摘要： Druid是分布式的OLAP平台，支持实时和批量两种数据灌入模式，在亿级数据规模上能够提供秒级的查询响应。如下图所示，用户可以对指定维度的条件进行过滤（包括等于、模糊匹配等，这部分内容后面会详细解释），也可以按照指定的维度进行聚合。 基本概念 在我们讨论之前,先让我们看看一个数据集的例子 (来源于线 阅读全文

摘要： 大数据之数据收集 数据收集是大数据的基础。散落在各处的数据，只有经过了数据收集，才会集中起来，提供了后续处理的可能。从大数据技术发展以来，出现了很多数据收集的技术框架，本文试图在若干流行的数据收集解决方案上加以叙述。 评估一个技术框架是否适合某个业务场景，通常需要考虑多个方面。 l 最基本的，考虑接 阅读全文

摘要： 上面这张监控图，对于服务端的研发同学来说再熟悉不过了。在日常的系统维护中，『服务超时』应该属于监控报警最多的一类问题。 尤其在微服务架构下，一次请求可能要经过一条很长的链路，跨多个服务调用后才能返回结果。当服务超时发生时，研发同学往往要抽丝剥茧般去分析自身系统的性能以及依赖服务的性能，这也是为什么服 阅读全文

摘要： 1.常量&变量 1.1.直接赋值常量值，禁止声明新对象 直接赋值常量值，只是创建了一个对象引用，而这个对象引用指向常量值。反例： Long i = new Long(1L); String s = new String("abc"); 正例： Long i = 1L; String s = "abc 阅读全文

摘要： 假设现在我们的应用已经有了性能问题（eg. CPU 水位比较高），准备开始进行优化工作了，在这个过程中，潜在的痛点会有哪些呢？下面列出一些较为常见的： 对性能优化的流程不是很清晰。初步定为一个疑似瓶颈点后，就兴高采烈地吭哧吭哧开始干，最终解决的问题其实只是一个浅层次的性能瓶颈，真实的问题的根源并未触 阅读全文

摘要： Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素，Java 应用代码，JVM GC，数据库，缓存等。笔者根据个人经验，将 Java 性能优化分为 4 个层级：应用层、数据库层、框架层、JVM 层，如图 1 所示。 图 1.Java 性能优化分层模型 每层优化难度逐级增加，涉 阅读全文

摘要： Map无论在Java编程或者面试中，都占用很重要的地位，这里试图聊聊相关的概念，看看是否能够理清楚相关的思路。 HashMap HashMap 是我们经常会用到的集合类，JDK 1.7 之前底层使用了数组加链表的组合结构，如下图所示： 新添加的元素通过取模的方式，定位 Table 数组位置，然后将元 阅读全文

摘要： 一、数组作为常用的数据结构，jdk在Arrays工具类中提供了很多有用的算法，并且根据不同的基本数据类型都有相应的重载，这里只列举名称。 接口 功能 说明 asList 将数组转换为List binarySearch 二分查找 入参必须有序，可以找到返回值》=0，否则返回小于0的值，不一定是-1 c 阅读全文

摘要： 如何判断对象是否死亡（两种方法）。 简单的介绍一下强引用、软引用、弱引用、虚引用（虚引用与软引用和弱引用的区别、使用软引用能带来的好处）。 如何判断一个常量是废弃常量 如何判断一个类是无用的类 垃圾收集有哪些算法，各自的特点？ HotSpot 为什么要分为新生代和老年代？ 常见的垃圾回收器有哪些？ 阅读全文

摘要： Java IO可以从三个方面理解，即硬盘、网络和终端，在这三个方向上都存在输入输出。然后根据处理模型的不同，Java的IO处理又可以划分为BIO、NIO和AIO。 一、java.io 从传输的内容的不同，总体上可以分为两大类，即字节流和字符流。 （一）字节流 A。输入流 这里又区分为节点流和处理流， 阅读全文