面试-综合

博客探讨了HashMap的线程不安全原因,包括JDK1.7和1.8的扩容策略及其可能导致的问题。一致性Hash的概念和虚拟节点在解决哈希环偏斜问题中的作用也被提及。此外,介绍了Spring Bean的生命周期,特别是Spring如何处理setter循环依赖的解决方案,以及AOP中的动态代理机制,包括JDK和CGLIB代理。最后,文章讨论了事务传播行为的基本概念。

 

东财 https://my.oschina.net/u/4357988/blog/3348034

 

hashmap为什么线程不安全?

jdk1.7自动扩容时候,transfer的实现是头插法,反转链表,可能形成环形链表;

jdk1.8自动扩容使用的尾插法,扩容时候一个entry的下标要不不变,要不变成原下标+原数组大小,虽然不会形成死循环,但是还是可能数据丢失的;

 

一致性hash

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24440059

虚拟节点解决hash环偏斜问题

 

Spring bean 生命周期

https://www.jianshu.com/p/1dec08d290c1

 

Spring 如何解决循环依赖的问题

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36381855/article/details/79752689

①:构造器的循环依赖。【这个Spring解决不了】

②【setter循环依赖】field属性的循环依赖【setter方式 单例,默认方式-->通过递归方法找出当前Bean所依赖的Bean,然后提前缓存【会放入Cach中】起来。通过提前暴露 -->暴露一个exposedObject用于返回提前暴露的Bean。】

这三级缓存分别指:

 singletonFactories : 单例对象工厂的cache 
 earlySingletonObjects :提前暴光的单例对象的Cache 。【用于检测循环引用,与singletonFactories互斥】
 singletonObjects:单例对象的cache
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_36381855/article/details/79752689

 

AOP面向切面编程,其关键在于代理模式,Spring AOP使用的动态代理,前面提到的动态代理就是说AOP框架本身不会去修改字节码,而是每次运行时在内存中临时为方法生成一个AOP对象,这个AOP对象其实也包含了目标对象的所有方法,并且呢在特定的切点它是做了增强处理的,同时回调原对象的方法。动态代理可以减少系统中的重复代码,降低了模块间的耦合度,同时提高了系统的可维护性。

Spring AOP中的动态代理主要有两种方式,JDK动态代理和CGLIB动态代理:

JDK代理:基于接口的代理,不支持类的代理。核心InvocationHandler接口和 Proxy类,InvocationHandler 通过invoke()方法反射来调用目标类中的代码,动态地将横切逻辑和业务编织在一起;接着,Proxy利用 InvocationHandler动 态创建一个符合某一接口的的实例, 生成目标类的代理对象。 Proxy.newProxyInstance(ClassLoader,Interfaces,InvocationHandler);

CGLIB动态代理:如果代理类没有实现 InvocationHandler 接口(或者说是基于父子类的),那 么Spring AOP会选择使用CGLIB来动态代理目标类。CGLIB(Code Generation Library),是 一个代码生成的类库,可以在运行时动态的生成指定类的一个子类对象,并覆盖其中特定方法并 添加增强代码,从而实现AOP。CGLIB是通过继承的方式做的动态代理,因此如果某个类被标记 为final,那么它是无法使用CGLIB做动态代理的。

 

 

 

事务传播行为

什么叫事务传播行为?听起来挺高端的,其实很简单。 
即然是传播,那么至少有两个东西,才可以发生传播。单体不存在传播这个行为。

事务传播行为(propagation behavior)指的就是当一个事务方法被另一个事务方法调用时,这个事务方法应该如何进行。 
例如:methodA事务方法调用methodB事务方法时,methodB是继续在调用者methodA的事务中运行呢,还是为自己开启一个新事务运行,这就是由methodB的事务传播行为决定的。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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