如果你默认安装的是使用 Oracle 的话,那么跑不了会看到一个 HotSpot,这个就是 Oracle 使用的版本。
微服务化后,应用数量可能高一个数量级。一般企业,以前三五个应用能支撑业务,微服务化之后应用数量可能多达几十个。每个微服务往往独立部署,内存的消耗自然也高居不下,以前两台8核16G机器指不定就能跑起来,现两台16核64G还不一定够用,同时由于多套环境的存在加上容器编排工具(如K8s)所需的资源,硬件资源的投入自然是成倍增加。
Eclipse OpenJ9 是一个 Java 虚拟机(JVM),它是运行 Java 应用程序的引擎,而 OpenJDK 是一个完整的开发工具包,包含其他组件,如Java 类库以及 JVM。默认情况下,OpenJDK 使用名为 Hotspot 的 JVM。简单地说,OpenJ9 是一个 JVM 替代方案,可将其作为 OpenJDK 二进制文件的一部分。
Java与Docker的结合,虽然更好的解决了application的封装问题。但也存在着不兼容,比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制。
OpenJDK 就是一个桶,什么都可以往里面装,各大公司又纷纷推出自己的 JDK,简直可以直呼看不懂。
探查器的目的是获取有关程序执行的信息,以便开发人员可以了解某个方法在给定时间段内执行了多少时间。
semeru 有认证版和非认证版,主要是因为和 OpenJ9 的关系和操作系统的关系而使用不同的许可证罢了,本质代码是一样的。
静态 Java 生成静态编译的本地可执行文件(目标是加快启动速度和减少空间占用),磁盘占用和运行时的元数据开销都减少。InfoQ 采访了 Red Hat 首席软件工程师 Dan Heidinga——他是静态 Java 相关工作的长期贡献者——以了解静态 Java 离广泛应用还有多远。
当 ClassLoader 加载的 Java 字节码时,字节码首先接受校验器(verifier)的校验。校验器负责检查那些指令无法执行的明显的破坏性的操作。
如你在看 JDK 的源代码的时候,大概率会看到很多方法使用了 native 关键字。
在本文中,我将介绍性能分析的基本概念和不同类型的开源 Java 分析器,让你可以根据自己的需要选择最适合的分析器,并了解这些工具大致的工作原理。
本文主要研究一下netty的maxDirectMemory(io.netty.maxDirectMemory)
之前我们的学习 更倾向于 是用 API 现在我们的学习更加的底层 倾向于最底下的部分。
如何理解Java是跨平台的语言?Java是编译型语言还是解释型语言?JDK、JRE、JVM有什么区别?
Java虚拟机介绍 上一节中,我们介绍了Java的发展历史,从Java1.0说到了Java1.9,从1995年说到了2017年,在这20余年的发展过程中,Java在全世界得到了广泛普及,成为了世界上使用人数最多的编程语言。 值得表明的是,Java的高速发展离不开底层技术的支持,离不开Java的核心--虚拟机。在这20多年的发展中,Java虚拟机也随着Java的版本不断的迭代,更新。 从1996年初,Sun公司发布的Java1.0开始,虚拟机就走进了历史的舞台。在发展的过程中,有的虚拟机一经出现便得到众多关注
在今年短短几个月时间里,接连许多公告正在改变着Java生态系统,这些变化可能对Java开发人员和Eclipse社区产生长期影响。我认为这五个主要趋势,每一个Java开发人员都需要关注和了解。 网络
分享一篇SOSP2023关于jit测试的论文。主要的目的是通过保持代码语义不变,尽可能的探索jit优化的空间。方法集合了苏老师很多过往优秀文章的思想,推荐大家阅读一下Compiler Validation via Equivalence Modulo Inputs,Skeletal Program Enumeration for Rigorous Compiler Testing. 文章中检查oracle的方法类似的文章 FuzzJIT: Oracle-Enhanced Fuzzing for JavaScript Engine JIT Compiler. 通过template测试jvm的文章 Compiler Testing via Template Java Programs.
系统选择 关于最基础的底层镜像, 通常大多数我们只有三种选择: Alpine、Debian、CentOS; 这三者中对于运维最熟悉的一般为 CentOS, 但是很不幸的是 CentOS 后续已经不存在稳定版, 关于它的稳定性问题一直是个谜一样的问题; 这是一个仁者见仁智者见智的问题, 我个人习惯是能不用我绝对不用😆。 排除掉 CentOS 我们只讨论是 Alpine 还是 Debian; 从镜像体积角度考虑无疑 Alpine 完胜, 但是 Alpine 采用的是 musl 的 C 库, 在某些深度依赖 g
作者:bleem 来源:https://mritd.com/2022/11/08/java-containerization-guide/ 系统选择 关于最基础的底层镜像, 通常大多数我们只有三种选择: Alpine、Debian、CentOS; 这三者中对于运维最熟悉的一般为 CentOS, 但是很不幸的是 CentOS 后续已经不存在稳定版, 关于它的稳定性问题一直是个谜一样的问题; 这是一个仁者见仁智者见智的问题, 我个人习惯是能不用我绝对不用 😆。 排除掉 CentOS 我们只讨论是 Alpin
作者 | Andrew Dinn, Dan Heidinga 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文是“Native Compilations Boosts Java”系列文章的一部分。你可以通过订阅 RSS 接收更新通知。 Java 主导着企业级应用。但在云计算领域,采用 Java 的成本比它的一些竞争对手更高。原生编译降低了在云端采用 Java 的成本:用它创建的应用程序启动速度更快,使用的内存更少。 那么,Java 用户的问题来了:原生 Java 是如何改变开发方式的?我们在什么情况下应该
JVM是Java虚拟机的缩写,本质上是一个程序,能识别.class字节码文件(.java文件编译后产生的二进制代码),并且能够解析它的指令,最终调用操作系统上的函数,完成我们想要的操作。
Java 在 HashMap Key 的 Hash 值的时候用的的是自己 Object 中的 hashCode() 算法。
随着Java7的正式发布,Java虚拟机的设计者们通过JSR-292规范基本实现在Java虚拟机平台上运行非Java语言编写的程序
大家在平时的开发过程中是否遇到过StackOverflowError、OutOfMemoryError等类似的内存溢出错误呢?大家又是怎么解决这个问题的?再来,大家在面试过程中有没有被面试官提问过jvm的内部构造及如何优化的夺命连环call呢?今天就让我们来一探究竟,先从jvm的内部构造及原理说起,一步一步带大家解决jvm的优化问题。
数据来源:https://snyk.io/blog/jvm-ecosystem-report-2018/
大部分Java开发人员,除会在项目中使用到与Java平台相关的各种高精尖技术,对于Java技术的核心Java虚拟机了解甚少,一些有一定工作经验的开发人员,打心眼儿里觉得SSM、微服务等上层技术才是重点,基础技术并不重要,这其实是一种本末倒置的“病态”。如果我们把核心类库的API比做数学公式的话,那么Java虚拟机的知识就好比公式的推导过程。
解释器,需要逐行解释执行,效率低下。譬如:如果循环两千次,循环体很大,每次执行都需要解释执行。
java已经有20多年的历史了,我将2021算上已经有26年了,按照成年人的年纪来算,算是已经毕业可以出来赚钱准备养家的路上了,虽然说现在java很火特别最近几年的微服务盛行,导致一种现象,高新技术层出不穷,大家都疲于学习新技术,而对于最基本的底层其实了解很陌生或者说基本不了解,当然我也了解不是很深哈~~~。学习jvm呢,主要是让基础底层更加扎实深入,了解相关的实现原理,当然好处就是面试和写出更优代码~,掌握相关原理,其实上层的东西都差不多,而不至于出一个新的技术马上扎头就去学习表面的api,没啥太大作用~~~。
原文:https://dzone.com/articles/beyond-java-8
英文文档规范:https://docs.oracle.com/javase/specs/index.html
在过去的几年里,我对多个正在进行数字化转型的产品团队进行了架构审查。发现大多数团队都会使用微服务架构来构建产品,他们使用微服务架构的意图都是正确的:更快的开发速度、更好的可扩展性、更小的独立团队、独立的部署、使用合适的技术来完成工作等等。但大多数时候,我发现团队在使用微服务时都很不顺利,他们没能利用微服务的优势。在这篇文章中,我将分享导致你的微服务走向失败的 11 个原因。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态本质之一—— 高效交付,即 “基于 Cloud Native 生态理念进行应用程序软件的高效交付” 。
如果你之前没接触过,一定会出现疑问三连击,"这是个什么玩意儿?干嘛的?有啥用?"。
G1 GC是一种自适应垃圾收集算法,自Java 9以来已成为默认的GC算法。今天主要通过分享一些简单的技巧来调整G1垃圾收集器以获得最佳运行性能。
我们知道编程语言根据编译及运行过程,主要分为两大阵营:编译型语言 和 解释型语言。前者在运行前需要先通过编译器编译成目标产物(通常来说是机器码),然后才可以运行,一旦代码改动就需要重新编译生产新的产物,代表c/c++,而后者则不需要进行编译,由解释器直接接收用户编写的源代码,逐行逐块地解释执行,即便是在运行过程中也可以动态地修改代码行为,代表JavaScript。
wget https://github.com/ibmruntimes/semeru17-binaries/releases/download/jdk-17.0.6%2B10_openj9-0.36.0/ibm-semeru-open-17-jdk-17.0.6.10_0.36.0-1.x86_64.rpm
Github Actions 是 Github 提供的免费自动化构建实现,特别适用于持续集成和持续交付的场景,它具备自动化完成许多不同任务的能力,例如构建、测试和部署等等。
微服务“很香”,它有许多优势,比如更快的开发、更好的可扩展性、更小的独立团队等等。但是,很多团队却在微服务上举步维艰,没有很好利用其优势。原因到底是什么?
一、RMI 远程方法调用 RMI(Remote Method Invocation)远程方法调用。能够让在客户端Java虚拟机上的对象像调用本地对象一样调用服务端java 虚拟机中的对象上的方法。使用
服务网格正成为现代云原生技术栈的重要成员。它把服务间通信(数据中心的惯用语中称之为东西向流量)的机制从应用代码迁移到了平台层,并提供了用于对通信进行度量和处理的工具,让运维人员以及平台所有者得到一个基本独立于应用代码的观察和控制层。
目前的分布式架构主要由corba和JavaEE搭建,JavaEE优点是跨平台,开发成本低、周期短,不需要学习IDL语言;CORBA的优点是服务器响应速度更快。决定这些架构优缺点的,主要就是通信方式。
微服务“很香”,它有许多优势,比如更快的开发、更好的可扩展性、更小的独立团队等等。但是,很多团队却在微服务上举步维艰,没有很好利用其优势。原因到底是什么?这是本文作者试图回答的。
在过去的几年里,我对进行数字化转型的多家产品团队进行了架构审查。大多数团队都是遵循微服务架构来构建产品。他们完全有理由使用基于微服务的架构:更快的开发、更好的可扩展性、更小的独立团队、独立的部署、使用正确的技术来完成工作,等等。但是,我经常发现,团队在微服务方面举步维艰。他们未能充分利用微服务的优势。在本文中,我将分享我的观点,阐述团队在微服务方面为何举步维艰的原因。
Java 是最先支持多线程的开发的语言之一,Java 从一开始就支持了多线程能力,因此 Java 开发者能常遇到上面描述的问题场景。
JDK 16 刚发布半年(2021/03/16),JDK 17 又如期而至(2021/09/14),这个时间点特殊,蹭苹果发布会的热度?记得当年 JDK 15 的发布也是同天
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