如何高效的學習技術

  我們相信努力學習一定會有收穫,但是方法不當,既讓人身心疲憊,也沒有切實的回報。高中時代,我的同桌是個漂亮女同學。她的物理成績很差,雖然她非常勤奮的學習,但成績總是不理想。為了鞏固純潔的同學關係,我親密無間地輔導她的物理,發現她不知道題目考什麼。我們的教科書與試題都圍繞着考試大綱展開,看到一道題,應該先想想它在考哪些定理和公式的運用。
  不少朋友每天都閱讀技術文章,但是第二天就忘乾淨了。工作中領導和同事都認可你的溝通和技術能力,但是跳槽面試卻屢屢碰壁。面試官問技術方案,明明心裏清楚,用嘴說出來卻前言不搭后語。面試官再問底層算法,你說看過但是忘記了。他不在乎你看沒看過,答不上就是零分。正如男女相親,男方談吐瀟洒才能吸引姑娘。可是男方緊張了,平時挺能說,關鍵時候卻支支吾吾,姑娘必然認為他不行。人生充滿了許多考試,有形的和無形的,每次考試的機會只有一次。
  工作五年十年後,別人成了架構師,自己還在基層打滾,原因是什麼?職場上無法成功升遷的原因有很多,沒有持續學習、學習效果不好、無法通過心儀公司的的面試,一定是很重要的原因。
  把自己當成一台計算機,既有輸入,也要有輸出,用輸出倒逼輸入

  近些年誕生了許多新技術,比如最時髦的AI(目前還在智障階段),數學基礎是初中就接觸過的概率統計。萬丈高樓從地起,不要被新工具或者中間件迷住雙眼,一味地追新求快。基礎知識是所有技術的基石,在未來很長的時間都不會變化,應該花費足夠的時間鞏固基礎。
  以數據結構和算法為例,大家閱讀一下Java的BitSet的源碼,裏面有大量的移位操作,移位運算掌握的好,看這份源碼就沒問題。Java同步工具類AQS用到了雙向鏈表,鏈表知識不過關,肯定搞不懂它的原理。互聯網大廠都喜歡考算法,為了通過面試也要精通算法。
  以Java工程師應該掌握的知識為例,按重要程度排出六個梯度:

  • 第一梯度:計算機組成原理、數據結構和算法、網絡通信原理、操作系統原理;
  • 第二梯度:Java基礎、JVM內存模型和GC算法、JVM性能調優、JDK工具、設計模式;
  • 第三梯度:Spring系列、Mybatis、Dubbo等主流框架的運用和原理;
  • 第四梯度:MySQL(含SQL編程)、Redis、RabbitMQ/RocketMQ/Kafka、ZooKeeper等數據庫或者中間件的運用和原理;
  • 第五梯度:CAP理論、BASE理論、Paxos和Raft算法等其他分佈式理論;
  • 第六梯度:容器化、大數據、AI、區塊鏈等等前沿技術理論;

有同學認為第五梯度應該在移到第一梯度。其實很多小公司的日活犹如古天樂一樣平平無奇,離大型分佈式架構還遠得很。學習框架和中間件的時候,順手掌握分佈式理論,效果更好。

  許多公司的招聘JD沒有設定技術人員年齡門檻,但是會加上一句“具備與年齡相當的知識的廣度與深度”。多廣才算廣,多深才算深?這是很主觀的話題,這裏不展開討論。
  如何變得更廣更深呢?突破收入上升的瓶頸,發掘自己真正的興趣
  大多數人只是公司的普通職員,收入上升的瓶頸就是升職加薪。許多IT公司會對技術人員有個評級,如果你的評級不高,那就依照晉級章程努力升級。如果你在一個小公司,收入一般,發展前景不明,準備大廠的面試就是最好的學習過程。在這些過程中,你必然學習更多知識,變得更廣更深。
  個人興趣是前進的動力之一,許多知名開源項目都源於作者的興趣。個人興趣並不局限技術領域,可以是其他學科。我有個朋友喜歡玩山地自行車,還給一些做自行車話題的自媒體投稿。久而久之,居然能夠寫一手好文章了,我相信他也能寫好技術文檔。

  哲學不是故作高深的學科,它的現實意義就是解決問題。年輕小伙是怎麼泡妞的?三天兩頭花不斷,大庭廣眾跪求愛。這類套路為什麼總是能成功呢?禮物滿足女人的物慾,當眾求愛滿足女人的虛榮心,投其所好。食堂大媽打菜的手越來越抖,辣子雞丁變成辣子辣丁,為什麼呢?食堂要控製成本,直接提價會惹眾怒。
  科學上的哲學,一般指研究事物發展的規律,歸納終極的解決方案。軟件行業充滿哲學味道的作品非常多,比如。舉個例子,當軟件系統遇到性能問題,嘗試下面兩種哲學思想提升性能:

  • 空間換時間:比如引入緩存,消耗額外的存儲提高響應速度。
  • 時間換空間:比如大文件的分片處理,分段處理后再匯總結果。

設計穩健高可用的系統,嘗試從三個方面考慮問題:

  • 存儲:數據會丟失嗎,數據一致性怎麼解決。
  • 計算:計算怎麼擴容,應用允許任意增加節點嗎。
  • 傳輸:網絡中斷或擁塞怎麼辦。

從無數的失敗或者成功的經驗中,總結出高度概括性的方案,讓我們下一步做的更好。

  英語是極為重要的基礎,學好英語與掌握編程語言一樣重要。且不說外企對英語的要求,許多知名博客就是把英文翻譯成中文,充當知識的搬運工。如果英語足夠好,直接閱讀一手英語資料,避免他人翻譯存在的謬誤。

  體系化的知識比零散的更容易記憶和理解,這正如一部好的電視劇,劇情環環相扣才能吸引觀眾。建議大家使用思維導圖羅列知識點,構建體繫結構,如下圖所示:

  高中是我們知識的巔峰時刻,每周小考每月大考,教輔資料堆成山,地獄式的反覆操練強化記憶。複習是對抗遺忘的唯一辦法。大腦的遺忘是有規律的,先快后慢。一天後,學到的知識只剩下原來的25%,甚至更低。隨着時間的推移,遺忘的速度減慢,遺忘的數量也就減少。

時間間隔 記憶量
剛看完 100%
20分鐘后 60%
1小時后 40%
1天後 30%
2天後 27%

每個人的遺忘程度都不一樣,建議第二天複習前一天的內容,七天後複習這段時間的所有內容。

  不少朋友利用碎片時間學習,比如在公交上看公眾號的推送。其實我們都高估了自己的抗干擾能力,如果處在嘈雜的環境,注意力容易被打斷,記憶留存度也很低。碎片時間適合學習簡單孤立的知識點,比如鏈表的定義與實現。
  學習複雜的知識,需要大段的連續時間。圖書館是個好地方,安靜氛圍好。手機放一邊,不要理會QQ微信,最好閱讀紙質書,泡上一整天。有些城市出現了付費自習室,提供格子間、茶水等等,也是非常好的選擇。

  從下面這張圖我們可以看到,教授他人是知識留存率最高的方式。

  準備PPT和演講內容,給同事來一場技術分享。不光複習知識,還鍛煉口才。曾經有個同事說話又快又急,口頭禪也多,比如”對吧、是不是”,別人經常聽不清,但是他本人不以為然。領導讓他做了幾次技術分享,聽眾的反應可想而知,他才徹底認清缺點。
  堅持寫技術博客,別在意你寫的東西在網上已經重複千百遍。當自己動手的時候,才會意識到眼高手低。讓文章讀起來流暢清晰,需要嘔心瀝血的刪改。寫作是對大腦的長期考驗,想不到肯定寫不出,想不清楚肯定寫不清楚。

我們經常說不要重複造輪子。為了開發效率,可以不造輪子,但是必須具備造輪子的能力。建議造一個簡單的MQ,你能用到通信協議、設計模式、隊列等許多知識。在造輪子的過程中,你會頻繁的翻閱各種手冊或者博客,這就是用輸出倒逼輸入

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詳解Kafka Producer

上一篇文章我們主要介紹了什麼是 Kafka,Kafka 的基本概念是什麼,Kafka 單機和集群版的搭建,以及對基本的配置文件進行了大致的介紹,還對 Kafka 的幾個主要角色進行了描述,我們知道,不管是把 Kafka 用作消息隊列、消息總線還是數據存儲平台來使用,最終是繞不過消息這個詞的,這也是 Kafka 最最核心的內容,Kafka 的消息從哪裡來?到哪裡去?都干什麼了?別著急,一步一步來,先說說 Kafka 的消息從哪來。

生產者概述

在 Kafka 中,我們把產生消息的那一方稱為生產者,比如我們經常回去淘寶購物,你打開淘寶的那一刻,你的登陸信息,登陸次數都會作為消息傳輸到 Kafka 後台,當你瀏覽購物的時候,你的瀏覽信息,你的搜索指數,你的購物愛好都會作為一個個消息傳遞給 Kafka 後台,然後淘寶會根據你的愛好做智能推薦,致使你的錢包從來都禁不住誘惑,那麼這些生產者產生的消息是怎麼傳到 Kafka 應用程序的呢?發送過程是怎麼樣的呢?

儘管消息的產生非常簡單,但是消息的發送過程還是比較複雜的,如圖

我們從創建一個ProducerRecord 對象開始,ProducerRecord 是 Kafka 中的一個核心類,它代表了一組 Kafka 需要發送的 key/value 鍵值對,它由記錄要發送到的主題名稱(Topic Name),可選的分區號(Partition Number)以及可選的鍵值對構成。

在發送 ProducerRecord 時,我們需要將鍵值對對象由序列化器轉換為字節數組,這樣它們才能夠在網絡上傳輸。然後消息到達了分區器。

如果發送過程中指定了有效的分區號,那麼在發送記錄時將使用該分區。如果發送過程中未指定分區,則將使用key 的 hash 函數映射指定一個分區。如果發送的過程中既沒有分區號也沒有,則將以循環的方式分配一個分區。選好分區后,生產者就知道向哪個主題和分區發送數據了。

ProducerRecord 還有關聯的時間戳,如果用戶沒有提供時間戳,那麼生產者將會在記錄中使用當前的時間作為時間戳。Kafka 最終使用的時間戳取決於 topic 主題配置的時間戳類型。

  • 如果將主題配置為使用 CreateTime,則生產者記錄中的時間戳將由 broker 使用。
  • 如果將主題配置為使用LogAppendTime,則生產者記錄中的時間戳在將消息添加到其日誌中時,將由 broker 重寫。

然後,這條消息被存放在一個記錄批次里,這個批次里的所有消息會被發送到相同的主題和分區上。由一個獨立的線程負責把它們發到 Kafka Broker 上。

Kafka Broker 在收到消息時會返回一個響應,如果寫入成功,會返回一個 RecordMetaData 對象,它包含了主題和分區信息,以及記錄在分區里的偏移量,上面兩種的時間戳類型也會返回給用戶。如果寫入失敗,會返回一個錯誤。生產者在收到錯誤之後會嘗試重新發送消息,幾次之後如果還是失敗的話,就返回錯誤消息。

創建 Kafka 生產者

要往 Kafka 寫入消息,首先需要創建一個生產者對象,並設置一些屬性。Kafka 生產者有3個必選的屬性

  • bootstrap.servers

該屬性指定 broker 的地址清單,地址的格式為 host:port。清單里不需要包含所有的 broker 地址,生產者會從給定的 broker 里查找到其他的 broker 信息。不過建議至少要提供兩個 broker 信息,一旦其中一個宕機,生產者仍然能夠連接到集群上。

  • key.serializer

broker 需要接收到序列化之後的 key/value值,所以生產者發送的消息需要經過序列化之後才傳遞給 Kafka Broker。生產者需要知道採用何種方式把 Java 對象轉換為字節數組。key.serializer 必須被設置為一個實現了org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口的類,生產者會使用這個類把鍵對象序列化為字節數組。這裏拓展一下 Serializer 類

Serializer 是一個接口,它表示類將會採用何種方式序列化,它的作用是把對象轉換為字節,實現了 Serializer 接口的類主要有 ByteArraySerializerStringSerializerIntegerSerializer ,其中 ByteArraySerialize 是 Kafka 默認使用的序列化器,其他的序列化器還有很多,你可以通過 查看其他序列化器。要注意的一點:key.serializer 是必須要設置的,即使你打算只發送值的內容

  • value.serializer

與 key.serializer 一樣,value.serializer 指定的類會將值序列化。

下面代碼演示了如何創建一個 Kafka 生產者,這裏只指定了必要的屬性,其他使用默認的配置

private Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers","broker1:9092,broker2:9092");
properties.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties = new KafkaProducer<String,String>(properties);

來解釋一下這段代碼

  • 首先創建了一個 Properties 對象
  • 使用 StringSerializer 序列化器序列化 key / value 鍵值對
  • 在這裏我們創建了一個新的生產者對象,併為鍵值設置了恰當的類型,然後把 Properties 對象傳遞給他。

實例化生產者對象后,接下來就可以開始發送消息了,發送消息主要由下面幾種方式

直接發送,不考慮結果

使用這種發送方式,不會關心消息是否到達,會丟失一些消息,因為 Kafka 是高可用的,生產者會自動嘗試重發,這種發送方式和 UDP 運輸層協議很相似。

同步發送

同步發送仍然使用 send() 方法發送消息,它會返回一個 Future 對象,調用 get() 方法進行等待,就可以知道消息時候否發送成功。

異步發送

異步發送指的是我們調用 send() 方法,並制定一個回調函數,服務器在返迴響應時調用該函數。

下一節我們會重新討論這三種實現。

向 Kafka 發送消息

簡單消息發送

Kafka 最簡單的消息發送如下:

ProducerRecord<String,String> record =
                new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry","West","France");

producer.send(record);

代碼中生產者(producer)的 send() 方法需要把 ProducerRecord 的對象作為參數進行發送,ProducerRecord 有很多構造函數,這個我們下面討論,這裏調用的是

public ProducerRecord(String topic, K key, V value) {}

這個構造函數,需要傳遞的是 topic主題,key 和 value。

把對應的參數傳遞完成后,生產者調用 send() 方法發送消息(ProducerRecord對象)。我們可以從生產者的架構圖中看出,消息是先被寫入分區中的緩衝區中,然後分批次發送給 Kafka Broker。

發送成功后,send() 方法會返回一個 Future(java.util.concurrent) 對象,Future 對象的類型是 RecordMetadata 類型,我們上面這段代碼沒有考慮返回值,所以沒有生成對應的 Future 對象,所以沒有辦法知道消息是否發送成功。如果不是很重要的信息或者對結果不會產生影響的信息,可以使用這種方式進行發送。

我們可以忽略發送消息時可能發生的錯誤或者在服務器端可能發生的錯誤,但在消息發送之前,生產者還可能發生其他的異常。這些異常有可能是 SerializationException(序列化失敗)BufferedExhaustedException 或 TimeoutException(說明緩衝區已滿),又或是 InterruptedException(說明發送線程被中斷)

同步發送消息

第二種消息發送機制如下所示

ProducerRecord<String,String> record =
                new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry","West","France");

try{
  RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get();
}catch(Exception e){
  e.printStackTrace();
}

這種發送消息的方式較上面的發送方式有了改進,首先調用 send() 方法,然後再調用 get() 方法等待 Kafka 響應。如果服務器返回錯誤,get() 方法會拋出異常,如果沒有發生錯誤,我們會得到 RecordMetadata 對象,可以用它來查看消息記錄。

生產者(KafkaProducer)在發送的過程中會出現兩類錯誤:其中一類是重試錯誤,這類錯誤可以通過重發消息來解決。比如連接的錯誤,可以通過再次建立連接來解決;無錯誤則可以通過重新為分區選舉首領來解決。KafkaProducer 被配置為自動重試,如果多次重試后仍無法解決問題,則會拋出重試異常。另一類錯誤是無法通過重試來解決的,比如消息過大對於這類錯誤,KafkaProducer 不會進行重試,直接拋出異常。

異步發送消息

同步發送消息都有個問題,那就是同一時間只能有一個消息在發送,這會造成許多消息無法直接發送,造成消息滯后,無法發揮效益最大化。

比如消息在應用程序和 Kafka 集群之間一個來回需要 10ms。如果發送完每個消息后都等待響應的話,那麼發送100個消息需要 1 秒,但是如果是異步方式的話,發送 100 條消息所需要的時間就會少很多很多。大多數時候,雖然Kafka 會返回 RecordMetadata 消息,但是我們並不需要等待響應。

為了在異步發送消息的同時能夠對異常情況進行處理,生產者提供了回掉支持。下面是回調的一個例子

ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry", "Huston", "America");
        producer.send(producerRecord,new DemoProducerCallBack());


class DemoProducerCallBack implements Callback {

  public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    if(exception != null){
      exception.printStackTrace();;
    }
  }
}

首先實現回調需要定義一個實現了org.apache.kafka.clients.producer.Callback的類,這個接口只有一個 onCompletion方法。如果 kafka 返回一個錯誤,onCompletion 方法會拋出一個非空(non null)異常,這裏我們只是簡單的把它打印出來,如果是生產環境需要更詳細的處理,然後在 send() 方法發送的時候傳遞一個 Callback 回調的對象。

生產者分區機制

Kafka 對於數據的讀寫是以分區為粒度的,分區可以分佈在多個主機(Broker)中,這樣每個節點能夠實現獨立的數據寫入和讀取,並且能夠通過增加新的節點來增加 Kafka 集群的吞吐量,通過分區部署在多個 Broker 來實現負載均衡的效果。

上面我們介紹了生產者的發送方式有三種:不管結果如何直接發送發送並返回結果發送並回調。由於消息是存在主題(topic)的分區(partition)中的,所以當 Producer 生產者發送產生一條消息發給 topic 的時候,你如何判斷這條消息會存在哪個分區中呢?

這其實就設計到 Kafka 的分區機制了。

分區策略

Kafka 的分區策略指的就是將生產者發送到哪個分區的算法。Kafka 為我們提供了默認的分區策略,同時它也支持你自定義分區策略。

如果要自定義分區策略的話,你需要显示配置生產者端的參數 Partitioner.class,我們可以看一下這個類它位於 org.apache.kafka.clients.producer 包下

public interface Partitioner extends Configurable, Closeable {
  
  public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster);

  public void close();
  
  default public void onNewBatch(String topic, Cluster cluster, int prevPartition) {}
}

Partitioner 類有三個方法,分別來解釋一下

  • partition(): 這個類有幾個參數: topic,表示需要傳遞的主題;key 表示消息中的鍵值;keyBytes表示分區中序列化過後的key,byte數組的形式傳遞;value 表示消息的 value 值;valueBytes 表示分區中序列化后的值數組;cluster表示當前集群的原數據。Kafka 給你這麼多信息,就是希望讓你能夠充分地利用這些信息對消息進行分區,計算出它要被發送到哪個分區中。
  • close() : 繼承了 Closeable 接口能夠實現 close() 方法,在分區關閉時調用。
  • onNewBatch(): 表示通知分區程序用來創建新的批次

其中與分區策略息息相關的就是 partition() 方法了,分區策略有下面這幾種

順序輪訓

順序分配,消息是均勻的分配給每個 partition,即每個分區存儲一次消息。就像下面這樣

上圖表示的就是輪訓策略,輪訓策略是 Kafka Producer 提供的默認策略,如果你不使用指定的輪訓策略的話,Kafka 默認會使用順序輪訓策略的方式。

隨機輪訓

隨機輪訓簡而言之就是隨機的向 partition 中保存消息,如下圖所示

實現隨機分配的代碼只需要兩行,如下

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());

先計算出該主題總的分區數,然後隨機地返回一個小於它的正整數。

本質上看隨機策略也是力求將數據均勻地打散到各個分區,但從實際表現來看,它要遜於輪詢策略,所以如果追求數據的均勻分佈,還是使用輪詢策略比較好。事實上,隨機策略是老版本生產者使用的分區策略,在新版本中已經改為輪詢了。

按照 key 進行消息保存

這個策略也叫做 key-ordering 策略,Kafka 中每條消息都會有自己的key,一旦消息被定義了 Key,那麼你就可以保證同一個 Key 的所有消息都進入到相同的分區裏面,由於每個分區下的消息處理都是有順序的,故這個策略被稱為按消息鍵保序策略,如下圖所示

實現這個策略的 partition 方法同樣簡單,只需要下面兩行代碼即可:

List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
return Math.abs(key.hashCode()) % partitions.size();

上面這幾種分區策略都是比較基礎的策略,除此之外,你還可以自定義分區策略。

生產者壓縮機制

壓縮一詞簡單來講就是一種互換思想,它是一種經典的用 CPU 時間去換磁盤空間或者 I/O 傳輸量的思想,希望以較小的 CPU 開銷帶來更少的磁盤佔用或更少的網絡 I/O 傳輸。如果你還不了解的話我希望你先讀完這篇文章 ,然後你就明白壓縮是怎麼回事了。

Kafka 壓縮是什麼

Kafka 的消息分為兩層:消息集合 和 消息。一個消息集合中包含若干條日誌項,而日誌項才是真正封裝消息的地方。Kafka 底層的消息日誌由一系列消息集合日誌項組成。Kafka 通常不會直接操作具體的一條條消息,它總是在消息集合這個層面上進行寫入操作。

在 Kafka 中,壓縮會發生在兩個地方:Kafka Producer 和 Kafka Consumer,為什麼啟用壓縮?說白了就是消息太大,需要變小一點 來使消息發的更快一些。

Kafka Producer 中使用 compression.type 來開啟壓縮

private Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers","192.168.1.9:9092");
properties.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("value.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.put("compression.type", "gzip");

Producer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);

ProducerRecord<String,String> record =
  new ProducerRecord<String, String>("CustomerCountry","Precision Products","France");

上面代碼錶明該 Producer 的壓縮算法使用的是 GZIP

有壓縮必有解壓縮,Producer 使用壓縮算法壓縮消息后併發送給服務器后,由 Consumer 消費者進行解壓縮,因為採用的何種壓縮算法是隨着 key、value 一起發送過去的,所以消費者知道採用何種壓縮算法。

Kafka 重要參數配置

在上一篇文章 中,我們主要介紹了一下 kafka 集群搭建的參數,本篇文章我們來介紹一下 Kafka 生產者重要的配置,生產者有很多可配置的參數,在文檔里(

key.serializer

用於 key 鍵的序列化,它實現了 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口

value.serializer

用於 value 值的序列化,實現了 org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 接口

acks

acks 參數指定了要有多少個分區副本接收消息,生產者才認為消息是寫入成功的。此參數對消息丟失的影響較大

  • 如果 acks = 0,就表示生產者也不知道自己產生的消息是否被服務器接收了,它才知道它寫成功了。如果發送的途中產生了錯誤,生產者也不知道,它也比較懵逼,因為沒有返回任何消息。這就類似於 UDP 的運輸層協議,只管發,服務器接受不接受它也不關心。
  • 如果 acks = 1,只要集群的 Leader 接收到消息,就會給生產者返回一條消息,告訴它寫入成功。如果發送途中造成了網絡異常或者 Leader 還沒選舉出來等其他情況導致消息寫入失敗,生產者會受到錯誤消息,這時候生產者往往會再次重發數據。因為消息的發送也分為 同步異步,Kafka 為了保證消息的高效傳輸會決定是同步發送還是異步發送。如果讓客戶端等待服務器的響應(通過調用 Future 中的 get() 方法),顯然會增加延遲,如果客戶端使用回調,就會解決這個問題。
  • 如果 acks = all,這種情況下是只有當所有參与複製的節點都收到消息時,生產者才會接收到一個來自服務器的消息。不過,它的延遲比 acks =1 時更高,因為我們要等待不只一個服務器節點接收消息。

buffer.memory

此參數用來設置生產者內存緩衝區的大小,生產者用它緩衝要發送到服務器的消息。如果應用程序發送消息的速度超過發送到服務器的速度,會導致生產者空間不足。這個時候,send() 方法調用要麼被阻塞,要麼拋出異常,具體取決於 block.on.buffer.null 參數的設置。

compression.type

此參數來表示生產者啟用何種壓縮算法,默認情況下,消息發送時不會被壓縮。該參數可以設置為 snappy、gzip 和 lz4,它指定了消息發送給 broker 之前使用哪一種壓縮算法進行壓縮。下面是各壓縮算法的對比

retries

生產者從服務器收到的錯誤有可能是臨時性的錯誤(比如分區找不到首領),在這種情況下,reteis 參數的值決定了生產者可以重發的消息次數,如果達到這個次數,生產者會放棄重試並返回錯誤。默認情況下,生產者在每次重試之間等待 100ms,這個等待參數可以通過 retry.backoff.ms 進行修改。

batch.size

當有多個消息需要被發送到同一個分區時,生產者會把它們放在同一個批次里。該參數指定了一個批次可以使用的內存大小,按照字節數計算。當批次被填滿,批次里的所有消息會被發送出去。不過生產者井不一定都會等到批次被填滿才發送,任意條數的消息都可能被發送。

client.id

此參數可以是任意的字符串,服務器會用它來識別消息的來源,一般配置在日誌里

max.in.flight.requests.per.connection

此參數指定了生產者在收到服務器響應之前可以發送多少消息,它的值越高,就會佔用越多的內存,不過也會提高吞吐量。把它設為1 可以保證消息是按照發送的順序寫入服務器。

timeout.ms、request.timeout.ms 和 metadata.fetch.timeout.ms

request.timeout.ms 指定了生產者在發送數據時等待服務器返回的響應時間,metadata.fetch.timeout.ms 指定了生產者在獲取元數據(比如目標分區的首領是誰)時等待服務器返迴響應的時間。如果等待時間超時,生產者要麼重試發送數據,要麼返回一個錯誤。timeout.ms 指定了 broker 等待同步副本返回消息確認的時間,與 asks 的配置相匹配—-如果在指定時間內沒有收到同步副本的確認,那麼 broker 就會返回一個錯誤。

max.block.ms

此參數指定了在調用 send() 方法或使用 partitionFor() 方法獲取元數據時生產者的阻塞時間當生產者的發送緩衝區已捕,或者沒有可用的元數據時,這些方法就會阻塞。在阻塞時間達到 max.block.ms 時,生產者會拋出超時異常。

max.request.size

該參數用於控制生產者發送的請求大小。它可以指能發送的單個消息的最大值,也可以指單個請求里所有消息的總大小。

receive.buffer.bytes 和 send.buffer.bytes

Kafka 是基於 TCP 實現的,為了保證可靠的消息傳輸,這兩個參數分別指定了 TCP Socket 接收和發送數據包的緩衝區的大小。如果它們被設置為 -1,就使用操作系統的默認值。如果生產者或消費者與 broker 處於不同的數據中心,那麼可以適當增大這些值。

文章參考:

《Kafka 權威指南》

極客時間 -《Kafka 核心技術與實戰》

Kafka 源碼

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敲開通往架構師的門

最近學習了一些關於架構設計的知識想分享給大家。俗話說得好,不想當架構師的程序員不是好廚子。那麼如何成為一名架構師呢?接下來就聊一聊我的一些想法。

什麼是架構師

之前有同學問我,做了幾年技術,應該轉管理還是轉架構師?對於這位同學,我給他的答案是,你要先踏踏實實做好現在的工作。因為就他提的問題來看,應該是剛入行不久或者是在校學生。

專心做技術的,都想做架構師。但架構師並不是說技術做時間長了可以轉的。隨着你的知識深度和廣度的增加,在工作中會扮演更重要的角色,承擔更大的責任,最終自然而然就會接觸到架構設計的工作。

而架構師的主要工作,其實是利用架構設計知識以及豐富的工作經驗,在設計架構時,結合實際情況,在不同的選項中做出取捨。

架構設計的真正目的?

為什麼要進行架構設計?因為架構設計很重要?可是為什麼重要呢?似乎說不清楚。

因為可以提升開發效率嗎?也不一定,因為只有簡單的設計才會使開發效率更高。而架構設計出於多方面考慮,不得已會引入一些複雜度,因此架構設計並不一定能提升開發效率。

是為了大多數口中的“高可用”、“高性能”、“可擴展”嗎?其實也不是。我們的系統可能並不一定需要這些。

那架構設計的真正目的是什麼呢?我認為架構設計的真正目的是與系統複雜度做鬥爭。

系統複雜度的來源有:高性能、高可用、可擴展性、低成本、安全、規模

前面我們聊到有些系統可能不需要高可用、高性能。有些同學可能不理解,這些難道不是軟件開發最基本的要求嗎?這樣的說法是存在一定偏差的。我們舉一個簡單的例子說明一下。

如果讓你為一所學校設計一個學生信息管理系統。針對上述幾個複雜度的來源,你會做出怎樣的取捨?我們來逐條分析一下。

首先是高性能,學校的學生最多也就幾萬人,而且平時也不可能幾萬人同時用系統。因此我們並不需要考慮高性能。數據的CRUD直接用關係型數據庫就足夠了。

然後是高可用,對於學生系統而言,即使宕機幾個小時,影響也不會太大。不過數據的可靠性還是要保證的,如果大量數據丟失而又沒有備份的話,數據修復將會是一項繁重的工作。所以這裏需要做一些數據高可靠的設計。

接下來是可擴展性,學生管理系統一般比較穩定,不會出現需要擴展的情況。因此我們也不太需要考慮可擴展性。

至此,我們在設計系統時習慣考慮的高可用、高性能和可擴展,在這個系統中都不需要過多關注了。我們再來看看剩下的幾個複雜度來源。

關於低成本,由於我們並不需要高可用和高性能的設計,所以幾台服務器的成本對於學校來說也不足為慮。

安全性而言,學生信息需要一定的安全保證,但也不必做到金融級安全。所以只需要做好數據庫權限管理,登錄密碼管理就足夠了。

最後是系統規模,學生管理系統往往不會很複雜。也不會迭代出許多功能。因此規模是比較固定且比較小的,不會帶來很多的複雜度。

從我們的分析中可以看出,學生管理系統是一個並不複雜的系統,我們真正需要着重考慮的就只有數據高可靠和數據安全兩方面。面對複雜的系統,我們也應該按照這個步驟來思考並設計出合理的架構。在合理的情況下,盡量減少系統的複雜度。

架構設計原則

前面我們提到,架構師的工作其實就是在多種選項中做出合理的取捨,取捨沒有對錯之分,只有是否合適一說。為了更好的做出選擇,架構設計應該遵循三個原則:合適原則、簡單原則、演化原則。下面我來一一介紹這三個原則。

合適原則

我們一直在說,架構設計中架構師要做出取捨,選擇合適的架構。之所以一直強調合適,是因為我們在架構設計過程中需要結合實際情況來考慮。

那麼脫離實際情況的設計通常是怎樣發生的呢?不知道大家在開發時有沒有遇到過這樣的需求:“我們決定做一個電商網站,就按照淘寶做一個一模一樣的吧。“這時作為開發的你一定是黑人問號臉,心裏也會萬馬奔騰。

在架構設計時也是一樣,最忌諱的就是不顧實際情況,盲目的使用業界最優的架構設計。有同學可能不太理解,使用最優設計有什麼錯呢?

這裏我們所說的實際情況就是你的業務。試想如果你的業務剛剛起步,QPS剛過百,這時,你設計的架構是能支持1000QPS還是3000QPS對於系統來說沒什麼區別。但對於開發成本來說就提升了不止3倍。而對於這樣的業務體量來說,開發團隊一般只有十幾人或幾十人這樣的規模。要讓這樣的團隊來開發的話,大概率是無法完成的。

演化原則

聊完了合適原則,我們再來聊一聊演化原則。就像北京的城市規劃一樣,它一定是先有二環,慢慢向外擴建,才逐漸有了三四五六環。而我們現在所使用的大多數軟件,也都是經過了許多版本的迭代才有了現在的功能。

對於一名合格的架構師來說,我們首先要遵循合適原則,然後再逐步演化。切不可想着一步到位,從而引起過度設計。當業務發展到一定階段時,我們不可避免的會需要對架構進行擴展、重構甚至重寫。在這一過程中,我們應該保留下好的設計,對不好的設計進行完善。就像淘寶的架構一樣,它是經歷了多次“雙十一”之後,才有了現在這樣能支撐每天上千億成交額的架構。

因此,我們在設計架構時要遵循的第二個原則就是循序漸進的演化原則,而不是追求一步到位。

簡單原則

最後再來說簡單原則。前面我們也說了,架構設計其實是在和系統的複雜度做鬥爭。為什麼要有簡單原則?我認為原因主要有兩點。

第一,複雜的架構開發成本更高。在開發資源有限的情況下,如果我們的架構設計很複雜,勢必會提升開發成本。而對於當今飛速發展的市場來說,時間就是生命。如果你設計的架構開發周期非常長,那麼公司也許就會放棄這個項目,那麼架構也就沒有存在的意義了。

第二,複雜的架構往往會帶來更多的故障。舉個栗子,電動牙刷和普通牙刷相比,壞的概率一定會高一點,電動牙刷可能出現刷頭磨損,電路問題,充電故障等等,而普通牙刷只會出現刷頭磨損的情況。也就是說,系統的組件越多,系統出現故障的概率也就越大。在此基礎上還有一個問題就是,一旦出了故障,定位問題的速度而言,簡單系統相較於複雜系統也有着很大的優勢。

至此,架構設計的三個原則我們都已經聊完了。細心的同學可能注意到了,我在詳細介紹時的順序和最開始提到的順序並不一致。這不是我不注意細節。而是我在詳細介紹時,對這三個原則的重要程度排了一個順序。這也是作為架構師的一種取捨,當三種原則無法同時滿足時,應該以哪個為重?這裏我的答案是合適>演化>簡單

關於架構設計,我已經有了一個大體的認識,不知道在讀完本文以後你是否也有同樣的感覺。如果有任何困惑,歡迎和我一起討論交流。

最後,架構師是需要有很深的技術積累的,而我在這方面做得還不夠。所以後面還是要以技術積累為主,同時也會嘗試將架構設計的知識引入到日常工作中。後續有什麼新的體會我會繼續和大家分享。

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菲擬重啟核電 地震帶問題未解

摘錄自2019年12月27日自由時報報導

菲律賓能源部長庫希(Alfonso Cusi)接受英國金融時報訪問表示,為了解決未來可能出現的能源匱乏問題,菲律賓已經與國際原子能總署(IAEA)合作,努力達成聯合國監管機構要求的安全條件,擬重啟已被擱置許久的核電廠計畫。

菲律賓前獨裁領袖馬可仕擔任總統時,曾在首都馬尼拉附近的巴丹半島建造核電廠,因民眾反彈聲浪,巴丹核電廠計畫於1986年,被時任總統柯拉蓉.艾奎諾擱置。

菲律賓西邊的南海雖然富含石油與天然氣資源,但因主權爭議使菲國無法開採。庫希表示,菲國需要穩固、可靠、負擔得起的能源,而核能正好符合上述條件。菲國總統杜特蒂今年十月訪問莫斯科時,與俄方簽署合作意向書。庫希說,為重啟核電廠,菲國考慮和南韓合作,也不排除向原始建造商美國西屋電氣尋求協助,但一切都尚未確定。

評論家指出,巴丹核電廠有雙重風險,它不只選址於環太平洋地震帶,甚至選在一座休眠火山上,核能污染的危險性恐因該地的地質環境而惡化。對此,菲國能源部去年曾發表文章澄清,巴丹核電廠並非選址於火山口,且專家研判,像日本福島震災一樣芮氏規模九的強震,幾乎不可能在菲國發生。

庫希表示,在所有相關法案通過後,尚需七至八年才能完成核電廠計畫,在這期間,他們也會持續尋找其他可用能源,例如油、煤、天然氣、再生能源等。

由於核電廠造價不菲,且菲律賓已有其他大型建設延宕,不少分析師懷疑菲國是否有能力執行核電廠計畫。能源諮詢公司伍德麥肯茲(Wood Mackenzie)的亞太研究主管哈伍德(Andrew Harwood)指出,重啟巴丹核電廠需要巨額資金,使用煤與其他再生能源是最便宜且可行方法。

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2015中國國際電動車、電池技術展示交易會圓滿閉幕

2015中國(北京)國際電動車技術展示交易會、第十二屆中國國際電池產品及原輔材料、零配件、機械設備展示交易會於2015年6月5日在北京中國國際展覽中心(老館)圓滿閉幕。自1997年以來,北京華興東方展覽有限公司在北京已經成功舉辦了十二屆國際電池展示交易會,已成為中國乃至亞太地區最重要、規模最大的電池專業展。

儘管天氣比較炎熱,但絲毫沒有影響到參觀者的熱情。無論是規模、檔次、展商參展規格、媒體報導密度還是觀眾參與熱情都創新高。不僅吸引了新能源汽車產業鏈相關行業的極大關注,也進一步推動了國際間、企業間、政企之間的廣泛合作交流,共同擴大了新能源汽車企業品牌的影響力和競爭力。

陣容強大  涵蓋新能源全產業鏈

Battery China 2015/EVTec China 2015展覽面積30,000平方米,1500個展位,彙集300多家國內外知名企業參展。參展商來自中國大陸、中國香港、中國臺灣、韓國、美國、日本、德國、瑞士、比利時、英國、加拿大、瑞典等30多個國家和地區,除此之外,中國自主品牌的新能源汽車成為本屆展會的一大亮點。一汽集團、比亞迪、江淮、騰勢、奇瑞、東風日產、上汽、宇通等全力參展,以嶄新的姿態展示了各車型的技術亮點、出色的外觀和自主品牌創新力量的崛起;同時,優科新能源、首鋼機電、琥珀新能源、飛宏科技、BESK、Torjan、JM Energy、台塑、雙登、天能、超微、波士頓、欣旺達、普萊德、神州巨電、河南鋰動、長虹、佳貝思、威星、中航鋰電、猛獅、錢江鋰電、天康、西門子、中茂電子、嘉拓、七星華創、鴻寶、滄州明珠、中平瀚博等眾多電池企業也向觀眾展示最新動態、最新技術、最新工藝、最新產品。

此次展會彙集行業內主流電動車整車和電池企業,展示範圍涵蓋新能源汽車及動力電池、儲能電池全產業鏈。同時,展臺前人氣爆棚,觀展者們圍著各個品牌電動車車型仔細詢問,現場不少觀眾紛紛預約試駕了電動車,體驗了電動車的完美操控性。此外,各廠家還通過視頻、車型展示、互動體驗方式,極大地豐富了觀眾參觀體驗,再度顯示了創新引領技術改變的前瞻理念。

本屆展會既是新產品、新技術的展示平臺,也是新能源汽車發展趨勢的風向標。充分展現了當今世界新能源汽車的最新成果和發展趨勢。隨著越來越多企業選擇“中國(北京)國際電動車技術展示交易會”,作為其新品發佈的戰略平臺,標誌著EVTec China 2015和 Battery China 2015已經成為具備國際影響力的一流展會,進一步推廣了綠色新能源汽車的環保發展理念。

專業交流  探究新能源合作發展

6月4日,主辦方還舉辦了中國電動車動力電池市場發展及技術論壇,來自行業領導、中外汽車及電池領域高管、專家學者以及KBIA、VDMA協會代表等200人出席了會議,共同探討新能源的發展路徑,並就節能減排、電動車及動力電池市場發展及技術最新趨勢、新能源汽車的推廣與普及,以及企業間的全球交流與合作進行了深入的研討和交流。除此之外,專家們在關注市場和前沿技術的同時,以最新的研究成果,分享了業內資訊與資源的共用,極大推動了國際間、企業間、政企間的交流合作。同時,觀眾們通過現場體驗及與專業人員的詳細交流也對新能源汽車有了更深入的認識和瞭解。

專業權威  樹立新能源產業推廣的新平臺

由北京華興東方展覽有限公司、中國北方車輛研究所國家863電動車重大專項動力電池測試中心、北京市新能源汽車發展促進中心、北京新能源汽車產業協會共同主辦的2015中國(北京)國際電動車技術展示交易會、第十二屆中國國際電池產品及原輔材料、零配件、機械設備展示交易會影響力凸顯,依託首都北京的政治和經濟優勢、便利的交通條件和完善的會展服務設施,成功打造了一場國際性新能源汽車產業鏈的展覽及交流平臺。

2017年,我們相約北京。

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python內置模塊collections介紹

目錄

python內置模塊collections介紹

collections是Python內建的一個集合模塊,提供了許多有用的集合類。

1、namedtuple

python提供了很多非常好用的基本類型,比如不可變類型tuple,我們可以輕鬆地用它來表示一個二元向量。

>>> v = (2,3) 

我們發現,雖然(2,3)表示出了一個向量的兩個坐標,但是,如果沒有額外說明,又很難直接看出這個元組是用來表示一個坐標的。

為此定義一個class又小題大做了,這時,namedtuple就派上用場了。

>>> from collections import namedtuple
>>> Vector = namedtuple('Vector', ['x', 'y'])
>>> v = Vector(2,3)
>>> v.x
2
>>> v.y
3

namedtuple是一個函數,它用來創建一個自定義的tuple對象,並且規定了tuple元素的個數,並可以用屬性而不是索引來引用tuple的某個元素。

這樣一來,我們用namedtuple可以很方便地定義一種數據類型,它具備tuple的不變性,又可以根據屬性來引用,使用十分方便。

我們可以驗證創建的Vector對象的類型。

>>> type(v)
<class '__main__.Vector'>

>>> isinstance(v, Vector)
True

>>> isinstance(v, tuple)
True 

類似的,如果要用坐標和半徑表示一個圓,也可以用namedtuple定義:

>>> Circle = namedtuple('Circle', ['x', 'y', 'r'])
# namedtuple('名稱', [‘屬性列表’])

2、deque

在數據結構中,我們知道隊列和堆棧是兩個非常重要的數據類型,一個先進先出,一個後進先出。在python中,使用list存儲數據時,按索引訪問元素很快,但是插入和刪除元素就很慢了,因為list是線性存儲,數據量大的時候,插入和刪除效率很低。

deque是為了高效實現插入和刪除操作的雙向鏈表結構,非常適合實現隊列和堆棧這樣的數據結構。

>>> from collections import deque
>>> deq = deque([1, 2, 3])
>>> deq.append(4)
>>> deq
deque([1, 2, 3, 4])
>>> deq.appendleft(5)
>>> deq
deque([5, 1, 2, 3, 4])
>>> deq.pop()
4
>>> deq.popleft()
5
>>> deq
deque([1, 2, 3])

deque除了實現list的append()和pop()外,還支持appendleft()和popleft(),這樣就可以非常高效地往頭部添加或刪除元素。

3、defaultdict

使用dict字典類型時,如果引用的key不存在,就會拋出KeyError。如果希望Key不存在時,返回一個默認值,就可以用defaultdict。

>>> from collections import defaultdict
>>> dd = defaultdict(lambda: 'defaultvalue')
>>> dd['key1'] = 'a'
>>> dd['key1']
'a'
>>> dd['key2'] # key2未定義,返回默認值
'defaultvalue'

注意默認值是調用函數返回的,而函數在創建defaultdict對象時傳入。

除了在Key不存在時返回默認值,defaultdict的其他行為跟dict是完全一樣的。

4、OrderedDict

使用dict時,key是無序的。在對dict做迭代時,我們無法確定key的順序。

但是如果想要保持key的順序,可以用OrderedDict。

>>> from collections import OrderedDict
>>> d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> d # dict的Key是無序的
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
>>> od # OrderedDict的Key是有序的
OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

注意,OrderedDict的key會按照插入的順序排列,不是key本身排序

>>> od = OrderedDict()
>>> od['z'] = 1
>>> od['y'] = 2
>>> od['x'] = 3
>>> list(od.keys()) # 按照插入的Key的順序返回
['z', 'y', 'x']

OrderedDict可以實現一個FIFO(先進先出)的dict,當容量超出限制時,先刪除最早添加的key。

from collections import OrderedDict

class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
        self._capacity = capacity

    def __setitem__(self, key, value):
        containsKey = 1 if key in self else 0
        if len(self) - containsKey >= self._capacity:
            last = self.popitem(last=False)
            print('remove:', last)
        if containsKey:
            del self[key]
            print('set:', (key, value))
        else:
            print('add:', (key, value))
        OrderedDict.__setitem__(self, key, value)

5、ChainMap

ChainMap可以把一組dict串起來並組成一個邏輯上的dict。ChainMap本身也是一個dict,但是查找的時候,會按照順序在內部的dict依次查找。

什麼時候使用ChainMap最合適?舉個例子:應用程序往往都需要傳入參數,參數可以通過命令行傳入,可以通過環境變量傳入,還可以有默認參數。我們可以用ChainMap實現參數的優先級查找,即先查命令行參數,如果沒有傳入,再查環境變量,如果沒有,就使用默認參數。

下面的代碼演示了如何查找user和color這兩個參數。

from collections import ChainMap
import os, argparse

# 構造缺省參數:
defaults = {
    'color': 'red',
    'user': 'guest'
}

# 構造命令行參數:
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-u', '--user')
parser.add_argument('-c', '--color')
namespace = parser.parse_args()
command_line_args = { k: v for k, v in vars(namespace).items() if v }

# 組合成ChainMap:
combined = ChainMap(command_line_args, os.environ, defaults)

# 打印參數:
print('color=%s' % combined['color'])
print('user=%s' % combined['user'])

沒有任何參數時,打印出默認參數:

$ python3 use_chainmap.py 
color=red
user=guest

當傳入命令行參數時,優先使用命令行參數:

$ python3 use_chainmap.py -u bob
color=red
user=bob

同時傳入命令行參數和環境變量,命令行參數的優先級較高:

$ user=admin color=green python3 use_chainmap.py -u bob
color=green
user=bob

6、Counter

Counter是一個簡單的計數器,例如,統計字符出現的個數:

from collections import Counter
>>> s = 'abbcccdddd'
>>> Counter(s)
Counter({'d': 4, 'c': 3, 'b': 2, 'a': 1})

Counter實際上也是dict的一個子類。

7、小結

collections模塊提供了一些有用的集合類,可以根據需要選用。

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LG 化學獲長安汽車 PHEV 訂單 搶攻中國車用電池市場!

車用電池龍頭LG化學 (LG Chem) 將供應車用電池給中國當地汽車大廠長安汽車使用,LG化學從 2009 年就和長安汽車於電動車用電池相關技術進行合作,而在和中國國內電池廠經過激烈競爭之後,LG 化學將獨家供應電池給長安汽車預計於明年量產的次世代插電式油電混合車 (PHEV) 使用。   LG 化學正在江蘇省南京市興建一座年產能可達 10 萬台以上的電池工廠、並計畫於今年內完工,據 LG 化學電池事業本部長權英壽表示,在得到長安汽車的訂單之後,中國前 10 大車廠中、LG 化學已獲得長城汽車、東風汽車等半數車廠的訂單。   韓國時報 (Korea Times) 先前報導,LG Chem 積極布局中國電動車市場,在中國設廠拉客。該公司 5 月 17 日宣布和中國長城汽車 (Great Wall Motor) 簽約,將成為長城電動車的電池供應商,替 2017 年上市的新車供貨。LG Chem 目標是成為中國的車用電池霸主。  

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【集合系列】- 初探java集合框架圖

一、集合類簡介

Java集合就像一種容器,可以把多個對象(實際上是對象的引用,但習慣上都稱對象)“丟進”該容器中。從Java 5 增加了泛型以後,Java集合可以記住容器中對象的數據類型,使得編碼更加簡潔、健壯。

Java集合大致可以分為兩大體系,一個是Collection,另一個是Map

  • Collection :主要由List、Set、Queue接口組成,List代表有序、重複的集合;其中Set代表無序、不可重複的集合;Java 5 又增加了Queue體系集合,代表一種隊列集合實現。
  • Map:則代表具有映射關係的鍵值對集合。

java.util.Collection下的接口和繼承類關係簡易結構圖:

java.util.Map下的接口和繼承類關係簡易結構圖:

其中,Java 集合框架中主要封裝的是典型的數據結構和算法,如動態數組、雙向鏈表、隊列、棧、Set、Map 等。

將集合框架挖掘處理,可以分為以下幾個部分
1) 數據結構
List列表、Queue隊列、Deque雙端隊列、Set集合、Map映射
2) 比較器
Comparator比較器、Comparable排序接口
3) 算法
Collections常用算法類、Arrays靜態數組的排序、查找算法
4) 迭代器
Iterator通用迭代器、ListIterator針對 List 特化的迭代器

二、有序列表(List)

List集合的特點就是存取有序,可以存儲重複的元素,可以用下標進行元素的操作

List主要實現類:ArrayList、LinkedList、Vector、Stack。

2.1、ArrayList

ArrayList是一個動態數組結構,支持隨機存取,尾部插入刪除方便,內部插入刪除效率低(因為要移動數組元素);如果內部數組容量不足則自動擴容,因此當數組很大時,效率較低。

2.2、LinkedList

LinkedList是一個雙向鏈表結構,在任意位置插入刪除都很方便,但是不支持隨機取值,每次都只能從一端開始遍歷,直到找到查詢的對象,然後返回;不過,它不像 ArrayList 那樣需要進行內存拷貝,因此相對來說效率較高,但是因為存在額外的前驅和後繼節點指針,因此佔用的內存比 ArrayList 多一些。

2.3、Vector

Vector也是一個動態數組結構,一個元老級別的類,早在jdk1.1就引入進來類,之後在jdk1.2里引進ArrayList,ArrayList大部分的方法和Vector比較相似,兩者是不同的,Vector是允許同步訪問的,Vector中的操作是線程安全的,但是效率低,而ArrayList所有的操作都是異步的,執行效率高,但不安全!

關於Vector,現在用的很少了,因為裏面的getsetadd等方法都加了synchronized,所以,執行效率會比較低,如果需要在多線程中使用,可以採用下面語句創建ArrayList對象

List<Object> list =Collections.synchronizedList(new ArrayList<Object>());

也可以考慮使用複製容器 java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList進行操作,例如:

final CopyOnWriteArrayList<Object> cowList = new CopyOnWriteArrayList<String>(Object);

2.4、Stack

Stack是Vector的一個子類,本質也是一個動態數組結構,不同的是,它的數據結構是先進后出,取名叫棧!

關於Stack,現在用的也很少,因為有個ArrayDeque雙端隊列,可以替代Stack所有的功能,並且執行效率比它高!

三、集(Set)

Set集合的特點:元素不重複,存取無序,無下標;

Set主要實現類:HashSet、LinkedHashSet和TreeSet。

3.1、HashSet

HashSet底層是基於 HashMap 的k實現的,元素不可重複,特性同 HashMap。

3.2、LinkedHashSet

LinkedHashSet底層也是基於 LinkedHashMap 的k實現的,一樣元素不可重複,特性同 LinkedHashMap。

3.3、TreeSet

同樣的,TreeSet也是基於 TreeMap 的k實現的,同樣元素不可重複,特性同 TreeMap;

Set集合的實現,基本都是基於Map中的鍵做文章,使用Map中鍵不能重複、無序的特性;所以,我們只需要重點關注Map的實現即可!

四、隊列(Queue)

Queue是一個隊列集合,隊列通常是指“先進先出”(FIFO)的容器。新元素插入(offer)到隊列的尾部,訪問元素(poll)操作會返回隊列頭部的元素。通常,隊列不允許隨機訪問隊列中的元素。

Queue主要實現類:ArrayDeque、LinkedList、PriorityQueue。

4.1、ArrayDeque

ArrayQueue是一個基於數組實現的雙端隊列,可以想象,在隊列中存在兩個指針,一個指向頭部,一個指向尾部,因此它具有“FIFO隊列”及“棧”的方法特性。

既然是雙端隊列,那麼既可以先進先出,也可以先進后出,以下是測試例子!

先進先出

public static void main(String[] args) {
                ArrayDeque<String> queue = new ArrayDeque<>();
        //入隊
        queue.offer("AAA");
        queue.offer("BBB");
        queue.offer("CCC");
        System.out.println(queue);
        //獲取但不出隊
        System.out.println(queue.peek());
        System.out.println(queue);
        //出隊
        System.out.println(queue.poll());
        System.out.println(queue);
}

輸出結果:

[AAA, BBB, CCC]
AAA
[AAA, BBB, CCC]
AAA
[BBB, CCC]

先進后出

public static void main(String[] args) {
                ArrayDeque<String> stack = new ArrayDeque<>();
        //壓棧,此時AAA在最下,CCC在最外
        stack.push("AAA");
        stack.push("BBB");
        stack.push("CCC");
        System.out.println(stack);
        //獲取最後添加的元素,但不刪除
        System.out.println(stack.peek());
        System.out.println(stack);
        //彈出最後添加的元素
        System.out.println(stack.pop());
        System.out.println(stack);
}

輸出結果:

[CCC, BBB, AAA]
CCC
[CCC, BBB, AAA]
CCC
[BBB, AAA]

4.2、LinkedList

LinkedList是List接口的實現類,也是Deque的實現類,底層是一種雙向鏈表的數據結構,在上面咱們也有所介紹,LinkedList可以根據索引來獲取元素,增加或刪除元素的效率較高,如果查找的話需要遍歷整合集合,效率較低,LinkedList同時實現了stack、Queue、PriorityQueue的所有功能。

例子

public static void main(String[] args) {
                LinkedList<String> ll = new LinkedList<>();
        //入隊
        ll.offer("AAA");
        //壓棧
        ll.push("BBB");
        //雙端的另一端入隊
        ll.addFirst("NNN");
        ll.forEach(str -> System.out.println("遍歷中:" + str));
        //獲取隊頭
        System.out.println(ll.peekFirst());
        //獲取隊尾
        System.out.println(ll.peekLast());
        //彈棧
        System.out.println(ll.pop());
        System.out.println(ll);
        //雙端的後端出列
        System.out.println(ll.pollLast());
        System.out.println(ll);
}

輸出結果:

遍歷中:NNN
遍歷中:BBB
遍歷中:AAA
NNN
AAA
NNN
[BBB, AAA]
AAA
[BBB]

4.3、PriorityQueue

PriorityQueue也是一個隊列的實現類,此實現類中存儲的元素排列並不是按照元素添加的順序進行排列,而是內部會按元素的大小順序進行排列,是一種能夠自動排序的隊列。

例子

public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<Integer> queue1 = new PriorityQueue<>(10);

        System.out.println("處理前的數據");
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
                Integer num = rand.nextInt(90) + 10;
                System.out.print(num + ", ");
            queue1.offer(num); // 隨機兩位數
        }

        System.out.println("\n處理后的數據");
        for (int i = 0; i < 10; i++) { // 默認是自然排序 [升序]
            System.out.print(queue1.poll() + ", ");
        }
}

輸出結果:

處理前的數據
36, 23, 24, 11, 12, 26, 79, 96, 14, 73, 
處理后的數據
11, 12, 14, 23, 24, 26, 36, 73, 79, 96, 

五、映射表(Map)

Map是一個雙列集合,其中保存的是鍵值對,鍵要求保持唯一性,值可以重複。

Map 主要實現類:HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、IdentityHashMap、WeakHashMap、Hashtable、Properties。

5.1、HashMap

關於HashMap,相信大家都不陌生,繼承自AbstractMap,key 不可重複,因為使用的是哈希表存儲元素,所以輸入的數據與輸出的數據,順序基本不一致,另外,HashMap最多只允許一條記錄的 key 為 null。

5.2、LinkedHashMap

HashMap 的子類,內部使用鏈表數據結構來記錄插入的順序,使得輸入的記錄順序和輸出的記錄順序是相同的。LinkedHashMap與HashMap最大的不同處在於,LinkedHashMap輸入的記錄和輸出的記錄順序是相同的!

5.3、TreeMap

能夠把它保存的記錄根據鍵排序,默認是按鍵值的升序排序,也可以指定排序的比較器,當用 Iterator 遍歷時,得到的記錄是排過序的;如需使用排序的映射,建議使用 TreeMap。TreeMap實際使用的比較少!

5.4、IdentityHashMap

繼承自AbstractMap,與HashMap有些不同,在獲取元素的時候,通過==代替equals ()來進行判斷,比較的是內存地址

get方法源碼部分

public V get(Object key) {
        Object k = maskNull(key);
        Object[] tab = table;
        int len = tab.length;
        int i = hash(k, len);
        while (true) {
            Object item = tab[i];
            //用==比較k和元素是否相等
            if (item == k)
                return (V) tab[i + 1];
            if (item == null)
                return null;
            i = nextKeyIndex(i, len);
        }
}

5.5、WeakHashMap

WeakHashMap繼承自AbstractMap,被稱為緩存Map,向WeakHashMap中添加元素,再次通過鍵調用方法獲取元素方法時,不一定獲取到元素值,因為WeakHashMap 中的 Entry 可能隨時被 GC 回收。

5.6、Hashtable

Hashtable,一個元老級的類,鍵值不能為空,與HashMap不同的是,方法都加了synchronized同步鎖,是線程安全的,但是效率上,沒有HashMap快!

同時,HashMap 是 HashTable 的輕量級實現,他們都完成了Map 接口,區別在於 HashMap 允許K和V為空,而HashTable不允許K和V為空,由於非線程安全,效率上可能高於 Hashtable。

如果需要在多線程環境下使用HashMap,可以使用如下的同步器來實現或者使用併發工具包中的ConcurrentHashMap

Map<String, Object> map =Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());

5.7、Properties

Properties繼承自HashTable,Properties新增了load()和和store()方法,可以直接導入或者將映射寫入文件,另外,Properties的鍵和值都是String類型。

六、比較器

Comparable和Comparator接口都是用來比較大小的,一般在TreeSet、TreeMap接口中使用的比較多,主要用於解決排序問題。

6.1、Comparable

Comparable:對實現它的每個類的對象進行整體排序

package java.lang;
import java.util.*;

public interface Comparable<T> {
    public int compareTo(T o);
}

若一個類實現了Comparable 接口,實現 Comparable 接口的類的對象的 List 列表 ( 或數組)可以通過 Collections.sort(或 Arrays.sort)進行排序。

此外,實現 Comparable 接口的類的對象 可以用作 “有序映射 ( 如 TreeMap)” 中的鍵或 “有序集合 (TreeSet)” 中的元素,而不需要指定比較器。

使用例子:

/**
  * 實體類Person實現Comparable接口
  */
public class Person implements Comparable<Person>{
    private int age;
    private String name;

    public Person(String name, int age){
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
    
    @Override
    public int compareTo(Person o){
        return this.age-o.age;
    }
    
    @Override
    public String toString(){
        return name+":"+age;
    }
}

測試

public static void main(String[] args) {
        Person person1 = new Person("張三",18);
        Person person2 = new Person("李四",17);
        Person person3 = new Person("王五",19);

        List<Person> list = new ArrayList<>();
        list.add(person1);
        list.add(person2);
        list.add(person3);

        System.out.println(list);
        Collections.sort(list);
        System.out.println(list);
}

輸出:

[張三:18, 李四:17, 王五:19]
[李四:17, 張三:18, 王五:19]
6.2、Comparator

Comparator:也是對實現它的每個類的對象進行排序

package java.util;
import ***;

public interface Comparator<T> {
    int compare(T o1, T o2);
    ......
}

如果我們的這個類Person無法修改或者沒有繼承Comparable接口,我們又要對其進行排序,Comparator就可以派上用場了。

將類Person實現的Comparable接口去掉

/**
  * 實體類Person
  */
public class Person {
    private int age;
    private String name;
    
    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public Person(String name, int age){
        this.name = name;
        this.age = age;
    }
    
    @Override
    public String toString(){
        return name+":"+age;
    }
}

測試類:

public static void main(String[] args) {
        Person person1 = new Person("張三",18);
        Person person2 = new Person("李四",17);
        Person person3 = new Person("王五",19);

        List<Person> list = new ArrayList<>();
        list.add(person1);
        list.add(person2);
        list.add(person3);

        System.out.println(list);
        Collections.sort(list, new Comparator<Person>() {
            @Override
            public int compare(Person o1, Person o2) {
                if(o1 == null || o2 == null){
                    return 0;
                }
                //o1比o2小,返回負數
                //o1等於o2,等於0
                //o1大於o2,返回正數
                return o1.getAge()-o2.getAge();
            }
        });
        System.out.println(list);
}

輸出:

[張三:18, 李四:17, 王五:19]
[李四:17, 張三:18, 王五:19]

七、常用工具類

7.1、Collections類

java.util.Collections工具類為集合框架提供了很多有用的方法,這些方法都是靜態的,在編程中可以直接調用。整個Collections工具類源碼差不多有4000行,這裏只針對一些典型的方法進行闡述。

7.1.1、addAll

addAll:向指定的集合c中加入特定的一些元素elements

public static <T> boolean addAll(Collection<? super T> c, T… elements)
7.1.2、binarySearch

binarySearch:利用二分法在指定的集合中查找元素

#集合元素T實現Comparable接口的方式,進行查詢
public static <T> int binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key)

#元素以外部實現Comparator接口的方式,進行查詢
public static <T> int binarySearch(List<? extends T> list, T key, Comparator<? super T> c)
7.1.3、sort
#集合元素T實現Comparable接口的方式,進行排序
public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list)

#元素以外部實現Comparator接口的方式,進行排序
public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c)
7.1.4、shuffle

shuffle:混排,隨機打亂原來的順序,它打亂在一個List中可能有的任何排列的蹤跡。

#方法一
public static void shuffle(List<?> list)

#方法二,指定隨機數訪問
public static void shuffle(List<?> list, Random rnd)
7.1.5、reverse

reverse:集合排列反轉

#直接反轉集合的元素
public static void reverse(List<?> list)

#返回可以使集合反轉的比較器Comparator
public static <T> Comparator<T> reverseOrder()

#集合的反轉的反轉,如果cmp不為null,返回cmp的反轉的比較器,如果cmp為null,效果等同於第二個方法.
public static <T> Comparator<T> reverseOrder(Comparator<T> cmp)
7.1.6、synchronized系列

synchronized系列:確保所封裝的集合線程安全(強同步)

#同步Collection接口下的實現類
public static <T> Collection<T> synchronizedCollection(Collection<T> c)

#同步SortedSet接口下的實現類
public static <T> SortedSet<T> synchronizedSortedSet(SortedSet<T> s)

#同步List接口下的實現類
public static <T> List<T> synchronizedList(List<T> list)

#同步Map接口下的實現類
public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m)

#同步SortedMap接口下的實現類
public static <K,V> SortedMap<K,V> synchronizedSortedMap(SortedMap<K,V> m)

7.2、Arrays類

java.util.Arrays工具類也為集合框架提供了很多有用的方法,這些方法都是靜態的,在編程中可以直接調用。整個Arrays工具類源碼有3000多行,這裏只針對一些典型的方法進行闡述。

7.2.1、asList

asList:將一個數組轉變成一個List,準確來說是ArrayList

public static <T> List<T> asList(T... a) {
        return new ArrayList<>(a);
}

注意:這個List是定長的,企圖添加或者刪除數據都會報錯java.lang.UnsupportedOperationException

7.2.2、sort

sort:對數組進行排序,適合byte,char,double,float,int,long,short等基本類型,還有Object類型

#基本數據類型,例子int類型數組
public static void sort(int[] a)

#Object類型數組
#如果使用Comparable進行排序,Object需要實現Comparable
#如果使用Comparator進行排序,可以使用外部比較方法實現
public static void sort(Object[] a)
7.2.3、binarySearch

binarySearch:通過二分查找法對已排序的數組進行查找。如果數組沒有經過Arrays.sort排序,那麼檢索結果未知。

適合byte,char,double,float,int,long,short等基本類型,還有Object類型和泛型。

#基本數據類型,例子int類型數組,key為要查詢的參數
public static int binarySearch(int[] a, int key)

#Object類型數組,key為要查詢的參數
#如果使用Comparable進行排序,Object需要實現Comparable
#如果使用Comparator進行排序,可以使用外部比較方法實現
public static int binarySearch(Object[] a, Object key)
7.2.4、copyOf

copyOf:數組拷貝,底層採用System.arrayCopy(native方法)實現。

適合byte,char,double,float,int,long,short等基本類型,還有泛型數組。

#基本數據類型,例子int類型數組,newLength新數組長度
public static int[] copyOf(int[] original, int newLength)

#T為泛型數組,newLength新數組長度
public static <T> T[] copyOf(T[] original, int newLength)
7.2.5、copyOfRange

copyOfRange:數組拷貝,指定一定的範圍,底層採用System.arrayCopy(native方法)實現。

適合byte,char,double,float,int,long,short等基本類型,還有泛型數組。

#基本數據類型,例子int類型數組,from:開始位置,to:結束位置
public static int[] copyOfRange(int[] original, int from, int to)

#T為泛型數組,from:開始位置,to:結束位置
public static <T> T[] copyOfRange(T[] original, int from, int to)
7.2.6、equals和deepEquals

equals:判斷兩個數組的每一個對應的元素是否相等(equals, 對於兩個數組的元素a和a2有a==null ? a2==null : a.equals(a2))

#基本數據類型,例子int類型數組,a為原數組,a2為目標數組
public static boolean equals(int[] a, int[] a2)

#Object數組,a為原數組,a2為目標數組
public static boolean equals(Object[] a, Object[] a2)

deepEquals:主要針對一個數組中的元素還是數組的情況(多維數組比較)

#Object數組,a1為原數組,a2為目標數組
public static boolean deepEquals(Object[] a1, Object[] a2)
7.2.7、toString和deepToString

toString:將數組轉換成字符串,中間用逗號隔開

#基本數據類型,例子int類型數組,a為數組
public static String toString(int[] a)

#Object數組,a為數組
public static String toString(Object[] a)

deepToString:當數組中又包含數組,就不能單純的利用Arrays.toString()了,使用此方法將數組轉換成字符串

#Object數組,a為數組
public static String deepToString(Object[] a)

八、迭代器

JCF的迭代器(Iterator)為我們提供了遍歷容器中元素的方法。只有容器本身清楚容器里元素的組織方式,因此迭代器只能通過容器本身得到。每個容器都會通過內部類的形式實現自己的迭代器。

ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
list.add(new String("a1"));
list.add(new String("a2"));
list.add(new String("a3"));
Iterator<String> it = list.iterator();//得到迭代器
while(it.hasNext()){
    String obj = it.next();//訪問元素
    System.out.println(obj);
}

JDK 1.5 引入了增強的for循環,簡化了迭代容器時的寫法

//使用增強for迭代
ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
list.add(new String("a1"));
list.add(new String("a2"));
list.add(new String("a3"));
for(String obj : list){
    //enhanced for statement
    System.out.println(obj);
}

九、總結

以上,主要是對java集合的整體架構進行簡單的介紹,如果有理解不當之處,歡迎指正。

十、參考

1、JDK1.7&JDK1.8 源碼
2、
3、

作者:炸雞可樂
原文出處:

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澳洲野火 煙雲飄1萬2000多公里觸及巴西

摘錄自2020年1月8日中央社報導

澳洲野火延燒,巴西國家太空署(National Institute for Space Research, INPE)旗下的遙測部門今天推文表示,野火煙霾今天觸及巴西。

遙測部門(Department of Remote Sensing)指著衛星影像說,澳洲大火煙霾一路飄洋過海來到巴西最南端的南大河州(Rio Grande do Sul)。

民間氣象公司MetSul也在推特發文說煙雲抵達南大河州首府快樂港(Porto Alegre),但強調:「從澳洲飄來的煙霾幾乎難以察覺,即使衛星圖顯示大快樂港地區上空被煙霧籠罩。」

智利氣象局昨(6日)表示,智利和阿根廷能看見野火產生的煙霾。這意味著煙雲飄了1萬2000多公里到達南美洲。不過智利氣象局表示,飄來的煙霾並不會對南美居民的健康產生負面影響。

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