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服务网格：什么是Envoy(特使)

单一的Envoy部署可以在Java，C ++，Go，PHP，Python等之间形成一个网格。面向服务的体系结构使用多个应用程序框架和语言已经越来越普遍。Envoy透明地弥合了这一差距。...可插入的过滤链机制允许编写过滤器来执行不同的TCP代理任务并插入到主服务器中。已经编写过滤器来支持各种任务，如原始TCP代理，HTTP代理，TLS客户端证书认证等。...HTTP过滤器可以插入HTTP连接管理子系统，执行不同的任务，如缓冲，速率限制，路由/转发，嗅探Amazon的DynamoDB等。...目前Envoy支持自动重试，断路，通过外部速率限制服务的全球速率限制，请求遮蔽和异常值检测。未来的支持计划要求赛车。...statsd（和兼容的提供者）是当前支持的统计信息接收器，尽管插入不同的信息并不困难。统计数据也可以通过管理端口查看。Envoy还支持通过第三方供应商进行分布式追踪。

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整理了2019年上千道Java面试题，近500页文档，用了1个月时间！

12、如何执行批量插入? 13、如何获取自动生成的(主)键值? 14、在 mapper 中如何传递多个参数? 15、Mybatis 动态 sql 有什么用？执行原理？有哪些动态 sql？...48、架构师在微服务架构中的角色是什么？ 49、我们可以用微服务创建状态机吗？ 50、什么是微服务中的反应性扩展？ Java 并发编程 1、在 java 中守护线程和本地线程区别？...3、什么是多线程中的上下文切换？ 4、死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？ 5、Java 中用到的线程调度算法是什么？ 6、什么是线程组，为什么在 Java 中不推荐使用？...7、为什么使用 Executor 框架？ 8、在 Java 中 Executor 和 Executors 的区别？...24、什么是多线程中的上下文切换？ 25、Java 中用到的线程调度算法是什么？ 26、什么是线程组，为什么在 Java 中不推荐使用？

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FaaS 的简单实践

最后，在可以插入代码的页面。可以直接在页面上写这个函数，或者将它作为压缩存档上传(如果它包含自定义库，则需要)。...它展示了如何在不需要开发常见的API 管理特性的情况下轻松地创建REST API，比如认证、路由、缓存和速率限制等。...DynamoDB 不是存储原始时间序列数据的最佳选择。...另外，通过亚马逊的免费版，可以免费获得少量的资源 由于每个选定组件的性质，高度可扩展且可以从AWS中获取 启动只需的最基本知识，只需要定义规则和用一种非常流行的语言编写逻辑: JavaScript，Python...通过 AWS IoT，每月将付出146美元左右的，14美元用于在 DynamoDB 中运行的最小存储容量，总共有160美元，相当于每台设备每月0.02美元或者每次0.000005美元。

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envoy介绍

现代应用程序开发人员习惯于在共享云环境中的部署，以及使用非常高效但性能不是特别好的语言 (如 PHP、Python、Ruby、Scala 等)， 在这种环境下，找到尾延迟的原因变得非常的困难。...HTTP Filter可以插入到 HTTP 连接管理子系统中，该子系统支持执行不同的任务，如缓冲、速率限制、路由、嗅探亚马逊的 Dynamodb 等。...Envoy 还支持通过异常检测子系统进行被动运行状况检查。 高级负载均衡：分布式系统中不同组件之间的负载平衡是一个复杂的问题。...目前Envoy 包括支持自动重试、断路、通过外部速率限制服务限制全局速率、请求隐藏和异常值检测。未来计划为Request Racing提供支持。...statsd(和其他兼容的数据提供程序) 是当前支持的统计接收器，插入不同的统计接收器也并不困难。Envoy 可以通过管理端口查看统计信息，还支持通过第三方供应商进行分布式追踪。

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envoy介绍

现代应用程序开发人员习惯于在共享云环境中的部署，以及使用非常高效但性能不是特别好的语言 (如 PHP、Python、Ruby、Scala 等)， 在这种环境下，找到尾延迟的原因变得非常的困难。...HTTP Filter可以插入到 HTTP 连接管理子系统中，该子系统支持执行不同的任务，如缓冲、速率限制、路由、嗅探亚马逊的 Dynamodb 等。...Envoy 还支持通过异常检测子系统进行被动运行状况检查。 高级负载均衡：分布式系统中不同组件之间的负载平衡是一个复杂的问题。...目前Envoy 包括支持自动重试、断路、通过外部速率限制服务限制全局速率、请求隐藏和异常值检测。未来计划为Request Racing提供支持。...statsd(和其他兼容的数据提供程序) 是当前支持的统计接收器，插入不同的统计接收器也并不困难。Envoy 可以通过管理端口查看统计信息，还支持通过第三方供应商进行分布式追踪。 3.

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Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis

每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...在Lyft中，我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。 它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。 MongoDB代理过滤器配置参考。...批量操作部分失败统计。 DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。 在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。...它为使用中的应用程序平台和特定的AWS SDK提供了宝贵的数据不可知的来源。 DynamoDB筛选器配置。 Redis Envoy可以充当Redis代理，在集群中的实例之间对命令进行分区。...支持的命令 在协议级别，支持管道。 MULTI（事务块）不是。尽可能使用流水线来获得最佳性能。 在命令级别，Envoy仅支持可靠地散列到服务器的命令。因此，所有支持的命令都包含一个密钥。

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SpringBoot中的线程池，你真的会用么？

作者 | 如旋涡 出品 | 如旋涡 前两天做项目的时候，想提高一下插入表的性能优化，因为是两张表，先插旧的表，紧接着插新的表，一万多条数据就有点慢了 后面就想到了线程池ThreadPoolExecutor...（搜索公众号Java知音，回复“2021”，送你一份Java面试题宝典） 接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service @Autowired private...-- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync 通过以上日志可以发现，[async-service-]是有多个线程的，显然已经在我们配置的线程池中执行了

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【服务网格架构】Envoy架构概览(9):访问日志,MongoDB,DynamoDB,Redis

每个通过$ comment查询参数的callsite统计信息。 故障注入。 MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。...在Lyft中，我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。 MongoDB代理过滤器配置参考。...批量操作部分失败统计。 DynamoDB过滤器是Envoy在HTTP层的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中，我们使用此过滤器与DynamoDB进行所有应用程序通信。...它为使用中的应用程序平台和特定的AWS SDK提供了宝贵的数据不可知的来源。 DynamoDB筛选器配置。 Redis Envoy可以充当Redis代理，在集群中的实例之间对命令进行分区。...支持的命令 在协议级别，支持管道。MULTI（事务块）不是。尽可能使用流水线来获得最佳性能。 在命令级别，Envoy仅支持可靠地散列到服务器的命令。因此，所有支持的命令都包含一个密钥。

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Spring Boot 中的线程池，这也太好用了！

接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service。Spring Boot 学习笔记，分享给你。...-- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync 通过以上日志可以发现，[async-service-]是有多个线程的，显然已经在我们配置的线程池中执行了...，并且每次请求中，controller的起始和结束日志都是连续打印的，表明每次请求都快速响应了，而耗时的操作都留给线程池中的线程去异步执行； 虽然我们已经用上了线程池，但是还不清楚线程池当时的情况，有多少线程在执行

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快速学习-Saturn创建作业

为了获得最佳的使用体验，建议使用Chrome浏览器。 登录后会见到Saturn Home Page，如下： ? 用户需要在中央的搜索框输入你需要访问的域名。...作业操作按钮bar，依次为： 批量启用：批量选择处于“已停止”状态的作业，进行启用。 批量禁用：批量选择启用（包括处于已就绪和运行中状态）的作业，进行禁用。...导入（作业）：预先将作业配置定义到excel中去（模板在弹出窗口中提供），然后利用此功能上载此excel完成批量导入。 导出（作业）：将域下所有作业的配置导出到excel中。...Shell script 如果你要运行一个名字为“helloworld.sh”的shell脚本，可以在分片参数中设置如下。其中，some_folder是你脚本在executor的目录。...自定义参数：在分片序列号/参数对照表中可作为alias形式引用，格式为{key1}；作业实现类可以通过SaturnJobExecutionContext#getJobParameter方法获取。

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高性能sparkStreaming 实现

/spark.driver.cores 设置executor/dirver的cpu个数，通过spark.driver.memory/spark.executor.memory设置driver/executor...序列化是在数据的传输过程中，spark默认使用java 的序列化方式，但是这种方式序列化与反序列化包含的信息多、耗时长，通常使用Kyro的方式进行序列化，包含的信息少、耗时短，sparkConf.set...另外使用fastutil 包下面的集合类代替java 的集合类， 减少广播数据所占大小 sparkStreaming 中从source 获取的数据默认是存储在内存中的，那么处理过的批次数据会不会一直存储在内存中中...对于上游source , sparkStreming 一般对接kafka , 可通过kafka 管理平台查看对应topic的生产速率、消费速率、消费延迟量指标，以判断sparkStreaming 是否存在消费延迟...以上提到对于读使用批量或者广播方式完成，对于写可以使用foreachPartition 方式并且在里面数据库连接池的方式输出， 我们可以大致计算所消耗的连接数，假设连接池的最大可连接数10个， executor

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SpringBoot中的线程池，你真的会用么？

asyncServiceExecutor")，asyncServiceExecutor方法是前面ExecutorConfig.java中的方法名，表明executeAsync方法进入的线程池是asyncServiceExecutor...（搜索公众号Java知音，回复“2021”，送你一份Java面试题宝典） 接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service @Autowired private...-- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync 通过以上日志可以发现，[async-service-]是有多个线程的，显然已经在我们配置的线程池中执行了

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SpringBoot中的线程池

”)，asyncServiceExecutor方法是前面ExecutorConfig.java中的方法名，表明executeAsync方法进入的线程池是asyncServiceExecutor方法创建的...（搜索公众号Java知音，回复“2021”，送你一份Java面试题宝典） 接下来就是在Controller里或者是哪里通过注解@Autowired注入这个Service @Autowired private...-- [async-service-1] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-- [async-service-3] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : start executeAsync 异步线程要做的事情 可以在这里执行批量插入等耗时的事情...-4] c.u.d.e.executor.impl.AsyncServiceImpl : end executeAsync 通过以上日志可以发现，[async-service-]是有多个线程的，显然已经在我们配置的线程池中执行了

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一篇文章告诉你真实场景下服务端接口性能问题是如何解决的

《Java程序性能优化》提到性能优化可分为五个层次：设计优化、代码优化、JVM优化、数据库优化、操作系统优化等。每个层次都涵盖许多方法论和最佳实践。...特别是在数据库操作中，批量处理不仅比逐条执行效率更高，还能有效降低数据库连接数，提升应用的QPS上限。...自 Java 5 开始，引入了并发编程新API，如Executor框架，内部采用线程池机制，位于java.util.concurrent包中。...那么，在Java代码中，如何优化锁呢？我们可以考虑以下几个方面： 缩短锁持有时间 尝试使用同步代码块替代同步方法，从而减少锁的占用时间。...锁消除 锁消除是指Java虚拟机在JIT编译时，经过运行上下文的扫描，去除那些不会产生共享资源竞争的锁。通过锁消除，可以减少无谓的锁请求时间。

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mysql批量插入大量数据「建议收藏」

mysql批量插入大量数据 时间：2020年11月25日 今天遇到了一个批量插入大量数据任务，然后出于小白本能，直接for-each循环插入不就好了，于是手上开始噼里啪啦一顿操作，写好了从读取excel...于是掏出自己的制胜法典，后来我在知识和海洋中获取到了两种靠谱的方法。下面一点一点讲。...三、method-3 第三种，通过原生的jdbc连接设置，然后打开批量处理的方式去处理数据 MySQL的JDBC连接的url中要加rewriteBatchedStatements参数，并保证5.1.13...以上版本的驱动，才能实现高性能的批量插入。...MySQL JDBC驱动在默认情况下会无视executeBatch()语句，把我们期望批量执行的一组sql语句拆散，一条一条地发给MySQL数据库，批量插入实际上是单条插入，直接造成较低的性能。

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实现百万级数据从Excel导入到数据库的方式

在数据插入方面，除了利用多线程，还应当结合数据库的批量插入功能以进一步提升速度。 错误处理 在文件读取和数据库写入过程中，可能遇到诸多问题，如数据格式错误、不一致性和重复数据等。 因此，应分两步处理。...首先进行数据检查，在插入操作前检查数据格式等问题，然后在插入过程中处理异常情况。 处理方式多种多样，可通过事务回滚或记录日志。...此外，在处理过程中，需要考虑并发问题，因此我们将使用线程安全的队列来存储内存中的临时数据，如ConcurrentLinkedQueue。...具体实现 为了提升并发处理能力，我们将百万级数据存储在同一个Excel文件的不同工作表中，然后通过EasyExcel并发地读取这些工作表数据。...批量插入 这里批量插入，用到了MyBatis的批量插入，代码实现如下： import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import java.util.List

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深入理解Java中的ConcurrentSkipListMap：高效并发的有序映射

一、引言 在Java中，Map是一种非常重要的数据结构，用于存储键值对。在多线程环境下，为了保证数据的一致性和线程安全，我们需要使用并发映射。...Java提供了多种并发映射实现，如ConcurrentHashMap、Hashtable等。...二、跳表数据结构简介 在介绍ConcurrentSkipListMap之前，我们首先需要了解跳表数据结构。跳表是一种动态数据结构，通过维护多个指向其他节点的链接，实现快速查找、插入和删除操作。...插入操作 在插入新节点时，ConcurrentSkipListMap首先确定新节点的层数，然后在每一层中找到合适的插入位置。...在插入过程中，如果有其他线程对同一位置进行了修改，当前线程将重试插入操作，直到成功为止。 3.3. 删除操作 删除操作与插入操作类似，首先需要定位到待删除节点在各个层级中的位置。

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Spark常见错误问题汇总

ThriftServer解决办法：在获得一个Connection之前加上：DriverManager.setLoginTimeout(100) 操作snappy压缩的表时抛出：java.lang.RuntimeException...SQL中运行的SQL语句过于复杂的话，会出现 java.lang.StackOverflowError 异常 原因：这是因为程序运行的时候 Stack 大小大于 JVM 的设置大小 解决方法：通过在启动...4.通过提高executor的内存设置spark.executor.memory适当提高executor的memory值。...after【120S】 原因：一般是由于Executor处理数据量过大如倾斜导致，从而使Executor full gc导致时间超时，Executor 和 task 的lost 解决方法：1、如果通过查看...、如果是计算延迟试着调整读取速率如：spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数 2、调优存储组件的性能 3、开启Spark的反压机制：spark.streaming.backpressure.enabled

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如何实现十亿级离线 CSV 导入 Nebula Graph

数据库在实际业务场景下批量导入性能并验证。...通过 Spark On Yarn 分布式任务执行导入工作，CSV 文件放在 HDFS 上，分享下个人 Nebula Spark Connector 最佳实践。。...中，每个option的名称和值都是一个字符串，如：“option_name”:“option_value”，逗号分隔 --rocksdb_db_options={"max_subcompactions"...:"3","max_background_jobs":"3"} # rocksdb ColumnFamilyOptions在json中，每个option的名称和值都是字符串，如：“option_name...27,837 条/s (仅适用本次导入性能计算) 关系插入速率大约 26,276 条/s (仅适用本次导入性能计算) 如果服务器配置更好，性能会更好；另外带宽、是否跨数据中心、磁盘 IO 也是影响性能因素

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线程池的介绍、原理、监控运维、框架使用场景案例

SpringBoot 中的线程池在SpringBoot中,可以通过下面配置自定义线程池:spring: task: execution: pool: core-size...线程池之异步回调模式在 muitl-threading 编程中,回调机制是比较常用的一种机制。它可以在一个线程中启动某个任务,然后在该任务完成后在线程中得到通知,然后进行后续的一些处理。...线程池的应用实例 - 批量数据操作这里给出线程池应用的一个实例场景:批量数据操作。比如批量插入数据库或调用第三方接口等。...) { executor.submit(() -> insertToDB(data)); // 提交插入任务到线程池}executor.shutdown(); // 关闭线程池这种方式使用线程池实现了数据批量插入的异步执行...,有以下好处:主线程可以继续执行其他任务,不会被数据插入操作所阻塞;如果某次插入失败,其它线程继续工作,利于实现重试机制,提高数据插入的成功率; 可以设置线程池容量,防止批量插入对数据库造成过大压力;简化代码逻辑

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