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读Java性能权威指南(第2版)笔记28_线程和同步性能中

1. 同步1.1. 代码块对一组变量的访问看上去是串行的:每次只有一个线程可以访问内存1.1.1. 由synchronized关键字保护的代码块1.1.2. 用java.util.concurrent.lock.Lock类的实例保护的代码1.1.3. java.util.concurrent包中的代码1.1.4. java.util.concurrent.atomic包中的代码1.1.4.1. 原子类不使用同步,至少在CPU编程方面是这样1.1.4.1.1. 使用CAS指令的线程在同时访问同一资源时不会阻塞1.1.4.2. 原子类利用了比较并交换(CompareandSwap,CAS)CPU指

5分钟搞定 PostgreSQL 到 Doris 数据迁移和同步

简述ApacheDoris是一个现代化的MPP分析型数据库产品,仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,能有效地支持实时数据分析。本文主要介绍如何使用CloudCanal快速构建一条稳定高效运行的PostgreSQL到Doris数据同步链路。技术点基于StreamLoad的导入方式Doris提供了多种导入方式。CloudCanal采用了StreamLoad的方式进行导入,源端的消息会转成字节流,最后会以Batch的形式通过HTTP协议发往Doris。相比直接通过SQL写入的方式,StreamLoad方式会有更好的性能,写入的数据直接经FE转发给BE处理。如果直接采用SQL写入,在FE侧,会有额外的

5分钟搞定 PostgreSQL 到 Doris 数据迁移和同步

简述ApacheDoris是一个现代化的MPP分析型数据库产品,仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,能有效地支持实时数据分析。本文主要介绍如何使用CloudCanal快速构建一条稳定高效运行的PostgreSQL到Doris数据同步链路。技术点基于StreamLoad的导入方式Doris提供了多种导入方式。CloudCanal采用了StreamLoad的方式进行导入,源端的消息会转成字节流,最后会以Batch的形式通过HTTP协议发往Doris。相比直接通过SQL写入的方式,StreamLoad方式会有更好的性能,写入的数据直接经FE转发给BE处理。如果直接采用SQL写入,在FE侧,会有额外的

5分钟搞定 SQL Server 到 MySQL 数据迁移和同步

简述SQLServer是一个值得信赖的老牌数据库系统,自从1988年由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同推出之后就一直不断迭代更新。而如今我们提到SQLServer通常是指Microsoft从SQLServer2000之后的版本。至今SQLServer家族已经非常繁茂涵盖了云上(AzureSQLServer)、IoT设备(边缘SQLServer)、以及经典版本(本地SQLServer)。实现SQLServer作为源端的实时数据同步,一般都会用到它的CDC功能,这个功能是从2008版本才开始支持。因此本文主要也是基于SQLServer2008版本介绍如何使用Cl

5分钟搞定 SQL Server 到 MySQL 数据迁移和同步

简述SQLServer是一个值得信赖的老牌数据库系统,自从1988年由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同推出之后就一直不断迭代更新。而如今我们提到SQLServer通常是指Microsoft从SQLServer2000之后的版本。至今SQLServer家族已经非常繁茂涵盖了云上(AzureSQLServer)、IoT设备(边缘SQLServer)、以及经典版本(本地SQLServer)。实现SQLServer作为源端的实时数据同步,一般都会用到它的CDC功能,这个功能是从2008版本才开始支持。因此本文主要也是基于SQLServer2008版本介绍如何使用Cl

读Java性能权威指南(第2版)笔记27_线程和同步性能上

1. 线程和硬件1.1. 给CPU增加超线程并不能使应用程序性能翻倍2. 线程池2.1. 任务被提交到一个队列(可能有不止一个队列),然后一定数量的线程会从队列中取出任务并执行它们2.2. 线程池的大小对获取最佳性能至关重要2.2.1. 在某些情况下,过大的线程池会对性能造成损害2.3. 线程池有最小线程数和最大线程数2.3.1. 以最小数量的线程等待分配给它们的任务2.3.2. 最大线程数可以起到必要的限流作用,防止线程同时执行过多的任务2.4. CPU不是瓶颈,外部资源是,此时向线程池添加线程是有害的2.4.1. 适用于向CPU密集型或I/O密集型的数据库发送请求的REST服务器2.4.2

读Java性能权威指南(第2版)笔记27_线程和同步性能上

1. 线程和硬件1.1. 给CPU增加超线程并不能使应用程序性能翻倍2. 线程池2.1. 任务被提交到一个队列(可能有不止一个队列),然后一定数量的线程会从队列中取出任务并执行它们2.2. 线程池的大小对获取最佳性能至关重要2.2.1. 在某些情况下,过大的线程池会对性能造成损害2.3. 线程池有最小线程数和最大线程数2.3.1. 以最小数量的线程等待分配给它们的任务2.3.2. 最大线程数可以起到必要的限流作用,防止线程同时执行过多的任务2.4. CPU不是瓶颈,外部资源是,此时向线程池添加线程是有害的2.4.1. 适用于向CPU密集型或I/O密集型的数据库发送请求的REST服务器2.4.2

苹果在“App 分析”中引入对等组基准指标开发工具:可和同类 App 进行比较

3月2日消息,苹果本周三为开发者,在“App分析”中引入了对等组基准指标(​​Peergroupbenchmarks​​)工具。开发人员将能够将其应用程序的性能与AppStore上同类应用程序进行比较。附该工具官方介绍如下:AppStoreConnect中的“App分析”是一款实用的工具,它提供了丰富的功能以帮助你了解和改进你的App在App Store中的表现。借助与获客率、使用和盈利策略相关的指标,你可以通过“App分析”监控客户生命周期(从认知到转化再到留存)中各个阶段的结果。对等组基准指标会将你App的表现与App Store中类似的App进行比较,从今天开始,你可以使用此功能在有效情

苹果在“App 分析”中引入对等组基准指标开发工具:可和同类 App 进行比较

3月2日消息,苹果本周三为开发者,在“App分析”中引入了对等组基准指标(​​Peergroupbenchmarks​​)工具。开发人员将能够将其应用程序的性能与AppStore上同类应用程序进行比较。附该工具官方介绍如下:AppStoreConnect中的“App分析”是一款实用的工具,它提供了丰富的功能以帮助你了解和改进你的App在App Store中的表现。借助与获客率、使用和盈利策略相关的指标,你可以通过“App分析”监控客户生命周期(从认知到转化再到留存)中各个阶段的结果。对等组基准指标会将你App的表现与App Store中类似的App进行比较,从今天开始,你可以使用此功能在有效情