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常见的集合容器应当避免的坑

前言 前不久帮同事一起 review 一个 job 执行缓慢的问题时发现不少朋友在撸码实现功能时还是有需要细节不够注意,于是便有了这篇文章。 ArrayList 踩坑 List<string> temp = new ArrayList() ; //获取一批数据 List<string> all = getData(); for(String str : all) { temp.add(str); } 首先大家看看这段代码有什么问题嘛? 其实在大部分情况下这都是没啥问题,无非就是循环的往 ArrayList 中写入数据而已。 但在特殊情况下,比如这里的 getData() 返回数据非常巨大时后续 temp.add(str) 就会有问题了。 比如我们在 review 代码时发现这里返回的数据有时会高达 2000W,这时 ArrayList 写入的问题就凸显出来了。 填坑指南 大家都知道 ArrayList 是由数组实现,而数据的长度有限;需要在合适的时机对数组扩容。 > 这里以插入到尾部为例 add(E e)。 ArrayList<string> ...

通过自研数据库画像工具支持“去O”数据库评估

“去O”,是近些年来一直很火的一个话题,随之也产生了各种疑惑,包括现有数据库评估、技术选型等。去O是项系统工程,需要做好充分的评估。本文通过自研工具,生成数据库画像,为去O评估提供一手数据,希望给大家带来借鉴。 一、常见疑惑 很多公司在考虑去O的时候,经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解",也不免有这样一些疑惑: [管理者] 数据库去O成本高嘛? 工作量大不大? 工期长吗? 是否存在什么风险? [架构师] 使用MySQL能承载现有业务规模嘛? 是否有什么技术风险? 是否需要引入分库分表嘛? 是否需要引入缓存嘛? 研发复杂度高嘛? 需要投入多大工期? 数据访问特征如何? 迁移前后对比数据量大吗? [开发者] 复杂SQL多嘛? 改造量是不是很大? 是不是使用Oracle方言、专有对象,需要改造? 等等 面对上面这些问题,就需要快速了解现有Oracle的对象、语句、访问特征、性能表现等,并据此评估技术方案、迁移方案以及后续的工作量等。也就是说,需要给我们的数据库进行“画像”。基于上面的数据库画像,对去O工作全周期进行指导,包括以下方面都将大有裨益: 决策阶段:整体难度、成本(人财时)...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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