JAVA线程池中队列类型选择错误导致吞吐下滑的避坑指南 大家好，今天我们来聊聊Java线程池中一个容易被忽视但影响很大的问题：队列类型的选择。很多时候，我们搭建完线程池，简单测试一下功能没问题就上线了，但随着并发量的增加，发现吞吐量并没有达到预期，甚至出现了明显的性能瓶颈。这时，很可能就是队列类型选择不当导致的。 线程池的核心在于将任务提交与任务执行分离，而队列就是连接这两者的桥梁。不同类型的队列在并发场景下表现各异，选择错误的队列可能会导致线程池资源浪费、任务堆积、甚至死锁。 线程池的核心组成部分 在深入讨论队列类型之前，我们先回顾一下线程池的核心组成部分： ThreadPoolExecutor: 线程池的实现类，负责线程的创建、管理、调度等。 Core Pool Size: 核心线程数，线程池中始终保持的线程数量。 Maximum Pool Size: 最大线程数，线程池中允许的最大线程数量。 Keep-Alive Time: 空闲线程的存活时间，超过这个时间的空闲线程会被回收。 RejectedExecutionHandler: 拒绝策略，当任务队列已满且线程池线程数达到最大值时 …
大数据技术选型误区与避坑指南
好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“码农界段子手”的程序猿老王。今天咱们不聊996，不谈KPI，来点轻松愉快的，唠唠嗑，侃侃山，聊聊这“大数据技术选型”里的那些坑，以及如何优雅地避开它们。 开场白：大数据，一场华丽的冒险 话说这年头，谁家要是没提过“大数据”，都不好意思说自己是科技公司。大数据就像一颗璀璨的明珠，吸引着无数人前赴后继地想要挖掘它的价值。但理想很丰满，现实却很骨感。一不小心，你就会发现，这颗明珠变成了烫手的山芋，砸得你头晕眼花。 为什么呢？因为大数据技术选型，就像一场华丽的冒险，充满了诱惑，也布满了陷阱。选对了，乘风破浪，直达彼岸；选错了，一脚踩空，万劫不复。 所以，今天老王就来给大家扒一扒，这大数据技术选型里都有哪些常见的坑，以及我们该如何机智地避开它们，最终成功寻找到属于自己的“大数据藏宝图”。 第一坑：盲目跟风，人云亦云 咱们中国人最擅长什么？当然是“一窝蜂”啦！看见别人用Hadoop，你也赶紧上Hadoop；听说Spark很火，立马搞一套Spark集群。也不管自己实际需求是什么，反正先搞起来再说。 这就像什么呢？就像你明明只是想买个自行车代步，结 …