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2.精读ãwebreflowã
3.Java中弱引用 丨 12分钟通过案例带你深入源码,分析其原理
4.Vue—关于响应式(二、队列队列异步更新队列原理分析)
5.Redis源码解析:一条Redis命令是引用源码引用源码用如何执行的?
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概述
在线监控发现OOM涨幅较大,定位修复内存泄漏和大对象占用问题后,队列队列仍未能达到正常标准。引用源码引用源码用在新上报的队列队列系统登录源码下载hprof文件中发现,几乎所有案例中都有名为FinalizerReference的引用源码引用源码用对象,数量庞大,队列队列内存占用高居榜首,引用源码引用源码用判断其为引起OOM上涨的队列队列主因。
ReferenceQueue
ReferenceQueue是引用源码引用源码用一个存放Reference对象的队列,当Reference对象所引用的队列队列对象被GC回收时,该Reference对象会被加入到引用队列中。引用源码引用源码用例如,队列队列创建一个bean强引用与一个reference软引用,引用源码引用源码用当bean被回收时,软引用reference对象会被加入queue队列,开发者需自行处理。Leakcanary检测内存泄漏原理基于应用的ReferenceQueue引用队列,例如Activity的引用队列。
FinalizerReference
介绍Finalizer对象,指在其Java类中复写了finalize()方法且非空的对象,称作f类。类加载过程中会标记加载的Java类是否为f类。
FinalizerReference概述
FinalizerReference是协助FinalizerDaemon线程处理对象finalize()工作的工具。它通过FinalizerReference类创建链表,每个FinalizerReference对象使用ReferenceQueue创建,当对应对象Object referent被回收后,该FinalizerReference会放入ReferenceQueue。
FinalizerReference.add
FinalizerReference.add方法由虚拟机调用,创建对象时发现该类为f类,启动指标公式源码调用此方法创建FinalizerRefence对象并加入到头链表中。
FinalizerReference.remove
当f类对象发生GC时,其对应的FinalizerReference对象会被加入FinalizerReference.queue队列,remove时机与FinalizerDaemon守护线程相关。FinalizerDaemon.runInternal方法通过queue的poll/remove方法获取queue中的Reference引用,执行doFinalize方法调用Finalizer对象的finalize()方法。
小结
FinalizerReference主要协助FinalizerDaemon线程执行Finalizer对象的finalize()方法。
ReferenceQueueDaemon
FinalizerDaemon守护线程已介绍,这里再看ReferenceQueueDaemon守护线程。创建引用对象时可以关联一个ReferenceQueue队列,被引用对象被GC回收时,该reference对象会被加入其关联队列。加入队列操作由ReferenceQueueDaemon守护线程完成。
FinalizerWatchdogDaemon
补充FinalizerWatchdogDaemon守护线程,与FinalizerDaemon和ReferenceQueueDaemon线程一同启动。FinalizerDaemon和ReferenceQueueDaemon线程的runInternal方法中,monitoringNotNeeded方法休眠线程停止timeout计时,此方法唤醒FinalizerWatchdogDaemon守护线程。FinalizerWatchdogDaemon监控两种执行时长:FINALIZER_DAEMON和RQ_DAEMON,执行超时抛出TimeOutException异常,避免在finalize()方法中执行耗时操作。
OOM排查
排除大对象和内存泄漏后,在hprof中发现大量X(业务上的某个对象)堆积,X对象对应Java类与Native层有关,重写了finalize()方法,线下无法复现X对象堆积路径。可能的业务场景代码逻辑不当导致X对象疯狂创建,导致FinalizerDaemon线程回收不及时。通过显式调用系统gc和runFinalization方法,发现子线程调用无效,java面试源码大全主线程调用导致ANR。查看ANR堆栈发现问题源于某个finalize()方法调用的Native代码卡死,逻辑问题导致死锁,阻塞FinalizerDaemon线程执行,引起对象堆积。
总结
Java中finalizer()实现了类似析构函数的概念,可以在对象被回收前执行回收性操作。f类使用不当可能导致问题,避免重载finalizer()方法,通过逻辑接口释放内存,避免频繁创建或大型对象通过finalizer()释放,以防出现相关问题。
相关守护线程有四个,可深入查看源码。
线上监控时,可能还需优化UI渲染、奔溃、卡顿、体积包、网络、存储等,整理成脑图。
内功修炼需持续不断,性能优化同样需要坚持。
精读ãwebreflowã
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åæï¼/post/Java中弱引用 丨 分钟通过案例带你深入源码,分析其原理
深入理解Java中的弱引用:分钟带你探索原理与应用
弱引用在Java中扮演着微妙的角色,它并非阻止垃圾回收,而是提供了一种特殊关联方式。JDK官方解释,弱引用主要用于实现那些不需要阻止其键或值被回收的php登录后台源码映射。弱引用的出现,是为了在不再使用对象时,让垃圾回收器在合适的时候自动回收,从而避免内存溢出问题。
让我们通过实例来了解。想象一个场景,当我们维护一个map,存储了大量生命周期短暂的对象,如果key和value都由强引用指向,即使我们设置为null,对象仍不会被回收,因为map作为静态变量,其生命周期长。这时,弱引用的介入就显得尤为重要。通过将key变为弱引用,即使对象不再被方法引用,也能在垃圾回收时被释放,避免内存耗尽。
弱引用的使用并不复杂,只需将HashMap替换为WeakHashMap,将key变为WeakReference。当我们不再需要这些对象时,它们会被自动回收,如在上述例子中,输出的size为0,就证明了这一点。然而,这并不意味着value和entry会自动回收,这时WeakHashMap的盒子系统源码expungeStaleEntries方法就发挥作用,它会清理不再引用的对象。
引用队列在此过程中扮演了关键角色,它帮助我们在弱引用被回收时高效地找到并处理相关对象,避免了遍历整个数据结构的性能消耗。在使用弱引用时,需要注意检查对象是否已被回收,以防空指针异常。
通过这些深入解析,我们对弱引用有了全面的认识,它在内存管理中的巧妙应用,为我们提供了一种解决内存溢出的有效手段。
Vue—关于响应式(二、异步更新队列原理分析)
本节学习要点:Event Loop、Promise
关于Event Loop的介绍,可以参考阮一峰老师的文章。
关于Promise,请访问:developer.mozilla.org/z...
上一节介绍了Vue通过Object.defineProperty拦截数据变化的响应式原理,数据变化后会触发notify方法来通知变更。这一节将继续分析,收到通知后Vue会开启一个异步更新队列。
以下是两个问题:
一、异步更新队列
首先看一段代码演示。
将上一节的代码拿过来,假设我们现在不仅依赖x,还有y、z,分别将x、y、z输出到页面上。我们现在依赖了x、y、z三个变量,那么我们应该把onXChange函数名改为watch,表示它可以监听变化,而不仅仅是监听一个x的变化。
可以看到这三个值都被打印在页面上。
现在我们对x、y、z的value进行修改。
查看页面,结果没有问题,每个数据的变化都被监听到并且进行了响应。
既然结果是对的,那我们的问题是什么?
这个问题是:每次数据变化都进行了响应,每次都渲染了模板,如果数据变化了一百次、一千次呢?难道要重复渲染一百遍、一千遍吗?
我们都知道频繁操作DOM会影响网页性能,涉及重排和重绘的知识感兴趣请阅读阮一峰老师的文章:ruanyifeng.com/blog/...
因此,既要保证所有的依赖都准确更新,又要保证不能频繁渲染成为了首要问题。现在我们修改x.value、y.value、z.value都是同步通知依赖进行更新的,有没有一种机制可以等到我修改这些值之后再执行更新任务呢?
这个答案是——异步。
异步任务会等到同步任务清空后执行,借助这个特点和我们前面的分析,我们需要:
按照步骤,我们创建如下代码:
接着我们需要修改一下notify的代码,监听到数据变化后不立即调用依赖进行更新,而是将依赖添加到队列中。
回到页面,我们发现页面上还是重复渲染了三次模板。
那么我们写的这段代码有什么用呢?异步又体现在哪里呢?接着往下看。
二、nextTick原理分析
上面的代码中,虽然我们开启了一个队列,并且成功将任务推入队列中进行执行,但本质上还是同步推入和执行的。我们要让它变成异步队列。
于是到了Promise发挥作用的时候了。关于宏任务和微任务的介绍请参考:zhuanlan.zhihu.com/p/...
我们创建nextTick函数,nextTick接收一个回调函数,返回一个状态为fulfilled的Promise,并将回调函数传给then方法。
然后只需要在添加任务时调用nextTick,将执行任务的flushJobs函数传给nextTick即可。
回到页面。
虽然修改了x、y、z三个变量的value,最后页面上只渲染了一次。
再来总结一下这段代码的执行过程:
这也正是Vue采用的解决方案——异步更新队列,官方文档描述得很清楚。
文档地址:cn.vuejs.org/v2/guide/r...
三、结合Vue源码来看nextTick
在Vue中,我们可以通过两种方式来调用nextTick:
(至于什么时候使用nextTick,如果你不偷懒看了官方文档的话,都能找到答案哈哈)
以下源码节选自vue2.6.版本,这两个API分别在initGlobalAPI函数和renderMixin函数中挂载,它们都引用了nextTick函数。
nextTick源码如下:
在内部,它访问了外部的callbacks,这个callbacks就是前面提到的队列,nextTick一调用就给队列push一个回调函数,然后判断pending(pending的作用就是控制同一时间内只执行一次timerFunc),调用timerFunc(),最后返回了一个Promise(使用过nextTick的应该都知道吧)。
我们来看一下callbacks、pending、timerFunc是如何定义的。
可以看到timerFunc函数只是调用了p.then方法并将flushCallbacks函数推入了微任务队列,而p是一个fulfilled状态的Promise,与我们自己的nextTick功能一致。
这个flushCallbacks函数又干了什么呢?
flushCallbacks中重新将pending置为初始值,复制callbacks队列中的任务后将队列清空,然后依次执行复制的任务,与我们自己的flushJobs函数功能一致。
看完上面的源码,可以总结出Vue是这么做的,又到了小学语文之——提炼中心思想的时候了。
对比一下我们自己写的代码,你学会了吗?
以上演示代码已上传github:github.com/Mr-Jemp/VueS...
后面要学习的内容在这里:
Vue—关于响应式(三、Diff Patch原理分析)
Vue—关于响应式(四、深入学习Vue响应式源码)
本文由博客一文多发平台OpenWrite发布!
Redis源码解析:一条Redis命令是如何执行的?
作者:robinhzhang Redis,一个开源内存数据库,凭借其高效能和广泛应用,如缓存、消息队列和会话存储,本文将带你探索其命令执行的底层流程。本文将以源码解析的形式,逐层深入Redis的核心结构和命令执行过程,旨在帮助开发者理解实现细节,提升编程技术和设计意识。源码结构概览
在学习Redis源代码之前,首先要了解其主要的组成部分:redisServer、redisClient、redisDb、redisObject以及aeEventLoop。这些结构体和事件模型构成了Redis的核心架构。redisServer:服务端运行的核心结构,包括监听socket、数据存储的redisDb列表和客户端连接信息。
redisClient:客户端连接状态的存储,包括命令处理缓冲区、回复数据列表和数据库句柄。
redisDb:键值对的数据存储,采用两个哈希表实现渐进式rehash。
redisObject:存储对象的通用表示,包含引用计数和LRU时间,用于内存管理。
aeEventLoop:事件循环,管理文件和时间事件的处理。
核心流程详解
Redis的执行流程从main函数开始,首先初始化配置和服务器组件,进入主循环处理事件。命令执行流程涉及redis启动、客户端连接、接收命令和返回结果四个步骤:启动阶段:创建socket服务器,注册可读事件,进入主循环。
连接阶段:客户端连接后,接收并处理命令,创建客户端实例。
命令阶段:客户端发送命令,服务端解析并调用对应的命令处理函数。
结果阶段:处理命令后,根据协议格式构建回复并写回客户端。
渐进式rehash与内存管理
Redis的内存管理采用引用计数法,通过对象的refcount字段控制内存分配和释放。rehash操作在Redis 2.x版本引入,通过逐步迁移键值对,降低对单线程性能的影响。当负载达到阈值,会进行扩容,这涉及新表的创建和键值对的迁移。总结
本文通过Redis源码分析,揭示了其命令执行的细节,包括启动流程、客户端连接、命令处理和结果返回,以及内存管理策略。这将有助于开发者深入理解Redis的工作原理,提升编程效率和设计决策能力。