前言 是这样的,最近准备跳槽啦,开始面试了,遇到这样一个问题:给你一个无穷字符串类型的 IP ,IP 之间以 , 分割,类似这样 String ipStr = "192.168.10.222,192.168.10.43,192.168.10.243",现在需要你写一个方法,入参为 ipStr,出参为 ipStr 的最后一个 Ip。 我比较蠢。。。。当面试官问我的时候,我想到的解决方案就是遍历这个数组,然后存入一个集合,根据索引来定位最后一个 IP ,但是面试官讲我这个有性能问题,我自己尝试了一遍,在一千万以
写这篇文章的动机,是缘起于微信闲聊群的一场讨论,粗略整理下,主要涉及了以下几个具体的问题: 同步,异步,阻塞,非阻塞的关联及区别。 JAVA 中有 callback 调用吗? jdk 包中的 Future 怎么用? Future 模式和 Promise 模式是包含的关系,还是交集的关系,还是没有关系? 带着上面这些疑问,来看看我到底要拾遗些啥。 浅析同步,异步,阻塞,非阻塞 这几个概念一直困扰着我,说实话我现在依旧不能从一个很深的层次去和一个小白解释,这几个概念到底有什么区别。本节我不掺杂自己的描述,主要
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能,因此让我们一起去探索吧!
Java 1.5 提供了 java.util.concurrent.Future 接口,处理异步调用和并发处理时非常有用,今天我们来研究一下这个接口。在 JDK 中对 Future 是这么描述的:
java高并发系列第3篇文章,一个月,咱们一起啃下java高并发,欢迎留言打卡,一起坚持一个月,拿下java高并发。
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
点击关注公众号,Java干货及时送达 背景 你还在用 System.currentTimeMillis... 统计耗时? 比如下面这段代码: /** * @author: 栈长 * @from: 公众号Java技术栈 */ @Test public void jdkWasteTime() throws InterruptedException { long start = System.currentTimeMillis(); Thread.sleep(3000); Syst
有个朋友Hunter跟我聊,最近他参加腾讯的面试,在二面的时候被问到了关于线程池线程数目设置的一个问题。此处记录下这个问题的面试过程,以及后面关于此问题的理论方面的知识讲解。
① 自定义 Callable 类型 : 实现 Callable<String> 接口 , 实现 call() 方法 , 返回值 String 类型 ;
1、原理:基于javaAgent和Java字节码注入技术的java探针工具技术原理
在kotlin的源码目录里,每个模块都有相应的md文件,做以说明。在kotlin最主要的stdlin/src目录下有一个Module.md:
来源 | cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html
本计算机的核数:12 655269092 单线程计算耗时:3350 ms 655269092 多线程计算耗时:425 ms
作为程序员每天除了写很多 if else 之外,写的最多的也包含 for 循环了,都知道我们 Java 中常用的 for 循环有两种方式,一种是使用 for loop,另一种是使用 foreach,那如果问你,这两种方式哪一种效率最高,你的回答是什么呢?今天阿粉就来带你看一下。
本节的重点将采用原生java,tbs和xxl-job三个模型来测试处理50万业务数据,总结他们的差异,向读者朋友们展示为什么作者称tbs为性能怪兽。 本节以实际对比运行结果展示tbs的运行效率,模拟交
想象这样一个场景:你可能希望为你的法国客户提供指定主题的热点报道。为实现这一功能,你需要向 谷歌或者Twitter的API请求所有语言中针对该主题最热门的评论,可能还需要依据你的内部算法 对它们的相关性进行排序。之后,你可能还需要使用谷歌的翻译服务把它们翻译成法语,甚至 利用谷歌地图服务定位出评论作者的位置信息,最终将所有这些信息聚集起来,呈现在你的网站上。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路。
国际劳动节又称“五一国际劳动节”、“国际示威游行日”(International Workers' Day或者May Day),是世界上80多个国家的全国性节日。定在每年的五月一日。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及 Full GC 次数过多的问题。
这些场景体现了多任务程序设计的另一面。我们前面学习的分支/合并框架以及并行流是实现并行处理的宝贵工具;它们将一个操作分为多个子操作,在多个不同的核、CPU甚至是机器上并行地执行这些子操作。
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题。当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警。
你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough
现在的 JVM 已经越来越为智能,它可以在编译阶段、加载阶段、运行阶段对代码进行优化。比如你写了一段不怎么聪明的代码,到了 JVM 这里,它发现几处可以优化的地方,就顺手帮你优化了一把。这对程序的运行固然美妙,却让开发者不能准确了解程序的运行情况。在需要进行性能测试时,如果不知道 JVM 优化细节,可能会导致你的测试结果差之毫厘,失之千里,同样的,Java 诞生之初就有一次编译、随处运行的口号,JVM 提供了底层支持,也提供了内存管理机制,这些机制都会对我们的性能测试结果造成不可预测的影响。
大家好,我是小高先生,这篇文章我将和大家一起学习Java并发编程中很重要的一个类-CompletableFuture。
之前我在学 Python 的时候,第一次觉得它慢是执行一个递归函数,来求斐波那契数列,计算第 40 个数就需要 37 秒,同样的逻辑使用 java,则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时:
并且还需要关注多个线程之间共享变量的修改问题。而 Java8 为我们提供了并行流,可以一键开启并行模式。是不是很酷呢?让我们来看看。
2 . 启动白屏的解决方案 : 设置图片背景 , 或透明背景 , 这是个权宜之计 , 并不能根本性解决启动慢的问题 , 只是让用户体验效果好一些 ;
dubbo-2.7.2/dubbo-rpc/dubbo-rpc-api/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/ListenableFilter.java
Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。Fork/Join框架要完成两件事情:
要理解 CompletableFuture,首先要弄懂什么是 Future。因为后者是前者的扩展。本文并不打算详细的介绍 Future,毕竟不是本文的重点。
在多线程开发中,我们总会有一些需求处理,需要在多个线程全部执行完毕后,最后执行的。例如:统计所有线程的运行时长。
在上面的注释中我们能知道Future用来代表异步的结果,并且提供了检查计算完成,等待完成,检索结果完成等方法。简而言之就是提供一个异步运算结果的一个建模。它可以让我们把耗时的操作从我们本身的调用线程中释放出来,只需要完成后再进行回调。就好像我们去饭店里面吃饭,不需要你去煮饭,而你这个时候可以做任何事,然后饭煮好后就会回调你去吃。
在《Java多线程编程-(8)-两种常用的线程计数器CountDownLatch和循环屏障CyclicBarrier》 这一篇中,我们使用线程计数器的方式实现了在主线程中等待计数的线程执行完之后在执行阻塞等待之后的代码。看段代码回顾一下:
Java异步编程可以提高程序的性能和响应速度,改善用户的使用体验,提高资源的利用率,实现多任务并行处理,并简化程序的逻辑。
在 【Android 性能优化】应用启动优化 ( 启动白屏问题 | 应用启动时间测量 | 冷启动 | 热启动 | 应用启动时间计算源码分析 ) __ 四、 APP 启动时间计算 博客中简要介绍了相关的启动时间 ;
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
Android的绘制优化其实可以分为两个部分,即布局(UI)优化和卡顿优化,而布局优化的核心问题就是要解决因布局渲染性能不佳而导致应用卡顿的问题,所以它可以认为是卡顿优化的一个子集。
什么是并行流: 并行流就是将一个流的内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个不同数据块的流。例如有这么一个需求:
当我们在使用Java进行网络编程时经常会遇到很多超时的概念,比如一个浏览器请求过程就可能会产生很多超时的地方,当我们在浏览器发起一个请求后,网络socket读写可能会超时,web服务器响应可能会超时,数据库查询可能会超时。而对于Java并发来说,与超时相关的内容主要是线程等待超时和获取锁超时,比如调用Object.wait(long)就会使线程进入等待状并在指定时间后等待超时。
大部分的业务系统其实都是IO密集型的系统,比如像我们面向B端提供摄像头服务,很多的接口其实就是将各种各样的数据汇总起来,展示给用户,我们的数据来源包括Redis、Mysql、Hbase、以及依赖的一些服务方的数据,并不涉及到太多复杂的计算逻辑。在过去的半年中,因为我们数据量和业务复杂性的增长,确实遇到了一些明显的性能问题,分析大部分问题的本质原因就是IO太慢了。 我们系统中最复杂的计算逻辑执行最慢也就微秒级,而调一次数据库最快也得1-2毫秒,有着2-3个数量级的差距。
只要仔细想一想就能写出来的代码,但是得出结果容易,得出结果花费的时间就不一样了。为了对比出效果,N取100000。
Java 7 引入了一种新的并发框架—— Fork/Join Framework。同时引入了一种新的线程池:ForkJoinPool(ForkJoinPool.coomonPool)
所谓高阶函数,就是接收其他函数作为参数传入,或者把其他函数作为结果返回的函数。所以,学院君上篇教程将匿名函数作为函数参数和将匿名函数作为函数返回值的示例实现都是高阶函数。
在 Java 发展历程中,JNI 一直都是一个不可或缺的角色,但是在实际的项目开发中,JNI 这项技术应用的很少。在笔者经过艰难的踩坑之后,终于将 JNI 运用到了项目实战,本文笔者将简单介绍 JNI 技术,并介绍简单的原理和性能分析。通过分享我们的实践过程,带各位读者体验 JNI 技术的应用。
之前一篇里写过字符串常用类的三种方式《java中的字符串相关知识整理》,只不过这个只是分析并不知道他们之间会有多大的区别,或者所谓的StringBuffer能提升多少拼接效率呢?为此写个简单的测试吧: public static void main(String[] args) { testStringJoin(); } static void testStringJoin() { long beg = System.currentTime
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