- 博客(208)
- 资源 (1)
- 问答 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 synchronized 关键字用到方法上和用在代码是的区别
Java中的synchronized关键字用于线程同步，有两种主要用法：修饰方法和修饰代码块。修饰方法时锁定整个对象或类，简单易用但锁粒度较粗；修饰代码块则能精细控制锁定范围，提高并发性但编程复杂度较高。方法级同步适合简单场景，代码块同步更适合性能敏感场景。开发者应根据实际需求选择，避免过度锁导致性能问题或死锁风险。
2025-06-06 10:41:01
185
原创 单例模式多种写法代码实现
单例模式（Singleton Pattern）确保一个类仅有一个实例，并提供全局访问点。常见的8种实现方式包括： 饿汉式：类加载时即创建实例，线程安全但可能浪费资源 懒汉式：首次调用时创建，需同步确保线程安全 双重检查锁：减少锁开销，保证线程安全 静态内部类：利用类加载机制延迟初始化 枚举式：最推荐的方式，线程安全且防反射攻击 登记式：使用容器管理多个单例对象 Thread Local：为每个线程提供独立实例 volatile优化版：改进双重检查锁，防止指令重排序 枚举式单例是最简洁安全的方式，推荐优先使用
2025-06-05 09:46:57
378
原创 https和http有什么区别-http各个版本有什么区别
HTTP协议从0.9到3.0版本经历了多次进化：0.9版本仅支持GET请求；1.0引入请求头但需重复建立连接；1.1通过持久连接优化性能但仍存在队头阻塞；2.0采用二进制协议和多路复用大幅提升效率；3.0基于QUIC协议使用UDP传输，进一步降低延迟并强制加密。HTTPS是HTTP的安全版本，通过SSL/TLS加密数据，使用443端口，适用于敏感信息传输，而HTTP(80端口)则用于普通网页浏览。这些技术演进使网络传输更高效、更安全。
2025-06-04 10:50:11
506
原创 09-多线程案例-资源释放
在并发环境中，资源管理是关键挑战。本文提出连接池、文件句柄池、线程池和缓存池等策略来优化资源分配与释放。通过代码示例展示了数据库连接池（HikariCP）、文件资源池（BlockingQueue）、线程池（ExecutorService）和内存缓存池（ConcurrentHashMap）的具体实现，强调资源复用和及时释放的重要性。这些方法能有效防止资源泄漏，提升系统性能和稳定性，适用于高并发场景下的各类资源管理需求。
2025-05-28 09:47:34
667
原创 08-多线程案例-复杂性管理
本文探讨了如何简化并发编程的复杂性，提出使用高级并发工具（如ForkJoinPool和CompletableFuture）来提升代码可维护性。通过三个场景展示了具体实现：1）使用ForkJoinPool实现分治算法处理大数组求和；2）利用CompletableFuture管理异步任务，避免回调地狱；3）处理任务依赖关系。这些方法通过任务分解、异步处理和依赖管理，减少了手动线程管理的复杂度，使开发者能专注于业务逻辑，同时提高多核资源利用率。最终实现更简洁、高效且易维护的并发代码。
2025-05-27 09:45:34
360
原创 07-多线程案例-任务调度
本文介绍了在并发环境下如何通过线程池和任务队列优化任务调度，提高效率和响应速度。主要方法包括：1）使用ExecutorService和BlockingQueue实现生产者-消费者模式管理任务队列；2）通过固定大小线程池处理高并发任务；3）利用ScheduledExecutorService执行定时任务。文章提供了三个Java代码示例，分别演示了任务队列管理、高并发处理和定时任务调度，展示了如何避免线程资源浪费并实现高效任务调度。这些机制适用于Web服务器、异步任务处理等场景，能有效提升系统性能。
2025-05-26 11:12:46
246
原创 06-多线程案例-性能问题
摘要： 并发编程中，不当设计可能导致性能问题，如上下文切换和锁竞争。优化策略包括性能分析、减少锁竞争和使用线程池管理线程。线程池适用于短任务、异步任务和高并发场景，可避免频繁创建线程的开销。常见线程池类型包括固定大小线程池（newFixedThreadPool）、缓存线程池（newCachedThreadPool）和定时任务池（ScheduledExecutorService），分别适用于不同任务需求。合理选择线程池策略能显著提升并发程序性能。
2025-05-24 11:08:14
360
原创 05-多线程案例-可见性问题
在多线程编程中，共享变量的可见性是一个常见挑战，可能导致线程读取到过时数据。为确保可见性，可以使用以下三种机制： volatile：适用于简单场景，确保变量的修改对所有线程立即可见，但不保证原子性。例如，用于标志位的更新。 synchronized：确保代码块的原子性和可见性，适用于需要对共享变量执行复杂操作的场景。通过同步机制，保证同一时刻只有一个线程访问共享资源。 Lock：提供更细粒度的锁控制，适用于需要灵活管理并发访问的场景。ReentrantLock 是常用实现，允许尝试获取锁或中断等待中的线程。
2025-05-22 10:59:30
355
原创 04-多线程案例-竞态条件
竞态条件是多线程编程中常见的问题，当多个线程同时访问共享资源时，可能导致数据不一致或意外结果。为解决这一问题，可以采用以下策略： 原子变量：如 AtomicInteger，通过 CAS 机制确保操作的原子性，适用于计数器等场景。 同步机制：使用 synchronized 关键字，确保同一时刻只有一个线程访问共享资源。 显示锁：如 ReentrantLock，提供更细粒度的锁控制，支持尝试获取锁和定时锁等功能。 读写锁：如 ReadWriteLock，允许多个线程并发读取，写入时进行排他锁定，适合读多写少的场
2025-05-21 16:54:33
737
原创 03-多线程案例-线程饥饿问题
公平锁：使用设置公平模式，确保线程按顺序获取锁，避免长时间得不到执行机会。线程调度：通过合理设计线程池、使用合适的调度策略，避免线程饿死现象。使用固定线程池可以控制并发数，避免资源的浪费或线程饥饿。通过这两种策略，可以有效避免线程饿死，提升程序的资源利用率和执行效率。
2025-05-20 11:01:09
361
原创 线程池中任务队列满-如何把多余的任务存储到Redis中
当线程池的任务队列满时，可以通过将任务存储到 Redis 中来实现任务的持久化处理。具体步骤包括：首先配置 ThreadPoolExecutor 并设置自定义的任务拒绝策略，当任务队列满时，使用 RedisTemplate 将任务存储到 Redis 队列中。随后，通过独立的线程从 Redis 中取出任务并提交到线程池执行。这种方式确保了任务不会丢失，并在线程池有空闲时继续处理。示例代码展示了如何实现这一流程，包括线程池的创建、任务的提交与存储，以及从 Redis 中获取任务并执行的逻辑。
2025-05-19 20:18:08
474
原创 02-多线程案例-死锁问题
死锁是指多个线程因争夺资源而互相等待，导致程序无法继续执行。为避免死锁，可采用以下策略： 避免嵌套锁定：减少在一个锁内请求其他锁，降低死锁风险。 使用定时锁（如 tryLock）：避免线程长时间等待锁，若无法获取锁则执行其他操作。 采用锁的顺序策略：确保所有线程以相同顺序请求锁，避免循环等待。 通过避免嵌套锁定、使用 tryLock 以及统一锁的顺序，可以有效减少死锁的发生，提升程序的稳定性和效率。
2025-05-19 15:40:44
413
原创 微服务中服务降级和异常的区别
目的服务降级的目的是确保系统在遇到问题时能够继续提供服务，避免系统完全崩溃。(微服中解决 系统的问题 )异常处理的目的是捕捉并处理程序中的错误，保证程序能够正常运行，或者在发生错误时优雅地处理。（单体项目中程序的异常处理）场景服务降级通常用于分布式系统（如微服务架构），当某个服务不可用时，采取降级策略避免影响全局。异常通常用于程序内部，当发生预料之外的错误时，通过异常处理机制进行应对。实现方式服务降级通常依赖于一些框架（如Hystrix、Resilience4j）来进行熔断、降级等处理。
2025-05-16 14:40:12
617
原创 01-多线程案例-线程安全问题
在多线程编程中，线程安全问题常因多个线程同时访问或修改共享资源而导致数据不一致或状态错误。为应对这一问题，常见的策略包括使用同步机制和无锁数据结构。synchronized 关键字是最简单的同步方式，确保同一时刻只有一个线程访问共享资源。ReentrantLock 提供了更灵活的锁控制，支持超时和尝试锁等功能。对于高并发场景，无锁数据结构如 ConcurrentHashMap 能够减少锁竞争，提升性能。选择适当的策略取决于具体需求，如代码复杂度、性能要求和锁控制的精细程度。
2025-05-16 10:55:13
363
原创 除了GC哪些地方有用到安全点
安全点在多个编程场景中至关重要，尤其是在并发编程和多线程环境中。首先，在多线程同步中，安全点通过锁机制（如ReentrantLock）确保线程在访问共享资源时不会被中断，避免竞争条件。其次，在内存屏障中，安全点（如volatile关键字）防止指令重排序，确保多核处理器中的数据一致性。此外，在数据库事务中，保存点作为安全点允许部分回滚，提升性能。最后，在实时操作系统中，安全点通过资源锁定确保任务切换时的系统稳定性。总之，安全点在多线程、内存管理、数据库和实时系统等场景中，通过确保一致性和安全性，有效避免了竞态
2025-05-15 13:59:10
741
原创 一条MYSQL查询语句很慢，怎么去排查优化
MySQL查询性能优化是提升数据库效率的关键。首先，通过EXPLAIN分析查询执行计划，识别全表扫描或索引未使用等问题。其次，合理使用索引，特别是选择性高的列和复合索引，可以显著提高查询速度。优化查询语句，如避免SELECT *和在WHERE子句中使用函数，也是提升性能的有效方法。此外，监控数据库资源使用情况，如CPU、内存和I/O，以及调整MySQL配置，如innodb_buffer_pool_size，都是优化的重要步骤。对于大数据量表，考虑分区和分表策略。通过综合运用这些方法，可以显著提升MySQL查
2025-05-14 11:17:18
770
原创 你对于JVM底层的理解
JVM（Java虚拟机）是执行Java字节码的虚拟环境，负责将Java代码转化为可在不同操作系统上运行的机器码。其核心原理包括类加载机制、内存管理与垃圾回收、字节码与JIT编译、执行引擎以及优化与调优。类加载机制通过不同层次的类加载器加载Java类，确保平台独立性。内存管理分为方法区、堆区和栈区，垃圾回收机制负责回收不再使用的对象。JVM通过解释器或JIT编译器执行字节码，JIT编译器将热点代码编译为机器码以提高性能。优化手段包括调整堆大小、选择垃圾回收策略和使用监控工具。理解这些原理有助于优化Java应用
2025-05-13 12:09:28
692
原创 MYSQL表数据量大的时候，影响查询效率主要原因有哪些
在进行数据量大查询时，最重要的是根据应用的实际情况进行测试和调优，利用合适的工具（如数据库的查询分析工具）分析查询的执行计划，找到瓶颈所在，并进行针对性的优化。：假设有一个表包含多个冗余字段，可以考虑将这些冗余字段拆分到不同的表中来减少表的大小。：优化表设计，确保表的列数据类型适当、表的规范化良好，避免冗余数据。，尽量只查询需要的字段，避免在大数据量的表中进行不必要的操作。，或通过数据库优化查询，如通过子查询或减少查询的表数量。：优化数据库的配置，如调整缓存大小、查询缓存开启等。：如果查询表中某一列。
2025-05-12 11:34:11
968
原创 MYSQL中的RR隔离级别实现原理，它是如何解决不可重复读
RR（Repeatable Read）隔离级别在数据库管理系统中用于确保事务执行期间多次读取同一数据时，数据值保持一致，避免不可重复读问题。不可重复读指同一事务中，由于其他事务的更新操作，连续读取相同数据可能得到不同值。RR隔离级别通过行级锁和**多版本并发控制（MVCC）**实现。行级锁通过加锁机制防止其他事务修改数据，确保事务内数据一致性；MVCC则通过创建数据快照，使事务仅看到自己启动时的数据版本，不受其他事务影响。这两种机制有效解决了不可重复读问题，确保事务执行期间数据读取的稳定性。
2025-05-10 13:28:00
476
原创 MYSQL在磁盘上是怎么存储的
InnoDB使用表空间（tablespace）来存储数据，数据分为多个页，每个页大小为 16KB。数据和索引存储在 B+树结构中，主键索引是聚集索引，数据行按主键排序。通过撤销日志（Undo Log）和重做日志（Redo Log）来确保事务的可靠性和恢复。这种存储方式确保了 MySQL 在处理大量数据时，能够高效地进行查询、事务管理以及数据恢复。
2025-05-09 09:33:08
579
原创 MYSQL的行级锁到底锁的是什么东西
MySQL 的行级锁是一种锁机制，它允许数据库在执行并发操作时，锁定表中的某一行数据而不是整张表。行级锁通过限制对特定行的访问，允许其他线程并发地访问表中的其他行，从而提高并发性和性能。
2025-05-08 15:47:07
916
原创 MySQL中为什么使用B+树结构、B+树和普通的平衡树的区别
在MySQL中使用B+树的原因，归根结底是它对数据库的查询性能具有显著优势，尤其是在磁盘I/O、范围查询、数据量大的情况下。B+树通过减少磁盘I/O、优化查询效率并适应大规模数据集，成为了数据库索引的首选结构。
2025-05-07 11:51:45
1032
原创 线上部署的项目Redis突然宕机了怎么办
当 Redis 宕机时，首先要判断是配置问题、资源问题，还是因为其他因素导致的。针对不同的问题，采取不同的措施进行修复和恢复。在长期运营中，定期备份、监控和优化是避免 Redis 宕机的有效手段。
2025-05-06 11:51:32
1004
原创 Redis怎么避免热点数据问题
：通过 Lua 脚本在 Redis 服务端原子执行操作，减少网络开销。根据业务场景选择合适的方案，可有效避免 Redis 热点数据问题。：将数据分散到多个子键，降低单个 Key 的压力。：利用 Redis 集群自动分片数据，分散压力。：应用层缓存热点数据，异步同步到 Redis。：低频更新的热点数据（如商品详情页配置）：高频读写的计数器（如文章阅读量统计）：海量数据和高可用需求（如实时排行榜）：高并发库存扣减（如秒杀场景）
2025-05-02 18:30:17
554
原创 Spring的源码Spring的上下文怎么存储
Spring 上下文的存储本质上是通过（具体实现类如）来管理 Bean 的定义和实例。使用来管理 Bean 定义（如）和实例化，并通过缓存机制来优化性能。Spring 通过不同的实现（如）来存储、创建和缓存 Bean。以上示例展示了 Spring 是如何通过容器存储和管理 Bean 的，和的实现内部细节以及它们如何通过Map结构来管理这些对象。
2025-04-30 14:03:50
860
原创 项目访问量激增如何应对
当Java项目的访问量激增时，需要从架构、代码、数据库、监控等多个方面进行优化。通过水平扩展、分布式设计、缓存优化、异步处理、数据库优化等方法，可以有效提升系统的性能和吞吐量。同时，结合实时监控和预警机制，能够及时发现并解决问题，保证系统在高并发的情况下保持稳定。
2025-04-29 09:27:13
669
原创 Java项目中用过什么锁,怎么实现分布式锁保证数据完整性
分布式锁可以用来确保对共享资源的互斥访问，从而保证数据的完整性。例如，在多个微服务或者多个客户端同时操作数据库时，使用分布式锁来确保在某一时刻只有一个客户端能进行更新操作，从而避免数据的冲突和不一致。当涉及多个应用节点时，本地锁无法保证分布式环境中的数据一致性，因此需要使用分布式锁。，代表账户余额，当多个请求同时修改账户余额时，需要确保只有一个请求能够成功修改账户余额，其他请求需要等待。分布式锁可以有效解决在分布式环境下的数据一致性和完整性问题，通过合理的设计和实现来避免常见的并发问题。
2025-04-28 13:59:49
324
原创 幻读是什么项目中是怎么保证不会出现幻读
（Phantom Read）是数据库并发控制中的一种现象，指的是在事务处理中，一个事务在读取某个数据范围时，另一个事务插入、删除或者修改了该数据范围，导致第一个事务再次读取数据时，看到的数据发生了变化。幻读与不同，不可重复读指的是同一事务内，读取的同一数据发生了变化，而幻读指的是数据集本身的变化。
2025-04-25 16:55:29
325
原创 Java中的阻塞队列有界和无界区别
有界阻塞队列适用于资源有限的情况，它能帮助限制队列的大小，防止内存溢出并进行流控。无界阻塞队列适用于队列容量不受限制的情况，但要注意如果生产者速度过快，可能会导致系统资源消耗过大。根据实际应用场景选择适合的阻塞队列类型。
2025-04-24 11:51:51
389
原创 Redis中多大的Key算大key，该如何解决
拆分大 Key：通过将大集合拆分为多个小集合，减少 Redis 中的内存占用和操作阻塞。使用 Redis 的合适数据结构：将大数据存储为多个小的 Redis 数据结构（如多个小ListSet或Hash），可以避免单个大 Key 带来的性能问题。数据压缩：对于大文本数据，进行压缩存储能够显著减少内存占用，适用于存储大文件或大量文本数据。根据具体的业务场景，可以选择适合的方案来避免大 Key 带来的性能瓶颈。
2025-04-23 09:28:56
515
原创 fail-safe机制与fail-fast机制分别有什么作用
特性Fail-FastFail-Safe并发修改时行为抛出异常不抛出异常，使用副本进行遍历常见集合类ArrayListHashMap等等性能更快，因为没有额外的副本操作可能有额外的开销，因为每次修改都会创建副本线程安全不保证线程安全保证线程安全，在并发环境下表现良好使用场景一般用于不允许并发修改的场景适用于允许并发修改且希望避免抛出异常的场景Fail-Fast机制适用于不希望并发修改集合的场景，能快速检测到并发修改并抛出异常。Fail-Safe。
2025-04-22 09:24:09
326
原创 Java 内存模型Happens-Before的理解
是 Java 内存模型中保证多线程程序正确性的关键概念。它确保了在多个线程之间操作的顺序性，保证了线程之间的数据可见性。在设计并发程序时，通过合理使用volatile等机制，可以保证线程间的操作遵循规则，从而避免数据竞争和线程不安全的问题。
2025-04-21 09:51:45
273
原创 Java面试中问单例模式如何回答
单例模式（Singleton Pattern）是一种设计模式，确保某个类在整个应用中只有一个实例，并且提供全局访问点。
2025-04-18 09:44:14
947
原创 Redis遇到Hash冲突怎么办
在 Redis 哈希表的上下文中，我们并不关心底层的哈希冲突，因为 Redis 会自动处理哈希槽的问题。作为开发者，我们更关心的是如何避免覆盖已有字段或处理字段重复插入的问题。通过使用方法，我们可以确保某个字段在 Redis 哈希表中仅在不存在的情况下才插入。这种方式避免了在字段已存在时的无意覆盖，也可以避免冲突。同时，其他方法（如hasKeydelete）可以帮助我们更好地控制 Redis 中哈希表的字段，确保数据的一致性和完整性。
2025-04-17 09:49:45
669
原创 Java中的阻塞队列被异步消费怎么保持顺序
在此代码中，任务的顺序是通过Task类的taskId来保持的。阻塞队列中的任务可以被多个消费者线程异步地消费。每个消费者线程从队列中获取任务，处理时会按照taskId顺序来消费任务。即使是多个消费者线程，只要任务本身具有顺序信息，并且taskId比较能保证顺序，消费者会依然能够保持任务的顺序。通过这种方式，可以确保异步消费的情况下，任务依然按照某个规则（如任务ID）进行处理。
2025-04-16 09:42:59
446
原创 BlockingQueue这个接口有什么特点
是一个非常适合于多线程间协调的接口，特别是在需要处理生产者和消费者模型时，能够避免使用显式锁和复杂的同步机制。它有多种实现类，适应不同的需求，比如固定容量的队列、优先级队列等。
2025-04-15 10:53:29
302
原创 AbstractQueuedSynchronizer的使用场景有哪些
是一个强大的工具类，它支持多种同步机制，如独占锁、共享锁、信号量、读写锁等。AQS 提供了灵活的线程队列管理和状态控制，使得开发者能够自定义和实现符合业务需求的同步器。这些示例展示了如何使用 AQS 来实现常见的同步工具，适用于多种并发编程场景。
2025-04-14 11:57:45
490
glide demo 导入as系统找不到文件怎么回事
2016-02-25
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人