技术

mosn有的没的 负载均衡泛谈 《Mysql实战45讲》笔记 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go细节 codereview mat使用 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes自动扩容缩容 神经网络模型优化 直觉上理解机器学习 knative入门 如何学习机器学习 神经网络系列笔记 TIDB源码分析 《阿里巴巴云原生实践15讲》笔记 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes监控 容器狂占cpu怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 硬件对软件设计的影响 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 Redis概述 机器学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM内存与执行 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp 缓存系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go学习 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 kubernetes crd 及kubebuilder学习 pv与pvc实现 csi学习 client-go学习 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 《推荐系统36式》笔记 资源调度泛谈 系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 《聊聊架构》 书评的笔记 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签


《深入拆解java 虚拟机》笔记

2018年07月20日

简介

从表到里学习JVM实现要了解JVM是如何实现的,首先必须要知道JVM到底是什么、不是什么,表面上应该提供怎样的功能。

虚拟机概论,推荐《Virtual Machines: Versatile Platforms for Systems and Processes》,帮助您了解“虚拟机”一词到底指代什么,有什么不同类型,大概有哪些实现方法,等等。读完这本书有助获得一个清晰的大局观。

为什么java 要在虚拟机里运行?

  1. java 作为高级语言,语法复杂,抽象程度高, 直接在硬件上运行难度大
  2. 可移植性
  3. 提供一个托管环境

    • 帮我们处理一些代码冗长且容易出错的部分,比如垃圾回收
    • 提供数据越界、动态类型检查等
  4. 就前两点来说,go runtime 也有同样的特性。go 也独立出一个 runtime 来支持如goroutine, channel, 以及Garbage collection,但Go语言程序是编译为机器代码来执行的。Analysis of the Go runtime scheduler

  5. java 运行时可以动态加载 磁盘或网络上的 class 文件运行,这是go runtime 所不支持的。

为什么jvm支持的指令序列称为字节码,因为其操作码被固定为一个字节。

java 代码是怎么运行的

《程序员的自我修养》小结

针对以下概念

  1. linux c 可执行文件格式(通常是elf)
  2. class 文件格式
  3. 进程 内存结构

可以肯定的是

  1. 为什么会有数据段。我们知道冯诺依曼体系将指令和数据存在一起。汇编指令,调用数据就那么几种方式:立即数,寄存器,和直接寻址,间址寻址。除了立即数,就必须是数据存在在一个地方,由指令根据地址去访问,这就是为什么要有数据段。可见,所谓指令和数据存在一起,直观上大部分更像是指令和地址存在一起。
  2. 指令访问 内存数据,内存地址 是 数据段地址 + 偏移 算出来的。
  3. jvm 进程 或者 其它linux 进程 都秉承同一个 进程内存结构,即主体是代码段 + 数据段(其它的如文字常量区 啥的也都一样)。数据段 分为 静态数据段 + 动态数据段。
  4. 动态数据段 分为 堆和栈,为什么要分开 参见《程序员的自我修养》小结
  5. 堆区 和 代码区 是所有线程共享的,栈区 是线程 独有的,或者说栈区 是thread safe的

class 文件 抽象了什么?

  1. 从机器码 到汇编码,操作码从0101变成了英文单词
  2. 然后是一个 大汇编文件 可以分别由几个小汇编文件组成,中间涉及到链接等
  3. 然后c 语言 ,将人从寄存器、操作码等机器细节中解脱出来。这个变换有点抖,欢迎大家补充。
  4. 我们说byte code可读性好很多,那么byte code构建于machine code之上,byte code相对于 machine code抽象了什么?a byte code is a virtualized machine code. Unlike machine code for a real processor, byte code is often for an idealized or virtual processor that doesn’t actually exist. Byte code is based on a CPU architecture like a register or stack machine but often uses general features common to any CPU or instructions and concepts that don’t exist on any CPU.
  5. byte code 是被解释执行,c语言代码 是被编译为 machine code 执行的,所以直接对比并不完全恰当。解释执行相对编译执行的 一个不同就是:解释执行是有上下文的,堆、栈、常量区、方法区 都是 byte code的的上下文。而machine code 单看 每一个行 code,操作码、操作数等都必须是精确的。

jvm 进程有以下不同:

  1. jvm 将栈细分为面向 java方法的java 方法栈、C++ native 方法的本地方法栈 以及 存放各个线程 执行位置的 pc 寄存器
  2. 与elf 文件与 进程 内存结构 比较 简单的对应关系不同,class 文件 会被jvm加载 到 方法区中。也就是说,不准确的说,class 文件所有内容 会进入jvm 方法区。

所以,不要将jvm 内存区域 看的那么特别。比如对于堆区,jvm 中的垃圾回收,c/c++ 因为是手动回收,自然没有gc问题。但两者 都有内存碎片问题,只是jvm 在内存回收的同时顺带 做了碎片整理。c主要是 还是靠os 基于页的管理来部分解决(碎片只会在虚拟内存中产生,是不会映射到物理内存上的),部分追求性能的 可以采用程序内部的局部内存池。

数据类型

分为

  1. 基本类型
  2. 引用类型

    • 解口
    • 数组类
    • 泛型参数

在jvm 中,类的唯一性是由类加载器一以及类的全名一同确定的。这就可以解释 class.getClassLoader() 可以返回classLoader

InputStream in = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("xx.properties"); 每一个线程还会有一个上下文类加载器, 这属于双亲委派模型的补丁, 可以看下Java类加载器之线程上下文类加载器(ContextClassLoader)

方法的执行过程

java语言、编译器、虚拟机、机器指令 其实也是一个通过分层 拆解复杂度的过程。比如java 语言 里有重载,jvm 识别方法的关键在于类名、方法名以及方法描述符(由方法的参数类型以及返回类型所构成), 因此不准确的说,jvm中不存在重载这一概念。

符号引用的转换

所谓“绑定” 就是讲 符号引用(编译器解阶段)绑定为 实际引用(jvm阶段)。

  适用于 实际引用类型
静态绑定 一般方法、重载 指向方法的指针
动态绑定 重写 一个方法表的索引

类加载阶段,会构造一个与该类相关联的方法表。

  1. 子类方法表中 包含 父类方法表中的所有方法
  2. 子类方法 在方法表中的索引值 与它所重写的父类方法的索引值 相同

一个class 文件 有多个组成,我以前只是知道 会将javap 中的字节码加载到 jvm方法区,其实是对常量池中的 符号引用 等还做了转换。 建议熟悉下 class 文件结构 实例分析JAVA CLASS的文件结构,虽然跟javap 的输出 顺序一致,但表示方式很不一样。

方法的执行

  1. 访问栈上的调用者,读取调用者的动态类型
  2. 读取该类型的方法表
  3. 读取方法表中某个索引值所对应的目标方法

很自然,为了加快 上述过程的速度,jvm 有两个优化手段:内联缓存和方法内联。

处理异常

深入理解Java虚拟机笔记—运行时栈帧结构

  1. 栈帧(Stack Frame)是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构
  2. 一个线程中的方法调用链可能会很长,很多方法都同时处于执行状态。对于执行引擎来讲,活动线程中,只有虚拟机栈顶的栈帧才是有效的,称为当前栈帧(Current Stack Frame),这个栈帧所关联的方法称为当前方法(Current Method)。执行引用所运行的所有字节码指令都只针对当前栈帧进行操作。
  3. java 编译器干了很多事,比如局部变量表、异常表都是在 编译阶段生成或确定的。

异常实例的构造十分昂贵,这是由于在构造异常实例时,java虚拟机便需要生成该异常的栈轨迹(stack trace)。该操作会逐一访问当前线程的java栈帧,并且记录下各种调试信息,包括栈帧所指向方法的名字、方法所在的类名、文件名,以及在代码中的第几行触发该异常。所以,不是异常对象占了多大地方,而是构造异常对象(主要指的是Stack Frame)非常麻烦。这个“昂贵”从代码层面就很难理解

当程序触发异常时,java 虚拟机会从上至下遍历异常表中的所有条目,如果匹配,则将控制流转移至该条目target 指针指向的字节码。若未找到,则会弹出当前方法对应的栈帧,在caller 方法中重复上述操作。最坏情况下,java 虚拟机需要遍历当前线程java栈上所有方法的异常表。

finally的处理,对当前jvm来说,是复制finally 代码块的内容 分别放在 try-catch 的后面。即实际是try - finally; catch finally

参见java 反射 学习下动态代理的本质。