话说,中间件的选择上,Spring(SpringBoot)一直是业界的风向标。比如Spring一直使用「Jackson」,而没有使用Gson和fastjson。SpringBoot2.0默认数据库连接池从TomcatPool换到了「HikariCP」。在本地缓存方面,SpringFramework5.0(SpringBoot2.0)放弃了Google的GuavaCache,选择了「Caffeine」(Drop Guava caching - superseded by Caffeine [SPR-13797] #18370)。那么Caffeine有什么魔力,能干掉Google的Guava呢?
尽管 Java 的性能和底层编译型语言没有太大区别,但您可能仍需要调整(Java 虚拟机)JVM 性能以满足应用程序的需求。在可扩展性和性能方面,应用程序的需求和要求可能会有所不同,这时需要持续监控您的 JVM 性能(一些关键指标——内存使用、垃圾收集和线程),以相应地对其进行调整。
URI, 全称为(Uniform Resource Identifier), 也就是统一资源标识符。它并不是我们常说的网址URL, 实际上URI = URN+URL。
伴随着移动互联网的高速发展,羊毛党快速崛起,从一平台到另一个平台,所过之处一地鸡毛,这还不是最可怕的, 随之而来的黑产令大部分互联网应用为之胆寒,通常新上线的APP的福利比较大,风控系统不完善,BUG 被发现的频率也比较高, 黑产利用BUG短时间给平台带来了巨大的损失,某多多的(100元测试优惠券,一夜损失上百万W)就是一例。针对这一现象, 拥有一款实时的风控引擎是所有带有金融性质的APP 的当务之急,Radar应景而生。
在开始讲这一小节之前,我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
当系统中引入redis缓存后,一个请求进来后,会先从redis缓存中查询,缓存有就直接返回,缓存中没有就去db中查询,db中如果有就会将其丢到缓存中,但是有些key对应更多数据在db中并不存在,或者缓存大批量失效了,每次针对此次key的请求从缓存中取不到,请求都会压到db,从而可能压垮db。因此本篇就针对Redis缓存使用中存在的问题进行梳理,针对问题按照代码模拟现实场景并给出解决方案。
SpringBoot 已经成为 Java 届的 No.1 框架,每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升,对 SpringBoot 服务的优化就会被提上议程。
JTA即Java-Transaction-API,JTA允许应用程序执行分布式事务处理,即在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序对JTA的支持极大地增强了数据访问能力。
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制,包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来,以后需要的时候直接取出,避免重复的计算,一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器,它的容量不大,但交换速度高于内存,CPU把频繁交换的数据放在缓存中,以后需要的时候直接从缓存中读出,从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如:用户态空间的数据写入磁盘时
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题:“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗?”或者是:“我的ES查询耗时很长,我该怎么做?”
SpringBoot已经成为Java届的No.1框架,每天都在蹂躏着数百万的程序员们。当服务的压力上升,对SpringBoot服务的优化就会被提上议程。
基本上来说,在分布式系统中最耗性能的地方就是最后端的数据库了。一般来说,只要小心维护好,数据库四种操作(select、update、insert 和 delete)中的三个写操作 insert、update 和 delete 不太会出现性能问题(insert 一般不会有性能问题,update 和 delete 一般会有主键,所以也不会太慢)。除非索引建得太多,而数据库里的数据又太多,这三个操作才会变慢。
在查询数据的时候,数据大多来自于数据库,我们会基于SQL语句与数据库交互,数据库一般会基于本地磁盘IO将数据读取到内存,返回给Java服务端,我们再将数据响应给前端,做数据展示。
各种语言都提供了连接mysql数据库的方法,比如jdbc、php、go等,可根据选择 的后端开发语言选择相应的方法或框架连接mysql
第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统。当时的算奖系统在开奖后,算奖经常超时,导致用户经常投诉。接到重构的任务,既兴奋又紧张,花了两天时间,除了吃饭睡觉,都在撸代码。重构效果也很明显,算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟。
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等),所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等
上半年公司的网关系统进行了重构,需要把零售业务已有的网关接口迁移到新网关上。这些接口每天都有成千上万次请求,为商家提供各种服务,稍有不慎就容易出现较大故障,所以如何迁移是个比较慎重的问题。
前面刚说到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作;提供线程安全的缓存操作;提供过期策略;提供回收策略;缓存监控。当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来。
* 定义:awr报告是oracle 10g下提供的一种性能收集和分析工具,它能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告,通过这个报告,我们就可以了解一个系统的整个运行情况,这就像一个人全面的体检报告。 如何分析: * 在看awr报告的时候,我们并不需要知道所有性能指标的含义,就可以判断出问题的所在,这些性能指标其实代表了oracle内部实现,对oracle理解的越深,在看awr报告的时候,对数据库性能的判断也会越准确 * 在看性能指标的时候,心里先要明白,数据库出现性能问题,一般都在三个地方,io,内存,cpu,这三个又是息息相关的(ps:我们先假设这个三个地方都没有物理上的故障),当io负载增大时,肯定需要更多的内存来存放,同时也需要cpu花费更多的时间来过滤这些数据,相反,cpu时间花费多的话,有可能是解析sql语句,也可能是过滤太多的数据,到不一定是和io或内存有关系了 * 当我们把一条sql送到数据库去执行的时候,我们要知道,什么时候用到cpu,什么时候用到内存,什么时候用到io 1. cpu:解析sql语句,尝试多个执行计划,最后生成一个数据库认为是比较好的执行计划,不一定是最优的,因为关联表太多的时候,数据库并不会穷举所有的执行计划,这会消耗太多的时间,oracle怎么就知道这条数据时你要,另一个就不是你要的呢,这是需要cpu来过滤的 2. 内存:sql语句和执行计划都需要在内存保留一段时间,还有取到的数据,根据lru算法也会尽量在内存中保留,在执行sql语句过程中,各种表之间的连接,排序等操作也要占用内存 3. io:如果需要的数据在内存中没有,则需要到磁盘中去取,就会用到物理io了,还有表之间的连接数据太多,以及排序等操作内存放不下的时候,也需要用到临时表空间,也就用到物理io了 这里有一点说明的是,虽然oracle占用了8G的内存,但pga一般只占8G的20%,对于专用服务器模式,每次执行sql语句,表数据的运算等操作,都在pga中进行的,也就是说只能用1.6G左右的内存,如果多个用户都执行 多表关联,而且表数据又多,再加上关联不当的话,内存就成为瓶颈了,所有优化sql很重要的一点就是,减少逻辑读和物理读
作为 Remix 的联合创始人,Ryan Florence 常常会被问到一个问题:
很多使用场景,查询的缓存数据都是由定时任务取刷新,然后缓存查不到从 DB 查了在更新缓存。如果这些 key 在同一时间失效, 那么失效的时候,大量的请求过来。就会直接打到 DB 上, 这个时候 DB 很可能被打垮,即使马上重启也会被新的流量打垮。
当我们希望MySQL能够以更高的性能运行查询时,最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点,很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则让优化器能够按照预想的合理方式运行
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术;并支持使用JCache(JSR-107)注解简化我们开发;Cache接口为缓存的组件规范定义,包含缓存的各种操作集合;Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现;如RedisCache,EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等;本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用,能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外,还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
因此, Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。
1.什么是微服务(Microservice) 微服务英文名称Microservice,Microservice架构模式就是将整个Web应用组织为一系列小的Web服务。这些小的Web服务可以独立地编译及部署,并通过各自暴露的API接口相互通讯。它们彼此相互协作,作为一个整体为用户提供功能,却可以独立地进行扩。 微服务架构需要的功能或使用场景: 1:我们把整个系统根据业务拆分成几个子系统。 2:每个子系统可以部署多个应用,多个应用之间使用负载均衡。 3:需要一个
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分,不同的存储引擎共用一个 Server 层。
摘要: 原创出处 www.bysocket.com 「泥瓦匠BYSocket 」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
相信大部分开发人员,或多或少都看过或写过并发编程的代码。并发关键字除了Synchronized(如有不懂请移至传送门,[万字长文,建议收藏]关于Synchronized锁升级,你该了解这些 ),还有另一大分支Atomic。如果大家没听过没用过先看基础篇,如果听过用过,请滑至底部看进阶篇,深入源码分析。
Elasticsearch 提供了_mget和_bulk API 来执行批量操作,它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
上周产品出现了一个线上 bug,我和一位同事临时通宵给做了善后处理,本来是有很清晰的处理思路,以及很熟练的处理方法,但是过程中还是出现了各种各样的问题,现做个简单总结,希望能给后续处理同类问题带来帮助。
上篇文章我们简单聊了什么是多线程,我想大家对多线程已经有了一个初步的了解,没看的没有放下文章链接 什么是线程安全,你真的了解吗?
《Caffeine入门使用》 -> 《Caffeine基础源码解析》 -> 《Caffeine 驱逐算法》
关于 性能优化 是个大的面,这篇文章主要涉及到 前端 的几个点,如 前端性能优化 的流程、常见技术手段、工具等。
微服务英文名称Microservice,Microservice架构模式就是将整个Web应用组织为一系列小的Web服务。这些小的Web服务可以独立地编译及部署,并通过各自暴露的API接口相互通讯。它们彼此相互协作,作为一个整体为用户提供功能,却可以独立地进行扩。
一般涉及大型数据库的电子商务和搜索引擎的产品都面临这样一个问题,产品信息检索花费时间太长。这不良的用户体验,可能导致失去潜在的客户。这种滞后搜索归因于产品设计所使用到关系数据库,数据分散在多个表中,关系型数据处理这些表中数据获取搜索结果时工作速度是远远不能瞒足。可以说,现在的企业正在寻找数据存储的替代品,以期促进快速检索,而 Elasticsearch(ES)的出现很好解决这些问题。
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
大部分用户希望网页能在 2 秒之内就完成加载。事实上,加载时间每多 1 秒,你就会流失 7% 的用户。如果加载需要太长时间,他们就会放弃访问。
在企业环境中,Elasticsearch 一般部署为多个节点的分布式集群,对 Elasticsearch 集群的读取或写入请求需要在多个节点之间进行协调。在单个服务器节点上没有数据的“全局视图”,这是认知前提。
提到本地缓存,大家都能想到Guava Cache,他的优点是封装了get,put操作;提供线程安全的缓存操作;提供过期策略;提供回收策略;缓存监控。当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换。这一篇我们将要谈到一个新的本地缓存框架:Caffeine Cache。它也是站在巨人的肩膀上-Guava Cache,借着他的思想优化了算法发展而来。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题,并没考虑实际搭建场景,这篇文章面向实际开发应用
我们都知道composition api是可以和options api一起使用、友好相处的,比如下面的示例:
上一篇:基于二叉查找树的查找 参照数据结构--符号表API实现。 使用散列表的查找算法分为两步: 用散列函数将被查找的键转化成数组索引 处理碰撞冲突 有两种常见的碰撞处理的方法,分别是拉链法和线性探测法。 拉链法:将大小为M的数组中的每个元素指向一条结点类型的链表,链表中保存散列值为该元素的索引的键值对。 在一张含有M条链表和N个键的散列表中,未命中查找和插入操作需要的比较次数为~N/M。 拉链法的关键方法如下: private int hash(Key key) { //散列 return (ke
引言:今年4月份听过一次关于“库和缓存一致性”的线下分享,收获很大。基于这次分享,加上之前的项目经验,总结下库和缓存的一致性问题。
【SpringBoot2.0系列02】SpringBoot之使用Thymeleaf视图模板
📷 作者 | Joshua Fonseca 译者 | 平川 策划 | 万佳 作为电影爱好者,我和女友每周要看 1-2 部电影。但是,我们经常不知道要看什么。光是选电影,就得花一个多小时。怎么办?我开发
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云