分类： 编程

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Spring Boot DevTools热替换虚拟线程堆栈断点恢复失败？VirtualThreadStackTraceProvider与JDWP协议扩展

好的，我们开始今天的讲座。今天我们要深入探讨一个在Spring Boot开发中可能遇到的棘手问题：Spring Boot DevTools的热替换在结合虚拟线程使用时，堆栈断点恢复失败，以及这背后可能涉及的VirtualThreadStackTraceProvider与JDWP协议扩展。 问题背景：Spring Boot DevTools的热替换与虚拟线程 Spring Boot DevTools是Spring Boot提供的一个强大的开发工具，它通过类加载器隔离和文件系统监听，实现了代码的热替换功能。这意味着当你在开发过程中修改了Java代码、静态资源或配置文件时，DevTools可以自动重启应用或者重新加载修改后的类，而无需手动停止并重新启动整个应用，极大地提升了开发效率。 虚拟线程（Virtual Threads）是Java 21引入的一个重要特性，它提供了一种轻量级的线程模型，允许开发者创建大量的线程而不会受到操作系统线程数量的限制。虚拟线程由JVM管理，可以有效地提高并发性能。 然而，将Spring Boot DevTools的热替换功能与虚拟线程结合使用时，可能会遇到一些问 …

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GraalVM Truffle框架解释执行Java字节码性能低于OpenJDK？Partial Escape Analysis与OSR编译阈值

GraalVM Truffle 框架解释执行 Java 字节码性能低于 OpenJDK？Partial Escape Analysis 与 OSR 编译阈值 大家好，今天我们来探讨一个经常被讨论，但又容易产生误解的话题：GraalVM Truffle 框架解释执行 Java 字节码的性能通常低于 OpenJDK。更具体地说，我们会深入研究为什么会出现这种情况，并重点关注两个关键概念：Partial Escape Analysis (部分逃逸分析) 和 On-Stack Replacement (OSR) 的编译阈值。 1. 问题的表象：解释器性能的差异 一个常见的观察是，当直接用 GraalVM Truffle 框架运行 Java 字节码时，其初始性能往往不如 OpenJDK 的 HotSpot 虚拟机。这并非一个漏洞，而是设计上的考量和优化策略不同导致的。 OpenJDK HotSpot 虚拟机在启动时，通常会使用解释器模式快速执行代码。但与此同时，它会收集运行时的性能数据，并根据这些数据将频繁执行的热点代码编译成机器码。这个过程称为即时编译 (Just-In-Time Compil …

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JVM CDS动态归档在Spring Boot fat jar中Class-Path通配符失效？AppCDS与SpringBootClassLoader集成

JVM CDS 动态归档在 Spring Boot Fat Jar 中 Class-Path 通配符失效问题深度解析 大家好，今天我们来深入探讨一个在 Spring Boot 应用中遇到的一个比较棘手的问题：JVM Class Data Sharing (CDS) 动态归档在 Spring Boot Fat Jar 中使用 Class-Path 通配符失效，以及它与 SpringBootClassLoader 集成时可能出现的问题。 什么是 JVM CDS？ 在深入问题之前，我们先快速回顾一下 JVM CDS 的概念。CDS 是一种 JVM 特性，旨在通过在不同 JVM 实例之间共享已加载的类元数据，来减少 JVM 的启动时间和内存占用。它主要分为两种类型： 静态 CDS (Static CDS)： 在 JVM 启动之前，通过工具生成一个包含类元数据的归档文件。JVM 启动时加载该归档文件，从而避免重复加载和解析类。 动态 CDS (Dynamic CDS)： 在 JVM 运行期间，通过 -XX:DumpLoadedClassList=<file> 参数记录已加载的类列表， …

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Dubbo 3.3 Triple协议Streaming背压导致Netty内存池耗尽？FlowControlStrategy与StreamObserver.onNext限流

Dubbo 3.3 Triple协议Streaming背压导致Netty内存池耗尽？FlowControlStrategy与StreamObserver.onNext限流 各位听众，大家好。今天我们要深入探讨一个在Dubbo 3.3 使用Triple协议进行Streaming通信时可能遇到的问题：背压导致Netty内存池耗尽，并重点分析如何利用FlowControlStrategy和StreamObserver.onNext进行限流，以避免此类问题。 一、Triple协议与Streaming通信 首先，我们简单回顾一下Triple协议和Streaming通信。 Triple协议： Triple是Dubbo 3.0 引入的基于 HTTP/2 的全新协议，它相比于传统的 Dubbo 协议，具有更好的通用性、可扩展性和跨语言互操作性。 Streaming通信： Streaming通信允许客户端或服务端以流的方式发送多个消息，而不是一次性发送所有数据。在Triple协议中，Streaming通信基于gRPC的Streaming机制实现，提供了三种模式： 客户端流式（Client Streami …

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Kafka 3.7 KRaft模式Controller节点脑裂后分区分配不一致？KRaft Metadata Image与LeaderEpoch校验机制

Kafka 3.7 KRaft模式Controller节点脑裂后的分区分配不一致与Metadata Image/LeaderEpoch校验机制 大家好，今天我们来探讨一个在Kafka KRaft模式下可能出现的问题：Controller节点脑裂导致分区分配不一致。这个问题在分布式系统中相当棘手，理解其背后的原理和Kafka的应对机制至关重要。我们将深入研究KRaft Metadata Image和LeaderEpoch校验机制，分析它们如何帮助防止和缓解脑裂带来的数据不一致。 什么是脑裂？ 脑裂（Split-Brain）是指在一个集群系统中，由于某种原因（例如网络故障、节点宕机等），集群中的节点分裂成多个独立的子集群，每个子集群都认为自己是唯一的、正确的集群。在Kafka中，Controller节点负责集群的元数据管理，包括Topic、Partition的分配、Leader选举等。如果Controller节点发生脑裂，就会出现多个“Controller”，各自管理一部分元数据，导致分区分配出现冲突，进而造成数据丢失或不一致。 KRaft模式下的Controller职责 在传统的ZooK …

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Java 24模式匹配守卫表达式类型检查性能劣于instanceof？Pattern.type().isSubtypeOf优化与Profile-guided优化

好的，没问题，我们开始： Java 24 模式匹配守卫表达式类型检查性能分析与优化 大家好，今天我们来深入探讨一下 Java 24 中引入的模式匹配特性，特别是其在类型检查和守卫表达式方面的性能表现，以及如何通过 Pattern.type().isSubtypeOf 优化和 Profile-guided Optimization (PGO) 来提升性能。 模式匹配简介 Java 24 在 instanceof 运算符的基础上引入了模式匹配，允许我们在进行类型检查的同时，直接将对象解构并绑定到新的局部变量。这简化了代码，提高了可读性。例如： Object obj = “Hello”; if (obj instanceof String s) { System.out.println(s.length()); } 这段代码首先检查 obj 是否是 String 的实例，如果是，则将其强制转换为 String 并赋值给变量 s。然后，我们就可以直接使用 s 来访问 String 的方法。 模式匹配的守卫表达式 模式匹配还可以与守卫表达式结合使用，以实现更复杂的类型检查和条件判断。守卫表达式是 …

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Project Loom协作式调度与Linux内核Sched_ext竞争导致CPU亲和性失效？Carrier线程绑定与sched_setaffinity

Project Loom 的协作式调度与 Linux 内核 Sched_ext 竞争：CPU 亲和性挑战与 Carrier 线程绑定 大家好，今天我们来深入探讨一个复杂且前沿的话题：Project Loom 的协作式调度机制在与 Linux 内核的 Sched_ext 竞争时，可能导致的 CPU 亲和性失效问题，以及 Carrier 线程绑定和 sched_setaffinity 的相关性。 Project Loom 与虚拟线程：协作式调度的魅力 Project Loom 是 OpenJDK 的一个重要项目，旨在通过引入轻量级的 虚拟线程 (Virtual Threads) 来显著提升 Java 平台的并发性能和可伸缩性。与传统的操作系统线程（通常称为 平台线程 或 内核线程）不同，虚拟线程并非直接映射到内核线程，而是由 Java 虚拟机 (JVM) 管理的。 关键在于，虚拟线程采用的是 协作式调度 (Cooperative Scheduling) 模式。这意味着虚拟线程不会像内核线程那样被操作系统强制进行时间片轮转。相反，虚拟线程主动放弃 CPU 的控制权，通常是在执行阻塞 I/O …

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Spring Security 6.3 OAuth2设备码授权轮询端点DDoS攻击？DeviceCodeStore防抖与PollingInterval动态调整

Spring Security 6.3 OAuth2 设备码授权轮询端点 DDoS 防护：防抖与 PollingInterval 动态调整 大家好，今天我们来探讨 Spring Security 6.3 OAuth2 设备码授权流程中，轮询端点面临的 DDoS 攻击风险，以及如何通过防抖机制和动态调整 PollingInterval 来有效缓解这个问题。 1. 设备码授权流程简介 设备码授权（Device Authorization Grant）是 OAuth 2.0 的一种授权模式，专门为没有浏览器或输入设备（headless devices）的设备设计，比如智能电视、物联网设备等。流程大致如下： 设备请求授权： 设备向授权服务器请求设备码和用户码。 授权服务器响应： 授权服务器生成唯一的设备码（device_code）、用户码（user_code）、验证 URI（verification_uri）和过期时间。 设备码用于设备后续轮询，用户码和验证 URI 用于用户在其他设备（如手机或电脑）上完成授权。 用户授权： 用户在浏览器中访问验证 URI，输入用户码，并完成授权。 设备轮询： …

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Shenandoah GC读屏障汇编指令开销超过5%？LoadReferenceBarrier向量化与SATB屏障消除

Shenandoah GC 读屏障：汇编指令开销、向量化与SATB屏障消除 各位听众，大家好。今天我们来深入探讨 Shenandoah GC 中的读屏障，特别是其汇编指令开销，以及如何通过向量化和 SATB (Snapshot-At-The-Beginning) 屏障消除来优化性能。 1. Shenandoah GC 读屏障简介 Shenandoah GC 是一种并发的、整理型的垃圾收集器，旨在提供亚毫秒级的停顿时间。为了实现这一目标，它采用了并发标记、并发整理等技术。这些并发操作需要读屏障来确保堆的一致性，防止“悬挂指针”问题。 简单来说，读屏障是在读取对象引用时执行的一段代码，用于检查被引用对象是否已经被移动或更新。如果对象已经被移动，读屏障需要采取一些措施，例如更新引用或返回 forwarding 指针，从而保证程序能够访问到正确的对象。 2. 读屏障的实现方式 读屏障的实现方式多种多样，常见的包括： Load Barrier： 在每次读取对象引用时执行。这是最直接的方式，但开销也最大。 Store Barrier： 在每次写入对象引用时执行。 Card Marking： 将堆划 …

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JFR事件流API实时消费导致应用吞吐下降？JFRFileDump与ChunkedFileOutput异步写入优化

好的，没问题。 JFR事件流API实时消费导致应用吞吐下降？JFRFileDump与ChunkedFileOutput异步写入优化 各位听众，大家好。今天我们来探讨一个在生产环境中经常遇到的问题：使用Java Flight Recorder (JFR) 事件流API进行实时消费时，可能会对应用的吞吐量产生负面影响。我们将深入分析问题产生的原因，并提供一种基于 JFRFileDump 和 ChunkedFileOutput 的异步写入优化方案。 问题背景：JFR事件流API的实时消费与性能损耗 JFR是一个强大的Java诊断和性能分析工具，能够记录JVM运行时的各种事件，例如方法调用、GC事件、锁竞争等。JFR事件流API允许我们实时地消费这些事件，进行监控、报警、或实时数据分析。 然而，实时消费JFR事件并非没有代价。默认情况下，事件流的处理与应用程序的主线程共享资源，直接影响应用程序的吞吐量。 想象一下，一个高并发的应用程序，主线程需要处理大量的业务请求，同时还要处理源源不断的JFR事件，这无疑会增加主线程的负担，导致响应时间变长，吞吐量下降。 具体来说，以下几个因素可能导致性能损耗 …

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