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[升级版]通过 Jdbc + Job 解决跨库大表数据迁移

面试 6 家公司,拿下三个大厂 offer
1月31日 · 2021年

面试 6 家公司,拿下三个大厂 offer

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前段时间,本人利用三周时间(排除等offer的时间),面试了6家公司,拿下了4个offer(两个BAT,一个二线大厂,一个福利非常棒的独角兽)。另外,没拿下的两个公司(一个要转go语言)都终止于二面。...
基于 Redisson 实现切面分布式锁(升级版)
11月23日 · 2020年

基于 Redisson 实现切面分布式锁(升级版)

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之前使用过Redis作为分布式锁,但是因为本身特性的局限性,存在很多隐患,故将Redis替换成了Redisson。(由于公司直接买的腾讯云的Redis,对于开发者来说,它是单实例的,屏蔽了内部的底层实现,故本文暂且只考虑Redis是单实例的场景,如果想要了解在多实例情况下,基于Redis/Redisson作为分布式锁,可以自行搜索RedLock的具体实现,也很简单)。...
图解 IO
11月22日 · 2020年

图解 IO

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一、图解普通IO、mmap、零拷贝 1、如果不使用零拷贝技术,普通的IO操作在OS层面是如何执行的? 2、mmap(内存映射技术)为什么可以提升IO性能?3、零拷贝技术是如何提升IO性能的?...
图解 AQS
11月22日 · 2020年

图解 AQS

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AQS,全称AbstractQueuedSynchronizer,是 JDK 提供的一个同步框架,内部维护了一个 volatile int state(代表共享资源)和一个 FIFO 线程等待队列(多线程争用资源被阻塞时会进入此队列) ...
使用 Feign 调用分页接口报错:Method has too many Body parameters
11月8日 · 2020年

使用 Feign 调用分页接口报错:Method has too many Body parameters

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使用 Feign 调用分页接口报错:Method has too many Body parameters @ApiOperation(value = "分页查询会话")@PostMapping(Routes.SESSIONS_QUERY)JsonResult<Pagination<SessionInfo>> querySessions(@RequestBody @Valid SessionsQo qo, @PageableDefault(size = 20, sort = "id", direction = Sort.Direction.DESC) Pageable pageable);...
朋友圈问题
11月1日 · 2020年

朋友圈问题

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朋友圈 班上有 N 名学生。其中有些人是朋友,有些则不是。他们的友谊具有是传递性。如果已知 A 是 B 的朋友,B 是 C 的朋友,那么我们可以认为 A 也是 C 的朋友。所谓的朋友圈,是指所有朋友的集合。给定一个 N * N 的矩阵 M,表示班级中学生之间的朋友关系。如果M[i][j] = 1,表示已知第 i 个和 j 个学生互为朋友关系,否则为不知道。你必须输出所有学生中的已知的朋友圈总数。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/friend-circles著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。...
Elasticsearch 常规概念及底层原理
11月1日 · 2020年

Elasticsearch 常规概念及底层原理

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一、ES 分布式架构原理 ES设计的理念是分布式搜索引擎,底层实现基于Lucene,核心思想是在多台机器上启动多个ES进程实例,组成一个ES集群。 概念描述 接近实时:ES是一个接近实时的搜索平台,这就意味着,从存入一个文档直到文档能够被搜索到有一个轻微的延迟 集群(cluster):一个集群由多个节点(服务器)组成,所有节点一起保存全部数据,每一个集群有一个唯一的名称标识...
路径总和问题
10月25日 · 2020年

路径总和问题

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一、路径总和 I 递归 public boolean hasPathSum(TreeNode root, int sum) { if (root == null) { return false; } if (root.left == null && root.right == null) { return root.val == sum; } return hasPathSum(root.left, sum - root.val) || hasPathSum(root.right, sum - root.val);}...
搜索二维矩阵问题
10月18日 · 2020年

搜索二维矩阵问题

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搜索二维矩阵问题 前言 搜索二维矩阵 I和搜索二维矩阵 II两道题在解题思路上都是围绕二分查找展开的,搜索二维矩阵 I比较简单,纯暴力或直接套二分查找的公式(二维的二分查找)即可,而搜索二维矩阵 II的解题方法就比较特别,个人感觉有点意思,故在此记录下~...
零钱兑换问题
10月18日 · 2020年

零钱兑换问题

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一、零钱兑换 I 自顶向下、使用备忘录(HashMap)的递归解法 // 备忘录Map<Integer, Integer> memoMap = new HashMap<>();public int coinChange(int[] coins, int amount) { // 查备忘录,避免重复计算 if (memoMap.containsKey(amount)) { return memoMap.get(amount); } // base case if (amount == 0) return 0; // 下面的递归入参,假如 amount - coin < 0,则返回 -1 if (amount < 0) return -1; // 最差的情况,就是使用 amount 个面值为 1 的硬币,而 amount + 1 就是个不存在的值,下面要比较最小值,则每次递归都使用 amount + 1 比较求最小值即可 int res = amount + 1; for (int coin : coins) { // 子问题(目标金额减去当前 coin) int subProblem = coinChange(coins, amount - coin); if (subProblem == -1) continue; // 求最值,即 res 与 子问题加上一个 coin(与上面`目标金额减去当前 coin`相对应,即自顶向下的思想) 求最值 res = Math.min(res, subProblem + 1); } res = res == amount + 1 ? -1 : res; memoMap.put(amount, res); return res;}...