业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
相信很多 Java 开发,都使用了 Java 的各种并发同步机制,例如 volatile,synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks(地址:https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html),其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样,第一次读的时候,感觉就是在看热闹,看完了只是知道他是这么规定的,但是为啥要这么规定,不这么规定会怎么样,并没有很清晰的认识。同时,结合 Hotspot 的实现,以及针对 Hotspot 的源码的解读,我们甚至还会发现,由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化,导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且,这种不一致,导致我们在学习 Java 内存模型(JMM,Java Memory Model),理解 Java 内存模型设计的时候,如果想通过实际的代码去试,结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了,导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型,重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列,会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解,希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是,还是强调一点,内存模型的设计,出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计,涉及的东西很多,我的水平有限,可能理解的也不到位,我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来,请大家不要完全相信这里的所有观点,如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。
本文介绍了HBase的WAL(Write Ahead Log)机制,包括其线程模型、多生产者单消费者模型以及日志落盘策略。HBase通过WAL机制将随机写转化为顺序写,提高了读写性能和可靠性。同时,WAL机制也保证了HBase的容错能力,即当发生故障时,可以从最近的备份中恢复数据。
关于volatile变量的内存可见性,我在JVM群中抛出了一个问题,然后我的一些认知就被颠覆了。
Kafka 依赖于文件系统(更底层地来说就是磁盘)来存储和缓存消息。在我们的印象中,对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同,层级越高代表速度越快。很显然,磁盘处于一个比较尴尬的位置,这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。在传统的消息中间件 RabbitMQ 中,就使用内存作为默认的存储介质,而磁盘作为备选介质,以此实现高吞吐和低延迟的特性。然而,事实上磁盘可以比我们预想的要快,也可能比我们预想的要慢,这完全取决于我们如何使用它。
put -> 容量到达上限 -> 扩容(resize) -> transfer (转移旧散列表上的节点到新散列表)
小陈:MESI协议也叫做缓存一致性协议,主要是用来进行协调多核CPU的高级缓存的数据一致的。 第一章的时候讲过,CPU多级缓存架构,存在多个高速缓存之间数据一致性的问题。
纯Java开源缓存框架,配置简单、结构清晰、功能强大,是一个非常轻量级的缓存实现,Hibernate里面就集成了相关缓存功能。
如今大数据,云计算,分布式系统等对算力要求高的方向如火如荼。提升计算机算力的一个低成本方法是增加CPU核心,而不是提高单个硬件工作效率。
关于 Java 并发也算是写了好几篇文章了,本文将介绍一些比较基础的内容,注意,阅读本文需要一定的并发基础。
它的缓存介质涵盖堆内存(heap)、堆外内存(BigMemory商用版本支持)和磁盘,各介质可独立设置属性和策略。 Ehcache最初是独立的本地缓存框架,随着发展,结合Terracotta服务阵列模型,可支持分布式缓存集群,主要有RMI、JGroups、JMS和Cache Server等传播方式进行节点间通信,如架构图左侧部分。
通俗解释:在应用程序读取磁盘文件时,操作系统内核在读取磁盘时会经过一层Cache,利用这个Cache可以更快速读取数据(毕竟磁盘速度和内存速度还是差了很多)。那么这个Cache就是PageCache
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
1.同步刷盘是怎么工作的? 2.异步刷盘是怎么工作的? 3.上篇文章的疑问,写入堆外内存的消息如何落盘的?
早些时候写过RocketMQ性能优化【实战笔记】和 RocketMQ性能测试【实战笔记】文章,主要基于异步刷盘/异步复制;由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群;同时对性能进行压测。
首先要了解的是,volatile可以保证可见性和顺序性,这些都很好理解,那么它为什么不能保证原子性呢?
在今年之前,偶尔在简书上写一点博客,阅读量也很少,断断续续的写了一点。后面看了一篇文章说。
如何成为一名优秀的程序员 要尽量接触代码,能看到代码,能写代码 如何快速成长 要写代码先看代码 好的代码让人看到时可以快速了解,并且能够抓住主要设计精髓 公共库代码 核心系统的代码: 用到的设计,原理 多看代码,保持代码的敏感度 写代码时,多做总结 写的代码要体现设计的思想 如何提升技术 了解项目中架构方面的相关知识,尤其是封装的组件 架构师工作内容简要介绍: 搭建高可用的框架: 搭建数据库时,要考虑如果一台MySQL服务宕机,如何保证业务切换到另一台机器上 要考虑高并发因素: 需要会用ngin
ES无非就是写/查数据,你如果不明白你发起写入/搜索请求后,ES做了什么,那你该劝退了.
【编者按】此文是根据京东资深Java工程师张开涛11月21日在msup主办的 into100沙龙第14期《京东商品详情页应对大流量的一些实践》演讲中的分享内容整理而成。 以下为主题内容: 大家来京东
维持了 20 天的复赛终于告一段落了,国际惯例先说结果,复赛结果不太理想,一度从第 10 名掉到了最后的第 36 名,主要是写入的优化卡了 5 天,一直没有进展,最终排名也是定格在了排行榜的第二页。痛定思痛,这篇文章将自己复赛中学习的知识,成功的优化,未成功的优化都罗列一下。
我个人有个习惯,对于要用的一个新的框架,新的中间件等等,我一般不太信任它的官网“吹”的优点以及性能测试,我一般会一边使用一边自己测试,并且猜想其内部实现并结合源码搞清楚它的实现原理以及一些“坑”(这些“坑”并不是说这些框架或者中间件有什么毛病,而是因为官网浮夸的“吹”以及有些事情说一半留一半导致用户有误解),在这之后我才敢放心使用。
鱼皮你好,我目前的情况是西电研二在读,因为所在实验室不放的原因,没法在研二尝试去找实习。自己的进度是目前力扣用 C++ 和 Java 总共写了 300+ 题;Java 因为实验室项目,SSM 和 Spring Boot 以及 MyBatis Plus 用的还算比较熟练。目前手上只有实验室的两个纯 Java 的开发项目,Redis 和 消息队列课程都看过了但还没有实操,现在正在看黑马的微服务课程,因为里面有关于缓存和消息队列的应用,想着跟着实操一下,之后也会跟着 星球的项目 做下,并发部分还没有了解,C++ 的话目前就只是拿来写题。
但是JMM ( java内存模型 )规范必须保证:内存可见性,禁止指令重排(有序性),原子性。
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监,15年电商互联网经历。
节前,一位朋友去科大讯飞面试,面试问题反馈。难不难不是我说了算,你可以看看是否能应对。
面试之前先刷几篇面经,或者做几道热门面试题,想必是大家很熟悉的一种复习方式了,就像我们当年经常做五年高考三年模拟一样。但是可不要把面试题和面经当成你的主要复习方式,它只是锦上添花,绝非雪中送炭!
成年人最大的底气是你拥有一技之长,人生才不会被动。从事测试开发岗位,需要精通一门编程语言,是核心,是大招,是招牌技能。我内心一直在Java和Python之间选择,反复横跳。
Kafka存在丢消息的问题,消息丢失会发生在Broker,Producer和Consumer三种。Java面试宝典PDF完整版
在下2017年毕业,目前从事android开发工作已经3年了,前段时间刚完成一次跳槽,面试了几家公司,将一些面试经验分享给大家,希望对大家有所帮助。
第二届云原生编程挑战赛正在火热进行中,Kirito 也在做《针对冷热读写场景的RocketMQ存储系统设计》这个题目,不过参与的是内部赛道,没法跟外部的小伙伴们一起排名了。
在最近的一份程序员薪资报告中,Go 的平均薪资位居榜首,平均薪资 25739。 Java、C++、C 分别位列 13、12、11 名,平均薪资在 18000-19000 之间,其实这不足为奇,毕竟“物以稀为贵”。Java 作为国内目前应用最庞大的语言,用的人多、找工作的人多,可替代性高。 特别是字节、B 站、腾讯、七牛云、小米等大厂的应用程度逐渐向深向广,中小企业紧跟步伐,市场对 Go 工程师的需求自然使之成为了程序员中非常显眼的群体。 虽然需求广、人才稀缺的现状使 Go 变得格外抢手,但经过几年的发展企
大家好,我是石头哥,最近正值校招季,这里分享一篇硬核校招面经,希望对大家有帮助。
点击关注公众号,Java干货及时送达 背景 基于elasticsearch-5.6.0 机器配置:3个云ecs节点,16G,4核,机械硬盘 优化前,写入速度平均3000条/s,一遇到压测,写入速度骤降,甚至es直接频率gc、oom等;优化后,写入速度平均8000条/s,遇到压测,能在压测结束后30分钟内消化完数据,各项指标回归正常。 生产配置 这里我先把自己优化的结果贴出来,后面有参数的详解: elasticsearch.yml中增加如下设置 indices.memory.index_buffer_si
在Java开发中,OutOfMemoryError(OOM)错误一直是令开发者头疼的问题,也是Java面试中出现核心频率很高的问题。
查询GET某条数据,写入某个document,该document会自动给你分配一个全局唯一id-doc id,同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard。也可手动指定doc id,比如用订单id、用户id。
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。
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
秋招过去,整体的感受是:面试难度和拿offer的难度比往年难多了,而且互联网还有较大的裁员风险,网上各种消息不断,有时候真是焦虑到不行。
学不学JVM,是能自主解决问题的一流程序员与跟着别人做CRUD的二流程序员的分水岭!
因为缓存脏数据写回主内存一般采用的是写回法,而非直写法,所以缓存和主存之间会有数据一致性问题。
https://www.scss.tcd.ie/Jeremy.Jones/vivio/caches/MESI.htm
第一份干货来自网友在GitHub上分享的一份教程:在IDE中刷题,让编码调试一体化。
今天分享一个最近刷完的一本书《深入JVM虚拟机 第三版》,一共花了三天的时间刷完,我相信应该很多人还没看过,毕竟七百多页,坚持看完真不容易,在这里分享一下自己刷完的一些经验,以及怎么去刷这本书。
作者:沉默王二 Java 程序员进阶之路:https://tobebetterjavaer.com
双非渣硕,本以为简历都过不了...,还好字节能给一次机会。前阵子字节跳动的提前批开始了,看宣传是说有海量HC,机会多多,本着涨涨面经的心理,然后就投递了一下杭州那边的Data部门,首先在这里还要非常感谢内推我的小哥哥,非常热心的帮我跟踪进度,因为中间还出了一些小插曲(我投错部门了。。。),还是热心的小哥哥帮我联系HR,最后把我转到想要投递的部门了,我投的是java后端开发~面试项目大部分问题是围绕我的开源项目 蘑菇博客 展开的,还有就是我之前准备面试的一些 笔记(大佬请轻喷..)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云