文章目录1.概述2.CountDownLatch代码演示源码分析3.CyclicBarrier代码演示源码分析4.Exchanger代码演示5.Semaphore代码演示源码分析 1.概述java并发编程系列博客前面6篇，介绍了synchronized和ReentrantLock的使用和实现原理。博客地址如下：synchronized你用对了吗？synchronized锁升级就是这么的简单wai
基本概念并发量：服务器能够承载的客户端数量吞吐量：单位时间内，能够处理的数量举例：客户端发一个请求，服务端能够在200ms内能够返回结果需要考虑的因素：数据库io操作(日志、文件、网络等)网络带宽内存操作注：服务器能够同时建立的连接数量就是服务器的并发量这种认知是错误的。连接数量只是服务器并发量的一个基础或者说是前提。什么是C10K, C1000K, C10M？C10K：单台服务器可以同时承载1w
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2024-09-29 21:56:06
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# 如何实现Java单机接口并发量
在现代软件开发中，处理并发请求是一个需要认真对待的问题。作为一名初入行的开发者，你需要理解如何在Java中实现一个单机网络接口的并发处理。下面我们将通过一个简单的实例来帮助你理解这一概念，并提供具体的代码和执行步骤。
## 流程概述
以下是实现Java单机接口并发处理的基本流程：
| 步骤 | 描述
在多线程的并发访问的环境，在解决多线程的数据资源共享问题时；可以可虑使用锁机制来控制。
1.对象的锁
所有对象都自动含有单一的锁。
JVM负责跟踪对象被加锁的次数。如果一个对象被解锁，其计数变为0。在任务（线程）第一次给对象加锁的时候，计数变为1。每当这个相同的任务（线程）在此对象上获得锁时，计数会递增。
只有首先获得锁的任务（线程）才能继续获取该对象上的多个锁
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2023-10-08 11:22:29
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第1章 走入并行世界1 并发(Concurrency)和并行(Parallelism)都可以表示两个或多个任务一起执行。但并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行。并行是真正意义上的“同时执行”。2 有关并行的两个重要定律。Amdahl定律强调当串行比例一定时，加速比是有上限的。Gustafson定律关心的是如果可被并行化的代码所占比重足够多，那么加速比就能随着CPU的数量线性增长
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2024-01-10 21:38:54
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单例对象（Singleton）是一种常用的设计模式。在Java应用中，单例对象能保证在一个JVM中，该对象只有一个实例存在。这样的模式有几个好处：
1、某些类创建比较频繁，对于一些大型的对象，这是一笔很大的系统开销。
2、省去了new操作符，降低了系统内存的使用频率，减轻GC压力。
3、有些类如交易所的核心交易引擎，控制着交易流程，如果该类可以创建多个的话，系统完全乱了。（比如一个军队出现了
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2023-07-20 17:31:05
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# 实现 MongoDB 单机并发量的指南
在实现 MongoDB 单机并发量时，了解每个步骤的具体内容是非常重要的。以下是我们将要进行的主要步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 MongoDB |
| 2 | 创建测试数据库和集合 |
| 3 | 实现并发数据插入 |
| 4 | 测试并发量 |
| 5 | 性能监
原创
2024-09-01 05:54:29
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公司最近在做一个IM的项目，使用NIO底层通讯，要求单台机子可容纳20w用户量。程序是写出来了，但测试成了问题，我们找不到方法模拟20w并发！最开始使用java模拟，并发不够，而且开销巨大，这里整理的是java模拟并发前的JVM Thread生产数量。首先，需要了解影响java并发线程数的参数： -Xmsintial java heap size-Xmxmaximum java heap size
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2024-02-02 08:43:59
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1. 单机模式单机模式指 Redis 主节点以单个节点的形式存在，这个主节点可读可写，上面存储数据全集。在3.0版本之前，Redis 只能支持单机模式，出于可靠性考量，通常单机模式为“1主 N 备”的结构，如下所示： 需要说明的是，即便有很多个 Redis 主节点，只要这些主节点以单机模式存在，本质上仍为单机模式。单机模式比较简单，足以支撑一般应用场景，但单机模式具有固有的局限性：不支持自动故障转
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2023-08-10 10:42:54
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目录一、问题概述在持续十分钟的压力测试中，单机QPS从8000陆续降低至3000的过程中发现的内存泄漏。首先看一下压测计算的数据：被压测的机器：机器配置：4核8G单机预计QPS：8000左右，不超过9000平均响应时间：12~13ms发起压测的执行机：设置单机并发数：60执行机数量：2台由此可以计算出进行压测的QPS数据：平均响应时间为12ms，单机60的并发数，则单机的最高QPS为 60/0.0
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2023-09-03 08:25:03
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# 教你实现单机MongoDB并发量
在现代开发中，MongoDB因其灵活的结构和高效的数据处理能力而被广泛使用。对于初学者来说，理解如何衡量和优化MongoDB的并发性能是至关重要的。本文将指导你如何在单机环境下测试MongoDB的并发量。我将提供必要的步骤、代码示例以及可视化示例，以帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概览
以下是实现MongoDB并发量的主要步骤：
| 步骤编号 |
原创
2024-08-29 08:45:00
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Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢？这篇文章我们来一点一点说一下。一、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示： 那么在这里我们不禁有一个疑问了，如果把数据基于磁盘
内容概要：1、为什么要限流2、分布式限流解决方案3、Guava实现令牌限流和漏桶限流4、SpringBoot结合Redis实现分布式限流5、SpringCloud GateWay网关限流---微服务SprignCloud 6、Nginx限流 1 为什么要限流目标学习在项目开发中为什么要使用限流技术，以及限流的作用。概述在分布式领
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2024-07-25 11:12:46
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在处理“单机 Redis 每秒并发量”问题时，我们需要一系列步骤来提高 Redis 的性能，使其能够承受更高的并发请求。在本文中，我将详细描述解决这一问题的过程，其中包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南与性能优化等。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境与 Redis 及其客户端库的兼容性。以下是我们技术栈的兼容性展示。
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quadrantCh
艾编程架构课程第四十五 --- 四十七节笔记未完待续kafka消息队列应用实战-11. kafka的主要特点分析2. kafka的架构模型分析3. kafka的内部设计特点4. kafka的应用场景分析5. kafka安装部署6. kafka内部命令使用7. kafka内部文件存储结构8. kafka生产者分析8.1. 生产者分区的原则8.2. Kafka副本的复制方案8.2.1. 副本的复制方
Mysql数据库并发控制相关问题事务：数据库管理系统运行的基本单位是事务事务的特性（ACID特性）原子性(Atomicity) ：事务是一个原子，不可分割的操作序列一致性(Consistency) ：一个一致性状态到另一个一致性状态隔离性(Isolation) : 不能被其他事务干扰持久性(Durability) : 提交后持续化存储事务中包括的所有操作要么都做，要么都不做（就效果而言）。事务不应
springmvc在获取Request和Response有很多方式：具体请看：产生线程问题的代码如下：public class BaseController {
protected HttpServletRequest request;
protected HttpServletResponse response;
protected HttpSession sessi
分布式缓存技术-redis缓存的用途高性能：redis是基于内存进行操作的，性能较高，前端发送请求后，后端会查询数据库，中间加入redis后可以将数据先存在redis中，下次读取的时候会直接读取redis的数据性能就会提高高并发：mysql的数据库每秒查询率（QPS）是2000，redis的上限就比较大，单点下系统吞吐量（TPS）是8W/S ，每秒查询率（QPS）是10W ，redis集群情况下根
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2023-06-14 17:11:08
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简介Task(任务)可以解决多线程编程中的复杂性。多线程编程的复杂性传递数据和返回结果
传递数据倒是没啥问题，只是难以获取到线程的返回值，处理线程的异常也需要技巧。监控线程的状态
新建新的线程后，如果需要确定新线程在何时完成，需要自旋或阻塞等方式等待。线程安全
设计时要考虑如果避免死锁、合理使用各种同步锁，要考虑原子操作，同步信号的处理需要技巧。性能
多线程最大需求就是提升性能，但是多线程中有很多
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2024-10-15 14:26:43
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java不允许多重继承，也就是说一个子类只能有一个父类，
Son extends FatherA,FatherB 是错误的
为了弥补这点不足，java允许实现多个接口，
接口就是给出一些没有内容的方法，类似于C++中的虚类。到具体用的时候再由用的方法自己定义内容，要注意的是想用接口必须实现接口的所
有方法。
其实是因为java不支持多
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2023-09-30 08:01:07
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