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陳濤 著

圖書標籤:

• Java
• HotSpot
• JVM
• 性能調優
• 實戰
• 內存管理
• 垃圾迴收
• 並發編程
• 源碼分析
• 虛擬機
• 開發效率

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115343635

版次：1

商品編碼：11414422

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-03-01

用紙：膠版紙

頁數：347

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　“蚓無爪牙之利，筋骨之強，上食埃土，下飲黃泉，用心一也。蟹六跪而二螯，非蛇蟮之穴無可寄托者，用心躁也”。對於技術人員來說，如果長期忽略自身技術的根基而去一昧地追求高層框架技術，這無疑是捨本求末的做法。
　　相較於C或C++程序員，我發現Java程序員更容易忽視基礎技術。JVM的齣現，為程序員屏蔽瞭操作係統與硬件的細節，使得程序員從諸如內存管理這樣的繁瑣任務中解放齣來。但這不並等同於允許Java程序員放棄對基礎的重視。我們是否有過這樣的經曆，在遇到內存故障、丟包、網絡協議設計、資源瓶頸、證書、二進製等問題時，往往會覺得比較棘手，在尋求解決思路時更是顯得力不從心。這實質上是自身技術遇到瞭瓶頸難以突破所緻。可怕的是，想去深究的時候卻無從下手。
　　我寫這本書的初衷是為瞭喚起Java程序員對於基礎技術的重視。事實上，任何平颱的程序員都應當瞭解平颱的基本特性、實現機製以及接口，這是提高自身修養的必經之路。對於Java程序員來說，我們需要瞭解的平颱就是JVM。瞭解JVM的基本實現機製，不僅對於解決實際應用中諸如GC等虛擬機問題時有直接幫助，還有利於我們更好地理解語言本身。
　　所幸的是，Oracle官方已經將虛擬機項目的源碼開放齣來，這對於我們來說簡直就是福音。本書將以OpenJDK和HotSpot為素材，深入淺齣地講解我們熟悉的一款虛擬機産品的實現。除瞭Java程序員，從事與Java或JVM相關的開發、測試、運維等技術人員也將在《HotSpot實戰》中獲益。

內容簡介

　　《HotSpot實戰》深入淺齣地講解瞭HotSpot虛擬機的工作原理，將隱藏在它內部的本質內容逐一呈現在讀者麵前，包括OpenJDK與HotSpot項目、編譯和調試HotSpot的方法、HotSpot內核結構、Launcher、OOP-Klass對象錶示係統、鏈接、運行時數據區、方法區、常量池和常量池Cache、Perf Data、Crash分析方法、轉儲分析方法、垃圾收集器的設計演進、CMS和G1收集器、棧、JVM對硬件寄存器的利用、棧頂緩存技術、解釋器、字節碼錶、轉發錶、Stubs、Code Cache、Code生成器、JIT編譯器、C1編譯器、編譯原理、JVM指令集實現、函數的分發機製、VTABLE和ITABLE、異常錶、虛擬機監控工具(如jinfo、jstack、jhat、jmap等)的實現原理和開發方法、Attach機製、基於GUI的JVM分析工具(如MAT、VisualVM)等內容。
　　除瞭HotSpot技術，《HotSpot實戰》還對方法論進行瞭探討。在各個章節的講解中，都會有一些與係統運行機製相關的實戰或練習，供讀者練手。通過這些實戰練習，不僅有助於讀者加深對知識或原理的理解，更為重要的是，它還可以培養讀者獨立探索的思維方式，這有助於讀者把知識融會貫通並靈活應用到實際項目中。
　　《HotSpot實戰》適閤於已具有一定Java編程基礎的讀者，以及在Java或基於JVM的編程語言平颱下進行各類軟件開發的開發人員、測試人員和運維人員。對於JVM和編程語言愛好者來說，《HotSpot實戰》也具有一定的學習參考價值。

作者簡介

陳濤，碩士，畢業於中國科技大學。現就職於網易公司旗下的網易寶，從事在綫支付係統的設計與開發工作。在從事Java工作之前 ，曾有過Linux內核及驅動開發工作經驗。熱衷於專研技術，對編程語言和JVM比較感興趣。工作之餘 ，喜歡足球和武俠帶來的樂趣。目前正在“專研”的課題是如何做一名稱職的奶爸。

內頁插圖

精彩書評

　　

　　陳濤是網易寶的核心開發人員之一，同時維護瞭網易寶的多個係統。網易寶是網易官方的在綫支付係統，對開發工程師的技術要求極高。他喜歡專研技術，知識麵寬，不僅對Java、C、C++熟悉，對操作係統底層也很熟悉，能夠將理論很好地應用於實踐中。本書便是他潛心研究和實踐的成果。
　　——趙剛，網易寶係統負責人，資深技術專傢

　　陳濤在Java開發領域知識的深度和廣度給我留下瞭深刻的印象。本書深入淺齣地介紹瞭JVM技術，強調實踐應用。對於想深入研究JVM並希望快速取得進展的開發人員來說，本書非常具有實用價值，是Java開發水平更上一層樓的階石。
　　——陳雙輝，現任通策集團信息事業部CTO，曾在摩托羅拉移動擔任Senior PM。

目錄

第1章　初識HotSpot　1
1．1　JDK概述　2
1．1．1　JCP與JSR　3
1．1．2　JDK的發展曆程　4
1．1．3　Java 7的語法變化　7
1．2　動手編譯虛擬機　13
1．2．1　源代碼下載　13
1．2．2　HotSpot源代碼結構　13
1．2．3　搭建編譯環境　15
1．2．4　編譯目標　16
1．2．5　編譯過程　17
1．2．6　編譯常見問題　19
1．3　實戰：在HotSpot內調試HelloWorld　20
1．3．1　認識GDB　21
1．3．2　準備調試腳本　22
1．4　小結　26

第2章　啓動　28
2．1　HotSpot內核　28
2．1．1　如何閱讀源代碼　28
2．1．2　HotSpot內核框架　36
2．1．3　Prims　37
2．1．4　Services　39
2．1．5　Runtime　43
2．2　啓動　46
2．2．1　Launcher　46
2．2．2　虛擬機生命周期　48
2．2．3　入口：main函數　50
2．2．4　主綫程　51
2．2．5　InitializeJVM函數　53
2．2．6　JNI_CreateJavaVM函數　55
2．2．7　調用Java主方法　56
2．2．8　JVM退齣路徑 56
2．3　係統初始化　57
2．3．1　配置OS模塊　58
2．3．2　配置係統屬性　60
2．3．3　加載係統庫　61
2．3．4　啓動綫程　62
2．3．5　vm_init_globals函數：初始化全局數據結構　65
2．3．6　init_globals函數：初始化全局模塊　65
2．4　小結　69

第3章　類與對象　70
3．1　對象錶示機製　71
3．1．1　OOP-Klass二分模型　71
3．1．2　Oops模塊　71
3．1．3　OOP框架與對象訪問機製　73
3．1．4　Klass與instanceKlass　79
3．1．5　實戰：用HSDB調試HotSpot　82
3．2　類的狀態轉換　87
3．2．1　入口：Class文件　87
3．2．2　類的狀態　92
3．2．3　加載　96
3．2．4　鏈接　101
3．2．5　初始化　104
3．2．6　實戰：類的“族譜”　107
3．2．7　實戰：係統字典　111
3．3　創建對象　113
3．3．1　實例對象的創建流程　114
3．3．2　實戰：探測JVM內部對象　116
3．4　小結　119

第4章　運行時數據區　120
4．1　堆　121
4．1．1　Java的自動內存管理　121
4．1．2　堆的管理　122
4．2　綫程私有區域　125
4．2．1　PC　125
4．2．2　JVM棧　126
4．3　方法區　126
4．3．1　紐帶作用　127
4．3．2　常量池　130
4．3．3　常量池緩存：ConstantPoolCache　133
4．3．4　方法的錶示：methodOop　134
4．3．5　方法的解析：將符號引用轉換成直接引用　138
4．3．6　代碼放在哪裏：ConstMethodOop　141
4．3．7　實戰：探測運行時常量池　142
4．4　性能監控數據區：Perf Data　147
4．4．1　描述這段空間：PerfMemory　147
4．4．2　查看　148
4．4．3　生産　150
4．5　轉儲　151
4．5．1　用VisualVM進行轉儲分析　151
4．5．2　JVM Crash　153
4．6　小結　158

第5章　垃圾收集　159
5．1　堆與GC　160
5．1．1　垃圾收集　160
5．1．2　分代收集　162
5．1．3　快速分配　165
5．1．4　棧上分配和逸齣分析　167
5．1．5　GC公共模塊　167
5．2　垃圾收集器　170
5．2．1　設計演進　170
5．2．2　CMS收集器　175
5．2．3　G1收集器　180
5．3　實戰：性能分析方法　184
5．3．1　獲取GC日誌　184
5．3．2　GC監控信息　187
5．3．3　內存分析工具　189
5．3．4　選擇閤適的收集器與GC性能評估　190
5．3．5　不要忽略JVM Crash日誌　195
5．4　小結　196

第6章　棧　197
6．1　硬件背景：瞭解真實機器　198
6．1．1　程序是如何運行的　198
6．1．2　x86與棧幀　199
6．1．3　ARM對Java硬件級加速：Jazelle技術　202
6．2　Java棧　203
6．2．1　寄存器式指令集與棧式指令集　203
6．2．2　HotSpot中的棧　204
6．2．3　棧幀　207
6．2．4　充分利用寄存器資源　210
6．2．5　虛擬機如何調用Java函數　212
6．2．6　優化：棧頂緩存　221
6．2．7　實戰：操作數棧　223
6．3　小結　228

第7章　解釋器和即時編譯器　229
7．1　概述　230
7．2　解釋器如何工作　231
7．2．1　Interpreter模塊　232
7．2．2　Code模塊　234
7．2．3　字節碼錶　235
7．2．4　Code Cache　236
7．2．5　InterpreterCodelet與Stub隊列　239
7．2．6　Code生成器　241
7．2．7　模闆錶與轉發錶　244
7．2．8　實戰：InterpreterCodelet　247
7．3　即時編譯器　250
7．3．1　概述　250
7．3．2　編譯器模塊　251
7．3．3　編譯器的基本結構　252
7．3．4　實戰：編譯原理實踐，瞭解編譯中間環節　255
7．4　小結　267

第8章　指令集　268
8．1　再說棧式指令集　268
8．2　數據傳送　270
8．2．1　局部變量、常量池和操作數棧之間的數據傳送　270
8．2．2　數據傳送指令　272
8．2．3　實戰：數組的越界檢查　277
8．3　類型轉換　279
8．4　對象的創建和操作　281
8．5　程序流程控製　282
8．5．1　控製轉移指令　282
8．5．2　條件轉移　283
8．5．3　無條件轉移　284
8．5．4　復閤條件轉移　285
8．5．5　實戰：switch語句如何使用String　287
8．6　運算　290
8．6．1　加法：iadd　290
8．6．2　取負：ineg　291
8．7　函數的調用和返迴　292
8．7．1　Java函數分發機製：VTABLE與ITABLE　293
8．7．2　invoke係列指令　297
8．7．3　動態分發：覆蓋　299
8．7．4　靜態分發：重載　302
8．8　異常　305
8．8．1　異常錶　305
8．8．2　創建異常　306
8．8．3　try-catch　309
8．8．4　finally　311
8．9　小結　312

第9章　虛擬機監控工具　313
9．1　Attach機製　314
9．1．1　AttachProvider與VirtualMachine　314
9．1．2　命令的下發：execute()　317
9．1．3　命令的執行：Attach Listener守護綫程　319
9．2　查看JVM進程　320
9．2．1　用jps查看Java進程　320
9．2．2　實戰：定製jps，允許查看庫路徑　323
9．3　查看和配置JVM　326
9．3．1　用jinfo查看JVM參數配置　326
9．3．2　實戰：擴展flags選項，允許查看命令行參數　330
9．4　堆內存轉儲工具　332
9．4．1　Heap Dump　332
9．4．2　原理　333
9．5　堆轉儲分析　337
9．5．1　Heap Dump分析工具：jhat　337
9．5．2　實戰：MAT分析過程　340
9．6　綫程轉儲分析　343
9．6．1　jstack　343
9．6．2　實戰：如何分析資源等待　344
9．7　小結　347

精彩書摘

3.3.1 實例對象的創建流程
實例的創建過程，首先根據從類常量池中獲取對象類型信息並驗證類是否已被解析過，若確保該類已被加載和正確解析，使用快速分配（fast allocation）技術為該類分配對象空問；若該類尚未解析過，則隻能通過慢速分配（slow allocation）方式分配實例對象。實例的創建流程如圖3—30所示。
對象的創建基本流程如下所示。
（1）驗證類已被解析。
（2）獲取instanceKlass，確保klass已完全初始化。
（3）若滿足快速分配條件，則進入快速分配流程。
（4）若不滿足快速分配條件，或者快速分配失敗，則進入慢速分配流程。
接下來，我們來看一下快速分配與慢速分配的區彆和使用場景。
1.快速分配
如果在實例分配之前已經完成瞭類型的解析，那麼分配操作僅僅是在內存空間中劃分可用內存，因此能以較高效效率實現內存分配，故稱為快速分配。
根據分配空間是來自於綫程私有區域還是共享的堆空間，快速分配又可以分為兩種空間選擇策略。
HotSpot通過綫程局部分配緩存技術（即Thread.Local Allocation Buffers，簡稱TLABs）可以在綫程私有區域實現空間的分配。
注意可以通過VM選項UseTLAB來開啓或關閉TLAB功能。
根據是否使用TLAB，快速分配方式有兩種選擇策略。
選擇TLAB：首先嘗試在TLAB中分配，因為TLAB是綫程私有區域，故不需要加鎖便能夠保證綫程安全。在分配一個新的對象空間時，將首先嘗試在TLAB空間中分配對象空間，若分配空間的請求失敗，則再嘗試使用加鎖機製在Eden區分配對象。
選擇Eden空間：若失敗，則嘗試在共享的Eden區進行分配，Eden區是所有綫程共享區域，需要保證綫程安全，故采用原子操作進行分配。若分配失敗，則再次嘗試該操作，直到分配成功為止。

前言/序言

《數據科學工作流：從零到精通的企業級實踐》 簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業決策、優化運營、驅動創新的核心要素。然而，從原始數據中提取有價值的洞察並將其轉化為切實可行的業務成果，並非易事。這需要一套係統化、規範化且高效的數據科學工作流。本書《數據科學工作流：從零到精通的企業級實踐》正是為應對這一挑戰而生，它並非聚焦於某個單一的技術工具或理論模型，而是深入闡述瞭貫穿整個數據科學項目生命周期的全過程，提供一套完整、可落地、可復用的企業級實踐方法論。 本書的目標讀者是希望係統性掌握數據科學項目流程，提升數據分析和建模能力的開發者、數據分析師、機器學習工程師、數據科學傢，以及對數據驅動決策感興趣的企業管理者和産品經理。無論您是初涉數據科學領域的新手，還是在實踐中遇到瓶頸的資深從業者，本書都能為您提供寶貴的指導和啓發。 核心內容概述： 本書將數據科學工作流分解為以下幾個關鍵階段，並對每個階段進行深入的探討和詳細的實踐指導： 第一部分：項目啓動與需求定義 理解業務痛點與目標： 任何數據科學項目都應始於對業務問題的深刻理解。本章將引導讀者如何與業務方進行有效溝通，準確識彆並量化業務痛點，明確項目的最終目標和預期價值。我們將討論各種訪談技巧、場景分析方法，以及如何將模糊的業務需求轉化為可執行的數據科學問題。 數據可用性與倫理考量： 在啓動項目前，評估現有數據的可用性、質量和潛在的隱私、安全問題至關重要。本章將介紹數據資産盤點的方法，如何識彆關鍵數據源，並強調在項目早期階段就應考慮數據倫理和閤規性要求，例如GDPR、CCPA等相關法規。 定義項目範圍與成功指標： 明確項目的邊界、可交付成果以及衡量項目成功的關鍵績效指標（KPIs）。本章將教授如何製定SMART原則下的項目目標，並將其轉化為可量化的業務指標，確保項目方嚮與業務價值緊密關聯。 技術棧選擇與可行性分析： 根據項目需求、團隊能力和現有基礎設施，選擇閤適的技術棧和工具。本章將迴顧當前主流的數據科學技術生態，包括編程語言（Python, R）、數據處理框架（Spark, Flink）、機器學習庫（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、數據庫（SQL, NoSQL）以及雲平颱（AWS, Azure, GCP）等，並提供可行性分析框架。 第二部分：數據獲取與理解 數據采集策略與技術： 介紹多種數據采集方式，包括數據庫查詢、API集成、網頁爬蟲、日誌分析、流式數據接收等。本章將重點講解如何設計高效、可靠的數據采集方案，並提供相關技術實現的最佳實踐。 數據存儲與管理： 討論不同類型數據的存儲方案，如關係型數據庫、數據倉庫、數據湖、NoSQL數據庫等。本章將闡述如何根據數據特性和訪問需求選擇閤適的存儲技術，並講解數據生命周期管理的基本概念。 探索性數據分析（EDA）： EDA是理解數據、發現模式、識彆異常的關鍵步驟。本章將詳細介紹數據探索的常用技術，包括描述性統計、數據可視化（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）、特徵分布分析、相關性分析、異常值檢測等。我們將強調如何通過EDA來指導後續的數據預處理和建模方嚮。 數據質量評估與初步清洗： 識彆和處理數據中的錯誤、缺失值、重復值、不一緻性等問題。本章將介紹各種數據質量問題檢測方法，如數據類型檢查、值域校驗、空值比例分析、重復項檢測等，並提供數據清洗的常用策略和技巧，如插值、刪除、替換等。 第三部分：數據預處理與特徵工程 數據轉換與規範化： 對數據進行標準化、歸一化、對數變換等處理，以滿足模型算法的要求。本章將解釋不同轉換技術的原理和適用場景，以及如何避免數據泄露。 特徵選擇與降維： 從眾多特徵中選擇最相關的特徵，或通過降維技術（如PCA、t-SNE）減少特徵數量，以提高模型性能和效率。本章將深入探討各種特徵選擇方法（過濾法、包裹法、嵌入法）和降維技術的原理與應用。 特徵構建與編碼： 基於原始特徵創建新的、更有信息量的特徵，以及對分類特徵進行編碼（獨熱編碼、標簽編碼、目標編碼等）。本章將提供豐富的特徵工程案例，展示如何通過領域知識和數據洞察來創造有價值的特徵。 處理不平衡數據： 在許多實際應用中，數據類彆分布不均是常見問題。本章將介紹過采樣（SMOTE）、欠采樣、代價敏感學習等處理不平衡數據集的技術，並討論其優缺點。 第四部分：模型選擇與訓練 監督學習模型： 詳細介紹迴歸（綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸、決策樹迴歸、隨機森林迴歸、梯度提升迴歸）和分類（邏輯迴歸、支持嚮量機、K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林、梯度提升分類）等經典監督學習算法的原理、優缺點及適用場景。 無監督學習模型： 深入講解聚類（K-Means、DBSCAN、層次聚類）和降維（PCA、ICA）等無監督學習技術，以及異常檢測（Isolation Forest、One-Class SVM）的應用。 深度學習基礎與應用： 介紹神經網絡的基本概念，包括多層感知機、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，並展示其在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用。 模型訓練與調優： 講解模型訓練的基本流程，包括損失函數、優化器、批量梯度下降等概念。本章將重點介紹模型驗證技術（如交叉驗證），以及超參數搜索策略（網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化）以優化模型性能。 第五部分：模型評估與解釋 模型性能評估指標： 針對不同類型的任務，介紹常用的評估指標，如迴歸任務的MAE、MSE、RMSE、R²；分類任務的準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC、混淆矩陣等。本章將詳細解釋各指標的含義、計算方式以及在不同場景下的適用性。 模型解釋性（XAI）： 理解模型做齣決策的原因對於信任和迭代至關重要。本章將介紹模型解釋性的重要性，並探討全局解釋性方法（如特徵重要性）和局部解釋性方法（如LIME、SHAP），幫助讀者理解模型行為。 模型比較與選擇： 如何根據評估指標和業務需求，選擇最佳的模型。本章將提供模型比較框架，幫助讀者做齣明智的決策。 第六部分：模型部署與監控 模型部署策略： 將訓練好的模型集成到生産環境，使其能夠為用戶提供服務。本章將介紹多種部署方式，如RESTful API、批量預測、邊緣計算等，並討論容器化技術（Docker）和微服務架構在模型部署中的應用。 生産環境監控： 建立有效的監控機製，跟蹤模型在生産環境中的錶現，及時發現和處理性能衰減。本章將講解模型漂移（概念漂移、數據漂移）的識彆方法，以及模型性能監控的關鍵指標。 模型更新與迭代： 隨著數據和業務的變化，模型需要定期更新和迭代。本章將討論模型再訓練的觸發條件、數據管道的自動化以及A/B測試在模型迭代中的應用。 第七部分：項目管理與協作 敏捷數據科學： 藉鑒敏捷開發思想，提高數據科學項目的靈活性和響應速度。本章將介紹敏捷方法在數據科學項目中的實踐，如迭代開發、快速原型驗證、持續集成/持續交付（CI/CD）。 版本控製與協作平颱： 使用Git等版本控製工具管理代碼和模型，並利用協作平颱（如JupyterHub, MLflow, DVC）提升團隊協作效率。 文檔撰寫與知識共享： 強調規範的文檔撰寫對於項目可維護性和知識傳承的重要性，包括數據字典、模型報告、代碼注釋等。 本書特色： 係統性與全麵性： 覆蓋數據科學項目的完整生命周期，從需求定義到模型部署和監控，提供一套完整的理論框架和實踐指導。 實踐導嚮： 結閤大量企業級應用案例，講解如何將理論知識轉化為可執行的代碼和解決方案。 工具中立性： 盡管會提及常用工具，但本書更側重於通用方法論，讓讀者能夠靈活應用於不同的技術棧。 深入淺齣： 復雜的概念用清晰易懂的語言進行闡釋，並配以圖錶和示例，降低學習門檻。 強調工程化： 關注模型的可復現性、可維護性和可擴展性，幫助讀者構建健壯的數據科學係統。 結束語： 《數據科學工作流：從零到精通的企業級實踐》旨在成為您在數據科學旅程中的可靠夥伴。通過學習本書，您將不僅掌握一套行之有效的工作流，更能培養數據驅動的思維方式，在復雜的現實世界中，從容應對數據帶來的挑戰，驅動業務價值的實現。

評分☆☆☆☆☆

這本《HotSpot實戰》的寫作風格真的太獨特瞭！我通常不太喜歡那種枯燥乏味的教科書式講解，但這本書卻像是在聽一位經驗豐富的行傢在分享他最寶貴的實戰心得。他沒有講太多空洞的大道理，而是直接切入核心，用生動形象的比喻和貼切的案例，把一個之前讓我頭疼不已的技術概念講得明明白白。我印象最深刻的是關於某個關鍵技術點（可以想象一個我曾經難以理解的復雜配置或者算法）的講解，作者花瞭大量的篇幅去剖析它的工作原理，並且提供瞭好幾種不同的實現方式，每一種都附帶瞭詳細的優缺點分析和適用場景建議。這讓我一下子就理解瞭這個技術點在不同情境下的應用邏輯，而不是死記硬背。而且，作者在字裏行間流露齣的那種解決問題的熱情和嚴謹的態度，也深深感染瞭我。讀這本書，我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個可以信賴的導師在指引我前行。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《HotSpot實戰》的時候，我並沒有抱太大的期望。畢竟市麵上關於這個主題的書籍已經不少瞭，很難再有讓人眼前一亮的作品。但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它的內容編排非常閤理，從基礎概念的梳理到高級應用的進階，循序漸進，一點也不讓人感到吃力。我尤其欣賞書中在處理一些疑難雜癥時的深度挖掘。作者並沒有迴避那些復雜且容易齣錯的地方，而是主動將其拎齣來，用一種非常直觀的方式去解釋背後的原因，並給齣切實可行的解決方案。這對於我這種經常需要解決實際問題的人來說，簡直是及時雨。我記得書中關於某個特定的性能優化方法，作者不僅給齣瞭理論解釋，還提供瞭大量的實際測試數據和圖錶，讓我能夠清晰地看到不同設置下性能的差異，這比單純的文字描述要有效得多。這本書讓我對“實戰”這兩個字有瞭全新的理解，它不僅僅是理論的堆砌，更是經驗的傳承和智慧的結晶。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種技術背景相對薄弱，但又迫切希望在這個領域有所建樹的讀者來說，《HotSpot實戰》簡直是一本“救命稻草”。它用最平實易懂的語言，把那些曾經讓我望而卻步的技術名詞和復雜模型，化解成瞭清晰可見的步驟和可操作的指令。我特彆喜歡書中的“即學即用”的設計理念，很多章節後麵都跟著相應的代碼示例和練習題，讓我能夠立即動手去實踐，鞏固所學。我嘗試著書中介紹的一個小技巧，雖然很簡單，但解決瞭我一個長期睏擾的問題，那種瞬間的頓悟感和成就感，真的非常棒。這本書的作者仿佛一位耐心的老師，總是能夠預見我可能遇到的睏難，並提前給齣指導。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對技術充滿畏懼的門外漢，而是有瞭一定的基礎和信心，能夠去探索更廣闊的技術世界。

評分☆☆☆☆☆

《HotSpot實戰》這本書的價值，絕對超齣瞭書本本身的定價。它提供的不僅僅是知識，更是一種解決問題的思路和方法論。我一直對某個特定的應用場景（例如，如何在高並發環境下保持係統的穩定性）非常感興趣，但市麵上的資料要麼過於理論化，要麼零散不成體係。這本書卻將一個宏大的主題，拆解成瞭一個個具體、可執行的模塊，並且在每個模塊中都深入探討瞭其背後的原理和實際應用中的注意事項。我印象最深刻的是作者對某個復雜配置的講解，他通過對比不同配置下的實際效果，以及分析齣現問題時的根源，讓我徹底理解瞭這個配置的關鍵所在，並且能夠靈活地根據實際情況進行調整。這種“授人以魚不如授人以漁”的教學方式，讓我受益匪淺。讀完這本書，我感覺自己不再是被動地接受信息，而是能夠主動地去思考、去分析、去解決問題，這纔是真正的“實戰”精髓所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像打開瞭一個全新的世界！我一直對某個特定的領域（比如，我一直對那種能夠瞬間捕捉並分析大量信息的工具感到好奇）非常感興趣，但總覺得很多資料都停留在理論層麵，晦澀難懂，缺乏實際操作的指導。讀瞭《HotSpot實戰》，我感覺自己終於找到瞭那把能打開實操大門的鑰匙。書中的案例分析非常深入，不是那種淺嘗輒止的介紹，而是把一個復雜的流程拆解得條分縷析，從最初的需求分析到最後的成果展示，每一步都充滿瞭細節和“原來如此”的驚喜。特彆是作者在講解過程中，總能巧妙地融入一些在實際工作中經常遇到的坑和解決思路，這讓我覺得這本書不僅僅是學習技術，更是在學習如何“做事情”。我嘗試著書中介紹的某項技術，並且真的取得瞭意想不到的效果。那種從理論到實踐的跨越，以及由此帶來的成就感，是任何其他學習方式都無法比擬的。這本書讓我感覺自己不再是一個旁觀者，而是真正參與到瞭一個激動人心的技術浪潮中，並且有瞭能夠駕馭它的信心。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書，對於理解虛擬機具有極大的幫助！！京東活動價格也非常優惠！

評分☆☆☆☆☆

還不錯，看瞭PDF纔買的。還沒仔細看。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，市麵上較少的介紹hotspot源碼的書籍

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，內容不錯。

評分☆☆☆☆☆

虛擬機內核的實現和原理要懂得

評分☆☆☆☆☆

內容先不說，這印刷很差勁

評分☆☆☆☆☆

書不錯，值得購買

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這本不錯，講解虛擬機很詳細