antlr4 + spark sql对业务sql进行解析通过Spark Sql实现SQL解析 在大数据平台开发过程中，会遇到血缘分析，对SQL解析并进行权限的鉴权，需要提前对SQL进行基本语法校验，这些场景都需要对SQL进行解析。 常用的sql解析工具 阿里 Druid：支持的数据库类型不少，但是解析时需要制定数据库类型，并且在使用中，对hive的语法解析版本比较老，兼容性不太好 2.Hive原生sql解析：由于在大数据平台进行业务开发时，开发人员写的SQL并一定是完全符合hive规范的，因为在运行时是先通过spark进行解析的，所以也并不能完全满足需要 3.General SQL Parser（未测试）这款工具在解析的时候也是需要指定数据库 最后通过调研之后，决定还是采用spark原生的s...阅读全文
ENV 线上环境为RDS,版本5.7.15 select version() output: 5.7.15-log 测试环境为docker搭建的mysql,版本5.7.19 select version() output: 5.7.19 单表3000万+的class表以及20万+的学校表,需要使用count查询实时数量用于分页,延迟不能太高,否则影响业务 因需要使用事务功能,使用存储引擎为Innodb(MyISAM count是自动计数单独保存,Innodb需要每次扫描表进行统计) 本文使用class表进行示例表述,school同理 OPTIMIZE 出现的第一个问题是RDS线上mysql的查询速度始终没有测试库的快,相同的数据和存储结构,索引数据都相同(一开始线上使用count完全不能查询...阅读全文
【使用场景】 对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（例如几百MB或者1~2GB），比较适用此方案。 【解决方案】 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现。具体为： 普通的join是会shuffle的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join，此时如果发生数据倾斜，影响处理性能，而此时恰好一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，因为这样不会发生shuffle，也就不会发生数据倾斜。 也就是说，不使用join算子进...阅读全文
ZGC简介 JDK14 2020年3月份，JDK14发布，可能我们大部分小伙伴的生产环境还停留在JDK8。目前LTS版本的JDLK主要是7，8，以及11。其他版本的支持周期都比较短，一般不建议在生产环境中使用的，不过这不影响我们了解最新的JDK的一些特性，这些可能是后面Java语言的发展方向。这次JDK14就带来了非常多的新特性，主要如下： Pattern Matching for instanceof (Preview) Packaging Tool (Incubator) NUMA-Aware Memory Allocation for G1 垃圾收集中分层，冷对象移出，需要硬件层面的支持。 JFR Event Streaming Non-Volatile Mapped Byte Buf...阅读全文
ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器，它的设计目标包括：停顿时间不超过10ms；停顿时间不会随着堆的大小，或者活跃对象的大小而增加；支持8MB~4TB级别的堆（未来支持16TB）。从设计目标来看，我们知道ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收。本文主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现，文章内容主要分为四部分：GC之痛：介绍实际业务中遇到的GC痛点，并分析CMS收集器和G1收集器停顿时间瓶颈；ZGC原理：分析ZGC停顿时间比G1或CMS更短的本质原因，以及背后的技术原理；ZGC调优实践：重点分享对ZGC调优的理解，并分析若干个实际调优案例；升级ZGC效果：展示在生产环境应用ZGC取得的效果。GC之痛很多低延迟高可用Ja...阅读全文
本文采用的JDK版本： java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode) 复制代码一、GC 日志参数 设置JVM GC格式日志的主要参数包括如下8个： -XX:+PrintGC 输出简要GC日志 -XX:+PrintGCDetails 输出详细GC日志 -Xloggc:gc.log 输出GC日志到文件 -XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以JVM启动到当期的总时长的时间戳形式） -XX:+PrintGCDateStamps 输出G...阅读全文
现象线上机器内存不足，经常被系统oom killer干掉。 如果tomcat运行的好好的，突然被干掉了，没有任何线索，那么就可以使用下面的命令看看是不是oom killer搞的鬼 1234sudo dmesg | grep -i kill | lessOut of memory: Kill process 23195 (java) score 558 or sacrifice childKilled process 23195, UID 40001, (java) total-vm:81176732kB, anon-rss:64507900kB, file-rss:2604kB 其中anon-rss是程序占用的物理内存， 64507900kB = 61.519527435302734 GB系...阅读全文
引子最近遇到很多朋友过来咨询G1调优的问题，我自己去年有专门学过一次G1，但是当时只是看了个皮毛，因此自己也有不少问题。总体来讲，对于G1我有几个疑惑，希望能够在这篇文章中得到解决。 G1出现的初衷是什么？ G1适合在什么场景下使用？ G1的trade-off是什么？ G1的详细过程？ 如何理解G1的gc日志? G1的调优思路？ G1和CMS的对比和选择？ 一、基础知识1. 初衷在G1提出之前，经典的垃圾收集器主要有三种类型：串行收集器、并行收集器和并发标记清除收集器，这三种收集器分别可以是满足Java应用三种不同的需求：内存占用及并发开销最小化、应用吞吐量最大化和应用GC暂停时间最小化，但是，上述三种垃圾收集器都有几个共同的问题：（1）所有针对老年代的操作必须扫描整个老年代空间；（2）年轻...阅读全文
总第405篇2020年 第29篇很多低延迟高可用Java服务的系统可用性经常受GC停顿的困扰，作为新一代的低延迟垃圾回收器，ZGC在大内存低延迟服务的内存管理和回收方面，有着非常不错的表现。本文从GC之痛、ZGC原理、ZGC调优实践、升级ZGC效果等维度展开，详述了ZGC在美团低延时场景中的应用，以及在生产环境中取得的一些成果。希望这些实践对大家有所帮助或者启发。ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器，它的设计目标包括：停顿时间不超过10ms；停顿时间不会随着堆的大小，或者活跃对象的大小而增加；支持8MB~4TB级别的堆（未来支持16TB）。从设计目标来看，我们知道ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收。本文主要介绍ZGC在低...阅读全文
概述 本文介绍GC基础原理和理论，GC调优方法思路和方法，基于Hotspot jdk1.8，学习之后将了解如何对生产系统出现的GC问题进行排查解决 阅读时长约30分钟，内容主要如下： GC基础原理，涉及调优目标，GC事件分类、JVM内存分配策略、GC日志分析等 CMS原理及调优 G1原理及调优 GC问题排查和解决思路 GC基础原理 1 GC调优目标 大多数情况下对 Java 程序进行GC调优, 主要关注两个目标：响应速度、吞吐量 响应速度(Responsiveness) 响应速度指程序或系统对一个请求的响应有多迅速。比如，用户订单查询响应时间，对响应速度要求很高的系统，较大的停顿时间是不可接受的。调优的重点是在短的时间内快速响应 吞吐量(Throughput) 吞吐量关注在一个特定时间段内应...阅读全文
本文翻译自：www.redhat.com/en/blog/col… 这篇文章将深入研究G1的日志和调优参数。为了在实际工作中对G1进行调优，作为开发者的你需要理解G1垃圾收集器的每个步骤，以及每个步骤在整个垃圾收集周期中的作用。为了方便读者学习，这篇文章将G1的日志参数分为等级递增的三块，这篇文章将会分别介绍每一部分参数的作用和调优时候使用的场景。 基础参数 - 在生产中使用G1收集器，必须使用这些参数 高级参数 - 随着应用的成熟或业务负载的增加，需要使用这些参数针对某些问题进行调优。 Debug参数 - 这些参数是用来解决特定的性能问题，如果某个问题在非生产环境中无法复现，才会在生产环境中使用这些参数排查问题。 基础参数 如果你要在生产环境中使用G1 GC，下面这些跟日志相关的参数是必备...阅读全文
当Java程序性能达不到既定目标，且其他优化手段都已经穷尽时，通常需要调整垃圾回收器来进一步提高性能，称为GC优化。但GC算法复杂，影响GC性能的参数众多，且参数调整又依赖于应用各自的特点，这些因素很大程度上增加了GC优化的难度。即便如此，GC调优也不是无章可循，仍然有一些通用的思考方法。本篇会介绍这些通用的GC优化策略和相关实践案例，主要包括如下内容： > 优化前准备: 简单回顾JVM相关知识、介绍GC优化的一些通用策略。 > 优化方法: 介绍调优的一般流程：明确优化目标→优化→跟踪优化结果。 > 优化案例: 简述笔者所在团队遇到的GC问题以及优化方案。一、优化前的准备GC优化需知为了更好地理解本篇所介绍的内容，你需要了解如下内容。 1. GC相关基础知识，包括但不限于： a) GC工作原...阅读全文
HBase 参数设置参考 前言HBase 配置参数极其繁多，参数配置可能会影响到 HBase 性能问题，因此得好好总结下。 HBase 调优是个技术活。得结合多年生产经验加测试环境下性能测试得出。 JVM垃圾回收优化 本地 memstore 分配缓存优化 Region 拆分优化 Region 合并优化 Region 预先加载优化 负载均衡优化 启用压缩，推荐snappy 进行预分区，从而避免自动 split，提高 HBase 响应速度 避免出现 region 热点现象，启动按照 table 级别进行 balance GCHBase CMS GC 配置参考 RS 参数hbase.server.thread.wakefrequency 该值默认是 10 秒，它影响着 Flush 和 Compac...阅读全文
我们知道，数据达到HBase服务端会写WAL-写Memstore，然后定期或满足一定条件时刷写磁盘生成一个HFile文件，随着时间推移生成的HFile会越来越多，将会影响HBase查询性能，同时会对HDFS造成一定影响。因此HBase会定期执行Compaction操作以合并减少HFile数量。1.两种合并HBase中Compaction分为两种。Minor Compaction称为小合并，主要是选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成较大的HFile，并删除HFile中的过期数据。Major Compaction称为大合并，会将一个列族下的所有HFile合并成一个大的HFile，同时删除过期数据、已删除数据（打了Delete标记的）、版本过大的数据等三类无效数据。2. 参数调优1).hba...阅读全文
MySQL调优之innodb_buffer_pool_size大小设置 相关查看命令 sql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; sql> show global status like 'Innodb_buffer_pool_pages_data'; sql> show global status like 'Innodb_page_size'; 或 sql> use mysql; sql> select @@innodb_buffer_pool_size; .... MariaDB [(none)]> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; +--...阅读全文
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。WEB 开发语言最近发展很快，PHP， Ruby, Python, Java 各有特点，虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。MYSQL 如此方便和稳定，以至于我们在开发 WEB 程序的时候很少想到它。即使想到优化也是程序级别的，比如，不要写过于消耗资源的 SQL 语句。但是除此之外，在整个系统上仍然有很多可以优化的地方。1. 选择合适的存储引擎: InnoDB除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)，你应该默认选择 InnoDB 。你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快，这是因为： MyISAM 只缓存索...阅读全文
### 回答1： 要查看Linux中进程的父进程号，可以使用命令ps -ef或者ps aux来列出所有进程的信息，然后在输出结果中找到需要查看的进程，查看其PPID列即可得到其父进程号。另外，也可以使用命令pstree来以树形结构显示进程及其父进程。 ### 回答2： Linux是一种开源的操作系统，它的强大之处在于可以通过命令行完成绝大多数的操作，而且功能非常灵活。在Linux下，我们可以使用命令来查看进程及其相关信息。通过查看进程的父进程号，我们可以很好地了解进程之间的关系，帮助我们进行问题排查或是调优等工作。下面是具体的方法： 1. 使用ps命令查看进程信息，并指定输出相应字段的参数。 ps命令可以查看当前系统正在运行的进程，包括进程ID，所属用户，占用CPU和内存等信息。其中，父进程...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《性能调优五步法》，作者：x****nLinux 内核从 2.5 版本开始针对 NUMA 架构做了大量优化工作，同时也提供了丰富的工具和接口，可以帮助我们很容易的完成访问本地内存的设置。所以，通过适当的性能调优，可以提供更高的计算能力。性能优化通常可以通过五个步骤完成1.确认基线性能优化第一步是确定当前性能，并明确性能应提升的程度。如果系统性能不佳，我们就需要花时间进行研究分析，但如果系统性能接近其峰值，那可优化的空间就微乎其微。性能基线必须是一种客观可度量的指标，在明确如何度量特定系统或者应用程序的性能后，在调整和优化之前，运行应用程序并记录其性能，这就是基线值。在记录应用程序基线的同时我们需要对整个系统部件进行基准监控，包括CPU、内存、IO、网络吞吐、响应延时...阅读全文
在hbase中，rowkey的设计应该遵循三大原则 rowkey唯一原则 hbase中数据是以k-v格式存储的，rowkey可以类比为mysql里面的key值，因此在hbase的一张表里面，rowkey不应该重复。而且一个rowkey只能对应一条数据，用rowkey去get表里面的数据时，返回的应该是唯一一条对应的数据记录，不应该返回多条 另外，因为rowkey是按照字典顺序排序存储的，所以可以将经常读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放到一块。不过这样做虽然方便了scan等范围查询数据，也可能会导致热点问题 rowkey长度原则 rowkey的长度原则就是说，rowkey的长度不应该过长 过长会导致rowkey在memStore中占据的内存空间过大，而实际数据占据的空间很小，只写...阅读全文
Hbase-之Bloom Filter布隆过滤器&Hbase 1 BloomFilter是什么？ 布隆过滤器，以它的创始人Burton Howard Bloom的名字命名,首先明确一个点，它只是一个数据结构，这个数据结构最开始被设计成预测一个给定的元素在某个数据集中是否存在，它有如下特点： 精确的结果不一定准确，也就是返回的a存在于集合A结果不一定是准确的；不精确的结果一定是对的，即a不存在与集合A那是约等于100%是准确的。 布隆过滤器很适用于类似于Hbase这样的大数据集，如果想了解更多Bloom Filer可以参阅：布隆过滤器具体算法实现 在Hbase中，BloomFilter提供了一个轻量级的数据结构减少Disk上目标rowkey所在文件Storefiles的读取次数，BloomFi...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《一种动态实现核隔离的方法》，作者：y****n一、技术背景相关概念:核隔离：指定的cpu核心只参与最低限度的OS内核计算； DPDK(Date planedevelopment kit):是一个用来进行包数据处理加速的软件库。Cpu亲和性：进程要在某个给定的CPU上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。背景：网元节点上，对cpu消耗比较多的进程可以分为几个类别：1、系统运行相关进程（通过systemd启动和管理的进程以及内核线程）2、网元相关进程（比如dpos、gobgpd进程）。然而在现网中发现，由于系统运行相关进程与网元相关进程在同内核下运行时，会概率性的抢占pmd线程的cpu，从而导致dpdk丢包，影响网元性能。一般使用的隔离系统进程方法如修改gr...阅读全文
>MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的过程。 大家好，今天我们要来聊聊一个在Java开发中非常实用的框架——MyBatis。你是否曾经因为数据库操作而感到困扰？是否曾经因为SQL语句的编写而烦恼？那么，MyBatis或许就是你的救星。 接下来，让我们一起来了解一下MyBatis的概念与特点吧！ ## 一、MyBatis基本概念 - MyBatis 是一款优秀的半自动的ORM持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。 - MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。 - MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原...阅读全文
PostgreSQL DBA实战视频教程（10门课程合集） PostgreSQL作为一款功能强大的开源关系型数据库，其DBA（数据库管理员）在日常管理和维护中需要掌握一系列的SQL语句来确保数据库的性能和安全，以下是一些PostgreSQL DBA最常使用的SQL命令和技术介绍： 数据库连接与信息查询 连接到数据库并获取基本信息是DBA的日常任务之一，使用以下命令可以查看数据库的版本信息、当前设置的参数以及数据库列表。 -查看 PostgreSQL 版本 SELECT version(); -查看所有数据库 SELECT datname FROM pg_database; -查看当前设置的参数 SHOW config_file; 数据库维护 数据库维护包括备份恢复、性能调优、索引管理等。 数...阅读全文
点击下载：架构师成长直通车第一阶段：单体项目开发与上线（1-5周）第1周 万丈高楼，地基首要在开始系统化成长之初，先从整体上认知大型互联网系统架构演变历程，明确架构师需要具备哪些技术栈与核心能力，之后开始筑基-单体开发。课程安排：1. 大型互联网系统架构演变历程2. Java架构师需要具备的技术栈与能力3. 项目演示与单体架构技术选型4. 前后端分离开发模式与项目分层设计原则5. 聚合工程构建与SpringBoot26. 基于PDMan工具为数据库建模7. 整合HikariCP与MyBatis8. MyBatis数据库逆向生成9. 结合通用Mapper，编写Restful风格Api10. 事务传播详解11. 用户注册/登录流程详解与功能开发12. 整合与优化Swagger2文档Api13. ...阅读全文
ｄｏｗｎｌｏａｄ：Java异常与调优一站式解决方案function dealDate(date1,date2){ date1 = new Date(date1);//如果传进来的是"yyyy-MM-dd"形式的字符串 date2 = new Date(date2); var year1 = date1.getFullYear(); var month1 = date1.getMonth()+1; var day1 = date1.getDate(); var dateMax1 = new Date(year1,month1,0); var dayMax1 = dateMax1.getDate(); var year2 = date2.getFullYear(); var month2 = d...阅读全文
Java高级工程师(2024最新版)完结获课：itazs.fun/5252/后端微服务基础架构与前端项目联调配备后端微服务基础架构与前端项目的联调配备是现代软件开发中的重要环节，它涉及到多个服务之间的协同工作和数据交换。以下是对这一过程的详细阐述：一、后端微服务基础架构微服务架构是一种将单一应用程序拆分为一组小型、独立的服务的方法。每个服务都运行在其独立的进程中，并可以通过轻量级的通信机制（如HTTP、消息队列等）进行交互。微服务架构的主要特点包括：独立部署：每个微服务都可以独立部署，这降低了部署的复杂性，并允许开发者更快地响应变更需求。技术多样性：不同的微服务可以使用不同的技术栈，选择最适合其业务场景的技术。可扩展性：可以根据需求对某个特定的微服务进行水平或垂直扩展，以提高系统的整体性能...阅读全文
海量数据高并发场景，构建Go+ES8企业级搜索微服务无秘分享获课：666it点top/895/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ES运维指南:对ES运维经验分享Elasticsearch (ES) 是一个分布式搜索和分析引擎，适用于各种用例，包括全文搜索、结构化搜索、分析和综合使用场景。维护和管理Elasticsearch集群可能具有挑战性，尤其是在处理大规模数据时。以下是一些关于Elasticsearch运维的经验分享：规划与部署硬件选择：根据预期的数据量和查询负载来选择合适的硬件配置。确保有足够的RAM、快速的SSD存储以及足够的CPU资源。集群设计：规划节点的角色（如主节点、数据节点、协调节点），并确保主节点有足够冗余以防止脑裂问题。版本控制：保持Elasticsearch及其相关组件（如Lo...阅读全文
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台获课：jzit.top/5063/获取ZY↑↑方打开链接↑↑使用SpringBoot 3.0与RocketMQ构建企业级数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，企业对于数据处理与分析的需求日益增长。构建一个高效、稳定且可扩展的企业级数据平台，成为众多企业提升竞争力的关键。本文将详细介绍如何使用SpringBoot 3.0与RocketMQ这两个强大的技术栈，来构建一个满足现代企业需求的数据平台。一、技术背景与选型SpringBoot 3.0：作为Spring框架的最新版本，SpringBoot 3.0带来了对Java 17的支持，以及一系列性能优化和功能增强。它简化了项目的搭建过程，通过自动配置和依赖管理，开发者可以快速启动和运...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4223/获取ZY↑↑方打开链接↑↑第一部分：Oracle数据库基础1. Oracle数据库概述Oracle数据库简介：介绍Oracle数据库的发展历程、市场地位及主要特性，包括其作为关系型数据库管理系统的优势。版本演进：从Oracle11g到Oracle19c的主要版本更新和特性增强，如多租户架构、自动索引、SQL查询优化等。数据库架构：深入讲解Oracle数据库的逻辑和物理结构，包括表空间、数据文件、控制文件、重做日志、归档日志等。2. 安装与配置环境准备：详细说明安装Oracle数据库所需的硬件和软件要求，包括不同操作系统的支持情况。安装步骤：逐步指导Oracle11g、12c、18c和19c的安装过程，包括静默安装和图形化安装。初始配置：...阅读全文
慕课 C++中高级工程师获课：789it.top/5820/C++中高级工程师是指在C++编程领域具备较高技术水平的工程师，通常需要具备较强的编程能力、丰富的项目经验和深厚的理论基础。中高级C++工程师不仅能编写高效、可维护的代码，还能解决更复杂的技术问题，并在项目中发挥关键作用。中级C++工程师的特点和要求：深入掌握C++的核心特性：精通C++的语法、数据结构和算法。熟悉C++的面向对象编程（OOP）概念，如类、继承、多态、封装。理解C++的内存管理机制，包括指针、引用、智能指针、内存泄漏等。熟悉C++11及以上版本的新特性，如lambda表达式、智能指针、线程支持、STL（标准模板库）等。系统设计与开发能力：能够独立设计和开发中型到大型软件系统。熟悉设计模式（如单例模式、工厂模式、观察者...阅读全文
获课：weiranit.fun/2105/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、项目背景与目标随着互联网的快速发展，用户对于内容创作和分享平台的需求日益增长。简书作为一个受欢迎的写作平台，其用户量、内容量和访问量都在不断增加。为了满足高并发、高可用性的需求，我们决定采用PHP和Go语言结合微服务架构来开发一个仿简书项目。二、技术选型与优势1. PHP优势：PHP在Web开发领域拥有丰富的生态系统，众多成熟的框架（如Laravel、Symfony）以及大量的开源库，能够快速搭建起基础的Web应用架构。PHP特别适合处理动态网页内容生成、数据库交互等任务，且拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库。应用场景：主要负责前端页面渲染、表单验证、简单的业务逻辑处理等。2. Go优势：Go语言具备出色...阅读全文
系统解析JDK源码，领略大牛设计思想，JAVA面试必备（完结）获课：系统解析JDK源码，领略大牛设计思想，JAVA面试必备（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑在Java开发领域，进阶成为高级研发工程师或Java架构师，不仅需要扎实的编程基础，还需具备一系列深入且广泛的能力。以下是针对您提到的几个关键能力点的详细扩写：1. Jdk源码剖析和应用案例运用能力Jdk源码剖析：高级Java开发者需要深入理解JDK（Java Development Kit）的源码，包括但不限于Java核心库（如java.lang, java.util等）、并发包（java.util.concurrent）、网络库（java.net）等。通过源码阅读，能够深入理解Java底层机制，发现框架和库的设计精妙之处，从而在...阅读全文
体系课-Java高级工程师Java高级工程师：构建数字世界的基石在数字化转型的浪潮中，Java高级工程师扮演着至关重要的角色。他们不仅是技术团队的中坚力量，更是系统架构的设计师和性能优化的专家。从企业级应用到云计算平台，从大数据处理到人工智能系统，Java高级工程师用代码构建着数字世界的基石。一、技术能力的深度与广度Java高级工程师对语言特性有着深刻理解。他们精通并发编程、JVM调优、性能优化等高级技术，能够编写高效、可靠的代码。在面向对象设计和设计模式应用方面，他们展现出卓越的能力。系统架构设计是Java高级工程师的核心能力。他们能够设计高可用、可扩展的分布式系统，运用微服务架构、容器化技术等现代架构理念。在系统设计中，他们平衡性能、安全性和可维护性。性能优化是Java高级工程师的重要技...阅读全文
课程目标掌握亿级项目架构设计与实战经验，具备独立负责大型项目的能力。获课：keyouit.xyz/13830/获取ZY↑↑方打开链接↑↑深入理解性能调优方法论，能够解决高并发场景下的性能瓶颈。精通微服务架构设计、开发、部署和治理，构建高可用、可扩展的系统。深度剖析主流开源框架源码，掌握其设计思想和实现原理。掌握并发编程核心技术，编写高效、安全的并发程序。理解分布式系统核心概念和解决方案，具备构建分布式系统的能力。课程内容 亿级项目实战：包括项目架构设计（高可用、高并发、可扩展架构设计原则，微服务架构设计，分布式缓存设计，消息队列设计等）、技术栈选型（Spring Cloud生态圈，Dubbo，Redis，Kafka，Elasticsearch等）以及参与模拟真实亿级流量项目开发，涵盖用户、商...阅读全文
信创.国产数据库工程师培训专题2.0（共8种数据库）（完结无秘）获课：97java.xyz/4220/获取ZY↑↑方打开链接↑↑探索华为高斯：信创·国产数据库工程师培训专题2.0中的GaussDB之旅在当前信息技术快速发展的背景下，自主创新已成为推动国家科技进步的重要动力。作为这一趋势的一部分，信创（信息技术应用创新）产业正在蓬勃发展，而数据库技术作为IT基础设施的核心组件，其自主研发和应用显得尤为重要。华为推出的GaussDB数据库便是其中的佼佼者。GaussDB简介GaussDB是华为自主研发的分布式关系型数据库，它不仅支持分布式事务处理，还具备同城跨可用区（AZ）部署、数据零丢失、支持1000+节点扩展能力以及PB级海量存储等特性。GaussDB的设计理念旨在为企业提供全面、稳定、可靠...阅读全文
课程目标 掌握亿级项目架构设计与实战经验，具备独立负责大型项目的能力。获课：keyouit.xyz/13830/获取ZY↑↑方打开链接↑↑深入理解性能调优方法论，能够解决高并发场景下的性能瓶颈。 精通微服务架构设计、开发、部署和治理，构建高可用、可扩展的系统。深度剖析主流开源框架源码，掌握其设计思想和实现原理。 掌握并发编程核心技术，编写高效、安全的并发程序。 理解分布式系统核心概念和解决方案，具备构建分布式系统的能力。课程内容 亿级项目实战：包括项目架构设计（高可用、高并发、可扩展架构设计原则，微服务架构设计，分布式缓存设计，消息队列设计等）、技术栈选型（Spring Cloud生态圈，Dubbo，Redis，Kafka，Elasticsearch等）以及参与模拟真实亿级流量项目开发，涵盖...阅读全文
--- ### **一、备选模型对比分析** | **模型** | **优势** | **劣势** | **适用性评估** | |----------------|-------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------| | **XGBoost** | 1. 自动处理非线性关系、缺失值
2. 支持...阅读全文
获课：789it.top/1089/使用PyTorch构建高效的计算机视觉应用涉及多个核心技能，这些技能涵盖了从数据准备、模型设计到训练、评估及部署的整个过程。以下是对这些核心技能的详细阐述：1. 数据准备与处理数据收集与清洗：收集大量的高质量图像数据，并进行数据清洗，包括去除噪声、处理缺失值等。数据增强：通过旋转、翻转、缩放、裁剪、颜色变换等方法增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。数据标注：对于监督学习任务，需要对图像进行准确的标注，如边界框标注、关键点标注等。2. 模型设计与选择选择合适的网络架构：根据任务需求选择合适的网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于图像分类和物体检测，生成对抗网络（GAN）用于图像生成等。网络结构调优：通过调整网络深度、宽度、卷积核大小等参数，以及引入残差连接...阅读全文
获课：789it.top/3362/获取ZY↑↑方打开链接↑↑构建JVM（Java虚拟机）体系是一个复杂而系统的过程，涉及多个维度和层次。以下是七大维度，用于分层次深入构建JVM体系：1. 基础架构与原理层次结构：理解JVM的层次结构，包括类加载器子系统、运行时数据区、执行引擎和本地接口等。工作原理：掌握JVM如何加载、链接、初始化类，以及如何通过执行引擎执行字节码。内存模型：深入了解JVM的内存布局，包括堆、栈、方法区等，以及垃圾回收机制。2. 类加载与链接类加载器：理解双亲委派模型，掌握自定义类加载器的实现与应用。类加载过程：分析类的加载、链接（验证、准备、解析）和初始化过程。动态代理与反射：探讨JVM如何利用反射和动态代理实现类的动态加载和操作。3. 运行时数据区堆内存：深入研究堆内存...阅读全文
获课:youkeit.xyz/13686/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Dubbo 作为一款高性能的 Java RPC 框架，在分布式服务架构中得到了广泛应用。然而，在学习和使用 Dubbo 进行开发时，也存在一些潜在的弊端。以下是一些常见的 Dubbo 教程和实际使用中的弊端：1. 学习曲线较陡复杂性高：Dubbo 的架构和概念相对复杂，初学者可能会觉得难以理解。例如，Dubbo 的集群容错机制、扩展机制、多种通信协议等，都需要深入学习才能掌握。文档和教程不足：尽管 Dubbo 有官方文档，但部分文档内容可能不够详细或更新不及时，导致学习者需要花费更多时间查找资料和理解概念。2. 与 Spring 集成的复杂性配置繁琐：Dubbo 与 Spring 集成时，需要进行大量的 XML 或注解配置，...阅读全文
获课：weiranit.fun/13862/获取ZY↑↑方打开链接↑↑图灵多个大佬亿级项目实战+性能调优+微服务+源码框架+并发编程+分布式一、课程概述课程目标掌握亿级项目实战经验：通过多个亿级项目的实战演练，掌握高并发、高可用系统的设计与实现。精通性能调优：学习性能调优的方法和工具，提升系统的响应速度和处理能力。深入理解微服务架构：掌握微服务的设计原则、实现技术和最佳实践。源码框架分析：深入分析主流开源框架的源码，理解其设计思想和实现细节。并发编程与分布式系统：掌握并发编程和分布式系统的核心技术，解决实际中的复杂问题。课程内容亿级项目实战：多个亿级用户量的项目实战案例。性能调优：系统性能分析、调优方法和工具。微服务架构：微服务设计原则、实现技术和最佳实践。源码框架分析：主流开源框架的源码分...阅读全文
JVM七大核心系统精讲 从基础理论到高级应用1. 引言Java虚拟机（JVM）是Java平台的核心组件，它使得Java程序能够在不同的硬件和操作系统上运行。JVM不仅负责执行Java字节码，还提供了内存管理、垃圾回收、安全性等关键功能。“获课”：itxt.top/3362/本文将从JVM的基础理论入手，itxt.top/3362/ 逐步深入探讨其高级应用，帮助读者全面理解JVM的工作原理及其在实际开发中的应用。2. JVM基础理论2.1 JVM概述JVM是一个抽象的计算机，它通过解释或编译Java字节码来执行Java程序。JVM的主要任务包括加载类文件、管理内存、执行字节码以及处理异常等。JVM的设计目标是实现“一次编写，到处运行”的理念，使得Java程序能够在不同的平台上无缝运行。2.2 ...阅读全文
获课:youkeit.xyz/13686/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Dubbo 作为一款高性能的 Java RPC 框架，在分布式服务架构中得到了广泛应用。然而，在学习和使用 Dubbo 进行开发时，也存在一些潜在的弊端。以下是一些常见的 Dubbo 教程和实际使用中的弊端：1. 学习曲线较陡复杂性高：Dubbo 的架构和概念相对复杂，初学者可能会觉得难以理解。例如，Dubbo 的集群容错机制、扩展机制、多种通信协议等，都需要深入学习才能掌握。文档和教程不足：尽管 Dubbo 有官方文档，但部分文档内容可能不够详细或更新不及时，导致学习者需要花费更多时间查找资料和理解概念。2. 与 Spring 集成的复杂性配置繁琐：Dubbo 与 Spring 集成时，需要进行大量的 XML 或注解配置，...阅读全文
获课：图灵大佬亿级项目+性能调优+微服务+源码框架+并发编程+分布式在Java开发中，性能优化、微服务架构、并发编程、开源框架以及分布式系统的结合是非常重要的。每个领域都有独特的挑战和解决方案，以下是对这些关键概念的概述和具体实现建议。1. 性能优化性能优化是每个Java开发者必须考虑的关键因素。优化的目标是提高应用程序的响应速度，减少资源的消耗，确保应用的高效运行。性能优化的主要方向：JVM优化：了解JVM的垃圾回收机制（GC），可以通过调整JVM参数来优化GC的行为。例如，通过 -XX:+UseG1GC 启用G1垃圾收集器，或调整堆内存大小。JVM调优工具：使用 JVisualVM、JProfiler 等工具来分析内存使用、CPU使用、线程问题等，帮助定位瓶颈。代码优化：优化算法和数据结...阅读全文
获课：weiranit.fun/13850/获取ZY↑↑方打开链接↑↑OCP-Oracle 数据库认证精品辅导班8期：视频+资料一、课程概述课程目标掌握Oracle数据库核心技术：通过系统学习，掌握Oracle数据库的核心技术和管理技能。通过OCP认证考试：帮助学员顺利通过Oracle Certified Professional (OCP) 认证考试。提升职业竞争力：获得OCP认证，提升在数据库管理领域的职业竞争力。课程内容Oracle数据库基础：数据库架构、SQL语言、PL/SQL编程。数据库管理：安装与配置、备份与恢复、性能调优、安全管理。高级主题：高可用性解决方案、数据仓库、云计算与Oracle数据库集成。课程特色视频教学：提供高质量的视频课程，方便学员随时随地学习。资料齐全：包括课...阅读全文
LLM大语言模型算法特训LLM大语言模型算法特训：探索人工智能的前沿随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已成为自然语言处理（NLP）领域的核心技术。这些模型通过海量数据的训练，能够生成高质量的文本、理解复杂的语言结构，并在多种任务中表现出色。本文将探讨LLM大语言模型的算法特训，以及如何通过系统化的训练提升模型性能。一、LLM大语言模型的核心技术Transformer架构Transformer架构是LLM的核心，它通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统RNN和LSTM模型中的梯度消失问题。Transformer的并行计算能力也大大提高了训练效率。预训练与微调LLM通常采用两阶段训练策略：预训练和微调。预...阅读全文
获课：weiranit.fun/1857/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Java异常与调优一站式解决方案涵盖了Java程序开发过程中异常处理与性能优化的多个方面。以下是一个详细的解决方案：一、Java异常处理异常概述与分类Java异常分为Error和Exception两大类。Error是系统错误，如JVM内部错误、资源耗尽等，通常无法处理；而Exception是可处理的异常，进一步分为运行时异常（如NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException）和编译期异常（如IOException、SQLException）。异常处理机制try-catch-finally结构：通过try块执行可能抛出异常的代码，catch块捕获并处理异常，finall...阅读全文
关于“极客时间何辉Java业务架构实战营”，虽然我无法直接访问最新的课程详情页面，但根据通常这类课程的信息以及极客时间平台的风格，可以推测该实战营的主要内容和结构。以下是对该课程可能涵盖的内容的一个概述：获课：keyouit.xyz/14069/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程概览“极客时间何辉Java业务架构实战营”是由经验丰富的讲师何辉设计并授课的一门针对Java业务架构的深度学习项目。该课程旨在帮助开发者提升在实际工作中解决复杂业务逻辑、设计高效系统架构的能力。主要内容Java基础与进阶深入复习Java基础知识，包括但不限于面向对象编程、集合框架、并发编程等。探讨Java新特性及其在现代开发中的应用。微服务架构原理介绍微服务的基本概念、优势及适用场景。学习如何使用Spring Boot/...阅读全文
“PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理”是一个全面且深入的学习路径，旨在帮助学习者从基础到高级掌握PyTorch框架，并将其应用于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域。以下是对该学习路径的详细解析：一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装了解PyTorch是什么，它的起源、发展以及在现代深度学习中的地位。学习如何安装PyTorch，包括在不同操作系统上的安装步骤。张量（Tensor）操作掌握张量的基本概念，包括创建、索引、切片、广播等操作。学习自动求导（Autograd）机制，理解其在深度学习中的重要作用。数据加载与预处理获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑使用Dataset和DataLoader类来加载和预处理数据。学习如...阅读全文
获课♥》789it.top/13237/获取ZY↑↑方打开链接↑↑「完整版9章」MySQL必会核心问题50讲MySQL性能调优的核心在于精准狙击慢查询与锁冲突：解读EXPLAIN执行计划，活用覆盖索引与跳跃扫描，警惕全表扫描陷阱；掌握间隙锁与临键锁的博弈，配置连接池与线程参数化解风暴，实战延迟关联优化百万级分页。从Binlog急救误删到Sharding分库分表，本书拆解20+高并发场景下的数据库生存法则。内容由DeepSeek-R1模型生成一、性能优化篇慢查询分析与优化使用EXPLAIN解读执行计划，定位全表扫描、索引失效问题。优化SQL语句结构，避免SELECT *、复杂子查询。慢查询日志配置与工具（Percona Toolkit）分析。索引设计陷阱与最佳实践联合索引的最左前缀原则与跳跃...阅读全文
