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ThreadLocal类可以理解成一个类似与map集合使用，以当前线程当做key 来使用，将线程氛围内需要共享的数据当做value，形成键值对的形式使用。ThreadLocal和线程同步机制都是为了解决多线程中对同一个变量的访问冲突问题。 在同步机制中，通过对象的锁机制保证同一时间只有一个线程访问变 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:54
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对象分类 上次已经说过，分代收集算法是针对对象的不同特性，而使用合适的算法，这里面并没有实际上的新算法产生。与其说分代收集算法是第四个算法，不如说它是对前三个算法的实际应用。 首先我们来探讨一下对象的不同特性，接下来博主和各位来一起给这些对象选择GC算法。 内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:18
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这次我和各位分享GC最后两种算法，复制算法以及标记/整理算法。上一篇在讲解标记/清除算法时已经提到过，这两种算法都是在此基础上演化而来的，究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢？ 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法，复制算法将内存划分为两个区间，在任意时间点，所有动态分配的对象 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:17
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首先，我们得知道根搜索算法，它可以解决我们应该回收哪些对象的问题，但是它显然还不能承担垃圾搜集的重任，因为我们在程序（程序也就是指我们运行在JVM上的JAVA程序）运行期间如果想进行垃圾回收，就必须让GC线程与程序当中的线程互相配合，才能在不影响程序运行的前提下，顺利的将垃圾进行回收。 为了达到这个 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:13
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DB 分库分表的基本思想和切分策略 一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲，对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用垂直切分，即把关系紧密（比如同一模块）的表切分出来放在 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:10
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作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案，数据库Sharding技术由来已久，很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段。简单地说，Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分，把数据分散到多台物理机（我们称之为Shard)上存储，从而突破单机限制 阅读全文
posted @ 2017-10-25 23:06
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当团队对系统业务和数据库进行了细致的梳理，确定了切分方案后，接下来的问题就是如何去实现切分方案了，目前在sharding方面有不少的开源框架和产品可供参考，同时很多团队也会选择自主开发实现，而不管是选择框架还是自主开发，都会面临一个在哪一层上实现sharding逻辑的问题，本文会对这一系列的问题逐一 阅读全文
posted @ 2017-10-25 22:56
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系统经sharding改造之后，原来单一的数据库会演变成多个数据库，如何确保多数据源同时操作的原子性和一致性是不得不考虑的一个问题。总体上看，目前对于一个分布式系统的事务处理有三种方式：分布式事务、基于Best Efforts 1PC模式的事务以及事务补偿机制。我们下面对这三种处理方式一一进行分析。 阅读全文
posted @ 2017-10-25 22:56
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DB 分库分表（2）：全局主键生成策略 本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略，然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案。关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则，请参考该系列的前一篇文章：DB 分库分表（1）：拆分实施策略和示例演示 第一部分：一些常见的主键生成策 阅读全文
posted @ 2017-10-25 22:54
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DB 分库分表（1）：拆分实施策略和示例演示 第一部分：实施策略 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前，需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库schema.一个好的建议是绘制一张数据库ER图或领域模型图，以这类图为基础划分shard,直观易行，可以确保开发人员始终保持清醒思路 阅读全文
posted @ 2017-10-25 22:52
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