五一假期回乡，趁周末跟大家聊聊感触
寒门贵子
聊起故乡
感受故乡
难寻故乡
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Java技术专题-JVM研究系列（22）你很少了解的直接内存（上）
每日一句 我们始于迷惘，终于更高水平的迷惘。（我最喜欢的名句，哈哈） JDK7和JDK8的内存结构对比 从上面的图中可以看到Java8相比Java7来讲将方法区的实现，从非堆空间（其实逻辑与堆相连，所属于运行时数据区内部）迁移到了本地内存中，不会造成FullGC过多的压力以及与老年代的耦合度过高的问题，减少FullGC的扫描范围，从而改为手动去回收机制（也可以自动回收需要配置调整）。 之前的文章里面介绍了JVM的运行时数据区的相关介绍，一直对直接内存的研究和学习较少，现在我们就开始介绍一下直接内存的分配方式以及回收方式。 直接内存的定义 1. 常见于NIO操作时，用于数据缓冲区（ByteBuffer.allocate），当然也可以采用Unsafe类进行native方法运作进行申请直接内存。 2. 分配回收成本较高（属于操作系统内存），但读写性能高。（因为直接内存不需要经过JVM解释器进行地址映射转换到系统真正内存，故此读写速度会比堆内存在快很多，但是申请和回收机制角度而言复杂，因为属于直接由操作系统进行管理，而非JVM直接进行管理。 3. 不受JVM内存回收管理（依旧存在内存溢出的问题...
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数栈技术分享：OTS数据迁移——我们不生产数据，我们是大数据的搬运工
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！ github开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx gitee开源项目：https://gitee.com/dtstack_dev_0/flinkx 「表格存储」是 NoSQL 的数据存储服务，是基于云计算技术构建的一个分布式结构化和半结构化数据的存储和管理服务。 表格存储的数据模型以「二维表」为中心。 表有行和列的概念，但是与传统数据库不一样，表格存储的表是稀疏的 每一行可以有不同的列，可以动态增加或者减少属性列，建表时不需要为表的属性列定义严格的 schema。 一、概述 OTS的数据迁移可以使用「DataX」完成全量数据迁移。但由于部分数据表的数据量较大，无法在指定的时间窗口内完成全量迁移，且目前DataX只能针对主键值进行范围查询，暂不支持...
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