怀揣梦想，一颗执着于技术的心从未磨灭，内心住着一颗顽强的小强时刻提醒自己层层突破自我，同时也成就他人

良好的数据库设计能够确保数据的完整性和准确性。通过减少冗余、优化查询和确保数据一致性，可以降低系统出现故障的可能性，从而减少修复和维护的时间和成本。良好的数据库设计可以确保数据的合规性，并降低因违反法规而面临的罚款和诉讼风险。通过实施适当的访问控制、加密、备份和恢复策略，可以确保数据的安全性、完整性和可用性。一个好的数据库设计能够确保在多个用户同时访问时系统的稳定性和性能，从而支持高效的团队协作。数据库设计的重要性体现在多个方面，这些方面直接关联到企业的运营效率、数据安全、系统性能以及未来扩展的灵活性。

Docker默认通过桥接模式连接到宿主机，如果桥接模式设置有问题，可能导致Docker内部网络不通，从而导致容器无法启动。：使用netstat命令查看主机端口使用情况，如果发现端口被占用，停止占用该端口的进程或更改YAPI容器的端口号。使用docker logs container_id命令查看容器的日志输出，可能包含有关容器无法启动的详细信息。Docker运行容器时会使用主机的端口，如果端口被其他进程占用，容器将无法启动。如果使用的Docker版本与YAPI容器所需的版本不兼容，可能导致容器无法启动。

如果允许内部类直接引用局部变量而不做final修饰，那么在内部类试图访问这个局部变量时，它可能已经不存在了，这会导致不可预知的行为。但是，有一个重要的注意事项是，这里的"final"并不意味着变量的值是不可变的。但是，如果变量引用的是一个可变对象（如ArrayList或自定义的可变类），那么这个对象本身的状态是可以改变的。在Java中，匿名内部类（以及任何在方法内部定义的局部内部类）只能引用final的局部变量，或者等效于final的局部变量（即实际上没有被修改过的变量）。

yield是Java中的一个方法，用于暂停当前正在执行的线程，以便其他线程可以获得执行机会。因此，如果死循环任务中包含了yield调用，那么该线程在执行完当前迭代后，会主动放弃CPU的使用权，从而让其他线程有机会执行。这样可以确保线程池中的线程能够得到充分的利用，并且不会出现资源浪费的情况。这是因为死循环任务会无限期地占用线程，导致线程无法返回到线程池中等待新的任务。当线程被死循环任务长期占用时，线程池中的其他任务将无法获得执行机会，从而导致资源的浪费和可能的性能问题。

线程池在初始化时，会根据用户的配置创建一定数量的线程，并将这些线程放入线程池中等待任务。如果没有空闲线程，且当前线程数量未达到最大线程数量，线程池会创建新的线程来执行任务。如果所有线程都在忙碌，且任务队列已满，那么根据线程池的拒绝策略，可能会拒绝新提交的任务或采取其他措施。当有新任务提交时，线程池会先将任务添加到任务队列中。当任务数量超过最大线程数量时，新提交的任务会在任务队列中等待，直到有线程空闲出来可以处理新任务。当线程池中的线程都在忙碌，且任务队列已满时，线程池需要采取一种策略来处理新提交的任务。

在创建过程中，你需要指定虚拟机的名称、操作系统类型（选择你想要安装的操作系统，如Windows）、分配给虚拟机的内存和存储空间等配置参数。另外，你还可以将系统镜像保存在Linux系统中已分出的分区，安装完成后从该分区拷贝至新系统文件夹中。在Linux系统中，有几个常用的虚拟化软件可供选择，如VirtualBox和VMware Workstation等。在虚拟机创建完成后，你需要为虚拟机提供安装介质，即新操作系统的安装光盘镜像文件（ISO文件）。然后，启动虚拟机并按照新操作系统的安装向导进行安装。

但请注意，这与迭代键的集合并不总是意味着值（value）的集合也是有序的。Set 和 Map 通常不提供基于索引的访问或修改，因为它们不维护元素的特定顺序（除了 LinkedHashSet 和 LinkedHashMap）。选择使用 List、Set 还是 Map 取决于你的具体需求，包括是否需要维护元素的顺序、是否允许重复元素、是否需要存储键值对以及性能要求等。Set 通常用于需要快速查找元素但不关心元素顺序且不允许重复元素的场景。Map 的键（key）不允许重复，但值（value）可以重复。

关键价值：1.提高诊断精确性：大数据分析可以整合来自多个来源的匿名患者数据，结合先进的机器学习算法和医学数据库，从中发现疾病规律和模式，从而提供更准确的诊断结果。通过对大量病例数据的分析，大数据技术可以帮助医生在辅助诊断领域做出更精确的判断，提高诊断的精确性和效率。2.个性化治疗方案：基于患者的个体情况和病史，医生可以依据大数据分析的结果，为患者提供个性化的治疗方案。这种方案能够更准确地针对患者的生理特征、遗传因素、环境背景等信息，为患者提供更加精准和有效的治疗手段。3.预测疾病风险：大数据技术可以分

Thread Dump 打印出来的线程信息，含有daemon字样的线程即为守护线程，可能会有： 服务守护进程、编译守护进程、windows下的监听Ctrl+break的守护进程、Finalizer守护进程、引用处理守护进程、GC守护进程。ThreadGroup类，可以把线程归属到某个线程组中，线程组中可以有线程对象，也可以有线程，组中还可以有线程，这样的组织结构有点类似于树的形式。采用时间片轮转的方式。可以设置线程的优先级，会映射到下层的系统上面的优先级上，如非特别需要，尽量不要用，防止线程饥饿。

另外，不管是公平锁还是非公平锁，一旦没有竞争到锁，都会进行排队，当锁释放时，都是唤醒排在最前面的线程，所有非公平锁只是体现在了加锁阶段，而没有体现在线程被唤醒阶段，ReentrantLock是可重入锁，不管是公平锁还是非公平锁都是可重入的。1、如果是公平锁，会先检查AQS队列中是否存在线程在排队，如果有线程在排队，则当前线程也进行排队。2、如果是非公平锁，则不会去检查是否有线程在排队，而是直接竞争锁。如果没有竞争到锁，再进行排队。

5、检查数据库实例所在的机器的性能配置，是否太低，是否可以适当增加资源。3、检查所查询字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，查出了多余数据。1、检查是否走了索引，如果没有则优化SQL利用索引。4、检查表中数据是否过多，是否应该进行分库分表了。2、检查所利用的索引，是否是最优索引。优化MySQL慢查询思路。

MySQL索引使用的是B+树，因为索引是用来加快查询的，而B+树通过对数据进行排序索引是可以提高查询效率的，然后通过一个节点中可以存储多个元素，从而可以使用B+树的高度不会太高，在MySQL中一个Innodb页就是一个B+树节点，一个Innodb页默认16kb，所以一般情况下一颗两层的B+树可以存2000万行左右的数据，然后通过利用B+树叶子节点存储了所有数据并且进行了排序，并且叶子节点之间有指针，可以很好的支持全表扫描，范围查找等SQL语句。2、一个节点可以存多个元素，多个元素也排序了。

通常情况下二叉树搜索的时间复杂度为O(logn)，如果只有左节点那么会转成链表，时间复杂度就是O(n)在数中的任意一个节点，其左子节点的每个节点的值，都要小于这个节点的值而右子树节点的值大于这个节点的值。二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）又名二叉查找树，有序二叉数。不要求每个节点都有两个子节点，有的节点只有左子节点，有的节点只有右子节点。二叉树每个节点的左子树和右子树也分别满足二叉树的定义。每个节点最多有两个“叉”，分别是左子节点和右子节点。2、什么是二叉搜索树。