最近在生产上遇见一个分页查询特别慢的问题，数据量大概有200万的样子，翻到最后一页性能很低，差不多得有4秒的样子才能出来整个页面，需要进行查询优化。 第一步，找到执行慢的sql，如下： SELECT shotel_id as hotelId, mroom_type_id a
HashMap中有一些我们容易忽视的点，Java代码 public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE)&n
降低锁的竞争可以提高并发程序的性能和可伸缩性，有3种方式可以降低锁的竞争： 1. 减少锁的持有时间（缩小锁的范围） 2. 降低锁的请求频率（降低锁的粒度） 3. 放弃使用独占锁，使用并发容器，原子变量，读写锁等等来代替它。 减少锁的持有时间（减小锁的范围）： 减少锁的持有时间实际上就是减小锁的控制范围，将一些并不需要锁的操作从同步代码块中移除。如下
缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发，大数据场景下，热点数据访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问。本文是缓存在分布式应用第二篇文章，介绍分布式缓存，Memcache，Redis，本地缓存（硬盘缓存，内存缓存）以及缓存在分布式系统中的架构示例。本文主要是自己的学习总结和网络文章摘录，供学习之用。本次分享大纲缓存概述CDN缓存反向代理缓存分布式缓存本地缓存缓存架构示例参考资料分享总结四、分
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