一、前言

在项目开发中,为提升系统性能,减少 IO 开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是 Guava 和 Caffeine,在 《详解 Guava Cache》中已经为大家介绍了 Guava,本篇文章将为大家介绍 Caffeine。

Caffeine 是基于 Google Guava Cache 设计经验改进的结果,相较于 Guava 在性能和命中率上更具有效率,你可以认为其是 Guava Plus。

毋庸置疑的,你应该尽快将你的本地缓存从 Guava 迁移至 Caffeine,本文将重点和 Guava 对比二者性能占据,给出本地缓存的最佳实践,以及迁移策略。

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随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核 CPU 成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C 提供的线程池:ThreadPoolExecutor 类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功。

本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助读者领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解决方案。

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一、前言

距离上篇文章更新已经一月有余,之所以一直没更新一是工作最近比较忙,二是感觉产出不了什么对自己和他人有价值的文章。因此这段时间,主要的空闲时间在学习技术和写 GitHub,博客这边就暂时落下了。

本篇文章的落成更像是一篇笔记,而不是博客。因为在一年的工作后,首次碰上了 OOM 问题,虽然导致的原因比较简单,但也算是值得纪念的,哈哈。

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一、CPU Cache

存储设备往往是速度越快价格越昂贵,速度越快价格越低廉。在计算机中,CPU 的速度远高于主存的速度,而主存的速度又远高于磁盘的速度。为了解决不同存储部件的速度不对等问题,让高速设备充分发挥性能,引入了多级缓存机制。

为了解决内存和 CPU 的速度不匹配问题,相继引入了 L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache,数字越小,容量越小,速度越快,位置越接近 CPU。

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一、前言

Java 提供了种类丰富的锁,每种锁因其特性的不同,在适当的场景下能够展现出非常高的效率。本文旨在对锁相关源码(本文中的源码来自 JDK 8和 Netty 3.10.6)和使用场景进行举例,为读者介绍主流锁的知识点,以及不同的锁的适用场景。

Java 中往往是按照是否含有某一特性来定义锁,我们通过特性将锁进行分组归类,再使用对比的方式进行介绍,帮助大家更快捷的理解相关知识。下面给出本文内容的总体分类目录:

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一、前言

1.1 文章起因

这篇文章的起因来源于一个 BUG,这个 BUG 和上篇文章《Java SynchronizedSet 线程不安全之坑》 有点关系。简单来说,就是在线程池中执行任务,任务本身未做异常处理,导致出现异常后任务停止。

出错的原因来自对 Collections.synchronizedSet(new HashSet<>()) 的线程不安全访问,抛出了 ConcurrentModificationException

问题的关键是在事后查询线上日志时并没有发现相关异常记录,导致问题的排查变得困难。所幸最后找到了问题,同时也发现了默认情况下线程中的异常是不会被记录到日志中的,也算是踩了个坑吧,这就是这篇文章的由来。

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一、前言

一般而言,想要构造出线程安全的 Set,我们会使用 Collections.synchronizedSet 方法,如下所示。

Set<User> set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());

但这并不意味着,你可以安全的使用该集合的任何方法,如果没有仔细的了解过其实现的话,一不小心就会踩进坑中。最近我在使用该集合的 stream 方法时发现了线程不安全问题,都是血的教训啊,下面写个Case 来复现下吧。

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一、前言

经过前面三篇 Protobuf 相关文章的学习,相信大家已经对 Protobuf 有所掌握。前文说过, ProtoBuf 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可以用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。

本节将介绍在 Java 中如何使用 gRPC 和 Protouf。gRpc 也是 Google 推出的 RPC 框架,由于师出同门,Protobuf 和 gRPC 可以非常容易的结合在一起,甚至于使用 Protobuf Maven 插件就可以自动生成 gRPC 代码。

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