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编码规范 | Java函数优雅之道(下)

上文背景 本文总结了一套与Java函数相关的编码规则,旨在给广大Java程序员一些编码建议,有助于大家编写出更优雅、更高质、更高效的代码。 上文链接:link 内部函数参数尽量使用基础类型 案例一:内部函数参数尽量使用基础类型 现象描述: // 调用代码 double price = 5.1D; int number = 9; double total = calculate(price, number); // 计算金额函数 private double calculate(Double price, Integer number) { return price * number; } 建议方案: // 调用代码 double price = 5.1D; int number = 9; double total = calculat

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编码规范 | Java函数优雅之道(上)

导读 随着软件项目代码的日积月累,系统维护成本变得越来越高,是所有软件团队面临的共同问题。持续地优化代码,提高代码的质量,是提升系统生命力的有效手段之一。软件系统思维有句话“Less coding, more thinking(少编码、多思考)”,也有这么一句俚语“Think more, code less(思考越多,编码越少)”。所以,我们在编码中多思考多总结,努力提升自己的编码水平,才能编写出更优雅、更高质、更高效的代码。 本文总结了一套与Java函数相关的编码规则,旨在给广大Java程序员一些编码建议,有助于大家编写出更优雅、更高质、更高效的代码。这套编码规则,通过在高德采集部门的实践,已经取得了不错的成效。 使用通用工具函数 案例一 现象描述: 不完善的写法: thisName != null && thisName.e

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缓存Tair高性能使用规范

2x.png 不要短时间大量重复读写相同的key server端的原理是网络收包后,放入到工作队列(读写队列分离,但都只有一个),再由工作线程从队列中取出进行处理。这里一个问题是,为保证数据的正确性,会对同一个key的读写加锁,而如果存在大量读写同一个key的情况,则势必会阻塞其他线程(锁不慢,锁竞争才慢),导致拖慢整个服务端的处理速度。 不要使用时间戳作为key的一部分,容易导致一段时间内所有流量都访问一台服务端机器,导致服务端压力过大而出现大量超时 Value大小多大合适 value建议不超过50KB,value越大,服务端能承受qps越低,请求耗时越大,当value大小超过1MB时,缓存失效,读写性能将严重受影响 超时时间设置多少合适 普通kv接口:单key请求超时时间建议设置100ms以上,批量请求超时时间建议设置200ms以上 特殊数据结构接口:超时时间建议设置500ms左右 超时是否需要重试 写超时:除非服务端压力过大丢弃请求,否则所有写请求在服务端都会执行成功,只是没有返回结果给客户端,除非业务逻辑依赖数据的强一致性,否则不需要重试 读超时:如果是批量接口,建议设置返回比例(参数为BatchReturnPercent),如果需要重试,建议sleep 100ms左右后重试,重试不要超过3次 批量请求使用注意 批量请求key个数 批量请求key个数建议不要超过100个 batchGet请求如何提升可用性 可以设置批量请求返回比例(参数为BatchReturnPercent) 复杂数据结构中元素不宜过多 tair目前引擎对于复杂数据结构,如list,set,map,prefix接口,支持的不够友好。 这些复杂数据结构的元素不要存储超过2000个,后续服务端会限制元素个数,个数超过后禁止写入。 作为缓存使用时,不要在获取数据失败时直接重写缓存数据 获取数据失败的原因很多,但是只有在确定数据不存在的情况下,才需要重写缓存数据。如果没有正确区分失败的情况就直接重写缓存数据,则可能会加剧失败的可能,同时会对集群造成更大的压力。例如在超时的情况下重写缓存数据,超时次数可能会更多,且有雪崩的风险。 只有出现下面其中一个返回码时,才需要重写缓存数据: NOTEXIST (-3998) - 数据不存在 EXPIRED (-3988) - 数据已过期 Prefix接口相关 不要在同一个pkey下存放过多skey 一个pkey下skey个数建议小于1000,在同一个pkey下存放过多的skey可能会导致性能问题。同一个pkey下的所有skey数据在物理上都存放在同一个机器上,当skey数量过多时,到同一台机器的请求也会增多。如果存在一个pkey是热点key, 则热点流量会集中到一台机器上,且无法通过扩容均衡压力。一种极端的错误使用情况是,整个数据空间只有一个pkey, 所有数据都作为skey,这个情况下整个集群的全部流量都集中在集群中的一台机器上,造成整个集群的性能降低为只相当于单机的性能。为了避免这些情况,不要在pkey下存放过多skey, 并且在整个数据空间中需要存在足够数量的pkey,以将流量均衡到集群中的各台机器上。 batchPrefixGetMulti接口使用注意 该接口没有部分返回机制和重试机制,容易受网络问题、热点问题等影响而出现少量超时,减少每个包中的pkey个数可以缓解 优先使用prefixGet,而不是getRange prefixGet比getRange拥有更好的性能。prefixGet会优先从内存缓存中获取数据,而getRange只能通过磁盘扫描来获取数据。 注意传入getRange接口的参数 传入getRange接口的参数,对于getRange接口的性能,以及对集群造成的压力都有很重要的影响,因此传入正确的参数非常重要。 尽量设置skey的范围,即skey_start和skey_end offset不宜较大,可以通过设置skey_start,而避免设置offset为较大的数值 可能需要多次调用getRange来获取全部数据 getRange接口最多返回1M的数据。如果pkey下面skey的value较大,全部数据大小超过了1M,getRange只会返回1M的数据,同时返回码为HAS_MORE_DATA。 getRange接口有三个较重要的返回码: OK (0) - 表示参数中要求的所有数据都已正确获取 HAS_MORE_DATA (150) - 只获取了参数中要求的部分数据,需要再次调用来获取剩余数据。需要注意的是,再次调用时需要调用者调整调用参数。 NOTEXIST (-3998) - 参数中要求的数据不存在 因此,当getRange接口返回HAS_MORE_DATA时,则需要调用者根据已经获取到的数据,调整调用参数,继续调用getRange来获取剩余的数据,直到getRange返回OK或者NOT_EXIST。 欢迎关注 高广超的简书博客 与 收藏文章 !欢迎关注 头条号:互联网技术栈 ! 个人介绍: 高广超:多年一线互联网研发与架构设计经验,擅长设计与落地高可用、高性能、可扩展的互联网架构。 本文首发在 高广超的简书博客 转载请注明!

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

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

Rocky Linux

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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