假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生，同时要求按年龄排序，如果平台注册用户达到千万级，那么，我们一般会对这个搜索结果分页，避免结果页加载很慢，所以，为了实现这个功能，基于用户表，我们会写这样一条SQL：
之前有同学反馈想看看小厂Java后端的面试难度，准备也差不多了，想找个小厂投一下看一下效果。
大模型（LLMs）在上下文学习方面展现出了卓越的能力。为了提高LLMs在复杂推理任务中的表现，人们提出思维链”（Chain-of-Thought，CoT）的方法，利用中间推理步骤来辅助模型生成。那么，如何有效地选择优秀示例来提升LLMs上下文学习能力呢？
当前分布式数据库架构有不少，但是总体架构相差不大，主要组件都包含协调节点、数据分片、元数据节点、全局时钟。一种常见的分布式架构如下图：
之前介绍了在RAG系统中使用混合检索，而混合检索将不同的检索技术的优势，如向量检索适合语义模型匹配，而关键词检索适合精准匹配。将不同的优势结合互补单一检索的劣势，获得更好的召回结果。----
上篇文章介绍了条件列，排序，分组都可以建立索引，select查询不需要建立，长字符串建立二级索引可以用索引前缀建立或者建立hash索引，避免时间和空间的浪费。建立索引的时候，列的类型尽量小点。还要看当前列的基数，基数越小，所有数据都一样，都无法排序，大量数据需要回表查询，所以基数越大才适合建立所以。
有用户点击日志记录表 t_click_log_025，包含user_id(用户ID),click_time(点击时间)，请查询出连续点击三次的用户数；
在介绍Java内存模型（JMM）前，我要打消读者一个错误的认知，那就是JMM与JVM到底是什么关系，现在告诉大家，Java虚拟机模型（JVM）与Java内存模型（JMM）没有本质上的联系。为什么这么说，我来解释一下：想必我的读者大部分都是Java开发工程师，成为一名Java开发工程师必备的两点，就是要了解Java的语法，以及使用Java API，拥有这两点你就可以编写Java代码，编写后的代码需要在Java虚拟机上运行，其实上面我已经把JDK的组成说了出来。JDK（Java Development Kit）就是由Java程序设计语言、Java API类库、Java虚拟机这三部分组成的，是Java程序开发的最小环境（如图2-6所示）。也就是说想要开发Java程序，必备的就是JDK。我们还可以继续把Java API类库分成Java SE API子集和Java虚拟机两部分统称JRE（Java Runtime Environment），JRE是Java程序运行的标准环境。所以说Java虚拟机模型（JVM）是将Java文件编译成class文件并运行class文件的软件，而Java内存模型（JMM）主要定义了线程与内存之间的细节，现在看来两者并没有直接的关系。
我经常使用的数据库是 MySQL，它是一个开源的关系型数据库管理系统，现在隶属于 Oracle 旗下。
对于这需求要做到百度搜索我呸，谷歌搜索的权重排序，我接到这个需求是拒绝的。后来经过和小伙伴的研究，觉得这个按照权重排序是可以实现的。
顺序一致性模型可以保证并发编程的特性不被破坏，为多线程程序提供了极强的 内存一致性保证
我们定义的共享变量就是存在主内存中，每个线程内的变量是在工作内存中操作的，当一个线程A修改了主内存里的一个共享变量，这个时候线程B是不知道这个值已经修改了，因为线程之间的工作内存是互相不可见的
volatile 关键字可以说是 Java 虚拟机提供的最轻量级的同步机制，但是它并不容易被正确、完整地理解，以至于许多程序员都习惯去避免使用它，遇到需要处理多线程数据竞争问题的时候一律使用 synchronized 来进行同步。了解 volatile 变量的语义对理解多线程操作的其他特性很有意义。
这是基础方法论专题的第 001 篇文章，也是因子动物园的第 027 篇独立原创文章。
新发现、新理论的研究论文发表数量呈指数型增长，并且论文被引用量(H-index)通常被学术界衡量论文的影响力贡献程度。然而，随着学术界的竞争越来越激烈，部分期刊中出现了一种“强制引用”的情况，也是就论文作者需要引用该期刊的相关文章，以提高期刊的影响因子。这些行为是对任何科学家和技术人员所要求的最高诚信的冒犯，并且如果任其发展，可能会破坏公众的信任并阻碍科学技术的未来发展。该竞赛是该系列竞赛中的第一场竞赛，探讨了网络搜索和数据挖掘技术在多大程度上可以用来区分多余的引文和真实的引用识别。赛题详解可参考：https://biendata.com/competition/wsdm2020/
对于因子的评估，之前的文章中总结了单因子测试的回归法、分层法以及多因子评估的Fama-MacBeth回归（链接见底部）。本文给出因子分析中的双重排序法（double sorting or bivariate sorting) 的原理及代码实现。
看板软件，相信大多人都用过类似的软件，主要就是卡片拖动，卡片可以左右拖动，上下拖动，后端如何实现才能做到不用每次重排序号从而提高性能呢，在企业软件中也有很多树形和列表都是支持拖动排序的，这样设计比传统的上下直接移动可以提高效率，所以很多时候产品经理会合理考虑使用拖动排序来提高用户体验度。
在 Java 并发编程中，有 3 个最常用的关键字：synchronized、ReentrantLock 和 volatile。
这是昨天面试百度时碰到的一道算法题：任意数分三组，使得每组的和尽量相等（感谢博友提供的关于该问题的相关资料 划分问题）。由于时间仓促，加之面试时头昏脑涨，这道题没做出来甚至没有给出思路，这让我多少有些遗憾和不甘。因为最近接触算法的东西较多而且本身对算法感兴趣，所以回家之后绞尽脑汁想把这题做出来。其实刚看到这题时感觉不难，但是因为数字个数及数值的不确定，我感觉这题越想越难。昨天一晚上没有睡好，甚至做梦都在想这题！ 今天上午在多个群里问了这题，都没有给出思路，真是绝望至极。很多人都说 n/3 的思路，其实这
缓存并发：高并发场景下，大量查询过期key值，最后查询数据库将结果回写到缓存，造成数据库压力过大。
在执行程序时，为了提供性能，处理器和编译器常常会对指令进行重排序，但是不能随意重排序，不是你想怎么排序就怎么排序，它需要满足以下两个条件： 1. 在单线程环境下不能改变程序运行的结果； 2. 存在数据依赖关系的不允许重排序
在执行程序时，为了提供性能，处理器和编译器常常会对指令进行重排序，但是不能随意重排序，不是你想怎么排序就怎么排序，它需要满足以下两个条件： 在单线程环境下不能改变程序运行的结果； 存在数据依赖关系的不允许重排序 如果看过LZ上篇博客的就会知道，其实这两点可以归结于一点：无法通过happens-before原则推导出来的，JMM允许任意的排序。 as-if-serial语义 as-if-serial语义的意思是，所有的操作均可以为了优化而被重排序，但是你必须要保证重排序后执行的结果不能被改变，编译器、runt
现代处理器采用了指令级并行技术（Instruction-Level Parallelism， ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对应机器指令的执行顺序。
上一篇博客我们了解了Java内存模型，下面我们来了解一下重排序和数据依赖性的相关知识。
LTR（Learning to Rank）学习排序已经被广泛应用到文本挖掘、搜索推荐系统的很多领域，比如IR中排序返回的相似文档，推荐系统中的候选产品召回、用户排序等，机器翻译中排序候选翻译结果等等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 T2Ranking由超过 30 万的真实查询和 200 万的互联网段落构成，并且包含了由专业标注人员提供的 4 级细粒度相关性标注。 段落排序是信息检索领域中十分重要且具有挑战性的话题，受到了学术界和工业界的广泛关注。段落排序模型的有效性能够提高搜索引擎用户的满意度并且对问答系统、阅读理解等信息检索相关应用有所助益。在这一背景下，例如 MS-MARCO，DuReader_retrieval 等一些基准数据集被构建用于支持段落排序的相关研究工作。然而常用的数据集大部分都关注英文
指令是指示计算机执行某种操作的命令，如：数据传送指令、算术运算指令、位运算指令、程序流程控制指令、串操作指令、处理器控制指令。指令不同于我们所写的代码，一行代码按照操作的逻辑可以分成多条指令。
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读者看到这个结果是不是大吃一惊？在运行了13万次之后，竟然得到一个x=0、y=0的结果。
在执行程序时。为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分为3中类型： 1 编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。 2 指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令集并行技术(ILP) ,来讲多条指令重叠执行。如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对机器指令的执行顺序。 3 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。 从Java源代码到最终实际执行得指令序列，会分别经历下面3种重排序，，如下图
根据 as if serial原则，它强调了单线程。那么多线程发生重排序又是怎么样的呢？
为了帮助到大家，他分享出面试中遇到的几个题目，涉及到Java基础、多线程、MySQL。题目都是选择题，难度中等。
synchronized在JVM中通过 monitorenter指令和 monitorexit指令来进入和退出同步代码块
对于一名高级 Java 工程师来说，JVM 可以说是面试必问的一个知识点，而大多数人可能没有对 JVM 的实际开发和使用经验，接下来这一系列文章将带你深入了解 JVM 需要掌握的各个知识点。这也将帮助你完成从初级程序员到高级程序员的转变。关于Java内存模型整理了一份+笔记，地址：Java后端面试真题。
final域，编译器和处理器要遵守两个重排序规则： - 在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。 - 初次读一个包含final域的引用，与随后初次读这个final域，这两个操作之间不能重排序。
数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型： 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后，再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后，再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后，再写这个变量。 上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。 前面提到过，编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依
重排序是指编译器或处理器为了提高程序性能而对指令序列进行重新排序的一种手段。重排序可以导致操作延时或程序看似乱序执行，给程序运行的结果带来一定的不确定性。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是指令重排序呢？ 为了更加直观地理解，笔者还是通过一个案例来说明。 public class MemoryReorderingExample { private static int x=0,y=0; private static int a=0,b=0; public static void main(String[] args) throws InterruptedExc
对volitile变量的写入操作之后要保证不能和读之后的读操作重排序。这是内存重排序的一种解决方案happenbeforr中规定的底层通过刚开始讲的内存屏障保证不会重排序。
现在让我们分析writer ()方法。writer ()方法只包含一行代码：obj = new FinalExample ()。这行代码包含两个步骤：
因为一些新的需求，要在后面加一些where条件，limit操作不能在嵌套查询里面加了，于是乎把limit 0,10提出来放到最外面，结果order by还留在里面。
volatile 是一个Java 中的关键字，一个提供基础同步属性的关键字。针对JVM重排序在并发场景下的问题，被vlolatile修饰的关键词，编译器不会将该变量的操作与其他内存操作进行重排序。
如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性.
1、基础与概念 (1)、共享性、互斥性、原子性、可见性、有序性。 (2)、JMM内存模型——描述线程本地内存和主内存之间的抽象关系。线程A和线程B之间通讯，需要通过主内存。 JMM属于语言级的内存模型
final可以修饰变量，方法和类，用于表示所修饰的内容一旦赋值之后就不会再被改变，比如String类就是一个final类型的类。即使能够知道final具体的使用方法，final在多线程中存在的重排序问题很容易忽略，希望能够一起做下探讨。
final关键字的使用方法以及含义，在JAVA面试中经常会被问到，final可以修饰变量，方法和类，用于表示所修饰的内容一旦赋值之后就不会再被改变，比如String类就是一个final类型的类。
上篇文章我们说了一个简单索引实例，必须满足条件下一个页的最小主键必须必上一个页的最大主键大，否则会吧大的放到后面页去，这个过程叫做页分裂。查询的时候有个key和page_no组成的查询索引，key就是若干页每个页最小的主键，page_no就是页面名称。
面试官：之前从硬件级别聊了可见性的相关问题。这次能能简单从硬件级别聊聊指令重排吗？
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