Redis 是一种内存数据库，它的数据存储完全基于内存。然而，许多人可能会问，在当前还没有足够廉价、高速度和高容量的内存可用的情况下，为什么 Redis 要在内存中存储所有数据？...下面将介绍为什么 Redis 需要将所有数据放到内存中。 1、快速读写 首先，内存是计算机系统中最快的存储器之一，数据在内存中的读写速度比磁盘或网络块的速度快得多。...如果需要更完整地保证数据安全，还可以设置每个操作类型的检查点（checkpoint）。这提供了可靠而高效的方法来在内存中存储数据并避免数据丢失。...由于所有的数据都在内存中，管理员可以专注于优化内存到达最佳的使用率水平和减少网络负载，来获得性能最大化。...它通过简单而有效的数据结构，将数据储存在内存中，提供了超高速的访问速度和性能易于调优的解决方案。但需要注意的是，这也意味着 Redis 不太适用于大规模数据的处理，因为它受限于可用内存的大小。
内存抖动是指内存频繁的分配和回收,占用内存忽高忽低，内存占用图形上呈现锯齿状 在 Android 开发过程中，你一定听说过「内存抖动」这个词，别人肯定也告诫过你要避免内存抖动，但是为什么呢？...但是其实初步想，为什么要避免内存抖动呢？频繁创建对象，被 Java 虚拟机的回收机制自动回收了，这不是挺好的吗？开发者为什么还需要关心这个问题呢？...下面讲一下原因 1.频繁 GC 会导致卡顿 在传统的 GC 模式下，当虚拟机触发一次 GC，会先暂停所有线程。当频繁的 GC 这样 Android 主线程会被频繁的暂停，势必会引发卡顿。...2.GC 会导致内存碎片化 在传统的 GC 模式下，回收一次后，会导致内存碎片化，即导致很多内存块不连续，导致寻址变慢拖慢程序。...极端情况，内存碎片化严重，这也导致无法为新的对象申请一块连续的内存，极大降低对内存的利用率。 Google 为了缓解上面的问题,引入了 ART 虚拟机。但是也不能完全避免上述问题。
那么在云服务快速普及的时代，你手头的移动APP项目到底该如何正确选择纷繁复杂的云服务呢？今天我们来探讨和解决这个问题。...并且这个过程中存在很大的不确定性。...云服务的大量涌现，让服务器端程序的开发变得简单高效，PaaS提供了很多成熟的服务器端功能，省去了大量代码开发工作量，让移动APP项目服务器端开发工作更加可控，让很多之前不敢想象的功能快速集成到你的移动APP中，...而在PaaS服务普及之前，这一些都需要你有牛x的程序员，耗费大量时间精力，每一项都要自己手动写代码，但是也未必能够完成。...PaaS云服务的主要表现形式就是“API” PaaS云服务，主要以API的形式作为服务载体，选择不同的PaaS服务商就是在选择不同的API，越来越多的PaaS服务被集成在同一个移动APP内。
Disruptor-NET算法（是一种无锁算法）需要我们自己实现某一种特定的内存操作的语义以保证算法的正确性。这时我们就需要显式的使用一些指令来控制内存操作指令的顺序以及其可见性定义。...这种指令称为内存栅栏。 内存一致性模型需要在各种的程序与系统的各个层次上定义内存访问的行为。...我们上面提到，这种代码执行顺序的改变虽然在单线程程序中不会引发副作用，但是在多线程程序中，这种作用是不能够被忽略的，甚至可能造成完全错误的结果。...因此，在多线程程序中，我们有时需要人为的限制内存执行的顺序。而这种限制是通过不同层次的内存栅栏完成的。...，创建内存栅栏 _complete = true; Thread.MemoryBarrier();//在写完之后，创建内存栅栏
，并发性回收 启用：-XX:+UseG1GC 4、CMS收集器：多线程扫描，使用的算法是标记清除算法，标记需要回收的对象，进行回收 启动：-XX:+UseConcMarkSweepGC Q:新生区跟养老区默认按照多大比例分配的...，内存栅栏 内存栅栏是一个同步屏蔽指令，是CPU对内存访问时的同步标记，可以让前面的都执行完成后，在执行栅栏后面的东西，你可能会问，所有的程序执行不是一步一步运行的吗，为什么还要控制，其实现在机器上为了提高性能...，都采用了乱序执行，你先定义一个变量A在定义一个变量B，理论上是先执行A在执行B，但是有可能是先执行的B，在执行A，所以，这就是乱序执行，而栅栏就是这么出现的，保证程序执行不乱序，当然不能保证每一句话都不乱序...，只能保证这个节点前后的执行不要相互混乱了，内存可见性的底层原理就是内存栅栏 Q:g1和cms区别,吞吐量优先和响应优先的垃圾收集器选择 CMS收集器：是基于标记清除算法实现的，一般就是初始标记，并发标记...下一个线程使用时一定是最新的数据，这便是可见性 Q:jvm内存是怎么分配的 在Jvm中，Java少了很多权力，比如说配置和释放资源，因为这一切都交给jvm来完成，所以这种情况下我们Java
一、前言 二、Peterson 算法简介 三、测试代码 四、Mutex 互斥锁对代码执行效率的影响 五、总结 一、前言 在 Linux 系统中，当多个线程并行执行时，如果需要访问同一个资源，那么在访问资源的地方...，需要使用操作系统为我们提供的同步原语来进行保护。...这篇文章我们介绍一下 Peterson(皮特森)算法，也许实用性不强，但是可以给我们带来一些思考，提高我们的编程元技能。 二、Peterson 算法简介 这个算法主要用来解决临界区的保护问题。...也就是说，不论其优先级多低，不应该饿死在该临界区入口处。 Peterson算法是一个实现互斥锁的并发程序设计算法，可以控制两个线程访问一个共享的用户资源而不发生访问冲突。...在两个线程中，使用 Peterson 算法来保护临界区 耗时： thread1: diff = 1.89ms thread0: diff = 1.94ms 五、总结 Peterson 算法使用纯软件来保护临界区
01 通用信息抽取 在金融、政务、法律、医疗等众多行业中，大量文档信息需要进行数字化及结构化处理，而人工处理方式往往费时费力，且容易产生错误。信息抽取技术能很好地解决这个问题。...举个例子，在政务场景下，市政工作人员需要处理各类市民电话投诉事件，很难从长篇累牍的投诉内容中一眼就找到需要的信息，而信息抽取技术则可以快速提取出投诉报告中的被投诉方、事件发生时间、地点、投诉事件等信息，...信息抽取是NLP技术落地中必不可少的环节，然而当前市面上的信息抽取工具大多基于传统算法构建，偏向学术研究，对实际使用并不友好。...飞桨PaddleNLP结合文心大模型中的知识增强NLP大模型ERNIE 3.0，发挥了UIE在中文任务上的强大潜力，开源了首个面向通用信息抽取的产业级技术方案，不需要标注数据（或仅需少量标注数据），即可快速完成各类信息抽取任务...，仅用60条数据进行模型微调，F1达到94.36%； 在政务领域，识别市民投诉电话中的投诉对象、地点等关键信息，快速聚合相似事件、智能分发，有效提升了事件处理率，目前，UIE已上线到多个城市的政务系统中
一、什么是内存模型，为什么须要它 Java内存模型（Java Memory Model）并发相关的安全公布，同步策略的规范、一致性等都来自于JMM。...1 平台的内存模型 在架构定义的内存模型中将告诉应用程序能够从内存系统中获得如何的保证，此外还定义了一些特殊的指令（称为内存栅栏或栅栏），当须要共享数据时，这些指令就能实现额外的存储协调保证。...JVM通过在适当的位置上插入内存栅栏来屏蔽在JVM与底层平台内存模型之间的差异。...假设程序中操作A在操作B之前，那么在线程中A操作将在B操作之前运行。 监视器锁规则。在监视器锁上的解锁操作必须在同一个监视器上的加锁操作之前运行。 Volative变量规则。...假设CyclicBarrier使用一个栅栏操作，那么到达栅栏的操作将在栅栏操作之前运行，而栅栏操作又会在线程从栅栏中释放之前运行。
Memory Model 在分析memory order之前，我们先讲一下为什么要考虑memory order问题，这里需要简单分析一下多线程编程环境中的内存模型。...在这个内存模型下，cpu写数据并不是立即写入RAM中，而是写入L1 cache，再从L1 cache存入(store) RAM中，读数据也是先从L1 cache中读，读不到再从RAM中读，这种读写数据的模式是能够提高数据存取效率的...LoadLoad LoadLoad 这种内存栅栏(memory barrier)，顾名思义，就是阻止栅栏后面的load操作被调整到栅栏前面的load操作之前，类似于 git pull 或者 svn update...StoreStore 类似于LoadLoad，StoreStore 这种内存栅栏用于阻止栅栏后面的store操作被调整到栅栏前面的store操作之前，类似于git push或者svn commit操作，...，例如在compare and set操作中，以volatile内存访问顺序读写变量； 对数字进行原子化地更新操作，例如在get and add操作中，对写操作使用普通的内存访问顺序，对读操作使用acquire
单线程写方式、内存屏障 消除伪共享（填充缓存行） 序号栅栏（SequenceBarrier）配合使用来消除锁和CAS 高性能知道-数据结构-内存加载机制 RingBuffer使用数组Object[]...离开了这个前提条件，没有任何技术可以做到完全无锁 Redis、Netty等等高性能技术框架的设计都是这个核心思想 高性能之道-系统内存优化-内存屏障 要正确的实现无锁，还需要另一个关键技术：内存屏障。...：Sequence: 高性能之道-算法优化-序号栅栏机制 我们在生产者进行投递Event的时候，总会使用：long sequence = ringBuffer.next(); Disruptor 3.0...中，序号栅栏SequenceBarrier和序号Sequence搭配使用，协同和管理消费者与生产者的工作节奏，避免了锁和CAS的使用 在Disruptor3.0中，各个消费者和生产者持有自己的序号，这些序号的变化必须满足如下基本条件...这里就是用简单的if else判断，就避免了加锁，CAS的消耗，这里是使用序号栅栏，通过巧妙的算法+自旋操作来实现等待的操作。 解析如下图： ?
年轻代采用复制算法，老年代采用标记-整理，在回收的同时还会对内存进行压缩。...因此，G1并不会等内存耗尽(串行、并行)或者快耗尽(CMS)的时候开始垃圾收集，而是在内部采用了启发式算法，在老年代找出具有高收集收益的分区进行收集。...年轻代收集CSet只容纳年轻代分区，而混合收集会通过启发式算法，在老年代候选回收分区中，筛选出回收收益最高的分区添加到CSet中。...在该阶段中，G1需要一个暂停的时间，去处理剩下的SATB日志缓冲区和所有更新，找出所有未被访问的存活对象，同时安全完成存活数据计算。...在并行执行的任务中，如果某个任务过重，会导致其他线程在等待某项任务的处理，需要对这些地方进行优化。
年轻代采用复制算法，老年代采用标记-整理，在回收的同时还会对内存进行压缩。...因此，G1并不会等内存耗尽(串行、并行)或者快耗尽(CMS)的时候开始垃圾收集，而是在内部采用了启发式算法，在老年代找出具有高收集收益的分区进行收集。...年轻代收集CSet只容纳年轻代分区，而混合收集会通过启发式算法，在老年代候选回收分区中，筛选出回收收益最高的分区添加到CSet中。...在G1中，RSet的维护主要来源两个方面：写栅栏(Write Barrier)和并发优化线程(Concurrence Refinement Threads) 栅栏 ?...在并行执行的任务中，如果某个任务过重，会导致其他线程在等待某项任务的处理，需要对这些地方进行优化。
进入临界区的再一次尝试 - 非对称标记 进入临界区Peterson算法 Peterson算法的正确性 多个进程怎么办?...为什么依次唤醒阻塞队列中所有进程呢? 被唤醒后需要干啥? 为什么被唤醒后,还需要进入while循环判断呢?...---- 进入临界区Peterson算法 ---- Peterson算法的正确性 ---- 多个进程怎么办?...因为在CPU当中除了内存之外，还会好几块缓存。我们可以将CPU的原子操作挪到CPU中的某一块缓存当中执行，这样我们就只需要锁住某一块缓存就行了，就可以不用锁住整块内存了。...从磁盘中读取一个磁盘块到内存的过程是先在内存中申请一块缓冲区用来存放读取出来的磁盘块，然后再通过DMA的方式，从磁盘中读取出数据放入对应内存缓冲区中。
预测能力的构建，在大多数算法练习平台中，因为会将运算时间和内存使用状况等信息实时提供给做题人，所以做题人甚至可以一边修改代码，一边观察修改对程序产生的影响。...递归，防止死循环和内存泄露。由于递归需要堆栈，所以内存消耗要比非递归代码要大很多。而且，如果递归深度太大，可能系统撑不住。内存会存在突然飙升的情况。如果是数据错误导致无限循环，那问题就大了。...第三，左闭右开的区间，迭代器只需要最少的操作符。可以让代码写起来非常的舒服，STL的算法和容器中基本都是如此。 差一问题（栅栏错误）。...建造一条直栅栏（即不围圈），长30米、每条栅栏柱间相隔3米，需要多少条栅栏柱? 求数组 A[i]到 A[j] 的平均值，A[i] 到 A[j] 的和应该除以多少，是 j-i+1，还是 j-i？...这个过程一定是在大量的题目练习中掌握的，如果你到目前还在纠结这个问题，请先扣心自问，是否刷过至少200道算法题。如果没有，请不要纠结，干就对了。如果有，来找我。 内存溢出问题。
Why：异常信息回答了为什么被抛出？ Java的异常体系 从概念角度解析Java的异常处理机制 Eror：程序无法处理的系统错误，编译器不做检査。...4、数据结构和算法 数据结构考点 数组和链表的区别； 链表的操作，如反转，链表环路检测，双向链表，循环链表相关操作； 队列，栈的应用； 二叉树的遍历方式及其递归和非递归的实现； 红黑树的旋转 算法考点...HashMap在使用的时候，才会被初始化。...(CyclicBarrier)：阻塞当前线程，等待其他线程 等待其它线程，且会阻塞自己当前线程，所有线程必须同时到达栅栏位置后，才能继续执行； 所有线程到达栅栏处，可以触发执行另外—个预先设置的线程....socket较少的情况下，使用epoll不会有"线性下降"的性能问题，但是所有 socket都很活跃的情况下，可能会有性能问题 消息传递方式 select 内核需要将消息传递到用户空间，需要內核的拷贝动作
一、前言 二、Micha Hofri 算法 三、测试代码 四、总结 一、前言 在上一篇文章中，介绍了一种纯软件算法，用来实现临界区的保护功能，文章链接: C语言边角料2：用纯软件来代替Mutex互斥锁...首先明确一下：如果利用操作系统提供的互斥锁可以实现我需要的功能，我肯定使用互斥锁，之所以介绍 Peterson 这个算法，主要是因为它比较有意思，很小巧，可以为我们带来一些“规范的”编程之外的一些想法。...后台也有一些小伙伴对这个算法发表了一些留言，只要有想法都非常好，就怕不去想。 其中有位朋友提到，这个算法只能用在 2 个线程中，是否有其他的类似算法，可以用在多线程中？...从算法的主体代码看，Hofri 算法主要是扩展了 Peterson 算法，都是使用 2 个全局变量数组来控制哪个线程可以进入临界区。...四、总结 还是重复一下文章开头说的话，这里的算法仅仅是说明它可以完成保护临界区的功能，但是在实际项目中，真心不建议这么来用，毕竟代码的可维护性是非常重要的！ ----
内存屏障、内存栅栏是什么？...内存屏障，也称内存栅栏，内存栅障，屏障指令等， 是一类同步屏障指令，是CPU或编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点，使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行此点之后的操作。...---百度百科 个人理解：就类似于我们喝茶的时候需要先把水煮开（限定条件），然后再切茶，而这一整套流程都是限定特定环节的先后顺序（内存屏障），保障切出来的茶可以更香。 为什么会有内存屏障？...内存屏障解决了什么问题？ 为什么会有内存屏障？...●Store：将处理器缓存的数据刷新到内存中。●Load：将内存存储的数据拷贝到处理器的缓存中。
语言方面： 至少精通一门语言Java或C/C++等（以Java为例），java内存模型、gc回收算法、各种gc回收器的使用场景； 类加载机制以及涉及到的一系列问题;volatile特性、主内存与工作内存交互...、happen before原则、内存栅栏； 类加载过程（class文件到jvm这个过程）； callable runnable 区别； synchronized与lock区别； 进程线程区别； hashMap...Mysql中的各种锁，乐观锁，悲观锁（排他锁，共享锁）；行锁，表锁是怎么实现的？ MapReduce支持哪些join，map端？reduce端？semi join？...spark的各种shuffle，与mapreduce的对比; spark的各种ha，master的ha，worker的ha，executor的ha，driver的ha,task的ha,在容错的时候对集群或是...cpu与内存两个方面分别说明 spark rdd、dataframe、dataset区别. 算法数据结构方面： 图怎么存的、有哪些图算法; 红黑树怎么实现、如果树里面有两个值相等的节点，怎么识别？
section flag[B]=false; 表示B自己退出临界区 remainder section 优点：不需要交替进入临界区，可以连续使用 缺点：两个进程可能会同时进入临界区，初始状态，A与B...三.双标志后检查法 为了解决在双标志先检查法中出现的违背“忙则等待”的原则的问题，双标志后检查法的做法是：首先更改自己的状态为进入临界区，然后再检查对方是否在临界区中。...原因：CPU可能是按照(1)(2)(3)(4)的顺序执行程序，此时A与B进程均将自己的状态修改为进入临界区，此时执行(3)(4)，A,B进程均检查到对方在临界区中，最终造成饥饿，违背“优先等待”的原则。...四.peterson算法 为了解决双标志后检查出现的违背“有限等待”的原则，提出了peterson算法，该算法基于比较绅士友好的想法，A与B都声明自己对于临界区的占有权flag[A]=true，flag...但是，当A或B进程其一在临界区中，而此时处理机调度B或A时，while循环进行了忙轮询，浪费消耗处理机时间，违背“让权等待”的原则。
，许多物理（摄像头，打印机）都属于临界资源，此外还有许多变量，数据，内存缓冲区都属于临界资源 对临界资源的访问，必须互斥地进行。...，例如“flag[0]=true”表示0号进程P0现在想要进入临界区，每个进程在进入临界区前都会先检查是否有其他进程想要进入临界区，若没有，则将自身标志位设为true，开始访问临界区 但是，由于进程执行过程中的异步性...最终都无法进入临界区 综上，后检查法解决了“忙则等待” 的问题，却违背了“空闲让进”和“有限等待”原则，最终会导致饥饿现象的产生 Peterson算法 算法思想 双标志后检查法出现的问题在于最终可能双方都想进入临界区导致互相争夺都无法进入...，而Peterson算法为了改进这种情况，提出了“谦让”的方式，主动让对方先使用临界区 算法示例 我们再利用异步性来检验当前算法是否能够保证所有原则，假设代码以1，2，3，6，7，8的顺序执行，由于在第三行代码判断时...=1）所以P0进入临界区 P0执行完后，修改执行意愿 P1进入临界区继续执行 可以看到，P0进程经过三次进程切换才得到成功执行，但由于谦让机制，最终一定会得到执行 算法总结 Peterson算法用软件方法解决了进程互斥问题
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