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Java正则系列: (2)量词

翻译说明 greedy: 贪婪型, 最大匹配方式; reluctant: 懒惰型, 最小匹配方式; possessive: 独占型, 全部匹配方式; 也翻译为[支配型]; 这3种量词, 是修饰量词的量词, 可以理解为正则格式重复的匹配类型。 量词 量词(Quantifier)用来指定某部分正则所重复的次数。为了方便,本文分别介绍 Pattern API 规范中的3种类型, 分别是 greedy(贪婪), reluctant(懒惰), 和 possessive(独占) 量词。表面上看, X?, X?? 和 X?+ 这几种量词都差不多, 都是匹配 “出现0到1次大写的X”。 下文将会讲解他们在实现上的细微差别。 Greedy(贪婪) Reluctant(懒惰) Possessive(独占) 说明 X? X?? X?+ X, 出现0或1次 X* X*? X*+ X, 出现0到多次 X+ X+? X++ X, 出现1到多次 X{n} X{n}? X{n}+ X, 精确匹配 n 次 X{n,} X{n,}? X{n,}+ X, 最少出现 n 次 X{n,m} X{n,m}? X{n,m}+ X,...

分布式ID生成器的解决方案总结

在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。那一般生成ID都有哪些解决方案呢?特别是在复杂的分布式系统业务场景中,我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的。下面我们一一来列举一下,不一定全部适合,这些解决方案仅供你参考,或许对你有用。 一个ID一般来说有下面几种要素: 唯一性:确保生成的ID是全网唯一的。 有序递增性:确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。 高可用性:确保任何时候都能正确的生成ID。 带时间:ID里面包含时间,一眼扫过去就知道哪天的交易。 系统时间毫秒数 我们可以使用当前系统时间精确到毫秒数+业务属性+用户属性+随机数+...等参数组合形式来确保ID的唯一性,缺点是ID的有序性难以保证,要保证有序性就要依赖数据库或者其他中间存储媒介。 UUID Java自带的生成UUID的方式就能生成一串唯一随机32位长度数据,而且够我们用N亿年,保证唯一性肯定是不用说的了,但缺点是它不包含时间、业务数据可读性太差了,而且也不能ID的有序递增。 这是一种简单的生成方式,简单,高效,但在一般业务系统中我还没见过有这种...

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