并发
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CompletableFuture 的异常处理机制在高并发场景下如何保证可靠性？
CompletableFuture 的异常处理机制在高并发场景下如何保证可靠性？ 在 Java 开发中， CompletableFuture 是一个强大的工具，用于处理异步操作。但在高并发场景下，如何保证 CompletableF...
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Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结
Spring Cloud Alibaba 在高并发微服务架构中的应用实践：那些血泪教训与经验总结 作为一名在互联网行业摸爬滚打多年的老码农，我见证了微服务架构的兴起和发展，也亲身经历了Spring Cloud Alibaba在高并发场...
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深入解析Java并发编程中的锁机制
在Java并发编程中，锁机制是确保线程安全的重要手段。本文将详细讲解Java中几种常见的锁机制，包括 synchronized 关键字、 ReentrantLock 、 ReadWriteLock 、 StampedLock 等，并分析它...
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别再瞎用 Semaphore 了！结合真实案例，教你用它优化数据库、缓存、网络连接
你好，我是爱琢磨的程序猿老李。今天咱们聊聊 Java 并发工具类 Semaphore（信号量）。很多开发者觉得 Semaphore 不就是控制并发线程数嘛，有啥难的？但真要用好它，在实际项目中发挥它的威力，可没那么简单。老李我就结合几个真...
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深入探讨Semaphore的公平性与非公平性对性能的影响
Semaphore简介 Semaphore是Java并发编程中用于控制多线程访问共享资源的工具，它允许一定数量的线程同时访问某个资源，通常用于限流、线程池管理、资源池管理等场景。Semaphore的核心在于它的信号量机制，通过 acq...
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深入解析Java中的Semaphore：底层原理与实现细节
什么是Semaphore？ Semaphore（信号量）是Java并发编程中的一个重要工具，用于控制对共享资源的访问。它通过维护一个许可证计数器来实现对资源的限制，确保同一时间只有有限数量的线程可以访问资源。Semaphore的核心思...
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Java 数据库连接池优化指南：从入门到精通，解决实际问题
嘿，大家好！我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 开发中一个绕不开的话题——数据库连接池。数据库连接池就像咱们的后勤保障部门，负责管理数据库连接，避免频繁地创建和销毁连接，从而提高性能。但是，如果连接池没用好，反而会成为系统瓶颈，导致各...
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Java 并发编程进阶：CountDownLatch 的实战应用与深度解析
你好，我是老码农，很高兴又和大家见面了。今天咱们聊聊 Java 并发编程中一个非常实用的工具—— CountDownLatch 。 相信不少小伙伴对它已经有所了解，但咱们的目标是不仅要“知其然”，更要“知其所以然”，深入挖掘它的应用场景，...
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Java 并发编程进阶：深入理解 CyclicBarrier 在团队协作中的应用
你好，我是老码农！今天我们来聊聊 Java 并发编程中一个非常实用的工具—— CyclicBarrier 。 它就像一个“栅栏”，可以协调多个线程，让它们在某个时间点同步，一起“跨越”这道栅栏，继续执行后续任务。这在很多场景下都非常有用，...
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Java 并发编程：ForkJoinPool 原理、递归任务与实战案例详解
Java 并发编程：ForkJoinPool 原理、递归任务与实战案例详解 大家好，我是你们的并发编程向导“并发小能手”！今天咱们来聊聊 Java 并发工具包 java.util.concurrent 中的一个强大的成员—— Fo...
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ForkJoinPool高并发场景应用与拒绝策略深度解析
你好，我是你的“并发编程助手” 在Java并发编程的世界里，处理高并发任务是咱们程序员经常要面对的挑战。今天，咱们就来聊聊Java并发包里的一个“神器”—— ForkJoinPool 。别担心，我会用大白话给你讲明白，保证你能听懂，还...
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如何根据CPU核心数、任务类型和任务粒度选择合适的ForkJoinPool并发度
1. 什么是ForkJoinPool？ ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一个用于并行执行任务的线程池，特别适合处理可以递归分解的任务。它的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（fork），然后将这些小任务的执行结果...
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羊膜腔灌注术：产科医生的实用指南
你好，产科医生们！我是你们的老朋友，一位热爱分享经验的“妇产小助手”。今天，我们来聊聊在产科领域中一项重要的技术——羊膜腔灌注术。这是一项看似简单，实则需要严谨操作的介入性技术。我将结合临床实践，详细阐述羊膜腔灌注术的适应症、禁忌症、操作...
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Elasticsearch段合并深度解析：策略、影响与优化调优
1. 背景：为什么需要段合并？ 在深入探讨段合并（Segment Merging）之前，我们得先理解Elasticsearch（底层是Lucene）是如何存储和处理数据的。当你向Elasticsearch索引文档时，数据并不会立即直接...
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Elasticsearch 远程 Reindex 与 Logstash 迁移：解密 slices、pipeline.workers、output.workers 性能调优
Elasticsearch 数据迁移： _reindex 与 Logstash 的性能博弈 在 Elasticsearch (ES) 的世界里，数据迁移是个常见但充满挑战的任务。无论是集群升级、硬件更换，还是架构调整，把海量数据从一...
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如何为增量日志处理脚本设计健壮的状态管理与恢复机制 应对轮转截断等疑难杂症
你好，我是专注于系统稳定性的“代码鲁棒师”。在日常运维和开发中，我们经常需要编写脚本来实时或准实时地处理不断增长的日志文件。一个看似简单的需求——“从上次读取的位置继续处理”，在现实中却充满了陷阱。日志轮转（log rotation）、文...
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Kubernetes下Snowflake Worker ID分配难题 如何优雅破解？四种主流方案深度对比
嘿，各位在K8s浪潮里翻腾的兄弟们！今天咱们聊一个分布式系统中挺常见，但在K8s这种动态环境里又有点棘手的问题——Snowflake算法的Worker ID分配。 Snowflake本身是个好东西，64位ID，时间戳+数据中心ID+机...
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除了Redis和Zk，还有哪些分布式锁实现方案？它们优劣和场景有何不同？
在分布式系统中，为了保证共享资源的并发访问安全，分布式锁是不可或缺的机制。我们最常听到的可能是基于 Redis 或 ZooKeeper 的实现。但除了它们，确实还有其他方案，比如您提到的基于数据库的分布式锁，以及一些新兴的云原生协调服务。...
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秒杀系统高并发库存扣减：如何平衡性能与准确性，避免超卖和数据库瓶颈？
老铁，你说的这些痛点，我作为后端开发者，简直是深有体会！秒杀系统那瞬间的百万级请求，尤其是库存扣减，真是系统稳定性的“试金石”。数据库连接池耗尽、超卖，这些都是稍不留神就会踩的坑。我来分享一套我们团队在实际项目中总结出的，兼顾性能、准确性...
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高并发游戏世界状态同步：如何平衡全量与局部更新的取舍？
在开发高并发游戏世界时，游戏状态同步无疑是核心挑战之一。许多开发团队都曾面临这样的困境：是选择实现简单但开销巨大的“全量同步”，还是追求效率却可能引入复杂度的“局部更新”？这就像走钢丝，一不小心就会导致开发效率低下、版本迭代缓慢，甚至在运...
