亿级规模的 Feed 流系统,如何轻松设计?
阿里妹导读:互联网进入移动互联网时代,最具代表性的产品就是各种信息流,像是朋友圈、微博、头条等。这些移动化联网时代的新产品在过去几年间借着智能手机的风高速成长。这些产品都是Feed流类型产品,由于Feed流一般是按照时间“从上往下流动”,非常适合在移动设备端浏览,最终这一类应用就脱颖而出,迅速抢占了上一代产品的市场空间。
简介
Feed流是Feed + 流,Feed的本意是饲料,Feed流的本意就是有人一直在往一个地方投递新鲜的饲料,如果需要饲料,只需要盯着投递点就可以了,这样就能源源不断获取到新鲜的饲料。 在信息学里面,Feed其实是一个信息单元,比如一条朋友圈状态、一条微博、一条咨询或一条短视频等,所以Feed流就是不停更新的信息单元,只要关注某些发布者就能获取到源源不断的新鲜信息,我们的用户也就可以在移动设备上逐条去浏览这些信息
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JDK1.6 对 synchronized 的锁优化
背景 在 JDK 1.6 中对锁的实现引入了大量的优化。 目的 减少锁操作的开销。 锁优化 在看下面的内容之间,希望大家对 Mark Word 有个大体的理解。Java 中一个对象在堆中的内存结构是这样的: Mark Word 是这样的: 2.1 适应性自旋锁 自旋锁的思想: 让一个线程在请求一个共享数据的锁时执行忙循环(自旋)一段时间,如果在这段时间内能获得锁,就可以 避免进入阻塞状态 。 自旋锁的缺点: 需要进行忙循环操作 占用 CPU 时间 ,它只适用于 共享数据的锁定状态很短的场景 。 若锁被其他线程长时间占用,会带来许多性能上的开销。所以自旋的次数不再固定。由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。 如果共享数据的锁定状态持续时间较短,切换线程不值得(会有上下文切换),可以利用自旋锁尝试一定的次数。 2.2 锁消除 JIT 编译时,会去除不可能存在竞争的锁。通过 JIT 的逃逸分析 来 消除一些没有在当前同步块以外被其他线程共享的数据的锁的保护 ,通过逃逸分析在 TLAB 来分配对象,这样就不存在共享数据带来的线程安全问题。 2.3 锁粗化 减少不必要的紧连在一...
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