摘要：
优化 代码优化 识别出性能瓶颈点 循环优化 算法优化 减少函数调用 内存管理 并发和多线程 代码重构 编译器优化 缓存优化 内存缓存 分布式缓存 浏览器缓存 cdn缓存 缓存粒度控制 缓存失效策略 缓存预热 缓存一致性 异步优化 非阻塞操作 提高资源利用率 多线程优化 线程管理 同步机制 线程池 任 阅读全文
摘要：
为什么需要复杂均衡： 分流 业务拆分导致的分布式环境 解决单点故障 5大负载均衡策略 轮询 加权轮询（轮询时比其它节点轮到的概率高一点） hash ip（解决session不能跨域，同一客户端一直发送到同一服务器） 分配给较小连接数的pod hash url（适合给url做缓存使用） 阅读全文
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链接：> https://mp.weixin.qq.com/s/OWuP66WxpciBAgm2mptUxw 阅读全文
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摘要：
#性能调优攻略 - 测试：两个关键指标：吞吐量，延迟 - 测试之后，定位性能瓶颈 ### 查看操作系统负载 看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 比如linux系统：top命令 1. 如果cpu利用率不高，但是两个关键指标上不去了， 阅读全文
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IM 实时性 发展： 短轮询： 缺点：无脑消耗资源，因为有的时候并没用新的数据产生 优点：技术和维护简单 长轮询： 优点：降低了服务器请求负载，实时性有所提升，因为是主动等 缺点：1. 在等待消息的过程中服务器需要开启消息查询线程，仍然存在无用功 2. 实时性还存在不足：在轮询结束和下一次轮询发起之 阅读全文
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cpu缓存分为L1cache,L2cache,L3cache L1为每个cpu独有缓存，L3为几个cpu的共有缓存，所以内存大小L3也是最大相应的L1，L2，L3速度也是由快到慢 cpu cache从内存读取数据的单位是缓存块(Cache Line)，大小取决于coherency_line_size 阅读全文
摘要：
如何正确停止线程？ 停止线程应该是一种通知协作的方式，比如interrupt，但是它仅仅是通知线程，线程拥有完全的自主权，根据自身业务来判断什么时候停止，因为如果选择立即停止就可能导致数据不完整这种问题 在休眠状态的线程是否可以感应到中断 可以，程序会抛出一个异常 为什么用 volatile 标记位 阅读全文
摘要：
属性：公平，互斥，可重入（业务涉及不多） 可使用redis，zookeeper，etcd实现 redis实现： 一般追求高性能使用redis redis采用单线程架构，可以保证单个命令的原子性，但是无法保证一组命令在高并发场景下的原子性（引入lua脚本） 注意点： 独占排他：setnx 防死锁： r 阅读全文
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回溯问题 三种情况 每种情况都有子集，组合，排列三种题型 无重复元素不可复选 //子集问题 static List<List<Integer>> res=new LinkedList<>(); static LinkedList<Integer> track=new LinkedList<>(); 阅读全文