JVM
-
Web框架基准测试排名 2022-07-19榜单
排名 框架 JSON 1-query 20-query Fortunes Updates Plaintext Weighted score 1 just 1,526,7...
-
Cassandra 查询优化策略:从入门到放弃(误)——深度解析及实战技巧
Cassandra 查询优化策略:从入门到放弃(误)——深度解析及实战技巧 很多朋友在使用 Cassandra 的过程中,都会遇到查询性能瓶颈的问题。Cassandra 作为一款分布式 NoSQL 数据库,其强大的扩展性和高可用性令人...
-
Java与Python在现实项目中的应用对比分析
在现实项目中,选择Java还是Python作为开发语言,往往取决于项目的具体需求、团队的技术栈和个人的偏好。以下将从多个方面对比分析Java与Python在现实项目中的应用差异。 1. 性能与效率 Java作为一种静态类型语言,在...
-
支付系统遭遇流量洪峰时,架构师需要解决的三大技术难题
咱们做支付系统的工程师都深有体会,每年双十一凌晨那个流量曲线,简直比过山车还要刺激。去年我们系统就遇到了个哭笑不得的情况——某网红直播间突然带货某爆款商品,瞬间涌入的支付请求直接把交易流水冲到了日常的178倍。 一、系统架构的极限挑战...
-
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...
-
Java 应用数据库连接池的常见问题诊断与优化指南
你好!作为一名Java开发者,你肯定经常和数据库打交道。在 Java 应用中,数据库连接池是必不可少的组件,它能有效地管理数据库连接,提高性能。但是,数据库连接池也可能带来一些问题,比如连接泄漏、连接耗尽、慢 SQL 等,这些问题会影响应...
-
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...
-
Java并发编程进阶:Semaphore与ReentrantLock、CountDownLatch组合拳出击
Java并发编程进阶:Semaphore与ReentrantLock、CountDownLatch组合拳出击 大家好,我是你们的并发编程引路人,码农老兵。 在Java并发编程的世界里,我们经常会遇到各种各样的“拦路虎”,比如资源竞...
-
深入剖析 Java ForkJoinPool:工作窃取算法及性能对比
你好,我是你们的“并发编程小能手”!今天咱们来聊聊 Java 并发编程中的一个高级工具——ForkJoinPool。别看它名字里带个“Pool”(池),它可不是一般的线程池。ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一种特殊线程池...
-
ForkJoinPool 并发度设置:性能调优的实战指南
你好,我是老码农。今天咱们聊聊在 Java 并发编程中,一个经常被忽视但又至关重要的环节—— ForkJoinPool 的并发度设置。很多时候,我们直接使用默认配置,觉得能跑就行。但如果你追求极致的性能,或者经常需要处理大规模数据,那么...
-
别再只会 Mutex 了!Java 多线程性能优化之 SIMD 指令集 (AVX/SSE) 实战
大家好,我是你们的硬核老哥阿猿。今天咱们不聊虚的,直接上干货,聊聊 Java 多线程性能优化里一个经常被忽视的“大杀器”——SIMD 指令集(Single Instruction Multiple Data),特别是 AVX 和 SSE。...
-
Java Vector API 助力音频处理:FFT 变换与滤波的加速实践
你好,我是老K。今天我们来聊聊 Java 领域一个相对“冷门”但潜力巨大的技术——Vector API。它能干啥?简单来说,就是利用 CPU 的 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令,实现...
-
深入浅出:响应式编程中的背压机制与Java实践 (Reactor & RxJava)
你好,我是老码农,很高兴能和你一起探讨响应式编程中一个非常重要的话题——背压(Backpressure)。 在当今高并发、大数据量的应用场景下,响应式编程已经成为了主流选择之一。它能够以非阻塞的方式处理数据流,从而提高系统的吞吐量和响...
-
Elasticsearch聚合查询性能优化实战:告别缓慢,榨干性能的关键技巧
Elasticsearch (ES) 的聚合(Aggregations)功能极其强大,是进行数据分析和构建仪表盘的核心。但随着数据量增长和查询复杂度提升,聚合查询的性能往往成为瓶颈。查询响应缓慢、CPU 飙升、内存 OOM… 你是否也遇到...
-
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。...
-
Elasticsearch跨地域CCR复制延迟与带宽瓶颈终极指南:TCP优化与ES配置实战
当你负责维护横跨大洲(比如亚欧、跨太平洋)的 Elasticsearch 集群,并依赖跨集群复制(CCR)来同步数据时,高延迟和有限的带宽往往会成为性能杀手,导致数据同步滞后、复制不稳定。别担心,这并非无解难题。咱们今天就深入聊聊,如何通...
-
云原生K8s配置热更新:Apollo配置中心实现零中断的秘诀
在云原生环境下,服务动态伸缩和频繁发布是常态,如何高效进行配置管理和热更新,同时避免服务重启带来的中断,是许多团队面临的挑战。您提出希望找到一个能与K8s动态调度机制无缝衔接的配置中心方案,这是一个非常核心且关键的需求。 传统的配置管...
-
微服务转型:如何平衡调用链追踪精度与运维成本?
我们团队在从单体架构向微服务转型的过程中,服务间的通信质量和稳定性确实是一个核心关注点。在分布式系统中,服务调用链路变得复杂,排查问题、性能优化都离不开有效的可观测性手段。调用链追踪(Distributed Tracing)正是解决这些痛...
-
手把手教你:如何从jstack日志中揪出死锁线程
线上环境突然卡死,没有可视化工具,只能拿到 jstack 日志,面对几万行的文本,确实让人头大。别慌,这里提供一套系统性的方法,帮你从 jstack 日志中揪出死锁线程。 第一步:拿到 jstack 日志 这个不用多说,使用 ...
-
微服务RPC偶发超时:如何精准定位是网络抖动还是服务实例“掉队”?
在微服务生产环境中,偶发的RPC超时确实是一个令人头疼的问题。就像你描述的,有了负载均衡和服务发现,问题依然隐蔽,难以定位到是某个具体服务实例的问题,还是底层网络层偶尔的“抖动”。这种“幽灵”般的故障,往往需要更深层次的观测和分析手段。 ...