随笔分类 - 并发&性能
并发和性能方面的优化，及原理阐释
摘要：本文所说的session是单机版本的session, 事实上在当前的互联网实践中已经不太存在这种定义了。我们主要讨论的是其安全共享的实现，只从理论上来讨论，不必太过在意实用性问题。 1. session 的意义简说 大概就是一个会话的的定义，客户端有cookie记录，服务端session定义。用于确
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摘要：上篇我们讲了Dubbo中有一个非常本质和重要的功能，那就是服务的自动注册与发现，而这个功能是通过注册中心来实现的。上篇中使用zookeeper实现了注册中心的功能，同时了提了dubbo中有其他许多的注册中心的实现。 今天我们就来看看另一个注册中心的实现吧: redis 。 1. dubbo在 Red
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摘要：java中的所说的线程池，一般都是围绕着 ThreadPoolExecutor 来展开的。其他的实现基本都是基于它，或者模仿它的。所以只要理解 ThreadPoolExecutor, 就相当于完全理解了线程池的精髓。 其实要理解一个东西，一般地，我们最好是要抱着自己的疑问或者理解去的。否则，往往收获
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摘要：在某些时候，我们可能想基于字符串做一些事情，比如:针对同一用户的并发同步操作，使用锁字符串的方式实现比较合理。因为只有在相同字符串的情况下，并发操作才是不被允许的。而如果我们不分青红皂白直接全部加锁，那么整体性能就下降得厉害了。 1. 为什么选择string做锁？ 因为string的多样性，看起来s
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摘要：面试过程中，各面试官一般都会教科书式的问你几个多线程的问题，但又不知从何问起。于是就来一句，你了解多线程吗？拜托，这个好伤自尊的！ 相信老司机们对于java的多线程问题处理，稳如老狗了。你问我了解不？都懒得理你。 不过，既然是面对的是面试官，那你还得一一说来。 今天我们就从多个角度来领略下多线程技术
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摘要：一般地，像kafka之类的消息中间件，作为一个可以保持历史消息的组件，其消费模型一般是主动拉取方式。这是为了给消费者足够的自由，回滚或者前进。 然而，也正是由于将消费消息的权力交给了消费者，所以，消费者往往需要承担更多的责任。比如：需要自行保存消费偏移量，以便后续可以知道从哪里继续。而当这一点处理不
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摘要：假设场景： 1. 针对一个高并发的应用，你是否会选择打印访问日志？ 2. 针对分布式的应用，你是否会选择将所有日志打印到日志中心？ 解决方案： 1. 如果如果你选择为了性能，不打印日志，那无可厚非。但是你得考虑清楚，出问题的时候是否能够做到快速排查？ 2. 你觉得日志分布在各台机器上很方便，那不用日
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摘要：首先，咱们都有一共识，即可以使用缓存来提升系统的访问速度！ 现如今，分布式缓存这么强大，所以，大部分时候，我们可能都不会去关注本地缓存了！ 而在一起高并发的场景，如果我们一味使用nosql式的缓存，如 redis, 那么也是好的吧！ 但是有个问题我们得考虑下： redis 这样的缓存是快，但是它总有
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摘要：开发某个项目过程中，就需求，搭建了一套测试环境。很快完成！ 后来代码中加入了许多新功能，会涉及到反复重启，然后就发现了启动特别慢。这给原本功能就不多的应用增添了许多的负担。 我决定改变这一切！找到启动缓慢的根源，加快启动速度！ 思路展开: 1. 启动慢，先看日志，有没有什么异常？ 2. 看下是不是g
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摘要：zk用处如此之多，以至于每个地方都要你理解zk原理！ 请按如下操作姿势打开: 1. 打开zk的git仓库地址： https://github.com/apache/zookeeper , 确认过眼神，它就是你要找有人！ 2. 下载源码到本地，下载 ant 工具到本地，（如果还没下载的话: http:
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摘要：问： 为什么300的并发能把支持最大连接数4000数据库压死？ 买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。 但是想着反正业务量也不大，不如先扛着，等业务量上来再进行升配！ 没过多久，进行一次小量的营销活动。粗略计算想了下，大约3-
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摘要：随着线上环境的复杂多变，以及业务需求动荡，我们有足够的理由需要一个配置中心来处理配置的变更问题！ 但对于项目初期，往往只需要能够做到数据支持动态配置，就能够满足需求了。 本文给出一个配置组件的实现方案，希望对有这方面需求的同学有点参考！ （本实例虽然只是从数据库取值，但是其实稍微做下扩展，就可以是一
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摘要：由于某几个业务表数据量太大，数据由业务写，数据部门读。 写压力不大，读却很容易导致长时间等待问题（读由单独系统进行读），导致连接被占用，从而容易并发稍稍增长导致全库卡死！ 于是，就拆库呗。 业务系统拆分就不要做了（微服务化），没那工夫。 直接原系统拆两个数据源出来，对某几个高压力表的写就单独用这个数
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摘要：最近用阿里云新搞了个项目，上线了，一切看起来都很美好，很安全。 由于其中一台机器作用特殊，于是禁止了该机器所有出外网的权限，毕竟为了安全嘛，而且经过考量确实是不需要出外网的。 直到后来从阿里云监控上看时，才发现了异常。阿里云最近提示有了新的监控升级，功能更强大，我果断选择了升级，升级后发现果然比之前
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摘要：IP防刷，也就是在短时间内有大量相同ip的请求，可能是恶意的，也可能是超出业务范围的。总之，我们需要杜绝短时间内大量请求的问题，怎么处理？ 其实这个问题，真的是太常见和太简单了，但是真正来做的时候，可能就不一定很简单了哦。 我这里给一个解决方案，以供参考！ 主要思路或者需要考虑的问题为： 1. 因为
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摘要：都说hello world 很简单，应该能承受很大的请求压力，那么到底有多大？你知道吗？如果知道，那咱们就不继续了。如果不知道，我们来看一下！ 1. 准备工作，快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 1.2. 添加一个
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摘要：Executors是一个线程池的工厂类，提供各种有用的线程池的创建，使用得当，将会使我们并发编程变得简单！今天就来聊聊这个工厂类的艺术吧！ Executors只是Executor框架的主要成员组件之一，为java的异步任务调度执行提供了重要的入口！ 在说Executors之前，还需要说一下另一个Ex
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摘要：懒加载是一种加载方式，加载单例对象一般有两种方式，一是在启动时就立即创建好，另一种则是在需要用到的时候再去加载即懒加载。懒加载一般会针对单例场景，且一般是针对在加载消耗较大费时，且不一定会用到的场景。 好了，相信啥意思大家都明白！那么具体如何实现呢？其实挺有意思的！ 方案1. 直接用懒加载实例进行判
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摘要：项目中常常使用mybatis配合spring进行数据库操作，但是我们知道，数据的操作是要求做到线程安全的，而且按照原来的jdbc的使用方式，每次操作完成之后都要将连接关闭，但是实际使用中我们并没有这么干。 更让人疑惑的点是，spring中默认使用单例形式来加载bean，而往往我们也不会改变这种默认，
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摘要：synchronized 和 volatile，是最基础的两个锁！ volatile是轻量级锁，它在多核处理器开发中保证了共享变量的可见性。即当一个线程修改一个共享变量时，其他线程能够读到这个修改的值。它比syncronized使用和成本更低。 要说volatile的实现原理，就要先看一下cpu基本
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