今天看到开源中国上有这样一个问答：假设我有两个对象锁，对象A锁有5个线程在等待，对象B锁有3个线程在等待，对象A锁中的线程执行完，这时调用notifyAll,是唤醒了对象AB两个锁的全部的等待线程还是只唤醒了A锁的5个线程？1.方法文档解释通过看该方法文档的解释，可以得出下面结论：notifyAll()中All的含义是所有的线程，而不是所有的锁，只能唤

ES6为什么推出PromisePromise是ES6新增的引用类型，让我们的异步逻辑代码更加优雅。异步就相当于你会了影分身，本来你只能同一时间做一个事情，但是当你有了分身之后，你可以和他同一时间做不同的事情。所以，异步增加了我们事情完成的效率，这也就是我们常说的避免进程等待一个长时间的线程操作，同时执行，减少耗时，增加性能。异步是JavaScript的基

国内VPS服务器我们可以将它用在哪些地方，首先我们就要知道作为VPS主机，它所拥有哪些功能。今天就做一个简单的使用介绍，采用的环境是3A网络的VPS服务器，性价比较高。每个VPS服务器都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、独立超大空间、独立内存、独立CPU资源、独立执行程序和独立系统配置等。VPS用户除了可以分配多个虚拟主机及无限企业邮箱外,更具有独立服

一、什么是文件？文件就是把一些存储存放起来，可以让程序下一次执行的时候直接使用，而不必重新制作一份，省时省力。二、文件如何的打开？Python内置了一个open()方法，可以对文件进行读写操作。使用open()方法操作文件就像把大象塞进冰箱一样，可以分三步走，一是打开文件，二是操作文件，三是关闭文件。open语法open()方法的返回值是一个file对

Go语言能做什么一、我们为什么选择Go语言选择Go语言的原因可能会有很多，关于Go语言的特性、优势等，我们在之前的文档中也已经介绍了很多了。但是最主要的原因，应该是基于以下两方面的考虑：执行性能缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到

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自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

在微服务架构中，我们将系统拆分成了一个个的服务单元，各单元应用间通过服务注册与订阅的方式互相依赖。由于每个单元都在不同的进程中运行，依赖通过远程调用的方式执行，这样就有可能因为网络原因或是依赖服务自身问题出现调用故障或延迟，而这些问题会直接导致调用方的对外服务也出现延迟，若此时调用方的请求不断增加，最后就会出现因等待出现故障的依赖方响应而形成任务积压，线程资

使用场景当我们的服务收到一个请求后，需要大量调用下游服务获取业务数据，然后对数据进行转换、计算后，响应给请求方。如果我们采用串行获取下游数据，势必会增加响应时长，降低接口的qps。如果是并行获取下游数据，则是不错的。最直接想到的并行获取方法，无非是将一个个获取数据的方法封装成一个个task，然后放到线程池里执行。但这种没经过设计的使用方

本文将简单介绍HotSpot虚拟机中用到的锁优化技术。自旋锁互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现，挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态中完成，这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。而在很多应用上，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间。若实体机上有多个处理器，能让两个以上的线程同时并行执行，我们就可以让后面请求锁的那个线程原地自旋（