[JVM] Java类的加载过程

Java类的加载过程

在这里插入图片描述

在Java中,类的加载是指在程序运行时将类的二进制数据加载到内存中,并转化为可以被JVM执行的形式的过程。类的加载过程主要包括以下几个步骤:

  1. 加载(Loading):通过类的全限定名,使用类加载器将类的二进制数据加载到JVM中。类加载器会根据类的名称找到对应的字节码文件,并读取字节码文件的内容。

  2. 验证(Verification):在加载类的过程中,JVM会对字节码文件进行验证,确保其符合Java虚拟机规范的约束。验证的内容包括语法、语义以及字节码的合法性等方面。

  3. 准备(Preparation):在准备阶段,JVM会为类的静态变量分配内存,并设置默认的初始值。这些变量包括静态变量和静态常量。

  4. 解析(Resolution):解析阶段是将符号引用转换为直接引用的过程。符号引用是一种编译时的引用,直接引用是可以直接指向内存中的对象的引用。

  5. 初始化(Initialization):在初始化阶段,JVM会执行类的初始化代码,为静态变量赋予正确的初值,并执行静态代码块。初始化阶段是类加载过程的最后一步,只有当一个类被主动引用时才会触发初始化。可以有多种方式触发类的初始化,例如创建类的实例、访问类的静态变量和调用类的静态方法等。

  6. 使用(Using):在初始化完成后,类可以被正常使用,可以创建类的实例、调用类的方法等。

  7. 卸载(Unloading):当类不再被使用时,JVM会卸载该类,并释放相关的内存空间。

需要注意的是,类加载过程中,JVM并不一定需要一次性将所有的类都加载到内存中。JVM采用的是延迟加载(Lazy Loading)的策略,只有当需要使用某个类时才会对其进行加载。此外,JVM还提供了一系列的类加载器,用于从不同的来源加载类的二进制数据,例如本地文件系统、网络、ZIP文件等。

总结起来,类的加载过程包括加载、验证、准备、解析、初始化等阶段,通过这些步骤,Java虚拟机将类的二进制数据加载到内存中,并初始化类的静态变量和代码,使得该类可以被正常使用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/314089.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Docker】数据管理之数据卷的挂载

一、什么是数据卷 为了很好的实现数据保存和数据共享,Docker提出了Volume这个概念,简单的说就是绕过默认的联合 文件系统,而以正常的文件或者目录的形式存在于宿主机上。又被称作数据卷。数据卷提供了一些有用的特性: 数据卷可以在…

Casper Network (CSPR)2024 年愿景:通过投资促进增长

Casper Network (CSPR)是行业领先的 Layer-1 区块链网络之一,通过推出了一系列值得关注的技术改进和倡议,已经为 2024 年做好了准备。 在过去的一年里,Casper Network (CSPR)不断取得里程碑式的进展,例如推…

设计模式—行为型模式之状态模式

设计模式—行为型模式之状态模式 状态(State)模式:对有状态的对象,把复杂的“判断逻辑”提取到不同的状态对象中,允许状态对象在其内部状态发生改变时改变其行为。 状态模式包含以下主要角色: 环境类&am…

构建基于RHEL9系列(CentOS9,AlmaLinux9,RockyLinux9等)的Nginx1.24.0的RPM包

本文适用:rhel9系列,或同类系统(CentOS9,AlmaLinux9,RockyLinux9等) 文档形成时期:2023年 因系统版本不同,构建部署应略有差异,但本文未做细分,对稍有经验者应不存在明显障碍。 因软件世界之复杂和个人能力…

使用主题模型和古老的人类推理进行无监督文本分类

一、说明 我在日常工作中不断遇到的一项挑战是在无法访问黄金标准标签的情况下标记文本数据。这绝不是一项微不足道的任务,在本文中,我将向您展示一种相对准确地完成此任务的方法,同时保持管道的可解释性和易于调整。 一些读者可能已经开始考…

x-cmd pkg | trash-cli - 类 Unix 系统的命令行垃圾桶

目录 简介首次用户技术特点竞品和相关作品进一步阅读 简介 trash-cli 是类 Unix 系统的命令行垃圾桶,用于移动文件到回收站,同时会记录文件的原地址和删除日期。 该工具使用与 GNOME、KDE ​​和 XFCE 等桌面环境相同的垃圾桶,所以即使是非 …

使用Web自动化测试工具显著好处

随着互联网技术的飞速发展,Web应用程序在企业中的重要性不断上升。为了确保Web应用程序的质量和稳定性,许多企业转向了Web自动化测试工具。下面是使用Web自动化测试工具的一些显著好处: 1. 提高测试覆盖率 Web自动化测试工具可以模拟用户与We…

网络中的网络 NiN

目录 1.NiN 2.代码 1.NiN 卷积层的参数等于输入的通道数*输出的通道数乘以窗口的平方,然而全连接层的参数的大小等于输入的通道乘以图片的大小乘以输出的通道数。全连接层的参数很多,占用很多的内存,占用很多的计算带宽,很容易出…

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设…

养猫家庭怎么挑选宠物空气净化器?猫用空气净化器推荐来了!

宠物空气净化器在近年来越来越受到关注,它们被宣传为解决宠物家庭空气质量问题的神器。然而,一些人认为宠物空气净化器只是商家们利用人们对宠物的爱而推出的一种所谓的“智商税”,那么作为一位养猫多年的铲屎官,我可以说宠物空气…

【c++】入门4

内联函数声明和定义不能分开 inline不建议声明和定义分离,分离会导致链接错误。因为inline被展开,就没有函数地址 了,链接就会找不到。 auto关键字 随着程序越来越复杂,程序中用到的类型也越来越复杂,经常体现在&…

EfficientSAM 代码推理

SA网站主页:Segment Anything | Meta AI 论文主页:EfficientSAM 代码地址:https://github.com/yformer/EfficientSAM 官方给的推理代码是CPU版本的,如果想使用GPU推理需要自己修改一下 经过推理测试3090GPU,官方测试…

【TypeScript】入门基础知识

目前在做项目的技术栈是 reacttypescript,之前只知道 ts 是 js 的扩展,增加了类型检查,但是没有仔细的学过,纯纯看别人代码上手 anyscript(这很难评...)。趁着最近空闲,就学习一下 ts 的基础知识…

Windows10下 tensorflow-gpu 配置

越来越多的的人入坑机器学习,深度学习,tensorflow 作为目前十分流行又强大的一个框架,自然会有越来越多的新人(我也刚入门)准备使用,一般装的都是 CPU 版的 tensorflow,然而使用 GPU 跑 tensorf…

Linux的DNS域名解析服务

一.DNS基础 1.1 DNS简介 DNS域名系统 (Domain Name System 缩写为:DNS)是因特网的一项核心服务,它作为可以将 域名 和 IP地址 相互映射的一个分布式数据库,能够使人更加方便的访问互联网,而不用去记住能够…

【CCNet】《CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》

ICCV-2019 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets and Metrics5.2 Experiments on Cityscapess5.3 Experiments on ADE20K5.4 Experiments on COCO 6 Conclusion(own) 1 Ba…

GEM5 McPAT教程:源代码解读McPAT NoC功耗 arbiter部分

简介 McPAT用的很多,大多只是写个python或perl脚本替换xml文件.没有深入到为什么xml脚本这些值要换,以及这写填进去xml的值是怎么影响计算的.本问从源代码一步步读下来,解释每一步是如何计算的. power 构成: 动态功耗其实更相关于energy McPAT的power 核心是两类,动态和静态…

新年的第一个项目管理计划借助工具制定,真高效!

年终总结刚提交没多久,新年的第一个项目就接踵而来了,是一个中大型项目,也是我做的比较少的类型。之前主要做一些中小型项目,项目的交付周期不长、所需资源也较少,基本上都能顺利的交付,所以一般简要规划下…

【设计模式-6】建造者模式的实现与框架中的应用

建造者模式又被成为生成器模式,是一种使用频率比较低,相对复杂的创建型模式,在很多源码框架中可以看到建造者的使用场景,稍后我们会在本文末尾展示几个框架的使用案例。  建造者模式所构造的对象通常是比较复杂而且庞大的&#x…

PaddleSeg的训练与测试推理全流程(超级详细)

LeNet模型量化 参考文档一.下载项目地址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg/tree/release%2F2.5/特别注意下载版本: 二.paddlepaddle-gpu安装1.环境安装参考文档:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/docs/in…