JDK容器并发IO经典blog

最新推荐文章于 2025-06-06 13:13:45 发布
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本文深入探讨了JDK中并发容器的设计与实现细节，通过具体案例解析不同并发容器的工作原理及适用场景，为开发者提供了宝贵的参考资料。
JDK 并发容器经典: https://my.oschina.net/hosee/blog/614319
JDK21深度解密 Day 11：云原生环境中的JDK21应用
在未来等你的专栏
06-02 775
resources:limits:cpu: "4"requests:cpu: "2"使用或作为基础镜像显式设置和，避免JVM误判启用以获得更好的容器感知能力使用ZGC以获得更低的GC停顿时间和更高的内存利用率启用JFR以收集性能数据并进行后续分析通过本文的学习，我们掌握了如何在云原生环境中部署和优化JDK21应用，包括容器化配置、K8s资源管理、多云平台调优以及Serverless冷启动优化等多个维度。
【Java多线程】JUC之并发容器—深入剖析并发队列ConcurrentLinkedDeque(十)
墩墩分墩
03-09 3493
**ConcurrentLinkedDeque**： 基于`双向链表`实现的`无界非阻塞线程安全队列`，可以从队列的头和尾同时操作(插入/删除)，底层基于`自旋+CAS`的方式实现，**适合“`多生产，多消费`”的场景。** - 双端队列与普通队列的入队区别是：双端队列中元素可以在`“队首、队尾进行入队、出队”` - “**队首入队**”底层调用了`linkFirst()`方法，而“**队尾入队**”是调用了` linkLast()`方法 - “**队首出队**”底层调用了`unlinkFirst(
JDK提供的并发容器总结
thebigdipperbdx的博客
09-09 486
JDK提供的并发容器总结 JDK提供的这些容器大部分在 java.util.concurrent 包中 ConcurrentHashMap: 线程安全的HashMap CopyOnWriteArrayList: 线程安全的List，在读多写少的场合性能非常好，远远好于Vector. ConcurrentLinkedQueue: 高效的并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的 LinkedL...
Java并发编程：JDK同步容器的弊端及有效替代策略
逆流的小鱼
05-02 103
并发容器是专为多线程环境设计的数据结构，它们能够处理并发访问和修改的复杂性，从而提供比同步容器更高的线程安全性和性能。Java的java.util.concurrent包提供了多种并发容器，例如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等。
解密 Redis：如何通过 IO 多路复用征服高并发挑战！
龚小帅的博客
10-22 1461
IO 多路复用本质上是一种能够通过一个线程同时监控多个文件描述符（如 socket）的技术。它允许服务器在同一时间内处理多个客户端连接，而不需要为每个连接创建一个线程或进程。简而言之，IO 多路复用通过一个机制，可以让 Redis 同时处理成千上万的客户端连接，而不会因为阻塞在某个连接上浪费时间。Redis 的 IO 多路复用机制是其在高并发环境下表现出色的关键。通过一个线程管理大量的客户端连接，Redis 实现了高效的请求处理，而底层的epoll等机制则帮助它在 Linux 系统上进一步提升性能。
Java IO NIO 并发 锁 详解
NickWU博客
04-06 1804
文章目录IOIO的定义与类型字节流字符流IO模型同步IO和异步IO同步IO阻塞IO非阻塞IO异步IO并发并发概念线程的使用线程的状态其他概念CPU密集型 vs IO密集型并发深入并发优缺点线程安全并发实战CAS锁并发集合和工具多线程优化总结 IO IO的定义与类型 I/O，即 Input/Output(输入/输出) 的简称。指的是计算机与外部世界或者一个程序与计算机的其余部分的之间的接口。 IO分...
运维-docker专题-创建镜像-操作容器-制作jdk17的docker镜像等
江节胜-胜行全栈AI
06-15 1885
创建镜像-操作容器-制作jdk17的docker镜像-高并发-微服务-性能调优实战案例100讲
为啥并发编程，要从 JDK 源码里去学？
江帅帅
08-11 322
那你还可以在自己搞熟基础知识后，可以再去看看 Spring Cloud Eureka 的服务注册中心的源码，可能会有更多收获喔，你看看人家是如何去使用集合、IO、网络、并发等等技术的，然后看懂了，你可以讲给旁边的人听，甚至可以自己模仿着去开发一个简易版的来玩玩儿，都是很好的学习方式。不过没事儿，不懂就学，多么简单的道理，一点一点慢慢把它学好了就行，对吧。有没有发现，在你读源码的时候，一些很基础性的代码逻辑，包括各种内存里的数据结构，还有并发、磁盘 IO、网络请求等等，估计你也没完全搞定是吧？...
Java并发编程：同步容器、并发容器和阻塞队列
Mook的博客
07-02 1333
为了方便编写出线程安全的程序，Java里面提供了一些线程安全类和并发工具，比如：同步容器、并发容器、阻塞队列、Synchronizer（比如CountDownLatch）。一.为什么会出现同步容器在Java的集合容器框架中，主要有四大类别：List、Set、Queue、Map。如果有多个线程并发地访问这些容器时，就会出现问题。因此，在编写程序时，必须要求程序员手动地在任何访问到这些容器的地方进行同步
JDK21 虚拟线程原理剖析与性能深度解析
会飞的架狗师的博客
06-06 1126
操作系统线程（OS Thread）：由操作系统直接管理，是操作系统进行任务调度的基本单位。平台线程（Platform Thread）：Java 中类的每个实例对应一个平台线程，它是对操作系统线程的封装，与操作系统线程呈 1:1 映射关系。虚拟线程（Virtual Thread）：一种轻量级线程，由 JVM 负责管理，对应的实例为类。载体线程（Carrier Thread）：实际执行虚拟线程中任务的平台线程，当虚拟线程装载到某个平台线程上时，该平台线程即成为其载体线程。
Java并发（十一）一文搞懂Java并发各种容器
m0_58466443的博客
07-29 1188
同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，以保证线程安全性，这种策略会严重降低并发性。Java 1.5 后提供了多种并发容器，使用并发容器来替代同步容器，可以极大地提高伸缩性并降低风险。并发容器对应的普通容器描述HashMapJava 1.8 之前采用分段锁机制细化锁粒度，降低阻塞，从而提高并发性；Java 1.8 之后基于 CAS 实现。SortedMap基于跳表实现的ArrayListSet基于实现。SortedSet基于实现。Queue线程安全的无界队列。底层采用单链表。支持 FIFO。
JDK源码解读：并发控制与IO模型深度剖析
接下来，根据提供的描述内容，可以详细解释列出的各个Java并发与IO相关的知识点，这些知识点是Java程序员在开发中经常使用到的API和数据结构。 1. **Condition**: Condition接口提供了类似Object监视器的方法，但...
并发容器(五) — ConcurrentHashMap 源码分析(JDK1.7)
Elson的博客
10-24 1019
我们知道，在高并发下 HashMap是线程不安全的，主要原因是在同一个桶中并发操作会带来问题。为此我们只需要解决并发操作同一个桶的安全性问题即可，因此在SDK提供的ConcurrentHashMap类中通过分段锁(JDK1.7)或CAS+Sync(JDK1.8)来保证操作的安全性。
Java IO多路复用技术详解：掌握高并发IO，技术制高点轻松占领
这在构建高并发、低延迟的网络应用时至关重要。本章节将简要介绍IO多路复用的基本概念，以及它在Java中的具体实现方式。 ## 1.1 Java IO多路复用技术的引入 随着互联网技术的飞速发展，网络应用的规模和复杂性不断...
elasticsearch-7.17.22-linux-x86-64.tar.gz分享给需要的同学
12-08
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rocketmq-dashboard 1.0.0 源码
12-08
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基于Q-learning算法在能源市场中实现效益最大化研究（Matlab代码实现）
12-08
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AI时代，中小技术转移机构面临收入增长乏力挑战，如何抓住企业创新数智空间机遇实现体系化核心优势？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【智能无人系统】基于ACO-MLP混合模型的无人机三维路径规划： 项目介绍 MATLAB实现基于ACO-MLP 蚁群算法（ACO）结合多层感知机（MLP）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-08
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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