反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 Java 应用与开发 类加载和反射 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 December 24, 2018 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 学习目标 1. 理解什么是反射机制，通过常见场景认识反射的作用。 2. 掌握类的加载、连接和初始化概念。 3. 理解类加载器及类加载机制。 4. 掌握使用反射生成并操作对象的方法。 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 接下来⋯ 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 反射机制 ▶ 程序运行时，允许改变程序结构或变量类型，这种语言称为 动态语言。从这个观点看，Perl、Python、Ruby 是动态语 言，C++、Java、C# 不是动态语言。 ▶ 但是 Java 有着一个非常突出的动态相关机制：反射 （Reflection），可以于运行时加载、探知、使用编译期间完 全未知的类。换句话说，Java

占用内存少、缓存局部性好 占用内存多 优势操作 随机访问 插入、删除 � 缓存局部性的简单解释 在计算机中，数据读写速度排序是“硬盘 < 内存 < CPU 缓存”。当我们访问数组元素时，计算 机不仅会加载它，还会缓存其周围的其它数据，从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。 链表则不然，计算机只能挨个地缓存各个结点，这样的多次“搬运”降低了整体效率。 ‧ 下表对比了数组与链表的各种操作效率。 然，堆排序一 般无需弹出元素，仅需每轮将堆顶元素交换至数组尾部并减小堆的长度即可。 ‧ 获取最大的 ? 个元素。这既是一道经典算法题目，也是一种常见应用，例如选取热度前 10 的新闻作为 微博热搜，选取前 10 销量的商品等。 8.2. 建堆操作 * 如果我们想要根据输入列表来生成一个堆，这样的操作被称为「建堆」。 8.2.1. 两种建堆方法 借助入堆方法实现 最直接地，考虑借助「 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，不如归并排序，但绝大部分情况 下，快速排序可以达到 ?(? log ?) 的复杂度。 ‧ 缓存使用效率高：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」 需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在提及的三种算法中，快速排序的 比较、赋值、交换 三种操作的总体数量最少 （类似于「插入排序」快于「冒泡排序」的原因）。

afterLookup(tmpMembers); } 如果发现集群扩缩容，那么就需要修改每个 Nacos 节点下的 cluster.conf 文件，然后 Nacos 内 部的文件变动监听中心会自动发现文件修改，重新读取文件内容、加载 IP 列表信息、更新新增的 节点。 Nacos 架构 < 60 private FileWatcher watcher = new FileWatcher() { @Override public IP 列表通常配置在 nginx 或者 LVS。后来出现了 RPC 服务，服务的上下线更加频繁，人们开始寻求⼀种能够支持动态上下 线并且推送 IP 列表变化的注册中心产品。 互联网软件行业普遍热捧开源产品，因为开源产品代码透明、可以参与共建、有社区进行交流和学 习，当然更重要的是它们是免费的。个人开发者或者中小型公司往往会将开源产品作为选型首选。 Zookeeper 是⼀款经典的服务注册 的多数据中心方案 用户扩展性 在框架的设计中，扩展性是⼀个重要的设计原则。Spring、Dubbo、Ribbon 等框架都在用户扩展性 上做了比较好的设计。这些框架的扩展性往往由面向接口及动态类加载等技术，来运行用户扩展约 定的接口，实现用户自定义的逻辑。在 Server 的设计中，用户扩展是比较审慎的。因为用户扩展 代码的引入，可能会影响原有 Server 服务的可用性，同时如果出问题，排查的难度也是比较大的。

占用内存少、缓存局部性好 占用内存多 优势操作 随机访问 插入、删除 � 缓存局部性的简单解释 在计算机中，数据读写速度排序是“硬盘 < 内存 < CPU 缓存”。当我们访问数组元素时，计算 机不仅会加载它，还会缓存其周围的其它数据，从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速度。 链表则不然，计算机只能挨个地缓存各个结点，这样的多次“搬运”降低了整体效率。 ‧ 下表对比了数组与链表的各种操作效率。 然，堆排序一 般无需弹出元素，仅需每轮将堆顶元素交换至数组尾部并减小堆的长度即可。 ‧ 获取最大的 ? 个元素。这既是一道经典算法题目，也是一种常见应用，例如选取热度前 10 的新闻作为 微博热搜，选取前 10 销量的商品等。 8.2. 建堆操作 * 如果我们想要根据输入列表来生成一个堆，这样的操作被称为「建堆」。 8.2.1. 两种建堆方法 借助入堆方法实现 最直接地，考虑借助「 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，不如归并排序，但绝大部分情况 下，快速排序可以达到 ?(? log ?) 的复杂度。 ‧ 缓存使用效率高：哨兵划分操作时，将整个子数组加载入缓存中，访问元素效率很高。而诸如「堆排序」 需要跳跃式访问元素，因此不具有此特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在提及的三种算法中，快速排序的 比较、赋值、交换 三种操作的总体数量最少 （类似于「插入排序」快于「冒泡排序」的原因）。

优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。 经常访问的数据和指令，以提高程序运行效率。三者共同协作，确保计算机系统高效运行。 如图 4‑10 所示，在程序运行时，数据会从硬盘中被读取到内存中，供 CPU 计算使用。缓存可以看作 CPU 的 一部分，它通过智能地从内存加载数据，给 CPU 提供高速的数据读取，从而显著提升程序的执行效率，减少 对较慢的内存的依赖。 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 第 4 章 数组与链表 hello‑algo.com miss），此时 CPU 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行

优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。 经常访问的数据和指令，以提高程序运行效率。三者共同协作，确保计算机系统高效运行。 如图 4‑10 所示，在程序运行时，数据会从硬盘中被读取到内存中，供 CPU 计算使用。缓存可以看作 CPU 的 一部分，它通过智能地从内存加载数据，给 CPU 提供高速的数据读取，从而显著提升程序的执行效率，减少 对较慢的内存的依赖。 第 4 章 数组与链表 hello‑algo.com 85 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 miss」，此时 CPU 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为「缓存命中率 cache hit rate」，这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行

优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高：数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问：数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性：当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下局限性。 ‧ 插入与删除效率低：当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。 经常访问的数据和指令，以提高程序运行效率。三者共同协作，确保计算机系统高效运行。 如图 4‑10 所示，在程序运行时，数据会从硬盘中被读取到内存中，供 CPU 计算使用。缓存可以看作 CPU 的 一部分，它通过智能地从内存加载数据，给 CPU 提供高速的数据读取，从而显著提升程序的执行效率，减少 对较慢的内存的依赖。 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 第 4 章 数组与链表 www.hello‑algo miss），此时 CPU 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行

(?) 添加元素 ?(?) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(1) � 缓存局部性 在计算机中，数据读写速度排序是“硬盘 < 内存 < CPU 缓存”。当我们访问数组元素时，计算 机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓存来提升后续操作的执行速 度。链表则不然，计算机只能挨个地缓存各个节点，这样的多次“搬运”降低了整体效率。 4.4.1. Q & A � 数组存储 数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见后续的堆排序章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2. 建堆操作 如果我们想要根据输入列表生成一个堆，这个过程被称为「建堆」。 8.2.1. 借助入堆方法实现 最直接的方法是借助“元素入堆操作”实现，首先 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，没有归并排序稳定，但在绝大 多数情况下，快速排序能在 ?(? log ?) 的时间复杂度下运行。 ‧ 缓存使用效率高：在执行哨兵划分操作时，系统可将整个子数组加载到缓存，因此访问元素的效率较 高。而像「堆排序」这类算法需要跳跃式访问元素，从而缺乏这一特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在上述三种算法中，快速排序的比较、赋值、交换等操作的总数量最少。这与 「

优化数据结构的操作效率。 ‧ 空间效率高: 数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问: 数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性: 当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下缺点。 ‧ 插入与删除效率低: 当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。 数 据。然而，我们通常会使用一种更优雅的方式实现堆排序，详见后续的堆排序章节。 ‧ 获取最大的 ? 个元素：这是一个经典的算法问题，同时也是一种典型应用，例如选择热度前 10 的新闻 作为微博热搜，选取销量前 10 的商品等。 8.2 建堆操作 在某些情况下，我们希望使用一个列表的所有元素来构建一个堆，这个过程被称为“建堆操作”。 8.2.1 自上而下构建 我们首先创建一个空堆，然后 出现最差情况的概率很低：虽然快速排序的最差时间复杂度为 ?(?2) ，没有归并排序稳定，但在绝大 多数情况下，快速排序能在 ?(? log ?) 的时间复杂度下运行。 ‧ 缓存使用效率高：在执行哨兵划分操作时，系统可将整个子数组加载到缓存，因此访问元素的效率较 高。而像“堆排序”这类算法需要跳跃式访问元素，从而缺乏这一特性。 ‧ 复杂度的常数系数低：在上述三种算法中，快速排序的比较、赋值、交换等操作的总数量最少。这与 “

当前线程执行的字节码的行号指示器。 栈 保存局部变量的值，包括：用来保存基本数据类型的值； 保存类的实例，即堆区对象的引用（指针），也可以用来 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。（Heap） 常量池 JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 这个类型用到的常量的一个有序集合。包括直接常量 （基本类型、String）和对其他类型、方法、字段的符号 当前线程执行的字节码的行号指示器。 栈 保存局部变量的值，包括：用来保存基本数据类型的值； 保存类的实例，即堆区对象的引用（指针），也可以用来 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。（Heap） 常量池 JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 这个类型用到的常量的一个有序集合。包括直接常量 （基本类型、String）和对其他类型、方法、字段的符号 当前线程执行的字节码的行号指示器。 栈 保存局部变量的值，包括：用来保存基本数据类型的值； 保存类的实例，即堆区对象的引用（指针），也可以用来 保存加载方法时的帧。（Stack） 堆 用来存放动态产生的数据，如 new 出来的对象和数组。 1。（Heap） 常量池 JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是 这个类型用到的常量的一个有序集合。包括直接常量 （基本类型、String）和对其他类型、方法、字段的符号