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異常君 - Java 中的 Integer 緩存池：背後的性能優化機制解析

還記得第一次遇到這種情況嗎？你寫了一段比較兩個 Integer 對象的代碼，有時候==返回 true，有時候卻返回 false，明明看起來是相同的值。這並非 Java 的"陷阱"，而是 Integer 緩存池在默默工作。我第一次遇到這個問題時，足足調試了半小時才恍然大悟。今天，我們就來深入瞭解這個經常被忽視卻又至關重要的 Java 性能優化機制。 什麼是 Integer 緩存池？ Integer

性能優化 , 緩存 , integer , JAVA , 後端

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lvxingdefanka 頭像

牛肉燒烤屋 - 詳解分佈式緩存不一致性的所有情況！除了分佈式緩存外，其它場景又是如何解決緩存一致性的呢？

[toc] 引言 持久化層和緩存層的一致性問題也通常被稱為「雙寫一致性問題」，“雙寫”意為數據既在數據庫中保存一份，也在緩存中保存一份。對於一致性來説，包含強一致性和弱一致性，強一致性保證寫入後立即可以讀取，弱一致性則不保證立即可以讀取寫入後的值，而是儘可能的保證在經過一定時間後可以讀取到，在弱一致性中應用最為廣泛的模型則是最終一致性模型，即保證在一定時間之後寫入和讀取達到一致的狀態。 我們一般會

redis , 緩存 , JAVA , 一致性

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codecraft - 聊聊JetCache的CachePenetrationProtect

序 本文主要研究一下JetCache的CachePenetrationProtect CachePenetrationProtect com/alicp/jetcache/anno/CachePenetrationProtect.java @Documented @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ElementType.METHOD, Ele

緩存

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codecraft - 聊聊JetCache的緩存構建

序 本文主要研究一下JetCache的緩存構建 invokeWithCached com/alicp/jetcache/anno/method/CacheHandler.java private static Object invokeWithCached(CacheInvokeContext context) throws Throwable {

緩存

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codecraft - 聊聊redisson的lockWatchdogTimeout

序 本文主要研究一下redisson的lockWatchdogTimeout lockWatchdogTimeout redisson/src/main/java/org/redisson/config/Config.java private long lockWatchdogTimeout = 30 * 1000; /** * This parameter is o

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codecraft - 聊聊redisson的RLock的unlock

序 本文主要研究一下redisson的RLock的unlock RLock org/redisson/api/RLock.java /** * Redis based implementation of {@link java.util.concurrent.locks.Lock} * Implements re-entrant lock. * * @author Nikita Koksh

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cumeimaodeyingpan 頭像

粗眉毛的硬盤 - 分享四個關於網站緩存的技巧

一、熱點數據預加載 // 使用Redis HyperLogLog統計訪問頻率 public void recordAccess(Long productId) { String key = "access:product:" + productId; redis.pfadd(key, UUID.randomUUID().toString()); redis.

緩存 , JAVA

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小亦智能運維 - Redis運維問題解決：隊列堆積故障

這篇文章開始小亦平台會持續給大家科普一些運維過程中常見的問題解決案例，運維朋友們可以在常見問題及解決方案專欄查看更多案例。 問題概述 2024年3月1日，某客户反饋Redis隊列堆積導致應用卡頓。系統環境如下： 操作系統：Linux Redis版本：4.0.10 架構：Sentinel 經排查，系統因內存不足觸發Swap交換分區，嚴重拖慢Redis性能。 問題分析 分

redis , 運維 , 緩存 , 數據庫 , 程序員

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kk_64ec9e6b37cb5 頭像

ChiefHela - 緩存和數據庫更新策略：先刪除緩存還是先更新數據庫？

在分佈式系統和高併發應用中，緩存與數據庫的一致性是一個核心挑戰。關於"先刪除緩存還是先更新數據庫"的問題，業界有深入研究和多種實踐方案。以下是綜合分析： 兩種策略對比 1. 先刪除緩存，再更新數據庫（Cache-Aside模式） 流程 刪除緩衝中的數據 更新數據庫中的新數據 優點 實現簡單直觀 確保後續讀取能獲取最新數據（因為緩存已刪除） 缺點 在併發讀寫時可能導致

緩存 , 數據庫 , 一致性

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xuxueli 頭像

xuxueli - XXL-CACHE v1.4.0 ｜ 多級緩存框架

Release Notes 1、【升級】項目升級JDK17； 2、【升級】項目部分依賴升級，如caffeine，適配JDK17； 3、【優化】L1緩存廣播發布/訂閲斷連重連優化(ISSUE-32)； 4、【重構】合併PR-28，重構 getCache 方法並優化性能； 5、【優化】合併PR-35，引入單元測試框架，重寫單元測試方法； 6、【升級】多個依賴升級最新版本，如jedis、c

redis , 緩存 , JAVA

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grapecity 頭像

葡萄城技術團隊 - 六大緩存（Caching）策略揭秘：延遲與複雜性的完美平衡

引言 在為應用程序添加緩存時，首先需要考慮緩存策略。緩存策略決定了從緩存和底層存儲（如數據庫或服務）進行讀寫操作的方式。 從高層次來看，你需要決定在發生緩存未命中（cache miss）時，緩存是被動還是主動的。也就是説，當應用程序從緩存中查找一個值但該值不存在或已過期時，緩存策略會決定是由應用程序還是緩存本身從底層存儲中獲取數據。不同的緩存策略在延遲和複雜性之間存在不同的權衡，下面我們將逐一探討

緩存

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高心星 - 鴻蒙應用開發——Repeat組件的使用

【高心星出品】 Repeat組件的使用 概念 Repeat基於數組類型數據來進行循環渲染，一般與容器組件配合使用。 Repeat根據容器組件的有效加載範圍（屏幕可視區域+預加載區域）加載子組件。當容器滑動/數組改變時，Repeat會根據父容器組件的佈局過程重新計算有效加載範圍，並管理列表子組件節點的創建與銷燬。 Repeat必須在滾動類容器組件內使用，僅有List、ListItemGro

repeat , 緩存 , harmonyos , 懶加載

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dewujishu 頭像

得物技術 - 線程池ThreadPoolExecutor源碼深度解析｜得物技術

一、引 言 為什麼進行源碼角度的深度解析？ 大家在項目中到處都在使用線程池做一些性能接口層次的優化，原先串行的多個遠程調用，因為rt過高，通過線程池批量異步優化，從而降低rt。還有像RocketMQ中broker啓動時，同時通過ScheduledThreadPoolExecutor線程池執行其他組件的定時任務，每隔一段時間處理相關的任務。線程池廣泛的應用在外面各種實際開發場景中，我們很多同學可能在

dns解析 , 緩存 , 存儲 , JAVA , 編譯器優化

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doge_king 頭像

泊浮目 - 未來數據庫硬件-網絡篇

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2025.2.17 -關注不走丟。 最近看到一篇不錯的文章，叫做“Modern Hardware for Future Databases”，裏面從幾個方向講了下現在數據庫的硬件發展趨勢，今天先來説説網絡篇。 內容中，一位大佬對（獲過圖靈獎的大佬）OLTP系統進行了一些基準測試，發現TCP-IP協議棧對於總體CPU使用率是佔在47～68%。如果使用的網絡帶寬增加，這

雲計算 , 架構 , 數據庫

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鏡舟科技 - 告別 T+1！解密金融級實時數據平台的構建與實踐

在數字金融浪潮下，數據處理的“實時性”已不再是加分項，而是逐漸成為決定業務價值的核心競爭力。 然而，金融機構在追求實時的道路上，往往陷入一個新的困境：實時分析系統與離線大數據平台形成了兩套獨立的“煙囱”，數據孤島、口徑不一、運維複雜、成本高昂等問題隨之而來。如何打破壁壘，在統一的平台上實現對實時流數據和海量歷史數據的統一管理與高性能分析，成為了當下金融機構的核心訴求。 一、業務困境：傳統“T+1”

架構 , starrocks , flink , 數據湖 , 金融行業

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鏡舟科技 - 2025 年非關係型數據庫全面指南：類型、優勢

非關係型數據庫的分類與特點 隨着數據量呈指數級增長和數據類型日益多樣化，傳統關係型數據庫在處理海量非結構化數據時面臨着嚴峻挑戰。非關係型數據庫（NoSQL）應運而生，它摒棄了傳統關係模型的約束，採用更靈活的數據存儲方式，為大數據時代的多樣化需求提供瞭解決方案。 2025 年，非關係型數據庫已經發展成為數據基礎設施的重要組成部分，根據其數據模型和存儲特點，可以將非關係型數據庫分為以下幾大類型： 鍵

架構 , starrocks , 分析引擎 , SQL , 非關係型數據庫

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鏡舟科技 - 什麼是關係型數據庫？全面解析 RDBMS 核心原理與應用實踐

關係型數據庫基礎：定義與核心概念 關係型數據庫（Relational Database）是一種基於關係模型的數據庫管理系統，它以表格（table）的形式存儲數據，並通過結構化查詢語言（SQL）進行數據操作。作為當今最主流的數據庫類型，關係型數據庫以其嚴格的數據一致性、完整性和可靠性，成為企業信息系統的基石。 關係型數據庫的核心特徵 關係型數據庫區別於其他類型數據庫的關鍵特徵包括： 表格化數據結

關係型數據庫 , rdbms , 架構 , starrocks , 物化視圖

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鏡舟科技 - 數據湖典型架構解析：2025 年湖倉一體化解決方案

數據湖架構概述：從傳統模型到 2025 年新範式 數據湖作為存儲海量異構數據的中央倉庫，其架構設計直接影響企業數據價值的釋放效率。傳統數據湖架構主要關注數據的存儲和管理，而 2025 年的數據湖架構已經演變為更加智能化、自動化的綜合性數據平台。 數據湖本質上是一個存儲庫，允許企業以原生格式存儲各類數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。與傳統數據倉庫相比，數據湖採用“讀時模式”（schema-o

架構 , starrocks , 數據分析 , 數據湖 , 數據處理

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騰訊藍鯨智雲 - DevOps 組織的建設密碼：人才勝任力模型全解析

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 為什麼需要構建DevOps組織級人才勝任力模型 縱覽DevOps在中國的整個發展過程，在18、19年之前，業內一般將其定義為1.0階段，相對更重工程，以往提到的DevOps人才主要指的是在持續交付方面的工程師，如CI、配置管理、相關工具設計與開發等的工程師，畫像相對較簡單。 但在之後，DevOps逐漸進入2.0階段，更強調的是軟件交付端到端的全生命週期

服務器 , 運維自動化 , devsecops , devops , 架構

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鏡舟科技 - 什麼是列存儲（Columnar Storage）？深度解析其原理與應用場景

列存儲的基本概念：顛覆傳統的數據組織方式 列存儲（Column Storage）是一種革命性的數據庫存儲技術，它通過按列而非按行組織數據，從根本上改變了數據的物理存儲結構。與傳統行存儲數據庫不同，列式數據庫將每一列的數據連續存儲在一起，而不是將每一行的數據存儲在一起。這種看似簡單的存儲結構變化，卻為分析型查詢帶來了質的飛躍。 要理解列存儲的本質，我們可以通過一個簡單的例子來説明。假設有一個包含用户

架構 , 數據庫 , starrocks , 數據分析 , olap

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Java烘焙師 - 架構師必備：實時對賬與離線對賬

背景 在跨系統之間的數據寫入場景下，上下游系統極有可能因為網絡超時/抖動、或寫本地DB與調外部接口不能同時成功等原因，而出現數據不一致的問題，因此需要有及時發現不一致問題、並自動修復的能力。下面結合筆者的經驗，把對賬做個總結。 需要注意的是，這裏提的對賬不特指資金對賬，而是跨系統的字段對賬，如B端與C端系統之間的對賬。 對賬的指標 判斷對賬是否做得好，主要看這幾個指標： 完備性：確保所有字段都

對賬 , 架構 , 一致性

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晴空月明 - 六邊形架構模式深度解析

在分佈式系統設計領域，六邊形架構（Hexagonal Architecture，又稱端口與適配器模式）作為一種以領域為中心的架構模式，通過明確分離核心業務邏輯與外部交互，有效提升系統的可測試性、可擴展性與可維護性。本文從核心概念、實現原理、應用場景及面試高頻問題四個維度，結合Spring生態實踐，系統解析六邊形架構的設計思想與最佳實踐。 一、六邊形架構的核心概念與設計原則 1.1 架構模型與

架構

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clklog - ClkLog埋點與用户行為分析系統2.0：架構升級性能躍遷，限時優惠速來體驗

ClkLog本次升級版本為PRO專業版和CDP企業版 ，我們通過使用寬表模式以提升複雜查詢性能與二次擴展的便利程度。2.0將更適合高併發、複雜分析場景的企業團隊。 一、2.0版本能力亮點 架構級別的升級 數據接收與存儲結構全面重構 1.0版本：自定義事件屬性、用户屬性以JSON格式存儲 2.0版本：升級為「寬表模式」，更適合結構化分析與查詢優化 查

開源軟件 , 埋點 , 架構 , 開源 , 數據分析

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騰訊藍鯨智雲 - 運營商實戰成果！分佈式架構可觀測能力建設全攻略

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 近年來，隨着企業業務規模日益龐大，IT架構日益複雜，雲計算、微服務等一系列技術在各企業內部開始逐步探索落地。技術的發展不僅對企業內部運維管理產生了極大的挑戰，對於監控體系也提出了更高的要求。 某運營商公司在IT架構搭建、組織部門規劃時，大膽採用先進理念，進行了全部業務系統的分佈式設計、SRE運維部門的分工創建。嘉為藍鯨全棧智能觀測中心在其中為業務

it , 微服務 , 雲計算 , 架構 , 雲原生

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