一.ThreadLocal的原理以及存在的问题 a. 每个线程内部维护了一个ThreadLocal.ThreadLocalMap类型的变量 b. ThreadLocalMap 的 key 为 ThreadLocal,value为对应的变量 c. 对ThreadLocal进行get/set操作时,会先获取当前Thread内部的ThreadLocal.ThreadLocalMap,然后以ThreadLocal为key,从这个Map中获取对应的value 设计理念: a. ThreadLocal中的数

说明 接着上次手撕面试题ThreadLocal!!!面试官一听,哎呦不错哦!本文将继续上文的话题,来聊聊FastThreadLocal,目前关于FastThreadLocal的很多文章都有点老有点过时了(本文将澄清几个误区),很多文章关于FastThreadLocal介绍的也不全,希望本篇文章可以带你彻底理解FastThreadLocal!!! FastThreadLocal是Netty提供的,在池化内存分配等都有涉及到!​ 关于FastThreadLocal,零度准备从这几个方面进行讲解: F

ThreadLocal 大家都知道是线程本地变量,今天栈长再介绍一个神器:FastThreadLocal,从字面上看就是:Fast + ThreadLocal,一个快的 ThreadLocal?这到底是什么鬼呢? 一.FastThreadLocal 简介 FastThreadLocal 并不是 JDK 自带的,而是在 Netty 中造的一个轮子,Netty 为什么要重复造轮子呢? 来看下它源码中的注释定义: /** * A special variant of {@link ThreadLoca

前言 Netty 作为高性能框架,对 JDK 中的很多类都进行了封装了和优化,例如 Thread 类,Netty 使用了 FastThreadLocalRunnable 对所有 DefaultThreadFactory 创建出来的 Runnable 都进行了包装.包装的目的是 run 方法的不同,看代码: public void run() { try { runnable.run(); } finally { FastThreadLocal.removeAll(); } } 可以看到,多了一行

最近在分析一潜在内存泄露问题的时候,jmap出来中有很多的FastThreadLocalThread实例,看了下javadoc,如下: A special variant of ThreadLocal that yields higher access performance when accessed from a FastThreadLocalThread. Internally, a FastThreadLocal uses a constant index in an array, in

Netty源码分析第八章: 高性能工具类FastThreadLocal和Recycler 第七节: 获取异线程释放的对象 上一小节分析了异线程回收对象, 原理是通过与stack关联的WeakOrderQueue进行回收 如果对象经过异线程回收之后, 当前线程需要取出对象进行二次利用, 如果当前stack中为空, 则会通过当前stack关联的WeakOrderQueue进行取出, 这也是这一小写要分析的, 获取异线程释放的对象 在介绍之前我们首先看Stack类中的两个属性: private Wea

1. 前言 netty自行封装了FastThreadLocal以替换jdk提供的ThreadLocal,结合封装的FastThreadLocalThread,在多线程环境下的变量提高了ThreadLocal对象的查询以及更新效率. 下文,将通过对比ThreadLocal与FastThreadLocal,通过源码解析,探究FastThreadLocal与FastThreadLocalThread的搭配使用后性能的奥秘. 2. ThreadLocalMap ThreadLocalMap是Thared

来源于:https://www.wangdaye.net/archives/n-e-t-t-y-zhi-f-a-s-t-t-h-r-e-a-d-l-o-c-a-l 前言 netty的concurrent包下有一些非常优秀的并发操作类,FastThreadLocal就是其中之一. 类 简称 FastThreadLocalThread ftlt FastThreadLocal ftl 谈谈JDK的ThreadLocal 简介 ThreadLocal 是 Java 里一种特殊变量,它是一个线程级别变量

阅读这篇文章之前,建议先阅读和这篇文章关联的内容. 1. 详细剖析分布式微服务架构下网络通信的底层实现原理(图解) 2. (年薪60W的技巧)工作了5年,你真的理解Netty以及为什么要用吗?(深度干货) 3. 深度解析Netty中的核心组件(图解+实例) 4. BAT面试必问细节:关于Netty中的ByteBuf详解 5. 通过大量实战案例分解Netty中是如何解决拆包黏包问题的? 6. 基于Netty实现自定义消息通信协议(协议设计及解析应用实战) 7. 全网最详细最齐全的序列化技术及深度解

好久没有写文章,工作甚忙,但每日还是关注.NET领域的开源项目.五一休息,放松了一下之后,今天就给大家介绍一个轻量级的对象映射工具Tiny Mapper:号称是.NET平台最快的对象映射组件.那就一起看看呢. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源项目文章目录 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/dotnet_Opensource_project_TinyMapper.html 临时更新:感谢@ 郭明锋的意见,为了避免新手误解,这里说明一下,

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

首先要看一个问题,if 语句适用范围比较广,只要是 boolean 表达式都可以用 if 判断:而 switch 只能对基本类型进行数值比较.两者的可比性就仅限在两个基本类型比较的范围内.说到基本类型的数值比较,那当然要有两个数.然后重点来了--if 语句每一句都是独立的,看下面的语句:if (a == 1) ...else if (a == 2) ...这样 a 要被读入寄存器两次,1 和 2 分别被读入寄存器一次.于是你是否发现其实 a 读两次是有点多余的,在你全部比较完之前只需要一次读入寄

如今的企业经营方式,业务对于数据分析有极大的需求,但却苦于没有数据以及工具的有效支持,业务分析仍就依赖于IT报表制作.而IT方不断地按业务需求去调研.确认业务逻辑,然后取数做报表,其中还要忍受业务的需求变更. Gartner在2016年的商业智能报告中指出,企业传统的IT应用系统虽然已经非常普及,但由于数据整合的复杂性和业务逻辑的多变性,传统BI工具已不能满足企业对于及时性数据分析的需求.以IT主导的商业智能BI和分析将逐步演变为以业务为主导的自助式分析. 工欲善其事,必先利其器.企业对于自助式

一年接近尾声,又到了年终总结的时候,宴会厅里传来各种激情澎湃的演讲,有的行业遍地开花.欢声笑语不绝于耳:有的行业却没能迎来"昨夜东风",只能嗟叹"不堪回首".2016年对于快消品来说是个艰难的年头,实体经济下行让消费者不再任性,传统行业面临转型.但与此同时,倚靠互联网创新的快消B2B平台却迅速成长壮大起来,并开创性地迎来了发展的"元年".快消品B2B平台在2016年猛增至70家以上,总计获得了超过50亿元的投资. B2B平台对传统快消行业分销模式

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的

就要下班了,接触php快4个月,掌握的不好,需要实战,看到自己博客空空的,就mark一下吧!下班了...

比如: select id, name from table1 where name = 'x' union all select id, name from table2 where name = 'x'      与select * from (select id, name from table1 union all select id, name from table2) where name = 'x'. 哪一种方式性能更好一些呢? 希望高手能详细说明下, 并且考虑到有索引和无索引的情

我见过最NB的查找文件最快的命令 [root@NB data]# locate teamviewer. /data/Software/teamviewer.i686.rpm /home/ok/.local/share/teamviewer11/drive_c/teamviewer.html /home/ok/Desktop/TMP/teamviewer.png /home/ok/Downloads////////test/teamviewer.zip /opt/teamviewer/tv_bin

参考文章:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-quicksort.html F#之旅4 - 小实践之快排 这次这篇呢,就不翻译了,因为原文确实是相当的简单.先贴一下能跑的代码: 这里贴的不是文本,如果你也想尝试一下,建议你抄一遍,或者理解之后自己写一遍.来看看都有那些要注意的点吧: 1.快排算法,这里用的递归的形式,把所有数分成三部分,[比第一个元素小的部分] [第一个元素] [比第一个元素

近期发现无论是系统的System.Xml还是Mono.Xml,其实都有这样或者那样的问题,所以决定自己搞一个快一点的xml parse.以前在C++里用过rapidxml,这个确实是神一般的存在,速度那是相当快,所以设想能否直接包装一下,然后让它可以在unity中使用呢? 实测了一下,确定是可行的,所以把代码放到了github上,github上的代码应该一直都是比较新的:https://github.com/sczybt/UnityRapidXml 可以看到在parse上,有至少10倍的速度优势

[转] http://www.syyong.com/db/Redis-why-the-use-of-single-process-and-single-threaded-way-so-fast.html Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写.官方提供的数据是可以达到100000+的qps.这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差. Redis快的主要原因是: 完全基于内存 数据结构简单,对数据操作也简单 使用多路 I/O