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  • 【JAVA】高并发优化细节点

    高并发优化细节点:

    微服务化
    如何发现系统瓶颈?
     
    如何高效利用有限内存:
    使用基本类型
    使用数组,不用集合
    自定义map与数据结构
     
    Integer—>int,
    Set<Integer> —>sort(int[])
    Map<Integer, Map<Integer, Object>>—>Map<Long, Object>
    LongRefernectConcurrentHashMap
     
    所有大类型GC都会被扫描到,而小类型不会被扫描 
     
    加速计算;
    并发
    ThreadLocal缓存基本类型,每次用之前清除,不用每次进行初始化
    缓存基本类型
    全内存模式
    预处理
     
    消息的使用:
    按tags过滤,cpu在80%左右
    按topic,cpu在40%左右,推荐使用
     
    平滑发布:优雅启动(应用启动完成之后再提供服务,自己写服务同步配置服务器,保证启动完成之后再提供服务),搜索预热(在优雅启动之后,提前装载数据入内存,再提供服务),消除抖动,消除毛刺
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    Python 删除 数组
    在循环中将多列数组组合成大数组
    准确率 召回率
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/garinzhang/p/high_concurrence_optimize.html
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