从事软件开发,分享包括但不限于“技术”、“运营”、“产品”等。
本文介绍了Java中的序列化与反序列化,包括基本概念、应用场景、实现方式及注意事项。序列化是将对象转换为字节流,便于存储和传输;反序列化则是将字节流还原为对象。文中详细讲解了实现序列化的步骤,以及常见的反序列化失败原因和最佳实践。通过实例和代码示例,帮助读者更好地理解和应用这一重要技术。
本文介绍了Java中的线程安全集合类`ConcurrentHashMap`,详细对比了其与`Hashtable`的性能差异,并解析了JDK 1.7和1.8中`ConcurrentHashMap`的底层实现。通过分段锁和CAS机制,`ConcurrentHashMap`在多线程环境下表现出色,是高并发场景下的理想选择。
本文详细解析了Java中经典的HashMap数据结构,包括其底层实现、扩容机制、put和查找过程、哈希函数以及JDK 1.7与1.8的差异。通过数组、链表和红黑树的组合,HashMap实现了高效的键值对存储与检索。文章还介绍了HashMap在不同版本中的优化,帮助读者更好地理解和应用这一重要工具。
本文介绍了 Java 中 List 的遍历和删除操作,重点讨论了快速失败(fail-fast)和安全失败(fail-safe)机制。通过普通 for 循环、迭代器和 foreach 循环的对比,详细解释了各种方法的优缺点及适用场景,特别是在多线程环境下的表现。最后推荐了适合高并发场景的 fail-safe 容器,如 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentHashMap。
本文介绍了 Java 中常用的两个集合类 ArrayList 和 LinkedList,分析了它们的底层实现、特点及适用场景。ArrayList 基于数组,适合频繁查询;LinkedList 基于链表,适合频繁增删。文章还讨论了如何实现线程安全,推荐使用 CopyOnWriteArrayList 来提升性能。希望帮助读者选择合适的数据结构,写出更高效的代码。
本文介绍了Java反射的基本概念、原理及应用场景。反射允许程序在运行时动态获取类的信息并操作其属性和方法,广泛应用于开发框架、动态代理和自定义注解等领域。通过反射,可以实现更灵活的代码设计,但也需注意其性能开销。
小米讲解了Java中的抽象类和接口,分析了两者的异同及使用场景。抽象类适合共享状态和行为逻辑,接口适用于提供统一行为规范,尤其在多继承场景下。文中通过实例说明了如何选择使用抽象类或接口,帮助开发者更好地理解这两者在实际开发中的应用。
本文介绍了 Java 中的 `static` 和 `final` 关键字。`static` 修饰的属性和方法属于类而非对象,所有实例共享;`final` 用于变量、方法和类,确保其不可修改或继承。两者结合可用于定义常量。文章通过具体示例详细解析了它们的用法和应用场景。
本文介绍了Java中多态的实现原理,通过动态绑定和虚拟方法表,使得父类引用可以调用子类的方法,增强了代码的灵活性和可维护性。文中通过具体示例详细解析了多态的工作机制。
本文介绍了从Nacos 1.3.0升级到2.3.0的过程及注意事项,涵盖单机与集群模式的升级步骤,特别分享了一次因配置文件中多余空格导致的服务启动失败的经历,提醒读者注意配置细节。
本文介绍了流量回放自动化测试的完整方法,从企业战略到交付的四个关键环节:Discovery(深度挖掘)、Define(定义目标)、Design(详细设计)和Delivery(交付与反馈)。通过这些步骤,帮助企业优化系统性能和稳定性,确保产品的高质量。
大家好,我是小米,一名29岁的技术宅。今天分享一个物联网领域的实用技能——流量回放自动化测试。系统重构后,测试工作量巨大,本文介绍如何通过日志收集和数据回放进行自动化测试,包括离线、实时和并行回放模式,帮助快速定位Bug,提升测试效率和系统稳定性。欢迎关注我的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货!
小米在物联网项目中遇到了性能优化问题,他从数据库、集群、硬件、代码、并行处理、JVM及操作系统等多个层面分享了优化经验。包括SQL优化、分库分表、缓存使用、水平扩容、分布式调度、硬件升级、代码分析、并行处理、GC调优及操作系统参数调整等。小米强调性能优化需结合实际情况,逐步提升系统响应速度与稳定性。欢迎留言交流,共同进步。关注他的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货。
大家好,我是小米,今天聊聊社区直播带货的技术细节。我们将探讨直播播放流程中的关键技术,包括 HTTP DASH 协议、POP(Point of Presence)缓存和一致性哈希算法等。通过这些技术,直播流能根据网络状况动态调整清晰度,保证流畅体验。POP 和 DC 的多层次缓存设计减少了延迟,提升了观看效果。无论是技术人员还是直播运营者,都能从中受益。希望通过本文,你能更好地理解直播背后的技术原理。
大家好,我是小米。今天聊聊社区直播带货的流程。主播通过RTMPS协议将加密直播流发送至POP内的代理服务器,再由代理服务器转发至数据中心的网关服务器,经端口转换后,使用一致性哈希算法分配至编码服务器进行转码和输出,最终通过DASH协议实现流畅直播及持久化存储,确保高效稳定的直播体验。这一流程背后有复杂的技术支撑,希望能帮大家更好地理解直播背后的机制。
大家好,我是小米,今天聊聊“社区直播带货”的技术流程。文章介绍了RTMPS协议的安全可靠传输,MPEG-DASH的自适应比特率流媒体技术,以及直播数据如何通过边缘节点和数据中心进行高效处理与分发,确保用户流畅观看。通过这些技术,直播带货不仅画质清晰,还保障了安全性和用户体验。希望本文能帮助你深入了解这一流程。如果有任何问题,欢迎留言讨论!
大家好,我是小米。本期我们将探讨物联网与社区直播带货的结合,这一新兴模式让用户能便捷地购物,但也面临实时数据传输、动态资源分配、秒级延迟控制及SDK大小限制等挑战。通过优化协议、资源分配与SDK精简,可提升用户体验。期待与您一起探索更多创新!
本文详细介绍了智慧社区中物联网(IOT)技术的应用,重点讨论了物联网流量洪峰的处理方法。文章分析了上行和下行消息的特点,并提出了上下行拆分、多泳道消息队列、实时消息优先处理、连接计算存储分离及推拉结合的消息策略,以优化消息队列,确保系统稳定运行。通过这些技术手段,智慧社区的物联网设备能在各种场景中保持高效运作。
嘿,大家好!我是技术小伙伴小米,今天分享的主题是“物联网平台接入”。在这个万物互联的时代,智能设备如雨后春笋般涌现。我们将探讨如何通过物联网平台实现设备远程控制,包括设备数据的上行和指令的下行。上行数据链路涉及设备通过MQTT协议上报数据至平台,并通过消息队列转发至业务系统;下行指令链路则是业务系统通过API调用云端服务,将控制指令下发给设备。整个过程高效便捷,让你轻松掌握物联网技术的核心流程。
大家好,我是小米,一名热爱技术分享的29岁程序员。本文将介绍我在个人项目中遇到的优化案例——“推拉结合”,解决用户在线状态管理和消息推送机制的问题。通过推拉结合策略,我们优化了用户体验并减轻了系统负担。希望对遇到类似挑战的开发者有所启发。欢迎关注我的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货!
本文由程序员小米撰写,探讨了在个人项目中如何保证消息的时序性。文章详细介绍了消息时序性的概念及其重要性,并提出了三种方案:ID设计(借鉴微信号段与跳跃式生成)、单聊场景下的单点序列化同步,以及群聊场景中的单点序列化处理。此外,还提供了多种优化方法,如消息时序对齐、本地时序记录等,帮助读者更好地解决消息乱序问题。适合所有关心即时通讯和社交应用技术细节的开发者阅读。
哈喽,大家好!我是技术好朋友小米,今天聊聊单聊消息的可靠传输。通过TCP的超时、重传、确认机制,结合去重和离线消息优化,我们可以设计出高效、可靠的消息传输系统。希望今天的分享能给大家带来帮助!如果有问题,欢迎留言交流。
本文详细介绍了如何在个人项目中利用 Redis 哨兵模式保障系统的可靠性与高可用性。哨兵模式通过监控主从服务器状态、自动故障转移和通知客户端等功能,确保在主服务器宕机时系统仍能正常运行。适用于读请求多于写请求的场景,如秒杀系统,能有效缓解数据库压力。同时也探讨了哨兵模式在高并发场景下的优化方法及潜在缺陷,帮助开发者更好地应用该模式。
Hello,大家好!我是热爱分享技术的小米。今天探讨在个人项目中如何保证数据一致性,尤其是在缓存与数据库同步时面临的挑战。文中介绍了常见的CacheAside模式,以及结合消息队列和请求串行化的方法,确保数据一致性。通过不同方案的分析,希望能给大家带来启发。如果你对这些技术感兴趣,欢迎关注我的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货!
大家好,我是小米,一个热爱分享技术经验的29岁程序员。本文主要探讨了解耦的概念及其在秒杀系统中的应用,特别是如何通过解耦提升系统的扩展性和容错能力。文中对比了HTTP/RPC同步调用和消息队列两种方式,分析了各自的优缺点及适用场景,帮助大家更好地选择合适的解耦方案。希望本文能让大家对解耦有更深入的理解。
本文由程序员小米分享,详细介绍了如何通过异步处理简化秒杀请求中的业务流程,提高系统效率与稳定性。主要内容包括秒杀场景的挑战、核心思路、核心业务(生成订单、扣减库存)及次要业务(发放优惠券、增加积分)的异步处理方法,并探讨了使用消息队列的优势及优化用户体验的策略。通过异步处理,系统能更好地应对高并发请求,提升响应速度和稳定性。
本文介绍了秒杀场景下的“削峰填谷”策略,通过消息队列缓冲用户请求,避免高并发对系统造成冲击。文中详细解释了消息队列的工作原理及如何通过预扣减库存和分布式锁确保数据一致性,同时还提出了合理的消息队列配置、高可用性及数据库负载均衡等最佳实践。通过这些技术手段,可有效提升系统的稳定性和用户体验。
本文详细探讨了互联网高并发场景下的热Key问题及其解决方案。热Key即因频繁访问导致缓存压力激增,影响系统稳定性。作者小米介绍了多种应对策略,包括Redis集群、主从复制、本地缓存、限流及Key加随机值等技术手段,旨在帮助读者有效分散负载,确保服务稳定。此外,还提供了兜底逻辑如降级处理和预热机制,以应对突发流量。希望本文能帮助大家更好地理解和解决热Key问题。
大家好,我是小米,一个热爱分享技术的29岁开发者。本文讲述了一个困扰我们团队的开发环境问题,最终发现罪魁祸首竟是 `@Async` 注解。我们通过详细分析错误日志和 Spring 的 Bean 代理机制,逐步排查并解决了这一难题。文章介绍了三种解决方案:调整依赖结构、使用 `@Lazy` 延迟加载以及禁用 `@Async` 的代理功能。希望对你有所帮助!欢迎关注我的微信公众号“软件求生”,获取更多技术干货!
本文介绍了如何使用布隆过滤器高效管理用户昵称重复问题。在互联网项目中,确保昵称唯一性至关重要,可避免混淆、增强安全性和保持数据一致性。布隆过滤器通过哈希函数和位数组实现快速查询,具有低内存占用和高速查询的优点。文中详细解释了其工作原理,并提供了Java代码示例,帮助读者理解和应用这一技术,提升项目性能。
小米,29岁技术爱好者,分享如何用Redis解决重复答题问题。在线考试系统常遇用户重复提交答案,导致数据异常。本文介绍利用Redis分布式锁特性防止重复提交,包括SETNX命令及Lua脚本实现方法,确保高并发下系统稳定可靠。适合线上考试或答题系统开发者参考。
本文详细介绍了如何在微服务环境下从 Nacos 1.3.0 升级到 2.3.0,并确保 Seata 各版本的兼容性。作者小米分享了升级过程中的关键步骤,包括备份配置、更新鉴权信息及验证测试等,并解答了常见问题。通过这些步骤,可以帮助读者顺利完成升级并提高系统的安全性与一致性。
本文由技术分享者小米带来,详细介绍了如何设计一个高效、稳定且易扩展的排行榜系统。内容涵盖项目背景、技术选型、数据结构设计、基本操作实现、分页显示、持久化与数据恢复,以及高并发下的性能优化策略。通过Redis与MySQL的结合,确保了排行榜的实时性和可靠性。适合对排行榜设计感兴趣的技术人员参考学习。
本文介绍了多线程编程中的经典问题——多线程交替打印ABC。通过三种方法实现:使用`wait()`和`notify()`、`ReentrantLock`与`Condition`、以及`Semaphore`。每种方法详细讲解了实现步骤和代码示例,帮助读者理解和掌握线程间的同步与互斥,有效解决并发问题。适合不同层次的开发者学习参考。
大家好,我是小米!今天分享手写阻塞队列(Blocking Queue)教程,深入讲解并发编程中的 wait() 和 notifyAll() 机制,通过代码实战,让你轻松掌握生产者-消费者模型中的阻塞队列实现!
嗨,大家好!我是你们的技术小伙伴——小米。今天带大家深入了解并手写一个实用的LRU Cache(最近最少使用缓存)。LRU Cache是一种高效的数据淘汰策略,在内存有限的情况下特别有用。本文将从原理讲起,带你一步步用Java实现一个简单的LRU Cache,并探讨其在真实场景中的应用与优化方案,如线程安全、缓存持久化等。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中受益。让我们一起动手,探索LRU Cache的魅力吧!别忘了点赞、转发和收藏哦~
嗨,大家好!我是小米,一名热爱技术分享的程序员。今天要带大家了解堆排序——一种基于二叉堆的数据结构,具有O(n log n)时间复杂度的选择排序算法。堆排序分为构建大顶堆和排序两个阶段:先建堆使根节点为最大值,再通过交换根节点与末尾节点并调整堆来逐步排序。它稳定高效,空间复杂度仅O(1),适合对稳定性要求高的场合。虽然不如快速排序快,但在避免递归和节省空间方面有优势。一起动手实现吧!如果有任何疑问,欢迎留言交流!
归并排序是一种基于“分治法”的经典算法,通过递归分割和合并数组,实现O(n log n)的高效排序。本文将通过Java手写代码,详细讲解归并排序的原理及实现,帮助你快速掌握这一实用算法。
快速排序(QuickSort)是经典的排序算法之一,基于分治思想,平均时间复杂度为O(n log n),广泛应用于各种场合。在这篇文章中,我们将手写一个Java版本的快速排序,从基础实现到优化策略,并逐步解析代码背后的逻辑。
嗨,大家好!我是小米,热爱分享的技术程序员。今天聊聊红包算法——在保证公平、随机与乐趣的同时,如何巧妙分配红包金额。主要分为线性切割法与二倍均值法。前者通过随机切割区间,后者则确保金额在一定范围内随机,使分配更均匀。两种方法各有千秋,适用于不同场合,希望能给你带来灵感!
小米带你了解如何使用Redis高效统计网站的在线与并发用户数。通过维护用户的活跃时间,利用Redis有序集合(Sorted Set)特性,可实时更新在线用户列表并统计数量。具体实现包括记录用户上线时间、定期清理离线用户及统计特定时间窗口内的活跃用户数。这种方法适用于高并发场景,保证统计结果的实时性和准确性。跟着小米一起探索Redis的强大功能吧!
小米介绍了一种高效处理海量新闻评论的技术方案。面对突发新闻带来的评论潮,通过采用消息队列异步入库、读写分离以及热点缓存等技术,不仅能有效减轻数据库压力,还能保证用户快速查看最新评论。消息队列如Kafka或RabbitMQ可缓存评论请求,后台异步处理入库,避免数据库过载。读写分离则通过主从数据库架构分散读取负载,配合热点评论的缓存机制进一步提升访问速度。这套架构确保了系统的稳定性和响应速度,适用于高并发的评论处理场景。
小米介绍了一种实用的短域名系统设计,用于将冗长的URL转化为简短链接。短链接不仅节省空间,便于分享,还能支持数据分析。系统通过唯一编号结合62进制转换生成短标识,并利用如Redis这样的数据库存储长链接与短标识的映射关系。最后,通过302重定向实现用户访问时的长链接恢复。这一方案适用于多种场景,有效提升用户体验与数据追踪能力。
大家好,我是小米,一名热爱技术分享的程序员。今天探讨如何在内存有限(仅10MB)时找到100亿个整数的中位数。面对庞大的数据量(约400GB)及内存限制,我们将采用分治策略:先依据整数的最高二进制位将数据分为非负数与负数两个文件,逐步缩小范围直至能在内存中处理。当内存充足时,可直接加载所有数据并排序找到中位数。这一问题不仅考验算法能力,也是处理大数据时资源管理的关键。
小米,一位热爱技术的29岁程序员,今天探讨如何在海量搜索词汇中找出最热的TOP100词汇。面对包含数百亿词汇的大文件,小米介绍了一种实用的方法:通过哈希分流将大文件拆分成小文件,接着利用哈希表统计词频,并运用小根堆选出每个小文件的TOP100词汇。最后通过外排序或再次使用小根堆选出全局TOP100。此外还提出了并行处理、内存优化及数据压缩等优化手段。这一系列技巧能有效应对大数据处理挑战。
大家好!我是小米,一名热衷于技术分享的29岁程序员。今天探讨的问题是在40亿个非负整数中找到未出现的数字。直接使用哈希表因内存限制而不可行。本文提出了一种解决方案——利用bit数组。通过标记出现过的数字,最终找出未被标记的位置所对应的数字即为答案。对于更严格的内存限制(如10MB),文章还介绍了分块处理的方法,先统计每个区间的数字数量,找到计数不足的区间后再精确处理。这种算法不仅展示了巧妙利用有限资源的能力,也为实际工程问题提供了解决思路。希望各位读者能从中受益,享受编程带来的乐趣!
你好,我是小米。本文介绍如何在2GB内存中找出20亿个整数里出现次数最多的数。通过将数据用哈希函数分至16个小文件,每份独立计数后选出频次最高的数,最终比对得出结果。这种方法有效解决大数据下的内存限制问题,并可应用于更广泛的场景。欢迎关注我的公众号“软件求生”,获取更多技术分享!
嗨,我是小米,热衷技术分享。今天探讨利用布隆过滤器处理100亿URL黑名单的高效存储与查询问题。传统散列表需640GB内存,而布隆过滤器仅占35.88GB,误判率0.01%,极大节省资源。通过计算位数组长度与哈希函数数量,实现高效查询。我还将分享其实现代码。希望对你有所帮助!
大家好,我是小米。今天探讨操作系统中的死锁问题——两个或更多进程因争夺资源陷入相互等待的状态。死锁有四个必要条件:互斥、请求与保持、非剥夺及循环等待。解决策略包括:使用乐观锁破坏互斥条件;资源一次性分配避免请求与保持;允许资源剥夺;以及采用资源有序分配法消除循环等待。通过这些方法,可以有效预防和解决死锁,提升系统稳定性和效率。希望本文能帮助你更好地理解并处理死锁问题!
大家好,我是小米,热爱分享技术的大哥哥!今天聊的是操作系统中的页面置换算法。它解决的是内存满载时,如何选择合适的页面移出以腾出空间的问题。主要有三种算法:FIFO(先进先出),简单但性能不佳;LRU(最近最久未使用),考虑时间局部性,性能较好但实现较复杂;OPT(最佳置换),理论上最优但无法实际应用。这些算法各有千秋,在实际应用中需根据场景选择最合适的方案。希望这能帮大家更好地理解内存管理的核心机制!