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在我们日常处理海量数据的过程中,如何有效管理和优化数据库一直是一个既重要又具有挑战性的问题
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库,设计初衷是为了解决大量结构化数据存储与处理的需求
在这个数据驱动的时代,信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中, Apache Spark 以其独特的优势脱颖而出。
Groovy是一种基于Java平台的动态编程语言,它结合了Python、Ruby和Smalltalk等语言的特性,同时与Java无缝集成
在数据库处理中,Join操作是最基本且最重要的操作之一,它能将不同的表连接起来,实现对数据集的更深层次分析。
InnoDB是MySQL中一种常用的事务性存储引擎,它具有很多优秀的特性。其中,Doublewrite Buffer是InnoDB的一个重要特性之一
在探索数据库优化的广阔领域中,我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)
在使用 Redis 的过程中,有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能,其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
在日常生活和工作中,我们经常需要处理海量的数据,筛选出有用的信息。这个时候,布隆过滤器(Bloom Filter)就派上了用场。
在实际应用Redis和MySQL过程中,如何保证Redis和MySQL双写时的数据一致性问题成为了开发者们面临的重要挑战
当我们谈论Redis数据处理和存储的优化方法时, Redis Pipeline 无疑是一个不能忽视的重要技术。
Redis内存碎片主要是因为Redis数据存储和回收过程中的内存管理问题导致的
缓存银弹
Caffeine Cache以其高性能和可扩展性赢得 本地缓存之王 的称号,它是一个Java缓存库。它的设计目标是优化计算速度、内存效率和实用性,以符合现代软件开发者的需求。
通过负载均衡,我们能提高系统的可用性,提升响应速度,同时也能防止任何单一的资源过度使用。
当我们谈论Web应用或者服务,一个重要的话题就不能避免:限流。这是一种保护系统和维持服务稳定性的重要手段。
在我们日常的并发编程中,有一种神奇的机制在静悄悄地为我们解决着各种看似棘手的问题,它就是 ThreadLocal 。
ZGC的目标是希望在尽可能对吞吐量影响不太大的前提下 ,实现在任意堆内存大小下都可以把垃圾收集的停顿时间限制在十毫秒以内的低延迟。
G1,全名叫:Garbage First。是垃圾收集器技术发展历史上的里程碑式的成果,开创了收集器面向局部收集的设计思路和基于Region的内存布局形式。
在CMS之前的垃圾回收器,要么就是串行垃圾回收方式,要么就是关注系统吞吐量,而 CMS 垃圾回收器的出现,则打破了这个尴尬的局面。
前面我们讲了可达性分析和根节点枚举,介绍完了GC的前置工作,下面开始讲GC的工作过程。
根节点枚举的过程要做到高效并非一件容易的事情,现在Java应用越做越庞大,如果你是JVM的开发者,你会怎么去做?
作为一名Java程序员,我们每天都在程序里不停地去new对象,但是你知道这些被new出来的对象,最后是怎么被回收的吗?
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