数据结构
-
如何提升编程代码的效率和可读性?从小白到进阶的编程代码优化指南
如何提升编程代码的效率和可读性?从小白到进阶的编程代码优化指南 作为一名程序员,我们都希望自己的代码能够高效地运行,并且易于理解和维护。然而,在实际开发过程中,代码的效率和可读性往往会受到各种因素的影响。如何提升编程代码的效率和可读性...
-
码农进阶指南:从入门到放弃?不存在的!
大家好,我是你们的码界老司机——代码超人! 👨💻 今天咱们不聊高大上的技术,就聊聊咱们码农的那些事儿。毕竟,谁还没个“写代码一时爽,debug火葬场”的经历呢? 🤣 作为一个混迹代码圈多年的老鸟,我见证了无数小伙伴从激情满满地...
-
深入解析 Java 并发中的 Semaphore:原理与源码剖析
在 Java 并发编程中, Semaphore 是一个非常重要的同步工具,用于控制对共享资源的访问。它的核心思想是通过一个计数器来限制同时访问某一资源的线程数量。本文将从底层原理、内部数据结构以及线程调度机制入手,结合源码进行深入分析,...
-
HikariCP 秘籍:ConcurrentBag 深度解析,并发性能提升的秘密武器
你好呀,我是老码农张三,很高兴能和你一起探索 HikariCP 连接池的奥秘! 如果你也像我一样,对连接池底层实现原理充满好奇,渴望探究 HikariCP 究竟是如何在众多连接池中脱颖而出,成为 Java 世界的性能标杆的,那么恭喜你...
-
深入解析Java中CyclicBarrier的底层实现原理
CyclicBarrier是Java并发工具包中的一个重要组件,用于协调多个线程在某个点的同步操作。与CountDownLatch不同,CyclicBarrier可以被重用,这使得它在某些场景下更为灵活。本文将深入探讨CyclicBarr...
-
数据库选型不头疼 关系型还是NoSQL?看完这篇就够了
嗨,我是老王,一个在技术圈摸爬滚打多年的老兵。最近不少朋友问我,现在数据库种类这么多,关系型、NoSQL,还有各种各样的,到底该怎么选啊?这个问题,确实挺让人头疼的。市面上的数据库产品,就像菜市场里的各种菜,看起来都差不多,但做出来的味道...
-
NoSQL数据库在大数据、实时应用和内容管理中的实际案例分析
引言 随着数据量的爆炸式增长,传统的关系型数据库在某些场景下已经无法满足需求。NoSQL数据库因其灵活的数据模型、高可扩展性和高性能,逐渐成为大数据、实时应用和内容管理等领域的主流选择。本文将通过实际案例,深入分析NoSQL数据库在这...
-
除了日志分析,Elasticsearch还能干什么?带你解锁更多奇妙应用场景
除了日志分析,Elasticsearch 还能干什么? 老铁们,大家好!我是你们的技术老朋友,今天咱们来聊聊 Elasticsearch (以下简称 ES) 这个家伙。提起 ES,大家可能首先想到的是它强大的日志分析能力,比如 ELK...
-
Elasticsearch查询性能揭秘:Term、Match、Range、Bool底层执行差异与优化之道
Elasticsearch查询性能:不只是搜到,更要搜得快! 嘿,各位在Elasticsearch(简称ES)世界里摸爬滚打的兄弟姐妹们!我们天天都在用ES写查询,什么 term 、 match 、 range 、 bool 信手拈来...
-
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...
-
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...
-
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...
-
亿级DAU统计难题?Redis HyperLogLog如何用12KB内存轻松搞定
场景痛点:海量用户活跃统计,内存告急! 想象一下,你的应用拥有上亿甚至几十亿的用户,每天需要统计有多少不同的用户登录或活跃(DAU - Daily Active Users)。最直观的想法是什么? 可能很多人会想到用 Redis ...
-
广告系统UV统计大杀器 Redis HyperLogLog 实战案例分享
搞广告系统的兄弟们,肯定都为一件事情头疼过——**独立用户覆盖数(Unique Visitors, UV)**的统计。尤其是当你的系统需要处理海量曝光、点击数据,并且业务方还要求实时、多维度(跨广告、跨时间、跨地域等)查询UV时,那酸爽....
-
Redis统计大比拼:Bitmap vs HyperLogLog 内存与精度如何抉择?
在处理海量数据统计,特别是需要计算独立用户数(UV)、日活跃用户(DAU)这类去重计数(Cardinality Estimation)的场景时,Redis 提供了两种非常强大的数据结构:Bitmap 和 HyperLogLog (HLL)...
-
Redis Stream消费组:原理、实践与Kafka对比,解锁高性能消息队列
你好,我是老王,一个折腾后端技术的老兵。今天我们聊聊 Redis 5.0 带来的一个重量级特性——Stream。很多人可能用 Redis 做缓存、做分布式锁,但你知道它也能当一个相当不错的消息队列(MQ)吗?特别是它的消费组(Consum...
-
Redis Stream 精确一次消费 实现的终极指南 - 结合事务、Lua 与持久化
你好,我是专注于分布式系统的老 K。在构建可靠的分布式系统时,消息队列扮演着至关重要的角色。而保证消息的『精确一次处理』(Exactly-Once Semantics)是许多业务场景下的刚需,尤其是在金融、订单处理等对一致性要求极高的领域...
-
Redis Stream 对比 Kafka 实现延迟队列 哪个更胜一筹
在需要处理“过一段时间再做某事”的场景下,延迟队列就派上用场了。比如,订单创建后30分钟未支付自动取消,或者用户预约提醒等等。技术选型时,Redis 和 Kafka 作为常见的消息处理组件,经常被纳入考虑范围。那么,使用 Redis St...
-
告别无效学习?一套程序员自学成长体系,小白也能轻松逆袭!
大家好,我是你们的程序员成长助手阿码。最近总有小伙伴抱怨:网上资料太多太杂,学了半天感觉原地踏步;想转行,但编程语言那么多,不知道从何下手;好不容易开始学了,遇到问题没人解答,卡壳了… 别慌!这些问题我都懂。今天,阿码就来分享一套我自...
-
大学生编程竞赛参赛指南:如何挑选比赛并高效备赛,弯道超车?
哈喽,各位卷王预备役的大学生们!是不是感觉大学生活除了上课、刷剧、偶尔emo之外,还缺点啥?没错,就是一场能让你肾上腺素飙升,简历瞬间亮瞎眼的编程竞赛! 想通过参加编程竞赛提升编程能力,为未来就业增加砝码?这绝对是个好主意!但面对五花...
