CMS垃圾回收器作为jdk6、jdk7、jdk8等jdk版本对老年代进行垃圾回收的首选，其重要性不言而喻。深入理解CMS垃圾回收器的各个阶段存在的价值对于性能调优非常关键。
带着问题去学习一个东西，才会有目标感，我先把一直以来自己对CMS的一些疑惑罗列了下，希望这篇学习笔记能解决掉这些疑惑，希望也能对你有所帮助。
java 优于 c++ 的一个亮点就是自动的垃圾回收机制，成也萧何败萧何，最困扰 java 程序员的问题往往又都和垃圾回收机制有关，作为一个 java 程序员，如果你不了解 java 垃圾回收的机制，那么你时刻都可能面临性能的瓶颈，甚至遇到种种诡异的问题而无从下手。
JIT相关编译选项 Advanced JIT Compiler Options -XX:+AggressiveOpts 最核心的应该是加快编译，在JDK 6之后就默认启用的，启用一些诸如编译优化、偏向锁、并行化老年代收集策略。通常是不用管的，默认的优化策略，添加此参数的原因是为工程提供一个优化技术选择的空间。 -XX:AllocateInstancePrefetchLines=lines 在实例分配指针之前设置要预取的行数。默认情况下，要预取的行数设置为1。- xx:AllocateInstancePrefetchLines = 1只有Java HotSpot服务器VM支持这个选项。
请注意，本文编写于 2098 天前，最后修改于 174 天前，其中某些信息可能已经过时。
单例创建模式是一个通用的编程习语。和多线程一起使用时，必需使用某种类型的同步。在努力创建更有效的代码时，Java 程序员们创建了双重检查锁定习语，将其和单例创建模式一起使用，从而限制同步代码量。然而，由于一些不太常见的 Java 内存模型细节的原因，并不能保证这个双重检查锁定习语有效。
简介： 所有的编程语言都有一些共用的习语。了解和使用一些习语很有用，程序员们花费宝贵的时间来创建、学习和实现这些习语。问题是，稍后经过证明，一些习语并不完全如其所声称的那样，或者仅仅是与描述的功能不符。在 Java 编程语言中，双重检查锁定就是这样的一个绝不应该使用的习语。在本文中，Peter Haggar 介绍了双重检查锁定习语的渊源，开发它的原因和它失效的原因。
如果因为业务需要，一定要使用 shuffle 操作，无法用 map 类的算子来替代，那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
在《浅析JDBC常用的类和接口——JDBC的Driver接口、DriverManager类、Connection接口》文章中，我们介绍了使用Java语言来连接数据库。本文主要给大家介绍在Java中，通过连接数据库之后，如何来执行SQL的语句，接下来小编带大家一起来学习！
Java堆:一般是放置实例化的对象的地方，堆分新生代和老年代空间，不断未被回收的对象越老，被放入老年代空间。分配最大堆空间:-Xmx 分配初始堆空间:-Xms,分配新生代空间:-Xmn，新生代的大小一般为整个堆空间的1/3到1/4。新生代一般分为eden和survivor（from,to）区。新生代被GC15（配置参数-XX:MaxTenuringThreshold,默认15）次后仍存活，进入老年代，但也可能提前晋升，由survivor区决定。新生代和老年代都属于JVM的Heap区，另外还有一个持久代Perm区，又叫永久区，是一块线程共享的内存区域，大小决定了系统可以保存多少个类，定义太多的类，会抛出内存溢出错误。分配永久区空间:-XX:PermSize和-XX:MaxPermSize（默认为64M）。
如上图，代理模式可分为动态代理和静态代理，我们比较常用的有动态代理中的jdk动态代理和Cglib代理，像spring框架、hibernate框架中都采用了JDK动态代理，下面将结合代码阐述两种代理模式的使用与区别。
在 Android 中使用 Room 框架 , 创建 SQLite 数据库时 , 有时需要预填充一些数据 , 这些数据一般都是来自 assets 资源目录 ;
启动优化、布局优化、内存优化、卡顿优化、网络优化、数据库优化、内存泄漏优化、包体积优化等等。
当Spring loC容器完成了 Bean定义资源的定位、载入和解析注册以后,loC容器中已经管理类Bean 定义的相关数据，但是此时loC容器还没有对所管理的Bean进行依赖注入，依赖注入在以下两种情况 发生：
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
代码调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的Spark作业中。
其中的关键是compareAndSet，它的简称就是CAS（也有Compare And Swap的说法），它必须是原子操作。
初始标记会触发 stop the world ，从垃圾回收的根对象开始查找，这个过程会暂停整个JVM，但是很快结束
wait方法是Object类的方法。调用此方法会使当前线程进入“预执行队列”中，并在wait所在代码行处停止执行，直到被其他线程通知（notify、notifyAll）或被中断为止。
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《java与es8实战》系列的第三篇，将一些重要的知识点在这里梳理清楚，为后面的实践奠定基础 一共有七个与Java API Client有关的重要知识点 关于namespace：每个feature都有自己的package 命名规则：介绍Java API Client中对象的方法的命名规则 集合不为空：Java API Client中对象返回的集合
线程的同步与死锁是多线程里面最需要重点理解的概念。这种操作的核心问题在于：每一个线程对象轮番强占资源
CMS GC的全称是最大并发标记清除垃圾回收器（Mostly Mark andSweep Garbage Collector），可以使用-XX:+UseConcMarkSweepGC开启。CMS GC的新生代清理仍然使用与Parallel GC类似的方式，即开启多个线程一起清理，且在这个过程中，Mutator线程不能工作。从算法上来说，该过程与Serial GC、Parallel GC的YGC完全一致；从逻辑上来说，该过程与Parallel GC的Young GC几乎一致，所以这里不再赘述。不同点是CMS GC多了个专门针对老年代的Old GC，图10-8简单说明了Old GC的概念。
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
在Java的圈子里面，任何一个技术产品，一般会先公开一系列的接口定义，然后推出对这个接口的一系列实现软件，这种做法，是一个对软件开发非常有益的进步。因为这让使用这些的程序员，仅仅学习一份接口的定义，就能完成自己想要的功能，至于选择不同的实现软件，完全无需修改代码。比如JDK中的java.sql.*，就让JAVA程序员无需去学习各家SQL数据不同的API写法；javax.servlet.*规定了JAVA的Web应用程序的使用接口，使用者可以按照这个接口编写程序，在Apache Tomcat、Caucho Re
看完上一个章节，相信你已经充分的理解java代码的执行套路了，猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是很吃力的，不过上一章节涉及编译原理、类加载机制和一点点jvm的知识，很重要，请务必掌握其中的过程和概念。另外真的很感谢大家的支持，和巨兽的斗争暂时进入僵持阶段，猿人工厂君已经说了，虽千万人，吾往矣。中间细节，猿人工厂君，会在方便的时候公开，程序猿鸭，且行且珍惜。
分为：较轻的影响是UI的卡顿掉帧； 比较大的影响是ANR（Application Not Responding）：能恢复的ANR；不能恢复的ANR-永久性卡死问题。
昨天在网上冲浪，悄悄的卷你们的时候看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。
混淆这玩意，也是经常用，但也是没总结，趁端午有假有时间，就在这里整理一下，也祝大家端午快乐。
上一章节我们讲了串/并行GC，这一章节说下CMS GC。看前思考一个问题，并行GC与CMS GC的区别在哪里。
本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark商业应用实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark商业应用实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。
同步方法支持一种简单的策略来防止线程干扰和内存一致性错误：如果一个对象对多个线程可见，则对该对象变量的所有读取或写入都是通过同步方法完成的。
最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。 我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花献佛，把作者的三篇整理合并之后分享给大家。希望你也能有所收获。
使用一个线程需要经过创建、运行、销毁三大步骤，如果业务系统每个线程都要经历这个过程，那势必带来过多不必要的资源消耗。线程池就是为了解决这个问题而生，需要时就从池中拿取，使用完毕就放回去，池化思想通过复用对象大大提高了系统的性能。线程池、数据库连接池、对象池等都采用了池化技术，下面我们就来学习下线程池的核心知识、面试重点~
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
今天补上 Java 虚拟机（JVM）篇的八股文后，加上之前的两篇（Java 基础和 Java 并发编程），整个 Java 核心技术方面的八股文就算是齐活了。
本文介绍 GC 基础原理和理论，GC 调优方法思路和方法，基于 Hotspot jdk1.8，学习之后你将了解如何对生产系统出现的 GC 问题进行排查解决。
到目前为止，我们已经对 Jvm 进行了简单的了解，知道了 Jvm 运行时各种各样的内存结构，各种垃圾回收机制以及各种对应的垃圾收集器及其配置。而我们整个 Jvm 系列的最终目标不当仅仅以了解基础理论为终点，理论总应作为实践的工具。接下来，我们开始了解 Java 性能优化的最后一环：Jvm 性能调优。
所谓的线程池指的就是一组线程对象被统一的一个外部对象包装（池对象），而后在这个池里面就可以利用这些线程对象一起完成更高效的程序开发，也就是所有的任务的执行都是
Java 是一种由 Sun Microsystems 于 1995 年首次发布的编程语言和计算平台。Java 是一种通用的、基于类的、面向对象的编程语言，旨在减少实现依赖性。它是一个应用程序开发的计算平台。Java 快速、安全、可靠，因此在笔记本电脑、数据中心、游戏机、科学超级计算机、手机等领域广泛应用。
在大数据计算领域，Spark 已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark 的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
描述:采用Tomcat 7 + JSP + Dao模式数据库(10.1.37-MariaDB) + JSTL(EL) 实现一个简单的登陆验证和显示基础信息;
前两天和大家分享了一篇关于 Spark Core 数据倾斜调优 相关的文章，今天继续和大家分享一篇关于 Spark 开发调优的文章，干货文章，建议收藏！
转载自：https://blog.csdn.net/WGYH_3767/article/details/76933676
JMS是Java消息服务的缩写，它提供了一种以松耦合且灵活的方式对应用进行集成的机制。JMS以异步的方式在应用之间进行数据的存储转发。应用之间以MOM(面向消息的中间件)为中介进行通信，而不是直接通信。 JMS 架构 JMS的主要组件有: JMS提供者: 一个实现了JMS接口并提供了管理控制功能的消息系统。 客户端: 用于收发JMS消息的Java应用. 发送消息的叫做生产者，而接收消息的叫做消费者。 消息: 在JMS客户端之间进行消息通信的对象。 被管理的对象: 由管理员创建给客户端使用的预配置JMS对象。
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