最近看了Dyno-queues分布式延迟队列的源码，发现了一些不错的技巧，而本文是对Dyno-queues架构精华的总结。 本文是根据 https://medium.com/netflix-techblog/distributed-delay-queues-based-on-dynomite-6b31eca37fbc 翻译而来，如果有不准之处请大家多包含。
本文已经收录到github仓库，此仓库用于分享互联网大厂高频面试题、Java核心知识总结，包括Java基础、并发、MySQL、Springboot、MyBatis、Redis、RabbitMQ等等，面试必备！欢迎大家star！
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
HikariCP 的核心ConcurrentBag，它是管理连接池的最重要的核心类。
看了前两篇你肯定已经理解了 java 并发编程的低层构建。然而，在实际编程中，应该经可能的远离低层结构，毕竟太底层的东西用起来是比较容易出错的，特别是并发编程，既难以调试，也难以发现问题，我们还是使用由并发处理的专业人员实现的较高层次的结构要方便、安全得多。
Redis是一个key-value型的数据库（相比较之下，MySQL是关联数据库），也就是说，一个key对应一个value，这是保证高效的手段之一。另外，Redis的所有数据在使用时都存放在内存中。2021Java面试宝典
并发执行的进程数目并不是由CPU数目制约的。 操作系统将CPU的时间片分配给每一个进程，给人并行处理的感觉。
redis中的五种常用类型分别是string,Hash,List,Set,ZSet。
优先队列基本介绍 优先队列又叫做堆，他是一种比较特殊的完全二叉树。所谓完全二叉树就是一层层的堆叠，本层不满就不能堆放下一层。并且优先队列还有一个特点就是如果他是大根堆那么父节点不小于子节点，如果是小根堆父节点不大于子节点。这也是一个递归定义。 为什么要是用优先队列？ 首先如果我们需要查找一个第 k 大的数字，毫无疑问这个是最方便的 他的插入操作和删除操作都是 logn 的复杂度，所以说他是最经济的方式 优先队列的常用操作 插入 插入的时候我们一般采用的方式就是上滤，也就是把要插入的元素放在最后面，
String 1、概念：string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。 string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
对很多开发者来说，编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多，其中很多还往往与开发者的日常工作无关，只会额外增添压力。
毫无疑问，Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。在这篇博文中，我们介绍一下背压。然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
9.5–11.13，经过了长达70天的面试，终于有了结果。期间崩溃过无数次，很多次面试都被虐到怀疑人生，也有三面被刷掉无奈，一次次整装重新出发，一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验，希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。
上一篇中已经讲了线程池的原理。这一次来说说源码执行过程。建议先看看细说线程池---入门篇 细说线程池---中级篇
这次给大家带来的是牛客一位昵称为hel-mal的朋友分享的面经，勾玉在这里做出分析解答，一起看看吧~
转载自 https://www.cnblogs.com/jingxiaoniu/p/6783063.html
MQ的最常用，最具备典型代表意义的使用场景：实现不同系统之间的数据同步比如：如何实现订单系统OMS将订单同步至发货系统ERP中？
我们通常使用的Map集合是HashMap，在大多数情况下HashMap可以满足我们的要求，但是HashMap有一个缺点：HashMap是无序的，即其迭代顺序与其key或value的大小无关。而在某些情况下，如果我们需要Map集合里的元素有序，那么HashMap是不能满足我们的要求的。
本文主要阐述在单机多卡的场景下，Milvus 是如何调度查询任务的。此外，我们还将讨论在调度实现过程中遇到的问题，解决方案和未来的发展方向。
原子操作在单个任务单元中执行，而不受其他操作的干扰。在多线程环境中，原子操作是必需的，以避免数据不一致。
Java并发包里面的大多数工具框架大部分都是基于AbstractQueuedSynchronizer（简称AQS后面不再区分）框架实现的，这个框架提供了通用的机制来自动管理同步状态，线程的阻塞加锁和解锁，及公平和非公平的线程队列等等，所以这个工具框架的重要性不言而喻，关于AQS的详细介绍建议大家读Doug Lea的关于AQS的论文。
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。Kafka是一种消息队列，主要用来处理大量数据状态下的消息队列，一般用来做日志的处理。
Redis 是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。它以键值对的形式存储数据,所以它也被称为数据结构服务器。
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
Redis 作为一个高性能的键值数据库，其提供的列表数据类型支持多种操作，使得开发者能够基于 Redis 构建出性能优异的队列系统。在系统设计过程中，合理应用 Redis 列表操作不仅可以实现基本的队列功能，还能通过不同的操作命令优化队列的性能和适应性，应对各种场景需求。
关于Java并发 从创建起，Java已经支持核心的并发概念，如线程和锁。本指南帮助Java开发人员使用多线程程序来了解核心并发概念以及如何应用它们。本指南涵盖的主题包括内建的Java语言功能，如Thread，synchronized和volatile，以及JavaSE 5中添加的新构造，如Locks，Atomics，并发集合，线程协调抽象和Executors。使用这些构建块，开发人员可以构建高度并发和线程安全的Java应用程序。 概念 本节介绍经常使用的关键Java并发概念. 表 1: Java并发概念
并发集合 1 为什么使用并发集合？ 原因主要有以下几点： System.Collections和System.Collections.Generic名称空间中所提供的经典列表、集合和数组都不是线程安全的，若无同步机制，他们不适合于接受并发的指令来添加和删除元素。 在并发代码中使用上述经典集合需要复杂的同步管理，使用起来很不方便。 使用复杂的同步机制会大大降低性能。 NET Framework 4所提供的新的集合尽可能地减少需要使用锁的次数。这些新的集合通过使用比较并交换（compare-and-swap,C
、 一个线程池管理了一组工作线程， 同时它还包括了一个用于放置等待执行 任务的任务队列（阻塞队列） 。
在上一篇自监督学习文章中，我们介绍了基于代理任务 (pretext task) 的自监督学习算法，各类任务均取得了一定的效果，然而并没有相对统一且效果令人满意的自监督学习范式。随着 MoCo 横空出世，视觉自监督领域掀起了一股对比学习的浪潮。
栈和队列，可以说是除了数组和链表之外最基础的数据结构了，在很多场景中都有用到，后面我们也会陆陆续续的看到。
J2SE1.5中java.util.concurrent包的大多数同步器（locks,barriers等）基于类AbstractQueuedSynchronizer(后文简称AQS)的简单框架,该框架(AQS)提供了原子性管理同步状态、排队的阻塞线程和解除线程。本文描述了基本原理、设计、实施、使用和性能框架。
2014 年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上，我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的，Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在，越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里，我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务，而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维，这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
本文将告诉你学习Java的一些步骤，学习过程中可能遇到的问题，及学习路线。希望能够对你的学习有所帮助。
B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用 B 树做索引，索引创建在colletions 上。
String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存 List: 做简单的消息队列的功能 Hash: 单点登录 Set: 做全局去重的功能 SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
提到select、poll、epoll相信大家都耳熟能详了，三个都是IO多路复用的机制，可以监视多个描述符的读/写等事件，一旦某个描述符就绪（一般是读或者写事件发生了），就能够将发生的事件通知给关心的
栈与队列是两种重要的特殊线性表，从结构上讲，两者都是线性表，但从操作上讲，两者支持的基本操作却只是线性表操作的子集，是操作受限制的线性表。栈与队列两者最大的区别在于，栈元素后进先出(LIFO，Last In First Out)，而队列元素先进先出(FIFO，First In First Out)。此外，针对队列这一特殊数据结构，有时需考虑队列元素的优先级的关系，即根据用户自定义的优先级排序，出队时优先弹出优先级更高(低)的元素，优先队列能更好地满足实际问题中的需求，而在优先队列的各种实现中，堆是一种最高效的数据结构。本文分别介绍了顺序栈、链式栈、链式队列和循环队列以及对应与前两种队列实现的最大/最小优先级队列，还有两种堆结构，最大堆与最小堆的基本结构，并给出了相应的C++类代码实现。
1、SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。所以不会有KEYS命令的坑。 SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。scan也有如下一些特设： （1）查询复杂度为O(n)，通过游标分步进行，不会阻塞线程 （2）提供limit参数，控制每次返回结果的最大条数。这里值得注意的是，limit只是一个提示，返回的结果可多可少 （3）同keys一样，它也提供模式匹配功能 （4）返回的结果可能会重复，需要客户端去重 （5）遍历过程中，如果有数据修改，改动后的数据不一定能遍历到 （6）单次返回结果是空的并不意味着遍历结束，而是看返回的游标值是否为0
最近一段时间，分享了很多互联网大厂的面经，有同学反馈压力有点大，一场面试 1 小个小时八股，没认真准备，真扛不住。
Redis简介 大名鼎鼎的Redis是NoSQL(非关系型数据库)中的一员，以高性能出名，支持复制，持久化．客户端分片等特性．不使用表，数据库也不会定义或者强制要求用户对Redis存储的不同数据进行关
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目，作者付出的心血我们是无法体会的，所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权，共建和谐开源社区。
上一篇文章讲了有关线程池的一些简单的用法，这篇文章主要是从源码的角度进一步带大家了解线程池的工作流程和工作原理。
【前言：无论是大数据从业人员还是Java从业人员，掌握Java高并发和多线程是必备技能之一。本文主要阐述Java并发包下的阻塞队列和并发容器，其实研读过大数据相关技术如Spark、Storm等源码的，会发现它们底层大多用到了Java并发队列、同步类容器、ReentrantLock等。建议大家结合本篇文章，仔细分析一下相关源码】
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