接: 常见排序算法应用总结

前言

其实多算法涉及不是很深，也不打算在使用前深究，究了没多久就忘了纯属浪费时间。这里做下记录，日后用到直接来这里找就完事啦~~

常见搜索算法及其特点

1. 线性搜索（Linear Search）

前言

其实多算法涉及不是很深，也不打算在使用前深究，究了没多久就忘了纯属浪费时间。这里做下记录，日后用到直接来这里找就完事啦~~

常见排序算法时间：

1. 冒泡排序（Bubble Sort）

• 时间复杂度：最好情况 O(n)，最坏情况 O(n^2)
• 空间复杂度：O(1)
• 使用场景：适用于数据规模较小的情况，且数据分布情况不明显
• 优势：实现简单易懂
• 缺点：效率较低，不适用于大规模数据的排序
• 具体案例：对于一个由数值大小不一的小数组进行排序，例如对一个长度为 10 的数组进行排序

参考链接：HashMap在JDK1.8之前和之后的区别

JDK1.8之前

• new HashMap(n)中的n为其容量
• 元素插入使用头插法
• 并发插入（resize时）会产生循环链表，在get一个不存在的元素时会导致死循环。参考：Java HashMap的死循环

JDK1.8之后

• 元素使用尾插法
• new HashMap(n)中的n最接近的2^m为其容量
• 并发插入还是有问题，但不会产生死循环
• 插入时数组长度>64，桶元素>8时，会树型化
• 发生resize时，resize后，桶元素个数<=6的，都会被解树型化
• 取模用与操作(hash & (arrayLength-1))会比较快，所以数组的大小永远是2的N次方。你随便给一个初始值比如17会转为32
• resize实现逻辑参考：Java HashMap工作原理及实现

遇到有疑惑的可参考这个链接

注意: 关闭redis集群不能直接kill掉进程，或者关机，我们要通过命令redis-cli -p 7001 shutdown进行关闭，这样在关闭之前，数据才能够进行保存

1. 安装 redis

详：略

2. 创建 n 个 redis.conf 文件(redis 集群需要至少6个节点[3主3从])

详：

1
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6
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daemonize    yes                          //redis后台运行
pidfile  /var/run/redis_7000.pid          //pidfile文件对应7000,7002,7003
port  7000                                //端口7000,7002,7003
cluster-enabled  yes                      //开启集群  把注释#去掉
cluster-config-file  nodes_7000.conf      //集群的配置  配置文件首次启动自动生成 7000,7001,7002
cluster-node-timeout  5000                //请求超时  设置5秒够了
appendonly  yes                           //aof日志开启  有需要就开启，它会每次写操作都记录一条日志

架构已阅文档

数据库相关

- 数据库索引，到底是什么做的 这篇文章还介绍了二叉搜索树,B树与B+树之间的区别
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附录

对应项目经验

顺丰OMS产品线(订/运单) [订/运单中台系统]

OMS为公司的订单/运单业务中台系统，承接B类客户（BSP）与C类客户（CX）的所有订单，以及其他所有大网相关的运单数据，提供补充、分发、实时查询服务

• 包括以下系统

  1. OMS订单服务（主）
  2. OMS运单服务
  3. 订单、运单查询服务

• 难点、亮点

  1. 在尽可能不改代码的情况下，实现对上下游新增字段的支持
  2. 保证系统的高可用性（异常补数、故障自动恢复、灰度发布、上线前后验证方案）
  3. 保证系统的高性能（系统性能优化、系统性能监控、系统性能预警）

• 个人在项目职责：

  1. 系统存储、性能优化、系统升级设计
  2. 其核心业务模块(订单、查询服务)的详细设计/开发/对接
  3. 系统故障分析排查处理
  4. 提高系统容错性可用性