m0_37843156的博客

Young GC 之前检查老年代：在要进行 Young GC 的时候，发现老年代可用的连续内存空间 < 新生代历次Young GC后升入老年代的对象总和的平均大小，说明本次 Young GC 后可能升入老年代的对象大小，可能超过了老年代当前可用内存空间,那就会触发 Full GC。连接（IO/数据）未释放：创建的连接不再使用时，需要调用 close 方法关闭连接，只有连接被关闭后，GC 才会回收对应的对象（Connection，Statement，ResultSet，Session）。

但是UDP是可以使用select/poll/epoll的，某些开源软件，比如FFmpeg内部使用了这些多路复用来处理UDP。2.服务器端要将地址和端口号绑定，如果不绑定就无法使用recvfrom函数接受数据（也就是说服务器需要调用bind函数将一个套接字与一个地址绑定，而客户端不需要）。从上面的代码可以看出来，上述UDP客户端和服务器都使用了poll函数监视文件描述符是否可读。所以如果阅读一份源码，要快速判断其是UDP服务器还是客户端，一个简单的方法是查看代码中是否调用了bind函数就可以了。

美团字节美团算法部分146. LRU 缓存机制912. 排序数组1114. 按序打印二叉树的前序遍历 (Leetcode)旋转图像 (Leetcode)剑指 Offer 10- II. 青蛙跳台阶问题19. 删除链表的倒数第 N 个结点155. 最小栈215. 数组中的第K个最大元素按奇偶排序数组 II (Leetcode)多数元素 (Leetcode)232. 用栈实现队列合并两个有序数组 (Leetcode)300. 最长递增子序列。

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本文将从 JDK 17 与 JDK 21 的垃圾回收改进出发，结合代码示例解析优化方案，并提供实际项目中的调优策略，帮助你提升应用性能。-XX:ShenandoahGCHeuristics=<策略> # 设置启发式策略（如 compact、static 等）-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,level,tags # 输出到文件。-XX:+UseShenandoahGC # 启用 Shenandoah GC。// 模拟分配大对象。

这是小卷对分布式系统架构学习的第12篇文章，今天学习面试中高频问题：分布式锁，为什么要做分布式锁，有哪些实现方式，各适用于什么场景等等问题分布式锁的特点：互斥：任意时刻，锁只能被一个线程持有高可用：锁服务本身是高可用的，一个节点出问题，能自动切换到另一个节点可重入：获取过锁的节点，可再次获取锁；超时机制：为了防止锁无法被释放的异常情况，需要设置超时时间，过了超时时间，锁自动释放；自动续期：如果任务处理时间超过超时时间，会出现任务未处理完成而锁释放的情况。

首先导入java.util.List类，java.util.ArrayList类和java.util.Random类，分别用于处理列表和生成随机数，创建一个长度为10的整数数组number用于存储随机数，使用for循环，i小于数组的长度，将随机数存入数组number.创建一个ArrayList来存储整数，使用循环将number数组中的元素逐个加到list中，使用System.out.println方法将list内容打印。所谓有序，是指元素存入集合的顺序和从集合中取出的顺序是一致的。

当用户执行less命令时，less命令会读取标准输入中的文本内容，并将其分页显示在终端窗口中。首先，less命令会获取终端窗口的大小，以确定每页显示的行数和列数。总之，less命令是Linux系统中一个非常常用的文本查看工具，其功能强大、易用性高，可以帮助用户快速查看和编辑文本文件。在实际使用中，需要熟练掌握less命令的用法和参数，以及其背后的原理和相关技术，才能更好地发挥其作用。Linux中的less命令是一个非常常用的文本查看工具，它可以用于查看任意大小的文本文件，支持滚动翻页、搜索、标记等功能。

比如，虽然数据库中没有id = 1022的用户的数据，但是在redis中对其进行缓存（key=1022, value=null），这样当请求到达redis的时候就会直接返回一个null的值给客户端，避免了大量无法访问的数据直接打在DB上。当redis中的大量key集体过期，可以理解为Redis中的大部分数据都清空 / 失效了，这时候如果有大量并发的请求来到，Redis就无法进行有效的响应（命中率急剧下降)，也会导致DB先生的绝望。查询时，如果相应的位置均为1，则认为该数据存在于布隆过滤器中。

在此背景下，Spring AI 作为一个企业级 AI 框架，提供了丰富的工具和机制，可以帮助开发者将 AI 模型无缝地集成到 Spring Boot 应用中，并支持大规模的部署和扩展。对于企业来说，Spring AI 的集成不仅降低了技术门槛，还提升了开发效率，为业务创新提供了强大的支撑。通过 Spring AI，开发者可以通过配置和注入的方式快速使用多种 AI 模型，避免了直接与不同厂商 API 的繁琐交互，同时也能够利用 Spring 生态的强大支持，确保在企业级应用中的可维护性、扩展性与可操作性。

1、查看创建的状态，状态为Pending【准备中】,Running状态【已经创建成功】（1）回滚（回退到record中的上一个revision）（2）前后20行，并增加颜色。（2）显示日志最后200行。7、进入Pod对应容器内部。（3）显示过去2h的日志。8、查看该容器的所有状态。2、查看POD详细信息。6、查看service。

例如，拼音 “mā” 可以代表“妈”、“马”或“麻”，但用户搜索的汉字可能是“马”而不是“妈”，此时拼音搜索就会产生误差。“search_analyzer”: “ik_smart” // 搜索时使用 “ik_smart” 分析器进行分析（简化分词）“tokenizer”: “ik_max_word”, // 使用 “ik_max_word” 分词器，进行中文最大化分词。“keep_joined_full_pinyin”: true, // 保留拼音连在一起（例如“北京”变为“bj”）

Elasticsearch 的强大功能不仅限于此，它还支持复杂的查询、聚合分析、集群管理等高级功能，值得深入学习和探索。本文将详细介绍 Elasticsearch 的基本使用方法，包括环境搭建、索引操作、数据插入与查询等，帮助读者快速上手。访问 Kibana：打开浏览器访问 http://localhost:5601，通过 Kibana 的界面可以方便地管理 Elasticsearch 索引和数据。下载与安装：访问 Kibana 官方下载页面，下载与 Elasticsearch 版本匹配的 Kibana。

按需选择模块：Spring 由 20+ 模块组成（如 Spring Core、Spring Data、Spring Security），开发者可灵活组合，避免臃肿。Spring Security：提供身份认证（OAuth2/JWT）、授权（RBAC）、防 CSRF 等安全功能，适用于 Web 和微服务场景。Spring WebFlux：支持响应式编程（Reactive Programming），适合高并发、非阻塞的异步服务（如实时聊天、流处理）。

多个短连接，同步 HTTP 传输，Hessian 序列化，传入参数较大，提供者大于消费者，提供者压力较大，可传文件；答：因为服务的现状大都是服务提供者少，通常只有几台机器，而服务的消费者多，可能整个网站都在访问该服务，比如 Morgan 的提供者只有 6 台提供者，却有上百台消费者，每天有 1.5 亿次调用，如果采用常规的 hessian 服务，服务提供者很容易就被压跨，通过单一连接，保证单一消费者不会压死提供者，长连接，减少连接握手验证等，并使用异步 IO，复用线程池，防止 C10K 问题。

举个简单的例子，Spring 中的 CollectionUtils 工具类没有判断集合是否不为空的方法，而 apache 中的有。在这篇文章中，我介绍了 Java 开发中 9 个非常实用的工具类，它们可以帮助我们提高开发效率，减少重复代码，并简化日常的开发任务。从集合操作到字符串处理，从对象操作到反射机制，再到数据加密和 HTTP 状态码处理，这些工具类提供了强大而灵活的功能，让我们能够更加专注于业务逻辑的实现，而不是底层细节的处理。希望这些工具能够为你的项目带来便利，提升你的开发效率。

用于展示最新的一些信息，如社交媒体平台上用户的最新动态、新闻网站的最新消息等，每当有新消息产生时，使用rpush命令将消息添加到 List 的尾部。Redis 中的 list 相当于顺序表，并且内部更接近于“双端队列”，所以也支持头插和尾插的操作，可以当做队列或者栈来使用，同时也存在下标的概念，不过和 Java 中的下标不同，Redis 支持负数下标，-1 表示倒数第一个元素，-2 表示倒数第二个元素，和 Java 中的 List 相同的是，列表中的元素是有序的，并且允许重复。O (k)，k 是元素个数。

主分片的数量应根据预计的数据量和集群的节点容量来确定，建议：主分片数量最多不要超过集群中节点的数量，避免单个节点分配过多主分片而造成资源紧张。节点（Node）：elasticsearch集群中一个服务器实例，负责存储数据、处理请求等，根据角色不同可分为主节点、数据节点、协调节点等。查看elasticsearch的日志文件，日志文件通常位于logs目录下，所以从中获取节点故障的错误信息、异常堆栈等，初步判断故障原因。查看故障节点的CPU、内存、磁盘等硬件资源使用情况，是否存在资源被耗尽的情况。

如:<Connector port=“80” protocol=“HTTP/1.1” maxThreads=“600” minSpareThreads=“100” maxSpareThreads=“500” acceptCount=“71”Tomcat在各位JavaWeb从业者常常就是默认的开发环境，但是Tomcat的默认配置作为生产环境，尤其是内存和线程的配置，默认都很低，容易成为性能瓶颈.一:Tomcat内存优化,启动时告诉JVM我要一块大内存(调优内存是最直接的方式)-Xms JVM初始化堆的大小。

这些查询子句可以是叶查询（Leaf Queries）或复合查询（Compound Queries），并且可以用于组合结果和分数、改变行为或从查询上下文切换到过滤上下文。接受多个查询，并返回匹配任何查询子句的文档。与 bool 查询合并所有匹配查询的分数不同，dis_max 查询使用单个最佳匹配查询子句的分数。返回匹配 positive 查询的文档，但会降低也匹配 negative 查询的文档的分数。包装另一个查询，但在过滤上下文中执行它。选择最佳匹配：使用 dis_max 查询选择最佳匹配的查询子句。

如今，数据正以指数级增长，各行各业都在追求更多的数据存储、高效的数据处理和可靠的数据基础来驱动业务的发展。客户端是使用HDFS的应用程序。它的高可靠性、高扩展性和高效的数据访问方式，为处理大规模数据提供了强大的支持，并通过Shell操作和API操作，方便用户管理和操作存储在HDFS中的数据。在HDFS中，数据块是独立存储和处理的，较大的文件块能够在不同的计算节点上并行处理，从而减少整个作业的执行时间。在HDFS中，每个文件块都有一条元数据记录，较小的文件块可能会导致元数据记录数量增加，增加了存储的开销。

这些 CNI 插件通常对应有可执行文件，kubelet 在调用可执行文件时，会传递两个关键的数据 ，第一个是数据的操作方法比如 add 等等，详情请看【k8s 网络插件介绍[[#CNI]]】，第二个参数就是网络插件的配置，可执行文件一旦接收了这些数据，就会去配置 Pause 容器的网络，最后 kubelet 调用容器运行时去创建应用容器，并将其加入到 Pause 容器的网络命名空间中。通过这些命名空间，实现了容器之间的独立性。虽然容器具有独立的网络，但是除了宿主机之外，其他的网络是无法直接访问容器的。

这也就是说，在使用 MostAllocated 策略的时候，新的 pod 会被调度到已经有 pod 的节点上，而使用另外两种策略时，则调度到没有 pod 的节点。针对前者，容器日志会被保存到节点上的特定位置，此时可以使用日志代理（如 Fluentd、Filebeat）并部署为 Daemonset 的方式进行采集，但是存在日志丢失的可能，因为一旦 pod 被删除，对应的容器日志文件也会被删除，而日志代理可能还未完成全部日志的采集。所以，针对长连接，是有可能出现负载不均衡的情况。

一、前置知识点1.1 生产环境可部署Kubernetes集群的两种方式目前生产部署Kubernetes集群主要有两种方式：① kubeadmKubeadm是一个K8s部署工具，提供kubeadm init和kubeadm join，用于快速部署Kubernetes集群。② 二进制包从github下载发行版的二进制包，手动部署每个组件，组成Kubernetes集群。这里采用kubeadm搭建集群kubeadm工具功能：kubeadm init：初始化一个Master节点。

Kubernetes 核心概念1、主流的容器集群管理系统容器编排系统：KubernetesSwarm2、Kubernetes介绍Kubernetes是Google在2014年开源的一个容器集群管理系统，Kubernetes简称K8s。Kubernetes用于容器化应用程序的部署，扩展和管理，目标是让部署容器化应用简单高效。官方网站：Kubernetes官方文档：Kubernetes 文档 | Kubernetes注意：熟悉文档中的【概念】、【任务】

应用程序生命周期管理1、在Kubernetes中部署应用流程1.1 使用Deployment部署Java应用在 Kubernetes 中，Deployment 是一种控制器，用于管理 Pod 的部署和更新。

Kubernetes监控与日志1、查看集群资源状态在 Kubernetes 集群中，查看集群资源状态和组件状态是非常重要的操作。以下是一些常用的命令和解释，帮助你更好地管理和监控 Kubernetes 集群。1.1 查看master组件状态Kubernetes 的 Master 组件包括 API Server、Controller Manager 和 Scheduler。可以使用 kubectl get cs （cs：componentstatuses）命令来查看这些组件的状态。

Kubernetes.K8S.Cluster. 1主 2从2C 4G. CentOS7.6