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3分钟带你搞懂 AQS 原理设计
3.1、原理概述 整个AQS实现线程同步的核心思想，可以用如下这段话来描述！ 3.2.3、主要模板方法 从ReentrantLock的源码实现中可以看出，AQS使用了模板方法设计模式，它不提供加锁和释放锁的具体逻辑实现，而是由实现类重写对应的方法来完成，这样的好处就是实现更加的灵活 // -1: 表示当队列中加入后继节点被挂起时，其前驱节点会被设置为SIGNAL状态，表示该节点需要被唤醒 // -2：当节点线程进入condition队列时的状态 // -3： AQS原理是面试时热点话题，希望本篇能帮助到大家！ www.cnblogs.com/waterystone/p/4920797.html 2.https://tech.meituan.com/2019/12/05/aqs-theory-and-apply.html 3.
57011编辑于 2024-01-12 - 来自专栏RocketMQ原理与应用
RocketMQ原理—3.源码设计简单分析三
大纲1.Producer作为生产者是如何创建出来的2.Producer启动时是如何准备好相关资源的3.Producer是如何从拉取Topic元数据的4.Producer是如何选择MessageQueue (3)Broker的注册和心跳Broker启动后，会向NameServer进行注册和定时发送注册请求作为心跳。 所以，默认情况下，Broker只会将消息保留3天，当然我们也可以通过fileReservedTime来自定义配置这个时间。 比如现在机器01负责MessageQueue0和MessageQueue1，机器02负责MessageQueue2和MessageQueue3。 如果现在机器02宕机了，那么机器01就会接管机器02之前负责的MessageQueue2和MessageQueue3。
25510编辑于 2025-04-03 - 来自专栏深入浅出区块链技术
EVM 设计原理
本文作者：learnerL[1] 前言 在阅读这篇文章之前，请您先阅读初步理解以太坊虚拟机[2]和以太坊的数据组织[3]，它将会介绍 EVM 的基本知识，帮助您形成基本的认识。 EVM 设计原理 以太坊可以抽象的分成两部分，一部分是状态，另外一部分是用于改变状态的 EVM。 data: 一个不限制大小的字节数组，用来指定消息调用的输入数据 请注意，这是最开始的设计思路，后面经过诸多的 EIP 后，有些改变，更详细的内容可见 理解交易[12]。 v=RxL_1AfV7N4&t=1s [6] PDF: https://slack-files.com/T9C7VSRBN-F0154NTUM3L-3eefe73def [7] MPT 树: https blob/main/analyzeSourceCode/%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/%E7%90%86%E8%A7%A3%
80510编辑于 2023-01-09 - 来自专栏社区的朋友们
Kafka 设计原理
本文主要简单介绍Kafka的设计原理。 group Zookeeper：保存着集群broker、topic、partition等meta数据；另外，还负责broker故障发现，partition leader选举，负载均衡等功能 三、Kafka设计原理 3.1 数据存储设计 partition以文件形式存储在文件系统，目录命名规则：<topic_name>-<partition_id>，例如，名为test的topic，其有3个partition，则Kafka 如果有partition或者Consumer的增减，为了保证均衡消费，需要实现Consumer Rebalance，分配算法如下： broker对Consumer设计原理： 对于每个Consumer 例如，上图中的TopicA-part0的ISR列表可能是[broker1,broker2,broker3]，也可能是[broker1,broker3]和[broker1]。
6.5K77发布于 2017-08-21 - 来自专栏Java工程师成长之路
Eureka设计原理
Eureka设计原理 1.1. 前言 目前我越来越关注技术原理层面的东西，开始考虑中间件设计背后，要考虑哪些因素，为什么要这样设计，有什么优化的地方，这次来讨论Eureka 1.2. 设计问题 设计一个注册中心，需要考虑什么东西？一步步来 首先注册中心的作用是用来存储各个服务器的地址端口等信息，所以需要考虑如何存储 存储就需要考虑是主动去拉还是各系统自己推送地址信息过来？ Eureka采用的是ConcurrentHashMap来存储注册表信息，没错就是这玩意，我一开始看到也很吃惊，不是吃惊它什么巧妙的设计，我觉得让一个刚入行的菜鸟来做存储，可以也做成这样，只不过可能用的HashMap 注册延迟原理 同样的上面的机制，导致了服务注册到可使用完毕需要更多的延迟，这些延迟在什么地方呢？ 这又导致了一次延迟 而如果用Ribbon请求，它首先请求的是Eureka Client缓存的注册表，这个缓存更新同样要30秒，这样就导致了最大可能造成2分钟左右的延迟 这里我要着重强调，Eureka为什么要这么设计
1.2K21发布于 2019-08-21 - 来自专栏ops技术分享
redis原理（3）
传统的取模方式 例如10条数据 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3个节点node a b c 如果按照取模的方式，那就是 node a: 0,3,6,9 node b: 1,4,7 node c : 2,5,8 当增加一个节点的时候，数据分布就变更为 node a:0,4,8 node b:1,5,9 node c: 2,6 node d: 3,7 总结：数据3,4,5,6,7,8,9在增加节点的时候 十条数据，算出各自的哈希值，（这里就不变了，实际上要经过一系列计算） 0 : 0 1 : 1 2 : 2 3 : 3 4 : 4 5 : 5 6 : 6 7 : 7 8 : 8 9 : 9 有三个节点， 算出各自的哈希值 node a: 3 node b: 5 node c: 7 这个时候比较两者的哈希值，5等于b，则归属b，4小于b，归属b，3等于a，则归属a，最后所有大于c的，归属于c(这里只是模拟 d: 9 这个时候对应的数据就会做迁移： node a: 0,1,2,3 node b: 4,5 node c: 6,7 node d: 8,9 只有最后8,9这2条数据被存储到新的节点，其他不变 三
39300发布于 2021-05-18 - 来自专栏一枝花算不算浪漫的专栏
JetCache设计原理浅析
1、目录 JetCache介绍 上帝视角：如何设计一个缓存组件？ SpringCache VS JetCache JetCache基本使用 JetCache部分源码分析 2、JetCache介绍 3、如何设计一个缓存组件？ #readFrom: slavePreferred # 优先从Slave节点中读取 uri: redis-sentinel://host1:26379,host2:26379,host3: #- redis://127.0.0.1:7001 #- redis://127.0.0.1:7002 5.2、JetCache使用示例 6、JetCache原理 CaffeineCache：基于Caffeine工具设计的内存缓存 RedisCache：Redis实现，使用Jedis客户端 RedisLettuceCache：Redis实现，使用Lettuce客户端
2K10编辑于 2022-09-28 - 来自专栏JavaEdge
Ehcache缓存设计原理
纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现，Hibernate里面就集成了相关缓存功能。
88430发布于 2021-02-23 - 来自专栏Spark学习技巧
HBase原理和设计
原理 前面介绍了HBase的一般架构，我们知道了HBase有ZK、Master和RS等组成，本节我们来介绍下HBase的基本原理，从数据访问、RS路由到RS内部缓存、数据存储和刷写再到region的合并和拆分等等功能 Memstore刷写流程 以上1,2,3都可以触发memstore的flush操作，但是实现的方式不同： 通过全局内存控制，触发memstore刷盘操作。 HBase设计 HBase是一个分布式数据库，其性能的好坏主要取决于内部表的设计和资源的分配是否合理。 列簇设计 HBase的表设计时，根据不同需求有不同选择，需要做在线查询的数据表，尽量不要设计多个列簇，我们知道，不同的列簇在存储上是被分开的，多列簇设计会造成在数据查询的时候读取更多的文件，从而消耗更多的 推荐阅读： 1，大数据查询——HBase读写设计与实践 2，HBase的安装部署 3，浅谈数据分库分表之道 4，Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍
1.8K100发布于 2018-01-31 - 来自专栏大数据技术博文
Kafka设计与原理
可实时进行消息的处理计算 日志处理 Application 批量,异步发送日志/行为数据 流式处理 可以流式读取数据,支持Storm/Spark/Kafka Steaming 消息得生产实例&原理 （一） 生产者－发送／发布消息的一端 消息的生产&原理（二） 消息的生产&原理（三） 消息的消费实例&原理（一） 消息的消费实例&原理（二） 消费规则： 一个Partition只能被同一个ConsumerGroup partition数,可能会消费多个Partition 同一个partition保证是有序消费的 0.9之前consumer依赖zk,0.9之后直接链接kafka的Coordinator 消息的消费&原理 leader挂掉之后,通过选举选择follower中一个作为leader[去中心化] ZK中通过ISR维护着所有Follower,Follower通过Tcp与ZK保持心跳 副本因子 KAFKA逻辑架构设计
31610编辑于 2022-04-18 - 来自专栏JavaEdge
Redis缓存设计原理
hash槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是4096 Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER 整体设计可总结为
47220发布于 2021-02-23 - 来自专栏JavaEdge
Ehcache缓存设计原理
纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大，是一个非常轻量级的缓存实现，Hibernate里面就集成了相关缓存功能。
1.2K00发布于 2021-02-03 - 来自专栏捞月亮的小北
3. Servlet原理
Servlet 的原理如下： 服务器启动时，Servlet 容器读取部署描述符文件(web.xml)，并解析部署的 Servlet 和 URL 映射规则。
15210编辑于 2023-12-01 - 来自专栏学习之路
【#3】项目设计
① 特殊字符间隔 原理 在每条消息之间插入一个特殊的分隔符（例如换行符 \n 或其他不可见字符），用于标记消息的结束。 接收方通过解析分隔符来区分不同的消息。 3. Dispatcher 模块存在的意义：区分消息类型，根据不同的类型，调用不同的业务处理函数进行消息处理。 3. Dispatcher IO 数据分发处理，逻辑与服务端一致 4. 3. 业务层 业务层就是基于底层的通信框架，针对项目中具体的业务功能的实现了，比如Rpc请求的处理，发布订阅请求的处理以及服务注册与发现的处理等等。 整体框架设计
38100编辑于 2025-04-01 LLM架构管窥：3模式、3原理
研究3天，6篇笔记 【点我头像 查看文章列表】因为咱是懂架构的，所以借助架构模式理解LLM架构并不困难。倒是向量语义叠加、多头注意力原理，颇是费脑细胞。
23620编辑于 2025-12-31- 来自专栏java思维导图
《Spring设计思想》AOP设计思想与原理
Spring AOP的工作原理 1. Java程序运行在JVM中的特征 当我们在某个类Foo中写好了一个main()方法，然后执行java Foo，你的Java程序之旅就开启了，如下： ? 弄清楚这个问题，你不得不了解设计模式中的代理模式了。下面我们先来了解一下引入了代理模式的Java程序执行流是什么样子的。 3. 关于代理模式 代理模式属于Java代码中经常用到的、也是比较重要的设计模式。代理模式可以为某些对象除了实现本身的功能外，提供一些额外的功能，大致作用如下图所示： ? Spring AOP的工作原理 前面已经介绍了AOP编程首先要选择它感兴趣的连接点----即切入点(Point cut)，那么，AOP能对切入点做什么样的编程呢？ 3.在调用真正对象的方法后，返回了结果了，需要做什么？
1.3K10发布于 2018-12-24 - 来自专栏JavaEdge
Guava Cache缓存设计原理
WeakReference引用内 缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内 统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据 Guava Cache的架构设计源于 可以减少开销，但如果长时间没有调用方法的话，会导致不能及时的清理释放内存空间的问题 evict主要处理四个Queue：1. keyReferenceQueue；2. valueReferenceQueue；3. 3. "; } }); System.out.println(result); } 总结 Guava Cache基于ConcurrentHashMap的优秀设计借鉴 write链和access链的设计，能更灵活、高效的实现多种类型的缓存清理策略，包括基于容量的清理、基于时间的清理、基于引用的清理等。
1.3K20发布于 2021-02-23 - 来自专栏华章科技
MapReduce 原理与设计思想
2.构建抽象模型-Map和Reduce 借鉴函数式设计语言Lisp的设计思想 函数式程序设计(functional programming)语言Lisp是一种列表处理 语言(List processing )，是一种应用于人工智能处理的符号式语言，由MIT的人工智能专家、图灵奖获得者John McCarthy于1958年设计发明。 ,并产生最终的某种形式的结果输出[(k3; v3)] 。 输出：最终输出结果[(k3; v3)] Map和Reduce为程序员提供了一个清晰的操作接口抽象描述 ? MapReduce设计为面向大数据集批处理的并行计算系统，所有计算都被组织成很长的流式操作，以便能利用分布在集群中大量节点上磁盘集合的高传输带宽。
1.6K20发布于 2018-08-16 - 来自专栏编程一生
RabbitMQ设计原理解析
为什么使用MQ 流量削峰 这个跟很火的小吃店门口的排队原理是一样的。实时调用就好像是大家蜂拥而至，如果系统处理能力不够，就会让店家手忙脚乱，说不定会在冰激凌上浇上可乐。 RocketMQ是国货，用Java语言实现，在设计时参考了Kafka，单机吞吐量达到十万级别，分布式架构可用性高，消息可以0丢失，扩展性高。 这是因为Kafka的设计上消息只用存一份，通过游标，发送后不立即删除消息。多个消费者组可以互不影响的消费。这是Kafka的一大改进。 内部原理 大家面试时有没有被问过：Kafka怎么保证消息能且仅能收到一次？这是个埋坑题，是与面试官斗智斗勇的开始。
81520发布于 2021-10-29 - 来自专栏硬件大熊
NFC天线工作原理、设计
继公众号之前推送过的《NFC芯片选型及基本电路框架》之后，本篇文字聊聊NFC天线工作原理及其设计，由于篇幅有限，该内容分两篇文字进行阐述 传统天线通过向空中辐射电磁波来传输电磁信号，为了能把电磁信号辐射到空中 13.56Mhz NFC天线可以看作一个耦合线圈，根据安培定律，电流流过一段导线时会在导体周围产生磁场，且该磁场感应强度正比于线圈匝数和线圈面积，并随着距离的3次方衰减。 使用仿真软件，可得天线各参数如下的关系： 对于整体NFC设计，为考量EMC滤波电路、匹配电路的设计，我们需要确定天线的等效电感、电阻、电容、Q值。对于参数的测量可借助网络分析仪—— 1. 将史密斯圆图的测试频率范围设置为1MHz - 100MHz； 3. 在13.56MHz做标记，直接测量出该频率点的损耗电阻Rsdc、电感Lant、自谐振频率Fra、自谐振并联阻抗Rp。 4. 关于匹配电路的设计，我们下一篇作讲解
6.1K31编辑于 2022-06-23
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