【luadll源码】【2077源码辱华】【企业溯源码燕窝】jvm训练源码_jvm教程
1.这究竟是练源为什么呢?都说JVM能实际使用的内存比-Xmx指定的少,头大
2.Java为什么可以在多个平台上运行
3.jvm如何在运行时动态把java文本编译成class,然后加载到jvm
4.java是如何调用native方法？hotspot源码分析必会技能
5.Gradle jvm插件系列4 scala插件权威详解
这究竟是为什么呢?都说JVM能实际使用的内存比-Xmx指定的少,头大
这确实是个挺奇怪的问题，特别是教程当最常出现的几种解释理由都被排除后，看来JVM并没有耍一些明显的练源小花招：
要弄清楚这个问题的第一步就是要明白这些工具的实现原理。通过标准APIs,教程我们可以用以下简单语句得到可使用的内存信息。
而且确实，练源现有检测工具底层也是教程luadll源码用这个语句来进行检测。要解决这个问题，练源首先我们需要一个可重复使用的教程测试用例。因此，练源我写了下面这段代码：
这段代码通过将new int[1__]置于一个循环中来不断分配内存给程序，教程然后监测JVM运行期的练源当前可用内存。当程序监测到可用内存大小发生变化时，教程通过打印出Runtime.getRuntime().maxMemory()返回值来得到当前可用内存尺寸，练源输出类似下面语句：
实际情况也确实如预估的教程那样，尽管我已经给JVM预先指定分配了2G对内存，练源在不知道为什么在运行期有M内存不见了。你大可以把 Runtime.getRuntime().maxMemory()的返回值2,,K 除以来转换成MB，那样你将得到1,M，正好和M差M。
在成功重现了这个问题之后，2077源码辱华我尝试用使用不同的GC算法，果然检测结果也不尽相同。
除了G1算法刚好完整使用了我预指定分配的2G之外，其余每种GC算法似乎都不同程度地丢失了一些内存。
现在我们就该看看在JVM的源代码中有没有关于这个问题的解释了。我在CollectedHeap这个类的源代码中找到了如下的解释：
我不得不说这个答案藏得有点深，但是只要你有足够的好奇心，还是不难发现的：有时候，有一块Survivor区是不被计算到可用内存中的。
明白这一点之后问题就好解决了。打开并查看GC logging 信息之后我们发现，在Serial，Parallel以及CMS算法回收过程中丢失的那些内存，尺寸刚好等于JVM从2G堆内存中划分给Survivor区内存的尺寸。例如，在上面的ParallelGC算法运行时，GC logging信息如下：
由上面的信息可以看出，Eden区被分配了,K，两个Survivor区都被分配到了,企业溯源码燕窝K，老年代（Old space）则被分配了1,,K。把Eden区、老年代以及一个Survivor区的尺寸求和，刚好等于2,,K，说明丢失的那M（,K）确实就是剩下的那个Survivor区。
总结而言，当JVM在运行时报告的可使用内存小于-Xmx指定的内存时，差值通常对应于一块Survivor区的大小。对于不同的GC算法，这个差值可能有所不同。
Java为什么可以在多个平台上运行
Java两种核心机制，第一个就是Java虚拟机（JVM）我们程序员编写源代码，也就是.java文件，然后必然要编译成.class文件，Java之所以是一次编译，到处运行，就是因为在运行的时候，Java虚拟机拿出.class里面代码来一行一行的解释，翻译给操作系统，贵高速科技 源码因为操作系统本身是不认识Java的，是经过的虚拟机的翻译，一行一行的解释着执行，而且对于不同的操作系统平台，有不同的Java虚拟机，因此，Java才真正的实现了跨平台，一次编译，随处运行。
对于我们程序员这一端，是一样的，我们面对的就是.java和.class文件，程序要想执行，需要建立在操作系统环境之上，Java不是操作系统本地语言，Java又不是C，所以操作系统直接执行不了，那么在我们程序和操作系统的中间，打了一层Java虚拟机。盘立方指标源码ok？
jvm如何在运行时动态把java文本编译成class,然后加载到jvm
为了在Java程序运行时动态编译Java源代码并生成Class文件，避免将编译产物存到文件中，可以采用特殊的方法，例如自定义实现JavaFileManager和JavaFileObject。这类操作较为复杂，但提供了一种灵活的解决方案。
实现策略可以分为两步：首先在运行时编译Java源代码，获取编译后的字节码；其次，使用自定义类加载器在运行时定义这些类。通过这种方式，无需文件操作，直接在内存中完成编译与加载过程。
在使用编译器API进行动态编译时，可以遵循上述步骤。涉及的关键类JavaFileManager和JavaFileObject需要自定义实现，以满足特定的文件管理需求。
然而，在尝试使用Java环境下运行上述代码时，可能会遇到编译失败的问题，而Java8环境下则能正常运行。具体原因尚未查明，可能涉及Java版本的兼容性或API实现细节的变动。
java是如何调用native方法？hotspot源码分析必会技能
在深入研究JDK源码，如并发包和Thread相关部分时，往往会遇到native修饰的方法，它们隐藏在层层方法的底层。native方法的存在并非偶然，它是解决Java语言与操作系统直接交互的关键。Java作为高层语言，需要JVM作为桥梁，将Java指令转换为可以直接操作系统的C或C++代码，这就是native方法的用武之地。
JDK、JRE和JVM的关系是这样的：JDK包含JRE，其中的JVM负责执行Java代码并进行操作系统间的转换。在OpenJDK源码中，特别是hotspot实现的JVM中，能找到native方法的具体实现。JNI（Java Native Interface）技术用于模拟Java调用C或C++编写的native方法，确保跨平台的兼容性。
让我们通过实践来理解这个过程。首先，创建一个简单的Java类，通过javac编译，生成JavaCallC.class文件。然后使用javah命令生成JavaCallC.h头文件，这是C语言调用Java的关键部分，需要与Java代码中的native方法签名匹配。接着，编写C代码（Cclass.c），编译成动态链接库libJavaCallC.so，并将库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
最后，执行JavaCallC命令，如果一切顺利，会看到"Java_JavaCallC_cMethod call succ"的输出，表明Java成功调用了native方法。在尝试过程中可能会遇到各种问题，但通过一步步的调试和学习，我们可以逐步掌握这个过程。
Gradle jvm插件系列4 scala插件权威详解
Scala插件是Gradle JVM插件的重要扩展，它专为Scala项目设计，支持混合编译Java和Scala代码。通过双向依赖关系，你可以自由选择使用哪种语言编写，根据需要转换代码。此外，它还允许你利用API/实现分离，利用java-library插件为Scala项目提供额外功能。
使用Scala插件非常简单，只需在构建脚本中包含相关配置。例如，你可以在示例1中找到如何引入和配置插件的基本步骤。它为项目添加了ScalaCompile和ScalaDoc任务，并对Java编译任务的依赖进行了调整。
项目布局方面，Scala插件假设存在可包含Scala和Java源代码的目录，但并不强制。自定义布局支持，如示例2所示。依赖管理上，生产代码需要声明scala-library或scala3-library_3，测试代码则分别添加到相应的配置。
配置Zinc编译器是关键步骤，Scala插件会自动推断或根据需要配置scalaClasspath，以确保编译器和工具的正确版本。对于不同版本的Gradle和Scala，兼容性表如表2提供了参考。
除了基本配置，Scala插件还允许添加编译器插件，扩展源集属性，并处理目标字节码级别和Java API版本，确保编译时的兼容性和效率。例如，表3列出了源集属性的更改，表4则解释了Scala编译器参数的计算规则。
在外部进程中编译和增量编译也是重要特性，它们能大幅减少编译时间。默认情况下，Scala插件启用增量编译，但可通过设置force属性强制重新编译所有代码。关于联合编译和依赖分析的细节，你可以在相关部分找到。
最后，Eclipse和IntelliJ IDEA集成则提供了与各自IDE的无缝集成，如添加Scala nature和Scala SDK，以支持Scala项目在这些开发环境中的顺畅工作。
