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Java 中的锁 StampedLock
主要方法 readLock():获取悲观读锁,阻塞等待。 unlockRead():释放读锁。 writeLock():获取悲观写锁,阻塞等待。 unlock
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Java 中的锁 ReentrantReadWriteLock 读写锁
读写锁 读读不互斥,读写互斥,写写互斥。 代码示例 public class ReadWriteLockDemo { public static vo
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Java 中的锁 ReentrantLock
特性 可重入、互斥(读写互斥、写写互斥、读读互斥),只能有一个线程进行操作。 默认是非公平锁,可通过构造函数指定是否是公平锁。非公平锁性能略微好一些,主要是第一
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Java 中的自旋锁
自旋锁 使用CAS+无限循环组成自旋锁。 原子引用类保存持有锁的线程,其他线程将使用CAS+自旋争夺锁。 示例代码 public class SpinLockD
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Java 中的死锁
描述 线程A先锁定DeadLock字节码对象,在内部延迟1秒,再锁定Object字节码对象。 线程B先锁定Object字节码对象,在内部延迟1秒,再锁定Dead
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Java 中的锁 synchronized
锁的状态 无锁状态、偏向锁、轻量级锁、重量级锁。 偏向锁加锁过程 访问Mark Word中偏向锁的标识是否设置成1,锁标志位是否为01,确认为可偏向状态。 如
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Java 中的锁
关键词和类 synchronized ReentrantLock ReentrantReadWriteLock StampedLock LockSupport
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Java 中的强引用、软引用、弱引用、虚引用、引用队列
强引用 不会被垃圾回收,OOM也不会对该对象进行回收。因此强引用也是造成Java内存泄漏的主要原因之一。 new出来的对象为强引用,obj2指向obj1后obj
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Java 中的动态代理
Java 内置 API 使用Proxy类代理一个对象,该对象必须实现一个接口。故Java内置的API只能代理实现了接口的对象。 private static c
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Java 中的反射
作用 判断任意一个对象所属的类 构造任意一个类的对象 判断任意一个类所具有的成员变量和方法 获取泛型信息 调用任意一个对象的成员变量和方法 处理注解 动态代理
2021-03-31, Views: 1600 , Topics: Java
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Java8 引入的时间处理类
相关类 Instant:代替 Date DateTimeFormatter:线程安全,代替 SimpleDateFormat LocalTime LocalD
2021-03-30, Views: 1745 , Topics: Java
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GitHub OpenSSL SSL_connect: SSL_ERROR_SYSCALL in connection to github.com:443
错误原因 最近使用GitHub,不管是git pull还是git push,经常是连接超时,今天直接报SSL_ERROR_SYSCALL。 搜索到的解决方法(未
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Git 撤销 commit 和回退到指定 commit
git reset 撤销commit针对的是本地已提交,而还没有push到远程。 HEAD^ 和 HEAD~ 撤销前一次提交 注意HEAD^的双引号,不加双引号
2021-03-27, Views: 7542 , Topics: Git
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Git 修改 commit 留言
amend 只能修改最新一次的commit,本地无commit则修改线上的最新一次commit的留言。 留言内容使用双引号括起来。 git commit --a
2021-03-26, Views: 2620 , Topics: Git
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Java FutureTask 源码解析
说明 本文基于Java8。 构造方法 传入Callable对象,使用成员变量接收,并将状态改为NEW。 private Callable<V> ca
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尾部延迟是什么?如何避免尾部延迟?
概念 有1%的请求耗时高于99%的请求耗时,影响用户体验,甚至拖垮服务。 可能原因 磁盘空间不足/老化 负载高/过载 频繁垃圾回收 请求数据库或第三方资源超时
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惊群效应是什么?如何避免惊群效应?
线程惊群 惊群效应(thundering herd)是指多进程(多线程)在同时阻塞等待同一个事件的时候(休眠状态),如果等待的这个事件发生,那么他就会唤醒等待的
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Java 使用 FutureTask 解决缓存击穿(缓存踩踏)问题
缓存击穿 也叫缓存踩踏。 当缓存中无数据时,所有请求都在数据库访问,到时候数据库压力倍增。 自旋锁方案存在的问题 前一篇文章使用了自旋锁来防止缓存击穿问题,但因
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缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存污染
缓存穿透 场景描述 缓存和数据库中都没有的数据,用户不断发起请求。如发起id=-1等不合理数据,导致数据库压力过大。 解决方法 增加传参校验,如Validat
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Redis 使用 hotkeys 查看热点数据
前置要求 Redis 4.0.3中新增查看热点数据命令行,使用热点数据必须将内存策略修改为LFU算法。 查看内存策略 config get maxmemory-