可以使用不同的并发模型来实现并发系统,并发模型说的是系统中的线程如何协作完成并发任务。不同的并发模型以不同的方式拆分任务,线程可以以不同的方式进行通信和协作。
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▊《Offer来了:Java面试核心知识点精讲.框架篇》 王磊 著 电子书售价:49.5元 2020年06月出版 本书是对Java程序员面试中常见的微服务、网络编程、分布式存储和分布式计算等必备知识点的总结,包括Spring原理及应用、Spring Cloud原理及应用、Netty网络编程原理及应用、ZooKeeper原理及应用、Kafka原理及应用、Hadoop原理及应用、HBase原理及应用、Cassandra原理及应用、ElasticSearch原理及应用、Spark原理及应用、Flink原理及应用。
最近有粉丝秋招面试回来,说原来MySQL在互联网公司原来如此的重要!京东和阿里的面试中都被问到了。。。。。兄弟你才知道啊! 防止在后续求职跳槽中还有对“MySQL”掉以轻心的人,这里给大家再简单强调一下: 近年来在互联网行业中,MySQL稳居第二,随时可能超过Oracle,随着其性能一直在被优化,安全机制也趋向成熟,更重要的是开源免费的,所以目前互联网行业中MySQL的使用是非常多的,也是求职中的面试重点。 很多人拥有大厂梦,却容易在面试中因为MySQL败下阵来。 原因是很多人平时工作上没机会接触,小公司的
最近有个朋友面试上了阿里P7,薪资暴涨了50%,我私下问他能不能给大家分析一下经验。 聊了很多,最后给我推荐了一份特别全的的八股文资料,这个资料在他面试的过程中给了他很多的帮助。 这份资料最初的版本,是来自某个大厂面试官给学弟整理的面经,后来经过学弟的不断收集、完善,慢慢形成了一个Java资料库。 现在的完整版资料是视频合集+PDF合集,包含了有Java 集合、JVM、多线程、设计模式、算法调优、Spring全家桶、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、MongoDB、
说来惭愧,这是耽误了将近1年的工作,一直零零散散拖着没做完,昨天总算是卯着劲出了一个版本。
进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行。注意关键字切换,自然是切换,那么这就涉及到了状态的保存,状态的恢复,加上任务A与任务B所需要的系统资源(内存,硬盘,键盘等等)是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源,怎样去识别任务A和任务B等等。登登登,进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源,标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度,进程状态的记录,恢复,切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位,进程占用的资源有:地址空间,全局变量,文件描述符,各种硬件等等资源。
以上是设计分布式架构时需要考虑的一些思路和要点,具体设计还需根据实际需求和场景进行综合考虑。
这两个月来,很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术,最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司,做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长,用户从零积累到千万级别,每天访问量几亿次,高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间,系统的写压力成倍增长,读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型,采用的是Java语言进行开发,数据库
**高并发(**High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
1. 架构设计(一) 1.1. 目录 1.2. 高可用设计 1.3. 性能优化目标 中间这块为目标区域 1.4. 高并发设计 1.5. 代码层次优化 1.6. 数据库层次优化 1.7. 算法逻辑优
互联网发展到今天,已经造就了多少科技巨头,比如某广,哈哈还有某厂。咱们是不是有这样的感觉,如果公司有人离职了,那个人的技术非常厉害,咱们是不是都会那样想,他是不是大概率要去某厂了,也就是说现在跳个槽,都要卷到和某厂关联,好像你不是去某厂了,你都不好意思发个朋友圈的工作动态。这些咱们都不聊了,咱们聊聊35岁程序员那些事,程序员也是很娱乐的哇。
对于Java工程师来说,几乎没有没听过大名鼎鼎的Spring框架的,Spring框架早已成为了Java后端开发事实上的行业标准,可以说,是Spring成就了Java,Spring也成为Java程序员必修课之一。 同时,随着Spring Boot和Spring Cloud的出现,使得开发工程师能更高效的利用Spring和其他基础设施快速搭建系统,Spring全家桶的诞生又一次解放了大家的生产力。 经常有粉丝后台留言有关Spring全家桶学习的问题,大家遇到的困惑无非是这些方面: 刚刚入行或转行的兄弟,不明白为
欢迎回到我们的Go专栏!在这篇文章中,我们将详细讨论Go语言的并发模型,重点是 Goroutines 和 Channels。
移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经开启,新时代提升了对Java应用的高性能、高并发的要求,也抬升了Java工程师的技术台阶和面试门槛。
Go语言以其简洁的并发模型而闻名,其中Pipeline和Worker Pool是最常用的两种并发设计模式。本文将深入探讨这两种模式的原理、常见问题、易错点以及如何有效避免这些问题,并通过实战代码示例加以说明。
牛年跳槽季,惨遭开门黑,谨以此文纪念笔者的首次腾讯面试经历。经老师,微软MVP大佬推荐,有幸拿到了腾讯.NET Core高开面试机会,二面却挂在一个最常见的问题上,“你上家公司电商平台的TPS、QPS是多少,怎么应对增长的?”,一是当时脑子短路,几个词都混淆了,二是日常项目的几个数据确实没有关心,一问就傻了。这不回来了就去整理了一波相关知识,这会儿也给大家分享下!
nginx 使用的 epoll 是非阻塞的,但不是异步IO。 glibc 的 aio 有 bug , kernel 的 aio 只能以 O_DIRECT 方式做直接 IO , libeio 也是 beta 阶段。epoll 是成熟的,但是 epoll 本身是同步的。Linux 上目前没有像 IOCP 这样的成熟异步 IO 实现。
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一般初创软件,为快速上线,几乎不考虑分层。但随业务越发复杂,就会导致逻辑复杂、模块相互依赖、代码扩展性差等各种问题。
有这些困惑很正常,因为并发编程是Java语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。
问题:我对于领域模型如何表示始终还不太明白。按照Evans书里的说法,代码应当是领域模型的主要部分,文档、图表作为补充。另外一方面,领域模型应当是所有参与者都能够理解的,而我觉得用户不太可能去理解代码。
CI/CD(持续集成/持续部署)的实现主要依赖于自动化工具和流程。以下是CI/CD实现的核心步骤和业界流行的方案:
高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。
相信每一位程序员对于高并发这个词都并不陌生,现在一般中大型互联网公司都需要自己的业务能支撑高并发,我们常说的高并发其实就是说我们的设计系统的性能问题,简单一句话即同一时刻我们的系统能处理多少请求。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
高并发(多线程)可谓是我们开发者必要掌握的知识,在无论是校招面试还是社招,都是必考的知识点!
大家在面试中是不是经常被问到一个问题:“如果你系统的流量增加 N 倍你要怎么重新设计你的系统?”
本文阐述了技术人如何从技术走向管理,分享了若干心得和体会,包括需要不断学习、储备知识、掌握核心技术、培养团队、关注业务、理解客户、善于沟通、学会管理、提升领导力、关注个人成长、保持激情、做好榜样、承担责任、保持谦逊、正视失败、保持好奇心、培养创新意识等方面。同时,文章也提醒技术人,要做领导者而不是管理者,要关注业务发展和客户体验,以结果为导向。在技术走向管理的道路上,技术人需要不断学习和实践,以提升自己的管理能力,更好地为团队和公司的业务服务。
并发编程的掌握过程并不容易。我相信为了解决这个问题,你也听别人总结过并发编程的第一原则,那就是不要写并发程序。这个原则在前几年曾经是行得通的,那个时候多核服务器还是一种奢侈品,系统的并发量也很低,借助数据库和类似 Tomcat 这种中间件,我们基本上不用写并发程序。或者说,并发问题基本上都被中间件和数据库解决了。
当一个应用启动的时候, 它的进程级别不是保持固定的, Android内部通过Handler进行轮询检测当前进程的状态,ActivityThread掌控的Activity 的生命周期, 如果栈中无Activity存在, 但是有Service存在的情况下, 此时的进程级别就会从前台进程降为服务进程
性能度量 TPS和RT 好的性能从设计开始 设计思路 分而治之:分层,分区,分模块,可以针对性做优化 应用无状态:水平扩展 有效使用缓存:关注缓存读写比,命中率 异步通信 nosql:非结构化,非关系型数据,热点数据 多核并发设计:使用线程池,copyonwrite,concurrenthashmap,volatile,reentrantlock,readwritelock,condition,threadlocal 考虑使用性能更好的加密算法 考虑使用更好的序列化工具:protobuf,thrift t
并发(concurrency):并发的关键在于有处理多个任务的能力,但并不一定就是同时处理.
本文是我的领域驱动战术设计课程第一部分《领域建模》的章节节选。目前,我还在紧张地撰写领域驱动战术设计课程,诸位莫催。
C++11标准在标准库中为多线程提供了组件,这意味着使用C++编写与平台无关的多线程程序成为可能,而C++程序的可移植性也得到了有力的保证。另外,并发编程可提高应用的性能,这对对性能锱铢必较的C++程序员来说是值得关注的。
不可妄求一蹴而就能获得完整的领域模型,也不可殚精竭虑地追求领域模型的尽善尽美。领域建模的分析、设计和实现是循序渐进的增量建模,建模目标与侧重点也不尽相同。
EA跟Rational Rose一样都仅仅是一个UML建模软件,随着对EA的熟悉发现EA的功能太强大了。EA跟Rational Rose大不一样,Rational Rose只是实现对软件的建模即构建系统的UML模型,而EA却不仅仅是实现这些功能。对于一个软件设计者来说,从需求分析到概要设计、详细设计、数据库设计到测试、发布、部署等一系列软件设计必须的操作都可以在EA中完成。可以说只需要一个EA就可以完成一个软件的设计。
我们发现,测试集上测试时,越复杂的model并不总是带来好的模型性能。那么,这些错误来自哪里呢?
继上文<<基于阻塞队列的生产者消费者C#并发设计>>的并发队列版本的并发设计,原文code是基于<<.Net中的并行编程-4.实现高性能异步队列>>修改过来的,前面的几篇文章也详细介绍了并发实现的其它方案及实现。直接给code:
通常我们做功能测试,都有有一套测试测试,做性能测试也不例外,我们也有规范的流程,完成符合项目的管理流程图。如下图所示就是常规的性能测试流程图。
学习设计模式时候,知道单例模式是一种很常见的设计模型,其目的就是为了避免创建过多的对象,给jvm造成比较大的压力,之前也对单例模型进行了比较详细的描述,详情参考我之前博客:链接
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当前DPI(Deep Packet Inspect深度报文识别)技术是安全领域的关键技术点之一,围绕DPI技术衍生出的安全产品类型也非常的多样。在分析DPI的进一步技术实现之前,分析DPI对用户的价值
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