我们可以看到，ArrayBockingQueue 维护了一个 Object 类型的数组，takeIndex 和 putIndex 分别表示队首元素和队尾元素的下标，count表示队列中元素的个数，接着往下看
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
欢迎支持笔者新作：《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《RabbitMQ实战指南》，同时欢迎关注笔者的微信公众号：朱小厮的博客。
在我设计一个分析系统中，我们公司的目标是能够处理来自数百万个端点的大量POST请求。web 网络处理程序将收到一个JSON文档，其中可能包含许多有效载荷的集合，需要写入Amazon S3，以便我们的地图还原系统随后对这些数据进行操作。
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
自从上次学习了TCP/IP的拥塞控制算法后，我越发想要更加深入的了解TCP/IP的一些底层原理，搜索了很多网络上的资料，看到了陶辉大神关于高性能网络编程的专栏，收益颇多。今天就总结一下，并且加上自己的一些思考。
每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成
如何优化一个询价应用的核心代码？如果采用“ThreadPoolExecutor+Future”，优化代码可能如下：
有序集合可以保存可排序的数据，在set存储结构的基础之上添加可排序字段。有序集合数据结构如下图所示：
由数组支持的有界阻塞队列。此队列对元素按 FIFO（先进先出）进行排序。队首是已在队列中最长时间的元素。队尾是最短时间出现在队列中的元素。新元素插入到队列的尾部，并且队列检索操作在队列的开头获取元素。
SynchronousQueue 一个阻塞队列，其中每个插入操作必须等待另一个线程进行相应的删除操作，反之亦然。 同步队列没有任何内部容量，甚至没有一个容量。 你无法窥视SynchronousQueue，因为仅当你尝试删除它时，该元素才存在。 你不能插入元素（使用任何方法），除非另一个线程试图将其删除； 你无法进行迭代，因为没有要迭代的内容。 队列的头部是第一个排队的插入线程试图添加到队列中的元素； 如果没有这样的排队线程，则没有元素可用于删除，并且poll（）将返回null。 为了其他Collection方法（例如，contains）的目的，SynchronousQueue充当空集合。 此队列不允许空元素.
Java中的大部分同步类（Lock、Semaphore、ReentrantLock等）都是基于AbstractQueuedSynchronizer（简称为AQS）实现的。
进程是指在系统中正在进行的一个应用程序；每个进程之间是独立的，每个进程均运行在其专用且受保护的内存空间内。
SynchronousQueue 也是一个队列来的，但它的特别之处在于它内部没有容器，一个生产线程，当它生产产品(即put的时候)，如果当前没有人想要消费产品(即当前没有线程执行take)，此生产线程必须阻塞，等待一个消费线程调用take操作，take操作将会唤醒该生产线程，同时消费线程会获取生产线程的产品(即数据传递)
作者 | 胡梦宇 审校 | 蔡芳芳 1 背景 随着云原生技术的飞速发展，各大公有云厂商提供的云服务也变得越来越标准、可靠和易用。凭借着云原生技术，用户不仅可以在不同的云上低成本部署自己的业务，而且还可以享受到每一个云厂商在特定技术领域上的优势服务，因此多云架构备受青睐。 知乎目前采用了多云架构，主要是基于以下考虑： 服务多活： 将同一个服务部署到不同的数据中心，防止单一数据中心因不可抗力不能正常提供服务，导致业务被“一锅端”； 容量扩展： 一般而言，在公司的服务器规模达到万台时，单一数据中心就很难
QoS（Quality of Service）是服务质量的简称。对于网络业务来说，服务质量包括哪些方面呢？
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
500px 是一个国际大型图片类网站，致力于摄影分享、发现、售卖的专业平台 需要处理海量用户上传的图片，并且有N倍于上传量的图片展示量 根据一年前公布的数据，500px 每天会产生20TB的数据传输量 500px 的基础架构 开发语言主要是 Ruby on Rails 前端请求处理使用 Nginx 服务集群使用 HAProxy 处理负载均衡 数据存储使用 MySQL, MongoDB, Redis, Memcached Sidekiq 在后台做任务处理 服务器使用 Amazon 的弹性云服务 EC2 图片
AbstractQueuedSynchronizer（以下简写AQS）这个抽象类，因为它是 Java 并发包的基础工具类，是实现 ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore、FutureTask 等类的基础。
谈到并发，我们不得不说AQS(AbstractQueuedSynchronizer)，所谓的AQS即是抽象的队列式的同步器，内部定义了很多锁相关的方法，我们熟知的ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、CountDownLatch、Semaphore等都是基于AQS来实现的。
StringTable为什么要调整 ①永久代permSize默认比较小; ②永久代的垃圾回收频率低;
在前面我们接触的队列都是非阻塞队列，比如PriorityQueue、LinkedList（LinkedList是双向链表，它实现了Dequeue接口）。
腾讯云服务器标准型 S2实例 S3实例区别在哪？如何选择？标准型 S2实例和 S3实例是腾讯云服务器中很常见和热销的两款机型，很多初次接触的朋友并不了解这两款机型，也不知道如何从中选择适合自己用的。那么魏艾斯博客就在本文中分享他们的区别及如何选择的相关知识。
SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列，每个插入的操作必须等待另一个线程进行相应的删除操作，反之亦然，因此这里的Synchronous指的是读线程和写线程需要同步，一个读线程匹配一个写线程。
STL 标准模板库 Standard Template Library 主要包括 容器 / 迭代器 / 算法 三大类内容 , 其中 容器 和 算法 是通过 迭代器 进行关联的 ;
前言 正文6道题目来自leetcode––为求职为生的编程网站，目的是工作闲暇之时锤炼代码功底。 如何从这篇文章受益？ 先看题目大意，对照Example的样例理解题目意思； 尝试解答，得到自己的答案，并分析时间和空间复杂度； 思考完毕，看题目解析，对比分析自己解法的异同和优劣。 题目大都是LeetCode的hard难度。 正文 41.First Missing Positive 题目链接 题目大意： 给出一个数组，找到数组中没有的最小正整数。 要求：O(N)的时间和O(1)的空间复杂度；
JVM 实现的 synchronized JDK 实现的 ReentrantLock
在 ReentrantLock(重入锁)功能详解和应用演示这篇文章里我们讲解并演示了ReentrantLock(重入锁)的各种功能,其中就谈到ReentrantLock可以有公平锁和非公平锁的不同实现,只要在构造它的时候传入不同的布尔值,继续跟进下源码我们就能发现,关键在于实例化内部变量 sync的方式不同,如下所示
ReentrantLock 锁详解
转自：https://javadoop.com/post/java-concurrent-queue
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x时代。Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？有哪些新方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？ 今天，Hadoop将首次在中国组织Meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 时间地点 时间：2019年8月10日 10:00 地点：北京希格玛大厦 小剧场 活动议程 09:40-10:00 签到&自由交流 10:00-10:
注：该文系52CV群友原作者投稿，是作者在美团实习期间在初祥祥（美团 Mentor，前小米 AutoML 负责人）指导参与下而做的工作，ICLR 2021 录用论文。
原文出处http://cmsblogs.com/ 『chenssy』 【注】：SynchronousQueue实现算法看的晕乎乎的，写了好久才写完，如果当中有什么错误之处，忘各位指正 作为BlockingQueue中的一员，SynchronousQueue与其他BlockingQueue有着不同特性： SynchronousQueue没有容量。与其他BlockingQueue不同，SynchronousQueue是一个不存储元素的BlockingQueue。每一个put操作必须要等待一个take操作，否则不
在之前的文章中，我们介绍了 ReentrantLock、ReadWriteLock、CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore、ThreadPoolExecutor 等并发工具类的使用方式，它们在请求共享资源的时候，都能实现线程同步的效果。
AQS作为JUC中构建锁或者其他同步组件的基础框架，应用范围十分广泛，这篇文章会带着大家从可重入锁一点点揭开AQS的神秘面纱。
ReentrantLock是一个可重入的互斥锁，它不但具有synchronized实现的同步方法和同步代码块的基本行为和语义，而且具备很强的扩展性。ReentrantLock提供了公平锁和非公平锁两种实现，在默认情况下构造的ReentrantLock实例是非公平锁，可以在创建ReentrantLock实例的时候通过指定公平策略参数来指定是使用公平锁还是非公平锁。多线程竞争访问同一资源的时，公平锁倾向于将访问权授予等待时间最长的线程，但需要明确的是公平锁不能保证线程调度的公平性。和非公平锁相比，公平锁在多线程访问时总体吞吐量偏低，但是获得锁和保证锁分配的均衡性差异较小。本篇将基于JDK7深入源码解析公平锁的实现原理。
前几天有人在群里给小编出了个数学题： 假设你有无限数量的邮票,面值分别为6角，7角，8角,请问你最大的不可支付邮资是多少元？ 小编掰着手指头和脚趾头算了下，答案是：1.7元 那么问题来了？为啥是1.7
JDK1.5 之后发布了JUC（java.util.concurrent），用于解决多线程并发问题。AQS 是一个特别重要的同步框架，很多同步类都借助于 AQS 实现了对线程同步状态的管理。
关于String以及StringBuffer、StringBuilder的相关信息可以参考博主的另一篇文章:
当我们提到 juc 包下的锁，就不得不联系到 AbstractQueuedSynchronizer 这个类，这个类就是大名鼎鼎的 AQS，AQS 按字面意思翻译为抽象队列同步器，调用者可以通过继承该类快速的实现同步多线程下的同步容器。不管是我们熟悉的 ReadWriteLock 亦或是 ReentrantLock，或者 CountDownLatch 与 Semaphore，甚至是线程池类 ThreadPoolExecutor 都继承了 AQS。
JDK1.5引入了java.util.concurrent包，里边很有多有用的组件，我们挑选一些来学习
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
云原生计算基金会（CNCF）提出了一套云原生可观测性标准协议，称为OpenTelemetry Protocol。OpenTelemetry定义了云原生可观测性的三个重要支柱：Log、Metrics、以及Trace。
priority_queue 优先队列，其底层是用堆来实现的。在优先队列中，队首元素一定是当前队列中优先级最高的那一个。 在优先队列中，没有 front() 函数与 back() 函数，而只能通过 top() 函数来访问队首元素（也可称为堆顶元素），也就是优先级最高的元素。
我不是任何这些引擎的专家，但已经使用了其中的一些（Airflow和Azkaban）并检查了代码，对于其他一些产品，我要么只阅读代码（Conductor）或文档（Oozie / AWS步骤函数），由于大多数是OSS项目，我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误，我很乐意更新。
ReentrantLock是一个独占锁，基于AQS实现，如果有线程获取了锁，那么其他线程来获取该锁的时候会被阻塞，ReentrantLock有两种 方式，一种是公平锁(FairLock)，一种是非公平锁(NoFairLock)，ReentrantLock默认是非公平锁，下面解释一下公平锁和非公平锁。
前面我们已经介绍和分析了管程，以及 JVM 层面的管程而 AQS 则是 Java 并发包中管程的一种实现。
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