http://www.infoq.com/cn/articles/cf-Java-class-loader
Java类的加载
Java类的加载是由类加载器来完成的。一般来说,类加载器分成两类:启动类加载器(bootstrap)和用户自定义的类加载器(user-defined)。两者的区别在于启动类加载器是由JVM的原生代码实现的,而用户自定义的类加载器都继承自Java中的java.lang.ClassLoader类。在用户自定义类加载器的部分,一般JVM都会提供一些基本实现。应用程序的开发人员也可以根据需要编写自己的类加载器。JVM中最常使用的是系统类加载器(system),它用来启动Java应用程序的加载。通过java.lang.ClassLoader的getSystemClassLoader()方法可以获取到该类加载器对象。
类加载器需要完成的最终功能是定义一个Java类,即把Java字节代码转换成JVM中的java.lang.Class类的对象。但是类加载的过程并不是这么简单。Java类加载器有两个比较重要的特征:层次组织结构和代理模式。层次组织结构指的是每个类加载器都有一个父类加载器,通过getParent()方法可以获取到。类加载器通过这种父亲-后代的方式组织在一起,形成树状层次结构。代理模式则指的是一个类加载器既可以自己完成Java类的定义工作,也可以代理给其它的类加载器来完成。由于代理模式的存在,启动一个类的加载过程的类加载器和最终定义这个类的类加载器可能并不是一个。前者称为初始类加载器,而后者称为定义类加载器。两者的关联在于:一个Java类的定义类加载器是该类所导入的其它Java类的初始类加载器。比如类A通过import导入了类 B,那么由类A的定义类加载器负责启动类B的加载过程。
一般的类加载器在尝试自己去加载某个Java类之前,会首先代理给其父类加载器。当父类加载器找不到的时候,才会尝试自己加载。这个逻辑是封装在java.lang.ClassLoader类的loadClass()方法中的。一般来说,父类优先的策略就足够好了。在某些情况下,可能需要采取相反的策略,即先尝试自己加载,找不到的时候再代理给父类加载器。这种做法在Java的Web容器中比较常见,也是Servlet规范推荐的做法。比如,Apache Tomcat为每个Web应用都提供一个独立的类加载器,使用的就是自己优先加载的策略。IBM WebSphere Application Server则允许Web应用选择类加载器使用的策略。
类加载器的一个重要用途是在JVM中为相同名称的Java类创建隔离空间。在JVM中,判断两个类是否相同,不仅是根据该类的二进制名称,还需要根据两个类的定义类加载器。只有两者完全一样,才认为两个类的是相同的。因此,即便是同样的Java字节代码,被两个不同的类加载器定义之后,所得到的Java类也是不同的。如果试图在两个类的对象之间进行赋值操作,会抛出java.lang.ClassCastException。这个特性为同样名称的Java类在JVM中共存创造了条件。在实际的应用中,可能会要求同一名称的Java类的不同版本在JVM中可以同时存在。通过类加载器就可以满足这种需求。这种技术在OSGi中得到了广泛的应用。
Java类的链接
Java类的链接指的是将Java类的二进制代码合并到JVM的运行状态之中的过程。在链接之前,这个类必须被成功加载。类的链接包括验证、准备和解析等几个步骤。验证是用来确保Java类的二进制表示在结构上是完全正确的。如果验证过程出现错误的话,会抛出java.lang.VerifyError错误。准备过程则是创建Java类中的静态域,并将这些域的值设为默认值。准备过程并不会执行代码。在一个Java类中会包含对其它类或接口的形式引用,包括它的父类、所实现的接口、方法的形式参数和返回值的Java类等。解析的过程就是确保这些被引用的类能被正确的找到。解析的过程可能会导致其它的Java类被加载。
不同的JVM实现可能选择不同的解析策略。一种做法是在链接的时候,就递归的把所有依赖的形式引用都进行解析。而另外的做法则可能是只在一个形式引用真正需要的时候才进行解析。也就是说如果一个Java类只是被引用了,但是并没有被真正用到,那么这个类有可能就不会被解析。考虑下面的代码:
public class LinkTest {
public static void main(String[] args) {
ToBeLinked toBeLinked = null;
System.out.println("Test link.");
}
}
类 LinkTest引用了类ToBeLinked,但是并没有真正使用它,只是声明了一个变量,并没有创建该类的实例或是访问其中的静态域。在 Oracle的JDK 6中,如果把编译好的ToBeLinked的Java字节代码删除之后,再运行LinkTest,程序不会抛出错误。这是因为ToBeLinked类没有被真正用到,而Oracle的JDK 6所采用的链接策略使得ToBeLinked类不会被加载,因此也不会发现ToBeLinked的Java字节代码实际上是不存在的。如果把代码改成ToBeLinked toBeLinked = new ToBeLinked();之后,再按照相同的方法运行,就会抛出异常了。因为这个时候ToBeLinked这个类被真正使用到了,会需要加载这个类。
Java类的初始化
当一个Java类第一次被真正使用到的时候,JVM会进行该类的初始化操作。初始化过程的主要操作是执行静态代码块和初始化静态域。在一个类被初始化之前,它的直接父类也需要被初始化。但是,一个接口的初始化,不会引起其父接口的初始化。在初始化的时候,会按照源代码中从上到下的顺序依次执行静态代码块和初始化静态域。考虑下面的代码:
public class StaticTest {
public static int X = 10;
public static void main(String[] args) {
System.out.println(Y); //输出60
}
static {
X = 30;
}
public static int Y = X * 2;
}
在上面的代码中,在初始化的时候,静态域的初始化和静态代码块的执行会从上到下依次执行。因此变量X的值首先初始化成10,后来又被赋值成30;而变量Y的值则被初始化成60。
Java类和接口的初始化只有在特定的时机才会发生,这些时机包括:
创建一个Java类的实例。如
MyClass obj = new MyClass()
调用一个Java类中的静态方法。如
MyClass.sayHello()
给Java类或接口中声明的静态域赋值。如
MyClass.value = 10
访问Java类或接口中声明的静态域,并且该域不是常值变量。如
int value = MyClass.value
在顶层Java类中执行assert语句。
通过Java反射API也可能造成类和接口的初始化。需要注意的是,当访问一个Java类或接口中的静态域的时候,只有真正声明这个域的类或接口才会被初始化。考虑下面的代码:
class B {
static int value = 100;
static {
System.out.println("Class B is initialized."); //输出
}
}
class A extends B {
static {
System.out.println("Class A is initialized."); //不会输出
}
}
public class InitTest {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(A.value); //输出100
}
}
在上述代码中,类InitTest通过A.value引用了类B中声明的静态域value。由于value是在类B中声明的,只有类B会被初始化,而类A则不会被初始化。
创建自己的类加载器
在 Java应用开发过程中,可能会需要创建应用自己的类加载器。典型的场景包括实现特定的Java字节代码查找方式、对字节代码进行加密/解密以及实现同名 Java类的隔离等。创建自己的类加载器并不是一件复杂的事情,只需要继承自java.lang.ClassLoader类并覆写对应的方法即可。 java.lang.ClassLoader中提供的方法有不少,下面介绍几个创建类加载器时需要考虑的:
defineClass():这个方法用来完成从Java字节代码的字节数组到java.lang.Class的转换。这个方法是不能被覆写的,一般是用原生代码来实现的。
findLoadedClass():这个方法用来根据名称查找已经加载过的Java类。一个类加载器不会重复加载同一名称的类。
findClass():这个方法用来根据名称查找并加载Java类。
loadClass():这个方法用来根据名称加载Java类。
resolveClass():这个方法用来链接一个Java类。
这里比较 容易混淆的是findClass()方法和loadClass()方法的作用。前面提到过,在Java类的链接过程中,会需要对Java类进行解析,而解析可能会导致当前Java类所引用的其它Java类被加载。在这个时候,JVM就是通过调用当前类的定义类加载器的loadClass()方法来加载其它类的。findClass()方法则是应用创建的类加载器的扩展点。应用自己的类加载器应该覆写findClass()方法来添加自定义的类加载逻辑。 loadClass()方法的默认实现会负责调用findClass()方法。
前面提到,类加载器的代理模式默认使用的是父类优先的策略。这个策略的实现是封装在loadClass()方法中的。如果希望修改此策略,就需要覆写loadClass()方法。
下面的代码给出了自定义的类加载的常见实现模式:
public class MyClassLoader extends ClassLoader {
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundException {
byte[] b = null; //查找或生成Java类的字节代码
return defineClass(name, b, 0, b.length);
}
}
分享到:
相关推荐
在《Java深度历险》这本书的第二章中,作者深入探讨了类加载器在实现Java程序动态性中的核心作用。 #### 类加载器的动态性 Java语言天生具备动态性,这意味着开发者无需依赖底层操作系统的特定机制(如动态链接库...
内容概要:本文探讨了模糊故障树(FFTA)在工业控制系统可靠性分析中的应用,解决了传统故障树方法无法处理不确定数据的问题。文中介绍了模糊数的基本概念和实现方式,如三角模糊数和梯形模糊数,并展示了如何用Python实现模糊与门、或门运算以及系统故障率的计算。此外,还详细讲解了最小割集的查找方法、单元重要度的计算,并通过实例说明了这些方法的实际应用场景。最后,讨论了模糊运算在处理语言变量方面的优势,强调了在可靠性分析中处理模糊性和优化计算效率的重要性。 适合人群:从事工业控制系统设计、维护的技术人员,以及对模糊数学和可靠性分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:适用于需要评估复杂系统可靠性的场合,特别是在面对不确定数据时,能够提供更准确的风险评估。目标是帮助工程师更好地理解和预测系统故障,从而制定有效的预防措施。 其他说明:文中提供的代码片段和方法可用于初步方案验证和技术探索,但在实际工程项目中还需进一步优化和完善。
内容概要:本文详细探讨了双馈风力发电机(DFIG)在Simulink环境下的建模方法及其在不同风速条件下的电流与电压波形特征。首先介绍了DFIG的基本原理,即定子直接接入电网,转子通过双向变流器连接电网的特点。接着阐述了Simulink模型的具体搭建步骤,包括风力机模型、传动系统模型、DFIG本体模型和变流器模型的建立。文中强调了变流器控制算法的重要性,特别是在应对风速变化时,通过实时调整转子侧的电压和电流,确保电流和电压波形的良好特性。此外,文章还讨论了模型中的关键技术和挑战,如转子电流环控制策略、低电压穿越性能、直流母线电压脉动等问题,并提供了具体的解决方案和技术细节。最终,通过对故障工况的仿真测试,验证了所建模型的有效性和优越性。 适用人群:从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解DFIG工作原理、掌握Simulink建模技能的研究人员;旨在帮助读者理解DFIG在不同风速条件下的动态响应机制,为优化风力发电系统的控制策略提供理论依据和技术支持。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释,还附有大量Matlab/Simulink代码片段,便于读者进行实践操作。同时,针对一些常见问题给出了实用的调试技巧,有助于提高仿真的准确性和可靠性。
内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC和组态王软件构建的八层电梯控制系统。首先阐述了系统的硬件配置,包括PLC的IO分配策略,如输入输出信号的具体分配及其重要性。接着深入探讨了梯形图编程逻辑,涵盖外呼信号处理、轿厢运动控制以及楼层判断等关键环节。随后讲解了组态王的画面设计,包括动画效果的实现方法,如楼层按钮绑定、轿厢移动动画和门开合效果等。最后分享了一些调试经验和注意事项,如模拟困人场景、防抖逻辑、接线艺术等。 适合人群:从事自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程和组态软件有一定基础的人群。 使用场景及目标:适用于需要设计和实施小型电梯控制系统的工程项目。主要目标是帮助读者掌握PLC编程技巧、组态画面设计方法以及系统联调经验,从而提高项目的成功率。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用相关知识点。此外,还强调了安全性和可靠性方面的考量,如急停按钮的正确接入和硬件互锁设计等。
内容概要:本文介绍了如何将CarSim的动力学模型与Simulink的智能算法相结合,利用模型预测控制(MPC)实现车辆的智能超车换道。主要内容包括MPC控制器的设计、路径规划算法、联合仿真的配置要点以及实际应用效果。文中提供了详细的代码片段和技术细节,如权重矩阵设置、路径跟踪目标函数、安全超车条件判断等。此外,还强调了仿真过程中需要注意的关键参数配置,如仿真步长、插值设置等,以确保系统的稳定性和准确性。 适合人群:从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对联合仿真感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行自动驾驶车辆行为模拟的研究机构和企业,旨在提高超车换道的安全性和效率,为自动驾驶技术研发提供理论支持和技术验证。 其他说明:随包提供的案例文件已调好所有参数,可以直接导入并运行,帮助用户快速上手。文中提到的具体参数和配置方法对于初学者非常友好,能够显著降低入门门槛。
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51单片机作为主控; 2、采用AD0809(仿真0808)检测"PH、氨、亚硝酸盐、硝酸盐"模拟传感; 3、采用DS18B20检测温度; 4、采用1602液晶显示检测值; 5、检测值同时串口上传,调试助手监看; 6、亦可通过串口指令对加热器、制氧机进行控制;
内容概要:本文详细介绍了双馈永磁风电机组并网仿真模型及其短路故障分析方法。首先构建了一个9MW风电场模型,由6台1.5MW双馈风机构成,通过升压变压器连接到120kV电网。文中探讨了风速模块的设计,包括渐变风、阵风和随疾风的组合形式,并提供了相应的Python和MATLAB代码示例。接着讨论了双闭环控制策略,即功率外环和电流内环的具体实现细节,以及MPPT控制用于最大化风能捕获的方法。此外,还涉及了短路故障模块的建模,包括三相电压电流特性和离散模型与phasor模型的应用。最后,强调了永磁同步机并网模型的特点和注意事项。 适合人群:从事风电领域研究的技术人员、高校相关专业师生、对风电并网仿真感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标:适用于风电场并网仿真研究,帮助研究人员理解和优化风电机组在不同风速条件下的性能表现,特别是在短路故障情况下的应对措施。目标是提高风电系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文中提供的代码片段和具体参数设置有助于读者快速上手并进行实验验证。同时提醒了一些常见的错误和需要注意的地方,如离散化步长的选择、初始位置对齐等。
适用于空手道训练和测试场景
内容概要:本文介绍了金牌音乐作词大师的角色设定、背景经历、偏好特点、创作目标、技能优势以及工作流程。金牌音乐作词大师凭借深厚的音乐文化底蕴和丰富的创作经验,能够为不同风格的音乐创作歌词,擅长将传统文化元素与现代流行文化相结合,创作出既富有情感又触动人心的歌词。在创作过程中,会严格遵守社会主义核心价值观,尊重用户需求,提供专业修改建议,确保歌词内容健康向上。; 适合人群:有歌词创作需求的音乐爱好者、歌手或音乐制作人。; 使用场景及目标:①为特定主题或情感创作歌词,如爱情、励志等;②融合传统与现代文化元素创作独特风格的歌词;③对已有歌词进行润色和优化。; 阅读建议:阅读时可以重点关注作词大师的创作偏好、技能优势以及工作流程,有助于更好地理解如何创作出高质量的歌词。同时,在提出创作需求时,尽量详细描述自己的情感背景和期望,以便获得更贴合心意的作品。
linux之用户管理教程.md
包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示设置及状态; 3、采用L298驱动两个电机,模拟机械臂动力、移动底盘动力; 3、首先按键配置-待搬运物块的高度和宽度(为0不能开始搬运); 4、按下启动键开始搬运,搬运流程如下: 机械臂先把物块抓取到机器车上, 机械臂减速 机器车带着物块前往目的地 机器车减速 机械臂把物块放下来 机械臂减速 机器车回到物块堆积处(此时机器车是空车) 机器车减速 蜂鸣器提醒 按下复位键,结束本次搬运
内容概要:本文详细介绍了基于下垂控制的三相逆变器电压电流双闭环控制的仿真方法及其在MATLAB/Simulink和PLECS中的具体实现。首先解释了下垂控制的基本原理,即有功调频和无功调压,并给出了相应的数学表达式。随后讨论了电压环和电流环的设计与参数整定,强调了两者带宽的差异以及PI控制器的参数选择。文中还提到了一些常见的调试技巧,如锁相环的响应速度、LC滤波器的谐振点处理、死区时间设置等。此外,作者分享了一些实用的经验,如避免过度滤波、合理设置采样周期和下垂系数等。最后,通过突加负载测试展示了系统的动态响应性能。 适合人群:从事电力电子、微电网研究的技术人员,尤其是有一定MATLAB/Simulink和PLECS使用经验的研发人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相逆变器下垂控制机制的研究人员和技术人员,旨在帮助他们掌握电压电流双闭环控制的具体实现方法,提高仿真的准确性和效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论讲解,还结合了大量的实战经验和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了光伏并网逆变器的全栈开发资料,涵盖了从硬件设计到控制算法的各个方面。首先,文章深入探讨了功率接口板的设计,包括IGBT缓冲电路、PCB布局以及EMI滤波器的具体参数和设计思路。接着,重点讲解了主控DSP板的核心控制算法,如MPPT算法的实现及其注意事项。此外,还详细描述了驱动扩展板的门极驱动电路设计,特别是光耦隔离和驱动电阻的选择。同时,文章提供了并联仿真的具体实现方法,展示了环流抑制策略的效果。最后,分享了许多宝贵的实战经验和调试技巧,如主变压器绕制、PWM输出滤波、电流探头使用等。 适合人群:从事电力电子、光伏系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助工程师理解和掌握光伏并网逆变器的硬件设计和控制算法;②提供详细的实战经验和调试技巧,提升产品的可靠性和性能;③适用于希望深入了解光伏并网逆变器全栈开发的技术人员。 其他说明:文中不仅提供了具体的电路设计和代码实现,还分享了许多宝贵的实际操作经验和常见问题的解决方案,有助于提高开发效率和产品质量。
内容概要:本文详细介绍了粒子群优化(PSO)算法与3-5-3多项式相结合的方法,在机器人轨迹规划中的应用。首先解释了粒子群算法的基本原理及其在优化轨迹参数方面的作用,随后阐述了3-5-3多项式的数学模型,特别是如何利用不同阶次的多项式确保轨迹的平滑过渡并满足边界条件。文中还提供了具体的Python代码实现,展示了如何通过粒子群算法优化时间分配,使3-5-3多项式生成的轨迹达到时间最优。此外,作者分享了一些实践经验,如加入惩罚项以避免超速,以及使用随机扰动帮助粒子跳出局部最优。 适合人群:对机器人运动规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者,尤其是有一定编程基础并对优化算法有初步了解的人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制机器人运动的应用场合,如工业自动化生产线、无人机导航等。主要目标是在保证轨迹平滑的前提下,尽可能缩短运动时间,提高工作效率。 其他说明:文中不仅给出了理论讲解,还有详细的代码示例和调试技巧,便于读者理解和实践。同时强调了实际应用中需要注意的问题,如系统的建模精度和安全性考量。
KUKA机器人相关资料
内容概要:本文详细探讨了光子晶体中的束缚态在连续谱中(BIC)及其与轨道角动量(OAM)激发的关系。首先介绍了光子晶体的基本概念和BIC的独特性质,随后展示了如何通过Python代码模拟二维光子晶体中的BIC,并解释了BIC在光学器件中的潜在应用。接着讨论了OAM激发与BIC之间的联系,特别是BIC如何增强OAM激发效率。文中还提供了使用有限差分时域(FDTD)方法计算OAM的具体步骤,并介绍了计算本征态和三维Q值的方法。此外,作者分享了一些实验中的有趣发现,如特定条件下BIC表现出OAM特征,以及不同参数设置对Q值的影响。 适合人群:对光子晶体、BIC和OAM感兴趣的科研人员和技术爱好者,尤其是从事微纳光子学研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望通过代码模拟深入了解光子晶体中BIC和OAM激发机制的研究人员。目标是掌握BIC和OAM的基础理论,学会使用Python和其他工具进行模拟,并理解这些现象在实际应用中的潜力。 其他说明:文章不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实验心得和技巧,帮助读者避免常见错误,提高模拟精度。同时,强调了物理离散化方式对数值计算结果的重要影响。
内容概要:本文详细介绍了如何使用C#和Halcon 17.12构建一个功能全面的工业视觉项目。主要内容涵盖项目配置、Halcon脚本的选择与修改、相机调试、模板匹配、生产履历管理、历史图像保存以及与三菱FX5U PLC的以太网通讯。文中不仅提供了具体的代码示例,还讨论了实际项目中常见的挑战及其解决方案,如环境配置、相机控制、模板匹配参数调整、PLC通讯细节、生产数据管理和图像存储策略等。 适合人群:从事工业视觉领域的开发者和技术人员,尤其是那些希望深入了解C#与Halcon结合使用的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要开发复杂视觉检测系统的工业应用场景,旨在提高检测精度、自动化程度和数据管理效率。具体目标包括但不限于:实现高效的视觉处理流程、确保相机与PLC的无缝协作、优化模板匹配算法、有效管理生产和检测数据。 其他说明:文中强调了框架整合的重要性,并提供了一些实用的技术提示,如避免不同版本之间的兼容性问题、处理实时图像流的最佳实践、确保线程安全的操作等。此外,还提到了一些常见错误及其规避方法,帮助开发者少走弯路。
内容概要:本文探讨了分布式电源(DG)接入对9节点配电网节点电压的影响。首先介绍了9节点配电网模型的搭建方法,包括定义节点和线路参数。然后,通过在特定节点接入分布式电源,利用Matlab进行潮流计算,模拟DG对接入点及其周围节点电压的影响。最后,通过绘制电压波形图,直观展示了不同DG容量和接入位置对配电网电压分布的具体影响。此外,还讨论了电压越限问题以及不同线路参数对电压波动的影响。 适合人群:电力系统研究人员、电气工程学生、从事智能电网和分布式能源研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于研究分布式电源接入对配电网电压稳定性的影响,帮助优化分布式电源的规划和配置,确保电网安全稳定运行。 其他说明:文中提供的Matlab代码和图表有助于理解和验证理论分析,同时也为后续深入研究提供了有价值的参考资料。
内容概要:本文探讨了在两级电力市场环境中,针对省间交易商的最优购电模型的研究。文中提出了一个双层非线性优化模型,用于处理省内电力市场和省间电力交易的出清问题。该模型采用CVaR(条件风险价值)方法来评估和管理由新能源和负荷不确定性带来的风险。通过KKT条件和对偶理论,将复杂的双层非线性问题转化为更易求解的线性单层问题。此外,还通过实际案例验证了模型的有效性,展示了不同风险偏好设置对购电策略的影响。 适合人群:从事电力系统规划、运营以及风险管理的专业人士,尤其是对电力市场机制感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电力市场运作机制及其风险控制手段的研究人员和技术开发者。主要目标是为省间交易商提供一种科学有效的购电策略,以降低风险并提高经济效益。 其他说明:文章不仅介绍了理论模型的构建过程,还包括具体的数学公式推导和Python代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了模型在实际应用中存在的挑战,如数据精度等问题,并指出了未来改进的方向。