一般场景是我们拿到一个 List 对其进行遍历分组操作。假如我们有一个学生成绩列表,现在需要根据得分进行分组,查找每个得分是哪些人。
Redisson 是一个高级的分布式协调 Redis 客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些 Java 的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。
Guava引入了很多JDK没有的、但我们发现明显有用的新集合类型。这些新类型是为了和JDK集合框架共存,而没有往JDK集合抽象中硬塞其他概念。作为一般规则,Guava集合非常精准地遵循了JDK接口契约。
Guava引进了JDK里没有的,但是非常有用的一些新的集合类型。所有这些新集合类型都能和JDK里的集合平滑集成。Guava集合非常精准地实现了JDK定义的接口。Guava中定义的新集合有: Multiset SortedMultiset Multimap ListMultimap SetMultimap BiMap ClassToInstanceMap Table
Maven系列,好几天没写了,主要是这几天被Google Guice卡住了,本来是可以随便带过Guice,讲讲guice的用法就够了(这个已经讲了,在前面的文章),但是,想着guice作为maven的底层IOC容器,对guice的理解深入一些,对后续的Maven源码学习也会比较有帮助,因此,就在那开始分析guice的源码。
这篇文章来讲优化规则HivePointLookupOptimizerRule点查找优化规则,主要功能此优化将要应用到Filter过滤表达式上,如果他的表达式包含一个OR操作,且它的子表达式是常量表达式,优化器将会产生一个IN表达式来替代(这样效率更高),如果此OR操作又包含AND子操作可能使用struct结构来产生一个In子句。
点击关注公众号,Java干货及时送达 Google Guava 概述 1、Guava 是一组来自 Google 的核心 Java 库,包括新的集合类型(如 multimap 和 multiset)、不可变集合、图形库以及用于并发、I/O、散列、缓存、原语、字符串等的实用程序!被广泛应用于 Google 的大多数 Java 项目中,也被许多其他公司广泛使用。 2、guava github 开源地址:GitHub - google/guava: https://github.com/google/guava
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
在Redis当中,有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时,要为给定的key设置生存期,当key过期的时候(生存期为0),它可能会被删除。
Guava 项目是 Google 公司开源的 Java 核心库,它主要是包含一些在 Java 开发中经常使用到的功能,如数据校验、不可变集合、计数集合,集合增强操作、I/O、缓存、字符串操作等。并且 Guava 广泛用于 Google 内部的 Java 项目中,也被其他公司广泛使用,甚至在新版 JDK 中直接引入了 Guava 中的优秀类库,所以质量毋庸置疑。
就是缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
redis丰富的数据结构,使得它的业务使用场景非常广泛,加上rdb的持久化特性,它甚至能够被当作落地的数据库使用。在这种情况下,redis能够撑起大多数互联网公司,尤其是社交、游戏、直播类公司的半壁江山。
大多数数据库,由于经常和磁盘打交道,在高并发场景下,响应会非常的慢。为了解决这种速度差异,大多数系统都习惯性的加入一个缓存层,来加速数据的读取。redis由于它优秀的处理能力和丰富的数据结构,已经成为了事实上的分布式缓存标准。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库,很像 memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库,很像 memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis 的性能非常出色,每秒可以处理超过 10 万次读写操作,是已知性能最快的 Key-Value DB。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把redis数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis 的全称是:Remote Dictionary.Server,本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库,很像 memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据 flush 到硬盘上进行保存。 因为是纯内存操作,Redis 的性能非常出色,每秒可以处理超过 10 万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis 的出色之处不仅仅是性能,Redis 最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个 value 的最大限制是 1GB,不像 memcached 只能保存 1MB 的数据,因此 Redis 可以用来实现很多有用的功能。 比方说用他的 List 来做 FIFO 双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的 Set 可以做高性能的 tag 系统等等。 另外 Redis 也可以对存入的 Key-Value 设置 expire 时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的 memcached 来用。 Redis 的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。
Java面试总结汇总,整理了包括Java基础知识,集合容器,并发编程,JVM,常用开源框架Spring,MyBatis,数据库,中间件等,包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。文章持续更新中…
rocketmq-client-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/client/consumer/DefaultMQPushConsumer.java
本文主要研究一下carrera的RocketMQProduceOffsetFetcher
rocketmq-all-4.6.0-source-release/store/src/main/java/org/apache/rocketmq/store/DefaultMessageStore.java
// 测试mktime和localtime_r性能及优化方法 // // 编译方法:g++ -g -o x x.cpp或g++ -O2 -o x x.cpp,两种编译方式性能基本相同。 // // 结论: // 1) 环境变量TZ和isdst均不影响localtime_r的性能(第一次调用了除外) // 2) 环境变量TZ严重影响localtime的性能 // 3) 环境变量TZ和isdst均会严重影响mktime的性能 // *4) 注意mktim
本代码均结合之前的发布的DateUtil使用,之后的mysql查询部分看心情发布,就这么任性~ ~
在 select 语句中查询得到的是一张二维表, 水平方向上看是一个个字段, 垂直方向上看是一条条记录。作为面向对象的语言, Java 中的的对象是根据类定义创建的。 类之间的引用关系可以认为是嵌套的关系。
Spring提供的事件机制,默认是同步的。如果想要使用异步事件监听,可以自己实现ApplicationEventMulticaster接口,并在Spring容器中注册id为applicationEventMulticaster的Bean , 设置 executor 。
import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import android.graphics.Paint; import android.graphics.PorterDuff; import android.graphics
接下来以执行 SELECT o.*FROM t_order o whereo.user_id=10order byo.order_id desc limit 2,3分析下面这段Java代码是如何对结果进行合并的:
本文主要研究一下rocketmq的consumeConcurrentlyMaxSpan
1:网络的底层环境 采用apache 的httpClient 链接池框架 2:图片缓存采用基于LRU 的算法 3:网络接口采用监听者模式 4 包含图片的OOM 处理(及时回收处理技术的应用) import java.io.FilterInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.lang.ref.SoftReference; import java.util.HashMap; import j
项目中用LocalDateTime替换Date后, 许多地方需要增加配置 配置Json响应格式化方式 注册JavaTimeModule /** * 序列化LocalDateTime */ @Bean public JavaTimeModule javaTimeModule() { JavaTimeModule module = new JavaTimeModule(); DateTimeFormatter pattern = DateTimeFormatter.ofPattern("
该功能由两部分组成,一方面需要根据id将该套餐的信息回显在页面,一方面需要将修改后的套餐信息保存起来
从异常信息可以得出localdatime反序列化出了异常,而这个异常又是因为jackson无法处理导致。因此我们可以为jackson的ObjectMapper适配一下
现在的的互联网系统中,mq已经必备基础设施了,我们已明显感觉它的必要性与强大。然而,它的本质是啥?存储转发系统罢了!
rocketmq-common-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/common/consumer/ConsumeFromWhere.java
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