在进行性能测试时，接口响应时间长，吞吐量低，是否让你无从下手？在高并发下，JVM中FullGC异常，JVM堆内存溢出，常常令你焦头烂额？业务增长迅猛，大量读写操作单表单库，造成数据库死锁，只能目瞪口呆？面试官一问性能调优就歇菜，还是答不到点子上？对于很多程序员来说，Java性能

ConcurrentHashMap是Java5中支持高并发、高吞吐量的线程安全HashMap实现。在这之前我对ConcurrentHashMap只有一些肤浅的理解，仅知道它采用了多个锁，大概也足够了。但是在经过一次惨痛的面试经历之后，我觉得必须深入研究它的实现。面试中被问到读是否要加锁，因为读写会发生冲突，我说必须要加锁，我和面试官也因此发生了冲突

在开发C程序时，一般在吞吐量、并发、实时性上有较高的要求。设计C程序时，总结起来可以从如下几点提高效率：并发异步缓存下面将我平常工作中遇到一些问题例举一二，其设计思想无非以上三点。1任务队列1.1   以生产者消费者模型设计任务队列      生产者消费者模型是人们非常熟

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ea57a5cd288c6bbc24521607f4e0aae21a.jpg)    Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架，目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件，Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量，并可以不依赖Storm，SparkSt

一、Kafka简介Kafka是LinkedIn使用Scala开发的一个分布式消息中间件，它以水平扩展能力和高吞吐率著称，被广泛用于日志处理、ETL等应用场景。Kafka具有以下主要特点：\\消息的发布、订阅均具有高吞吐量：\\据统计数字表明，Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB）。

activeMQ：高效、可扩展、稳定安全企业级消息通信rabbitMQ：分布式系统可靠、可扩展、功能丰富，内存式堆积，某些条件下触发换页动作将内存中消息换页到磁盘；支持多租户  不支持重试队列，二次封装延迟队列实现呢  拉模式，不回溯，支持消息追踪  多租户kafka：高吞吐量分布式发布订阅消息系统，可水平扩展，磁盘式堆积，冗余功能

Kafka在弹性、容错性以及高吞吐量方面有着很大的优势。想要达到生产环境最优，发挥这些特性，需要我们进行一系列的配置。Kafka提供了非常多的配置属性，对于初学者而言，很容易陷入困惑。其实，多数的配置已经满足了大部分的使用场景，本文分享总结了几个比较重要的配置参数，主要是针对producer端的配置，希望对你有所帮助。本文所讨论的配置文件包括：_√_

一、读写分离介绍当使用SpringBoot开发数据库应用时，读写分离是一种常见的优化策略。读写分离将读操作和写操作分别分配给不同的数据库实例，以提高系统的吞吐量和性能。读写分离实现主要是通过动态数据源功能实现的，动态数据源是一种通过在运行时动态切换数据库连