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DTCC 2020 | 阿里云李飞飞:云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路

云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展、高可用、分布式等特性。 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部总裁、ACM杰出科学家李飞飞就《云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路》进行了精彩分享。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部总裁、ACM杰出科学家李飞飞 以下为小编整理的演讲干货实录: 一、背景与趋势 1.背景 数据库的本质是全链路的对“数据”进行管理,包括了生产—处理—存储—消费等,在当下的数据化时代,数据是所有企业最核心的资产之一,所以数据库的价值一直在不断地提升,不断地在新领域发现新的价值。 2.业界趋势 趋势一:数据生产/处理 正在发生质变 关键词:规模爆炸性增长、生产/处理实时化与智能化、数据加速上云 从Gartner、IDC及各个传统厂商分析中可以得到以下几个结论: 数据在爆炸性增长,非结构化数据的占比越来越高; 生产/处理实时化与智能化的需求越来越高,并追求离在线一体化; 数据库系统、大数据系统、数据管理分析系统等上云的趋势明显,数...

数组阻塞队列(ArrayBlockingQueue)源码解读与分析

生产者消费者模式最核心的部分是生产者与消费者之间的特殊容器,而阻塞队列是特殊容器最常见的实现。JDK中定义了阻塞队列接口BlockingQueue,JDK通过该接口为我们提供了很多种阻塞队列的实现,其中包括本节的主角ArrayBlockingQueue,该类位于java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue.java。该类需要实现的核心方法如下,下面我们详细分析ArrayBlockingQueue的实现原理。 从名字可以看出它的存储结构就是一个数组,即基于数组实现了一个FIFO的阻塞队列。新元素都插入到队列尾部,于是最先进入的元素在队列头而最后进入的元素在队列尾部。该数组是有界的,所以构造时需要制定数组的大小。此外,该阻塞队列还提供公平和非公平两种模式。 使用例子 在分析 ArrayBlockingQueue的实现原理之前我们先通过几个例子来了解它的使用。例子一中我们创建了一个 ArrayBlockingQueue对象,然后通过五个线程去生产数据并put到阻塞队列,二主线程则充当消费端,不断将阻塞队列中的数据取出消费。程序输出如下: 主要展示了阻塞队列...

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