使用java.util.concurrent.ExecutorCompletionService异步处理任务:
你只要用缓存,就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写,你只要是双写,就一定会有数据一致性的问题,那么你如何解决一致性问题?
该篇例子几乎涵盖了目前所有能解决的类型,以一种通俗的语言讲解出来。当然如果JVM内存基本问题不太会可以看这里:JVM内存的基本问题
一款企业信息化开发基础平台,可以用于快速构建企业后台管理系统,集成了OA(办公自动化)、SCM(供应链系统)、ERP(企业资源管理系统)、CMS(内容管理系统)、CRM(客户关系管理系统)等企业系统的通用业务功能。Github链接:https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎下载或者star(收藏)
内容摘要 J2Cache 是开源中国开发的一个两级缓存框架,以高性能著称。那么它与同样是缓存框架的Ehcache和redis的区别在哪,又有哪些高性能的体现呢?开源中国社区创始人红薯,为你带来进行详细
我们都知道,Java源代码不会像C/C++那样直接被编译为机器码,而是被编译成字节码,这造就了Java可以跨平台的特性。JVM实际执行的也是编译后的字节码,所以想要在Java代码层进行调优,就得对字节码有一定的了解。
计划在Team的开源项目里加入Redis实现缓存处理,因为业务功能已经实现了一部分,通过写Redis工具类,然后引用,改动量较大,而且不可以实现解耦合,所以想到了Spring框架的AOP(面向切面编程)。 开源项目:https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎star(收藏)
Java内存模型即Java Memory Model,简称JMM。JMM定义了Java 虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式。JVM是整个计算机虚拟模型,所以JMM是隶属于JVM的。
在今天的互联网里,高并发、大数据量、大流量已经成为了代言词,那么我们的系统也承受着巨大的压力,首当其冲的解决方案就是redis。
Java的内存模型定义了Java虚拟机如何和计算机物理内存进行交互。Java虚拟机是一体化的计算机模型,所以它自然也包含了内存模型。
Spark SQL为了更好的性能,在读写Hive metastore parquet格式的表时,会默认使用自己的Parquet SerDe,而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制,默认true。
过去两年,我们在掘金平台上发布过一些文章,小彭也受到了大家的意见和鼓励。最近,小彭会陆续搬运到公众号上。
概述 ByteBuffer是NIO里用得最多的Buffer,它包含两个实现方式:HeapByteBuffer是基于Java堆的实现,而DirectByteBuffer则使用了unsafe的API进行了堆外的实现。这里只说HeapByteBuffer。 使用 ByteBuffer最核心的方法是put(byte)和get()。分别是往ByteBuffer里写一个字节,和读一个字节。 值得注意的是,ByteBuffer的读写模式是分开的,正常的应用场景是:往ByteBuffer里写一些数据,然后flip(),然后
初学者或初级程序员在面试时如果能证明自己具有分析内存用量和内存调优的能力,这相当有利,因为这是针对5年左右相关经验的高级程序员的要求。而对于高级程序员来说,如果能在面试时让面试官感觉你确实做过内存调优的工作,那么面试官很有可能不问Java Core部分的其它问题了,毕竟虚拟机调优是Java Core部分非常资深的知识点。
Dubbo是一款开源的、高性能且轻量级的Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用、智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。
预留一半内存给Lucence使用 一个常见的问题是配置堆太大。你有一个64 GB的机器,觉得JVM内存越大越好,想给Elasticsearch所有64 GB的内存。 当然,内存对于Elasticsearch来说绝对是重要的,用于更多的内存数据提供更快的操作。而且还有一个内存消耗大户-Lucene Lucene的设计目的是把底层OS里的数据缓存到内存中。Lucene的段是分别存储到单个文件中的,这些文件都是不会变化的,所以很利于缓存,同时操作系统也会把这些段文件缓存起来,以便更快的访问。 Lucene的性
我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 :转换函数包含在 RDD 链中,但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程,执行分布式运算,返回运算结果。要是在 同一 RDD 上重复调用 action 会发生什么?
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
我在《Java SPI机制总结系列之开发入门实例》一文当中,分享了Java SPI的玩法,但是这只是基于表面的应用。若要明白其中的原理实现,还需深入到底层源码,分析一番。
指向通过new得到的内存空间的引用叫强引用。比如有String a = newString("123");,其中的a就是一个强引用,它指向了一块内容是123的堆空间。 平时我们用的最多的引用就是强引用,以至于很多人还不知道有其他类型引用的存在,下面我们来说下弱软虚这三种平时不常见(但在关键时刻不可替代)的用途。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。
使用laravel自带的artisan命令,将所有config里面的配置都缓存到一个文件里。
在Dubbo的架构设计中,如何可以通过“类插拔”的方式,对其功能进行灵活的扩展或者削弱,那么,SPI起到了极其关键的作用。本篇文章作为分析Dubbo源码的第一篇文章,我们先暂时放下“服务注册发布流程”、“服务启动流程”、“请求处理流程”……这些功能代码的探索,我们先从最基本的一个问题着手,即:Dubbo的增强SPI是如何实现的,只有搞懂了这个问题,我们后续再看其他功能代码的时候,才会更加游刃有余、畅快无阻~
原子性其实在数据库中也有体现,拿转账为例,张三给李四转1块钱,业务逻辑为张三减1块钱,李四加一块钱,这些必须同时成功。此处略去一万字。
WeakHashMap,此种Map的特点是,当除了自身有对key的引用外,此key没有其他引用那么此map会自动丢弃此值,所以比较适合做缓存。
总的来说,MyBatis是一个小巧、方便、高效、简单、直接、半自动化的持久层框架,Hibernate是一个强大、方便、高效、复杂、间接、全自动化的持久层框架。
Ehcache介绍 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。它使用的是JVM的堆内存,超过内存可以设置缓存到磁盘,企业版的可以使用JVM堆外的物理内存。 Spring整合Ehcache 首先加入最新的ehcache的maven依赖 <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>
DiskLruCache和LruCache不同的是,LruCache是内存缓存,而DiskLruCache是指磁盘缓存,顾名思义就是把文件缓存到磁盘,也也就是手机的内存卡中。接下来先简单介绍DiskLruCache的使用方法。
Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1)。
做网站时,有时为了提高性能会将网站首页生成静态页(当然, Asp.net中页面缓存也是一个不错的选择
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
上周六我正津津有味的看着「拆弹专家2」,刘德华扮演的“潘乘风”从片头的正义,凌然,到失去一条腿之后的厌世,愤恨,到后来的失忆,直到最后的自我救赎,真的很刺激啊,可是这个时候电话响了「出差武汉」,好吧,看完剩下的影片,吃个饭,回家开始订酒店,订机票,收拾行李,第二天出发武汉
首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据(通常就是网页)。
无论你是Java还是C,或者其他编程语言编写高并发程序时,都或多或少的会涉及内存模型。高并发程序下数据访问的一致性和安全性受到挑战,为了保证程序正确执行,Java内存模型(以下简称JMM)由此而诞生。如果不理解JMM,就会对内存可见性,有序性等问题出现时无从下手。本文将从以下几个方面进行JMM的说明: 1.内存模型的相关概念 2.可见性 3.有序性 4.原子性 1.内存模型的相关概念 1.1 Java虚拟机运行时数据区 在
“动静分离”就是瞄着这个大方向去的。所谓“动静分离”,其实就是把用户请求的数据(如HTML页面)划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说,“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和URL、浏览者、时间、地域相关,以及是否含有Cookie等私密数据。 比如说: 1、很多媒体类的网站,某一篇文章的内容不管是你访问还是我访问,它都是一样的。所以它就是一个典型的静态数据,但是它是个动态页面 2、我们如果现在访问淘宝的首页,每个人看到的页面可能都是不一样的,淘宝首页中包含了很多根据访问者特征推荐的信息,而这些个性化的数据就可以理解为动态数据了 也就是所谓“动态”还是“静态”,并不是说数据本身是否动静,而是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据
楼主最近在做公司的工作流平台,发现一个很无语的事情,Activiti5.22的流程图在Windows环境上部署,是可以正常查看的,但发布到公司的Linux服务器上后,在上面进行流程图在线部署时,发现中文都变成了方块,如下图——
10万+QPS(QPS即query per second,每秒内查询次数)
今天我们来聊聊缓存这个话题,看看在微服务环境下如何设计有效的多级缓存架构。主要涉及三方面内容:
下图简单的展示了最简单的高速缓存的配置,数据的读取和存储都经过高速缓存,CPU核心与高速缓存有一条特殊的快速通道;主存与高速缓存都连在系统总线上(BUS)这条总线同时还用于其他组件的通信:
前天遇到了一个 NullPointerException,触发的代码类似下面这样:
Disruptor通过缓存行填充,利用CPU高速缓存,只是Disruptor“快”的一个因素,快的另一因素是“无锁”,尽可能发挥CPU本身的高速处理性能。
Spark中的Shuffle、宽依赖窄依赖、RDD持久化、共享变量
基本技术 : 在 Java 后端开发中 , 最基础的功能 , 可以通过以下 JavaWeb 技术进行实现 , 如 :
缓存是指临时文件交换区,电脑把最常用的文件从存储器里提出来临时放在缓存里,就像把工具和材料搬上工作台一样,这样会比用时现去仓库取更方便。因为缓存往往使用的是RAM(断电即掉的非永久储存),所以在忙完后还是会把文件送到硬盘等存储器里永久存储。电脑里最大的缓存就是内存条了,最快的是CPU上镶的L1和L2缓存,显卡的显存是给GPU用的缓存,硬盘上也有16M或者32M的缓存。千万不能把缓存理解成一个东西,它是一种处理方式的统称!
需要注意的是,写完输出(sink)操作并不代表程序已经结束。因为当main()方法被调用时,其实只是定义了作业的每个执行操作,然后添加到数据流图中;这时并没有真正处理数据——因为数据可能还没来。Flink是由事件驱动的,只有等到数据到来,才会触发真正的计算,这也被称为“延迟执行”或“懒执行”。
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