引言微服务涵盖了微信管家、微信应用解决方案、微信客服客户端、人工微信客服几部分。微服务是对于微信公众平台帐号提供的辅助管理平台，强化了微信公众号的互动营销推广与客户关系维护功能。微服务平台开发了为商家定制的“个性化管理、营销推广、客户关系管理、会员卡管理”等几个重要的运营管理模块。架构技术选型与设计-DUBBODubbo，是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点(阿里
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2024-08-24 18:25:46
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提升springboot应用速度的方法问题的出现背景主要的耗时原因火焰图的看法优化springboot启动速度的方法1. 从业务层面的优化2. 从Java应用程序层面的优化 问题的出现背景当对微服务的服务拆分没有把控好业务边界、拆分力度多大的时候，就会出现问题。主要的耗时原因为了优化启动速度，首先我们需要观察到底应用慢在哪里，IDEA自带集成了async-profile工具，所以通过火焰图，可以
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2024-07-03 12:46:46
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如果你听 Oracle 的人谈论 Java 8 背后的设计选择，你经常会听到并行性是主要动机。并行化是 lambda、流 API 等背后的驱动力。让我们看一个流 API 的示例。private long countPrimes(int max) {
return range(1, max).parallel().filter(this::isPrime).count();
}
priva
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2024-06-01 10:05:03
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1.java.util.concurrent所提供的并发容器java.util.concurrent提供了多种并发容器，总体上来说有4类，队列类型的BlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue,Map类型的ConcurrentMap,Set类型的ConcurrentSkipListSet和CopyOnWriteArraySet,List类型的CopyOnWriteArra
一、概述1.1集中式系统vs分布式系统集中式系统 集中式系统完全依赖于一台大型的中心计算机的处理能力，这台中心计算机称为主机（Host
或
mainframe
），与中心计算机相连的终端设备具有各不相同非常低的计算能力。实际上大多数终端完全不具有处理能力仅作为输入输出设备使用 伴随着大型主机时代的到来，大型主机卓越的性能和良好的稳定性，其 在单机处理能力方面的优势非常明显，使得I
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2024-08-28 00:01:02
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无论何时，只要有多个查询需要在同一时刻修改数据，都会产生并发控制的问题。本章的目的是讨论MySQL在两个层面的并发控制：服务器层和存储引擎层。并发控制是一个内容庞大的话题，有大量的理论文献对其进行过详细的讨论。本章只简单地讨论MYSQL如何控制并发读写，因此读者需要有相关的知识来理解本章接下来的内容。 以Unix系统的eamil box为例，典型的mbox文件格式是非常简单的。一个mbox邮箱中
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2024-09-19 22:08:49
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微服务入门一：微服务概述1. 微服务是什么 （1）微服务的核心就是把传统的单机应用，根据业务将单机应用拆分成为一个个的服务，将其彻底的解耦，每一个服务都是提供特定的功能，一个服务只做一件事，类似进程，每个服务都能够单独部署，甚至可以拥有自己的数据库。这样的一个个小的服务就是微服务。 （2） 比如传统的单机电商应用，可以将整个服务化为订单，支付，库存，物流，积分等模块（这里的模块就是一个一个的ser
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2024-02-25 18:55:43
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任何分布式架构都离不开服务的拆分，微服务也是一样。一、服务拆分原则微服务拆分时的几个原则：不同微服务，不要重复开发相同业务微服务数据独立，不要访问其它微服务的数据库微服务可以将自己的业务暴露为接口，供其它微服务调用二、服务拆分示例以微服务cloud-demo为例，其结构如下：cloud-demo：父工程，管理依赖order-service：订单微服务，负责订单相关业务user-service：用户
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2024-06-22 00:23:55
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# Java 多Pod 并行执行查询
在大数据分析和处理中，查询是一个非常重要的操作。有时候，一个查询可能需要很长时间才能执行完毕，尤其是对于大型数据集来说。为了提高查询性能，我们可以使用多Pod并行执行查询。本文将介绍如何在Java中实现多Pod并行执行查询，并提供代码示例。
## 什么是Pod？
在Kubernetes中，Pod是最小的可部署单元。它是一组紧密关联的容器的集合，它们共享网
原创
2024-01-06 08:18:47
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目录（零）前言（一）内容（二）结语（零）前言 上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式。 本篇我们接着分析SQL Server的并行运算。 闲言少叙，直接进入本篇的正题。技术准备同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用
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2023-12-22 11:38:01
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并行查询 当为一个查询生成一个执行计划时，SQL Server优化器尝试为这个查询选择相应速度最快的计划。如果执行该查询的消耗超过了cost threshold for parallelism选项中的设置，并且并行执行并没有被禁用掉，优化器会尝试生成一个可以并行执行的计划。一个并行查询计划会尝试使用多个线程执行这个查询，它分布式调用CPU中可用的各个处理器并且在同一时间在各个处理器上同步执行。并
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2023-11-28 04:39:51
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# Java 多个查询并行执行的指南
在现代开发中，执行多个数据库查询并行化是提高应用性能的一种有效方法。特别是在处理大规模数据时，这种方法可以显著缩短处理时间。本文将分步骤讲解如何在Java中实现多个查询并行执行。
## 流程概览
以下是实现多个查询并行执行的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
原创
2024-08-20 11:27:01
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本随笔主要讲述在shell编程中实现任务并发处理。一、调度脚本#!/bin/sh
help()
{
echo "使用说明:"
echo " $0 子进程脚本 [slots]"
exit
}
if [ $# -lt 1 ]; then help; fi
#总任务数量
nJobs=4671
nSlots=${2:-8}
#设定工作目录
WORK_PATH=`pwd`
#
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2023-08-25 20:19:31
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在生信分析中，经常会遇到不同的重复和处理，这样的分析过程有时是非常费时且占用资源并不是很多的，可以同时在后台运行以节约时间，这是并行处理的意义。除了需要并行处理，循环迭代来遍历整个文件夹的需要分析的数据也是非常消耗精力和时间的，按照宁可花费机器一分钟绝不浪费程序员一秒钟的精神，我决定开始探索并行循环处理的应用。 首先摆在我面前的是tab分割的按行分布的不同的采样策略，这样一个文件我们要进
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2023-09-04 14:08:27
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MySQL 并行复制官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/replication-options-replica.html 文章目录MySQL 并行复制简介实验 简介所谓并行复制，指的是，在slave起用多个SQL 进程回放，减小master 与 salve 之间的延迟。问题 mater 并发写，slave 单线程回放，数据涌入较大时，造成延迟过长。
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2024-04-25 15:16:43
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首先，要开启这个并行复制，需要设定slave_parallel_workers参数，这个参数如果设定成0的话代表不使用并行，relaylog由sql线程执行，表现和之前版本一致。当这个参数设置成n时，会有n个worker线程，由它来执行event，原来的sql变成coordinator线程，由它来读取relaylog，并按照一定规则将读到的event分配给worker线程执行，从这里可以看出，如果
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2023-07-28 15:51:00
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MySQL 5.7并行复制原理MySQL 从 5.6 开始引入了多库并行主从复制，但是其并行只是基于 Schema 的，也就是基于库的。如果用户的 MySQL 数据库实例中存在多个 Schema，对于从机复制的速度的确可以有比较大的帮助。MySQL 5.6 并行复制的架构如下所示：在上图的红色框框部分就是实现并行复制的关键所在。在 MySQL 5.6 版本之前，Sla
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2023-08-11 15:28:03
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内部服务并行调用(Overview)Let’s suppose there is a service that has the following features: 假设有一项服务具有以下功能： It exposes a REST endpoint receiving a list of requests.It in parallel invokes a SOAP service, once p
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2024-03-18 15:32:19
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文章目录一.前言二.无处不在的并行三.如何并行3.1.单线程处理3.2.Thread方式3.3.线程池方式3.4.fork/join框架3.5.并行流方式 一.前言并行，即: 多个线程一起运行，来提高系统的整体处理速度 。为什么使用多个线程就能提高处理速度，因为现在计算机普遍都是多核处理器，我们需要充分利用cpu资源；如果站的更高一点来看，我们每台机器都可以是一个处理节点，多台机器并行处理。并行
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2023-06-13 20:38:46
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package com.sleep.demo;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Coll
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2023-06-27 22:48:12
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