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各位同学大家好,我们继续通过前面的讲解,我们终于把原子操作增强类的原理做了一个深度的解析,包括我们在大数据高并发情况下的这样的,呃,高性能的点赞计数器啊,一个统计功能都给大家做了性能上的优化和分析。那么。这两个讲完以后,那么double这个我们也就不再展开,举一反三,我相信只是类别不同,其他一些API不同,底层思想几乎都一致啊,所以我们最后对他来做一个小总结,本章主要就是阿里巴巴。这段话,他所考和所问,以及在日常工作当中我们所需要掌握的知识,我相信大家现在对减少乐观所的重试次数应该明白了吧,它没有集火攻击同一个对吧?所以说呢,我们在这儿可以看得出来。阿托米克,它的原理是CS加自学。主要的方法是这个啊,任何一个都可以了啊,那么它的场景是低并发下的全局计算。
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阿米克原子long型能保证并发情况下技术的准确性,其内部是通过CS来解决并发安全性的问题,那么它的缺陷第一个高并发下面高并发以后性能急剧下降,对吧?都干一个,因为它这个自旋会成为瓶颈,理由就一句话。多个线程CS操作修改线程值,每次只有一个成功,其他N减一个都是失败的,那么假设有1万个线程来访问,一个成功,9999个都是失败,失败了就会在外面不停的自学,直到成功为止。这样大量失败咨询的情况下,一下子就把CPU打高了,所以说这是它的缺陷。基基于此,我们倒个立。大神呢,在JAVA8就推出了我们的long,那么所以说作为它前面的一种补充和增强,它的原理是CS加贝斯加C组,实行化整为零,分散热点,说穿了。
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多溜了几个单元格数组,用空间换时间,并分散了热点数值场景呢,高并发下面的全局计算缺陷就是sum求和号,还有计算线程修改结果的话,最后的结果它不够准确,说白了它是什么?最终一致性,它不支持绝对实时性,OK,好,那么这个就是这两者的区别,那么感谢各位听众的聆听,我们的第九章就给大家介绍到这儿,谢谢。
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