个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
实现List的接口的，一般我们使用ArrayList、LinkedList、Vector，其中只有Vector是线程安全的，可以使用Collections静态类的synchronizedList方法对ArrayList、LinkedList包装为线程安全的List，不过这些方式在保证线程安全的情况下性能都不高。
上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时>=600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前，先分析如下若干错误的观点和学习方法。
我们使用4种方式实现，看一下其性能，然后引出为什么需要使用LongAdder、LongAccumulator。
java高并发系列已经学了不少东西了，本篇文章，我们用前面学的知识来实现一个需求：
所谓“秒杀”，就是网络卖家发布一些超低价格的商品，所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。由于商品价格低廉，往往一上架就被抢购一空，有时只用一秒钟。
先介绍一下多数公司采用的方式：目前比较流行的是采用springcloud（或者dubbo）做微服务，按照业拆分为多个独立的服务，服务采用集群的方式部署在不同的机器上，当一个请求过来的时候，可能会调用到很多服务进行处理，springcloud一般采用logback（或者log4j）输出日志到文件中。当系统出问题的时候，按照系统故障的严重程度，严重的会回退版本，然后排查bug，轻的，找运维去线上拉日志，然后排查问题。
以秒杀业务为例，10个iphone，100万人抢购，100万人同时发起请求，最终能够抢到的人也就是前面几个人，后面的基本上都没有希望了，那么我们可以通过控制并发数来实现，比如并发数控制在10个，其他超过并发数的请求全部拒绝，提示：秒杀失败，请稍后重试。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
大数据作为Java新一轮的热点方向，越来越多的企业在招聘当中，想要找到懂分布式、高并发的开发人才，而在Java大数据方向上，分布式、高并发、多线程既是重点，也是难点。今天我们就来聊聊Java大数据开发当中，分布式、高并发与多线程的概念异同。
总结下最近被问到最多的几类问题，发现在解决这些问题的时候收获还是非常大。往往提出一个好问题其实是最难的，但是大部分做技术的人都不敢问或不好意思问甚至担心会被别人笑话，这才是真正的笑话。好像看似傻傻的问题只要能解决自己的困惑就是好样的 ！
移动时代、5G时代、物联网时代的大幕已经开启，新时代提升了对Java应用的高性能、高并发的要求，也抬升了Java工程师的技术台阶和面试门槛。
（2）如果操作失败，则返回特殊值（null或false，具体取决于操作），接口的常规结构如下表所示。
CompletableFuture是java8中新增的一个类，算是对Future的一种增强，用起来很方便，也是会经常用到的一个工具类，熟悉一下。
主题 又到面试季了，从群里，看到许多同学分享了自己的面试题目，我也抽空在网上搜索了一些许多公司使用的面试题，目前校招和社招的面试题基本都集中在几个大方向上，主要是：Java基础、并发、JVM、算法、数据库、一些框架、分布式集群 等。这里呢，单独就面试中的【并发】问题的准备和学习发表一下个人的见解。 现状 关于对并发的学习和理解，通过大家在课程群里的反馈，总结一下，主要包含以下几种： 完全不知道并发的存在 知道并发要学，但是不知道该学习什么 知道并发重要，自己买相关书籍学，但是看完了还是懵懵懂懂 知道并发重要
如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ConcurrentHashMap是JDK从Java 1.5版本开始提供的适用于多线程高并发环境下的线程安全的Map集合类，随着JDK的不断迭代，ConcurrentHashMap类也在不断地升级和优化。 Java 7以及之前版本中的ConcurrentHashMap使用分段锁技术将数据分段存储，然后为每一段数据单独分配锁，此时一个线程占有锁访问其中一个段的数据不影响其他线程访问其他段的数据，多个线程能够并发访问ConcurrentHashMap中不同
代码中启动了一个线程，线程的run方法中有个死循环，内部通过exit变量的值来控制是否退出。 TimeUnit.SECONDS.sleep(3);让主线程休眠3秒，此处为什么使用TimeUnit？TimeUnit使用更方便一些，能够很清晰的控制休眠时间，底层还是转换为Thread.sleep实现的。程序有个重点：volatile关键字，exit变量必须通过这个修饰，如果把这个去掉，程序无法正常退出。volatile控制了变量在多线程中的可见性，关于volatile前面的文章中有介绍，此处就不再说了。
作为一个普普通通的程序员，如何才能提升自己的能力，在职场上拥有一技之长，这也成为普通的你我，迫切的需求。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
首先要隆重介绍的肯定是《深入理解高并发编程：JDK核心技术》的作者：冰河，作为互联网资深技术专家、数据库技术专家、分布式与微服务架构专家。他多年来一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究，在高并发、高可用、高扩展性、高维护性和大数据等领域拥有丰富的架构开发经验。
当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？
本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
需求：我们开发了一个网站，需要对访问量进行统计，用户每次发一次请求，访问量+1，如何实现呢？
今天我要和大家聊一聊一个让程序员们头疼不已的话题——高并发海量数据爬取。在这个信息爆炸的时代，我们需要从互联网上抓取大量的数据，便于进行分析、挖掘和应用。但是面对庞大的数据量和复杂的网络环境，我们应该选择哪种编程语言来完成这项任务呢？让我们一起来探讨一下吧！
在今天的数字化世界中，高并发是许多应用程序不可避免的挑战之一。无论是社交媒体、电子商务还是金融系统，都需要处理大量的数据并提供快速响应。然而，高并发环境下如何保证数据的修改安全性却是一个复杂而关键的问题。在本文中，我们将探讨高并发下的数据修改安全策略，并提供一个示例代码演示，帮助您应对这一挑战。
之前写了一篇当Android遇到Netty - 掘金，里面有用OkHttp与Netty进行对比，但没有详细说明区别，本文便专门讲讲这两个框架之间的区别
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
LongAdder是一个用于并发环境中的长整型加法操作的类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量。LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。
守护线程是一种特殊的线程，在后台默默地完成一些系统性的服务，比如垃圾回收线程、JIT线程都是守护线程。与之对应的是用户线程，用户线程可以理解为是系统的工作线程，它会完成这个程序需要完成的业务操作。如果用户线程全部结束了，意味着程序需要完成的业务操作已经结束了，系统可以退出了。所以当系统只剩下守护进程的时候，java虚拟机会自动退出。
买新房了，然后在网上下单买冰箱、洗衣机，电器商家不同，所以送货耗时不一样，然后等他们送货，快递只愿送到楼下，然后我们自己将其搬到楼上的家中。
高并发（High Concurrency）是系统运行过程中遇到的一种“短时间内大量操作请求”的情况，主要发生在web系统中通过大量访问收到大量请求时(例如12306的抢票情况；双十一活动)。这种情况的发生会导致系统在此期间执行大量的操作，比如请求资源、数据库操作等。
最近我们一直在学习java高并发，java高并发中主要涉及到类位于java.util.concurrent包中，简称juc，juc中大部分类都是依赖于Unsafe来实现的，主要用到了Unsafe中的CAS、线程挂起、线程恢复等相关功能。所以如果打算深入了解JUC原理的，必须先了解一下Unsafe类。
大家好，我是冰河~~ 废话说多了没用，并发编程技术一直是初级程序员进阶高级工程师的前提条件，也是成为大厂程序员的必备技能，更是突破自身技术瓶颈的必经之路。 2022年6月我出版了“冰河技术丛书”之“深入理解高并发编程”系列的第1部作品——《深入理解高并发编程：核心原理与案例实战》，书中全面细致地介绍了高并发编程的基础知识、核心原理、实战案例和系统架构等内容，帮助读者从根本上理解并发编程出现各种诡异Bug问题的根源，并从原理与实战层面找到解决问题的方案。随后这本书被翻译成繁体版——《深入高平行開發：深度原理&
这篇是最近重发的JVM调优相关的文章汇总，考虑到应该隶属于高并发的服务端优化系列，现在系列文章涉及到了这一块，为了完整性就汇总在一起来填补这块的内容。看过的可以忽略，建议收藏，万一后面有遇到可以做个参考。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
java中有很多list，但是原生支持并发的并不多，我们在多线程的环境中如果想同时操作同一个list的时候，就涉及到了一个并发的过程，这时候我们就需要选择自带有并发属性的list，那么java中的并发list到底有哪些呢？今天要给大家介绍的是ArrayList、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedDeque这几个。
线程t1的run()方法中有个循环，通过flag来控制循环是否结束，主线程中休眠了1秒，将flag置为false，按说此时线程t1会检测到flag为false，打印“线程t1停止了”，为何和我们期望的结果不一样呢？运行上面的代码我们可以判断，t1中看到的flag一直为true，主线程将flag置为false之后，t1线程中并没有看到，所以一直死循环。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
经过四篇博客阐述，我相信各位对Java内存模型有了最基本认识了，下面LZ就做一个比较简单的总结。
说来惭愧，一直没有系统的梳理过并发编程的知识，这次借着学习_Jimin_老师的《Java并发编程与高并发解决方案》课程的机会，结合以往工作中的使用，好好的梳理下并发编程与高并发的知识，形成一个较为完善的并发编程知识体系。
经过四篇博客阐述，我相信各位对Java内存模型有了最基本认识了，下面LZ就做一个比较简单的总结。 总结 JMM规定了线程的工作内存和主内存的交互关系，以及线程之间的可见性和程序的执行顺序。一方面，要为程序员提供足够强的内存可见性保证；另一方面，对编译器和处理器的限制要尽可能地放松。JMM对程序员屏蔽了CPU以及OS内存的使用问题，能够使程序在不同的CPU和OS内存上都能够达到预期的效果。 Java采用内存共享的模式来实现线程之间的通信。编译器和处理器可以对程序进行重排序优化处理，但是需要遵守一些规则，不能随
首先问大家一个问题：你使用的SimpleDateFormat类还安全吗？我们一起带着这个问题来看本文。
最近有百度的小伙伴问我：冰河，并发编程要学哪些内容呀？我看你公众号的【精通高并发系列】更新了很多高并发编程的技术文章，你是怎么学习的呢？后面你还会更新吗？啥时候更新完呀？
JUC中的原子类都是都是依靠volatile、CAS、Unsafe类配合来实现的，需要了解的请移步： volatile与Java内存模型 java中的CAS JUC底层工具类Unsafe
最近工作上需要使用java完成高并发的服务器后台设计，因此对此作了一些研究，于是想把研究的心得，总结，经验写出来与大家分享，顺便巩固自己的认知。java通常用来开发大型网站，特别是用来开发应对高并发的后台服务器，例如淘宝就是依赖java后台来满足每天面临的海量数据请求。
在Java中，Map是一种非常重要的数据结构，用于存储键值对。在多线程环境下，为了保证数据的一致性和线程安全，我们需要使用并发映射。Java提供了多种并发映射实现，如ConcurrentHashMap、Hashtable等。其中，ConcurrentSkipListMap是一种特殊的有序映射，它基于跳表（Skip List）数据结构实现，提供了高并发的插入、删除和查找操作。
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