目录

  • 架构设计
    • 请列举出在JDK中几个常用的设计模式？
    • 什么是设计模式？你是否在你的代码里面使用过任何设计模式？
    • 静态代理、JDK动态代理以及CGLIB动态代理
      • 静态代理
      • 动态代理
      • cglib代理
    • 单例模式
    • 工厂模式
    • 观察者模式
    • 装饰器模式
    • 秒杀系统设计
  • 分布式
    • 分布式概述
      • 分布式
      • 集群
      • 微服务
      • 多线程
      • 高并发
    • 分布式系统设计理念
      • 分布式系统的目标与要素
      • 分布式系统设计两大思路：中心化和去中心化
      • 分布式与集群的区别是什么？
  • CAP定理
    • CAP定理的证明
    • BASE理论
    • BASE理论的核心思想
    • BASE理论三要素
      • 1. 基本可用
      • 2. 软状态
      • 3. 最终一致性
  • 数据结构与算法
    • 冒泡排序（最高位确认最大）
    • 选择排序（最低位选最小）
    • 快速排序
    • 递归
    • 二分查找
    • 一致性Hash算法
      • 概述
      • 一致性Hash算法原理

架构设计

请列举出在JDK中几个常用的设计模式？

什么是设计模式？你是否在你的代码里面使用过任何设计模式？

静态代理、JDK动态代理以及CGLIB动态代理

静态代理

动态代理

cglib代理

单例模式

工厂模式



观察者模式



装饰器模式



秒杀系统设计

分布式

分布式概述

分布式

集群

微服务

多线程

高并发

分布式系统设计理念

分布式系统的目标与要素

分布式系统设计两大思路：中心化和去中心化


分布式与集群的区别是什么？

CAP定理

CAP定理的证明

BASE理论

BASE理论的核心思想

BASE理论三要素

1. 基本可用

2. 软状态

3. 最终一致性

数据结构与算法

冒泡排序（最高位确认最大）



选择排序（最低位选最小）



快速排序



递归

二分查找



一致性Hash算法

概述

一致性Hash算法原理




Java代码实现

public class ConsistentHash<T> {/*** 节点的复制因子,实际节点个数 * numberOfReplicas = 虚拟节点个数*/private final int numberOfReplicas;/*** 存储虚拟节点的hash值到真实节点的映射*/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++) {// 对于一个实际机器节点 node, 对应 numberOfReplicas 个虚拟节点/** 不同的虚拟节点(i不同)有不同的hash值,但都对应同一个实际机器node* 虚拟node一般是均衡分布在环上的,数据存储在顺时针方向的虚拟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());}}/*** 获得一个最近的顺时针节点,根据给定的key 取Hash* 然后再取得顺时针方向上最近的一个虚拟节点对应的实际节点* 再从实际节点中取得 数据** @param key* @return*/public T get(Object key) {if (circle.isEmpty()) {return null;}// node 用String来表示,获得node在哈希环中的hashCodeint hash = key.hashCode();System.out.println("hashcode----->:" + hash);//数据映射在两台虚拟机器所在环之间,就需要按顺时针方向寻找机器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();}/*** 查看表示整个哈希环中各个虚拟节点位置*/public void testBalance() {//获得TreeMap中所有的KeySet<Integer> sets = circle.keySet();//将获得的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: ----");/** 查看相邻两个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);}}

转载链接：https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/105870730

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