1. 什么是伪共享CPU 缓存系统中是以缓存行（cache line）为单位存储的。目前主流的 CPU Cache 的 Cache Line 大小都是 64 Bytes。在多线程情况下，如果需要修改“共享同一个缓存行的变量”，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享（False Sharing）。2. 缓存行由于共享变量在 CPU 缓存中的存储是以缓存行为单位，一个缓存行可以存储多个变量（存满当前缓
每个程序员都应该了解的 CPU 高速缓存[编者按：这是Ulrich Drepper写“程序员都该知道存储器”的第二部。那些没有读过第一部 的读者可能希望从这一部开始。这本书写的非常好，并且感谢Ulrich授权我们出版。一点说明：书籍出版时可能会有一些印刷错误，如果你发现，并且想让它在后续的出版中更正，请将意见发邮件到lwn@lwn.net ，我们一定会更正，并反馈给Ulrich的文档副本
有些时候我们希望减少对数据库的查询来提高程序的性能，因为这些数据不是经常变更的，而是会在很长一段时间内都不会变化，因此，我们每连接一次数据库，都会把相应的结果用文件的形式保存起来。比如对于一个商城来说，我们的商品的数量可能会经常变，但是我们的商品类型以及商品的价格这些东西都会在很长的一段时间内不会变更，如果我们需要频繁的查询它们的时候，就可以使用数据库缓存技术。缓存的原因
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2024-01-08 15:16:15
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.一 .前言二 .代码分析2.1. 入口2.2. SocketTextStreamFunction2.2.1. SourceFunction接口2.2.2. SourceContext2.2.3. 属性2.2.4. 构造方法2.2.5. run(SourceContext ctx)2.2.6. cancle ()2.2.7. 官方提供的SourceFunction示例2.3. addSource
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2024-10-31 10:09:02
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# 如何实现大数据量缓存架构
在当今的技术环境中，数据量的迅速增长使得构建高效的缓存架构变得尤为重要。缓存不仅可以提高数据的访问速度，还可以减轻数据库的压力。本文将详细介绍如何实现一个大数据量的缓存架构，主要步骤和必要的代码示例将会一一列出。
## 流程概述
下面是构建大数据量缓存架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 选择缓存技术（如Redi
问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
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2024-04-07 17:38:45
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Redis缓存问题分析为何要使用Redis？Redis有着约110000次/s 读速度和约81000次/s写速度，能非常快速的读写数据，在并发条件下有着很好的作用。特别在对关系数据库会造成大量压力的情况下，能很好减缓数据库的压力。如下图： 它能把这些请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应。那拿Redis做缓存会有哪些问题？缓存穿透 在查询数据的时候，redis与关系数据库都没有数据，在并发条
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2023-05-25 15:37:41
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先看上图，如果对图中的(a)(b)(c)(d)四个过程的处理方式都很清楚了，那么请不用再看本文了。两个概念强缓存用户发送的请求，直接从客户端缓存中获取，不发送请求到服务器，不与服务器发生交互行为。协商缓存用户发送的请求，发送到服务器后，由服务器判定是否从缓存中获取资源。两者共同点：客户端获得的数据最后都是从客户端缓存中获得。两者的区别：从名字就可以看出，强缓存不与服务器交互，而协商缓存则需要与服
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2023-08-24 07:48:59
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# Java for 数据量实现流程
## 1. 概述
在处理大规模数据集时，我们需要使用高效的算法和数据结构来提高性能和效率。Java语言提供了一些强大的工具和技术，可以帮助我们处理大数据量。本文将介绍如何在Java中实现“java for 数据量”，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现“java for 数据量”的步骤，我们将通过表格的形式展示每个步骤所需的操作
原创
2023-10-17 11:23:35
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1.Redis常见使用场景数据高并发的读写，海量数据的读写，对扩展性要求高的数据2.Redis为什么是单线程，速度为什么快因为cpu不是redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者是网络带宽。既然单线程容易实现，而且cpu也不会成为瓶颈，就采用单线程。速度原因：纯内存操作；单线程操作，避免了频繁的上下文切换；采用了非阻塞I/O多路复用机制。3.缓存击穿、缓存雪崩、缓存预热、缓存更新、缓
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2023-08-11 10:06:49
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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1千万左右的数据量，数据有查询次数的限制，比如每条记录每天只能查询2次，每周只能查询5次，每月只能查询10次,现在要求在查询的时候能够很快的反馈是否到达查询次数上限，如果没有记录，则增加此记录的查询次数，每天的查询量非常大，可能达到千万级。 目前有3个方案去解决这个问题，如下： 方案1. 采用自定义缓存，直接把1千万数据，根据数据标识作为key放到hashmap里面，每
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2023-07-09 15:57:18
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# 如何实现 Java 中 File 数据量的计算
在学习如何计算 Java 中文件数据量时，首先我们需要理解每一个步骤的流程。通过下面的表格，我们能清晰地看到如何从头到尾完成这一任务。
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------------|
|
原创
2024-09-27 07:50:41
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# Java并发数据量
在Java编程中，使用多线程处理数据是非常常见的。通过利用多线程的并发能力，我们可以提高程序的性能和效率。然而，在处理大量数据时，需要特别注意并发数据量的管理，以避免出现内存溢出、数据错乱等问题。本文将介绍在Java中处理并发数据量的一些技巧和最佳实践。
## 为什么需要关注并发数据量
在多线程编程中，如果并发数据量过大，可能会导致以下问题：
1. **内存溢出**
原创
2024-07-09 03:23:46
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
千万级别只是个概念，代表数据量等于千万或者大于千万的数据
本分享不牵扯分布式采集存储之类的.是在一台机器上处理数据，如果数据量很大很大的话，可以考虑分布式处理，如果以后我有这方面的经验，会及时分享的.
1、程序采用的ftp工具， apache 的 commons-net-ftp-2.0.jar
2、千万级别ftp核心关键的部分--列目录到文件，只要是这块做好了，基本上性能就没有太
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2023-10-03 21:07:11
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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1.以往都是在后台直接读取
数据库，如果操作过快会给
数据库不小的压力，因此
java引入了非关系型
数据库Redis进行
数据缓存，减轻了
数据库的负担！使用测试Redis非关系型
数据库，通过查询关系型
数据库，查看Redis
缓存情况首先引入pom.xml中的依赖：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://ma
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2024-07-22 14:28:38
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越来越感觉到DB力不从心，在面对千万级用户量的应用时，DB面对平凡的curd，特别是查询的时候，早已不堪
原创
2022-12-16 16:50:05
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采用JDBC批处理（开启事务、无事务）采用JDBC批处理时需要注意一下几点：1、在URL连接时需要开启批处理、以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=false”;2、PreparedStatement预
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2024-08-11 09:37:19
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