1. 收集器简介 收集器用来将经过筛选、映射的流进行最后的整理,可以使得最后的结果以不同的形式展现。 collect方法即为收集器,它接收Collector接口的实现作为具体收集器的收集方法。 Collector接口提供了很多默认实现的方法,我们可以直接使用它们格式化流的结果;也可以自定义Collector接口的实现,从而定制自己的收集器。 这里先介绍Collector常用默认静态方法的使用,自定义收集器会在下一篇博文中介绍。 2. 收集器的使用 2.1 归约 流由一个个元素组成,归约就是将一个个元素“折
上一篇文章 : (9条消息) 【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
索引通过维护常见请求数据的排序子集,提供了一种优化查询的机制。 确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。
JVM, 中文名是Java虚拟机, 正如它的名字, 是一个虚拟机器,来模拟通用的物理机。 JVM是一个标准,一套规范, 规定了.class文件在其内部运行的相关标准和规范。 及其相关的内部构成。 比如:所有的JVM都是基于栈结构的运行方式。那么不符合这种要求的,不算是JVM, 如Android中所使用的Dalvik 虚拟机就不能称作是JAVA 虚拟机, 因为它是基于寄存器(最新的Android系统据说已经放弃了Dalvik VM, 而是使用ART)。
我们知道,Python 不需要提前声明变量,也无需指定其类型,变量的类型和内存占用都是运行时决定的。 赋值时,解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型。 在对象创建后,一个该对象的应用会被赋值给左侧的变量。 Python 程序的内存分配和释放都是解释器进行操作的,不需要程序员手动处理。
查看源码 我们发现 Thread 类所有的方法参数都是 Runnable 那我们怎么样可以使用callble呢?
验证的第一步就是文件的格式验证,验证class文件里面的魔数和主次版本号,发现它是一个jvm可以支持的class文件并且它的主次版本号符合兼容性要求,所以验证通过。然后又回到了加载,它会将class文件这个二进制静态文件转化到方法区里面,转化为方法区的时候,会有一个结构的调整,将静态的存储文件转化为运行时数据区,这个转化等于说又回到了加载,这就是我说的第三步加载。接着到了方法区的运行时数据区以后,在java堆内存里面生成一个当前类的class对象,作为方法区里面这个类,被各种访问的一个入口。比如说object类,它是所有类都继承它,访问它,所以它也需要一个被各种类访问的入口。object类先加载,加载完成之后,它经过这一系列的操作,把自己java.lang.object放到这个堆里面,要让其他的类进行访问,这个是第四步的加载。第五步又跳到了连接里面验证,验证里面的第二步元数据验证,它会对字节码描述的信息进行语义分析,比如:这个类是不是有父类,是不是实现了父类的抽象方法,是不是重写了父类的final方法,是不是继承了被final修饰的类等等。第三步,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,比如:操作数栈的数据类型与指令代码序列是不是可以配合工作,方法中的类型转换是不是有效等等。第四步,符号引用验证:确保解析动作可以正确执行,比如说:通过符号引用是不是可以找到对应的类和方法,符号引用中类、属性、方法的访问性是不是能被当前类访问等,验证完成之后,需要做准备。也就是第六步,准备就是给类的静态变量分配内存,并赋予默认值。 我们的类里,可能会包含一些静态变量, 比如说public static final int a = 12; 得给a这个变量分配个默认值 0,再比如public static User user = new User(); 给 static的变量User分配内存,并赋默认值null。如果是final修饰的常量,就不需要给默认值了,直接赋值就可以了。然后就是解析,解析就是将符号引用变为直接引用,该阶段会把一些静态方法替换为指向数据储存在内存中的指针或者句柄,也就是所谓的直接引用,这个就是静态链接过程,是在初始化之前完成。有静态链接就有动态链接,动态链接是在程序运行期间完成将符号引用替换为直接引用,比如静态方法里面有个方法,在运行的时候,方法是存放在常量池中的符号,运行到这个符号,就是找这个符号对应的方法区,因为代码的指令是加载到方法区里面去的,最后把方法对应代码的地址放到栈帧中的动态链接里。后面就是第七步初始化了,初始化就是对类的静态变量初始化为指定的值并且会执行静态代码块。 比如准备阶段的public static final int a = 12;这个变量,就是准备阶段给static变量a赋了默认值0,这一步就该把12赋值给它了。还有static的User public static User user = new User(); 把User进行实例化。
Java性能问题一直困扰着广大程序员,由于平台复杂性,要定位问题,找出其根源确实很难。随着10多年Java平台的改进以及新出现的多核多处理器,Java软件的性能和扩展性已经今非昔比了。现代JVM持续演进,内建了更为成熟的优化技术、运行时技术和垃圾收集器。与此同时,底层的硬件平台和操作系统也在演化。
本文揭示如何学习一门新技术,从示例入手,重点阐述Stream#collect方法的实现原理,为更好的使用java8中流来收集数据。
最近一段时间比较忙,也不知道都在做些什么。五一期间本来打算写一篇的,但是一直有各种事情拖着也没写下来。今天继续是计划内的一篇文章collector。
1. Java 内存区域与内存溢出异常 1.1 运行时数据区域 根据《Java 虚拟机规范(Java SE 7 版)》规定,Java 虚拟机所管理的内存如下图所示。 1.1.1 程序计数器 内存空间
https://www.runoob.com/java/java8-streams.html
本文是学习了《深入理解Java虚拟机》之后的总结,主要内容都来自于书中,也有作者的一些理解。一是为了梳理知识点,归纳总结,二是为了分享交流,如有错误之处还望指出。
CountDownLatch是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,或者说起到线程之间的通信(而不是用作互斥的作用)。
Native方法常用于两种情况: (1)在方法中调用一些不是由java语言写的代码。 (2)在方法中用java语言直接操纵计算机硬件
在需要将流项目重组成集合时,一般会使用收集器( Stream 方法 collect的参数)。再宽泛一点来说,但凡要把流中所有的项目合并成一个结果时就可以用。这个结果可以是任何类型。
验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证:
编译优化的内容还是不少的,当然主要的内容集中在后端的编译上面,为了控制篇幅的长度所以这里选择拆分为上下两部分讲解,我们平时写的代码和实际运行时候的代码效果是完全不一样的,了解编译优化的细节是有必要的。
验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机, 在该阶段主要完成以下四钟验证:
Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有些区域随着虚拟机进程的启动而一直存在,有些区域则是依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。
ICMP 通常被认为是 IP 的一部分,但从体系结构上讲它是位于 IP 之上,因为 ICMP 报文 是承载在 IP 分组中的。
Intersystems SQL支持将流数据存储为Intersystems Iris ®DataPlatform数据库中的 BLOBs(二进制大对象)或 CLOBs(字符大对象)的功能。
根据对Java对象生命周期的统计,大部分对象只存活一小段时间,存活下来的对象能存活很长时间。Java虚拟机分代回收的思想,也就是从这个统计进行设计的。分代设计就是将堆划分为年轻代和老年代,对象存活时间很短就在年轻代,存活很长时间,就把这个对象移动到老年代。基于分代,就可以针对不同区域使用不同的算法了。年轻代使用耗时较短的回收算法也就是所说的Minor GC,大量的存活下来的对象占据老年代,到一定量级,那么根据算法就会触发全堆扫描--》FULL GC,这个时候就是我们所说的 Stop-the-world。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
最近,一直有小伙伴让我整理下关于JVM的知识,经过十几天的收集与整理,初版算是整理出来了。希望对大家有所帮助。
1)运行时数据区:经过编译生成的字节码文件(class文件),由class loader(类加载子系统)加载后交给执行引擎执行。在执行引擎执行的过程中产生的数据会存储在一块内存区域。这块内存区域就是运行时区域
Java 虚拟机作为运行 Java 程序抽象出来的计算机,具有内存管理的能力,像内存分配、垃圾回收等这些相关的内存管理问题,Java 虚拟机都会帮我们解决,所以作为一个 Java 程序员要比 C++ 程序员幸福,但是内存方面一旦出现问题,如果对虚拟机怎样使用内存不了解,就很难排查错误。
1、 Web浏览器(如IE)发起请求,如访问http://sishuok.com
缺点:对 CPU 资源敏感、无法收集浮动垃圾、标记 —— 清除 算法带来的空间碎片
Flink程序是执行分布式集合转换(例如,filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如,通过从文件读取,kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果,例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
在前面的章节的学习中,我们学习了jdk8的新特性,lambada表达式、方法引用、函数式接口等等,接着本博客继续JDK8的一个比较重要的特性,JDK8 Stream API
每个方法执行都会创建一个栈帧,用于存放局部变量表,操作栈,动态链接,方法出口等。每个方法从被调用,直到被执行完。对应着一个栈帧在虚拟机中从入栈到出栈的过程。
Java虚拟机管理的内存包括几个运行时数据内存:方法区、虚拟机栈、本地方法栈、堆、程序计数器,其中方法区和堆是由线程共享的数据区,其他几个是线程隔离的数据区。程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈,随线程而生,线程亡而亡
Java内存模型在1.8之前和1.8之后略有不同,也就是运行时数据区域,请看如下图:
利用流,无需迭代集合中的元素,就可以提取和操作它们。这些管道通常被组合在一起,在流上形成一条操作管道。
用白话文来讲,十进制就是以 【 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 】 十个数字为基数的一个计数方法,简单来说就是逢十进一。
和迭代器类似, 流只能遍历一次。 遍历完之后, 我们就说这个流已经被消费掉了。 你可以从原始数据源那里再获得一个新的流来重新遍历一遍, 就像迭代器一样( 这里假设它是集合之类的可重复的源, 如果是 I/ O 通道就没戏了)。 例如, 以下代码会抛出一个异常, 说流已被消费掉了:
我们说的不同的引用类型其实都是逻辑上的,而对于虚拟机来说,主要体现的是对象的不同的可达性(reachable) 状态和对垃圾收集(garbage collector)的影响。
程序计数器是唯一一个不会出现 OutOfMemoryError 的内存区域,它的生命周期随着线程的创建而创建,随着线程的结束而死亡。
这里我需要提一点,就是always语句或者initial语句里面是数据流的形式,数据流的形式和其他形式的区别有以下几点
Java 16 于 2021 年 3 月发布,版本类型是可用于生产的 GA 构建,我在这段深度视频演示中介绍了该版本的新特性。下一个 LTS 版本 Java 17 计划于今年 9 月发布。Java 17 将包含许多改进和语言增强,其中大部分是自 Java 11 以来交付的所有新特性和更改的成果结晶。
当应用程序持有不再需要的对象引用时,就会发生 Java 内存泄漏。这些意外的对象引用阻止内置的 Java 垃圾收集机制释放这些对象消耗的内存,最终导致致命的OutOfMemoryError。
一小块内存空间,单前线程所执行的字节码行号指示器。字节码解释器工作时,通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。
回顾下 Java 内存运行时区域,程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈 这 3 个区域是线程私有的,随线程而生,随线程而灭,栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈操作。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的,因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性,在这几个区域内就不需要过多考虑如何回收的问题,当方法结束或者线程结束时,内存自然就跟随着回收了。
对于 Java 程序员来说,在虚拟机自动内存管理机制下,不再需要像C/C++程序开发程序员这样为内一个 new 操作去写对应的 delete/free 操作,不容易出现内存泄漏和内存溢出问题。正是因为 Java 程序员把内存控制权利交给 Java 虚拟机,一旦出现内存泄漏和溢出方面的问题,如果不了解虚拟机是怎样使用内存的,那么排查错误将会是一个非常艰巨的任务。
这里是一些题型解析,还是这些话:不一定全部正确,有一些是没有固定答案的,如果发现有错的或者更适合的答案欢迎留言矫正。
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