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浅谈ArrayList动态扩容

环境:eclipse,jdk1.8 简介 ArrayList实现了List接口,继承了AbstractList,底层是数组实现的,一般我们把它认为是可以自增扩容的数组。 EMPTY_ELEMENTDATA,从这个名字也可以猜出,是个空数组: add方法的实现 说了这么多,还没有说到无参构造函数默认是空数组,为什么注释说是容量为10的数组,也还没说到当容量不足时,是如何实现动态扩容的 到这里,应该可以很清楚的知道ArrayList底层扩容的原理了。与Vector不同的是,Vector每次扩容容量是翻倍,即为原来的2倍,而ArrayList是1.5倍。 看似1.5倍增长的很慢,那经常增加大量元素会不会导致经常扩容,数组重新分配导致效率低下呢? 每次扩容为原来的1.5倍,如果新增后超过这个容量,则容量为新增后所需的最小容量。

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    Zookeeper部署与动态扩容

    于是在研究研究了zookeeper有关部署和扩容的问题。把一些主要的过程记录在这里。 配置部署 首先我们先看看怎么部署zookeeper。在这里主要记录一些部署的步骤。集群的部署在后面会写。 动态扩容 那么回归最开始的问题,如何在不影响现网的情况下动态扩容呢? 我们需要分2中情况讨论。 所以我们假设所有集群的数量都是奇数) 集群本来是单机模式,需要将它扩容成集群模式 集群本来就有>2台机器在运行,只是将它扩容成更多的机器 第一种情况在扩容的时候,短暂的停止服务是不可避免的。 在扩容的时候,我们需要先将扩容的机器配置部署完成,在最后阶段,修改原机器上的配置文件后对服务进行重启。这个时候就会出现短暂的停止服务。 具体的扩容步骤我会在下一篇文章里面给出。如果上面有遗漏的地方或者不对的地方,欢迎讨论和指正。

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    【集合详解】ArrayList 源码解读之动态扩容

    本文所使用的 JDK 版本:1.8.0_144 ArrayList 是一个 Java 集合,它的底层数据结构实际上就是一个数组,只不过这个数组长度不固定,动态可变,其中数组元素的类型是 Object extends E> c) 动态扩容 以无参构造器为例,ArrayList 内部数组初始长度为 0,源码如下: ? 2 扩容 紧接着我们继续看它底层到底是如何扩容的,详细扩容方式参见以下源码注释: /** * The maximum size of array to allocate. ,通过上节源码分析可得 ArrayList 是按照 1.5 倍进行扩容的,也就是说此时会扩容到 10 + 10 * 0.5 = 15; 往 ArrayList 添加第 16 个元素的时候,容量再次不足( 16 > 15),需要再次扩容,此次扩容结果是 15 + 15 * 0.5 = 22; 哪么实际的扩容结果是不是和我们分析的一致呢 ?

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    部署RDS 服务

    前言:了解RDS服务和相关配置以及原理。 目录 一.什么是RDS 二.部署RDS 服务       1. 微软公司的 RDS 远程桌面服务:      2. RDS 采用 c/s 模式 三.远程数据服务   四.部署windows RDS 服务 1.部署条件  2.部署类型 3.部署方案  4.角色服务 五.配置 RDS 六.安装步骤 ---- 一.什么是RDSRDS 服务器上集中部署应用程序,以虚拟化的方式为用户提供访问,而用户端不需要安装          任何应用程序      2. RDS 采用 c/s 模式 C/S分布式模式,是计算机用语。 1RDS 采用 c/s 模式,RDS 的终端, 连接RDS 服务器的用户端设备             2从键盘或者鼠标接受用户输入,将这些输入发动给RDS 服务器             3主机处理用户的输入 交换机独立, 默认成组模式, 成员可以连接在不同的交换机上,不要求交换机支持适配器组合   LACP   基于链路协商控制协议 基于IEEE802.3ad标准的LACP(链路汇聚控制协议)是一种实现链路动态汇聚的协议

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    Hash表(三)——Hash函数&装载因子&动态扩容

    但是大部分情况下是动态数据,数据集合是频繁变动的,我们无法事先知道数据的个数,因此也无法事先申请一个足够大的 Hash表。 随着数据加入,填入表中的元素个数增多,装载因子增大,当装载因子达到一定程度时,散列冲突便不可接受,因此我们无法根据数据的特征和分布情况设计出符合这些数据的 Hash函数,而是需要动态扩容,重新申请一个更大的 当数据插入到 Hash表时,如果装载因子还未达到临界值,此时还不需要扩容,插入的数据非常快,但如果装载因子达到了临界值,这是就需要先进行扩容,然后再插入数据,这个时候就会变得很慢。 当程序对内存空间非常敏感时,可以设置当装载因子小于某个临界值时,启动动态缩容,让内容空间得到充分利用;当程序对内存空间不太敏感时,就不需要进行动态缩容处理。 动态扩容策略 为了减少动态扩容耗时,我们可以将扩容的操作穿插在插入操作过程中。具体如下图所示: ?

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    动态在线扩容root根分区大小的方法详解

    前言 本文主要介绍了关于动态在线扩容root根分区大小的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不都说了,来一起看看详细的介绍吧。 qemu-img resize yourname.img +10G 首先要用命令增加分区大小,针对qemu-kvm使用以上命令 LVM 情境描述:虚拟机用的磁盘 image 已经扩容,或对应于物理机的话 实际使用过程中,我们有时候需要对虚拟机镜像的硬盘扩容,比如,一开始我们创建虚拟机的时候,以为 20G 的磁盘空间就够了,可某一次我们可能一次性就要拷贝一个 10G+ 的文件进虚拟机,这时候我们就傻了。 要对 extended 分区进行扩容,这个 fdisk 就做不了,需要用 parted 命令(如果系统不自带 parted,那就从源上装一个): parted /dev/xxx 进入交互模式,用 help 用命令(其中的 file_system_name 通过 df 找到): resize2fs -p <file_system_name> 这样,磁盘 extended 分区的扩容终于完成了。

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    Centos7 利用LVM实现动态扩容的方法

    摘要:最近项目组里来了很多新人,对linux分区及各种应用使用的分区不了解,导致测试数据库时突然发现某一个分区被写满了,不得不重装OS.实在看不下去了,特此分享我的一些利用LVM实现动态扩容的心得,希望对大家有帮助 12.写入文件系统,使扩容生效 ? 13.如果是xfs文件系统,则用‘xfs_growfs /dev/mapper/cl-home’;查看/home,已实现扩容。大功告成! ? resize_reiserfs /dev/mapper/cl-home Centos7 默认文件系统是 ‘xfs’,我分区时选的是‘ext4′ 项目实战: MPX跑磁盘将 /写满,导致GUI进不去,用此法给 /动态扩容 ,GUI又回来了,哈哈哈 扩容前 ? 总结:安装os时选择LVM,当跑数据库发现分区不够用时,即可按此法实现动态扩容,而不破坏分区内原有文件,更不用重装系统,妈妈再也不用担心我分区大小够用了!

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    JDK容器学习之ArrayList:底层存储和动态扩容

    ArrayList 底层存储和动态扩容逻辑 ArrayList 作为最常用的容器之一,通常用来存储一系列的数据对象,O(1)级别的数据读写 I. 删除元素 在添加元素之前,先看删除元素的接口实现,因为不涉及到动态扩容问题, 在分析中考虑下面几点 删除中间的元素,是否会造成后续的数组迁移 删除最后一个元素,是否会造成重排(还是直接size-1即可 ,后数组迁移,最后进行赋值 扩容逻辑: 优先扩容原来容量的1.5倍 若依旧不够,则扩容到恰好能容纳所有元素 在列表的最后添加元素,不要使用add(index,object)方法,会造成没必要的数组迁移调用 小结 ArrayList的底层存储为数组 ArrayList中可保存null,一个对象可以塞入多次 初始容量为10, 新增元素,若实际个数超过数组容量,则触发扩容逻辑 优先扩容原来容量的1.5倍 若依旧不够 ,则扩容到恰好能容纳所有元素 只有添加元素会导致数组容量变化,删除不会 线程非安全,遍历过程中不允许修改列表

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    如何设计可动态扩容缩的分库分表

    扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办? 可能 每个库的容量又快满了 表数据量又太大 每个库的写并发太高 得继续扩容! 停机扩容(不推荐) 和停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一不同是导数据的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢导入到新的库和表里去。 分库分表的扩容,第一次分库分表,就一次性给他分个够。 32个库,1024张表,对大部分的中小型互联网公司来说,已经可以支撑好几年。 当扩容时,申请增加更多的数据库服务器,装好MySQL,倍数扩容,4台服务器,扩到8台服务器,16台服务器 5.4 迁移 由DBA负责将原先数据库服务器的库,迁移到新的数据库服务器上去,很多工具,库迁移

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    ONOS动态扩容面临的难点与解决方案

    动态扩容的情况下,动态节点的加入会对最终一致性产生影响,表现为新的节点加入集群,在和其他节点的熵减交互以及乐观复制中最终和整体集群达到一致。这部分涉及的子系统包括Device和Link子系统。 而Device,Link子系统也会影响到Topo子系统,所以在进行节点动态扩容时,新加入节点在实现最终一致的过程中如果不承载业务的话影响较小。 依赖这个数据做时钟的可靠性高 3.控制器依赖从设备收上来的信息来发出网络事件,而真正抛出事件的只有Master,Master维护着对应设备上报事件的序列号,在每一个Term周期内从0开始单调递增 三、动态扩容对强一致性的影响 在节点动态加入集群的场景下,最大的问题是要防止出现脑裂,所谓脑裂就是一个集群中同时出现两个Leader的场景,在集群节点减少的情况下不会出现,但是在集群添加节点时会出现这种场景,如下图所示: ? ONOS的raft算法采用Copycat实现,其支持动态节点的加入,但是这个方法不同于Raft论文中提到的两阶段添加的方案,而是采用了单节点添加方案来避免出现脑裂的情况,这样使得方案更简单但是相对操作会麻烦一些

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    容器化RDS|调度策略

    导 语 前文数据库容器化|未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS是这样描述其RDS产品的: ? 举个例子,RDS集群有两个节点,用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例,两节点资源使用情况如下: ? 在资源同时满足的情况下,调度会通过两个公式对节点打分。 所以从一开始,我们就以3种维度的存储QoS来思考这个问题: 从功能角度 : 存储资源分成两大类 distribution,基于分布式存储技术实现,对 Flash 设备做了专门的 优化,提供数据冗余和弹性扩容功能 带有明显的业务(RDS)特点,原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时,容器的运行状态和RDS集群还在动态变化: ? 因 Failover迁移到其他节点 ?

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    容器化RDS|调度策略

    其中,调度策略是具体实现时至关重要的一环,它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。那么,RDS 需要怎样的调度策略呢?本文通过数据库的视角结合Kubernetes的源码,分享一下我的理解。 AWS RDS 再看看公有云的领头羊, AWS是这样描述其RDS产品的: ? 举个例子,RDS集群有两个节点,用户向RDS申请 2颗CPU和4GB内存 以创建 MySQL实例,两节点资源使用情况如下: ? 在资源同时满足的情况下,调度会通过两个公式对节点打分。 所以从一开始,我们就以3种维度的存储QoS来思考这个问题: 从功能角度 : 存储资源分成两大类 distribution,基于分布式存储技术实现,对 Flash 设备做了专门的 优化,提供数据冗余和弹性扩容功能 带有明显的业务(RDS)特点,原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时,容器的运行状态和RDS集群还在动态变化: ? 因 Failover迁移到其他节点 ?

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