Java 对象头 Mark Word 结构解析：锁状态、GC 标记与 HashCode 存储细节 大家好，今天我们深入探讨 Java 对象头的 Mark Word 结构，这是理解 JVM 内存布局和锁机制的关键。Mark Word 存储了对象的哈希码、GC 分代年龄、锁状态等重要信息。理解 Mark Word 的结构和变化对于排查并发问题、优化 GC 策略至关重要。 1. 对象头概述 在 HotSpot 虚拟机中，Java 对象在内存中由三个部分组成：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。其中，对象头又包含两部分： Mark Word (标记字)：存储对象自身的运行时数据，如哈希码、GC 分代年龄、锁状态标志等。 Klass Pointer (类型指针)：指向对象所属类的元数据指针。通过这个指针，JVM 可以确定对象的类型。如果对象是一个数组，对象头还会包含数组的长度。 我们今天主要聚焦 Mark Word。 2. Mark Word 的结构 Mark Word 的长度在 32 位 JVM 中是 4 字节，在 64 位 JVM 中是 …
MapReduce 经典案例分析：Word Count 的原理与优化
好的，各位亲爱的程序员朋友们，欢迎来到今天的“MapReduce 经典案例分析：Word Count 的原理与优化”特别讲座！我是你们的老朋友，码农老王，今天咱们就来聊聊这个看似简单，实则蕴含着大数据处理精髓的 Word Count 案例。 开场白：Word Count，大数据世界的“Hello, World!” 想象一下，你穿越到了一个信息爆炸的时代，海量书籍、网页、新闻像瀑布一样倾泻而下。老板让你统计一下，哪个词出现的频率最高，好为下一部畅销书的选题提供参考。如果没有 MapReduce，你可能要抱头痛哭，手动数到天荒地老。 但有了 MapReduce，一切都变得So Easy! 就像我们编程界的“Hello, World!”，Word Count 是 MapReduce 的入门级案例，它不仅简单易懂，更重要的是，它完美地展现了 MapReduce 分而治之、并行计算的核心思想。 第一幕：庖丁解牛，Word Count 的“分”与“合” MapReduce 的精髓就在于“Map”和“Reduce”这两个阶段，咱们先来形象地理解一下： Map 阶段 (分)：想象你是一个勤劳的图书管理 …