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在编程中为所欲为[圣诞版]

众所周知,在Java中final String中的值是一成不变的。大家都知道String的+(拼接)运算会丢弃内存引用并在内存中重新开拓地址,事实上也确实如此。但final的变量真的是一成不变的吗?谨以此文打开程序员思路,跳出定式思维,希望本文会给你的程序员生涯带来新的思考。 一个简单的例子 这个例子很久远,早有前辈做过,但并不是所有的程序员都接触过。通常喜欢“猎奇”的程序员对此不会陌生。 import java.lang.reflect.Field; public class ChangeFinalString { public static void main(String[] args) throws Exception { final String s = "12345: caiyongji"; System.out.println(s); System.out.println("hashcode: " + s.hashCode()); Field f = String.class.getDeclaredField("value"); f.setAccessible(true)...

如何确定线程池大小

背景 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的。那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是成立的,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关,所以这个说法是不正确的。那具体应该怎么设置大小呢? 假设这个应用是两者混合型的,其中任务即有 CPU 密集,也有 IO 密集型的,那么我们改怎么设置呢?是不是只能抛硬盘来决定呢? 那么我们到底该怎么设置线程池大小呢?有没有一些具体实践方法来指导大家落地呢?让我们来深入地了解一下。 Little's Law(利特尔法则) 一个系统请求数等于请求的到达率与平均每个单独请求花费的时间之乘积 假设服务器单核的,对应业务需要保证请求量(QPS):10 ,真正处理一个请求需要 1 秒,那么服务器每个时刻...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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