垃圾收集器总结 常用垃圾收集器对比 垃圾收集器 串行/并行/并发 新生代/老年代 算法 目标 适用场景 Serial 串行 新生代 复制 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式 Serial Old 串行 老年代 标记-整理 低延迟优先 单 CPU 环境下的 Client 模式、CMS 的后备预案 Parllel Scavenge 并行 新生代 复制 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务 Parallel Old 并行 老年代 标记-整理 吞吐量优先 在后台运算而不需要太多交互的业务
几年前,在通信领域的技术咨询经历,初步了解到预分配内存管理机制,其对于性能的改善是多么的明显。最近,也从点点滴滴的金融科技的领域,看到了高频交易所需要的低延时架构技术(当然了,国内在该领域受限于特色背景),也有点如出一辙的味道。而在未来,“元宇宙” 可能会换个新的名词,但是呢,它依旧也需要一系列的低延迟架构设计模式。
腾讯云玩转Stable Diffusion 模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
本文深入探讨JDK 11新特性,涵盖了ZGC性能优化、新的HTTP客户端、Lambda表达式改进等多项更新。适合程序员,Java开发者,软件工程师,以及对Java新版本更新感兴趣的技术爱好者。文章内容丰富,结构清晰,包含实例代码和详细解析,确保读者从Java新手到资深开发者均能从中获益。
随着Java应用的日益复杂和数据量的不断增长,垃圾收集(GC)的性能和效率变得尤为关键。ZGC(Z Garbage Collector)是Java 11中引入的一款可伸缩、低延迟的垃圾收集器,它旨在满足大规模堆内存和高吞吐量应用的需求。本文将详细探讨ZGC的工作原理、特性、性能优势以及实际使用中的代码示例,帮助读者更好地理解和应用这一革命性的垃圾收集技术。
在Java语言最初发布时,垃圾回收功能相对简单,只提供了基本的标记-清除算法。这种算法会扫描堆中的对象,并标记出活跃对象,然后清除掉未被标记的对象,释放空间。标记-清除算法的主要优点是简单直接,但它存在两个主要问题:内存碎片化和停顿时间过长。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义。因此,翻译后献给各位同学。原文 Garbage Collection Optimization for High-Throughput and Low-Latency Java Applications,链接见参考 [1]。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此,翻译后献给各位同学。
为了更好的理解Android音频延迟产生的原因,最好将总的环路延迟分为以下两个部分:
Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink 的 流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink 的运行时本身也支持迭代算 法的执行。
在高频交易领域,自动化应用程序每天需要处理数亿个市场交易信号,并在全球各交易所之间发送成千上万的订单。
disruptor是LAMX用于交易场景的一个环形队列。按照disruptor的官方wiki中说的,学习disruptor的最好的方式就是与java中的BlockingQueue进行比较。在disruptor中同一个进程中的线程间数据的移动是依托于 messages或者events。和queue相同的一些关键特性中,disruptor提供了更好的实现,比如:
哈哈哈,说好的不卷了,能凑活用就行了。但每次接到新需求时都手痒,想结合着上一次的架构设计和落地经验,在这一次需求上在迭代更新,或者找到完全颠覆之前的更优方案。卷完代码的那一刻总是神清气爽
由于外汇交易的特点,其对于我们交易系统的低延迟运行至关重要。银行源源不断地向我们提供报价,然后我们对报价进行比较,以选择最优的价格进行交易。因此,实时接收报价是很重要的。此外,有利的报价会很快消失,所以我们需要在这块提升系统的迅速。
在Java开发的世界里,JVM是一个不可或缺的核心组件。它不仅为我们提供了跨平台的能力,还为我们处理内存管理、线程调度等底层细节。但是,随着应用规模的增长,JVM的性能优化成为了开发者必须面对的挑战。本文将带你深入了解JVM的优化策略、组成结构以及垃圾回收(GC)的工作原理和调优方法,并通过代码示例来加深理解。让我们一起探索如何让Java应用在JVM上运行得更加高效。
Flink是一个分布式大数据计算引擎,可对有限流和无限流进行有状态的计算,支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外,Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
腾讯大数据 JVM 团队基于 OpenJDK11 自研的 Tencent Kona JDK11,目前已将 ZGC 特性孵化成熟,性能优于 OpenJDK 所提供的版本,使 Java 能够轻松构建响应时间在 ms 级别的强实时性在线服务,极大提高研发和运维效率,目前在腾讯内部多业务场景生产落地,实现业务延迟 SLA 提升 2-3 个数量级。 随着 2021 年 4 月 30 日 Tencent Kona JDK 11.0.10-GA 正式对外发布,生产可用的 ZGC 也正式对外开源。 背景 经过二十
周末和朋友一起自驾去海边玩,去过杨梅坑的应该都知道,从杨梅坑到鹿嘴山庄需要坐快艇过去。
高性能应用构成了现代网络的支柱。LinkedIn有许多内部高吞吐量服务来满足每秒数千次的用户请求。要优化用户体验,低延迟地响应这些请求非常重要。 比如说,用户经常用到的一个功能是了解动态信息——不断更
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作,此时工作线程被暂停,直至垃圾收集工作结束。
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史,本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战,通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢,雪崩,用户体验差,继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据,中间件团队通过大量研究和实践,推出了低延迟高可用解决方案,在分布式存储领域具有一定的普适性。
在现代软件开发中,高性能与低延迟成为了系统架构的关键指标。Vert.x,一个轻量级的事件驱动框架,以其非阻塞、高度灵活的设计,成为了Java开发者构建高性能微服务和响应式应用的优选工具。本文旨在快速引导你了解Vert.x的核心概念、常见问题、易错点及其规避策略,并通过实际代码示例加深理解。
Caffeine是一种基于Java的本地缓存库,具有高性能和低延迟的特点。它是由Google开发的,旨在提供一种可靠和高效的本地缓存方案。在本篇博客中,我们将介绍如何使用Caffeine实现本地缓存。
几乎覆盖 Spring Boot 所有操作! 2023 全新 Java 面试题(2500+)
实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么,到底什么是实时流式计算呢?谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征:
Generational ZGC(Z Garbage Collector)是一种用于Java虚拟机(JVM)的垃圾回收器。它是OpenJDK项目中的一个特性,旨在提供低延迟和高吞吐量的垃圾回收解决方案。
Tomcat、Jetty、GlassFish 等等这系列 Web容器/应用服务器,虽然做为容器,提供的是一个 Java Web 的运行时环境,以支持Servlet/JSP 等等这些内容的运行,但我们都很清楚,其本质上还是一个 Java 应用程序。 每次对于 容器的启动运行,都是把这个 Java 程序跑起来,来实现 Web 容器的能力。
之前写过JDK8至17的新特性,而就在不久前JDK21也正式发布,该版本也是继JDK17后的又一个LTS(长期支持)版本。Java 21官方最开始说,将具有16个新特性,之前提议的第16个特性实验性Shenandoah垃圾收集器已在6月被舍弃,所以现在最终确定为15个新特性!
边缘计算是一种分布式计算架构,其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘,即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽,减少延迟,提高处理效率,并增加系统的可靠性。
原文地址 在当今互联网时代,多媒体内容越来越普遍。资料照片,邮件附件,微博博客等是常见的多媒体文件(例如图片,视频,PDF等等)的展示形式。用户上传这些文件至服务器,服务器保存这些文件至后台存储系统并且通过CDN(Content Delivery Network)来分发这些文件并展示在网站上。 随着Linkin业务量的增长,传统的后台存储系统暴露了很多在扩展性,可用性和易操作性上的问题。两年前,我们回顾了我们之前用的技术,并着手于优化改造,Ambry就是之后的成果。从我们在2014年开始分享关于Ambry这个内部项目的数据开始,Ambry在网络延迟和传输效率上有了长足的进步。并且, 在我们给一些公司做了相关的展示后,他们对Ambry展示了极大的兴趣,并想将Ambry最为他们的后台存储系统。 今天,我们宣布Ambry开源(Apache 2.0 协议)。Ambry适用于存储多媒体对象并且提供多媒体服务。多媒体内容对于任何一个网站在提高用户交互品质,提升用户体验上都是至关重要的。未来会有更多的公司投入到多媒体渠道中,尤其是随着视频技术和VR的发展。在这种趋势下,Ambry将扮演一个至关重要的角色。 Ambry是一个分布式不可变高可用对象存储系统,并且可容易扩展。 Ambry适用于存储从几KB到几GB的多媒体对象,并能保证高吞吐量以及低延迟。他也能实现从客户端到存储层端到端的直接通信,反之亦可。系统可以跨机房多活热部署,并且能提供非常廉价的存储。 我们发现没有现成的开源解决方案能满足我们对于水平扩展性,可用性和多活数据中心配置的需求。我们找到的分布式文件系统对于小对象的处理并不是很好,并且为了一致性牺牲了可用性,没有关注于实时应用并且难以操作维护。有一些对象存储解决方案,但是大部分不成熟,不适用于不同大小的对象存储,而且在性能上没有达到我们对于实时传输的要求。我们相信Ambry达到了我们各方面的需求并且在未来可以成为建设多媒体通道的核心。 在本文中,我们将回顾我们之前的设计和局限,深入探讨我们如何设计,构造和部署Linkin的多媒体生态系统Ambry,并会提到未来的规划。
低延迟意味着更快的响应时间,更快的性能,以下最佳实践大部分来自于Quora等问题提炼:
最近,有金融客户使用 TiDB 适网贷核算场批处理场景,合同表数量在数亿级。对于相同数据量,TiDB 处理耗时 35 分钟,Oracle 处理耗时只有 15 分钟,足足相差 20 分钟。从之前的经验来看,在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的,这让我们感到困惑。
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及通信协议相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction
垃圾回收器的暂停问题对实时响应要求较高的服务来说,一直是个痛点, CMS和G1等主流垃圾回收器的数十毫秒乃至上百毫秒的暂停时间相当致命。此外,调优门槛也相对较高,需要对垃圾回收器的内部机制有一定的了解,才能够进行有效的调优。随着ZGC的出现, 使得这一痛点彻底解决, ZGC 最初在 JDK 11 中作为实验性功能引入,并在 JDK 15 中宣布为生产就绪, 由于 JDK17 才是比较正式提供给大众实用的LTS支持版本,而且一部分公司已经在使用,所以本文力推 JDK17。
说到音视频云服务,大多数人可能联想到的是网络直播应用场景,实际上,硬件对音视频云服务的需求也在逐渐提升。而这样的市场需求也推动了整个行业的发展,目前,阿里云、腾讯云和网易云等巨头都已入局,除此之外还有
本文基于最新的3.4.2的版本文档进行翻译,翻译自: https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Introduction https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor/wiki/Getting-Started
MQ(消息中间件)是项目开发中经常用到的一种技术。它是分布式系统重要的组件,主要用来解决应用解耦、异步任务、流量削锋等业务场景。MQ有非常多的开源实现,包括RocketMq、RabitMq、ActiveMq、Kafka等。在这些开源实现的组件中,Kafka是最流行的消息中间件,它以高吞吐、低延迟、可扩展、数据持久化等特点而受到开发人员的喜欢。每秒可处理10万条消息,这个级别可以满足大多数业务场景的需求。那Kafka是如何做到如此大的吞吐?Java语言中我们该如何使用Kafka呢?本文就将详细讲解这些知识。
创建型:单例设计模式2目录介绍01.如何实现一个单例02.饿汉式实现方式03.懒汉式实现方式04.双重DCL校验模式05.静态内部类方式06.枚举方式单例07.容器实现单例模式01.如何实现一个单例介绍如何实现一个单例模式的文章已经有很多了,但为了保证内容的完整性,这里还是简单介绍一下几种经典实现方式。概括起来,要实现一个单例,我们需要关注的点无外乎下面几个:构造函数需要是 private 访问权限的,这样才能避免外部通过 new 创建实例;考虑对象创建时的线程安全问题;考虑是否支持延迟加载;考虑 getI
- java.concurrent.Lock创建的垃圾 - 比较Lock和synchronized - 如何通过编程方式计算延时 - Lock和synchronized竞争带来的影响 - 延迟测试中由于遗漏(co-ordinated omission)可能对结果的影响
最近有金融客户使用 TiDB 适配批处理场景,数据量在数亿级。对于相同的数据量的处理耗时,TiDB 有 35 分钟,Oracle 有 15 分钟,足足相差 20 分钟。从之前的经验来看,在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的,这让我们感到困惑。经过一番排查最终定位是批处理程序问题。调整后,在应用服务器有性能瓶颈、数据库压力依然不高且没有进行参数优化的情况下,TiDB 处理时间缩短到 16 分钟,与 Oracle 几乎持平。
Disruptor是一个高性能的线程间消息传递库。它源于LMAX对并发性 、性能和非阻塞算法的研究,如今构成了其Exchange基础架构的核心部分。
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
Java 作为一门经久不衰的语言,已经发展了20多年,本文简单罗列了各个版本的一些重要特性。大家可以根据自己公司需要,选择合适的版本。
面试中经常有人被问到线程池的数据设置多少合适呢,今天我们就看一下这个问题,首先我们需要知道两个问题
Java 8 是一个非常成功的版本,这个版本新增的Stream,配合同版本出现的 Lambda ,给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。
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