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基于Java容器的多应用部署技术实践【精品问答集锦】

管理贝贝 2019-12-01 20:28:27 52422 浏览量 回答数 55

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那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'}######sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 ###### 引用来自“刘新全”的评论sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 谢谢回答。jqGrid这三个属性缺省的情况下就是这样的吧?控制台里看到后台返回的JSON数据排序是对的。希望继续帮我解答! ######那个datatype怎么是local,应该是json吧!######可以是local的,因为我是本地获取好了的JSON数据对象给了jqGrid###### 引用来自“无脑仔的小明”的评论那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'} 感谢!我在colModel里加了 sorttype:'integer'排序就正常啦!再次感谢!也谢谢其它朋友!###### jqGrid排序问题及解决办法 ######请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理?###### 引用来自“wanghu1983”的评论 请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理? 如果我没记错的话,在reloadGrid的时候(判断)需要:  $node[0].grid.beginReq(); $node[0].grid.endReq(); $node.jqGrid('clearGridData'); $node.jqGrid('setGridParam', {data: jsonData}); $node.trigger('reloadGrid'); 说明:$node是表格的jq节点,jsonData是后台返回的json数据 ######谢谢 @零七九三 答复,我已通过jqGrid的onSortCol函数解决

kun坤 2020-06-14 06:26:57 0 浏览量 回答数 0

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那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'}######sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 ###### 引用来自“刘新全”的评论sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 谢谢回答。jqGrid这三个属性缺省的情况下就是这样的吧?控制台里看到后台返回的JSON数据排序是对的。希望继续帮我解答! ######那个datatype怎么是local,应该是json吧!######可以是local的,因为我是本地获取好了的JSON数据对象给了jqGrid###### 引用来自“无脑仔的小明”的评论那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'} 感谢!我在colModel里加了 sorttype:'integer'排序就正常啦!再次感谢!也谢谢其它朋友!###### jqGrid排序问题及解决办法 ######请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理?###### 引用来自“wanghu1983”的评论 请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理? 如果我没记错的话,在reloadGrid的时候(判断)需要:  $node[0].grid.beginReq(); $node[0].grid.endReq(); $node.jqGrid('clearGridData'); $node.jqGrid('setGridParam', {data: jsonData}); $node.trigger('reloadGrid'); 说明:$node是表格的jq节点,jsonData是后台返回的json数据 ######谢谢 @零七九三 答复,我已通过jqGrid的onSortCol函数解决

montos 2020-06-02 12:12:31 0 浏览量 回答数 0

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那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'}######sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 ###### 引用来自“刘新全”的评论sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 谢谢回答。jqGrid这三个属性缺省的情况下就是这样的吧?控制台里看到后台返回的JSON数据排序是对的。希望继续帮我解答! ######那个datatype怎么是local,应该是json吧!######可以是local的,因为我是本地获取好了的JSON数据对象给了jqGrid###### 引用来自“无脑仔的小明”的评论那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'} 感谢!我在colModel里加了 sorttype:'integer'排序就正常啦!再次感谢!也谢谢其它朋友!###### jqGrid排序问题及解决办法 ######请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理?###### 引用来自“wanghu1983”的评论 请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理? 如果我没记错的话,在reloadGrid的时候(判断)需要:  $node[0].grid.beginReq(); $node[0].grid.endReq(); $node.jqGrid('clearGridData'); $node.jqGrid('setGridParam', {data: jsonData}); $node.trigger('reloadGrid'); 说明:$node是表格的jq节点,jsonData是后台返回的json数据 ######谢谢 @零七九三 答复,我已通过jqGrid的onSortCol函数解决

kun坤 2020-05-31 21:44:55 0 浏览量 回答数 0

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"那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'}######sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 ###### 引用来自“刘新全”的评论sortable:true, sortname : 'score', sortorder : "desc", 这3个都设置了吗? 还有就是你先打印出后台返回的数据,看看是不是返回的时候就没有排对。 谢谢回答。jqGrid这三个属性缺省的情况下就是这样的吧?控制台里看到后台返回的JSON数据排序是对的。希望继续帮我解答! ######那个datatype怎么是local,应该是json吧!######可以是local的,因为我是本地获取好了的JSON数据对象给了jqGrid###### 引用来自“无脑仔的小明”的评论那个colModel里面的json 数据 这样设置 {name:'count', width:70, sorttype:'integer',formatter:'integer'} 感谢!我在colModel里加了 sorttype:'integer'排序就正常啦!再次感谢!也谢谢其它朋友!###### jqGrid排序问题及解决办法 ######请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理?###### 引用来自“wanghu1983”的评论 请问楼主,我的jqgrid有个列可以排序,点击此列也能把需要排序的列名和排序方式传给后台,但当我对grid执行一次reloadGrid后,再点击这个排序列,相应的两个参数sord和sidx就没有,后台无法排序,请问这种情况怎么处理? 如果我没记错的话,在reloadGrid的时候(判断)需要:  $node[0].grid.beginReq(); $node[0].grid.endReq(); $node.jqGrid('clearGridData'); $node.jqGrid('setGridParam', {data: jsonData}); $node.trigger('reloadGrid'); 说明:$node是表格的jq节点,jsonData是后台返回的json数据 ######谢谢 @零七九三 答复,我已通过jqGrid的onSortCol函数解决"

montos 2020-05-31 12:03:53 0 浏览量 回答数 0

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问问小秘 2019-12-01 21:57:43 37578 浏览量 回答数 11

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管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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【javascript学习全家桶】934道javascript热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:22 6202 浏览量 回答数 1

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

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递归4—递归的弱点 之所以没有把这段归为算法的讨论,因为这里讨论的不在是算法,而只是讨论一下滥用递归的不好的一面。 递归的用法似乎是很容易的,但是递归还是有她的致命弱点,那就是如果运用不恰当,滥用递归,程序的运行效率会非常的低,低到什么程度,低到出乎你的想像。当然,平时的小程序是看不出什么的,但是一旦在大项目里滥用递归,效率问题将引起程序的实用性的大大降低。 例子:求1到200的自然数的和。 第一种做法: #include <stdio.h> void main() { int i; int sum=0; for(i=1;i<=200;i++) { sum+=i; } printf("%d\n",sum); } 该代码中使用变量2个,计算200次。再看下个代码: #include <stdio.h> int add(int i) { if(i==1) { return i; } else { return i+add(i-1); } } void main() { int i; int sum=0; sum=add(200); printf("%d\n",sum); } 但看add()函数,每次调用要声明一个变量,每次调用要计算一次,所以应该是200个变量,200次计算,对比一下想想,如果程序要求递归次数非常多的时候,而且类似与这种情况,我们还能用递归去做吗。这个时候宁愿麻烦点去考虑其他办法,也要尝试摆脱递归的干扰。 21:21 | 添加评论 | 固定链接 | 引用通告 (0) | 记录它 | 计算机与 Internet 程序算法5—递归3—递归的再次挖掘 递归的魅力就在于递归的代码,写出来实在是太简练了,而且能解决很多看起来似乎有规律但是又不是一下子能表达清楚的一些问题。思路清晰了,递归一写出来问题立即就解决了,给人一重感觉,递归这么好用。我们在此再更深的挖掘一下递归的用法。 之前再强调一点,也许有人会问,你前边的例子用递归似乎是更麻烦了。是,是麻烦了,因为为了方便理解,只能举一些容易理解的例子,一般等实际应用递归的时候,远远不是这种状态。 好了我们现在看一个数字的序列;有一组数的集合{1,2,4,7,11,16,22,29,37,46,56……}我故意多给几项,一般是只给前4项让你找规律的。序列给了,要求是求前50项的和。规律。有。还是没有。一看就象有,但是又看不出来,我多给了几项,应该很快看出来了,哦,原来每相邻的两项的差是个自然数排列,2-1=1,4-2=2,7-4=3,11-7=4,16-11=5…… 好了,把规律找出来了,一开始可能觉得没头绪,没问题,咱们把这个序列存放到一个数组总可以吧。那我们就声明一个数组,存放前50个数据,一个一个相加总可以了。于是有了下边的写法: #include <stdio.h> void main() { int i,a[50],sum=0; a[0]=1; for(i=1;i<50;i++) { a[i]=a[i-1]+i; } for(i=0;i<50;i++) { sum+=a[i]; } printf("%d\n",sum); } 好了,代码运行一下,结果出来了,正确不正确呢。自己测试吧,把50项改成1、2、3、4、5……项,试试前多少项是不是正确,虽然这不是正确的测试方法,但是的确是常用的测试方法。 等到这个代码已经完全理解了,完全明白了正个计算过程,我们就应该对这段代码进行改写优化了,毕竟这个代码还是不值得用一个数组的,那么我们尝试着只用变量去做一下: #include <stdio.h> void main() { int i; int number=1; int sum=0; for(i=0;i<50;i++) { number+=i; sum+=number; } printf("%d\n",sum); } 不知道我这样写是不是跨度大了点,但是我不准备详细解释了,很多东西需要你去认真分析的,所以很多东西如果不懂,自己想清楚比别人解释的效果会更好,因为别人讲只能让你理解,如果你自己去想,你就在理解的同时学会了思考。 这个代码写出来,不要继续看下去,先自己尝试着把这个题目用递归做一下看看自己能不能写出来,当然,递归并不是那么轻松就能使用的,有时候也是需要去细心设计的。如果做出来了,对比一下下边的代码,如果没有写出来,建议认真分析后边的代码,然后最好是能完全掌握,能自己随时把这行代码写出来: #include <stdio.h> int add(int n,int num,int i) { num+=i; if(i>=n-1) { return num; } else { return num+add(n,num,i+1); } } void main() { int sum; sum=add(50,1,0); /*50表示前50象项*/ printf("%d\n",sum); } 当然这个代码中的n只是一个参考变量,如果把if(i>=n-1)中的n该成50,那么就不需要这个n了,函数两个参数就可以了,这样写是为了修改方便。 20:28 | 添加评论 | 固定链接 | 引用通告 (0) | 记录它 | 计算机与 Internet 程序算法4—递归2—递归的魅力 两天没有再写下去,因为毕竟有时候会有点心情问题,有时候觉得心情不好,一下子什么东西都想不起来了,很多时候写一些东西是需要状态的,一旦状态有了,想的东西才能顺利的写出来,虽然有些东西写出来在别人看来很垃圾,但是起码自己觉得还是相当满意的,我写这个本来就没有多少技术含量,只是想给初学程序的人一些指引,加快他们对程序的领悟。 好了,言归正传,继续上次递归的讨论,看看递归的魅力所在。 有这样一个问题,说一个猴子和一堆苹果,猴子一天吃一半,然后再吃一个,10天后剩下一个了,也就是说吃了10次,剩下1个了。问原来一共有多少苹果。 当然我们的目的不是求出苹果的数量,而是寻求一种解决问题的方法,这个问题一出来,通常对程序掌握深度不一样的朋友对这个题会有不同的认识,首先介绍一种解决方法,这种人脑袋还是比较聪明的,思路非常的明确,也有可能语言工具掌握的也不错,代码写出来非常准确,先看一下代码再做评价吧: #include <stdio.h> void main() { int day=10; int apple; int i,j; for(i=1;;i++) { apple=i; for(j=0;j<day;j++) { if(apple%2==0&&apple>0) { apple/=2; apple--; } else { break; } } if(j==day&&apple==1) { printf("%d\n",i); return; } } } 程序的大概思路很明确,简单介绍一下,这种写法就是从一个苹果开始算起,for(i=1;;i++)的作用就是改变苹果的数量,如果1个符合条件,那就试试2个,然后3个、4个一直到适合为止,里边的for循环就是把每一次取得的苹果的数目进行计算,如果每次都能顺利的被2整除(也就是说每次都能保证猴子能正好吃一半),然后再减一一直到最后,如果最后苹果剩下是一个而且天数正好是10天,那么就输出一下苹果的数目,整个程序退出,如果看不明白的没关系,这个写法非常的不适用,我们叫写出这种算法的人傻X,虽然这种人脑袋也挺聪明,能写出一些新鲜的写法,但是又脏又臭,代码既不简练又不高效。 所以说,有时候有些人以为自己学的很好了,自己所做的一切都是最好的,这种想法是不正确的,也许有些初学者没有什么经验写出来的代码却更让人容易明白点,那么也是先看看代码: #include <stdio.h> void main() { int day[11]; int i; day[0]=1; for(i=1;i<11;i++) { day[i]=(day[i-1]+1)*2; } printf("%d\n",day[10]); } 代码不长,而且也恰当的应用了题目中的规律,不是说要吃一半然后再吃一个吗。那我用数组来存放每天苹果的数量,用day[0]表示最后一天的苹果数量,那就是剩下的一个,然后就是找规律了,什么规律。就是如果猴子不多吃一个的话,那就是正好吃了一半,也就是说猴子当天吃了之后剩余的苹果的数目加1个然后再乘以2就是前一天的数目了,这样一想这个题目就简单的多了,于是这个题用数组就轻松的做出来了。 那么这个代码究竟是不是已经很好了呢,我们注意到,这里边每个数组元素只用了一次并没有被重复使用,再这种情况下我们是不是可以用一种方法代替数组呢。于是就有了更优化的写法,这个写法似乎已经是相当简练了: #include <stdio.h> void main() { int apple=1; int i; for(i=0;i<10;i++) { apple=(apple+1)*2; } printf("%d\n",apple); } 代码写到这里已经把问题完全抽象化了,所以我们就应该站在数学的角度去分析了。也许我们就应该结束了讨论,但是偏偏这个时候,又来了递归,悄悄的通过美丽的调用显示了一下她的魅力: #include <stdio.h> int apple(int i) { if(i==0) { return 1; } else { return (apple(i-1)+1)*2; } } void main() { int i; i=apple(10); printf("%d\n",i); } 原理都还是一样的,但是写出来的格式已经完全变掉了,没有了for循环。假想一个复杂的问题远比这个问题复杂,而且没有固定循环次数,那么我们再使用循环虽然也能解决问题,但是可能面临循环难以设计、控制等问题,这个时候用递归可能就会让问题变的非常的清晰。 另外说一点,一般我这里的代码,并不是从最差到最好的,基本排列是从最差到最合适的代码(当然是本人认为最合适的,也许还有更好的,本人能力所限了),然后最后给出一种比较违反常规的代码,一般是不赞成用最后一种代码的,当然有时候最后一种代码也许是最好的选择,看情况吧。 20:25 | 添加评论 | 固定链接 | 引用通告 (0) | 记录它 | 计算机与 Internet 10月15日 程序算法3—递归1—递归小显威力 现在用C语言实现一个字符串的倒序输出,当然,方法也是很多的,但是如果程序中能有相对优化的方法或者简单明了易读的方法,那对你自己或者别人都是一种幸福。 第一种写法,这类写法既浪费内存又不实用,一般是刚学程序的才这样做,程序的结构很简单,利用的是数组: #include <stdio.h> void main() { char c[2000]; int i,length=0; for(i=0;i<2000;i++) { scanf("%c",&c[i]); if(c[i]=='\n') { break; } else { length++; } } for(i=length;i>0;i--) { printf("%c",c[i-1]); } printf("\n"); } 这段代码中的数组,声明大了浪费内存空间,声明小了又怕不够,所以写这种代码的人一般写完之后会祈祷,祈祷测试的人不要输入的太多,太多就不能完全显示了。 与其这么提心吊胆,于是又有人想出了第二种方法,终于解决了一些问题,而且完全实现了程序的实际要求,于是,这种人经过一番苦想,觉得问题终于可以解决了,这种方法看起来是一种很不错的方法。 #include <stdio.h> #include <malloc.h> void main() { int i; char *c; c=(char *)malloc(1*sizeof(char)); for(i=0;;i++) { *(c+i)=getchar(); if(*(c+i)=='\n') { *(c+i)='\0'; break; } else c=(char *)realloc(c,(i+2)*sizeof(char)); } for(--i;i>=0;i--) { putchar(*(c+i)); } printf("\n"); free(c); } 怎么样。不错,准确的应用内存,几乎没有浪费什么空间,这种方法也体现了一下指针的强大功能,写这个程序虽然不敢说这个人已经掌握了指针的应用,但是起码可以说他已经会用指针了。代码写出来,看起来已经有点美感。 但是也有一些人还是比较喜欢动脑筋的,经过一番思考,终于想出了第三种比较容易写的方法,也许有写初学者可能觉得有些难度,但是事实上这个东西一点都不难,如果稍微有点程序功底之后再看这段代码,应该是相当轻松。 #include <stdio.h> void run() { char c; c=getchar(); if(c!='\n') { run(); } else { return; } putchar(c); } void main() { run(); printf("\n"); } 写出的代码让人眼前一亮,哇。原来递归功能简单而又好用,那我们为什么不好好利用呢。但是递归也不一定就是最好的选择,因为有时候虽然递归用起来很方便,但是效率却不高,以后的讨论中还会详细说明。

一键天涯 2019-12-02 01:24:01 0 浏览量 回答数 0

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你看的高性能mysql那本书么?我也测试过,要看下你的代码例子,如果你A事务insert提交了, B事务还是可以读取到的,如果你B在A提交之前先select一下,然后就不会读到了,一致性读  consistent read######你试试在同两个session窗中更改不同隔离级别测试,RC,RR都是乱的,RR有时候不能保证幻读,RC可重复读。set global transaction isolation level read committed或者repeatable read######Percona技术团队编写Taobao技术团队翻译的 高性能MySQL 开篇第一章就提到了ACID中的事务隔离性Isolation. my.cnf配置: [mysqld] transaction-isolation = REPEATABLE-READ 可选: READ-UNCOMMITTED(未提交读):其他事务可以看到当前事务中没有提交的修改,会导致脏读:一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据. READ-COMMITTED(提交读):大多数数据库默认的隔离级别,避免了脏读,但会导致不可重复读:两次执行同样的查询,可能得到不一样的结果. REPEATABLE-READ(可重复读,默认):实现可重复读,保证同一事务多次读取同样的记录的结果是一致的.但仍避免不了幻读,不过InnoDB用多版本并发控制MVCC解决了幻读的问题. SERIALIZABLE(可串行化):通过强制事务串行化,避免出现幻读,简单说就是在读取的每一行数据上都加锁,所以可能会导致大量的超时和锁争用的问题,实际需要并发的场景很少使用. 所谓幻读,指的是当某个事务在读取某个范围的记录时,另外一个事务又在该范围内插入了新的记录. 当之前的事务再次读取该范围内的记录时,会产生幻行. InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后保存两个隐藏的列来实现的. 这两个列,一个保存了行的创建时间,一个保存了行的过期时间(或删除时间). 其内存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号. 每开始一个新的事务,系统版本号都会自动递增. 事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号, 用来和查询到的每行记录的版本号进行比较. 下面看一下在默认的REPEATABLE-READ(可重复读)事务隔离级别下,MVCC的具体操作: ######回复 @炁月 : 同学,关于MVCC的版本可见性规则 你可以去查查资料了解下,并不是你说的那样,然后你再用show engine innodb status 看下事务那栏的信息,它会告诉你当前活跃事务 版本的可见性。。######你这个逼装的有弹性、有深度、有湿度,水也不少,可以说是非常漂亮、滑爽。但是少了那么一丝朴实,没有给我焕然一新的感觉,如果再加入那么一丝朴实的话,这个逼就无人能挡了,我希望在国际装逼总决赛的舞台上,看到焕然一新的你,好吗?我给你YES。 --via struct######eechen 自己对很多事情不了解就开始胡说八道,还不听对方的话。以德报怨,何以报德?我们尊重他,他却只会更加猖狂,还是先教会他社会的法则吧!via MikeManilone######OSC最讨厌的人: @eechen ,同意的右下角。via Bery http://my.oschina.net/bery/tweet/9658008######回复 @eechen : 不是什么东西都能粗略的呀,你这代码,真要拿来用的时候,那多出来的数据会加入你后续排序和计算欧几里得距离的过程,影响性能的呀。而且这种影响是毫无意义的浪费,要是写php都像你这么浪费,谁还敢用php. --via 张亦俊###### mvcc只是有版本号,具体幻不幻读得看实现。 要实现不幻读,需要加锁,影响并发性能,所以数据库在默认情况下允许幻读也是可以的。如果需要避免它,可以人工加锁select for update/lock table等 ######http://www.postgres.cn/docs/9.3/transaction-iso.html 。在PostgreSQL里,你可以请求四种可能的事务隔离级别中的任意一种。但是在内部, 实际上只有三种独立的隔离级别,分别对应读已提交,可重复读和可串行化。如果你选择了读未提交的级别, 实际上你获得的是读已提交,并且在PostgreSQL的可重复读实现中,幻读是不可能的,######回复 @Ambitor : 不过这种场景比较少,比如每增加一行,在触发器更新下统计结果。如果仅用数据库的mvcc,在统计的时候,如果有其它相关的DML,虽然确实没有幻读,但实际统计的结果是过时的,如果有其它计算需要依赖这个统计,就会造成错误。######回复 @Ambitor : 这样确实能在定义上避免幻读,但是实际使用的时候,多行操作如果不阻塞其它的DML语句,可能会出现过时的结果,所以一般都手动加锁来避免数据错误。###### 如果当前隔离级别 没有幻读 也就不是 repeatable-read了(不符合他的定义了) ###### Mysql从来没有实现过 MVVC######回复 @宏哥 : 我不是很精通这个,就说一些我观察到的片面,oracle是可以通过undo找回以前时间节点被DML的记录,如果开启archive log,就能找回任意时间节点的,但是唯独一个例外,如果一个表被DDL过,archive就丢失了。######回复 @宏哥 : oracle和mysql都不能回滚,都是隐式提交的 [抠鼻]######回复 @Ambitor : 查了一下, oracle不能回滚DDL######回复 @乌龟壳 : 查了一下,, 确实不可以, 好奇怪######回复 @宏哥 : 怎么回滚? [抠鼻]######那你为什么要用mysql?###### 引用来自“dy810810”的评论那你为什么要用mysql? 哈哈, mysql 和流感差不多, 搞web不来几次,都不行######就是因为mvcc,才有的幻读######mysql可重复读隔离模式下有间隙锁,但是还是没有完全解决幻读的问题.######这篇文章讲的还不错http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_499740cb0100ugs7.html?vt=4######呵呵,为嘛 可以解释清楚么?######MVCC是为了解决重复读的问题的,幻读是另外一回事了,因为每个DML操作都操作的是最新的page,而不会去更新MVCC中的undo快照去update,所以同时操作最新的page 只有锁能解决幻读问题啊。幻读其实是并发问题。而MVCC为什么能解决重复读,是因为当最新的page被某个事务锁了,那么另外一个事务在读的时候只会读之前当前可见最新的版本,并且始终读的是这个page 所以可以重复读###### MVCC也可以通过一些办法解决幻影读的问题,例如select之后将读取的范围映射为一个新的数据;这样当有另外一个事务去修改前事务查询范围时候,会检查到写冲突; 对于解决幻影读实现序列读的做法,mysql好像是基于严格的2PL协议做的,oracle好像是利用上面的办法解决; 其实不用上述方法,业务上在表定义的时候规避也是可以的,即一个事务中的操作如果存在因果关系,则原因为读的操作,只读一个记录,不读多条记录。

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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

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 TTS</B>是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作,在内置芯片的支持之下,通过神经网络的设计,把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换,转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下,文本输出的语音音律流畅,使得听者在听取信息时感觉自然,毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字,具有英文接口,自动识别中、英文,支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音,实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成,朗读速度达3-4个汉字/秒,使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。   TTS是语音合成应用的一种,它将储存于电脑中的文件,如帮助文件或者网页,转换成自然语音输出。TTS可以帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息,或者只是简单的用来增加文本文档的可读性。现在的TTL应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统。TTS经常与声音识别程序一起使用。现在有很多TTS的产品,包括Read Please 2000, Proverbe Speech Unit,以及Next Up Technology的TextAloud。朗讯、 Elan、以及 AT&T都有自己的语音合成产品。   除了TTS软件之外,很多商家还提供硬件产品,其中包括以色列WizCom Technologies公司的 Quick Link Pen,它是一个笔状的可以扫描也可以阅读文字的设备;还有Ostrich Software公司的Road Runner,一个手持的可以阅读ASCII文本的设备;另外还有美国DEC公司的DecTalk TTS,它是可以替代声卡的外部硬件设备,它包含一个内部软件设备,可以与个人电脑自己的声卡协同工作。 TTS文语转换用途很广,包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等,目前IVR系统已广泛应用于各个行业(如电信、交通运输等)。   TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。早期的TTS一般采用专用的芯片实现,如德州仪器公司的TMS50C10/TMS50C57、飞利浦的PH84H36等,但主要用在家用电器或儿童玩具中。   而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现,主要包括以下几部分:   ●文本分析-对输入文本进行语言学分析,逐句进行词汇的、语法的和语义的分析,以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成,包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。   ●语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取,把语言学描述转化成言语波形。   ●韵律处理-合成音质(Qualityof Synthetic Speech)是指语音合成系统所输出的语音的质量,一般从清晰度(或可懂度)、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率;自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音,合成词语的语调是否自然; 连贯性用来评价合成语句是否流畅。   要合成出高质量的语音,所采用的算法是极为复杂的,因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 在一般的CTI应用系统中,都会有IVR(交互式语音应答系统)。IVR系统是呼叫中心的重要组成部分,通过IVR系统,用户可以利用音频按健电话输入信息,从系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。具有TTS功能的IVR可以加快服务速度,节约服务成本,使IVR为呼叫者提供7*24小时的服务。   目前常见的IVR系统大都是通用的工控机平台上插入语音板卡组成,并支持中文语音合成TTS等技术。   一个典型的包含TTS服务的电话服务流程可分为:   用户电话拨入,系统IVR响应,获得用户按键等信息。   IVR根据用户的按键信息,向数据库服务器申请相关数据。   数据库服务器返回文本数据给IVR。   IVR通过其TCP通讯接口,将需要合成的文本信息发送给TTS服务器。   TTS服务器将用户文本合成的语音数据分段通过TCP通讯接口发送给IVR服务器。   IVR服务器把分段语音数据组装成为独立的语音文件。   IVR播放相应的语音文件给电话用户。   一般的公网接入(IVR)大都采用工控机+语音板卡,而合成的语音数据则通过局域网传给IVR。这种结构只适用于简单的应用场合。 包括中文语音处理和语音合成,利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换,语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统,比较著名的有:IBM,Microsoft,Fujitsu,科大讯飞,捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题,需要不断研究,使得中文语音合成的自然化程度较高。  CTI技术使电信和计算机相互融合,克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点,将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛,任何需要语音、数据通信,特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。   TTS即语音合成技术(Text To Speech),它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术,是中文信息处理领域的一项前沿技术,实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。   TTS在CTI系统中可以应用在IVR(交互式语音应答)服务器上,以提供语音交互式平台,为用户电话来访提供语音提示,引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据,并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息,实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。   在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件,或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换,以达到人与系统的自动交互,随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音,只须将电子文档引入系统中,系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据,无需事先进行录音,能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报,从而大大减少了座席人员的工作负担。   那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢?某些比较先进的交换平台,已经在交换机的内部实现了TTS的功能,并作为标准接口的一部分对外提供,业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。   对于未实现TTS功能的PBX,就需要业务开发商自己去选择合适的平台,在此基础上进行二次开发,即调用所选TTS平台提供的标准接口,实现语音合成功能。   目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一,每年以50%的速度增长,CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链,从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术,如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去,必将形成一个更好的应用前景。   杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司,音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术(Intone_TTS)是具有自主知识产权的中文语音合成技术,在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位,并已申请多项国家专利。   Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包,为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例,使用户能够灵活的进行调用,并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持,适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。   它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成;   支持繁体字及多音字的编辑;   合成效果:自然、平滑;   规范的函数调用接口,同时支持微软SAPI的调用;支持同步调用和异步调用方式;   支持PCM Wave,uLaw/aLaw Wave,ADPCM,Dialogic Vox等多种语音格式;   支持GB2312码(简体中文)、BIG5码(繁体)、UNICODE码;   支持多路通道同时合成;   支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡; TTS就是Text To Speech,文本转语音,文本朗读,差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。   目前市场上的TTS很多,实现方式也各式各样,有的很昂贵,如科大讯飞,据说当初得到863计划的资助,有很高的技术;有的相对便宜,如捷通华声, InfoTalk;也有免费的,如微软的TTS产品。   相对于ASR(Automatic Speech Recognition,自动语音识别)来说,实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大,在我看来也就是个力气活。   要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS,我们会怎么做呢?   有一种最简单的TTS,就是把每个字都念出来,你会问,岂不要录制6千多个汉字的语音?幸运的是,汉语的音节很少,很多同音字。我们最多只是需要录制: 声母数×韵母数×4,(其实不是每个读音都有4声),这样算来,最多只需要录制几百个语音就可以了。   在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表,汉字拼音输入法也依赖这张表,可以在网上找到,不过通常没有4声音调,大不了自己加上,呵呵,要不怎么说是力气活呢。   这样做出来的TTS效果也还可以,特别是朗读一些没有特别含义的如姓名,家庭住址,股票代码等汉语句子,听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节,从古代的时候开始,每个汉字就有一个词,表达一个意思。而且汉字不同于英语,英语里面很多连读,音调节奏变化很大,汉字就简单多了。   当然,你仍然要处理一些细节,比如多音字,把“银行”读成“yin xing”就不对了;再比如,标点符号的处理,数字、字母的处理,这些问题对于写过很多程序的你,当然不难了。   国内的一些语音板卡带的TTS,不管是卖钱的还是免费的,大体都是这样做出来的,也就是这样的效果。   如果要把TTS的效果弄好一点,再来点力气活,把基本的词录制成语音,如常见的两字词,四字成语等,再做个词库和语音库的对照表,每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位,比以字为单位,效果自然是好多了。当然,这里面还是有个技术,就是分词的技术,要把复杂的句子断成合理的词序列,也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们,当初倡导白话文,引进西文的横排格式、标点符号的时候,没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效,不那么准确,也问题不大,如前面所说,汉字是单音节词,把声音合起来,大体上不会有错。   当然,科大讯飞的力气活又干的多了些,据说已经进化到以常用句子为单位来录音了,大家可以想像,这要耗费更多的力气,换来更好的效果。   至于增加一些衔接处的“词料”,弄一些修饰性的音调,我认为是无关紧要的,对整体的效果改进不是太大。   市面上商品化TTS一般还支持粤语,请个粤语播音员录音,把上面的力气活重做一遍就是了。   再说句题外话,很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员,其实找个你周围的女同事来录制,只要吐字清晰就可以了。在某种情况下,寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。   再来说说文本的标识,对于复杂文本,某些内容程序没有办法处理,需要标识出来。比如,单纯的数字“128”,是应该念成“一百二十八”还是“一二八”?解决办法通常是加入XML标注,如微软的TTS:"<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成“一百二十八”,"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成“一二八”。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是,语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准,基本上是各自一套。   再说说TTS应用编程,微软的TTS编程接口叫SAPI,是COM接口,开发起来还是有点麻烦,还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费,但其中文角色目前是个男声,声音略嫌混浊,感觉不爽。   国内一般的厂家提供API调用接口,相对比较简单,可以方便地嵌入应用程序中去。   商品化的TTS还有个并发许可限制,就是限制同时合成的并发线程数,我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS,都可以将文本文件转换成语音文件,供语音卡播放。大部分应用句子比较短小,一般不会超过100个汉字,合成的时间是非常短的,弄个线程专门负责合成,其它应用向该线程请求就是了,万一句子很长,把它分解成多个短句子就是了,播放的速度总是比合成的速度慢。   也很多应用是脱机合成,没有实时性要求,就更不必买多个许可了。   更多情况下,我们甚至没有必要购买TTS,比如语音开发中常见的费用催缴,拨通后播放:“尊敬的客户,您本月的费用是:212元”,前面部分对所有客户都一样,录一个语音文件就是了,而数字的合成是很简单的,你只要录制好10个数字语音,再加上十,百,千,万,再加上金钱的单位“元”。   TTS(Training+Tool+Scheme)超越计划   针对目前成长型企业遇到的人力资源问题,立体化解决人力资源瓶颈、通过企业与专家共建、实现人才强企的人力资源方向的重大智业项目。为企业培养人力资源高级管理人才,提供先进人力资源管理工具,并协助企业建立现代人力资源战略规划。通过“培训(Training)+工具(Tool)+方案(Scheme)”的办法,为企业系统解决人力资源难点问题,进而搭建科学、完善的人力资源管理体系。   TTS TIANJIN TERMINAL SURCHARGE   天津港口附加费。09年从日韩经过的船所收的一个费用 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

问问小秘 2019-12-02 03:05:12 0 浏览量 回答数 0

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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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