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

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

浅谈代理-动态代理

浅谈代理-动态代理我们可以很轻松的实现一个简单的代理 实现静态代理是个很简单的事情,最基础的代理只需要定义一个接口(虽然不是必要,但这显然才是标准的设计)、一个被代理类和一个代理类,例如: 定义一个接口: 一个实现类: 和一个代理类: 实际使用时,我们是去调用HelloWorldProxy的方法,其将作为HelloWorld的代理实现 此种方式直接实现的代理太过于死板,因为每一种代理行为都要制定一个代理类,我们熟知的很多基于代理的实现(譬如AOP、事务)显然不可能用静态代理的方式针对每一处类切点都覆写一个代理类,这种时候就需要动态代理 我们所熟知的相当多的框架均基于动态代理开发,JDK本身基于反射(java.lang.reflect)提供了动态代理,我们只需定义代理的行为,而对于代理类的范围并不是固定值
浅谈代理-动态代理2020-10-13鱼鱼

JVM与GC

JVM与GCJMM,长下面这个样子: 其中,堆和栈区自然不做介绍了,主要介绍: 程序计数器:线程私有的,记录正在执行的字节码地址,换言之,它告诉我们某线程执行到了那里,分支、循环等也会依赖这个来执行,这一区域不会发生OOM问题 栈:就是正常所指的栈,每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame )用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程,这一区域会发生StackOverflow问题 堆:就是正常所指的堆,这里是GC的主要区域 方法区:线程私有的,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据,运行时常量池也包含在里面
JVM与GC2019-03-28鱼鱼

算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)

算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)我们先看一个案例: 遍历一个树结构,按层次输出树的节点内容,即:欲求 A B C D E F 实现方式便是从根节点(A)向下遍历,先获取A,其次是A的子节点B和C,其次是B的子节点D…… 这种遍历树结构或者图结构的方法被称作广度优先搜索(BFS),与之对应的先遍历到最下层子节点的是深度优先 BFS核心采用队列的数据结构,例如上面的树结构中,解法为: A进队列->A出队列 B、C进队列->B出队列 D进队列 ->C出队列 E、F进队列-> D、E、F出队列 如果想要区分层次边缘,使用count参数即可 解法步骤(蓝色部分为已经处理完的节点):
算法:广度优先搜索(BFS)(最短路径)2020-06-05鱼鱼

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换

数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换业务中,数据库的设计是极为重要的一环,在高并发的业务中,我们可以采用集群部署来缓解请求和逻辑处理的压力,但是在数据库的层面却不行,Oracle、Mysql等数据库的吞吐量很高,但是依旧有阈值,我们不能奢求单库能解决所有的问题,假设遇到了数据库的瓶颈问题,我们可以采用怎样的手段呢 想要数据库达到瓶颈(SQL执行效率明显变慢),其实是很困难的,我们在程序的设计中基本都会使用到数据库连接池控制数据连接,但当业务量提升之后,连接池若是经常达到饱和便容易产生阻塞,我们不得不开放更多的连接数,随之而来的便是数据库承载了更多的并发,解决问题的主要方式有三: 更细的划分业务逻辑,将高频业务表单独分离开来,并通过定期清理的方式减小查询的执行时间,将不同的数据库请求分发到不同服务器的不同库,可以一定程度下解决上文所述的问题,但是应以数据库的设计性为前提,绝对不能牺牲原有设计合理的数据结构将其进行拆分,得不偿失
数据库的瓶颈问题解决(主从分离)与多数据源切换2019-08-29鱼鱼

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh

Spring源码解析(3) IoC容器配置读取和容器refresh在文章Spring源码解析(I) 基于SSM看Spring的使用和Spring启动监听中,讲述了web容器启动后会触发的方法实现中生成Context的部分,回顾下核心方法: 我们已经分析到了0.处,他对我们生成的容器做了一个判断,对于web.xml监听初始化的Context,其生成的WebApplicationContext都是ConfigurableWebApplicationContext的子类,所以必然会进入if分支 首先通过loadParentContext先加载了父容器,默认是null 然后调用了configureAndRefreshWebApplicationContext方法进行初始化和配置项的读取
Spring源码解析(3)  IoC容器配置读取和容器refresh2020-08-09鱼鱼

算法:Trie(前缀树、字典树)

算法:Trie(前缀树、字典树)前缀树(Trie,又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构,通过对词汇的前缀做数结构,很容易实现查询、前缀词推荐系统,例如,我们将如下多个单词放入树结构中: [apple,bat,bee,cat,cap,car],最终生成的前缀树结构为 通过深度递归,我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的,并且范围不大,例如是上面的纯英文字符,假设忽略大小写总共为26个,可以选择使用桶结构进行存储,即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来,Trie的结构并不复杂,只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的,或者范围很大(比如中文汉字),就要放弃使用bucket结构,而是通过一个Map维护,这里使用树结构TreeMap,key为相应节点的字符
算法:Trie(前缀树、字典树)2021-01-19鱼鱼

基于Consul的服务注册与发现

基于Consul的服务注册与发现注:文章基于Consul1.6.0版本,部分版本可能会有误差 本文中项目集成部分采用Java语言 consul官网,服务注册/发现是微服务架构中不可或缺的重要组件,起初服务都是单节点的甚至是单体服务,不保障高可用性,也不考虑服务的压力承载,服务之间调用单纯的通过接口访问(HttpClient/RestTemplate),直到后面出现了多个节点的分布式架构,起初的解决手段是在服务端负载均衡,同时在网关层收束接口,使不同的请求转发到对应不同端口上,这也是前后分离防止前端跨域的手段之一: 图中的B服务也可以是多节点,注册在nginx上面的 要命的是,nginx并不具有服务健康检查的功能,服务调用方在调用一个服务之前是无法知悉服务是否可用的,不考虑这一点分布式的架构高可用的目标就成了一个摆设,解决手段也很简单:对超时或是状态码异常的请求进行重试尝试,请求会被分发到其他可用节点,或者采用服务注册与发现机制察觉健康的服务
基于Consul的服务注册与发现2020-01-10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

Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)

Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)目前是一步一步记录用到了的Linux指令 | 管道,将符号前的指令输出作为符号后的指令输入 > 将正常输出重定向(比如指令打印内容输出到文件) >> 将正常输出追加重定向(区别与上面的覆盖,这个指令对于已经存在的文件会追加内容) & 后台执行 && 前面的指令执行完毕才执行后面的指令 || 前面的指令执行出错才执行后面的指令 ls 显示目录下的文件目录或者列出文件信息 ll 属于ls,列出目录下的所有文件信息 cd 进入目录 pwd 显示当前目录的绝对路径 mkdir 创建目录 rm 删除目录(慎) mv 移动目录 即文件的打包安装,对于不同的Linux系统使用的工具有所不同,此处使用ubuntu系统,利用apt工具进行打包
Linux常见指令集和使用技巧(持续更新)2019-09-09鱼鱼

动态路由数据源(多租户)解决方案

动态路由数据源(多租户)解决方案当下有很多服务都使用了多数据源,或是出于跨库查询或是分库分表、读写分离等,多数据源解决方案早已不是稀罕事 常见的解决方案包括使用多数据源框架(例如Shareding-Jdbc)、在数据库端做代理(例如MYCAT)、对于固定的几个数据源连接,也可以直接手动配置多个数据源,这种相关处理有很多源码,我在github上也有简单的实现:fishstormX/dynamicDataSource: 动态数据源的实现,基于maven自定义多模块骨架 Spring Boot2.0.x,本文实现的是动态数据源,主要为了解决 多租户问题(不同的用户群组有不同的数据源和配置,强调数据的隔离性) 本文技术能实现的是动态数据源,基于Spring框架,即能够将注入的Datasource根据租户不同使用不同的来源,同时根据租户增减动态的增删和缓存数据源(增是因为会有新增租户可能使用到项目启动后的数据源,减是因为租户数不可预料,不可直接缓存所有的数据源)
动态路由数据源(多租户)解决方案2021-01-07鱼鱼
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