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原创 深入理解Java并发编程(一):揭秘并发性能优化的底层机制

上下文切换是指操作系统从一个线程切换到另一个线程的过程。这一过程包括保存当前线程的寄存器、栈等信息,并加载下一线程的状态,确保下一线程能继续执行。上下文切换会消耗CPU时间,因此,在高并发环境中,频繁的上下文切换会带来性能损耗。原子操作是指不可分割的操作,保证操作执行的完整性。在多线程环境中,原子操作保证了对共享变量的修改是原子的,避免了数据竞争问题。Java通过Atomic类来提供原子操作,它采用无锁的方式实现对共享变量的更新,极大提高了并发性能。通过深入理解程序上下文切换、volatile。

2025-02-27 10:38:31 2301

原创 《深入理解JVM》实战笔记(五):线程安全与锁优化

锁是解决线程安全问题的核心机制,用于控制共享资源的访问,确保同一时刻只有一个线程能操作共享数据。Java中的锁不仅限于加锁和解锁,还包括多种类型,适用于不同并发场景。多线程编程是现代计算机系统中不可或缺的一部分,尤其在高并发、大规模分布式系统中,线程安全问题直接影响程序的稳定性和性能。在并发编程中,Java 提供了丰富的并发容器和工具类,帮助开发者更高效地处理多线程场景。以下从调试和性能分析的角度,介绍实用工具和方法,帮助开发者提升并发程序的质量。指的是多个线程并发执行时,程序能够保证数据的。

2025-02-26 09:30:00 2474

原创 《深入理解JVM》实战笔记(四):Java内存模型与多线程

短任务,高吞吐量 | | ScheduledThreadPool | 支持定时/周期任务 | 定时调度 | | WorkStealingPool | 任务窃取,多核优化 | CPU密集型并行计算 |在单线程中,重排序不会影响结果,但在多线程环境下,可能导致不可预期的行为。线程对变量的操作(如读取、赋值)必须在工作内存中进行,无法直接访问主内存。本文深入剖析JMM的核心原理、多线程的底层实现以及实际开发中的优化策略。Java内存模型(JMM)定义了线程与内存之间的抽象关系:所有共享变量存储在。

2025-02-25 09:30:00 733

原创 《深入理解JVM》实战笔记(三): 垃圾收集器与垃圾收集算法

Java 语言的核心优势之一是其自动内存管理机制,而这一功能的实现依赖于 Java 虚拟机(JVM) 的 垃圾回收(Garbage Collection, GC) 系统。GC 通过自动识别和回收不再使用的内存对象,极大地降低了开发者手动管理内存的负担,避免了 C/C++ 中常见的内存泄漏和悬挂指针问题。然而,GC 并非完美的“万能钥匙”,不同的垃圾收集算法和收集器在性能、停顿时间和内存使用效率上表现迥异,直接影响应用的吞吐量(Throughput)、延迟(Latency)和内存管理效率。本文将从 垃圾收集的

2025-02-24 09:00:00 1147

原创 《深入理解JVM》实战笔记(二): 类加载机制与类加载器

本篇博客详细介绍了 JVM 的类加载机制,包括类的生命周期、类加载器的层级结构、双亲委派模型及其应用。本篇博客将详细探讨 JVM 的类加载过程以及类加载器的工作原理,帮助你更深入地理解 Java 的动态性和可扩展性。JVM 通过类加载器(ClassLoader)来完成这个过程,使 Java 具有动态加载和模块化的特性。的能力,使得 Java 程序可以在运行时加载新的类,而不需要在编译时确定所有的类信息。:当类不再被引用时,GC 可能会回收它(通常仅适用于自定义类加载器加载的类)。

2025-02-21 15:28:28 931

原创 《深入理解JVM》实战笔记(一):内存区域、对象布局与OOM排查指南

了解JVM的内存区域、对象的内存布局和内存溢出相关知识,能够帮助我们优化Java应用的性能,尤其是在垃圾回收、内存泄漏和性能瓶颈等方面。本文将从JVM的发展历程开始,深入探讨JVM如何演变,以及Java内存区域的详细构成与作用,还将补充关于对象内存布局与内存溢出的知识,帮助你更全面地理解JVM。方法区(也称为元空间,Metaspace)是JVM的一部分,专门用于存储类的元信息(如类的结构、方法、字段等)以及JVM加载的常量池和静态变量等。堆是JVM中最大的一块内存区域,它用于存储所有的对象实例和数组。

2025-02-20 11:59:36 1223

原创 MySQL 高级应用:读写分离与架构设计

读写分离是优化 MySQL 读性能的核心方案,常见方式包括:应用层控制、数据库代理层、客户端连接池。读写分离面临的挑战主要是主从同步延迟和读请求负载均衡,可以通过 Semi-Sync 和 ProxySQL 进行优化。高可用 MySQL 架构方案包括:MHA:适用于传统主从架构。PXC:适用于高一致性业务,如金融支付。TiDB:适用于大规模数据存储与分析。选择合适的架构,能有效提升 MySQL 的可扩展性与稳定性。

2025-02-19 10:00:00 1411

原创 MySQL 高级应用:分库分表与主从复制

分库分表与主从复制是 MySQL 应对大数据量和高并发的两大关键技术。分库分表可以提高数据库的扩展性,缓解单点压力,但会带来事务、查询等复杂性问题;主从复制能够优化读性能,提高数据安全性。实际应用中,往往需要结合 ShardingSphere、Seata 等中间件,综合采用不同的技术方案,以满足业务需求。在实施分库分表和主从复制时,务必充分考虑数据一致性、扩展性和维护成本,以确保数据库系统的高效运行。

2025-02-18 10:38:31 801

原创 MySQL 进阶:事务与并发控制

事务(Transaction)是指一组数据库操作,它们要么全部成功,要么全部失败,即事务是数据库操作的最小单位。本篇文章介绍了 MySQL 事务的概念、ACID 特性、事务管理、事务隔离级别、并发控制机制及优化策略。

2025-02-17 09:00:00 1257

原创 MySQL 索引优化:原理与最佳实践

索引(Index)是数据库用于提高查询性能的数据结构,类似于书籍的目录。通过索引,MySQL 可以更快地查找数据,从而提高查询效率。本篇文章详细讲解了 MySQL 索引的类型、底层原理、优化策略和管理技巧。通过合理使用索引和EXPLAIN工具,可以显著提升数据库查询性能。在实际开发中,建议定期分析查询性能,优化索引设计,避免索引失效和滥用。

2025-02-14 15:43:07 761

原创 MySQL 入门基础:原理与安装

MySQL 是目前最流行的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),采用作为查询语言。它最早由瑞典公司 MySQL AB 开发,后被 Sun Microsystems 收购,最终由 Oracle 公司维护。MySQL 以其高效、可靠、易于使用的特点,广泛应用于Web 开发、数据分析、企业应用等领域。高并发处理能力:基于多线程架构,可高效处理大量用户请求。多种存储引擎支持:如 InnoDB、MyISAM、Memory 等,适用于不同应用场景。事务支持:通过 InnoDB 引擎提供 ACID 事务支持。

2025-02-14 10:18:07 678

原创 Deepseek 使用指南与提问优化策略

DeepSeek 是一款基于语义理解的搜索引擎,区别于传统的关键词匹配搜索,它通过自然语言处理(NLP)和深度学习技术,能够解析用户查询的语义意图,并返回高度相关的搜索结果。DeepSeek 不仅支持单次查询,还能在多轮对话中保持上下文一致性,提供更加智能化的交互体验。通过本文的介绍,我们深入探讨了 DeepSeek 的核心功能、集成方法以及优化提问的策略,尤其是「4步提问法」,用户可以更加精准地引导 DeepSeek,从而提升语义搜索的效果和体验。

2025-02-13 09:00:00 3827

原创 Elasticsearch 性能优化:你的集群在生产环境中跑得更快更稳

在大规模数据处理和高并发环境下,Elasticsearch 的性能优化和集群管理至关重要。本文将深入探讨写入优化、查询优化、集群管理、日志监控与运维等关键技术,帮助你在生产环境中充分发挥 Elasticsearch 的潜力。1. 写入优化:提升数据写入性能在高并发、大数据量场景下,Elasticsearch 的写入性能是关键。通过合理配置写入策略,可以显著提升数据处理效率。1.1 批量插入(Bulk API)批量插入是处理大量数据写入的首选方式。使用Bulk API。

2025-02-12 10:15:00 1224

原创 Elasticsearch 进阶查询:分词器(Analyzer)与搜索优化

在 Elasticsearch 中,分词器(Analyzer)是文本处理的核心组件,负责将原始文本转换为可搜索的词项(tokens)。字符过滤器(Character Filters):对原始文本进行预处理,如去除 HTML 标签、转换字符等。分词器(Tokenizer):将文本按规则分割成词项,是分词器的核心部分。词项过滤器(Token Filters):对分词后的词项进行进一步处理,如小写转换、去除停用词、提取词干等。

2025-02-11 10:00:00 1062

原创 Elasticsearch 进阶查询 :聚合分析、过滤和权重调整

本文详细介绍了 Elasticsearch 的高级查询功能,包括聚合分析、过滤查询和权重调整。聚合分析:用于数据分类和统计,支持分桶聚合和指标聚合。过滤查询:用于筛选符合条件的数据,支持精确匹配和复合条件。权重调整:用于优化搜索结果的排序,支持boost和。掌握这些高级查询功能后,你可以更灵活地处理复杂的搜索场景,提升系统的性能和用户体验。

2025-02-10 10:28:28 1001

原创 Elasticsearch 入门指南:基础篇Ⅱ

本文详细介绍了 Elasticsearch 的条件检索、组合查询以及排序基本查询term(精确匹配)、match(全文检索)、range(范围查询)。组合查询bool查询,包含mustshouldmust_not组合。排序:字段排序、复合排序、基于_score排序。分片与副本:影响数据存储、查询性能和容灾能力,单节点与集群环境有所区别。掌握这些查询后,你已经可以处理大部分常见的搜索需求。在实际项目中,灵活运用这些查询方式,可以显著提升搜索性能和用户体验。

2025-02-09 09:00:00 882

原创 Elasticsearch 入门指南:基础篇Ⅰ

Elasticsearch 是一个功能强大的分布式搜索引擎,适用于多种搜索和数据分析场景。通过本文,你已经掌握了 ES 的核心概念和基本操作。分布式架构:如何设计高效的集群。查询优化:提升搜索性能的技巧。聚合分析:实现复杂的数据分析需求。如果你在实践过程中遇到问题,欢迎在评论区留言讨论!一起探索 Elasticsearch 的更多可能性吧!💪。

2025-02-08 15:42:19 1153

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