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3 Commits
97ae1aeb1a
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7c6e03dd21
Author | SHA1 | Date | |
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7c6e03dd21 | ||
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7710241da5 | ||
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25d0dcf455 |
@ -317,12 +317,16 @@ LRU 算法是实际使用中应用的比较多,也被认为是最接近 OPT
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### 段页机制
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结合了段式管理和页式管理的一种内存管理机制,把物理内存先分成若干段,每个段又继续分成若干大小相等的页。
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结合了段式管理和页式管理的一种内存管理机制。程序视角中,内存被划分为多个逻辑段,每个逻辑段进一步被划分为固定大小的页。
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在段页式机制下,地址翻译的过程分为两个步骤:
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1. 段式地址映射。
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2. 页式地址映射。
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1. **段式地址映射(虚拟地址 → 线性地址):**
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- 虚拟地址 = 段选择符(段号)+ 段内偏移。
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- 根据段号查段表,找到段基址,加上段内偏移得到线性地址。
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2. **页式地址映射(线性地址 → 物理地址):**
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- 线性地址 = 页号 + 页内偏移。
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- 根据页号查页表,找到物理页框号,加上页内偏移得到物理地址。
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### 局部性原理
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@ -779,7 +779,7 @@ Cache Aside Pattern 中遇到写请求是这样的:更新数据库,然后直
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1. 使用连接池:避免频繁创建关闭客户端连接。
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2. 尽量不使用 O(n) 指令,使用 O(n) 命令时要关注 n 的数量:像 `KEYS *`、`HGETALL`、`LRANGE`、`SMEMBERS`、`SINTER`/`SUNION`/`SDIFF` 等 O(n) 命令并非不能使用,但是需要明确 n 的值。另外,有遍历的需求可以使用 `HSCAN`、`SSCAN`、`ZSCAN` 代替。
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3. 使用批量操作减少网络传输:原生批量操作命令(比如 `MGET`、`MSET` 等等)、pipeline、Lua 脚本。
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4. 尽量不适用 Redis 事务:Redis 事务实现的功能比较鸡肋,可以使用 Lua 脚本代替。
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4. 尽量不使用 Redis 事务:Redis 事务实现的功能比较鸡肋,可以使用 Lua 脚本代替。
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5. 禁止长时间开启 monitor:对性能影响比较大。
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6. 控制 key 的生命周期:避免 Redis 中存放了太多不经常被访问的数据。
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7. ……
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@ -11,7 +11,7 @@ tag:
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Java 阻塞队列的历史可以追溯到 JDK1.5 版本,当时 Java 平台增加了 `java.util.concurrent`,即我们常说的 JUC 包,其中包含了各种并发流程控制工具、并发容器、原子类等。这其中自然也包含了我们这篇文章所讨论的阻塞队列。
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为了解决高并发场景下多线程之间数据共享的问题,JDK1.5 版本中出现了 `ArrayBlockingQueue` 和 `LinkedBlockingQueue`,它们是带有生产者-消费者模式实现的并发容器。其中,`ArrayBlockingQueue` 是有界队列,即添加的元素达到上限之后,再次添加就会被阻塞或者抛出异常。而 `LinkedBlockingQueue` 则由链表构成的队列,正是因为链表的特性,所以 `LinkedBlockingQueue` 在添加元素上并不会向 `ArrayBlockingQueue` 那样有着较多的约束,所以 `LinkedBlockingQueue` 设置队列是否有界是可选的(注意这里的无界并不是指可以添加任务数量的元素,而是说队列的大小默认为 `Integer.MAX_VALUE`,近乎于无限大)。
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为了解决高并发场景下多线程之间数据共享的问题,JDK1.5 版本中出现了 `ArrayBlockingQueue` 和 `LinkedBlockingQueue`,它们是带有生产者-消费者模式实现的并发容器。其中,`ArrayBlockingQueue` 是有界队列,即添加的元素达到上限之后,再次添加就会被阻塞或者抛出异常。而 `LinkedBlockingQueue` 则由链表构成的队列,正是因为链表的特性,所以 `LinkedBlockingQueue` 在添加元素上并不会向 `ArrayBlockingQueue` 那样有着较多的约束,所以 `LinkedBlockingQueue` 设置队列是否有界是可选的(注意这里的无界并不是指可以添加任意数量的元素,而是说队列的大小默认为 `Integer.MAX_VALUE`,近乎于无限大)。
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随着 Java 的不断发展,JDK 后续的几个版本又对阻塞队列进行了不少的更新和完善:
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