在多线程并发编程中,synchronized和volatile都扮演着及其重要的角色;可以这么说,Volatile是轻量级的synchronized!volatile他在多处理器开发中保证了共享变量的可见性!也能保证在多线程并发情况中指令重排序的情况!
继上一篇的 IO 多路复用之后,我们已经从操作系统的层面上,解决了 IO 不必要等待的问题
在 RabbitMQ 中有一个 vhsot 机制,可以用来做租户隔离,当产品从单租户演化为多租户时,正好可以用到这个特性,不同 vhost 中的交换机、队列互不影响。
java中类的实例化对象的属性值是经常发生变化的,有时候我们需要监听到对象中属性值的变化,从而触发额外的操作,举个栗子:我们日常开发的项目上线后一般都会有监控,拿cpu监控来说,如果系统访问量达到了一天中的峰值,这时候会监控到cpu使用率超过了80%,这个时候我们就需要采取措施,不然就可能出现系统瘫痪风险。今天要说的是java提供的一个功能 属性监听,最重要的就是PropertyChangeListener,接下来将通过实例来展示其功能和使用方式
以ae.c/aeProcessEvents(其中包含文件事件分派器)为主的源码让我受益匪浅。该函数作用是完成事件处理的一次循环。 ae_epoll.c/aeApiPoll函数讲述了redis如何用epoll实现事件监听
线程是程序运行的基本执行单元。当操作系统(不包括单线程的操作系统,如微软早期的DOS)在执行一个程序时,会在系统中建立一个进程,而在这个进程中,必须至少建立一个线程(这个线程被称为主线程)来作为这个程序运行的入口点。因此,在操作系统中运行的任何程序都至少有一个主线程。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
Android lint工具是Android studio中集成的一个代码提示工具,它主要负责对你的代码进行优化提示,包括xml和java文件,很强大。编写完代码及时进行lint测试,会让我们的代码变
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CPU的频率非常快,主存Main Memory跟不上。CPU缓存是CPU与内存之间的临时数据交换器,为了解决CPU运行处理速度与内存读写速度不匹配的矛盾——缓存的速度比内存的速度快多了。
在先前的文章《Unix之IO模型》已经讲述到5种IO模型以及对应的同步异步和阻塞非阻塞相关核心概念,接下来看下Java的IO模型在服务端的网络编程中是如何演进,注意这里用启动Java程序表示一个JVM进程,而JVM进程中以多线程方式进行协作,这里讲述以线程为主展开.
java的mq初始化的时候会先初始化native的mq再native的mq中又创建了native层的looper。同时native层把自己mq传入到了java中mq的mptr对象
也叫 同步阻塞IO , 请求数据的进程需要一直阻塞等待读取完成才能返回,同时整个读取的动作也是要同步等待I/O操作的完成才返回。
为了合理利用 CPU 的高性能,平衡这三者的速度差异,计算机体系机构、操作系统、编译程序都做出了贡献,主要体现为:
饿了么资深Java工程师朱杰从同步异步概念介绍、使用Java来开发异步化服务、回调监听模式所遇到的问题和解决这三方面来我们全面解读Java异步服务开发。 同步模型 以前在并发量很低的情况下,是通过线程
然后加载元数据区的方法, 比如refresh()方法. 启动线程后, 首先, 会在线程栈开辟一块栈帧, 然后执行操作数栈
安装jdk1.8:默认安装,配置环境变量,新建系统变量JAVA_HOME 值:jdk的安装路径
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
工欲善其事必先利其器,为你呈上一箩筐性能优化工具,必有一款满足你,废话不多说,直奔主题。
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:
Netty是对java网络框架的包装,它本身肯定也会有类似的处理流程。必定在这个方面做了自己的优化处理
上文介绍了网络编程的基础知识,并基于 Java 编写了 BIO 的网络编程。我们知道 BIO 模型是存在巨大问题的,比如 C10K 问题,其本质就是因其阻塞原因,导致如果想要承受更多的请求就必须有足够多的线程,但是足够多的线程会带来内存占用问题、CPU上下文切换带来的性能问题,从而造成服务端崩溃的现象。怎么解决这一问题呢?优化呗,所以后面就有了NIO、AIO、IO多路复用。本文将对这几个模型详细说明并基于 Java 编写 NIO。
左图为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)这条总线还用于其他组件的通信 在高速缓存出现后不久,系统变得越来越复杂,高速缓存与主存之间的速度差异被拉大,直到加入了另一级缓存,新加入的这级缓存比第一缓存更大,并且更慢,而且经济上不合适,所以有了二级缓存,甚至是三级缓存
很多工程师容易把volatile关键字,当成和锁或者数据数据原子性相关的知识点。volatile最核心要关系JMM。
在讨论Java内存模型之前,这里先一起聊聊CPU、高速缓存以及主内存,在了解这些知识后,对理解Java内存模型会有很大的帮助。
最传统的一种IO模式,即在读写的过程中发生阻塞,当用户发起IO请求后,内核会去查看数据是否就绪,如果没有就绪会等待线程就绪,而用户的请求线程就会进入阻塞状态,用户线程交出cpu控制权,当数据准备就绪,内核将会数据拷贝到用户线程,用户线程才会接触block状态。典型的IO模式例子就是data:socket.read()。
Tomcat 的关键指标有吞吐量、响应时间、错误数、线程池、CPU 以及 JVM 内存 线程池中的线程数量不足会影响吞吐量和响应时间; 但是线程数太多会耗费大量 CPU; 当内存不足时会触发频繁地 GC,耗费 CPU;
(2). 通道(Channel)就是源位置与目标位置之间打开的连接,数据传输的通路。
当容器运行在物理机上的时候,一般的监控的agent是直接运行在物理机上,在进行容器的健康检查的时候,依赖于docker客户端程序。
写volatile的文章非常多,本人也看过许多相关文章,但始终感觉有哪里不太明白,但又说不上来说为什么。可能是过于追求底层实现原理,老想问一个为什么吧。
CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展,然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题,CPU厂商在CPU中内置了少量的高速缓存以解决IO速度和CPU运算速度之间的不匹配问题。
最近发现极客时间的很多课程中,都穿插到了 Netty,可见 Netty 的重要性。基于此,给大家推荐一下这篇文章!
最近我们线上有个应用服务器有点上头,CPU总能跑到99%,我寻思着它流量也不大啊,为啥能把自己整这么累?于是我登上这台服务器,看看它到底在干啥!
从软件上看,JMeter监听器有很多,后续内容详细再介绍。本文介绍长时间执行测试计划的两个监听器Summary Report和Aggregate Report 。
volatile 是 Java 并发编程中一个非常重要,也是面试常问的一个技术点,用起来很简单直接修饰在变量前面即可,但是我们真的懂这个关键字吗?它在 JVM 底层,甚至在 CPU 层面到底是如何发挥作用的?
时间回到十几年前,那时主流的CPU都还是单核(除了商用高性能的小机),CPU的核心频率是机器最重要的指标之一
NIO 非阻塞 网络编程相关的(Selector、SelectionKey、ServerScoketChannel和SocketChannel) 关系梳理图
并发编程中有很多术语概念相近,容易让人混淆。本节内容通过对比分析,力求让读者清晰理解其概念以及差异。
S:进程的状态,S表示休眠,R表示正在运行,Z表示僵死状态,N表示该进程优先值为负
3.配置示例: JAVA_OPTS=’-Xms1024m -Xmx2048m -XX: PermSize=256M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m’ 说明:其内存的配置需要根据服务器(或虚拟机)的实际内存来配置
博客连接如下: https://www.cnblogs.com/ITPower/articles/12399999.html
上回「码哥字节」站在上帝视角给大家拆解了 Tomcat 架构设计,分析 Tomcat 如何实现启动、停止,通过设计连接池与容器两大组件完成了一个请求的接受与响应。连接器负责对外交流,处理 socket 连接,容器对内负责,加载 Servlet 以及处理具体 Request 请求与响应。
我们平常都会去阅读Java的源码,经常可以在源码中看到for (;;) {}的结构,本文将带你去理解无限循环。
例如一个应用程序需要从本地文件系统中读取和处理文件的情景. 比方说, 从磁盘读取一个文件需要5s, 处理一个文件需要2s. 那么处理两个文件就需要:
java程序的性能问题分析是一个很困难的问题。尤其是对于一个非常复杂的程序来说,分析起来更是头疼。
前天618大促演练进行了全链路压测,在此之前刚好我的热key探测框架(点击可跳转到开源地址)也已经上线灰度一周了,小范围上线了几千台服务器,每秒大概接收几千个key探测,每天大概几亿左右,因为量很小,所以框架表现稳定。借着这次压测,刚好可以检验一下热key框架在大流量时的表现。毕竟作为一个新的中间件,里面很多东西还是第一次用,免不得会出一些问题。
一 背景知识介绍 随着时间的推移,Android OS系统一直在不断进化、壮大,日趋完善。但直到Android 4.0问世,有关UI显示不流畅的问题也一直未得到根本解决。在整个进化过程中,Android在Display(显示)系统这块也下了不少功夫,例如,使用硬件加速等技术,但本质原因似乎和硬件关系并不大,因为iPhone的硬件配置并不比那些价格相近的Android机器的硬件配置强,而iPhone UI的流畅性强却是有目共睹的。 从Android 4.1(版本代号为Jelly Bean)开始,Androi
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