fault-tolerance-made-easy-an-intro-to-akka 挑战 写并发程序很难。程序员不得不处理线程、锁和竞态条件等等，这个过程很容易出错，而且会导致程序代码难以阅读、测试和维护。

话外话，研究多线程是因为我在一本讲并发编程的书籍里看到书里作者把能做好并发编程的工程师叫做并发工程师，这和我研究web前端技术时候看到前端工程师的感受类似，因此我想找机会也把自己训练成为一名并发工程师。 废话少

本文将从负载测试的角度，描述了做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情. 你可以在本文的结尾部分看到讨论的记录. 快速的步骤概要 编写你的脚本 使用JMeter进行本地测试 BlazeMeter沙箱测试

其实就是把每个请求的操作放到一个队列中,后面开启一个线程来把前面的指令进行一个合并操操作.一个线程在高并发下可以无法更快速地合并起来,可以根据需要进行合理的操作线程应用. 这种设计的效果是否真的比较理想呢

继续并发，上篇博客对于ScheduledThreadPoolExecutor没有进行介绍，说过会和Timer一直单独写一篇Blog. 1、Timer管理延时任务的缺陷 a、以前在项目中也经常使

一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。

com/java-art-reentrantlock/ 作者：魏鹏  本文是《 Java并发编程的艺术 》的样章 1. 前言 在Java并发包中常用的锁（如：ReentrantLock），基本上都是排他锁，这些锁

ctorInstance(memory); //2:初始化对象 回到示例代码第7行，如果发生重排序，另一个并发执行的线程B就有可能在第4行判断instance不为null。线程B接下来将访问instance所

一个新的内容然后再改，这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWri

Java并发编程的4种风格：Threads，Executors，ForkJoin和Actors 我们生活在一个事情并行发生的世界。自然地，我们编写的程序也反映了这个特点，它们可以并发的执行。当然除了

重新设计的日志组件，思路还是非常清晰的。只是在持久化日志时遇上了问题了。 持久化日志方法一，其实是很完美的解决方法，但是在高并发的时候，总是抛出异常，找不出原因。 持久化日志方法二，是我目前采用的方法，能够有效的解决问题。

个处理器使用共享内存执行时，所有处理器都并行工作来使任务完成得更快。并发（或并行）引入了新的挑战，并且我们会开发新的机制来管理并发程序的复杂性。 4.2 分布式系统 分布式系统是自主的计算机网络，

2.6 发布了，Disruptor 是一个 Java 的并发编程框架，大大的简化了并发程序开发的难度，在性能上也比 Java 本身提供的一些并发包要好。 项目地址： http://code.google

gQueue常用于生产者消费者场景，在Java的并发包中已经提供了BlockingQueue的实现。 J.U.C之AQS传送门: 【死磕Java并发】—–J.U.C之AQS（一篇就够了） PriorityBlockingQueue介绍

Concurrency Kit 提供了大量的并发原生方法和数据结构用于帮助设计和实现高性能的系统开发。该项目最大限度的降低对操作系统的相关性，提供统一的接口，便于程序在不同系统间的移植。 Concurrency

New 和 ChangeLog 页面。 Gevent是一个基于greenlet的Python的并发框架，以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效。

1. 高性能并发网络服务器设计与实现 http://www.ideawu.net/ 2. 网络服务器开发协议设计(网络协议和应用协议) 语法(报文格式) 语义(指令的处理, 交互时序等) 只要涉及到交互(即使不是网络交互)

随着多核CPU的高速发展，为了充分利用硬件的计算资源，操作系统的并发多任务功能正变得越来越重要，但是CPU在进行计算时，还需要从内存读取输出，并 将计算结果存放到内存中，然而由于CPU的运算速度比内存高几个数量级，CPU内的寄存器数量和容量有限，

原子性、一致性、隔离性以及持久性，即通常所说的ACID特性。为了实现事务特性，HBase采用了各种并发控制策略，包括各种锁机制、MVCC机制等。本文首先介绍HBase的两种基于锁实现的同步机制，再分别

e、synchronized、Atomic这四个关键字，我想一提及到大家肯定都想到的是解决在多线程并发环境下资源的共享问题，但是要细说每一个的特点、区别、应用场景、内部实现等，却可能模糊不清，说不出个