问题 什么是大页（Large Page）？什么是透明大页（Transparent Huge Page）？它对我有什么帮助？
理论 虚拟内存现在已被视为理所当然。现在只有少数人还记得，更不用说做一些“真实模式”编程了，在这种情况下，你会接触到实际的物理内存。相反，每个进程都有自己的虚拟内存空间，该空间被映射到实际内存上。例如，两个进程在相同的虚拟地址 0x42424242 上拥有不同的数据，而这些数据将由不同的物理内存支持。现在，当程序访问该地址时，应将虚拟地址转换为物理地址。
Figure 1. 虚拟内存地址与物理内存地址之间的关系 这通常由操作系统维护 “页表”，硬件通过“页表遍历”来实现地址转换。如果在页面粒度上维护翻译，整个过程就会变得简单。但这样做的成本并不低，而且每次内存访问都需要这样做！因此，还需要对最新的翻译进行小型缓存，即 转译后备缓冲区（Translation Lookaside Buffer (TLB)）。TLB 通常很小，只有不到 100 个条目，因为它的速度至少要与 L1 缓存相当，甚至更快。对于许多工作负载来说，TLB 未命中和相关的页表遍历需要大量时间。
既然我们无法将 TLB 做得更大，那么我们可以做其他事情：制作更大的页面！大多数硬件有 4K 基本页和 2M/4M/1G “大页”。用更大的页来覆盖相同的区域，还能使页表本身更小，从而降低页表遍历的成本。
在 Linux 世界中，至少有两种不同的方法可以在应用程序中实现这一点：
hugetlbfs。切出系统内存的一部分，将其作为虚拟文件系统公开，让应用程序通过 mmap(2) 从其中获取。这是一个特殊的接口，需要操作系统配置和应用程序更改才能使用。这也是一种“要么全有，要么全无”的交易：分配给 hugetlbfs（持久部分）的空间不能被普通进程使用。
透明大页（Transparent Huge Pages (THP)）。让应用程序像往常一样分配内存，但尽量以透明方式为应用程序提供大容量页面支持的存储空间。理想情况下，不需要更改应用程序，但我们会看到应用程序如何从了解 THP 的可用性中获益。但在实际应用中，会产生内存开销（因为会为小文件分配整个大页面）或时间开销（因为 THP 有时需要对内存进行碎片整理以分配页面）。好在有一个中间方案：通过 madvise(2) 可以让应用程序告诉 Linux 在哪里使用 THP。
不明白为什么术语中会交替使用 "large "和 "huge"。总之，OpenJDK 支持这两种模式：
$ java -XX:+PrintFlagsFinal 2>&1 | grep Huge bool UseHugeTLBFS = false {product} {default} bool UseTransparentHugePages = false {product} {default} $ java -XX:+PrintFlagsFinal 2>&1 | grep LargePage bool UseLargePages = false {pd product} {default} -XX:+UseHugeTLBFS 将 Java 堆映射到 hugetlbfs 中，后者应单独准备。
“JVM 剖析花园”是由 JVM 研发专家及性能极客 Aleksey Shipilëv 撰写的一个系列文章，专门介绍一些有关 JVM 的基本知识。笔者也是前几年无意间发现的一片宝藏文章。早就有翻译过来，介绍给大家的想法，可惜一直未能付诸实践。最近在查资料时，无意间又翻到了这个系列，遂下定决心，完成这个萌发已久的小想法。
为了便于理解，对该系列的名字做了微调，原文是“JVM Anatomy Quarks”，将原文的“Quarks”（夸克）翻译为了“花园”。
“JVM 解剖花园”是一个正在进行中的小型系列文章，每篇文章都会介绍一些有关 JVM 的基本知识。这个名字强调了一个事实，即单篇文章不能孤立地看待，这里描述的大部分内容都会很容易地相互影响。
阅读这篇文章大约需要 5-10 分钟。因此，它只针对单一主题、单一测试、单一基准和单一观察进行深入探讨。这里的证据和讨论可能是轶事，并没有对错误、一致性、写作风格、语法和语义错误、重复或一致性进行实际审查。请自行承担使用和/或信任的风险。
以上是该系列介绍。这里介绍一次，后续文章不再赘述。 问题 众所周知，Hotspot 可以进行 锁粗化优化，有效合并多个相邻的锁定块，从而减少锁定开销。它能有效地对如下代码做优化：
synchronized (obj) { // statements 1 } synchronized (obj) { // statements 2 } 优化后：
synchronized (obj) { // statements 1 // statements 2 } 现在，今天提出的一个有趣问题是：Hotspot 是否会对循环进行这种优化？例如：
for (...) { synchronized (obj) { // something } } 是否会被优化成如下这样：
synchronized (this) { for (...) { // something } } 理论上，没有什么能阻止我们这样做。我们甚至可以把这种优化看作是 循环判断外提，只不过这里是针对锁而已。然而，这样做的缺点是有可能使锁变得过于粗糙，从而导致特定线程在执行大循环时占用锁。
公司最近一年在推进降本增效，在用尽各种手段之后，发现应用太多，每个应用都做跨机房容灾部署，则最少需要 4 台机器（称为容器更合适）。那么，将相近应用做一个合并，减少维护项目，提高机器利用率就是一个可选方案。
经过前后三次不同的折腾，最后探索出来一个可行方案。记录一下，分享出来，希望对有相关需求的研发童鞋有所帮助。下面按照四种可能的方案，分别做介绍。另外，为了方便做演示，专门整了两个演示项目：
diguage/merge-demo-boot — 合并项目，下面简称为 boot。
diguage/merge-demo-web — 被合并项目，下面简称为 web。
Jar 包引用 这个方式，可能是给人印象最容易的方式。仔细思考一下，从维护性的角度来看，这个方式反而是最麻烦的方式，理由如下：
web 项目每次更新，都需要重新打包发布新版； boot 项目也需要跟着更新发布。拉一次屎，脱两次裤子。属实麻烦。
还需要考虑 web 项目的加载问题，类似下面要描述的，是否共用容器：
共用容器 — 这是最容器想到的方式。但是这种方式，需要解决 Bean 冲突的问题。
不共用容器 — 这种方式需要处理 web 容器如何加载的问题。默认应该是无法识别。
基于这些考虑，这种方式直接被抛弃了。
仓库合并，公用一套容器 这是第一次尝试使用的方案。也是遇到问题最多的方案。
将两个仓库做合并。
将 web 仓库的地址配置到 boot 项目里： git remote add web git@github.com:diguage/merge-demo-web.git；
在 boot 项目里，切出来一个分支： git switch -c web；
将 web 分支的提交清空： git update-ref -d HEAD，然后做一次提交；
将 web 项目的代码克隆到 web 分支上： git pull --rebase --allow-unrelated-histories web master；注意，这里需要加 --allow-unrelated-histories 参数，以允许不相干的仓库进行合并。
最近有小伙伴在开发时，遇到了一个 Spring 占位符，例如 ${token}， 在不同环境下处理不一致的问题，正好对 Spring 对占位符的处理也有一些不清楚的地方，趁此机会，把 Spring 对占位符的处理机制深入了解一下，方便后续排查问题。
经常阅读D瓜哥博客的朋友可能知道，D瓜哥在 Spring 扩展点实践：整合 Apache Dubbo（一）： Spring 插件机制简介 中已经介绍了 Spring 的插件机制。在阅读以下内容之前，建议大家先去阅读一下这篇文章中“Spring 插件机制简介”章节的内容，以便于无缝衔接。
在分析的过程中发现， Spring 对占位符有两种截然不同的出来阶段：① XML 配置文件中的占位符；② Java 源代码中 @Value 注解中的占位符。由于内容较多，一篇讲解完有些过长，所以分三篇文章来分别介绍这两种处理过程。
本篇首先来介绍一下对 XML 配置文件中的占位符的处理。
示例代码 在正式开始之前，先来看一下示例代码：
UserRpc.java /** * @author D瓜哥 · https://www.diguage.com * @since 2023-05-02 10:23:49 */ public class UserRpc { @Value("${user.appId}") private String appId; // 这里不使用注解，而是使用 XML 配置 // @Value("${user.token}") private String token; } token.properties user.appId=dummyAppId user.token=dummyToken spring.xml <?xml version="1.
文章还没写完，提前放出防止出现 404。稍后慢慢更新，敬请期待： 细说编码与字符集 - "地瓜哥"博客网
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前段时间要研究 Hessian 编码格式，为了搞清楚 Hessian 对字符串的编码，就顺路查了好多编码和字符集的工作，理清了很多以前模糊的知识点。下面整理一下笔记，也梳理一下自己的思路和理解。
ASCII 码 计算机起源于美国，他们对英语字符与二进制位之间的对应关系做了统一规定，并制定了一套字符编码规则，这套编码规则被称为 American Standard Code for Information Interchange，简称为 ASCII 编码
其实，ASCII 最早起源于电报码。最早的商业应用是贝尔公司的七位电传打字机。后来于 1963 年发布了该标准的第一版。在网络交换中使用的 ASCII 格式是在 1969 年发布的，该格式在 2015 年发展成为互联网标准。点击 RFC 20: ASCII format for network interchange，感受一下 1969 年的古香古色。
ASCII 编码一共定义了128个字符的编码规则，用七位二进制表示（0x00 - 0x7F）, 这些字符组成的集合就叫做 ASCII 字符集。完整列表如下：
ASCII 码可以说是现在所有编码的鼻祖。
编码乱战及 Unicode 应运而生 ASCII 编码是为专门英语指定的编码标准，但是却不能编码英语外来词。比如 résumé，其中 é 就不在 ASCII 编码范围内。
在 Java 虚拟机操作码探秘：常量指令 中对 Java 虚拟机操作码中关于常量操作的指令(操作码)做了初步介绍。估计会有人疑问：文中的“栈”、“栈顶”等是什么？接下来就准备解答这些疑问。
在答疑解惑之前，先来了解一下 Java 编译器对 Java 代码中的代码块是如何处理的？常见的代码块有普通代码块和静态代码块，下面对其做分别介绍。由于涉及到构造函数，所以，先对构造函数做一个介绍。
构造函数 无构造函数 先来看看当没有声明构造函数时，编译结果是什么样的：
/** * 无构造函数示例 * * @author D瓜哥 · https://www.diguage.com */ public class Example { } 编译后，使用 javap -c 查看一下编译结果：
$ javap -c Example Compiled from "Example.java" public class Example { public Example(); Code: 0: aload_0 1: invokespecial #1 // Method java/lang/Object."<init>":()V 4: return } 从结果上来看：编译器自动给没有声明构造函数的类，生成了一个无参构造函数，并且在其中调用了父类（这里是 Object）的无参构造函数。这是大家都熟知的基础知识。
有参构造函数 再来看看当有声明参数的构造函数时，编译结果是什么样的：
/** * 有参构造函数示例 * * @author D瓜哥 · https://www.
在 关于升级 Spring 等依赖的一些经验 中介绍了 D瓜哥在升级项目依赖时，遇到的一些问题以及一些需要注意的地方。但是，这里还存在一个问题：各个依赖的版本依然散落在各个项目中；升级依赖，需要在所有项目中，把所有相关项目的依赖都巴拉一下，费时费力。解决这个问题的一个比较好的办法是制定一个组织内部的 Maven BOM，集中管理相关依赖的版本。这样升级的时候，还需要修改 BOM 的版本号即可。
Maven BOM 介绍 BOM（Bill of Materials）是由 Maven 提供的功能,它通过定义一整套相互兼容的 jar 包版本集合，使用时只需要依赖该BOM文件，即可放心的使用需要的依赖 jar 包，且无需再指定版本号。
一些基本原则 Spring & Spring Boot 是 Java 生态中，全世界广泛使用的开发框架，在各种场景中都经受过考验。所以，Spring & Spring Boot 选择的 Jar 在稳定性和兼容性方面都有保证。另外，Spring Boot 本身就集成了非常非常多的依赖，并为此创建了一个网页 Spring Boot Dependency versions 来说明它集成的依赖及版本。故而，可以选择以 Spring Boot 为底本，来制作自己的 BOM。
如果不需要 Spring 相关依赖，可以将 Spring 相关依赖删除掉，然后在其之上增加组织内部依赖而创建自己的 BOM。
如果需要 Spring 相关依赖，那么直接继承
在稳定性方面，经过更多人检验的版本，则稳定性更有保障。所以，选择最近两年下载次数比较多的版本。
更新的版本，更容易获得技术升级带来的红利。所以，在可能的情况下，优先选择高版本。
优先考虑目标 JDK 的支持情况。例如，一些依赖的高版本或低版本不支持 Java 8，但是 Java 8 是生产环境部署的主要版本，那么太高的版本和低版本都不适合。
外部 Jar 包选择标准 尽量将外部中间件统一到同一种依赖的同一个版本上。例如：数据库连接池全部使用 HikariCP；JSON 处理统一使用 Jackson。
前面系统研究了 Hessian 序列化协议。并以此为契机，顺带实例对比了 Hessian、MessagePack 和 JSON 的序列化。早在 2012 年，Martin Kleppmann 就写了一篇文章 《Schema evolution in Avro, Protocol Buffers and Thrift》，也是基于实例，对比了 Avro、ProtoBuf、Thrift 的差别。现在翻译出来，方便做系列研究。
整个“序列化系列”目录如下：
Hessian 2.0 序列化协议（中文版） — Hessian 序列化协议的中文翻译版。根据后面的“协议解释与实战”系列文章，增加了协议内容错误提示。
Hessian 协议解释与实战（一）：布尔、日期、浮点数与整数 — 介绍布尔型数据、日期类型、浮点类型数据和整数类型数据等四种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（二）：长整型、二进制数据与 Null — 介绍长整数类型数据、二进制数据和 null 等三种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（三）：字符串 — 专门介绍了关于字符串的处理。由于字符串需要铺垫的基础知识比较多，处理细节也有繁琐，所以单独成篇来介绍。
Hessian 源码分析（Java） — 开始第四篇分析之前，先来介绍一下 Hessian 的源码实现。方便后续展开说明。
Hessian 协议解释与实战（四）：数组与集合 — 铺垫了一些关于实例对象的处理，重点介绍关于数组和集合的相关处理。
Hessian 协议解释与实战（五）：对象与映射 — 重点介绍关于对象与映射的相关处理。
Hessian、Msgpack 和 JSON 实例对比 — 用实例对比 JSON、Hessian 和 MessagePack 的区别。
Avro、ProtoBuf、Thrift 的模式演进之路 — 翻译的 Martin Kleppmann 的文章，重点对比了 Avro、ProtoBuf、Thrift 的序列化处理思路。
前段时间，翻译了 Hessian 2.0 的序列化协议，发布在了 Hessian 2.0 序列化协议（中文版）。但是，其中有很多言语不详之处。所以，接下来会用几篇文章来详细解释并实践一下 Hessian 序列化协议，以求做到知其然知其所以然。
目录如下：
Hessian 2.0 序列化协议（中文版） — Hessian 序列化协议的中文翻译版。根据后面的“协议解释与实战”系列文章，增加了协议内容错误提示。
Hessian 协议解释与实战（一）：布尔、日期、浮点数与整数 — 介绍布尔型数据、日期类型、浮点类型数据和整数类型数据等四种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（二）：长整型、二进制数据与 Null — 介绍长整数类型数据、二进制数据和 null 等三种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（三）：字符串 — 专门介绍了关于字符串的处理。由于字符串需要铺垫的基础知识比较多，处理细节也有繁琐，所以单独成篇来介绍。
Hessian 源码分析（Java） — 开始第四篇分析之前，先来介绍一下 Hessian 的源码实现。方便后续展开说明。
Hessian 协议解释与实战（四）：数组与集合 — 铺垫了一些关于实例对象的处理，重点介绍关于数组和集合的相关处理。
Hessian 协议解释与实战（五）：对象与映射 — 重点介绍关于对象与映射的相关处理。
Hessian、Msgpack 和 JSON 实例对比 — 用实例对比 JSON、Hessian 和 MessagePack 的区别。
未完待续，敬请继续关注 "地瓜哥"博客网。
本文用实际来对比一下 JSON、Hessian 和 MessagePack 的区别。
模型 package com.diguage; import java.math.BigDecimal; import java.util.Date; /** * 用户 * * @author D瓜哥 · https://www.
前段时间，翻译了 Hessian 2.0 的序列化协议，发布在了 Hessian 2.0 序列化协议（中文版）。但是，其中有很多言语不详之处。所以，接下来会用几篇文章来详细解释并实践一下 Hessian 序列化协议，以求做到知其然知其所以然。目录如下：
Hessian 2.0 序列化协议（中文版） — Hessian 序列化协议的中文翻译版。根据后面的“协议解释与实战”系列文章，增加了协议内容错误提示。
Hessian 协议解释与实战（一）：布尔、日期、浮点数与整数 — 介绍布尔型数据、日期类型、浮点类型数据和整数类型数据等四种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（二）：长整型、二进制数据与 Null — 介绍长整数类型数据、二进制数据和 null 等三种类型的数据的处理。
Hessian 协议解释与实战（三）：字符串 — 专门介绍了关于字符串的处理。由于字符串需要铺垫的基础知识比较多，处理细节也有繁琐，所以单独成篇来介绍。
Hessian 源码分析（Java） — 开始第四篇分析之前，先来介绍一下 Hessian 的源码实现。方便后续展开说明。
Hessian 协议解释与实战（四）：数组与集合 — 铺垫了一些关于实例对象的处理，重点介绍关于数组和集合的相关处理。
Hessian 协议解释与实战（五）：对象与映射 — 重点介绍关于对象与映射的相关处理。
Hessian、Msgpack 和 JSON 实例对比 — 用实例对比 JSON、Hessian 和 MessagePack 的区别。
Avro、ProtoBuf、Thrift 的模式演进之路 — 翻译的 Martin Kleppmann 的文章，重点对比了 Avro、ProtoBuf、Thrift 的序列化处理思路。
在上一篇文章 Hessian 协议解释与实战（四）：数组与集合 中研究了数组和集合的处理方式。接下来介绍对象和映射的处理。
基础工具方法 基础工具方法就不再赘述，请直接参考 Hessian 协议解释与实战（一）：基础工具方法 中提到的几个方法。