从文本到二进制：HTTP/2不止于性能，更是对HTTP/1核心语义的传承与革新
云原生计算基金会（Cloud Native Computing Foundation，CNCF）是一个非盈利的开源组织，专注于推动云原生计算的发展和标准化。而gRPC（Google Remote Procedure Call）是由Google发起并开源的高性能、跨语言RPC框架。2017年，Goog ...
RPC的三大问题：跨语言、跨平台通信的终极解决方案是如何炼成的？
服务间通信的效率与可靠性是系统性能和稳定性的关键。远程过程调用（RPC）作为跨进程、跨机器交互的核心机制，其传输协议的设计至关重要。一个优秀的RPC传输协议需要应对三大挑战：1）跨语言、跨平台的数据表示与解析；2）保障网络传输的完整性、顺序性与效率；3）在服务间建立清晰统一的调用约定。 本文将从 H ...
架构师~软件分层设计总结
开发规范的整理 RESTful Api规范 软件分层设计 数据实体划分 分层设计主流技术栈 1. RESTful Api规范 自解释，不要用驼峰，小写，单词之间用减号，URL路径使用单数还是复数没有要求，推荐复数 用户列表 GET /users 用户1的内容 GET /users/1 用户1的评论列 ...
【面向接口编程(IOP)典型场景】底层组件如何实现回调通知上层应用系统？
本文介绍了在账务插件开发中，如何通过“面向接口编程”实现异步转账完成后的回调通知机制。通过定义回调接口 `TransferCallback`，账务组件在异步操作完成后可通知上层应用进行后续业务处理。文章提供了纯 Java 和 Spring 两种实现方式的代码示例，展示了接口在插件化架构中的重要作用，... ...
千亿消息“过眼云烟”？Kafka把硬盘当内存用的性能魔法，全靠这一手！
Kafka 消息队列 Apache Kafka是一个开源的分布式消息队列，由LinkedIn公司开发并于2011年贡献给Apache软件基金会。Kafka被设计用来处理千亿量级的实时数据，被广泛应用于互联网大规模数据处理平台中。 Kafka强大的数据吞吐量，其中最重要部分在于它的消息日志格式的设计， ...
Facebook内部都在用的存储引擎，LSM凭什么能硬扛亿级写入流量？
RocksDB LSM树 RocksDB是Meta (Facebook) 开源的高性能持久化键值存储库，源于Google的LevelDB，并针对SSD和服务器工作负载进行了深度优化。它广泛应用于需要处理海量数据（亿级甚至更高）并要求高写入吞吐的场景。 RocksDB 以 kv 对集合的形式存储数据， ...
十年大厂员工终明白：MySQL性能优化的尽头，是对B+树的极致理解
存储引擎 存储引擎是数据库管理系统（DBMS）或键值存储系统的核心组件，它定义了数据在持久化存储介质上如何组织、存储、检索和管理。不同的存储引擎针对特定负载（如读密集型、写密集型、混合型）和数据模型（如关系型、键值型、文档型）进行优化。 目前常见的存储引擎使用的存储数据结构有如下几种。 1）哈希表（ ...
Tolk.dll 架构拆分
我今天在和 GPT 讨论之前说过的新想法：把 Tolk 拆分，拆分为： 入口：用于接入其他程序。 兼容现存的入口：主要是 Tolk.dll、TolkDotNet.dll、Tolk.jar；nvda.dll 等。再加一个 http 的接口用于测试。这部分是最大的改动，可以降低维护成本，也能更好的支持多 ...
硬盘性能提升100倍的秘密：看懂顺序I/O的魔力
I/O缓存 局部性原理 局部性原理（Principle of Locality）指在程序执行过程中，倾向于访问某些局部特定的数据或指令，而不是随机地访问整个内存空间。这是缓存技术得以有效的根本原因。 1）时间局部性（Temporal Locality）：如果一个数据项被访问，那么在不久的将来它很可能 ...
从纳秒到毫秒的“时空之旅”：CPU是如何看待内存与硬盘的？
在数据暴涨时代，如何高效存储和管理海量数据已成为应用系统的核心挑战。这不仅关乎读写性能，更涉及并发场景下性能与持久化之间的平衡。要应对这一挑战，既需要理解不同存储介质的物理特性与性能边界，也需通过数据结构、存储模型与操作系统机制的协同设计，达成技术上的最优平衡。 本文将从计算机系统的分层存储体系这一 ...
性能优化之母：为什么说“方法内联”是编译器优化中最关键的一步棋？
方法内联 方法内联（Method Inlining）是编译器在进行优化时，将被调用方法的代码直接嵌入到调用点，以替代方法调用指令的过程。它不仅消除了方法调用的开销，还为后续的优化（如常量传播、死代码消除等）创造了条件。 Java程序的方法调用会涉及到如下步骤： 1）保存当前方法的程序计数器（返回地址 ...
new出来的对象，不一定在堆上？聊聊Java虚拟机的优化技术：逃逸分析
逃逸分析（Escape Analysis）是一种静态程序分析技术，主要用于判定对象的可见范围（Visibility）与生命周期（Lifetime）。该技术是现代即时编译器实现局部化优化、提升内存使用效率、降低同步成本的基础。 通俗来说，逃逸分析的核心在于回答这样一个问题：某个对象是否可能“逃逸”出它 ...
解锁硬件潜能：Java向量化计算，性能飙升W倍！
机器相关的编译优化 与机器相关的编译优化常见的有指令选择（Instruction Selection）、寄存器分配（Register Allocation）、窥孔优化（Peephole Optimization）等。这些机器级优化通常发生在中间表示向目标代码生成之间的后端编译阶段。 与源代码层面的优 ...
Java编译器优化秘籍：字节码背后的IR魔法与常见技巧
中间表达形式 编译器通常被划分为前端编译器和后端编译器两个部分。前端编译器负责对源代码进行词法分析、语法分析和语义分析，生成中间表达形式（Intermediate Representation ，IR）。这种由前端生成的IR被称为高级中间表达形式（High Intermediate Represen ...
“代码跑着跑着，就变快了？”——揭秘Java性能幕后引擎：即时编译器
HotSpot虚拟机内部集成了两个即时编译器，分别被称为C1编译器（Client Compiler/ Quick Complier）和C2编译器（Server Compiler）。自Java 9起，-server模式（即启用C2编译器或分层编译）是默认选项，-client选项通常会被忽略。 C1编译 ...
“同声传译”还是“全文翻译”？为何HotSpot虚拟机仍要保留解释器？
Java虚拟机采用的是基于栈的指令集架构，这意味着Java虚拟机主要通过解释执行基于栈的字节码来运行Java程序。尽管Java虚拟机采取了一些优化措施，如栈顶缓存（Stack Top Cache），将栈顶元素缓存到寄存器中以减少对内存的频繁访问，但这些优化手段并不能从根本上解决基于栈的指令集执行效率 ...
a+b=c，处理器一步搞定，Java虚拟机为啥要四步？
基于栈的运行方式 Java虚拟机的执行过程基于字节码指令，可以将其视为对操作系统的一种抽象模拟。Java虚拟机具有自己的指令集和运行环境，包括堆（Heap）、栈（Stack）、方法区（Method Area）等。因此，Java虚拟机的指令操作流程与处理器的指令操作流程有许多相似之处，主要包括取指令、 ...
Hello World背后藏着什么秘密？一行代码看懂Java的“跨平台”魔法
Java虚拟机（Java Virtual Machine，JVM）是Java生态的基石，不仅承载着“一次编写，随处运行”的核心使命，还通过即时编译优化机制，弥合抽象层与性能间的差距。字节码的通用性虽带来效率损耗，但Java虚拟机借助动态探测热点代码、分层编译策略和即时优化技术，不断弥补抽象造成的性能 ...
我的代码出现幻觉？说好的a = 1； x = b，怎么成了x = b； a = 1？
有序性：代码执行的幻觉 前面讲到通过缓存一致性协议，来保障共享变量的可见性。那么是否还有其他情况，导致对共享变量操作不符合预期结果。可以看下面的代码： private int a, b; private int x, y; public void test() { Thread t1 = new T ...
我的代码背叛了我？为什么 a=1, b=2，最后x和y都等于0？
随着多核架构的普及，并发编程已成为开发者不可或缺的核心技能。在学习过程中，开发者常会遇到这样的困惑：正确编写的单线程代码，为何在并发环境下可能瞬间失效？看似有序的语句执行后，为何结果却混乱不堪？这些问题，都指向了编程领域的一个关键课题——内存模型。 本文以Java语言为例，剖析共享数据在并发环境中的 ...
