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9张图深入剖析ConcurrentHashMap

前言 在日常的开发中,我们经常使用key-value键值对的HashMap,其使用哈希表实现,用空间换取时间,提升查询性能 但在多线程的并发场景中,HashMap并不是线程安全的 如果想使用线程安全的,可以使用ConcurrentHashMap、HashTable、Collections.synchronizedMap等 但由于后面二者使用synchronized的粒度太大,因此一般不使用,而使用并发包中的ConcurrentHashMap 在ConcurrentHashMap中,使用volatile保证内存可见性,使得读场景下不需要“加锁”保证原子性 在写场景下使用CAS+synchronized,synchronized只锁哈希表某个索引位置上的首节点,相当于细粒度加锁,增大并发性能 本篇文章将从ConcurrentHashMap的使用,读、写、扩容的实现原理,设计思想等方面进行剖析 查看本文前需要了解哈希表、volatile、CAS、synchronized等知识 volatile可以查看这篇文章:5个案例和流程图让你从0到1搞懂volatile关键字 CAS、synchroni...

MySQL innoDB 间隙锁产生的死锁问题 | 京东云技术团队

背景 线上经常偶发死锁问题,当时处理一张表,也没有联表处理,但是有两个mq入口,并且消息体存在一样的情况,频率还不是很低,这么一个背景,我非常容易怀疑到,两个消息同时近到这一个事务里面导致的,但是是偶发的,又模拟不出来什么场景会导致死锁,只能进行代码分析,问题还原的方式去排查问题。 业务代码简化成下面 begin update test set yn = 0 where dm_code = "3"; SELECT * from test where dm_code = '3' INSERT INTO demand_flow_followers (dm_code, erp ) values ('3', 'a') , ('3', 'b') , ('3', 'c') 也就是说先update ,select , insert 这么一个顺序 表中存在dm_code ,erp 唯一索引如果不存在索引 第一行update 会导致行锁升级为表锁,反而不会导致问题出现,但是并发太差 结论 先说结论: session1 session2 开启事务 update 开...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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