一谈到Java并发编程,我们一般就会联想起进程、线程、并行、并发等等概念。那么这些概念都代表什么呢?进程与线程有什么关系?并发与并行又是什么关系呢?
举个简单的例子来计算,比如一个命令的时间(borrow|return resource+Jedis执行命令+网络开销的时间)为1ms,那么一个连接的QPS计算公式为:1s/1ms=1000。如果业务希望我们集群的QPS能达到100w,有10个应用pod, 那计算公式为1000000/1000/10=100。那么maxTotal配置为100。
线程的使用目的是提高运行速度,提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
内联是一种常见的编译器优化技术,它用于将方法调用转换为直接插入方法体的代码。这样做可以减少方法调用的开销,提高程序的执行效率。内联可以减少函数调用的开销,但也会增加代码的长度。
即时编译(Just-In-Time Compilation,JIT)是指在程序运行时将字节码动态地编译成本地机器码的过程。JIT编译器会根据程序的实际运行情况,对频繁执行的热点代码进行优化编译,以提高其执行速度。JIT编译器根据程序的执行统计信息和运行时环境,对代码进行动态优化,以生成高效的机器码。
许多同学刚开始学Java 多线程时可能不会关主Join 这个动作,因为不知道它是用来做什么的,而当需要用到类似的场景时却有可能会说Java 没有提供这种功能。 当我们将一个大任务划分为多个小任务,多个小任务由多个线程去完成时,显然它们完成的先后顺序不可能完全一致。在程序中希望各个线程执行完成后,将它们的计算结果最终合并在一起,换句话说,要等待多个线程将子任务执行完成后,才能进行合并结果的操作。 这时就可以选择使用Join 了,Join 可以帮助我们轻松地搞定这个问题,否则就需要用个循环去不断判定每个线程的
CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高。
(以Flink 1.10为蓝本,Flink 1.10对之前的Flink版本的内存模型做了大量优化)
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!
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现,对于高性能计算(High-Performance Computing,HPC)的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式,为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战,并提出一些应对策略。
我最近看过一堆宣传 Go 语言的最新垃圾收集器的文章。 其中一些文章来自 Go 项目本身。 他们声称 GC 技术发生了根本性的突破。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是,我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
这一点,跟数据库事务的原子性概念差不多,即一个操作(有可能包含有多个子操作)要么全部执行(生效),要么全部都不执行(都不生效)。
有些业务流程复杂,环节多样。为了看清整个业务的进展,往往需要对各个环节设定预计完成时间开销,然后在用这个是时间去考核实际业务开展的效率。
1、首先,关于如何开启一个线程,大多数人可能都会说3种,Thread、Runnable、Callback嘛!但事实却不是这样的。看JDK里怎么说的。
多线程编程中的三个核心概念 原子性 这一点,跟数据库事务的原子性概念差不多,即一个操作(有可能包含有多个子操作)要么全部执行(生效),要么全部都不执行(都不生效)。 关于原子性,一个非常经典的例子就是银行转账问题:比如A和B同时向C转账10万元。如果转账操作不具有原子性,A在向C转账时,读取了C的余额为20万,然后加上转账的10万,计算出此时应该有30万,但还未来及将30万写回C的账户,此时B的转账请求过来了,B发现C的余额为20万,然后将其加10万并写回。然后A的转账操作继续——将30万写回C的余额。这
在一个程序中,经常有让我们判断一个集合中是否存在某个数的case;大多数情况下,只需要用map或是list这样简单的数据结构,如果使用的是高级语言,还能乘上快车调用几个封装好的api,加几个if else,两三行代码就可以在控制台看自己“完美”而又“健壮”的代码跑起来了。
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
编程语言是用来控制计算机的一系列指令(Instruction),它有固定的格式和词汇(不同编程语言的格式和词汇不一样),必须遵守,否则就会出错,达不到我们的目的。
北京时间 9 月 26 日,Oracle 官方宣布 Java 11 正式发布。这是 Java 大版本周期变化后的第一个长期支持版本,非常值得关注。你可以点击以下地址即刻下载:
谈到 Java 9 大家往往第一个想到的就是 Jigsaw 项目。众所周知,Java 已经 发展超过 20 年(95 年最初发布),Java 和相关生态在不断丰富的同时也越 来越暴露出一些问题:
在JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这会导致有锁
Java多线程,首先需要了解线程,了解线程又需要对进程有所了解,而了解进程你需要知道程序的概念,知道程序的概念,你还需要了解操作系统。
导读:虽然已经有很多分析工具 jvisualvm,jstat,jmap,jstack,Memory Analyzer等。但可能不是大杂烩,或者线上无法分析等。所以看看arthas的功能,好用就用它了
1 458 views A+ 所属分类:未分类 本文相关下载: · Jack 的 HashMap 测试 · Oracle JDeveloper 10g 所有键值对 — 参见 entrySet() 所有键 — 参见 keySet() 有值 — 参见 values() 前两个视图均返回 Set 对象,第三个视图返回 Collection 对象。就这两种情况而言,问题到这里并没有结束,这是因为您无法直接迭代 Collection 对象或 Set 对象。要进行迭代,您必须获得一个 Iter
最近和朋友无意间讨论起了 有关java 和C 的 效率问题, (我是java 推介者, 他是 c 语言推介者, 他做的是嵌入式)
Impala的hash join目前有两种方式:broadcast和shuffle。关于这两种方式的区别,网上也有很多相关的资料介绍。我们这里来简单介绍下,broadcast join适合大表join小表的场景,首先将小表先构建hash table,然后发送到大表所在全部节点上。此时每个节点上都有大表的一部分数据和整个小表的数据。整个流程如下所示:
程序世界的算法都要在时间,资源占用甚至正确率等多种因素间进行平衡。同样的问题,所属的量级或场景不同,所用算法也会不同,其中也会涉及很多的trade-off。
JMH是新的microbenchmark(微基准测试)框架(2013年首次发布)。与其他众多框架相比它的特色优势在于,它是由Oracle实现JIT的相同人员开发的。特别是我想提一下Aleksey Shipilev和他优秀的博客文章。JMH可能与最新的Oracle JRE同步,其结果可信度很高。
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
CAS是一个原子操作,它比较一个内存位置的值并且只有相等时修改这个内存位置的值为新的值,保证了新的值总是基于最新的信息计算的,如果有其他线程在这期间修改了这个值则CAS失败。CAS返回是否成功或者内存位置原来的值用于判断是否CAS成功。
人工智能系统需要依赖大量数据,然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。
Arthas的大名想必大家都听过,它是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等。
作为开发者,应用的性能始终是我们最感兴趣的话题之一。然而,不是所有的开发者都对自己维护的应用的性能有所了解,更别说快速定位性能瓶颈并实施解决方案了。
对于一些固定的类和方法尽量使用static修饰符,调用静态方法的效率是最高的,而且可以减少空间占用。 final修饰符有“无法改变”的含义,final的变量值不可以修改,final修饰的方法不可以被覆盖,final的类无法被派生。适当的使用final修饰符不仅可以保护重要逻辑或者数据,还可以提高程序的执行效率。
Go 语言比 Java 语言性能优越的一个原因,就是轻量级线程Goroutines(协程Coroutine)。本篇文章深入分析下 Java 的线程和 Go 的协程。
最近我们都在讨论build系统,我们看了一些技巧可以让你的Maven build更快。结论和反映都势不可挡。由于我们提供的技巧,更多的人都很高兴能加快他们完成自己的项目。现在,让我们看一下怎么处理gradle编译项目。编译的项目一般都是标准编译的,也都是独一无二的。几乎所有的项目都增加了其自身的复杂性。所有的东西都不同但是有一个东西是相同的:编译会占用你的时间,加快编译会影响你的开发效率,让你的项目工作更加顺畅。
虚拟线程在资源敏感、任务轻量、短周期的应用场景中具有明显的优势,而传统线程仍然适用于一些需要长期稳定运行、对启动时间和内存消耗要求相对宽松的场景。开发者应根据具体应用需求选择合适的线程模型。
在Java的并发编程中,ConcurrentHashMap以其出色的并发性能和数据一致性成为了众多开发者的首选。从Java 5的引入至今,ConcurrentHashMap经历了多次重大的改进和优化。本文将详细深入全面地探讨从Java 8之前到Java 17中ConcurrentHashMap的实现原理及其变化。
Hadoop 3.x版本是Hadoop版本中的下一个重要里程碑。关于Hadoop 3.x在Hadoop 2.x基础上增强了哪些功能,很多人都在考虑这个问题。因此,在本文中,我们将介绍Hadoop3中的新增功能以及它与旧版本的区别。
Java一直以来都是广泛应用于多线程编程的强大平台。随着计算机硬件的发展,尤其是多核处理器的普及,传统的多线程模型在一些场景下显得有些繁琐和资源消耗较大。为了更好地适应现代应用程序的需求,Java在其21版本中引入了虚拟线程(Virtual Threads)这一新特性。
由于是个人凭着自己理解总结的,因此可能不一定精确,但是毋庸置疑的是,在当代,各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物,必然是具有许多优点的,其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容,为什么索引可以让数据库查询变快?
我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten。在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习。 Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能。Project Tungsten包括了3个方面的努力: Memory Management和Binary Processing:利用应用的语义(appl
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前,我没有珍惜。直到失去之后我才意识到,我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会,我要跟他说三个字:“我会写!!!”
Java 语言和平台的发展历程中有两个主要的公司参与:Sun Microsystems(太阳微系统公司)和 Oracle(甲骨文公司)。
在并发编程中,我们不仅需要考虑如何合理分配任务以提高程序的执行效率,而且还需要关心如何将分配的任务结果合理汇总起来,以便得到我们最终想要的结果。这就需要我们使用一种特殊的并发设计模式——分而治之。在Java中,这种模式被抽象化为了Fork/Join框架。通过Fork/Join框架,我们能够将大任务分解成小任务并行处理,然后再将小任务的结果合并得到最终结果。这大大提高了任务处理的效率,使得并发编程在处理大量数据时变得更加简单有效。在本文中,我们将深入探讨Fork/Join框架,理解其工作原理,并通过实例学习如何在实际项目中使用它。
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