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2024年12月

• 12.04 20:47:39
  发表了文章 2024-12-04 20:47:39

  为什么MySQL索引结构是B+tree ?

  在MySQL中，为了提高检索效率和稳定性，采用了B+树作为索引的数据结构。相比二叉树或B树，B+树的非叶子节点仅存储key和指针，使得每页能容纳更多key，树的层级更浅，检索更快；所有数据集中在叶子节点，形成双向链表，利于区间查询。以16KB页为例，三层B+树可容纳约2190万条数据。
• 12.04 20:46:28
  发表了文章 2024-12-04 20:46:28

  Cookie会话跟踪的原理

  会话跟踪技术包括Cookie和Session。Cookie是客户端技术，首次访问时服务器通过Set-Cookie响应头发送Cookie，浏览器保存并在后续请求中通过Cookie请求头回传，实现会话跟踪。但Cookie易被用户修改或禁用，安全性较低。Session则是服务器端技术，每次会话生成唯一的Session ID，通过Cookie传递给客户端，客户端在后续请求中携带此ID，服务器据此识别会话。Session更安全，但在集群环境中需解决会话共享问题。
• 12.04 20:44:40
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  字符串反转

  该段代码源自LeetCode 344题，涉及字符串反转问题，并可延伸至LeetCode 151题（反转单词）。采用双指针方法，通过初始化两个指针分别指向数组的首尾，然后不断交换两指针所指元素，直至两指针相遇，完成字符串或数组的反转操作。示例代码展示了如何使用此方法实现字符串的反转功能。
• 12.04 20:43:24
  发表了文章 2024-12-04 20:43:24

  常见的排序算法

  简介：本文介绍了排序算法的基础知识，包括常见的几种排序方法及其时间复杂度，特别区分了基于比较和非比较的排序算法。对于初学者，建议掌握基本概念；而对于进阶学习者，则需深入了解各类算法的特点、适用场景及其实现细节，如快排、归并在不同数据条件下的表现，以及非比较排序算法在特定情况下的优势。
• 12.04 20:42:20
  发表了文章 2024-12-04 20:42:20

  项目中密码如何存储？

  密码存储安全至关重要。直接存储明文或仅使用MD5、SHA-2等哈希算法存在彩虹表攻击风险。为增强安全性，可提示用户设置复杂密码，或在密码中加入“盐值”并多次迭代哈希，增加破解难度。BCrypt算法因其多重迭代、加盐及可调成本因子，成为更安全的选择。
• 12.04 20:41:33
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  对称加密、非对称加密、哈希摘要

  对称加密使用同一密钥进行加解密，速度快但需保密；非对称加密采用公钥加密、私钥解密，公钥可公开，安全性高但速度较慢，双向通信需双方各持一对密钥；哈希摘要是从数据中提取特征，用于数据完整性校验，不同数据的哈希值几乎不会相同。

2024年11月

• 11.24 16:29:20
  发表了文章 2024-11-24 16:29:20

  使用Kafka? 有什么好处 ?

  选择Kafka作为中间件，因其高吞吐量适合处理大量用户行为数据，支持实时推荐和运营看板展示。Kafka优点包括提升吞吐量、故障隔离、低耦合度和流量削峰，但也增加了架构复杂性和对Broker的依赖。
• 11.24 16:28:36
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  RabbitMQ的高可用机制 ?

  RabbitMQ基于Erlang语言，支持集群模式。普通集群通过分布式队列提高并发，但队列不在访问节点时需跨节点传递，且队列节点宕机会导致消息丢失。镜像集群在普通集群基础上增加主从备份，确保数据高可用，主节点故障时镜像节点可接替工作。
• 11.24 16:27:41
  发表了文章 2024-11-24 16:27:41

  使用RabbitMQ如何保证消息不丢失 ?

  RabbitMQ通过发布者确认、回执机制、消息持久化及消费者确认等方案，确保消息从发送到接收的每个环节都能有效防止丢失。即便如此，特殊情况下仍可能丢失，如系统故障等。为此，可设计消息状态表，记录消息ID、内容、交换机、路由键、发送时间和签收状态等，结合定时任务检查并重发未签收消息，以进一步提升消息传输的可靠性。
• 11.24 16:23:36
  发表了文章 2024-11-24 16:23:36

  什么情况下不应该创建索引？

  索引优化策略：避免为不常查询、低基数、或特定数据类型（如text, image, bit）的列创建索引，以免增加系统负担而无明显查询性能提升。当数据修改频率远高于查询时，也应避免创建索引。
• 11.24 16:22:55
  发表了文章 2024-11-24 16:22:55

  如何解决数据库高并发问题？

  在Web服务框架中加入缓存层，存储高频访问数据，减轻数据库读取负担；增加数据库索引提升查询速度，但需注意索引数量；实施主从读写分离，优化数据处理；对数据库进行拆分，缩小表规模以加快查询；采用分布式架构，有效分散计算压力。
• 11.24 16:21:47
  发表了文章 2024-11-24 16:21:47

  三大范式的特点

  第一范式确保数据库表中每列都是不可分割的基本数据项，无重复列；第二范式在满足第一范式基础上，要求每个实例被唯一标识，属性完全依赖于主键；第三范式在满足第二范式基础上，排除非主键信息的冗余，避免数据重复。
• 11.24 15:39:34
  发表了文章 2024-11-24 15:39:34

  InnoDB与MyISAM实现索引方式的区别

  InnoDB和MyISAM均采用B+树索引，但在实现上有所不同。InnoDB的主键索引在叶子节点存储完整数据记录，辅助索引则存储主键值；而MyISAM的主键索引与数据文件分离，仅存数据地址，且主辅索引无区别，支持非唯一主索引。
• 11.24 15:38:08
  发表了文章 2024-11-24 15:38:08

  数据库索引采用B+树不采用B树的原因

  B+树相较于B树，在数据存储、磁盘读写、查询效率及范围查询方面更具优势。数据仅存于叶子节点，便于高效遍历和区间查询；内部节点不含数据，提高缓存命中率；查询路径固定，效率稳定；特别适合数据库索引使用。
• 11.24 15:21:30
  发表了文章 2024-11-24 15:21:30

  微信通知

  本文档介绍了通过企业微信API发送消息所需的前置条件及步骤，包括获取access_token和发送消息的具体Java代码示例。前置条件涉及企业微信与小程序的相关配置信息，如appId、secret等。示例代码展示了如何异步处理请求，并解析响应数据以获取用户列表，同时提供了处理医生编号的辅助方法。
• 11.24 15:20:04
  发表了文章 2024-11-24 15:20:04

  发布模式

  蓝绿部署是一种应用发布技术，旨在减少发布时的中断时间和快速回滚。它通过维护两个几乎相同的生产环境（蓝绿系统）来实现，其中一个处于活动状态（绿色），另一个待命（蓝色）。新版本先在蓝色环境中测试，确认无误后切换用户至该环境，若发现问题可迅速回滚至绿色环境。此策略适用于内聚性较强的系统，对于复杂系统则需额外考量数据同步等问题。
• 11.24 15:19:07
  发表了文章 2024-11-24 15:19:07

  类加载顺序

  本题考察Java类加载顺序及多态特性。类加载时，先加载父类静态块，再加载子类静态块，随后按顺序加载父类非静态块、父类构造函数、子类非静态块及子类构造函数。多态情况下，`Base b = new Sub();` 表现为编译时父类特性，运行时子类特性。若子类覆盖父类方法，在父类构造函数中调用该方法时，实际调用的是子类的方法，但此时子类未完全初始化，导致子类变量未赋值，故输出 `null`。示例代码中，因子类构造器未显式调用父类构造器，导致编译错误，需添加 `super("s");` 解决。
• 11.24 15:18:06
  发表了文章 2024-11-24 15:18:06

  有效的括号

  本题要求判断一个仅包含 '(', ')', '{', '}', '[', ']' 的字符串是否为有效字符串。有效条件是：每个左括号必须被相同类型的右括号正确闭合。空字符串视为有效。示例代码通过栈结构实现，遍历字符串中的每个字符，遇到左括号则将对应的右括号压入栈中，遇到右括号时检查栈顶元素是否匹配，最终栈为空则字符串有效。
• 11.24 15:17:15
  发表了文章 2024-11-24 15:17:15

  盛最多水的容器

  给定 n 个非负整数，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai)，画 n 条垂直线，寻找两条线与 x 轴构成的容器能容纳最多的水。此问题通过双指针法解决，初始指针分别位于数组两端，逐步向内移动较短的线，同时更新最大面积，直至两指针相遇。示例代码展示了 Java 实现，有效解决了该问题。
• 11.24 15:16:31
  发表了文章 2024-11-24 15:16:31

  整数转罗马数字

  罗马数字由 I、V、X、L、C、D、M 七种字符组成，分别代表 1、5、10、50、100、500、1000。通常小数值位于大值右侧，如 12 表示为 XII；特殊情况下，小值位于大值左侧表示减法，如 4 表示为 IV。转换规则适用于 1 至 3999 的整数。
• 11.24 15:15:40
  发表了文章 2024-11-24 15:15:40

  回文数

  本题要求判断一个整数是否为回文数，即正序和倒序读都相同。示例包括：121 (true), -121 (false), 10 (false)。进阶挑战是在不将整数转换为字符串的情况下解决问题。给出的 Java 代码通过将整数转换成字符串并反转比较实现功能。
• 11.24 15:14:53
  发表了文章 2024-11-24 15:14:53

  字符串转换整数 (atoi)

  实现一个 `atoi` 函数，用于将字符串转换成整数。函数首先去除字符串前导空格，然后根据首个非空字符（正/负号或数字）决定转换规则，最终生成一个有符号整数。若字符串无效或超出 32 位有符号整数范围，则返回 0 或边界值（`INT_MAX` 或 `INT_MIN`）。示例包括处理前导空格、正负号、多余字符及超范围值等情形。
• 11.24 15:14:06
  发表了文章 2024-11-24 15:14:06

  整数反转

  题目要求将32位有符号整数的每一位数字反转，并考虑溢出情况。提供了两种Java实现：一种通过字符串操作实现，另一种使用数学运算，后者更为高效且简洁。两种方法均在检测到溢出时返回0。
• 11.24 15:12:56
  发表了文章 2024-11-24 15:12:56

  Z字形变换

  本题要求实现一个函数 `convert`，将给定字符串按指定行数以Z字形排列，再按行读取生成新字符串。示例中，字符串 "LEETCODEISHIRING" 在3行和4行下的变换结果分别为 "LCIRETOESIIGEDHN" 和 "LDREOEIIECIHNTSG"。Java代码通过列表存储每行字符，控制方向变化完成Z字形排列，最后合并各行得到结果。
• 11.24 15:11:57
  发表了文章 2024-11-24 15:11:57

  最长回文子串

  给定字符串s，寻找其中最长的回文子串。通过动态规划解决，使用二维数组dp记录子串是否为回文，状态转移方程基于子串两端字符相同及内部子串是否回文。初始条件为单字符和双字符子串的判断。时间复杂度和空间复杂度均为O(n^2)。
• 11.24 15:10:37
  发表了文章 2024-11-24 15:10:37

  正序数组中位数

  给定两个有序数组nums1和nums2，要求找到它们合并后的中位数，时间复杂度需达到O(log(m+n))。通过双指针法遍历两个数组，使用left和right变量记录遍历过程中的值，最终根据合并后数组长度的奇偶性返回中位数。此方法有效避免了直接合并数组带来的高时间复杂度问题。
• 11.14 21:34:03
  发表了文章 2024-11-14 21:34:03

  SpringBoot自动装配的原理

  在Spring Boot项目中，启动引导类通常使用`@SpringBootApplication`注解。该注解集成了`@SpringBootConfiguration`、`@ComponentScan`和`@EnableAutoConfiguration`三个注解，分别用于标记配置类、开启组件扫描和启用自动配置。
• 11.14 21:32:15
  发表了文章 2024-11-14 21:32:15

  Redis分布式锁如何实现 ?

  Redis分布式锁通过SETNX指令实现，确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问，避免并发冲突。然而，实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题，以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
• 11.14 21:30:31
  发表了文章 2024-11-14 21:30:31

  Redis和Mysql如何保证数据⼀致?

  在项目中，为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题，我们采用了多种策略：对于低一致性要求的数据，不做特别处理；时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险；高一致性但时效性要求不高的数据，利用MQ异步同步确保最终一致性；而对一致性和时效性都有高要求的数据，则采用分布式事务（如Seata TCC模式）来保障。
• 11.14 21:29:14
  发表了文章 2024-11-14 21:29:14

  Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?

  Redis集群采用哈希槽分区算法，共有16384个哈希槽，每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时，通过CRC16算法对key计算并取模，确定其所属的槽和对应的节点，从而实现高效的数据存取。
• 11.14 21:28:36
  发表了文章 2024-11-14 21:28:36

  Redis的数据淘汰策略有哪些 ?

  Redis 提供了 8 种数据淘汰策略，分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括：volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random；全库数据淘汰策略包括：allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外，还有 no-eviction 策略，禁止驱逐数据，当内存不足时新写入操作会报错。
• 11.14 21:27:33
  发表了文章 2024-11-14 21:27:33

  Redis的数据过期策略有哪些 ?

  Redis 采用两种过期键删除策略：惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除，对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键，对内存更友好。默认每秒扫描 10 次，每次检查 20 个键，若超过 25% 过期则继续检查，单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
• 11.14 21:26:23
  发表了文章 2024-11-14 21:26:23

  mysql的性能优化

  在数据库设计中，应选择合适的存储引擎（如MyISAM或InnoDB）、字段类型（如char、varchar、tinyint），并遵循范式（1NF、2NF、3NF）。功能上，可以通过索引优化、缓存和分库分表来提升性能。架构上，采用主从复制、读写分离和负载均衡可进一步提高系统稳定性和扩展性。
• 11.09 18:40:36
  发表了文章 2024-11-09 18:40:36

  Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题

  泛型擦除是指Java编译器在编译期间会移除所有泛型信息，使所有泛型类型在运行时都变为原始类型。例如，`List<String>` 和 `List<Integer>` 在JVM中都视为 `List`。因此，通过 `getClass()` 比较两个不同泛型类型的 `ArrayList` 实例会返回 `true`。此外，通过反射调用 `add` 方法可以向 `ArrayList<Integer>` 中添加字符串，进一步证明了泛型信息在运行时被擦除。