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【死磕JVM】给同事讲了一遍GC后,他要去面试,年轻人,就是容易冲动!

前言 在一个风和日丽的中午,和同事小勇一起走在公司楼下的小公园里面,看到很多的小姐姐,心想什么时候能够和这些小姐姐一起讨论人生呀,美滋滋,嘿嘿嘿。 收起你的哈喇子好不好,小勇总是在这个时候发出声音,挺让人喜(fu)欢(ck)的。小勇:小农,现在不是推崇垃圾分类吗,你说到底什么是垃圾?小勇总是在我和他散步的时候,问这么让人深思的问题!我:什么是垃圾啊,你不就是垃圾吗?小勇:去你大爷的,正经的。我:小勇啊,答应我以后散步的时候我们讨论点轻松点的问题好嘛?垃圾是啥,垃圾就是没有引用的对象就是垃圾啊小勇:。。。。,我们还是去午休吧 我:别啊,都讲到这里了,给你普及一下,你难道不想以后你的简历上出现——熟悉GC常用算法,熟悉常见垃圾收集器,具有实际JVM调优实战经验吗?保证让你豁然开朗,等你以后去面试的时候,给面试官讲这些保证妥妥的。 小勇:你这么说我倒是有点兴趣,但是如果讲不明白,那你就浪费了我时间了,晚饭就你请吧。我是没问题,但是我的三个粉丝不会答应你的小勇:你没问题就行了,请开始你的表演吧~ 什么是垃圾 什么是垃圾,就是没有任何引用指向的一个对象或者多个对象(循环引用),但是他们却依然占据...

OLAP引擎:基于Druid组件进行数据统计分析

一、Druid概述 1、Druid简介 Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入、低延时、高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件。 与现在相对热门的Clickhouse引擎相比,Druid对高并发的支持相对较好和稳定,但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色,但是对高并发支持不够友好,需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多,在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎,选择合适的组件解决业务需求是优先原则。 2、基本特点 分布式 分布式的OLAP数据引擎,数据分布在多个服务节点中,当数据量激烈增长的时候,可以通过增加节点的方式进行水平扩容,数据在多个节点相互备份,如果单个节点出现故障,则可基于Zookeeper调度机制重新构建数据,这是分布式OLAP引擎的基本特点,在之前Clickhouse系列中也说过这个策略。 聚合查询 主要针对时间序列数据提供低延时数据写入和快速聚合查询,时序数据库特点写入即可查询,Dru...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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