一、背景

题意：一个数组有奇数个元素，其中只有一个元素出现一次，其它都出现了2次

方案A：利用hashMap存储出现的次数，然后遍历，复杂度O(3/2N)=O(N);
方案B：利用bitmap,根据数组元素的大小确定位置，做取反(0->1->0);
方案C：利用异或的特性快速找出，最简单，高效;

二、异或

a^a=0
0^a=a
异或支持：交换率、结合率
因此：
a^b^c^b^c=a^(b^b)^(c^c)=a

三、代码

一、代理简介

1.1 代理是什么

举个例子：快到吃饭的点了，你有两种选择：1)自己做,2)叫外卖
1.1.1 自己做你嫌麻烦，那就叫外卖，只管收外卖其它不关注(解耦);
1.1.2 自己做的不好吃，那厨师上门，厨师给你增强菜的味道(增强);

官方定义：对其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。

1.2 使用场景是什么

1.2.1 设计模式中有一个设计原则是开闭原则，是说对修改关闭对扩展开放，我们在工作中有时会接手很多前人的代码，里面代码逻辑让人摸不着头脑(sometimes the code is really like shit)，这时就很难去下手修改代码，那么这时我们就可以通过代理对类进行增强。

1.2.2 我们在使用RPC框架的时候，框架本身并不能提前知道各个业务方要调用哪些接口的哪些方法 。那么这个时候，就可用通过动态代理的方式来建立一个中间人给客户端使用，也方便框架进行搭建逻辑，某种程度上也是客户端代码和框架松耦合的一种表现。

1.2.3 Spring的AOP机制就是采用动态代理的机制来实现切面编程。

二、CGlib VS JDK 两种方式实现代理

2.1 差异

2.1.1 JDK：只能代理接口
2.1.2 CGlib：直接代理类

2.2 简单demo

一、背景

今天中午一个朋友问我一个问题没来得及回，现在折腾一下;
问题：有一个包含以N个空格分割的字符串，求最大子串的长度，要求时间空间复杂度最优;

二、方案：

1. 朋友给人方案：直接split分割遍历数组，找出最大值;
2. 面试官的方案：使用StringTokenizer，找出最大值;
3. 我想到的方案：indexOf计算index差值，找出最大值;

三、结果：

封装的代码比较复杂，目前来看不在么好分析时间复杂度和空间复杂度；
于是就直观得对比了一下时间；

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//        output
//        use(nano): 15486049, by 方案3
//        use(nano): 66060102, by 方案2
//        use(nano): 80844275, by 方案1

有时间再深入了解下StringTokenizer的源码

四、代码对比

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String oriStr = "aa aa aaaa aaa a a a aa aa a";
int times = 100000;
// 自定义实现
final long start1 = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < times; i++) {
    String splitStr = " ";
    findMaxLength(oriStr, splitStr);
}
final long end1 = System.nanoTime();

// 利用 StringTokenizer
final long start2 = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < times; i++) {
    findMaxLength4StringTokenizer(oriStr);
}
final long end2 = System.nanoTime();

// 利用 Split
final long start3 = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < times; i++) {
    String splitStr = " ";
    findMaxLength4Split(oriStr, splitStr);
}
final long end3 = System.nanoTime();

System.out.println("use(nano): " + (end1 - start1) + ", by findMaxLength");
System.out.println("use(nano): " + (end2 - start2) + ", by findMaxLength4StringTokenizer");
System.out.println("use(nano): " + (end3 - start3) + ", by findMaxLength4Split");
//        output
//        use(nano): 15486049, by findMaxLength
//        use(nano): 66060102, by findMaxLength4StringTokenizer
//        use(nano): 80844275, by findMaxLength4Split

五、完整代码

一、为什么要学Dubbo

近几年一直在使用dubbo进行支付系统的开发;
作为国内比较受欢迎的一个SOA框架，Dubbo使用简单设计优雅;
里面用到的思想和技术，基本上涵盖大部分互联网公司用到的技术;
记得直属领导说过一句话，看完Dubbo他觉得设计者简直就是天才;
而且看完dubbo的源码，对他的影响很大，处处模仿dubbo的思想;

二、文档地址

中文文档：用户文档、开发者指南、源码导读、运维管理
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html
用户手册(比较完整)：
https://dubbo.gitbooks.io/dubbo-user-book/demos/routing-rule.html
官方博客：
http://dubbo.apache.org/zh-cn/blog/index.html

三、Dubbo创始人博客

最后更新于2014年
https://Javatar.iteye.com/

一、权重算法

权重算法一般在路由里面用的比较多，分布式环境下对等的服务有多个，加权随机选出一个服务来调用；

可能还有其他方面的用途，下面的代码简单的实现了这个权重，本质上就用到了数组，随机下标；

二、代码概览

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public static void main(String[] args) {
    String[] weight = {"A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"};
    final int times = 500000;
    final long hashStart = System.currentTimeMillis();
    List<String> hashRes = getList4Hash(weight, times);
    printRes("Hash", hashStart, hashRes);

    final long randomStart = System.currentTimeMillis();
    List<String> randomRes = getList4Random(weight, times);
    printRes("Random", randomStart, randomRes);
//        Hash          use millis: 931
//        A:49.92%
//        B:29.99%
//        C:20.09%
//        Random        use millis: 50
//        A:50.08%
//        B:29.93%
//        C:19.99%
}

三、完整代码

一、初衷

有时候上线会出现合错代码，比如功能，或者maven的pom文件；

人都不是十全十美的人，只要是人就会犯错
关键是要想办法去避免，只有工具才不犯错

所以尽量想办法利用工具来防止我们犯错，git来说有很多办法；
简单的命令，或者gitlab的compare报告；
每次上线之前，开发自己看一遍当前版本与线上版本的区别，确认每一个点都是正确的改动；

二、gitlab compare功能(推荐)

2.1 入口：工程首页 -> Repository -> Compare
2.2 选择：上一个版本，当前版本，点击Compare
2.2 结果：一次能看到两个版本的所有commit、改动点

三、git命令

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# 显示版本之间改动的文件名
git difftool master 1.2.4 --stat

# 在命令行挨个显示版本某个文件具体差异
git difftool master 1.2.4

一、报错信息

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com.alibaba.dubbo.remoting.transport.ExceedPayloadLimitException: Data length too large: 14277263, max payload: 8388608, channel: NettyChannel [channel=[id: 0x12a13c8f, /172.0.0.1:49402 => /172.0.0.2:23888]]

二、报错原因

dubbo默认使用Netty传输协议
并且默认的大小限制为：默认为8M，即8388608

三、解决办法

1. 修改接口
   出现这种情况是因为一个接口查某个表的所有数据(几万条)
   一般这种接口肯定是需要分页的

2. 更改配置信息
   在dubbo.properties 中增加如下

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dubbo.protocol.dubbo.payload=11557050

maven项目昨天遇到的一个错误：Java.lang.NoClassDefFoundError

理论原因：JVM在编译的时候能找到调用方法或静态变量所在的类，但在运行的时候找不到此类而引发的错误。

真实原因：(仅针对当前问题)
项目A依赖公共服务C-1.0.1版本
项目B依赖项目A，B中dependencyManagement强制指定C-1.0.0

此时编译可以通过，运行时如果有用的C的新版本功能就会会出现上述问题

解决办法：对项目B中C的版本升级，使用1.0.1

扩展阅读：
https://blog.csdn.net/qq_27576335/article/details/77102385
https://blog.csdn.net/jamesjxin/article/details/46606307

CONCAT:连接字符串,CONCAT(55.00,’%’)->55.00%
truncate:处理小数点位数,truncate(10.1111,2)->10.11

统计sql

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select res.*, CONCAT(truncate((res.succ / res.`all`) * 100, 2), '%') as 'success rate'
from (select tpc.USER_NO,
             tpc.TYPE,
             count(*)                                                            as 'all',
             sum(case when tpc.STATUS = 0 then 1 else 0 end)                     as 'succ',
             sum(case when tpc.STATUS = 1 then 1 else 0 end)                     as 'fail',
             sum(case when tpc.STATUS != 1 && tpc.STATUS != 0 then 1 else 0 end) as 'other'
      from t_hisen tpc
      where tpc.DATE between '20190216' and '20190217'
      group by tpc.USER_NO, tpc.TYPE
      order by tpc.USER_NO) res

统计结果

一、问题

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com.mysql.jdbc.MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: '2039-01-07 12:58:20.625' for column

二、原因

由于程序没有控制好，计算下一次更新时间失误，造成数值过大。

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update table_a
SET UPDATE_TIME = '2039-01-07 12:58:20.625'
WHERE ID = 6241

以下是MySQL官方的说法，就是时间超过了范围。

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The TIMESTAMP data type is used for values that contain both date and time parts.
TIMESTAMP has a range of '1970-01-01 00:00:01' UTC to '2038-01-19 03:14:07' UTC.