对象拷贝有哪些对象拷贝(Object Copy)就是将一个对象的属性拷贝到另一个有着相同类类型的对象中去。在程序中拷贝对象是很常见的，主要是为了在新的上下文环境中复用对象的部分或全部数据。 Java中有三种类型的对象拷贝： 浅拷贝(Shallow Copy) 深拷贝(Deep Copy) 延迟拷贝(Lazy Copy) 理解浅拷贝什么是浅拷贝？ 浅拷贝是按位拷贝对象，它会创建一个新对象，这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。 如果属性是基本类型，拷贝的就是基本类型的值；如果属性是内存地址（引用类型），拷贝的就是内存地址 ，因此如果其中一个对象改变了这个地址，就会影响到另一个对象。 在上图中，SourceObject有一个int类型的属性 “field1”和一个引用类型属性”refObj”（引用ContainedObject类型的对象）。当对SourceObject做浅拷贝时，创建了CopiedObject，它有一个包含”field1”拷贝值的属性”field2”以及仍指向refObj本身的引用。由于”field1”是基本类型，所以只是将它的值拷贝给”field2”，但是 ...

前言Java是一个安全的编程语言，它能最大程度的防止程序员犯一些低级的错误（大部分是和内存管理有关的）。但凡是不是绝对的，使用Unsafe程序员就可以操作内存，因此可能带来一个安全隐患。 这篇文章是就快速学习下sun.misc.Unsafe的公共API和一些有趣的使用例子。 Unsafe 实例化在使用Unsafe之前我们需要先实例化它。但我们不能通过像Unsafe unsafe = new Unsafe()这种简单的方式来实现Unsafe的实例化，这是由于Unsafe的构造方法是私有的。Unsafe有一个静态的getUnsafe()方法，但是如果天真的以为调用该方法就可以的话，那你将遇到一个SecurityException异常，这是由于该方法只能在被信任的代码中调用。 123456public static Unsafe getUnsafe() { Class cc = sun.reflect.Reflection.getCallerClass(2); if (cc.getClassLoader() != null) throw new Secur ...

Volatile简介volatile被称为轻量级的synchronized，运行时开销比synchronized更小，在多线程并发编程中发挥着同步共享变量、禁止处理器重排序的重要作用。建议在学习volatie之前，先看一下Java内存模型《什么是Java内存模型？》，因为volatile和Java内存模型有着莫大的关系。 Java内存模型在学习volatie之前，需要补充下Java内存模型的相关(JMM)知识，我们知道Java线程的所有操作都是在工作区进行的，那么工作区和主存之间的变量是怎么进行交互的呢，可以用下面的图来表示。 Java通过几种原子操作完成工作区内存和主存的交互 lock：作用于主存，把变量标识为线程独占状态。 unlock：作用于主存，解除变量的独占状态。 read：作用于主存，把一个变量的值通过主存传输到线程的工作区内存。 load：作用于工作区内存，把read操作传过来的变量值储存到工作区内存的变量副本中。 use：作用于工作内存，把工作区内存的变量副本传给执行引擎。 assign：作用于工作区内存，把从执行引擎传过来的值赋值给工作区内存的变量副本。 store ...

前几篇文章讲述了IO的几种模式及netty的基本概念，netty基于多路复用模型下的reactor模式，对 大量连接、单个处理短且快 的场景很适用 。 那在往底层思考，linux对于IO又是如何处理的呢？ C10K 问题http://www.52im.net/thread-566-1-1.html 最初的服务器都是基于进程/线程模型的，新到来一个TCP连接，就需要分配1个进程（或者线程）。而进程又是操作系统最昂贵的资源，一台机器无法创建很多进程。如果是C10K就要创建1万个进程，那么单机而言操作系统是无法承受的（往往出现效率低下甚至完全瘫痪）。如果是采用分布式系统，维持1亿用户在线需要10万台服务器，成本巨大。基于上述考虑，如何突破单机性能局限，是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题最早被Dan Kegel 进行了归纳和总结，并首次成系统地分析和提出解决方案，后来这种普遍的网络现象和技术局限都被大家称为 C10K 问题。 C10K 问题的最大特点是：设计不够良好的程序，其性能和连接数及机器性能的关系往往是非线性的。 举个例子：如果没有考虑过 C10K 问题，一个经典的基于 ...

推荐一个咕泡学院的视频资源：链接:https://pan.baidu.com/s/1SmSzrmfgbm6XgKZO7utKWg 密码:e54x 先回答一下之前发布的《使用HashMap的时候小心点》同学不补充的问题，说最好说下HashMap在JDK8下是怎么解决死循环的问题的。 链表部分对应上面 transfer 的代码： 12345678910111213141516171819202122232425262728 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = ...

Hash算法Hash算法在路由算法应用中，为了保证数据均匀的分布，例如有3个桶，分别是0号桶，1号桶和2号桶；现在有12个球，怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢？使用Hash算法的做法是，将12个球从0开始编号，得到这样的一个序列：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11。将这个序列中的每个值模3，不管数字是什么，得到的结果都是0,1,2，不会超过3，将结果为0的数字放入0号桶，结果为1的数子放入1号桶，结果为2的数字放入2号桶，12个球就均匀的分布到3个桶中，0,3,6,9,12号球放入0号桶，1,4,7,10号球放入1号桶，2,5,8,11号球放入2号桶。 一致性Hash算法一致性Hash算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点（Hot Spot）问题，初衷和CARP十分相似。一致性Hash修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性Hash算法是对2^3 ...

作者：FserSuN 来源：https://blog.csdn.net/Revivedsun/article/details/71022871 LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用，以分摊压力。Dubbo中LoadBalance结构如下图。 1234com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance 接口提供了<T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException; 通过该方法，进行结点选择。 1234com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.AbstractLoadBalance 实现了一些公共方法，并定义抽象方法protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> ...

作者：王念博客 来源：https://my.oschina.net/wangnian/blog/3064886 前言：在工作中，谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决，但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的？话不多说，我们开始。 浮点数是啥？ 浮点数是计算机用来表示小数的一种数据类型，采用科学计数法。在java中，double是双精度，64位，浮点数，默认是0.0d。float是单精度，32位.浮点数，默认是0.0f； 在内存中存储 float 符号位(1bit) 指数(8 bit) 尾数(23 bit)double 符号位(1bit) 指数(11 bit) 尾数(52 bit) float在内存中指数是8bit，由于阶码实际存储的是指数的移码，假设指数的真值是e,阶码为E，则有E=e+(2^n-1 -1)。其中 2^n-1 -1是IEEE754标准规定的指数偏移量，根据这个公式我们可以得到 2^8 -1=127。于是，float的指数范围为-128 +127，而double的指数范 ...

L1，L2，L3 指的都是CPU的缓存，他们比内存快，但是很昂贵，所以用作缓存，CPU查找数据的时候首先在L1，然后看L2，如果还没有，就到内存查找一些服务器还有L3 Cache，目的也是提高速度。 高速缓冲存储器Cache是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在Cache中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从Cache中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入Cache是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（Cache+内存）就变成了既有Cache的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。Cache对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与Cache间的带宽引起的。 高速缓存的工作原理1． 读取顺序CPU要读取一个数据时，首先从Cache中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入Cache中，可以使得以后对整块数据的读取都从Cache中进行，不必再调用内存。 正是这 ...

认识CPU CacheCPU Cache概述随着CPU的频率不断提升，而内存的访问速度却没有质的突破，为了弥补访问内存的速度慢，充分发挥CPU的计算资源，提高CPU整体吞吐量，在CPU与内存之间引入了一级Cache。随着热点数据体积越来越大，一级Cache L1已经不满足发展的要求，引入了二级Cache L2，三级Cache L3。（注：若无特别说明，本文的Cache指CPU Cache，高速缓存）CPU Cache在存储器层次结构中的示意如下图： 计算机早已进入多核时代，软件也越来越多的支持多核运行。一个处理器对应一个物理插槽，多处理器间通过QPI总线相连。一个处理器包含多个核，一个处理器间的多核共享L3 Cache。一个核包含寄存器、L1 Cache、L2 Cache，下图是Intel Sandy Bridge CPU架构，一个典型的NUMA多处理器结构： 作为程序员，需要理解计算机存储器层次结构，它对应用程序的性能有巨大的影响。如果需要的程序是在CPU寄存器中的，指令执行时1个周期内就能访问到他们。如果在CPU Cache中，需要130个周期；如果在主存中，需要50200个周 ...