1、List集合的特有功能 List集合的增加功能 void add(int index,E element)； 在指定位置添加元素 List集合的删除功能 Object remove(int index) 根据索引删除元素，返回被删除的元素 List集合的获取功能 Object get(int index) 获取指定位置上的元素 List集合的修改功能 Object set(int index , object element) 根据索引修改元素，返回被修改的元素 2、List
有时候，由于业务的复杂性，在JVM中拼装一些数据，会造成资源的极大浪费。举个例子，从MySQL中查询出一个List，然后在代码里循环查询数据库，进行一些字段的填充。
然而，随着数据量的不断增加和查询的复杂性提高，慢查询成为了数据库性能的瓶颈之一。慢SQL不仅会影响系统的响应速度，还可能导致数据丢失或损坏，给企业带来巨大的损失。因此，慢SQL的治理成为了数据库管理的重要任务之一。
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
N个机台将业务数据发送至服务器，服务器程序将数据入库至MySQL数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
依赖hashCode()和equals()两个方法进行保证元素唯一性，开发中使用开发工具自动生成就好。
String、StringBuilder、StringBuffer三者的执行效率 StringBuilder > StringBuffer > String
数组： 数组是最常用的数据结构，数组的特点是长度固定，可以用下标索引，并且所有的元素的类型都是一致的。数组常用的场景有：从数据库里读取雇员的信息存储为EmployeeDetail[ ];把一个字符串转换并存储到一个字节数组中便于操作和处理等等。尽量把数组封装在一个类里，防止数据被错误的操作弄乱。另外，这一点也适合其他的数据结构。 列表： 列表和数组很相似，只不过它的大小可以改变。列表一般都是通过一个固定大小的数组来实现的，并且会在需要的时候自动调整大小。列表里可以包含重复的元素。常用的场景有，添加一行新的项到订单列表里，把所有过期的商品移出商品列表等等。一般会把列表初始化成一个合适的大小，以减少调整大小的次数。 集合： 集合和列表很相似，不过它不能放重复的元素。 堆栈： 堆栈只允许对最后插入的元素进行操作（也就是后进先出，Last In First Out – LIFO）。如果你移除了栈顶的元素，那么你可以操作倒数第二个元素，依次类推。这种后进先出的方式是通过仅有的peek(),push()和pop()这几个方法的强制性限制达到的。 队列： 队列和堆栈有些相似，不同之处在于在队列里第一个插入的元素也是第一个被删除的元素（即是先进先出）。这种先进先出的结构是通过只提供peek()，offer()和poll()这几个方法来访问数据进行限制来达到的。例如，排队等待公交车，银行或者超市里的等待列队等等，都是可以用队列来表示。 链表： 链表是一种由多个节点组成的数据结构，并且每个节点包含有数据以及指向下一个节点的引用，在双向链表里，还会有一个指向前一个节点的引用。例如，可以用单向链表和双向链表来实现堆栈和队列，因为链表的两端都是可以进行插入和删除的动作的。当然，也会有在链表的中间频繁插入和删除节点的场景。Apache的类库里提供了一个TreeList的实现，它是链表的一个很好的替代，因为它只多占用了一点内存，但是性能比链表好很多。也就是说，从这点来看链表其实不是一个很好的选择。
Java是一门面向对象的语言，就免不了处理对象，为了方便操作多个对象，那么我们就得把这多个对象存储起来，想要存储多个对象(变量),很容易就能想到一个容器(集合)来装载
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
存储：put 方法 put(key,value) 查询 : get 方法 get(key) java 代码如下
ArrayList：有序，可重复；底层使用数组，查询快，增删慢；线程不安全，效率高；容量不足时扩增为当前容量*1.5 + 1；
在java.util 包里，包含了 Collection、List、Set、Map、SortedMap 等接口这些接口的实现类有 LinkedList、TreeSet、ArrayList、HashMap 等。除了这些数据结构，java.util 包还提供了 Date、GregorianCalender、StringTokenizer、Random 这样的工具类。
目录 List集合常用子类：ArrayList，LinkedList 分别用ArrayList和LinkedList完成储存字符串并遍历 List集合常用子类：ArrayList，LinkedList 1.ArrayList:底层数据结构是数组，查询快，增删慢 2.LinkedList：底层数据结构是链表，查询慢，增删快 分别用ArrayList和LinkedList完成储存字符串并遍历 这里遍历方式有三种 分别是 迭代器 普通for循环 和增强for 这里我采用的是增强for循环 剩下的两种 请友
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
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
Java是面向对象的语言，我们在编程的时候自然需要存储对象的容器，数组可以满足这个需求，但是数组初始化时长度是固定的，但是我们往往需要一个长度可变化的容器，因此，集合出现了。
学习 JAVA ，就离不开后端，而工作大部分时间我们都是在开发业务接口，那么其性能就尤为重要。如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？ 01 【善于使用异步编程】 利用多线程实现异步 比较推荐用自定义TreadPool来实现多线程，在Java 8及以上的版本，也可以使用CompletableFuture来实现。 使用Mq中间件实现异步 现在市面上比较流行的分布式消息中间件有rocketmMq、rabbitMq、kafka等，在Springboot的环境中引入相关的消息中间件也比较简单，这里就不再赘
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
项目组来了一位资深java同学，分配第一个需求上线，上线后发现sql导致慢sql，立马就把版本回滚了，但是回滚后发现，还是慢....，所有的从库执行的sql都是超级慢的.....
现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下：
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
1、定义：Java集合类存放于java.util包，是存放对象的容器，长度可变，只能存放对象，可以存放不同的数据类型；
JDK（Java Development Kit）是整个 Java 的核心，是 java 开发工具包，包括了 Java 运行环境 JRE、Java 工具和 Java 基础类库。 JRE（Java Runtime Environment）是运行 JAVA 程序所必须的环境的集合，包含 java 虚拟机和 java 程序的一些核心类库。 JVM 是 Java Virtual Machine（Java 虚拟机）的缩写，是整个 java 实现跨平台的最核心的部分，能够运行以 Java 语言写作的软件程序。
说到Java集合，大家肯定脱口而出List、Set、Map，（想不出来的请自行面壁），今天就详细聊聊大家耳熟能详的List吧。
在业务型java项目中最大的隐患项之一就是慢SQL，它影响到服务的稳定性，也是日常工作中经常导致程序的最大隐患，在日常开发中如何避免出现慢SQL，出现了慢SQL应该按照什么思路去解决是我们必须要知道。其优化原则，总体可以归纳为：
ArrayList特点：底层使用数组数据结构，查询速度快（使用脚标查），插入删除慢（索引要改变）
作为一个后端开发工程师，我们大部分时间都是在开发业务接口，作为一个资深开发，我们不仅仅是要保证能用就行，更重要的是要保证接口的性能。那么如果接口慢，我们应该从哪些方面对接口进行优化呢？
15.01_集合框架(对象数组的概述和使用) 案例演示 需求：我有5个学生，请把这个5个学生的信息存储到数组中，并遍历数组，获取得到每一个学生信息。 Student[] arr = new Student[5]; //存储学生对象 arr[0] = new Student("张三", 23); arr[1] = new Student("李四", 24); arr[2] = new Student("王五", 25); arr[3] = new Stud
关于SQL优化相关的问题，相信很多同学在面试过程中都有被问到过，要么不知道，要么回答不清楚。见于此情况，勇哥今天有空，就和大家聊聊这个相关的话题。
p6spy是一个开源项目，通常使用它来跟踪数据库操作，查看程序运行过程中执行的sql语句。
分类 ArrayList(重点) Vector LinkedList 1，ArrayList 数组结构实现，所有必须连续空间存储，查询快，增删慢。 JDK1.2之后加入，运行效率快，线程不安全 2，Vector 数组结构实现，所有必须连续空间存储，查询快，增删慢。 JDK1.2之后加入，运行效率慢，线程安全 （ArrayList和Vector最大的区别在于线程安不安全和运行效率） 3，LinkedList 双向链表结构实现，增删快，查询慢。 ArrayList List list = new ArrayLi
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
index.number_of_shards ：一个索引应该有的主分片（primary shards）数。默认是5。而且，只能在索引创建的时候设置。（注意，每个索引的主分片数不能超过1024。当然，这个设置也是可以改的，通过在集群的每个节点机器上设置系统属性来更改，例如：export ES_JAVA_OPTS="-Des.index.max_number_of_shards=128"）
稳定压倒一切，没有稳定就没有生成。国家是如此，业务系统也是如此。老子说，“治大国若烹小鲜”，治理系统也是要做到同样，要掌握火候，精选食材，用料恰当，辅以煎炒烹炸煮，则方能出一盘好菜。
声明：本文为原创，作者为 对弈，转载时请保留本声明及附带文章链接：http://www.duiyi.xyz/c%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e9%9b%b7%e9%9c%86%e6%88%98%e6%9c%ba-22/
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
牛客上刷到一条帮选 offer 的帖子，上来就是“阿里 80 万年包，边缘业务”，于是很有诚意的点进去，想帮牛友分担一点选择上的负担，结果看得汗流浃背。
秒杀系统难做的原因：库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据。例如小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如12306抢票，亦与秒杀类似，瞬时流量更甚。
数组可以是基本类型，也可以是引用类型
1 数据库建造索引 2 xml 里面 不能写 *，要写出具体查询的字段，也不要写出全部都字段，当前接口需要什么字段就写什么字段 3 不要在代码for循环里面，多次查询数据库 4 最厉害的一个是 Java 实现一个接口里面，查询多次数据库导致慢，优化方法来了（亲测有效）
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间过长，从而导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务，然后用户就各种投诉来了。
这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 60 篇，我们来聊聊 ArrayList 和 LinkedList 之间的区别。大家可以到 GitHub 上给二哥一个 star，马上破 400 星标了。
目录 一：堆栈 二：接口 1.Collection接口 编辑 集合中只能添加引用类型数据 2. List接口 3. 泛型 4. 装箱、拆箱 5. ArrayList、LinkedList、Vector区别 总结： ---- 一：堆栈 1、堆栈结构有先进后出的特点，就像弹夹一样，先进去的在后进去的低下。 2.在开发时，LinkedList集合也可以作为堆栈，队列的结构使用。 使用的方法是：调用addFirst(E e) 方法和getFirst() 方法 注意不要调用add方法，否
3:集合(List)(掌握) (1)List是Collection的子接口 特点：有序(存储顺序和取出顺序一致)，可重复。 package cn.itcast_01; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.ArrayList; /* * 需求：List集合存储字符串并遍历。 */ public class ListDemo { public static void main(String[] args)
用户分析系统以用户的心跳数据为依据，统计查询用户的各种情况。心跳数据很多，经过去重，去无效，数据量还是在2亿/月的水平。普通的查询在这个量级的数据库上根本查不出来，为此，分表分库、优化查询、多线程查询就很有必要了。
从目前的系统来看，系统的优化无非就几个方向。第一个是CPU的使用，可以去分析哪一个线程占用的CPU最多，以及哪一个线程耗时最久，从这个角度去分析。第二点就是内存，你也可以去从对象的实例中去判断哪一个对象的实例最多，从而进行一个优化。再者从java的底层去分析GC的次数频不频繁。哪一些代码写的不太合理，最后就是整个架构层面的。消息积压消费，缓存是否设置的合理。这都会影响到整个架构的性能。这个章节主要是简单的描述一下。架构如何去优化他的排查思路是什么。
1. Collection接口 1.1 集合框架的顶级接口 1.2 是Set和List的父接口 1.3 但不是Map的父接口 （如图所示）
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