java开发中经常会遇到List去重这个工作,现在就来整理一下List去重的6种方式。
Java 的知识面非常广,面试问的涉及也非常广泛,重点包括:Java 基础、Java 并发,JVM、MySQL、数据结构、算法、Spring、微服务、MQ 等等,涉及的知识点何其庞大,所以我们在复习的时候也往往无从下手,今天小编给大家带来一套 Java 面试题,题库非常全面,包括 Java 基础、Java 集合、JVM、Java 并发、Spring全家桶、Redis、MySQL、Dubbo、Netty、MQ 等等,包含 Java 后端知识点 2000 +
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对于一些用户请求,在某些情况下是可能重复发送的,如果是查询类操作并无大碍,但其中有些是涉及写入操作的,一旦重复了,可能会导致很严重的后果,例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。
JVM 11的优化指南:如何进行JVM调优,以及JVM调优参数有哪些”这篇文章将包含JVM 11调优的核心概念、重要性、调优参数,并提供12个实用的代码示例,每个示例都会结合JVM调优参数和Java代码
例如,使用 MySQL 数据库判重,或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行,因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢,而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
上次栈长给大家分享了《带了一个 3 年的开发,不会循环删除 List 中的元素,我简直崩溃!!》,上次也给大家留了个小话题:
在软件开发中,数据处理常常面临重复数据的问题。去重与统计重复次数是数据处理中不可或缺的一部分。Java提供了多种方式来实现对象的去重与重复计数。本文将通过分析一段代码,详细讲解如何在Java中实现对象的去重和重复计数,并探讨其原理、应用场景和优化策略。
去重是大数据计算中的常见场景,本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合,以及位图(Bitmap)的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案,并在最后与其他方案进行了对比。
项目中某 kafka 消息组消费特别慢,有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。
java多线程、集合和IO面试题_02 ============================================================================= 逻辑
我:“肯定学过呀!”,这时候的我自信满满,手撕集合八股文嘛,早已背的滚瓜烂熟了呀。
有许多方法可以用来去重,比如使用列表、集合等等,但这些方法通常只适用于一般情况。然而,当涉及到大量数据去重时,常见的 Java Set、List,甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就显得不太合适了。在处理大量数据的需求场景下,我们不得不提及 BitMap。
在设计G1时会极力避免Full GC(以下简称FGC),但是总有一些特殊情况,如果当前并发回收的速度跟不上对象分配的速度,那么需要G1启动后备方案进行FGC。早期G1的FGC使用单线程的标记整理算法,后来为了充分发挥多核处理器的优势,JEP 307提案为G1的FGC设计了多线程标记整理算法,此时多线程的FGC的线程数量可以由-XX:ParallelGCThreads控制。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
对于用户只需要表达我想要什么,具体处理逻辑交给框架,系统处理,用户无需关心,对于一些非专业的开发人员有了解 sql,并且 sql 相对我们学习 java,c 等语言更简单,学习成本更低,如果跨团队,或者非大数据开发人员,也可以通过 sql 来进行 flink 任务的开发
今天来说一个Java中处理大文本字符串虑重的两个解决方案。 相信大家在实际工作中都遇到过数据重复的问题, 当然也就存在虑重的工作。 比如数据库中需要对同一个字段进行虑重, 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题, 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢?一起来看看需求吧。 需求: 公司SEO人员给了我一个文本文件, 里面大概有三千多万行字符串, 他们的要求是希望我用最短的时间把这个文本文件重复的给删除掉。 起初我想的直接用excle去处理吧, 当时 因为这个文件都达到了几百兆, 所以编辑修改起来都
activeMQ 是一种开源的,实现了 JMS1.1 规范的,面向消息(MOM)的中间件,为应用程序提供高效的、可扩展的、稳定的和安全的企业级消息通信
每张票据有唯一的 ID 号。全年所有票据的 ID 号是连续的,但 ID 的开始数码是随机选定的。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
云数据库 MySQL 支持单节点、双节点、三节点、集群版等架构,配合多可用区部署,可为用户业务提供高可用性支持,保证用户可以快速恢复数据库操作而无需管理干预,如出现可用区中断、主数据库实例故障(主实例因负载过高 hang 住、硬件故障等),数据库可以自动处理故障转移(实例切换),即主数据库实例(节点)会自动切换到备可用区的备用副本。日常的数据库运维过程中,数据库实例规格调整、数据库引擎版本升级等操作,也会可能涉及到实例切换。
导致kafka的重复消费问题原因在于,已经消费了数据,但是offset没来得及提交(比如Kafka没有或者不知道该数据已经被消费)。 总结以下场景导致Kakfa重复消费:
点击关注公众号,Java干货及时送达 在使用SQL提数的时候,常会遇到表内有重复值的时候,比如我们想得到 uv (独立访客),就需要做去重。 在 MySQL 中通常是使用 distinct 或 group by子句,但在支持窗口函数的 sql(如Hive SQL、Oracle等等) 中还可以使用 row_number 窗口函数进行去重。 举个栗子,现有这样一张表 task: 备注: task_id: 任务id; order_id: 订单id; start_time: 开始时间 注意:一个任务对应多条订单
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
ZGC有人称它为Zero GC,其实「Z」并非什么专业名词的缩写,这款收集器的名字就叫作Z Garbage Collector。
先说结论,我支持将逻辑写在 Java 等应用系统中。 背景:今天只讨论一种应用模式,就是最普遍的,前端实时调用后端web服务,服务端经过DB的增删改查作出响应的应用。至于离线数据分析,在线规则引擎模板执行,流式计算等不在本次讨论范畴。 重SQL开发的场景 先看一个例子吧。用经典的 Controller Service DAO 开发模式描述。 city表city_namecity_code student表student_namecity_codestudent_id score表student_idsc
2023 年 12 月 28 日,为期两天的顶级技术盛会 QCon 全球软件开发大会暨十五周年大会在上海顺利开幕。本次大会以“启航·AIGC 软件工程变革”为主题,策划了 LLM 时代的性能优化、加速声称是 AI 落地的最佳实践、GenAI 和通用大模型应用探索等 20 余个演讲专题。
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我们知道synchronized是重量级锁,我们知道synchronized锁住的是一个对象上的Monitor对象,我们也知道synchronized用于同步代码块时会执行monitorenter和monitorexit等。
方法2.c=-(a+b): 确定了a和b,那就可以想两数之和一样,在map中寻找-(a+b),减少一层循环,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)。
ZGC是一款JDK 11中新加入的具有实验性质的低延迟垃圾收集器,ZGC源自于是Azul System公司开发的C4(Concurrent Continuously Compacting Collector) 收集器。
前段时间我踩过一个坑:在mysql8的一张innodb引擎的表中,加了唯一索引,但最后发现数据竟然还是重复了。
如果存在一值在数组中出现至少两次,函数返回 true 。如果数组中每个元素都不相同,则返回 false 。
对于一组数字,如{1、4、3、7、5、8、6}这一组数字,使用冒泡排序的话应该是按照以下步骤:
当测试脚本有一定数量的情况下,每次执行完所有的测试脚本会发现或多或少的测试脚本执行失败了,失败主要是两种原因一种是源程序bug,另外一种是测试脚本由于各方面的原因执行失败了(如脚本稳定性、网络环境、机器连接问题等),如果是后一种原因造成的通常再次执行就会测试脚本就会通过,为了减少后期分析自动化执行结果的时间很有必要添加失败重跑逻辑。正好TestNG提供了个监听器给我们使用,我们现在来具体看下怎么来实现和使用这个监听器。
在企业ERP中,每位员工拥有多个资质证书,资质证书有种类、名称和登记时间,以及变动时间和结束时间的主要属性;
小蓝负责一个公司的考勤系统, 他每天都需要根据员工刷卡的情况来确定 每个员工是否到岗。
可以结合filter、forEach、sortedByDescending、sortedBy来快速对一个list进行筛选和排序
布隆过滤器(Bloom Filter)是一种数据结构,可以快速、高效地判断一个元素是否存在于一个集合中,其特点是空间效率高且查询速度快。在日常的编程工作和项目开发中,布隆过滤器经常被用于缓存、防止缓存穿透等场景。
默认配置(default.jfc of Java 11,default.jfc of Java 12,default.jfc of Java 13,default.jfc of Java 14,default.jfc of Java 15,default.jfc of Java 16,default.jfc of Java 17):
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有很多小伙伴在写代码的时候,有一些比较基础的问题没有考虑到,导致项目 Code Review 的时候被 diss。
这些错误可能是因为网络波动造成的,等待过后重处理就能成功。通常来说,会用try/catch,while循环之类的语法来进行重处理,但是这样的做法缺乏统一性,并且不是很方便,要多写很多代码。然而spring-retry却可以通过注解,在不入侵原有业务逻辑代码的方式下,优雅的实现重处理功能。
在JAVA的util包中有两个所有集合的父接口Collection和Map,它们的父子关系:
这一篇文章主要介绍如何用Springboot 整合 Netty,这里也是在网上搜寻了一些Netty例子学习后总结来的,借鉴了他人的写法和经验。如有重复部分,还请见谅。
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,它利用位数组表示集合,并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合,但有一定的误报率。
HTTP是现在主流应用使用的网络请求方式,用来交换数据和内容。OkHttp是一个很棒的适用于Android和Java应用程序的HTTP和HTTP/2客户端,它是一个第三方类库,由移动支付Square公司贡献,这是一个开源项目,用于替代HttpUrlConnection和Apache HttpClient。
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