DataWorks快速入门
DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎,为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。本文以DataWorks的部分核心功能为例,指导您使用DataWorks接入数据并进行业务处理、周期调度以及数据…...
EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩下载
EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩下载 在SpringBoot应用中,采用同步方式导出Excel文件会导致服务器在生成文件期间阻塞,特别是在处理大量数据时,这种效率较低的方法会严重影响性能。为了解决这个问题,可以采用以下改进措施:首先将导出的数据进行拆分,然后利用Compl…...

圣诞节秘诀
🕰️你想在2024年圣诞节脱颖而出吗?利用我们的数据洞察,发现今年最受欢迎的礼物!无论是在亚马逊、速卖通、Shopify还是直销平台上,我们的排行榜都将帮助您找到最畅销和最受欢迎的产品。立即优化您的库存,以…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案: 语义化标签: <header>:页头<nav>:导航<main>:主要内容<article>&#x…...
sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串
DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...

selenium学习实战【Python爬虫】
selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...
SQL慢可能是触发了ring buffer
简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...

GitFlow 工作模式(详解)
今天再学项目的过程中遇到使用gitflow模式管理代码,因此进行学习并且发布关于gitflow的一些思考 Git与GitFlow模式 我们在写代码的时候通常会进行网上保存,无论是github还是gittee,都是一种基于git去保存代码的形式,这样保存代码…...

数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !
我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...

门静脉高压——表现
一、门静脉高压表现 00:01 1. 门静脉构成 00:13 组成结构:由肠系膜上静脉和脾静脉汇合构成,是肝脏血液供应的主要来源。淤血后果:门静脉淤血会同时导致脾静脉和肠系膜上静脉淤血,引发后续系列症状。 2. 脾大和脾功能亢进 00:46 …...