• 关于 红-黑树可以做什么 的搜索结果

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请参考个人博客:https://blog.csdn.net/u010870518/article/details/79450295 在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始。 一、二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1、任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值; 2、任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值; 3、任意节点的左右子树也分别是二叉查找树; 4、没有键值相等的节点; 上图为一个普通的二叉查找树,按照中序遍历的方式可以从小到大的顺序排序输出:2、3、5、6、7、8。 对上述二叉树进行查找,如查键值为5的记录,先找到根,其键值是6,6大于5,因此查找6的左子树,找到3;而5大于3,再找其右子树;一共找了3次。如果按2、3、5、6、7、8的顺序来找同样需求3次。用同样的方法在查找键值为8的这个记录,这次用了3次查找,而顺序查找需要6次。计算平均查找次数得:顺序查找的平均查找次数为(1+2+3+4+5+6)/ 6 = 3.3次,二叉查找树的平均查找次数为(3+3+3+2+2+1)/6=2.3次。二叉查找树的平均查找速度比顺序查找来得更快。 (2)局限性及应用 一个二叉查找树是由n个节点随机构成,所以,对于某些情况,二叉查找树会退化成一个有n个节点的线性链。如下图: 大家看上图,如果我们的根节点选择是最小或者最大的数,那么二叉查找树就完全退化成了线性结构。上图中的平均查找次数为(1+2+3+4+5+5)/6=3.16次,和顺序查找差不多。显然这个二叉树的查询效率就很低,因此若想最大性能的构造一个二叉查找树,需要这个二叉树是平衡的(这里的平衡从一个显著的特点可以看出这一棵树的高度比上一个输的高度要大,在相同节点的情况下也就是不平衡),从而引出了一个新的定义-平衡二叉树AVL。 二、AVL树 (1)简介 AVL树是带有平衡条件的二叉查找树,一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡,左右子树树高不超过1,和红黑树相比,它是严格的平衡二叉树,平衡条件必须满足(所有节点的左右子树高度差不超过1)。不管我们是执行插入还是删除操作,只要不满足上面的条件,就要通过旋转来保持平衡,而旋转是非常耗时的,由此我们可以知道AVL树适合用于插入删除次数比较少,但查找多的情况。 从上面是一个普通的平衡二叉树,这张图我们可以看出,任意节点的左右子树的平衡因子差值都不会大于1。 (2)局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然,如果应用场景中对插入删除不频繁,只是对查找要求较高,那么AVL还是较优于红黑树。 (3)应用 1、Windows NT内核中广泛存在; 三、红黑树 (1)简介 一种二叉查找树,但在每个节点增加一个存储位表示节点的颜色,可以是red或black。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个节点着色的方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其它路径长出两倍。它是一种弱平衡二叉树(由于是若平衡,可以推出,相同的节点情况下,AVL树的高度低于红黑树),相对于要求严格的AVL树来说,它的旋转次数变少,所以对于搜索、插入、删除操作多的情况下,我们就用红黑树。 (2)性质 1、每个节点非红即黑; 2、根节点是黑的; 3、每个叶节点(叶节点即树尾端NULL指针或NULL节点)都是黑的; 4、如果一个节点是红的,那么它的两儿子都是黑的; 5、对于任意节点而言,其到叶子点树NULL指针的每条路径都包含相同数目的黑节点; 6、每条路径都包含相同的黑节点; (3)应用 1、广泛用于C++的STL中,Map和Set都是用红黑树实现的; 2、著名的Linux进程调度Completely Fair Scheduler,用红黑树管理进程控制块,进程的虚拟内存区域都存储在一颗红黑树上,每个虚拟地址区域都对应红黑树的一个节点,左指针指向相邻的地址虚拟存储区域,右指针指向相邻的高地址虚拟地址空间; 3、IO多路复用epoll的实现采用红黑树组织管理sockfd,以支持快速的增删改查; 4、Nginx中用红黑树管理timer,因为红黑树是有序的,可以很快的得到距离当前最小的定时器; 5、Java中TreeMap的实现; 四、B/B+树 说了上述的三种树:二叉查找树、AVL和红黑树,似乎我们还没有摸到MySQL为什么要使用B+树作为索引的实现,不要急,接下来我们就先探讨一下什么是B树。 (1)简介 我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。 为什么B类树可以进行优化呢?我们可以根据B类树的特点,构造一个多阶的B类树,然后在尽量多的在结点上存储相关的信息,保证层数尽量的少,以便后面我们可以更快的找到信息,磁盘的I/O操作也少一些,而且B类树是平衡树,每个结点到叶子结点的高度都是相同,这也保证了每个查询是稳定的。 总的来说,B/B+树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多路查找树(相对于二叉,B树每个内节点有多个分支),与红黑树相比,在相同的的节点的情况下,一颗B/B+树的高度远远小于红黑树的高度(在下面B/B+树的性能分析中会提到)。B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成,而CPU的速度非常快,所以B树的操作效率取决于访问磁盘的次数,关键字总数相同的情况下B树的高度越小,磁盘I/O所花的时间越少。 注意B-树就是B树,-只是一个符号。 (2)B树的性质 1、定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2; 2、根结点的儿子数为[2, M]; 3、除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]; 4、每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字;(至少2个关键字) 5、非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1; 6、非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1];且K[i] < K[i+1]; 7、非叶子结点的指针:P[1], P[2], …, P[M];其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树,P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树,其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树; 8、所有叶子结点位于同一层; 这里只是一个简单的B树,在实际中B树节点中关键字很多的,上面的图中比如35节点,35代表一个key(索引),而小黑块代表的是这个key所指向的内容在内存中实际的存储位置,是一个指针。 五、B+树 (1)简介 B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树(文件的目录一级一级索引,只有最底层的叶子节点(文件)保存数据)非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中,这不就是文件系统文件的查找吗? 我们就举个文件查找的例子:有3个文件夹a、b、c, a包含b,b包含c,一个文件yang.c,a、b、c就是索引(存储在非叶子节点), a、b、c只是要找到的yang.c的key,而实际的数据yang.c存储在叶子节点上。 所有的非叶子节点都可以看成索引部分! (2)B+树的性质(下面提到的都是和B树不相同的性质) 1、非叶子节点的子树指针与关键字个数相同; 2、非叶子节点的子树指针p[i],指向关键字值属于[k[i],k[i+1]]的子树.(B树是开区间,也就是说B树不允许关键字重复,B+树允许重复); 3、为所有叶子节点增加一个链指针; 4、所有关键字都在叶子节点出现(稠密索引). (且链表中的关键字恰好是有序的); 5、非叶子节点相当于是叶子节点的索引(稀疏索引),叶子节点相当于是存储(关键字)数据的数据层; 6、更适合于文件系统; 非叶子节点(比如5,28,65)只是一个key(索引),实际的数据存在叶子节点上(5,8,9)才是真正的数据或指向真实数据的指针。 (3)应用 1、B和B+树主要用在文件系统以及数据库做索引,比如MySQL; 六、B/B+树性能分析 n个节点的平衡二叉树的高度为H(即logn),而n个节点的B/B+树的高度为logt((n+1)/2)+1;   若要作为内存中的查找表,B树却不一定比平衡二叉树好,尤其当m较大时更是如此。因为查找操作CPU的时间在B-树上是O(mlogtn)=O(lgn(m/lgt)),而m/lgt>1;所以m较大时O(mlogtn)比平衡二叉树的操作时间大得多。因此在内存中使用B树必须取较小的m。(通常取最小值m=3,此时B-树中每个内部结点可以有2或3个孩子,这种3阶的B-树称为2-3树)。 七、为什么说B+树比B树更适合数据库索引? 1、 B+树的磁盘读写代价更低:B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了。 2、B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。 3、由于B+树的数据都存储在叶子结点中,分支结点均为索引,方便扫库,只需要扫一遍叶子结点即可,但是B树因为其分支结点同样存储着数据,我们要找到具体的数据,需要进行一次中序遍历按序来扫,所以B+树更加适合在区间查询的情况,所以通常B+树用于数据库索引。 PS:我在知乎上看到有人是这样说的,我感觉说的也挺有道理的: 他们认为数据库索引采用B+树的主要原因是:B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历的我效率低下的问题,正是为了解决这个问题,B+树应用而生。B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作或者说效率太低。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「徐刘根」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/u010870518/java/article/details/79450295

AA大大官 2020-03-31 14:54:01 0 浏览量 回答数 0

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【今日算法】4月23日-如何调度考生的座位

游客ih62co2qqq5ww 2020-04-23 20:33:10 19 浏览量 回答数 1

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索引索引是提高数据库表访问速度的方法。分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引:对正文内容按照一定规则排序的目录。非聚集索引:目录按照一定的顺序排列,正文按照另一种顺序排列,目录与正文之间保持一种映射关系。把数据库索引比作字典查询索引,聚集索引就是按照拼音查找,拼音栏中字的顺序就是查找得到的字的顺序。非聚集索引就像按照偏旁部首查找,同是单人旁查到的字所在的页码可能是杂乱的,没有顺序的。存储结构内存中存储的数据是有限的,当需要在磁盘中进行查找时就涉及到了磁盘的 I/O 操作。当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高速旋转,当磁道在读/写头(又叫磁头) 下通过时,就可以进行数据的读 / 写了。磁盘读取数据是以盘块(block)为基本单位的。位于同一盘块中的所有数据都能被一次性全部读取出来。而磁盘IO代价主要花费在查找时间Ts上。因此我们应该尽量将相关信息存放在同一盘块,同一磁道中。或者至少放在同一柱面或相邻柱面上,以求在读/写信息时尽量减少磁头来回移动的次数,避免过多的查找时间。索引查找时产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的时间复杂度。树高度越小,I/O次数越少。平衡树的高度过深进行多次磁盘IO,导致查询效率低下,而B树和B+树树中每个结点最多含有m个孩子,所以相对平衡树B树和B+树的高度比较低。B树每个节点都存储key和data,所有节点组成这棵树,并且叶子节点指针为null。B+树只有叶子节点存储data,叶子节点包含了这棵树的所有键值,叶子节点不存储指针。所有非终端节点看成是索引,节点中仅含有其子树根节点最大(或最小)的关键字,不包含查找的有效信息。B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起。总结:为什么使用B+树?1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关,具体看下边分析)局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k)数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样 每个节点只需要一次I/O 就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续)。而红黑树这种结构, h 明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性。为什么B+树比B树更适合做索引?1.B+树磁盘读写代价更低B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,即内部节点不存储数据。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。2.B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。在MySQL中,最常用的两个存储引擎是MyISAM和InnoDB,它们对索引的实现方式是不同的。MyISAM data存的是数据地址。索引是索引,数据是数据。InnoDB data存的是数据本身。索引也是数据。原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40180411/article/details/81431386

vamcily 2019-12-02 01:50:31 0 浏览量 回答数 0

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转自:阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问: 谁选型?是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发? 如果选型的是采购的同学,他们更注重成本,包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学,他们关心的: ① 运维成本 首先是运维成本,包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等; ② 稳定性 其次,DBA会关注稳定性,包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等; ③ 性能 第三是性能,包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等; ④ 拓展性 第四是扩展性,如果业务的需求不确定,是否容易横向扩展和纵向扩容; ⑤ 安全 最后是安全,需要符合审计要求,不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外,后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题,同时也非常关注数据库接口是否便于开发,是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型: MySQL,互联网业务必备系统; TiDB,爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍; Redis,KV 数据库,互联网公司标配; Couchbase,这个在爱奇艺用得比较多,但国内互联网公司用得比较少,接下来的部分会详细说明; 其他,比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等; 大数据分析相关系统,比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的,这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么,我们先对这些数据库按照接口(SQL、NoSQL)和面向的业务场景(OLTP、OLAP)这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中,左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统,例如 MySQL,一般支持事务不同的隔离级别, QPS 要求比较高,延时比较低,主要用于交易信息和关键数据的存储,比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库,是一类针对特殊场景做优化的系统,schema 一般比较简单,吞吐量较高、延迟较低,一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统,包括 Clickhouse、Impala等,一般支持SQL、不支持事务,扩展性比较好,可以通过加机器增加数据的存储量,响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的,在数据量比较小的时候性能比较好,在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差,一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求,我们把它叫做 HTAP,TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库,那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步,支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强,首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况,我们有一个全量库是 300G 数据,增量库每天 70G 数据,总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据,但该工具不支持单表恢复,且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因,发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作,所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作,减少落盘并将数据处理并行化,优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟,而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统,gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时,所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑,实时探测Master-Slave 库之间延时的情况,如果延时较大会暂停工具的使用,恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善,所以我们参照了 MHA 并进行了改动,采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署,可以监控这个物理机上的所有实例的状态,周期性地向 master 发送心跳,Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障,会启动 Binlog 补偿机制,并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况,MHA 的 master 我们也做了高可用设计,众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group,类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式:同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力,以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK,例如开源的 ShardingSphere,在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy,开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单,扩容难度大,依赖较多且运维复杂,所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作,后端打到 Kafka,下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略,包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等,并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响,对此我们进行了一些测试,发现使用 General Log 对性能损耗较大,有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项,再把监控项放到 buffer 里边,用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程,从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent,从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测,在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据,性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间,运行比较稳定,上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据,即只需要读写最近一段时间存入的数据,过段时间这些数据就不需要了,需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式,例如 TiDB 或其他 TokuDB,两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档,同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来,业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里,读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用,之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式,由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置,在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景,虽然 Redis 是一个缓存,但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用,在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能,启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据,再放到后端的 KV 存储里,例如 ScyllaDB,如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时,会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master,再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上,此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里,如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去,重建过程就会失败。 基于这种情况,我们对 Redis 告警做了自动化优化,如有大量 master - slave 重建失败,我们会动态调整一些参数,例如把 Buffer 临时调大等, 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群,如果某个分片发生了故障或者 failover,Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题,整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis,如果某个分片发生故障,就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名,多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover,会将读写域名从某旧 Master 解绑,再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间,所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话,有可能还会连到原来的机器上,造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短,但对 DNS 服务又会造成很大的压力,所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS,RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况,如果集群 failover,Sentinel 会接到通知,客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名,通过 IP 地址来访问整个集群,屏蔽了 DNS 的超时,缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能,例如 Load Balance 以及故障检测,比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦,如果客户端已经进行了一定量的分片,之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster,因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多,例如不支持显示跨 DC 部署和访问,读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群,例如数据库访问只发生在本 DC,我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover,如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy,读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路,把新增的数据写在 Kafka 里,后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群,但存在一些限制,比如我们没有做冲突检测,所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式,但存在一些问题。所以数据量较大的时候(经验是 160G),就不推荐 Redis 了,而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少,一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的,即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的,是一个分布式高性能的 KV 系统,支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket,使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储,不支持数据持久化也没有数据副本,如果节点故障会丢失数据; 第二种是 Couchbase bucket,支持数据持久化,使用 Json 写入,有副本,我们一般会在线上配置两个副本,如果新加节点会对数据进行 rebalance,爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图,数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算,运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket (相当于数据库里的某个分片)。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端,客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系,在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新,因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理,但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时,导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早,2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发,最大功能是进行集群间的复制,提供多种复制方式:单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本,正在调研的 6.0,中间也遇到了很多坑,例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃,如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定,同步方向变更会导致数据丢失等等,我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群,集群间的数据同步通过 XDCR,我们一般配置为双向同步。对于业务来说,如果 Cluster 1 写入, Cluster 2 不写入,正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障,我们提供了一个 Java SDK,可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2,把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高,并且数据的存储可以超过内存。但是,如果数据量超过内存 75% 这个阈值,性能就会下降地特别快。在爱奇艺,我们会把数据量控制在可用内存的范围之内,当做内存数据库使用。但是它的成本非常高,所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB,主要使用了其分布式数据库的管理功能,增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍,又完全兼容 Cassandra 接口,设计基本一致,可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架,例如 C++ 异步框架 seastar,主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程,每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源,核与核之间没有数据共享但可以通信,其最大的好处是内存访问无锁,没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时,会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的,如果是则本线程处理,否则会转发到对应线程上去。 除此之外,它还支持多副本、多数据中心、多写多活,功能比较强大。 在爱奇艺,我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里,Value 放在盘上的文件里,我们在读和写文件时,只需要在内存索引里定位,再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来,相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中,如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量,于是我们通过开发定长的内存分布器,对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节,采用红黑树索引,限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint,客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大,截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase,有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多,如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理,如果脚本出问题就找 DBA,导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案,于是在内部构建了一个私有云,通过 Web 的方式展示数据库运行状态,让业务的同学可以自己去申请集群,一些简单的操作也可以通过自服务平台实现,解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障,敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化,通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具,比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了,DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具,出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查,自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查,对业务集群里潜在的问题进行预警报告;开发智能客服,回答问题;通过监控的数据对实例打标签,进行削峰填谷地智能调度,提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起,通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说,可以从数据量和扩展性两个维度考虑,再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎,要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave,什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等,我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求,判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求,但这些都是真实需求吗?是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉,例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩,数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面,它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么?是因为热门吗?还是因为技术上比较先进?但是不是能真正地解决你的问题?如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃,当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗?还是没有用好?放弃一个东西很难,但在放弃时最好有一个充分的理由,包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研,在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品,但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源,要有拥抱开源的态度。

茶什i 2019-12-27 14:17:56 0 浏览量 回答数 0

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对于算法的学习,我也是从一个小白一步步走来,当然,现在仍然很菜,,,不过,鉴于我觉得还有一些人比我更菜了,我决定谈谈我算法学习过程走过的坑,以及自己总结的一些经验。 切勿盲目刷题:刷题前的知识积累 说实话,想要提高自己的算法,真的没啥捷径,我觉得最好的捷径就是脚踏实地着多动手去刷题,多刷题。 但是,我必须提醒的是,如果你是小白,也就是说,你连常见的数据结构,如链表、树以及常见的算法思想,如递归、枚举、动态规划这些都没学过,那么,我不建议你盲目疯狂着去刷题的。而是先去找本书先去学习这些必要的知识,然后再去刷题。 因为,如果这些基础都不懂的话,估计一道题做了几个小时,然后看答案都看不懂,做题没有任何思路,这是很难受的。久而久之,估计没啥动力了,我刚开始就是这样,一道题答案看一天,然而还是不大懂,什么回溯啊,暴力啊,还不知道是啥意思。 也就是说,假如你要去诸如leetcode这些网站刷题,那么,你要先具备一定的基础,这些基础包括: 1、常见数据结构:链表、树(如二叉树)。(是的,链表和二叉树是重点,图这些可以先放着) 2、常见算法思想:贪婪法、分治法、穷举法、动态规划,回溯法。(贪婪、穷举、分治是基础,动态规划有难度,可以先放着) 以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前,要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话,那么你再刷题的过程中,会很难受的,思路也会相对比较少。 总之,千万不要急,先把这些基本的过一遍,力求理解,再去刷题。 在这里,我推荐基本我大一时看过的书籍吧,感觉还是非常不错的,如果对于数据结构时零基础的话,那么我建议你可以看《数据结构与算法分析:C语言描述版》这本书,这本书自认为真的很 nice,当时我把这本书里面的全部都看了,并且 coding 了一遍,感觉整个人有了质的飞跃。 后面我时在一些学校的OJ刷题,当时看的一本书叫做《挑战程序设计大赛》,日本作家写的,我觉得这本书也很nice,里面有分初级,中级和高级三个模块,基础比较差的可以从初级开始看起。 当然,这两本书,你可以在这个Github上找到:https://github.com/iamshuaidi/CS-Book 总结下: 提高数据结构与算法没啥捷径,最好的捷径就是多刷题。但是,刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。 AC不是目的,我们要追求完美 如何刷题?如何对待一道算法题? 我觉得,在做题的时候,一定要追求完美,千万不要把一道题做出来之后,提交通过,然后就赶紧下一道。我认为这意义不大,因为一道题的解法太多了,有些解法态粗糙了,我们应该要寻找最优的方法。 算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系,但并不是线性关系。也就是说,在做题的时候,要力求一题多解,如果自己实在想不出来其他办法了,可以去看看别人是怎么做的,千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。 我做题的时候,我一看到一道题,可能第一想法就是用很粗糙的方式做,因为很多题采用暴力法都会很容易做,就是时间复杂度很高。之后,我就会慢慢思考,看看有没其他方法来降低时间复杂度或空间复杂度。最后,我会去看一下别人的做法,当然,并不是每道题都会这样执行。 衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度和空间复杂度,所以我们要力求完美,就要把这两个降到最低,令他们相辅相成。 我举道例题吧: 问题: 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法? 这道题我在以前的分章分析过,不懂的可以先看下之前写的:递归与动态规划—基础篇1 方法1::暴力递归 这道题不难,或许你会采取下面的做法: public int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; }else{ return solve(n-1) + solve(n-2); } } 这种做法的时间复杂度很高,指数级别了。但是如果你提交之后侥幸通过了,然后你就接着下一道题了,那么你就要好好想想了。 方法二:空间换时间 力求完美,我们可以考虑用空间换时间:这道题如何你去仔细想一想,会发现有很多是重复执行了。不行你可以画个图 所以可以采取下面的方法: //用一个HashMap来保存已经计算过的状态 static Map<Integer,Integer> map = new HashMap(); public static int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; }else{//是否计算过 if(map.containsKey(n)){ return map.get(n); }else{ int m = solve(n-1) + solve(n-2); map.put(n, m); return m; } } } 这样,可以大大缩短时间。也就是说,当一道题你做了之后,发现时间复杂度很高,那么可以考虑下,是否有更好的方法,是否可以用空间换时间。 **方法三:**斐波那契数列 实际上,我们可以把空间复杂度弄的更小,不需要HashMap来保存状态: public static int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; } int f1 = 0; int f2 = 1; int sum = 0; for(int i = 1; i<= n; i++){ sum = f1 + f2; f1 = f2; f2 = sum; } return sum; } 我弄这道题给你们看,并不是在教你们这道题怎么做,而是有以下目的: 1、在刷题的时候,我们要力求完美。 2、我想不到这些方法啊,怎么办?那么你就可以去看别人的做法,之后,遇到类似的题,你就会更有思路,更知道往哪个方向想。 3、可以从简单暴力入手做一道题,在考虑空间与时间之间的衡量,一点点去优化。 挑战自己,跳出舒适区 什么叫舒适区?在刷题的时候,可能有一类题是你比较懂的,你每次一看就有思路,然后半个小时就撸好代码,提交代码,然后通过了,然后,哇,又多刷了一道题,心里很舒服。 但是,记住,前期你可以多刷这种题练手,提升自己的乐趣,但,我还是建议你慢慢跳出舒适区,去做一些自己不擅长的题,并且找段时间一直刷这种题。例如,我觉得我在递归方面的题还是挺强的, 但是,我对动态规划的题,很菜,每次都要想好久,每次遇到这种题都有点害怕,没什么信心。不过有段时间我觉得只刷动态规划的题,直接在 leetcode 选定专题,连续做了四五十道,刚开始很难受,后来就慢慢知道了套路了,一道题从两三个小时最后缩到半小时,简单的十几分钟就搞定。感觉自己对这类型的题也不惧怕的。 当然,对于动态规划的学习,大家也可以看我这篇广受好评的文章:为什么你学不过动态规划?告别动态规划,谈谈我的经验 所以,建议你,一定要学好跳出自己的舒适区。 一定要学会分类总结 有些人以为 leetcode 的题刷的越多,就一定能越厉害,其实不然,leetcode 虽然有 1000 多道题,但题型就那么几类,我们前期在刷的时候,我是建议按照题型分类刷题的,例如我这整理刷二叉树相关,然后刷链表相关,然后二分法,然后递归等等,每刷一种题型,都要研究他们的套路,如果你愿意去总结,那么 leetcode 的题,其实你刷几百道,有目的、挑选的刷,我觉得就差不多了。 我看过一本书,叫做《程序员代码面试指南:IT 名企算法与数据结构题目最优解》,这本书就非常不错,里面按照栈,队列,链表,二叉树,字符串等一个专题一个专题来刷的,并且每道题都给出了最优解,而且里面的题有一定的难度,感兴趣的,真心不错,如果你把这本书的题全部搞定,并且总结相关套路,那么你的算法一定有很大的提升。 推荐一些刷题网站 我一般是在leetcode和牛客网刷题,感觉挺不错,题目难度不是很大。 在牛客网那里,我主要刷剑指Offer,不过那里也有个在线刷leetcode,不过里面的题量比较少。牛客网刷题有个非常方便的地方就是有个讨论区,那里会有很多大佬分享他们的解题方法,不用我们去百度找题解。所以你做完后,实在想不出,可以很方便着去看别人是怎么做的。 至于leetcode,也是大部分题目官方都有给出答案,也是个不错的刷题网站。你们可以两个挑选一个,或者两个都刷。 当然,还有其他刷题的网站,不过,其他网站没刷过,不大清除如何。 至于leetcode,有中文版和英文版 leetcode有中文版 英文版 根据自己的兴趣选。 学习一些解题技巧 说实话,有些题在你没看别人的解法前,你好不知道有这么美妙优雅的解法,看了之后,卧槽,居然还可以这样。而我们在刷题的过程中,就要不断累积这些技巧,当你累计多了,你就会形成一种 神经反应,一下子就想到了某种方法。解题技巧很多,例如数组下标法、位图法、双指针等等,我自己也分享过一篇总结一些算法技巧的文章 再说数据结构发重要性 前面我主要是说了我平时都是怎么学习算法的。在数据结构方法,我只是列举了你们一定要学习链表和树(二叉堆),但这是最基本的,刷题之前要掌握的,对于数据结构,我列举下一些比较重要的: 1、链表(如单向链表、双向链表)。 2、树(如二叉树、平衡树、红黑树)。 3、图(如最短路径的几种算法)。 4、队列、栈、矩阵。 对于这些,自己一定要动手实现一遍。你可以看书,也可以看视频,新手可以先看视频,不过前期可以看视频,之后我建议是一定要看书。 例如对于平衡树,可能你跟着书本的代码实现之后,过阵子你就忘记,不过这不要紧,虽然你忘记了,但是如果你之前用代码实现过,理解过,那么当你再次看到的时候,会很快就记起来,很快就知道思路,而且你的抽象能力等等会在不知不觉中提升起来。之后再学习红黑树啊,什么数据结构啊,都会学的很快。 对于有哪些值得学习的算法,我之前也总结过,这里推荐给大家程序员必须掌握的核心算法有哪些?,这篇文章居然 40多万阅读量了,有点受宠若惊。 最最重要 动手去做,动手去做,动手去做。重要的话说三遍。 千万不要找了一堆资源,订好了学习计划,我要留到某某天就来去做… 千万不要这样,而是当你激情来的时候,就马上去干,千万不要留到某个放假日啊什么鬼了,很多这种想法的人,最后会啥也没做的。 也不要觉得要学习的有好多啊,不知道从哪学习起。我上面说了,可以先学习最基本的,然后刷题,刷题是一个需要长期坚持的事情,一年,两年。在刷题的过程中,可以穿插和学习其他数据结构。 总结一下吧 所以我给大家的建议就是,先学习基本的数据结构以及算法思想,不要盲目刷题,接着刷题的过程中,不能得过且过,尽量追求最优解,还有就是要跳出舒适区,逼自己成长,刷题的过程中,要学会分类总结。 当然,最重要的,就是你去动手了,不然,一切免谈! 看在熬夜写过的份上,送我个赞呗,嘻嘻。 1、老铁们,关注我的原创微信公众号「帅地玩编程」,专注于写算法 + 计算机基础知识(计算机网络+ 操作系统+数据库+Linux)。 2、给俺点个赞呗,可以让更多的人看到这篇文章,顺便激励下我,嘻嘻。 原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37907797/article/details/104765116

剑曼红尘 2020-03-11 22:24:48 0 浏览量 回答数 0

问题

图解九大数据结构 6月13日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-17 13:17:00 29 浏览量 回答数 1

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HTML + CSS 前端的入门门槛极低,体现在HTML和CSS上。运行环境就是浏览器,推荐Chrome。你需要的只是一个文本编辑器,推荐Sublime Text 3,有不少好插件比如Emmet,谷歌搜一下很容易了解到的。当然你非要用记事本的话,也不是不行的。刚入门查阅资料可以用 w3school 或者 MDN 。 HTML和CSS不是编程语言,前者只是结构标签,后者则是样式配置,入门是非常简单的。网上资料也有很多,推荐慕课网 HTML+CSS基础课程。 我当时是看了一本书 Head First HTML and CSS,讲得浅显易懂,不过价格比较感人,也是只翻一遍的书,没有必要买了。 迅速刷一遍慕课网,对HTML和CSS有个大致印象就好。想巩固HTML标签可以去看看16年的task1-1。 HTML5的API可以先放一放,回头再看。 接下来就是深入学习CSS了。推荐: 《CSS权威指南(第3版)》。很枯燥的一本书,但我确实不知道哪本书更适合了。花两三天硬啃下来就好了。属性细节不必记忆,以后用到肯定要再查的。着重点放在大局上,比如盒模型,浮动和定位这些,抓住重点快速过一遍。 《CSS3 专业网页开发指南》。CSS3也是需要掌握的内容。但这里还是以了解为主,知道CSS3有什么内容就好,记忆属性是枯燥且毫无意义的。 以上内容用时5天左右,下面是实践。 学了几天HTML和CSS了,应该也有点成果了。打开IFE2015 task1,写个静态页面吧。 我X,完全写不出来。 这是正常的。去看下别人的代码吧,看一小部分就开窍了。忘掉的属性就查书或者w3c,多尝试,不断踩坑才有进步。 画完第一张图后,别着急往下写。你的代码肯定会有如下问题 胡乱的代码缩进毫无章法的属性顺序 满页的div 不停地写id和class重写吧,是的。重写之前先看一份代码规范 GitHub - ecomfe/spec: This repository contains the specifications.。当然代码规范不是唯一的,我最早看的是这一份,所以代码风格也一直维持到现在。 再去看一下别人提交的代码,多看几份。当然自己也要判断,不能听风就是雨啊,人家写得不好你再去重写一次,等于你也有责任对不对。 开始重写了,会发现功力大增,写代码速度也快了很多的。 写到第三张页面的时候,应该比较熟练了。如果看到布局就大概知道应该怎么写了,那就可以进入JavaScript的学习了。 以上内容用时10天左右。 进阶部分可以回头再看: 掌握预处理工具Sass,自动化工具Gulp。 阅读Bootstrap源码。 《CSS揭秘》,极其惊艳的一本书,涵盖了CSS3的很多奇技淫巧,虽说有些地方不太实用,但让人眼前一亮,很值得看。JavaScript 这是至关重要的阶段。 强烈推荐《JavaScript高级程序设计(第3版)》,俗称红宝书。前七章是重中之重,必须反复阅读,直至完全理解,期间可配合其他书一起读。DOM,事件流,表单,JSON,Ajax与最后几章也相当重要。其余章节可以略读或跳过(比如浏览器嗅探,XML以及那些列举大量API的章节,完全可以用到再查) 推荐《JavaScript语言精粹》,俗称蝴蝶书。超薄的一本,半天就可以看完。JavaScript是一门有很多坑的语言,我个人是喜欢把这些坑点全部搞清楚的,但这本书却避而不谈了,剩下的也就是所谓的“精粹”了。但清晰地过一遍知识点总是好的。 强烈推荐《你不知道的JS》。精彩至极的一本书,将JavaScript的坑一网打尽。之前搞不懂的问题,比如闭包,this之类的都可以在这里找到答案。 ES6也是必学的内容,推荐阮一峰老师的《ES6 标准入门》。但这本书以API居多,所以还是留个大概印象,以后写到类似的地方,查一查有没有ES6更简洁的写法就好,不必死记硬背。以及需要学会Webpack的使用,Babel和模块化就靠Webpack了。 不太推荐《JavaScript权威指南》,也就是犀牛书。那就是一本字典…… 进阶: 《JavaScript设计模式与开发实践》,设计模式是必须了解的内容,这本是写得不错的。 《高性能JavaScript》,红宝书作者的另一力作,讲了一些优化技巧与性能瓶颈问题,值得一读。 以上内容用时1个月左右,中途可穿插IFE2015 task2的题,比2016年的要简单。 这些书全部刷完的话,应该可以跟人谈笑风生了。 开始实践,IFE2016阶段二的题,想怎么刷就怎么刷吧。如果有编程经验的话,应该没什么压力了。JavaScript框架 这部分就比较自由了,每个人点的技能树都不一样的。前端的发展是爆炸式的,换工具比翻书还快,所以还是以看文档为主了。 目前主流框架经常被提及的是React,Angular,Vue。知乎搜一搜就有相当多的优秀答案了。不过这个答案也有时效性,说不定过两年这些框架全都被淘汰了呢【逃 学习至少一种框架,把IFE2016刷通关吧。耗时1个半月左右。 进阶:看各种源代码。这也是我最近打算做的事情,但是好像期末考要到了TAT 最后补充一下,计算机基础知识是很重要的。由于本人有OI的经验所以稍微占点优势。再推荐几本书,抽空还是要看看的: 《深入理解计算机系统》,CSAPP,也是我们专业这学期的课程(但是我的专业明明是EE啊)。 《计算机网络 自顶向下方法》,看名字就知道必读了吧。 操作系统好书挺多的,推荐一本 Operating Systems: Three Easy Pieces ,英文不够好就《现代操作系统》吧。 算法和数据结构,推荐两本:《算法导论》《数据结构与算法分析》。似乎算法和数据结构与前端关系不大,但作为一个码农,不要求你写红黑树,至少快速排序和二分查找这种要会写的吧。

1359302247831492 2019-12-02 00:16:32 0 浏览量 回答数 0

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图解!24张图彻底弄懂九大常见数据结构! 7月22日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-27 13:19:32 6 浏览量 回答数 1

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HashMap HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的,不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有 不同 其实1.7一个很明显需要优化的地方就是: 当 Hash 冲突严重时,在桶上形成的链表会变的越来越长,这样在查询时的效 率就会越来越低;时间复杂度为 O(N)。 因此 1.8 中重点优化了这个查询效率。 1.8 HashMap 结构图 JDK 1.8 对 HashMap 进行了修改: 最大的不同就是利用了红黑树,其由数组+链表+红黑树组成。 JDK 1.7 中,查找元素时,根据 hash 值能够快速定位到数组的具体下标, 但之后需要顺着链表依次比较才能查找到需要的元素,时间复杂度取决于链 表的长度,为 O(N)。 为了降低这部分的开销,在 JDK 1.8 中,当链表中的元素超过 8 个以后,会 将链表转换为红黑树,在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。 JDK 1.8 使用 Node(1.7 为 Entry) 作为链表的数据结点,仍然包含 key, value,hash 和 next 四个属性。 红黑树的情况使用的是 TreeNode。 根据数组元素中,第一个结点数据类型是 Node 还是 TreeNode 可以判断该位 置下是链表还是红黑树。 核心成员变量于 1.7 类似,增加了核心变量,如下表。 属性说明TREEIFY_THRESHOLD用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值,默认 为 8。 put步骤: 判断当前桶是否为空,空的就需要初始化(resize 中会判断是否进行初始 化)。 根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空,为空表明没有 Hash 冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。 如果当前桶有值( Hash 冲突),那么就要比较当前桶中的 key、key 的 hashcode 与写入的 key 是否相等,相等就赋值给 e,在第 8 步的时候会统一进 行赋值及返回。 如果当前桶为红黑树,那就要按照红黑树的方式写入数据。 如果是个链表,就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的 后面(形成链表)。 接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值,大于时就要转换为红黑树。 如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。 如果 e != null 就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。 后判断是否需要进行扩容. get 方法看起来就要简单许多了。 首先将 key hash 之后取得所定位的桶。 如果桶为空则直接返回 null 。 否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key,是 就直接返回 value。 如果第一个不匹配,则判断它的下一个是红黑树还是链表。 红黑树就按照树的查找方式返回值。 不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。 从这两个核心方法(get/put)可以看出 1.8 中对大链表做了优化,修改为红黑树之 后查询效率直接提高到了 O(logn)。 但是 HashMap 原有的问题也都存在,比如在并发场景下使用时容易出现死循环。 但是为什么呢?简单分析下。 看过上文的还记得在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法,就是这里的并 发操作容易在一个桶上形成环形链表;这样当获取一个不存在的 key 时,计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。 如下图: HashTable HashTable 容器使用 synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效 率非常低下。 当一个线程访问 HashTable 的同步方法时,其他线程访问 HashTable 的同步方 法可能会进入阻塞或轮询状态。 HashTable 容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有 访问它的线程都必须竞争同一把锁,假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容 器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就 不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是 ConcurrentHashMap(JDK 1.7) 使用的 锁分段技术。 ConcurrentHashMap 将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把 锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他 线程访问。 有些方法需要跨段,比如 size() 和 containsValue(),它们可能需要锁定整个表 而不仅仅是某个段,这需要按顺序锁定所有段,操作完毕后,又按顺序释放所 有段的锁。 按顺序 很重要,否则极有可能出现死锁,在 ConcurrentHashMap 内部,段数 组是 final 的,并且其成员变量实际也是 final 的,但是,仅仅是将数组声明为 final 的并不保证数组成员也是 final 的,需要实现上的保证。这可以确保不会 出现死锁,因为获得锁的顺序是固定的。 HashTable 的迭代器是强一致性的,而 ConcurrentHashMap 是弱一致的。 ConcurrentHashMap 的 get,clear,iterator 方法都是弱一致性的。 初识ConcurrentHashMap Concurrent翻译过来是并发的意思,字面理解它的作用是处理并发情况的 HashMap。 通过前面的学习,我们知道多线程并发下 HashMap 是不安全的(如死循环),更普遍 的是多线程并发下,由于堆内存对于各个线程是共享的,而 HashMap 的 put 方法 不是原子操作,假设Thread1先 put 值,然后 sleep 2秒(也可以是系统时间片切换失 去执行权),在这2秒内值被Thread2改了,Thread1“醒来”再 get 的时候发现已经不 是原来的值了,这就容易出问题。 那么如何避免这种多线程出错的情况呢? 常规思路就是给 HashMap 的 put 方法加锁(synchronized),保证同一个时刻只允 许一个线程拥有对 hashmap 有写的操作权限即可。然而假如线程1中操作耗时,其 他需要操作该 hashmap 的线程就需要在门口排队半天,严重影响用户体验, HashTable 就是这样子做的。 举个生活中的例子,很多银行除了存取钱,还支持存取贵重物品,贵重物品都放在 保险箱里,把 HashMap 和 HashTable 比作银行,结构: 把线程比作人,对应的情况如下: 多线程下用 HashMap 不确定性太高,有破产的风险,不能选;用 HashTable 不会 破产,但是用户体验不太好,那么怎样才能做到多人存取既不影响他人存值,又不 用排队呢? 有人提议搞个「银行者联盟」,多开几个像HashTable 这种「带锁」的银行就好 了,有多少人办理业务,就开多少个银行,一对一服务,这个区都是大老板,开银 行的成本都是小钱,于是「银行者联盟」成立了。 接下来的情况是这样的:比如用户A和用户B一起去银行存各自的项链,这个「银行 者联盟」操作后,然后对用户A说,1号银行现在没人你可以去那存,不用排队,然 后用户A就去1号银行存项链,1号银行把用户A接进门,马上拉闸,然后把用户A的 项链放在第x行第x个保险箱,等用户A办妥离开后,再开闸;对于用户B同理。此时 不管用户A和用户B在各自银行里面待多久都不会影响到彼此,不用担心自己的项链 被人偷换了。这就是ConcurrentHashMap的设计思路,用一个图来理解 从上图可以看出,此时锁的是对应的单个银行,而不是整个「银行者联盟」。分析 下这种设计的特点: 多个银行组成的「银行者联盟」 当有人来办理业务时,「银行者联盟」需要确定这个人去哪个银行 当此人去到指定银行办理业务后,该银行上锁,其他人不能同时执行修改操作,直 到此人离开后解锁. ConcurrentHashMap源码解析 ConcurrentHashMap 同样也分为 1.7 、1.8 版,两者在实现上略有不同。 先来看看 1.7 的实现,下面是结构图: 如图所示,是由 Segment 数组、HashEntry 组成,和 HashMap 一样,仍然是数组 加链表。主要是通过分段锁实现的。 关于分段锁 段Segment继承了重入锁ReentrantLock,有了锁的功能,每个锁控制的是一段, 当每个Segment越来越大时,锁的粒度就变得有些大了。 分段锁的优势在于保证在操作不同段 map 的时候可以并发执行,操作同段 map 的时候,进行锁的竞争和等待。这相对于直接对整个map同步 synchronized是有优势的。 缺点在于分成很多段时会比较浪费内存空间(不连续,碎片化); 操作map时竞争 同一个分段锁的概率非常小时,分段锁反而会造成更新等操作的长时间等待; 当 某个段很大时,分段锁的性能会下降。 1.7 已经解决了并发问题,并且能支持 N 个 Segment 这么多次数的并发,但依然存 在 HashMap 在 1.7 版本中的问题。 那就是查询遍历链表效率太低。 因此 1.8 做了一些数据结构上的调整。 首先来看下底层的组成结构: 其实和 1.8 HashMap 结构类似,当链表节点数超过指定阈值的话,也是会转换成红 黑树的,大体结构也是一样的。 那么 JDK 1.8 ConcurrentHashMap 到底是如何实现线程安全的? 答案:其中抛弃了原有的Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来保证 并发安全性。(cas:比较并替换) **① 基本组成 ** 抛弃了 JDK 1.7 中原有的 Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来 保证并发安全性。 将JDK 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node,但作用是相同的。、 我们来看看 ConcurrentHashMap 的几个重要属性. 重要组成元素 Node:链表中的元素为 Node 对象。他是链表上的一个节点,内部存储了 key、 value 值,以及他的下一 个节点的引用。这样一系列的 Node 就串成一串,组成一 个链表。 ForwardingNode:当进行扩容时,要把链表迁移到新的哈希表,在做这个操作 时,会在把数组中的头节点替换为 ForwardingNode 对象。ForwardingNode 中不 保存 key 和 value,只保存了扩容后哈希表 (nextTable)的引用。此时查找相应 node 时,需要去 nextTable 中查找。 TreeBin:当链表转为红黑树后,数组中保存的引用为 TreeBin,TreeBin 内部不保 存 key/value,他保存了 TreeNode 的 list 以及红黑树 root。 TreeNode:红黑树的节点。 **② put 方法过程 ** 存储结构定义了容器的 “形状”,那容器内的东西按照什么规则来放呢?换句话讲, 某个 key 是按 照什么逻辑放入容器的对应位置呢? 我们假设要存入的 key 为对象 x,这个过程如下 : 1、通过对象 x 的 hashCode () 方法获取其 hashCode; 2、将 hashCode 映射到数组的某个位置上; 3、把该元素存储到该位置的链表中。 put 方法用来把一个键值对存储到 map 中。代码如下: 实际调用的是 putVal 方 法,第三个参数传入 false,控制 key 存在时覆盖原来的值。 请先看完代码注释,有个大致的了解,然后我们更加详细的学习一下: 判断存储的 key、value 是否为空,若为空,则抛出异常,否则,进入步骤 2。 计算 key 的 hash 值,随后进入自旋,该自旋可以确保成功插入数据,若 table 表为空或者长度为 0,则初始化 table 表,否则,进入步骤 3。 根据 key 的 hash 值取出 table 表中的结点元素,若取出的结点为空(该桶为 空),则使用 CAS 将 key、value、hash 值生成的结点放入桶中。否则,进入 步骤 4。 若该结点的的 hash 值为 MOVED(-1),则对该桶中的结点进行转移,否则, 进入步骤 5。 5 . 对桶中的第一个结点(即 table 表中的结点)进行加锁,对该桶进行遍历,桶中 的结点的 hash 值与 key 值与给定的 hash 值和 key 值相等,则根据标识选择是 否进行更新操作(用给定的 value 值替换该结点的 value 值),若遍历完桶仍 没有找到 hash 值与 key 值和指定的 hash 值与 key 值相等的结点,则直接新生 一个结点并赋值为之前后一个结点的下一个结点。进入步骤 6。 若 binCount 值达到红黑树转化的阈值,则将桶中的结构转化为红黑树存储, 后,增加 binCount 的值。 如果桶中的第一个元素的 hash 值大于 0,说明是链表结构,则对链表插入或者 更新。 如果桶中的第一个元素是 TreeBin,说明是红黑树结构,则按照红黑树的方式进 行插入或者更新。 在锁的保护下,插入或者更新完毕后,如果是链表结构,需要判断链表中元素 的数量是否超过 8(默认),一旦超过,就需要考虑进行数组扩容,或者是链表 转红黑树。 扩容 什么时候会扩容? 使用put()添加元素时会调用addCount(),内部检查sizeCtl看是否需要扩容。 tryPresize()被调用,此方法被调用有两个调用点: 链表转红黑树(put()时检查)时如果table容量小于64(MIN_TREEIFY_CAPACITY),则会 触发扩容。 调用putAll()之类一次性加入大量元素,会触发扩容。 addCount() addCount()与tryPresize()实现很相似,我们先以addCount()分析下扩容逻辑: **1.链表转红黑树 ** 首先我们要理解为什么 Map 需要扩容,这是因为我们采用哈希表存储数据,当固定 大小的哈希表存 储数据越来越多时,链表长度会越来越长,这会造成 put 和 get 的 性能下降。此时我们希望哈希表中多一些桶位,预防链表继续堆积的更长。 ConcurrentHashMap 有链表转红黑树的操作,以提高查找的速度,红黑树时间复 杂度为 O (logn),而链表是 O (n/2),因此只在 O (logn)<O (n/2) 时才会进行转换, 也就是以 8 作为分界点。 接下来我们分析 treeifyBin 方法代码,这个代码中会选择是把此时保存数据所在的 链表转为红黑树,还是对整个哈希表扩容。 treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。 构造完TreeBin这个空节点之后,就开始构造红黑树,首先是第一个节点,左右 子节点设置为空,作为红黑树的root节点,设置为黑色,父节点为空。 然后在每次添加完一个节点之后,都会调用balanceInsertion方法来维持这是一 个红黑树的属性和平衡性。红黑树所有操作的复杂度都是O(logn),所以当元素量比 较大的时候,效率也很高。 **数组扩容 ** 我们大致了解了 ConcurrentHashMap 的存储结构,那么我们思考一个问题,当数 组中保存的链表越来越多,那么再存储进来的元素大概率会插入到现有的链表中, 而不是使用数组中剩下的空位。 这样会造成数组中保存的链表越来越长,由此导致 哈希表查找速度下降,从 O (1) 慢慢趋近于链表 的时间复杂度 O (n/2),这显然违背 了哈希表的初衷。 所以 ConcurrentHashMap 会做一个操作, 称为扩容。也就是把数组长度变大,增 加更多的空位出来,终目的就是预防链表过长,这样查找的时间复杂度才会趋向于 O (1)。扩容的操作并不会在数组没有空位时才进行,因为在桶位快满时, 新保存元 素更大的概率会命中已经使用的位置,那么可能后几个桶位很难被使用,而链表却 越来 越长了。ConcurrentHashMap 会在更合适的时机进行扩容,通常是在数组中 75% 的位置被使用 时。 其实以上内容和 HashMap 类似,ConcurrentHashMap 此外提供了线程安全的保 证,它主要是通 过 CAS 和 Synchronized 关键字来实现,我们在源码分析中再详细 来看。 我们做一下总结: 1、ConcurrentHashMap 采用数组 + 链表 + 红黑树的存储结构; 2、存入的 Key 值通过自己的 hashCode 映射到数组的相应位置; 3、ConcurrentHashMap 为保障查询效率,在特定的时候会对数据增加长度,这个 操作叫做扩容; 4、当链表长度增加到 8 时,可能会触发链表转为红黑树(数组长度如果小于 64, 优先扩容,具体 看后面源码分析)。 接下来,我们的源码分析就从 ConcurrentHashMap 的构成、保存元素、哈希算 法、扩容、查找数 据这几个方面来进行 扩容后数组容量为原来的 2 倍。 **数据迁移( 扩容时的线程安全) ** ConcurrentHashMap 的扩容时机和 HashMap 相同,都是在 put 方法的后一步 检查是否需要扩容,如果需要则进行扩容,但两者扩容的过程完全不同, ConcurrentHashMap 扩容的方法叫做 transfer,从 put 方法的 addCount 方法进 去,就能找到 transfer 方法,transfer 方法的主要思路是: 首先需要把老数组的值全部拷贝到扩容之后的新数组上,先从数组的队尾开始 拷贝; 拷贝数组的槽点时,先把原数组槽点锁住,保证原数组槽点不能操作,成功拷 贝到新数组时,把 原数组槽点赋值为转移节点; 这时如果有新数据正好需要 put 到此槽点时,发现槽点为转移节点,就会一直 等待,所以在扩容完成之前,该槽点对应的数据是不会发生变化的; 从数组的尾部拷贝到头部,每拷贝成功一次,就把原数组中的节点设置成转移 节点; 直到所有数组数据都拷贝到新数组时,直接把新数组整个赋值给数组容器,拷 贝完成 putTreeVal()与此方法遍历方式类似不再介绍。  ④ get 方法过程 ConcurrentHashMap 读的话,就比较简单,先获取数组的下标,然后通过判断数 组下标的 key 是 否和我们的 key 相等,相等的话直接返回,如果下标的槽点是链表 或红黑树的话,分别调用相应的 查找数据的方法,整体思路和 HashMap 很像,源 码如下: 计算 hash 值。 根据 hash 值找到数组对应位置: (n – 1) & h。 根据该位置处结点性质进行相应查找。 如果该位置为 null,那么直接返回 null。 如果该位置处的结点刚好就是需要的,返回该结点的值即可。 如果该位置结点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树。 如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可。 ** 初始化数组 ** 数组初始化时,首先通过自旋来保证一定可以初始化成功,然后通过 CAS 设置 SIZECTL 变量的值,来保证同一时刻只能有一个线程对数组进行初始化,CAS 成功 之后,还会再次判断当前数组是否已经初始化完成,如果已经初始化完成,就不会 再次初始化,通过自旋 + CAS + 双重 check 等 手段保证了数组初始化时的线程安 全,源码如下: 里面有个关键的值 sizeCtl,这个值有多个含义。 1、-1 代表有线程正在创建 table; 2、-N 代表有 N-1 个线程正在复制 table; 3、在 table 被初始化前,代表 根据构造函数传入的值计算出的应被初始化的大小; 4、在 table 被初始化后,则被 设置为 table 大小 的 75%,代表 table 的容量(数组容量)。 initTable 中使用到 1 和 4,2 和 3 在其它方法中会有使用。下面我们可以先看下 ConcurrentHashMap 的构造方法,里面会使用上面的 3 最后来回顾总结下HashMap和ConcurrentHashMap对比 ConcurrentHashMap 和 HashMap 两者的相同之处: 1.数组、链表结构几乎相同,所以底层对数据结构的操作思路是相同的(只是思路 相同,底层实现 不同); 2.都实现了 Map 接口,继承了 AbstractMap 抽象类,所以大多数的方法也都是相 同的, HashMap 有的方法,ConcurrentHashMap 几乎都有,所以当我们需要从 HashMap 切换到 ConcurrentHashMap 时,无需关心两者之间的兼容问题 不同点: 1.红黑树结构略有不同,HashMap 的红黑树中的节点叫做 TreeNode,TreeNode 不仅仅有属 性,还维护着红黑树的结构,比如说查找,新增等等; ConcurrentHashMap 中红黑树被拆分成 两块,TreeNode 仅仅维护的属性和查找 功能,新增了 TreeBin,来维护红黑树结构,并负责根 节点的加锁和解锁; 2.新增 ForwardingNode (转移)节点,扩容的时候会使用到,通过使用该节点, 来保证扩容时的线程安全。

剑曼红尘 2020-03-25 11:21:44 0 浏览量 回答数 0

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遍历一个 List 有哪些不同的方式?每种方法的实现原理是什么?Java 中 List 遍历的最佳实践是什么? 遍历方式有以下几种: for 循环遍历,基于计数器。在集合外部维护一个计数器,然后依次读取每一个位置的元素,当读取到最后一个元素后停止。 迭代器遍历,Iterator。Iterator 是面向对象的一个设计模式,目的是屏蔽不同数据集合的特点,统一遍历集合的接口。Java 在 Collections 中支持了 Iterator 模式。 foreach 循环遍历。foreach 内部也是采用了 Iterator 的方式实现,使用时不需要显式声明 Iterator 或计数器。优点是代码简洁,不易出错;缺点是只能做简单的遍历,不能在遍历过程中操作数据集合,例如删除、替换。 最佳实践:Java Collections 框架中提供了一个 RandomAccess 接口,用来标记 List 实现是否支持 Random Access。 如果一个数据集合实现了该接口,就意味着它支持 Random Access,按位置读取元素的平均时间复杂度为 O(1),如ArrayList。如果没有实现该接口,表示不支持 Random Access,如LinkedList。 推荐的做法就是,支持 Random Access 的列表可用 for 循环遍历,否则建议用 Iterator 或 foreach 遍历。 说一下 ArrayList 的优缺点 ArrayList的优点如下: ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。 ArrayList 的缺点如下: 删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。 ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。 如何实现数组和 List 之间的转换? 数组转 List:使用 Arrays. asList(array) 进行转换。List 转数组:使用 List 自带的 toArray() 方法。 代码示例: ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么? 数据结构实现:ArrayList 是动态数组的数据结构实现,而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。随机访问效率:ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高,因为 LinkedList 是线性的数据存储方式,所以需要移动指针从前往后依次查找。增加和删除效率:在非首尾的增加和删除操作,LinkedList 要比 ArrayList 效率要高,因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。内存空间占用:LinkedList 比 ArrayList 更占内存,因为 LinkedList 的节点除了存储数据,还存储了两个引用,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。线程安全:ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全; 综合来说,在需要频繁读取集合中的元素时,更推荐使用 ArrayList,而在插入和删除操作较多时,更推荐使用 LinkedList。 补充:数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。 ArrayList 和 Vector 的区别是什么? 这两个类都实现了 List 接口(List 接口继承了 Collection 接口),他们都是有序集合 线程安全:Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步,是线程安全的,而 ArrayList 是非线程安全的。性能:ArrayList 在性能方面要优于 Vector。扩容:ArrayList 和 Vector 都会根据实际的需要动态的调整容量,只不过在 Vector 扩容每次会增加 1 倍,而 ArrayList 只会增加 50%。 Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。 插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?阐述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性? ArrayList、LinkedList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。 Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。 LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快。 多线程场景下如何使用 ArrayList? ArrayList 不是线程安全的,如果遇到多线程场景,可以通过 Collections 的 synchronizedList 方法将其转换成线程安全的容器后再使用。例如像下面这样: 为什么 ArrayList 的 elementData 加上 transient 修饰? ArrayList 中的数组定义如下: private transient Object[] elementData; 再看一下 ArrayList 的定义: public class ArrayList extends AbstractList implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable 可以看到 ArrayList 实现了 Serializable 接口,这意味着 ArrayList 支持序列化。transient 的作用是说不希望 elementData 数组被序列化,重写了 writeObject 实现: 每次序列化时,先调用 defaultWriteObject() 方法序列化 ArrayList 中的非 transient 元素,然后遍历 elementData,只序列化已存入的元素,这样既加快了序列化的速度,又减小了序列化之后的文件大小。 List 和 Set 的区别 List , Set 都是继承自Collection 接口 List 特点:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。 Set 特点:一个无序(存入和取出顺序有可能不一致)容器,不可以存储重复元素,只允许存入一个null元素,必须保证元素唯一性。Set 接口常用实现类是 HashSet、LinkedHashSet 以及 TreeSet。 另外 List 支持for循环,也就是通过下标来遍历,也可以用迭代器,但是set只能用迭代,因为他无序,无法用下标来取得想要的值。 Set和List对比 Set:检索元素效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变。 List:和数组类似,List可以动态增长,查找元素效率高,插入删除元素效率低,因为会引起其他元素位置改变 Set接口 说一下 HashSet 的实现原理? HashSet 是基于 HashMap 实现的,HashSet的值存放于HashMap的key上,HashMap的value统一为PRESENT,因此 HashSet 的实现比较简单,相关 HashSet 的操作,基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成,HashSet 不允许重复的值。 HashSet如何检查重复?HashSet是如何保证数据不可重复的? 向HashSet 中add ()元素时,判断元素是否存在的依据,不仅要比较hash值,同时还要结合equles 方法比较。 HashSet 中的add ()方法会使用HashMap 的put()方法。 HashMap 的 key 是唯一的,由源码可以看出 HashSet 添加进去的值就是作为HashMap 的key,并且在HashMap中如果K/V相同时,会用新的V覆盖掉旧的V,然后返回旧的V。所以不会重复( HashMap 比较key是否相等是先比较hashcode 再比较equals )。 以下是HashSet 部分源码: hashCode()与equals()的相关规定: 如果两个对象相等,则hashcode一定也是相同的 两个对象相等,对两个equals方法返回true 两个对象有相同的hashcode值,它们也不一定是相等的 综上,equals方法被覆盖过,则hashCode方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode(),则该class的两个对象无论如何都不会相等(即使这两个对象指向相同的数据)。 ** ==与equals的区别** ==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同 ==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较3.==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同 HashSet与HashMap的区别 Queue BlockingQueue是什么? Java.util.concurrent.BlockingQueue是一个队列,在进行检索或移除一个元素的时候,它会等待队列变为非空;当在添加一个元素时,它会等待队列中的可用空间。BlockingQueue接口是Java集合框架的一部分,主要用于实现生产者-消费者模式。我们不需要担心等待生产者有可用的空间,或消费者有可用的对象,因为它都在BlockingQueue的实现类中被处理了。Java提供了集中BlockingQueue的实现,比如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue,、SynchronousQueue等。 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是返回第一个元素,并在队列中删除返回的对象。 不同点:如果没有元素 poll()会返回 null,而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例: Queue queue = new LinkedList (); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); Map接口 说一下 HashMap 的实现原理? HashMap概述: HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构: 在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 当我们往Hashmap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。(1)如果key相同,则覆盖原始值;(2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn) HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同?HashMap的底层实现 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。 JDK1.8之前 JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。 JDK1.8之后 相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。 JDK1.7 VS JDK1.8 比较 JDK1.8主要解决或优化了一下问题: resize 扩容优化引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率,红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题,但仍是非线程安全的,多线程时可能会造成数据丢失问题。 HashMap的put方法的具体流程? 当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length - 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。 putVal方法执行流程图 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容; ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③; ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals; ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤; ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 HashMap的扩容操作是怎么实现的? ①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容; ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍; ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。 在putVal()中,我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法,resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容,或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发,这也是JDK1.8版本的一个优化的地方,在1.7中,扩容之后需要重新去计算其Hash值,根据Hash值对其进行分发,但在1.8版本中,则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0,重新进行hash分配后,该元素的位置要么停留在原始位置,要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上 HashMap是怎么解决哈希冲突的? 答:在解决这个问题之前,我们首先需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行; 什么是哈希? Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 所有散列函数都有如下一个基本特性**:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同**。 什么是哈希冲突? 当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。 HashMap的数据结构 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突: 这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数 上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算(高低位异或) } 这比在JDK 1.7中,更为简洁,相比在1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了1次位运算和1次异或运算(2次扰动); JDK1.8新增红黑树 通过上面的链地址法(使用散列表)和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn); 总结 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均;引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快; **能否使用任何类作为 Map 的 key? **可以使用任何类作为 Map 的 key,然而在使用之前,需要考虑以下几点: 如果类重写了 equals() 方法,也应该重写 hashCode() 方法。 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。 如果一个类没有使用 equals(),不应该在 hashCode() 中使用它。 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的,这样 hashCode() 值可以被缓存起来,拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变,这样就会解决与可变相关的问题了。 为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K? 答:String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性,能够有效的减少Hash碰撞的几率 都是final类型,即不可变性,保证key的不可更改性,不会存在获取hash值不同的情况 内部已重写了equals()、hashCode()等方法,遵守了HashMap内部的规范(不清楚可以去上面看看putValue的过程),不容易出现Hash值计算错误的情况; 如果使用Object作为HashMap的Key,应该怎么办呢? 答:重写hashCode()和equals()方法 重写hashCode()是因为需要计算存储数据的存储位置,需要注意不要试图从散列码计算中排除掉一个对象的关键部分来提高性能,这样虽然能更快但可能会导致更多的Hash碰撞; 重写equals()方法,需要遵守自反性、对称性、传递性、一致性以及对于任何非null的引用值x,x.equals(null)必须返回false的这几个特性,目的是为了保证key在哈希表中的唯一性; HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标 答:hashCode()方法返回的是int整数类型,其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1),约有40亿个映射空间,而HashMap的容量范围是在16(初始化默认值)~2 ^ 30,HashMap通常情况下是取不到最大值的,并且设备上也难以提供这么多的存储空间,从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内,进而无法匹配存储位置; 那怎么解决呢? HashMap自己实现了自己的hash()方法,通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算,降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均; 在保证数组长度为2的幂次方的时候,使用hash()运算之后的值与运算(&)(数组长度 - 1)来获取数组下标的方式进行存储,这样一来是比取余操作更加有效率,二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时,h&(length-1)才等价于h%length,三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题; HashMap 的长度为什么是2的幂次方 为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。 这个算法应该如何设计呢? 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 答:这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的; HashMap 与 HashTable 有什么区别? 线程安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的;HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!); 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它; 对Null key 和Null value的支持: HashMap 中,null 可以作为键,这样的键只有一个,可以有一个或多个键所对应的值为 null。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null,直接抛NullPointerException。 **初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 **: ①创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充,容量变为原来的2倍。②创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。 推荐使用:在 Hashtable 的类注释可以看到,Hashtable 是保留类不建议使用,推荐在单线程环境下使用 HashMap 替代,如果需要多线程使用则用 ConcurrentHashMap 替代。 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap? 对于在Map中插入、删除和定位元素这类操作,HashMap是最好的选择。然而,假如你需要对一个有序的key集合进行遍历,TreeMap是更好的选择。基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment),然后在每一个分段上都用lock锁进行保护,相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些,并发性能更好,而HashMap没有锁机制,不是线程安全的。(JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。) HashMap的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap都不允许。 ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别? ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。 底层数据结构: JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的; 实现线程安全的方式(重要): ① 在JDK1.7的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。(默认分配16个Segment,比Hashtable效率提高16倍。) 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。 两者的对比图: HashTable: JDK1.7的ConcurrentHashMap: JDK1.8的ConcurrentHashMap(TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点): 答:ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步,HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗?实现原理是什么? JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中,ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现,结构如下: 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment的锁。 该类包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment ;前者用来封装映射表的键值对,后者用来充当锁的角色;Segment 是一种可重入的锁 ReentrantLock,每个 Segment 守护一个HashEntry 数组里得元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 锁。 JDK1.8 在JDK1.8中,放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现,synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。 结构如下: 如果该节点是TreeBin类型的节点,说明是红黑树结构,则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点;如果binCount不为0,说明put操作对数据产生了影响,如果当前链表的个数达到8个,则通过treeifyBin方法转化为红黑树,如果oldVal不为空,说明是一次更新操作,没有对元素个数产生影响,则直接返回旧值;如果插入的是一个新节点,则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount; 辅助工具类 Array 和 ArrayList 有何区别? Array 可以存储基本数据类型和对象,ArrayList 只能存储对象。Array 是指定固定大小的,而 ArrayList 大小是自动扩展的。Array 内置方法没有 ArrayList 多,比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 对于基本类型数据,集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是,当处理固定大小的基本数据类型的时候,这种方式相对比较慢。 如何实现 Array 和 List 之间的转换? Array 转 List: Arrays. asList(array) ;List 转 Array:List 的 toArray() 方法。 comparable 和 comparator的区别? comparable接口实际上是出自java.lang包,它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包,它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序 一般我们需要对一个集合使用自定义排序时,我们就要重写compareTo方法或compare方法,当我们需要对某一个集合实现两种排序方式,比如一个song对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话,我们可以重写compareTo方法和使用自制的Comparator方法或者以两个Comparator来实现歌名排序和歌星名排序,第二种代表我们只能使用两个参数版的Collections.sort(). 方法如何比较元素? TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口,该接口提供了比较元素的 compareTo()方法,当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。 Collections 工具类的 sort 方法有两种重载的形式, 第一种要求传入的待排序容器中存放的对象比较实现 Comparable 接口以实现元素的比较; 第二种不强制性的要求容器中的元素必须可比较,但是要求传入第二个参数,参数是Comparator 接口的子类型(需要重写 compare 方法实现元素的比较),相当于一个临时定义的排序规则,其实就是通过接口注入比较元素大小的算法,也是对回调模式的应用(Java 中对函数式编程的支持)。

剑曼红尘 2020-03-24 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

问题

搜索引擎背后的经典数据结构和算法 6月10日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 07:32:11 0 浏览量 回答数 0

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

问题

Nginx性能为什么如此吊

小柒2012 2019-12-01 21:20:47 15038 浏览量 回答数 3

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前言 这期我想写很久了,但是因为时间的原因一直拖到了现在,我以为一两天就写完了,结果从构思到整理资料,再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的,所以我肯定不会一本正经的写,我想了好几个切入点,最后决定用一个完整的电商系统作为切入点,带着大家看看,我们需要学些啥,我甚至还收集配套视频和资料,暖男石锤啊,这期是呕心沥血之作,不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前,我花了点时间,自己臆想了一个电商系统,基本上算是麻雀虽小五脏俱全,我今天就用它开刀,一步步剖析,我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全,但是够用,最后给个学习路线。 Tip:请多欣赏一会,每个点看一下,看看什么地方是你接触过的,什么技术栈是你不太熟悉的,我觉得还算是比较全的,有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没,现在我们就要庖丁解牛了,我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇,你不是讲后端学习路线嘛,为啥还有前端的部分,我只能告诉你,傻瓜,肤浅。 我们可不能闭门造车,谁告诉你后端就不学点前端了? 前端现在很多也了解后端的技术栈的,你想我们去一个网站,最先接触的,最先看到的是啥? 没错就是前端,在大学你要是找不到专门的前端同学,去做系统肯定也要自己顶一下前端的,那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧,丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈,都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的,在以后开发的时候,公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅,如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点,看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的,其他作为扩展有兴趣可以了解,反正入门简单,只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet,request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯,理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip:我这里最后删除了JSP相关的技术,我个人觉得没必要学了,很多公司除了老项目之外,新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难,技术迭代比较快,知识好像也没特定的体系,所以面试大厂的前端很多朋友都说难,不是技术多难,而是知识多且复杂,找不到一个完整的体系,相比之下后端明朗很多,我后面就开始讲后端了。 网关层: 互联网发展到现在,涌现了很多互联网公司,技术更新迭代了很多个版本,从早期的单机时代,到现在超大规模的互联网时代,几亿人参与的春运,几千亿成交规模的双十一,无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务,分布式,负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住,我们就多找点服务器,但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢? 负载均衡,LVS 我们机器都是IP访问的,那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢? DNS 大家刷的抖音,B站,快手等等视频服务商,是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验? CDN 我们这么多系统和服务,还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等? zk 这么多的服务器,怎么对外统一访问呢,就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了,大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目,所有对外的接口都是加密的,几十个服务会经过网关解密,找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少,你往后面学会发现分布式事务,分布式锁,还有很多中间件都离不开zk这一层,我们继续往下看。 服务层: 这一层有点东西了,算是整个框架的核心,如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话,我们基本上整个技术生涯,大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了,各种琳琅满目的中间件,计算机基础知识,Linux操作,算法数据结构,架构框架,研发工具等等。 我想在看这个文章的各位,计算机基础肯定都是学过的吧,如果大学的时候没好好学,我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输,你可能会了解到HTTP,TCP协议,什么三次握手,四次挥手。 还有进程、线程、协程,什么内存屏障,指令乱序,分支预测,CPU亲和性等等,在之后的编程生涯,如果你能掌握这些东西,会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点,而不是像个无头苍蝇一样乱撞(然而丙丙还做得不够)。 了解这些计算机知识后,你就需要接触编程语言了,大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点,我选择了面向对象的JAVA,但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要,面向对象(包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等),常见API,数据结构,集合框架,设计模式(包括创建型、结构型、行为型),多线程和并发,I/O流,Stream,网络编程你都需要了解。 代码会写了,你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架,SSM可以会让你的开发更加便捷,结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了,你跟大家一样去用了IDEA,第一天这是什么玩意,一周后,真香,但是这玩意收费有点贵,那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle,提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后,发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查,那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了,查看进程,查看文件,各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了,你可能会尝试从算法,或者优化数据结构去优化,你看到了HashMap的源码,想去了解红黑树,然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题,刷多了,你也能总结出精华所在,什么贪心,分治,动态规划等。 这么多个服务,你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了,你想开发更便捷,像访问本地服务一样访问远程服务,所以我们去了解了Dubbo,Spring cloud。 了解Dubbo的过程中,你发现了RPC的精华所在,所以你去接触到了高性能的NIO框架,Netty。 代码写好了,服务也能通信了,但是你发现你的代码链路好长,都耦合在一起了,所以你接触了消息队列,这种异步的处理方式,真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲,但是你发现分布式的情况,事务就不好管理了,你就了解到了分布式事务,什么两段式,三段式,TCC,XA,阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ,因为他自带了分布式事务的解决方案,大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk,像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的,所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系,你先了解了体系中的每一员,你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信,所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素,例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等,需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了,你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术,比如容器化,你可能就会去了解容器化的知识,像**Docker,Kubernetes(K8s)**等。 微服务之所以能够快速发展,很重要的一个原因就是:容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的,我不过多赘述,写多了像个劝退师一样,但是大家也不用慌,大部分的技术都是慢慢接触了,工作中慢慢去了解,去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看,那再往下是啥呢? 数据层: 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了,在我码文字的前一天,刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作,删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话,没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧,36小时的故障,其实在互联网公司应该是个笑话了吧,权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的,备份,全量备份,增量备份,延迟备份,异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样,一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别,索引,SQL,主被同步,读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全,不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道,那分库的意义就很明显了,然后你会发现时间久了表的数据大了,就会想到去接触分表,什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候,或者热点数据打到数据库还是有点顶不住,压力太大了,那非关系型数据库就进场了,Redis当然是首选,但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后,真香,真快,但是你会开始担心最开始提到的安全问题,这玩意快是因为在内存中操作,那断点了数据丢了怎么办?你就开始阅读官方文档,了解RDB,AOF这些持久化机制,线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了,他的集群模式,用了集群可能也担心集群的健康状态,所以就得去了解哨兵,他的主从同步,时间久了Key多了,就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题,你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完,每个的点我都点到为止,但是其实要深究每个点都要学很久,我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点,整理清楚后,你会发现数据还是大啊,而且数据的场景越来越多多样化了,那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景,不需要实时的数据,比如你查你的支付宝去年的,上个月的账单,这些都是不会变化的数据,没必要实时,那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西,比如于Hadoop(HDFS)的一个数据仓库工具Hive,是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景,适合做一些简单查询,用他们又有点大材小用,那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见,类似风控,那Flink你也得略知一二,他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了,计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎: 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题,比如我们在百度,淘宝搜索东西的时候,往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的,在数据库除非把几次的结果做交集,不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了,解决了搜索的问题,你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去,那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步,又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal,他会去订阅MySQL主服务的binlog,然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了,那可视化的后台查询又怎么解决呢?Kibana,他他是一个可视化的平台,甚至对Es集群的健康管理都做了可视化,很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现,帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈,并没说到具体的一个路线,那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧,我一样用脑图的方式汇总一下吧,如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip:本来这一栏有很多我准备的资料的,但是都是外链,或者不合适的分享方式,博客的运营小姐姐提醒了我,所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司,但是目前的硬实力又不到,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低能决定你走多远,平台的高低,能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司,一定不要懈怠放松,职场成长和新技术学习一样,不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力,最高级的自律,享受孤独(周末的歪哥)。 总结 我提到的技术栈你想全部了解,我觉得初步了解可能几个月就够了,这里的了解仅限于你知道它,知道他是干嘛的,知道怎么去使用它,并不是说深入了解他的底层原理,了解他的常见问题,熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者,基本上只能靠时间上的日积月累,或者不断的去尝试积累经验,也没什么速成的东西,欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路,说实话很枯燥,很辛苦,但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣,我从小对电子,对计算机都比较热爱,但是现在打磨得,现在就是为了钱吧,是不是很现实?若家境殷实,谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件,改变了家庭的窘境,自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了,但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙,一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易,本期硬核,不想被白嫖,各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力,我们下次见! 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。 该回答来自:敖丙

剑曼红尘 2020-03-06 11:35:37 0 浏览量 回答数 0

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游客ftkex2f22paya 2019-12-01 19:34:14 2 浏览量 回答数 0
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