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容器(docker)中运行java需关注的几个小问题

简介

  • container: 资源隔离、平台无关, 限制cpu、mem等资源
  • Java: 平台无关、Write once, run anywhere、WORA
      java不知道自己运行在container里,以为它看到的资源都能用。结果:java工作在资源充足的
    

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IO模型解惑

本文基于《构建高性能网站》整理。之前对于各种IO模型的理解不是很清晰,发现这本书里整理得比较好,这里记录下相关要点。

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JAVA互斥锁(synchronized&Lock):行为分析及源码

JVM中有这样一段注释:

[code lang=”java”]
// The base-class, PlatformEvent, is platform-specific while the ParkEvent is
// platform-independent. PlatformEvent provides park(), unpark(), etc., and
// is abstract — that is, a PlatformEvent should never be instantiated except
// as part of a ParkEvent.
// Equivalently we could have defined a platform-independent base-class that
// exported Allocate(), Release(), etc. The platform-specific class would extend
// that base-class, adding park(), unpark(), etc.
//
// A word of caution: The JVM uses 2 very similar constructs:
// 1. ParkEvent are used for Java-level "monitor" synchronization.
// 2. Parkers are used by JSR166-JUC park-unpark.
//
// We’ll want to eventually merge these redundant facilities and use ParkEvent.
[/code]

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线上性能问题初步排查方法

本文首发于并发网,作者:方腾飞

引言

有时候有很多问题只有在线上或者预发环境才能发现,而线上又不能Debug,所以线上问题定位就只能看日志,系统状态和Dump线程,本文只是简单的介绍一些常用的工具,帮助定位线上问题。

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Bash漏洞那些事儿

英文原文链接译文链接,原文作者:Troy Hunt ,译者:有孚

还记得Heartbleed漏洞吗?如果你相信今天这个铺天盖地的传言,那说明Shellshock和它是一类的,它的名字也同样令人畏惧(弹震症,一种精神疾病),就是缺了个酷点的LOGO而已(这些漏洞的市场部的人需要加把劲了)。不过认真来讲,它还是有可能成为一个大麻烦的,正如上次heartbleed漏洞中我所做的那样,我希望能汇总出一些资料,这样对我自己来说,我能知道如何去解决这个问题,也让别人能在各种传闻里真正认识到它潜在的风险。

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如何写gdb命令脚本

作为UNIX/Linux下使用广泛的调试器,gdb不仅提供了丰富的命令,还引入了对脚本的支持:一种是对已存在的脚本语言支持,比如python,用户可以直接书写python脚本,由gdb调用python解释器执行;另一种是命令脚本(command file),用户可以在脚本中书写gdb已经提供的或者自定义的gdb命令,再由gdb执行。在这篇文章里,我会介绍一下如何写gdb的命令脚本。
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JVM上的随机数与熵池策略

在apache-tomcat官方文档:如何让tomcat启动更快 里面提到了一些启动时的优化项,其中一项是关于随机数生成时,采用的“熵源”(entropy source)的策略。

他提到tomcat7的session id的生成主要通过java.security.SecureRandom生成随机数来实现,随机数算法使用的是”SHA1PRNG”

private String secureRandomAlgorithm = "SHA1PRNG";

在sun/oracle的jdk里,这个算法的提供者在底层依赖到操作系统提供的随机数据,在linux上,与之相关的是/dev/random/dev/urandom,对于这两个设备块的描述以前也见过讨论随机数的文章,wiki中有比较详细的描述,摘抄过来,先看/dev/random

在读取时,/dev/random设备会返回小于熵池噪声总数的随机字节。/dev/random可生成高随机性的公钥或一次性密码本。若熵池空了,对/dev/random的读操作将会被阻塞,直到收集到了足够的环境噪声为止

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UNIX/Linux C 程序员需要掌握的七种武器

我是一名普通的软件工程师,不是什么技术大牛。这篇文章所提到的“七种武器”只是我这些年工作经验的一点体会和感悟,如果有错误的地方,还请大家指正。

(一)C语言

作为一名C程序员,熟练掌握C语言是最基本的一项技能。关于如何学好C语言,以及C语言话题的讨论,网上有很多经典的文章,我就不一一列举了。在这里,我只想谈一点我个人的体会:刚毕业时,我来到一家比较大的软件公司工作,而公司的工作模式是每个人只负责一个小模块。这样工作两年后,我自认为我的C语言水平已经很高了。后来,我来到现在这家公司。由于工作需要,接触的东西也多了,开源项目也了解一些,才发现自己的C语言能力太一般了:原来宏可以这样写,指针可以这样用…等等。现在我在写代码时,常常会想:这个行为是C语言规范定义的吗?如果是,是C89还是C99?我现在用的编译器支持吗?如果不是C语言规范定义的,那么在程序运行的这个平台,行为是确定的吗?所以我建议大家平时可以多想想这些问题,查查资料,相信一定会对C语言有更深的理解。

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硬件的习性

原文链接    作者:paul    译者:谢宝友,鲁阳,陈渝

大多数人根据直觉就知道,在系统间传递消息要比在单个系统上执行简单计算更加耗时。不过,在共享同一块内存的系统的线程间传递消息是不是也更加耗时,这点可就不一定了。本章主要关注共享内存系统中的同步和通信的开销,只涉及了一些共享内存并行硬件设计的皮毛,想了解更多信息的读者,可以翻看Hennessy和Patterson的经典教材最新版[HP95]。

小问题4.1:为什么并行软件程序员需要如此痛苦地学习硬件的低级属性?如果只学习更高级些的抽象是不是更简单,更好,更通用?

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Mutex和内存可见性

原文链接  作者:Loïc  译者:林永听

介绍

POSIX线程遵守共享内存模型[1],此模型各线程可以访问一组共享对象。多个并发的线程需要协同访问共享对象。为此该模型引入了以下两个属性来简化程序设计:

  • 原子访问:避免线程在访问数据对象时,另一线程正在修改它。
  • 内存可见性:一旦线程修改数据对象,其它线程在修改行为发生之后马上能看见此对象的新状态,如图1所示。

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