并发
-
Node.js有哪些优势
异步 I/O:Node.js 基于事件驱动和异步 I/O 的模型,能够高效地处理大量并发请求。这使得 Node.js 特别适合构建实时应用程序和高吞吐量的 Web 服务。 轻量级:Node.js 的设计原则之一是轻量级和高效性,因...
-
rust 和 c++哪个性能更高
Rust 和 C++ 都是系统级编程语言,它们在性能方面有很多相似之处。性能的比较通常取决于具体的使用情境和实现细节。Rust 倾向于通过所有权系统来实现内存安全,而 C++ 则提供更多的灵活性但也需要更多的注意力来管理内存。 在实际...
817 编程语言 -
为什么选择云原生架构?一次深入浅出的技术解析
为什么选择云原生架构?一次深入浅出的技术解析 在当今快速发展的数字时代,企业面临着前所未有的挑战:如何快速响应市场变化,如何提升软件交付效率,如何降低IT成本,如何保证系统的可靠性和可扩展性?云原生架构应运而生,它提供了一套全新的思路...
-
Java企业级应用开发:从框架、设计模式到性能优化,硬核内功修炼指南!
Java企业级应用开发:从框架、设计模式到性能优化,硬核内功修炼指南! 大家好,我是你们的编程老司机“代码挖掘机”!今天咱们来聊聊Java在企业级应用开发中的那些事儿。如果你已经有了一定的Java基础,并且渴望在企业级应用开发领域大展...
-
Java连接池深度剖析:从连接创建到释放,揭秘性能提升之道
Java连接池深度剖析:从连接创建到释放,揭秘性能提升之道 大家好,我是你们的科普小助手“Java极客”。今天咱们来聊聊Java开发中一个非常重要的概念——连接池。相信不少小伙伴在开发过程中都接触过连接池,但你真的了解它的内部机制吗?...
-
HikariCP连接池深度剖析:高性能背后的秘密
“哇,这连接池的速度也太快了吧!” 你是不是也曾发出过这样的惊叹?作为一名有经验的Java开发者,你肯定对HikariCP不陌生。它以其卓越的性能和极低的延迟,成为了众多Java项目中数据库连接池的首选。但你有没有想过,HikariCP是...
-
微服务架构下 Druid 连接池配置与调优:给 Java 开发者的实用指南
你好呀!在微服务架构日益盛行的今天,作为 Java 开发者,咱们经常会和各种数据库打交道。而 Druid 作为一款优秀的数据库连接池,以其强大的监控功能和出色的性能,受到了广泛的欢迎。不过,在微服务环境下,Druid 连接池的配置和调优可...
-
CompletableFuture在Spring和Netty等开源项目中的应用实践
你好,我是你的Java学习伙伴“代码小工”。今天咱们来聊聊Java并发编程中的一个利器—— CompletableFuture ,以及它在一些著名开源项目,特别是Spring Framework和Netty中的应用。 1. 为什么要用...
-
Elasticsearch 搜索快照与兼容 S3 对象存储 (OSS/COS) 集成配置指南
Elasticsearch 搜索快照与兼容 S3 对象存储 (OSS/COS) 集成配置指南 嘿,哥们儿,最近在琢磨 Elasticsearch 数据的备份和恢复方案吗?或者说,你也在考虑如何让你的数据存储更灵活,成本更可控? 那么恭...
-
深入剖析Elasticsearch快照:如何智能判断段文件是否需要复制?
Elasticsearch (ES) 的快照功能是数据备份和恢复的关键机制,特别是它的增量特性,极大地提高了效率并节省了存储空间。那么,ES 在创建快照时,是如何精确判断哪些数据文件(特别是构成索引核心的 Lucene 段文件)已经存在于...
-
Elasticsearch Keyword字段精确匹配:Term还是Match?性能差异深度解析
在使用 Elasticsearch (ES) 时,我们经常需要在 keyword 类型的字段上进行精确匹配。比如,根据商品 SKU、用户 ID、订单状态等进行筛选。这时候, term 查询和 match 查询似乎都能完成任务。但...
-
Elasticsearch date_histogram 性能调优:fixed_interval 与 calendar_interval 对比及 Transform 妙用
引言:时间序列聚合的性能挑战 在当今数据驱动的世界里,时间序列数据无处不在。无论是服务器日志、应用性能指标(APM)、物联网(IoT)设备读数,还是用户行为追踪,我们都需要有效地分析这些按时间排序的数据点,以提取有价值的洞察。Elas...
-
Elasticsearch分片Indexing Buffer深度解析:大小、刷新机制与内存关联
你好,我是老王,一个在ES性能调优上踩过不少坑的工程师。今天我们来聊聊Elasticsearch(简称ES)里一个非常核心但也容易被忽视的组件——分片(Shard)内部的 Indexing Buffer (索引缓冲区)。这玩意儿直接关系...
-
Elasticsearch副本分片深度解析:高可用与查询性能的双刃剑
你好,我是ES老司机。如果你正在管理或规划Elasticsearch集群,那么你一定绕不开“副本分片”(Replica Shard)这个概念。它就像一把双刃剑,一方面是保障数据安全和提升查询能力的关键,另一方面也带来了写入开销和资源消耗。...
-
ES数据迁移网络对比:_reindex (slices) 与 Logstash 在高延迟丢包下的抉择
在 Elasticsearch (ES) 的世界里,数据迁移是个常见但又充满挑战的任务。无论是集群升级、架构调整还是数据归档,我们都需要将数据从一个地方搬到另一个地方。常用的工具有 ES 内置的 _reindex API (特别是配合...
-
iptables TRACE日志太难读?教你写个脚本自动分析数据包路径
iptables 的 TRACE 功能简直是调试复杂防火墙规则的瑞士军刀,它能告诉你每一个数据包在 Netfilter 框架中穿梭的完整路径,经过了哪些表(table)、哪些链(chain)、匹配了哪些规则(rule),最终命运如...
-
如何用 JavaScript 打造实时股票行情更新?金融交易平台实践指南
如何用 JavaScript 打造实时股票行情更新?金融交易平台实践指南 作为一名开发者,你是否曾被要求构建一个能够实时显示股票价格的金融交易平台?股票价格的快速变化对数据更新的实时性、准确性和可靠性提出了极高的要求。本文将深入探讨如...
-
边缘设备MQTT轻量级客户端选型与离线消息处理:资源受限与网络不稳场景下的最佳实践
在物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)领域,边缘设备扮演着至关重要的角色,它们负责收集、处理并传输数据。然而,这些设备通常资源有限,且可能面临网络连接不稳定或间歇性中断的问题。MQTT(Message Queuing Telemetr...
-
微服务架构中,如何实现服务间的最终一致性?Saga与TCC模式详解
在微服务架构中,如何实现服务间的最终一致性?这确实是许多开发者和架构师面临的共同挑战。传统的单体应用中,我们习惯于依赖数据库的 ACID 事务来保证数据一致性。但微服务将业务拆分成独立的、自治的服务,每个服务可能拥有自己的数据库,这时跨服...
-
后端新人:消息队列真有那么神?核心价值远不止解耦!
你好啊,后端新人!你这个问题提得特别好,也特别普遍。很多刚接触分布式系统的同学都会有类似的困惑:本来服务间直接调用多简单,为什么非要加个“中间商”——消息队列(Message Queue,简称 MQ)呢?这不是自找麻烦,增加系统复杂性吗?...