FastJson是阿里巴巴的温少开发的一个JSON的序列化和反序列化的框架。 我前面的文章: Java序列化框架性能比较中也提到， 我使用第三方的序列化测试框架jvm-serializers表明， FastJson是最快的JSON序列化框架之一， 优于Jackson。

JAX-RS是一个Java编程语言的应用程序接口,支持按照 表象化状态转变 (REST)架构风格创建Web服务Web服务. JAX-RS使用了Java SE 5引入的Java 标注来简化Web服务客户端和服务端的开发和部署。
JAX-RS的实现包括：

• Apache CXF，开源的Web服务框架。
• Jersey， 由Sun提供的JAX-RS的参考实现。
• RESTEasy，JBoss的实现。
• Restlet，由Jerome Louvel和Dave Pawson开发，是最早的REST框架，先于JAX-RS出现。
• Apache Wink，一个Apache软件基金会孵化器中的项目，其服务模块实现JAX-RS规范

如果项目中使用JAX-RS传递JSON格式的数据， 可以利用FastJson提高序列化的性能。 但是FastJson并没有提供JAX-RS的集成（ Issue #65, Issue #138 ）。

我实现了一个FastJson的JAX-RS集成框架： fastjson-jaxrs-json-provider ,可以方便在在JAX-RS项目中使用。

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最近准备将新开发的一个项目fastjson-jaxrs-json-provider发布的Maven central repository中（sonatype respository）, 这样其它人可以方便的下载编译好的库使用。 具体步骤可以参考官方文档。

搜索了一下，发现阿里的王福强的一篇文档介绍的很详细，特此转载记录以下。

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Java NIO根据操作系统不同， 针对nio中的Selector有不同的实现：

• macosx: KQueueSelectorProvider
• solaris: DevPollSelectorProvider
• Linux: EPollSelectorProvider (Linux kernels >= 2.6)或 PollSelectorProvider
• windows: WindowsSelectorProvider

所以毋须特别指定， Oracle jdk会自动选择合适的Selector。 如果想设置特定的Selector，可以属性：

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-Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider=sun.nio.ch.EPollSelectorProvider

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本文由 ImportNew.com - 吴功伟 翻译自 palominolabs。

即将到来的Java8给在Java虚拟机上最广泛使用的语言带来了大量的新特性。或许最多提到的是Lambdas表达式，Scala和JRuby的爱好者们对此发出了终于来了的感叹。但是对于多线程应用更为重要的类是新增的LongAdder和DoubleAdder，在多线程下，原子实现比AtomicInteger和AtomicLong提供了更优越的性能。
一些简单的指标阐述了AtomicLong和LongAdder之间的性能不同点——测试下面这些指标，我们使用了可以访问Intel Xeon E5-2670所有8个核的m3.2xlarge EC2实例。

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Java 8发布有一段日子， 大家关注Java 8中的lambda可能更早， 对Java 8中这一最重要的语言变化也基本熟悉了。这篇文章将深入研究Java 8中的lambda特性以及Stream接口等， 讨论一些深层次的技术细节。
比如， 一个lambda表达式序列化反序列化后， 对捕获的上下文变量的引用的情况。 Lambda表达式递归。 类方法的引用和实例方法的引用的区别。 菱形继承的问题。 Stream接口的Lazy和eager模式。 Lambda的性能。

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调优历程： 我是怎样将一个系统的性能提高20倍的?
最近从米国接收一个新的项目， 项目使用Spring + CXF 处理遵循行业规范的消息，并根据一定的规则将消息转发给其它的一个或者多个产品。
因为刚接手， 先对其进行功能的测试和测试其benchmark。 结果Beanchmark在AWS x3.xlarge机器上10个并发只能达到几十个TPS。
基于我前面的文章的对tomcat和其它框架的性能数据， 可以很自信的说， 这不科学。
经过一番紧张的基于性能考虑的调整，单台服务器终于达到了100个并发每秒能处理3000 多个的请求。

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Javacodegeeks 网站提供了一系列优秀的关于Java语言的论文。 本文整理罗列了关注度比较高的几篇文章。很多优秀的文章已经被翻译成了中文，读者可以对照着阅读。

• 115 Java Interview Questions and Answers – The ULTIMATE List 由Sotirios-Efstathios Maneas发表于2014年4月。 文章列出了常见的Java面试题，但是我觉得关于Swing/AWT的问题可以删除了，还有多少现代的公司使用这种技术？ 倒是可以将泛型，反射等技术的问题加上。 很遗憾的是这篇文章并没有设计并发编程的问题。

中文翻译请参考： 115个Java面试题和答案(上), 115个Java面试题和答案(下)
importnew还翻译了DZone网站的另外一篇Java面试题相关的文章： Java面试参考指南(一)和 Java面试参考指南（二）

• Java 8 Features – The ULTIMATE Guide
  文章参考了大量的关于Java 8的文章， 算是对Java 8的特性的一个相当不错总结。

中文翻译请参考： Java 8新特性终极指南

• 40 Java Collections Interview Questions and Answers
  Pankaj Kumar 发表于2013年2月。 罗列了非常多的Java集合面试题， 很多题目经常会在面试中问到。

• 69 Spring Interview Questions and Answers – The ULTIMATE List
  Theodora Fragkouli发表于2014年5月。 非常好的Spring面试题。 自我感觉Spring面试题不好出， 涉及范围广， 深度不好控制， 官方文档介绍的相当全。 这篇文章给了我们好的参考。

中文翻译请参考： 关于Spring的69个面试问答——终极列表

jvm-serializers提供了一个很好的比较各种Java序列化的的测试套件。 它罗列了各种序列化框架， 可以自动生成测试报告。
我在AWS c3.xlarge机器上进行了测试，一下是测试报告与解析。

关键的测试数据的统计代码如下：

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public double runWithTimeMeasurement(int timeMillis, TestCase tc, int iterations) throws Exception
   {
       long start = System.currentTimeMillis();
       
       double sumTime = 0;
       int count = 0;
       System.err.println("test-time "+timeMillis+" iteration "+iterations);
       while ( System.currentTimeMillis()-start < timeMillis ) 
       {
           double time = tc.run(transformer, serializer, value, iterations);
           sumTime += time;
           measurementVals[count] = time;
           count++;
       }
       double avg = sumTime / count;
       Arrays.sort(measurementVals,0,count);
       System.err.println("-----------------------------------------------------------------------------");
       System.err.println(serializer.getName());
       System.err.println("min:" + measurementVals[0]);
       System.err.println("1/4:"+measurementVals[count/4]);
       System.err.println("1/2:"+measurementVals[count/2]);
       System.err.println("3/4:"+measurementVals[count/4*3]);
       System.err.println("max:"+measurementVals[count-1]);
       System.err.println("average:"+ avg +" deviation:"+(avg-measurementVals[count/2]));
       System.err.println("-----------------------------------------------------------------------------");
       return avg;
   }

测试时序列化和反序列化会迭代多次，默认2000次。 测试会有一个限定时间，一轮测试完成后时间还有的话还会继续新的一轮的测试。 因此， 由于不同的框架花费的时间不同， 测试的轮数也不一样。

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项目中使用了好些的开源项目。对于它们的性能， 只有官方的一些性能报告和一些第三方的性能分析。 做性能估计的时候只是根据以往的经验做估算。 随着软件的不断升级，以及服务器硬件配置的升级， 这些开源项目的性能也有了变化。以前的性能数据可能不太准确了。
所以这篇文章记录了当前(2014年秋)我在AWS机器上做的一些性能数据，期望在做软件架构的时候有所帮助。
当前测试的软件包括：

• Tomcat
• Jetty
• Vert.x
• Memcached
• MongoDB
• Java serializers
• CXF
• Spring MVC

这篇文章会不断更新， 将我最新的测试列出来。

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原文地址: http://www.javacodegeeks.com/2014/07/how-to-use-bloom-filter-to-build-a-large-in-memory-cache-in-java.html

缓存(Cache)是用来解决当下软件性能问题时需要考虑的一个很重要的手段。 你的程序可能有密集的CPU操作，而你却不想一遍又一遍的折磨CPU。 相反， 你会将结果抽取出来并缓存到内存中。 有时候系统的瓶颈也可能是IO操作， 比如你不想重复执行数据库的查询，而是把查询结果缓存起来， 只是在数据库的数据改变的时候才去更新缓存。

类似地还有一些其它需要cache的情况如处理收到的request时我们需要执行一个快速的查询。例如， 你需要判断一个URL是否指向了一个恶意网站。 可能有非常多的（恶意网站的）URL， 如果我们将所有的恶意网址都缓存起来， 需要很大的空间。 又比如我们需要识别用户输入的字符串中是否包含美国的一个地方。 比如用户输入华盛顿的博物馆， 这个字符串中华盛顿是美国的一个地名。 我们要把美国所有的地名缓存起来以供查找？ 缓存会变得多大？没有数据库支持的这样做是否有效？
这就是我们淘汰map数据结构而去宣召一个更先进数据结构-boomfilter。 你可以把blommfilter看作类似java collection中的类。 可以把数据项放到它里面，可以检查某个数据项是否已经存在。 如果Bloomfilter说数据项不存在， 那数据项的确不存在， 不必怀疑。 但是如果它说数据项存在， 可能是误报， 有可能数据项真的不存在。 如果我们考虑周全， 就能减少误报的可能。

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