1.从最基础的地方做起,优化我们写的代码,减少必要的资源浪费a、避免频繁的使用new对象,对于整个应用只需要存在一个实例的类,我们可以使用单例模式。对于String连接操作,使用StringBuffer或StringBuilder,对于工具类可以通过静态方法来访问。b、避免使用错误的方式,尽量不用instanceof做条件判断。使用java中效率的类,比如ArrayList比Vector性能好。
转载 2024-02-04 21:54:11
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ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力,但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject),所有的任务都会直接走异常reject状态,走catch回调; Promise.allSettled 如果并发任务中,无论一个任务正常或者异常,都会返回对应的的状态(fulfilled 或者 rejected)与结果(业务value 或
转载 2024-06-10 16:58:21
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# Java并发性能优化 在当今互联网时代,并发性能优化成为了每一个Java开发者需要面对的重要课题。随着用户量的增加和业务的扩展,应用程序需要处理大量的并发请求,如何有效地提升系统的吞吐量和性能成为了开发者们共同的关注点。本文将介绍一些Java并发性能优化的方法和技巧,帮助开发者更好地应对并发场景。 ## 并发性能优化方法 ### 1. 使用线程池 在Java中,线程池是一种重
原创 2024-04-18 06:23:03
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# Redisson并发性能 ## 引言 Redisson是一个基于Redis协议的Java驻留程序,提供了许多分布式和并发工具,使Java开发人员可以更轻松地使用Redis。在并发场景下,Redisson可以帮助我们实现高效的数据访问和操作。 本文将介绍Redisson的并发性能,并提供相应的代码示例。 ## Redisson简介 Redisson是一个开源的Java Redis
原创 2023-09-13 05:44:09
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RabbitMQ可用各种消息队列对比使用推荐RabbitMQ 可用普通集群模式镜像集群模式保证消息队列的幂等性(消息不被重复消费)消息队列的可靠性传输生产者丢失数据RabbitMQ丢失数据消费者丢失数据保证消息的顺序性消息积压问题 各种消息队列对比特性ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka单机吞吐量万级, 吞吐量比RocketMQ和Kafka要低一个数量级万级, 吞吐量比
1、ES如何实现分布式并发全文检索?为什么要实现集群?         ES核心存放是索引。         由于在单台ES服务器节点上,随着业务量的发展索引文件慢慢增多,会影响到效率和内存存储问题。         如果ES实现了集群的话,会将单
转载 2024-03-11 15:12:49
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# Java并发性能测试QPS 在现代互联网应用开发中,并发性能测试是非常重要的一环。通过对系统进行并发压力测试,可以评估系统在负载增加的情况下的性能表现,发现系统的瓶颈并进行优化。本文将介绍如何使用Java语言进行并发性能测试,并计算系统的QPS(每秒查询率)。 ## 什么是QPS QPS是指系统每秒处理的请求量,是衡量系统性能的重要指标之一。通常情况下,QPS越高代表系统的性能
原创 2024-05-26 04:23:04
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并发性能优化技巧目录并发性能优化技巧目录MySQL索引分库分表注意事项做好 SQL 监控缓存使用 Redis 加快访问Redis 大 Key 问题Redis 热 Key 问题缓存击穿Memcached 双活架构集群隔离多级缓存消息队列与流量聚合MQ流量聚合线程池总结在我的并发技巧系列文章中,我已经介绍了不少性能优化的技巧。为了保证这篇文章的完整性,可能会有一些重复。本文将重点介绍 C 端开发
原创 精选 8月前
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NFS可用(NFS+keepalive+Sersync)2019-06-14阅读 1.9K0 NFS可用(NFS+keepalive+Sersync)作者: 张首富背景NFS这样古老的共享存储的技术,被众多小公司和没钱的公司采用,现在就我司就需要出一套客户的离线版本方案,客户们想数据安全却又不想花钱,所以我就采用了NFS做后端数据存储,NFS目前数据同步的方式主要两种:使用
转载 2024-07-08 07:17:16
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导语:在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里,我们每天面对超过 10 亿级的数据写入,提高 ES 写入性能迫在眉睫,在最近的一次优化中,有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。本文是腾讯开源团队投稿。背景为了更便捷地分析数据,腾讯金融科技数据应用部去年推出了全民 BI 的系统。这个系统通过 Elasticsearch 进行基础的统计,超过 10 亿级的数据量
Elasticsearch是一种先进的,高性能的,可扩展的开源搜索引擎,提供全文搜索和实时分析的结构化和非结构化的数据。 它的特点是可以通过HTTP使用 RESTful API,很容易的融入现有的web架构。因此在并发的情况下,我们可以采用nginx反向代理负载均衡到多台Elasticsearch 服务器上。 架构图:那么使用nginx有什么好处呢?1. 记录每个API访问请求的日志。
# MongoDB 并发性能分析 MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库,凭借其灵活的文档模型和良好的扩展性而受到开发者的青睐。然而,在并发场景下,MongoDB 的性能可能会受到一定程度的影响。本文将探讨 MongoDB 在并发条件下的性能问题,并给出相应的解决方案。 ## 性能瓶颈分析 在并发场景下,MongoDB 可能遇到以下性能瓶颈: 1. **锁竞争**:M
原创 2024-10-01 03:43:18
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# MongoDB vs MySQL:并发性能对比 在当前互联网时代,随着用户数量的增加和访问量的上升,系统的并发性能成为一个重要的考量因素。数据库作为系统的核心组成部分之一,其性能和稳定性直接影响整个系统的运行效率。在数据库选择上,有两个常见的选择:MongoDB和MySQL。本文将从高并发性能的角度对比MongoDB和MySQL,并结合代码示例进行说明。 ## MongoDB Mon
原创 2024-05-16 03:41:44
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1、RabbitMQ高性能的原因 1)Erlang进程间上下文切换效率远高于C语言和Java,进一步提高了RabbitMQ并发性能 2)Erlang的网络性能有着和原生Socket一样的延迟,是的RabbitMQ的网络IO性能极高 3)使用AMQP协议#使用语言 erlang#erlang特点 1)通用的面向并发编程语言,适用于分布式系统 2)基于虚拟机解释运行,支持跨平台部署 3)进程间上下切换
rabbitmq学习篇 这里写目录标题前言一、rabbitmq是什么?二、优点三:缺点四、rabbitmq介绍1.虚拟主机 virtual host2.连接 Connection3信道channel4交换机Exchange5队列Queue6可以参照下图来理解五、linux环境下安装rabbitmq1 安装Erlang语言包2安装rabbitmq 前言rabbitmq是目前比较火的mq产品,用途广泛
在Kubernetes(K8S)中,如何测试并发性能是一个非常重要的课题。并发性能测试可以帮助开发者评估系统在负载情况下的稳定性和性能表现。下面我将为你介绍如何进行并发性能测试。 **整体流程** 首先让我们了解一下整体的测试流程,我们可以将其分为以下几个步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个Kubernetes集群 | | 2 | 部署
原创 2024-05-28 10:03:37
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1 Redis的应用场景有那些Token令牌的生成短信验证码Code缓存查询数据,减轻数据库访问压力帮助实现计数器分布式锁 延迟操作 秒杀抢购 订单超时:30分钟内取消订单 库存+1分布式消息中间件(发布订阅)2 Redis线程模型IO多路复用Redis官方没有windows版本redis,只有linux版本的reids。 Redis的底层是采用nio的多路io复用机制对多个不同的连接(tcp)实
虽然是这样的标题没错,但是绝非语言大战,笔者本身是一个Java开发者,但说到底就是编程开发人员无疑,因此这并不阻碍我们去了解其它的语言,这就像有的人主食吃面,有的主食吃米,但是他们可以偶尔换个口味嘛(关于素食主义,emming,这不在笔者研究范围……)。随着5G时代的逐渐到来,互联网公司势必迎来新一轮不小的升级,服务云化必定是大趋势,为了跟上时代步伐,在面试准备之余对云开发相关做了一些了解。在这一
转载 2023-12-13 07:45:08
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对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题,但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步   1、同步和异步的区别和联系   所谓同步,可以理解为在执行完一个
Docker镜像与容器理解虚拟化计算机中,虚拟化是一种资源管理技术,打破计算机的内存、网络、硬盘等资源的不可切割的障碍,更好的进行的资源分配;在实际生产环境中,虚拟化技术主要解决的是高性能的物理硬件性能过生和低性能硬件产能过低的重组重用,达到最大化的利用物理硬件,充分发挥其最大的作用虚拟化技术的种类有很多,比如软件虚拟化,内存虚拟化,服务虚拟化,虚拟机等,比如VMware理解DockerDocke
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