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JVM 堆内存和非堆内存

十二月 27, 2017JAVAJVMdotte

堆和非堆内存

按照官方的说法：“Java 虚拟机具有一个堆(Heap)，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。

JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。

Heap memory Code Cache
Eden Space
Survivor Space
Tenured Gen
non-heap memory Perm Gen
native heap?(I guess)

堆内存

Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。对象的堆内存由称为垃圾回收器的自动内存管理系统回收。

堆的大小可以固定，也可以扩大和缩小。堆的内存不需要是连续空间。

非堆内存

Java 虚拟机管理堆之外的内存（称为非堆内存）。

Java 虚拟机具有一个由所有线程共享的方法区。方法区属于非堆内存。它存储每个类结构，如运行时常数池、字段和方法数据，以及方法和构造方法的代码。它是在 Java 虚拟机启动时创建的。

方法区在逻辑上属于堆，但 Java 虚拟机实现可以选择不对其进行回收或压缩。与堆类似，方法区的大小可以固定，也可以扩大和缩小。方法区的内存不需要是连续空间。

除了方法区外，Java 虚拟机实现可能需要用于内部处理或优化的内存，这种内存也是非堆内存。例如，JIT 编译器需要内存来存储从 Java 虚拟机代码转换而来的本机代码，从而获得高性能。

几个基本概念

PermGen space：全称是Permanent Generation space，即永久代。就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息，Class在被Load的时候被放入该区域，GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话，就很可能出现PermGen space错误。

Heap space：存放Instance。

Java Heap分为3个区，Young即新生代，Old即老生代和Permanent。

Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时，GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象。

堆内存分配

JVM初始分配的堆内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；
JVM最大分配的堆内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；
空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。
因此服务器一般设置-Xms、-Xmx 相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。
说明：如果-Xmx 不指定或者指定偏小，应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM，不是Throwable的，无法用try…catch捕捉。

非堆内存分配

JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。

还有一说：MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关，-server选项下默认MaxPermSize为64m，-client选项下默认MaxPermSize为32m。这个我没有实验。

XX:MaxPermSize设置过小会导致java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 就是内存益出。
为什么会内存益出：

这一部分内存用于存放Class和Meta的信息，Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域，它和存放Instance的Heap区域不同。
GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS 的话,就很可能出现PermGen space错误。

这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。

JVM内存限制(最大值)

首先JVM内存限制于实际的最大物理内存，假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了。
为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动，而有些机器无法启动？

通过上面对JVM内存管理的介绍我们已经了解到JVM内存包含两种：堆内存和非堆内存，另外JVM最大内存首先取决于实际的物理内存和操作系统。所以说设置VM参数导致程序无法启动主要有以下几种原因：

参数中-Xms的值大于-Xmx，或者-XX:PermSize的值大于-XX:MaxPermSize；
-Xmx的值和-XX:MaxPermSize的总和超过了JVM内存的最大限制，比如当前操作系统最大内存限制，或者实际的物理内存等等。说到实际物理内存这里需要说明一点的是，如果你的内存是1024MB，但实际系统中用到的并不可能是1024MB，因为有一部分被硬件占用了。

如果你有一个双核的CPU，也许可以尝试这个参数: -XX:+UseParallelGC 让GC可以更快的执行。（只是JDK 5里对GC新增加的参数）
如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar，其大小超过了服务器jvm默认的大小，那么就会产生内存益出问题了。解决方法：设置MaxPermSize大小。

增加服务器启动的JVM参数设置： -Xms128m -Xmx256m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m
如tomcat，修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.sh，在echo “Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE”上面加入以下行：JAVA_OPTS=”-server -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m

建议：将相同的第三方jar文件移置到tomcat/shared/lib目录下，这样可以减少jar 文档重复占用内存

JVM内存设置参数

内存设置参数

设置项	说明
-Xms512m	表示JVM初始分配的堆内存大小为512m（JVM Heap(堆内存)最小尺寸，初始分配）
-Xmx1024m	JVM最大允许分配的堆内存大小为1024m，按需分配（JVM Heap(堆内存)最大允许的尺寸，按需分配）
-XX:PermSize=512M	JVM初始分配的非堆内存
-XX:MaxPermSize=1024M	JVM最大允许分配的非堆内存，按需分配
-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize	定义YOUNG段的尺寸，NewSize为JVM启动时YOUNG的内存大小；
-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize	MaxNewSize为最大可占用的YOUNG内存大小。
-XX:SurvivorRatio	设置YOUNG代中Survivor空间和Eden空间的比例

说明：

如果-Xmx不指定或者指定偏小，应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM不是Throwable的，无法用try…catch捕捉。
PermSize和MaxPermSize指明虚拟机为java永久生成对象（Permanate generation）如，class对象、方法对象这些可反射（reflective）对象分配内存限制，这些内存不包括在Heap（堆内存）区之中。
-XX:MaxPermSize分配过小会导致：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space。
MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关：-server选项下默认MaxPermSize为64m、-client选项下默认MaxPermSize为32m。

申请一块内存的过程

JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步
JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）；释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区/OLD区
Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行完全的垃圾收集（0级）
完全垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”

resin服务器典型的响应时间优先型的jvm配置：

-Xmx2000M -Xms2000M -Xmn500M
-XX:PermSize=250M -XX:MaxPermSize=250M
-Xss256K
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:SurvivorRatio=1
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:LargePageSizeInBytes=128M
-XX:+UseFastAccessorMethods
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:log/gc.log

内存回收算法

Java中有四种不同的回收算法，对应的启动参数为:

–XX:+UseSerialGC
–XX:+UseParallelGC
–XX:+UseParallelOldGC
–XX:+UseConcMarkSweepGC

Serial Collector

大部分平台或者强制 java -client 默认会使用这种。

young generation算法 = serial

old generation算法 = serial (mark-sweep-compact)

这种方法的缺点很明显, stop-the-world, 速度慢。服务器应用不推荐使用。

Parallel Collector

在linux x64上默认是这种，其他平台要加 java -server 参数才会默认选用这种。

young = parallel，多个thread同时copy

old = mark-sweep-compact = 1

优点：新生代回收更快。因为系统大部分时间做的gc都是新生代的，这样提高了throughput(cpu用于非gc时间)

缺点：当运行在8G/16G server上old generation live object太多时候pause time过长

Parallel Compact Collector (ParallelOld)

young = parallel = 2

old = parallel，分成多个独立的单元，如果单元中live object少则回收，多则跳过

优点：old old generation上性能较 parallel 方式有提高

缺点：大部分server系统old generation内存占用会达到60%-80%, 没有那么多理想的单元live object很少方便迅速回收，同时compact方面开销比起parallel并没明显减少。

Concurrent Mark-Sweep(CMS) Collector

young generation = parallel collector = 2

old = cms

同时不做 compact 操作。

优点：pause time会降低, pause敏感但CPU有空闲的场景需要建议使用策略4.

缺点：cpu占用过多，cpu密集型服务器不适合。另外碎片太多，每个object的存储都要通过链表连续跳n个地方，空间浪费问题也会增大。

内存监控方法

jmap -heap 查看java 堆（heap）使用情况

jmap -heap pid 
 
using thread-local object allocation.
 
Parallel GC with 4 thread(s)   #GC 方式
 
Heap Configuration:  #堆内存初始化配置
 
MinHeapFreeRatio=40  #对应jvm启动参数-XX:MinHeapFreeRatio设置JVM堆最小空闲比率(default 40)
MaxHeapFreeRatio=70  #对应jvm启动参数 -XX:MaxHeapFreeRatio设置JVM堆最大空闲比率(default 70)
MaxHeapSize=512.0MB  #对应jvm启动参数-XX:MaxHeapSize=设置JVM堆的最大大小
NewSize  = 1.0MB     #对应jvm启动参数-XX:NewSize=设置JVM堆的‘新生代’的默认大小
MaxNewSize =4095MB   #对应jvm启动参数-XX:MaxNewSize=设置JVM堆的‘新生代’的最大大小
OldSize  = 4.0MB     #对应jvm启动参数-XX:OldSize=<value>:设置JVM堆的‘老生代’的大小
NewRatio  = 8        #对应jvm启动参数-XX:NewRatio=:‘新生代’和‘老生代’的大小比率
SurvivorRatio = 8    #对应jvm启动参数-XX:SurvivorRatio=设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值
PermSize= 16.0MB     #对应jvm启动参数-XX:PermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的初始大小
MaxPermSize=64.0MB   #对应jvm启动参数-XX:MaxPermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的最大大小
 
Heap Usage:          #堆内存分步
 
PS Young Generation
 
Eden Space:         #Eden区内存分布
 
capacity = 20381696 (19.4375MB)             #Eden区总容量
used     = 20370032 (19.426376342773438MB)  #Eden区已使用
free     = 11664 (0.0111236572265625MB)     #Eden区剩余容量
99.94277218147106% used                     #Eden区使用比率
 
From Space:        #其中一个Survivor区的内存分布
 
capacity = 8519680 (8.125MB)
used     = 32768 (0.03125MB)
free     = 8486912 (8.09375MB)
0.38461538461538464% used
 
To Space:          #另一个Survivor区的内存分布
 
capacity = 9306112 (8.875MB)
used     = 0 (0.0MB)
free     = 9306112 (8.875MB)
0.0% used
 
PS Old Generation  #当前的Old区内存分布
 
capacity = 366280704 (349.3125MB)
used     = 322179848 (307.25464630126953MB)
free     = 44100856 (42.05785369873047MB)
87.95982001825573% used
 
PS Perm Generation #当前的 “永生代” 内存分布
 
capacity = 32243712 (30.75MB)
used     = 28918584 (27.57891082763672MB)
free     = 3325128 (3.1710891723632812MB)
89.68751488662348% used

JVM内存监控工具

<%@ page import="java.lang.management.*" %>
<%@ page import="java.util.*" %>
<html>
<head>
  <title>JVM Memory Monitor</title>
</head>
<body>
<table border="0" width="100%">
    <tr><td colspan="2" align="center"><h3>Memory MXBean</h3></td></tr>
    <tr><td width="200">Heap Memory Usage</td><td><%=ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage()%></td></tr>
    <tr><td>Non-Heap Memory Usage</td><td><%=ManagementFactory.getMemoryMXBean().getNonHeapMemoryUsage()%></td></tr>
    <tr><td colspan="2"> </td></tr>
    <tr><td colspan="2" align="center"><h3>Memory Pool MXBeans</h3></td></tr>
<%
        Iterator iter = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans().iterator();
        while (iter.hasNext()) {
            MemoryPoolMXBean item = (MemoryPoolMXBean) iter.next();
%>
<tr><td colspan="2">
    <table border="0" width="100%" style="border: 1px #98AAB1 solid;">
        <tr><td colspan="2" align="center"><b><%= item.getName() %></b></td></tr>
        <tr><td width="200">Type</td><td><%= item.getType() %></td></tr>
        <tr><td>Usage</td><td><%= item.getUsage() %></td></tr>
        <tr><td>Peak Usage</td><td><%= item.getPeakUsage() %></td></tr>
        <tr><td>Collection Usage</td><td><%= item.getCollectionUsage() %></td></tr>
    </table>
</td></tr>
<tr><td colspan="2"> </td></tr>
<%} %>
</table>
</body>
</html>

from:http://www.importnew.com/27645.html

Tomcat服务不能启动Jacob的问题

十二月 25, 2017JAVA, TomcatJacobdotte

Tomcat作为服务运行时，JACOB调用Excel失败解决方案 – – ITeye博客

问题表现：

1，当将Tomcat以命令行的方式运行时，JACOB可以正常调用Excel。

2，当将Tomcat以Windows服务的方式启动时，会导致调用不成功，表现就是程序卡在调用那一步。

3，如果仔细查看Tomcat日志会发现以下错误：

com.jacob.com.ComFailException: Invoke of: OpenSource: Microsoft Office Excel Description: Microsoft Office Excel

• 文件名称或路径不存在。
• 文件正被其他程序使用。
• 您正要保存的工作簿与当前打开的工作簿同名。

如果你遇到了以上问题，恭喜你又被微软的垃^圾软件给坑了。

解决方案：

1，如果是windows 2008 操作系统

请参考这2篇文章：

http://stackoverflow.com/questions/16731037/excel-cant-read-file-written-by-java-process-when-running-as-windows-service

http://bytes.com/topic/c-sharp/answers/819740-c-service-excel-application-workbooks-open-fails-when-called-service#post3514712

如果打不开，请自行翻^^墙.或直接看下边介绍：

如果你是64位操作系统

请在C:\Windows\SysWOW64\config\systemprofile\目录下新建一个Desktop的文件夹

如果是32位操作系统

请在C:\Windows\System32\config\systemprofile\目录下新建一个Desktop的文件夹

2，如果你经过以上步骤还是不行，握个手吧，我试了之后也还是不行，请继续往下看

3，请参考这2篇文章：

http://stackoverflow.com/questions/3658936/office-2007-is-unable-to-open-files-when-called-through-jacob-from-a-service

http://bytes.com/topic/c-sharp/answers/819740-c-service-excel-application-workbooks-open-fails-when-called-service#post3466746

如果打不开，请自行翻^^墙.或直接看下边介绍：

4，首先打开任务管理器，结束Excel.exe*32的进程,

5，停止你的tomcat服务,

6，运行”dcomcnfg”

7，在新打开的窗口里，依次展开：“控制台根节点”–>“组件服务”–>”计算机”–>“我的电脑”–>”DCOM配置”,

8，在里面找到一个名为”Microsoft Excel Application”的节点

9，右键单击该节点，选属性，切换到标识选项卡

改为“交互式用户”，最后点击确定完成

如果在第8步里，你没有找到”Microsoft Excel Application”的节点，恭喜你，又被微软这个垃圾公司给坑了，据说是微软忘了在windows2008 64位的dcom配置里加入32位程序，诅****咒微软1000000遍。

请参考：

http://blogs.technet.com/b/the_microsoft_excel_support_team_blog/archive/2012/11/12/microsoft-excel-does-not-appear-in-dcom-configuration-snap-in.aspx

http://social.msdn.microsoft.com/Forums/office/en-US/cba17567-6371-4a66-a33a-5b36093864d2/dcom-component-services-missing-help?forum=worddev

不想看的直接看下面介绍：

10，关闭刚才打开的dcom配置的窗口

11，在命令行模式下，切换到

C:\WINDOWS\SysWOW64这个目录

11，输入 mmc comexp.msc /32 这个命令

12，此时会再次弹出刚才的那个dcom窗口，重复7~9的步骤

最后再次以服务的方式启动Tomcat，运行你的程序再行测试，应该就可以了。

from:http://wowtianwen.iteye.com/blog/1952913

Spring

十月 23, 2017JAVASpringdotte

原文出处：朱小厮

1. Spring框架的作用

轻量：Spring是轻量级的，基本的版本大小为2MB
控制反转：Spring通过控制反转实现了松散耦合，对象们给出它们的依赖，而不是创建或查找依赖的对象们。
面向切面的编程AOP:Spring支持面向切面的编程，并且把应用业务逻辑和系统服务分开。
容器：Spring包含并管理应用中对象的生命周期和配置
MVC框架： Spring-MVC
事务管理：Spring提供一个持续的事务管理接口，可以扩展到上至本地事务下至全局事务JTA
异常处理：Spring提供方便的API把具体技术相关的异常

2. Spring的组成

Spring由7个模块组成：

Spring Core: 核心容器提供 Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory，它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转（IOC）模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。
Spring 上下文：Spring 上下文是一个配置文件，向 Spring 框架提供上下文信息。Spring 上下文包括企业服务，例如 JNDI、EJB、电子邮件、国际化、校验和调度功能。
Spring AOP：通过配置管理特性，Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了 Spring 框架中。所以，可以很容易地使 Spring 框架管理的任何对象支持 AOP。Spring AOP 模块为基于 Spring 的应用程序中的对象提供了事务管理服务。通过使用 Spring AOP，不用依赖 EJB 组件，就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。
Spring DAO：JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和关闭连接）。Spring DAO 的面向 JDBC 的异常遵从通用的 DAO 异常层次结构。
Spring ORM：Spring 框架插入了若干个 ORM 框架，从而提供了 ORM 的对象关系工具，其中包括 JDO、Hibernate 和 iBatis SQL Map。所有这些都遵从 Spring 的通用事务和 DAO 异常层次结构。
Spring Web 模块：Web 上下文模块建立在应用程序上下文模块之上，为基于 Web 的应用程序提供了上下文。所以，Spring 框架支持与 Jakarta Struts 的集成。Web 模块还简化了处理多部分请求以及将请求参数绑定到域对象的工作。
Spring MVC 框架：MVC 框架是一个全功能的构建 Web 应用程序的 MVC 实现。通过策略接口，MVC 框架变成为高度可配置的，MVC 容纳了大量视图技术，其中包括 JSP、Velocity、Tiles、iText 和 POI。

3. Spring容器

Sping的容器可以分为两种类型

BeanFactory：（org.springframework.beans.factory.BeanFactory接口定义）是最简答的容器，提供了基本的DI支持。最常用的BeanFactory实现就是XmlBeanFactory类，它根据XML文件中的定义加载beans，该容器从XML文件读取配置元数据并用它去创建一个完全配置的系统或应用。
ApplicationContext应用上下文：（org.springframework.context.ApplicationContext）基于BeanFactory之上构建，并提供面向应用的服务。

4. ApplicationContext通常的实现

ClassPathXmlApplicationContext：从类路径下的XML配置文件中加载上下文定义，把应用上下文定义文件当做类资源。
FileSystemXmlApplicationContext：读取文件系统下的XML配置文件并加载上下文定义。
XmlWebApplicationContext：读取Web应用下的XML配置文件并装载上下文定义。

ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");

5. IOC & DI

Inversion of Control，一般分为两种类型：依赖注入DI(Dependency Injection)和依赖查找（Dependency Lookup）.依赖注入应用比较广泛。

Spring IOC负责创建对象，管理对象（DI），装配对象，配置对象，并且管理这些对象的整个生命周期。

优点：把应用的代码量降到最低。容器测试，最小的代价和最小的侵入性使松散耦合得以实现。IOC容器支持加载服务时的饿汉式初始化和懒加载。
DI依赖注入是IOC的一个方面，是个通常的概念，它有多种解释。这概念是说你不用床架对象，而只需要描述它如何被创建。你不在代码里直接组装你的组件和服务，但是要在配置文件里描述组件需要哪些服务，之后一个IOC容器辅助把他们组装起来。
IOC的注入方式：1. 构造器依赖注入；2. Setter方法注入。

6. 如何给spring容器提供配置元数据

XML配置文件
基于注解的配置
基于Java的配置@Configuration, @Bean

7. bean标签中的属性：

id
name
class
init-method：Bean实例化后会立刻调用的方法
destory-method:Bean从容器移除和销毁前，会调用的方法
factory-method:运行我们调用一个指定的静态方法，从而代替构造方法来创建一个类的实例。
scope：Bean的作用域，包括singleton(默认)，prototype(每次调用都创建一个实例), request,session, global-session（注意spring中的单例bean不是线程安全的）
autowired:自动装配 byName, byType, constructor, autodetect(首先阐释使用constructor自动装配，如果没有发现与构造器相匹配的Bean时，Spring将尝试使用byType自动装配)

8. beans标签中相关属性

default-init-method
default-destory-method
default-autowire：默认为none，应用于Spring配置文件中的所有Bean，注意这里不是指Spring应用上下文，因为你可以定义多个配置文件

9. Bean的生命周期

1) 创建Bean的实例(factory-method, autowireConstrutor)
2) 属性注入(autowireByName, autowireByType)
3) 初始化Bean

3.1 激活Aware方法：（invokeAwaresMethods）Spring中提供了一些Aware相关接口，比如BeanNameAware, BeanFactoryAware, ApplicationContextAware等，实现这些Aware接口的bean在被初始化之后，可以取得一些相对应的资源。

private void invokeAwareMethods(final String beanName, final Object bean){
    if(bean instanceof Aware)
    {
        if(bean instanceof BeanNameAware){
            ((BeanNameAware) bean).setBeanName(beanName);
        }
        if(bean instanceof BeanClassLoaderAware){
            ((BeanClassLoaderAware) bean).setBeanClassLoader(getBeanClassLoader());
        }
        if(bean instanceof BeanFactoryAware){
            ((BeanFactoryAware) bean).setBeanFactory(AbstactAutowire CapableBeanFactory.this);
        }
    }
}

3.2 处理器的应用(BeanPostProcessor接口)：调用客户自定义初始化方法前以及调用自定义初始化方法后分别会调用BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization和postProcessAfterInitialization方法，使用户可以根据自己的业务需求进行响应的处理。

3.3 激活自定义的init方法（init-method & 自定义实现InitializingBean接口）

protected Object initializeBean(final String beanName, final Object bean, RootBeanDefinetion mbd){
    if(System.getSecurityManager() != null){
        AccessController.doPrivileged(new PrivilegedAction<Object>(){
            @Override
            public Object run()
            {
                invokeAwareMethods(beanName,bean);
                return null;
            }
        });
    }
    else{
        //对特殊的bean处理：Aware, BeanClassLoaderAware, BeanFactoryAware
        invokeAwareMethods(beanName,bean);
    }
    Object wrappedBean = bean;
    if(mbd == null !! !mbd.isSynthetic()){
        wrappedBean = applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization(wappedBean,beanName);
    }
    try{
        invokeInitMethods(beanName, wappedBean, mbd);
    }
    catch(Throwable ex){
        throw new BeanCreationException((mbd != null ? mbd.getResourceDescription():null),beanName,"Invocation of init method failed",ex);
    }
    if(mbd == null || ！mbd.isSynthetic()){
        wrappedBean = applyBeanPostProcessorsAfterInitialization(wrappedBean, beanName);
    }
    return wappedBean;
}

4) 使用Bean。驻留在应用的上下文中，直到该应用上下文被销毁。
5) 销毁(destory-mthod & 实现DisposableBean接口)

Or represent like this:

1. Bean的构造
2. 调用setXXX()方法设置Bean的属性
3. 调用BeanNameAware的setBeanName()
4. 调用BeanFactoryAware的setBeanFactory()方法
5. 调用BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization()方法
6. 调用InitializingBean的afterPropertiesSet()方法
7. 调用自定义的初始化方法
8. 调用BeanPostProcessor类的postProcessAfterInitialization()方法
9. 调用DisposableBean的destroy()方法
10. 调用自定义的销毁方法

10. Spring中注入集合

<list>允许值相同
<set>不允许值相同
<map><entry key=”” value=”“></map>键和值都可以为任意类型，key, key-ref, value-ref, value可以任意搭配
<props><prop key=”“>XXX</prop></props>键和值都只能是String类型

11. 装配空值

<property name="xxx"><null/></property>

12. 自动装配(autowiring)

有助于减少甚至消除配置<property>和<constructor-arg>元素，让Spring自动识别如何装配Bean的依赖关系。<context:annotation-config/>
与之对应的是：自动检测(autodiscovery)，比自动装配更近了一步，让Spring能够自动识别哪些类需要被配置成SpringBean，从而减少对<bean>元素的使用。<context:component-scan>

13. 注解

Spring容器默认禁用注解装配。最简单的开启方式<context:annotation-config/>。
Spring支持的几种不同的用于自动装配的注解：

Spring自带的@Autowired注解
JSR-330的@Inject注解
JSR-250的@Resource注解

14. @Autowired

@Autowired具有强契约特征，其所标注的属性或参数必须是可装配的。如果没有Bean可以装配到@Autowired所标注的属性或参数中，自动装配就会失败，抛出NoSuchBeanDefinitionException.
属性不一定非要装配，null值也是可以接受的。在这种场景下可以通过设置@Autowired的required属性为false来配置自动装配是可选的，如：

@Autowired(required=false)
private Object obj;

注意required属性可以用于@Autowired注解所使用的任意地方。但是当使用构造器装配时，只有一个构造器可以将@Autowired的required属性设置为true。其他使用@Autowired注解所标注的构造器只能将required属性设置为false。此外，当使用@Autowired标注多个构造器时，Spring就会从所有满足装配条件的构造器中选择入参最多的那个构造器。
可以使用@Qualifier明确指定要装配的Bean.如下：

@Autowired
@Qualifier("objName")
private Object obj;

15. 自定义的限定器

@Target({ElementType.FIELF, ElementType.PARAMETER, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Qualifier
public @Interface SpecialQualifier{}

此时，可以通过自定义的@SpecialQualifier注解来代替@Qualifier来标注，也可以和@Autowired一起使用：

@Autowired
@SpecialQualifier
private Object obj;

此时,Spring会把自动装配的范围缩小到被@SpecialQualifier标注的Bean中。如果被@SpecialQualifier标注的Bean有多个，我们还可以通过自定义的另一个限定器@SpecialQualifier2来进一步缩小范围。

16. @Autowired优缺点

Spring的@Autowired注解是减少Spring XML配置的一种方式。但是它的类会映入对Spring的特定依赖（即使依赖只是一个注解）。

17. @Inject

和@Autowired注解一样，@Inject可以用来自动装配属性、方法和构造器；与@Autowired不同的是，@Inject没有required属性。因此@Inject注解所标注的依赖关系必须存在，如果不存在，则会抛出异常。

18. @Named

相对于@Autowired对应的Qualifier，@Inject所对应的是@Named注解。

@Inject
@Named("objName")
private Object obj;

19. SpEL表达式

语法形式在#{}中使用表达式,如：

<property name="count" value="#{5}"/>

20. @Value

@Value是一个新的装配注解，可以让我们使用注解装配String类型的值和基本类型的值，如int, boolean。我们可以通过@Value直接标注某个属性，方法或者方法参数，并传入一个String类型的表达式来装配属性，如：

@Value("Eruption")
private String song;

@Value可以配合SpEL表达式一起使用，譬如有些情况下需要读取properties文件中的内容，可以使用：

@Value("#{configProperties['ora_driver']}")

详细可以参考Spring+Mybatis多数据源配置（三）——Spring如何获取Properties文件的信息

21. 自动检测Bean

<context:component-scan>元素除了完成与<context:annotation-config>一样的工作，还允许Spring自动检测Bean和定义Bean.<context:component-scan>元素会扫描指定的包和其所有子包，如下：

<context:component-scan base-package="com.zzh.dao" />

22. 为自动检测标注Bean

默认情况下，查找使用构造型（stereotype）注解所标注的类，这些特殊的注解如下：
– @Component：通用的构造型注解，标志此类为Spring组件
– @Controller：标识将该类定义为SpringMVC controller
– @Repository：标识将该类定义为数据仓库
– @Service：标识将该类定义为服务
以@Component为例：

@Component
public class Guitar implements Intrument{}

这里@Component会自动注册Guitar 为Spring Bean，并设置默认的Bean的Id为guitar，首字母大写变小写。注意如果第一个和第二个字母都是大写，默认的Bean的id会有特殊处理。
也可以指定Bean的Id如：

@Component("guitarOne")
public class Guitar implements Intrument{}

23. AOP

面向切面的编程AOP，是一种编程技术，允许程序模块化横向切割关注点，或横切典型的责任划分，如日志和事务管理。

AOP的核心是切面，它将多个类的通用行为封装成可重用的模块，该模块含有一组API提供横切功能。比如，一个日志模块可以被称作日志的AOP切面。根据需求的不同，一个应用程序可以有若干切面。在SpringAOP中，切面通过带有@Aspect注解的类实现。

关注点是应用中的一个模块的行为，一个关注点可能会被定义成一个我们想实现的一个功能。

横切关注点一个关注点，此关注点是整个应用都会使用的功能，并影响整个应用，比如日志，安全和数据传输，几乎应用的每个模块都需要的功能。因此这些都属于横切关注点。

连接点代表一个应用程序的某个位置，在这个位置我们可以插入一个AOP切面，它实际上是个应用程序执行Spring AOP的位置。

切点是一个或一组连接点，通知将在这些位置执行。可以通过表达式或匹配的方式指明切入点。

引入运行我们在已存在的类中添加新的方法和属性。

24. AOP通知

通知是个在方法执行前后要做的动作，实际上是程序执行时要通过SpringAOP框架触发的代码
Spring切面可以应用五种类型的通知：
before：前置通知，在一个方法执行前被调用。@Before
after: 在方法执行之后调用的通知，无论方法执行是否成功。@After
after-returning: 仅当方法成功完成后执行的通知。@AfterReturning
after-throwing: 在方法抛出异常退出时执行的通知。@AfterThrowing
around: 在方法执行之前和之后调用的通知。@Around

25. Spring的事务类型

编程式事务管理：这意味你通过编程的方式管理事务，给你带来极大的灵活性，但是难维护。
声明式事务管理：这意味着你可以将业务代码和事务管理分离，你只需用注解和XML配置来管理事务。

26. ACID

Atomic原子性：事务是由一个或多个活动所组成的一个工作单元。原子性确保事务中的所有操作全部发生或者全部不发生。
Consistent一致性：一旦事务完成，系统必须确保它所建模的业务处于一致的状态
Isolated隔离线：事务允许多个用户对象头的数据进行操作，每个用户的操作不会与其他用户纠缠在一起。
Durable持久性：一旦事务完成，事务的结果应该持久化，这样就能从任何的系统崩溃中恢复过来。

27. JDBC事务

如果在应用程序中直接使用JDBC来进行持久化，譬如博主采用的是Mybatis，DataSourceTransactionManager会为你处理事务边界。譬如：

<bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
    destroy-method="close">
    <property name="driverClassName" value="${driver}" />
    <property name="url" value="${url}" />
    <property name="username" value="zzh" />
    <property name="password" value="zzh" />
    <property name="validationQuery" value="SELECT 1"/>
</bean>
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
</bean>

28. JTA事务

如果你的事务需要跨多个事务资源（例如：两个或多个数据库；或者如Sping+ActiveMQ整合需要将ActiveMQ和数据库的事务整合起来），就需要使用JtaTransactionManager:

<bean id="jtaTransactionManager"class="org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager"/>

JtaTransactionManager将事务管理的职责委托给了一个JTA的实现。JTA规定了应用程序与一个或多个数据源之间协调事务的标准API。transactionManagerName属性指明了要在JNDI上查找的JTA事务管理器。
JtaTransactionManager将事务管理的职责委托给javax.transaction.UserTransaction和javax.transaction.TransactionManager对象。通过UserTransaction.commit()方法来提交事务。类似地，如果事务失败，UserTransaction的rollback()方法将会被调用。

29. 声明式事务

尽管Spring提供了多种声明式事务的机制，但是所有的方式都依赖这五个参数来控制如何管理事务策略。因此，如果要在Spring中声明事务策略，就要理解这些参数。(@Transactional)

1. 隔离级别(isolation)

ISOLATION_DEFAULT: 使用底层数据库预设的隔离层级
ISOLATION_READ_COMMITTED: 允许事务读取其他并行的事务已经送出（Commit）的数据字段，可以防止Dirty read问题
ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: 允许事务读取其他并行的事务还没送出的数据，会发生Dirty、Nonrepeatable、Phantom read等问题
ISOLATION_REPEATABLE_READ: 要求多次读取的数据必须相同，除非事务本身更新数据，可防止Dirty、Nonrepeatable read问题
ISOLATION_SERIALIZABLE: 完整的隔离层级，可防止Dirty、Nonrepeatable、Phantom read等问题，会锁定对应的数据表格，因而有效率问题

2. 传播行为(propagation)

PROPAGATION_REQUIRED–支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。这是最常见的选择。
PROPAGATION_SUPPORTS–支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。
PROPAGATION_MANDATORY–支持当前事务，如果当前没有事务，就抛出异常。
PROPAGATION_REQUIRES_NEW–新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起。
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED–以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
PROPAGATION_NEVER–以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
PROPAGATION_NESTED–如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

3. 只读(read-only)

如果事务只进行读取的动作，则可以利用底层数据库在只读操作时发生的一些最佳化动作，由于这个动作利用到数据库在只读的事务操作最佳化，因而必须在事务中才有效，也就是说要搭配传播行为PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_NESTED来设置。

4. 事务超时(timeout)

有的事务操作可能延续很长一段的时间，事务本身可能关联到数据表的锁定，因而长时间的事务操作会有效率上的问题，对于过长的事务操作，考虑Roll back事务并要求重新操作，而不是无限时的等待事务完成。可以设置事务超时期间，计时是从事务开始时，所以这个设置必须搭配传播行为PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_NESTED来设置。

5. 回滚规则(rollback-for, no-rollback-for)

rollback-for指事务对于那些检查型异常应当回滚而不提交；no-rollback-for指事务对于那些异常应当继续运行而不回滚。默认情况下，Spring声明事务对所有的运行时异常都进行回滚。

<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
    <tx:attributes>
        <tx:method name="*" />
    </tx:attributes>
</tx:advice>

30. SpringMVC

核心架构的具体流程：

首先用户发送请求——>DispatcherServlet，前端控制器收到请求后自己不进行处理，而是委托给其他的解析器进行处理，作为统一访问点，进行全局的流程控制；
DispatcherServlet——>HandlerMapping， HandlerMapping将会把请求映射为HandlerExecutionChain对象（包含一个Handler处理器（页面控制器）对象、多个HandlerInterceptor拦截器）对象，通过这种策略模式，很容易添加新的映射策略；
DispatcherServlet——>HandlerAdapter，HandlerAdapter将会把处理器包装为适配器，从而支持多种类型的处理器，即适配器设计模式的应用，从而很容易支持很多类型的处理器；
HandlerAdapter——>处理器功能处理方法的调用，HandlerAdapter将会根据适配的结果调用真正的处理器的功能处理方法，完成功能处理；并返回一个ModelAndView对象（包含模型数据、逻辑视图名）；
ModelAndView的逻辑视图名——> ViewResolver， ViewResolver将把逻辑视图名解析为具体的View，通过这种策略模式，很容易更换其他视图技术；
View——>渲染，View会根据传进来的Model模型数据进行渲染，此处的Model实际是一个Map数据结构，因此很容易支持其他视图技术；
返回控制权给DispatcherServlet，由DispatcherServlet返回响应给用户，到此一个流程结束。

31. DispatcherServlet

SpringMVC的核心是DispatcherServlet，这个Servlet充当SpringMVC的前端控制器。与其他Servlet一样，DispatcherServlet必须在Web应用程序的web.xml文件中进行配置。

<servlet>
    <servlet-name>viewspace</servlet-name>
    <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>2</load-on-startup>
</servlet>

默认情况下，DispatcherServlet在加载时会从一个基于这个Servlet名字的XML文件中加载Spring应用上下文。因为servlet的名字是viewspace，所以配置文件的名称为viewspace-servlet.xml。
接下来，必须申明DispatcherServlet处理那些URL：

<servlet-mapping>
    <servlet-name>viewspace</servlet-name>
    <url-pattern>/</url-pattern>
</servlet-mapping>

通过将DispatcherServlet映射到/，声明了它会作为默认的servlet并且会处理所有的请求，包括对静态资源的请求。
可以配置：

<mvc:resources mapping="/images/**" location="/images/"
    cache-period="31556926" />
<mvc:resources mapping="/js/**" location="/js/"
    cache-period="31556926" />
<mvc:resources mapping="/css/**" location="/css/"
    cache-period="31556926" />

处理静态资源。

32. 配置HandlerMapping

Spring自带了多个处理器映射实现：

BeanNameUrlHandlerMapping：根据控制器Bean的名字将控制器映射到URL。
ControllerBeanNameHandlerMapping：与BeanNameUrlHandlerMapping类似，根据控制器Bean的名字将控制器映射到URL。使用该处理器映射实现，Bean的名字不需要遵循URL的约定。
ControllerClassNameHandlerMapping：通过使用控制器的类名作为URL基础将控制器映射到URL。
DefaultAnnotationHandlerMapping：将请求映射给使用@RequestingMapping注解的控制器和控制器方法。
SimpleUrlHandlerMapping：使用定义在Spring应用上下文的熟悉集合将控制器映射到URL。
使用如上这些处理器映射通常只需在Spring中配置一个Bean。如果没有找到处理器映射Bean,DisapatchServlet将创建并使用BeanNameUrlHandlerMapping和DefaultAnnotationHandlerMapping。我们一般使用基于注解的控制器类。

<mvc:annotation-driven />
<bean id="defaultAnnotationHandlerMapping"
    class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter">
</bean>

在构建控制器的时候，我们还需要使用注解将请求参数绑定到控制器的方法参数上进行校验以及信息转换。提供注解驱动的特性。

33. 配置HandlerAdapter

<bean id="annotationMethodHandlerAdapter"
class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" />

34. 配置视图

在SpringMVC中大量使用了约定优于配置的开发模式。InternalResourceViewResolver就是一个面向约定的元素。它将逻辑视图名称解析为View对象，而该对象将渲染的任务委托给Web应用程序上下文中的一个模板。

<!-- 配置视图解析器，将ModelAndView及字符串解析为具体的页面 -->
<bean
    class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
    <property name="viewClass"
        value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" />
    <property name="prefix" value="/WEB-INF/jsp/" />
    <property name="suffix" value=".jsp" />
</bean>

当DispatcherServlet要求InternalResourceViewResolver解析视图的时候，它将获取一个逻辑视图名称，添加”/WEB-INF/jsp/”前缀和”.jsp”后缀。等待的结果就是渲染输出的JSP路径。在内部，InternalResourceViewResolver接下来会将这个路径传递给View对象，View对象将请求传递给JSP.

参考文献

1. 《Sping In Action》 Craig Walls
2. 69道Spring面试题和答案
3. Sping+ActiveMQ整合

jvm知识点总览

十月 11, 2017JAVAJVMdotte

在江湖中要练就绝世武功必须内外兼备，精妙的招式和深厚的内功，武功的基础是内功。对于武功低（就像江南七怪）的人，招式更重要，因为他们不能靠内功直接去伤人，只能靠招式，利刃上优势来取胜了，但是练到高手之后，内功就更主要了。一个内功低的人招式在奇妙也打不过一个内功高的人。比如，你剑法再厉害，一剑刺过来，别人一掌打断你的剑，你还怎么使剑法，你一掌打到一个武功高的人身上，那人没什么事，却把你震伤了，你还怎么打。同样两者也是相辅相成的，内功深厚之后，原来普通的一招一式威力也会倍增。

对于搞开发的我们其实也是一样，现在流行的框架越来越多，封装的也越来越完善，各种框架可以搞定一切，几乎不用关注底层的实现，初级程序员只要熟悉基本的使用方法，便可以快速的开发上线；但对于高级程序员来讲，内功的修炼却越发的重要，比如算法、设计模式、底层原理等，只有把这些基础熟练之后，才能在开发过程中知其然知其所以然，出现问题时能快速定位到问题的本质。

对于Java程序员来讲，spring全家桶几乎可以搞定一切，spring全家桶便是精妙的招式，jvm就是内功心法很重要的一块，线上出现性能问题，jvm调优更是不可回避的问题。因此JVM基础知识对于高级程序员的重要性不必言语，我司在面试高级开发的时候，jvm相关知识也必定是考核的标准之一。本篇文章会根据之前写的jvm系列文章梳理出jvm需要关注的所有考察点。

jvm 总体梳理

jvm体系总体分四大块：

类的加载机制
jvm内存结构
GC算法垃圾回收
GC分析命令调优

当然这些知识点在之前的文章中都有详细的介绍，这里只做主干的梳理

这里画了一个思维导图，将所有的知识点进行了陈列，因为图比较大可以在公众号回复“jvm”进行查看。

类的加载机制

主要关注点：

什么是类的加载
类的生命周期
类加载器
双亲委派模型

什么是类的加载

类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中，将其放在运行时数据区的方法区内，然后在堆区创建一个java.lang.Class对象，用来封装类在方法区内的数据结构。类的加载的最终产品是位于堆区中的Class对象，Class对象封装了类在方法区内的数据结构，并且向Java程序员提供了访问方法区内的数据结构的接口。

类的生命周期

类的生命周期包括这几个部分，加载、连接、初始化、使用和卸载，其中前三部是类的加载的过程,如下图；

加载，查找并加载类的二进制数据，在Java堆中也创建一个java.lang.Class类的对象
连接，连接又包含三块内容：验证、准备、初始化。1）验证，文件格式、元数据、字节码、符号引用验证；2）准备，为类的静态变量分配内存，并将其初始化为默认值；3）解析，把类中的符号引用转换为直接引用
初始化，为类的静态变量赋予正确的初始值
使用，new出对象程序中使用
卸载，执行垃圾回收

几个小问题？
1、JVM初始化步骤？ 2、类初始化时机？3、哪几种情况下，Java虚拟机将结束生命周期？
答案参考这篇文章jvm系列(一):java类的加载机制
类加载器

启动类加载器：Bootstrap ClassLoader，负责加载存放在JDK\jre\lib(JDK代表JDK的安装目录，下同)下，或被-Xbootclasspath参数指定的路径中的，并且能被虚拟机识别的类库
扩展类加载器：Extension ClassLoader，该加载器由sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现，它负责加载DK\jre\lib\ext目录中，或者由java.ext.dirs系统变量指定的路径中的所有类库（如javax.*开头的类），开发者可以直接使用扩展类加载器。
应用程序类加载器：Application ClassLoader，该类加载器由sun.misc.Launcher$AppClassLoader来实现，它负责加载用户类路径（ClassPath）所指定的类，开发者可以直接使用该类加载器

类加载机制

全盘负责，当一个类加载器负责加载某个Class时，该Class所依赖的和引用的其他Class也将由该类加载器负责载入，除非显示使用另外一个类加载器来载入
父类委托，先让父类加载器试图加载该类，只有在父类加载器无法加载该类时才尝试从自己的类路径中加载该类
缓存机制，缓存机制将会保证所有加载过的Class都会被缓存，当程序中需要使用某个Class时，类加载器先从缓存区寻找该Class，只有缓存区不存在，系统才会读取该类对应的二进制数据，并将其转换成Class对象，存入缓存区。这就是为什么修改了Class后，必须重启JVM，程序的修改才会生效

jvm内存结构

主要关注点：

jvm内存结构都是什么
对象分配规则

jvm内存结构

方法区和堆是所有线程共享的内存区域；而java栈、本地方法栈和程序计数器是运行是线程私有的内存区域。

Java堆（Heap）,是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
方法区（Method Area）,方法区（Method Area）与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
程序计数器（Program Counter Register）,程序计数器（Program Counter Register）是一块较小的内存空间，它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
JVM栈（JVM Stacks）,与程序计数器一样，Java虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）也是线程私有的，它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
本地方法栈（Native Method Stacks）,本地方法栈（Native Method Stacks）与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。

对象分配规则

对象优先分配在Eden区，如果Eden区没有足够的空间时，虚拟机执行一次Minor GC。
大对象直接进入老年代（大对象是指需要大量连续内存空间的对象）。这样做的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝（新生代采用复制算法收集内存）。
长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器，如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区，之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1，知道达到阀值对象进入老年区。
动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。
空间分配担保。每次进行Minor GC时，JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小，如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC，如果小于检查HandlePromotionFailure设置，如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。

如何通过参数来控制个各个内存区域
参考此文章：jvm系列(二):JVM内存结构

GC算法垃圾回收

主要关注点：

对象存活判断
GC算法
垃圾回收器

对象存活判断

判断对象是否存活一般有两种方式：

引用计数：每个对象有一个引用计数属性，新增一个引用时计数加1，引用释放时计数减1，计数为0时可以回收。此方法简单，无法解决对象相互循环引用的问题。
可达性分析（Reachability Analysis）：从GC Roots开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链。当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的，不可达对象。

GC算法

GC最基础的算法有三种：标记 -清除算法、复制算法、标记-压缩算法，我们常用的垃圾回收器一般都采用分代收集算法。

标记 -清除算法，“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，如它的名字一样，算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。
复制算法，“复制”（Copying）的收集算法，它将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
标记-压缩算法，标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存
分代收集算法，“分代收集”（Generational Collection）算法，把Java堆分为新生代和老年代，这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。

垃圾回收器

Serial收集器，串行收集器是最古老，最稳定以及效率高的收集器，可能会产生较长的停顿，只使用一个线程去回收。
ParNew收集器，ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。
Parallel收集器，Parallel Scavenge收集器类似ParNew收集器，Parallel收集器更关注系统的吞吐量。
Parallel Old 收集器，Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本，使用多线程和“标记－整理”算法
CMS收集器，CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。
G1收集器，G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征

GC算法和垃圾回收器算法图解以及更详细内容参考： jvm系列(三):GC算法垃圾收集器

GC分析命令调优

主要关注点：

GC日志分析
调优命令
调优工具

GC日志分析

摘录GC日志一部分

Young GC回收日志:

2016-07-05T10:43:18.093+0800: 25.395: [GC [PSYoungGen: 274931K->10738K(274944K)] 371093K->147186K(450048K), 0.0668480 secs] [Times: user=0.17 sys=0.08, real=0.07 secs]

Full GC回收日志:

2016-07-05T10:43:18.160+0800: 25.462: [Full GC [PSYoungGen: 10738K->0K(274944K)] [ParOldGen: 136447K->140379K(302592K)] 147186K->140379K(577536K) [PSPermGen: 85411K->85376K(171008K)], 0.6763541 secs] [Times: user=1.75 sys=0.02, real=0.68 secs]

通过上面日志分析得出，PSYoungGen、ParOldGen、PSPermGen属于Parallel收集器。其中PSYoungGen表示gc回收前后年轻代的内

通过上面日志分析得出，PSYoungGen、ParOldGen、PSPermGen属于Parallel收集器。其中PSYoungGen表示gc回收前后年轻代的内存变化；ParOldGen表示gc回收前后老年代的内存变化；PSPermGen表示gc回收前后永久区的内存变化。young gc 主要是针对年轻代进行内存回收比较频繁，耗时短；full gc 会对整个堆内存进行回城，耗时长，因此一般尽量减少full gc的次数

Young GC日志:

Full GC日志:

Java GC分析参考：jvm系列(五)Java GC 分析

调优命令

Sun JDK监控和故障处理命令有jps jstat jmap jhat jstack jinfo

jps，JVM Process Status Tool,显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程。
jstat，JVM statistics Monitoring是用于监视虚拟机运行时状态信息的命令，它可以显示出虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
jmap，JVM Memory Map命令用于生成heap dump文件
jhat，JVM Heap Analysis Tool命令是与jmap搭配使用，用来分析jmap生成的dump，jhat内置了一个微型的HTTP/HTML服务器，生成dump的分析结果后，可以在浏览器中查看
jstack，用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。
jinfo，JVM Configuration info 这个命令作用是实时查看和调整虚拟机运行参数。

详细的命令使用参考这里：jvm系列(四):jvm调优-命令篇
调优工具

常用调优工具分为两类,jdk自带监控工具：jconsole和jvisualvm，第三方有：MAT(Memory Analyzer Tool)、GChisto。

jconsole，Java Monitoring and Management Console是从java5开始，在JDK中自带的java监控和管理控制台，用于对JVM中内存，线程和类等的监控
jvisualvm，jdk自带全能工具，可以分析内存快照、线程快照；监控内存变化、GC变化等。
MAT，Memory Analyzer Tool，一个基于Eclipse的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的Java heap分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗
GChisto，一款专业分析gc日志的工具

工具使用参考： jvm系列(七):jvm调优-工具篇

参考：

JVM体系结构与GC调优

from:https://mp.weixin.qq.com/s/ebg0bT_xBahGV7OAKorBAw

Java concurrency (multi-threading)

九月 21, 2017JAVA, 多线程, 高并发concurrency, multi-threadingdotte

Table of Contents

Java concurrency (multi-threading). This article describes how to do concurrent programming with Java. It covers the concepts of parallel programming, immutability, threads, the executor framework (thread pools), futures, callables CompletableFuture and the fork-join framework.

1. Concurrency

1.1. What is concurrency?

Concurrency is the ability to run several programs or several parts of a program in parallel. If a time consuming task can be performed asynchronously or in parallel, this improve the throughput and the interactivity of the program.

A modern computer has several CPU’s or several cores within one CPU. The ability to leverage these multi-cores can be the key for a successful high-volume application.

1.2. Process vs. threads

A process runs independently and isolated of other processes. It cannot directly access shared data in other processes. The resources of the process, e.g. memory and CPU time, are allocated to it via the operating system.

A thread is a so called lightweight process. It has its own call stack, but can access shared data of other threads in the same process. Every thread has its own memory cache. If a thread reads shared data it stores this data in its own memory cache. A thread can re-read the shared data.

A Java application runs by default in one process. Within a Java application you work with several threads to achieve parallel processing or asynchronous behavior.

2. Improvements and issues with concurrency

2.1. Limits of concurrency gains

Within a Java application you work with several threads to achieve parallel processing or asynchronous behavior. Concurrency promises to perform certain task faster as these tasks can be divided into subtasks and these subtasks can be executed in parallel. Of course the runtime is limited by parts of the task which can be performed in parallel.

The theoretical possible performance gain can be calculated by the following rule which is referred to as Amdahl’s Law.

If F is the percentage of the program which can not run in parallel and N is the number of processes, then the maximum performance gain is 1 / (F+ ((1-F)/n)).

2.2. Concurrency issues

Threads have their own call stack, but can also access shared data. Therefore you have two basic problems, visibility and access problems.

A visibility problem occurs if thread A reads shared data which is later changed by thread B and thread A is unaware of this change.

An access problem can occur if several thread access and change the same shared data at the same time.

Visibility and access problem can lead to

Liveness failure: The program does not react anymore due to problems in the concurrent access of data, e.g. deadlocks.
Safety failure: The program creates incorrect data.

3. Concurrency in Java

3.1. Processes and Threads

A Java program runs in its own process and by default in one thread. Java supports threads as part of the Java language via the Thread code. The Java application can create new threads via this class.

Java 1.5 also provides improved support for concurrency with the in the java.util.concurrent package.

3.2. Locks and thread synchronization

Java provides locks to protect certain parts of the code to be executed by several threads at the same time. The simplest way of locking a certain method or Java class is to define the method or class with the synchronized keyword.

The synchronized keyword in Java ensures:

that only a single thread can execute a block of code at the same time
that each thread entering a synchronized block of code sees the effects of all previous modifications that were guarded by the same lock

Synchronization is necessary for mutually exclusive access to blocks of and for reliable communication between threads.

You can use the synchronized keyword for the definition of a method. This would ensure that only one thread can enter this method at the same time. Another threads which is calling this method would wait until the first threads leaves this method.

public synchronized void critial() {
    // some thread critical stuff
    // here
}

You can also use the synchronized keyword to protect blocks of code within a method. This block is guarded by a key, which can be either a string or an object. This key is called the lock.

All code which is protected by the same lock can only be executed by one thread at the same time

For example the following datastructure will ensure that only one thread can access the inner block of the add() and next() methods.

package de.vogella.pagerank.crawler;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Data structure for a web crawler. Keeps track of the visited sites and keeps
 * a list of sites which needs still to be crawled.
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class CrawledSites {
    private List<String> crawledSites = new ArrayList<String>();
    private List<String> linkedSites = new ArrayList<String>();

    public void add(String site) {
        synchronized (this) {
            if (!crawledSites.contains(site)) {
                linkedSites.add(site);
            }
        }
    }

    /**
     * Get next site to crawl. Can return null (if nothing to crawl)
     */
    public String next() {
        if (linkedSites.size() == 0) {
            return null;
        }
        synchronized (this) {
            // Need to check again if size has changed
            if (linkedSites.size() > 0) {
                String s = linkedSites.get(0);
                linkedSites.remove(0);
                crawledSites.add(s);
                return s;
            }
            return null;
        }
    }

}

3.3. Volatile

If a variable is declared with the volatile keyword then it is guaranteed that any thread that reads the field will see the most recently written value. The volatile keyword will not perform any mutual exclusive lock on the variable.

As of Java 5 write access to a volatile variable will also update non-volatile variables which were modified by the same thread. This can also be used to update values within a reference variable, e.g. for a volatile variable person. In this case you must use a temporary variable person and use the setter to initialize the variable and then assign the temporary variable to the final variable. This will then make the address changes of this variable and the values visible to other threads.

4. The Java memory model

4.1. Overview

The Java memory model describes the communication between the memory of the threads and the main memory of the application.

It defines the rules how changes in the memory done by threads are propagated to other threads.

The Java memory model also defines the situations in which a thread re-fresh its own memory from the main memory.

It also describes which operations are atomic and the ordering of the operations.

4.2. Atomic operation

An atomic operation is an operation which is performed as a single unit of work without the possibility of interference from other operations.

The Java language specification guarantees that reading or writing a variable is an atomic operation(unless the variable is of type long or double ). Operations variables of type long or double are only atomic if they declared with the volatile keyword.

Assume i is defined as int. The i++ (increment) operation it not an atomic operation in Java. This also applies for the other numeric types, e.g. long. etc).

The i++ operation first reads the value which is currently stored in i (atomic operations) and then it adds one to it (atomic operation). But between the read and the write the value of i might have changed.

Since Java 1.5 the java language provides atomic variables, e.g. AtomicInteger or AtomicLong which provide methods like getAndDecrement(), getAndIncrement() and getAndSet() which are atomic.

4.3. Memory updates in synchronized code

The Java memory model guarantees that each thread entering a synchronized block of code sees the effects of all previous modifications that were guarded by the same lock.

5. Immutability and Defensive Copies

5.1. Immutability

The simplest way to avoid problems with concurrency is to share only immutable data between threads. Immutable data is data which cannot changed.

To make a class immutable make

all its fields final
the class declared as final
the this reference is not allowed to escape during construction
Any fields which refer to mutable data objects are
private
have no setter method
they are never directly returned of otherwise exposed to a caller
if they are changed internally in the class this change is not visible and has no effect outside of the class

An immutable class may have some mutable data which is uses to manages its state but from the outside this class nor any attribute of this class can get changed.

For all mutable fields, e.g. Arrays, that are passed from the outside to the class during the construction phase, the class needs to make a defensive-copy of the elements to make sure that no other object from the outside still can change the data

5.2. Defensive Copies

You must protect your classes from calling code. Assume that calling code will do its best to change your data in a way you didn’t expect it. While this is especially true in case of immutable data it is also true for non-immutable data which you still not expect that this data is changed outside your class.

To protect your class against that you should copy data you receive and only return copies of data to calling code.

The following example creates a copy of a list (ArrayList) and returns only the copy of the list. This way the client of this class cannot remove elements from the list.

package de.vogella.performance.defensivecopy;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class MyDataStructure {
    List<String> list = new ArrayList<String>();

    public void add(String s) {
        list.add(s);
    }

    /**
     * Makes a defensive copy of the List and return it
     * This way cannot modify the list itself
     *
     * @return List<String>
     */
    public List<String> getList() {
        return Collections.unmodifiableList(list);
    }
}

6. Threads in Java

The base means for concurrency are is the java.lang.Threads class. A Thread executes an object of type java.lang.Runnable.

Runnable is an interface with defines the run() method. This method is called by the Thread object and contains the work which should be done. Therefore the “Runnable” is the task to perform. The Thread is the worker who is doing this task.

The following demonstrates a task (Runnable) which counts the sum of a given range of numbers. Create a new Java project called de.vogella.concurrency.threads for the example code of this section.

package de.vogella.concurrency.threads;

/**
 * MyRunnable will count the sum of the number from 1 to the parameter
 * countUntil and then write the result to the console.
 * <p>
 * MyRunnable is the task which will be performed
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class MyRunnable implements Runnable {
    private final long countUntil;

    MyRunnable(long countUntil) {
        this.countUntil = countUntil;
    }

    @Override
    public void run() {
        long sum = 0;
        for (long i = 1; i < countUntil; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

The following example demonstrate the usage of the Thread and the Runnable class.

package de.vogella.concurrency.threads;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // We will store the threads so that we can check if they are done
        List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
        // We will create 500 threads
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            Runnable task = new MyRunnable(10000000L + i);
            Thread worker = new Thread(task);
            // We can set the name of the thread
            worker.setName(String.valueOf(i));
            // Start the thread, never call method run() direct
            worker.start();
            // Remember the thread for later usage
            threads.add(worker);
        }
        int running = 0;
        do {
            running = 0;
            for (Thread thread : threads) {
                if (thread.isAlive()) {
                    running++;
                }
            }
            System.out.println("We have " + running + " running threads. ");
        } while (running > 0);

    }
}

Using the Thread class directly has the following disadvantages.

Creating a new thread causes some performance overhead.
Too many threads can lead to reduced performance, as the CPU needs to switch between these threads.
You cannot easily control the number of threads, therefore you may run into out of memory errors due to too many threads.

The java.util.concurrent package offers improved support for concurrency compared to the direct usage of Threads. This package is described in the next section.

7. Threads pools with the Executor Framework

You find this examples in the source section in Java project called de.vogella.concurrency.threadpools.

Thread pools manage a pool of worker threads. The thread pools contains a work queue which holds tasks waiting to get executed.

A thread pool can be described as a collection of Runnable objects.

(work queue) and a connections of running threads. These threads are constantly running and are checking the work query for new work. If there is new work to be done they execute this Runnable. The Thread class itself provides a method, e.g. execute(Runnable r) to add a new Runnable object to the work queue.

The Executor framework provides example implementation of the java.util.concurrent.Executor interface, e.g. Executors.newFixedThreadPool(int n) which will create n worker threads. The ExecutorService adds life cycle methods to the Executor, which allows to shutdown the Executor and to wait for termination.

If you want to use one thread pool with one thread which executes several runnables you can use the Executors.newSingleThreadExecutor() method.

Create again the Runnable.

package de.vogella.concurrency.threadpools;

/**
 * MyRunnable will count the sum of the number from 1 to the parameter
 * countUntil and then write the result to the console.
 * <p>
 * MyRunnable is the task which will be performed
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class MyRunnable implements Runnable {
    private final long countUntil;

    MyRunnable(long countUntil) {
        this.countUntil = countUntil;
    }

    @Override
    public void run() {
        long sum = 0;
        for (long i = 1; i < countUntil; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

Now you run your runnables with the executor framework.

package de.vogella.concurrency.threadpools;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Main {
    private static final int NTHREDS = 10;

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            Runnable worker = new MyRunnable(10000000L + i);
            executor.execute(worker);
        }
        // This will make the executor accept no new threads
        // and finish all existing threads in the queue
        executor.shutdown();
        // Wait until all threads are finish
        executor.awaitTermination();
        System.out.println("Finished all threads");
    }
}

In case the threads should return some value (result-bearing threads) then you can use the java.util.concurrent.Callable class.

8. Futures and Callables

8.1. Futures and Callables

The executor framework presented in the last chapter uses Runnable objects. Unfortunately a Runnable cannot return a result to the caller.

In case you expect your threads to return a computed result you can use java.util.concurrent.Callable. The Callable object allows to return values after completion.

The Callable object uses generics to define the type of object which is returned.

If you submit a Callable object to an Executor, the framework returns an object of type java.util.concurrent.Future. Future exposes methods allowing a client to monitor the progress of a task being executed by a different thread. Therefore, a Future object can be used to check the status of a Callable. It can also be used to retrieve the result from the Callable.

On the Executor you can use the method submit to submit a Callable and to get a future. To retrieve the result of the future use the get() method.

package de.vogella.concurrency.callables;

import java.util.concurrent.Callable;

public class MyCallable implements Callable<Long> {
    @Override
    public Long call() throws Exception {
        long sum = 0;
        for (long i = 0; i <= 100; i++) {
            sum += i;
        }
        return sum;
    }
}

package de.vogella.concurrency.callables;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class CallableFutures {
    private static final int NTHREDS = 10;

    public static void main(String[] args) {

        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
        List<Future<Long>> list = new ArrayList<Future<Long>>();
        for (int i = 0; i < 20000; i++) {
            Callable<Long> worker = new MyCallable();
            Future<Long> submit = executor.submit(worker);
            list.add(submit);
        }
        long sum = 0;
        System.out.println(list.size());
        // now retrieve the result
        for (Future<Long> future : list) {
            try {
                sum += future.get();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println(sum);
        executor.shutdown();
    }
}

8.2. Drawbacks with Futures and Callables

The Future interface is limited as a model of asynchronously executed tasks. Future allows a client to query a Callable task for its result. It does not provide the option to register a callback method. A callback method would allow you to get a callback once a task is done. In Java 5 you could use ExecutorCompletionService for this purpose but as of Java 8 you can use the CompletableFuture interface which allows to provide a callback interface which is called once a task is completed.

9. CompletableFuture

Asynchronous task handling is important for any application which performs time consuming activities, as IO operations. Two basic approaches to asynchronous task handling are available to a Java application:

application logic blocks until a task completes
application logic is called once the task completes, this is called a nonblocking approach.

CompletableFuture extends the functionality of the Future interface for asynchronous calls. It also implements the CompletionStage interface. CompletionStage offers methods, that let you attach callbacks that will be executed on completion.

It adds standard techniques for executing application code when a task completes, including various ways to combine tasks. CompletableFuture support both blocking and nonblocking approaches, including regular callbacks.

This callback can be executed in another thread as the thread in which the CompletableFuture is executed.

The following example demonstrates how to create a basic CompletableFuture.

CompletableFuture.supplyAsync(this::doSomething);

CompletableFuture.supplyAsync runs the task asynchronously on the default thread pool of Java. It has the option to supply your custom executor to define the ThreadPool.

package snippet;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CompletableFutureSimpleSnippet {
    public static void main(String[] args) {
        long started = System.currentTimeMillis();

        // configure CompletableFuture
        CompletableFuture<Integer> futureCount = createCompletableFuture();

            // continue to do other work
            System.out.println("Took " + (started - System.currentTimeMillis()) + " milliseconds" );

            // now its time to get the result
            try {
              int count = futureCount.get();
                System.out.println("CompletableFuture took " + (started - System.currentTimeMillis()) + " milliseconds" );

               System.out.println("Result " + count);
             } catch (InterruptedException | ExecutionException ex) {
                // Exceptions from the future should be handled here
            }
    }

    private static CompletableFuture<Integer> createCompletableFuture() {
        CompletableFuture<Integer> futureCount = CompletableFuture.supplyAsync(
                () -> {
                    try {
                        // simulate long running task
                        Thread.sleep(5000);
                    } catch (InterruptedException e) { }
                    return 20;
                });
        return futureCount;
    }

}

The usage of the thenApply method is demonstrated by the following code snippet.

package snippet;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CompletableFutureCallback {
    public static void main(String[] args) {
        long started = System.currentTimeMillis();

        CompletableFuture<String>  data = createCompletableFuture()
                .thenApply((Integer count) -> {
                    int transformedValue = count * 10;
                    return transformedValue;
                }).thenApply(transformed -> "Finally creates a string: " + transformed);

            try {
                System.out.println(data.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {

            }
    }

    public static CompletableFuture<Integer> createCompletableFuture() {
        CompletableFuture<Integer>  result = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                // simulate long running task
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) { }
            return 20;
        });
        return result;
    }

}

10. Nonblocking algorithms

Java 5.0 provides supports for additional atomic operations. This allows to develop algorithm which are non-blocking algorithm, e.g. which do not require synchronization, but are based on low-level atomic hardware primitives such as compare-and-swap (CAS). A compare-and-swap operation check if the variable has a certain value and if it has this value it will perform this operation.

Non-blocking algorithms are typically faster than blocking algorithms, as the synchronization of threads appears on a much finer level (hardware).

For example this created a non-blocking counter which always increases. This example is contained in the project called de.vogella.concurrency.nonblocking.counter.

package de.vogella.concurrency.nonblocking.counter;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class Counter {
    private AtomicInteger value = new AtomicInteger();
    public int getValue(){
        return value.get();
    }
    public int increment(){
        return value.incrementAndGet();
    }

    // Alternative implementation as increment but just make the
    // implementation explicit
    public int incrementLongVersion(){
        int oldValue = value.get();
        while (!value.compareAndSet(oldValue, oldValue+1)){
             oldValue = value.get();
        }
        return oldValue+1;
    }

}

And a test.

package de.vogella.concurrency.nonblocking.counter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class Test {
        private static final int NTHREDS = 10;

        public static void main(String[] args) {
            final Counter counter = new Counter();
            List<Future<Integer>> list = new ArrayList<Future<Integer>>();

            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
            for (int i = 0; i < 500; i++) {
                Callable<Integer> worker = new  Callable<Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call() throws Exception {
                        int number = counter.increment();
                        System.out.println(number );
                        return number ;
                    }
                };
                Future<Integer> submit= executor.submit(worker);
                list.add(submit);

            }


            // This will make the executor accept no new threads
            // and finish all existing threads in the queue
            executor.shutdown();
            // Wait until all threads are finish
            while (!executor.isTerminated()) {
            }
            Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
            for (Future<Integer> future : list) {
                try {
                    set.add(future.get());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (list.size()!=set.size()){
                throw new RuntimeException("Double-entries!!!");
            }

        }


}

The interesting part is how the incrementAndGet() method is implemented. It uses a CAS operation.

public final int incrementAndGet() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

The JDK itself makes more and more use of non-blocking algorithms to increase performance for every developer. Developing correct non-blocking algorithm is not a trivial task.

For more information on non-blocking algorithm, e.g. examples for a non-blocking Stack and non-block LinkedList, please see http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-jtp04186/index.html

11. Fork-Join in Java 7

Java 7 introduce a new parallel mechanism for compute intensive tasks, the fork-join framework. The fork-join framework allows you to distribute a certain task on several workers and then wait for the result.

For Java 6.0 you can download the package (jsr166y) from the Download site.

For testing create the Java project “de.vogella.performance.forkjoin”. If you are not using Java 7 you also need to jsr166y.jar to the classpath.

Create first a algorithm package and then the following class.

package algorithm;

import java.util.Random;

/**
 *
 * This class defines a long list of integers which defines the problem we will
 * later try to solve
 *
 */
public class Problem {
    private final int[] list = new int[2000000];

    public Problem() {
        Random generator = new Random(19580427);
        for (int i = 0; i < list.length; i++) {
            list[i] = generator.nextInt(500000);
        }
    }

    public int[] getList() {
        return list;
    }

}

Define now the Solver class as shown in the following example coding.

The API defines other top classes, e.g. RecursiveAction, AsyncAction. Check the Javadoc for details.

package algorithm;

import java.util.Arrays;

import jsr166y.forkjoin.RecursiveAction;

public class Solver extends RecursiveAction {
    private int[] list;
    public long result;

    public Solver(int[] array) {
        this.list = array;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (list.length == 1) {
            result = list[0];
        } else {
            int midpoint = list.length / 2;
            int[] l1 = Arrays.copyOfRange(list, 0, midpoint);
            int[] l2 = Arrays.copyOfRange(list, midpoint, list.length);
            Solver s1 = new Solver(l1);
            Solver s2 = new Solver(l2);
            forkJoin(s1, s2);
            result = s1.result + s2.result;
        }
    }
}

Now define a small test class for testing it efficiency.

package testing;

import jsr166y.forkjoin.ForkJoinExecutor;
import jsr166y.forkjoin.ForkJoinPool;
import algorithm.Problem;
import algorithm.Solver;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        Problem test = new Problem();
        // check the number of available processors
        int nThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        System.out.println(nThreads);
        Solver mfj = new Solver(test.getList());
        ForkJoinExecutor pool = new ForkJoinPool(nThreads);
        pool.invoke(mfj);
        long result = mfj.getResult();
        System.out.println("Done. Result: " + result);
        long sum = 0;
        // check if the result was ok
        for (int i = 0; i < test.getList().length; i++) {
            sum += test.getList()[i];
        }
        System.out.println("Done. Result: " + sum);
    }
}

12. Deadlock

A concurrent application has the risk of a deadlock. A set of processes are deadlocked if all processes are waiting for an event which another process in the same set has to cause.

For example if thread A waits for a lock on object Z which thread B holds and thread B wait for a look on object Y which is hold be process A then these two processes are locked and cannot continue in their processing.

This can be compared to a traffic jam, where cars(threads) require the access to a certain street(resource), which is currently blocked by another car(lock).

Introduction to concurrency

Article series from Brian Goetz including lots about concurrency

Thread pools and work queues by Brian Goetz

Introduction to nonblocking algorithms by Brian Goetz

Java theory and practice: Stick a fork in it, Part 1 by Brian Goetz

Java theory and practice: Stick a fork in it, Part 2 by Brian Goetz

14.2. vogella GmbH training and consulting support

TRAINING	SERVICE & SUPPORT
The vogella company provides comprehensive training and education services from experts in the areas of Eclipse RCP, Android, Git, Java, Gradle and Spring. We offer both public and inhouse training. Whichever course you decide to take, you are guaranteed to experience what many before you refer to as “The best IT class I have ever attended”.	The vogella company offers expert consulting services, development support and coaching. Our customers range from Fortune 100 corporations to individual developers.

TRAINING

SERVICE & SUPPORT

The vogella company provides comprehensive training and education services from experts in the areas of Eclipse RCP, Android, Git, Java, Gradle and Spring. We offer both public and inhouse training. Whichever course you decide to take, you are guaranteed to experience what many before you refer to as “The best IT class I have ever attended”.

The vogella company offers expert consulting services, development support and coaching. Our customers range from Fortune 100 corporations to individual developers.

Appendix A: Copyright and License

Copyright © 2012-2017 vogella GmbH. Free use of the software examples is granted under the terms of the EPL License. This tutorial is published under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Germany license.

See Licence.

from:http://www.vogella.com/tutorials/JavaConcurrency/article.html

堆和非堆内存

堆内存

非堆内存

几个基本概念

堆内存分配

非堆内存分配

JVM内存限制(最大值)

JVM内存设置参数

内存回收算法

Serial Collector

Parallel Collector

Parallel Compact Collector (ParallelOld)

Concurrent Mark-Sweep(CMS) Collector

内存监控方法

1. Spring框架的作用

2. Spring的组成

3. Spring容器

4. ApplicationContext通常的实现

5. IOC & DI

6. 如何给spring容器提供配置元数据

7. bean标签中的属性：

8. beans标签中相关属性

9. Bean的生命周期

10. Spring中注入集合

11. 装配空值

12. 自动装配(autowiring)

13. 注解

14. @Autowired

15. 自定义的限定器

16. @Autowired优缺点

17. @Inject

18. @Named

19. SpEL表达式

20. @Value

21. 自动检测Bean

22. 为自动检测标注Bean

23. AOP

24. AOP通知

25. Spring的事务类型

26. ACID

27. JDBC事务

28. JTA事务

29. 声明式事务

1. 隔离级别(isolation)

2. 传播行为(propagation)

3. 只读(read-only)

4. 事务超时(timeout)

5. 回滚规则(rollback-for, no-rollback-for)

30. SpringMVC

31. DispatcherServlet

32. 配置HandlerMapping

33. 配置HandlerAdapter

34. 配置视图

参考文献

jvm 总体梳理

类的加载机制

jvm内存结构

GC算法 垃圾回收

GC分析 命令调优

GC算法垃圾回收

GC分析命令调优