同一时刻 ， 多个任务交替执行， 造成一种‘貌似同时’ 的错觉， 简单的说，单核cpu实现的多任务就是并发
下面，将对前面五章整合的代码进行sentinel的整合并实现流量控制作用。 为了实现流量控制会用到一个压力测试工具Jmeter ，可以实现每秒发起多次请求，可以用来进行压力测试，方便下面的限流测试。 因为是在前面五章代码上进行整合的，所有可能会失败，欢迎讨论。 qq交流群导航——>231378628
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《quarkus依赖注入》的第九篇，目标是在轻松的气氛中学习一个小技能：bean锁 quarkus的bean锁本身很简单：用两个注解修饰bean和方法即可，但涉及到多线程同步问题，欣宸愿意花更多篇幅与各位Java程序员一起畅谈多线程，聊个痛快，本篇由以下内容组成 关于多线程同步问题 代码复现多线程同步问题 quarkus的bean读写锁 关于
如果只是LockSupport在使用起来比Object的wait/notify简单，那还真没必要专门讲解下LockSupport。最主要的是灵活性。
分布式限流和单机限流在本质上没有太多区别，只不过依赖的数据结构和数据要放在类似 redis 这种支持分布式存储的存储容器上
当我们遇到死锁之后，除了可以手动重启程序解决之外，还可以考虑是使用顺序锁和轮询锁，这部分的内容可以参考我的上一篇文章，这里就不再赘述了。然而，轮询锁在使用的过程中，如果使用不当会带来新的严重问题，所以本篇我们就来了解一下这些问题，以及相应的解决方案。
1. 主从数据不一致 近日接报某实例一个datetime字段主从数据不一致，其它数据暂未发现异常。第一反应可能是人为修改，如果用户有高权限帐号，是可以做到的，但检查所有帐号权限排除了这种可能。难道有黑客入侵？神经一下绷紧，仔细排查各种系统状态，很快也排除了这种可能。同时分析业务类型，有问题的值都是从机都是比主机少一秒，时间戳被改小一秒不能带来任何收益，被非法篡改的可能性基本排除。 2. 初步分析 对比数据发现从机比主机少一秒的数据经常出现，但主从复制状态一直正常，主机b
火山模型（迭代器模型）， 是1994年 Goetz Graefe 在他的论文 《Volcano, An Extensible and Parallel Query Evaluation System》中提出的概念。
创建一个thread，然后让它在while循环里一直运行着，通过sleep方法来达到定时任务的效果，代码如下：
我们做这样一个场景假设，在某个限流策略中我们设置了10r/s(每秒十个请求)的限流速率，在令牌桶算法的实现中，令牌生成器每秒会产生10个新令牌放入令牌桶。Guava的RateLimiter采用了一种“匀速”的策略生成令牌，也就是说，这10个令牌平均分到1秒钟的时间窗口中生成，每0.1秒产生一个令牌。如果在这一秒来了10个请求，这些请求会在一秒钟以内匀速消化掉。
背景： 最近的一个项目需要用到招标，临时加了给我们的系统增加了一个性能需求，多少呢？ 一秒钟300次NTP（不知道ntp的同学可以百度一下），平均3ms一次啊，没测试过，心里没有底。(⊙o⊙)… 情境
最近在参与一个识别热点数据的需求开发。其中涉及了限流算法相关的内容。所以这里记录一下自己了解的各种限流算法，以及各个限流算法的实现。
对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。
今天和大家分享一个使用Java多线程开发的电子表项目，可以实现电子表中时间的实时显示，修改以及秒表的功能。
这道题，我相信很多前端从业者都知道，它本质上来说并不复杂，但是却可以有很深远的扩展，最终核心的主题其实就是异步的执行，其中对于题目的解法，还涉及到一些作用域的知识。那么我们以最简版的题目入手，逐步深入，一点点的剖开这道题所涉及到的知识概念和体系。
Timer和TimerTask是用于在后台线程中调度任务的java util类。简单地说，TimerTask是要执行的任务，Timer是调度器。
日常开发中，我们都会用到线程池，一般会用execute()和submit()方法提交任务。但是当你用过CompletableFuture之后，就会发现以前的线程池处理任务有多难用，功能有多简陋，CompletableFuture又是多么简洁优雅。
idGenerator是百度开源的Java语言实现，基于Snowflake算法的唯一ID生成器。而且，它非常适合虚拟环境，比如：Docker。另外，它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制。UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中。 压测结果显示，单个实例的QPS能超过6000,000。依赖环境：
go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。
先来个传统的Timer的例子： package com.jerry.concurrency; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class TraditionalTask { public stati
功能如标题所示，简单的android的3秒倒计时关闭界面或点击关闭，如果3秒内点击就不会再开启自动关闭。看图说话，代码简单，注释清晰，一目了然：
概述 JMH，即Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件 JMH比较典型的应用场景有： 想准确的知道某个方法需要执行多长时间，以及执行时间和输入之间的相关性； 对比接口不同实现在给定条件下的吞吐量； 查看多少百分比的请求在多长时间内完成； 基本概念 模式 Throughput: 整体吞吐量，例如“1秒内可以执行多少次调用”。 AverageTime: 调用的平均时间，例如“每次调用平均耗时xxx毫秒”。 SampleTime: 随机取样，最后输出取样结果
如果只是LockSupport在使用起来比Object的wait/notify简单，
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类，可以非常简单的完成限流特技，并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
网上说AOF有三种保存方式，不自动保存、每秒自动保存、每命令自动保存。 其中每秒自动保存这个看起来很美好，但是可能会被各种IO的时间所延迟，所以究竟是怎么判断每秒保存的，并不是太明白，故有此文。 AOF 命令同步 Redis 将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件， 以此达到记录数据库状态的目的， 为了方便起见， 我们称呼这种记录过程为同步。 举个例子， 如果执行以下命令： redis> RPUSH list 1 2 3 4 (integer) 4 redis> LRANGE l
1. 防抖(debounce)：触发高频事件后 n 秒内函数只会执行一次，如果 n 秒内高频事件再次被触发，则重新计算时间 举例：就好像在百度搜索时，每次输入之后都有联想词弹出，这个控制联想词的方法就不可能是输入框内容一改变就触发的，他一定是当你结束输入一段时间之后才会触发。 2.节流(throttle)：高频事件触发，但在 n 秒内只会执行一次，所以节流会稀释函数的执行频率 举例：预定一个函数只有在大于等于执行周期时才执行，周期内调用不执行。就好像你在淘宝抢购某一件限量热卖商品时，你不断点刷新点购买，可是总有一段时间你点上是没有效果，这里就用到了节流，就是怕点的太快导致系统出现bug。
Java1.4之前已提供Runnable接口、Thread类、Timer类和synchronize关键字，已足以完成各种各样的多线程编程任务，为什么还要提供执行者这样的概念？
计时器方法可以实现在指定的时间过后，单次或重复调用函数的功能，setTimeout可以实现函数在指定毫秒数后单次执行，setInterval可以实现函数在指定毫秒数后重复执行，语法如下所示：
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器，同时也是springBoot内置集成默认的容器
Redis 有四个命令可以设置键的生存时间（可以存活多久）和过期时间（什么时候到期）：
点击关注公众号，Java干货及时送达 来自: cnbeta.com 链接: www.cnbeta.com/articles/tech/1204441.htm NordPass 公布了 2021 年度最常见的密码名单。 令人感到惊讶的是，今年的榜单和去年竟然几乎没有发生变化。 换句话说，很多人仍然在使用令人难以置信的弱小和普通的密码，这些密码可以被轻松破解。 密码管理服务 NordPass 根据其研究，每年都会发布最常见的 200 个密码名单。该名单详细列出了密码本身，破解它需要多长时间，以及它在他们的研
Volatile 算是一个面试中的高频问题了。我们都知道 Volatile 有两个作用：
ExecutorService接口继承了Executor接口，定义了一些生命周期的方法
如果设置FPS为20，这意味着我们命令游戏的每个循环持续1 / 20（0.05）秒。如果循环代码（更新，绘图等）只需要0.03秒，那么我们将等待0.02秒。以上是计算机处理比较快的情况。如果电脑比较差，运行缓慢，一秒钟未必能执行20次循环--- 那么FPS设置成20就成为一个指导意见。
1、安装nc工具：yum install nc 2、开发实时wordcount程序
显示器（屏幕）是由一个个物理显示单元(像素点)组成，而每一个像素点可以发出多种颜色，显示器成相的原理就是在不同的物理像素点上显示不同的颜色，最终构成完整的图像。
在音视频播放的场景中，用户的网速是影响体验的重要因素，播放器在播放的过程中，可以计算单位时间获取的数据量来衡量网速。flv.js的实例提供了statistics_info事件获取当前的网速。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文中我们同样使用 React 官方教程中的一个时钟的案例来给大家讲解 state 的作用及时生命周期中的一些接口函数。案例可能与官方不是很匹配，是因为我经过刻意修改，为的是以国人理解的方式再重新梳理一遍，让大家更容易理解。
你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的
有个水友提问： 沈老师，我们有一次MySQL崩溃，重启后发现有些已经提交的事务对数据的修改丢失了，不是说事务能保证ACID特性么，想问下什么情况下可能导致“事务已经提交，数据却丢失”呢？ 这个问题有点复杂，得先从redo log说起。 为什么要有redo log？ 事务提交后，必须将事务对数据页的修改刷(fsync)到磁盘上，才能保证事务的ACID特性。 这个刷盘，是一个随机写，随机写性能较低，如果每次事务提交都刷盘，会极大影响数据库的性能。 随机写性能差，有什么优化方法呢？ 架构设计中有两个常见的优化方法
MQ(message queue)，从字面意思上看，本质是个队列，FIFO 先入先出，只不过队列中存放的内容是message 而已，还是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。在互联网架构中，MQ 是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了 MQ 之后，消息发送上游只需要依赖 MQ，不用依赖其他服务。
点击关注公众号，Java干货及时送达 背景 在分布式系统中，经常需要用到全局唯一ID发生器，标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器？ ID生成器除了是数据的唯一标识以外，一般需要在系统中承担更多的责任，概括起来有以下几点。另外，分布式系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。 唯一性：“全局唯一” vs “业务唯一”？ 分布式系统使用唯一的ID生成器，会有非常严重的申请互斥问题。互斥加锁意味着成本和性能的下降，不容易去实现一个高性能高可靠的架构。在业务系
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