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Netty进阶 Bootstrap、ServerBootstrap Bootstrap意思是引导，一个Netty应用通常由一个Bootstrap开始，主要作用是配置整个Netty程序，串联各个组件，Netty中ServerBootstrap是服务端的启动引导类，Bootstrap是客户端引导类 常用方法 方法 说明 public ServerBootstrap group(EventLoopGroup parentGroup, EventLoopGroup childGroup) 服务器端：设置两个EventLoopGroup public B channel(Class<? extends C> channelClass) 服务器端：设置通道的实现 public B option(ChannelOption option, T value) 服务器端：为Server Channel添加配置 public ServerBootstrap childOption(ChannelOption childOption, T value) 服务器端：给接收的通道添加配置 public ServerBootstrap childHandler(ChannelHandler childHandler) 服务器端：设置业务处理类型(自定义handler) public ChannelFuture

const Koa = require('koa') // 路由 const route = require('koa-route') const websockify = require('koa-websocket') const app = websockify(new Koa()); let ctxs = []; app.ws. use(async (ctx, next) => { ctxs.push(ctx) return next(ctx) }) .use(route.all('/echo', async (ctx) => { ctx.websocket.on('message', (message) => { console.log(`客户端数据：${message}`) for (let i = 0; i < ctxs.length; i++) { if(ctx == ctxs[i]) continue ctxs[i].websocket.send(message) } }) })) app.listen(3000, "127.0.0.1") 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/wwyywg/blog/4428556

B-树由来 定义：B-树是一类树，包括B-树、B+树、B*树等，是一棵自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。B-树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般被用在文件系统及数据库中。 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构。 传统用来搜索的平衡二叉树有很多，如 AVL 树，红黑树等。这些树在一般情况下查询性能非常好，但当数据非常大的时候它们就无能为力了。原因当数据量非常大时，内存不够用，大部分数据只能存放在磁盘上，只有需要的数据才加载到内存中。一般而言内存访问的时间约为 50 ns，而磁盘在 10 ms 左右。速度相差了近 5 个数量级，磁盘读取时间远远超过了数据在内存中比较的时间。这说明程序大部分时间会阻塞在磁盘 IO 上。那么我们如何提高程序性能？减少磁盘 IO 次数，像 AVL 树，红黑树这类平衡二叉树从设计上无法“迎合”磁盘。 关于磁盘可参考 浅谈计算机中的存储模型（四）磁盘 上图是一颗简单的平衡二叉树，平衡二叉树是通过旋转来保持平衡的，而旋转是对整棵树的操作，若部分加载到内存中则无法完成旋转操作。其次平衡二叉树的高度相对较大为 log n（底数为2），这样逻辑上很近的节点实际可能非常远，无法很好的利用磁盘预读（局部性原理），所以这类平衡二叉树在数据库和文件系统上的选择就被 pass 了。

Go语言的特点 1.无继承和多态 2.强一致性 3.接口不需要显式声明（Duck Typing） 4.无异常处理 5.基于首字母的可访问特性 6.不用的Import或变量会引起编译错误 7.完整且卓越的标准库包 Go语言的优势 1.易上手 2.效率高 3.出身名门(Google公司) 4.自由高效，支持并发编程，包括过程，面向对象，面向接口，函数式编程。 5.强大的标准库:互联网应用，系统编程和网络编程 6.部署方便：二进制文件，Copy部署 7.简单的并发:goroutines和通道(创新之处) 8.稳定性：提供了软件生命周期的各个环节的工具：如 go tool,go fmt,go test 核心特性 1.静态语言 2.天生并发 3.内置GC 4.安全 5.语法简单 6.编译快速 3.环境搭建： 下载地址： https://golang.google.cn/dl/ 安装步骤很简单 Next完事 4.安装开发工具 Goland以及配置 下载地址：https://download.jetbrains.com/go/goland-2019.2.3.exe 安装步骤也是一直Next 运行时遇到的问题: CreateProcess error=216, 该版本的 %1 与你运行的 Windows 版本不兼容。请查看计算机的系统信息，然后联系软件发布者。 解决方式:

哈喽，大家好，我是老王，欢迎来到 Java 面试突击，我们今天来开始第 6 期的内容。 本期的问题是：HashMap 为什会导致 CPU 运行 100%？这是一个比较常见的经典问题了，但是有很多人读者朋友给我反馈，尼玛，看文章根本看不懂啊？Sun 公司都不知道这个问题的原因吧？不，是 Oracle 公司都不知道这个问题的原因吧？面试官怕也不知道这个的答案吧？ 咳咳，作为一个很正经的面试官，我觉得这个问题一点都不重要，重要的是你不知道答案啊。好的，下一位面试者请进，您先回去等通知吧。 为了避免这种尴尬的事情发生，今天我们来好好聊一下这个问题，毕竟技能再手，才能吊打面试官不是？ 正文 这个问题相关的知识点，有以下几个： H``` ashMap 的底层数据结构是什么？ 什么是哈希碰撞？如何该解决这个问题？ 什么是扩展因子？它有什么用？ 还有对 HashMap 源码的理解，为什么 HashMap 会导致死循环？ 视频版答案 视频内容如下： 图文答案 1.HashMap 的底层数据结构 先来说 HashMap 的底层数据结构，看过 HashMap 的源码我们就会发现，JDK 1.7 和 JDK 1.8 HashMap 的组成是不同的，JDK 1.7 HashMap 的组成是数组 + 链表的形式，而 JDK 1.8 新增了红黑树的数据结构，当 HashMap 中的链表长度大于 8 时

本文基于当前 Spring Security 5.3.4 来分析，为什么要强调最新版呢?因为在在 5.0.11 版中，角色继承配置和现在不一样。旧版的方案我们现在不讨论了，直接来看当前最新版是怎么处理的。 1.角色继承案例 我们先来一个简单的权限案例。 创建一个 Spring Boot 项目，添加 Spring Security 依赖，并创建两个测试用户，如下： @Override protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth.inMemoryAuthentication() .withUser("javaboy") .password("{noop}123").roles("admin") .and() .withUser("江南一点雨") .password("{noop}123") .roles("user"); } 然后准备三个测试接口，如下： @RestController public class HelloController { @GetMapping("/hello") public String hello() { return "hello"; } @GetMapping("/admin/hello") public String

本教程精华是篇尾的KS配置文件，关于自动化安装KS应答文件往往是安装成功与否的关键，以下是本人常用网络安装KS配置信息，文件仍然在所在公司机房使用，纯实战干货： 1.1 cobbler简介 　　Cobbler－－“补鞋匠”是一个Linux服务器安装的服务，可以通过网络启动(PXE)的方式来快速安装、重装物理服务器和虚拟机，同时还可以管理DHCP，DNS等。 Cobbler可以使用命令行方式管理，也提供了基于Web的界面管理工具(cobbler-web)，还提供了API接口，可以方便二次开发使用。 Cobbler是较早前的kickstart的升级版，优点是比较容易配置，还自带web界面比较易于管理。网间传说：如果说kickstart要求管理员是大专水平的话则Cobbler则只要求管理员初中水平,以此说明Cobbler的进步。 1.2 安装cobbler 1.2.1 环境说明 本机IP地址：192.168.101.171 关闭与禁用selinux、firewalld [root@node ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) [root@node ~]# uname -r 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64 [root@node ~]# getenforce Disabled

之前我们介绍了两种进程内缓存的用法，包括Spring Boot默认使用的 ConcurrentMap缓存 以及 缓存框架EhCache 。虽然EhCache已经能够适用很多应用场景，但是由于EhCache是进程内的缓存框架，在集群模式下时，各应用服务器之间的缓存都是独立的，因此在不同服务器的进程间会存在缓存不一致的情况。即使EhCache提供了集群环境下的缓存同步策略，但是同步依然是需要一定的时间，短暂的缓存不一致依然存在。 在一些要求高一致性（任何数据变化都能及时的被查询到）的系统和应用中，就不能再使用EhCache来解决了，这个时候使用集中式缓存就可以很好的解决缓存数据的一致性问题。接下来我们就来学习一下，如何在Spring Boot的缓存支持中使用Redis实现数据缓存。 动手试试 本篇的实现将基于 上一篇 的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素： User实体的定义 @Entity @Data @NoArgsConstructor public class User implements Serializable { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this

本文作者：hhh5460 本文地址： https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/10134018.html 问题情境 -o---T # T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置 这一次我们会用 q-learning 的方法实现一个小例子，例子的环境是一个 一维世界 ，在世界的右边有宝藏，探索者只要得到宝藏尝到了甜头，然后以后就记住了得到宝藏的方法，这就是他用强化学习所学习到的行为。 Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法，每种在一定状态的行为都会有一个值 Q(s, a)，就是说 行为 a 在 s 状态的值是 Q(s, a)。s 在上面的探索者游戏中，就是 o 所在的地点了。而每一个地点探索者都能做出两个行为 left/right，这就是探索者的所有可行的 a 啦。 致谢：上面三段文字来自这里：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-1-general-rl/ 要解决这个问题，下面的几个事情要先搞清楚： 0.相关参数 epsilon = 0.9 # 贪婪度 greedy alpha = 0.1 # 学习率 gamma = 0.8 # 奖励递减值 1.状态集 探索者的状态，即其可到达的位置，有6个。所以定义

可迭代对象 概念 一个对象(在Python里面一切都是对象)只要实现了只要实现了__iter__()方法，那么这个对象就是可迭代对象 常见的可迭代对象 集合或序列类型（如list、tuple、set、dict、str）或文件对象 在类中定义了__iter__()方法的对象，可以被认为是 Iterable对象，但自定义的可迭代对象要能在for循环中正确使用，就需要保证__iter__()实现必须是正确的 在类中实现了如果只实现__getitem__()的对象可以通过iter()函数转化成迭代器但其本身不是可迭代对象。所以当一个对象能够在for循环中运行，但不一定是Iterable对象。 针对第一点可以使用print(isinstance([], Iterable)) 进行校验，返回True则是可迭代对象。 关于第二点我们可以通过print(hasattr([], "__iter__"))返回True知道内部实现了__iter__方法，但是这里我们需要注意的是要想被for循环遍历，能够被内置的iter()函数调用并转化成Iterator对象（如下代码所示） from collections import Iterable class IterObj: def __iter__(self): return self print(isinstance([], Iterable)) it =