2024-08-19

第6章: 数组

  1. 数组的定义和使用



int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5}; // 定义并初始化一个整型数组
for (int number : numbers) { // 循环遍历数组中的每个元素
    System.out.println(number); // 打印元素的值
}
  1. 多维数组



int[][] matrix = {
    {1, 2, 3}, 
    {4, 5, 6}, 
    {7, 8, 9}
}; // 定义并初始化一个二维数组(矩阵)
for (int[] row : matrix) { // 外循环遍历每一行
    for (int number : row) { // 内循环遍历每一行中的每个元素
        System.out.print(number + " "); // 打印元素的值
    }
    System.out.println(); // 换行
}
  1. 数组的复制



int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int[] copy = Arrays.copyOf(numbers, numbers.length); // 复制整个数组
for (int number : copy) {
    System.out.println(number);
}
  1. 数组的排序



int[] numbers = {5, 3, 6, 1, 2};
Arrays.sort(numbers); // 对数组进行排序
for (int number : numbers) {
    System.out.println(number);
}
  1. 数组的搜索



int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int index = Arrays.binarySearch(numbers, 3); // 二分搜索数字3在数组中的位置
System.out.println(index); // 输出位置
  1. 填充数组



int[] numbers = new int[5];
Arrays.fill(numbers, 10); // 将数组所有元素填充为10
for (int number : numbers) {
    System.out.println(number);
}
  1. 使用ArrayList管理动态数组



ArrayList<Integer> numbers = new ArrayList<>(); // 创建一个ArrayList实例
numbers.add(1); // 添加元素
numbers.add(2);
numbers.add(3);
for (int number : numbers) { // 遍历ArrayList中的元素
    System.out.println(number);
}
  1. 使用LinkedList管理双向链表



LinkedList<Integer> numbers = new LinkedList<>(); // 创建一个LinkedList实例
numbers.add(1); // 添加元素
numbers.add(2);
numbers.add(3);
for (int number : numbers) { // 遍历LinkedList中的元素
    System.out.println(number);
}
  1. 使用Queue接口(先进先出)



Queue<Integer> numbers = new LinkedList<>(); // Queue是接口,这里使用LinkedList实现
numbers.offer(1); // 添加元素
numbers.offer(2);
numbers.offer(3);
while (!numbers.isEmpty()) { // 循环直到队列为空
    System.out.println(numbers.poll()); // 打印并移除队列头部元素
}
  1. 使用Stack类(先进后出)



Stack<Integer> numbers = new Stack<>(); // Stack是类,继承自Vector,后者是线程安全的
numbers.push(1); // 添加元素
numbers.push(2);
numbers.push(3);
while (!numbers.isEmpty()) { // 循环直到栈为空
    System.out.println(numb
2024-08-19

在Java中实现异步操作的方式主要有以下四种:

  1. 使用Thread
  2. 实现Runnable接口
  3. 使用ExecutorService(推荐)
  4. 使用Future接口

下面是每种方式的简单示例代码:

  1. 使用Thread类:



new Thread(() -> {
    // 异步执行的代码
    System.out.println("异步任务执行中...");
}).start();
  1. 实现Runnable接口:



Runnable task = () -> {
    // 异步执行的代码
    System.out.println("异步任务执行中...");
};
new Thread(task).start();
  1. 使用ExecutorService(推荐):



import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
 
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
executorService.submit(() -> {
    // 异步执行的代码
    System.out.println("异步任务执行中...");
});
// 确保关闭ExecutorService
executorService.shutdown();
  1. 使用Future接口:



import java.util.concurrent.*;
 
ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
Future<?> future = executorService.submit(() -> {
    // 异步执行的代码
    System.out.println("异步任务执行中...");
});
// 在需要的时候获取结果或者检查状态
boolean isDone = future.isDone(); // 可以用来检查任务是否完成
try {
    future.get(); // 可以用来阻塞并获取结果
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    e.printStackTrace();
}
// 确保关闭ExecutorService
executorService.shutdown();

以上代码展示了如何在Java中实现异步操作。通常推荐使用ExecutorServiceFuture,因为它们提供了更好的管理和控制异步任务的方式。

2024-08-19

java.lang.NoClassDefFoundError异常通常表明JVM(Java虚拟机)在运行时期间已经加载了某个类的定义,但是在运行时尝试访问的类不再定义在路径上了。这通常发生在类路径(classpath)发生变化,或者是因为依赖库缺失或版本冲突。

解决方法:

  1. 检查依赖库:确保所有需要的JAR包都在类路径上。如果你使用的是构建工具(如Maven或Gradle),请确保pom.xmlbuild.gradle文件中包含所有必要的依赖。
  2. 检查版本冲突:如果项目中包含多个版本的同一个库,它们可能会发生冲突。使用构建工具的依赖排除机制或者排除特定版本的库来解决冲突。
  3. 检查类加载器:这个问题也可能由于类加载器的问题导致。如果你在自定义类加载器中工作,请确保类加载器的实现是正确的。
  4. 清理和重建项目:有时候,项目构建过程中可能会产生旧的或损坏的类文件。清理项目并重新构建通常可以解决这个问题。
  5. 检查环境变量:确保类路径(CLASSPATH)环境变量正确设置,或者在运行Java应用时通过-cp-classpath参数指定正确的类路径。
  6. 使用最新的JDK:确保使用的JDK版本与你的应用兼容。有时候,更新到最新的JDK版本可以解决类定义找不到的问题。
  7. 检查动态加载的类:如果你的应用程序使用了动态加载类的机制(如使用Class.forName),确保传递给forName方法的类名是正确的,并且这个类在类路径上可用。
  8. 分析日志:查看详细的异常堆栈跟踪,它可以提供更多关于哪个类缺失的信息。

总结,解决NoClassDefFoundError的关键是确保所有必要的类都在类路径上,并且没有版本冲突。如果使用了构建工具,那么使用其提供的依赖管理功能可以减少出错的可能性。清理和重建项目也是一个有效的步骤。

2024-08-19



// 假设我们有一个简单的动物列表和一个处理动物的接口
List<Animal> animals = Arrays.asList(new Dog("Rex"), new Cat("Whiskers"));
 
// 使用Java 8 Lambda表达式来遍历列表
animals.forEach(animal -> {
    System.out.println(animal.getName());
    // 可以在这里添加更多的操作
});

这个例子展示了如何使用Java Lambda表达式简化代码。通过使用forEach方法和Lambda表达式,我们可以避免为了处理每个动物而编写一个新的方法。这是一个简化代码和增强代码可读性的很好的例子。

2024-08-19

TreeMap是Java集合框架中的一个类,它实现了Map接口,基于红黑树(Red-Black tree)的平衡二叉查找树,允许快速的查询、插入和删除操作。

使用示例




import java.util.TreeMap;
 
public class TreeMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        TreeMap<Integer, String> treeMap = new TreeMap<>();
        treeMap.put(3, "three");
        treeMap.put(1, "one");
        treeMap.put(2, "two");
        treeMap.put(5, "five");
        treeMap.put(4, "four");
 
        // 遍历TreeMap
        for (Integer key : treeMap.keySet()) {
            System.out.println(key + ": " + treeMap.get(key));
        }
    }
}

原理与源码解析

TreeMap的原理是通过其内部的红黑树来实现的,它确保了在对TreeMap进行查询、插入、删除操作时的时间复杂度是对数级别的,即O(log n)。

源码解析部分略,因为它涉及到红黑树的实现细节,并且这已经超出了简短回答的范围。如果有特定的源码解析问题,可以提出具体问题以便回答。

2024-08-19



// Java 7新增的try-with-resources语句示例
import java.io.*;
 
public class TryWithResourcesExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用try-with-resources自动关闭资源
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("example.txt"));
             BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("output.txt"))) {
 
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                writer.write(line);
                writer.newLine();
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码展示了如何使用Java 7引入的try-with-resources语句来自动管理资源。代码中的资源(如BufferedReaderBufferedWriter对象)在try块结束时将自动调用其close方法,无需在finally块中显式调用。这样可以避免在代码中出现finally块,使得代码更简洁,同时提高了代码的可维护性。

2024-08-19



import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import java.util.Collections;
 
// 使用Lua脚本在Redis中实现令牌桶限流
public class LuaTokenBucketRateLimiter {
 
    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final DefaultRedisScript<Long> luaScript;
 
    public LuaTokenBucketRateLimiter(StringRedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
 
        // Lua脚本用于令牌桶限流
        String luaScriptSource = 
            "local key = KEYS[1] " +
            "local limit = tonumber(ARGV[1]) " +
            "local current = tonumber(redis.call('get', key) or '0') " +
            "if current + 1 > limit then return 0 else " +
            "   redis.call('INCRBY', key, '1') " +
            "   redis.call('EXPIRE', key, '10') " +
            "   return 1 " +
            "end";
 
        this.luaScript = new DefaultRedisScript<>();
        luaScript.setScriptText(luaScriptSource);
        luaScript.setResultType(Long.class);
    }
 
    public boolean isAllowed(String key, int limit) {
        Long isAllowed = redisTemplate.execute(luaScript, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(String.valueOf(limit)));
        return isAllowed == null ? false : isAllowed.intValue() == 1;
    }
}

这段代码展示了如何使用Lua脚本和StringRedisTemplate来实现一个简单的令牌桶限流器。isAllowed方法会检查当前请求是否超过了限制,如果没有则允许通过并更新令牌桶状态。这个例子简单明了,并且可以作为在实际应用中实现更复杂限流逻辑的基础。

2024-08-19

Redis分布式存储与寻址算法是一个重要的面试问题,它可以帮助你了解Redis的工作原理以及如何有效地使用它来存储和检索数据。以下是一些常见的Redis分布式寻址算法:

  1. 哈希算法

Redis Cluster 使用 哈希算法 来决定一个 key 应该被存储在哪个节点。这种算法将 key 的名字进行哈希运算,然后映射到集群的节点。




public long hash(String key) {
    return key.hashCode(); /
}
 
public long getNodeIndex(String key) {
    long hash = hash(key);
    return Math.abs(hash % nodeCount);
}
  1. 一致性哈希算法

一致性哈希算法 可以解决哈希算法带来的问题,当有节点加入或离开集群时,只有很少的 key 会受到影响。




public class Node {
    public int hash;
}
 
public class Key {
    public int hash;
    public boolean isLess(Key other) {
        return this.hash < other.hash;
    }
}
 
public class ConsistentHash {
    private TreeSet<Node> nodes = new TreeSet<>();
 
    public void addNode(Node node) {
        nodes.add(node);
    }
 
    public void removeNode(Node node) {
        nodes.remove(node);
    }
 
    public Node getNode(Key key) {
        Node node = nodes.ceiling(new Node(key.hash));
        return node != null ? node : nodes.first();
    }
}
  1. 虚拟节点

为每个实际节点分配多个虚拟节点,可以提高系统的可用性和数据分布的均匀性。




public class VirtualNode {
    public int hash;
    public Node realNode;
}
 
public class VirtualNodeManager {
    private TreeSet<VirtualNode> virtualNodes = new TreeSet<>();
 
    public void addRealNode(Node realNode, int virtualNodesCount) {
        for (int i = 0; i < virtualNodesCount; i++) {
            virtualNodes.add(new VirtualNode(realNode, i));
        }
    }
 
    public VirtualNode getVirtualNode(Key key) {
        VirtualNode node = virtualNodes.ceiling(new VirtualNode(key.hash));
        return node != null ? node : virtualNodes.first();
    }
}

这些算法的核心就是找到一种方法,将 key 映射到 Redis 节点,并且在节点变动时尽可能地保持这种映射关系的稳定性。在实际的 Redis 分布式环境中,通常会使用 Redis Cluster 自带的哈希槽算法或者是一致性哈希算法来进行数据的分布和寻址。

2024-08-19

在Java开发中,ShardingJdbc是一个流行的分库分表中间件,它提供了数据分片、读写分离和分布式事务的功能。随着其版本迭代,ShardingJdbc也逐渐支持了基于Zookeeper的分布式治理功能。

以下是一个简单的示例,展示如何使用ShardingJdbc结合Zookeeper进行分布式治理:

  1. 在pom.xml中添加ShardingJdbc和Zookeeper的依赖:



<dependencies>
    <!-- ShardingJdbc -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>最新版本</version>
    </dependency>
    <!-- Zookeeper客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.curator</groupId>
        <artifactId>curator-framework</artifactId>
        <version>最新版本</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.curator</groupId>
        <artifactId>curator-recipes</artifactId>
        <version>最新版本</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置分片规则,使用Zookeeper作为配置中心:



@Bean
public DataSource dataSource() {
    // 配置Zookeeper的服务器地址
    String zookeeperServers = "localhost:2181";
    CuratorFramework client = CuratorFrameworkFactory.newClient(zookeeperServers, new ExponentialBackoffRetry(1000, 3));
    client.start();
 
    // 配置分片规则
    String shardingRulePath = "/sharding/rule";
    String shardingRuleContent = client.getData().forPath(shardingRulePath);
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = // 反序列化shardingRuleContent为ShardingRuleConfiguration对象
 
    // 配置数据源
    Map<String, DataSource> dataSourceMap = // 配置真实数据源
 
    // 创建ShardingDataSource
    ShardingDataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, new ConcurrentHashMap<>(), new Properties());
 
    return shardingDataSource;
}

在这个例子中,我们使用Curator Framework连接到Zookeeper,并从Zookeeper的一个指定路径获取分片规则配置。然后,我们将这些配置应用到ShardingJdbc的ShardingDataSource中,以实现分布式治理的功能。

注意:以上代码仅为示例,实际使用时需要完善配置和序列化逻辑。

2024-08-19



// 示例:死锁的原因和解决方法
 
// 导入必要的类
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class DeadlockExample {
    public static void main(String[] args) {
        Object lockA = new Object();
        Object lockB = new Object();
 
        // 创建两个线程,每个线程都试图获取两个锁
        Thread t1 = new Thread(new DeadlockRisk(lockA, lockB));
        Thread t2 = new Thread(new DeadlockRisk(lockB, lockA));
 
        t1.start();
        t2.start();
    }
}
 
class DeadlockRisk implements Runnable {
    private Object lockA;
    private Object lockB;
 
    public DeadlockRisk(Object lockA, Object lockB) {
        this.lockA = lockA;
        this.lockB = lockB;
    }
 
    @Override
    public void run() {
        synchronized (lockA) {
            // 假设这里需要一些时间来处理一些任务
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
 
            // 在获取第二个锁之前,当前线程将释放lockA
            synchronized (lockB) {
                System.out.println("Deadlock resolved!");
            }
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了两个对象作为锁,并启动了两个线程,每个线程都按照特定的顺序锁定这些锁。如果不采取任何预防措施,这将导致死锁,因为每个线程都在等待获取另一个线程持有的锁。

为了解决这个问题,我们需要重新考虑线程间的资源访问顺序,确保不会出现循环等待条件。在这个例子中,我们没有采取任何特定的措施来避免死锁,因为这只是为了说明死锁的原因。在实际应用中,应该避免编写可能导致死锁的代码。