承接上一篇文章【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）】我们基本上对层级时间轮算法的基本原理有了一定的认识，本章节就从落地的角度进行分析和介绍如何通过Java进行实现一个属于我们自己的时间轮服务组件，最后，在告诉大家一下，其实时间轮的技术是来源于生活中的时钟。
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
一、你可以说它是编译型的：因为所有的Java代码都是要编译的，.java不经过编译就什么用都没有。 二、你可以说它是解释型的：因为java代码编译后不能直接运行，它是解释运行在JVM上的，所以它是解释运行的，那也就算是解释的了。 三、但是，现在的JVM为了效率，都有一些JIT优化。它又会把.class的二进制代码编译为本地的代码直接运行，所以，又是编译的。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
最近几个月一直在忙着跑实验，写论文，博客确实也是好久没有更新了，乘着最近论文搞得差不多了，碰巧也是在排版，来记录一下使用 LaTeX 进行论文写作的一些东西。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
通用唯一识别码 组成部分：当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数：10000 所有线程共耗时：91.292 s 并发执行完耗时：1.221 s 单任务平均耗时：9.1292 ms 单线程最小耗时：0.0 ms 单线程最大耗时：470.0 ms 优点： 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点： 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键，Oracle的自增序列等。数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
Github：https://github.com/HangfireIO/Hangfire(opens new window)
前面用三篇文章断断续续写了Celery+RabbitMQ相关的文章。 爬虫架构|Celery+RabbitMQ快速入门（一）用工作任务分配的案例介绍了它们是如何配合工作的，如下图4-1所示： 图
YAML是“YAML Ain't a Markup Language”（YAML不是一种标记语言）的递归缩写，通常在Ansible配置中都需要使用YAML语言，其文件后缀为.yml或.yaml。
了解这些结构基础是Python数据分析的关键，可以帮助分析人员更有效地处理、分析和呈现数据。
Spark生态系统目前已经非常成熟了，有很多类型的任务都可以使用spark完成，我们先看下spark生态系统的组成： spark的核心主要由3个模块组成： （1）spark core 是spark的最
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
本着这种精神，这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码，因此这对科学家和工程师均适用。
实现interface Runnable的run() 继承class Thread override run() 使用FutureTask的方式(此方式有返回值，但是实际上还是要依赖于Thread类)
Record Lock 称为记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的：
雪花算法（Snowflake）是一种分布式唯一 ID 生成算法，能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID，常用于分布式系统中作为全局唯一标识符（GUID）。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数，其中高位是时间戳，中间位是机器 ID，低位是序列号。
通过对网络资料的收集整理，本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试。
内存回收机制：就是释放掉在内存中已经没有用的对象，要判断怎样的对象是没用的，有两种方法：
金三银四求职季，我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集，希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。
Python基础 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比。 Python是一种解释型语言。与C语言和Java这种编译型语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。 Python是动态型语言，即在声明变量时，不需要说明变量的类型的。 Python是面向对象的编程语言（OOP），Python中一切皆对象，函数是第一类对象，指的是函数可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。 Python简单易学，设计宗旨可以参考Python之禅，让程序员不用处理底层的细节。 Pyt
很久以前，半开源了一个Ui自动化测试平台，当时考虑到执行的方便呢，就拆成了服务端和pc端，服务端配置任务，pc端去请求任务下载即可执行对应的任务，然后汇总测试报告和性能测试数据。这时候一切都是基于配置化来操作的，即每次执行都要重新run，需要配置的东西太多，也不方便，近期优化呢，就着重对这里进行了优化，支持了monkey，UI遍历，Ui自动化三种不同的功能。
回答：解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此，Python是一种解释型语言。
HBase是一个面向列的 NoSQL 分布式数据库，它利用HDFS作为底层存储系统。那么，HBase相对于传统的关系型数据库有什么不同呢？
具体内容请参考：https://www.javacn.site/interview/mysql/indexinvalid.html
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类
在讲解完线程池的构造参数和一些不常用的设置之后，有些同学还是想继续深入地了解线程池的原理，所以这篇文章科代表会带大家深入源码，从底层吃透线程池的运行原理。
将较为高级的计算机语言L1转化为较为低级的计算机语言L0（计算机实际执行的语言），这一转化过程称为程序翻译，翻译的工具称为编译器。然后交给计算机执行。L1这种就叫编译型(翻译型)编程语言，有C/C++、Object-C、Golang等
现在我们已经知道了对象所占的内存，那么虚拟机是如何给对象在 Java 堆中分配内存的呢？主要有两种分配方式：
iOS 应用开发中最常见的错误之一是线程错误，当开发者试图从一个闭包中更新用户界面时，会出现这种错误。为了解决这个问题，我们可以使用 DispatchQueue.main 和 threads。
在过去几个月的课程中，我在我的个人博客上写了 100 多篇文章。数量还是很可观的。然后我有了一个想法：
本文作者：keloli 本文说明：本文首发于2017.08.01，用于收集Markdown排版中的一些技巧，会不断更新。
1. newCachedThreadPool：缓冲线程池。没有核心线程，最大线程上限为 Integer.MAX_VALUE，新任务来了不排队，总是新建临时线程来处理任务，临时线程如果空闲超过60秒则被回收。适合突发的大量短任务，但缺点是没有线程上限，还是会因为线程数太多，而造成内存溢出；
在了解ConcurrentSkipListSet之前，我们首先需要了解Skip List（跳表）数据结构。Skip List是一种可以在对数期望时间内完成搜索、插入、删除等操作的数据结构。它通过维护多个指向其他元素的“跳跃”引用，实现了在多个层次上的快速访问。
稳定性在某些情况下很重要，尤其是当排序的键值是复合的，即基于多个字段进行排序时。在这种情况下，保持相等元素的初始顺序可能对保持数据的某种有意义的顺序非常关键。例如，在对一组人按出生日期排序时，如果有两个人出生日期相同，我们可能会希望他们在排序后保持按姓名的顺序，如果使用稳定的排序算法，就可以保证这一点。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
一、安装 1.创建本地repo源 将导入的rhel-7-server-rpms和rhel-7-server-extras-rpms两个文件夹拷贝到AnsibleTower目标服务器上，安装启动httpd并创建本地repo源。由于Ansible Tower自身占用80和8080端口，因此在创建Apache（httpd）服务器时，将端口改为8090。 # cat /etc/yum.repos.d/local.repo [rhel] name=rhel baseurl=http://172.20.16.227:
算法思想：二分查找用于在一个含有n个元素的有序序列中有效地定位目标值。 考虑一下三种情况：
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
service一直被用来做后台运行的操作，包括一些保活，上传数据之类的，这个后台运行的弊端很多，比如耗电，比如设计用户隐私之类的，谷歌对这些后台行为进行了一些处理，从Android Oreo(API 26) 开始，如果一个应用的目标版本为Android 8.0，当它在某些不被允许创建后台服务的场景下，调用了Service的startService()方法，该方法会抛出IllegalStateException。并且出台了一些新政策：
第一类: 没有实现阻塞接口,但是实现了Queue和AbstractQueue接口
TaskManager 是工作节点，负责数据交换，跑多个线程的 task，执行任务。
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