在億級數據處理場景中，「快速判重」始終是繞不開的核心痛點——傳統數據結構要麼空間開銷爆炸，要麼查詢效率低下，難以平衡性能與資源成本。而位圖（BitMap）與布隆過濾器（Bloom Filter），正是解決這一難題的高效方案：位圖以比特級存儲實現精準判重，布隆過濾器則基於位圖優化，用概率模型突破數據範圍限制。 本文將從底層原理出發，拆解二者的關聯邏輯、核心差異，結合實戰場景講
在開發多線程應用時，你是否曾遇到這樣的困擾：隨着併發量增加，系統性能不升反降？特別是在計數器場景下，本應簡單的自增操作卻成了性能瓶頸。這正是許多 Java 開發者共同面臨的痛點。當線程數超過 CPU 核心數或競爭激烈時，AtomicLong 的 CAS 操作不斷失敗重試，CPU 使用率飆升，而業務處理效率卻直線下降。這也是為什麼阿里巴巴在其開發規範中明確推薦使用 LongAdder 來替代傳統方案
