程序员三木的博客

Guava的Table提供了一种新的集合类型，使得使用两个键（行和列）来索引值成为可能。而HashBasedTable和TreeBasedTable则是Table的两种不同的实现，分别适应了不同的使用场景。

在Java程序设计中，集合是我们最常用的数据结构之一。为了方便我们操作集合，Google的Guava库提供了一个名为Lists的工具类，它封装了许多用于操作List对象的实用方法。在本文中，我们将详细介绍其常见的用法，以帮助您更好地理解和运用此工具类。

在互联网领域, 软件开发往往被划分为前端开发和后端开发. 前端开发主要关注用户界面及用户体验, 而后端开发则负责处理服务器、应用和数据库之间的交互。本文将带您探索后端开发的世界。

后端开发技术与大数据技术之间有着紧密的联系，因为后端开发是大数据处理的重要一环。以下是它们之间的关系：数据库管理系统：后端开发人员负责设计和维护数据库管理系统，而大数据技术则帮助处理海量数据，提高数据库性能。数据挖掘和分析：大数据技术可以帮助后端开发人员在海量数据中发现有用的信息，提高数据分析和挖掘的效率。数据存储和检索：后端开发人员负责数据的存储和检索，而大数据技术可以帮助优化存储和检索操作，提高效率和准确性。

虽然在一些个案中，贪心算法和动态规划可以达到相同的效果，但他们的定义、实现和应用有着很大的不同。摘要一下，是一种选择当前最佳解的策略，通过每一步的局部最优选择来推导全局最优。而则是一种分而治之的策略，通过将精心设计的复杂问题决策过程分解成一系列简单的子决策，再将每个子决策的解决方案进行储存和调用，最终形成全局最优方案。这就是贪心算法和动态规划的主要区别。动态规划侧重于大问题如何通过子问题合理分解和有序解决，而贪心算法则在每一步决策中追求眼前的最佳。

贪心算法，顾名思义，是一种贪心的策略。这种策略是在问题的每一步都选择当前看起来最好（最优）的选项，而不去考虑这个选择可能会导致的后果，来达到问题的整体最优。

动态规划（Dynamic Programming，DP）是一种优化算法的设计方法，其主要应用在获取复杂问题最优解的场合。

Hutool 是一个针对 Java 项目的工具包，提供了一系列方便易用的工具类，包括 Array、Date、IO、ZIP、生成器等工具类，几乎覆盖了 Java 开发的方方面面。然而我们今天的讨论重点是其中的一类特殊的数据结构 – Dict。

Dict是Hutool中一个类似于Java的HashMap，但提供了更方便的链式调用和更加丰富的方法支持的数据结构。它允许我们以K-V的形式存储数据，能够更简洁高效地操作键值对。

总的来说，MyBatis-Plus 结合 Spring Boot 为动态数据源的使用提供了简洁而强大的支持。通过合理的配置和使用，可以满足各种复杂的业务需求。动态数据源的概念允许我们在运行时根据不同的条件或需求选择不同的数据源。在上面的示例中，我们配置了两个数据源，并使用 DynamicDataSource 来管理动态数据源。通过这种方式，我们可以在不同的业务场景中灵活地切换数据源，提高了应用的扩展性和灵活性。通过这样的配置，我们可以在运行时根据具体的业务需求动态地切换数据源。

总之，MyBatis-Plus 的动态数据源功能为开发人员提供了强大的工具，可以根据业务需求灵活地管理和使用多个数据源。在现代的软件开发中，数据源的管理是一个重要的方面。MyBatis-Plus 提供了一种方便的方式来使用动态数据源。动态数据源意味着在运行时可以根据不同的条件或需求动态地选择不同的数据源。这为应用程序提供了更大的灵活性和可扩展性。

3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。(3) redis可以持久化其数据。

事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。假如小明要给小红转账1000元，这个转账会涉及到两个关键操作就是：将小明的余额减少1000元，将小红的余额增加1000元。万一在这两个操作之间突然出现错误比如银行系统崩溃，导致小明余额减少而小红的余额没有增加，这样就不对了。事务就是保证这两个关键操作要么都成功，要么都要失败。

1） 最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。

数据列不允许重复，允许为NULL，一个表允许多个列创建唯一索引。数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键。基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。是目前搜索引擎使用的一种关键技术。

第一范式:需要满足列字段的原子性(不能再分)第二范式:在满足第一范式的基础上列字段需要跟主键有直接关联关系(列字段依赖于主键,可以通过主键所代表的表对象,定义关联字段)第三范式:在满足第一,第二范式的基础上,列字段不能冗余(可以通过表关联展示的字段,应放到关联表中)

连接查询是SQL的一个重要特性，它允许我们将多个表中的数据按照特定的关联条件进行组合，从而获取更为复杂的查询结果。连接操作的基础是两个表之间存在某种关联关系，也就是某个表的某个字段的值和另一个表的某个字段的值存在某种对应关系。// 作者表// 书籍表若我们要查询每本书对应的作者名字，那么就需要用到连接查询。

Redis是一个强大的开源的键-值存储系统，被广泛应用于各种应用程序中。在使用Redis时，我们需要掌握一些基本的Redis命令来操作存储在其上的数据。这篇文章将向你介绍一些基本的Redis命令，让你能够更好地使用和理解Redis。

SQL（结构化查询语言）作为一种强大的数据库查询和操作工具，它能够完成从简单查询到复杂数据操作的各种任务。在这篇文章中，我们主要讨论如何在SQL中添加（插入）数据，以及在数据操作过程中，会产生哪些类型的数据。

Spring Boot的切面编程（AOP）有着诸多的应用场景。借助AOP，我们可以对多种类型和对象进行跨切面管理，例如事务管理。以下是一些常见的问题，我们可以使用Spring Boot的AOP来解决。

切面编程（Aspect Oriented Programming，AOP）是Spring框架的关键功能之一。通过AOP，我们可以将代码下沉到多个模块中，有助于解决业务逻辑和非业务逻辑耦合的问题。本文将详细介绍Spring Boot中的切面编程，并提供一个简单的示例。

我们先来理解什么是事务。在计算领域，事务(transaction)通常指的是一系列操作，这些操作作为一个整体进行，即要么全部成功，要么全部失败。事务提供了一种机制来保证数据的一致性。在消息队列中，事务是指将发送和接收消息的一组操作聚合为一个原子操作。它要么全部成功，要么全部失败。如果事务成功，那么所有的消息修改都会被提交并对消费者可见。如果事务失败，那么所有的消息修改都会被回滚，对消费者不可见。

除了上述默认的分区分配策略外，Kafka还支持自定义分配策略。开发者可以实现ConsumerPartitionAssignor接口来提供自己的分配策略，以满足特定的需求。

Apache Kafka是一个分布式事件流平台，它是处理实时数据的强大工具。而理解Kafka的关键概念：分区（Partition）、消费者组（Consumer Group）和消费者（Consumer）的关系对于正确地使用Kafka来说非常重要。

在介绍Maven和Spring Boot结合使用之前, 了解Maven生命周期是非常必要的。Maven生命周期是构建过程中应遵循的一组步骤。在package使用命令时，Maven首先会执行到test阶段，然后再运行应用。该命令会创建一个适当的class path，你的应用就在这个class path中运行。这在开发环境中相当方便，你可以快速在本地环境启动并测试程序。总的来说，Maven作为一个强大的构建工具，其生命周期为Spring Boot应用提供了一种标准化，自动化的构建方式。

Maven，意涵"知识的积累者"，是一个简化构建过程的强大工具。它的设计初衷是简化Apache’s Jakarta Turbine项目的构建过程，现如今已经发展成为一个全球Java开发者广泛使用的项目管理工具。

Apache Flink是一种流处理和批处理的混合引擎，它提供了一套丰富的APIs，以满足不同的数据处理需求。在本文中，我们主要讨论Flink中的三个核心机制：窗口（Windows）、水位线（Watermarks）和定时器（Timers）。

Apache Flink提供了一系列的操作，用于对流数据进行处理和转换。在这篇文章中，我们将重点关注两种常见的操作：Max和Reduce。虽然这两种操作在表面上看起来类似——都是对数据进行一些形式的聚合，但它们在应用和行为上有一些关键的区别。

Apache Flink提供了一系列的操作，用于对流数据进行处理和转换。在这篇文章中，我们将重点关注两种常见的操作：Max和Reduce。虽然这两种操作在表面上看起来类似——都是对数据进行一些形式的聚合，但它们在应用和行为上有一些关键的区别。

Apache Flink是一款开源的流处理框架，它在大数据处理场景中被广泛应用。Flink的数据流API（DataStream API）是一个强大的、状态匹配的流处理API，它可以处理有界和无界数据流。本教程将向你介绍如何使用Java来编写使用DataStream API的Flink程序。Flink的DataStream API为测量时间、处理时间和窗口操作提供了良好的支持，并且在处理无界数据流（例如实时数据流）和有界数据流（例如记录的集合或文件）时都表现出色。

很高兴你对于在运行时读取注解的应用场景感兴趣。

在Java中，Annotation（注解）是一种用于描述代码的元数据。它们可以为我们的代码提供额外的信息，这些信息可以在编译时或运行时被读取。而注解的生效时机，主要由Java的@Retention注解来控制。

在JDK14中引入了一个预览特性 “Record类”，并在JDK16中再次进行预览。在Java 17中，“Record类”已经成为了标准特性。Record类是一种特殊的类，它只含有一些只读的成员变量以及一个或一些构造函数。Record类的目标是简化创建不可变类和解决Java中语义模型不一致的问题。

在现代软件开发中，JSON（JavaScript Object Notation）已经成为一种非常流行的数据交换格式。这样，我们就可以方便地在 Java 和 JSON 之间进行数据交换。反序列化是将 JSON 字符串转换为 Java 对象的过程。要反序列化一个 JSON 字符串，我们可以使用。序列化是将 Java 对象转换为 JSON 字符串的过程。在上面的示例中，我们首先创建了一个包含 JSON 字符串的变量。方法将 Java 对象转换为 JSON 字符串，以及使用。最后，我们打印出对象的字段值。

在信息爆炸的当今社会，程序已经深深彻底地进入人类生活的方方面面。然而，你是否曾经思考过：在你打开APP，浏览网页，甚至打个电子邮件时，究竟发生了什么？我们的视线往往只停留在喧嚣的表面，无法穿越到那虚拟却充满神秘的代码世界。今天，我们就为你揭露其中的一部分秘密——垃圾回收（GC）机制。“垃圾回收”，听起来似乎与我们平时所理解的城市环卫工有些类似。然而，这个在计算机科技领域极具分量的词汇，其内涵深远而复杂。简洁地说，垃圾回收是一种程序内存管理的技术，以避免造成内存泄漏，影响程序的稳定性和效能。

有的时候，我们的上司可能比我们年轻，可能经验不如我们丰富，甚至有时可能他们的能力也不如我们。但是，我们需要明白，被提拔上去的人往往有其独特的优势和能力，否则他们也不可能坐在那个位置上。总结上述，如果你在职场上遇到这种情况，换位思考和提升自己，无论是不是年轻的上司，都值得我们去尊重和学习。因为他/她现在是你的领导，你需要尊重他/她，是基本的职业素养。如果你觉得你的努力没有被看见，那就需要找一个能看见你的位置。每个人都有他的优点和长处，试着去发现和学习他们的优点，而不是一味的只看到他们的不足。

当用户在浏览器中输入URL进行访问时，请求并不是直接达到服务器，而是会经历多级缓存，以提高网络效率。本文将详细介绍用户请求到响应可能会经历的五个缓存级别：浏览器缓存，代理缓存，网关缓存，CDN 缓存和服务器缓存。

Curl是一个无比强大的工具，它可以用来获取和发送数据，支持众多的协议，包括HTTP、HTTPS、FTP、FTPS、SFTP和更多。它还支持HTTP POST，HTTP PUT，HTTPS证书，HTTP基础验证等。在这篇文章里，我将向你展示一些常见的Curl用法。

在JVM的内存结构中，方法区（Method Area）被视为JVM的永久代。它主要负责存储已经被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量以及编译器编译后的代码等数据。

Java虚拟机（JVM）内存结构是Java内存管理的基础，并且与JVM的运行机制紧密相关。