用最通俗易懂的话来说,数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里,造成了'一个人累死,其他人闲死'的情况,这种情况是我们不能接受的,这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要一直等待这个忙碌的节点,也拖累了整体的计算时间,可以说效率是十分低下的

Java概述Java编程语言是一种通用的、并行的、基于类的、面向对象的语言。它被设计得非常简单，这样程序员可以在该语言上流畅的交流。Java编程语言与C和C有关联，但组织却截然不同，其中也省略了其他语言的一些用法，比如指针。它的目的是作为一个生产性语言，而不是一个研究性语言，因此，在设计上避免了包括新的和未经考验的功能。

最近在测试kafka性能的时候特别对kafka的producer端进行了一些扩展，本想着针对多个业务开发多个producer进行并行的生产数据，并通过统一的线程池进行管理，结果在用jconsole进行观察的时候，发现线程数一路飙升。本以为一个简单的发送端程序却花了不少精力。造成线程上涨的主要原因是有两个线程对象不断的被创建，并且暂时无法销毁。一个叫sen

redisbenchmarktset,lpushn100000qSET:38550.50requestspersecond//每秒处理3.8万多次的set请求LPUSH:37821.48requestspersecond//每秒处理3.7万多次lpush请求

MVC【最常用】:MVC的定义：M：业务逻辑处理。【业务MODEL】V：处理数据显示的部分。【如xml布局文件】C：Activity处理用户交互的问题。【也就是Activity在MVC中扮演着C的角色】MVC的特点：①、耦合性低。②、可扩展性好

前言在微服务架构中，一次请求往往涉及到多个模块，多个中间件，多台机器的相互协作才能完成。这一系列调用请求中，有些是串行的，有些是并行的，那么如何确定这个请求背后调用了哪些应用，哪些模块，哪些节点及调用的先后顺序？如何定位每个模块的性能问题？本文将为你揭晓答案。本文将会从以下几个方面来阐述分布式追踪系统原理及作用S

 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Springboot的基本搭建和配置我

AbstractHandlerMapping是实现HandlerMapping接口的一个抽象基类。支持排序，默认处理程序，处理程序拦截器，包括由路径模式映射的处理程序拦截器。所有的HandlerMapping都继承自AbstractHandlerMapping。另外，此基类不支持PATH\_WITHIN\_HANDLER\_MAPPING\_ATTRIBUT

什么是FlinksqlFlinkSQL是基于ApacheCalcite的SQL解析器和优化器构建的，支持ANSISQL标准，允许使用标准的SQL语句来处理流式和批处理数据。通过FlinkSQL，可以以声明式的方式描述数据处理逻辑，而无需编写显式的代码。使用

作为云服务国家队，天翼云坚持科技创新，不断加快推进数据存储基础设施建设，创新推出并行文件服务HPFS（CTHPFS，HighPerformanceFileStorage），助力企业构建高性能存储底座。天翼云HPFS支持全NVMe闪存和InfiniBand高速网络，并融入RDMA技术，可提供最高千万IOPS和TBps吞吐，同时保证亚毫秒时延。该产品具有高性能、高可靠性、高可扩展性的特点，可充分满足企业在HPC和AI等场景下的存储需求。