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我不会起名字322

Redis 从 0 到 1（十二）：先删缓存还是先更新库？4 种方案的 Go 并发实测我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

数据结构 --- 无锁队列（Lock-Free Queue）在高并发系统中，队列是线程间数据传递、任务调度和异步处理的基础组件。传统线程安全队列通常通过 std::mutex 保护共享状态，实现简单且正确性易于保障，但在高竞争场景下，锁竞争会导致线程阻塞、调度延迟与上下文切换开销，显著影响系统实时性与吞吐能力。

区分Java创建线程池、多线程多线程是并发执行的能力；线程池是管理线程的容器，用来复用线程、避免频繁创建销毁线程。上面的东西看不懂，本质还是对线程没有足够了解，任务执行在哪其实自己都不知道：

02-06-原理篇-增量式GC与并发GC篇章：02-原理篇阅读时间：约 40 分钟前置知识：了解 STW 暂停在游戏和实时交互应用中，GC暂停（Stop-The-World, STW）是最令人头疼的性能问题之一。一次Full GC可能暂停几十甚至上百毫秒，导致明显的卡顿。为了减少暂停时间，GC设计者们发展出了三种核心策略：增量式GC（Incremental GC）、并发式GC（Concurrent GC）和并行式GC（Parallel GC）。

Linux系统篇46——线程（十一）生产者消费者模型，三种关系和一个交易场所📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪｜ 📝 原创首发于 CSDN前言：线程（十）把条件变量讲到了底，唤醒机制加等待队列，wait 的两段阻塞也拆完了。本篇把互斥锁和条件变量组合成完整的多线程协作模型——生产者消费者。先摆清两种角色和一个交易场所，再逐一推演三种关系为什么存在，最后回答一个最容易想当然的问题：进出交易场所明明是串行的，高效到底从哪来。

要开心吖ZSH

系统并发与 QPS 上限：从 200 个线程到每秒几万请求图形验证码限流优化：从 3 秒阻塞到毫秒级拒绝的踩坑记录图形验证码故障复盘时，我反复提到一句话："Tomcat 的 200 个工作线程被占满了"。可能有同学会有疑问：这 200 是哪来的？是所有服务器共享的吗？我们这套系统到底能扛多少并发、多少 QPS？

介绍MVCC机制MVCC机制是为了提高数据库的并发性能，通过不加锁的形式，实现读写并发的问题，也就是读不影响写，写不影响读

潘潘的嵌入式日记

I²C 主机读到的 U16 偶尔跳变？先修复多字节快照发布一句话: 多字节监测值被后台任务逐字节更新时，I²C 中断可能夹在中间读取，得到“新高字节 + 旧低字节”；先组装完整快照，再用短临界区整体发布。

彻底搞懂 LongAdder：解决 AtomicLong 高并发 CPU 空转难题（原理+案例+场景对比）在 Java 并发编程中，我们都知道 AtomicLong 依靠 CAS 乐观锁实现无锁原子计数，规避了 synchronized 重量级锁的内核态切换、上下文切换、缓存失效等性能损耗。

【并发】---Disruptor 原理、源码与实战深度解析基于：LMAX Disruptor 4.0.0（2023-09-29 发布，Java 11+）；文内标注 ⚠️ 4.0 变更处为与 3.4.4 的差异

【多线程】---实战：CompletableFuture编排基于：JDK 8+（orTimeout、completeOnTimeout、Executor defaultExecutor() 等标注 JDK 9+）

【多线程】---ConcurrentHashMap 源码解析基于：OpenJDK JDK 8u 的 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap（对照 JDK 7 分段锁实现与 JDK 9+ 演进）

从零搭建工业控制系统（二十二）：线程安全与并发控制这是「从零搭建工业控制系统」系列第22篇。前面讲了状态管理，这篇讲并发——工业软件有十几个后台服务同时跑，怎么保证不互相打架。

Java SE 基础学习笔记（一）：面向对象、继承多态、抽象接口与异常（JDK 8）适用版本：JDK 8 学习目标：把“类、对象、封装、继承、多态、抽象、接口、内部类、异常”串成一个完整的知识框架。阅读建议：代码按知识点拆分；为展示继承、接口等关系，部分片段会把相关类型放在一起。实际运行时，请将每个 public class 放在同名的 .java 文件中，并补齐片段依赖的类型。

JVM 偏向锁 4 秒延迟：从源码动机到 JEP-374 废弃全链路面试高频考点：偏向锁为什么要延迟启动？启动期到底哪些对象在抢锁？后来为什么整个偏向锁都被删了？本文所有结论均附 OpenJDK 源码 / JEP 原文出处，不杜撰。

名字还没想好☜

Python asyncio.Queue 实战:用生产者-消费者给爬虫/任务流限速又解耦写异步爬虫或批量任务时,新手最容易掉进的坑是这样的:一次性把 5000 个 URL 全丢进 asyncio.gather。

并发 14 · 收官：虚拟线程与结构化并发第 8 篇讲线程池时，我们花了很大篇幅回答一个问题：“到底该开多少线程？” 答案是一套要权衡 CPU 核数、IO 等待占比、还得靠压测反复迭代的经验公式。第 13 篇讲异步编排时，我们又用 CompletableFuture 把一段本来很直白的业务逻辑，拆成了一串 thenCompose、thenCombine 的链式回调——为的是在等 IO 的时候别把宝贵的线程占着。

喵同志不止步于码农

Java Caffeine 快速入门在高并发读写的场景下，基础的ConcurrentHashMap 可以保证并发安全，但是过期策略、淘汰策略都需要手动实现，Guava Cache由此诞生，但是身为“智能缓存”的Guava Cache本身不够“智能”。因为LRU缓存在少数场景下可能无法保证高缓存命中率，因此高并发场景下，其依旧存在瓶颈。这也是Caffeine产生的原因，继承 Guava Cache 的优雅 API，同时在性能和命中率上实现质的飞跃。

并发 13 · 异步编排秒杀下单成功之后，系统要做好几件事：生成订单、扣减库存（如果放在下单接口内已经做过，这里可能是记账/对账）、给用户发一张优惠券、给下游推送一条消息通知发货系统。这几件事有的必须先后串起来（订单生成依赖扣库存成功），有的互不依赖可以并行跑（发优惠券和推消息谁也不用等谁），如果全部塞进一个方法里顺序同步执行，接口响应时间就是这几步耗时的总和——用户会觉得"下单怎么这么慢"。