好的，我们开始今天的讲座。 JAVA ScheduledExecutorService 线程数不足？自定义调度池提高吞吐量 今天我们要讨论的是ScheduledExecutorService，它是Java并发包中一个非常有用的工具，用于执行定时任务和周期性任务。但是，在某些高并发、任务密集型的场景下，默认的ScheduledExecutorService可能会因为线程数不足而导致任务积压，影响系统的吞吐量和响应速度。因此，我们需要深入了解ScheduledExecutorService的工作原理，并学习如何通过自定义调度池来优化其性能。 一、ScheduledExecutorService 简介 ScheduledExecutorService 接口扩展了 ExecutorService 接口，增加了对定时执行和周期性执行任务的支持。它允许我们提交任务，并指定任务在未来的某个时间点执行一次，或者以固定的延迟或固定的速率重复执行。 ScheduledExecutorService 接口的常用方法包括： schedule(Runnable command, long delay, Time …
JAVA Micrometer 指标不全面？自定义 meter registry 的正确方式
Micrometer 指标不全面？自定义 Meter Registry 的正确方式 大家好！今天我们来聊聊 Micrometer 指标不全面的问题，以及如何通过自定义 Meter Registry 来解决这个问题。Micrometer 作为一个 vendor-neutral 的指标收集门面，极大地简化了应用指标的集成和暴露。但有时候，我们发现默认的配置或者已有的 Meter Registry 并不能满足所有的需求，比如： 缺少特定维度的标签: 某些业务场景需要根据特定的业务属性进行指标聚合，而默认的标签可能无法提供这些信息。 指标单位不一致: 不同系统或组件可能使用不同的单位来表示同一个指标，需要进行统一转换。 自定义指标类型: Micrometer 提供的 Counter、Gauge、Timer 等基本类型可能无法完全表达某些复杂的指标逻辑，需要自定义指标类型。 对接特殊的监控系统: 默认的 Meter Registry 可能不支持某些私有的或者特殊的监控系统。 定制化指标过滤: 选择性地上报某些指标，减少不必要的资源消耗。 当遇到这些问题时，就需要我们深入了解 Micrometer …
JAVA ScheduledExecutorService 线程数不足？自定义调度池提高吞吐量
好的，直接进入正题。 JAVA ScheduledExecutorService 线程数不足？自定义调度池提高吞吐量 大家好，今天我们来深入探讨一下Java中ScheduledExecutorService的线程数问题，以及如何通过自定义调度池来提高吞吐量。ScheduledExecutorService是Java并发包中一个非常强大的工具，用于执行延迟任务和周期性任务。然而，在某些高并发、高吞吐量的场景下，其默认配置可能无法满足需求，导致任务堆积、延迟增加，甚至任务丢失。 1. ScheduledExecutorService 简介及常见问题 ScheduledExecutorService 接口继承自 ExecutorService，并添加了任务调度的功能。它允许我们安排任务在未来的某个时间点执行，或者周期性地执行。Java提供了两种主要的 ScheduledExecutorService 实现： ScheduledThreadPoolExecutor：基于线程池的实现，允许我们指定线程池的大小。 Executors.newSingleThreadScheduledExecutor …
JAVA 构建自定义 Embedding 服务？文本清洗、切词与归一化技巧
JAVA 构建自定义 Embedding 服务：文本清洗、切词与归一化技巧 大家好，今天我们来探讨如何使用 JAVA 构建一个自定义的 Embedding 服务。Embedding 技术在自然语言处理（NLP）领域应用广泛，它可以将文本数据转换为向量表示，从而方便进行语义相似度计算、文本分类、聚类等任务。本次讲座将重点关注文本清洗、切词与归一化等预处理步骤，以及如何将这些步骤整合到一个可部署的 JAVA 服务中。 一、Embedding 技术简介 在深入代码之前，我们先简单了解一下 Embedding。Embedding 是一种将离散变量（如词语、句子、甚至整个文档）映射到连续向量空间的技术。这些向量能够捕捉到原始数据的语义信息，相似的词语或句子在向量空间中距离更近。 常见的 Embedding 方法包括： Word2Vec (Skip-gram, CBOW): 基于神经网络，通过预测上下文或目标词语来学习词向量。 GloVe (Global Vectors for Word Representation): 基于共现矩阵，利用全局词语共现信息来学习词向量。 FastText: 是 W …
JAVA 使用 Micrometer 监控 LLM 调用耗时？自定义指标实现方案
使用 Micrometer 监控 LLM 调用耗时：自定义指标实现方案 大家好！今天我们将深入探讨如何利用 Micrometer 监控大型语言模型 (LLM) 的调用耗时，并实现自定义指标，以便更好地理解和优化 LLM 应用的性能。在微服务架构日益普及的今天，监控 LLM 调用的性能变得尤为重要。这不仅能帮助我们识别潜在的瓶颈，还能为容量规划和成本优化提供数据支持。 1. 为什么需要监控 LLM 调用耗时？ LLM 作为一种计算密集型服务，其调用耗时可能受到多种因素的影响，例如模型大小、输入文本长度、网络延迟、服务器负载等。缺乏有效的监控手段，我们很难准确评估 LLM 的性能，也难以快速定位性能问题。具体来说，监控 LLM 调用耗时可以帮助我们： 识别性能瓶颈： 找出导致 LLM 调用耗时过长的原因，例如模型加载缓慢、网络延迟高等。 优化模型选择： 比较不同 LLM 的性能，选择最适合特定任务的模型。 容量规划： 预测 LLM 的负载能力，并根据需求调整资源配置。 成本优化： 评估 LLM 调用的成本效益，并优化调用策略。 服务质量监控： 确保 LLM 服务的稳定性和可靠性。 2. M …
JAVA Spring Boot 自定义 Starter 不生效？META-INF/spring.factories 注册错误
好的，我们开始。 Spring Boot 自定义 Starter 不生效？META-INF/spring.factories 注册错误 深入剖析 今天我们来深入探讨一个在 Spring Boot 开发中经常遇到的问题：自定义 Starter 不生效，尤其是在 META-INF/spring.factories 注册方面出现错误的情况。这个问题看似简单，但往往涉及多个层面的理解，包括 Spring Boot 的自动配置机制、spring.factories 文件的作用、类加载机制以及依赖管理等。 一、Spring Boot 自动配置机制概述 Spring Boot 的核心特性之一就是自动配置（Auto-Configuration）。它通过预先配置好的 Bean 和配置类，简化了应用程序的启动和配置过程。自动配置避免了大量的 XML 配置，极大地提高了开发效率。 自动配置的流程大致如下： 依赖分析： Spring Boot 会扫描 classpath 下的 JAR 包，分析是否存在包含自动配置类的 JAR 包。 spring.factories 加载： 如果找到包含自动配置类的 JAR 包 …
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Java的ServiceLoader：实现自定义SPI时，服务提供者的注册机制
Java ServiceLoader：深度剖析自定义SPI的注册机制 大家好，今天我们来深入探讨Java ServiceLoader，特别是围绕着自定义SPI（Service Provider Interface）的实现，以及服务提供者的注册机制进行详细讲解。ServiceLoader是Java提供的一种服务发现机制，它允许我们在运行时动态地加载服务实现，而无需在编译时硬编码依赖关系。这极大地提高了代码的灵活性和可扩展性。 1. SPI的概念与意义 SPI，即Service Provider Interface，是一种设计模式，允许接口的实现方（服务提供者）在不修改接口定义的情况下，被调用方（服务消费者）发现和使用。 核心思想： 解耦，将接口与实现分离。 应用场景： 可插拔架构、插件化系统、框架扩展等。 好处： 灵活性： 可以动态替换服务实现，无需重新编译和部署。 可扩展性： 可以方便地添加新的服务实现，而无需修改现有代码。 解耦性： 将服务消费者和服务提供者解耦，降低了代码的依赖性。 2. Java ServiceLoader 的工作原理 Java ServiceLoader是实现S …
Java应用的安全沙箱：自定义ClassLoader实现资源的隔离与代码的沙箱化
Java应用的安全沙箱：自定义ClassLoader实现资源的隔离与代码的沙箱化 大家好，今天我们来聊聊Java应用的安全沙箱。在很多场景下，我们需要运行来自不同来源，甚至可能是不受信任的代码。为了保证系统安全，我们需要将这些代码限制在一个安全的环境中，防止它们访问敏感资源或破坏系统。安全沙箱就是为此而生的。 Java提供了多种实现安全沙箱的机制，其中最灵活也最强大的方式之一就是使用自定义ClassLoader。通过自定义ClassLoader，我们可以控制类的加载过程，实现资源的隔离和代码的沙箱化。 1. 安全沙箱的需求分析 在深入实现之前，我们需要明确安全沙箱需要满足的需求： 资源隔离： 限制沙箱中的代码访问文件系统、网络、系统属性等敏感资源。 代码隔离： 阻止沙箱中的代码访问或修改宿主应用的类和对象。 权限控制： 对沙箱中的代码进行细粒度的权限控制，例如允许访问特定的文件，但不允许修改。 可定制性： 能够根据不同的安全需求，定制沙箱的行为。 性能： 尽量减少沙箱对应用性能的影响。 2. ClassLoader的工作原理 要理解如何使用自定义ClassLoader实现安全沙箱，我们 …
Java的Dubbo：如何通过SPI机制实现自定义Protocol与Registry扩展
Dubbo SPI：自定义Protocol与Registry扩展实战 大家好，今天我们来深入探讨 Dubbo 的 SPI (Service Provider Interface) 机制，并重点讲解如何利用 SPI 实现自定义 Protocol 和 Registry 的扩展。Dubbo 的 SPI 机制是其强大扩展性的基石，允许开发者在不修改 Dubbo 源码的情况下，灵活地替换和扩展 Dubbo 的核心组件。 1. 什么是 SPI？ SPI，即 Service Provider Interface，是一种服务发现机制。它允许接口的调用者在运行时动态地发现和加载接口的实现类。SPI 的核心思想是将接口的实现类配置在外部配置文件中，而不是硬编码在代码中。这样，当需要更换或增加接口的实现类时，只需要修改配置文件，而不需要重新编译代码。 2. Dubbo SPI 的特点 Dubbo 的 SPI 机制是对 Java SPI 的增强，它具有以下特点： 自动装配： Dubbo SPI 会自动加载配置文件中配置的实现类，并将其注入到需要使用该接口的地方。 自适应扩展： Dubbo SPI 支持自适应扩 …
Dubbo协议：自定义序列化（如Hessian/Kryo）对RPC性能的影响分析
好的，下面是关于Dubbo协议自定义序列化对RPC性能影响的分析文章，以讲座的形式呈现。 Dubbo协议：自定义序列化对RPC性能的影响分析 大家好，今天我们来深入探讨Dubbo协议中自定义序列化对RPC性能的影响。Dubbo作为一款高性能的RPC框架，其性能优化至关重要。而序列化作为RPC调用链路上一个关键环节，直接影响着网络传输效率和CPU消耗。因此，选择合适的序列化方式对于提升Dubbo应用的整体性能至关重要。 1. 序列化的概念和作用 序列化是将对象转换为可传输的字节流的过程，反序列化则是将字节流恢复为对象的过程。在RPC框架中，序列化主要用于以下两个方面： 数据传输: 将请求参数和响应结果转换为字节流，以便在网络上传输。 数据存储: 将对象序列化后存储到磁盘，以便后续读取。 序列化和反序列化的效率直接影响着RPC调用的延迟和吞吐量。一个高效的序列化方案能够减少网络传输的数据量，降低CPU的消耗，从而提升RPC性能。 2. Dubbo支持的序列化方式 Dubbo支持多种序列化方式，包括： Java自带的序列化 (Java Serialization): 这是Java平台提供的默 …