在java语言之前，并发就已经广泛存在并在服务器领域得到了大量的应用。所以硬件厂商老早就在芯片中加入了大量直至并发操作的原语，从而在硬件层面提升效率。在intel的CPU中，使用cmpxchg指令。
Java代码 编译之后 得到 Java字节码，被 类加载器加载到JVM中，最终 转化为汇编指令。
Mybatis缓存 缓存的意义 将用户经常查询的数据放在缓存（内存）中，用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询，从缓存中查询，从而提高查询效率，解决了高并发系统的性能问题。 这里写图
1、什么是ORM？ 对象关系映射（Object-Relational Mapping，简称ORM）是一种为了解决程序的面向对象模型与数据库的关系模型互不匹配问题的技术； 简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据（在Java中可以用XML或者是注解），将程序中的对象自动持久化到关系数据库中或者将关系数据库表中的行转换成Java对象，其本质上就是将数据从一种形式转换到另外一种形式。 2、Hibernate中SessionFactory是线程安全的吗？Session是线程安全的吗（两个
Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令。
在SpringBoot中，模板引擎的页面默认是开启缓存的，如果修改了页面的内容，则刷新页面是得不到修改后的页面的，因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存，如下：
在上一篇文章，概述了JVM体系结构和内存模型的基础概念，我们了解到synchronized 和 volatile都属于内存模型中，处理可见性、顺序性、一致性等问题的关键策略，这又涉及到操作系统层面。
在前面的文章里，我们聊到了 CPU 的高速缓存机制。由于 CPU 和内存的速度差距太大，现代计算机会在两者之间插入一块高速缓存。
CAS 可以简单描述比较并交换，Java中轻量级锁的理论支持。CAS很早就出现了，并且以此为理论基础实现了很多有趣的工具，Java依赖的就是操作系统中的cmpxchg指令。 ps：这里的CAS是compare and swap
在java应用中，对于访问频率比较高，又不怎么变化的数据，常用的解决方案是把这些数据加入缓存。相比DB,缓存的读取效率快好不少。java应用缓存一般分两种，一是进程内缓存，就是使用java应用虚拟机内存的缓存；另一个是进程外缓存，现在我们常用的各种分布式缓存。相比较而言，进程内缓存比进程外缓存快很多，而且编码也简单；但是，进程内缓存的存储量有限，使用的是java应用虚拟机的内存，而且每个应用都要存储一份，有一定的资源浪费。进程外缓存相比进程内缓存，会慢些，但是，存储空间可以横向扩展，不受限制。
1.JDBC编程有哪些不足之处，MyBatis是如何解决这些问题的？ ① 数据库链接创建、释放频繁造成系统资源浪费从而影响系统性能，如果使用数据库链接池可解决此问题。 解决：在SqlMapConfig.xml中配置数据链接池，使用连接池管理数据库链接。 ② Sql语句写在代码中造成代码不易维护，实际应用sql变化的可能较大，sql变动需要改变java代码。 解决：将Sql语句配置在XXXXmapper.xml文件中与java代码分离。 ③ 向sql语句传参数麻烦，因为sql语句的where条件不一定
处理器会自动保证基本的内存操作的原子性。处理器保证从系统内存中读取或者写入一个字节是原子的，即：当一个处理器读取一个字节时，其他处理器不能访问这个字节的内存地址。
JDK8中引入了@Contented，不过这个注解在sun包中，如下List-1
在我们使用的各种工具中，为了提升工作效率，总会使用到各种各样的缓存技术，比如说docker中的layer就是缓存了之前构建的image。在gradle中这种以task组合起来的构建工具也不例外，在gradle中，这种技术叫做增量构建。
####Java内存模型 Java内存模型描述了Java虚拟机和计算机内存之间是如何协同工作的。一个Java虚拟机也是一个完整的计算机的模型，因此，这个模型自然也包含了内存模型。
站在一个旁观者的角度，我个人对任何厂都是没有抵触情绪的，只要发 offer，只要钱给到位，只要不拖延，只要能就业，就算是好公司（咱要求不高）。
在单核计算机中，计算机中的CPU计算速度是非常快的，但是与计算机中的其它硬件(如IO、内存等)同CPU的速度比起来是相差甚远的，所以协调CPU和各个硬件之间的速度差异是非常重要的，要不然CPU就一直在等待，浪费资源。单核尚且如此，在多核中，这样的问题会更加的突出。硬件结构如下图所示：
Java中为了线程通信的安全性（数据一致性），除了提供内置锁synchronized和显示锁ReentrantLock，还提供了另外一种线程同步机制——volatile，是一种轻量级同步机制。不过，通常很难轻易的理解volatile的真正意义。下面通过一个例子来认识一下volatile（摘自《深入理解Java虚拟机》）：
在JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的，这会导致有锁 锁机制存在以下问题： 在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。 一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。 如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置，引起性能风险。 volatile是不错的机制，但是volatile不能保证原子性。因此对于同步最终还是要回到锁机制上来。 独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，会导致其它所有需要锁
以前我们设置servlet的request和response的编码需要在每个servlet都设置，如果Servlet很多，显得很麻烦，现在我们可以用过滤器很简单的实现这个功能。 还有页面缓存，如果我们的网页是静态的，图片和内容基本上很少变化或者不变化的，我们就可以告诉客户端这个页面你缓存多久~以达到节省流量的目的。
目前，Web应用的核心数据通常存放在数据库中，比如说用户信息、订单信息、交易信息等，同时，数据库和编程语言是无关的，通过SQL交互，Java、Php等语言写的程序需要访问数据库，执行业务逻辑，展示结果给用户。但是数据库有一定的局限性，譬如：1.数据库连接是非常 "昂贵 "的资源，为了复用这些资源，目前采用连接池技术，2. 连接池的连接数是有限的，如果用户过多，势必要等待，3. 读写数据时需要加锁。
本文主要分享 Eureka-Client 向 Eureka-Server 获取增量注册信息的过程。
在HTTP协议中If-Modified-Since和If-None-Match分别对应Last-Modified和ETag
许多企业都结合使用 Microsoft .NET Framework 和 Java 应用程序，尤其是那些出于各种考虑不能只依赖于单一技术的大中型企业。 通常，企业采用 Web 应用程序、面向服务的体系结构 (SOA) Web 服务以及其他服务器应用程序来处理大量事务。 其中很多应用程序在运行时需要相互共享数据。 通常，这些应用程序全都是对数据库中所存储的常用业务数据进行操作。 它们面对的一般是连续数据流（如金融交易应用程序），而且需要在运行时多次处理数据并与其他应用程序共享结果。 虽然数据库是永久存储数据的
背景 现在的web系统已经越来越多的应用缓存技术，而且缓存技术确实是能实足的增强系统性能的。我在项目中也开始接触一些缓存的需求。 开始简单的就用jvm(java托管内存)来做缓存，这样对于单个应用服务器来说很好。 为了系统的可用性，需要做灾备，那么就要多准备一套系统环境，这时就会有一些共享资源的问题，比如Tomcat的session共享出来 几个系统会公用一套缓存数据，这样就变成一个共享池 需求的增长也就带来了系统的变化，也正为这种变化我开始思考怎么让这些代码兼容，并为以后的系统模块提供比较统一的支持。正好
这几天回顾了下以前学的mybatis，特写这篇文章来总结一下。此篇文章只适合有一定编程基础的人。（因为最近想捡一捡我大学学的东西，技术性的文章相对较多，还请谅解。之后我也会写一篇针对技术小白的文章~） 先来介绍下Mybatis，它是appache下开源的一款持久层框架，通过xml与java文件的紧密配合，避免了JDBC所带来的一系列问题，比如sql硬编码问题，让我们更好地操作数据库，并且利于数据库的维护。 另外值得说的一点是，它与另外一个非常流行的持久层框架Hibernate的区别。Hibernate是
我们先简要了解一下java虚拟机的内存模型。就像数据从物理内存拷贝到cpu高速缓存，进行操作完，再把数据返回到内存一样，为了屏蔽CPU高速缓存和 内存复杂细节且赢得跨平台的效果，java把所有的变量都存在主存（相当于物理内存）当中，每个线程都有自己的工作内存（相当于CPU高速缓存）。线程在 自己的工作内存做操作，不能直接对主存进行操作，最后把结果返回到主存。如果一个变量有volatile（易变的意思）修饰词，这意味着当有一个线程修改了这个变量，系 统会把工作内存当中的变化强制立刻反应在主存当中。其他线程要想读这个变量，也会被强迫读变化了的新值。volatile其实就保证了此变量无论怎么变， 任何线程看都是最新的。当两个线程，根据一个共同的信号，做互动时，一定要加volatile，保证这个信号是最新的。
http://www.blogjava.net/xylz/archive/2010/07/04/325206.html
Java语言中经常靠synchronized关键字保证同步的，这会导致有锁（也是我们经常所得重量级锁，因为其太过于繁重，所以才出现轻量级锁）。
原子操作在并发编程中是很重要的概念之一，java中的并发的原子操作和各种锁的实现都少不了CAS的影子，本文从AtomicReferenceFieldUpdater类的使用开始说起，由浅入深，层层深挖，最终挖到硬件来描述并发领域中的最重要的概念：原子操作。 目录： 1、AtomicReferenceFieldUpdater的使用。 2、AtomicReferenceFieldUpdater源码分析。 3、CAS基本介绍。 4、CAS 底层原理。 5、CPU锁的种类。 5、CAS的缺点 使用 AtomicR
Java内存模型是在硬件内存模型上的更高层的抽象，它屏蔽了各种硬件和操作系统访问的差异性，保证了Java程序在各种平台下对内存的访问都能达到一致的效果。
在Java里面String类型是不可变对象，这一点毫无疑问，那么为什么Java语言的设计者要把String类型设计成不可变对象呢？这是一个值得思考的问题。
在 java 的 bin 文件夹下有个 jvisualvm.exe 工具，使用它可以检测到 java堆内存 的变化情况，借此可以来检测使用 java 的程序是否存在内存泄漏问题。
今天聊聊日常使用的字符串，别看它似乎很简单，但其实字符串几乎在所有编程语言里都是个特殊的存在，因为不管是数量还是体积，字符串都是大多数应用中的重要组成。
CAS 底层实现主要依靠的cmpxchg是 CPU 指令级的操作，只有一步原子操作，所以非常快。它本身的性能瓶颈主要来自于：多核环境下，上次执行 CAS 更新的 CPU 和本次 执行 CAS 更新的 CPU 不是同一个 CPU。例如：
（原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏） （------------------------------------------------------------------------） 什么是MyBatis Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程，开发者开发时只需要关注如何编写SQL语句，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。 作为一个半ORM框架，MyBatis 可以使用
工作做螺丝钉，面试造火箭，我想这个是每个程序员比较头疼的事情，但是又有必须经历的流程，我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性。
我们都知道在大多数情况下，通过浏览器查询到的数据都是缓存数据，如果缓存数据与数据库的数据存在较大差异的话，可能会产生比较严重的后果的。对此，我们应该也必须保证数据库数据、缓存数据的一致性，也就是就是缓存与数据库的同步。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
双十一的时候，各大电商的流量都是很大的，过年时候火车票也都是秒光，这些流量是可以提前预测的，可以提前加服务器，还有些流量无法提前预测，像微就博承受了太多压力，饭圈突然就来一个热点新闻，比如xxx pc被抓、xxx宣布离婚、xxx公布恋情。。。大家都懂的。
最近面试，你又被volatile关键字虐了吗？这个问题，是不是问得有点扎心了！的确，有很多朋友反馈面试中在涉及考察Java并发编程知识的时候，经常会被问到volatile关键字。对于有些公司如果你能回答出volatile关键字的基本作用及原理，如:"volatile关键字可以实现线程间的可见性，之所以可以实现这一点，原因在于JVM会保证被volatile修饰的变量，在线程栈中被线程使用时都会主动从共享内存(堆内存/主内存)中以实时的方式同步一次；另一方面，如果线程在工作内存中修改了volatile修饰的变量，也会被JVM要求立马刷新到共享内存中去。因此，即便某个线程修改了该变量，其他线程也可以立马感知到变化从而实现可见性"也基本上能够pass这个问题。
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <Zip Code，Street Name>。
Glide的缓存策略 前言 众所周知，图片加载框架的基本模式就是三层缓存。内存、文件和网络。所有图片加载框架的基本思路都是先从内存中寻找需要的数据，如果找不到转到文件中寻找，还是找不到，才会去网络下载。但Glide在缓存策略上，花费了很多心思，从而使得其在加载图片过程中，对内存的使用量非常小。 本文将分享Glide在缓存策略上使用的技巧。 内存低消耗的秘密 在图片加载过程中，通常来讲，内存消耗的部分在于图片的解码。我们需要根据图片的尺寸，创建一个相应尺寸的Bitmap，这个Bitmap会存入内存缓存，然后通
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
在 Spring Boot 中，模板引擎的页面默认是开启缓存的，如果修改了页面的内容，则刷新页面是得不到修改后的页面的，因此我们可以在application.properties中关闭模版引擎的缓存，如下：
阅读目录 1. 浏览器缓存基本认识 2. 强缓存的原理 3. 强缓存的管理 4. 强缓存的应用 5. 协商缓存的原理 6. 协商缓存的管理 7. 浏览器行为对缓存的影响
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