线程池
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在异步编程的世界中：RxJava与CompletableFuture的深度对比分析
在当今的软件开发领域， 异步编程 已经成为提高程序性能和响应速度的重要手段。而在众多可供选择的工具中， RxJava 和 CompletableFuture 是两种备受关注且各具特色的解决方案。今天，我们就来详细比较这两者之间的优势与不足...
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不同 Executor 类型在处理大规模并发任务时的性能差异：ThreadPoolExecutor 和 ForkJoinPool 的实战比较
不同 Executor 类型在处理大规模并发任务时的性能差异：ThreadPoolExecutor 和 ForkJoinPool 的实战比较 在 Java 并发编程中， Executor 接口扮演着至关重要的角色，它负责将任务提交到...
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深入探究：CompletableFuture 与 ForkJoinPool 的结合应用，以及性能提升策略
深入探究：CompletableFuture 与 ForkJoinPool 的结合应用，以及性能提升策略 Java 中的 CompletableFuture 和 ForkJoinPool 是处理异步任务和并发编程的强大工具。 ...
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Elasticsearch Bulk写入与Indexing Buffer深度解析：为何批量操作效率远超单条？
你好！如果你正在处理将大量数据导入Elasticsearch（简称ES）的任务，并且希望榨干系统的每一分性能，那么理解 Bulk API 如何与 Indexing Buffer 协同工作至关重要。很多开发者知道 Bulk 比单...
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MQ消费幂等性保障 Redis分布式锁Watchdog续期机制如何优雅运作
搞分布式系统的兄弟们，肯定都遇到过一个经典场景：用消息队列（MQ）处理任务，为了防止消息被重复消费导致业务错乱，需要保证消费端的幂等性。而实现幂等性，分布式锁是个常用的手段。用Redis做分布式锁，简单高效， SET key value ...
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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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还在用Future？Java响应式编程带你飞！
还在用Future？Java响应式编程带你飞！ 大家好，我是你们的编程老司机“代码探险家”！今天咱们聊点儿时髦的，说说Java里的响应式编程，特别是怎么用它来优雅地干掉 Future ，让你的代码在并发场景下跑得更快、更稳、更飘逸！ ...
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Elasticsearch同集群Reindex数据流揭秘：节点内拷贝还是网络传输？
Elasticsearch 同集群 Reindex：数据流向的深度解析 当我们聊到 Elasticsearch (ES) 的 reindex 操作时，一个常见的场景是将数据从一个索引迁移到同一集群内的另一个索引。比如，你可能需要修...
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ForkJoinPool 终极指南：实战案例解析，玩转 Java 并行编程
嘿，老铁们，我是老码农！今天咱们聊聊 Java 并发编程的利器—— ForkJoinPool 。这玩意儿在多核 CPU 时代可是个宝，能帮你把任务拆分、并行执行，充分利用硬件资源，提升程序性能。不过， ForkJoinPool 也不是万能...
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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...
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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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Semaphore 性能调优秘籍：高并发场景下的实战指南
你好呀，我是老码农张三，一个专注于 Java 并发编程的“老司机”。今天，咱们聊聊在高并发场景下，如何玩转 Java 并发工具箱里的“红绿灯”——Semaphore，并把它调教得服服帖帖，性能杠杠的！ 1. Semaphore 是什么...
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Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南
Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南 嘿，哥们！想必你是一位对Java技术充满热情的开发者，对高并发、高性能的系统设计有着浓厚的兴趣。今天，咱们就来聊聊Java世界里一个非常重要的概念——背压（Backpre...
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ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析
ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析 你好，我是你的Java老朋友，码农老王。 在Java并发编程的世界里，选择合适的线程池模型至关重要。今天咱们就来聊聊 ForkJoin...
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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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Semaphore 的公平与效率：高并发下的资源争夺与优化策略
你好呀，我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 并发编程里一个特别实用的工具—— Semaphore （信号量）。 尤其是在高并发的场景下，它就像一个交通指挥官，能帮你控制对共享资源的访问，避免一窝蜂的拥堵。 咱们不光要搞清楚 Sema...
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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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如何监控与优化Java中的ForkJoinPool：线程数量、任务队列长度等关键指标
一、ForkJoinPool简介 ForkJoinPool是Java 7引入的一个并行任务执行框架，特别适合处理递归分治的任务。它使用了工作窃取算法（Work-Stealing Algorithm），能够高效地利用多核CPU资源。然而...
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ForkJoinPool与其他Java并发框架的对比及适用场景
在Java并发编程中，选择合适的并发框架是确保应用程序性能和效率的关键。本文将对比 ForkJoinPool 与 ThreadPoolExecutor 、 CompletableFuture 等常见Java并发框架，分析它们的优缺点及适用...
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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。...
