上次学到动手模拟Spring底层实现，简单学习了一下Spring，对spring有所了解，接着就来分析spring中bean的生命周期的步步流程。1|2流程接下来会根据Bean生命周期一步一步去学习，spring在创建bean对象的过程中，还是做了许多的操作，从依赖注入，通过初始化以及前后操作，最后创建了bean对象放入Map
RPC（Remote Procedure Call） 是 Hadoop 服务通信的关键库，支撑上层分布式环境下复杂的进程间（Inter-Process Communication, IPC）通信逻辑，是分布式系统的基础。允许运行于一台计算机上的程序像调用本地方法一样，调用另一台计算机的子程序。 由于 RPC 服务整体知识较多，本节仅针对对 Yarn R
字典是否是有序 在python3.6之前，字典是无序的，但是python3.7+，字典是有序的 在3.6中，字典有序是一个implementation detail，在3.7才正式成为语言特性，因此3.6中无法确保100%有序 字典的查询、添加、删除的时间复杂度 字典的查询、添加、删除的平均时间复杂度都是O(1)，相比列
项目相关 项目中用到的C++技术栈 1.vector扩容机制（扩容用到的STL器件？没答出来） 两倍扩容问题: 为什么呈倍数扩容(时间复杂度更优) 对于n次插入操作, 采用成倍方式扩容可以保证时间复杂度O(n), 而指定大小扩容的时间复杂度为O(n^2) 为什么是1.5倍扩容(空间可重用) 当k == 2时:
JDK1.6 对synchronized锁的实现引入了大量的优化来减少锁操作的开销，如: 偏向锁、轻量锁、自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化 等等技术。 讲synchronized之前，先说一些知识点。 锁的本质是可以理解为更新一个标识，就synchronized而言，这个标识是存在对象头中。 64位Hots
Vector底层实现 vector的三个私有成员 :_start 记录初始位置 , _finish 记录有效字符 , _endofstoage 记录容量大小 vector会存储的类型不同，所以要用模版来定类型 typedef T* iterator; iterator _start; iterator _finish; iterator _endofstoage; 也就是T*
GIL GIL是Python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行Python程序的时候会霸占Python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线
1. String： C语言字符串的缺陷：在c语言中，对字符串操作时，char* 指针只是指向字符数组的起始位置，而字符数组的结尾位置就用\0表示，意思是指字符串的结束 1. 获取长度需要 O(n) （SDS 是O(1)解决的） 2. 除了字符串的末尾之外，字符串里面不能有”\0“字符，不能保存像
SET name "xiaolincoding" OK > HSET person name "xiaolincoding" age 18 0 > RPUSH stu "xiaolin" "xiaomei" (integer) 4 这些命令代表着： 第一条命令：name 是一个字符串键，因为键的值是一个字符串对象； 第二条命令：person 是一个哈希表键，因为键的值是一个包含两个键值对的哈希
☺ 心得：如何学习源码： 从某个执行过程入手，建议先从整体入手，了解底层的数据结构是怎么一步一步优化的。最后，在了解完底层的数据结构优化过程后，从重要的核心方法入手，从它的执行流程入手，先去网上搜索了解它的执行流程过程(推荐看流程图)，再去看源码。 (1) 从某个执行过程入手，建议先从
Go与Java对比 用途场景 1.Java的用途 用途一：服务器后端系统开发(web后端、微服务后端支付系统、业务系统、管理后台，各种后台交互的接口服务)。 用途二：大数据框架的底层实现和Java的API支持。(Hadoop)。 用途三：其它中间件的底层开发。(Tomcat、RocketMq、Hbase、Kafka、SpringCloud
HashMap的底层数据结构？ 数字+链表+红黑树 HashMap的存取原理？ ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容； ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③； ③.判断table[i]的首个元
Docker 底层网络基础 一. 网络命名空间 为了支持网络协议栈的多个实例，Linux 在网络栈中引入了网络命名空间，这些独立的协议栈被隔离到不同的命名空间中。 处于不同命名空间中的网络栈是完全隔离的，彼此之间无法通信，就好像两个“平行宇宙”。 通过对网络资源的隔离，就能在一个宿主机上
Python字典的底层实现原理 这个问题可以从三个方面来回答： 1.python字典及其特性 字典是Python的一种可变、无序容器数据结构，它的元素以键值对的形式存在，键值唯一，它的特点搜索速度很快：数据量增加10000倍，搜索时间增加不到2倍；当数据量很大的时候，字典的搜索速度要比列表快成百上千倍1
动态数组底层是如何实现的 引言： 提到数组，大部分脑海里一下子想到了一堆东西 int long short byte float double boolean char String 没错，他们也可以定义成数组 但是，上面都是静态的 不过，咱们今天学习的可是动态的（ArrayList 数组） 好接下来，我们一起来下面的内容 2.1 动态数组的位
框架底层并发原理 # 1.django和flask项目的并发量 取决于使用的wsgi框架 (根据前端的请求，开设线程去执行视图函数) 故：项目部署 采用 uwsgi 且 动静分离， 增加项目的并发量 # 2.django和flask都是同步框架 来一个请求，wsgi框架就开启一个线程，执行视图函数
目录浏览器是如何解析CSS选择器的？浏览器是如何进行界面渲染的？重绘(repaint)和重排(回流reflow)是什么?何时会触发重排？重绘重排角度, 我们应该如何优化页面渲染性能 ？ 浏览器是如何解析CSS选择器的？ 在生成渲染树的过程中，渲染引擎会根据选择器提供的信息来遍历 DOM 树，找到对应的 DOM
八股文 ArrayList和Linklist ArrayList 底层是数组 常用于遍历、读取速度更快 用于查，数据的访问 LinkList 底层是链表 一个节点指向另一个节点 增删改更快 java接口和抽象类有哪些区别？ 抽象类： 接口： 语义上的区别： 抽象类一般用来描述一个你可以想象出来的东西，他是一
这几天专门研究了一下HashMap 整理一下 位运算 讲HashMap之前先复习一下位运算 名称 符合 规则 与 & 全1为1 其余为0 或 | 有1为1 其余为0 异或 ^ 不同为1 相同为0 左移 << 各二进位全部左移若干位，高位丢弃，低位补0 右移 >> 各二进位全部右移若干位，对无符
越“底层”的代码越可测试 如题这个“底层”如何理解呢？答即被调用的次数约多月底层，相对应的他对外部的依赖越少。这样可以减少很多单元测试时的依赖注入问题； 越“顶层”的代码越不可单元测试 因为依赖内容过多，构造函数依赖注入如同梦魇一般一层套一层，耗费的成本过多。所以一般建议
首先逆向是个困难的工作，需要理论，也需要实践。 理论方面，必须清楚的认识逆向的本质是什么。放到更大的环境下来看，逆向从来不是最终目的，最终目的一般是要实现某个东西。 广义上，逆向不仅仅是调试二进制可执行格式，反汇编，破解。逆向是心理模型的建立过程，以及模型实现的底层细节的
一丶Redis底层结构 1. redis 存储结构 redis的存储结构从外层往内层依次是redisDb、dict、dictht、dictEntry。 redis的Db默认情况下有16个，每个redisDb内部包含一个dict的数据结构。 redis的dict内部包含dictht的数组，数组个数为2，主要用于hash扩容使用。 dictht内部包含dictEntry
前言 在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。 但是从Python 3.6开始，字典是变成有顺序的了。你先插入键值对A，后插入键值对B，那么当你打印Keys列表的时候，你就会发现B在A的后面。 不仅如此
进程：系统进行资源分配和调度的基本单位。 进程 —— 执行中的程序，形成所有计算的基础。但程序本身不是进程，如存储在磁盘上包含一些指令的文件内容（常称为可执行文件）。程序只是被动的实体，进程是活动实体。当一个可执行文件被load入内存时，一个程序才能成为进程。 系统由一组
2022.7.10 记录自己第一天写博客。 自我介绍一下哈，我是一位从事BMS软件开发的菜鸟工程师，工作前两年主要做一些应用层控制策略和算法的工作。嵌入式对我来说还很陌生，不过随着工作的接触，逐渐接触到单片机底层开发，一头扎进去，感觉掉进万丈深渊。不过还得给自己加油打气，一点一点学习，一
