Header HashMap 在平时 Java/Android 开发中，是绝大多数开发者都普遍使用的集合类。 它内部是基于哈希表实现的键值对存储，继承 AbstractMap 并且实现了 Map 接口。 而对于它的 get/put 使用方法相信大家都已经到了炉火纯青的地步。虽然都会用，却可能没有好好深入探讨过 HashMap 内部的实现原理。正好趁着有时间，今天就给大家一步步地解析 HashMap 的内部实现原理。 在这就基于了 Java 1.7 的源代码来讲解了，Java 1.8 的 HashMap 源码
来源：https://github.com/JaredTan95/skywalking-tutorials
在生产环境中，作为dba需要对系统的负载有一个很清晰的认识。能够在很快的时间内能够发现系统潜在的问题，并且及时定位问题，高效的响应和处理问题。 比如说对于生产环境的session leak问题，这个部分是awr都很难捕捉到的信息，如果问题比较隐蔽，连ash也很难定位。 比如说在早上9点的时候某个程序出现了session leak的问题，有些程序的处理不能及时的关闭连接，到时连接数急剧增加，但是因为这个过程中，那些连接到数据库session没有再处理数据，就变成了Inactivie了，这部分信息ash也是很难
在微服务架构中，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保证服务的稳定性。
2.map接口的实现类：hashMap、hashTable、concurrentHashMap、hashTable、treemap；
我们前几篇文章介绍了什么是索引，索引分析explain语法的用法，以及索引如何优化等文章，如果大家对这些知识点不熟悉，可以在历史文章里找一下。
1.Sun HotSpot VM，是JDK和Open JDK中自带的虚拟机，也是目前使用范围最广的Java虚拟机。 2.JVM内存分布 程序计数器：是一块较小的内存空间，可以看作是当前线程所执行的字节
HashMap是日常开发中经常会用到的一种数据结构，在介绍HashMap的时候会涉及到很多术语，比如时间复杂度O、散列(也叫哈希)、散列算法等，这些在大学课程里都有教过，但是由于某种不可抗力又还给老师了，在深入学习HashMap之前先了解HashMap设计的思路以及以及一些重要概念，在后续分析源码的时候就能够有比较清晰的认识。
BeeAPM是一个分布式跟踪和应用性能监控系统。该系统应用JavaAgent技术，使用bytebuddy（基于ASM的框架）进行字节码植入，从而对java应用程序进行相关数据采集和性能监控， 对应用无侵入。
在Java编译原理我们已经讲述了Java编译中的前端编译(javac)，今天我们就看一下后端编译。
该shell脚本主要用于监控: 1.各个进程的jvm内存使用情况; 2.端口监控； 3.访问的页面是否正常。 脚本名称：jvm-monitor.sh，具体脚本如下： ---- [root@loong /]#more jvm-monitor.sh #!/bin/bash export JAVA_PATH=/callcent/jdk1.6.0_25 export PATH=$PATH:$JAVA_PATH/bin:/sbin:/usr/sbin:/usr/local/sbin:/root/bin:/usr/lo
上篇分析了HashMap的设计思想以及Java7和Java8源码上的实现，当然还有一些”坑”还没填完，比如大家都知道HashMap是线程不安全的数据结构，多线程情况下HashMap会引起死循环引用，它是怎么产生的？Java8引入了红黑树，那是怎么提高效率的？本篇先填第一个坑，还是以图解的形式加深理解。
在项目里利用 cpu 的使用率来做限流其实不是很常用，或者基本不会使用这种方法进行，限流，除非该项目有他特殊 的需要，因为我们不能保证是其他 应用或者服务引起的 cpu 使用率增加，还是由于访问量大，导致 cpu 使用率增加， 因为一台机器 cpu使用率不是说你一个 java服务就能控制的，所以用这个判断是有误差的，本文就是一个为了扩展大家思路而写的。
HashMap怪复杂的，如果一开始就上网上一大堆的HashMap的元素图，也没什么太大意思。 这里从一个小测试开始说起，一步步debug在HashMap里走一走。感觉有时候看源码有点像在风景区看风景,抱着的态度决定你的历程，那些漫步于风景中的人会着眼当前，收获每一个瞬间带给自己的感触。那些苛求踏遍每一份土地，览尽一切风光的人，倒是捉襟见肘，让行程变得劳顿。后者或许览尽风光而无憾，前者虽只览片景却仍收获颇丰,然而这并没有好坏之分，只有对你适合与否。----张风捷特烈 场景：模拟英语字典，有索引类和单词类，索引作为键，单词作为值放入HashMap中 由于HashMap挺大的，本篇只说一下HashMap的插入操作，包括：扩容、链表插入、链表树化。
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Java虚拟机根据对象存活的周期不同，把堆内存划分为几块，一般分为新生代、老年代和永久代（对HotSpot虚拟机而言），这就是JVM的内存分代策略。
感谢erixhao的作品，长文需细品： Code Walkthrough是我们新的一个系列，主要以阅读，分析源代码为主要目的，特此介绍一下。我们先以最经典的JDK-HashMap来拆解，相信很多我们极客小伙伴自己也读过源码，不要紧，就当温故而知新吧，况且我们是庖丁解牛，逐行阅读，或许会有新发现。 总目录 HashMap总览 作者简介 类变量定义 构造器 内部数据结构 hash ／ index 核心代码 其他代码 总结 HashMap, 无需多介绍，几乎每个Java程序员都使用过，并且可以说几乎每天都差不多
HashMap是我们生产过程中使用较多的一个数据结构，平时非并发场景使用的HashMap，并发场景下使用的HashTable、ConcurrentHashMap。
之前周会技术分享，一位同事讲解了HashMap的源码，涉及到一些常量设计的目的，本文将谈谈这些常量为何这样设计，希望大家有所收获。
本文我们来介绍下在Eureka中我们如何比较方便的停止服务，并且将服务从注册中心中移除
日志收集的方案有很多，包括各种日志过滤清洗，分析，统计，而且看起来都很高大上。本文只描述一个打入kafka的功能。
接前一篇rpc框架之HA/负载均衡构架设计 继续，写了一个简单的thrift 连接池： 先做点准备工作： package yjmyzz; public class ServerInfo { public String getHost() { return host; } public void setHost(String host) { this.host = host; } public int getPort() {
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM在执行字节码时，实际上最终还是把字节码解释成具体平台上的机器指令执行，属于用户态。
jvm调优实战笔记之基础知识简介 I. 背景 java后端，提供了一个svg渲染的服务，在qps较大时，会出现频繁的gc，而此时的服务器性能本身并没有达到瓶颈（cpu,load,io都不太高）因此考虑调整一下jvm的相关参数，看是否可以提升服务性能 jvm相关参数记录 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=5000 -XX:+CMSParalle
反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性。这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。
看《Hadoop：权威指南》的时候收集了书上写的一些需要优化的参数，记录了一下子，给大家分享一下吧。 1.mapred.task.timeout 任务超时时间，默认是10分钟 2.mapred.map.max.attempts mapred.reduce.max.attempts 默认任务失败重复次数为4 3.mapred.max.map.failures.percent mapred.reduce.map.failures.percent 不触发错误的失败的最
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：
作为运维者，第一个接触的基本上是监控平台，各种各样的监控，看各种各样的指标，好像没有监控就觉得不正常，那么为什么需要监控呢？
前面我们介绍了HDFS，作为HDFS的第一代上层架构，我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结构，可以说这一结构促进了大数据的兴起。
HashMap是Java中常用的集合，而且HashMap的一些思想，对于我们平时解决业务上的一些问题，在思路上有帮助，基于此，本文将分析HashMap底层设计思想，并手写一个迷你版的HashMap!
HashMap是Java中常用的集合，而且HashMap的一些思想，对于我们平时解决业务上的一些问题，在思路上有帮助，基于此，本篇博客将分析HashMap底层设计思想，并手写一个迷你版的HashMap！
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
HashMap的扩容机制 上一期已经讲到了添加元素的put方法了，现在回顾一下put方法，主要讲解扩容方法：
由于测试代码后端的逻辑太简单就一句，所有执行时间消耗特别快，为了测试效果需要增加每秒请求次数，设置为1000，使用Jmeter测试工具（上章节有讲到），如下：
“ 上一篇文章我们说到Java的即时编译，与此同时分析了解释器和编译器，这一篇文章主要来看一下即时编译器如何定义热点代码去编译。”
首先讲一下开关的由来，例如东京在6月18日做店庆促销活动，在交易下单环节，可能需要调用A、B、C三个接口来完成，但是其实A和B是必须的，C只是附加的功能（例如在下单的时候做一下推荐），可有可无，在平时系统没有压力，容量充足的情况下，调用下没问题，但是在类似店庆之类的大促环节，系统已经满负荷了，这时候其实完全可以不去调用C接口，怎么实现这个呢？改代码？no,no,no，这样太不敏捷，此时开关诞生了，开发人员只要简单执行一下命令或者点一下页面，就可以关掉对于C接口的调用，在大促过去之后，再把开关恢复回去即可。
上一篇文章介绍了 HashMap 源码，反响不错，也有很多同学发表了自己的观点，这次又来了，这次是 ConcurrentHashMap 了，作为线程安全的HashMap ，它的使用频率也是很高。那么它的存储结构和实现原理是怎么样的呢？
前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载，接下来就是比较核心的一块了，如何将报警规则和报警执行器关联起来，即当发生报警时，应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前，有必要额外声明一下，因为目前的v1版本，没有开放报警规则的自定义，也就是说，目前只支持默认的报警规则，所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值，自动选择报警执行器的规则解析 1. 报警规则 如果对于报警规则，依然不是很清晰的，可以阅读一下《报警系统QuickAla
图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。
我们知道MapReduce诞生与搜索邻域，主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。
存储：HashMap 允许 key 和 value 为 null，而 Hashtable 不允许。
信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。
HashMap 作为最常用的集合类之一，有必要深入浅出的了解一下。这篇文章会深入到 HashMap 源码，刨析它的存储结构以及工作机制。
监控系统监控到我们的程序变慢了，怀疑是sql的原因，要怎么去分析排查呢？一般按照如下几个步骤进行：
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