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avap是jdk自带的一个工具在jdk安装目录的/bin下面可以找到,可以对代码反编译,也可以查看java编译器生成的字节码,对代码的执行过程进行分析,了解jvm内部的工作。
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用法摘要
-help 帮助
-l 输出行和变量的表
-public 只输出public方法和域
-protected 只输出public和protected类和成员
-package 只输出包,public和protected类和成员,这是默认的
-p -private 输出所有类和成员
-s 输出内部类型签名
-c 输出分解后的代码,例如,类中每一个方法内,包含java字节码的指令,
-verbose 输出栈大小,方法参数的个数
-constants 输出静态final常量
实例分析
javap命令分解一个class文件,它根据options来决定到底输出什么。如果没有使用options,那么javap将会输出该class文件中的包,类里的protected和public域以及类里的所有方法。javap将会把它们输出在标准输出上。来看这个例子,先编译(javac)下面这个类。
package com.thundersoft.metadata.test.kafka; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; import java.util.Properties; public class KafkaTest { @Test public void testProducer() { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.204.30:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producerproducer = new KafkaProducer<>(props); for(int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord ("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); } @Test public void testKafkaConsumer() { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.204.30:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord record : records) System.out.printf("offset = %s, key = %s, value = %s%n", record.topic(), record.key(), record.value()); } } public static void main(String[] args) { int a = 2; int b = 3; int sum = a*b; System.out.println(sum); } }