Eureka-Server 可以使用直接配置所有节点的服务地址，或者基于 DNS 配置。推荐阅读：《Spring Cloud构建微服务架构（六）高可用服务注册中心》 。
欢迎来到我的技术博客！今天，我们将深入探讨 Java 中一个非常关键的并发编程组件 - AbstractQueuedSynchronizer（AQS）。AQS 是 Java 并发编程中的核心，它为我们提供了构建各种锁和同步器的基础。在这篇文章中，我们将解析 AQS 的源代码，深入了解其工作原理，并通过代码示例演示其用法。希望你会喜欢并从中受益！
共享内存（Shared Memory）是多进程间共享的一部分物理内存。它允许多个进程访问同一块内存空间，从而在不同进程之间共享和传递数据。这种方式常常用于加速进程间的通信，因为数据不需要在不同的进程间进行拷贝。
保护临界区资源不会被多个线程同时访问时而受到破坏。通过锁，可以让多个线程排队。一个一个地进入临界区访问目标对象，使目标对象的状态总是保持一致。
在java中，我们进行多线程操作的时候，一般都会用到锁的机制。并且在锁中我们一般用到的是synchronized和ReentrantLock两种，当然还有更加细化的读写锁。我们这里api的使用不讲解。在学习锁机制之前，我们需要了解几个概念。 原子性：相关操作中，不会被其他线程干扰，安全的运行到结束。一般通过同步操作来实现。 可见性：当某个线程修改了共享变量。其状态可以立刻让其他线程了解到。通常解释为本地内存数据反映到主内存上。关键字volative字就是这么做的。 有序性： 保持线程内的串行语义，避免指令重
经常听说 future，或者从其他语言见到类似的说法如 javascript 的 Promise。那么究竟什么是 future？
作为一款公用平台，JDK 本身也为并发程序的性能绞尽脑汁，在 JDK 内部也想尽一切办法提供并发时的系统吞吐量。这里，我将向大家简单介绍几种 JDK 内部的 "锁" 优化策略。
最常见、比较复杂一个场景是Web容器的线程池。Web容器使用线程池同步或者异步处理HTTP请求，同时这也可以有效的复用HTTP连接，降低资源申请的开销。通常我们认为HTTP请求时非常昂贵的，并且也是比较耗费资源和性能的，所以线程池在这里就扮演了非常重要的角色。
如果之前缓冲区链表中的最后一个block没有用完，那么先使用完，如果不够，在创建新的block添加到链表尾，为后续的写做准备
随着自动化技术的发展，特别是运动控制技术及闭环高速位置控制系统的发展，传统的机械解决方案逐渐被电气解决方案所代替，例如在生产机械中工艺上需要多组部件协同作业才能完成的多轴同步应用领域（如包装、灌装、印刷、飞锯、轮切等连续物料加工应用领域），原来复杂的机械传动系统（轴传动、链条传动、凸轮机构等刚性的机械连接）逐渐被运动控制器加伺服电机等电气同步解决方案所替代。
Loom 是一个用于测试并发代码的工具。Loom 会运行多次用例，同时会枚举在多线程环境下可能遇到的行为，并验证内存访问、内存分配和释放是否正确。
我们知道JavaScript是单线程，如果遇到某些耗时很长的javascript操作，那么其他的操作就必须等待。，通常的解决方法是将那些排在后面的操作，写成“回调函数”（callback）的形式。事先规定当他们结束运行后，应该调用那些函数。但是这样有一些显著缺点:
从JDK5到JDK6HotSpot虚拟机开发团队花费了大量的资源实现了各种锁优化技术，如适应性自旋（Adaptive Spinning）、锁消除（Lock Elimination）、锁膨胀（Lock Coarsening）、轻量级锁（LightEight Locking）、偏向锁（Biased Locking）等，这些技术都是胃了在线程之间更高效地共享数据及解决竞争问题，从而提供程序的执行效率。
摘要总结：本文主要介绍了jQuery的Deferred对象和Promise对象，以及如何使用这些对象来实现异步编程和回调函数。同时，还介绍了一些常用的方法，如$.ajax、$.when等，并通过示例代码演示了如何使用这些方法来实现异步编程和回调函数。
原子变量同步是内存模型中最让人感到困惑的地方.原子(atomic)变量的主要作用就是同步多线程间的共享内存访问,一般来讲,某个线程会创建一些数据,然后给原子变量设置标志数值(译注:此处的原子变量类似于一个flag);其他线程则读取这个原子变量,当发现其数值变为了标志数值之后,之前线程中的共享数据就应该已经创建完成并且可以在当前线程中进行读取了.不同的内存同步模式标识了线程间数据共享机制的"强弱"程度,富有经验的程序员可以使用"较弱"的同步模式来提高程序的执行效率.
关于锁的知识，按大类来说，通常我们只分乐观锁和悲观锁。但在Java语言里对同步锁的状态又进行了细化通常有无锁状态，偏向锁，自旋锁，轻量级锁，重量级锁，这么做的目的主要还是为了提高并发性能。
最近工作中遇到由于使用偏向锁导致性能下降的案例。 趁机总结下偏向锁的概念和锁的升级过程，以及重点聊下偏向锁是否会让性能更优化。
互斥同步进入阻塞状态的开销都很大，应该尽量避免。在许多应用中，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间。自旋锁的思想是让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环（自旋）一段时间，如果在这段时间内能获得锁，就可以避免进入阻塞状态。
在前几天的文章：浅谈Java中的锁：Synchronized、重入锁、读写锁 中我们学习了多线程环境下为了保证线程安全需要加各种各样的锁，但是加锁势必会带来性能的损耗，此篇文章就讨论一下如何优化加锁后的程序
当多个线程同时访问一个对象时，如果不用考虑这些线程在运行时环境下的调度和交替执行，也不需要进行额外的同步，或者在调用方进行任何其他的协调操作，调用这个对象的行为都可以获得正确的结果，那就称这个对象是线程安全的。
#前言 好久没写blog了，最近学车，时间真的少了很多，花了一些时间写了一篇AQS，请大家指正。 概述 翻阅AbstractQueuedSynchronizer的源码，会发现如下注释： Pprovides a framework for implementing blocking locks and related synchronizers (semaphores, events, etc) that rely on first-in-first-out (FIFO) wait queues.
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。
在实际应用中，当客户端尝试连接服务器时，可能会面临多种原因导致连接失败的情况。为了避免无限等待，我们可以在客户端代码中设置一个超时连接时间 CONNECT_TIMEOUT_MILLIS，该时间表示客户端尝试连接服务器的最长时间限制，如果在指定的超时时间内未能成功建立连接，客户端应该主动抛出连接超时的异常。
网络客户端ISocketClient和网络会话ISocketSession都继承了ISocketRemoteISocketRemote表示远程通信，核心就是收发数据。 下面是ISocketRemote接口的主要实现
网络客户端ISocketClient和网络会话ISocketSession都继承了ISocketRemoteISocketRemote表示远程通信，核心就是收发数据。 下面是ISocketRemote接口的主要实现 /// 远程通信Socket，仅具有收发功能 public interface ISocketRemote : ISocket { #region 属性 /// 远程地址 NetUri Remot
Redis 的复制功能分为同步（sync）和命令传播（command propagate）这两个操作
PS：有数据表明，除去大型互联网公司，80%的系统不存在多线程的竞争的情况，一定要熟悉这几种锁，对以后面试镀金（面试）真的很有用。
Vuex的store中的state是响应式的, 当state中的数据发生改变时, Vue组件会自动更新. 这就要求我们必须遵守一些Vuex对应的规则: 提前在store中初始化好所需的属性. 当给s
本文介绍了Zookeeper客户端API如何修改和删除节点的方法。同步和异步方法包括设置节点数据、设置节点版本、删除节点和删除节点版本。具体参数和方法都有详细的说明。
1、从库向主库发送sync命令，也就是从库向主库发送同步请求； 2、当主库接受到sync命令后，会执行bgsave命令(保存此刻主库的一个快照)，创建一个RDB文件，创建RDB文件期间主库上的执行过的命令都会被保存到缓冲区中； 3、当主库执行完bgsave时，会向从库发送RDB文件，从库接受该文件并加载该文件，将自己的数据库状态更新至主服务器执行BGSAVE命令时的数据库状态； 4、主库将缓冲区的所有写命令发给从库执行； 5、至此可以认为redis主从建立成功，之后主库的每一个写命令都会传到从库上执行。 复制原理说明： master创建RDB文件是通过一个子进程进行的，所以master依然可以处理客户端发来的请求。但这也导致了在保存RDB文件期间，“键空间”可能发生变化（譬如接收到一个客户端请求，执行”set name diaocow”命令），因此为了保证数据同步的一致性，master会在保存RDB文件期间，把接受到的这些可能变更数据库“键空间”的命令保存到缓冲区中。
去年暑假的时候就学了Promise，最近在学node的时候又遇到了再复习一遍，写个博客缝合一波阮佬的ES6标准入门与红宝书中的内容，用我自己的白话给大家讲一下。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中源码系列的第三篇博文，主要内容是深入分析连接超时的实现原理，包括了 connect 方法的源码解析和 ChannelFuture.sync() 执行过程的解析，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
我们都知道 synchronized 关键字能实现线程安全，但是你知道这背后的原理是什么吗？今天我们就来讲一讲 synchronized 实现线程同步背后的原因，以及相关的锁优化策略吧。
高效并发是从 JDK5 升级到 JDK6 后一项重要的改进项，HotSpot 虚拟机开发团队在 JDK6 这个版本上花费了大量的资源去实现各种锁优化技术，如适应性自旋（Adaptive Spinning）、锁消除（Lock Elimination）、锁膨胀（Lock Coarsening）、 轻量级锁（Lightweight Locking） 、偏向锁（Biased Locking）等，这些技术都是为了在线程之间更高效地共享数据及解决竞争问题，从而提高程序的执行效率。
在多线程编程中，控制并发访问共享资源是一项重要的任务。而CAS（Compare and Swap）同步机制作为一种高效的并发控制手段，广泛应用于各种并发编程场景中。本文将深入解析CAS同步机制，并通过代码demo展示其实际应用，帮助读者理解CAS的原理和优势，以及如何正确使用CAS来保障并发安全。
1.GCD信号量简介 GCD信号量机制主要涉及到以下三个函数： dispatch_semaphore_create(long value); // 创建信号量 dispatch_semaphore_signal(dispatch_semaphore_t deem); // 发送信号量 dispatch_semaphore_wait(dispatch_semaphore_t dsema, dispatch_time_t timeout); // 等待信号量 dispatch_semaphore_create(
zk 一个分布式应用协调服务 zk是一个分布式，开源的，分布式协调服务，他提供了一组简单的原生接口，分布式应用可以基于它实现，高水准的同步，集群，配置管理和命名服务。它基于开发，使用简单的原则而设计。使用类似于文件系统目录树结构的数据模型。它基于java实现，可以为c和java应用服务。 协调是个臭名昭著的活儿。很容易产生资源竞争和死锁的问题。zk的实现动机就是缓解分布式应用在解决彼此斜体问题而产生的抓狂行为。 zk的设计目标 zk 是个简单的玩意儿。zk通过分布式的处理流程来协调应用彼此，它是使用的是一种
命令传播：主服务器的数据库状态被修改，导致主从服务器的数据库状态不一致，让主从服务器数据库重新回到一致状态。
对于多核处理器而言,每个核都会有自己单独的高速缓存,又因为这多个处理器共享同一块主内存,为了在并行运行的情况下,包装各个缓存中缓存的结果的一致性,需要引用缓存一致性协议。
在程序设计过程中，会遇到这么一个问题：当设计好一个类之后，会发现可以在别的类中调用类的构造方法实例化一个对象。并且通过实例化对象调用类中的属性和方法。
可以通过 AsyncController 类编写异步操作方法。 可以对长时间运行的、非 CPU 绑定的请求使用异步操作方法。 这样可避免在处理请求时阻塞 Web 服务器执行工作。 AsyncController 类通常用于长时间运行的 Web 服务调用。 本主题包含以下各节： 线程池处理请求的方式 处理异步请求 选择同步操作方法或异步操作方法 将同步操作方法转换为异步操作方法 并行执行多个操作 将特性添加到异步操作方法 使用 BeginMethod/EndMethod 模式 类参考 与本主题对应的包含源代码
本文从同步/异步原理角度出发，介绍了App的优化方法，灵活使用这些方法，可以在开发App时给用户带来更好的使用体验。
“低代码”是近两年来逐渐升温的概念，指企业的开发人员可以使用标准化的低代码产品和服务，通过在界面化和可视化的配置操作完成应用构建，如图形拖拽、参数配置、逻辑规则定义、模板组件调用等（同时兼容代码编写模式），从而提升开发效率。由于过程中极少涉及代码编写，所以能够有效规避在代码层排错找 bug 的问题。这将大大减轻企业 IT 部门的运维压力。
搜索无处不在，相信各位每天都免不了与它的亲密接触，那么我想你确实有必要来了解一下它们，就上周在公司实现的一个小需求来给各位分享一下：如何在分布式环境下同步索引库？ 需求分析 公司数据库中的数据信息每天都免不了增、删、改操作，在执行这些简单的更新操作时，我们不仅将变更后的数据要更新到数据库中，同时还要马上同步索引库中的数据，有的时候还要同步一下缓存中的数据(本文只分享如何同步solr索引库)。 分析方案 当我们在后台管理系统中触发了更新操作时，不会紧跟着调用同步功能去更新索引库和缓存这种机制去
他们的主要功能是提供轻量级的同步能力从而帮助我们避免内存一致性错误，从源码中观察这些工具类其设计主要利用了CAS原语+volatile的功能。我们知道volatile虽然是轻量级的同步工具，但由于其不保证单个变量更新原子性，所以一直不能大展身手，现在有了CAS提供的lock-free的原子性，两者一结合便造了Atomic开头的这些轻量级的工具类。
在大多数情况下，这些机制都能很好地完成工作，但却无法实现一些更高级的功能，例如，无法中断一个正在等待获取锁的线程，无法实现限定时间的获取锁机制，无法实现非阻塞结构的加锁规则等。而这些更灵活的加锁机制通常都能够提供更好的活跃性或性能。
同步与异步是基于消息和通信的概念。异步操作立即返回，操作完成后通知，而同步操作等待操作完成才返回（返回就相当于完成通知，也意味着没有通知）。
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