一、常见问题 从小的方面讲， 并发编程最常见的问题就是可见性、原子性和有序性问题。 从大的方面讲， 并发编程最常见的问题就是安全性问题、活跃性问题和性能问题。 下面主要从微观上分析问题。二、可见性问题 可见性：一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立马看到，这个称之为可见性。知道了可见性那么你就知道可见性问题了. 可见性问题：一个线程对共享变量的修改，但另一个线程感知不到其修改值的操
向MySQL发送一个请求时MySQL具体的操作过程慢查询1.慢查询 SHOW VARIABLES LIKE '%quer%' 索引优化技巧1.对于创建的多列索引（复合）索引，只要查询条件使用了最左边的列，索引一般就会被使用。2.对于使用like的查询，查询如果是“%aaa”、“_aaa”就不会使用索引，“aaa%”就会使用索引。3.如果条件中有or，则要求or的所有字段都必须有索引，否则不能
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2023-09-02 01:57:24
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文章目录优化数据访问思路执行过程优化1.查询缓存2.查询优化处理2.1 词法解析器预处理2.2 查询优化器Question: 在很多情况下mysql会选择错误的执行计划，原因如下：2.3 优化器的优化策略2.4 优化器的优化类型2.5 关联查询2.6 排序优化优化特定类型的查询1. 优化count() 查询2. 优化关联查询3. 优化子查询4. 优化limit分页4. 优化union查询 优化数
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2023-09-02 01:57:11
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一、查询慢的原因 通常来讲MySQL数据库查询需要经历的周期：从客户端，到服务端，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，并返回结果给客户端。这里涉及到网络、IO、cpu、上下文切换、系统调用、生成统计信息、锁等待时间等流程，如图所示： 二、优化数据访问 1、查询不需
1高可用方案1.1master高可用master镜像是通过把primary master对应的standby master放置到不同的物理主机实现的。正常情况下只有primary master接受用户连接请求，standby master通过gpsyncagent进程(运行在standby master上)利用事务日志保持与primary master的同步。由于master上不存放任何用户数据，
# HBase高并发查询优化实现指南
## 一、整体流程
下面是实现HBase高并发查询优化的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 使用HBase进行数据存储 |
| 2 | 配置HBase表结构 |
| 3 | 使用Apache Phoenix进行SQL查询优化 |
| 4 | 使用HBase的Scan操作进行数据扫描 |
| 5 | 针对高并发查
ES内存优化一、降低 FST 在堆内的内存使用量二、将FST移至堆外内存1.ES社区方案2.tencent方案磁盘优化高可用优化系统健壮性容灾缺陷修复 内存优化ES常被用来处理日志分析，其中，ES堆内存的使用率常常过高，在堆内存中，发现主要存放了大量的FST(二级倒排索引，前缀树，记录block地址)，无法被GC回收，占用了50%-70%的堆内存。一、降低 FST 在堆内的内存使用量我们可以将bl
# Java并发优化
## 引言
在软件开发中，高并发的处理是一项非常重要的工作。特别是在Web应用程序或分布式系统中，高并发能力是保证系统性能和稳定性的关键。在Java中，通过多线程并发编程可以实现高并发处理。然而，多线程编程也带来了一些问题，如线程安全性、性能瓶颈等。本文将介绍一些Java并发优化的技巧，以提高系统的性能和稳定性。
## 1. 线程安全性问题
在多线程编程中，线程安全是
原创
2023-08-15 11:37:18
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章节一：基础模型 章节二：多线程机制[this,join] 章节三：Lock机制（AQS[变量，模版方法，同步队列读写],ReentantLock[重入锁，公平锁，区别],ReentantReadWriterLock[实现机制 I，降级锁],condition[实现机制]） 章节四：数据结构(ConcurrentHashMap[1.7,1.8变量，增，扩容，get],ConcurrentLinke
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2023-09-19 22:31:11
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锁优化的背景 JDK5版本带来了J.U.C包以及其他并发相关的技术，使得Java语言对于并发的支持更加完善。在这个基础上，JDK6为了更加高效的并发，Hotspot虚拟机的开发团队花费了大量的精力去实现各种锁优化的技术：自旋锁、自适应自旋锁、锁消除、锁膨胀、轻量级锁、偏向锁等。自旋锁与自适应自旋锁 互斥同步对于性能最大的影响点在于线程阻塞导致用户态和内核态切换所带来的的性能消耗。同时一个现状是
java线程同步处理并发问题
java线程同步处理并发问题一个对象同时被多个线程读写时，会造成并发问题，线程同步把这些线程排队来解决这个问题。线程同步有两个元素，队列和锁。锁人为对被修改的对象加锁，使对象每次只能被一个线程修改，一个线程获得排他锁的时候获得读写机会，其他线程被挂起，这个线程读写完后释放锁。只有进行修改操作时才需要锁，其他操作不需要锁，否则低效。死锁死锁是锁机制错误使用的情况。多个
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2023-06-07 21:26:53
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Java并发编程技术知识点梳理（第一篇）线程安全与线程同步Java并发编程技术知识点梳理（第二篇）线程的基本操作Java并发编程技术知识点梳理（第三篇）浅谈Java线程池Java并发编程技术知识点梳理（第四篇）锁优化和无锁Java并发编程技术知识点梳理（第五篇）多线程与网络编程Java并发编程技术知识点梳理（第四篇）目录锁优化减少锁的持有时间减少锁粒度用读写分离锁替换独占锁锁分离锁粗化JDK内部的
目录1.小故事2.轻量级锁3.锁膨胀4.自旋优化5.偏向锁5.1.概述5.2.偏向锁状态5.3.偏向锁撤销5.3.1.调用对象hashCode5.3.2.其它线程使用对象5.3.3.调用wait/notify5.4.批量重偏向5.5.批量撤销6.其它优化6.1. 减少上锁时间6.2.减少锁的粒度6.3.锁粗化6.4.锁消除6.5. 读写分离 关于synchronized底层工作原理在上一节介绍过
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2023-08-20 23:42:52
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文章目录一、提高锁性能的建议1.1 减小锁的持有时间1.2 减小锁粒度1.3 读写锁替换独占锁1.4 锁分离1.5 锁粗化二、JVM中的锁优化2.1 锁偏向2.2 轻量级锁2.3 自旋锁2.4 锁消除 一、提高锁性能的建议1.1 减小锁的持有时间尽量在关键代码部分持有锁，防止在持锁过程中执行大量非关键代码。即尽可能减少某个锁的占有时间，以减少线程间互斥的可能性，进而提升系统的并发能力。publi
锁的优化提高锁的性能减少锁的持有时间减小锁的粒度读写锁替换独占锁锁分离锁粗化JVM中对锁的优化策略锁偏向轻量级锁自旋锁锁消除ThreadLocalThreadLocal的使用ThreadLocal的实现原理性能影响无锁CAS算法无锁的线程安全整数：AtomicIntegerJava中的指针：Unsafe类Unsafe实现CAS操作的例子无锁的对象引用：AtomicReferenceABA问题带有
文章目录持久层使用索引创建索引避免索引失效分析索引使用情况查看索引删除索引缓存层什么数据放缓存缓存更新策略应用层限流策略服务器网络带宽系统平均负载其他策略性能测试 持久层注：持久层数据库以postgresql为例使用索引索引主要是对于查询业务比较有帮助，根据业务逻辑对要查询的某个字段或多个字段加索引，可以极大提升查询速度，几十倍到几百倍创建索引postgresql创建组合索引的语法如下：crea
文章目录1. 应用优化1.1 使用连接池1.2 减少对MySQL的访问1.2.1 避免对数据进行重复检索1.2.2 增加cache层1.3 负载均衡1.3.1 利用MySQL复制分流查询1.3.2 采用分布式数据库架构2. Mysql中查询缓存优化2.1 概述2.2 操作流程2.3 查询缓存配置2.4 开启查询缓存2.5 查询缓存SELECT选项2.6 查询缓存失效的情况3. Mysql内存管理
百度C++工程师的那些极限优化（并发篇） https://mp.weixin.qq.com/s/0Ofo8ak7-UXuuOoD0KIHwA ...
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2021-06-24 23:55:00
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文章目录一、mysql应用层优化1.使用连接池-----Druid C3p02.减少对MySQL的访问①避免对数据进行重复检索②增加cache层(缓存)3.负载均衡①利用MySQL复制分流查询--- 查询的频率比较高。②采用分布式数据库架构③总结：应用层提高数据库的并发二、Mysql并发参数调整1.max_connections --- 适当的调整连接的数量。 my.cnf2.back_log 设
一 优化思路1.1 Socket连接1.1.1 系统层面somaxconn
tcp回收：tcp_tw_recycle
tcp回收：tcp_tw_reuse
syncookies1.1.2 nginx层面worker_connections
keepalive_timeout1.2 文件访问数量1.2.1 系统层面ulimit1.2.2&
