知识点笔记

java

parallelStream

strem: 顺序遍历
parallelStream: 并行遍历

anyMatch

找到一个符合谓词时候就返回, 最好与parallelStream搭配

peek map

两个函数的返回值都是一个新的Stream，但是接收类型 peek是Consumer，map是Function
使用场景: 对象数组的集合流, peek 为遍历数组, 对item进行处理; map为获取出某个属性或对整个item进行处理后返回
参考:

map

HashMap、TreeMap和LinkedHashMap

LinkedHashMap按照访问顺序: Map<String, Integer> map = new LinkedHashMap<>(16, 0.75f, true);, 默认情况下LinkedHashMap的访问顺序是关闭的（即accessOrder为false）, 开启后会通过map.get("a")使a到最后, 前提是a存在.
hutool中的Dict继承了LinkedHashMap, 但是没有给出accessOrder的设置(目前5.8.6是)
TreeMap: 默认比较器是键1.compareTo(键2), 也即键的自然顺序.
HashMap转TreeMap来排序:
- hutool中的MapUtil.sort(map);
- hutool中的原理:
  - 如果要手写通过值来判断顺序的话, 这个比较器中使用的map中的值(也即将map当作字典表去比较的), 也即当往sort中put的时候map中必须要有这个键, 不然.getCode()时候会有空异常, 也可以在比较器中给value一个默认值(如果可以让没有的在最前面, 如果默认指给得最大会遍历整个map来确定排在最后)
  - 如果sortMap已经创建出来了, 再次修改map中的一个键将值中的code修改得不一样, 再次sortMap.put()时候因为存在了那个键, 只会替换, 并不会按照map修改键对应值的新顺序来;
  - 相对应的, 如果构建出sortMap之后, 给map新增一个新的键值对, 再sortMap.put()时候, sortMap会按照map中的顺序插入.
  - 也就是排好序之后, 已经存在的键不会修改; 新进来的键会按照map中的比较器(是按照map的值得顺序, 也即新插入的键会有用, 传入map获取值, 插入的值没用)获取插入位置.
```
Map<String, R<String>> map = new TreeMap<>();
map.put("apple", R.ok());
map.put("banana", R.param());
map.put("orange", R.fail());

TreeMap<String, R<String>> sortMap = new TreeMap<>(Comparator.comparing(p ->
		Integer.parseInt(map.get(p).getCode())));
sortMap.putAll(map);
System.out.println("sortMap = " + JSONUtil.toJsonStr(sortMap));
```

区别

内部数据结构：
HashMap：使用数组和链表（JDK 8之前）或者数组和红黑树（JDK 8及以后）的组合来存储键值对。
TreeMap：使用红黑树作为内部数据结构，以保持键的有序性。
LinkedHashMap：使用哈希表和双向链表的组合来存储键值对。双向链表维护了插入顺序或访问顺序，保证了迭代顺序与插入顺序或访问顺序一致。

迭代顺序：
HashMap：不关心插入顺序或访问顺序，迭代顺序无法保证。
TreeMap：基于键的自然顺序或自定义比较器的顺序，迭代顺序为升序。
LinkedHashMap：迭代顺序可以选择插入顺序或访问顺序（最近访问的元素放在最后），保证了迭代顺序与插入顺序或访问顺序一致。

性能方面：
HashMap：插入和查找操作的时间复杂度为O(1)，但在哈希冲突较多的情况下，插入和查找操作可能会退化到O(n)。
TreeMap：插入和查找操作的时间复杂度为O(log n)，自带有排序功能。
LinkedHashMap：插入和查找操作的时间复杂度为O(1)，与HashMap类似，但比HashMap略慢。

内存消耗：
HashMap：内存消耗相对较低，不需要额外的空间来维护有序性。
TreeMap：内存消耗较高，每个节点需要存储键、值以及额外的指针和颜色信息。
LinkedHashMap：内存消耗略高于HashMap，因为需要额外的双向链表来维护顺序。

综上所述，LinkedHashMap在功能上结合了HashMap和LinkedList的特点，既可以快速插入和查找，又可以保持插入顺序或访问顺序。然而与HashMap相比，LinkedHashMap在内存消耗方面稍高，并且略慢一些。在选择使用时，要根据具体的需求来进行权衡和选择。

@Conditional

运行jar包时候可以指定: java -jar myapp.jar --spring.profiles.active=prod

ConditionalOnExpression
- 只能用于方法、类或注解的声明上
- 基于 Spring 表达式语言（SpEL）来定义条件的，可以使用 SpEL 中的各种运算符、函数和属性来组合条件；如@ConditionalOnExpression("'prod'.equals('${spring.profiles.active}')") 或 @ConditionalOnExpression("${spring.profiles.active.equals('prod')}").
- 常用的字符串函数:
  - startsWith(prefix)：判断字符串是否以指定的前缀开头。
  - endsWith(suffix)：判断字符串是否以指定的后缀结尾。
  - contains(substring)：判断字符串是否包含指定的子串。
  - equals(str)：判断字符串是否与指定的字符串相等。
  - matches(regex)：判断字符串是否匹配指定的正则表达式。
  - substring(startIndex)：获取从指定位置开始到字符串结尾的子串。
  - substring(startIndex, endIndex)：获取指定位置范围内的子串。
  - toLowerCase()：将字符串转换为小写字母。
  - toUpperCase()：将字符串转换为大写字母。
- 可用在定时任务上
```
@Slf4j
@Configuration
@EnableScheduling
@RequiredArgsConstructor
@ConditionalOnExpression("'prod'.equals('${spring.profiles.active}')")
public class MidJob {
}
```
- 在注入bean时候可以与@Bean放在一起
- 在输入自己写的服务时候
  - 在写的setter或者构造函数上加上
  - 使用@RequiredArgsConstructor的onConstructor参数, 如:@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = {@Autowired, @ConditionalOnExpression(...)})
Conditional
使用方法与上面类似, 不过这个是需要实现org.springframework.context.annotation.Condition.matches()方法, 见下图:

sdf线程安全

SimpleDateFormat非线程安全, Date
- SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
- hutool里面DateUtil的parse和format方法.
DateTimeFormatter线程安全, LocalDateTime
- DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
- hutool里面LocalDateUtil的parse和format方法, DateUtil的parseLocalDateTime和formatLocalDateTime;
参考:
- SimpleDateFormat类为啥不是线程安全
- DateTimeFormatter - 廖雪峰

map.compute

根据键是否存在执行put操作. Function: 单参数 BiFunction: 双参数

compute: 不管键是否存在都执行 参数类型(K, BiFunction)
computeIfAbsent: 键不存在时候执行 参数类型(K, BiFunction) / (K, V)
computeIfPresent键存在时候执行 参数类型(K, BiFunction)

例子

Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
// put 1,2
map.put(1, 2);
// 2存不存在都执行后面的方法
map.compute(2, (k, v) -> {
	return 3;
});
// 2存不存在都执行后面的方法
map.compute(2, (k, v) -> {
	return k + (v == null ? 0 : v) + 3;
});
// 2不存在时候执行方法, 类似ObjUtil.defaultIfNull();
map.computeIfAbsent(2, k -> 3);
// 2存在时候执行此方法
map.computeIfPresent(2, (k, v) -> 3);

poi外边框

多单元格的外边框

import org.apache.poi.ss.usermodel.BorderStyle;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
import org.apache.poi.ss.util.CellRangeAddress;
import org.apache.poi.ss.util.RegionUtil;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

public class ExcelOuterBorderThickWithRegionUtil {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1");

        // 省略单元格填充

        // 定义合并区域
        CellRangeAddress region = new CellRangeAddress(0, 3, 0, 3);
        sheet.addMergedRegion(region);

        // 默认细线THIN / 中等MEDIUM / 加粗THICK
        BorderStyle thickBorder = BorderStyle.THICK;

        // 使用RegionUtil设置区域边框
        RegionUtil.setBorderTop(thickBorder, region, sheet);
        RegionUtil.setBorderBottom(thickBorder, region, sheet);
        RegionUtil.setBorderLeft(thickBorder, region, sheet);
        RegionUtil.setBorderRight(thickBorder, region, sheet);

        // 将工作簿写入文件
        FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("outer_border_example.xlsx");
        workbook.write(fileOut);
        fileOut.close();
        workbook.close();
    }
}

数据库

开启sql打印

mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

mysql 列变行

注意when后多个满足条件时, 会只取一个, 不会报错. select max(case when then)

SELECT
	name,
	MAX(CASE WHEN category = 'A' THEN value END) AS 'A',
	MAX(CASE WHEN category = 'B' THEN value END) AS 'B',
	MAX(CASE WHEN category = 'C' THEN value END) AS 'C'
FROM my_table
GROUP BY name;

case when in() then 方法, 将1,2,3的算作1; 5,6,7的算作8

SELECT
	CASE
		WHEN your_column IN (1, 2, 3) THEN 1
		WHEN your_column IN (5, 6, 7) THEN 8
		ELSE your_column
	END AS grouped_column,
	COUNT(*) AS group_count
FROM
	your_table
GROUP BY
	grouped_column;

参考: mysql列变行

`mybatis` @var

必须在数据库配置文件的数据库地址url中加上一个属性allowMultiQueries=true
参考: MySQL设置变量以及如何在Mybatis中使用

insert select *

中间不要value 或 values, mysql中可以省略into

mysql: insert t1(v1, v2, v3) select v1, v2, v3 from t2
pgsql: insert into t1(v1, v2, v3) select v1, v2, v3 from t2

mysql field()

FIELD(str,str1,str2,str3,...)

与order by 组合使用, 让字段按照后续字典表中的内容排序
select * from demo order by field(review_status, 2, 3, 1), 其中review_status为字段名
field()后可以跟desc与asc
- asc(默认): 按照表顺序(231), 且不存在231中的数据排在前面, 231的数据在最后
- desc: 按照表降序(132), 且不存在132中的数据排在后面, 132的数据在最前面
单独使用, 求出第一个值在后列表中的位置(从1开始)
- 第一个值是数字或字符串: select field(1, 1, 2, 3, 4, 5) res 结果是1
- 第一个值是语句: select field((select id from (SELECT * FROM demo where id = 1) tt), 4, 1, 2, 1, 3) res 结果是2(后面多个1是取第一个的索引)
- 后面存在语句select field(1, (select id from (SELECT * FROM demo where id in (1, 2, 3)) tt)) res 运行报错Subquery returns more than 1 row, 表示子查询返回多列, 如果其他地方遇到这种情况需要使用limit 1或关键词any或some等等
- 补充: 当后面列表中不存在第一个值或第一个值为null时返回0

sum(type = 1)

注意必须用sum才可以使用条件,count不可以, 如果count(*)=0时候type_1_percentage为null

SELECT COUNT(*) AS total_count, 
       SUM(type = 1) AS type_1_count, 
       (SUM(type = 1) / COUNT(*)) * 100 AS type_1_percentage
FROM your_table;

pgsql中虽然不支持这样, 但是可以sum(case when type = 1 then 1 else 0), 巧妙引入case when语句来解决

redis 备份恢复

备份: 使用redis-cli连接server, 如果有密码的话 auth 123(密码)授权
- bgsave: 后台生成备份文件
- save: 生成备份文件, 会阻塞其他指令
  生成的文件路径在redis.conf中的dir下
关闭需要恢复的redis服务器上的redis服务(因为redis关闭时候会将内容的数据备份到路径下, 我们要覆盖他旧的备份文件)
移动到需要备份redis服务器上的dir指向的路径(如果dir配置也是默认的, 可以选择配置一下, 或者执行以下save指令, 看生成的dump文件在哪里,就复制到哪里), 然后启动redis即可.
关于dir配置的路径: 默认的./, 但是我生成的备份文件在根目录下, 反正根目录, 主目录, redis安装目录结合生成/修改时间检查一下. 恢复服务器那边不清楚的话, 可以执行save指令查看以下生成dump.rdb文件在哪里, 就复制到哪里就行, 建议配置将日志和路径都修改到redis安装目录或者自定义的数据路径中, 防止出现默认./结果出现在根目录下的情况.

联表更新

mysql

UPDATE t1
JOIN t2 ON t1.t2_id = t2.id
SET t1.t2_name = t2.name;

pgsql

UPDATE t1
SET t2_name = t2.name
FROM t2
WHERE t1.t2_id = t2.id;

执行中的sql

pgsql: SELECT pid, query FROM pg_stat_activity
mysql: 无法找到pid与正在执行sql的关系, 可人为通过show processlist来找(来源是表information_schema.processlist), 故也可通过SELECT * FROM information_schema.processlist实现

数据库迁移

处理之前一定做好数据备份!!! 或者在同版本同架构的虚拟机上进行测试
mysql
- 停止mysql
- 默认数据路径: /var/lib/mysql
- 查看目标目录上的用户和用户组是否与默认路径相同, 如果不同, 使用chown -R 用户:组 /路径修改
- 复制或移动到目标目录
- 配置文件路径: /etc/mysql/my.cnf 或 /etc/my.cnf, 修改其内的datadir
- 启动后进行
pgsql
- 停止pgsql: systemctl stop postgresql-14
- 默认数据位置: /var/lib/pgsql/14/data
- 查看目标目录上的用户和用户组是否与默认路径相同, 如果不同, 使用chown -R pgsql:pgsql /home/pgsql/data修改
- 复制或移动到目标路径
- 修改目录权限chmod 0700 /home/pgsql/data或chmod 0750 /home/pgsql/data
- 配置文件路径: 目标目录data下的配置文件postgresql.conf, 修改期内的data_directory
- 修改/usr/lib/systemd/system/postgresql-14.service: 找到Environment=PGDATA后面的路径
- 重载: systemctl reload postgresql-14
- 启动pgsql: systemctl start postgresql-14

navicat结果标题

-- NAME: 自定义的标题, 另起一行写查询.
参考: navicat 查询结果重命名

redis命名空间

命名空间在图形化工具rdm中看到的效果类似文件目录一样, 他将同样前缀(:前的, 大于等于两条数据)的数据以前缀为目录归并起来, 而在使用上就当成一个整体使用即可
(这里提供两个版本下载rdm2021.4, 和rdm2022.5, 老版本稳定, 新版本界面和功能多, 电脑性能不高可能会卡)

redisTemplate.opsForValue().set("cata:1", "1");
redisTemplate.opsForValue().set("cata:1:2", "2");

redisTemplate.opsForValue().set("cata:1:2:3", "3");
redisTemplate.opsForValue().set("cata:1:2:4", "4");

// 非逐级的
redisTemplate.opsForValue().set("cata:2:2:3:4", "5");
redisTemplate.opsForValue().set("cata:2:2:3:5", "6");

coalesce

含义: 从传入参数中找到第一个不为null的方法
用法: coalesce(null, 0)
类似: 深入理解与实战SQL IFNULL()函数
参考: sql：函数：COALESCE()

linux

du(disk usage)

用法: du -sh * | sort -rh, 中间*是路径
解释:
- -s: 只显示总计大小，而不显示每个子目录和文件的大小。就是加了不限制子文件(目录), 不加显示子文件(目录), 子文件的大小是都计算进去的
- -h: 以人类可读的格式显示大小，例如使用KB、MB、GB等单位.
- sort -rh: 将结果按照大小从大到小排序, r倒序, h以人类可读格式.
- 更多通过sort --help了解.
补充
- du -sh 后面没有*时候, 统计的是当前目录的总大小
- 显示前面几条: 最后加 | head -n 5. 以下针对-s的有无举两个例子
  - du -h 路径没有*
  - du -h 路径有*, 相比上一个就少了一个当前当前目录, 因为没有-s, 所以所有目录和子文件都展示
  - du -sh 路径没有*, 这种就显示那个目录下的
  - du -sh 路径有*, 只显示当前目录的各个目录内容, 加了-s只显示当前目录下各个的总大小

systemctl

systemctl 中ExecStart等配置的指令或脚本内的指令使用的环境变量并不是$PATH,
而是固定的/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin, 也即默认的$PATH路径,
所以只在$PATH中添加路径并不行.可以将链接加入上面路径中或者在ExecStart中或脚本中使用绝对路径, 比如/path/to/command
或者建立软链接: ln -s /path/to/comand /usr/bin/command
如果环境中存在多个java版本或者自己按照的jre找不到错误所在, 可以优先考虑使用绝对路径
备注: 指令比如java, 一些脚本(如tomcat)会自动去自动找JAVA_HOME, 这时候可以在service文件中添加
Environment=JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0/
参考1: systemctl方式启动jar报错java: command not found
参考2: 执行Shell脚本，报java: command not found
参考3: systemd Unable to find Java

ps(process status)

显示所有进程: ps -e 或 ps -A
显示所有用户的进程: ps -ef 或 ps aux, ps aux --sort=-%mem | head -n 5 显示5个占用内存最多的进程.
显示进程树状结构: ps -ejH 或 ps axjf

kylin audit

问题描述: 内存占用高
临时解决: systemctl stop auditd.service
升级版本: yum install -y audit
参考:

systemctl打印

问题描述: 使用systemctl status tomcat时控制台无打印. 或者打印完没有退出, 末尾显示lines 1-13/13 (END)
原因: 可能会因为屏幕缓冲区的限制而无法完全显示
临时读取
- 重定向到一个文件中
  - systemctl status tomcat >> a
  - cat a查看
- systemctl status tomcat | less, less支持向前向后滚动, 只加载需要展示的, 退出后shell上不会保留
- systemctl status tomcat | more, more只能向前, 会加载所以, 然后逐页展示, 退出后shell后保留
- systemctl status tomcat --no-pager, 输出将不会被任何分页器处理
禁用分页展示
- 临时解决: export SYSTEMD_PAGER="", 或者export PAGER=""
- 永久解决:
  - 修改用户的shell文件.bashrc或.bash_profile
  - 在最后添加export SYSTEMD_PAGER="" 或 export PAGER=""
  - source ~/.bashrc 加载
  - 在新窗口里面测试是否生效
参考: 通过systemctl status查询服务状态未退出

ulimit句柄数

vim /etc/security/limits.conf, 保存之后需要重启java进程(打开太多文件 / Too Many Open Files)

#任何用户可以打开的最大的文件描述符数量，默认1024，这里的数值会限制tcp连接
* soft nofile 655350
* hard nofile 655350
#任何用户可以打开的最大进程数
* soft nproc  655350
* hard nproc  650000

参考
- linux 文件句柄数
- 关于文件句柄数的ulimit -n

posted @ 2022-11-03 10:59 Codorld 阅读(96) 评论(0) 编辑收藏举报

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Codorld

Don't BB. Show me the code.

知识点笔记

java

parallelStream

anyMatch

peek map

map

@Conditional

sdf线程安全

map.compute

poi外边框

数据库

开启sql打印

mysql 列变行

`mybatis` @var

insert select *

mysql field()

sum(type = 1)

redis 备份恢复

联表更新

执行中的sql

数据库迁移

navicat结果标题

redis命名空间

coalesce

linux

du(disk usage)

systemctl

ps(process status)

kylin audit

systemctl打印

ulimit句柄数

公告

Codorld

Don't BB. Show me the code.

知识点笔记

java

parallelStream

anyMatch

peek map

map

@Conditional

sdf线程安全

map.compute

poi外边框

数据库

开启sql打印

mysql 列变行

mybatis @var

insert select *

mysql field()

sum(type = 1)

redis 备份恢复

联表更新

执行中的sql

数据库迁移

navicat结果标题

redis命名空间

coalesce

linux

du(disk usage)

systemctl

ps(process status)

kylin audit

systemctl打印

ulimit句柄数

公告

`mybatis` @var