JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)

JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)首先普及ClassLoader的基础:所有的Java类都是由ClassLoader由class文件加载进内存的,对于一个类,其唯一标识就是类名+加载他的ClassLoader(亦即对于不同的 ClassLoader,即使是加载了同一个Class也不能互通,本质上是两个类),其基本的分类如下图: BootstrapClassLoader是一个特殊的ClassLoader,负责启动时加载jre的类库 并不继承于ClassLoader,因为是jvm逻辑的一部分; ExtClassLoader也会加载jre类库,但是会加载那些额外的扩展类库(jre\lib\ext目录),到这个级别的 类加载器已经可以直接在代码中使用了;
JVM源码解析 从Launcher类浅谈ClassLoader(类加载器及双亲委派)2020-11-28鱼鱼

Spring MVC源码和设计思想序 综述

Spring MVC源码和设计思想序 综述Spring框架整体的流程:(图片引用请注明出处)
Spring MVC源码和设计思想序 综述2019-06-05鱼鱼

代理与nginx

代理与nginx代理指接受请求但是不由代理服务器自己处理请求而是直接转发给指定服务器(或是根据负载均衡算法转发给集群部署中的某一台服务器),然后由代理服务器接收请求结果并返回给客户端 指客户端的代理处理方式,指用户通过代理服务器访问指定的网站、服务,最常见的应用是翻墙,并且使用这种方式可以使客户端匿名访问 指服务端的代理处理方式,多个用户在访问网站服务时,实际访问的是反向代理服务器(如nginx),反向代理服务器将请求内容转发给服务集群,最常用于服务器集群负载均衡和避免内网信息暴露 总之,正向代理是对服务端隐藏了客户端信息,反向代理则正相反,有一张图可以很好地概括这两个代理概念(图源知乎,侵删)
代理与nginx2019-05-11鱼鱼

Netty

NettyNIO相比IO有诸多利处,但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的,否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架,用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
Netty2019-05-11鱼鱼

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析

JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析在Spring获取Context的源代码中,我们看到了对ClassUtil的方法调用,通过给定ClassName和ClassLoader进行Class的加载: ClassUtil.forName是仅供于Spring内部使用的获取Class对象的方法,来看一下源码: 首先 对于缓存的Class一块,在类的静态块中就能看出其逻辑: 在上面的resolvePrimitiveClassName方法中,先对长度做了一个判断,因为较长的packagename会影响执行的性能: 最终加载Class依旧是通过ClassLoader的,先来看一下获取ClassLoader的方法实现: 此处优先使用了ContextClassLoader作为 类加载器而非默认的AppClassLoader,在JVM源码解析 从 Launcher类浅谈ClassLoader中,提到了关于 类加载器的相关知识,使用ContextClassLoader是为了弥补双亲委派加载机制的对于自定义 类加载器的缺憾:那些自定义的 类加载器并没有机会上场,在使用了AppClassLoader后我们的自定义ClassLoader所加载的Class是无法被加载进去的,使用ContextClassLoader,我们可以在定义线程时,通过Thread的init方法(子线程调用,私有方法)或是setContextClassLoader直接指定使用自定义的ClassLoader
JVM源码解析(2) ContextClassLoader与ClassUtil.forName()方法浅析2020-08-16鱼鱼

Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证

Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证所有原理实现基于Redis版本6.0.9 SDS(Simple Dynamic String)简单动态字符串,是Redis中字符串所采取的数据结构,SDS并不是Redis的独创,只是被Redis采纳的一种数据结构,用以替换C语言原生的字符串类型:sds仓库传送门 使用方法与原生的C语言字符串类似,并能提供很多类似的API SDS经过了两个版本,目前的解析大都基于v1 v1版本的sds数据结构很简单: 比起C语言中单一的字符数组构成的字符串,sds具有以下优势: 存储了字符串长度,相比C语言遍历获取长度,将时间复杂度由O(n)变为O(1); 当SDS每次发生修改时,会为其分配冗余空间,在字符串空间小于1MB时,每次分配实际长度2倍的空间,而在大于1MB时则是分配多1MB的空间,是在空间不足时才会触发分配
Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证2020-11-16鱼鱼

kasper的算法(从0到1)

kasper的算法(从0到1)https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址:https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址:https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
kasper的算法(从0到1)2023-10-23kasper

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap

盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数,例如统计某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数,最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu,当新来一个元素x_ixi,若S_uSu中不包含元素x_ixi,则将x_ixi加入S_uSu,否则不加入,计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题: 当统计的数据量变大时,相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大,判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下,要实现基数计数,首先需要确定存储统计数据的方案,以及如何根据存储的数据计算基数值;另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值,例如对一个网站分别统计了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少,怎么融合多个统计值
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 2022-01-12鱼鱼

Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用

Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用运用一些Java自带的可执行jar可以从内存的角度更轻松的排除项目中的问题,我们可能会遇到一些不常见却相对很致命的问题,例如: 某些web项目CPU跑到了100%并且飙高不下(一般来说,web应用都为IO密集应用,不太可能出现cpu高占用的情况) 项目中线程出现阻滞、阻塞(网络请求响应速度明显变慢,甚至因为死锁彻底出现阻塞等) 极可能由内存泄漏引发的不明原因的 OOM(没有预兆的或是基础逻辑问题的内存溢出) 当以上问题发生时,通过代码或是日志其实很难定位到原因所在,因为这一般是基于环境或资源导致的全局性问题,通常很难定位,这时可以通过使用Java自带的性能调优jar包更便捷的定位问题(如果没有配置环境变量,可以在jdk的bin目录下找到他们的jar包)
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用2020-11-28鱼鱼

造轮子2 灵活运用反射

造轮子2 灵活运用反射//TODO
造轮子2 灵活运用反射2019-05-25鱼鱼

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用Redis Pipelined是由Client提供的(是防止client端 阻塞的操作)一种请求redis的方式 Redis本身具有很高的吞吐量,因此性能最大的考察便是网络状况,如果应用到redis的网络状况不好,每次请求都将会出现轻微的 阻塞和延迟,这种延迟对于批量请求是很可怕的,譬如要进行数千次数据插入,或是批量获取数据时,我们就需要用到Pipelined Pipelined可以将多个请求无 阻塞的发出并按顺序将请求结果“打包”返回,这有点类似于并发请求,可以有效地利用等待结果的 阻塞时间 注意,Pipelined并不能保证原子性,即pipelined执行的内容可能会被其他客户端或是线程的指令"插队",若想要原子性操作,需要使用事务
Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用2020-06-21鱼鱼

Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)

Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)此文整理了Consul比较实用的高级功能:多数据中心,模板与维护模式 Consul提供了多数据中心联动的特性,目前看来多数据中心只是在查询阶段提现,各个数据中心的数据持久化和数据目录(k-v对)的更新不相干扰 也就是说,多数据中心的特性目前看来不能作为可用性的保障,当然 不排除可以手动热切换数据中心 最好判断是否使用多数据中心的情形是判断服务是否属于同一系统下,是否相同serviceId能提供相同的无状态服务,以下列举一些情景: 一个系统拥有多个域名的多套部署,提供版本一致的服务(建议使用多数据中心) 一个系统由多个服务器提供的不同服务提供(视服务具体情况,不建议使用多数据中心)
Consul高级应用:多数据中心,模板与Client(Zuul)2020-01-28鱼鱼
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