目錄

• • 架構設計
  • • 請列舉出在JDK中幾個常用的設計模式？
    • 什么是設計模式？你是否在你的代碼里面使用過任何設計模式？
    • 靜態代理、JDK動態代理以及CGLIB動態代理
    • • 靜態代理
      • 動態代理
      • cglib代理
    • 單例模式
    • 工廠模式
    • 觀察者模式
    • 裝飾器模式
    • 秒殺系統設計
  • 分布式
  • • 分布式概述
    • • 分布式
      • 集群
      • 微服務
      • 多線程
      • 高并發
    • 分布式系統設計理念
    • • 分布式系統的目標與要素
      • 分布式系統設計兩大思路：中心化和去中心化
      • 分布式與集群的區別是什么？
  • CAP定理
  • • CAP定理的證明
    • BASE理論
    • BASE理論的核心思想
    • BASE理論三要素
    • • 1. 基本可用
      • 2. 軟狀態
      • 3. 最終一致性
  • 數據結構與算法
  • • 冒泡排序（最高位確認最大）
    • 選擇排序（最低位選最小）
    • 快速排序
    • 遞歸
    • 二分查找
    • 一致性Hash算法
    • • 概述
      • 一致性Hash算法原理

架構設計

請列舉出在JDK中幾個常用的設計模式？

什么是設計模式？你是否在你的代碼里面使用過任何設計模式？

靜態代理、JDK動態代理以及CGLIB動態代理

靜態代理

動態代理

cglib代理

單例模式

工廠模式

觀察者模式

裝飾器模式

秒殺系統設計

分布式

分布式概述

分布式

集群

微服務

多線程

高并發

分布式系統設計理念

分布式系統的目標與要素

分布式系統設計兩大思路：中心化和去中心化

分布式與集群的區別是什么？

CAP定理

CAP定理的證明

BASE理論

BASE理論的核心思想

BASE理論三要素

1. 基本可用

2. 軟狀態

3. 最終一致性

數據結構與算法

冒泡排序（最高位確認最大）

選擇排序（最低位選最小）

快速排序

遞歸

二分查找

一致性Hash算法

概述

一致性Hash算法原理

Java代碼實現

public class ConsistentHash<T> {/*** 節點的復制因子,實際節點個數 * numberOfReplicas = 虛擬節點個數*/private final int numberOfReplicas;/*** 存儲虛擬節點的hash值到真實節點的映射*/private final SortedMap<Integer, T> circle = new TreeMap<Integer, T>();public ConsistentHash(int numberOfReplicas, Collection<T> nodes) {this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;for (T node : nodes) {add(node);}}public void add(T node) {for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {// 對于一個實際機器節點 node, 對應 numberOfReplicas 個虛擬節點/** 不同的虛擬節點(i不同)有不同的hash值,但都對應同一個實際機器node* 虛擬node一般是均衡分布在環上的,數據存儲在順時針方向的虛擬node上*/String nodestr = node.toString() + i;int hashcode = nodestr.hashCode();System.out.println("hashcode:" + hashcode);circle.put(hashcode, node);}}public void remove(T node) {for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {circle.remove((node.toString() + i).hashCode());}}/*** 獲得一個最近的順時針節點,根據給定的key 取Hash* 然后再取得順時針方向上最近的一個虛擬節點對應的實際節點* 再從實際節點中取得 數據** @param key* @return*/public T get(Object key) {if (circle.isEmpty()) {return null;}// node 用String來表示,獲得node在哈希環中的hashCodeint hash = key.hashCode();System.out.println("hashcode----->:" + hash);//數據映射在兩臺虛擬機器所在環之間,就需要按順時針方向尋找機器if (!circle.containsKey(hash)) {SortedMap<Integer, T> tailMap = circle.tailMap(hash);hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();}return circle.get(hash);}public long getSize() {return circle.size();}/*** 查看表示整個哈希環中各個虛擬節點位置*/public void testBalance() {//獲得TreeMap中所有的KeySet<Integer> sets = circle.keySet();//將獲得的Key集合排序SortedSet<Integer> sortedSets = new TreeSet<Integer>(sets);for (Integer hashCode : sortedSets) {System.out.println(hashCode);}System.out.println("----each location 's distance are follows: ----");/** 查看相鄰兩個hashCode的差值*/Iterator<Integer> it = sortedSets.iterator();Iterator<Integer> it2 = sortedSets.iterator();if (it2.hasNext()) {it2.next();}long keyPre, keyAfter;while (it.hasNext() && it2.hasNext()) {keyPre = it.next();keyAfter = it2.next();System.out.println(keyAfter - keyPre);}}public static void main(String[] args) {Set<String> nodes = new HashSet<String>();nodes.add("A");nodes.add("B");nodes.add("C");ConsistentHash<String> consistentHash = new ConsistentHash<String>(2, nodes);consistentHash.add("D");System.out.println("hash circle size: " + consistentHash.getSize());System.out.println("location of each node are follows: ");consistentHash.testBalance();String node = consistentHash.get("apple");System.out.println("node----------->:" + node);}}

轉載鏈接：https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/105870730

總結

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