水平和双子-优快云博客

原创天猫高频编程考题：合并两个有序链表（简单）

具体可参考：https://zyfcodes.blog.youkuaiyun.com/article/details/141401712。指向合并后的链表的头节点。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。法来逐个比较两个链表的节点，然后将较小的节点添加到结果链表中。:当一个链表遍历完后，将另一个链表的剩余部分直接连接到。要将两个升序链表合并为一个新的升序链表，我们可以使用。的当前节点值，将较小的那个节点添加到。将两个升序链表合并为一个新的。，这是合并后链表的头节点。，并移动相应链表的指针；

2025-01-19 17:18:44 891 1

原创天猫高频编程考题：二叉搜索树中第 K 小的元素（中等）

小元素，我们可以利用BST的中序遍历特性。中序遍历BST会以升序方式访问所有节点，因此第。：中序遍历BST的结果是一个升序排列的节点值列表。可以使用递归或迭代的方式进行中序遍历。：在遍历过程中，维护一个计数器来记录已经遍历的节点数量，当计数器等于。如果二叉搜索树经常被修改（插入/删除操作）并且你需要频繁地查找第。要查找二叉搜索树（BST）中的第。小的元素就是中序遍历结果中的第。小的元素（从1开始计数）。给定一个二叉搜索树的根节点。小的值，你将如何优化算法？时，返回当前节点的值。

2025-01-19 17:18:34 1006

原创 MYSQL如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？面试题剖析11

这个是你必须面对的一个事儿，就是你已经弄好分库分表方案了，然后一堆库和表都建好了，基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了，测试都ok了，数据能均匀分布到各个库和各个表里去，而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。

2025-01-19 17:18:19 1386 2

原创 zookeeper 都有哪些使用场景？思考15

那么此时就可以使用zookeeper分布式锁，一个机器接收到了请求之后先获取zookeeper上的一把分布式锁，就是可以去创建一个znode，接着执行操作；这个其实是zookeeper很经典的一个用法，简单来说，就好比，你A系统发送个请求到mq，然后B系统消息消费之后处理了。，一旦B系统处理完了就修改zookeeper那个节点的值，A系统立马就可以收到通知，完美解决。那个znode，结果发现自己创建不了，因为被别人创建了，那只能等着，等第一个机器执行完了自己再执行。

2025-01-19 17:18:10 986 3

原创看看消息队列设计精要14

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性，而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时，你需要思考和设计的重要方面。过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想。

2025-01-19 17:17:59 1667 1

原创 JAVA领域驱动设计DDD在B端营销系统的实践14

我们做的大部分系统都不是全新系统，如CRM、HR或SCM等，已经有很多业界实践，可充分借鉴这些实践，没必要自己创造新概念。要重视统一语言。没有统一语言就不会有概念模型，没有概念模型就不可能有靠谱的代码模型，拿到需求后就开始设计代码模型是不靠谱的。领域驱动设计是团队工作。现实中没有一个是严格意义上的领域专家，所有参与到这项工作的人都可以是领域专家，整个工作可以由技术团队主导，但一定要落地到产品和业务。拥抱变化，持续迭代。

2025-01-19 17:17:38 710 2

原创百亿规模API网关服务Shepherd的设计与实现8

1.背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测

2025-01-19 17:17:19 794

原创分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践1

1.背景中国有句古话：“民以食为天”。对食物的分析和理解，特别是识别菜肴的食材，在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是，算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展，却没有在食物相关的场景中取得好的表现，尤其是对烹饪菜肴的相关场景。其核心原因是缺乏细粒度食材的基准，这已经成为该领域发展的瓶颈。以往的研究主要集中在食物层面的表征学习，如Food2K上的食物识别[9]-[12]，UNIMIB2016上的食物检测

2025-01-19 17:17:01 956 2

原创 Android 兼容 Java 8 语法特性的原理分析4

Java8是Java开发语言非常重要的一个版本。Oracle从2014年3月18日发布Java8，从该版本起，Java开始支持函数式编程。特别是吸收了运行在JVM上的Scala、Groovy等动态脚本语言的特性之后，Java8在语言的表达力、简洁性两个方面有了很大的提高。Lambda表达（函数闭包）函数式接口（@FunctionalInterface）StreamAPI（通过流式调用支持map、filter等高阶函数）方法引用（使用::关键字将函数转化为对象）

2025-01-19 17:16:45 756 1

原创 Hadoop YARN：调度性能优化实践1

本文主要介绍了美团点评HadoopYARN集群公平调度器的性能优化实践。做性能优化，首先要定义宏观的性能指标，从而能够评估系统的性能。定义压测需要观察的细粒度指标，才能清晰看到系统的瓶颈。工欲善其事，必先利其器。高效的压力测试工具是性能优化必备的利器。优化算法的思路主要有：降低算法时间复杂度；减少重复计算和不必要的计算；并行化。性能优化是永无止境的，要根据真实业务来合理预估业务压力，逐步开展性能优化的工作。代码上线需谨慎，做好防御方案。

2025-01-19 17:16:36 593 2

原创 Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、RocketMQ等。本文不会一一介绍这些消息队列的所有特性，而是探讨一下自主开发设计一个消息队列时，你需要思考和设计的重要方面。过程中我们会参考这些成熟消息队列的很多重要思想。

2025-01-19 17:13:58 978 1

原创 AutoConsis：UI内容一致性智能检测15

目前，移动App上的业务页面愈发复杂，技术团队常会以页面为单位来拆解团队开发分工，同一类业务元素信息分散在不同团队负责的页面内。在具体的实践中，存在一类不易检出但又影响用户体验的异常：页面中的UI信息相互矛盾（如下图中同一个商品在多个页面上的实际价格不一致）。此类UI内容不一致的异常，没有固定的出现位置和表现规律，长期以来主要依赖测试人员对于UI的熟悉度，主要靠手工测试执行时来随机进行发现。图：界面间UI内容不一致举例（示意图）美团App中的众多业务具备内容繁多的多种页面布局，以及多技术栈共存，如何低成本地

2025-01-19 17:13:43 1011 1

原创 Linux下跨语言调用C++实践5

为了达到业务方开箱即用的目的，综合考虑C++、Python、Java用户的使用习惯，我们设计了如下的协作结构：图1实现方案一节中提到Python/Java不能直接调用C++接口，要先对C++中对外提供的接口用C语言的形式进行封装。这里根本原因在于使用动态库中的接口前，需要根据函数名查找接口在内存中的地址，动态库中函数的寻址通过系统函数dlsym实现，dlsym是严格按照传入的函数名寻址。在C语言中，函数签名即为代码函数的名称，而在C++语言中，因为需要支持函数重载，可能会有多个同名函数。

2025-01-19 17:13:30 980 2

原创人工智能短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践

以上分享了美团在视频标签、视频封面与剪辑、视频细粒度像素级编辑技术领域，通过与业务场景的结合期望为商家和用户提供更加智能的信息展示和获取方式。未来，短视频技术应用方面，在美团丰富的业务场景包括本地生活服务、零售电商，都会发挥更大的潜在价值。视频理解技术方面，多模态自监督训练，对于缓解标注数据依赖，提升模型在复杂业务场景的泛化性能方面非常有价值，我们也在做一些尝试和探索。HadoopYARN：调度性能优化实践-美团技术团队。

2025-01-19 17:13:00 916 1

原创 Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstackpid去查看线程栈，找到对应的线程栈（注意10进制和16进制转换）如下：strace申请空间的线程栈这里基本上就可以看出问题来了：MCC（美团统一配置中心）使用了Reflections进行扫包，底层使用了SpringBoot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类，需要用到堆外内存，然后使用Btrace去追踪这个类，栈如下：btrace追踪栈然后查看使用MCC的地方，发现没有配置扫包路径，默认是扫描所有的包。

2025-01-19 17:12:32 806 1