本人在设计数据库缓存层的时候,需要对数据进行深拷贝,这样用户操作的数据对象就是不共享的. 这个思路实际上和Erlang类似,就是用数据不共享解决并发问题. 1. 序列化? 原来的做法,是用序列化,我用了Json的序列化,lib-json.一个再传统不过的方法.把数据字段序列化成json保存.取出来的时候进行反序列化. 测试100条数据,100次循环,竟然TM的用了15秒. 这个是个啥概念?简直惨不忍睹. 于是网上搜,找到个Jackson,号称性能XXX的,比Google的gson高XXX. 替换

场景描写叙述: 本文仅验证了在安卓环境下使用Json的Key作为反序列化条件的解析速度.结论是解析速度最快的不是阿里的fastjson,也不是Google的Gson,而是json-smart. Android 4.4.2 fastjson-1.1.34.android.jar gson-2.2.4.jar json-smart-2.0-RC3.jar **注意场景的限定条件** 核心代码: package com.h3c.mytestview; import java.io.StringRead

Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率. 即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和读取两方面分析,为什么为什么Kafka速度这么快. 写入数据 Kafka会把

Kafka为什么速度那么快? Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率. 即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和读取两方面分析,为什么Kafka速度这么快.

Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率.即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和读取两方面分析,为什么Kafka速度这么快 一.写入数据 Kafka会把收到的

同样是消息队列,Kafka凭什么速度那么快? 作者 | MrZhangxd Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率. 即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和

来源:cnblogs.com/binyue/p/10308754.html Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率.即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用.针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上)下面从数据写入和读取两

哈喽!大家好,我是小奇,一位热爱分享的程序员 小奇打算以轻松幽默的对话方式来分享一些技术,如果你觉得通过小奇的文章学到了东西,那就给小奇一个赞吧 文章持续更新 一.前言 书接上回,现在下着大雨看来是去不了镇上买熟食吃了,但是在家待着也没有意思,去找我表弟玩吧,看看他在家干啥呢? 表弟家离我家很近,走一条街再拐几个弯就到了,大中午的应该在家刚做完饭,正好蹭饭. 正要推开门发现门里面锁着呢,这大白天的锁着门干啥呢,敲了敲门. 我:有人在家吗? 表弟:谁呀? 我:我,你哥. 表弟:哦,那没有人在家,你

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测试条件: Java版本: Java 8, .NET版本:v4.0, Release模式,针对x86平台优化 单线程模式. 测试1:(测试1的代码摘自http://blog.csdn.net/houjin_cn/article/details/5957432) Java代码: package javatest; public class temp { public static void main(String[] args) { long nn = System.nanoTime(); int

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Java升级那么快,多个版本如何灵活切换和管理? https://segmentfault.com/a/1190000021037771 前言 近两年,Java 版本升级频繁,感觉刚刚掌握 Java8,写本文时,已听到 java14 的消息,无论是尝鲜新特性(Java12 中 Collectors.teeing 超强功能使用),还是由于项目升级/兼容需要,我们可能都要面临管理多个 Java 版本的情 另外 Oracle 自 Java11 开始,更改了用户协议,任何商用都会收费.在写本文时,得到消

Java的浅拷贝与深拷贝 Java中,所有的类都继承Object,Object中有clone方法,它被声明为了 protected ,所以我们但是如果要使用该方法就得重写且声明为public,必须在要被Clone的类实现(implements)Cloneable接口,否则会报java.lang.CloneNotSupportedException异常,Cloneable接口是在java.lang中自动被导入的,而无论是浅拷贝还是深拷贝,都需要实现 clone() 方法. 如果不重写clone()

深拷贝与浅拷贝的问题,也是面试中的常客.虽然大家都知道两者表现形式不同点在哪里,但是很少去深究其底层原理,也不知道怎么才能优雅的实现一个深拷贝.其实工作中也常常需要实现深拷贝,今天一灯就带大家一块深入剖析一下深拷贝与浅拷贝的实现原理,并手把手教你怎么优雅的实现深拷贝. 1. 什么是深拷贝与浅拷贝 浅拷贝: 只拷贝栈内存中的数据,不拷贝堆内存中数据. 深拷贝: 既拷贝栈内存中的数据,又拷贝堆内存中的数据. 2. 浅拷贝的实现原理 由于浅拷贝只拷贝了栈内存中数据,栈内存中存储的都是基本数据类型,堆内

1. kafka 使用了 分区.分布式.leader/followere 的方式.分布式让 kafka 排除了单点故障,分区和分区复制让数据不丢失2. kafka 使用 zero copy 技术 (基于 linux 的 sendfile 函数),可以减少传统数据传递时在 kernel 态和 user 态的 context 切换的空间和时间损耗.zero copy 技术使得将文件内容可以直接提交到 kenel 的 socket buffer. 避免了用户态调用 kenel 获取数据,然后用户态再将

----?浅拷贝 --- 概念 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象.简单说,浅拷贝就是只复制所考虑的对象,而不复制它所引用的对象 --- 实现方式 继承自java.lang.Object类的Cloneable接口,实现clone()方法 --- 举个栗子 package com.xxg; //浅拷贝 public class ShallowCopy { public static void main(String[] args) throw

Java中的对象拷贝(Object Copy)指的是将一个对象的所有属性(成员变量)拷贝到另一个有着相同类类型的对象中去.举例说明:比如,对象A和对象B都属于类S,具有属性a和b.那么对对象A进行拷贝操作赋值给对象B就是:B.a=A.a;  B.b=A.b; 在程序中拷贝对象是很常见的,主要是为了在新的上下文环境中复用现有对象的部分或全部 数据. Java中的对象拷贝主要分为:浅拷贝(Shallow Copy).深拷贝(Deep Copy). 先介绍一点铺垫知识:Java中的数据类型分为基本数据

[概述] Java中的对象拷贝 ( Object Copy ) 是指将一个对象的所有属性(成员变量)拷贝到另一个有着相同类类型的对象中去.例如,对象 A 和对象 B 都属于类 S,具有属性 a 和 b.那么对对象 A 进行拷贝操作赋值给对象 B 就是: B.a = A.a; B.b = A.b; 拷贝对象是很常见的,主要是为了在新的上下文环境中复用现有对象的部分或全部数据.Java中的对象拷贝主要分为 浅拷贝( Shallow Copy ) 深拷贝( Deep Copy ) Java中的数据类型

1.Java性能调优概述 1.1.Web服务器,响应时间.吞吐量是两个重要的性能参数. 1.2.程序性能的几个表现: 执行速度:程序的反映是否迅速,响应时间是否足够短 内存分配:分配是否合理,是否过多地消耗内存或泄露 启动时间:程序从运行到可以正常处理业务需要花费多长时间 负载承受能力:当系统压力上升时,系统的执行速度.响应时间的上升曲线是否平缓 1.3.木桶原理与性能瓶颈 根据木桶原理,系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件. 有可能成为系统瓶颈的计算资源: 磁盘I/O: 网络操作: C