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Apache Ignite新メモリアーキテクチャ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog シュティフ ロマン（データプラットフォーム） Apache Igniteコミッター @rshtykh はじめに 近頃、急激に増量していくデータはもはやタイムリー且つ正確なデータ処理を困難にする。そのような中で、複雑なETLを無くしてコストを削減でき迅速なデータ処理の可能性を実証するインメモリコンピューティング技術が注目されている。例えば、2015年からスタートしたIn-Memory Computing Summitだが、年１回の少人数イベントから、1年にインメモリシステムの開発者と利用者を２回集めるイベントまで発展してきた。 インメモリコンピューティングプラットフォーム（データベースシステム）では、なるべくメモリ上で高速なデータ処
jmhマイクロベンチマークツールを使ったByteBufferのバイトオーダによるパフォーマンスの違いの比較 - seraphyの日記
(ヒープおよびダイレクトバッファによるByteBufferの性能差、およびUnsafeとのパフォーマンスも比較するよ！) (とりあえず計測結果を先に知りたい人は結論を見てね！) (ファイルのシーケンシャルリードを含むダイレクトバッファの使い方やパフォーマンス比較については次の日記に書きました。) 概要 思うところあって、ヒープ上のbyte[]をラップしたByteBufferと、ダイレクトバッファを確保しているByteBufferの場合とのint型としての連続アクセスした場合のパフォーマンスの違いについて調べてみることにした。 私の認識では、ダイレクトバッファへのアクセスは非ネイティブ側(つまりJavaコード側)からのアクセスではオーバヘッドが大きいため、特殊なシチュエーション以外では遅くなってしまうため、あまり使いどころのない機能だというものだったのだが、では、その使いどころとなる「特殊な
High Frequency Trading and NoSQL database
From Message to Cluster: A Realworld Introduction to Kafka Capacity Planningconfluent
OpenJDK and HashMap …. Safely Teaching an Old Dog New (Off-Heap!) Tricks
Sustainable Security Requirements with the ASVS Josh Grossman provides a brief overview of what the ASVS is, but takes a closer look at balancing trade-offs and prioritizing different security requirements. Josh shares how to make the process repeatable and how to implement it as part of your own organization's requirements process.
Off Heap concurrent counter
Concurrent counter are part of almost every system, it is used to collect data, thread synchronization etc. Java has good support of heap based counter. There could be use case when you need counter that can be shared between processor. How to build inter process countersDatabaseThis is first option that comes to mind, database sequence is counter that can be used by multiple process. All concurre
デシリアライズ速度の比較 ByteBuffer vs DirectBuffer vs Unsafe vs C - Blog by Sadayuki Furuhashi
OpenJDK や Hotspot VM には sun.misc.Unsafe という内部APIがあり*1、これを使うと ByteBuffer.getInt や ByteBuffer.getLong よりも高速にバイト列から整数値をデコードできるという。これを駆使することで、Cで実装された拡張ライブラリに匹敵する速度を出せるらしい。 それが本当なら、データ圧縮やハッシュ関数、シリアライザ/デシリアライザなどの実装を高速化できる。例えば、lz4 や xxhash のJava実装が Unsafe API を使用している*2：jpountz/lz4-java Prestoも、中間データのシリアライズ/デシリアライズにはすべて Unsafe API を使っている*3。 そこで、実際にベンチマークしてみた。 ベンチマーク内容 10MBのランダムなバイト列を生成する 先頭から1バイト読み出す その1バ
How to get C like performance in Java
Understanding how Core Java really works can help you write simpler, faster applications. OverviewJava has many areas which can be slow. However for every problem there is a solution. Many solutions/hacks require working around Java's protections but if you need low level performance it is still possible. Java makes high level programming simpler and easier at the cost of making low level programm
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GitHub - RuedigerMoeller/fast-serialization: FST: fast java serialization drop in-replacement
My old Friend Malloc - Java Off-Heap // Speaker Deck
Only the Good Die Young (or Move Off-heap?) | Blog of Christian Felde
http://nothingcosmos.blog52.fc2.com/blog-entry-178.html
GitHub - OpenHFT/Java-Lang: Java Language support
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap VS openhft.collections.SharedHashMap
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OpenHFT Java Lang Project - DZone
OpenHFT/HugeCollections · GitHub - Huge Collections for Java using efficient off heap storage
Which memory is faster Heap or ByteBuffer or Direct ?
Memory performance comparison in java - Senior Java Developer
GitHub - airlift/slice: Java library for efficiently working with heap and off-heap memory
