smart_an的专栏

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬。

它的核心思想是当线程尝试修改数据时，不直接在原有的数据上进行修改操作，而是先将原有数据复制一份，在副本上进行修改，修改完成后再将原数据的引用指向新修改过的副本。这样，读操作可以在不加锁的情况下并发进行，因为它们访问的是“不变”的集合。代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等。写采用加锁和复制的技术，保证了线程安全。

对于大多数场景，使用entrySet()遍历是最最佳的选择。如果追求代码简洁，推荐使用 Lambda 表达式。如果需要在迭代时修改 HashMap ，推荐使用迭代器entrySet()的方式。

其实 HashMap 中存在很多线程安全的问题，还有类似下面这段代码：modCountsize连最基本的可见性都无法保证，何来的线程安全？有一点要注意，Java 8 中并不会出现 Java 7 中那样的死循环链。i < 100;j++) {});启动 100 个线程，每个线程向 HashMap 插入 1000 个数据，如果数据不会丢失，那么最终的结果就是100*1000，那事实呢？：通过该方法可以创建一个所有方法都是同步的Map。

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代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等。作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题。空间利用率比较高，而且避免了相当多的Hash冲突，使得底层的链表或者是红黑树的高度比较低，提升了空间效率。，这个值是基于空间和时间成本之间的一种折中选择。总得来说，负载因子是。

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬。

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代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等。作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题。联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬。是同步的，这意味着它是线程安全的，它是所有公共方法都使用了同步锁，这确保了。

代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等。作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题。联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对抗互联网寒冬。他们在内部实现和功能特性上面存在一些差异。

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技术类型上下文切换次数CPU 拷贝次数DMA 拷贝次数read()write()422mmap +write()412sendfile()212sendfile()+ SG-DMA202零拷贝比传统的read()write()方式减少了 2 次上下文切换和 2 次 CPU 拷贝，性能至少提升了 1 倍。

pipeline 翻译为管道、流水线，在 Netty 这个大工厂中，ChannelPipeline 就像一条流水线，数据流过 ChannelPipeline，被一步一步地加工，最后得到一个成熟的工艺品。在 Netty 中，ChannelPipeline 是 Netty 的核心处理链，用于实现网络时间的动态编排和有序传播。它负责组织和编排各种 ChannelHandler，使他们能够有序地组织在一起，但实际的数据加工还是由 ChannelHandler 处理。

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..这个过程是不是非常像一个构造器模式？其实我们真的将其理解为一个构造器，它就是一个构造服务端、客户端的构造器。那我们是不是可以不使用 Bootstrap 来完成服务端和客户端的初始化呢？其实是可以的，只不过非常麻烦，既然 Netty 为我们提供一个这么好用的工厂类我们为什么不用呢？启动器有两个，一个是客户端，一个是服务端，如下：两个类的配置方式大致相同，我们以 ServerBootstrap 为介绍对象。

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五种IO模型，层层递进，一个比一个性能高，当然模型的复杂度也一个比一个复杂。

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百度uid-generator项目针对snowflake算法落地进行了一些改造，主要是对workId的获取上，对分布式集群环境下面，实例自动伸缩，docker容器化的场景，通过每次重启获取新的workId进行优化。提供了DefaultUidGenerator实时生成UID与CachedUidGenerator预生成UID两种方式。CachedUidGenerator通过借用未来时间来解决雪花算法sequence存在的并发限制，而且通过时间值递增的方式解决雪花算法存在的时间回拨问题。

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比如引入 ES，在 ES 中执行聚合操作。又或者引入数据库仓库等等。

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对于简单的列表查询或者详情查询时，码哥推荐采用应用层。

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