Zookeeper 1、原生ZK方案 Zookeeper中有一种节点叫做顺序节点,假如我们在/lock/目录下创建节3个点,ZooKeeper集群会按照提起创建的顺序来创建节点,节点分别为/lock/0000000001、/lock/0000000002、/lock/0000000003。 ZooKeeper中还有一种名为临时节点的节点,临时节点由某个客户端创建,当客户端与ZooKeeper集群断

Redis是一个支持持久化的内存数据库,也就是说redis需要经常将内存中的数据同步到磁盘来保证持久化。redis支持四种持久化方式,一是 Snapshotting(快照)也是默认方式;二是Append-only file(缩写aof)的方式;三是虚拟内存方式;四是diskstore方式。下面分别介绍之。 (一)Snapshotting        快照是默认的持久化方式。这种方式是就是将内存中

java interface Java代码   package groovy;      public interface IFoo {       public Object run(Object foo, Object bar);   }     groovy implements Java代码   package groovy;   class Foo implements IFoo {  

java执行groovy shell脚本 <dependency> <groupId>org.codehaus.groovy</groupId> <artifactId>groovy-all</artifactId> <version>2.4.0-beta-1</version> </dependency> 添加groovy jar包支持 =============================

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor。趁着现在还算空,学习总结一下。   前记:   jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考。 文章分上中下。上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor。趁着现在还算空,学习总结一下。   前记:   jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考。 文章分上中下。上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue

引言 最近恰好在组内分享线程池,又看了看四年前自己写的线程池文章,一是感叹时光荏苒,二是感叹当时的理解太浅薄了,三是感叹自己这么多年依然停留在浅薄的理解当中,没有探究其实现,羞愧难当。遂把分享的内容整理出来,希望能够让读者对线程池有一个全新的认识。 池化 这里池化并不是深度学习中的池化,而是将资源交给池来管理的这一过程。我们在开发中经常回接触到池化资源的技术,最常见的当然是数据库连接池,以及我们今

     首先说明ThreadLocal存放的值是线程内共享的,线程间互斥的,主要用于线程内共享一些数据,避免通过参数来传递,这样处理后,能够优雅的解决一些实际问题,比如hibernate中的OpenSessionInView,就是使用ThreadLocal保存Session对象,还有我们经常用ThreadLocal存放Connection,代码如: [java]  view plain  cop

并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新鲜的词汇了,现在已经有单机多核甚至多机集群并行计算,注意,这里说的是并行,而不是并发。严格的将,并行是指系统内有多个任务同时执行,而并发是指系统内有多个任务同时存在,不同的任务按时间分片的方式切换执行,由于切换的时间很短,给人的感觉好像是在同时执行。  Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。

前言        在Java并发包中有这样一个包,java.util.concurrent.atomic,该包是对Java部分数据类型的原子封装,在原有数据类型的基础上,提供了原子性的操作方法,保证了线程安全。下面以AtomicInteger为例,来看一下是如何实现的。 [java]  view plain  copy  print ? public final int incrementAnd