但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限，数据库自增主键的性能也并不高。此外，某些数据库并不自带主键自增功能，需要业务代码来实现（比如Redis缓存）。
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最近花了点时间对计算机的原码，反码和补码进行了研究，对为什么要有反码和补码以及他们这么设计的原因有了一定的理解
昨天研究了一下java中如何讲int的10进制数，转换成16进制，这里和大家分享一下，自己也做下整理，写的一般，如果有更好的算法，或者有现成的类库，请在评论留言，大家一起进步 废话不多说，上代码 /**我的思路是先将输入的10进制数转换成2进制，再讲2进制转成16进制*/ public static byte[] int10ToInt16Convert(Integer source) { return int2ToInt16Convert( int10ToI
UUID（Universally Unique Identifier）是国际标准化组织（ISO）提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值，这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率，常用的UUID可缩短至16位比特。
整数的2进制表示方法有三种，原码、反码和补码 原码、反码和补码是用于表示有符号整数的三种方式。
JavaScript操作符包括算术操作符、位操作符、关系操作符和相等操作符。只能操作一个值的操作符叫做一元操作符。 递增和递减操作符 递增和递减操作符有两个版本：前置型和后置型。前置型操作符位于要操作的变量之前，后置型操作符位于要操作的变量之后。 需要将一个变量的值在使用前就进行加减操作，一般使用前置操作符。 var age=18; console.log(++age);//前置型操作符是先计算,返回计算后的值。输出为19 console.log(age);//输出19； console.log(--age
在之前的文章中我分享了三种从一个数组中随机取一个值的方法，分别是：使用随机数、使用int递增，使用atomicinteger递增。其中后两者都是循序取，并非真的随机。从上次的测试结果中，随机数方案相对后两者性能差异比较大。但是当时多线程的测试都是在达到了CPU性能瓶颈的情况下测得，旧闻如下：性能测试中的随机数性能问题探索。
在上一篇文章 很清晰！带你图解 Java 程序的结构，变量和类型 里，我们知道 Java 的基本类型分整型类型，浮点型类型和布尔类型三种。那针对不同的类型，Java 提供的运算能力也是各有不同，本篇文章就分析下 Java 基本类型里的各种运算是怎么回事。
使用 Interlocked 类，可以在不阻塞线程(lock、Monitor)的情况下，避免竞争条件。
如果所有存储元件均由相同的源时钟信号触发，则称该设计为同步设计。同步设计的优点是总体传播延迟等于触发器或存储元件的传播延迟。STA对于同步逻辑分析非常容易，甚至可以通过使用流水线来提高性能。大多数ASIC/FPGA实现都使用同步逻辑。本节介绍同步计数器的设计。
引言:对于OpenFlow交换机，流表下发速率是一个非常重要的指标。虽然OpenFlow交换机的Spec定义了barrier_request和barrier_reply机制来查询交换机是否操作完毕，但
在做数据分析是，会统计用户访问app不同页面的开始时间，理论上同一个用户访问不同页面的开始时间应该不同。为了排查app端是否存在bug，用到row_number() over () 窗口函数。
三者是计算机存储数据的不同形式，计算机用补码存储数据。而且计算机利用这三者可以用加法实现减法
下图是一个使用逻辑时间轴的steam，图下面是watermark数据。图中的events是按时间升序的，这样的stream中的watermark只是流中的周期性标记。
后置型递增和递减操作语法不变，只不过由前面放到了后面，而且最重要的是：后置型递增和递减的操作都是在变量执行之后在操作的。如下：
前面文章一、深入理解-Java集合初篇 中我们对Java的集合体系进行一个简单的分析介绍，上两篇文章二、Jdk1.7和1.8中HashMap数据结构及源码分析 、三、JDK1.7和1.8HashMap数据结构及源码分析-续 中我们分别对JDK1.7和JDK1.8中HashMap的数据结构、主要声明变量、构造函数、HashMap的put操作方法做了深入的讲解和源码分析。 四、深入理解Java中的HashMap「网易面试快答」文章中主要针对面试中常见的面试问题进行简单解答。 五、深入理解JDK1.7中HashMap哈希冲突解决方案 和 六、深入理解JDK1.8中HashMap哈希冲突解决方案 中对HashMap中哈希冲突及减少哈希冲突的解决方案做详细的介绍，并通过源码加深大家的理解。 七、JDK1.7中HashMap扩容机制 中介绍了JDK1.7中HashMap的扩容机制及扩容过程中可能出现的死锁及数据丢失问题。 本篇文章我们将要介绍JDK1.8中HashMap的扩容机制，并通过一个实例来展示链表的哈希扩容。
我们知道，在日常开发中使用的HashMap是线程不安全的，而线程安全类HashTable只是简单的在方法上加锁实现线程安全，效率低下，所以在线程安全的环境下我们通常会使用ConcurrentHashMap，但是又为何需要学习ConcurrentHashMap？用不就完事了？我认为学习其源码有两个好处：
在方法中是int值，int占4字节32位，所以是：“%32s” 若是byte将32改成8即可；当然对于byte你还需要加上“&0xFF”来做高位清零操作。
int/uint：变长的有符号或无符号整型。变量支持的步长以8递增，支持从uint8到uint256，以及int8到int256。需要注意的是，uint和int默认代表的是uint256和int256.
分析：这个题目，没什么难度。但是我被超时问题困扰了一会儿，可能是scanf函数用的次数有点多，所以改了一下，直接通过了。
本篇看下.NET9 PreView6 JIT的第二个性能优化更新，循环优化和地址暴露方面的改进。
给定任一个各位数字不完全相同的4位正整数，如果我们先把4个数字按非递增排序，再按非递减排序，然后用第1个数字减第2个数字，将得到一个新的数字。一直重复这样做，我们很快会停在有“数字黑洞”之称的6174，这个神奇的数字也叫Kaprekar常数。
初步排查：报错信息为duplicate key，意思是保存数据的时候，报主键 id 重复，而这些 id 都是由雪花算法生成的，按道理来说，雪花算法生成的 ID 是唯一 ID，不应该出现重复的 ID。
给定任一个各位数字不完全相同的 4 位正整数，如果我们先把 4 个数字按非递增排序，再按非递减排序，然后用第 1 个数字减第 2 个数字，将得到一个新的数字。一直重复这样做，我们很快会停在有“数字黑洞”之称的 6174，这个神奇的数字也叫 Kaprekar 常数。
本文转自网络，作者：东小东 出处：https://www.cnblogs.com/dongxiaodong/p/13082539.html?app_uuid=e570c569-d96a-403f-
多维分析是大数据分析的一个典型场景，这种分析一般带有过滤条件。对于此类查询，尤其是在高基字段的过滤查询，理论上只我们对原始数据做合理的布局，结合相关过滤条件，查询引擎可以过滤掉大量不相关数据，只需读取很少部分需要的数据。例如我们在入库之前对相关字段做排序，这样生成的每个文件相关字段的min－max值是不存在交叉的，查询引擎下推过滤条件给数据源结合每个文件的min－max统计信息，即可过滤掉大量不相干数据。上述技术即我们通常所说的data clustering 和 data skip。直接排序可以在单个字段上产生很好的效果，如果多字段直接排序那么效果会大大折扣的，Z-Order可以较好的解决多字段排序问题。
在大规模ASIC或FPGA设计中，多时钟系统往往是不可避免的，这样就产生了不同时钟域数据传输的问题，其中一个比较好的解决方案就是使用异步FIFO来作不同时钟域数据传输的缓冲区，这样既可以使相异时钟域数据传输的时序要求变得宽松，也提高了它们之间的传输效率。此文内容就是阐述异步FIFO的设计。
HTML <canvas id="canvas" width="500" height="500" style="border: 1px solid #FF0000;"></canvas> JS 1.获取上下文 let canvas = document.getElementById('canvas'); let ctx = canvas.getContext('2d'); 2.实现一个球类 1 class circle { 2 constructor() { 3
计数器的基本功能是对输入时钟脉冲进行计数。它也可用于分频、定时、产生节拍脉冲和脉冲序列及进行数字运算等。
如果有小伙伴很少接触到这种题目的话，可能会觉得有点陌生，不知道从何下手，可能一开始我们能想到“最笨”的方法，但是也觉得挺有“娱乐性”的方法。
数字黑洞简介： 黑洞数又称陷阱数，是类具有奇特转换特性的整数。任何一个数字不全相同整数，经有限“重排求差”操作，总会得某一个或一些数，这些数即为黑洞数。“重排求差”操作即把组成该数的数字重排后得到的最大数减去重排后得到的最小数。—《互动百科》
交互式分析是大数据分析的一个重要方向，基于TB甚至PB量级的数据数据为用户提供秒级甚至亚秒级的交互式分析体验，能够大大提升数据分析人员的工作效率和使用体验。限于机器的物理资源限制，对于超大规模的数据的全表扫描以及全表计算自然无法实现交互式的响应，但是在大数据分析的典型场景中，多维分析一般都会带有过滤条件，对于这种类型的查询，尤其是在高基数字段上的过滤查询，理论上可以在读取数据的时候跳过所有不相关的数据，只读取极少部分需要的数据，这种技术一般称为Data Clustering以及Data Skipping。Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集，而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据，Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了Data Skipping的效果，从而影响查询的响应时间，对于TB甚至PB级别的数据，如何通过Data Clustering以及Data Skipping技术高效的跳过所有逻辑上不需要的数据，是能否实现交互式分析的体验的关键因素之一。
ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeeper设计目的 最终一致性：client不论
resource.arsc是APK打包过程中生成一个重要的文件，主要存储了整个应用哦中的资源索引。但是这个文件是一个二进制文件，并不可读，所以本文就通过解析它的二进制内容来读懂这个文件。
先上结论：Innodb在idb文件中存储数据，无论是页还是记录，都是物理无关的，但是记录的物理无关只能在同一页中有效 （文末有解释）
在第一篇文章中，我们就提到，现代操作系统是从最古老的 8086 系统一步一步发展而来的。
位运算其实就是移位运算,将内存里面的二进制进行移位比如二进制=101向右移1位 010|1移位之后的1其实已经不被计算在内了, 变成内存里面的垃圾在java中,一个int数值类型有32位二进制1位是符号位,从2的0次方开始算起,数值的范围为 $[-2^{32},2^{31}-1]$
位运算其实就是移位运算,将内存里面的二进制进行移位 比如二进制=101向右移1位 010|1 移位之后的1其实已经不被计算在内了, 变成内存里面的垃圾 在java中,一个int数值类型有32位二进制 1位是符号位,从2的0次方开始算起,数值的范围为 [−232,231−1][-2^{32},2^{31}-1][−232,231−1]
流水码在实际打标签中常见，如流水号文字、流水一维码、流水二维码，而常用的流水方式是10进制，就是逢十进位；也有一些特殊场景的流水要求， 比如：手机MEID串码的16进制流水；车牌号管理中去除字母O、I的34进制流水等，下图为Label mx 条码软件中的文字、条码、二维码的流水设置图：
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。
请注意，在处理字符时，需要确保其值在 byte 类型的范围内。如果要将字符串赋值给 byte 类型，可能需要使用 Convert 类或其他适当的转换方法。
Java中的一维数组是一种基本的数据结构，它允许开发人员存储相同类型的数据。一维数组是一个线性数据结构，可以通过下标访问其中的元素。本文将介绍Java中的一维数组，包括定义、初始化、访问、遍历和常见操作等方面的内容，并给出具体的代码示例。
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