能力说明:
精通JVM运行机制,包括类生命、内存模型、垃圾回收及JVM常见参数;能够熟练使用Runnable接口创建线程和使用ExecutorService并发执行任务、识别潜在的死锁线程问题;能够使用Synchronized关键字和atomic包控制线程的执行顺序,使用并行Fork/Join框架;能过开发使用原始版本函数式接口的代码。
暂时未有相关云产品技术能力~
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【10月更文挑战第6天】在Java并发编程中,ConcurrentHashMap是一个非常重要的数据结构,它提供了一种线程安全的哈希表实现。本文将深入探讨ConcurrentHashMap的底层存储结构、红黑树转换时机、数组扩容时机、核心属性sizeCtl、数组初始化、DCL操作、散列算法、写入操作的并发安全、计数器的安全机制以及size方法的实现策略。
【10月更文挑战第5天】理解 HotSpot JVM 中的不同垃圾回收器(如 CMS、G1 和 ZGC)的区别,需要深入了解它们的设计原理、工作方式和应用场景。以下是对这三个垃圾回收器的简要概述以及一个示例 Java 程序,虽然示例程序本身不能直接展示垃圾回收器的内部机制,但可以帮助观察不同垃圾回收器的行为。
【10月更文挑战第4天】在Spring框架中,BeanPostProcessor接口是一个非常重要的扩展点,它允许开发者在Spring容器实例化、依赖注入以及初始化Bean的过程中插入自定义逻辑。
【10月更文挑战第3天】微服务上下线动态感知是微服务架构中一个非常重要的功能,它允许服务注册中心能够实时地感知到服务的上线和下线,从而确保系统的可用性和负载均衡。
【10月更文挑战第2天】构建一个能够处理亿级流量的电商平台微服务架构是一个庞大且复杂的任务,这通常涉及到多个微服务、数据库分库分表、缓存策略、消息队列、负载均衡、熔断降级、分布式事务等一系列高级技术和架构模式。
【10月更文挑战第2天】在大数据量系统中,分布式ID生成是一个关键问题。为了保证在分布式环境下生成的ID唯一、有序且高效,业界提出了多种解决方案,其中雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种广泛应用的分布式ID生成算法。本文将详细介绍雪花算法的原理、实现及其处理时钟回拨问题的方法,并提供Java代码示例。
【10月更文挑战第1天】Java Web 服务是基于 Java 编程语言用于开发分布式网络应用程序的一种技术。它通常运行在 Web 服务器上,并通过 HTTP 协议与客户端进行通信。
Spring Boot监听器的底层实现原理主要基于观察者模式(也称为发布-订阅模式),这是设计模式中用于实现对象之间一对多依赖的一种常见方式。在Spring Boot中,监听器的实现依赖于Spring框架提供的事件监听机制。
Redlock分布式锁在高并发场景下可能面临的问题主要包括:网络延迟、时钟偏移、单点故障、宕机重启问题、脑裂问题以及效率低等。接下来,我将使用Java代码示例来说明其中一些问题。
下面我将详细介绍UDP、HTTP、SSL、TLS协议及其工作原理,并提供Java代码示例(由于Deno是一个基于Node.js的运行时,Java代码无法直接在Deno中运行,但可以通过理解Java示例来类比Deno中的实现)。
【10月更文挑战第1天】Spring框架以其强大的控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)功能,成为Java企业级开发中的首选框架。本文将深入探讨Spring IOC和AOP的底层原理,并通过源码解析来揭示其实现机制。同时,我们还将探讨Spring事务管理的核心原理,并给出相应的源码示例。
在Spring框架中,IoC(控制反转)是一个核心特性,它通过依赖注入(DI)实现了对象间的解耦。然而,在实际开发中,循环依赖是一个常见的问题。
在Java并发编程中,线程池隔离与信号量隔离是两种常用的资源隔离技术,它们在提高系统稳定性、防止系统过载方面发挥着重要作用。
作为一名拥有十年研发经验的工程师,对Spring框架尤其是其IOC(Inversion of Control,控制反转)容器的核心实现原理有着深入的理解。
RocketMQ作为一款高性能、高可靠、高实时、分布式特点的消息中间件,其核心作用主要体现在异步处理、削峰填谷以及系统解耦三个方面。
在Java项目中实现InfluxDB的落地应用,主要包括添加InfluxDB的Java客户端依赖、创建数据库连接、执行数据的增删改查操作等步骤
Apache HBase 落地 Java 实战主要涉及使用 Java API 来操作 HBase 数据库,包括表的创建、删除、数据的插入、查询等操作。以下是一个基于 Java 的 HBase 实战指南,包括关键步骤和示例代码。
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
Dubbo是一款由阿里巴巴开源的高性能、轻量级的Java分布式服务框架,它致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。
在云计算与微服务架构日益盛行的今天,Docker作为容器化技术的佼佼者,正引领着一场软件开发与部署的革命。它不仅极大地提升了应用部署的灵活性与效率,还为持续集成/持续部署(CI/CD)提供了强有力的支撑。
【9月更文挑战第9天】Elasticsearch(简称ES)是一种基于Lucene构建的分布式搜索和分析引擎,广泛用于全文搜索、结构化搜索、分析以及日志实时分析等场景。
【9月更文挑战第8天】在数据爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中检索出有价值的信息成为了企业面临的重要挑战。ElasticSearch,作为一款基于Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,凭借其强大的实时搜索、分析和扩展能力,成为了众多企业的首选。本文将深入解析ElasticSearch的核心原理、架构设计及优化实践,帮助读者全面理解这一强大的工具。
【9月更文挑战第7天】在.NET 3.5环境下,HttpWebRequest 类是处理HTTP请求的一个核心组件,它封装了HTTP协议的细节,使得开发者可以方便地发送HTTP请求并接收响应。本文将详细介绍HttpWebRequest的核心用法及其实战应用。
【9月更文挑战第6天】在Java Web应用开发中,Tomcat作为广泛使用的Servlet容器,经常与Apache HTTP Server结合使用,以提供高效、稳定的Web服务。而AJP Connector(Apache JServ Protocol Connector)作为连接Tomcat和Apache HTTP Server的重要桥梁,扮演着至关重要的角色
【9月更文挑战第5天】Tomcat,作为Apache软件基金会下的一个开源项目,是Java Servlet和JavaServer Pages (JSP) 技术的实现,也是部署Java Web应用的首选服务器之一。
SSL(Secure Socket Layer,安全套接层)及其继任者TLS(Transport Layer Security,传输层安全)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。这些协议在传输层对网络连接进行加密,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
【9月更文挑战第4天】Apache Spark Streaming是Apache Spark生态系统中用于处理实时数据流的一个重要组件。它将输入数据分成小批次(micro-batch),然后利用Spark的批处理引擎进行处理,从而结合了批处理和流处理的优点。这种处理方式使得Spark Streaming既能够保持高吞吐量,又能够处理实时数据流。
通义语音团队最新开源了音频基座大模型FunAudioLLM,包含两大模型SenseVoice和CosyVoice。本文对这两种大模型进行整体的评测。
【9月更文挑战第3天】Jetty,作为一款开源的、轻量级、高性能的Java Web服务器和Servlet容器,自1995年问世以来,凭借其卓越的性能、灵活的配置和丰富的扩展功能,在Java Web应用开发中占据了举足轻重的地位。本文将详细介绍Jetty的背景、核心功能点以及在Java中的实战应用,帮助开发者更好地理解和利用Jetty构建高效、可靠的Web服务。
Jetty的模块化设计是其核心优势之一,它使得Jetty在灵活性、可定制性和资源利用方面表现卓越。
【9月更文挑战第2天】OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 web 平台,它扩展了 Nginx 的功能,使之能够处理更加复杂的业务逻辑。通过集成 Lua 脚本,OpenResty 可以实现高效的请求处理、缓存、负载均衡等功能。
【9月更文挑战第2天】OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 web 平台,它扩展了 Nginx 的功能,使之能够处理更加复杂的业务逻辑。通过集成 Lua 脚本,OpenResty 可以实现高效的请求处理、缓存、负载均衡等功能。
【9月更文挑战第1天】在当今数字化的世界中,网络通信是连接各种设备和系统的关键。TCP/IP协议作为互联网通信的基石,被广泛应用于各种网络场景。了解TCP/IP网络编程的概念,并掌握如何在Java中实现TCP/IP通讯,对于开发人员来说是非常重要的。
【7月更文挑战第2天】单点登录(Single Sign-On,SSO)是一种用户认证方式,用户在多个应用系统中只需要登录一次,就可以访问所有相互信任的应用系统。
【7月更文挑战第4天】设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务,需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。
【7月更文挑战第3天】堆溢出(Heap Overflow)和栈溢出(Stack Overflow)是两种常见的内存溢出问题,通常发生在内存管理不当或设计不合理的情况下
【7月更文挑战第1天】在分布式消息系统中,消息的顺序性是一个重要的问题。Apache Kafka 提供了多种机制来确保消息的顺序消费,但需要根据具体的使用场景进行配置和设计。
【6月更文挑战第28天】在 Java 中,理解和正确使用各种引用类型(强引用、软引用、弱引用、幻象引用)对有效的内存管理和垃圾回收至关重要。下面我们详细解读这些引用类型的区别及其具体使用场景。
【6月更文挑战第28天】在分布式系统中,负载均衡(Load Balancing)是指将工作负载和流量分配到多个服务器或服务实例上,以提高系统可用性和响应速度。负载均衡器可以是硬件设备,也可以是软件解决方案。
【6月更文挑战第27天】在 Spring Boot 应用中,监控和日志管理是确保系统稳定性和性能的重要手段。
【6月更文挑战第26天】比较了RabbitMQ、RocketMQ和Kafka三种消息队列:RabbitMQ灵活,支持多种协议,适合中小型应用;RocketMQ高性能,适用于大规模消息处理;Kafka则以高吞吐量和流处理见长。RabbitMQ和Kafka生态丰富,而RocketMQ运维相对复杂。选择时考虑性能、灵活性、生态系统和易用性,以及特定场景如大数据流处理或分布式系统组件通信。
【6月更文挑战第25天】在 Spring Boot 中,网络防抖动(Debounce)技术可以应用于多种场景,以避免短时间内重复处理相同的请求,提高系统性能和用户体验。
【6月更文挑战第24天】要在 Spring Boot 项目中实现 HBase 和 Memcached 的功能,首先需要理解各自的原理和作用,然后通过实际操作将其集成到 Spring Boot 项目中。
【6月更文挑战第21天】理解 Spring Boot 的核心机制可以帮助开发者更好地利用这个框架来构建现代化的企业级应用。
【6月更文挑战第20天】实现多活架构(Active-Active Architecture)意味着在多个地理位置或多个数据中心同时运行应用系统,使其具备高可用性、灾难恢复和负载均衡能力。以下从理论到实践详细介绍如何使用 Spring Boot 构建多活系统。
【6月更文挑战第19天】在分布式系统中,服务降级是一种重要的容错机制。当某个服务不可用或响应慢时,降级机制可以保证系统的整体稳定性。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 中使用 Hystrix 和 Resilience4j 实现降级功能。
【6月更文挑战第18天】在微服务和高并发系统中,限流(Rate Limiting)是一种非常重要的技术手段,用于保护系统免受过载,确保服务的稳定性。限流可以控制请求的速率,防止单个客户端或恶意用户消耗过多的资源,从而影响其他用户。
【6月更文挑战第17天】在分布式系统中,服务之间的调用可能会因为网络故障、服务器负载等原因偶尔失败。为了提高系统的可靠性和稳定性,我们经常需要实现重试和补偿功能。
【6月更文挑战第16天】在分布式系统中,分布式锁是一种用于控制对共享资源访问的机制,以确保多进程、多线程环境下的数据一致性。分布式锁有多种实现方式,本文将介绍几种常见的分布式锁及其优缺点。
【6月更文挑战第15天】在现代Web应用程序开发中,安全性是一个至关重要的课题。跨站点脚本攻击(XSS)和SQL注入是最常见的两种攻击类型,它们可以严重威胁到应用程序的安全。