2020 07/18

故障排查

arthas的入门

arthas下载安装curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jarjava -jar arthas-boot.jar执行该程序的用户需要和目标进程具有相同的权限，如果attach不上目标进程，可以查看~/logs/arthas/ 目录下的日志命令特

2021 08/30

并发编程

并发编程总结（二）：JUC下的锁

1.JUC的包结构2.AbstractQueueSynchronizer2.1.AQS原理2.2.AQS的数据结构2.3.LockSupport.park(Object blocker)和LockSupport.unpark(Thread thread)2.3.AQS中的一般处理流程2.3.1.pu

2020 01/29

《Java并发编程实战》读书笔记

对象的共享

对象的共享对于可变状态的管理同步-线程安全性共享和发布变量同步对象的状态可见性什么是可见性？对于状态的修改，对于其他线程是能够及时同步到的，称之为可见性重排序为什么需要重排序？如果代码严格按照我们所编写的代码顺序执行，则会出现如下问题假设有三个操作，代码顺序如下 A写入流 B执行其他操作 C写入流，

2020 08/14

并发编程

并发编程（十三）：StampedLock

1.StampeLock支持的三种工作模式2.StampeLock的注意事项3.StampeLock的使用模板读多写少的场景中，JDK1.8提供了更快的解决方案，叫做StampeLock，其性能比ReadWriteLock要好1.StampeLock支持的三种工作模式写锁：和ReadWriteLoc

2020 07/30

并发编程

并发编程（Pre）：总览

1.并发编程的三个核心问题：分工：同步：互斥：2.并发编程的实质：操作系统1.并发编程的三个核心问题：分工同步互斥分工：高效的拆解任务并分配给多个线程，例如Fork/Join框架就是一种分工模式通俗来说，就是现实当中需要完成一个项目，项目经理需要将任务分配给不同的人员完成，Java SDK并发包中的

2020 08/16

并发编程

并发编程（十六）：原子类

1.无锁的原子类实现原理1.1.CAS原理1.2.CAS自旋1.3.Java原子类如何通过CAS实现原子自增2.原子类概述2.1.原子化的基本数据类型2.2.原子化的对象引用类型2.3.原子化数组2.4.原子化对象属性更新器2.5.原子化的累加器1.无锁的原子类实现原理1.1.CAS原理原子类的无锁

2020 08/01

并发编程

并发编程（一）并发编程bug的源头：可见性、有序性、原子性

1.并发编程的幕后2.问题一：缓存导致的可见性问题3.源头之二：线程切换带来的原子性问题4.源头之三：编译优化带来的有序性问题5.总结1.并发编程的幕后CPU、内存、磁盘IO的速度差异，CPU>内存>磁盘程序中的一个操作，可能会访问内存也可能还要访问磁盘，根据木桶理论我们能知道此时的性能

2021 08/12

InfluxDB

InfluxDB（七）：数据写入.md

1.写入总体框架2.批量时序数据Shard路由3.倒排索引引擎构建倒排索引3.1.WAL追加写入3.2.Cache的写入（ Inverted Index在内存中构建）3.3.flush（Inverted Index Cache Flush流程）4.时序数据写入流程4.1.WAL追加写入4.2.写入C

2021 08/04

InfluxDB

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

时序数据库的基本目标：高吞吐的写入数据分级存储TTL数据高压缩率多维度的查询能力高效聚合能力InfluxDB针对上述的实现如下：高吞吐的写入：TSM存储引擎保证了高效率的写入（数据（二级）组织+Key有序，追加写的顺序写入）数据分级存储：TSM数据组织，Range+Hash（保证了范围查找时候的性能

2021 07/22

InfluxDB

InfluxDB（五）：TSM存储引擎之TSMFile.md

1.TSM引擎核心基石：时间线2.TSM引擎工作原理－时序数据写入3.TSM文件结构3.1.Series Data Section3.2.Series Index Block4.TSM引擎工作原理-时序数据读取LSM：InfluxDB采用LSM结构，数据先写入内存以及WAL，当内存容量达到一定阈值之

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并发编程总结（二）：JUC下的锁

对象的共享

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并发编程（十六）：原子类

并发编程（一）并发编程bug的源头：可见性、有序性、原子性

InfluxDB（七）：数据写入.md

InfluxDB（六）：多维查询之倒排索引.md

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