西门飞冰的文章

volatile与内存屏障

volatile 介绍 volatile是一个特征修饰符，被volatile修饰的变量能够保证每个线程能够获取该变量的最新值，从而避免出现数据脏读的现象 volatile的两大特性 1、可见性：立即刷新回主内存+失效处理。 2、有序性：禁止指令重排，存在数据依赖关系的禁止重排。 ...

2个月前 (02-04) 144℃ 0喜欢

JMM介绍 JMM是指JAVA内存模型，JVM是java虚拟机的意思，两者是截然不同的两个东西，他们两个之间的关系类似于雷锋和雷锋塔的关系 JMM(Java内存模型Java Memory Model，简称JMM)本身是一种抽象的概念并不真实存在它仅仅描述的是一组约定或规范，通过...

2个月前 (02-04) 103℃ 0喜欢

LockSupport是什么 Lock Support从字面意思直接翻译过来是锁的支撑类，是一个改进类。下面就看一下这个技术为什么会出现，解决了那些老技术不方便不灵活的问题。官方解释：用于创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语。核心就是park()和unpark()方法 pa...

2个月前 (02-03) 117℃ 0喜欢

SPI 介绍在进行应用程序开发的时候，经常有这样一类需求，在不修改源代码的情况下，动态的为我们的程序提供一系列特性，比如我们可以为每一个方法在执行前，执行后动态的运算它的执行时间；或者收集jvm、内存、cpu的运行指标等等，像这些灵活扩展的功能该如何实现呢？在springboo...

2个月前 (01-29) 128℃ 1喜欢

LRU 算法简介 LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰 LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时...

2个月前 (01-15) 169℃ 2喜欢

介绍通过API实现双流join有个弊端，就是不管是基于窗口join还是状态join都只支持内连接 Flink这个时候要支持其他连接就需要用到flink sql 进行join了内连接内连接：合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行代码示例...

2个月前 (01-15) 207℃ 0喜欢

为什么使用bitmap表存储成本低好处一：如果有一个超大的无序且不重复的整数集合，用Bitmap的存储成本是非常低的。假设有个1,2,5的数字集合，如果常规的存储方法，要用3个Int32空间。其中一个Int32就是32位的空间。三个就是3*32Bit，相当于12个字节。 ...

2个月前 (01-14) 288℃ 0喜欢

FlinkAPI的join方式使用Flink API要做双流join的话，flink提供了两种方式，一种是基于窗口的window join和基于状态的lnterval join Flink Join算子有非常严厉的限制，就是必须基于时间通过API实现双流join有个弊端，就是...

3个月前 (01-02) 458℃ 0喜欢

介绍在Flink中无论是基本的简单转换和聚合，还是基于窗口的计算，我们都是针对一条流上的数据进行处理的。而在实际应用中，可能需要将不同来源的数据连接合并在一起处理，也有可能需要将一条流拆分开，所以经常会有对多条流进行处理的场景。简单划分的话，多流转换可以分为“分流”和“合流”...

3个月前 (01-02) 197℃ 0喜欢

二级索引介绍 Phoenix的一级索引就是它的主键，对应的就是hbase的rowkey，这个是默认的机制，我们不需要额外操作。故二级索引就是非主键/rowkey列的索引。创建二级索引的目的就是为了加快查询速度。 Hbase只能基于rowkey去查询数据，要是基于其他列查询数据就...

3个月前 (12-27) 399℃ 0喜欢