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
# 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
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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# 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
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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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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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。
```mermaid
quadrantCh
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
从提升性能角度来说
提升了对CPU的使用效率：目前生产的服务器大多数都是多核，标配的机器都是 8C/16G。操作系统会将不同的线程分配给不同的核心处理，理论上，有多少核心就有多少个线程并行执行。如果没有并发编程，CPU的利用率将极大的浪费，假设当前正在处理耗时的 I/O 操作，那么整个CPU就会处于阻塞空闲状态，后面的指令必须等待前面的执行完才能继续执行。
降低服务
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2024-07-01 10:31:10
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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
27阅读
# 教你理解和实现“单机 MySQL 并发量”
在现代应用中，数据库的性能对于整体系统的表现至关重要。尤其是在评估单机 MySQL 的并发能力时，了解如何进行性能测试是入门开发者所必须掌握的一项技能。本文将引导你如何实现“单机 MySQL 并发量”的测试，步骤清晰，易于理解。
## 流程概述
为了测试单机 MySQL 的并发量，整个过程可以分成以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 05:03:48
72阅读
线程：CPU执行的最小执行单元并发/高并发（服务端能够承载的吞吐量）1、硬件基础CPU核心数， 内存， 磁盘[机械硬盘，固态硬盘]， 网络2、软件层面（最大化的利用硬件资源）线程数量、 JVM内存分配大小、 网络通讯机制（BIO 、NIO、AIO）、磁盘IO3、线程数量如何提升服务端的并发数量好比：单行车道，和多行车道并发和并行单核心CPU也是可以支持多线程的 --> CUP的时间片切换多线
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2024-05-14 13:40:54
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MySQL并发参数调整1 max_connections2 back_log3 table_open_cache4 thread_cache_size5 innodb_lock_wait_timeout 从实现上来说，MySQL Server 是多线程结构，包括后台线程和客户服务线程。多线程可以有效利用服务器资源，提高数据库的并发性能。在Mysql中，控制并发连接和线程的主要参数包括 max_
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2023-09-04 17:36:33
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# 实现单机Redis查询并发量是多少
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title 实现单机Redis查询并发量是多少流程图
section 整体流程
获取Redis查询并发量数据 :a1, 2022-01-01, 3d
解析并分析数据 :after a1, 2d
绘制报告
原创
2024-06-17 05:12:55
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微服务的设计原则：1、单一职责原则 一个微服务只干一件事 2、服务自治原则 每个微服务应该能做到独立开发、测试、部署、维护，不需要其他模块的参与 3、轻量级通讯原则 最好能够通过http请求在服务之间进行互相的调用 4、接口明确原则 微服务之间进行访问、调用都是通过接口的方式进行调用，尽量避免在一个微服务 中包含其他微服务的内容微服务版本对应关系使用spring cloud做微服务的大体结构开发步
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2023-08-22 11:12:59
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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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