如何获取java代码中的注释

以前itjob老师讲过，使用eclipse生成文档（javadoc）主要有三种方法：

1，在项目列表中按右键，选择Export（导出），然后在Export(导出)对话框中选择java下的javadoc，提交到下一步。

在Javadoc Generation对话框中有两个地方要注意的：

javadoc command:应该选择jdk的bin/javadocexe

destination:为生成文档的保存路径，可自由选择。

按finish(完成)提交即可开始生成文档。

2，用菜单选择：File->Export(文件－>导出)，

剩下的步骤和第一种方法是一样的。

3，选中要生成文档的项目，然后用菜单选择，

Project->Generate Javadoc直接进入Javadoc Generation对话框，剩余的步骤就和第一种方法在Javadoc Generation对话框开始是一样的。

1得到局域网网段，可由自己机器的IP来确定 （也可以手动获取主机IP-CMD-ipconfig /all）

2根据IP类型，一次遍历局域网内IP地址

JAVA类，编译之后直接运行便可以得到局域网内所有IP,具体怎样使用你自己编写相应代码调用便可

代码如下：：

package bean;

import javaio;

import javautil;

public class Ip{

static public HashMap ping; //ping 后的结果集

public HashMap getPing(){ //用来得到ping后的结果集

return ping;

}

//当前线程的数量, 防止过多线程摧毁电脑

static int threadCount = 0;

public Ip() {

ping = new HashMap();

}

public void Ping(String ip) throws Exception{

//最多30个线程

while(threadCount>30)

Threadsleep(50);

threadCount +=1;

PingIp p = new PingIp(ip);

pstart();

}

public void PingAll() throws Exception{

//首先得到本机的IP，得到网段

InetAddress host = InetAddressgetLocalHost();

String hostAddress = hostgetHostAddress();

int k=0;

k=hostAddresslastIndexOf("");

String ss = hostAddresssubstring(0,k+1);

for(int i=1;i <=255;i++){ //对所有局域网Ip

String iip=ss+i;

Ping(iip);

}

//等着所有Ping结束

while(threadCount>0)

Threadsleep(50);

}

public static void main(String[] args) throws Exception{

Ip ip= new Ip();

ipPingAll();

javautilSet entries = pingentrySet();

Iterator iter=entriesiterator();

String k;

while(iterhasNext()){

MapEntry entry=(MapEntry)iternext();

String key=(String)entrygetKey();

String value=(String)entrygetValue();

if(valueequals("true"))

Systemoutprintln(key+"-->"+value);

}

}

class PingIp extends Thread{

public String ip; // IP

public PingIp(String ip){

thisip=ip;

}

public void run(){

try{

Process p= RuntimegetRuntime()exec ("ping "+ip+ " -w 300 -n 1");

InputStreamReader ir = new InputStreamReader(pgetInputStream());

LineNumberReader input = new LineNumberReader (ir);

//读取结果行

for (int i=1 ; i <7; i++)

inputreadLine();

String line= inputreadLine();

if (linelength() <17 || linesubstring(8,17)equals("timed out"))

pingput(ip,"false");

else

pingput(ip,"true");

//线程结束

threadCount -= 1;

}catch (IOException e){}

}

}

}

public class Test {

public static void main(Sring[] args) {

int[] ary = {1,3,5,7,8} ; //数组中装了5个元素

String str = "helloword!"; //字符串底层是字符数组，字符个数就是字符串的长度

int a = arylength; //数组有个属性为该数组的长度

int s = strlength(); //字符串类String有个length()方法，取得当前字符串的长度

Systemoutprintln(a);

Systemoutprintln(s); //将两个长度打印出来

}

}

java获取一个时间的年月日代码及相关解释说明参考下面代码

package zhidao;

import javautilCalendar;

public class Test {

 public static void main(String[] args) {

  Calendar cal=CalendargetInstance();//使用日历类

  int year=calget(CalendarYEAR);//获取年份

  int month=calget(CalendarMONTH)+1;//获取月份，因为从0开始的，所以要加1

  int day=calget(CalendarDAY_OF_MONTH);//获取天

  Systemoutprintln("结果："+year+"-"+month+"-"+day);

 }

}

不管是YGC还是Full GC,GC过程中都会对导致程序运行中中断,正确的选择不同的GC策略,调整JVM、GC的参数，可以极大的减少由于GC工作，而导致的程序运行中断方面的问题，进而适当的提高Java程序的工作效率。但是调整GC是以个极为复杂的过程，由于各个程序具备不同的特点，如：web和GUI程序就有很大区别（Web可以适当的停顿，但GUI停顿是客户无法接受的），而且由于跑在各个机器上的配置不同（主要cup个数，内存不同），所以使用的GC种类也会不同(如何选择见GC种类及如何选择)。本文将注重介绍JVM、GC的一些重要参数的设置来提高系统的性能。

GC性能方面的考虑

对于GC的性能主要有2个方面的指标：吞吐量throughput（工作时间不算gc的时间占总的时间比）和暂停pause（gc发生时app对外显示的无法响应）。

1 Total Heap

默认情况下，vm会增加/减少heap大小以维持free space在整个vm中占的比例，这个比例由MinHeapFreeRatio和MaxHeapFreeRatio指定。

一般而言，server端的app会有以下规则：

对vm分配尽可能多的memory；

将Xms和Xmx设为一样的值。如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小，这个时候又需要初始化很多对象，虚拟机就必须重复地增加内存。

处理器核数增加，内存也跟着增大。

2 The Young Generation

另外一个对于app流畅性运行影响的因素是young generation的大小。young generation越大，minor collection越少；但是在固定heap size情况下，更大的young generation就意味着小的tenured generation，就意味着更多的major collection(major collection会引发minor collection)。

NewRatio反映的是young和tenured generation的大小比例。NewSize和MaxNewSize反映的是young generation大小的下限和上限，将这两个值设为一样就固定了young generation的大小（同Xms和Xmx设为一样）。

如果希望，SurvivorRatio也可以优化survivor的大小，不过这对于性能的影响不是很大。SurvivorRatio是eden和survior大小比例。

一般而言，server端的app会有以下规则：

首先决定能分配给vm的最大的heap size，然后设定最佳的young generation的大小；

如果heap size固定后，增加young generation的大小意味着减小tenured generation大小。让tenured generation在任何时候够大，能够容纳所有live的data（留10%-20%的空余）。

经验&&规则

年轻代大小选择

响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的同时,减少到达年老代的对象

吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用

避免设置过小当新生代设置过小时会导致:1YGC次数更加频繁 2可能导致YGC对象直接进入旧生代,如果此时旧生代满了,会触发FGC

年老代大小选择

响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数如果堆设置小了,可以会造成内存碎 片,高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:

并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。

吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象

较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记,清除算法,所以不会对堆进行压缩当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现"碎片",如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记,清除方式进行回收如果出现"碎片",可能需要进行如下配置:

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩

用64位 *** 作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大

XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力

使用CMS的好处是用尽量少的新生代，经验值是128M－256M， 然后老生代利用CMS并行收集， 这样能保证系统低延迟的吞吐效率。 实际上cms的收集停顿时间非常的短，2G的内存， 大约20－80ms的应用程序停顿时间

系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。(相关工具的使用方法将在后面的blog中介绍)

仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。

采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿

JVM参数的设置(特别是 –Xmx –Xms –Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold等参数的设置没有一个固定的公式，需要根据PV old区实际数据 YGC次数等多方面来衡量。为了避免promotion faild可能会导致xmn设置偏小，也意味着YGC的次数会增多，处理并发访问的能力下降等问题。每个参数的调整都需要经过详细的性能测试，才能找到特定应用的最佳配置。

promotion failed:

垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。

解决方方案一：

第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。

解决方案一的改进方案：

又有改进了，上面方法不太好，因为没有用到救助空间，所以年老代容易满，CMS执行会比较频繁。我改善了一下，还是用救助空间，但是把救助空间加大，这样也不会有promotion failed。具体 *** 作上，32位Linux和64位Linux好像不一样，64位系统似乎只要配置MaxTenuringThreshold参数，CMS还是有暂停。为了解决暂停问题和promotion failed问题，最后我设置-XX:SurvivorRatio=1 ，并把MaxTenuringThreshold去掉，这样即没有暂停又不会有promotoin failed，而且更重要的是，年老代和永久代上升非常慢（因为好多对象到不了年老代就被回收了），所以CMS执行频率非常低，好几个小时才执行一次，这样，服务器都不用重启了。

-Xmx4000M -Xms4000M -Xmn600M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -Xss256K -XX:+DisableExplicitGC -XX:SurvivorRatio=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128M -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gclog

CMSInitiatingOccupancyFraction值与Xmn的关系公式

上面介绍了promontion faild产生的原因是EDEN空间不足的情况下将EDEN与From survivor中的存活对象存入To survivor区时,To survivor区的空间不足，再次晋升到old gen区，而old gen区内存也不够的情况下产生了promontion faild从而导致full gc那可以推断出：eden+from survivor < old gen区剩余内存时，不会出现promontion faild的情况，即：

(Xmx-Xmn)(1-CMSInitiatingOccupancyFraction/100)>=(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)) 进而推断出：

CMSInitiatingOccupancyFraction <=((Xmx-Xmn)-(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)))/(Xmx-Xmn)100

例如：

当xmx=128 xmn=36 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((1280-36)-(36-36/(1+2)))/(128-36)100 =73913

当xmx=128 xmn=24 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((1280-24)-(24-24/(1+2)))/(128-24)100=84615…

当xmx=3000 xmn=600 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((30000-600)-(600-600/(1+2)))/(3000-600)100=8333

CMSInitiatingOccupancyFraction低于70% 需要调整xmn或SurvivorRatior值。

thisdrpjiaobanrenItemsAdd(new ListItem(aa[i], ddTables[0]Rows[0][0]ToString()));

改成thisdrpjiaobanrenItemsAdd(ddTables[0]Rows[0][0]ToString());

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