元注解@Target

最常用的元注解是@Target。使用@Target可以定义Annotation能够被应用于源码的哪些位置：

• 类或接口：ElementType.TYPE；
• 字段：ElementType.FIELD；
• 方法：ElementType.METHOD；
• 构造方法：ElementType.CONSTRUCTOR；
• 方法参数：ElementType.PARAMETER。

例如，定义注解@Report可用在方法上，我们必须添加一个@Target(ElementType.METHOD)：

如何自定义注解

第一步，用@interface定义注解：

1
2
3

public @interface Report {
}

需求背景

因为mybatis不好拼装如下sql

1
2
3

select doc_id,encourage_card_id 
from encourage_card_quantitative_fake_progress 
where (doc_id = 'a' and encourage_card_id = 'b') or  (doc_id = 'c' and encourage_card_id = 'd') 

需求背景

1.按小时、天查询不同表

2.按照特定领域、全领域按照不同字段排序

3.按照文章类型进行排序

因此条件很多，需要多个if条件判断

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

private List<MysqlBillboardCateTopviewDoc> getHourOrDayDocs(String cate, BillboardScheduleReq.PostType postType, BillboardScheduleReq.SortType sortType) {
        List<MysqlBillboardCateTopviewDoc> hourOrDayDocs;
        if (sortType == BillboardScheduleReq.SortType.hour) {

            if (Strings.isBlank(cate)) {// 全领域
                hourOrDayDocs = mysqlBillboardCateTopviewDocHourlyService.listAllCatePostTypeHourly(postType.getValue());
            } else { //分领域
                hourOrDayDocs = mysqlBillboardCateTopviewDocHourlyService.listTypeCatePostTypeHourly(cate, postType.getValue());
            }

        } else { // 天排行榜

            if (Strings.isBlank(cate)) { // 全领域
                hourOrDayDocs = mysqlBillboardCateTopviewDocDailyService.listAllCatePostTypeDaily(postType.getValue());
            } else { //分领域
                hourOrDayDocs = mysqlBillboardCateTopviewDocDailyService.listTypeCatePostTypeDaily(cate, postType.getValue());
            }
        }
        return hourOrDayDocs;
    }

原题链接：654. 最大二叉树

给定一个不含重复元素的整数数组。一个以此数组构建的最大二叉树定义如下：

1. 二叉树的根是数组中的最大元素。
2. 左子树是通过数组中最大值左边部分构造出的最大二叉树。
3. 右子树是通过数组中最大值右边部分构造出的最大二叉树。

通过给定的数组构建最大二叉树，并且输出这个树的根节点。

深度优先遍历算法（DFS）

深度优先遍历算法（Depth-First-Search），是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深地搜索树的分支。当节点v所在的边都一杯探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的节点。选择其中一个座位源节点并重复以上过程，整个进程反复进行，直到所有节点都被访问位置。

前序、中序、后序遍历都属于深度优先遍历算法

单链表代码如下

再读完Java自定义注解（一）我们可以通过代码来实现我们自己的自定义注解

如何自定义注解

EventBean类

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

package com.code.note.annotation;

import lombok.Data;

@Data
public class EventBean {

    @EventName("coding now...")
    private String name;

    @EventType(eventType = EventType.Type.MEETING)
    private String type;

    @User(id = 1, name = "testName", email = "15090552277@163.com")
    private String user;
}

元注解@Target

最常用的元注解是@Target。使用@Target可以定义Annotation能够被应用于源码的哪些位置：

• 类或接口：ElementType.TYPE；
• 字段：ElementType.FIELD；
• 方法：ElementType.METHOD；
• 构造方法：ElementType.CONSTRUCTOR；
• 方法参数：ElementType.PARAMETER。

例如，定义注解@Report可用在方法上，我们必须添加一个@Target(ElementType.METHOD)：

如何自定义注解

第一步，用@interface定义注解：

1
2
3

public @interface Report {
}

二叉树需要声明一个Node节点，包含节点得值，以及左右两个子节点

Node节点代码如下

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

package com.code.note.tree;

public class Node<T extends Comparable>{
    T value;
    Node left;
    Node right;

    Node(T value) {
        this.value = value;
    }
}

ssh端口为22情况

在服务器端172.27.9.121搭建仓库

1.在仓库目录/tmp/myproject.git输入git init

2.允许上传代码

1

git config receive.denyCurrentBranch ignore

使用Kafka时会遇到的问题

1. Kafka速度很快的原因
2. 如何保证消息不丢失
3. Consumer重复消费怎么处理
4. 如何保证消息的有序性

3. 无重复字符的最长子串

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

常见OOM类型

堆溢出

错误信息：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

Java堆用于存储对象实例，只要不断地创建对象，并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象，那么在对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生内存溢出异常。

Spark部署模式

1. standalone模式，开启7077端口提供服务
2. spark on yarn模式 ：
3. client 模式， driver运行在客户端，调试用
4. cluster模式， 分布式运行，driver运行在集群子节点

什么是窗口

Windows是处理流试计算的核心。 Windows将流分成有限个大小的“存储桶”，我们可以在“存储桶”上应用计算。

窗口类型

Tumbling Window

翻滚窗口，无数据重叠

滚动窗口分配器将每个元素分配给指定窗口大小的窗口。 滚动窗口具有固定的大小，并且不重叠。 例如，如果您指定大小为5分钟的翻滚窗口，则将评估当前窗口，并且每五分钟将启动一个新窗口，如下图所示。

Jdk1.7的ConcurrentHashMap

jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现，结构如下：

Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样

1
2
3
4
5
6

int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
    ++sshift;
    ssize <<= 1;
}

如上所示，因为ssize用位于运算来计算（ssize <<=1），所以Segment的大小取值都是以2的N次方，无关concurrencyLevel的取值，当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示，即65536，换句话说，Segment的大小最多65536个，没有指定concurrencyLevel元素初始化，Segment的大小ssize默认为16

每一个Segment元素下的HashEntry的初始化也是按照位于运算来计算，用cap来表示，如下所示

1
2
3

int cap = 1;
while (cap < c)
    cap <<= 1;

如上所示，HashEntry大小的计算也是2的N次方（cap <<=1）， cap的初始值为1，所以HashEntry最小的容量为2

put操作

对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置

从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock,也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承ReentrantLock的tryLock（）方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock（）方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒

Jdk1.8 ConcurrentHashMap

Java 8为进一步提高并发性，摒弃了分段锁的方案，而是直接使用一个大的数组。同时为了提高哈希碰撞下的寻址性能，Java 8在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为O(long(N))）。其数据结构如下图所示

Flink以YarnCluster模式提交任务，且指定任务名和队列

flink run -m yarn-cluster -ynm PROD-fink-data-gather –yarnqueue CClient /home/cclient/danke-flink-data-gather-prod.jar

watermark(水印）

Flink中用于衡量event time进度的机制叫做水印

问题描述

Presto半夜总是宕机

解决思路

使用arthas分析jvm使用情况

先关闭mysql数据库

mv /var/lib/mysql /data/mysql_data

编写一个程序，找到两个单链表相交的起始节点。

解题思路

快慢指针

因为两个链表长度可能不一样，但是相交后的元素都是一样的，可以使用快慢指针

***** 分别遍历链表，获取其长度，长链表命名为quickNode，短链表命名为slowNode，二者长度差为quickStep

***** quickNode先运行quickStep步之后，此时两个链表长度相等，用一个循环就能找到相同起始节点

文章内容

文章内容

文章内容

2. 两数相加

给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。

如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。

您可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。

示例：

1
2
3

输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
输出：7 -> 0 -> 8
原因：342 + 465 = 807

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容

文章内容