摘要：
foreach 背后 平常我们循环一个 List 大概有下面这三种方式： 传统 for 循环 for (int i = 0; i < list.size(); i++) { } 用迭代器进行迭代遍历 Iterator itr = list.iterator(); while (itr.hasNext 阅读全文
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作用 HashMap 在多线程环境中，扩容的时候可能会死循环；HashTable 只是简单粗暴的在方法上用 synchronized 进行同步，同一时刻，只会有一个线程获取到锁，其他线程全部阻塞（也有可能自旋），性能堪忧。所以 ConcurrentHashMap 诞生了。 结构 Concurrent 阅读全文
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分析 LinkedHashMap是HashMap的子类，也就是说它与HashMap具有相同存储结构，不同的是，LinkedHashMap加入了一个双向循环链表，链表的头结点是一个不保存数据的head节点。 /** * The head of the doubly linked list. */ pr 阅读全文
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看完HashMap内部的数据结构（数组+链表）和put get的过程，就没再去关注太多。今天脑子里就突然冒出 map 遍历的代码： for(Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) { } 以前一直以为entrySet()方法就是 HashMap 内部维护了一个 阅读全文
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你需要知道 HashMap内部使用一个数组来存储数据，数组的元素是一个叫Entry的静态内部类，该类不过也只是implements了定义在Map中的Entry接口。 Entry的属性： static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final 阅读全文
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何时该用 MQ 大致可以分为下面四种场景 削峰限流：当上游能力远大于下游处理能力 数据驱动的任务依赖：任务之间有一定的依赖关系 上游不关心下游执行结果：解耦 异步返回执行时间长：离线处理，或者跨公网调用等 不应该使用 MQ 上游实时关注执行结果 保证消息不丢失 以 RabbitMQ 为例 生产者开启 阅读全文
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持久化虽然能解决 RabbitMQ 宕机数据丢失问题，但还有个问题就是，消息到底有没有正确到达服务器呢。如果不进行特殊配置，消息发送出去后，是没有任何操作来告诉生产者消息是否到达服务器。消息在到达服务器之前就丢失了，持久化也解决不了问题。因为消息都没有，谈何持久化。 RabbitMQ 为了针对这个问 阅读全文
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RabbitMQ 的持久化分为三个部分： 交换器的持久化 队列的持久化 消息的持久化 交换器的持久化 交换器的持久化是在声明交换器时将 durable 设为 true。如果交换器没有设置持久化，那么 RabbitMQ 宕机重启后，交换器相关的元数据会丢失，不过相关的消息不会丢失，只是不能将消息发送到 阅读全文
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通过上篇《【RabbitMQ 笔记】— 死信队列》的了解，我们知道队列中的消息过期后会被 RabbitMQ 转发到 DLX（前提是要为队列添加 DLX），进而路由到死信队列。而正好可以利用这个功能（DLX + TTL）来实现延时队列，废话不多说，先看图 图中为每个过期时间设置了单独的队列，比如 qu 阅读全文
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死信交换器，Dead Letter Exchange，下文简称 DLX。当消息在一个队列中变成死信（Dead Letter）之后，它会被发送到另一个交换器中，这个交换器就是 DLX，绑定 DLX 的队列就称为死信队列。 消息变成死信一般由以下几种情况： 消息被拒绝（Basic.Reject / Ba 阅读全文