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Java并发-线程安全的集合类

注意,此处所提供的代码,都是基于JDK1.8版本,部分代码与之前版本存在较大差异 1、Hashtable:通过synchronized关键字保证线程安全 2、ConcurrentHashMap:效率比Hashtable高,主要体现在前者使用了锁分离技术,即代码块锁,而不是方法锁 保证线程安全的方法(JDK1.8中):在ConcurrentHashMap中,随处可以看到U, 大量使用了U.compareAndSwapXXX的方法,这个方法是利用一个CAS算法实现无锁化的修改值的操作,他可以大大降低锁代理的性能消耗。这个算法的基本思想就是不断地去比较当前内存中的变量值与你指定的一个变量值是否相等,如果相等,则接受你指定的修改的值,否则拒绝你的操作。因为当前线程中的值已经不是最新的值,你的修改很可能会覆盖掉其他线程修改的结果。这一点与乐观锁,SVN的思想是比较类似的。 3、CopyOnWriteArrayList:实现原理比较简单,就是利用之前写过的Java中的锁ReentrantLock进行加锁处理,写操作进行加锁处理,读操作则是利用复制容器的方式 4、CopyOnWriteArray...

Java 应用发布后,负载(Load)分析及问题排查

响应时间用来衡量应用程序中的事务处理速度,它也可以从 HTTP 请求层和数据库层来观察。有些最慢的查询需要最优化解决,而响应时间可以缩小该查询的范围。吞吐量从另一个角度观察处理过程,并显示应用程序在给定时间域中处理多少请求,通常单位为每分钟(cpm)。 测量响应时间的方法之一就是使用像 New Relic 或者 AppDynamics(就是曾在以前的博客讨论的)那种 APM(应用性能监控工具),通过这些工具,可以追踪平均响应时间,并可以直接在主报告仪表板上与昨日或者上周的平均响应时间作比较,这些比较有助于查看新的部署如何对应用程序造成了影响。另一种方法是通过测量网页处理的百分位数,来测量 HTTP 请求完成响应所需的时间。 也可以内部监测响应时间,但是需要硬代码,例如通过 Dropwizard 指标发送数据并在 Graphite 上发布。尽管看来将这些数据和其他标准关联时会出现最有用的见解,但更多的见解仍涵盖在接下来的方法中。 要点1: 确保所使用的采集方法可以实现从不同角度观测数据,并开始进入百分位层面。 如果你还想使用自带的界面,则需要安装GnuPlot 4.2及以后版本,以及gd...

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