立即前往

活动

天翼云最新优惠活动,涵盖免费试用,产品折扣等,助您降本增效!
查看全部活动
热门活动
  • 智算采购季 热销S6云服务器2核4G限时88元/年起,部分主机可加赠对象存储组合包!
  • 免费体验DeepSeek,上天翼云息壤 NEW 新老用户均可免费体验2500万Tokens,限时两周
  • 云上钜惠 HOT 爆款云主机全场特惠,更有万元锦鲤券等你来领!
  • 算力套餐 HOT 让算力触手可及
  • 天翼云脑AOne NEW 连接、保护、办公,All-in-One!
  • 一键部署Llama3大模型学习机 0代码一键部署,预装最新主流大模型Llama3与StableDiffusion
  • 中小企业应用上云专场 产品组合下单即享折上9折起,助力企业快速上云
  • 息壤高校钜惠活动 NEW 天翼云息壤杯高校AI大赛,数款产品享受线上订购超值特惠
  • 天翼云电脑专场 HOT 移动办公新选择,爆款4核8G畅享1年3.5折起,快来抢购!
  • 天翼云奖励推广计划 加入成为云推官,推荐新用户注册下单得现金奖励
免费活动
  • 免费试用中心 HOT 多款云产品免费试用,快来开启云上之旅
  • 天翼云用户体验官 NEW 您的洞察,重塑科技边界

智算服务

打造统一的产品能力,实现算网调度、训练推理、技术架构、资源管理一体化智算服务
智算云(DeepSeek专区)
科研助手
  • 算力商城
  • 应用商城
  • 开发机
  • 并行计算
算力互联调度平台
  • 应用市场
  • 算力市场
  • 算力调度推荐
一站式智算服务平台
  • 模型广场
  • 体验中心
  • 服务接入
智算一体机
  • 智算一体机
大模型
  • DeepSeek-R1-昇腾版(671B)
  • DeepSeek-R1-英伟达版(671B)
  • DeepSeek-V3-昇腾版(671B)
  • DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
  • Qwen2-72B-Instruct
  • StableDiffusion-V2.1
  • TeleChat-12B

应用商城

天翼云精选行业优秀合作伙伴及千余款商品,提供一站式云上应用服务
进入甄选商城进入云市场创新解决方案
办公协同
  • WPS云文档
  • 安全邮箱
  • EMM手机管家
  • 智能商业平台
财务管理
  • 工资条
  • 税务风控云
企业应用
  • 翼信息化运维服务
  • 翼视频云归档解决方案
工业能源
  • 智慧工厂_生产流程管理解决方案
  • 智慧工地
建站工具
  • SSL证书
  • 新域名服务
网络工具
  • 翼云加速
灾备迁移
  • 云管家2.0
  • 翼备份
资源管理
  • 全栈混合云敏捷版(软件)
  • 全栈混合云敏捷版(一体机)
行业应用
  • 翼电子教室
  • 翼智慧显示一体化解决方案

合作伙伴

天翼云携手合作伙伴,共创云上生态,合作共赢
天翼云生态合作中心
  • 天翼云生态合作中心
天翼云渠道合作伙伴
  • 天翼云代理渠道合作伙伴
天翼云服务合作伙伴
  • 天翼云集成商交付能力认证
天翼云应用合作伙伴
  • 天翼云云市场合作伙伴
  • 天翼云甄选商城合作伙伴
天翼云技术合作伙伴
  • 天翼云OpenAPI中心
  • 天翼云EasyCoding平台
天翼云培训认证
  • 天翼云学堂
  • 天翼云市场商学院
天翼云合作计划
  • 云汇计划
天翼云东升计划
  • 适配中心
  • 东升计划
  • 适配互认证

开发者

开发者相关功能入口汇聚
技术社区
  • 专栏文章
  • 互动问答
  • 技术视频
资源与工具
  • OpenAPI中心
开放能力
  • EasyCoding敏捷开发平台
培训与认证
  • 天翼云学堂
  • 天翼云认证
魔乐社区
  • 魔乐社区

支持与服务

为您提供全方位支持与服务,全流程技术保障,助您轻松上云,安全无忧
文档与工具
  • 文档中心
  • 新手上云
  • 自助服务
  • OpenAPI中心
定价
  • 价格计算器
  • 定价策略
基础服务
  • 售前咨询
  • 在线支持
  • 在线支持
  • 工单服务
  • 建议与反馈
  • 用户体验官
  • 服务保障
  • 客户公告
  • 会员中心
增值服务
  • 红心服务
  • 客户支持计划
  • 专家技术服务
  • 备案管家

了解天翼云

天翼云秉承央企使命,致力于成为数字经济主力军,投身科技强国伟大事业,为用户提供安全、普惠云服务
品牌介绍
  • 关于天翼云
  • 智算云
  • 天翼云4.0
  • 新闻资讯
  • 天翼云APP
基础设施
  • 全球基础设施
  • 产品能力
  • 信任中心
最佳实践
  • 精选案例
  • 超级探访
  • 云杂志
  • 分析师和白皮书
  • 天翼云·创新直播间
市场活动
  • 2025智能云生态大会
  • 2024智算云生态大会
  • 2023云生态大会
  • 2022云生态大会
  • 天翼云中国行
天翼云
  • 活动
  • 智算服务
  • 产品
  • 解决方案
  • 应用商城
  • 合作伙伴
  • 开发者
  • 支持与服务
  • 了解天翼云
    • 关系数据库SQL Server版
    • 企业主机安全
    • 云防火墙
    • CDN加速
    • 物理机
    • GPU云主机
    • 天翼云电脑(政企版)
    • 天翼云电脑(公众版)
    • 云主机备份
    • 弹性云主机
      搜索发现
      关系数据库SQL Server版企业主机安全云防火墙CDN加速物理机GPU云主机天翼云电脑(政企版)天翼云电脑(公众版)云主机备份弹性云主机
    • 文档
    • 控制中心
    • 备案
    • 管理中心
    • 登录
    • 免费注册

    大厂面试-JVM笔记整理(全)

    首页 知识中心 软件开发 文章详情页

    大厂面试-JVM笔记整理(全)

    2024-12-24 10:19:23 阅读次数:18

    IO,内存,垃圾,收集器,线程

     

    前言

    • JVM包括字节码指令,寄存器、栈、垃圾回收和存储方法域
    • 运行于操作系统之上,与硬件没有直接相联交互
    • JVM 允许一个应用并发执行多个线程,Hotspot JVM 中的 Java 线程与原生操作系统线程有直接的映射关系
    • 具体的编译执行过程:
      Java 源文件—->编译器—->字节码文件
      字节码文件—->JVM—->机器码

    在hotspot的具体线程有

    系统线程 功能
    虚拟机线程(VM thread) 等待 JVM 到达安全点操作出现。这些操作必须要在独立的线程里执行,因为当堆修改无法进行时,线程都需要 JVM 位于安全点。这些操作的类型有:stop-the-world 垃圾回收、线程栈 dump、线程暂停、线程偏向锁(biased locking)解除
    周期性任务线程 定时器事件(中断)用来调度周期性操作的执行
    GC 线程 JVM 中不同的垃圾回收
    编译器线程 将将字节码动态编译成为本地平台相关的机器码
    信号分发线程 接收发送到 JVM 的信号并调用适当的 JVM 方法处理

    1. JVM内存区域

    JVM的线程分为线程私有(程序计数器、虚拟机栈、本地方法区)、线程共享(【JAVA 堆、方法区)和直接内存

    • 线程私有数据区域生命周期与线程相同
    • 线程共享区域随虚拟机生命周期
    • 直接内存并不是 JVM 运行时数据区的一部分

    程序计数器:当前线程所执行的字节码的行号指示器,记录的是虚拟机字节码指令的地址(当前指令的地址),如果为native方法,则为空
    每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各线程之间计数器互不影响
    通过计数器取指实现代码的流程控制,以及在多线程中记录其当前执行的位置
    唯一一个不会出现oom,随着线程的生命周期生灭

    虚拟机栈:

    1. 每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。
    2. 用来存储数据和部分过程结果的数据结构,同时也被用来处理动态链接、 方法返回值和异常分派
    3. 栈帧随方法生命周期

    本地方法区:虚拟机栈为执行 Java 方法服务, 而本地方法栈则为Native 方法服务(区分下虚拟机栈和本地方法栈的不同。)

    堆:是被线程共享的一块内存区域,创建的对象和数组都保存在 Java 堆内存中,也是垃圾收集器进行垃圾收集的最重要的内存区域

    方法区:即永久区用于存储被 JVM 加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据
    是各个线程共享的内存区域

    2. JVM运行时内存

    堆从垃圾回收角度分为新生代和老年代

    新生代:存放新生对象。一般占据堆的1/3 。频繁创建对象,新生代触发MinorGC 进行垃圾回收。新生代又分为 Eden 区、ServivorFrom、ServivorTo三个区

    1. Eden 区:如果新建对象占寸大,分配到老年代。当eden内存不足,触发垃圾回收
    2. ServivorFrom区:上次垃圾回收的幸存者,此次作为扫描
    3. ServivorTo区:保留上次垃圾回收幸存者

    MinorGC 的过程:复制算法

    1. 将Eden 区、ServivorFrom复制到ServivorTo区
    2. 清空Eden 区、ServivorFrom
    3. ServivorTo与ServivorFrom交换

    老年代:生命周期长的内存对象,垃圾回收不会频繁执行

    MajorGC的过程:标记清除算法

    • 扫描所有,标记存活,没收无标记
    • 耗时长,产生内存碎片
    • 装不下的时候会产生OOM(Out of Memory)异常

    永久代:内存的永久保存区域。存放 Class 和 Meta(元数据)的信息,但随着Class的增多而胀满,会抛出OOM异常

    3. 垃圾回收与算法

    3.1 如何确定垃圾

    引用计数法:通过引用计数来判断一个对象是否可以回收。如果一个对象没有引用,可能不太可能用到

    可达性分析:通过一系列的“GC roots”对象作为起点搜索,在“GC roots”和一个对象之间没有可达路径,但不可达对象不代表为垃圾可回收。不可达对象要变为可回收起码两次可能面临回收

    3.2 标记清除算法

    标记回收的对象,清除该对象变为未使用的内存空间
    但会造成内存碎片化严重,后续大对象利用的空间小

    3.3 复制算法

    为了解决内存碎片化严重
    按内存容量将内存划分为等大小的两块。每次只使用其中一块,当这一块内存满后将尚存活的对象复制到另一块上去,把已使用的内存清掉
    但缺点是内存被压缩挤压,都堆积在一起,虽然没有了碎片化,但是对象如果增多的话,复制的效率会减少

    3.4 标记整理算法

    结合以上两种算法
    标记后将存活对象移向内存的一端,清除端边界外的对象

    3.5 分代收集算法

    目前JVM常用算法
    根据对象存活的不同生命周期将内存划分为不同的域。老年代和新生代,老年代回收少,新生代大量回收,根据不同的区域确定不同算法

    新生代与复制算法:Copying 算法
    一般将新生代划分为一块较大的 Eden 空间和两个较小的 Survivor 空间(From Space, To Space),每次使用Eden 空间和其中的一块 Survivor 空间,当进行回收时,将该两块空间中还存活的对象复制到另一块 Survivor 空间中

    老年代与标记复制算法:Mark-Compact 算法
    对象存活率高, 不必进行内存复制, 且直接腾出空闲内存

    • 对象的内存分配主要在新生代的 Eden Space 和 Survivor Space 的 From Space(Survivor 目前存放对象的那一块),少数情况会直接分配到老生代
    • 当新生代的 Eden Space 和 From Space 空间不足时就会发生一次 GC,进行 GC 后,Eden Space 和 From Space 区的存活对象会被挪到 To Space,然后将 Eden Space 和 From Space 进行清理
    • To Space 无法足够存储某个对象,则将这个对象存储到老生代
    • 进行 GC 后,使用的便是 Eden Space 和 To Space 了,如此反复循环
    • 当对象在 Survivor 区躲过一次 GC 后,其年龄就会+1。默认情况下年龄到达 15 的对象会被移到老生代中

    3.6 分区收集算法

    将整个堆空间划分为连续的不同小区间, 每个小区间独立使用,独立回收。根据停顿时间,每次合理回收几个区间

    4. 引用类型

    强引用:把一个对象赋给一个引用变量,这个引用变量就是一个强引用。该对象以后永远都不会被用到 JVM 也不会回收
    软引用:当系统内存足够时它不会被回收,当系统内存空间不足时它会被回收
    弱引用:它比软引用的生存期更短,对于只有弱引用的对象来说,只要垃圾回收机制一运行,不管 JVM 的内存空间是否足够,总会回收该对象占用的内存
    虚引用:跟踪对象被垃圾回收的状态。不能单独使用,必须和引用队列联合使用

    5. 垃圾回收器

    5.1 Serial 垃圾收集器

    • 使用复制算法、单线程(只会使用一个 CPU 或一条线程)
    • 简单高效、没有线程交互的开销
    • 运行在 Client 模式下默认的新生代垃圾收集器

    5.2 ParNew 垃圾收集器

    • Serial 收集器的多线程版本,除了使用多线程进行垃圾收集之外,其他都一样
    • 机运行在 Server 模式下新生代的默认垃圾收集器

    5.3 Parallel Scavenge 收集器

    • 新生代垃圾收集器,多线程,复制算法
    • 可控制吞吐量(CPU 用于运行用户代码的时间/CPU 总消耗时间,即吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间))

    新生代 Parallel Scavenge 收集器与 ParNew 收集器工作原理类似,都是多线程的收集器,都使用的是复制算法,在垃圾收集过程中都需要暂停所有的工作线程

    5.4 Serial Old 收集器

    • 老年代垃圾收集器,单线程,标记-整理算法
    • Client 默认的 java 虚拟机默认的年老代垃圾收集器

    在 Server 模式下:老年代中使用 CMS 收集器的后备垃圾收集方案

    5.5 Parallel Old收集器

    • 多线程、标记整理算法
    • 新生代使用 ParallelScavenge 收集器只能搭配年老代的 Serial Old 收集器,只能保证新生代的吞吐量优先,无法保证整体的吞吐量,Parallel Old 正是为了在年老代同样提供吞吐量优先的垃圾收集器,如果系统对吞吐量要求比较高,可以优先考虑新生代 Parallel Scavenge和年老代 Parallel Old 收集器的搭配策略

    5.6 CMS 收集器

    • 多线程、标记整理算法,用于老年代垃圾回收
    • 获取最短垃圾回收停顿时间

    CMS的工作机制:
    初始标记-并发标记-重新标记-并发清除

    1. 标记对象(GC Roots 能直接关联的),暂停所有的工作线程
    2. 跟踪过程,不用暂停所有线程
    3. 修正并发标记,因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记,记录需要暂停所有线程
    4. 清除对象,不用暂停所有线程

    在不用暂停线程来看,CMS 收集器的内存回收和用户线程是一起并发地执行

    5.7 G1 收集器

    改进CMS收集器
    优点:

    • 标记整理算法,不产生碎片
    • 不牺牲吞吐量,精确控制停顿时间

    G1收集器避免全区域垃圾收集,它把堆内存划分为大小固定的几个独立区域,并且跟踪这些区域的垃圾收集进度,同时在后台维护一个优先级列表,每次根据所允许的收集时间,优先回收垃圾最多的区域。区域划分和优先级区域回收机制,确保 G1 收集器可以在有限时间获得最高的垃圾收集效率

    6. JAVA IO/NIO

    阻塞 IO 模型:读写数据过程中会发生阻塞现象

    data = socket.read();
    //如果数据没有就绪,就会一直阻塞在 read 方法
    

    非阻塞 IO 模型:在非阻塞 IO 模型中,用户线程需要不断地询问( CPU 占用率非常高)内核数据是否就绪,也就说非阻塞 IO不会交出 CPU,而会一直占用 CPU。轮询实在用户线程下进行,效率低

    while(true){
    	data = socket.read();
    	if(data!= error){
    	//处理数据
    	break;
    	}
    }
    

    多路复用 IO 模型:

    • Java NIO 实际上就是多路复用 IO。会有一个线程不断去轮询多个 socket 的状态,只有当 socket 真正有读写事件时,才真正调用实际的 IO 读写操作
    • 在 Java NIO 中,是通过 selector.select()去查询每个通道是否有到达事件,如果没有事件,则一直阻塞在那里,因此这种方式会导致用户线程的阻塞
    • 多路复用 IO 模式,通过一个线程就可以管理多个 socket,只有当socket 真正有读写事件发生才会占用资源来进行实际的读写操作。因此,多路复用 IO 比较适合连接数比较多的情况
    • 轮询是在内核进行,效率高

    信号驱动 IO 模型:
    在信号驱动 IO 模型中,当用户线程发起一个 IO 请求操作,会给对应socket 注册一个信号函数,然后用户线程会继续执行,当内核数据就绪时会发送一个信号给用户线程,用户线程接收到信号之后,便在信号函数中调用 IO 读写操作来进行实际的 IO 请求操作

    异步 IO 模型:只需要先发起一个请求,当接收内核返回的成功信号时表示 IO 操作已经完成,可以直接去使用数据了

    区别:在信号驱动模型中,当用户线程接收到信号表示数据已经就绪,然后需要用户线程调用 IO 函数进行实际的读写操作;而在异步 IO 模型中,收到信号表示 IO 操作已经完成,不需要再在用户线程中调用 IO 函数进行实际的读写操作

    NIO 主要有三大核心部分:Channel(通道),Buffer(缓冲区), Selector

    • 传统 IO 基于字节流和字符流进行操作,而 NIO 基于 Channel 和 Buffer(缓冲区)进行操作,数据总是从通道读取到缓冲区中,或者从缓冲区写入到通道中
    • IO 是面向流的,NIO 是面向缓冲区的
    • IO没有存放缓冲区的地方,不能前后移动,如果要前后移动,还需要存放一个缓冲区。而NIO有缓冲区,可前后移动,增加了灵活性
    • IO的堵塞是不能做任何事情。而NIO的非堵塞模型中,即使没有数据也不会保持堵塞模式,不需要等待完全读入或者完全写入可以去做其他事情
    • 线程通常将非阻塞 IO 的空闲时间用于在其它通道上执行 IO 操作,所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道

    Channel:
    io中的流是单向的,而通道是双向的(可读可写)
    实现方式有:

    1. FileChannel对应IO
    2. DatagramChannel对应UDP
    3. SocketChannel对应TCP的client
    4. ServerSocketChannel对应TCP的server

    Buffer:
    缓冲区,也是连续数组
    在 NIO 中,Buffer 是一个顶层父类,是一个抽象类
    子类有:ByteBuffer、IntBuffer、 CharBuffer、 LongBuffer、DoubleBuffer、FloatBuffer、ShortBuffer

    Selector:
    Selector 类是 NIO 的核心类
    Selector 能够检测多个注册的通道上是否有事件发生,如果有事件发生,便获取事件然后针对每个事件进行相应的响应处理。这样一来,只是用一个单线程就可以管理多个通道,也就是管理多个连接。这样使得只有在连接真正有读写事件发生时,才会调用函数来进行读写,就大大地减少了系统开销,并且不必为每个连接都创建一个线程,不用去维护多个线程,并且避免了多线程之间的上下文切换导致的开销

    7. JVM 类加载机制

    过程:加载,验证,准备,解析,初始化

    加载:生成一个代表这个类的 java.lang.Class 对 象,作为方法区这个类的各种数据的入口(可从Class 文件、jar包中的war包、运行计算生成、JSP转换的class文件等获取均可)

    验证:确保class文件中的字节流符合条件

    准备:在方法区中分配变量所使用的内存空间。正式为类变量分配内存并设置类变量的初始值阶段

    //实际上变量 v 在准备阶段过后的初始值为 0 而不是 8080,将 v 赋值为 8080 的 put static 指令是程序被编译后,存放于类构造器<client>方法之中
    public static int v = 8080;
    
    //在编译阶段会为 v 生成 ConstantValue 属性,在准备阶段虚拟机会根据 ConstantValue 属性将 v赋值为 8080
    public static final int v = 8080;
    

    解析:将常量池中的符号引用替换为直接引用的过程,class文件CONSTANT_Class_info、 CONSTANT_Field_info、CONSTANT_Method_info等信息

    —补充—
    符号引用:引用的目标并不一定要已经加载到内存中
    直接引用:可以是指向目标的指针,相对偏移量或是一个能间接定位到目标的句柄,有该引用,在内存中一定有

    类构造器<client>
    初始化阶段是执行类构造器方法的过程
    方法是由编译器自动收集类中的类变量的赋值操作和静态语句块中的语句合并而成的。虚拟机会保证子方法执行之前,父类的方法已经执行完毕,如果一个类中没有对静态变量赋值也没有静态语句块,那么编译器可以不为这个类生成()方法

    类加载器:启动类、扩展类和应用程序类

    1. 启动类加载器:负责加载 JAVA_HOME\lib 目录或通过-Xbootclasspath 参数指定路径
    2. 扩展类加载器:负责加载 JAVA_HOME\lib\ext 目录中的,或通过 java.ext.dirs 系统变量指定路径中的类库
    3. 应用程序类加载器:负责加载用户路径(classpath)上的类库
    版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_47872288/article/details/119140861,作者:码农研究僧,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

    上一篇:操作系统之进程管理

    下一篇:【leetcode】链表- 删除排序链表中的重复元素

    相关文章

    2025-04-23 08:18:38

    C语言:深入理解指针(1)

    C语言:深入理解指针(1)                                                  

    2025-04-23 08:18:38
    const , 内存 , 函数 , 变量 , 地址 , 字节 , 指针
    2025-04-22 09:44:09

    【Java】类与对象简介

    【Java】类与对象简介

    2025-04-22 09:44:09
    new , 内存 , 对象 , 引用 , 面向对象
    2025-04-22 09:44:09

    【Java】引用传递的实例分析

    【Java】引用传递的实例分析

    2025-04-22 09:44:09
    String , 传递 , 内存 , 引用
    2025-04-22 09:27:28

    SpringBoot 自定义TaskExecutor线程池执行异步操作

    SpringBoot 自定义TaskExecutor线程池执行异步操作

    2025-04-22 09:27:28
    SpringBoot , 异步 , 线程 , 自定义
    2025-04-22 09:27:17

    【C++】优先级队列(容器适配器)

    【C++】优先级队列(容器适配器)

    2025-04-22 09:27:17
    deque , 元素 , 内存 , 适配器 , 队列
    2025-04-18 08:02:09

    CUDA从入门到精通(三)——CUDA编程示例

    CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发者利用 NVIDIA GPU 的并行计算能力,编写可以在 GPU 上高效运行的代码,从而加速计算密集型任务。

    2025-04-18 08:02:09
    CUDA , GPU , 内存 , 程序 , 线程 , 释放
    2025-04-18 08:02:09

    CUDA从入门到精通(四)——数据划分方法介绍

    在并行计算或数据并行编程中,数据划分是将大量数据分配给多个计算单元(如 GPU 线程或 CPU 核心)进行并行处理的重要技术。块划分(Block Partitioning)和周期划分(Cyclic Partitioning)是两种常见的划分方式,它们的区别主要体现在 数据分配的模式 上。

    2025-04-18 08:02:09
    分配 , 划分 , 数据 , 矩阵 , 线程 , 负载
    2025-04-18 08:02:09

    CUDA从入门到精通(一)——基于CUDA的异构并行计算

    CUDA从入门到精通(一)——基于CUDA的异构并行计算

    2025-04-18 08:02:09
    CUDA , GPU , 任务 , 线程 , 编程 , 计算
    2025-04-18 08:02:02

    QT从入门到精通(二) ——信号与槽机制

    Qt 的信号与槽机制(Signal and Slot)是 Qt 框架 中用于对象间通信的核心机制之一。它允许对象之间进行松耦合的事件驱动式通信,尤其适合 GUI 应用程序 中的事件处理。

    2025-04-18 08:02:02
    信号 , 函数 , 对象 , 线程 , 连接
    2025-04-15 09:24:56

    Redis多级缓存指南:从前端到后端全方位优化!

    在现代互联网应用中,高性能和高可用性是两个非常重要的目标。为了达到这些目标,我们通常会使用缓存技术,其中 Redis 是一种非常受欢迎的缓存中间件。

    2025-04-15 09:24:56
    内存 , 存储 , 数据 , 服务器 , 浏览器 , 磁盘 , 缓存
    查看更多
    推荐标签

    作者介绍

    天翼云小翼
    天翼云用户

    文章

    32777

    阅读量

    4844083

    查看更多

    最新文章

    C语言:深入理解指针(1)

    2025-04-23 08:18:38

    【Java】引用传递的实例分析

    2025-04-22 09:44:09

    【Java】类与对象简介

    2025-04-22 09:44:09

    SpringBoot 自定义TaskExecutor线程池执行异步操作

    2025-04-22 09:27:28

    【C++】优先级队列(容器适配器)

    2025-04-22 09:27:17

    CUDA从入门到精通(四)——数据划分方法介绍

    2025-04-18 08:02:09

    查看更多

    热门文章

    Java线程同步synchronized wait notifyAll

    2023-04-18 14:15:05

    游戏编程之十一 图像页CPICPAGE介绍

    2022-11-28 01:25:04

    操作系统中的线程种类

    2023-04-24 11:27:18

    Android Priority Job Queue (Job Manager):线程任务的容错重启机制(二)

    2024-09-25 10:13:46

    C/C++ 动态解密释放ShellCode

    2023-06-19 06:57:29

    Android Priority Job Queue (Job Manager):多重不同Job并发执行并在前台获得返回结果(四)

    2023-04-13 09:54:33

    查看更多

    热门标签

    java Java python 编程开发 开发语言 代码 算法 线程 html Python 数组 C++ javascript c++ 元素
    查看更多

    相关产品

    弹性云主机

    随时自助获取、弹性伸缩的云服务器资源

    天翼云电脑(公众版)

    便捷、安全、高效的云电脑服务

    对象存储

    高品质、低成本的云上存储服务

    云硬盘

    为云上计算资源提供持久性块存储

    查看更多

    随机文章

    手写代码:读写锁。

    自己开发的在线视频下载工具,基于 Java 多线程

    温故知新-数据库篇

    Java中的线程池(如果想知道Java中有关线程池的知识,那么只看这一篇就足够了!)

    java异步判断线程池所有任务是否执行完

    Android Priority Job Queue (Job Manager):后台线程任务结果传回前台(三)

    • 7*24小时售后
    • 无忧退款
    • 免费备案
    • 专家服务
    售前咨询热线
    400-810-9889转1
    关注天翼云
    • 权益商城
    • 天翼云APP
    • 天翼云微信公众号
    服务与支持
    • 备案中心
    • 售前咨询
    • 智能客服
    • 自助服务
    • 工单管理
    • 客户公告
    • 涉诈举报
    账户管理
    • 管理中心
    • 订单管理
    • 余额管理
    • 发票管理
    • 充值汇款
    • 续费管理
    快速入口
    • 权益商城
    • 文档中心
    • 最新活动
    • 免费试用
    • 信任中心
    • 天翼云学堂
    云网生态
    • 甄选商城
    • 渠道合作
    • 云市场合作
    了解天翼云
    • 关于天翼云
    • 天翼云APP
    • 服务案例
    • 新闻资讯
    • 联系我们
    热门产品
    • 云电脑
    • 弹性云主机
    • 云电脑政企版
    • 天翼云手机
    • 云数据库
    • 对象存储
    • 云硬盘
    • Web应用防火墙
    • 服务器安全卫士
    • CDN加速
    热门推荐
    • 云服务备份
    • 边缘安全加速平台
    • 全站加速
    • 安全加速
    • 云服务器
    • 云主机
    • 智能边缘云
    • 应用编排服务
    • 微服务引擎
    • 共享流量包
    更多推荐
    • web应用防火墙
    • 密钥管理
    • 等保咨询
    • 安全专区
    • 应用运维管理
    • 云日志服务
    • 文档数据库服务
    • 云搜索服务
    • 数据湖探索
    • 数据仓库服务
    友情链接
    • 中国电信集团
    • 189邮箱
    • 天翼企业云盘
    • 天翼云盘
    ©2025 天翼云科技有限公司版权所有 增值电信业务经营许可证A2.B1.B2-20090001
    公司地址:北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室
    • 用户协议
    • 隐私政策
    • 个人信息保护
    • 法律声明
    备案 京公网安备11010802043424号 京ICP备 2021034386号