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哎呀，找了一会才找到这写文章的地方，原来在这小角落亚～图片发自App想想，进这么几个月，这点击开始写文章的那个按钮也被接连换了几个地，想必设计者也在纠结该把这个放哪吧，不过我觉得放哪都挺好，不要太醒目，也不要太偏僻就好，比如就像现在这样，也还好啦～嗯，今日一天很平淡，要不是十点到了，心里崩的一下，觉得自己还有一件很重要的事没做，还真就忘了自己今天还没写文呢。其实昨天还真被气到了，我就安静的写了一个

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我们知道，应用系统在分布式的情况下，在通信时会有着一个显著的问题，即一个业务流程往往需要组合一组服务，且单单一次通信可能会经过DNS服务，网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备，而这些服务于设备都不一定是一直稳定的，在数据传输的整个过程中，只要任意一个环节出错，都会导致问题的产生。这样的事情在微服务下就更为明显了，因为业务需要在一致性上的保证。也就是说，如果一个步骤失败了，要么不断重试保证所有的步骤

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一旦得到了一个当前的Runtime对象的引用，就可以调用Runtime对象的方法去控制Java虚拟机的状态和行为。代码如

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今晚有看到一句话:昨日之深渊，今日之浅谈。路虽远，行之将至；事虽难，做则可成。我觉得这话

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人才是国家之栋梁，未来之希望。从古至今，我国的人才选拔制度随着社会的发展不断演变，每一种人才选拔制度都有其历史研究价值。针对如今社会对应试教育的争议，需要追根溯源，通过对中国早期的人才选拔制度的探索来探究应试教育的利弊比较。我国最早的人才选拔制度是春秋战国时期的世卿世禄制。但宗法制社会的大背景下，官员选拔以血缘关系为标准，贵族垄断官场情况出现。因此社会的稳定与否与贵族自身的素质有着很大的联系。在此

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一、管理计算机内存的方式常见的编程语言中计算机内存管理方式：Java：Java使用Java虚拟机（JVM）来管

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写在前面：笔者今天下午要去参加院里的比课，心里有些紧张，所以写了这篇文章，希望书友们能多提建议。文前三问：1.在公众场合讲话时，你会感到紧张或者焦虑吗？2.生活中碰到紧张的情况，你是如何克服这些情绪的？3.笔者一直不明白：有社恐的心理壁障和在公众场合讲话之间是否存在必然联系？或者说社恐和公讲二者之间是否存在因果关系？文：一、撞墙法很多书友看到这个方法，肯定也是很纳闷，这个方法是笔者参加乒乓球比赛的

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赵文威老师带来《浅谈天中文化课程的构建与实施》。毫无疑问，他，年轻的他有深厚的文化底蕴，尤其难得的是他深爱天中文化。课外他带着孩子们参观许慎文化园，孩子们唱《80000!》。

是的，Java虚拟机采用的是空间换时间方案，在栈上不存储具体的类型，只根据slot槽进行数据的处理，浪费了一些内存空间但是避免不同数据类型

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前言Java虚拟机（JVM）中的类生命周期包括加载（Loading）、验证（Verification）、准备（Preparation）、解析（Resolution）、初始化（Initialization

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大家好，我是G探险者。今天我们聊聊SPI机制，先从JDK的ServiceLoader类谈起。1.ServiceLoader介绍ServiceLoader类是JavaDevelopmentKit(JDK)的一部分，用于加载服务提供者。这个类是Java的服务提供者加载机制（SPI，ServiceProviderInterface）的核心部分，允许服务提供者被动态地加载到应用程序中。这里的"服务"是指一

面对数字化转型的大浪潮，众多企业都期望着能快速实现全面的数字化转型，让企业在日益激烈的竞争中拥有更稳的市场地位，提升自身的实力及能力，奠定更坚实的基底。但在数字化转型过程中，部分企业数字化基础水平较薄弱，集成方面更多的是采用传统的集成方式，集成结构单一、功能间不能复用、往往需要大量的定制化开发，不仅增加了开发成本，也增加了维护难度，让企业集成的周期长、效率低，需要耗费大量的人力和物力；最后，由于不

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1引言对于互联网业务来说，传统的直接访问数据库方式，主要通过数据分片、一主多从等方式来扛住读写流量，但随着数据量的积累和流量的激增，仅依赖数据库来承接所有流量，不仅成本高、效率低、而且还伴随着稳定性降低的风险。鉴于大部分业务通常是读多写少（读取频率远远高于更新频率），甚至存在读操作数量高出写操作多个数量级的情况。因此，在架构设计中，常采用增加缓存层来提高系统的响应能力，提升数据读写性能、减少数据库

背景我们都了解播放器的作用就是把音视频压缩数据转换成原始的音视频数据渲染出来，这样我们就可以看到画面、听到声音了。这里的播放器就存在两个问题，第一个问题是视频源存在云端，我们每次看完视频之后重新观看，需要重新请求远端视频数据，这就会造成带宽的浪费。第二个问题是视频的秒开体验当我们从Feed流点击视频播放的时候，由于需要从云端获取视频，造成秒开体验较差。我们该如何去解决这两个问题呢？这就是我们今天要

目录前言代码分析第一种代码案例：第二种方案，加锁第三种方案：semaphore实现共享锁第四种方案：基于DCL（DoubleCheckLock）模式，结合Semaphore，再次进一步对代码进行优化。第五种方案，进一步容错降级前言现在随着redis应用的越来越广泛，以及高并发情况的出现，在大多数的springboot项目中，使用redis作为缓存，越来越普遍了，而伴随而来的，在项目中应用redis

隔离，重要的cache资源，或者量大的要进行物理隔离。降低耦合，减少互相影响。做localcache，有时候可以解决热点问题，而且走unixsock更快，尤其单次请求大量key的时候更靠谱。当然实时性看怎么保证，如果时间太短可能会影响命中率。db和cache很难做成事务，所以可能会存在各种各样的不一致的坑。比如当需要异步更新cache数据时，如果是delcache的方式，须优先更新数据源，再更新c

前言缓存的本质是内存的读写速度优于磁盘，加速数据处理、加快请求响应，在并发场景下，减轻DB读的压力。本地缓存的使用，是缓存架构的基石。无论系统简单还是复杂，都离不开本地缓存的使用。本地缓存的选择本地缓存可选择：JVM堆/Ehcache/GuavaCache（1）Ehcache：支持堆外缓存，持久化。以前集中式架构，尤其是企业IT系统，用物理机或虚拟机部署，需要缓存的数据量很大，为了合理利用机器资源

背景以Springboot1.x为例，结合redis做数据缓存，下面将讲述Spring缓存与java对象缓存。Spring缓存@Cacheable方法，关于用法，网上已经有很多这样的例子，这里不展开了，主要要注意Springboot1.x与2.x的调用区别、统一命名格式的定义、默认使用JDK序列化还是JSON序列化。JDK序列化：优点：反序列化不需指定类型缺点：速度慢、无序列化类型不能使用JSON

一、缓存与数据库数据一致性问题如果缓存中已经存在的数据，在数据库中做了修改，那么，缓存中的数据也需要修改，否则从缓存中拿到的数据就是旧数据，造成数据不一致的问题。解决方案有修改类解决方案和删除类解决方案。修改类解决方案就是，在修改数据库数据的同时，修改缓存中的数据。分为两种情况:先修改缓存数据，再修改数据库数据此种方案可能出现的情况是缓存数据修改成功了，但是数据库数据修改失败了。如果接受BASE理

接口高并发的解决思路：加缓存数据静态化集群分布式同步转异步限流、降级适合加缓存的场景：读多写少的数据，不经常需要修改的数据、一致性要求不高（数据只能保持最终一致性，不能保证数据同步一致性）缓存的概念1）外存外存储器是指除计算机内存及CPU缓存以外的存储器，断电后仍然能保存数据。常用的有硬盘、u盘等。2）内存内存是计算机组成部分。被称为内存存储器，其作用是暂时存放CPU运算数据，以及与外存之间交互的

最近面试季节，估计「如何保证缓存和数据库一致性」这个问题经常会被问到，这是一个老生常谈的话题了。但很多人对这个问题，依旧有很多疑惑：到底是更新缓存还是删缓存？到底选择先更新数据库，再删除缓存，还是先删除缓存，再更新数据库？为什么要引入消息队列保证一致性？延迟双删会有什么问题？到底要不要用？...这篇文章，我们就来把这些问题讲清楚。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。引入缓存提高性能我们从最简单的

单纯依靠存储系统的性能提升不够的，典型的场景有：需要经过复杂运算后得出的数据，存储系统无能为力例如，一个论坛需要在首页展示当前有多少用户同时在线，如果使用MySQL来存储当前用户状态，则每次获取这个总数都要“count(*)”大量数据，这样的操作无论怎么优化MySQL，性能都不会太高。如果要实时展示用户同时在线数，则MySQL性能无法支撑。读多写少的数据，存储系统有心无力绝大部分在线业务都是读多写

浅谈缓存一致性问题一、为什么使用缓存？二、保证缓存一致性的方案(写操作)1.先操作数据库，再删缓存2.先删缓存，再操作数据三、总结一、为什么使用缓存？