实现List的接口的，一般我们使用ArrayList、LinkedList、Vector，其中只有Vector是线程安全的，可以使用Collections静态类的synchronizedList方法对ArrayList、LinkedList包装为线程安全的List，不过这些方式在保证线程安全的情况下性能都不高。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
作为一个普普通通的程序员，如何才能提升自己的能力，在职场上拥有一技之长，这也成为普通的你我，迫切的需求。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
大数据作为Java新一轮的热点方向，越来越多的企业在招聘当中，想要找到懂分布式、高并发的开发人才，而在Java大数据方向上，分布式、高并发、多线程既是重点，也是难点。今天我们就来聊聊Java大数据开发当中，分布式、高并发与多线程的概念异同。
java高并发系列已经学了不少东西了，本篇文章，我们用前面学的知识来实现一个需求：
大家好，我是冰河~~ 废话说多了没用，并发编程技术一直是初级程序员进阶高级工程师的前提条件，也是成为大厂程序员的必备技能，更是突破自身技术瓶颈的必经之路。 2022年6月我出版了“冰河技术丛书”之“深入理解高并发编程”系列的第1部作品——《深入理解高并发编程：核心原理与案例实战》，书中全面细致地介绍了高并发编程的基础知识、核心原理、实战案例和系统架构等内容，帮助读者从根本上理解并发编程出现各种诡异Bug问题的根源，并从原理与实战层面找到解决问题的方案。随后这本书被翻译成繁体版——《深入高平行開發：深度原理&
先介绍一下多数公司采用的方式：目前比较流行的是采用springcloud（或者dubbo）做微服务，按照业拆分为多个独立的服务，服务采用集群的方式部署在不同的机器上，当一个请求过来的时候，可能会调用到很多服务进行处理，springcloud一般采用logback（或者log4j）输出日志到文件中。当系统出问题的时候，按照系统故障的严重程度，严重的会回退版本，然后排查bug，轻的，找运维去线上拉日志，然后排查问题。
衡量一个接口是否能够支撑高并发，我们最先想到的就是他的QPS是多少，影响QPS大小的关键因素是你的系统是否支持分布式、高并发，当提起这几三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？
上面这种写法应该很常见，代码很简单，假设上面每个步骤耗时200ms，此接口总共耗时>=600毫秒，其他还涉及到网络传输耗时，估计总共会在700ms左右，此接口有没有优化的空间，性能能够提升多少？我们一起来挑战一下。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ConcurrentHashMap是JDK从Java 1.5版本开始提供的适用于多线程高并发环境下的线程安全的Map集合类，随着JDK的不断迭代，ConcurrentHashMap类也在不断地升级和优化。 Java 7以及之前版本中的ConcurrentHashMap使用分段锁技术将数据分段存储，然后为每一段数据单独分配锁，此时一个线程占有锁访问其中一个段的数据不影响其他线程访问其他段的数据，多个线程能够并发访问ConcurrentHashMap中不同
在真实高并发场景下，一般不会直接使用 Thread 类创建线程，而是使用线程池来创建并管理线程。可以这么说，学好线程池对于并发编程是非常重要的。 01 线程池简介 线程池的创建和回收是一个非常消耗系统资源的过程，如果在系统中频繁地创建和回收线程，会极大降低程序的执行性能。并且，短时间内创建大量的线程可能造成 CPU 占用 100%、死机或内存溢出等问题。而使用线程池就能非常轻松地解决这些问题。 线程池核心类继承关系 线程池是 Java 从 JDK 1.5 版本开始提供的一种线程使用模式，能够自动创建和回收
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前，先分析如下若干错误的观点和学习方法。
大家好，欢迎来到这篇关于JUC（Java Util Concurrent）高并发编程的博客！在这个数字时代，我们的软件需求越来越庞大，而对于高并发编程的需求也日益迫切。在Java的世界里，JUC就像一位强大的武士，为我们打开了处理并发编程的大门。今天，我们将深入了解JUC，学习它的各种武器和战术，助你在并发的战场上游刃有余。
当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？
首先要隆重介绍的肯定是《深入理解高并发编程：JDK核心技术》的作者：冰河，作为互联网资深技术专家、数据库技术专家、分布式与微服务架构专家。他多年来一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究，在高并发、高可用、高扩展性、高维护性和大数据等领域拥有丰富的架构开发经验。
我们使用4种方式实现，看一下其性能，然后引出为什么需要使用LongAdder、LongAccumulator。
看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候，很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 救命啊，最近被疯狂弹窗的各种宕机事件整emo了~~~~ 2月7日，火爆的ChatGPT因访问量激增而宕机。 随后，ChatGPT在官网表示，“许多人在最近一小时内蜂拥而至我们的网站，但我们的（网络）资源是有限制的。”并用莎士比亚文风表示：“啊，亲爱的用户，您不是唯一一个想与我们尊敬的AI聊天机器人打交道的。随着时间的推移，我们将及时提供您访问ChatGPT的机会，在此之前我们向您告别，祝您好运。” 事儿还没完~~ 3月1日，OpenAI宣布正式推出
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着互联网的不断发展，CPU硬件的核心数也在不断提升，并发编程越来越普及，但是并发编程并不像其他业务那样简单明了。 在编写并发程序时，往往会出现各种各样的Bug，这些Bug常常以某种“诡异”的形式出现，然后迅速消失，并且在大部分场景下难以复现。 所以，高并发编程着实是一项让程序员头疼的技术。 “冰河技术”微信公众号刚开通时，连载的就是 【精通高并发系列】的专栏文章。 这些文章在一定程度上帮助很多小伙伴解决了一些感到头疼的问题。 后来，这些【精通高并发系列
随着互联网的不断发展，CPU硬件的核心数也在不断提升，并发编程越来越普及，但是并发编程并不像其他业务那样简单明了。 在编写并发程序时，往往会出现各种各样的Bug，这些Bug常常以某种“诡异”的形式出现，然后迅速消失，并且在大部分场景下难以复现。 所以，高并发编程着实是一项让程序员头疼的技术。 “冰河技术”微信公众号刚开通时，连载的就是 【精通高并发系列】的专栏文章。 这些文章在一定程度上帮助很多小伙伴解决了一些感到头疼的问题。 后来，这些【精通高并发系列】的专栏文章被整理成《深入理解高并发编程》开源小册。
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
多线程是完成任务的一种方法，高并发是系统运行的一种状态，通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。
上篇文章详细剖析多线程下的linkedHashMap读写锁下的内存泄漏问题。不少朋友私下说这种按步骤详细剖析的方式很不错。
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法啊。
以秒杀业务为例，10个iphone，100万人抢购，100万人同时发起请求，最终能够抢到的人也就是前面几个人，后面的基本上都没有希望了，那么我们可以通过控制并发数来实现，比如并发数控制在10个，其他超过并发数的请求全部拒绝，提示：秒杀失败，请稍后重试。
代码中启动了一个线程，线程的run方法中有个死循环，内部通过exit变量的值来控制是否退出。 TimeUnit.SECONDS.sleep(3);让主线程休眠3秒，此处为什么使用TimeUnit？TimeUnit使用更方便一些，能够很清晰的控制休眠时间，底层还是转换为Thread.sleep实现的。程序有个重点：volatile关键字，exit变量必须通过这个修饰，如果把这个去掉，程序无法正常退出。volatile控制了变量在多线程中的可见性，关于volatile前面的文章中有介绍，此处就不再说了。
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环，结合多线程，我们可以同时处理多个IO任务，并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
java中有很多list，但是原生支持并发的并不多，我们在多线程的环境中如果想同时操作同一个list的时候，就涉及到了一个并发的过程，这时候我们就需要选择自带有并发属性的list，那么java中的并发list到底有哪些呢？今天要给大家介绍的是ArrayList、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedDeque这几个。
TiDB 6.5 LTS 版本已经发布了。这是 TiDB V6 的第二个长期支持版，携带了诸多备受期待的新特性：产品易用性进一步提升、内核不断打磨，更加成熟、多样化的灾备能力、加强应用开发者生态构建……
高并发（High Concurrency）是系统运行过程中遇到的一种“短时间内大量操作请求”的情况，主要发生在web系统中通过大量访问收到大量请求时(例如12306的抢票情况；双十一活动)。这种情况的发生会导致系统在此期间执行大量的操作，比如请求资源、数据库操作等。
LongAdder是一个用于并发环境中的长整型加法操作的类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量。LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。
说来惭愧，一直没有系统的梳理过并发编程的知识，这次借着学习_Jimin_老师的《Java并发编程与高并发解决方案》课程的机会，结合以往工作中的使用，好好的梳理下并发编程与高并发的知识，形成一个较为完善的并发编程知识体系。
（2）如果操作失败，则返回特殊值（null或false，具体取决于操作），接口的常规结构如下表所示。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
我们对于单例模式我觉得是23种设计模式中大家最熟悉的一个，但是我们真的理解清楚了吗？小编最近才想到都说懒汉模式不合适出现在高并发中，会出现并发问题，于是小编研究了一下才发现，今天就带大家用一个例子来证明是不是高并发会出现错误！！
我们在找工作时,经常在招聘信息上看到有这么一条:有构建大型互联网服务及高并发等经验,想到高并发,我们第一想到了媒体上经常出现的新闻阿里双11每秒处理xx万订单,瞬间觉得高并发是一种很屌的技术,很高大上,如果像笔者这种没做过大型服务的普通程序员,在此根据网上的资料,对高并发写一下我个人的看法 高并发的概念 这里我引用一段架构师之路公众号究竟啥才是互联网架构高并发中的一段话来描述: 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行
不知不觉树义已经工作 5 年了，一路走来磕磕碰碰但总算有了自己的一点小体会。对于一个 Java 开发人员来说，到了 5 年的关键节点，需要掌握哪些知识点呢？经过我自己的总结，我列出了下面的思维导图。
不知不觉已经工作 5 年了，一路走来磕磕碰碰但总算有了自己的一点小体会。对于一个 Java 开发人员来说，到了 5 年的关键节点，需要掌握哪些知识点呢？经过我自己的总结，我列出了下面的思维导图。
高并发场景越来越多的出现在互联网业务上。 本文将重点介绍悲观锁、乐观锁、Redis分布式锁在高并发环境下的如何使用以及优缺点分析。
CompletableFuture是java8中新增的一个类，算是对Future的一种增强，用起来很方便，也是会经常用到的一个工具类，熟悉一下。
课程网址 并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多个线程交替得换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上，此时，程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上，因此可以同时运行 高并发： 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，他通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 对比： - 谈并发时：多个线程操作相同的资源，保证线程安全，合理利用资源 - 谈
线程t1的run()方法中有个循环，通过flag来控制循环是否结束，主线程中休眠了1秒，将flag置为false，按说此时线程t1会检测到flag为false，打印“线程t1停止了”，为何和我们期望的结果不一样呢？运行上面的代码我们可以判断，t1中看到的flag一直为true，主线程将flag置为false之后，t1线程中并没有看到，所以一直死循环。
守护线程是一种特殊的线程，在后台默默地完成一些系统性的服务，比如垃圾回收线程、JIT线程都是守护线程。与之对应的是用户线程，用户线程可以理解为是系统的工作线程，它会完成这个程序需要完成的业务操作。如果用户线程全部结束了，意味着程序需要完成的业务操作已经结束了，系统可以退出了。所以当系统只剩下守护进程的时候，java虚拟机会自动退出。
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