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站长源码是什么东西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，vb源码转换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,springcloud源码免费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，偶遇猫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。workman底层源码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。