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Java 零拷贝_java高性能编程

使用Zero Copy前后对比: 前: , 后: 2、介绍 java 的zero copy多在网络应用程序中使用。...Java的libaries在linux和unix中支持zero copy,关键的api是java.nio.channel.FileChannel的transferTo(),transferFrom()方法...然而实际上kernel buffer是用来提高性能的。在进行读操作的时候,kernel buffer起到了预读cache的作用。...5、Java NIO 零拷贝示例 NIO中的FileChannel拥有transferTo和transferFrom两个方法,可直接把FileChannel中的数据拷贝到另外一个Channel,或直接把另外一个...在操作系统支持的情况下,通过该方法传输数据并不需要将源数据从内核态拷贝到用户态,再从用户态拷贝到目标通道的内核态,同时也减少了两次用户态和内核态间的上下文切换,也即使用了“零拷贝”,所以其性能一般高于Java

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JAVA高性能IO设计模式

Java中的IO方式 主要分为3种:BIO(同步阻塞)、NIO(同步非阻塞)和AIO(异步非阻塞)。 ? BIO 同步阻塞模式。...在JDK1.4以前,使用Java建立网络连接时,只能采用BIO方式,在服务器端启动一个ServerSocket,然后使用accept等待客户端请求,对于每一个请求,使用一个线程来进行处理用户请求。...IO中的几个概念 以银行取款为例:  同步 : 自己亲自出马持银行卡到银行取钱(使用同步IO时,Java自己处理IO读写); 异步 : 委托一小弟拿银行卡到银行取钱,然后给你(使用异步IO时,Java将...IO读写委托给OS处理,需要将数据缓冲区地址和大小传给OS(银行卡和密码),OS需要支持异步IO操作API); 阻塞 : ATM排队取款,你只能等待(使用阻塞IO时,Java调用会一直阻塞到读写完成才返回...); 非阻塞 : 柜台取款,取个号,然后坐在椅子上做其它事,等号广播会通知你办理,没到号你就不能去,你可以不断问大堂经理排到了没有,大堂经理如果说还没到你就不能去(使用非阻塞IO时,如果不能读写Java

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编写高性能 Java 代码的最佳实践

我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。...找出性能瓶颈 负载测试工具和应用程序性能管理(APM)解决方案常用于跟踪和优化Java应用程序的性能。...为此,Java的ExecutorService是线程池的基础,它提供了一个高级API来定义线程池的语义并与之进行交互。...Java 7中的Fork/Join框架也值得提一下,因为它提供了一些工具来尝试使用所有可用的处理器核心以帮助加速并行处理。...结论 在这篇文章中,我们围绕着提升Java应用的性能探讨了许多概念。我们首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。

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编写高性能 Java 代码的最佳实践

摘要:本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。...我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。...找出性能瓶颈 负载测试工具和应用程序性能管理(APM)解决方案常用于跟踪和优化Java应用程序的性能。...为此,Java的ExecutorService是线程池的基础,它提供了一个高级API来定义线程池的语义并与之进行交互。...结论 在这篇文章中,我们围绕着提升Java应用的性能探讨了许多概念。我们首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。

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Caffeine Cache~高性能 Java 本地缓存之王

源码精品专栏 原创 | Java 2020 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...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 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java...基于引用的过期方式 Java中四种引用类型 引用类型 被垃圾回收时间 用途 生存时间 强引用 Strong Reference 从来不会 对象的一般状态 JVM停止运行时终止 软引用 Soft Reference...org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.context.annotation.Primary; import java.util.ArrayList...; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author: rickiyang * @date: 2019

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云原生时代高性能Java框架—Quarkus(二)

概览 上一篇文章主要介绍了Quarkus以及给Quarkus提供“神力”的Java虚拟机GraalVM,并演示了如何安装GraalVM以及Quarkus的初步用法。...以下是本文的两个目标: 将Quarkus开发的Java应用程序编译成本地可执行文件。 将本地可执行文件打包到容器中。 注:在本文中本地可执行文件又称本地镜像,二者意思相同。...---- 容器化本地可执行文件 我们可以很轻松的将Java应用程序的jar包进行容器化,当然我们也可以很轻松的将上一步生成的本地可执行文件进行容器化。 容器化本地可执行文件的步骤如下: ?...其中ExampleResourceTest类为普通的Java测试类,他的运行基于JVM。...随着将Java应用程序编译成本地镜像,Java的性能优势有了极大的提升。 本文参考:https://quarkus.io/guides/building-native-image

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高性能Java解析器实现过程详解

高性能Java解析器实现过程详解 如果你没有指定数据或语言标准的或开源的Java解析器, 可能经常要用Java实现你自己的数据或语言解析器。...本文中,我将介绍一种用Java实现高性能解析器的方式。该方法不具排他性,它是简约的,并实现了高性能和合理的模块化设计。...该设计灵感来源于VTD-XML ,我所见到的最快的java XML解析器,比StAX和SAX Java标准XML解析器更快。 两个基本解析器类型 解析器有多种分类方式。...代替在解析数据上构建对象树,更高性能的方式是建立指向原始数据缓存的索引缓存。索引指向已解析数据的元素起始点和终点。代替通过对象树访问数据,数据处理代码直接在含有原始数据的缓存中访问已解析数据。...案例学习:一个JSON解析器 为了让索引叠加解析器设计更清晰,我基于索引叠加解析器设计用Java实现了一个小的JSON解析器。你可以在GitHub上找到完整的代码。

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Spring Boot的魔法:构建高性能Java应用

异步处理 实际示例:构建高性能的RESTful API 总结 欢迎来到架构设计专栏~Spring Boot的魔法:构建高性能Java应用 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页:...❤️ 在当今的软件开发领域,构建高性能应用是每个开发者都追求的目标之一。而Spring Boot,作为Java生态系统中的一颗明珠,为开发者提供了构建高性能Java应用的独特方式。...本文将深入探讨Spring Boot的魔法,解释它是如何帮助开发者构建高性能Java应用的,并提供一些实际示例来演示其威力。...RESTful API 让我们通过一个实际的示例来演示Spring Boot如何帮助我们构建高性能Java应用程序。...总结 Spring Boot的魔法在于其简化和性能优化,使得构建高性能Java应用变得更加容易。通过内嵌服务器、自动配置、起步依赖等功能,Spring Boot提供了一种快速开发高性能应用的方式。

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高性能 Java 应用层网关设计实践

不少人对 Java 网关的实现也比较感兴趣,所以这篇文章我们来简单谈谈 Java 应用网关设计,本文将会从以下几个方面来阐述 Java 应用层网关的设计 Java 应用层网关的必要性 核心网关技术选型...嵌入式网关 设计 Java 应用层网关的必要性 我们的 Java 网关分为应用层网关和业务嵌入式网关两部分,架构图如下 ?...在这里插入图片描述 Java 网关分为核心网关和业务嵌入式网关服务两部分,主要工作原理如下 接入层流量首先进入 Java 核心网关,经过一系列的 pipeline 处理(风控,路由协议转换、流控、降级等操作...首先来看 Java 网关为啥要分成核心网关和嵌入式业务网关两部分,直接从接入层打到业务网关不是更省事吗,何必多此一举再加一层核心网关,多加一层不是多了一个损耗吗。...加一个 Java 核心网关符合单一职责,分层的设计理念。

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Java&Go高性能队列之channel性能测试

之前写了两篇Java高性能队列性能测试实践文章,发现了一些比较通用的规律,总体上Disruptor性能是要领先LinkedBlockingQueue的。...先回顾一下Java&Go高性能队列之LinkedBlockingQueue性能测试,Java&Go高性能队列之Disruptor性能测试。...net/http中的Request消息体结论如下: 消息队列积累消息对性能影响不大 消费次数越多,性能反而有点下降,应该是生产者速率不足导致 消息体尽可能小,不过性能下降不多 测试用例 总体代码逻辑与Java...和Groovy用例一样,有几处差别如下: 这里我用了sync.WaitGroup代替了java.util.concurrent.CountDownLatch,暂时没有找到合适的功能替换java.util.concurrent.CyclicBarrier...没想到net/http的性能还不如Java的,有点奇怪。

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