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synchronizedMap 和 concurrenthashmap 分别适于什么

如何线程安全的使HashMap 了解了 HashMap 为什么线程不安全,那现在看看如何线程安全的使 HashMap。 这个无非就是以下三种方式: Hashtable ConcurrentHashMap Synchronized Map 常的有Collections工具类的synchronizedMap创建的Map 举个例子,当一个线程使 put 方法时,另一个线程不但不可以使 put 方法,连 get 方法都不可以. ? JDK1.8的ConcurrentHashMap取消了segments字段,采了transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据。 ConcurrentHashMap的get方法采了与HashMap一样的思路,并没有加锁,所以性能上优于SynchrinizedMap的get方法。

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Zookeeper 使

image.png 主要使汇总 应 描述 使示例 备注 命名服务 服务注册、服务发现功能 dubbo 配置服务 利ZK的树形数据存储保持配置信息 分布式锁 利ZK临时顺序节点, 实现资源占功能 分布式锁 专服务 一些开源项目对zk的命名服务、配置服务等需求 kafka hadoop redis 选主 分布式服务需要一个leader和多个follower(或者backup ),zk临时节点来完成选主功能 kafka 数据挖掘 抓取服务 ---- 个人介绍: 高广超:多年一线互联网研发与架构设计经验,擅长设计与落地高可、高性能、可扩展的互联网架构。

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    Vuex使

    然而在vuex的使上本人出现了很大的歧义。到底什么使vuex?于是搜集了一些资料,但是没有太权威的文章,只能结合资料整理了一些本人自己的观点。 先看一下官网给出的: Vuex 是一个专为 Vue.js 应程序开发的状态管理模式。它采集中式存储管理应的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。 这是官网给出的定义,而在我的理解就是:应遇到多个组件共享状态时,使vuex。 于是我整理了以下几点: 涉及非父子组件之间跨组件共享数据 组件基于数据创建,多个组件使这个数据,各组件之间的联系不可预料 同一个数据在不同页面控制某个属性,且多个页面都能修改这个数据 好吧,实在编不下去了 ,总结来总结去就是多个组件共享数据或者是跨组件传递数据,这些使vuex,但是一个子组件只在这个父组件之中使,这是强耦合的,那么就应该放在页面的data里面。

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    Redis使

    Redis使 1.1. 缓存 1.2. 排行榜系统 1.3. 计数器应 1.4. 社交网络 1.5. 消息队列系统 Redis使 缓存 缓存机制几乎在所有的大型网站都有使,合理地使缓存不仅可以加快数据的访问速度,而且能够有效地降低后端数据源的压力。 第 排行榜系统 排行榜系统几乎存在于所有的网站,例如按照热度排名的排行榜,按照发布时间的排行榜,按照各种复杂维度计算出的排行榜,Redis提供了列表和有序集合数据结构,合理地使这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统 计数器应 计数器在网站中的作至关重要,例如视频网站有播放数、电商网站有浏览数,为了保证数据的实时性,每一次播放和浏览都要做加1的操作,如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。

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    Hudi使

    将OLTP源(如事件日志、数据库、外部源)中的数据吸收到data Lake中是一个常见问题,不幸的是,这个问题只能通过使混合的吸收工具以零碎的方式解决。 对于RDBMS的导入,Hudi通过Upserts提供了更快的加载,而不是使昂贵和低效的批量加载。 使类似Debezium或Kafka Connect或Sqoop增量导入工具并将它们应到DFS上的等价Hudi表中是很常见的。 即使对于像Kafka这样的不可变数据源,也经常需要对存储在DFS上的传入事件进行去副本。 Hudi通过使不同种类的指标,快速而有效地实现了这一点。 所有这些都是由Hudi DeltaStreamer工具无缝实现的,该工具与其余代码紧密集成,我们总是试图添加更多的数据源,以使户更容易。

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    Kafka使

    使消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦,缓冲未处理的消息,等等)。 与大多数消息传递系统相比,Kafka有更好的吞吐量、内置分区、复制和容错性,这使得它成为大规模消息处理应的一个很好的解决方案。 根据我们的经验,消息传递的使通常是相对较低的吞吐量,但可能需要较低的端到端延迟,并且常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。 监控 Kafka通常于运行监控数据。这涉及聚合来自分布式应程序的统计信息,以生成集中的操作数据提要。 日志聚合 许多人使Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。 事件朔源 事件溯源是一种应程序设计风格,其中将状态更改记录为按时间顺序排列的记录序列。Kafka支持非常大的存储日志数据,这使得它成为这种风格的应程序的优秀后端。

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    002.etcd使

    链接: https://blog.csdn.net/linuxheik/article/details/77853119 https://www.cnblogs.com/doscho/p/6221867

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    watch的使

    以固定时间反复执行某个命令 比如说,你需要使cat查看某个文件内容,由于它不断更新,你需要反复执行并观察,那么你可以使watch: $ watch -n 1 cat test.txt Every 1.0s 例如,你需要观察平均负载情况,可以使: $ uptime 20:12:12 up 1:46, 1 user, load average: 0.77, 0.75, 0.87 为了突出变化部分,你可以使 参数,它会高亮变化的内容: watch -d uptime (这里省略,变化内容会高亮,非常便于观察) 执行出错时退出 假设你要运行某个命令,希望它的退出码不是0时,即命令执行出错时就结束,那么你可以使 ,发生变化时停止观测,这个时候可以使: $ watch -n 1 -g 'du -b test.txt' 这里需要注意,后面du的命令需要引号引起来,以便被当成一个完整的命令,一旦test.txt文件大小变化了 总结 前面的举例可能不恰当,但是却说明了watch的使。在实际情况中,可以根据自己的情况,选择不同的使方式。

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    ThreadLocal的使

    最近项目中遇到如下的:在执行数据迁移时,需要按照户粒度加锁,因此考虑使排他锁,迁移工具和业务服务属于两个服务,因此需要使分布式锁。 我们使缓存(Tair或者Redis)实现分布式锁,具体代码如下: @Service public class Locker { @Resource(name = "tairClientUtil lockerBeanThreadLocal.get(); tairClientUtil.invalid(lockKey); } } 因为每个线程可能携带不同的userid发起请求,因此在这里使 ThreadLocal变量存放userid,使得每个线程都有一份自己的副本。 如果开发者希望将类的某个静态变量(user ID或者transaction ID)与线程状态关联,则可以考虑使ThreadLocal。

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    IdentityHashMap的使

    IdentityHashMap的使 JDK1.4就加入了这个map类型,它是使 == 判断相等,而不是hashmap的equals方法判断相等。 那么,它有什么应合呢? 当然是需要我们必须使地址相等来判断值相等的合,以及我们确定只要其地址不相等,则其equals方法的结果也必定不相等的合。 例如:ThreadLocal类 这个类的原理是根据thread从其内部map中获取线程独立的值,那么,我们使只判断相等的IdentityHashMap,就会比HashMap要快些。 然而,当我去看ThreadLocal源码时,发现丫丧心病狂的了一个数组,而不是容器类来做Map的底层实现,还是套路不够深啊!

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    mq的使

    、积分服务),服务之间依赖性太强,任何一个服务不可,直接影响整个注册业务 接口耗时太长,每个服务耗时100ms,注册流程耗时400ms 对户来说,户信息入库是主要的业务流程,其他并不是响应户过程中直接关注的逻辑 增加系统的并发处理能力 以电商中的秒杀为例,采同步处理: 户点击秒杀 调订单服务,验证库存、锁定库存 跳转到支付页面进行支付 分析一下,存在的问题: 验证库存、锁定库存会访问数据库 秒杀 其他一些使 系统日志的处理 系统手机日志,异步发送到mq,日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理,关于这个以后我们会专门讨论。 通过事件驱动的一些业务,也可以使mq实现 总结 mq是采异步的方式来解决系统耦合性的问题,并发处理的问题;重点是在于异步,那么什么情况下使异步呢? 当调方不强依赖于被调方的结果的时候,可以采异步的方式进行处理,此时可以使mq。 当调方强依赖于被调方的结果的时候,需要使同步的方式,不能使mq

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    =>符号使

    =>在C#项目开发中会经常被到,但是有相当一部分的开发人员并不清楚怎么读和它的使,那么这篇文章我就来带领大家详细学习一下=>的使。 怎么读? 使 定义只读属性 我们先来看一段代码: public class Man : IPet { public string Title=> "猫咪"; public string Sex { get 为什么=>而不去直接赋值呢?其实这里=>的法和 { get; }=类似,都是将Title字段设置为只读属性,同时进行了赋值。 private void Form_Loaded(object sender, EventArgs e) { DiscoverKinectSensor(); } 总结 本篇文章主要讲解了=>的使 ,一个是定义只读属性,一个是匿名委托,这两个需要牢记。

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    【日志服务CLS】Nginx日志数据全方位大解析

    、服务监控、日志审计等问题。 诊断调优 需求: 针对访问延时大的页面进行调优,优化户体验。 解决流程: 计算每5分钟请求的平均延时和最大延时,从整体了解延时情况。 监控网站稳定性问题 需求: 针对性能问题、网站错误、流量急跌或暴涨等情况,根据日志监控阈值,一旦触发阈值告警,先于户发现问题。 解决流程: 使数学统计中的百分数(例如99%最大延时)来作为告警触发条件较为准确,使平均值,个体值触发告警会造成一些个体请求延时被平均,无法反映真实情况。 qrcode_for_gh_039637d20135_344.jpg 往期文章: 对象存储COS访问日志体验 CLB日志核心的玩法你Get到了吗?

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    Spring Batch 使

    通常 Spring Batch 在离线模式下进行工作,不需要户干预就能自动进行基本的批处理迭代,进行类似事务方式的处理。 业务 周期提交批处理任务 同时批处理进程:并非处理一个任务 分阶段的企业消息驱动处理 高并发批处理 失败后的手动或定时重启 按顺序处理任务依赖(使工作流驱动的批处理插件) 部分处理:跳过记录(例如 ,回滚) 全批次事务:因为可能有小数据量的批处理或存在存储过程/脚本中 技术目标 批量的开发者使 Spring 的编程模式:开发者能够更加专注于业务逻辑,让框架来解决基础的功能 在基础架构、批处理执行环境 、批处理应之间有明确的划分 以接口形式提供通的核心服务,以便所有项目都能使 提供简单的默认实现,以实现核心执行接口的“开箱即” 通过在所有层中对 Spring 框架进行平衡配置,能够实现更加容易的配置 提供一个简单的部署模块,使 Maven 来进行编译的 JARs 架构,并与应完全分离。

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    使Git

    现在打算将本地的工程,放到Git仓库进行托管了,并且远程Git仓库已经创建了该项目的工程 #本地初始化工程,会生成一个.git文件 git init #将本地的工程与远程仓库中的项目进行关联(不关心项目名不一致的问题 checkout -- [文件名] 8、本地分支与远程分支相连 本地创建了一个分支,远程也有一个分支,进行两者关联 git checkout -b [本地分支名] origin/[远程分支名] 9、Tag使

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    OpenFlow使总结

    OpenFlow根本的创新点就是定义了一套SDN环境下的通信协议, 使得SDN控制器能够与数据转发层的网络设备(如交换机, 路由器)进行交互, 无论是物理设备还是虚拟化的, 这样的部署环境更能适应多变的商业需求 那么问题来了, 为了能够成功推广可编程交换机至市, 我们需要一套深度可依赖的生态系统, 来保证硬件和软件的互操作性. 经过我们调查发现, 这是OpenFlow面临的主要挑战. 我们将更详细地介绍潜在的例, 以及当今OpenFlow的使情况, 很明显的是, 运营商正抱有着很大的兴趣来使这种技术解决他们最棘手的问题。 ❆ OpenFlow参考案例 使案例一:数据交换中心(使架顶式交换机的自建数据中心中的枝叶与主干部署案例) ☘ 最少两位主要的服务提供商声称,为了使白盒(white boxes)以及 ☘ 部分服务提供商在使其他商交换机的使出现了兼容性问题。 更多的部署会导致这种势头的开始。(这种技术)已经经历了概念验证并且已经进入到了AT&T的现试验阶段了。

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    CountDownLatch和Semaphore使

    比如有一个任务A,它要等到其它3任务完成才能执行,此时就可以CountDownLatch来实现。 CountDownLatch和Semaphore通常和线程池配合使。 Semaphore适合控制并发数,CountDownLatch比较适合保证线程执行完后再执行其他处理,因此模拟并发时,使两者结合起来是最好的。 Semaphore可以来做流量分流,特别是对公共资源有限的,比如数据库连接。 这个时候,就可以使Semaphore做流量控制。

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