并发编程指南

一般认为原子类型(java.util.concurrent.atomic类)能充分发挥代码的快速和高并发特点，大部分时间atomic确实发挥了更大作用，不过也有一些场景其实隐藏了非管理竞争的消耗，以至于成为一个严重的性能问题。 首先让我们来看看Atomic

前面我指出传统SOA架构其实无法面对高并发事务，我以国内淘宝网的两个PPT为案例，分析一下，其中一篇是面向生产环境的SOA系统设计 by 程立

今天，互联网巨头们也很任性，他们已经不满足于拥有自己的巨大的数据中心、豪华巴士以及有机午餐酒吧。他们还开始推出自己的编程语言，比如Google在2009年推出Go, Facebook在去年春季引入了HacK，以及后来的D语言. 而苹果推出了Swift语言。

我理解这篇文章总体意思是： 现在进入多核时代，只要是运行在多核上多用户同时读写都回避不了分布式和并发这两个课题。我们不能因为我们熟悉关系数据库，就对之产生100%信任，其实MySQL 这些关系数据库在处理分布式 并发以及一致性上非常复杂，而且有问题在其中，

该文是对目前Scala或Akka等基于JVM实现的Actor模型或CSP模型提出了质疑，认为因为JVM底层平台没有支持绿色线程，所以，导致Actor或类似Go语言的CSP模型的实现都会打了水漂。 当然，这是一个

一个比Disruptor吞吐量等性能指标更好的框架，使用Railway算法，将线程之间的消费发送参考现实生活中火车在站点之间搬运货物。 目标起始于一个简单的想法：创建一个开发人员友好的，简单的，轻量级线程间的通

Akka vs Storm 简短的描述一下这两个系统： Storm是一个分

比ReentrantReadWriteLock, ReentrantLock 和synchronized等同步锁更快的多线程锁控制，缺点是使用起来麻烦些，点标题进入。[该贴被banq于2014-05-07 19:05修改过]

Rust是一个能运行得飞快的系统编程语言，能够防止所有crash，消除数据访问竞争，如果你的应用非常重视并发性，那么Rust是一个选择。

主要从Java8谈这三者区别，如果不想看下面废话，猛戳标题进入正题。 我对闭包的了解是从java

本人用过scala，未用过erlang，但听哥们说“一台普通的服务器可以支撑300w个长连接”，这点很吸引，不知其真假，但erlang比java出现的还早，为什么这么多年一直在走小众化的路线，对此有很多不解，请大牛们赐教。

SharedHashMap是开源工具OpenHFT一个子项目，SharedHashMap提供ConcurrentHashMap更低

伸缩扩展Node.js应用是一个具有挑战性的任务，Javascript的单线程特性会阻止你的Node使用现代多核应用，比如下面一个基本Http服务器，这个代码无论是在单核还是多核上都是运行在一个线程中。

cassandra 2.0 也使集成 LMAX Disruptor 消息处理器，很强大啊。 LMAX Disruptor 是个神器，但如何把业务数据转为 LMAX Disruptor 喜欢的 “胃口”的数据，更神奇

ParallelJS属于类似数据并行，同样一段代码被并行执行几次，操作的数据是同一个数据集中不同的元素，MapReduce也是一种数据并行编程模型 ParallelJS开始于 River Trail, 这是一个

比如我要新增一个User,要求用户名不能重复，以前用触发器，应该没有问题，现在再仓储中先判断再新增，感觉有可能会出问题