摘要：今日校园携手华为云数据库联合打造稳定高效的数据底座服务，基于云原生数据库GaussDB(for Cassandra) 提供的超强读写、弹性扩展、便捷管理等能力，高效支撑业务稳定运行。 随着信息技术的发展，移动校园APP走入万千高校，不仅为广大师生提供了高效便捷的校园服务，也为校园生活增添了更多
一、BIO(Blocking I/O) BIO，同步阻塞IO模型，应用程序发起系统调用后会一直等待数据的请求，直至内核从磁盘获取到数据并拷贝到用户空间； 在一般的场景中，多线程模型下的BIO是成本较低、收益较高的方式。但是，如果在高并发的场景下，过多的创建线程，会严重占据系统资源，降低系统对外界响应
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
> 本文已经收录进 [JavaGuide](https://javaguide.cn/)（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） Redis 持久化机制属于后端面试超高频的面试知识点，老生常谈了，需要重点花时间掌握。即使不是准备面试，日常开发也是需要经常用
1 前言 ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性分析探讨 2 from + size分页方式 from
作者：李遵举 一、问题 近期我们运维同事接到线上LB（负载均衡）服务内存报警，运维同事反馈说LB集群有部分机器的内存使用率超过80%，有的甚至超过90%，而且内存使用率还再不停的增长。接到内存报警的消息，让整个团队都比较紧张，我们团队负责的LB服务是零售、物流、科技等业务服务的流量入口，承接上万个服
在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。
作者：京东科技 徐传乐 背景 在高并发下，Java程序的GC问题属于很典型的一类问题，带来的影响往往会被进一步放大。不管是「GC频率过快」还是「GC耗时太长」，由于GC期间都存在Stop The World问题，因此很容易导致服务超时，引发性能问题。 事情最初是线上某应用垃圾收集出现Full GC异
现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。本文为大家介绍几种常见的限流算法及方案
数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此，基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期，京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
免费体验AI绘画:https://www.topgpt.one;文章涉及了几个常见的并发编程相关的主题。首先，线程的创建和生命周期是面试中常被问及的话题，面试官可能会询问如何创建线程、线程的状态转换以及如何控制线程的执行顺序等。其次，synchronized关键字是用于实现线程同步的重要工具，面试中可能会涉及到它的使用场景以及与其他同步机制的比较。此外，抽象队列同步器（AQS）是Java并发编程中
在系统高可用设计中，接口限流是一个非常重要环节，一方面是出于对自身服务器资源的保护，另一方面也是对依赖资源的一种保护措施。比如对于 Web 应用，我限制单机只能处理每秒 1000 次的请求，超过的部分直接返回错误给客户端。虽然这种做法损害了用户的使用体验，但是它是在极端并发下的无奈之举，是短暂的行为，因此是可以接受的。
我方有一应用，偶尔会出现GC时间过长（间隔约4小时），导致性能波动的问题(接口最长需要耗时3秒以上)。经排查为G1垃圾回收器参数配置不当 叠加 MySQL 链接超过闲置时间回收，产生大量的虚引用，导致G1在执行老年代混合GC，标记阶段耗时过长导致。以下为对此问题的分析及问题总结。
golang pprof监控系列（2） —— memory，block，mutex 使用 大家好，我是蓝胖子。 profile的中文被翻译轮廓，对于计算机程序而言，抛开业务逻辑不谈，它的轮廓是是啥呢？不就是cpu，内存，各种阻塞开销，线程，协程概况 这些运行指标或环境。golang语言自带了工具库来
Pop模式消费和消息粒度负载均衡 在RocketMQ 5.0之前，消费有两种方式可以从Broker获取消息，分别为Pull模式和Push模式。 Pull模式：消费需要不断的从阻塞队列中获取数据，如果没有数据就等待，这个阻塞队列中的数据由消息拉取线程从Broker拉取消息之后加入的，所以Pull模式下
本文分享自华为云社区《释放无锁队列的力量：探索用循环数组实现无锁队列》，作者： Lion Long 。 一、前言 在计算机科学领域，队列是一种常见的数据结构，用于在多线程或多进程环境中进行有效的消息传递和任务调度。然而，传统的队列实现通常使用锁来保护共享资源，这可能导致性能瓶颈和可伸缩性问题。 为了
Java又要完了，又要没了，你没看错，10月编程语言榜单出炉，Java跌出前三，并且即将被C#超越，很多资深人士预测只需两个月，Java就会跌出前五。看到这样的文章，作为一名Java工程师我感到……
通过指令集以及其他优化方式加速非局部均值滤波算法的速度，比网络中公开的算法速度（CPU版本）至少快二倍以上，结合多线程技术，可以做到接近其GPU的速度。针对5*5的搜索特例，做了特别优化，可达到单核1080P灰度图 28ms/帧的速度，如果用双线程，可满足实时处理的需求。
本节将介绍如何使用`Windows API`中的`SetWindowsHookEx`和`RegisterHotKey`函数来实现键盘鼠标的监控。这些函数可以用来设置全局钩子，通过对特定热键挂钩实现监控的效果，两者的区别在于`SetWindowsHookEx`函数可以对所有线程进行监控，包括其他进程中...
Redis作为当今最流行的内存数据库，已经成为服务端加速的必备工具之一。对于Redis为什么那么快？以及Redis采用单线程，但为什么反而获得更高的性能的疑问，在之前的Redis为什么那么快？一文中，已经有所介绍。 今天通过这篇，我们来了解一下Redis最常见的5种应用场景。您可以通过视频来学习，如
