万丈高楼平地起：从“输入-处理-输出”第一性原理，看懂系统架构的演进
系统设计的复杂性，往往源于其需要应对的外部压力。对于互联网应用而言，用户规模的增长和流量的瞬时波动，是其必须面对的常态。一个未经深思熟虑的系统，在流量洪峰面前可能会变得迟缓甚至不可用，直接影响用户体验与业务目标。 因此，构建一个能够从容应对压力的系统架构，便成为一项核心的工程命题。 本文将探讨一种行 ...
内存泄漏 vs. 内存溢出：剖析Java虚拟机两大内存绝症的病因与疗法
内存泄漏和内存溢出是Java程序中最常见的两类内存管理问题。它们都与内存息息相关，但本质、成因和解决方法截然不同。 内存泄漏 内存泄漏指的是程序在向系统申请内存后，由于设计缺陷或编码错误，导致某些已经不再被使用的对象仍然被引用链持续持有，从而无法被垃圾回收器识别和回收。这些无用对象会像僵尸一样永久地 ...
告别漫长GC停顿：深入解析G1如何实现可预测的毫秒级响应
G1（Garbage-First）垃圾回收器是一款面向服务端应用、为大内存和多处理器系统设计的革命性垃圾回收器。G1的核心设计目标是在满足高吞吐量的同时，建立一个“可预测的停顿时间模型”（Pause-Time Model），让使用者可以明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾回收上的时间大 ...
吞吐量、延迟、内存：深入理解垃圾回收的“三元悖论”
垃圾回收算法的评价标准：吞吐量、延迟、内存，孰轻孰重？ 评估和选择垃圾回收器时，不存在一体通用的最优解。不同的应用场景对性能的要求截然不同，因此需要通过一套标准化的指标来衡量垃圾回收算法的特性。通常，关注三个主要的、且相互制约的评价指标：吞吐量（Throughput）、最大暂停时间（Max Paus ...
不止新生代与老年代：深入Java虚拟机堆内存布局与TLAB、卡表等优化机制
Java虚拟机运行数据区域 在JDK 8及以上版本中，Java虚拟机运行时数据区域主要包括以下部分： 1）堆（Heap）：这是Java虚拟机中最大的内存区域，所有线程共享，主要用于存放对象实例和数组。这也是垃圾回收的主要区域，因此也被称作GC堆（Garbage Collection Heap）。 2 ...
为什么我的应用会卡顿？垃圾回收中的STW难题与破解之道
垃圾回收算法：清除、压缩、复制 可达性分析提供了一种有效的方式，来标记哪些对象死亡，哪些对象还存活。然而，确定哪些对象死亡可以被回收，只是垃圾回收的第一步， 这个过程通常被称为标记（Mark）。接下来，需要一种方法来回收这些死亡对象占用的内存，以便这些内存可以被重新使用。这就是垃圾回收算法的任务。 ...
谁生？谁死？从引用计数到可达性分析，洞悉GC的决策逻辑
引用计数与可达性分析：谁死了，谁还活着？ 垃圾回收，顾名思义，便是将已经分配出去的，但却不再使用的内存回收回来，以便能够再次分配。在Java虚拟机的语境下，垃圾指的是死亡的对象所占据的堆空间。这里便涉及了一个关键的问题：如何辨别一个对象是存是亡？ 引用计数 引用计数（Reference Counti ...
压缩指针：64位系统下，Java虚拟机是如何“偷”回4字节内存的？
Java对象：在内存中的真面目 在Java中，通过new关键字创建一个Java类的实例对象时，该对象会通过碰撞指针方式存储在内存的堆中，并被分配一个内存地址。在Java虚拟机中，一个Java对象由对象头（Object Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding） ...
JWT令牌
该笔记介绍SpringBoot中JWT令牌的使用，内容涵盖Maven依赖坐标配置、JWT生成方法（设置算法、自定义声明、签名及过期时间）、JWT解析验证（验证签名、过期时间等）以及配置映射（YAML配置与JwtProperties类实现配置管理），并提供了完整的Java代码实现示例。 ...
为什么Java/Python程序无需关心内存释放？揭秘垃圾回收（GC）的核心概念
在Java的编程世界里，开发者既无需也无法像C/C++那样手动调用malloc/free来管理内存的分配与回收，这一核心任务完全由Java虚拟机在幕后自动完成。这种自动化设计极大地简化了编码，将开发者从繁琐且极易出错的内存管理中解放出来。然而，这种便利性的背后隐藏着一个经典且复杂的难题：一个动态运行 ...
jemalloc思想的极致演绎：深度解构Netty内存池的精妙设计与实现
内存分配 Netty内存池的核心设计借鉴了jemalloc的设计思想。jemalloc是由Jason Evans在FreeBSD项目中实现的高性能内存分配器，其核心优势在于通过细粒度内存块划分与多层级缓存机制，降低内存碎片率并优化高并发场景下的内存分配吞吐量。 Netty基于jemalloc的多Ar ...
“化零为整”的智慧：内存池如何绕过系统调用和GC，构建性能的护城河
内存池：精打细算的内存管家 在高性能系统（如网络服务器）的极致优化中，当处理器和I/O的瓶颈被逐一攻克后，内存管理便成为决定系统延迟和吞吐量的最后一道，也是最关键的一道关隘。传统的内存分配方式在这种场景下显得力不从心，催生了通过内存池（Memory Pool）作为管理策略。 在C/C++或Java等 ...
职责分离的艺术：剖析主从Reactor模型如何实现极致的并发性能
Reactor单线程模型 在Reactor单线程模型中，所谓的“单线程”主要针对I/O操作而言，即所有的I/O操作（如accept()、read()、write()和connect()）都在同一个线程上完成。然而，在当前的单线程Reactor模型中，不仅I/O操作由Reactor线程处理，非I/O的 ...
从C10K到Reactor：事件驱动，如何重塑高并发服务器的网络架构
事件驱动 事件驱动（Event Driven）是一种核心的编程范式，其根本特征是控制反转（Inversion of Control，IoC）。在这种模型中，程序的执行流不再由代码的顺序调用决定，而是由一系列异步发生的事件来驱动。应用程序的角色从主动轮询或等待，转变为被动地对事件做出响应，这构成了现代 ...
单线程如何撑起百万连接？I/O多路复用：现代网络架构的基石
I/O多路复用（I/O Multiplexing）是一种允许单个线程同时监视多个文件描述符的I/O模型。其核心价值在于，它将应用程序从低效的I/O等待中解放出来，实现了“一次等待，响应多个事件”的高效并发模式。 要理解其优势，需要对比非阻塞I/O的局限性。虽然非阻塞I/O能避免线程在数据未就绪时阻塞 ...
你的程序为何卡顿？从LINUX I/O三大模式寻找答案
I/O交互流程 在LINUX中，内核空间和用户空间都位于虚拟内存中。LINUX采用两级保护机制：0级供内核使用，3级供用户程序使用。每个进程都有独立的用户空间（0~3G），对其他进程不可见，而最高的1G虚拟内核空间则由所有进程和内核共享。 操作系统和驱动程序运行在内核空间，应用程序运行在用户空间。由 ...
“一切皆文件”：揭秘LINUX I/O与虚拟内存的底层设计哲学
RPC框架如同构建服务大厦的神经网络，承担着海量服务间通信的重任。它优雅地屏蔽了底层网络通信的复杂性，使开发者能聚焦于业务逻辑的创造。然而，在这份优雅之下，RPC框架的网络模型设计却是决定系统吞吐量、延迟和资源利用率的命脉，其核心在于在有限的硬件资源与无限的数据洪流之间，建立一座高效、动态的桥梁。 ...
Goroutine间的“灵魂管道”：Channel如何实现数据同步与因果传递？
Channel是连接Goroutine的“管道”，是CSP理念在Golang中的具象化实现。它不仅是数据传递的队列，更是Goroutine间同步的天然工具，让开发者无需诉诸显式的锁或条件变量。 func main() { ch := make(chan int, 1) // 创建一个int，缓冲区大 ...
“不要通过共享内存来通信”——深入理解Golang并发模型与CSP理论
Golang 在设计上另辟蹊径，其并发哲学的核心信条是：“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存。” (Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating.) 这一理念源自通信顺序进程（Co ...
Ros2_control浅析——一个机器人开发通用框架的结构（1）
引言： 最近在开发一个送餐机器人,但是在电机和ros2系统交互时犯了难,不知道该怎么写才能让系统架构清晰一些,后来了解到ros2社区有一个规范的开发框架,所以我会结合个人理解来分析一下这个架构,算是我的学习笔记吧,希望能够对您有帮助！ ros2_control是什么 ros2_control 是一个 ...
