Java高并发：指令重排序解析

原创 于 2025-09-20 09:02:28 发布 · 725 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Java #高并发 #指令重排序

前段时间，几个朋友私信我：

简历投了千百份，面了4~5家，全挂在最后一轮。是不是不会面试？

其实，他的问题我太熟悉了：简历没亮点、问到细节就卡壳、知识体系没补全……后来我把自己准备面试时沉淀下来的方法给他，他两周后就拿到 offer。

我干脆把这些东西整理成了一个「Java高级开发面试急救包」，给所有正在面试路上挣扎的人。不一定保证你100% 过，但一定能让你少踩坑。

Java程序员廖志伟

这份 知识盲点清单 + 模拟面试实战 的资料包，你能收获什么？👇

  • ✨【高并发】限流（IP、用户、应用）、熔断（错误率、流量基数、响应延迟）、降级（自动、手动、柔性）
  • ✨【高性能】红包金额预拆分、Redis 多级缓存、大 Key/热 Key 拆分与散列、映射关系+本地缓存、并发队列（LinkedBlockingQueue）、Redis Pipeline 批量操作、异步化（MQ 消息、日志入库、风控防刷）、线程池优化（任务类型、拒绝策略）、RocketMQ 零丢失机制（Half 消息、本地事务回查、同步刷盘、DLedger）、幂等消费、分布式锁（Redisson 看门狗、RedLock 算法）、Redis 集群缩容与数据迁移、分批入库
  • ✨【海量数据处理】日志分表分片（按年月分表、奇偶分片）、分片键设计（年月前缀+雪花算法）、跨表查询（Sharding-JDBC、离线数仓）、冷热数据分层（业务库存热点、数仓做统计分析）、大数据引擎（Hive、ClickHouse、Doris、SparkSQL、Flink）
  • ✨【服务器选型】MySQL（8 核 CPU 保证线程独立、内存 50%–80% 给 Buffer Pool、ESSD 云盘 IOPS 6K–5W、100MB/s 带宽）、Redis（4–8 核高主频、内存 70%–80% 分配+预留 fork 空间、SSD/ESSD 保证持久化性能、1–10Gbps 带宽）、RocketMQ（Broker ≥8–16 核、64GB+ 内存保证 PageCache、ESSD 高 IOPS、带宽 ≥1–10Gbps）
  • ✨【系统安全】网关安全（签名验签、防重放、TLS 加密）、服务器安全（SSH Key 登录、非标端口、内网隔离、堡垒机审计、最小权限、HIDS 入侵检测）、云存储安全（临时凭证、私有桶+签名 URL、文件校验与病毒扫描、异步回滚）、风控体系（实时规则、风险打分、离线复盘）、监控与审计（指标监控、日志溯源、告警止损）、测试与合规（全链路压测、安全/渗透测试、灾备演练、合规脱敏）
  • ✨【数据一致性】缓存与数据库一致性（双删策略、延时双删、异步删除、binlog 订阅、重试机制）、大厂方案（Facebook 租约机制、Uber 版本号机制）、蓝绿回滚一致性（字段兼容、缓存过期/版本号隔离、消息队列兼容）、流量一致性（灰度+用户绑定、优雅下线、缓存预热+只读降级）、流程一致性（监控聚焦、资金链路兜底、自动化一键回滚）
  • ✨【项目与团队管理】流程问题（联调缺失→排期兜底、需求频繁→优先级+需求池、三方对接混乱→文档化+分工）、管理问题（风险抵抗力弱→优先级/沟通/返讲/工时预警、成本超支→事前识别+过程控制+事后复盘、核心过于集中→培养备份+文档沉淀+合理排期、文档缺失→产品/技术/用户三类文档体系、培训不足→系统化入职+知识共享+工具化引导
  • ✨【稳定性建设】上线三板斧（灰度发布→分批放量/AB测试/蓝绿切换，监控告警→业务/系统/中间件/链路四维监控+分级告警+收敛机制，回滚预案→代码/数据/流量一键回退+演练），线上五步闭环（快速发现→监控/日志/追踪/模拟，快速定位→链路分析/火焰图/慢SQL/流量回放，应急恢复→降级/熔断/补偿/切流，根因分析→五步归因法，长效治理→故障演练/容量规划/规范上线）优快云

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：概述

在Java高并发编程中，指令重排序是一个不容忽视的知识点。想象一下，在一个多线程环境中，线程A和线程B同时访问共享资源，如果线程A的操作被线程B的操作所中断，那么线程A的指令可能会发生重排序，导致最终的结果与预期不符。这种情况在实际开发中并不罕见，它揭示了指令重排序对程序正确性的潜在威胁。因此，深入理解指令重排序的概念、原因及其影响，对于确保Java程序在高并发环境下的稳定性和可靠性至关重要。接下来，我们将从概念、原因和影响三个方面，对Java高并发知识点之指令重排序进行详细探讨。首先，我们将阐述指令重排序的基本概念，帮助读者建立对该知识点的初步认知。随后，我们将分析指令重排序产生的原因，揭示其背后的技术原理。最后，我们将探讨指令重排序对程序性能和正确性的具体影响，为读者提供实际应用中的参考和指导。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链式结构存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，能够从海量数据中提取有价值的信息，并据此做出智能决策。其应用领域广泛，包括但不限于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络结构，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出强大的能力。人工智能技术旨在模拟人类智能行为，其应用场景丰富，涵盖自动驾驶、智能客服和智能家居等多个领域。云计算技术通过互联网提供动态、易扩展且虚拟化的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库技术，以其链式结构存储数据块，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域具有广泛应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、预测分析、图像识别等 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以区块的形式存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、预测分析和图像识别等领域。深度学习作为机器学习的子集，通过模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面展现出强大的能力。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能推荐等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线服务和远程协作等应用场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以其去中心化、安全可靠的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、预测分析、图像识别 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐系统 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以块的形式存储 | 金融服务、供应链管理、版权保护 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、预测分析和图像识别等领域。深度学习作为机器学习的一个子集，通过模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面展现出强大的能力。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能推荐系统等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线服务和远程协作。区块链技术作为一种分布式数据库，以其去中心化、安全可靠的特点，在金融服务、供应链管理和版权保护等领域发挥重要作用。

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：原理

在当今的软件开发领域，Java作为一种广泛使用的编程语言，其高并发性能一直是开发者关注的焦点。特别是在多核处理器和大规模并行计算日益普及的背景下，理解Java高并发中的指令重排序原理显得尤为重要。想象一下，在一个高并发环境下，一个简单的线程同步操作可能会因为指令重排序而导致不可预知的结果，这无疑会增加程序出错的风险。因此，掌握指令重排序的原理对于确保Java程序的正确性和性能至关重要。

指令重排序是处理器和编译器为了提高指令执行效率而采取的一种优化手段。它允许处理器在不改变程序语义的前提下，改变指令的执行顺序。这种优化在单线程程序中可能不会引起注意，但在多线程环境中，它可能会对线程间的交互产生重大影响。例如，在Java内存模型中，指令重排序可能导致volatile变量的可见性问题，进而引发数据不一致的问题。

接下来，我们将从处理器优化、编译器优化以及内存模型三个方面来深入探讨指令重排序的原理。首先，我们将了解处理器如何通过指令重排序来提高指令流水线的效率。其次，编译器在生成机器代码时，也会进行一系列的优化，包括指令重排序，以提升程序的执行速度。最后，我们将探讨内存模型如何处理指令重排序带来的挑战，确保多线程程序的正确性。通过这些内容的深入学习，读者将能够更好地理解指令重排序在实际开发中的应用，从而提高Java程序的性能和稳定性。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改等特点 | 数字货币、智能合约、供应链管理 |

机器学习技术通过算法分析数据，实现从数据中学习并做出决策，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一个子集，利用神经网络模拟人脑处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式连接 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并自动做出决策。其广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，在自动驾驶、智能客服和智能推荐等领域发挥着重要作用。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以链的形式连接数据块，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域具有广泛应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式连接 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法分析数据，具备从数据中学习并做出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，采用神经网络模拟人脑处理信息，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面表现卓越。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服、智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展且虚拟化的资源，适用于大数据存储、在线服务、远程协作等场景。区块链作为一种分布式数据库技术，以链的形式连接数据块，在数字货币、智能合约、供应链管理等方面具有广泛应用前景。

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：实例分析

在Java高并发编程中，指令重排序是一个不容忽视的关键知识点。想象一下，在一个多线程环境中，线程A和线程B同时修改同一个共享变量，如果编译器或处理器对指令进行了重排序，可能会导致线程B读取到的变量值与线程A写入的值不一致，从而引发数据不一致的问题。这就引出了volatile关键字的重要性，它能够确保变量的可见性和有序性。此外，synchronized关键字和happens-before原则也是解决指令重排序问题的关键。在接下来的内容中，我们将深入探讨volatile关键字如何防止指令重排序，synchronized关键字如何保证线程安全，以及happens-before原则如何确保操作的顺序性。通过学习这些知识点，读者将能够更好地理解和应对Java高并发编程中的指令重排序问题，从而提高程序的稳定性和性能。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式连接 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法分析数据，实现从数据中学习并做出决策，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，利用神经网络模拟人脑处理信息，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面具有显著优势。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服、智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展且虚拟化的资源，支持大数据存储、在线服务、远程协作等应用场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以链的形式连接数据块，在数字货币、智能合约、供应链管理等领域展现出巨大潜力。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线应用、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以区块形式存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术旨在模拟人类智能行为，其应用场景包括自动驾驶、智能客服和智能家居等。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线应用和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以区块形式存储数据，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域具有广泛应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线应用、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式连接 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线应用和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以链的形式连接数据块，在数字货币、智能合约和供应链管理等方面具有广泛应用前景。

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：避免与处理

在Java高并发编程中，指令重排序是一个不容忽视的问题。想象一下，在一个多线程环境中，线程A和线程B同时访问共享资源，如果指令重排序导致线程A的指令执行顺序发生改变，可能会引发不可预期的结果。为了避免这种情况，我们需要深入了解指令重排序的原理，并掌握相应的处理方法。接下来，我们将从避免指令重排序的方法、处理指令重排序的技巧以及优化策略三个方面展开讨论，帮助读者全面掌握Java高并发编程中的指令重排序问题。首先，我们将探讨如何避免指令重排序的发生，这是确保程序正确性的基础。随后，我们将介绍在指令重排序不可避免的情况下，如何通过一些技巧来处理它。最后，我们将分享一些优化策略，帮助读者在实际开发中更好地应对指令重排序带来的挑战。通过学习这些内容，读者将能够更加深入地理解Java高并发编程的原理，提高代码的稳定性和性能。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、预测分析、图像识别 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐系统 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以区块的形式存储 | 金融服务、供应链管理、版权保护 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，能够从数据中提取特征并形成决策模型，广泛应用于数据挖掘、预测分析和图像识别等领域。深度学习作为机器学习的子集，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术旨在模拟人类智能行为，其应用场景包括自动驾驶、智能客服和智能推荐系统等。云计算通过互联网提供动态、易扩展的虚拟化资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作。区块链技术作为一种分布式数据库，以区块形式存储数据，在金融服务、供应链管理和版权保护等领域具有广泛应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改等特点 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，从而实现从数据中学习并作出决策。其应用范围广泛，包括数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一个子集，通过模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术则模拟人类智能行为，广泛应用于自动驾驶、智能客服和智能家居等领域。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以其去中心化和不可篡改的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线应用、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以块的形式存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法分析数据，实现从数据中学习并做出决策，广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一个子集，通过神经网络模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，应用于自动驾驶、智能客服、智能家居等多个场景。云计算通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，适用于大数据存储、在线应用、远程协作等场景。区块链作为一种分布式数据库技术，以块的形式存储数据，在数字货币、智能合约、供应链管理等领域具有广泛应用。

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：性能影响

在Java高并发编程中，指令重排序是一个不容忽视的知识点。想象一下，在一个多线程环境中，线程A和线程B同时访问共享资源，如果指令重排序导致线程A的指令执行顺序发生改变，可能会引发线程间的竞态条件，从而影响程序的执行结果。这种情况下，了解指令重排序的性能影响显得尤为重要。指令重排序可能会对性能产生正面或负面的影响，因此，掌握其性能提升、性能下降以及性能评估的方法对于优化Java高并发程序至关重要。接下来，我们将从性能提升、性能下降和性能评估三个方面，深入探讨指令重排序在Java高并发编程中的应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式连接 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线服务和远程协作等应用。区块链技术作为一种分布式数据库，以其去中心化、安全可靠的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据块以链的形式存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，能够从海量数据中提取有价值的信息，并据此做出智能决策。其应用范围广泛，包括但不限于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络结构，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面展现出强大的能力。人工智能技术旨在模拟人类智能行为，其应用场景涵盖自动驾驶、智能客服和智能推荐等多个领域。云计算技术通过互联网提供动态、易扩展且虚拟化的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库技术，以其去中心化、安全性和透明性等特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域展现出巨大潜力。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一个子集，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改等特点 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，从而实现从数据中学习并作出决策。其广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一个子集，通过模拟人脑处理信息的方式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，在自动驾驶、智能客服和智能推荐等领域具有广泛应用。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以其去中心化和不可篡改的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域展现出巨大潜力。

🍊 Java高并发知识点之指令重排序：应用场景

在多线程编程中，我们常常会遇到并发控制的问题，其中一个关键点就是指令重排序。想象一下，在一个高并发的系统中，多个线程同时执行，如果指令执行顺序发生错误，可能会导致数据不一致或者程序运行错误。这就引出了指令重排序这一知识点的重要性。在接下来的内容中，我们将深入探讨指令重排序在多线程编程、并发框架以及分布式系统中的应用。

首先，我们将探讨指令重排序在多线程编程中的应用。多线程编程是现代软件开发中常见的技术，而指令重排序则是保证线程安全的关键。通过理解指令重排序，我们可以更好地编写线程安全的代码，避免数据竞争和死锁等问题。

其次，我们将介绍指令重排序在并发框架中的应用。随着技术的发展，许多并发框架如Spring、Netty等应运而生。这些框架在内部处理并发时，会涉及到指令重排序的问题。掌握这一知识点，有助于我们更好地使用这些框架，提高应用程序的性能和稳定性。

最后，我们将讨论指令重排序在分布式系统中的应用。在分布式系统中，多个节点之间需要协同工作，而指令重排序则是保证数据一致性的重要手段。了解这一知识点，有助于我们在设计分布式系统时，确保数据的一致性和系统的可靠性。

总之，指令重排序是Java高并发编程中的一个重要知识点。通过学习后续内容，我们将深入了解其在多线程编程、并发框架和分布式系统中的应用，从而提高我们的编程技能和系统设计能力。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能推荐等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，数据以块的形式存储 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，在自动驾驶、智能客服和智能推荐等领域发挥着重要作用。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，适用于大数据存储、在线服务和远程协作等场景。区块链技术作为一种分布式数据库，以块的形式存储数据，在数字货币、智能合约和供应链管理等方面具有广泛应用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线应用、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改等特点 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线应用和远程协作等场景。区块链技术以其去中心化和不可篡改的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

| 技术名称 | 技术特点 | 适用场景 | |--|--|--| | 机器学习 | 通过算法分析数据，从数据中学习并做出决策 | 数据挖掘、图像识别、自然语言处理等 | | 深度学习 | 机器学习的一种，使用神经网络模拟人脑处理信息的方式 | 图像识别、语音识别、自然语言处理等 | | 人工智能 | 模拟人类智能行为的技术 | 自动驾驶、智能客服、智能家居等 | | 云计算 | 通过互联网提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源 | 大数据存储、在线服务、远程协作等 | | 区块链 | 一种分布式数据库技术，具有去中心化、不可篡改等特点 | 数字货币、智能合约、供应链管理等 |

机器学习技术通过算法对数据进行深度分析，实现从数据中学习并作出决策的能力，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。深度学习作为机器学习的一种，通过模拟人脑神经网络处理信息，在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面表现出色。人工智能技术模拟人类智能行为，推动自动驾驶、智能客服和智能家居等领域的创新发展。云计算通过互联网提供动态易扩展的资源，支持大数据存储、在线服务和远程协作等应用。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特点，在数字货币、智能合约和供应链管理等领域发挥重要作用。

优快云

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

Java程序员廖志伟

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧。同时，我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续出版。

面试备战资料

八股文备战
场景描述链接
时间充裕（25万字）Java知识点大全（高频面试题）Java知识点大全
时间紧急（15万字）Java高级开发高频面试题Java高级开发高频面试题

理论知识专题（图文并茂，字数过万）

技术栈链接
RocketMQRocketMQ详解
KafkaKafka详解
RabbitMQRabbitMQ详解
MongoDBMongoDB详解
ElasticSearchElasticSearch详解
ZookeeperZookeeper详解
RedisRedis详解
MySQLMySQL详解
JVMJVM详解

集群部署（图文并茂，字数过万）

技术栈部署架构链接
MySQL使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群Docker-Compose部署教程
Redis三主三从集群（三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式）三种部署方式教程
RocketMQDLedger高可用集群（9节点）部署指南
Nacos+Nginx集群+负载均衡（9节点）Docker部署方案
Kubernetes容器编排安装最全安装教程

开源项目分享

项目名称链接地址
高并发红包雨项目https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain
微服务技术集成demo项目https://gitee.com/java_wxid/java_wxid

管理经验

【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案：https://download.youkuaiyun.com/download/java_wxid/91148718

希望各位读者朋友能够多多支持！

现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~

Java 并发编程：一文了解 Java 内存模型（处理器优化、指令重排序与内存屏障的深层解析）
栗筝i的博客
07-26 1567
在当今多核处理器和高并发应用日益普及的时代，理解并掌握 Java 并发编程变得尤为重要。Java 内存模型（Java Memory Model, JMM）作为并发编程的基石，扮演着至关重要的角色。JMM 定义了多线程环境下变量的访问规则，确保程序在不同平台和处理器上能够一致且正确地运行。 本文将深入探讨 Java 内存模型中的核心概念，包括处理器优化、指令重排序与内存屏障。我们将揭示这些技术如何影响 Java 程序的执行顺序和数据可见性，以及开发者如何利用 JMM 的规则来编写高效、安全的并发程序。通过对
高效内存管理与性能优化：Java Hotspot G1 GC全景解析
热门推荐
张彦峰的博客
05-12 169万+
本文深入分析了 Java Hotspot G1 GC 的工作原理、特点以及优化策略。G1 GC 是一种为低延迟和高吞吐量设计的垃圾回收器，适用于大内存和高响应要求的应用。文章详细介绍了 G1 GC 的基本回收流程、各类垃圾回收策略，以及如何通过调优 JVM 参数来优化垃圾回收过程。通过监控工具和 GC 日志分析，开发者可以精准调整 G1 GC 的行为，提升应用的性能和响应速度。 参考文献、书籍及链接 1.https://tech.meituan.com/2016/09/23/g1.html 2.书
Java 并发编程深度解析：从线程基础到高并发实战
2202_75601845的博客
05-26 1107
synchronized (lock) { // 显式指定锁对象// 临界区代码。
Java 并发：volatile 关键字解析
Rico's Blogs
12-15 1万+
在Java并发编程中，要想使并发程序能够正确地执行必须要保证三条原则:原子性、可见性和有序性。只要有一条原则没有被保证，就有可能导致线程安全性问题。volatile关键字被用来保证可见性，即保证共享变量的内存可见性以解决缓存一致性问题，同时其还会禁止进行指令重排序。volatile关键字主要用于使其他线程及时感知共享变量的修改并保证使用变量最新值，例如，用于修饰状态标记量和Double-Check(双重检查)中。
Java 并发编程全解析：从基础到高级
dm菜鸟编程的专栏
12-01 788
本文将从 Java 并发的基础概念出发，逐步深入到线程安全、高级同步工具以及底层实现的核心技术，帮助你全面掌握 Java 并发编程。从基础的线程管理，到高级的同步工具，再到底层的并发机制，Java 为开发者提供了丰富的工具与支持。掌握这些知识，结合实际场景的需求，能够帮助我们编写高效、安全、可靠的并发程序。通过 Thread 类或实现 Runnable 接口可以轻松创建和启动线程，但掌握线程的生命周期与状态是高效编程的关键。• CAS 是无锁编程的基础，通过硬件指令保证多个线程对共享变量的操作是原子性的。
Java并发编程:volatile关键字解析
KevinDai007的博客
11-16 9965
volatile这个关键字可能很多朋友都听说过，或许也都用过。在Java 5之前，它是一个备受争议的关键字，因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后，volatile关键字才得以重获生机。volatile关键字虽然从字面上理解起来比较简单，但是要用好不是一件容易的事情。由于volatile关键字是与Java的内存模型有关的，因此在讲述volatile关键之前，我们先来了解一下与
Java并发编程：volatile关键字解析
u011396148的博客
10-13 1707
Java并发编程：volatile关键字解析 　　 volatile这个关键字可能很多朋友都听说过，或许也都用过。在Java 5之前，它是一个备受争议的关键字，因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后，volatile关键字才得以重获生机。 　　volatile关键字虽然从字面上理解起来比较简单，但是要用好不是一件容易的事情。由于volatile关键字是与Java的内存模
【JUC并发编程系列】深入理解Java并发机制：Volatile从底层原理解析到高级应用技巧(六、Volatile关键字、JMM、重排序、双重检验锁)
欢迎来到我的技术空间！我是一名经验丰富的Java开发工程师，热衷于分享我在软件开发领域的知识和心得。在这个博客里，您会发现一系列关于Java编程的文章，包括最佳实践、技术趋势、代码优化技巧以及一些有趣的项目案例。无论是初学者还是有经验的开发者，都能在这里找
09-24 1323
本文全面解析了Java中Volatile关键字的特性和用法，深入探讨了其在多核CPU架构和Java内存模型(JMM)下的表现。通过介绍JMM的八大同步规范，详细讲解了Volatile的底层实现原理，包括MESI协议的作用机制。同时，分析了Volatile为何不能保证原子性，以及System.out.println()如何确保线程间的数据可见性。此外，还探讨了重排序现象及其对程序的影响，并通过具体案例展示了双重检验锁(DCL)模式下Volatile的重要性，以及如何防御对单例模式的破坏。
全网最全的 Java 多线程与高并发实战体系化学习资料
一叶之秋的博客
07-05 1809
多线程与高并发是Java开发的核心竞争力，需通过体系化学习+大量实战掌握。线程安全基础（synchronized、volatile、原子类）。线程池调优与并发工具（CountDownLatch、Semaphore）。分布式场景（分布式锁、限流、最终一致性）。实战项目（秒杀系统、分布式ID生成器）。结合本文资源，可逐步构建从理论到实战的完整知识体系，应对面试与实际开发挑战。每学一个知识点，编写对应代码示例（如线程池参数调优实验）。复现经典项目（秒杀系统、分布式ID生成器）。分阶段突破。
探索Java并发的基石：同步机制的全面解析
07-16
此外，volatile还禁止了编译器和处理器对涉及该变量的指令进行重排序。 ```java public class Counter { private volatile int count = 0; public void increment() { count++; } public int getCount...
JAVA并发库深度解析：重排序与性能优化
本文档深入解析了Java并发编程库的相关概念和技术，由吴立松在2018年3月撰写，主要针对的是Java开发者在高并发和多线程场景下的编程实践。文章首先概述了并发库的关键组成部分，如Map、List、Set、Queue等容器接口，...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值