任何事情是有套路的,学习是如此, Java的学习,更是如此. 本文,为大家揭示 Java学习的套路 背景 Java高并发.分布式的中间件非常多,网上也有很多组件的源码视频.原理视频,汗牛塞屋了. 作为Java开发人员,该怎么选择,怎么学习,真的全部要学习吗? 还是那句话: 学习是有套路的, Java的学习,更是如此 Java的学习的套路 很多的组件,是在用的过程中学习的,如果不做深入的使用, 压根不用学,不用深入学. 大家要掌握的,就是Java高并发核心知识,或者说基础原理,也就是咱们群里小伙伴

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java高并发核心要点|系列1|开篇 java高并发核心要点|系列2|锁的底层实现原理 java高并发核心要点|系列3|锁的底层实现原理|ABA问题 java高并发核心要点|系列4|CPU内存指令重排序(Memory Reordering) java高并发核心要点|系列5|CPU内存伪共享

在java高并发编程,有几个很重要的内容: 1.CAS算法 2.CPU重排序 3.缓存行伪共享 我们先来说说高并发世界中的主要关键问题是什么? 是数据共享. 因为多线程之间要共享数据,就会遇到各种问题.如下图: 如果两个线程同时写入,那怎么保证数据的一致性?是线程1先写,还是线程2先写,这是个问题.那要如何解决这个问题? 答案是:加锁. 比如,线程1先访问共享数据区,那么它就先把这块数据区锁起来.后面如果其他线程要访问这个共享区,首先要从线程1这里获取锁,才能进一步访问这个共享区.这里很好理解,

今天,我们来学习另一个重要的概念. CPU内存指令重排序(Memory Reordering) 什么叫重排序? 重排序的背景 我们知道现代CPU的主频越来越高,与cache的交互次数也越来越多.当CPU的计算速度远远超过访问cache时,会产生cache wait,过多的cache wait就会造成性能瓶颈. 针对这种情况,多数架构(包括X86)采用了一种将cache分片的解决方案,即将一块cache划分成互不关联地多个 slots (逻辑存储单元,又名 Memory Bank 或 Cache

一.OSI网络七层模型 因特网是一个极为复杂的网络,分层有助于我们对网络的理解 .分层也是一种标准,为了使不同厂商的计算机能够互相通信,以便在更大范围内建立计算机网络,有必要建立一个国际范围的网络体系结构标准. ISO组织制定了OSI网络七层模型 应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 链路层 物理层 而因特网只用到了五层 应用层 传输层 网络层 链路层 物理层 低三层: 屏蔽底层网络的复杂性 物理层:使原始的数据比特流能在物理介质上传输. 数据链路层:通过校验.确认和反馈重发等手段,形成稳定的

在网络应用开发的过程中,直接使用JDK提供的NIO的API,比较繁琐,而且想要进行性能提升,还需要结合多线程技术. 由于网络编程本身的复杂性,以及JDK API开发的使用难度较高,所以在开源社区中,涌现出来了很多对JDK NIO进行封装.增强的网络编程框架,比如Netty.Mina等. 一.Netty简介 https://netty.io/ 官网 Netty是一个高性能.高可扩展性的异步事件驱动的网络应用程序框架,它极大简化了TCP和UDP客户端和服务器开发等网络编程. Netty重要的四个内容

从Java 1.4开始,Java提供了新的非阻塞IO操作API,用意是替代Java IO和Java Networking相关的API. NIO中有三个核心组件: Buffer缓冲区 Channel通道 Selector选择器 一.Buffer缓冲区 缓冲区本质上是一个可以写入数据的内存块(类似数组),然后可以再次读取.此内存块包含在NIO Buffer对象中,该对象提供了一组方法,可以更轻松地使用内存块. 相比较直接对数组的操作,BufferAPI更容易操作和管理. 使用Buffer进行数据写入

上节提到的:伪共享,今天我们来说说. 那什么是伪共享呢? 这得从CPU的缓存结构说起.以下如图,CPU一般来说是有三级缓存,1 级,2级,3级,越上面的,越靠近CPU的,速度越快,成本也越高.也就是说速度方面:1级>2级>3级. 说到这里,我们要理解一个很重要的概念:缓存行.什么是缓存行? 首先我们来看这几级缓存,其中,1,2级缓存是CPU核心私有的,也就是说每个核,之间不会共享1,2级缓存,那它们之间怎么通信或共享数据呢? 答案是:3级缓存,如下图: 那core1,和core2之间,是通过什

什么是AQS? 全称: Abstract Queued Synchronizer: 抽象队列同步器 是 java.util.concurrent.locks包下的一个抽象类 其编写者: Doug Lea (并发大佬, 整个j.u.c包都是他写的) 是 j.u.c 包的基础组件(核心) 我们先来读一下该类的英文说明注释: /** * Provides a framework for implementing blocking locks and related synchronizers * (s

上篇文章,我们主要讲了解决多线程之间共享数据的核心问题和解决方案,也讲了锁的简单分类. 那么,这把锁,我们应该怎么去实现呢?如果你是java语言设计者,你又会怎么去设计这个线程锁呢? 直觉告诉我们,我们可以设计一个对象或属性,用来代表锁.比如,你把共享数据区当成抽屉,那这个抽屉就可设计出有锁,有钥匙,其实锁和钥匙,就是这个抽屉的必要属性.否则,这个抽屉,也就失去主要用途了. 是的,java设计者,也是这样的想的. 在JVM的规范中,有这么一些话:     “在JVM中,每个对象和类在逻辑上都是和

继续讲CAS算法,上篇文章我们知道,CAS算法底层实现,是通过CPU的原子指令来实现. 那么这里又有一个情景: 话说,有一个线程one从内存位置V中取出A,这时候另一个线程two也从内存中取出A,并且two进行了一些操作变成了B,然后two又将V位置的数据变成A,这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A,然后one操作成功.尽管线程one的CAS操作成功,但是不代表这个过程就是没有问题的.为什么这样说?我们来想象这样的场景: 在你非常渴的情况下你发现一个盛满水的杯子,你一饮而尽.之后再给

推送系统 一.系统设计 二.拆包和粘包 粘包.拆包表现形式 现在假设客户端向服务端连续发送了两个数据包,用packet1和packet2来表示,那么服务端收到的数据可以分为三种,现列举如下: 第一种情况,接收端正常收到两个数据包,即没有发生拆包和粘包的现象,此种情况不在本文的讨论范围内. 第二种情况,接收端只收到一个数据包,由于TCP是不会出现丢包的,所以这一个数据包中包含了发送端发送的两个数据包的信息,这种现象即为粘包.这种情况由于接收端不知道这两个数据包的界限,所以对于接收端来说很难处理.

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一.阻塞 服务器端 public class BIOServer { public static void main(String[] args) throws Exception { ServerSocket sc = new ServerSocket(9093); System.out.println("服务器启动成功!"); while (!sc.isClosed()) { Socket request = sc.accept(); // 阻塞 System.out.printl

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关于Java高并发编程你需要知道的"升段攻略" 基础 Thread对象调用start()方法包含的步骤 通过jvm告诉操作系统创建Thread 操作系统开辟内存并使用Windows SDK中的createThread()函数创建Thread线程对象 操作系统对Thread对象进行调度,以确定执行时机 Thread在操作系统中被成功执行 执行start的顺序不代表执行run的顺序 执行方法run和start有区别 xxx.run():立即执行run()方法,不启动新的线程 xxx.sta

引言 上一篇文章我们介绍了AQS的信号量Semaphore<Java高并发编程基础三大利器之Semaphore>,接下来应该轮到CountDownLatch了. 什么是CountDownLatch CountDownLatch是通过一个计数器来实现的,计数器的初始值是线程的数量.每当一个线程执行完毕后,计数器的值就减1,当计数器的值为0时,表示所有线程都执行完毕,然后在闭锁上(调用await方法的线程)等待的线程就可以恢复工作了. 应用场景 CountDownLatch可以用来干什么呢?有什么

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

读马士兵java高并发编程,引用他的代码,做个记录. 一.分析下面程序输出: /** * 分析一下这个程序的输出 * @author mashibing */ package yxxy.c_005; public class T implements Runnable { private int count = 10; public synchronized void run() { count--; System.out.println(Thread.currentThread().getNa