谁生？谁死？从引用计数到可达性分析，洞悉GC的决策逻辑
引用计数与可达性分析：谁死了，谁还活着？ 垃圾回收，顾名思义，便是将已经分配出去的，但却不再使用的内存回收回来，以便能够再次分配。在Java虚拟机的语境下，垃圾指的是死亡的对象所占据的堆空间。这里便涉及了一个关键的问题：如何辨别一个对象是存是亡？ 引用计数 引用计数（Reference Counti ...
压缩指针：64位系统下，Java虚拟机是如何“偷”回4字节内存的？
Java对象：在内存中的真面目 在Java中，通过new关键字创建一个Java类的实例对象时，该对象会通过碰撞指针方式存储在内存的堆中，并被分配一个内存地址。在Java虚拟机中，一个Java对象由对象头（Object Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding） ...
JWT令牌
该笔记介绍SpringBoot中JWT令牌的使用，内容涵盖Maven依赖坐标配置、JWT生成方法（设置算法、自定义声明、签名及过期时间）、JWT解析验证（验证签名、过期时间等）以及配置映射（YAML配置与JwtProperties类实现配置管理），并提供了完整的Java代码实现示例。 ...
为什么Java/Python程序无需关心内存释放？揭秘垃圾回收（GC）的核心概念
在Java的编程世界里，开发者既无需也无法像C/C++那样手动调用malloc/free来管理内存的分配与回收，这一核心任务完全由Java虚拟机在幕后自动完成。这种自动化设计极大地简化了编码，将开发者从繁琐且极易出错的内存管理中解放出来。然而，这种便利性的背后隐藏着一个经典且复杂的难题：一个动态运行 ...
jemalloc思想的极致演绎：深度解构Netty内存池的精妙设计与实现
内存分配 Netty内存池的核心设计借鉴了jemalloc的设计思想。jemalloc是由Jason Evans在FreeBSD项目中实现的高性能内存分配器，其核心优势在于通过细粒度内存块划分与多层级缓存机制，降低内存碎片率并优化高并发场景下的内存分配吞吐量。 Netty基于jemalloc的多Ar ...
“化零为整”的智慧：内存池如何绕过系统调用和GC，构建性能的护城河
内存池：精打细算的内存管家 在高性能系统（如网络服务器）的极致优化中，当处理器和I/O的瓶颈被逐一攻克后，内存管理便成为决定系统延迟和吞吐量的最后一道，也是最关键的一道关隘。传统的内存分配方式在这种场景下显得力不从心，催生了通过内存池（Memory Pool）作为管理策略。 在C/C++或Java等 ...
职责分离的艺术：剖析主从Reactor模型如何实现极致的并发性能
Reactor单线程模型 在Reactor单线程模型中，所谓的“单线程”主要针对I/O操作而言，即所有的I/O操作（如accept()、read()、write()和connect()）都在同一个线程上完成。然而，在当前的单线程Reactor模型中，不仅I/O操作由Reactor线程处理，非I/O的 ...
从C10K到Reactor：事件驱动，如何重塑高并发服务器的网络架构
事件驱动 事件驱动（Event Driven）是一种核心的编程范式，其根本特征是控制反转（Inversion of Control，IoC）。在这种模型中，程序的执行流不再由代码的顺序调用决定，而是由一系列异步发生的事件来驱动。应用程序的角色从主动轮询或等待，转变为被动地对事件做出响应，这构成了现代 ...
单线程如何撑起百万连接？I/O多路复用：现代网络架构的基石
I/O多路复用（I/O Multiplexing）是一种允许单个线程同时监视多个文件描述符的I/O模型。其核心价值在于，它将应用程序从低效的I/O等待中解放出来，实现了“一次等待，响应多个事件”的高效并发模式。 要理解其优势，需要对比非阻塞I/O的局限性。虽然非阻塞I/O能避免线程在数据未就绪时阻塞 ...
你的程序为何卡顿？从LINUX I/O三大模式寻找答案
I/O交互流程 在LINUX中，内核空间和用户空间都位于虚拟内存中。LINUX采用两级保护机制：0级供内核使用，3级供用户程序使用。每个进程都有独立的用户空间（0~3G），对其他进程不可见，而最高的1G虚拟内核空间则由所有进程和内核共享。 操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间。由 ...
“一切皆文件”：揭秘LINUX I/O与虚拟内存的底层设计哲学
RPC框架如同构建服务大厦的神经网络，承担着海量服务间通信的重任。它优雅地屏蔽了底层网络通信的复杂性，使开发者能聚焦于业务逻辑的创造。然而，在这份优雅之下，RPC框架的网络模型设计却是决定系统吞吐量、延迟和资源利用率的命脉，其核心在于在有限的硬件资源与无限的数据洪流之间，建立一座高效、动态的桥梁。 ...
Goroutine间的“灵魂管道”：Channel如何实现数据同步与因果传递？
Channel是连接Goroutine的“管道”，是CSP理念在Golang中的具象化实现。它不仅是数据传递的队列，更是Goroutine间同步的天然工具，让开发者无需诉诸显式的锁或条件变量。 func main() { ch := make(chan int, 1) // 创建一个int，缓冲区大 ...
“不要通过共享内存来通信”——深入理解Golang并发模型与CSP理论
Golang 在设计上另辟蹊径，其并发哲学的核心信条是：“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存。” (Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.) 这一理念源自通信顺序进程（Co ...
Ros2_control浅析——一个机器人开发通用框架的结构（1）
引言： 最近在开发一个送餐机器人,但是在电机和ros2系统交互时犯了难,不知道该怎么写才能让系统架构清晰一些,后来了解到ros2社区有一个规范的开发框架,所以我会结合个人理解来分析一下这个架构,算是我的学习笔记吧,希望能够对您有帮助！ ros2_control是什么 ros2_control 是一个 ...
揭秘JUC：volatile与CAS，并发编程的两大基石
JUC（java.util.concurrent）并发包，作为Java语言并发编程的利器，由并发编程领域的泰斗道格·利（Doug Lea）精心打造。它提供了一系列高效、线程安全的工具类、接口及原子类，极大地简化了并发编程的开发流程与管理复杂度。 JUC并发包与happens-before、内存语义的 ...
经典三层架构项目（3-tier architecture）中应用依赖倒置原则（DIP）的理性权衡
1 DIP核心思想与三层架构概述 依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle，DIP）作为SOLID原则中的重要组成部分，其核心主张是高层模块不应依赖低层模块，两者都应依赖于抽象；抽象不应依赖细节，细节应该依赖抽象。 在经典三层架构（表示层-业务逻辑层-数据访问层）中 ...
vivo 浏览器福利体系架构演进之路
vivo 浏览器为应对多场景金币激励需求及旧架构流量、IO等痛点，升级福利中心架构。服务层面拆分流量与业务，打造金币集散中心；数据层面分库分表、拆解大表并优化流水设计；通过仲裁系统和软事务保障数据一致性。改造后，系统可支撑千万级DAU，性能稳定提升，物理存储成本降低，解决了流量与存储压力，成为高可用... ...
从MESA模型到锁升级：synchronized性能逆袭的底层逻辑
管程（Monitor）是一种用于管理共享资源访问的程序结构，能确保同一时刻只有一个线程访问共享资源，解决并发编程中的互斥和同步问题。MESA模型是管程的经典实现，主要由入口等待队列和条件变量等待队列构成。 1）入口等待队列：确保线程互斥，多个线程试图进入管程时，仅一个线程能成功，其余线程在入口等待 ...
一把锁的两种承诺：synchronized如何同时保证互斥与内存可见性？
在多线程环境中，临界区（Critical Section）是指一次只能由一个线程执行的代码段，这些代码通常涉及对共享资源（如变量、数据结构、文件或数据库连接）的访问或修改。临界区的存在是为了解决并发控制中的两大核心问题。 1）数据不一致性：如果多个线程同时对共享资源进行写操作，可能会破坏数据 ...
从混沌到秩序：Java共享内存模型如何通过显式约束驯服并发？
并发编程的本质，是在看似混沌的并行执行中建立秩序，确保程序的确定性。为达此目的，并发原语应运而生，它们是构筑一切并发系统的基石。其核心使命在于，通过定义一套明确的交互范式，消除因资源共享而引发的竞态条件（Race Condition），从而驯服并发世界的不确定性。 从Java的显式锁（synchro ...
