分类： 编程

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Kafka Streams线程模型虚拟线程并行处理改造：KafkaStreams线程池与VirtualThreadExecutor

好的，下面我将以讲座的模式，围绕“Kafka Streams线程模型虚拟线程并行处理改造：KafkaStreams线程池与VirtualThreadExecutor”这个主题，展开一篇技术文章。 Kafka Streams线程模型：现状与挑战 Kafka Streams是Apache Kafka提供的用于构建流式处理应用程序的强大库。 它允许你以高度可扩展和容错的方式处理和分析数据流。 Kafka Streams应用程序通常由多个线程组成，这些线程负责从Kafka主题消费数据、执行转换和聚合，并将结果写回Kafka主题或其他外部系统。 传统的Kafka Streams线程模型依赖于操作系统线程。 这种模型在许多情况下都表现良好，但当应用程序需要处理大量并发任务时，可能会遇到一些限制。 传统的线程模型的局限性： 资源消耗： 操作系统线程通常需要大量的内存和其他系统资源。 创建和管理大量线程可能会导致资源瓶颈，从而降低应用程序的性能。 上下文切换开销： 在线程之间切换上下文需要消耗大量的CPU时间。 当应用程序有大量的线程时，上下文切换开销可能会变得非常显著。 伸缩性限制： 由于资源消耗和 …

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Java 24预览特性：灵活的构造函数体Flexible Constructor与显式构造器调用

Java 24 预览特性：灵活的构造函数体与显式构造器调用 各位听众，大家好。今天我们来深入探讨 Java 24 预览中一项重要的语言增强特性：灵活的构造函数体（Flexible Constructor Bodies）以及显式构造器调用。这项特性旨在解决 Java 中构造函数长期存在的一些限制，提升代码的可读性、可维护性和表达力。 1. 构造函数体：传统的限制与挑战 在传统的 Java 构造函数中，存在着以下几个主要的限制： 必须以 super() 或 this() 作为首条语句： 这意味着构造函数必须立即调用父类的构造函数或者同类中的另一个构造函数。这限制了在调用这些构造函数之前执行初始化逻辑的能力。 初始化逻辑的重复： 当多个构造函数需要执行相同的初始化逻辑时，开发者不得不重复编写这些代码，导致代码冗余和维护困难。 无法在调用 super() 或 this() 之前访问实例字段： 由于构造函数必须首先调用 super() 或 this()，因此在调用这些构造函数之前，无法访问或修改实例字段。 这些限制在某些情况下会带来不便，并迫使开发者采用一些变通方案，例如使用静态初始化块或辅助方 …

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Project Valhalla实验性值类型启用JVM参数：-XX:+EnableValhalla与InlineTypePassing

Project Valhalla：深入探索实验性值类型与JVM参数 大家好，今天我们来深入探讨Project Valhalla带来的一个重要特性：值类型（Value Types），以及如何通过JVM参数 -XX:+EnableValhalla 和 InlineTypePassing 来启用和理解这些实验性的功能。 什么是Project Valhalla？ Project Valhalla是OpenJDK的一个大型项目，旨在改进Java平台的性能和表达能力。其核心目标包括： 消除对象身份（Object Identity）的开销： 传统的Java对象需要在堆上分配内存，并包含对象头信息（例如，锁状态、哈希码等）。对于一些简单的数据结构，这些开销是不必要的。 改进缓存局部性（Cache Locality）： 对象在堆上的分散分布会导致CPU缓存失效，从而降低性能。 提升泛型特化（Generic Specialization）能力： 允许在编译时针对特定的类型参数生成优化的代码，避免装箱/拆箱带来的性能损失。 值类型是Valhalla项目解决这些问题的关键组成部分。 值类型与引用类型的对比 在 …

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JVM CDS AppCDS与Spring Boot fat jar集成：SpringBootFatJarLauncher与ClassDataSharing

JVM CDS AppCDS与Spring Boot Fat Jar集成：SpringBootFatJarLauncher与ClassDataSharing 各位，今天我们来深入探讨一个在Spring Boot应用性能优化中经常被忽视，但潜力巨大的主题：JVM Class Data Sharing (CDS) 和 Application CDS (AppCDS) 与 Spring Boot Fat Jar 的集成，特别是结合 SpringBootFatJarLauncher 的使用。 我们知道，Spring Boot Fat Jar 是一种便捷的应用打包方式，它将应用代码及其依赖打包成一个单独的可执行 JAR 文件。然而，这种方式也带来了一些启动性能上的挑战。每次启动 Fat Jar 应用，JVM 都需要重新加载和验证大量的类，这会显著增加应用的启动时间，尤其是在资源受限的环境下。 CDS 和 AppCDS 的出现，正是为了解决这个问题。它们允许 JVM 将已经加载和验证过的类数据存储到一个共享的归档文件中，下次启动时，JVM 可以直接从归档文件中加载这些类数据，从而避免了重复的类加载 …

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Spring Boot 3.3虚拟线程应用监控Micrometer指标ThreadStates与CarrierThread

Spring Boot 3.3 虚拟线程应用监控：Micrometer 指标 ThreadStates 与 CarrierThread 大家好，今天我们来深入探讨Spring Boot 3.3中虚拟线程应用监控，重点关注 Micrometer 指标 ThreadStates 和 CarrierThread。随着虚拟线程的引入，传统的线程监控方式已经不足以全面反映应用程序的运行状况。我们需要新的工具和指标来理解虚拟线程的行为，并优化其性能。 一、 虚拟线程的挑战与监控需求 在传统的线程模型中，每个线程都对应一个操作系统的内核线程。创建和管理内核线程的代价很高，限制了并发的数量。虚拟线程（Virtual Threads，也称为纤程或轻量级线程）解决了这个问题。它由 JVM 管理，可以高效地创建和销毁，允许应用程序创建大量的并发任务，而不会耗尽系统资源。 然而，虚拟线程的引入也带来了新的挑战： 传统线程监控的局限性： 传统的线程监控工具，例如 JConsole、VisualVM 等，主要关注内核线程。它们无法提供对虚拟线程的细粒度监控，例如虚拟线程的数量、阻塞状态等。 理解虚拟线程的行为： …

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MySQL 9.0 Java驱动向量类型支持Embedding存储与近似最近邻搜索

MySQL 9.0 与 Java 驱动：向量类型、Embedding 存储与近似最近邻搜索 大家好！今天我们来聊聊 MySQL 9.0 引入的向量类型，以及如何通过 Java 驱动来利用这一特性进行 Embedding 存储和近似最近邻 (ANN) 搜索。这是一个令人兴奋的功能，它将极大地扩展 MySQL 在 AI 和机器学习领域的应用。 1. 向量类型：MySQL 的新成员 长期以来，MySQL 缺乏原生的向量数据类型，这使得处理 Embedding 等向量数据变得复杂，通常需要将其拆解成多个数值列，或者存储为 JSON 格式，这既影响了存储效率，也阻碍了高效的向量计算。MySQL 9.0 终于引入了 VECTOR 数据类型，旨在解决这一问题。 VECTOR 类型允许我们在数据库中直接存储向量数据。它的语法如下： VECTOR(dimension, data_type) dimension: 向量的维度，即向量中元素的个数。 data_type: 向量中元素的数据类型，可以是 FLOAT, DOUBLE, INT 等。 例如，要创建一个存储 128 维浮点型向量的列，可以使用以下 S …

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OpenTelemetry Baggage在微服务链路大小限制128KB？BaggageBuilder与W3C Baggage规范

好的，让我们开始关于 OpenTelemetry Baggage 在微服务链路中大小限制、BaggageBuilder 以及 W3C Baggage 规范的讨论。 OpenTelemetry Baggage：微服务链路的上下文传递利器 在微服务架构中，服务之间相互调用频繁，如何在这些调用链中传递一些自定义的上下文信息至关重要。这些信息可能包括用户 ID、请求 ID、AB 测试标志、甚至是用于调试的特殊标记。OpenTelemetry Baggage 正是为此而生。它提供了一种在分布式追踪系统中传递这些上下文信息的标准方法。 什么是 Baggage？ Baggage 本质上是一个键值对集合，其中键和值都是字符串。它被附加到 OpenTelemetry Span 上，并随着 Span 的传播而传递到下游服务。 Baggage 的作用 跨服务上下文传递: 在不同的微服务之间共享信息，而无需修改服务间的接口。 请求追踪: 关联不同服务处理同一请求的不同阶段，便于分析性能瓶颈。 AB测试: 基于 Baggage 中的 AB 测试标志，在不同的服务中应用不同的逻辑。 调试诊断: 传递调试信息，帮助 …

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Netty Epoll LT模式边缘触发公平性导致饥饿？EpollEventLoop公平调度与EPOLLEXCLUSIVE

Netty Epoll LT模式、边缘触发公平性与EPOLLEXCLUSIVE：深入理解高性能I/O调度 各位同学们，大家好！今天我们来深入探讨Netty Epoll中的一些关键概念，包括LT模式（Level Triggered，水平触发）、边缘触发的公平性问题，以及EPOLLEXCLUSIVE的使用。 这些概念直接影响着Netty在高并发场景下的性能和稳定性，理解它们对于构建高性能网络应用至关重要。 1. Epoll LT模式与边缘触发 Epoll是Linux内核提供的一种I/O多路复用机制，相较于select和poll，它提供了更高的性能，尤其是在处理大量并发连接时。 Epoll支持两种触发模式： LT模式（水平触发）： 只要文件描述符对应的事件可读/可写，epoll_wait就会持续通知应用程序。 ET模式（边缘触发）： 只有当文件描述符的状态发生变化时（例如，从不可读变为可读），epoll_wait才会通知应用程序。 LT模式的特点： 实现简单，易于理解。 不易丢失事件，即使应用程序没有立即处理事件，下次调用epoll_wait仍然会通知。 可能导致重复通知，如果应用程序没有完 …

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Java 22解构模式深度嵌套记录类型性能低于手动getter？Pattern.compile与Profile优化

好的，我们开始今天的主题：Java 22 解构模式深度嵌套记录类型性能与手动 Getter 的比较，以及 Pattern.compile 优化和代码 Profile。 引言：记录类型、解构模式与潜在的性能问题 Java 记录类型（Record）作为一种简洁的数据载体，自 Java 14 引入以来，极大地简化了数据类的定义。Java 21 和 Java 22 进一步引入了解构模式（Pattern Matching for Records），使得从记录类型中提取数据变得更加方便。然而，在深度嵌套的记录结构中，使用解构模式可能会带来潜在的性能问题，尤其是在高吞吐量或低延迟的场景下。 今天，我们将深入探讨以下几个方面： 深度嵌套记录类型的解构模式性能与手动 Getter 的对比： 通过基准测试来量化两种方法在实际应用中的性能差异。 Pattern.compile 的优化： 深入了解 Pattern.compile 的开销，并探讨如何通过缓存和预编译来优化正则表达式的性能。 代码 Profile 的重要性： 介绍代码 Profile 的工具和方法，以及如何利用 Profile 数据来识别和解决性 …

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Project Loom虚拟线程内存占用与栈深度限制权衡：-XX:VirtualThreadMaxDepth

Project Loom 虚拟线程的内存占用与栈深度限制：-XX:VirtualThreadMaxDepth 大家好！今天我们要深入探讨 Project Loom 中虚拟线程的一个重要方面：内存占用与栈深度限制，以及如何通过 -XX:VirtualThreadMaxDepth 参数来进行权衡。虚拟线程作为轻量级线程，旨在解决传统线程（平台线程）在高并发场景下的性能瓶颈。然而，即使是轻量级线程，也需要消耗一定的资源，尤其是栈空间。理解虚拟线程的栈管理机制，以及如何合理配置栈深度，对于充分发挥虚拟线程的优势至关重要。 1. 虚拟线程的栈：连续栈与膨胀 与平台线程不同，虚拟线程使用一种称为“连续栈”（contiguous stack）的技术。这意味着虚拟线程的栈不是预先分配固定大小的内存，而是在需要时动态增长。当虚拟线程调用一个方法时，栈会增长以容纳新的栈帧。当虚拟线程执行阻塞操作，例如 I/O 操作或 Thread.sleep() 时，虚拟线程会被挂起，其栈帧会被卸载（unmounted）到堆上，释放占用的内存。当虚拟线程恢复执行时，栈帧会从堆上重新加载（mounted）到栈上。 这种动态 …

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