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一朵小花
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SevenCoding
Java开发
·
2月前
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工作中常见的OOM?你了解JVM调优吗?
## 工作中常见的6种OOM问题 ### 堆内存OOM 堆内存OOM是最常见的OOM了。 出现...
6
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一朵小花
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努力的小郑
一介散修罢了
·
2月前
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Spring监听器(ApplicationEvent):比MQ更轻的异步神器!亿级流量下的咖啡店经营哲学
Spring事件驱动:亿级流量下的咖啡店经营之道——比MQ更轻的异步解耦实战。Spring中ApplicationEvent的最佳实践。...
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一朵小花
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杨杨杨大侠
🚀公众号 @Bug 与段子
·
1月前
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06 - 表达式引擎实现 🔍
🤔 为什么需要表达式引擎? 在流程编排中,表达式引擎是实现动态逻辑的核心: 🔀 条件判断: 根据运行时数据决定流程走向 🧮 数据计算: 对上下文数据进行复杂计算 🔄...
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一朵小花
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李博帅
Java 开发工程师
·
2年前
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基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)
一、聊聊什么是硬编码使用缓存? 在学习 Spring Cache 之前,笔者经常会硬编码的方式使用缓存。 我们来举个实际中的例子,为了提升用户信息的查询效率,我们对用户信息...
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一朵小花
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码农参上
公众号【码农参上】
·
3年前
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Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑
当地表最强本地缓存Caffeine遇上性能之王Redis,能够给我们的接口访问速度带来怎样的提升,不妨来看一下。...
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一朵小花
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快乐肚皮
Java开发
·
3月前
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深入解析 Caffeine 缓存
在高并发系统中,缓存是提升性能的核心组件之一。Caffeine 作为一款高性能 Java 缓存库,凭借其 Window-TinyLFU 淘汰算法 和 卓越的并发性能,成为许...
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一朵小花
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刘大华
Java、前端开发者
·
1月前
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别学23种了!Java项目中最常用的6个设计模式,附案例
大家好,我是大华。 设计模式对于很多老开发来说也已经是很熟悉了,但有时候写代码还是:new 对象() ,if-else 套八层。...
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花小姐的春天
公众号 @花小姐的春天
·
3月前
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老祖宗没骗我,我把《周易》六十四卦丢给了大A股,市场居然回应了我
老祖宗没骗我,我把《周易》六十四卦丢给了大A股,市场居然回应了我 也许我是真的疯了,前几天一个下午,望着天上的一朵云,我突然想到: 如果把《周易》放进大A,会发生点什么? ...
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一朵小花
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技术小馆
架构师
·
4月前
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别再重复造轮子!SpringBoot 内置的 20个高效工具类
想获取更多高质量的Java技术文章?欢迎访问 Java技术小馆官网,持续更新优质内容,助力技术成长! SpringBoot 内置的 20 个高效工具类 还在自己写工具类?你...
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一朵小花
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苏三说技术
公众号 @苏三说技术
·
2月前
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MySQL的三大日志
大家好,我是苏三,又跟大家见面了。 前言 飞机失事靠黑匣子还原真相,MySQL崩溃靠三大日志保障数据安全。 作为一个工作多年的程序员,我见过太多因日志配置不当引发的灾难:数...
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一朵小花
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Dcr_stephen
1月前
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Spring 事务中的 beforeCommit 是业务救星还是地雷?
在订单中台架构持续演进中,我们曾将库存预占逻辑放入 beforeCommit 钩子中以规避事务回滚问题,但实际运行中却暴露出大量异常不可感知、事务边界不清晰、分布式一致性失...
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一朵小花
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苏三说技术
擦桌子 @养鸡专业户
一朵小花
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猫仙草
后端开发
·
4年前
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CompletableFuture避坑2——allOf()超时时间不合理的后果
CompletableFuture的allof()超时返回时,子线程仍在运行,高并发时容易积累下大量垃圾线程...
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一朵小花
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桦说编程
资深后端开发
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5月前
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CompletableFuture典型错误 —— 代码出自某大厂
某团技术文章《CompletableFuture原理与实践-外卖商家端API的异步化》存在对于CompletableFuture错误用法,本文提出避免嵌套Future等更好...
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一朵小花
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星航
6年前
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针对MySQL死锁问题的思路分析
线上某服务时不时报出如下异常(大约一天二十多次):“Deadlock found when trying to get lock;”。 Oh, My God! 是死锁问题。...
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一朵小花
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GreatSQL
@万里数据库
·
4月前
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针对大事务问题对业务存储过程改造
# 针对大事务问题对业务存储过程改造 ## 一、问题描述 ### 1. 问题现象 业务调用存储过程没有成功,发现存在大事务,单独拿出来执行发现问题。 ```SQL grea...
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一朵小花
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苏三说技术
公众号 @苏三说技术
·
4年前
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拜托,别再让我优化大事务了,我的头都要裂开了
正好前段时间我在公司处理过这个问题,我们当时由于项目初期时间比较紧张,为了快速完成业务功能,忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后,专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题,...
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一朵小花
擦桌子 @养鸡专业户
·
6月前
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深度学习的模型各层讲解
以下是针对 OptimizedMNISTNet 模型的逐层详解,结合图像处理流程和生活化比喻,帮助理解每个模块的设计意图: 模型结构图示 逐层详解 1. 第一卷积层:特征侦...
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一朵小花
擦桌子 @养鸡专业户
·
6月前
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深度学习中的卷积层、池化层、全连接层
1. 卷积层 —— 特征扫描仪 工作原理 比喻:想象你在用放大镜(卷积核)逐块检查快递单号(图片),每个放大镜负责识别一种特征(如数字的横线、竖线) 作用: ✅ 提取局部特...
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一朵小花
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渡码
算法 @阿里巴巴
·
1年前
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放弃RAG,这才是知识库助手的终极玩法
大家好,我是老渡。 最近偶然发现,智谱AI的大模型开放平台(bigmodel.cn)默默上线了一个长文本大模型 GLM-4-Long,赶紧拿来试了一番,还顺手开发了2个大家...
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