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缓存之美:从根上理解 ConcurrentHashMap

本文将详细介绍ConcurrentHashMap构造方法、添加值方法和扩容操作等源码实现。ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表,此哈希表的设计主要目的是在最小化更新操作对哈希表的占用,以保持并发可读性,次要目的是保持空间消耗与HashMap相同或更好,并支持利用多线程在空表上高效地插入初始值。在 Java 8 及之后的版本,使用CAS 操作、synchronized关键字、合适的自旋重试和volatile关键字(保证可见性和禁止指令重排)来保证并发安全,并对节点进行了优化:采用了链表和红黑树的实现,在链表节点数量大于等于 8 且数组(在后文中会称每个元素位置为桶)大小大于等于 64 时会转变为红黑树,在扩容逻辑中,当树节点小于等于 6 时又会转换成链表(删除逻辑中链表转换红黑树的逻辑并不严格按照大小为 6 的阈值),优化空间利用并提高查询效率。它的默认大小为 16,负载因子为 0.75F,负载因子不支持指定其他值,这是与HashMap的不同点,在讲解构造方法的源码时,会提到这一点,大家需要留意,接下来步入正文: 构造方法 首先我们来看它的构造方法,重点关注注释信息: p...

星云实验室 part 1|用知识图谱+GraphRAG,构建垂直领域 AI 应用

导读: 如何提升 RAG 的效果?如何把 NebulaGraph 和大模型相结合?我们将用五期「星云实验室」,手把手教大家围绕知识图谱+GraphRAG, 从 0 到 1 搭建一款垂直领域 AI 应用。 重点速览: 搭建 AI 环境 部署 NebulaGraph 图数据库 本文首发于 「NebulaGraph 技术社区」,更多产品资讯请访问「NebulaGraph 官网」 一、背景 “怎样提升 RAG 的效果?”、“为什么我做的 RAG 那么差?”、“检索不全啊,答非所问,怎么办?”...... 从前端查询,到最后大模型的回答,其中的整个链路,充满变数与选择,传统意义的 RAG 非常容易做出来,但是能交付的,非常考究设计,而知识图谱便是重要一环。 知识图谱可以在一定程度上增强 RAG : (一)找到的就是相关的 相似,不等于相关,比如我们做医疗 RAG 项目,心绞痛 ≠ 胆绞痛,二者虽有 2 个字相同,但是两个名词是完全不同概念。通过知识图谱查到的信息,找到的索引,它背后会通过相关的边,连接在一起。给大模型参照的信息中,还连带上多个节点形成的背景。 (二)提升巨量数据检索性能 面对巨量...

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Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。