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2022-01-12
Java中的条件编译
一个流传已久的传说 在中文 Java 圈子里有这样一段传说：Google（或某家硅谷大厂）有一种「Java 条件编译」技术，可以在同一份源码里写「测试开关打开时才走的代码」，非生产流水线编译时整段代码都在，可以照常调试；上了生产、关掉开关，被 if 包围的那段 Java 代码就会被编译器当成死代码，从字节码里直接抹掉，线上绝对跑不到。 这段传说混杂了三个独立的问题： Java 是否真的存在「if 块在生产编译时从字节码消失」这种机制？ 这是 Google 独有的私货，还是标准 Java 的能力？ 如果代码真的被编译器去除，那调试还能怎么做？ 回答它们需要三种证据：JLS §14.21、§13.4.9、§15.28 的规范条文给出语言契约；一组可复现的 javap 字节码实验给出实证；feature switch 工业谱系（javac 死代码消除、BuildConfig.DEBUG + R8、Manifold 预处理器、AspectJ 类加载织入、OpenFeature 运行时开关、HotSpot C2 运行时死分支折叠）给出工程参照系。 文中代码示例基准 Java 8，字节...
2018-10-22
JDWP 与远程调试
JDWP（Java Debug Wire Protocol），它提供了调试器和目标 JVM （target vm）之间的调试协议。 在 target vm 启动时，增加这个 JAVA_OPTS： 1JAVA_OPTS="-Xdebug -Xnoagent -Djava.compiler=NONE -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=26310" 在服务器端，增加 remote debuging 的时候使用如下配置： 12345678# Java 9 以上-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:8000# Java 5-8-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=8000# Java 1.4.x -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,addre...
2017-10-30
JVM 与编译优化
Java 的编译分期，至少可以分为两个阶段（有些情况下还有额外的第三种编译过程）： 编译前端（前端编译）：把 *.java 变成 *.class 文件的过程。也就是把源语言文件变成中间语言文件的过程。典型的例子有：javac、Eclipse 的 ECJ 的工作过程。 编译后端（后端编译）：由 JIT（Just In Time Compiler）把中间语言（字节码）转换成二进制目标体系结构机器码的过程。典型的例子有 HotSpot 的 C1、C2 编译器的工作过程。 AOT（Ahead Of Time）编译器直接把源代码编译成二进制目标体系结构机器码的过程。 早期（编译）优化 javac 自从 1.3 版本已经不再支持 -O 的优化了。所有的优化策略集中到后端编译里。这样没有经过 javac 编译的 JRuby、Jython 程序，也可以享受到 JVM 的优化福利。 javac的编译过程，大致上是： 解析和填充符号表（Parse and Enter）。 注解处理（Annotation Processing，Java 5以后加入的过程）。 分析与字节码生成（Analyze an...
2026-02-07
G1/ZGC/Shenandoah 垃圾收集器对比
垃圾收集的核心挑战 垃圾收集器的设计始终面临三个核心指标的权衡：吞吐量、延迟和内存占用。这三个指标构成了一个不可能三角，优化其中一个指标往往需要牺牲其他指标。 吞吐量指单位时间内完成的工作量，通常用应用程序运行时间占总时间的比例来衡量。对于批处理任务、科学计算等场景，高吞吐量是首要目标。 延迟指垃圾收集造成的应用停顿时间。对于交互式应用、金融交易系统等对响应时间敏感的场景，低延迟至关重要。延迟通常关注最大停顿时间和停顿时间分布。 内存占用指垃圾收集器为了完成收集工作所需的额外内存空间。内存受限的环境下，收集器自身的内存开销成为关键约束。 传统垃圾收集器在三者之间做出明确取舍：Serial 和 Parallel GC 追求高吞吐量，但停顿时间较长；CMS GC 降低停顿时间，但牺牲吞吐量并占用更多内存。现代收集器试图在三者之间找到更优的平衡点。 G1（Garbage First）收集器 G1 收集器在 JDK 7u4 版本正式推出，是 JDK 9 之后的默认垃圾收集器。G1 的核心思想是打破传统分代收集的物理隔离，将堆内存划分为多个大小相等的 Region。 Region 化堆内存...
2026-01-24
Java 线程池笔记
从执行器到线程池（from executor interface to thread pool implementation） Pooling is the grouping together of resources (assets, equipment, personnel, effort, etc.) for the purposes of maximizing advantage or minimizing risk to the users. The term is used in finance, computing and equipment management. ——wikipedia “池化”思想不仅仅能应用在计算机领域，在金融、设备、人员管理、工作管理等领域也有相关的应用。 在计算机领域中的表现为：统一管理IT资源，包括服务器、存储、和网络资源等等。通过共享资源，使用户在低投入中获益。除去线程池，还有其他比较典型的几种使用策略包括： 内存池(Memory Pooling)：预先申请内存，提升申请内存速度，减少内存碎片。 连接池(Connection Poo...
2019-09-02
Java 服务 OOM 排查全链路（Linux 内核 + JVM 工具链 + 问题分析）
Java 进程的 OOM 跨两层：Linux 内核的 OOM Killer 在物理内存或 cgroup limit 触及时 kill 进程，事后只能从 dmesg 还原；JVM 的 OutOfMemoryError 在堆/元空间/直接内存耗尽时抛异常，常带堆栈和 dump。两层工具栈不同：Linux 侧看 dmesg、cgroup、内核参数，JVM 侧看 jstat、jmap、jstack、arthas、JFR、gperftools。 一、Linux 层：OOM Killer 机制 Linux 内核有个 OOM (Out of Memory) Killer 的机制，可以在系统内存不足的时候，通过主动杀死一些进程来释放更多的内存空间。 很多时候，可以 ping 通一台服务器，但无法 ssh 上去，因为 sshd 被 OOM Killer 杀掉了。ping 能 ping 通，是因为处在内核态协议栈还能工作，发出回送报文。sshd 则因为是用户态进程，直接被干掉了。 OOM Killer 工作流程 OOM Killer 的完整工作流程如下： 关键机制 oom_score 每个进程都有...