很多时候，专职写SQL的工程师往往要背数据库性能差劲的锅。无论你的SQL写得多漂亮，业务实现的多么天衣无缝，多么复杂的ERP BOM 逻辑，多么灵活的排班结构，只要用户反映系统慢了，多少人都会把球踢给写SQL的，冤不冤？碰上不懂行的技术经理，恐怕你的年终奖都没有了。
在多线程并发编程中 synchronized 一直是元老级角色，很多人都会称呼它为重量级锁。但是，随着 Java SE 1.6 对synchronized 进行了各种优化之后，有些情况下它就并不那么重，Java SE 1.6 中为了减少获得锁和释放锁带来的性
我可以通过Thread类new一个出来，也可以通过Runnable实现出来。另外我跟各个系统平台还有很大关系，我虽然诞生自JVM的虚拟环境，但运行时的程序本身是用C语言之类的开发语言编写的本机程序，因此我还占用了本机资源，比如本机内存，这点可以观察Thread类里面有很多的native方法就能明白我确实不能像其他类那样"潇洒"，因为这意味着我所拥有的这些方法往往是没有使用或者没有办法来使用跟平台无关的手段来实现。另外多啰嗦一句，有时候需要本机内存的操作随jvm的实现不同也会有差别，但有些操作很常见，比如启动我这个线程的时候，加载类的时候，还有网络或者文件I/O操作等等，这些操作都需要本机内存的参与，这得益于JNI的支持使得JAVA运行时能够很方便的调用类似C语言编写的本机代码。所以说到这里的话，因操作系统不同因而实现不同，也就不仅仅是我自己不那么"潇洒"了，当然多数基本的类型还是都自由自在的畅游在JVM这个环境下的。
老王：小陈啊，上一章我们讲解了cas的缺陷，无法同时更新多个变量、以及ABA的问题。以及如果使用AtomicReference解决同时更新多个变量，如果使用AtomicStampedReference解决ABA的问题，这些都还记得不？
一、使用goroutine来运行程序 1. Go的并发与并行 Go的并发能力，是指让某个函数独立于其他函数运行的能力。当为一个函数创建goroutine时，该函数将作为一个独立的工作单元，被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行。Go的运行时调度器是个复杂的软件，它做的工作大致是： 管理被创建的所有goroutine，为其分配执行时间 将操作系统线程与语言运行时的逻辑处理器绑定 参考The Go scheduler ，这里较浅显地说一下Go的运行时调度器。操作系统会在物理处理器上调度操作系统线程来运行，而G
在人工智能发展的初期，你们都是初创公司。 【编者按】本文编译自”Data rights are the new IP rights”，作者为Mark Gorenberg和Ivy Nguyen两人。 Mark Gorenberg是Zetta Venture Partners的董事总经理。他拥有26年的风险投资经验，资助并在众多初创公司的董事会任职。在创业之前，他曾担任过Sun Microsystems的第一个SparcStation团队的软件执行官。 Ivy Nguyen是Zetta Venture Part
1、ReentrantLock 拥有Synchronized相同的并发性和内存语义，此外还多了 锁投票，定时锁等候和中断锁等候 线程A和B都要获取对象O的锁定，假设A获取了对象O锁，B将等待A释放对O的锁定， 如果使用 synchronized ，如果A不释放，B将一直等下去，不能被中断 如果 使用ReentrantLock，如果A不释放，可以使B在等待了足够长的时间以后，中断等待，而干别的事情 ReentrantLock获取锁定与三种方式： a) lock(), 如果获取了锁立即返回，如果别的线程持有锁，当前线程则一直处于休眠状态，直到获取锁 b) tryLock(), 如果获取了锁立即返回true，如果别的线程正持有锁，立即返回false； c)tryLock(long timeout,TimeUnit unit)， 如果获取了锁定立即返回true，如果别的线程正持有锁，会等待参数给定的时间，在等待的过程中，如果获取了锁定，就返回true，如果等待超时，返回false； d) lockInterruptibly:如果获取了锁定立即返回，如果没有获取锁定，当前线程处于休眠状态，直到或者锁定，或者当前线程被别的线程中断 2、synchronized是在JVM层面上实现的，不但可以通过一些监控工具监控synchronized的锁定，而且在代码执行时出现异常，JVM会自动释放锁定，但是使用Lock则不行，lock是通过代码实现的，要保证锁定一定会被释放，就必须将unLock()放到finally{}中 3、在资源竞争不是很激烈的情况下，Synchronized的性能要优于ReetrantLock，但是在资源竞争很激烈的情况下，Synchronized的性能会下降几十倍，但是ReetrantLock的性能能维持常态；
重量级锁就是如果存在线程竞争，会把线程 挂起来，等其他线程释放锁后，再去唤醒挂起的线程。因为线程的挂起和唤醒需要从内核态到用户态的切换，这个切换需要操作系统的支持，性能消耗非常大。
本文的主要内容是： 了解goroutine，使用它来运行程序 了解Go是如何检测并修正竞争状态的（解决资源互斥访问的方式） 了解并使用通道chan来同步goroutine 一、使用goroutine来运行程序 1.Go的并发与并行 Go的并发能力，是指让某个函数独立于其他函数运行的能力。当为一个函数创建goroutine时，该函数将作为一个独立的工作单元，被 调度器 调度到可用的逻辑处理器上执行。Go的运行时调度器是个复杂的软件，它做的工作大致是： 管理被创建的所有goroutine，为其分配执行时间
大家生活中肯定都有这样的经验，那就是大众化的产品都比较便宜，但便宜的大众产品就是一个词，普通；而可以定制的产品一般都价位不凡，这种定制的产品注定不会在大众中普及，因此定制产品就是一个词，独特。
获得锁的线程不会立即的阻塞，而是采用循环的方式获得锁，减少了线程上下文的切换，会循环消耗CPU资源
seoer工作的宗旨是：通过网站排名获取流量，进行网站的转化。为此seoer的先期任务是将网站关键词排名提高，提高到serp的前十位，也就是首页。
激烈的锁竞争，会造成线程阻塞挂起，导致系统的上下文切换，增加系统的性能开销。那有没有不阻塞线程，且保证线程安全的机制呢？——乐观锁。
并发环境下进行编程时，需要使用锁机制来同步多线程间的操作，保证共享资源的互斥访问。加锁会带来性能上的损坏，似乎是众所周知的事情。然而，加锁本身不会带来多少的性能消耗，性能主要是在线程的获取锁的过程。如果只有一个线程竞争锁，此时并不存在多线程竞争的情况，那么JVM会进行优化，那么这时加锁带来的性能消耗基本可以忽略。因此，规范加锁的操作，优化锁的使用方法，避免不必要的线程竞争，不仅可以提高程序性能，也能避免不规范加锁可能造成线程死锁问题，提高程序健壮性。下面阐述几种锁优化的思路。 一、尽量不要锁住方法 在普通成
别小看这两个东西，特别是 Reactor 模式，市面上常见的开源软件很多都采用了这个方案，比如 Redis、Nginx、Netty 等等，所以学好这个模式设计的思想，不仅有助于我们理解很多开源软件，而且也能在面试时吹逼。
字符流和字节流的使用非常相似，但是实际上字节流的操作不会经过缓冲区（内存）而是直接操作文本本身的，而字符流的操作会先经过缓冲区（内存）然后通过缓冲区再操作文件
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
作为一款公用平台，JDK 本身也为并发程序的性能绞尽脑汁，在 JDK 内部也想尽一切办法提供并发时的系统吞吐量。这里，我将向大家简单介绍几种 JDK 内部的 "锁" 优化策略。
• 程序次序规则：同一个线程内，按照代码出现的顺序，前面的代码先行于后面的代码，准确的说是控制流顺序，因为要考虑到分支和循环结构。
用锁能够实现数据的安全性，但是会带来性能下降。 无锁能够基于线程并行提升程序性能，但是会带来安全性下降。
悲观锁：就是考虑问题很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁；
莫名觉得呼兰的段子非常的契合，小区里有两个大妈在遛狗。其中一个大妈对狗说，坐。狗麻溜地坐下了。另外一个大妈冷笑一声，说了声sit，狗也麻溜地坐下了。
Runnable的run方法没有返回值 ; Callable的call方法有返回值 , 需要调用其get方法获取 , 该方法阻塞 ;
对于单任务或者单线程的应用而言，其主要资源消耗都花在任务本身，它既不需要维护并行数据结构间的一致性状态，也不需要为线程的切换和调度花费时间。对于多线程应用来说，系统除了处理功能需求外，还需要额外维护多线程环境的特有信息，如线程本身的元数据、线程的调度、线程上下文的切换等。并行计算之所以能提高系统的性能，并不是因为它"少干活"了，而是因为并行计算可以更合理地进行任务调度，充分利用各个CPU资源。
大家好，我是小高先生。在经过对锁的基础知识和对象头概念的学习之后，相信各位已经对锁机制有了初步的了解。在之前的文章中，我有提到过关于锁升级的概念。今天，我想和大家一起深入探讨一下什么是锁升级。借助于我们之前内容的积累，理解这一部分内容将会是轻而易举的。
以下内容为入门级介绍，意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
有人在微信群发出神州专车与e代驾合并的消息时，我感到很意外。事后证明两家确实在业务层面达成了深度合作，而资本层面合作最然还未具体消息透露，不过应该也是板上钉钉了。大家都说这是滴滴快的、58赶集等合并之后，又一例类似的合并案例，不过我认为还是有很大不同：滴滴快的、58赶集和美团点评等平台的合作都是同类业务『横向整合』，而e代驾与神州专车的合作，却是『垂直整合』，即上下游不同环节的整合，这是e代驾过去合作的核心思路，也可能成为接下来一个新的『大鱼吃大鱼』的方向。 e代驾与神州专车合作点究竟是什么？ 企业与企业之
本文主要探讨了数据库系统日志管理器的优化技术。文章首先介绍了数据库系统日志管理器的作用，然后详细阐述了日志管理器在数据库系统中的重要性。接着，文章列举了几种常见的日志管理器优化技术，包括成组提交、异步提交、日志缓冲区管理等。最后，文章通过实验证明了优化日志管理器可以显著提升数据库系统的性能，降低系统崩溃的风险。
前言 随着Java的发展，并发这个概念不再是服务端独有的了。Android等移动端在App越做越大的趋势下，合理地控制并发也成为了一个非常重要的技能。在这里对Android开发中可能用到的并发知识做一个记录，以作备忘。 ---- 线程 提到并发不得不提线程。线程就是CPU将计算的时间片，分配给某个任务。线程与CPU核心数量并不直接关系，单核CPU也可以模拟出多线程，只是它将时间片分给不同的线程，让他们交叉执行任务。 值得注意的是，线程的主要作用是让任务能够并行执行。它并不能保证任务能够更快的执行。尤其在单核
乐观锁和悲观锁问题，是出现频率比较高的面试题。本文将由浅入深，逐步介绍它们的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景，以及可能遇到的面试官追问，希望能够帮助你打动面试官。
ConcurrentHashMap是Java5中新增加的一个线程安全的Map集合，可以用来替代HashTable。对于ConcurrentHashMap是如何提高其效率的，可能大多人只是知道它使用了多个锁代替HashTable中的单个锁，也就是锁分离技术（Lock Stripping）。实际上，ConcurrentHashMap对提高并发方面的优化，还有一些其它的技巧在里面（比如你是否知道在get操作的时候，它是否也使用了锁来保护？）。
上一篇中学习了线程安全相关的知识，知道了线程安全问题主要来自JMM的设计，集中在主内存和线程的工作内存而导致的内存可见性问题，及重排序导致的问题。上一篇也提到共享数据会出现可见性和竞争现象，如果多线程间没有共享的数据也就是说多线程间并没有协作完成一件事情，那么，多线程就不能发挥优势，不能带来巨大的价值。而共享数据如何处理，一个很简单的想法就是依次去读写共享变量，这样就能保证读写的数据是最新的，就不会出现数据安全性问题，java中我们使用synchronized关键字去做让每个线程依次排队操作共享变量的功能。很明显这样做效率不高，但是这是基础。
自己经验有限，篇幅也有限，这里只是记录一些比较容易混淆或有难度和一些易忘的技术知识点，里面有一些也是面试阿里经常会被问到的问题，但是不保证答案全部正确，有错误的地方望大家指正
Synchronized 用的锁是存在对象头里的，用来表明当前对象所持有的锁。在 Java SE1.6 之前，Synchronized 是作为重量锁出现的，一旦使用了 synchronized，就一定会阻塞到其他线程。而在 Java SE1.6 后，为了减少获得锁和释放锁带来的性能问题，引入了"偏向锁"和"轻量锁"的概念。由此可以得知，在新的 Java 中，锁一共有 4 种状态：无锁状态、偏向锁状态、轻量锁状态和重量锁状态。这几个状态会随着竞争不断升级且只能升级不能降级，即轻量锁只会升级到重量锁而不会降级到偏向锁。
性能优化有迹可循，我们可以按照不同维度进行针对性的优化，在维度划分上可以分为如下三个维度。
相信线程，进程，协程， 并发，并行，同步，异步，阻塞和非阻塞这几个概念大家在编程过程中肯定会遇到，但是这几个概念又那么类似很容易让人模糊，今天就用这一篇文章来和大家梳理一下这几个概念。
在JavaSE1.6以前，synchronized都被称为重量级锁。但是在JavaSE1.6的时候，对synchronized进行了优化，引入了偏向锁和轻量级锁，以及锁的存储结构和升级过程，减少了获取锁和释放锁的性能消耗，有些情况下它也就不那么重了。
NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。 那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？ 本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O，解决线程池瓶颈处理海量连接，包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。
JUC是java.util.concurrent包的简称，JUC有2大核心，CAS和AQS，CAS是java.util.concurrent.atomic包的基础
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在多线程的软件世界里，对共享资源的争抢过程(Data Race)就是并发，而对共享资源数据进行访问保护的最直接办法就是引入锁！。
多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而，并发执行也带来了新的问题——死锁。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
性能问题往往是复杂和神秘的，可能根本没有或很少提供关于其起源的线索。在没有起点或者没有提供方法的情况下，性能问题通常是随机分析的: 猜测问题可能在哪里，然后改变事情，直到问题消失。如果我们猜得没错的话，虽然这可能会有结果 ，但它也可能会耗费大量时间或者具有破坏性，并可能最终忽视某些问题。
在并发编程中，多个线程访问同一个共享资源时，我们必须考虑如何维护数据的原子性。 在JDK1.5之前，Java是依靠Synchronized关键字实现锁功能来做到这点的。Synchronized是JVM实现的一种内置锁，锁的获取和释放是由JVM隐式实现。
在代码中生成随机数，是一个非常常用的功能，并且JDK已经提供了一个现成的Random类来实现它，并且Random类是线程安全的。
作者：Coder李海波 来源：http://blog.csdn.net/marising/article/details/5186643 在提到服务器架构时，一般只有非常资深的运维工程师才能完完全全把这件事请给你讲明白。服务器里有各种细节互相制约，如果不能很好协调这些细节，几乎没有办法谈到服务器调优、或者其他的任何话题。今天这篇文章，很难得的将一些细节知识讲解的及其通透，因此，小编把文章放上来给大家做个参考。 引言 本文将与你分享我多年来在服务器开发方面的一些经验。对于这里所说的服务器，更精确的定义
线程可以充分发挥系统的处理能力，提高资源利用率。同时现有的线程可以提升系统响应性。 但是在安全性与极限性能上，我们首先需要保证的是安全性。 11.1 对性能的思考 提升性能=用更少的资源做更多的事情（太对了，这才是问题的本质）。 资源包括：CPU时钟周期，内存，网络带宽，I/O带宽，数据请求，磁盘空间等。 资源密集型说的就是对上述维度敏感的应用。 与单线程相比，多线程总会一起一些额外的性能开销： 线程协调with coordinating between threads (locking, signali
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