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RSS订阅原创 Java 数据库连接池
性能不如 HikariCP，但是功能更丰富，支持 sql 级别的监控，慢查询监控，连接池状态的监控等。HikariCP 包含了许多微观的优化，这些优化单独来看几乎无法衡量，但结合起来就能提升整体性能。经过阿里实践过的，经受住了双十一的考验，有大厂做背书，用着放心。● 代码级别的优化-利用无锁的 ConcurrentBag。甚至在数百万次的调用中，优化的级别是以毫秒的时间来衡量的。● 字节码级别的优化-利用更容易被 JVM 优化的指令。● 字节码级别的优化-尽量的利用 JIT 的内联手段。
2025-03-30 17:51:24
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原创 B站播放数量如何实现，高并发读写计数难点
再具体一点说，读压力，读取视频的播放量，可以直接从 Redis 缓存中读取，甚至可以考虑给 kv 不设置过期时间，这样这不会有缓存击穿、穿透的问题了。写压力，更新视频的播放量，使用异步 + 批量合并的思想，先将大量的更新写请求在本地内存中合并起来，然后在周期性的去写库，大大降低了数据库的压力。关于数据的实时性，就看定时任务的周期、产品提的需求、视频的热度、节点的可靠性。这样实现，最大的好处就是简单，但是我们马上就能发现一个非常严重的问题，按照大厂的规模，高并发的场景，这个计数服务肯定是要集群部署的。
2024-06-06 21:06:02
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原创 压测短链接项目的时候，由 Jmeter 报错：java.net.BindException：Address already in use，所引发的一系列困惑与思考
2024.1.31 压测短链接项目的时候，由 Jmeter 的一个报错，所引发的一系列困惑与思考
2024-01-31 13:42:26
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原创 你知道有哪些常用的限流算法吗，分别有什么优缺点呢？
计数器 / 固定窗口算法a. 实现很简单，通过 Redis 的 inc 自增命令就可以实现了b. 存在“毛刺现象”，如我们一分钟内限流100次，在持续性大流量下，很有可能出现这种情况，第一秒钟解收了100个请求，后面59秒都是拒绝状态，61秒又接收了100个请求，后面59持续拒绝。。。也就是该算法无法均匀的限制流量c. 在两个时间窗口的临界点，存在《临界问题》滑动窗口算法a. 将原本的粗粒度细化，如将1分钟限制100请求切分成6个10秒钟的小窗口b. 可以很大程度的解决固定窗口的《临界问题》
2023-12-07 10:36:10
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原创 谈谈对于 HashSet 的理解
只不过 HashSet 的所有 value 都是由一个变量 Present 来填充的，是一个 Object 对象。其实内部就是依靠 HashMap 实现的，HashSet 使用了组合，有一个成员变量就是 HashMap。add 方法啊，remove 方法啊，底层都是调用的 HashMap 中的方法。
2023-10-28 13:53:53
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原创 如何解决 HashMap 线程不安全的问题呢？
● Collections.synchronizedMap 是使用 Collections 集合工具的内部类，通过传入 Map 封装出一个 SynchronizedMap 对象，内部定义了一个对象锁，方法内通过对象锁实现；● ConcurrentHashMap 在 jdk1.7 中使用分段锁，在 jdk1.8 中使用 CAS+synchronized。● HashTable 是直接在操作方法上加 synchronized 关键字，锁住整个table数组，粒度比较大；
2023-10-28 11:43:04
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原创 Hashmap 扩容流程?
会遍历每个哈希桶，如果只有一个节点的话，就直接插入到 e.hash & (newCap - 1) 的位置；如果是链表，将原来的链表拆分成两个链表, lo 链表和 hi 链表，并将这两个链表分别放到新的table的 j 位置和 j + oldCap 上, j 位置就是原链表在原 table 中的位置, 拆分的标准就是:如果 (e.hash & oldCap) == 0，就放到原本的位置上。Hashmap 扩容流程?
2023-10-24 21:29:59
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原创 解决 hash 冲突的办法有哪些？HashMap 用的哪种？
解决Hash冲突方法有：开放定址法、再哈希法、链地址法（拉链法）、建立公共溢出区。HashMap中采用的是。解决 hash 冲突的办法有哪些？HashMap 用的哪种？
2023-10-24 21:27:59
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原创 HashMap 的底层数据结构是什么？
在JDK1.8 中，由“数组+链表+红黑树”组成：当链表过长，则会严重影响 HashMap 的性能，红黑树搜索时间复杂度是 O(logn)，而链表是糟糕的 O(n)。在JDK1.7 中，由“数组+链表”组成：数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。● 当链表长度 > 8 && 数组长度 >= 64 才会转红黑树;其实这种情况，发生的概率很低。● 将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择。，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间。
2023-10-24 21:27:06
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原创 对于 HashMap 自己的理解
putVal()，getNode()方法，都是一上来就判断，头节点是不是我们要找的节点，比较 hash，key。因为哈希冲突，毕竟是发生概率很小的事情，大概率头节点就是我们要找的节点。至于后面，走红黑树的判断逻辑，去遍历链表，都是小概率事件了。通常我们的 Map 里面是不会存储这么多的数据的，所以通常情况下，并不会发生从链表向红黑树的转换。把 key 为 null 的 Node 节点放在了索引下标为 0 的地方。默认的数组容量为 16，默认的加载因子为 0.75 f。
2023-10-24 21:26:04
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原创 谈谈 ArrayList
快速失败，modCount 用来记录 ArrayList 结构发生变化的次数，结构发生变化是指添加或者删除至少一个元素的操作，或者是调整内部数组的大小，仅仅只是设置元素的值不算结构发生变化。出于效率的考虑，数组可能长度100，但实际只用了50，剩下的50其实不用序列化，这样可以提高序列化和反序列化的效率，还可以节省内存空间。Arrays 工具类，内部有二分搜索，优化版本的快速排序，双轴快速排序，数组拷贝 copyof，数组填充 fill 等方法。
2023-10-24 21:21:49
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原创 为什么实际开发中不推荐使用外键？
一般数据库都不会启用读锁，例如MYSQL事务级别设置为读提交，个人认为没有理由使用其它事务级别。数据库的瓶颈在IO，不使用外键代码里做数据完整性检查，磁盘IO省不了，网络IO占用增加。，无论是否使用外键，只要要做数据完整性检查，磁盘IO是省不了的。读写分离也是很成熟的方案。数据库水平扩展不易？64核cpu已发布，最大支持4T内存，主流数据库均支持外键约束。为什么实际开发中不推荐使用外键？只有一个场景不能使用外键，就是。，其它描述都不是真正原因。
2023-10-21 22:31:35
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原创 双重检测锁中的单例对象，为什么要使用 Volatile 修饰？
在还没有执行完第三步之前，又来了一个线程，这时候 instance!= null，于是就拿到了一个没有初始化的空对象，就出现了问题。● 第三步：将instance 指向对象的内存地址，将内存地址赋值给instance。如果第二步和第三步，发生了指令重排序，先执行第三步，再执行第二步。双重检测锁中的单例对象，为什么要使用 Volatile 修饰？保证 instance 变量的可见性，同时可以禁止指令重排序。new 一个对象，在JVM层面是 3 条指令。● 第二步：对对象进行初始化操作。
2023-10-20 17:42:46
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原创 Volatile 是怎么保证可见性的？谈谈Volatile的可见性
谈到Volatile的可见性，就得先谈谈 Java内存模型。每个线程都有自己的工作内存，数据都是先从主存中，拉取到工作内存中，操作完数据之后，再把数据推送回主存中的。被Volatile修饰的变量，被修改之后，会立刻通过总线，将最新值推送回主存中，还会通过总线通知其他线程，你们工作内存中的数据失效了，要到主存中去拉取最新值。底层原理：对于Volatile 修饰的变量，在汇编层面，会在写操作的前面，加上 lock 指令。● 2.由于总线的嗅探技术，对于lock前缀的嗅探，会导致其他cpu核心的缓存失效。
2023-10-20 17:41:48
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原创 Volatile 可以保证什么特性？有什么作用？
cpu 都是把数据从内存拉取到自己的缓存中进行运算，然后在写回内存的。每个cpu 核心都有自己独立的缓存。所以就造成了，多核并发的场景下，数据可能被 A 线程修改了，但是其他线程不知道，cpu 核心还在使用缓存中旧的数据。可以保证可见性，有序性，禁止指令重排序。但是不能保证原子性。线程上下文切换的时候，还是有可能出现线程安全问题。Volatile 就是来解决这个缓存一致性问题的。Volatile 可以保证什么特性？有序性，就是所谓的禁止指令重排序。
2023-10-20 17:41:16
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原创 CAS 产生的 ABA 问题是什么？怎么解决？
CAS操作可能会出现ABA问题，所谓ABA问题是指在执行CAS操作时，由于CAS操作只对值进行比较，不考虑值的版本等其它附加信息，因此可能导致某个线程误认为成功地将值从A修改为B，但实际上另一个线程已经将值从B又修改回了A，这样就会导致该线程认为修改成功，但实际上数据已经被修改了两次，出现了不一致的情况。CAS 产生的 ABA 问题是什么？
2023-10-20 17:40:45
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原创 CAS 是什么？
更新值之前，会先判断跟预期值一不一样，如果不一样则不更新，这里会有重试机制；如果跟预期值一样，则更新。这里会产生 ABA问题。CAS 一般结合 Volatile，来一起使用。Volatile，来保证能拿到变量的最新值。CAS 是硬件层面，CPU提供的原子指令。由于该指令在硬件层面实现，因此效率非常高。Compare And Swap，无锁编程。
2023-10-20 17:40:07
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原创 谈谈悲观锁
像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行重试，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。悲观锁就是比较悲观，认为自己使用数据的时候，一定会有其他线程来修改数据，所以在获取数据的时候，会先加锁，确保数据不会被其他线程修改。乐观锁，悲观锁，并不是特指什么具体的锁，而是一种策略，思想。● Lock 接口的实现类，比如 ReentrantLock。● Synchronized 关键字。
2023-10-19 18:14:38
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原创 谈谈乐观锁
像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。乐观锁，只是在更新数据之前，看一下数据有没有被别的线程修改过，如果没有数据没有被别的线程修改过，也不能说的这么绝对，因为存在ABA的问题，就更新数据；如果数据被别的线程修改过了，就不更新，进行重试。乐观锁就是比较乐观，认为自己在使用数据的时候， 不会有其他线程对其进行修改，所以就不会加锁，说白了乐观锁，根本没有锁，是一种无锁编程。乐观锁，悲观锁，并不是特指什么具体的锁，而是一种策略，思想。
2023-10-19 18:14:04
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原创 Java 对象是什么样子的？
是因为，Java 对象头中存储了 Class 对象的指针。Java 这样设计的好处，可以节省内存的占用，类的元信息有一份就行了，new 出来的对象，可以复用这一份。其实不然，Java 对象中其实只存储了数据，并没有存储其他属性信息。● Object Body，具体的属性值，基本数据类型，就存储值；● Mark Word，32位，64位Java虚拟机，分别是 32 位，64 位。这里的 s 变量，就是我们常说的引用，这里是强引用。指向对象中的 Java对象。Java对象的具体组成：对象头 + 对象体。
2023-10-19 18:11:42
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原创 说说对 JVM 内存模型的理解
【缓存的命中率是很高的】CPU读写的时候，只操作缓存里的数据，计算完了之后，再把数据写回到内存中。● Java内存模型可不是一个物理上的结构，内存条中可没有什么主内存，工作内存什么的。它只是JVM制定出来的一套规范，Java内存模型，就是对CPU，寄存器，三级缓存，内存，做的一个封装，一个抽象。○ 子线程不能直接使用主内存中的数据，需要先拷贝一份到自己的工作内存中。● 现在的CPU都是多核的，那么缓存就有多个，A 缓存里面的数据被修改了，但是其他缓存并不知道，这时候这会出现数据不一致的问题。
2023-10-19 18:07:42
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原创 谈谈 Redis 为什么高性能？
● 第三个也就是单线程执行，但大家都没理解单线程执行为啥快，那是因为单线程执行的话你就不需要加锁来控制了，我们要知道锁是一个很重很耗费资源的事情，实测我自己写的渐进式缓存 dict，单线程跑，写100w+读100w，单线程跑也只需要1000毫秒出头。● 第二个就是协议简单，所以序列化和反序列化很快（可能算是最简单的协议了，你自己实现一个都很轻松）谈谈 Redis 为什么高性能？● 第一个是内存存储这个不用说了。
2023-10-18 12:08:52
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原创 谈谈 Redis 如何来实现分布式锁
但是还是存在分布式问题，比如说，一个客户端在Redis主节点上面加了锁，但是由于主从同步的延迟问题，Redis从节点还没有同步到这个锁数据，这时候其他的客户端就可以在这个Redis从节点上面加相同的锁了。但是 RedLock 只是减少出问题的概率，而且性能差，不推荐使用。这玩意儿就是一种理论设计，平时工作用 setnx+补偿就行了。基于 Hash 数据类型 + Lua脚本 可以实现可重入的分布式锁。基于 setnx 可以实现，但是不是可重入的。谈谈 Redis 如何来实现分布式锁。
2023-10-18 12:04:19
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原创 Redis 除了做缓存，还能做什么？
防重提交：比如说一个后台系统的保存按钮，很可能出现双击啊等操作，这样就在数据库中新增了多条重复的数据。可以使用 Redis 来做一个防重提交的组件，控制一下提交的时间，比如说，多长时间内的提交，我都认为它是重复的提交。分布式锁：就是利用 setnx key value。如果 key 没有值，就可以设置成功；如果 key 有值了，就设置失败。分布式锁，防重提交，幂等，分布式限流，简易版的消息队列，延迟任务，session 共享。Redis 除了做缓存，还能做什么？
2023-10-18 12:01:08
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原创 谈谈 Redis 分片集群模式
当 Redis 缓存数据量大到一台服务器无法缓存时，就需要使用 Redis 切片集群（Redis Cluster ）方案，它将数据分布在不同的服务器上，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高 Redis 服务的读写性能。● 手动分配： 可以使用 cluster meet 命令手动建立节点间的连接，组成集群，再使用 cluster addslots 命令，指定每个节点上的哈希槽个数。● 需要注意的是，在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。
2023-10-17 16:21:46
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原创 谈谈 Redis 哨兵模式
● 可以在master 主节点挂掉后自动选举新的 master 主节点，实现主从节点故障转移。● master 主节点挂了，切换新的 master 节点会造成未来得及主从同步的数据丢失。● 单个 Redis 只能利用 CPU 的单个核心，应对海量数据捉襟见肘。● 大数据高并发，单个 master 节点内存仍存在上限。● 主从全量同步仍然要耗费大量时间。● Redis 分片集群方案。谈谈 Redis 哨兵模式。
2023-10-17 16:20:55
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原创 谈谈 Redis 主从复制模式
接下来，我在具体介绍每一个阶段都做了什么。第一阶段：建立链接、协商同步执行了 replicaof 命令后，从服务器就会给主服务器发送 psync 命令，表示要进行数据同步。psync 命令包含两个参数，分别是主服务器的 runID 和复制进度 offset。● runID，每个 Redis 服务器在启动时都会自动生产一个随机的 ID 来唯一标识自己。当从服务器和主服务器第一次同步时，因为不知道主服务器的 run ID，所以将其设置为 “?
2023-10-17 16:19:48
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