根据散列函数，两个或者更多项将需要在同一槽中，这种现象被称为碰撞（也被称为冲突）。 目标是创建一个散列函数，最大限度地减少冲突数，易于计算，并均匀分布在哈希表中的项。 还可以基于字符的项（如字符串）创建哈希函数 哈希函数必须是高效的，以便他不会称为存储和搜索过程的主要部分。如果哈希函数太复杂，则计算槽名称的程序要比之前所述的简单地进行基本的顺序或二分搜索更耗时。 当两个散列项列到同一个槽时，必须有一个系统的方法将第二个项放在散列表中，这个过程称为冲突解决。 解决冲突的一种方法是查找散列表，尝试查找到另一个空槽以保存导致冲突的项。 in返回True对于key in map语句，如果给定的键在map中，否则为False 字典的一个很大的好处是，给定一个键，我们可以非常快速地查找相关的值。 如果lambda小，则碰撞机会较低，这意味着项更可能在它们所属的槽中。如果lambda大，意味着表正在填满，则存在越来越多的冲突。这意味着冲突解决更困难，需要更多的比较来找到一个空槽。
而epaxos则是直面冲突，并给出了自己的解决冲突的方案。 ，阶段一也就是为了解决日志冲突而存在的。 R1收到update obj_A请求，将其发给多数派副本 各副本在收该请求后，由于没有其他请求发生冲突，则返回成功R1 异步提交 R5同上 右图中C3和C4同时对obj_A修改，相互干扰，因此一个C3将在 提交 R3在收到C3时，由于C4和C3发生冲突，则返回C3→C4，表示C3获得了对C4的依赖 R1收到R3的响应，则将依赖关系整理后，发起accept给多数派 多数派没有继续发生冲突，则返回成功 异步提交 进入第二阶段，将新的γ至少发送给 个副本，这个过程类似经典的paxos，在本轮结束之后，如果收到大多数 响应（包含command-leader）即可给客户端返回成功，并发送Commit-Message
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解决hash冲突的方法 hash碰撞冲突：hashCode()的方法是为了产生不同的hash值，但是当两个对象的hash一样时，就发生了碰撞冲突 我们常用的解决方法有四种： 开放地址法 再hash 比如上面第一次按照姓首字母进行哈希，如果产生冲突可以按照姓字母首字母第二位进行哈希，再冲突，第三位，直到不冲突为止； 拉链法 拉链法： 在HashMap中 就是使用拉链法 来解决hash冲突的问题的 0来决定是否唯一 - 唯一、有序 HashMap的put存储过程 1、hash(key)，取key的hashcode进行高位运算，返回hash值 2、如果hash数组为空，直接resize() （3）如果是红黑树，则判断TreeNode是否已存在，如果存在则直接返回oldnode并更新；不存在则直接插入红黑树，++size，超出threshold容量就扩容 （4）如果是链表，则判断Node是否已存在 ，如果存在则直接返回oldnode并更新；不存在则直接插入链表尾部，判断链表长度，如果大于8则转为红黑树存储，++size，超出threshold容量就扩容 1.8之前是头插法，1.8之后是尾插法
) = 伪随机数序列 开放地址法举例 举例说明一下如何用以上三种冲突解决方法处理冲突，并得到新地址 H(i)。 使用哈希表，具体步骤如下： 遍历数组中元素 如果哈希表中出现了该元素，则说明出现了重复元素，直接返回 True 如果没有出现，则在哈希表中添加该元素 如果遍历完也没发现重复元素，则说明没有出现重复元素， 如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 如果遍历的时候发现哈希表中已经存在该元素了，那么比较哈希表中的下标与遍历的下标的关系是否满足<=k，如果满足，则返回True；如果不满足，则更新哈希表中的该元素对应的value为最新的下标，这样才能使得 给你一个 计数配对域名 组成的数组 cpdomains ，解析得到输入中每个子域名对应的 计数配对域名 ，并以数组形式返回。可以按 任意顺序 返回答案。
写冲突 虽然多Leader机制具备了很多优势，它也有一个大缺点是：相同的数据可以在两个不同的数据中心，一旦数据同时被修改就必须要有机制来解决写冲突的问题。 避免冲突 避免冲突：如果应用程序可以确保某个特定记录的所有写入都由同一个Leader处理，那么冲突就不会发生。由于多Leader机制处理冲突十分复杂，避免冲突是经常推荐的方法。 而在多Leader的机制中，没有定义的写入顺序，因此不清楚最终值应该是什么。所以数据系统必须以收敛的方式解决冲突，这意味着当所有更改都被复制时，所有副本必须到达相同的最终值。 （强依赖系统时间又会造成很多问题，唉，这真的很烦） 自定义冲突消解的逻辑 最合适的解决冲突的方法可能取决于应用程序，该代码可以在写或读时执行：一旦数据系统检测到复制更改日志中的冲突，它就调用冲突处理程序 或是在应用程序读取的阶段检测到冲突时，会将这些数据的多个版本将返回应用程序。应用程序可以提示用户或自动解决冲突，并将结果写入数据库。
问 2：hash冲突（或者叫hash碰撞）是什么？为什么会出现这种现象，如何解决hash冲突？ hash冲突的避免：既然会发生hash冲突，我们就应该想办法避免此现象的发生，解决这个问题最关键就是如果生成元素的hash值。Java是使用“扰动函数”生成元素的hash值。 示例代码： ? hash冲突解决：解决hash冲突的方法有很多，常见的有：开发定址法， 再散列法，链地址法，公共溢出区法（详细说明请查看我的文章JAVA基础-自问自答学hashCode和equals）。 我们可以在创建HashMap 时根据实际需要适当地调整load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子 并且什么情况下会发生线程不安全的情况？ 答： HashMap不是线程安全的，如果多个线程同时对同一个HashMap更改数据的话，会导致数据不一致或者数据污染。
： CREATE TEMPORARY TABLE 数据库.表名 (表单) 解决主键冲突 在数据表插入数据的时候，若表中的主键含有实际的业务意义 主键冲突更新 主键冲突更新操作是指，当插入数据的过程若发生主键冲突 ，则插入数据操作利用更新的方式实现。 主键冲突替代指的是，当插入数据的过程中若发生主键冲突，则删除此条记录，并重新插入。 而ORDER BY默认值是ASC 多字段排序 在开发中需要根据多个条件对查询的数据进行排序时，可以采用多字段排序。 如果UPDATE和DELETE操作没有添加WHERE条件，则可以使用LIMIT来限制更新和删除的数量。
什么是乐观锁 乐观锁（ Optimistic Lock ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息 并发冲突 在多用户环境中，在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录，这会产生冲突。这就是著名的并发性问题。 典型的冲突有： 1.丢失更新：一个事务的更新覆盖了其它事务的更新结果，就是所谓的更新丢失。 当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。 如上图所示，如果更新操作顺序执行，则数据的版本（version）依次递增，不会产生冲突。 ，如果一致则OK，否则就是版本冲突。
在实际业务场景中，经常会有这样的需求：插入一条记录，如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段，比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。 1.2 实现机制及存在的问题（几乎没有实用场景和主从不一致的问题） IGNORE的实现机制如下： 尝试把新行插入到表中 ； 如果插入成功，则返回正常的影响行数；如果报唯一键冲突（错误），则忽略该错误，返回影响行数为 其中和record1是在A键上冲突，和record2是在B键上冲突，那么Innodb最终只会返回这两条重复记录中的一条，并最终更新返回的这条记录。而且更重要的是，到底返回哪一条是不确定的。 当然，在实际的业务场景中，几乎不太可能出现待插入的数据和多条已有记录发生唯一键冲突，因而这个问题其实也无须太过关注。 对于insert...on duplicate key update，在使用时我们需要充分评估并发可能带来的死锁问题：如果业务场景中不太可能出现并发对同一条数据的操作，则优先选择该方案；否则优先考虑以下两种方案
重写hashCode()和equals()方法 HashMap可以提供快速访问能力，即通过key可以查询到相应的value,通过哈希函数可以决定键值对的位置，在理想状况下（不出现hash冲突），查询的时间复杂度为 O(1),当出现hash冲突时，使用开散列表解决冲突，对应一个特定hash值的位置存储的是一个链表头，指向hash到同一个位置的多个键值对组成的链表。 ，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可； ⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。 HashMap解决hash冲突（碰撞） 不同的对象具有不同的hash值，当两个不同的对象计算出的hash值相同时便产生了hash冲突,HashMap使用数组+链表(链地址法)解决hash冲突。 负载因子越大，Hash冲突的可能性就更大，负载因子越小，相同的数据，HashMap扩容的次数就越多，需要的空间就越大。
实现方式 数据库悲观锁的加锁流程大致如下： 开始事务后，按照操作类型给需要加锁的数据申请加某一类锁：例如共享行锁等 加锁成功则继续后面的操作，如果数据已经被加了其他的锁，而且和现在要加的锁冲突，则会加锁失败 如果其他事务有更新的话，则让返回冲突信息，让用户决定如何去做下一步，比如说重试或者回滚。 可以看出，乐观锁其实也不是实际的锁，甚至没有用到锁来实现并发控制，而是采取其他方式来判断能否修改数据。 这时候通过判断返回结果的影响行数是否为0来判断是否更新成功，更新失败则说明有其他请求已经更新了数据了。 时间戳标记：和版本号一样，只是通过时间戳来判断。 而在实际使用过程中，数据库读请求是写请求的很多倍，我们如果能解决读写并发的问题的话，就能更大地提高数据库的读性能，而这就是多版本并发控制所能做到的事情。 数据一致性要求高 可以解决脏读，幻读，不可重复读，第一类更新丢失，第二类更新丢失的问题 乐观锁 解决写-写冲突的无锁并发控制 适用于读多写少，因为如果出现大量的写操作，写冲突的可能性就会增大，业务层需要不断重试
算法 集合提供了数据存放以及查找、排序等功能，集合有很多种，也就是算法通常也是多态的，因为相同的方法可以在同一个接口被多个类实现时有不同的表现。 事实上，算法是可复用的函数。它减少了程序设计的辛劳。 Map HashMap：JDK1.8 之前 HashMap 由数组+链表组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。 JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。 HashTable：数组+链表组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的 TreeMap：红黑树（自平衡的排序二叉树） 集合的 fail-fast 快速失败机制 Java 理解了以上过程就不难明白 HashMap 是如何解决 hash 冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式，然后将冲突的 key 的对象放入链表中，一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。
, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。 本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。 一、哈希表概述 哈希表的哈希函数输入一个键，并向返回一个哈希表的索引。可能的键的集合很大，但是哈希函数值的集合只是表的大小。 三、冲突解决策略 除非您要进行“完美的散列”，否则必须具有冲突解决策略，才能处理表中的冲突。 同时，该策略必须允许查找，插入和删除正确运行的操作！ 否则，如果表位置 indx 为空，则返回NOT FOUND。 否则设置 indx =（indx + 1）modM。 如果 indx == H（K），则返回NOT FOUND。 通过单独的链接，冲突解决变得容易：只要在其链表中插入一个键，就可以将其插入（为此，可以使用比链表更高级的数据结构；但是正如我们将看到的，链表在一般情况下效果很好）。
CRDT是无冲突复制数据类型的缩写。CRDT通过预先确定的一套解决冲突规则和语义来实现了最终一致性，它引入一组特殊的基础数据类型， CRDT是一种特殊的数据类型，可以从所有数据库副本汇聚数据。 3.1 数据一致性的分类 强一致性(SC) 所有的写操作都严格按顺序执行，对任何副本的读请求都返回相同的、最后的写结果，需要实时的共识(及其所有后果) 。为了解决冲突，允许 n/2-1节点关闭。 最终一致性（EC） 在本地进行更新，然后传播更新。读取一些副本可能会返回过时的状态。回滚或以某种方式决定在发生冲突时应该做什么。也就是说，我们还需要共识，不是实时的。 多数人的确认确定了法定人数。如果发生冲突，建立仲裁的“写”操作获胜。 另一方面，这种技术增加了写操作的网络延迟，从而降低了应用程序的可伸缩性。 这种方法还提供了一些灵活性，可以实现自己解决冲突的规则。 合并复制速度太慢，无法支持实时使用的应用程序，还存在一个单点故障。由于此方法不支持冲突解决的预设规则，因此常常导致冲突解决的错误实现。
回答 HashMap 是一种存取高效但不保证有序的常用容器。它的数据结构为“数组+链表”，是解决哈希冲突的产物，也就是我们常说的链地址法。 ，不为空就说明存在冲突 解决冲突HashMap 会先遍历链表，如果有相同的value 就更新旧值，否则构建节点添加到链表头 添加还要先判断存储的节点数量是否达到阈值，到达阈值要进行扩容 扩容扩2倍，是新建数组所以要先转移节点 解决并发问题可以采用 Java 类库提供的Collections 工具包下的Collections.synchronizedMap()方法，返回一个线程安全的Map 或者使用并发包下的 ConcurrentHashMap 如果某一位为0 ，比如最后一位，那么它&出来下标就一定是个偶数，减少了HashMap 数组一半的取值，大大增加了冲突的可能。 考点四：并发操作导致的添加丢失和环形链表的产生过程 知识点拓展 不仅仅是HashMap 的东西，根据你的回答，面试官会引出很多其他的问题，所以你在自己设计回答的过程中可以有意识引导面试官问出你熟悉的内容
MVCC 即多版本控制器，其特点就是在同一时间，不同事务可以读取到不同版本的数据，从而去解决脏读和不可重复读的问题。 ? 这样的解释你看了不下几十遍了吧！但是你真的理解什么是多版本控制器吗？ 这样的系统对于站在程序员的角度看就是毫无用户体验感，如果多个人需要同时访问一条信息，只能在一台设备上看喽！ 而是在数据提交的时候进行检测，如果发现有冲突则返回冲突信息。 同时悲观锁使用数据库自身的锁机制实现，可以解决读-写，写-写的冲突。 那么在什么场景下可以使用悲观锁呢？悲观锁适用于在写多读少的并发环境下使用，虽然并发效率不高，但是保证了数据的安全性。 如果发现冲突，要么再重试一次，要么切换为悲观的策略。乐观并发控制要解决的是数据库并发场景下的写-写冲突，指用无锁的方式去解决。
python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法解决冲突,java和go都采用链地址法来解决哈希冲突。 从一个已经关闭的 channel 接收数据，如果缓冲区中为空，则返回一个零值 E. 无缓冲的channel是同步的，而有缓冲的channel是非同步的 go语言触发异常的场景有哪些？ A. 如果goroutine需要从池里获得资源中的一个，可以从池中申请，使用完后归还到池里；如果池里没有资源，那么就返回一个新建立的资源；向池中返回资源时，如果池中资源已经满了，则释放掉这个资源。 虽然如此可以解决进程阻塞，但是还是会有相当一部分CPU资源浪费在了等待数据上，同时，使用线程来服务fd有些浪费资源，因为如果要处理的fd较多，则又是一笔资源开销。 非阻塞式IO 与之对应的是非阻塞IO，当程序想要读取数据时，如果缓冲区不存在，则直接返回给用户程序，但是需要用户程序去频繁检查，直到有数据准备好。这同样也会造成空耗CPU。
遍历上一步获取的方法数组，并过滤出以get和is开头方法 根据方法名截取出属性名 将冲突的属性名和方法对象添加到冲突集合中 处理getter冲突，筛选出合适的方法。 ： 冲突方法返回值类型具有继承关系，则认为子类的方法更加合适。 冲突方法返回值类型相同，则无法确定有用哪个方法，直接抛出异常。 冲突方法返回值类型完全不相关，则无法确定有用哪个方法，抛出异常。 冲突执行流程如下： 根据属性名获取其下面的方法集合，如果只有一个则直接返回，否则进入冲突处理 进入冲突处理分支之后首先获取getter方法的返回值类型，由于getter方法不存在重载的情况，所以可以用它的返回值类型来反推哪个 setter方法更合适 获取setter方法的参数类型 如果setter方法的参数类型和其对应的getter方法返回类型一致，则认为是最好的选择，并结束循环 如果找不到则抛出异常 小节 至此，我们对Reflector
相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会产生并发冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据是否产生并发冲突进行检测，如果发现并发冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。 否则处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。（在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功，而不提取当前值。） getAndIncrement 采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和 +1 后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。 如上面源代码所示，程序会根据当前处理器的类型来决定是否为cmpxchg指令添加lock前缀。如果程序是在多处理器上运行，就为cmpxchg指令加上lock前缀（lock cmpxchg）。 在线程冲突较少的情况下，可以获得和CAS类似的性能；而线程冲突严重的情况下，性能远高于CAS。
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