1.JDK基础概念及目录结构
2.找15k的底底层java工作,技术要达到什么程度
3.JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!层源
4.要查看JDK底层代码的源码时候,按住ctrl键点类型就会到跳到JDK底层代码,解读这个功能在我的底底层Eclipse怎么没有呢?
5.java是如何调用native方法?hotspot源码分析必会技能
6.面试官:从源码分析一下TreeSet(基于jdk1.8)
JDK基础概念及目录结构
探索Java开发基石:JDK概念与目录结构详解</ Java开发环境的基石就是Java Development Kit (JDK),它不仅包含了Java编译器、层源如何通过源码开发调试工具和javadoc等实用工具,源码而且是解读将Java源代码编译为跨平台可执行字节码的关键。默认情况下,底底层JDK使用Hotspot VM进行解释执行,层源OpenJDK则是源码其开源版本,尽管在授权协议和源代码完整性方面与SUN/Oracle JDK有所不同,解读但都为Java编程提供了强大的底底层支持。 深入探讨JDK的层源内部结构,我们先来看一个典型的源码目录结构示例(以CentOS 7和JDK 1.8为例):bin、COPYRIGHT、db、include、jre、lib、LICENSE、man、README和src.zip等文件夹,每一个都承载着特定的功能和职责。bin</: 这个目录犹如Java开发者的瑞士军刀,存储了Java工具(如java、javac和javadoc)以及关键的工具jar(如dt.jar和tools.jar),是日常开发中不可或缺的部分。
COPYRIGHT</: 保护着JDK的版权信息,提醒我们尊重和遵守版权法规。
db</: 包含Java数据库相关资源,但现代Java应用更多依赖于数据库驱动,而非这个目录。
include</: C语言头文件的天堂,如JNI(Java Native Interface)头文件JNI.h,用于Java与C/C++代码的源码PHP修改语言交互。
lib</: 精华所在,Java类库的宝库,包含dt.jar和tools.jar,它们在CLASSPATH中占据重要位置,如rt.jar(核心类库,如java.lang, java.io, java.net, java.util)和平台特定库。
src.zip</: 提供Java类库源码,包括rt.jar关键部分和启动器源码,是深入理解Java源码的绝佳入口。
jre</: Java运行环境的核心,包含bin(如java[.exe])、lib(rt.jar和动态链接库)以及针对不同架构的子目录,如amd(JVM库libjvm.so)。
dt.jar</:尽管在现代GUI开发中使用较少,但Swing包依然对Java图形界面设计至关重要。
tools.jar</:工具类库,包括编译器和文档生成器,如javac.exe和javadoc.exe,简化了开发者的工作流程。
CLASSPATH设置:$.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar,这个环境变量确保了IDE能正确引用JDK的类库。
对于IDE用户,如Mac上的IntelliJ IDEA,类库结构的洞察有助于理解代码执行的底层逻辑。它展示了代码是如何通过JDK的各个组件协同工作的。 最后,虽然我们已经掌握了JDK的基础,但Java世界的深奥远不止于此。深入阅读源代码,探究Java类库和JVM的工作原理,是提升编程技能和理解力的不二法门。找k的java工作,技术要达到什么程度
不一定全靠技术,我认为:第一人脉(有朋友给你内推),第二靠嘴(你得会巴巴),下载网站源码侵权第三才是技术(你技术超级牛可以忽略前两点,知道很多底层,能把面试官说到佩服,你比面试官技术还深)。
K跟公司也有一定的关系,大单位可能注重你的基础知识(JDK源码底层实现),现在都是微服务分布式,redis等缓存技术,JVM,JMM问你原理什么的。不是很大的公司如果有朋友推荐你过去会好很多,有的单位可能就要一个能写增删改查的就行了哪里会给K(面试造飞机,工作拧螺丝)。
有一定自学能力,每个公司用的东西不一样面试的时候问的问题也不一样,你不可能用过所有的开源框架。你如果能在简历上或者面试中能体现出你的学习能力再好不过了。
先把自己会的东西理解了,比如面试时候经常问到hashmap初学者可能会说:它是一个以key-value形式存储数据的,不是线程安全的,允许null的键和值。有一定研究的人说出来的就比较底层一点:底层是数组+链表实现的 ,它是以key的hashcode计算得出数组下标所以他存取速度快,初始值是 当容量到达*0.大小的时候扩容,扩容涉及到重新计算存储位置所以很耗性能,如果知道要存多少数据,创建的时候设置好大小就可以避开这个问题,hashcode重复会得到相同的数组下标这就是为什么使用链表的原因,当链表的大小达到多少之后链表会转换为红黑树JDK1.8等等。。这就是不一样的地方,有一个自己学习研究的体现。
你也可以打着K的旗号去面试(也许过了呢),看看都问什么,回来在学呗,如何学会linux源码看看招聘的都什么要求。
JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!
一句话讲, HashMap底层数据结构,JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后,相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些?
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图:
如上图所示,put方法调用了putVal方法,之后主要脉络是:
如何计算hash值?
计算hash值的算法就在第一步,对key值进行hashCode()后,对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢?其实涉及了很多数学知识,简单的说就是尽可能让高和低位参与运算,可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少?
如上图所示,很明显第二步回调用resize方法,获取到默认容量为,这个在源码里是1<<4得到的,1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.,所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组,作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是,如何进行hash寻址的?
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单,就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算,这个操作和对hash取模很类似,只不过这样效率更高而已。hash寻址后,宝塔无限分站源码就得到了一个位置,可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后,你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩,看如下图:
当hash值计算一致,比如当hash值都是时,Key-Value对的Node节点还有一个next指针,会以单链表的形式,将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一:单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候,单链法会造成原理链接过长,导致HashMap性能下降,因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候,会自动转换为红黑树,自平衡的一种二叉树,有很多特点,比如区分红和黑节点等,具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是,hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图,核心脉络是四步,源码具体的就不粘出来了。当put一个之后,map的size达到扩容阈值,就会触发rehash。你可以看到如下具体思路:
情况1:如果数组位置只有一个值:使用新的容量进行rehash,即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表,根据 e.hash & oldCap == 0进行判断,结果为0的使用原位置,否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表,这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
情况3:如果数组位置有红黑树,根据split方法,同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计,如果个数小于6,将树的结果恢复为普通Node,否则使用index + oldCap,调整红黑树位置,这里不会和新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话,可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图,假设都出发了以上三种情况结果如下所示:
上面源码核心脉络,3个if主要是校验了一堆,没做什么事情,之后赋值了扩容因子,不传递使用默认值0.,扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。代码如下:
竟然不是大小*扩容因子?
n |= n >>> 1这句话,是在干什么?n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或,n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况,之前你应该学到了,如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子:假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=,那么计算过程应该如下:
n是int类型,java中一般是4个字节,位。所以的二进制: 。
最后n+1=,方法返回,赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。
为什么这么做呢?一句话,为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算,都是二进制的位运算,效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码,看看指定了map容量,第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold,这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组,之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识,技能的成长,给大家带来一个金句甜点,结束我今天的分享:坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化,第二个秘诀就是目标化。顾名思义,就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉,给自己定了一个目标,每天5组,每次个俯卧撑,你看到自己胖的身形或者海报,很有刺激,结果开始前两天非常厉害,干劲十足,特别奥利给。但是第三天,你想到要个俯卧撑,你就不想起床,就算起来,可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大,要从微习惯开始,比如我媳妇从来没有做过俯卧撑,就让她每天从1个开始,不能多,我就怕她收不住,做多了。一开始其实从习惯开始,先变成习惯,再开始慢慢加量。量太大养不成习惯,量小才能养成习惯。很容易做到才能养成,你想想是不是这个道理?
所以,坚持的第二个秘诀就是定一个目标,可以通过小量目标,养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记,不要多,我想超过你也会睡着了的.....
最后,大家可以在阅读完源码后,在茶余饭后的时候问问同事或同学,你也可以分享下,讲给他听听。
要查看JDK底层代码的时候,按住ctrl键点类型就会到跳到JDK底层代码,这个功能在我的Eclipse怎么没有呢?
是希望得到这种效果吧?如上示例,查看java.lang.String类的源码。
建议百度“Eclipse 反编译”。
(不能贴参考的链接,很可能被封回答,已经发私信)
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。
面试官:从源码分析一下TreeSet(基于jdk1.8)
面试官可能会询问关于TreeSet(基于JDK1.8)的源码分析,实际上,TreeSet与HashSet类似,都利用了TreeMap底层的红黑树结构。主要特性包括:
1. TreeSet是基于TreeMap的NavigableSet实现,元素存储在TreeMap的key中,value为一个常量对象。
2. 不是直接基于TreeMap,而是NavigableMap,因为TreeMap本身就实现了这个接口。
3. 对于内存节省的疑问,TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的逻辑冲突。添加重复元素时,PRESENT确保了插入状态的区分。
4. 构造函数提供了多样化的选项,允许自定义比较器和排序器,基本继承自HashSet的特性。
5. 除了基本的增删操作,TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。
总结来说,TreeSet在排序上优于HashSet,但插入和查找操作由于树的结构会更复杂,不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序,HashSet是更好的选择。
感谢您的关注,关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。