关键字volatile是虚拟机提供的一种轻量级的同步机制，但在做多线程开发时，大部分的人都不太习惯喜欢用volatile，而是直接用关键字synchronized来进行同步。但有些时候在解决线程安全问题时，使用volatile关键字要比使用synchronized同步函数更好一些。下面我们详细分析一下在Java中关键字volatile到底是一个什么样的东东，底层是怎么实现的。
上一篇《你能和我聊聊Class文件么》中，我们对Class文件的各个部分做了简单的介绍，当时留了一个很重要的部分没讲，不是敖丙不想讲啊，而是这一部分实在太重要了，不独立成篇好好zhejinrong 讲讲都对不起詹姆斯·高斯林
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例，其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
Redis作为最受欢迎的NoSQL数据库之一，包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库
自增自减运算符是一种用于对变量进行加 1 或减 1 操作的特殊运算符。在大多数编程语言中，自增运算符表示将变量的值增加 1，而自减运算符表示将变量的值减少 1。
所有的 Java 程序都会被翻译为包含字节码的 class 文件，字节码是 JVM 的机器语言。这篇文章将阐述 JVM 是如何处理线程同步以及相关的字节码。
在默认栈大小的情况下，多次运行代码，得出的结果是相差不大的。在发生StackOverflowError时，进程并没有结束，因为一个线程的StackOverflowError并不影响整个进程。 现在我们将配置JVM的启动参数-Xss(栈大小)，以调整虚拟机栈的大小为256k。如果你是使用idea运行本例代码，可直接在VM options配置加上-Xss256K。如果你是使用java命令运行，可在java命令后面加上-Xss256k。
一个朋友接到一个需求，从大数据平台收到一个数据写入在20亿+，需要快速地加载到MySQL中，供第二天业务展示使用。
除号（/）：整数在使用除号操作时，得到的结果仍为整数，小数部分会被直接忽略，而不是四舍五入，但是当整数除以0的时候，会引发算术异常(ArithmeticException)。
UUID 是 通用唯一识别码（Universally Unique Identifier）的缩写，是一种软件建构的标准，亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识信息，而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来，每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下，就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。目前最广泛应用的UUID，是微软公司的全局唯一标识符（GUID），而其他重要的应用，则有Linux ext2/ext3文件系统、LUKS加密分区、GNOME、KDE、Mac OS X等等。另外我们也可以在e2fsprogs包中的UUID库找到实现。
本篇文章将介绍——自增变量，这是面试常见的问题，说难不难，说简单也不简单，需要面试者冷静思考，判断正确符号之间的优先级。
计算机自打诞生以来，用作最多的就是进行计算，而计算离不开运算符，所以运算符在我们的Java语言中的地位举足轻重，我们现在就来了解一下Java给我们提供的运算符。
在我看百度看到的所有答案中，关于并发写出现Null值，几乎都是将原因归咎到add方法中的size++上，这里我个人认为这种回答应该是错误的，出现null值的原因应该是扩容所造成的。
算下来，已有半月之久没写文章，都是在吃老本，再不写估计就要废了，下班回来告诉自己就算通宵也要把这篇写完。
在分布式系统中，生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是，在分布式系统中，单机生成的ID难以保证全局唯一性，因此需要一种分布式ID生成方案。
上面出现这样的原因是在使用 foreach 对 HashMap 进行遍历时，同时进行 put 赋值操作会有问题，异常 ConcurrentModificationException。
短链接，通俗来说，就是将长的URL网址，通过程序计算等方式，转换为简短的网址字符串。
运算符是对字面量或者变量进行操作的符号，在本文中会介绍算术运算符、自增自减运算符、赋值运算符、关系运算符、关系运算符、逻辑运算符和三元运算符六种运算符。（本文作者在CSDN上有一样的文章，故照片带水印）
在仔细讲解Java的volatile关键字之前有必要先了解一下【Java的内存模型】
SpringBoot+SpringCloud+SpringMVC+SpringData
之前写博客一直比较随性，主题也很随意，就是想到什么写什么，对什么感兴趣就写什么。虽然写起来无拘无束，自在随意，但也带来了一些问题，每次写完一篇后就要去纠结下一篇到底写什么，看来选择太多也不是好事儿，更重要的是不成体系的内容对读者也不够友好。所以以后的博客尽量按系列来写，不过偶尔也会穿插其他的内容。接下来一段时间我会把写博客的重点放在 JVM (Java Virtual Machine) 和 JUC (java util concurrent ) 上，对 Java 虚拟机和 Java 并发编程进行一系列的介绍，欢迎关注。
在讲解Synchronized的实现原理之前，我们先了解一下Java虚拟机是如何执行线程同步的。
但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限，数据库自增主键的性能也并不高。此外，某些数据库并不自带主键自增功能，需要业务代码来实现（比如Redis缓存）。
JVM虚拟机规范中曾经试图定义一种Java内存模型，来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都可以达到一致性的内存访问效果。
在Java语言中，提供了7种位运算符，分别是按位与（&）、按位或（|）、按位异或（^）、取反(~)、左移(<<)、带符号右移(>>)和无符号右移(>>>)
这段时间，在整理知识星球中面试专栏时看到这么一个字节跳动的二面真题：100Wqps短链系统，怎么设计？
Java的运算符 运算符是一种特殊符号，用以表示数据的运算、赋值和比较等共分以下几种： 1.1括号：() [] 1.2一元运算符（只有1个操作数）：！（逻辑取反）、+（正号）、-（负号）、自增自减：++、-- 位运算符：~(整数机器码取反) +操作数1 注意： 自增自减，当操作数在符号后面时，先完成本次运算之后再进行加减操作。 ！与~都是取反操作，但是！只适用于boolean,~只适用于整数;一元运算符：只有一个操作数的运算符 1.3 算术运算符：* /（求商） %（求余） 1.4
你好，我是 Guide。秋招即将到来，我对 JavaGuide 的内容进行了重构完善，公众号同步一下最新更新，希望能够帮助你。
来自：www.cnblogs.com/czwbig/p/11127124.html
这里的多账户区别于系统级别的，我们讲的多账户系统是指，在我们互联网应用当中，我们的应用会使用多个第三方账号进行登录，必须现在常用的APP（网易云音乐）登录方式包含：网易、微信、QQ
volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制。Java 语言包含两种内在的同步机制：同步块（或方法）和 volatile 变量，相比于synchronized（synchronized通常称为重量级锁），volatile更轻量级，因为它不会引起线程上下文的切换和调度。但是volatile 变量的同步性较差（有时它更简单并且开销更低），而且其使用也更容易出错。
文题 “跬步千里” 主要是为了凸显这篇文章的基础性与重要性（狗头），并发编程这块的知识也确实主要围绕着 JMM 和三大性质来展开。
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这是从Java API层面来描述的 根据Thread.State枚举，分为六种状态
Java内存模型简称JMM（Java Memory Model），是Java虚拟机所定义的一种抽象规范，用来屏蔽不同硬件和操作系统的内存访问差异，让java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。
我们都知道Java字节码是JVM所使用的指令集。java字节码可以分为如下几类：
ArrayIndexOutOfBoundsException 数组下标越界异常ArithmeticException 算术异常
我们知道，原子（atom）指化学反应不可再分的基本微粒。在 Java 多线程编程中，所谓原子操作，就是即使命令涉及多个操作，这些操作依次执行，不会被别的线程插队打断。
作者： 小猿大圣 https://segmentfault.com/a/1190000012088345 背景 提供一个短址服务。 你有没有发现，我们的任务中出现长 URL 就会比较麻烦？
前文已经对虚拟机进行过了简单的介绍,并且也对class文件结构,以及字节码指令进行了详尽的说明
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
由于堆资源是多线程共享的，是垃圾回收器工作的主要区域，过多的对象会造成 GC 压力。可以通过局部变量的方式，将变量在栈上分配。这种方式变量会随着方法执行的完毕而销毁，能够减轻 GC 的压力。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
这篇《Java 基础知识总结》是 JavaGuide 上阅读量最高的一篇文章，由于我对其进行了重构完善并且修复了很多小问题，所以，在腾讯云社区再同步一下！
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