为什么 StringBuilder 是线程不安全的，Mybatis 源码解析
二、解析
? 1. 硬件层的并发优化基础知识
? ?存储器的层次结构图如下：
???
? ?各级缓存耗时对比：
???
? ?采用分层缓存的层次结构会带来数据不一致问题，如下图：
???
? ?那么如何保证数据的一致性，现代 CPU 处理办法有两种：
? ?(1) 锁系统总线；
? (2) 利用缓存一致性协议 MESI(Intel 处理器用的比较多，还有很多其他的缓存一致性协议)，大致结构如下图：
?
?2. CPU 的乱序执行
??CPU 中有个乱序执行的概念，概念图如下：
CPU 在执行指令的时候，往往不是顺序执行，但是会遵守 as-if-serial 原则，也就是最终一致性原则。CPU 为了提高指令执行效率，会在一条指令执行过程中(比如去内存读数据)，去同时执行另一条指令，前提是这两条指令没有依赖关系。虽然指令执行顺序发生改变，但是不会影响单线程执行结果。多线程情况下为了不让 CUP 进行指令重排序，则需要用到 Volatile 关键字，因为 Volatile 的重要作用之一就是防止指令重排序。
?CPU 还会存在合并写的现象。当第一条指令往上级缓存写入数据时，由于上级缓存访问速度比较慢，可能第二条指令又对上一条指令的结果进行了修改，那么 CPU 将这两条指令合并的最终结果一次性的写入到缓存中，这就成为合并写。
?3. 如何保证不乱序执行
(1) 内存屏障：java 采用的是内存屏障，内存屏障其实就是一个 CPU 指令，在硬件层面上来说可以扥为两种：Load Barrier 和 Store Barrier 即读屏障和写屏障。主要有两个作用：
???a. 阻止屏障两侧的指令重排序；
???b. 强制把写缓冲区/高速缓存中的脏数据等写回主内存，让缓存中相应的数据失效。
Kafka 实战笔记
关于这份笔记，为了不影响大家的阅读体验，我只能在文章中展示部分的章节内容和核心截图
Kafka 入门
为什么选择 Kafka
Karka 的安装、管理和配置
Kafka 的集群
第一个 Kafka 程序
afka 的生产者
Kafka 的消费者
深入理解 Kafka
可靠的数据传递
Spring 和 Kalka 的整合
Sprinboot 和 Kafka 的整合
Kafka 实战之削峰填谷
数据管道和流式处理(了解即可)
Kafka 实战之削峰填谷
还未添加个人签名 2021.03.18 加入
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