<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>René Schwietzke on JAVAPRO Germany</title><link>https://javapro.svenruppert.com/authors/ren%C3%A9-schwietzke/</link><description>Recent content in René Schwietzke on JAVAPRO Germany</description><generator>Hugo</generator><language>de-DE</language><lastBuildDate>Mon, 26 Jan 2026 07:03:43 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://javapro.svenruppert.com/authors/ren%C3%A9-schwietzke/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>1BRC - Die ersten 80% Performance</title><link>https://javapro.svenruppert.com/1brc-die-ersten-80-performance/</link><pubDate>Mon, 26 Jan 2026 07:03:43 +0000</pubDate><guid>https://javapro.svenruppert.com/1brc-die-ersten-80-performance/</guid><description>&lt;p&gt;Die &lt;a href="https://www.morling.dev/blog/one-billion-row-challenge/"&gt;One Billion Row Challenge (1BRC)&lt;/a&gt; startete als Projekt über den Jahreswechsel 2023/2024 und widmete sich einer vermeintlich einfachen Fragestellung: Wie schnell können Temperaturmesswerte aus einer Textdatei mittels Java verarbeitet werden, um Minimum-, Durchschnitts- und Maximumwerte pro Wetterstation zu berechnen? Die Herausforderung ergibt sich dabei aus dem Umfang des Datensatzes, der mit einer Milliarde Zeilen eine Gesamtgröße von etwa 13,8 GB umfasst.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Thomas Wuerthinger, Quan Anh Mai und Alfonso Peterssen erzielten mit 1,5 Sekunden auf 8 Cores das Spitzenresultat. Diese Performance war in diesem Ausmaß unerwartet. Bei einer detaillierten Analyse des Quellcodes wird jedoch ersichtlich, dass die Implementierung weit über die übliche Java-Entwicklung hinausgeht. Es handelt sich um eine hochkomplexe, auf diesen spezifischen Use-Case zugeschnittene Lösung, deren Optimierungen größtenteils nicht ohne Weiteres auf andere Szenarien übertragbar sind.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>