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RSS订阅原创 给定0-9组成的任意数字字符串 其数字可重复 通过该字符串插入乘号(不限数量) 使得得到的乘法结果最大
贪心算法：1.大小越接近的两个数，乘积最大；2.保证每一步都在构造最大乘积算法写的很简单，自己瞄一眼吧public static void main(String[] args) { int[] muti1= {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; StringBuilder sb = new StringBuilder(); //1.排序 for(int i=0;i<10;i++) {...
2022-02-15 21:06:39
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原创 每日一坑：eclipse2021 +lombok安装
先记一下笔记贴一下错误：Unable to make protected final java.lang.Class java.lang.ClassLoader.defineClass(java.lang.String,byte[],int,int) throws java.lang.ClassFormatError accessible: module java.base does not "opens java.lang" to unnamed module @baa9ce4说一下解决.
2021-09-05 07:40:55
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原创 06-redis知识图谱，生产问题汇总
加机器，扩容永远是解决问题的最佳途径。良好的服务高可用性，不是简单的通过对应用的配置和调优来实现的。简单的说，就是你不可能通过调优让rocketmq达到kafka的吞吐量。你也不可能通过简单的调优，让kafka达到rocketmq的一致性。...
2021-03-26 09:43:22
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原创 大数据分析之OLTP与OLAP的区别
业务类系统主要供基层人员使用，进行一线业务操作，通常被称为OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）。数据分析的目标则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考，通常被称为OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）。从功能角度来看，OLTP负责基本业务的正常运转，而业务数据积累时所产生的价值信息则被OLAP不断呈现，企业高层通过参考这些信息会不断调整经营方针，也会促进基础业务的不断优化，这是OLTP与O.
2021-03-23 16:32:43
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原创 02-故障隔离和服务恢复
SAE 作为一个 Serverless 平台，具备很多自运维的能力，故障隔离即将故障的应用节点从注册中心摘除。服务恢复即应用恢复后重启服务器。
2021-03-11 14:52:24
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原创 Serverless 提高 Java 微服务治理效率
Serverless 应用引擎（SAE）基于 Alibaba CloudToolkit 插件+ 跳板机可以实现：本地服务订阅并注册到云端 SAE 内置的注册中心； 本地服务可以和云端 SAE 服务互相调用。在传统的发布流程中，客户端有一个服务端调用报错期，这是由于客户端没有及时感知到服务端下线的实例造成的，这种情况主要是因为服务提供者借助微服务，通知消费者来更新服务提供的列表造成的。当微服务注册中心感知到服务下线以后，会通知服务消费者其中一个服务节点已下线，这里有两种方式：注册中心的推送和消费者的轮
2021-03-11 14:47:30
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原创 01-keepalived脑裂现象
由于某些原因，导致两台keepalived高可用服务器在指定时间内，无法检测到对方存活心跳信息，从而导致互相抢占对方的资源和服务所有权，然而此时两台高可用服务器有都还存活。可能出现的原因：1、服务器网线松动等网络故障；2、服务器硬件故障发生损坏现象而崩溃；3、主备都开启了firewalld 防火墙。4、在Keepalived+nginx 架构中，当Nginx宕机，会导致用户请求失败，但是keepalived不会进行切换，所以需要编写一个检测nginx的存活状态的脚本，如果nginx不存活，则ki
2021-03-09 16:33:25
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原创 供应链库存管理-柔性快反供应链
柔性快反供应链是新零售模式下的产物,体现的是全链环节一体化的紧密协同过程,将商品企划、设计、生产、分销、零售等环节紧密结合,以月/周为单位做PDCA循环(即计划-plan,执行-do,检查-check,处理-act). 这种模式要求参与企业做好关于分工与协作、信任与交易、产品与服务以及如何更好的服务顾客.要做到这一点其实非常困难,首先外部环境,供应链各个节点的利益点不同,不可能做到信息共享,利益共享.这点上7-11的加盟店商业模式非常值得借鉴,加盟店模式下7-11完全控制价格和消费...
2020-10-26 14:40:53
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原创 供应链库存管理-供应链库存案例分析
供应链管理的实现,是把供应商、生产厂家、分销商、零售商等在一条供应链上的所有节点企业都联系起来进行优化,是生产资料以最快的速度,通过生产、分销环节变成增值的产品,到达有消费需求的消费者手中.这不仅可以降低成本,减少社会库存,而且使社会资 源得到优化配置,更重要的是通过信息网络、组织网络实现了生产以及销售的有效链接和物流、信息流、资金流的合理流动. 供应链库存管理主要是核心企业的供应链模式和运营战略的影响.而且通常是融合出现的,根据运策略的不同对不同的场景采用不同的供应链库存管理策略.
2020-10-26 12:43:29
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原创 供应链库存管理-库存控制策略
根据企业在供应链中所担任的角色不同,生产商,供应商,分销商,零售商,物流服务商的库存管理策略各有侧重.但是对于库存物资本身要满足库存物资最优化的原则,及管理成本最优,储存成本最优,物资价值最大化等多角度综合最优.整体上来说都包括物资价值控制,库存变动控制,库存盘点这样的三个层面.
2020-10-22 11:14:12
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原创 供应链库存管理概述
VMI是一种供应链集成化运作的决策代理模式，它把客户的库存决策权代理给供应商，由供应商代理分销商或批发商行使库存决策的权力。JMI是一种风险分担的库存管理模式。风险分担表明如果把各地的需求集合起来处理，可以降低需求的变动性，因而当把不同地点的需求汇集起来，一个顾客的高需求很可能被另一个顾客的低需求所抵消。需求变动性的降低能够降低安全库存。CMI是零售商,或者说销售阶段主导,第三方物流是物流主导.CPFR听起来是很高大上,也确实非常有效,只是需要解决的问题也很多.首要问题就是信任问题
2020-10-21 19:36:14
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转载 阿里云负载均衡SLB 详解
SLB概念负载均衡（Server Load Balancer）是将访问流量根据转发策略分发到后端多台云服务器（Elastic Compute Service，简称 ECS）的流量分发控制服务。负载均衡服务通过设置虚拟服务地址，将位于同一地域的多台ECS实例虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。负载均衡服务是ECS面向多机方案的一个配套服务，需要同ECS结合使用。负载均衡服务会检查云服务器池中ECS实例的健康状态，自动隔离异常状态的ECS实
2020-09-14 17:23:55
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原创 CountDownLatch、CyclieBarrier与SamePhore都可用来控制线程的执行，那么他们之间有什么区别呢
CountDownLatch、CyclieBarrier与SamePhore都可用来控制线程的执行，那么他们之间有什么区别呢1.CountDownLatch:CountDowenlatch可以看成一个线程等待多个线程，当多个线程执行完毕后最后线程才会执行.2.CyclicBarrier:工作原理是多个线程等一个线程，当一个线程到达的时候就使用await方法进入屏障，直到最后一个线程到达屏障的时候屏障才会解除，所有到屏障的线程才会被唤醒继续往下执行.3.SamePhore是信号量的意思，它的使用场景是多
2020-07-15 13:57:28
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原创 Java算法-八皇后问题
本文旨在在于记录一个百度上看来的算法，算法让我吃惊的地方在于将数组下标的功能发挥的淋漓尽致。八皇后问题常规算法矩阵维护法、递归法、迭代法、手动堆栈法四种。但是本质都是在描述同一行、同一列或同一斜线上（右上到左下，左上到右下）四种关系。在百度上看到的一种算法privateint[]rup =newint[(2*8)+1];//右上至左下是否有皇后和privateint[]lup=newint[(2*8)+1];//左上至右下是否有皇后仅用两个一维数组就完美的展现出了这种关系...
2020-07-04 14:53:31
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原创 Java笔试题摘录-基础中的基础
1.存在使i + 1 < i的数吗（）答案：存在解析：如果i为int型，那么当i为int能表示的最大整数时，i+1就溢出变成负数了，此时不就<i了吗。2.存在使i > j || i <= j不成立的数吗（）答案：存在解析：比如Double.NaN或Float.NaN3.下面哪个流类属于面向字符的输入流( )A BufferedWriter B FileInputStream C ObjectInputStream D InputStreamReader答案：D解析：J
2020-06-30 16:28:19
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原创 一致性Hash算法
个人觉得一致性Hash算法相较普通Hash算法，重点就是引入了Hash环作为标准参照一致性Hash算法解决的是数据落点问题，通过一致性Hash算法可以将数据均衡的分配到分布式环境下的多台服务器上，比如Redis缓存集群每台服务器分别存储一部分数据；分布式数据库每个数据库可以存储固定标准的数据；Nginx等负责均衡服务可以将用户请求分配到同一台服务器等常见。
2020-06-28 17:33:47
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原创 散列表、位图、布隆过滤器
布隆过滤器是一种概率的状态管理方案，相对位图而言它通过牺牲准确性为代价，进一步节约了内存空间。布隆过滤器通过多重hash算法对一个值进行多点定位，但是不排除多个值映射到同一组定位点的问题。在不要求高精确度的前提下，是应对大数据的一种很好的解决方案。
2020-06-28 16:32:37
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原创 分布式id生成算法-雪花算法（SnowFlake）Java实现
唯一性ID在很多场景下都有重要的应用，在分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景而且对ID唯一性要求更为严格，比如全链路追踪技术，数据库分片技术，订单号生成系统等等都需要唯一性ID。常见的分布式ID生成策略有UUID，Redis自增序号，snowflake算法等。这些算法各自有自己的优缺点，比如UUID字符串过长，无序；redis自增序号对Redis有依赖。本文主要介绍twitter的snowflake算法原理，以及一个git上的算法实现
2020-06-28 14:20:54
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原创 Java序列化基础
简介序列化：将对象写入到IO流中反序列化：从IO流中恢复对象意义：序列化机制允许将实现序列化的Java对象转换位字节序列，这些字节序列可以保存在磁盘上，或通过网络传输，以达到以后恢复成原来的对象。序列化机制使得对象可以脱离程序的运行而独立存在。使用场景：所有可在网络上传输的对象都必须是可序列化的，比如RMI（remote method invoke,即远程方法调用），传入的参数或返回的对象都是可序列化的，否则会出错；所有需要保存到磁盘的java对象都必须是可序列化的。通常建议：程序创建的每个Jav
2020-06-28 11:12:17
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原创 服务限流，分流，降级，熔断
异常处理，降级，熔断本质上都是快速结束流程，释放资源。但不同的是异常处理着眼于异常，降级和熔断主要体现在精简流程，流程虽然精简了但是服务依然可用。降级和熔断本质也差不多，都是简化服务复杂度，降低请求频率，但是不同的是降级降的降的是自己接受服务请求的频率，而熔断降的是请求上游服务的频率
2020-06-22 18:41:58
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原创 多线程锁总览
在谈论某种技术的时候，我习惯先梳理概括这个技术解决的是什么问题，这样便于我们归纳总结，分类理解。关于锁，我的理解而言，锁解决的是多线程场景下共享资源使用的问题。明白了这个关键点后那么问题就很明确了，就很利于我们对所进行理解了，整体上看分为下面几种。（先做一下备注，后面在细化了）悲观锁和乐观锁乐观锁和悲观锁都是一种多线程锁理论，并不是真实存在的一种机制。悲观锁，又称PCC(Pessimistic Concurrency Control)。主要体现在写频繁的场景中，为防止读取时数据被修改，在获取数据的时
2020-06-11 15:44:48
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原创 Mysql事务隔离级别实现机制
在MySQL中默认隔离级别是RR（REPEATABLE-READ），RR隔离级别增加了间隙锁,可以有效的避免幻读,阻止不可重复读。听起来是不是感觉万无一失了，其实不是这样的，我们在工作中事务的声明和加锁是分多个阶段执行的，这个很好理解。毕竟事务声明后，可能要执行查询更新等多个操作，总不能声明事务的时候就直接加锁吧，这个时候你也不知道为哪一行记录加锁啊。但是这样就造成了多个事务声明后，由于不可重复的的原因，后生成的事务对记录的变更对新事物不可见。通俗点说，A事务先于B事务声明，此时如果A事务对记录产生变更，那
2020-06-11 11:59:23
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原创 数据库大表调优策略总结
数据库层次的调优最常见的策略是分表（垂直分表），其次是sql优化，索引优化，而后是缓存。再之后是主从复制，读写分离，分库分表分区。更进一步是服务优化比如全文索引（lunace），数据热点，机器学习。这些策略看起来非常有效，实际上基本是鸡肋，特别是sql调优和索引优化这部分。为什么这么说呢，软件设计不仅仅是技术栈的使用，还有很重要的一部分是逻辑的优化。比如在一个大表里面为了避免数据重复，需要重复多次的去查表验证或者查缓存。此时按理说sql优化，索引优化，所有的数据库优化都很重要。但是问题是你一定要这样吗？
2020-06-10 10:20:41
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原创 日志采集系统Flume和Kafka
flume和Kafaka可以说各有所长，同样作为日志系统，flume日志采集做的比较好，适合多生产者场景，kafaka消息队列做的比较好，适合多个消费者场景。但是由于个人原因吧，我对使用hadoop系列组件比如HDFS或者Hbase进行数据存储，存在本能的抗拒，所以我这里只推荐Flume+Kafaka+mysql的日志采集模式，Flume做日志采集，使用Kafaka做数据传输，使用Mysql作为数据存储这样的架构。其他的使用方法欢迎大家一起讨论。如果有机会探讨一下Flume的架构模式，这个还是有很多值得我们
2020-06-09 18:23:57
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原创 数据与链表，指针，集合的区别
讨论数据结构之间的区别，本质上是讨论数据结构的构造，内存分配，增删改查效率，应用场景这几个层次来考虑，针对数据和链表的区别我们大概可以做如下的归纳。数组:线性数据结构；连续内存空间，无法改变容量；存储相同类型数据；支持随机访问（查询），插入、删除较慢（时间复杂度O(n)，因为要涉及遍历定位）；业务开发中，适合做底层数据结构。（这点不知道你有没有和我一样在探索String，Nginx，Redis等等吧的时候，也一样疑惑或底层数据结构为什么都是数组）链表：链式数据结构；非连续内存，内存可扩充；存储相同数据类
2020-06-09 09:57:32
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原创 分布式无处不在，数据库事务弱一致性是否必然
在计算机系统中，指令是计算机运行的最小的功能单位。在一个多核计算机中，以指令为单位，涉及两条及以上指令的操作都将面临事物一致性的问题。因为两条以上指令涉及多个CPU协作，已经不满足事务一致性的原则了。深入计算机对机器指令的执行以计算机元器件转变为单位，其实每条指令执行，到元器件最终发生转变，这个过程也是被拆分为若干执行过程。如果我们对计算机运行机制不是很理解，那么我们把原子操作放大一点，比如数据库原子操作，比如分布式事务原子性，比如分布式应用原子性。其实基本上我们的任务计算机操作都是非原子性的，当我们在谈论
2020-06-09 09:33:40
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原创 java中String类为什么要设计成final
这是个很有趣的问题，String设计成final类型，不能被继承、不能被重写，简言之String是不可变的。问题在于为什么不可变呢？这主要是性能与安全性的考虑。String是JVM中使用频率非常高的数据类型，涉及很多底层操作，因此SUN公司的工程师在设计String时，很小心的把整个String设置成final禁止继承，避免被其他人继承后破坏。另外一方面String作为高频使用数据类型，SUN对String的内存分配做了很多优化，比如字符串常量池，就是基于String的不可变性来实现的。String内存
2020-06-08 19:08:07
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原创 进程内缓存一致性
首先这个是我们不需要考虑的问题，进程内缓存应该在一个进程，一个请求结束后失效。如果需要长时间有效多个进程数据一致，可以使用redis，codis，memcached等外部缓存。对哪些已经使用进程内缓存来实现多进程数据一致性的问题，通常有三种方案：1.缓存变化探活，如果任何一个进程内缓存变化，则通知其他缓存。2.缓存同步多写，双写。例如利用ROcketMQ等消息队列的消息可靠性，同步将缓存变化更新到所有进程。3.唯一数据中心，进程定时去数据中心拉去数据。经典的分布式系统理论-CAP一致性（cons
2020-06-07 15:38:19
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原创 Redis缓存穿透、缓存雪崩问题
穿透雪崩主要是因为查询数据库造成的，那么读写分离，缓存数据查询失败不去查数据库就好了。查的时候有即是有，无即是无，不会再查数据库，缓存的穿透和雪崩问题就不存在了。其次添加数据库和缓存同步功能，保证数据库和缓存数据是一致的即可（需要注意的是这时候数据库数据是有限和相对稳定的，其实如果是海量数据同时放入缓存这种设计策略，我个人认为本身就有些胡闹）。缓存穿透问题现象：请求缓存中么有对对应key的时候去数据库取，大量的缓存穿透可能造出数据库不可用。解决方法：1.数据库查询为空，则空值更新缓存（会增加缓存无
2020-06-07 15:13:27
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转载 系统CPU飙高和GC频繁，如何排查
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题，提供该问题的排查思路，从而定位出问题的代码点，进而提供解决该问题的思路。对于线上系统突然产生的运行缓慢问题，如果该问题导致线上系统不可用，那么首先需要做的就是，导出jstack和内存信息，然后重启系统，尽快保证系统的可用性。这种情况可能的原因主要有两种： 代码中某个位置读取数据量较大，导致系统
2020-06-06 15:36:28
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原创 线程池的介绍
线程池的概念线程池是一种多线程使用模式，线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序将一个任务传给线程池，线程池就会启动一条线程来执行这个任务，执行结束以后，该线程并不会死亡，而是再次返回线程池中成为空闲状态，等待执行下一个任务。不同的线程池启动线程和停止线程的模式不一样，整体而言线程池会提供空闲线程执行任务。线程池的工作机制线程池模式下，接受任务的主体是线程池，线程池将任务分配给线程。 线程池负责线程的启动，停止，状态监管，任务分配。 线程池的优势 ...
2020-06-06 14:43:33
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原创 ThreadLocal源码解读内存泄漏分析
早在JDK1.2的版本中就提供java.lang.ThreadLocal，ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路。使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序。但是ThreadLocal并不是一个线程，他是一个线程变量。意思是ThreadLocal中填充的变量属于当前线程，该变量对其他线程而言是隔离的。伴随整个线程生命周期存在，可以作为线程执行，对象跨层，父子线程通信，线程追踪的标记。ThreadLocal作用1、在进行对象跨层传递的时候，使用ThreadLocal可
2020-06-06 12:05:01
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原创 项目管理之项目经理的成败
项目管理流程在PMP中分为五大过程组，十大领域，47个过程，在具体项目中可以根据项目特点适当裁剪和添加，灵活应对。启动过程、规划过程、执行过程、监控过程、收尾过程。启动过程：制定项目章程，识别干系人规划过程：制定项目管理计划，规划范围管理，收集需求，定义范围，创建WBS，规划进度管理，定义活动，排列活动顺序，估算活动资源，估算活动持续时间，制定进度计划，规划成本管理，估算成本，制定预算，规划质量管理，规划人力资源管理，规划沟通管理，规划风险管理，识别风险，实施定性风险分析，实施定量风险分析，规划风险应对
2020-06-06 10:00:18
1842
原创 springCloud五个常见组件
springCloud五个常见组件服务发现——Netflix Eureka客服端负载均衡——Netflix Ribbon断路器——Netflix Hystrix服务网关——Netflix Zuul分布式配置——Spring Cloud Config（图片来自网络）
2020-06-05 18:10:46
1745
原创 HashMap无序,LinkedHashMap,TreeMap的有序性
HashMap无序，LinkedHashMap会多一个链表存储元素顺序，TreeMap实现SortedMap接口可以对元素进行排序。
2020-06-05 11:28:50
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原创 单例模式
单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式单例模式的五种实现方式1、懒汉式，线程不安全2、懒汉式，线程安全3、饿汉式4、双检锁/双重校验锁（DCL，即 double-checked locking）双检在于1.读取共享变量状态，2创建过程加锁，防止指令重排行public class Singleton { private volatile static Singleton si...
2020-06-05 10:08:09
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原创 双亲委派是什么，怎么打破
双亲委派是JVM类加载机制，目的是确保JVM中使用类的一致性（换言之就是确保公共类都是JVM定义的类）。首先我们看一下JVM启动到代码执行需要那些工作，首先需要启动JVM环境，也就是<JAVA_HOME>lib中定义的各种环境，其次可能需要扩展额外的依赖，也就是<JAVA_HOME>libext中的各种jar包，还有就是运行程序的代码。综上JVM加载器一共包括启动类加载器（Bootstrap ClassLoader）：由C++语言实现（针对HotSpot）,负责将存放在<JA
2020-06-05 09:57:24
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原创 Java多线程的开发中有三种特性：原子性、可见性和有序性
在java开发中高并发，多线程其实是一个问题。需要解决的也是一个问题，那就是内存共享问题。这个如果我们知道JVM的内存模型，这个问题其实很简单，也很基础。本文不谈内存模型，我们直观的进入高并发，多线程所需要面对的开发问题：原子性、可见性和有序性问题。原子性（Atomicity）原子性描述的是多线程执行的问题。原子性是指在一个操作中在cpu一个调度中是连续不可中断的，要么执行成功，要么执行失败。纵观一下几乎说有的原子性说的都是同一个理论。分布式数据库原子性，分布式事务原子性，数据库原子性...
2020-06-05 09:35:23
318
Life-beyond-Distributed-Transactions.pdf
2020-05-08
pushlet+ajax 网页版聊天软件 服务器推送技术
2013-07-22
struts2.3.12+spring3.2+hibernate4.1.9 web网站框架
2013-03-17
空空如也
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