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编程入门 行业动态 更新时间:2024-10-28 00:26:39

一、介绍一下消息队列和应用场景

1、消息队列概述

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。

2、消息队列应用场景

个人认为消息队列的主要特点是异步处理,主要目的是减少请求响应时间和解耦。所以主要的使用场景就是将比较耗时而且不需要即时(同步)返回结果的操作作为消息放入消息队列。同时由于使用了消息队列,只要保证消息格式不变,消息的发送方和接收方并不需要彼此联系,也不需要受对方的影响,即解耦和。

使用场景的话,举个例子:
假设用户在你的软件中注册,服务端收到用户的注册请求后,它会做这些操作:

校验用户名等信息,如果没问题会在数据库中添加一个用户记录如果是用邮箱注册会给你发送一封注册成功的邮件,手机注册则会发送一条短信分析用户的个人信息,以便将来向他推荐一些志同道合的人,或向那些人推荐他发送给用户一个包含操作指南的系统通知等等……

但是对于用户来说,注册功能实际只需要第一步,只要服务端将他的账户信息存到数据库中他便可以登录上去做他想做的事情了。至于其他的事情,非要在这一次请求中全部完成么?值得用户浪费时间等你处理这些对他来说无关紧要的事情么?所以实际当第一步做完后,服务端就可以把其他的操作放入对应的消息队列中然后马上返回用户结果,由消息队列异步的进行这些操作。

或者还有一种情况,同时有大量用户注册你的软件,再高并发情况下注册请求开始出现一些问题,例如邮件接口承受不住,或是分析信息时的大量计算使cpu满载,这将会出现虽然用户数据记录很快的添加到数据库中了,但是却卡在发邮件或分析信息时的情况,导致请求的响应时间大幅增长,甚至出现超时,这就有点不划算了。面对这种情况一般也是将这些操作放入消息队列(生产者消费者模型),消息队列慢慢的进行处理,同时可以很快的完成注册请求,不会影响用户使用其他功能。

所以在软件的正常功能开发中,并不需要去刻意的寻找消息队列的使用场景,而是当出现性能瓶颈时,去查看业务逻辑是否存在可以异步处理的耗时操作,如果存在的话便可以引入消息队列来解决。否则盲目的使用消息队列可能会增加维护和开发的成本却无法得到可观的性能提升,那就得不偿失了。

 

二、java多线程的实现方式

1)实现Runnable接口,并实现该接口的run()方法。

2)继承Thread类,重写run方法

3)实现Callable接口,重写call()方法

4)线程池

 

前两种方式线程执行完后都没有返回值,只有最后一种是带返回值的。当需要返回值时需要继承Callable接口。

Thread类提供了多种方法供派生类重写,当只需要实现多线程而不需要重写Thread中其他方法时,建议使用继承Runnable接口的方法;因为java中因为只能单继承,所以当一个类需要被加强或修改时才会被继承。

当需要创建比较多的线程时推荐使用线程池来管理,通过重复利用已创建的线程来代替多次的创建和销毁,降低资源损耗;高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行;提高线程的可管理性。

 

三、Java中的集合

集合类存放于java.util包中。 
集合类存放的都是对象的引用,而非对象本身,出于表达上的便利,我们称集合中的对象就是指集合中对象的引用(reference)。 
集合类型主要有3种:set(集)、list(列表)和map(映射)。

通俗的说,集合就是一个放数据的容器,准确的说是放数据对象引用的容器。 

 

集合主要分为Collection和Map2个接口 

Collection 
├List 
│├LinkedList 
│├ArrayList 
│└Vector 
│ └Stack 
└Set 
├HashSet 
└TreesSet 
Map 
├Hashtable 
├HashMap 
└WeakHashMap 

 

四、HashMap的具体实现

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是一种数组+链表的结构

总结:HashMap的实现原理:

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。

五、1亿个数字取TopK

把1亿个数分成多个小文件,用堆取出每块的TopK。

之后再归并取出最终的TopK。

 

 

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本文发布于:2023-05-29 21:35:33,感谢您对本站的认可!
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