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前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈,由于前期需求太急没有注意这方面的优化,到了要还技术债的时候就非常痛苦了。
Spring Boot 2.6.0 来了
之前也写过一篇关于Spring Validation使用的文章,不过自我感觉还是浮于表面,本次打算彻底搞懂Spring Validation。
几周前我主持了一个小组讨论,会上有人问道:“为什么编程语言社区没那么多初创公司呢?”
1 基础 实际上java内存马的注入已经有很多方式了,我在学习中动手研究并写了一下针对spring mvc应用的内存马。
在之前的博客中,我写了一系列的文章,比较系统的学习了 MySQL 的事务、隔离级别、加锁流程以及死锁,我自认为对常见 SQL 语句的加锁原理已经掌握的足够了,但看到热心网友在评论中提出的一个问题,我还是彻底被问蒙了。
有时候,我们会写一些非常有创意的注释,而有些注释确实让人不得不佩服 程序员的想象力。看到下面这些注释,相信每个人都会捧腹大笑。
Java 数组中new Object[5]语句是否创建了5个对象?
JWT 相信很多小伙伴都知道,JSON Web Token,如果在项目中通过 jjwt 来支持 JWT 的话,可能只需要了解 JWT 一个概念即可,但是现在很多时候我们可能不是使用 jjwt,而是选择 nimbus-jose-jwt 库,此时就有可能接触到一些新的概念,如 JWE、JWS。那么 JWE、JWS 以及 JWT 之间是什么关系呢?
select查询语句是不会加锁的,但是select .......for update除了有查询的作用外,还会加锁呢,而且它是悲观锁。 那么它加的是行锁还是表锁,这就要看是不是用了索引/主键。 没用索引/主键的话就是表锁,否则就是是行锁
为什么要把堆和栈区分出来呢?
什么是UT? UT(Unit Test)即单元测试
Postman自动化接口测试
DDD为什么能火起来?
你还在到处 new 对象吗? 单身狗:我没对象,new 怎么了?
linux 命令是对 Linux 系统进行管理的命令。对于 Linux 系统来说,无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标,还是用户等都是文件, Linux 系统管理的命令是它正常运行的核心,与之前的 DOS 命令类似。linux 命令在系统中有两种类型:内置 Shell 命令和 Linux 命令。
Redis的VM(虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中,从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。 通过VM功能可以实现冷热数据分离,使热数据仍在内存中、冷数据保存到磁盘。这样就可以避免因为内存不足而造成访问速度下降的问题。 Redis提高数据库容量的办法有两种: 1、一种是可以将数据分割到多个Redis Server上; 2、另一种是使用虚拟内存把那些不经常访问的数据交换到磁盘上。 需要特别注意的是Redis并没有使用OS提供的Swap,而是自己实现。 Redis为了保证查找的速度,只会将value交换出去,而在内存中保留所有的Key
我们一直在寻找各种方法来清理代码、降低复杂性和改善功能。而重构为我们指明了前进的方向。
为什么我们需要定时任务 我们先思考下面几个业务场景的解决方案:
2020年我们经历了很多大起大落,远程办公以及在家隔离对我们产生了诸多影响。
大家好,我是你们的码农大哥——栈长。 3 年前,自 微软收购 Github 后大动作不断啊,两年多之前就让 Github 私库免费了!,后面还推出了 Github for Mobile 移动版,这些我都已经在公众号Java技术栈作过分享,没看过的可以回过头看下。 最近,Github 又搞大事了,推出了一款 AI 编程神器——Github Copilot,牛逼啊,下面栈长带大家来看看到底是什么鬼?
通过这一个多月的努力,将 FullGC 从 40 次/天优化到近 10 天才触发一次,而且 YoungGC 的时间也减少了一半以上,这么大的优化,有必要记录一下中间的调优过程。
你有不有被问过?有一次我就被问到一脸懵逼。。 CPU(中央处理器),也被称为微处理器,是计算机的心脏和/或大脑。本文让我们一起深入了解计算机的核心,以帮助我们高效地编写计算机程序。
使用 IntelliJ IDEA 很长一段时间,软件相关的配置也都按照自己习惯的设置好,如果需要重装软件,还得需要重新设置 1.首先将本地的设置上传到云端[其中可能会修改写插件-在右下角点击云朵修改即可]
在讨论Redis内存压缩的时候,我们需要了解一下几个Redis的相关知识。 压缩列表 ziplist Redis的ziplist是用一段连续的内存来存储列表数据的一个数据结构,它的结构示例如下图
你在使用MySQL的Group by分组时,是否发现分组后的数据都是有序的?
最近单位又有一个新Java项目。
前言 考虑一个功能业务,在web程序中向指定的某个用户进行实时通讯
首先,我并不是说软件开发人员都是输家,我想说的是,大多数软件开发人员都没能赢得软件开发,他们都被软件开发打败了。
RabbitMQ 简述
今天我们来完成一个使用netty进行文件传输的任务。在实际项目中,文件传输通常采用FTP或者HTTP附件的方式。事实上通过TCP Socket+File的方式进行文件传输也有一定的应用场景,尽管不是主流,但是掌握这种文件传输方式还是比较重要的,特别是针对两个跨主机的JVM进程之间进行持久化数据的相互交换。
基本用法
前言 分布式中一致性是非常重要的,分为弱一致性和强一致性。 现在主流的一致性协议一般都选择的是弱一致性的特殊版本:最终一致性。下面就从分布式系统的基本原则讲起,再整理一些遵循这些原则的协议或者机制,争取通俗易懂。 但是要真正实施起来把这些协议落地,可不是一篇文章能说清楚的,有太多的细节,要自己去看论文呐(顺着维基百科找就行了)。
这一节我们来讲解Netty,使用Netty之前我们先了解一下Netty能做什么,无为而学,岂不是白费力气!
背景 单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。
一直以为这个方法是java8的,今天才知道是是1.7的时候,然后翻了一下源码。
问题 之前的文章从Spring 的环境到 Spring Cloud 的配置中提到过,我们在使用 Spring Cloud 进行动态化配置,它的实现步骤是先将动态配置通过 @Value 注入到一个动态配置 Bean,并将这个 Bean 用注解标记为 @RefreshScope,在配置变更后,这些动态配置 Bean 会被统一销毁。
痛点 软件行业唯一不变的就是变化,比如功能上线之后,客户或 PM 需要对已有的功能增加一些合理的需求,完成这些工作必须通过添加字段解决,或者某些功能的实现需要通过增加字段来降低实现的复杂性等等。
Java中long和double的原子性 java中基本类型中,long和double的长度都是8个字节,32位(4字节)处理器对其读写操作无法一次完成,那么,JVM,long和double是原子性的吗? JVM中对long的操作是不是原子操作? 首先,通过一段程序对long的原子性进行判断。测试程序如下:
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Kryo是一个高性能的序列化/反序列化工具,由于其变长存储特性并使用了字节码生成机制,拥有较高的运行速度和较小的体积,在某些场景中成为了除Json、Protobuf之外的选择。
抖音,百度,阿里云,腾讯都是自建的数据中心,都是T级别出口带宽(总出口带宽),也就是达到1T=1024G/s的出口带宽,服务器总署基本都在20万台以上,甚至阿里云都超过了100万台。 字节跳动的数据中心总带宽,可能在10TB级别左右,预期突破15TB级别不远了。 一般情况下:总出口带宽1TB,实际机房出口带宽可能只有100G上下, 这是采用双(多)链路设计,双出口实现动态流量分担,总的出口带宽可以达到T级别。
在过去很长一段时间内,HotSpot JVM 的首选垃圾收集器都是 ParNew + CMS 组合。直到 JDK7 中 Hotspot 团队首次公布了 G1(Garbage-First),并在 JDK9 中用 G1 作为默认的垃圾收集器。我们团队最近也将用了很多年的 CMS 换成了 G1 垃圾收集器。 本文主要从 G1 的论文 Garbage-First Garbage Collection 出发,结合其他较新的白皮书等,讲解 G1 垃圾收集器的工作原理。
此脚本用来管理 SpringBoot 项目的进程状态。 有提示功能。 把脚本丢到项目文件夹, 添加执行权限即可。 如果 jenkins 使用这个脚本, 需要在 java -jar 命令前添加 BUILD_ID=dontKillMe , 不然 jenkins 会杀掉进程。
引言 春节前一个悠闲的上午,小航送了我,一袋坚果,他看我吃的正香,慢慢问道:”温哥,mysql的排序,有什么要注意的吗,不就是正排倒排吗?”
在 Java Web 开发中, 一般更新了 Java 文件后要手动重启 Tomcat 服务器, 才能生效, 浪费不少生命啊, 自从有了 JRebel 这神器的出现, 不论是更新 class 类还是更新 Spring 配置文件都能做到立马生效,大大提高开发效率。
介绍 在分布式系统、微服务架构大行其道的今天,服务间互相调用出现失败已经成为常态。如何处理异常,如何保证数据一致性,成为微服务设计过程中,绕不开的一个难题。 在不同的业务场景下,解决方案会有所差异,常见的方式有:
在Java开发中,经常需要创建线程去执行一些任务,实现起来也非常方便,但如果并发的线程数量很多,并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。此时,我们很自然会想到使用线程池来解决这个问题。
很多东西在时序图中体现的已经非常清楚了,没有必要再一步一步的作介绍,所以本文以图为主,然后对部分内容加以简单解释。 绘制图形使用的工具是 PlantUML + Visual Studio Code + PlantUML Extension 本文对 Tomcat 的介绍以 Tomcat-9.0.0.M22 为标准。
奇怪的不等于(≠) 最近,栈长用 IntelliJ IDEA 看源码时发现: