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Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题，JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题。以至于许多Java程序员认为，我只需要关心何时创建对象，而回收对象，就交给GC来做吧！甚至有人说，如果在编程过程中频繁考虑内存问题，是一种退化，这些事情应该交给编译器，交给虚拟机来解决。

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在大规模互联网应用中，负载均衡设备是必不可少的一个节点，源于互联网应用的高并发和大流量的冲击压力，我们通常会在服务端部署多个无状态的应用服务器和若干有状态的存储服务器（数据库、缓存等等）。

一、负载均衡的作用

负载均衡设备的任务就是作为应用服务器流量的入口，首先挑选最合适的一台服务器，然后将客户端的请求转发给这台服务器处理，实现客户端到真实服务端的透明转发。最近几年很火的「云计算」以及分布式架构，本质上也是将后端服务器作为计算资源、存储资源，由某台管理服务器封装成一个服务对外提供，客户端不需要关心真正提供服务的是哪台机器，在它看来，就好像它面对的是一台拥有近乎无限能力的服务器，而本质上，真正提供服务的，是后端的集群。

一个典型的互联网应用的拓扑结构是这样的：

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重排序通常是编译器或运行时环境为了优化程序性能而采取的对指令进行重新排序执行的一种手段。重排序分为两类：编译期重排序和运行期重排序，分别对应编译时和运行时环境。

在并发程序中，程序员会特别关注不同进程或线程之间的数据同步，特别是多个线程同时修改同一变量时，必须采取可靠的同步或其它措施保障数据被正确地修改，这里的一条重要原则是：不要假设指令执行的顺序，你无法预知不同线程之间的指令会以何种顺序执行。

但是在单线程程序中，通常我们容易假设指令是顺序执行的，否则可以想象程序会发生什么可怕的变化。理想的模型是：各种指令执行的顺序是唯一且有序的，这个顺序就是它们被编写在代码中的顺序，与处理器或其它因素无关，这种模型被称作顺序一致性模型，也是基于冯·诺依曼体系的模型。当然，这种假设本身是合理的，在实践中也鲜有异常发生，但事实上，没有哪个现代多处理器架构会采用这种模型，因为它是在是太低效了。而在编译优化和CPU流水线中，几乎都涉及到指令重排序。 阅读全文

在各种并发编程模型中，生产者-消费者模式大概是最常用的了。在实际工作中，对于生产消费的速度，通常需要做一下权衡。通常来说，生产任务的速度要大于消费的速度。一个细节问题是，队列长度，以及如何匹配生产和消费的速度。

一个典型的生产者-消费者模型如下：

在并发环境下利用J.U.C提供的Queue实现可以很方便地保证生产和消费过程中的线程安全。这里需要注意的是，Queue必须设置初始容量，防止生产者生产过快导致队列长度暴涨，最终触发OutOfMemory。 阅读全文