对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分

对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分通常,我们选择多线程执行任务有两个理由,一是复杂任务采用多线程处理能够在发生并发时让用户减少等待也能防止阻塞,一是充分利用空闲时间,提高任务处理的效率,就后者而言,此处探讨不考虑客户端并发是否有必要把一个任务拆分成多线程来处理 为了探究多线程的效率问题,我做了一个实验,将不同种类的任务分别用单线程和多线程执行,同时也试验了不同种类的锁机制 测试基于Java 8的版本,希望看到总结可以直接点击到文末 开启五个线程执行任务,设定了足够次数的循环输出,输出的数字和当前线程,利用System.currentTimeMillis()统计任务用时 (代码略)以下是相同任务在不同环境下执行多次的平均执行时间
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分2019-12-09鱼鱼

多线程应用提高(III) 并发编程的艺术

多线程应用提高(III) 并发编程的艺术《并发编程的艺术》p36:JMM不保证64位的long型和double型变量的写操作具有原子性 面试中可能经常会被问到HashMap和HashTable的区别,其中最重要的就是前者并不是线程安全的,但其实在高并发的情形下,后者的效率低的不像话甚至不可用,所以在jdk7之后出现了线程高效且安全的ConcurrentHashMap 当并发严重时,某线程若是调用了同步方法,另外的线程将进入阻塞/轮询状态,既不能put也不能get,但ConcurrentHashMap是不同的,它采用了锁的分段技术,将数据分段存储,不同的数据持有不同的锁,这样可用性会大大高于HashTable,所以在实际开发中我们都用ConcurrentHashMap取代HashTable
多线程应用提高(III) 并发编程的艺术2019-06-18鱼鱼

Java中的协程(虚拟线程)探究

Java中的协程(虚拟线程)探究在Java最新的LTS版本 21中,终于实装了协程这一特性 当然,在这些诸如python、golang等轻量级语言中被称为协程的东西,在Java中有个全新的代号——虚拟线程,为了将协程与线程做区分,在Java21中,原Thread被称之为平台线程 下文中,将统一使用线程/协程的方式称呼 我们都知道,Java中引入了线程的概念,区别于系统中的进程 作为并发执行的最小单元,在一定的条件下,使用多个线程同时运作可以有效提高程序的运转效率 而线程这一能力源于系统本身而并非JVM 之所以说是在一定条件下,是因为受限于机器配置情况(CPU的运作机制、核心数),线程的同时运作并不能线性的提升运行性能,单个cpu并不能同时处理多线程任务,实际的运作方式是基于时间片分片,各个线程抢占式执行代码,这样能减少一些无效的io等待(例如网络io、磁盘io实际是会阻塞等待io结果),同时在多核心场景下也能有效利用cpu
Java中的协程(虚拟线程)探究2024-10-28鱼鱼

1
空2025-09-05鱼鱼

有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后

有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后java web中, 用session来表示用户浏览器(客户端)与服务器建立的一次会话 通常用sessionId来标记一个session,在Java中,有很简单的方式直接获取sessionId; 但是sessionId并不是session的特性,实际上,sessionId是在客户端首次创建会话时将生成的sessionId存入cookie中,在之后的访问中直接读取这个id值 当客户端禁止了cookie行为后,SessionId在每次刷新页面时都会更新,利用id来表示会话也成为了妄想,此篇文章意在说明,如何操作能使SessionId能够独立于cookie使用 这种操作其实在shiro中已经被应用了,当我们进入登录页面中,url后会出现";jssionid=xxxxxx",将sessionid显示的标注在url中,可以使用:
有关Session的碎碎念-ban掉cookie之后2019-03-08鱼鱼

算法:深度优先搜索(DFS)

算法:深度优先搜索(DFS)在算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)中,我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式,使用队列作为常规的搜索方式,与之相对应的为深度优先搜索(DFS) 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些,有些时候不得不使用递归进行求解 同时,有很多求解只是进行图的遍历,不关心是广度还是深度优先,其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树,最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同,即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现:
算法:深度优先搜索(DFS)2020-06-27鱼鱼

JVM的垃圾回收

JVM的垃圾回收此文介绍Java的基本垃圾回收机制 GC主要回收的是堆区,在堆中是有对象分代的,一个对象每“逃”过一次回收,对象代数便+1,新生对象被称作新生代(如果是占据内存较大的对象直接定义为老年代),当代数一定时对象将由新生代变为老年代 同时在Java1.7之前还有永久代,保存了一些静态变量 总之,内存回收只发生在新生代和老年代之间 除了分代,内存也有分区: 如图,是内存区域分配,其中Eden存储了新建的小对象,当回收时,将Eden中存活的对象转移到To Survivor区中,将From Survivor中的代数高(一般是15)的存活对象转移到老年代中,代数没达到阈值的存活对象转移到To Survivor中
JVM的垃圾回收2021-04-07鱼鱼

阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5

阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.5《Java 开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结,经历了多次大规模一线实战的检验及不断完善,公开到业界后,众多社区开发者踊跃参与,共同打磨完善,系统化地整理成册 现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高,因为不仅是编程知识点,其它维度的知识点也会影响到软件的最终交付质量 比如:数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件上的架构缺陷或性能风险;工程结构混乱导致后续维护艰难;没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等等 所以本手册以 Java 开发者为中心视角,划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL 数据库、工程结构、设计规约七个维度,再根据内容特征,细分成若干二级子目录
阿里巴巴Java开发手册 华山版 v1.52020-02-24鱼鱼

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志

ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志大多情况下,我们可能都习惯了使用linux指令查看日志,很多时候一句简简单单的tail、grep能定位绝大多数问题 但是面临复杂的目录结构和分布式系统产生的“分布式日志文件”,如果还要我们一个一个去查日志,就会耗费很多没必要的时间 可以利用ELK这套组件快速搭建一个日志系统 注意此文仅针对可能很多情况下格式不确定的业务日志,对于某些组件日志我们有更好的可视化实践方式,可以参考此系列的其他文章 对于一个日志系统,我们要确认我们的诉求,在不同的场景下采用不同的收集方式: 是否是分布式系统需要合并多个节点的日志 如果需要,则需要用分布式组件收集并合并日志,这也是一个日志系统最基本的要求;
ELK实战(Ⅰ) 基于ELK整合分布式业务日志2020-03-14鱼鱼

分布式系统中的一致性算法和问题解决

分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同,需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统,他们的数据一致性算法不尽相同,例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法,而最近流行的Consul是raft算法,不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制,利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法,以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps:有种观点是一致性算法不是很准确,因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性,有人称之为共识算法
分布式系统中的一致性算法和问题解决2021-03-13鱼鱼

kasper的算法(从0到1)

kasper的算法(从0到1)https://javaguide.cn/cs-basics/data-structure/linear-data-structure.html https://javaguide.cn/cs-basics/algorithms/linkedlist-algorithm-problems.html 项目地址:https://github.com/labuladong/fucking-algorithm 在线文档地址:https://labuladong.gitee.io/algo/home/ http://fishmaple.cn/blog/topicBlog?topicId=7
kasper的算法(从0到1)2023-10-23kasper

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用

Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用Redis Pipelined是由Client提供的(是防止client端 阻塞的操作)一种请求redis的方式 Redis本身具有很高的吞吐量,因此性能最大的考察便是网络状况,如果应用到redis的网络状况不好,每次请求都将会出现轻微的 阻塞和延迟,这种延迟对于批量请求是很可怕的,譬如要进行数千次数据插入,或是批量获取数据时,我们就需要用到Pipelined Pipelined可以将多个请求无 阻塞的发出并按顺序将请求结果“打包”返回,这有点类似于并发请求,可以有效地利用等待结果的 阻塞时间 注意,Pipelined并不能保证原子性,即pipelined执行的内容可能会被其他客户端或是线程的指令"插队",若想要原子性操作,需要使用事务
Redis高级特性:事务和pipelined以及在RedisTemplate中的应用2020-06-21鱼鱼
网站地图
1
首页 博客 {{screen}} 第 {{page}} 页
博客索引
{{blog.createDate}} ◔ {{blog.timeline}} 小头像 {{blog.author}} {{tag}}
{{blog.likeCount}}{{blog.commentCount}}
分类下暂时没有文章哦!
主题分类
{{taggroup.label}} 

{{tag.value}}