1、什么是雪花算法，簡(jiǎn)單介紹一下？

文章參考：帶你入門(mén)java雪花算法原理

雪花算法是 Twitter 開(kāi)源的分布式 ID 生成算法。是由 64bit 的 long 類(lèi)型，生成的全局 ID，引入了 時(shí)間戳和 ID保持自增 的屬性。

64bit分為四個(gè)部分：

• 第一個(gè)部分是 1bit，沒(méi)有實(shí)際意義。
• 第二個(gè)部分是 41bit，由時(shí)間戳組成。
• 第三個(gè)部分是 10bit，工作機(jī)器 ID，里面分為兩個(gè)部分，5 個(gè) bit 是的是機(jī)房號(hào)，代表最多有 2^5 即 32 個(gè)機(jī)房，5 個(gè) bit 是指機(jī)器的ID，代表最多有 2^5 個(gè)機(jī)器，即 32 個(gè)機(jī)器。
• 第四部分是 12bit，代表是同一個(gè)毫秒類(lèi)產(chǎn)生不同的 ID，區(qū)分同一個(gè)毫秒內(nèi)產(chǎn)生的ID.

總的來(lái)說(shuō)就是一個(gè)機(jī)房，一臺(tái)機(jī)器，在同一號(hào)毫秒時(shí)產(chǎn)生的 ID，可能在同一秒鐘產(chǎn)生不同的 ID，最后 12bit 序列號(hào)可以區(qū)分在同一秒鐘的不同 ID。

雪花算法保證:

1. 所生成的 ID 按時(shí)間遞增。
2. 整個(gè)分布式系統(tǒng)不會(huì)有重復(fù)的 ID。

2、請(qǐng)你分析一下紅黑樹(shù)的左右旋轉(zhuǎn)流程？

直接上圖，生動(dòng)形象：

就以左旋為例，首先當(dāng)前節(jié)點(diǎn)（N）所在位置被它的右子節(jié)點(diǎn)（R）替代，N 的左子樹(shù)仍然是它的左子節(jié)點(diǎn)（L），但是 R 節(jié)點(diǎn)此時(shí)將它的左子節(jié)點(diǎn)（RL）交給 N，使其成為 N 的右子節(jié)點(diǎn)，R 的右子節(jié)點(diǎn)還是原來(lái)的右子節(jié)點(diǎn)（RR）。

紅黑樹(shù)的完整文章，參考往期博客：HashMap底層紅黑樹(shù)實(shí)現(xiàn)(自己實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的紅黑樹(shù))

3、什么是DNS污染和DSN劫持？

什么是DNS劫持？

• DNS 劫持：就是指 DNS 服務(wù)器被劫持了，通過(guò)某些手段取得某域名的解析記錄控制權(quán)，進(jìn)而修改此域名的解析結(jié)果，導(dǎo)致對(duì)該域名的訪問(wèn)由原IP地址轉(zhuǎn)入到修改后的指定IP，其結(jié)果就是對(duì)特定的網(wǎng)址不能訪問(wèn)或訪問(wèn)的是假網(wǎng)址，從而實(shí)現(xiàn)竊取資料或者破壞原有正常服務(wù)的目的。DNS 劫持通過(guò)篡改 DNS 服務(wù)器上的數(shù)據(jù)返回給用戶一個(gè)錯(cuò)誤的查詢結(jié)果來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
• DNS 劫持癥狀：在某些地區(qū)的用戶在成功連接寬帶后，首次打開(kāi)任何頁(yè)面都指向 ISP 提供的 “電信互聯(lián)星空”、“網(wǎng)通黃頁(yè)廣告” 等內(nèi)容頁(yè)面。還有就是曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)用戶訪問(wèn) Google 域名的時(shí)候出現(xiàn)了百度的網(wǎng)站。這些都屬于 DNS 劫持。

什么是DNS污染？

• DNS 污染：是一種讓一般用戶由于得到虛假目標(biāo)主機(jī) IP 而不能與其通信的方法，是一種 DNS 緩存投毒攻擊（DNS cache poisoning）。
• 其工作方式是：由于通常的 DNS 查詢沒(méi)有任何認(rèn)證機(jī)制，而且 DNS 查詢通?；诘?UDP 是無(wú)連接不可靠的協(xié)議，因此 DNS 的查詢非常容易被篡改，通過(guò)對(duì) UDP 端口 53 上的 DNS 查詢進(jìn)行入侵檢測(cè)，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵詞相匹配的請(qǐng)求則立即偽裝成目標(biāo)域名的解析服務(wù)器（NS，Name Server）給查詢者返回虛假結(jié)果。
• DNS污染則是發(fā)生在用戶請(qǐng)求的第一步上，直接從協(xié)議上對(duì)用戶的DNS請(qǐng)求進(jìn)行干擾。
• DNS污染癥狀：目前一些被禁止訪問(wèn)的網(wǎng)站很多就是通過(guò) DNS 污染來(lái)實(shí)現(xiàn)的，例如 YouTube、Facebook 等網(wǎng)站。

二者的解決方案：

對(duì)于DNS劫持，可以采用使用國(guó)外免費(fèi)公用的DNS服務(wù)器解決。例如 OpenDNS（208.67.222.222）或 GoogleDNS（8.8.8.8）。

對(duì)于DNS污染，可以說(shuō)，個(gè)人用戶很難單單靠設(shè)置解決，通?？梢允褂?VPN 或者域名遠(yuǎn)程解析的方法解決，但這大多需要購(gòu)買(mǎi)付費(fèi)的 VPN 或 SSH 等，也可以通過(guò)修改 Hosts 的方法，手動(dòng)設(shè)置域名正確的 IP 地址。

總結(jié)：

• DNS 劫持，就是指用戶訪問(wèn)一個(gè)被標(biāo)記的地址時(shí)，DNS 服務(wù)器故意將此地址指向一個(gè)錯(cuò)誤的IP地址的行為。范例，網(wǎng)通、電信、鐵通的某些用戶有時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)自己打算訪問(wèn)一個(gè)地址，卻被轉(zhuǎn)向了各種推送廣告等網(wǎng)站，這就是DNS劫持。
• DNS 污染，指的是用戶訪問(wèn)一個(gè)地址，國(guó)內(nèi)的服務(wù)器(非DNS)監(jiān)控到用戶訪問(wèn)的已經(jīng)被標(biāo)記地址時(shí)，服務(wù)器偽裝成DNS服務(wù)器向用戶發(fā)回錯(cuò)誤的地址的行為。范例，訪問(wèn) Youtube、Facebook 之類(lèi)網(wǎng)站等出現(xiàn)的狀況。

4、說(shuō)一說(shuō)操作系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存？

4.1、虛擬內(nèi)存介紹，什么是虛擬內(nèi)存？

這個(gè)在我們平時(shí)使用電腦特別是 Windows 系統(tǒng)的時(shí)候太常見(jiàn)了。很多時(shí)候我們使用點(diǎn)開(kāi)了很多占內(nèi)存的軟件，這些軟件占用的內(nèi)存可能已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我們電腦本身具有的物理內(nèi)存。

為什么可以這樣呢？ 正是因?yàn)?虛擬內(nèi)存 的存在，通過(guò) 虛擬內(nèi)存 可以讓程序可以擁有超過(guò)系統(tǒng)物理內(nèi)存大小的可用內(nèi)存空間。

另外，虛擬內(nèi)存為每個(gè)進(jìn)程提供了一個(gè)一致的、私有的地址空間，它讓每個(gè)進(jìn)程產(chǎn)生了一種自己在獨(dú)享主存的錯(cuò)覺(jué)（每個(gè)進(jìn)程擁有一片連續(xù)完整的內(nèi)存空間）。這樣會(huì)更加有效地管理內(nèi)存并減少出錯(cuò)。

虛擬內(nèi)存是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)存管理的一種技術(shù)，我們可以手動(dòng)設(shè)置自己電腦的虛擬內(nèi)存。不要單純認(rèn)為虛擬內(nèi)存只是“使用硬盤(pán)空間來(lái)擴(kuò)展內(nèi)存“的技術(shù)。虛擬內(nèi)存的重要意義是它定義了一個(gè)連續(xù)的虛擬地址空間，并且 把內(nèi)存擴(kuò)展到硬盤(pán)空間。

4.2、什么是局部性原理？

局部性原理是虛擬內(nèi)存技術(shù)的基礎(chǔ)，正是因?yàn)槌绦蜻\(yùn)行具有局部性原理，才可以只裝入部分程序到內(nèi)存就開(kāi)始運(yùn)行。

早在 1968 年的時(shí)候，就有人指出我們的程序在執(zhí)行的時(shí)候往往呈現(xiàn)局部性規(guī)律，也就是說(shuō)在某個(gè)較短的時(shí)間段內(nèi)，程序執(zhí)行局限于某一小部分，程序訪問(wèn)的存儲(chǔ)空間也局限于某個(gè)區(qū)域。

局部性原理表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：

• 時(shí)間局部性 ：如果程序中的某條指令一旦執(zhí)行，不久以后該指令可能再次執(zhí)行；如果某數(shù)據(jù)被訪問(wèn)過(guò)，不久以后該數(shù)據(jù)可能再次被訪問(wèn)。產(chǎn)生時(shí)間局部性的典型原因，是由于在程序中存在著大量的循環(huán)操作。
• 空間局部性 ：一旦程序訪問(wèn)了某個(gè)存儲(chǔ)單元，在不久之后，其附近的存儲(chǔ)單元也將被訪問(wèn)，即程序在一段時(shí)間內(nèi)所訪問(wèn)的地址，可能集中在一定的范圍之內(nèi)，這是因?yàn)橹噶钔ǔＪ琼樞虼娣拧㈨樞驁?zhí)行的，數(shù)據(jù)也一般是以向量、數(shù)組、表等形式簇聚存儲(chǔ)的。

時(shí)間局部性是通過(guò)將近來(lái)使用的指令和數(shù)據(jù)保存到高速緩存存儲(chǔ)器中，并使用高速緩存的層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)?？臻g局部性通常是使用較大的高速緩存，并將預(yù)取機(jī)制集成到高速緩存控制邏輯中實(shí)現(xiàn)。虛擬內(nèi)存技術(shù)實(shí)際上就是建立了 “內(nèi)存一外存”的兩級(jí)存儲(chǔ)器的結(jié)構(gòu)，利用局部性原理實(shí)現(xiàn)髙速緩存。

4.3、虛擬存儲(chǔ)器(虛擬內(nèi)存)

基于局部性原理，在程序裝入時(shí)，可以將程序的一部分裝入內(nèi)存，而將其他部分留在外存，就可以啟動(dòng)程序執(zhí)行。由于外存往往比內(nèi)存大很多，所以我們運(yùn)行的軟件的內(nèi)存大小實(shí)際上是可以比計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)際的內(nèi)存大小大的。

**在程序執(zhí)行過(guò)程中，當(dāng)所訪問(wèn)的信息不在內(nèi)存時(shí)，由操作系統(tǒng)將所需要的部分調(diào)入內(nèi)存，然后繼續(xù)執(zhí)行程序。另一方面，操作系統(tǒng)將內(nèi)存中暫時(shí)不使用的內(nèi)容換到外存上，從而騰出空間存放將要調(diào)入內(nèi)存的信息。**這樣，計(jì)算機(jī)好像為用戶提供了一個(gè)比實(shí)際內(nèi)存大的多的存儲(chǔ)器——虛擬存儲(chǔ)器。

實(shí)際上，我覺(jué)得虛擬內(nèi)存同樣是一種時(shí)間換空間的策略，你用 CPU 的計(jì)算時(shí)間，頁(yè)的調(diào)入調(diào)出花費(fèi)的時(shí)間，換來(lái)了一個(gè)虛擬的更大的空間來(lái)支持程序的運(yùn)行。不得不感嘆，程序世界幾乎不是時(shí)間換空間就是空間換時(shí)間。

4.4、虛擬內(nèi)存技術(shù)實(shí)現(xiàn)

虛擬內(nèi)存的實(shí)現(xiàn)需要建立在離散分配的內(nèi)存管理方式的基礎(chǔ)上。 虛擬內(nèi)存的實(shí)現(xiàn)有以下三種方式：

請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理 ：建立在分頁(yè)管理之上，為了支持虛擬存儲(chǔ)器功能而增加了請(qǐng)求調(diào)頁(yè)功能和頁(yè)面置換功能。請(qǐng)求分頁(yè)是目前最常用的一種實(shí)現(xiàn)虛擬存儲(chǔ)器的方法。請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理系統(tǒng)中，在作業(yè)開(kāi)始運(yùn)行之前，僅裝入當(dāng)前要執(zhí)行的部分段即可運(yùn)行。假如在作業(yè)運(yùn)行的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)要訪問(wèn)的頁(yè)面不在內(nèi)存，則由處理器通知操作系統(tǒng)按照對(duì)應(yīng)的頁(yè)面置換算法將相應(yīng)的頁(yè)面調(diào)入到主存，同時(shí)操作系統(tǒng)也可以將暫時(shí)不用的頁(yè)面置換到外存中。

請(qǐng)求分段存儲(chǔ)管理 ：建立在分段存儲(chǔ)管理之上，增加了請(qǐng)求調(diào)段功能、分段置換功能。請(qǐng)求分段儲(chǔ)存管理方式就如同請(qǐng)求分頁(yè)儲(chǔ)存管理方式一樣，在作業(yè)開(kāi)始運(yùn)行之前，僅裝入當(dāng)前要執(zhí)行的部分段即可運(yùn)行；在執(zhí)行過(guò)程中，可使用請(qǐng)求調(diào)入中斷動(dòng)態(tài)裝入要訪問(wèn)但又不在內(nèi)存的程序段；當(dāng)內(nèi)存空間已滿，而又需要裝入新的段時(shí)，根據(jù)置換功能適當(dāng)調(diào)出某個(gè)段，以便騰出空間而裝入新的段。

請(qǐng)求段頁(yè)式存儲(chǔ)管理

這里多說(shuō)一下？很多人容易搞混請(qǐng)求分頁(yè)與分頁(yè)存儲(chǔ)管理，兩者有何不同呢？

請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理建立在分頁(yè)管理之上。他們的根本區(qū)別是是否將程序全部所需的全部地址空間都裝入主存，這也是請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理可以提供虛擬內(nèi)存的原因，我們?cè)谏厦嬉呀?jīng)分析過(guò)了。

它們之間的根本區(qū)別在于是否將一作業(yè)的全部地址空間同時(shí)裝入主存。請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理不要求將作業(yè)全部地址空間同時(shí)裝入主存。基于這一點(diǎn)，請(qǐng)求分頁(yè)存儲(chǔ)管理可以提供虛存，而分頁(yè)存儲(chǔ)管理卻不能提供虛存。

不管是上面那種實(shí)現(xiàn)方式，我們一般都需要：

• 一定容量的內(nèi)存和外存：在載入程序的時(shí)候，只需要將程序的一部分裝入內(nèi)存，而將其他部分留在外存，然后程序就可以執(zhí)行了；
• 缺頁(yè)中斷：如果需執(zhí)行的指令或訪問(wèn)的數(shù)據(jù)尚未在內(nèi)存（稱為缺頁(yè)或缺段），則由處理器通知操作系統(tǒng)將相應(yīng)的頁(yè)面或段調(diào)入到內(nèi)存，然后繼續(xù)執(zhí)行程序；
• 虛擬地址空間 ：邏輯地址到物理地址的變換。

4.5、頁(yè)面置換算法

地址映射過(guò)程中，若在頁(yè)面中發(fā)現(xiàn)所要訪問(wèn)的頁(yè)面不在內(nèi)存中，則發(fā)生缺頁(yè)中斷 。

注：缺頁(yè)中斷 就是要訪問(wèn)的頁(yè)不在主存，需要操作系統(tǒng)將其調(diào)入主存后再進(jìn)行訪問(wèn)。 在這個(gè)時(shí)候，被內(nèi)存映射的文件實(shí)際上成了一個(gè)分頁(yè)交換文件。

當(dāng)發(fā)生缺頁(yè)中斷時(shí)，如果當(dāng)前內(nèi)存中并沒(méi)有空閑的頁(yè)面，操作系統(tǒng)就必須在內(nèi)存選擇一個(gè)頁(yè)面將其移出內(nèi)存，以便為即將調(diào)入的頁(yè)面讓出空間。用來(lái)選擇淘汰哪一頁(yè)的規(guī)則叫做頁(yè)面置換算法，我們可以把頁(yè)面置換算法看成是淘汰頁(yè)面的規(guī)則。

• OPT 頁(yè)面置換算法（最佳頁(yè)面置換算法） ：最佳(Optimal, OPT)置換算法所選擇的被淘汰頁(yè)面將是以后永不使用的，或者是在最長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不再被訪問(wèn)的頁(yè)面,這樣可以保證獲得最低的缺頁(yè)率。但由于人們目前無(wú)法預(yù)知進(jìn)程在內(nèi)存下的若千頁(yè)面中哪個(gè)是未來(lái)最長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)不再被訪問(wèn)的，因而該算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)。一般作為衡量其他置換算法的方法。
• FIFO（First In First Out） 頁(yè)面置換算法（先進(jìn)先出頁(yè)面置換算法） : 總是淘汰最先進(jìn)入內(nèi)存的頁(yè)面，即選擇在內(nèi)存中駐留時(shí)間最久的頁(yè)面進(jìn)行淘汰。
• LRU （Least Currently Used）頁(yè)面置換算法（最近最久未使用頁(yè)面置換算法） ：LRU算法賦予每個(gè)頁(yè)面一個(gè)訪問(wèn)字段，用來(lái)記錄一個(gè)頁(yè)面自上次被訪問(wèn)以來(lái)所經(jīng)歷的時(shí)間 T，當(dāng)須淘汰一個(gè)頁(yè)面時(shí)，選擇現(xiàn)有頁(yè)面中其 T 值最大的，即最近最久未使用的頁(yè)面予以淘汰。
• LFU （Least Frequently Used）頁(yè)面置換算法（最少使用頁(yè)面置換算法） : 該置換算法選擇在之前時(shí)期使用最少的頁(yè)面作為淘汰頁(yè)。

5、StringBuilder.append(“xxx”); 后創(chuàng)建新對(duì)象嗎？

• 看這一篇就夠了！String StringBuilder StringBuffer區(qū)別以及源碼分析

答案是，沒(méi)有創(chuàng)建新對(duì)象：

因?yàn)?StringBuilder，和 String 不同，它的 char[]數(shù)組沒(méi)有被 final 修飾，所以它可以在添加新char字符時(shí)，根據(jù)字符數(shù)組容量，進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，而不需要新創(chuàng)建一個(gè) StringBuilder 對(duì)象！

如圖所示：

StringBuilder.append()方法如下代碼所示：

// java.lang.StringBuilder 類(lèi)中
@Override
public StringBuilder append(String str) {
    // 調(diào)用父類(lèi) AbstractStringBuilder 的append(String str) 方法
    super.append(str);
    return this;
}
// java.lang.AbstractStringBuilder 類(lèi)中（有興趣可以自己點(diǎn)進(jìn)去閱讀該類(lèi)的源碼，還是很有收獲的，這里只作簡(jiǎn)述?。?
public AbstractStringBuilder append(String str) {
    if (str == null)
        return appendNull();
    int len = str.length();
    // 其成員屬性value[]數(shù)組擴(kuò)容，類(lèi)似于ArrayList 的擴(kuò)容
    // 擴(kuò)容算法：int newCapacity = (value.length << 1) + 2;
    // 注意容量有上限：MAX_ARRAY_SIZE
    ensureCapacityInternal(count + len);
    str.getChars(0, len, value, count);
    count += len;
    return this;
}

注： 同理，StringBuffer 也是一樣的！

6、哈希沖突的幾種解決方案，各個(gè)優(yōu)缺點(diǎn)？

6.1、開(kāi)放定址法

這種方法也稱再散列法，其基本思想是：當(dāng)關(guān)鍵字 key 的哈希地址 p=H（key）出現(xiàn)沖突時(shí)，以 p 為基礎(chǔ)，產(chǎn)生另一個(gè)哈希地址 p1，如果 p1 仍然沖突，再以 p 為基礎(chǔ)，產(chǎn)生另一個(gè)哈希地址 p2，…，直到找出一個(gè)不沖突的哈希地址pi ，將相應(yīng)元素存入其中。這種方法有一個(gè)通用的再散列函數(shù)形式：

Hi=（H（key）+di）% m i=1，2，…，n

其中 H（key）為哈希函數(shù)，m 為表長(zhǎng)，di 稱為增量序列。增量序列的取值方式不同，相應(yīng)的再散列方式也不同。主要有以下三種：

① 線性探測(cè)再散列

dii = 1，2，3，…，m-1

這種方法的特點(diǎn)是：沖突發(fā)生時(shí)，順序查看表中下一單元，直到找出一個(gè)空單元或查遍全表。ThreadLocal 解決 hash 沖突就采用這種方法！

② 二次探測(cè)再散列

di = 12，-12，22，-22，…，k2，-k2 ( k<=m/2 )（2為2次方）

這種方法的特點(diǎn)是：沖突發(fā)生時(shí)，在表的左右進(jìn)行跳躍式探測(cè)，比較靈活。

③ 偽隨機(jī)探測(cè)再散列

di = 偽隨機(jī)數(shù)序列

具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，應(yīng)建立一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器，（如i=(i+p) % m），并給定一個(gè)隨機(jī)數(shù)做起點(diǎn)。

例如，已知哈希表長(zhǎng)度m=11，哈希函數(shù)為：H（key）= key % 11，則 H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假設(shè)下一個(gè)關(guān)鍵字為69，則H（69）=3，與47沖突。

如果用線性探測(cè)再散列處理沖突，下一個(gè)哈希地址為 H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然沖突，再找下一個(gè)哈希地址為 H2=（3 + 2）% 11 = 5，還是沖突，繼續(xù)找下一個(gè)哈希地址為 H3=（3 + 3）% 11 = 6，此時(shí)不再?zèng)_突，將69填入5號(hào)單元。

如果用二次探測(cè)再散列處理沖突，下一個(gè)哈希地址為 H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然沖突，再找下一個(gè)哈希地址為 H2=（3 - 12）% 11 = 2，此時(shí)不再?zèng)_突，將69填入2號(hào)單元。

如果用偽隨機(jī)探測(cè)再散列處理沖突，且偽隨機(jī)數(shù)序列為：2，5，9，………，則下一個(gè)哈希地址為 H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然沖突，再找下一個(gè)哈希地址為 H2=（3 + 5）% 11 = 8，此時(shí)不再?zèng)_突，將69填入8號(hào)單元。

6.2、再哈希法（再散列法）

這種方法是同時(shí)構(gòu)造多個(gè)不同的哈希函數(shù)：

Hi=RH1（key） i=1，2，…，k

當(dāng)哈希地址Hi=RH1（key）發(fā)生沖突時(shí)，再計(jì)算 Hi=RH2（key）……，直到?jīng)_突不再產(chǎn)生。這種方法不易產(chǎn)生聚集，但增加了計(jì)算時(shí)間。

6.3、鏈地址法（拉鏈法）

這種方法的基本思想是將所有哈希地址為i的元素構(gòu)成一個(gè)稱為同義詞鏈的單鏈表，并將單鏈表的頭指針存在哈希表的第i個(gè)單元中，因而查找、插入和刪除主要在同義詞鏈中進(jìn)行。鏈地址法適用于經(jīng)常進(jìn)行插入和刪除的情況。

HashMap 解決 hash 沖突就采用的這種方式！

7、使用java如何對(duì)一個(gè)大的文本文件內(nèi)容進(jìn)行去重?

一般可能會(huì)想到一次將文本內(nèi)容讀取到內(nèi)存中，用 HashSet 對(duì)內(nèi)容去重，但是很不幸這個(gè)過(guò)程 jvm 會(huì)內(nèi)存溢出，無(wú)奈，只能另想辦法，首先將這個(gè)大文件中的內(nèi)容讀取出來(lái)，對(duì)每行 String 的 hashCode 取模取正整數(shù)，可用取模結(jié)果作為文件名，將相同模數(shù)的行寫(xiě)入同一個(gè)文件，再單獨(dú)對(duì)每個(gè)小文件進(jìn)行去重，最后再合并。

8、MySQL如何優(yōu)化慢查詢？

首先可以通過(guò) explain 命令查看 SQL 執(zhí)行狀態(tài)，如果是沒(méi)有加索引，則需要添加索引后再進(jìn)行查詢。如果已經(jīng)加了索引，但是表中數(shù)據(jù)量過(guò)多，這時(shí)候可以考慮水平分表，或者通過(guò) limit 限制一次查詢的記錄總數(shù)。如果已經(jīng)加了索引，表中數(shù)據(jù)量較少，但是表字段多，大字段檢索效率慢，這時(shí)候可以考慮垂直分表！

總結(jié)

本篇文章的內(nèi)容就到這了，希望大家可以多多關(guān)注腳本之家的其他精彩內(nèi)容！

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