JVMjava虚拟机中影响垃圾收集GC的有哪些因素？
弱引用、软引用、虚引用 一些应用程序通过使用终结和弱、软或虚引用与垃圾回收进行交互。 这些特性可以在Java编程语言级别创建性能组件。 例如，依赖终结来关闭文件描述符，这使得外部资源（描述符）依赖于垃圾收集的及时性。依赖垃圾回收来管理内存以外的资源几乎总是一个坏主意。 显式垃圾回收 应用程序可以与垃圾回收交互的另一种方式是通过调用垃圾回收(). 这可能会在不必要时强制执行主要收集（例如，当次要收集
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如何测量metaspace元空间的大小
可以通过运行jstat-gc（PID）命令在运行时查看元空间内存的使用情况 另外一个问题： java应用程序的本机内存（Metaspace）是从堆内存获得空间，还是有一组完全不同的内存专用于它？ 答： Java堆空间 Java堆空间由Java运行时用来为对象和JRE类分配内存。每当我们创建任何对象时，它总是在堆空间中创建的。垃圾回收在堆内存上运行，以释放没有任何引用的对象所使用的内存。在堆空间中创
Java元空间metaspace到底是什么？
Oracle JDK或OpenJDK使用元空间存储其类元数据。它可以为java vm进程的非Java堆内存占用贡献很大一部分。 我们解释它是什么，为什么我们需要它。一个简短，快速，希望容易阅读，而不是深入到虚拟机内部。每个人都能消化。 Note: JDK version dependencies: Metaspace implementation changed quite a bit since
Java8如何在运行时找出元空间metaspace的大小
Java8使用能够动态扩展的元空间。GC将在metaspace满时运行。 这是否意味着GC永远不会在metaspace上运行呢？ 我的Java8应用程序占用了大量内存。我想知道我的元空间在运行时的大小。我该怎么做？ 我正在考虑设置MaxMetaspaceSize。我应该把它设置成什么？有什么建议吗？ jstat -gc PID 执行jvm指令 jstat -gc PID （用要监视的JVM的PID
metaspace元空间gc垃圾回收问题
metaspace gc 案例 这是我使用jvm的g1垃圾回收在GC时遇到的问题： 2400.241: [GC concurrent-root-region-scan-start] 2400.241: [Full GC (Metadata GC Threshold) 2400.252: [GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0101404 secs] 240
metaspace元空间的前世今生
我们都知道在Java8中用元空间取代了PermGen。 但有几个问题： MetaSpace默认是GC收集的吗？ 即使PermGen是通过添加-XX:+CMSClassUnloadingEnabled这样的参数进行GC收集的，那么有什么比PermGen更好的MetaSpace呢？ MetaSpace基于本机内存，所以它将java对象保存在磁盘上，而不是VM上？ 甚至元空间也会耗尽内存？如果是这样的话
Spock小结
前面的几篇文章介绍了Spock的各种语法，和power mock的结合，以及注意事项，这篇做个总结，让大家对Spock有个全面客观的了解 Spock优点 遵循BDD模式、功能强大、语义规范、可读性好、易于维护、富有表现力 更灵活的控制测试行为，专注代码的逻辑测试而不是书写语法上 用自然语言描述测试步骤（非技术人员也能看懂测试用例） 兼容mock框架，可以和项目中的java单测代码共存，降低迁移成本
Spock注意事项
Spock虽然好用，但要应用到实际项目中还是需要注意几个问题，下面讲下我们公司在使用过程中遇到的一些问题和解决方案 版本依赖 要使用Spock首先需要引入相关依赖，目前使用下来和我们项目兼容的Spock版本是1.3-groovy-2.5，以maven为例(gradle可以参考官网)，完整的pom依赖如下: <spock.version>1.3-groovy-2.5</spock.
Spock代码讲解 – 基类封装
这是Spock系列的第九篇文章，这一篇介绍在实际使用Spock的过程中如何把一些常用的测试方法抽出来，封装成基类使用 BaseSpock 在前面几篇文章讲解Spock结合power mock实现静态方法mock功能时，示例代码里经常会用到LogUtils等工具类的静态方法去记录日志，那我们就可以把LogUtils类的mock代码抽到一个公共类中，然后我们的测试类去继承我们自己实现的公共类 比如我们
Spock高级用法 – 动态mock
这是Spock系列的第八篇文章，上一篇介绍了Spock如何使用power mock测试静态方法，这篇讲解Spock自带的mock功能如何和power mock组合使用，发挥更强大的作用 动态mock静态方法 (spock where + power mock) 在上一篇的例子中使用power mock让静态方法返回一个指定的值，那能不能每次返回不同的值呢？ 我们先看下什么场景需要这样做: /**
Spock代码讲解 – 静态方法测试
这是Spock系列的第七篇文章，本篇主要讲解Spock如何扩展第三方power mock对静态方法进行测试 实现原理 前面的文章讲到Spock的单测代码是继承自Specification基类，而Specification又是基于Junit的注解@RunWith()实现的，代码如下： @RunWith(Sputnik.class) @SuppressWarnings("UnusedDeclarati
Spock代码讲解-void方法测试
这是Spock系列的第六篇文章，本篇讲解如何针对void方法，即无返回结果的方法测试 void方法 void方法的测试不能像前面几篇介绍的那样在then标签里验证返回结果，因为void方法没有返回值 一般来说无返回值的方法，内部逻辑会修改入参的属性值，比如参数是个对象，那代码里可能会修改它的属性值，虽然没有返回，但还是可以通过校验入参的属性来测试void方法 还有一种更有效的测试方式，就是验证方法
Spock代码讲解-异常测试
这是Spock系列的第五篇文章，这一篇主要讲使用Spock如何测试代码中抛异常的场景 背景 有些方法需要抛出异常来中断或控制流程，比如参数校验的逻辑: 不能为null，不符合指定的类型，list不能为空等验证，如果校验不通过则抛出checked异常，这个异常一般都是我们封装的业务异常信息，比如下面的业务代码： /** * 校验请求参数user是否合法 * @param user * @throws
Spock代码讲解- if esle 多分支场景测试
这是Spock系列的第四篇文章，在第二篇讲单元测试开发成本和效率问题时，提到了如何测试复杂的if else场景，分别使用Junit和Spock的实现，以及Spock的优势在哪里，这一篇会详细讲解Spock代码的语法 一. expect + where 如果业务比较复杂，对应的代码实现会有不同的分支逻辑，类似下面的伪代码： if () { if () { // 代码逻辑 } else { // 代码
Spock代码讲解-mock第三方依赖
这是Spock系列的第三篇文章，从本篇开始会列举一些典型业务场景下如何使用Spock开发测试代码，具体功能和用法，以及groovy语法特点等(为方便演示，所有业务代码均为示例代码) Spock自带的mock用法 在上一篇讲单元测试代码可读性和维护性的问题时举了一种业务场景，即接口调用，我们的用户服务需要调用用户中心接口获取用户信息，代码如下： /** * 用户服务 * @author 公众号:Ja
Spock如何解决传统单元测试开发中的痛点
这是Spock系列的第二篇文章，上一篇介绍了Spock的特点以及它和JUnit，JMock的区别，这篇主要讲下我们平时写单元测试过程中遇到的几种常见问题，分别使用JUnit和Spock如何解决，通过对比的方式给大家一个整体认识。 一. 单元测试代码开发的成本和效率 复杂场景的业务代码，在分支(if/else)很多的情况下，编写单测代码的成本会相应增加，正常的业务代码或许只有几十行，但为了测试这个功
Spock是什么？它和JUnit，JMock有什么区别？
这是Spock系列的第一篇文章，整个专辑会介绍Spock的用途，为什么使用Spock？它能给我们带来什么好处？它和JUnit、JMock、Mockito有什么区别？我们平时写单元测试代码的常见问题和痛点，Spock又是如何解决的，Spock的代码怎么编写以及Spock的优势和缺点等内容，让大家对Spock有个客观的了解。 Spock是什么？ 斯波克是国外一款优秀的测试框架，基于BDD思想，功能强大
Java异步编程指南
在我们平时开发中或多或少都会遇到需要调用接口来完成一个功能的需求，这个接口可以是内部系统也可以是外部的，然后等到接口返回数据了才能继续其他的业务流程，这就是传统的同步模式。 同步模式虽然简单但缺点也很明显，如果对方服务处理缓慢迟迟未能返回数据，或网络问题导致响应变长，就会阻塞我们调用方的线程，导致我们主流程的耗时latency延长，传统的解决方式是增加接口的超时timeout设置，防止无限期等待。
线程池ForkJoinPool简介
ForkJoinPool线程池最大的特点就是分叉(fork)合并(join)，将一个大任务拆分成多个小任务，并行执行，再结合工作窃取模式(worksteal)提高整体的执行效率，充分利用CPU资源。 一. 应用场景 ForkJoinPool使用分治算法，用相对少的线程处理大量的任务，将一个大任务一拆为二，以此类推，每个子任务再拆分一半，直到达到最细颗粒度为止，即设置的阈值停止拆分，然后从最底层的任
JVM学习笔记之client server端区别
今天继续远程办公，好想出去打篮球，但是怂，外面场地也不开放，只能窝在家憋大招。 互联网公司流行敏捷开发，快速迭代，所以憋出的大招不一定适用(扯远了)。 言归正传这次和大家分享一些虚拟机方面的知识，主要是关于jvm的client和server端区别，支持的工作模式有哪几种以及他们之间的关系。 java -version 命令大家都用过，大部分就是看下jdk版本或检查下环境变量的设置，但最后一行的信息
在这个努力程度如此低下的时代，还轮不到比拼天赋。静下心来，just do it
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录制线上真实流量在测试环境进行回放，对比差异
特点：
无代码侵入的数据采集和Mock，支持Spring、Dubbo、Redis、Mybatis等开源框架的录制和回放；
支持各种复杂业务场景的验证：多线程并发、异步回调、写操作等；
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