博客
关于我
写给小白的JVM学习指南
阅读量:414 次
发布时间:2019-03-06

本文共 747 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Java 虚拟机是学习 Java 的基础,也是迈入高级 Java 开发工程师的必备知识点。今天我们来聊聊如何从零开始学习 Java 虚拟机。

对于刚接触 JVM 的同学来说,它就像一个黑盒子一样。所以,对于小白来说,最重要的是搞清楚 JVM 到底是什么,以及其常用的知识框架。我之前写过一篇从零开始学习 JVM 的教程,相信对你有帮助。

看完教程后,你应该对 JVM 有了基本的理解。这时候你可以开始阅读《深入理解Java虚拟机》,这本书是国内学习 JVM 的必备书籍。通过这本书,你对 JVM 的一些知识点会了解得更加全面。

当你对 JVM 有了一定的认知,这时候就可以尝试去解决一些 JVM 问题了。在这个阶段推荐的书籍是《Java虚拟机实战》。与《深入理解Java虚拟机》不同,这本书更加侧重于实战,有许多的实战例子。

看完《Java虚拟机实战》之后,你基本上知道如何排查 JVM 问题。但是你只是掌握了理论技能,你要在工作中争取到线上排查的机会,把你的理论付诸于实践。只有不断地融合和实践,才能使得你的经验非常丰富。

经过理论+实战的洗礼,你已经从一个小白变成了老鸟。但这个时候你或许还会对 JVM 的一些细节不够了解,这个时候你需要阅读《Java虚拟机规范》。因为在这之前你看的《深入理解Java虚拟机》、《Java虚拟机实战》等书籍,全部都是二手信息。而《Java虚拟机规范》则是关于 Java 虚拟机的规定,是一手信息。看完它,我相信你对 Java 虚拟机的理解会更上一层楼。

看完《Java虚拟机规范》,如果你还有兴趣,那么你可以开始阅读 HotSpot 虚拟机的源码了。所有细节在源码面前都尽显本色,相信到了这一阶段,你已经不需要我的指导了。尽情畅游于 JVM 源码的海洋吧~

转载地址:http://qsakz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
查看>>