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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html炸弹经典源码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,藏头诗最新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,筹码焰火指标源码主线程调用导致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画竖线指标源码映射。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的游资短线指标源码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。