作者 | Michael Shpilt 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 本文深入探讨了大型企业和遗留应用程序开发速度缓慢的现象，并分析了导致这一问题的根本原因。...初创公司通常具有灵活性和迅速响应的特点，而大型公司则在开发庞大应用程序时进展较为缓慢。这些大型应用可能由数百名开发者耗费数年甚至几十年的时间开发而成，例如亚马逊市场、AutoCAD 或各种操作系统。...一些大型项目被称为 “遗留应用程序”，因为它们采用旧技术、积累了大量技术债务，难以进行修改。然而，进展缓慢、有传统感的项目并不仅限于企业、老系统，甚至不仅限于大型开发团队。...此外，致力于一个不断变化的目标，一个正在积极开发的项目是困难的，而且优化的速度通常慢于新问题出现的速度。 所以，我们如何处理这些问题呢？当一个应用程序变得足够庞大时，其中一些问题似乎是无法避免的。...你可以查看这个简短的 Java 编码指南，或者如果你睡不着觉的话，可以看看这个长达 82 页的 C++ 编码指南。
因为 WPF 在开启 Pointer 和没有开启的基础表现几乎相同，因此从业务层很难了解到当前是否开启了 Pointer 消息。...本文从开发者的角度，通过 Windows 消息判断当前是否开启 Pointer 支持 在 win10 支持默认把触摸提升 Pointer 消息 告诉大家如何在 Win10 下让 WPF 在 .NET 4.7...和以上框架支持 Pointer 消息 那么如何确定这个 WPF 程序我写对了，开启了 Pointer 消息？...可以通过监听 Window 消息，如果能收到 Pointer 的消息，那么算开启成功 不需要在用户端判断，用户端只需要判断 运行的系统是 Windows 10 Creators Update 1703...因此本文更多是给开发端，开发的时候通过此方法可以确定是否开启了 Pointer 消息 在 WPF 添加窗口消息钩子方法 这篇博客告诉大家如何拿到窗口的消息 在这个基础上，尝试在拿到消息判断是否 Pointer
IO密集型任务如何确定线程数目 ---- IO密集型任务对CPU的使用率比较低，IO处理时间稍长，IO阻塞期间导致线程空余，所以通常线程数目较多，一般为CPU核心数目的两倍。...java.lang.Runtime#availableProcessors * 2 CPU密集型任务如何确定线程数目 ---- CPU密集型任务也叫计算密集型任务，即需要大量计算而非常消耗CPU资源的任务...混合型任务如何确定线程数目 ---- 混合型任务即少量消耗CPU，又大量消耗IO的任务。一般我们的微服务系统就属于这种。...java提供的 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 可以动态调整核心线程数和最大线程数，但是队列好像不支持动态调整，需要我们自己实现。...由于Java中协程还没出现，可以考虑使用go语言中原生支持的协程，去实现一些高性能的服务。 ----
在 Java 中，创建线程会产生显著的成本。创建线程消耗时间，增加请求处理的延迟，并且涉及 JVM 和操作系统的大量工作。为了减轻这些开销，需要使用线程池。本文将深入探讨确定理想线程池大小的技巧。...使用线程池的原因 性能上，创建和销毁线程在Java中代价较高，而线程池通过重用线程减少了这种开销。在可伸缩性方面，线程池能根据应用程序需求进行扩展，如重负载时处理更多任务。...此外，线程池有助于资源管理，通过限制活动线程数来防止内存不足，从而确保应用程序稳定运行。 性能: 创建和销毁线程的代价可能很高，特别是在 Java 中。...确定 CPU 绑定任务的线程数，在Java中使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 以确定可用的 CPU 核心的数量，这里假设有8个核。...线程池大小计算的统一方法 确定线程池大小的公式如下: 线程数 = 可用内核数 * 目标 CPU 利用率 * (1 + 等待时间/服务时间) 其中： 可用内核数量: 这是应用程序可用的 CPU 内核数量。
背景 假设要搭建一个测试平台，那么整个项目的 API 数量肯定很多个，他们不可能放在同一个文件中 FastAPI 提供了一个方便的工具来构建应用程序，同时保持所有的灵活性 项目架构 假设结构如下 . ├...── items.py │ │ └── users.py │ └── internal │ ├── __init__.py │ └── admin.py main：应用程序的主入口...，会添加所有子路由 dependencies：存放应用程序要用到的依赖项 routers：子路由，根据模块划分，比如 users 存放用户信息相关的路由，items 存放其他内容的路由 internal...127.0.0.1", port=8080, debug=True, reload=True) 重点 使用 app.include_router() 可以将每个 APIRouter 添加到主 FastAPI 应用程序中...，它将包括来自该路由器的所有路由作为它的一部分 它实际上会在内部为 APIRouter 中声明的每个路径操作创建一个路径操作，因此，在幕后，它实际上会像所有东西都是同一个应用程序一样工作 使用 app.include_router
作者 | Nahla Davies 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文讨论了 Java Collections Framework 背后的目的、Java 集合的工作原理，以及开发人员和程序员如何最大限度地利用...默认情况下，流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。虽然 Streams 简化了大型集合的处理和编码工作，但并不总是能保证性能上的提升。...众所周知，网站用户只会等待几秒钟的加载时间，然后他们就会离开。因此，为了提供最好的用户体验并维护开发人员提供高质量产品的声誉，开发人员必须考虑如何优化大型数据集合的处理。...虽然并行处理并不总能保证提高速度，但至少是有希望的。 并行处理，即将处理任务分解为更小的块并同时执行它们，提供了一种在处理大型集合时减少处理开销的方法。...但是，初学者和中级开发人员应该重点了解哪些操作可以从 Java 的原生并行处理特性中受益。 6 结论 在大数据世界里，想要创建高性能的网页和应用程序，必须找到改进大量数据处理的方法。
今天偶然想起之前和朋友讨论过的一个问题：如何唯一确定一个 Java 类？我相信大多数朋友遇到这个问题的回答都是：类的全路径呗。...但事实上，唯一确定一个 Java 类，单单靠类路径是不够的，还要多加上一个东西：类加载器。也就是说，类加载器 + 类路径才唯一确定一个 Java 类。 为了证明我所说的，我们来做一个简单的实验。...但是 obj 对象却不是 UniqueClass 类的实例。这就验证了我的说法，即：类加载器 + 类路径才唯一确定一个 Java 类。...其实在 Java 语言中，还有一个与之非常类似的情况：如何唯一确定类中的一个方法？按照我们一直以来的直觉，我们会回答：方法名、形参类型、形参个数。...最后让我们来总结一下：在 JVM 中，类路径和类加载器唯一确定一个 Java 类，方法名、形参类型、形参个数、返回参数类型唯一确定一个 Java 类中的方法。
通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...，只要知道这个查询 DB 的耗时（CPU IO time），计算的时间不就出来了嘛，我们看一下怎么才能简洁，明了的记录 DB 查询的耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。...它的功能很丰富，对确定应用程序的性能基线很有帮助。 Retrace的关键组件之一是它的代码分析功能，它能够在不减慢应用程序的情况下收集运行时信息。...Retrace能帮助我们快速确定应用程序为什么会出现如下性能问题： 某个SQL语句是否会拖慢系统的速度？ Redis突然变慢了吗？ 特定的HTTP Web服务宕了，还是变慢了？...例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...JDBC性能 关系型数据库是Java应用程序中另一个常见的性能问题。为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。
介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。...我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。...它的功能很丰富，对确定应用程序的性能基线很有帮助。 Retrace的关键组件之一是它的代码分析功能，它能够在不减慢应用程序的情况下收集运行时信息。...例如，下面的图形展示了在一段给定的时间内速度最慢的组件。 ? 代码级别的优化 负载测试和应用程序监控对于确定应用程序的一些关键性能瓶颈非常有用。...JDBC性能 关系型数据库是Java应用程序中另一个常见的性能问题。为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。
虽然Kaizen的最终目标是每天逐步持续改进，但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时，您可能需要进行流程审查，以确定最初的改进机会。以下是审查流程以获得可能改进的一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在的任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图，请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态，了解真正发生了什么。如果你不理解你的过程，你就无法改进它。...这工作是怎么做的/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤，直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态，展望未来的改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”的咒语。...允许这种态度只会阻止对流程的任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确的问题，您将能够：从流程中删除任何不需要的步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行，哪些工序可以并行完成。...重新安排工序的顺序，以减少浪费;在许多情况下，对操作的顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费的时间和精力。
内网域名解析 内网域名解析，顾名思义是通过内网的DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析的好处： 1、较高的性能和较低的延迟； 2、能够有效地防范外部攻击，解决劫持问题。...原因也很简单，就是数据包在网络设备上传输的路径短了。 另外内网的网络质量是可控的，大多数情况下都比外网好些，即使不好也很容易换个比较好的设备来解决。...如何确定K8s应用的内网域名 K8s应用的内网域名是由K8s集群内部的域名解析服务来进行解析的，整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用的全限定域名由三部分组成： 1、应用在K8s中定义的服务名 2、应用在K8s集群中的命名空间 3、集群本地服务名称中使用的可配置集群域后缀。 示例： 一个Service的YAML定义文件。...另外，应用的K8s内网域名是ping不通的 小技巧： 所有的K8s应用都有YAML定义文件。
因为仅仅通过后缀名我们并不能得知用户是否把图片的类型更改为其他类型. public enum ImageType { PNG('P','N','G','-',"PNG"), JPG('J','F',...== data[8] && JPG.getLast() == data[9]) { return JPG; } return null; } } //把JPG图片的后缀改成...fs.read(data); System.out.println(ImageType.getImageType(data)); fs.close(); } 控制台依然输出: JPG 改进:因为文件流的前...10个位置是保存的文件类型的信息根据这个规律: public enum FileType2 { FILE; private static final Map FILE_TYPES
Java应用程序中的安全漏洞可以由以下几种方式进行检测： 1、静态代码分析工具 静态代码分析工具可以扫描整个代码库，尝试识别常见的安全问题。...这些工具可模拟黑客攻击，并通过验证输入的处理方式，是否可以引起漏洞或者异动条件。 3、漏扫工具 漏洞扫描器是检测网络上计算机及其软件系统的漏洞的一种自动化工具。...5、渗透测试 渗透测试是指在授权范围内利用恶意攻击者使用的工具和技术来评估网络、应用程序以及操作系统中的安全性。渗透测试可以帮助您确定系统中存在什么漏洞以及潜在攻击者可以如何入侵您的系统。...总之，安全问题是Java应用程序需要考虑的一个关键问题。通过综合使用以上列举的方式，Java应用程序的安全性可以被更好的保障。...同时，我们应该一直注意并及时更新软件组件库，并采用文档化的最佳实践，如加强访问控制、修补已知的漏洞等方式来保持应用程序的安全。
简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。 如果一个web程序有CPU操作，也有IO操作，那该如何设置呢？.../www.zyiz.net/tech/detail-121726.html 如何合理地估算线程池大小？
Java应用程序的I/O性能问题通常与以下几个方面有关： 1、磁盘和网络I/O速度较慢。 2、缓存未被充分利用。 3、I/O操作阻塞线程，导致应用程序整体响应变慢。...解决这些问题需要采取不同的策略： 1、使用合理调用方式：使用Java NIO（New I/O）等高效的I/O框架可以提高I/O性能。...Java NIO中使用了非阻塞的I/O以及选择器（Selector）等机制，可以显著提升I/O处理速度。当然，要考虑到实际情况的复杂程度，具体选择什么方案需要根据实际业务需求而定。...4、使用非阻塞的IO方式：Java NIO可通过使用Selector，Channel等API实现非阻塞IO。 5、使用缓存加速读写：对于高吞吐的IO操作，最好在内存中开启缓存，减少磁盘IO访问。...总之，要解决Java应用程序的I/O性能问题，需要从多个方面进行优化，例如考虑精细控制线程、缓存数据、提高计算机硬件配置、使用异步处理等一系列方案，以达到合理使用系统资源、确保快速响应客户端的目标。
寻找 Java 应用程序漏洞的好时机！在过去的几个月里，我一直在尝试构建一个名为Captain Hook的工具，它使用动态方法来查找大型闭源 Java 应用程序的一些有趣（安全方面）特性。...要求 由于 Synacktiv 专家在寻找大型 Java 项目中的漏洞时将使用 Captain Hook，它应该： 易于在目标应用程序上设置。 易于使用，直观。...然后它可以由 CLI 控制，例如使用 TCP 套接字： 我认为这些将是我可能需要的所有工具，以便在 Java 应用程序中采用这种动态方法进行漏洞研究。 但是等等……你如何缓解漏洞的发现？...目标 0 - 选择一个典型的目标 为了创建一个工具来帮助审计人员发现大型闭源 Java 应用程序中的漏洞，其中很大一部分是识别典型的“大型闭源 Java 应用程序”并尝试使用我的工具重新发现公共漏洞。...由于 Java 的 Frida 绑定的内部机制目前还没有文档，所以我花了很长时间调试这个问题，最后发现在使用 Frida 重新实现设置断点的方法时发生冲突（无论顺序如何两者中）。
P – 实际的位置。 位置计算公式（不含 MMC/LMC） 如果 P的位置范围内。如果 P>TP，则位置不符合要求。 带 MMC/LMC 的位置公式很简单。...步骤 3 — 根据零件的特征和条件类型，从下表中获取补偿公差 (BT)。 步骤 4 – 获取具有补偿公差的 TP = TP + BT 如果 P的位置范围内。...最大实体条件(MMC) 表示具有最大体积/尺寸的特性的最大或最小允许容许度。 在孔里 ,MMC=根据公差允许的最小直径。 在轴上 ,MMC=根据公差允许的最大直径。...将真实位置与MMC结合起来是非常有用的。当该特性的尺寸处于其最大实体条件时，考虑最大允许位置偏差。当零件的测量尺寸和它的MMC之间的差异增加时，你会在位置上使用更大的公差。...这个额外的公差范围被称为补偿公差。 什么是补偿公差? 由于该特性相对于其最大物质条件的尺寸，补偿公差增加了允许的位置偏差。最小加成公差是零，最大公差是零件大小的公差域。
在一个Kafka集群中如何选择topics/partitions的数量 翻译自How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster...： kafka的基本运行原理 kafka的性能如何 kafka为何效能好 kafka有哪些瓶颈 目前在Kafka 2.0版本中已经支持单集群200K的Partition数量，这真是可喜可贺啊～～～...每个Partition可以达到的吞吐量取决于诸于batch size, 压缩codec, ack级别，复本数等一系列配置。消费者的吞吐量经常受限于应用程序处理message的消费逻辑有多快。...为了避免这种情况，一种通常的作法是提前多分配一些Partition，基本上，你可以根据未来1到2年的吞吐量来确定Partition数量，这样来使Partition数量在一个长时期内保持不变。...更多的Partition数量可能需要客户端使用过多的内存 使用Java SDK时，生产者会按partition来缓存发送的消息，当消息累积到一定数量或者到达一定时间后，这此累积的消息将被移出缓存并被批量发送
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