原文链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/  <探索 ConcurrentHashMap 高并发性的实现机制> 其他文章: http://www.importnew.com/21781.html  <ConcurrentHashMap源码剖析> http://blog.csdn.net/yan_wenliang/article/details/51029372  <史上最…

ConcurrentHashMap 是 Java concurrent 包的重要成员.本文将结合 Java 内存模型,来分析 ConcurrentHashMap 的 JDK 源代码.通过本文,读者将了解到 ConcurrentHashMap 高并发性的具体实现机制.这对于我们在实际应用中更加高效的使用它是很有帮助的. 简介 ConcurrentHashMap 是 util.concurrent 包的重要成员.本文将结合 Java 内存模型,分析 JDK 源代码,探索 ConcurrentHash…

很不错的一篇文章,值得一看 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/…

方案: nginx + uWSGI 提高 Django的并发性        1. uWSGI :                 uWSGI是一个web服务器,实现了WSGI协议.uwsgi协议.http协议等. uWSGI的主要特点是: 超快的性能              低内存占用              多app管理              详尽的日志功能(可以用来分析app的性能和瓶颈)              高度可定制(内存大小限制,服务一定次数后重启等)         …

摘抄自马士兵java并发视频课程: 一.需求背景: 有N张火车票,每张票都有一个编号,同时有10个窗口对外售票, 请写一个模拟程序. 分析下面的程序可能会产生哪些问题?重复销售?超量销售? /** * 有N张火车票,每张票都有一个编号 * 同时有10个窗口对外售票 * 请写一个模拟程序 * * 分析下面的程序可能会产生哪些问题? * 重复销售?超量销售? * * @author 马士兵 */ package yxxy.c_024; import java.util.ArrayList; impo…

Redis主从架构 到目前为止,Redis Cluster 能实现很好的性能,但如果只是缓存几个G的数据,那么单机Redis就足够了,但缓存主要用来读的,单机的QPS有一定的极限,一两万QPS一台应该没什么问题,但如果是几十万的QPS这类场景呢?Redis主从架构就非常合适. 主从架构主要是保证Redis的高并发性的,对于缓存来说,一般也都是用来支撑读高并发的.因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读.所有的读请…

使用场景描述: 网络请求中经常会遇到发送的请求,服务端响应是成功的,但是返回的时候出现网络故障,导致客户端无法接收到请求结果,那么客户端程序可能认为判断为网络故障,而重复发送同一个请求.当然如果接口中定义了请求结果查询接口,那么这种重复会相对少一些.特别是交易类的数据,这种操作更是需要避免重复校验.另外一种情况是用户过于快速的点击界面按钮,产时连续的相同内容请求,那么后端也需要进行过滤,这种一般出现在系统对接上,无法去控制第三方系统的业务逻辑,需要从自身业务逻辑里面去限定. 其他需求描述: 这类…

一.初识Lock Lock是一个接口,提供了无条件的.可轮询的.定时的.可中断的锁获取操作,所有加锁和解锁的方法都是显式的,其包路径是:java.util.concurrent.locks.Lock,其核心方法是lock().unlock().tryLock(),实现类有ReentrantLock.ReentrantReadWriteLock.ReadLock.ReentrantReadWriteLock.WriteLock,下图展示了Lock接口中定义的方法: 二.ReentrantLock…

oncurrentModificationException 在这种迭代方式中,当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException, 取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据 ,iterator完成后再将头指针替换为新的数据 ,这样iterator线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变. ConcurrentHashMap 原理: 集合是编程中最常用的数据结构.而谈到并发,几乎总是离不开集合这类高级数据…

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java…