1.Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
2.HashSet 源码分析及线程安全问题
3.《面试1v1》List
4.es lucene搜索及聚合流程源码分析
5.死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
6.集合竞价选股公式源码

Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解

       Iterable接口是集合集合解决Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，源码源码集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的问题问题能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，集合集合解决最初包含iterator()方法，源码源码规定了遍历集合内元素的问题问题招商加盟网站源码标准。实现Iterable接口后，集合集合解决我们能够使用增强的源码源码for循环进行迭代。

       Iterable接口内部定义了默认方法，问题问题如iterator()、集合集合解决forEach()、源码源码spliterator()，问题问题这些方法扩展了迭代和并行遍历的集合集合解决灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，源码源码而forEach()方法允许将操作作为参数传递，问题问题实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。

       在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。

       Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。

       总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的手机版电影网源码基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。

HashSet 源码分析及线程安全问题

       HashSet，作为集合框架中的重要成员，其底层采用 HashMap 进行数据存储，简化了集合操作的复杂性。深入理解 HashMap，将有助于我们洞察 HashSet 的源码精髓。

       一、HashSet 定义详解

       1.1 构造函数

       HashSet 提供了多种构造函数，允许用户根据需求灵活创建实例。例如，使用 HashSet() 创建一个空 HashSet，或者通过 Collection 参数构造，实现与现有集合的合并。

       1.2 属性定义

       HashSet 主要属性包括容量（容量决定 HashMap 的大小）和负载因子（控制容量的扩展阈值），确保其高效存储和检索数据。

       二、操作函数

       2.1 add() - 向集合中添加元素，若元素已存在则不添加。

       2.2 size() - 返回集合中元素的数量。

       2.3 isEmpty() - 判断集合是否为空。

       2.4 contains() - 检查集合中是否包含指定元素。

       2.5 remove() - 删除集合中的指定元素。

       2.6 clear() - 清空集合，使其变为空。

       2.7 iterator() - 返回一个可迭代对象，用于遍历集合中的元素。

       2.8 spliterator() - 返回一个 Spliterator，用于更高效地遍历集合。

       三、HashSet 线程安全吗？

       3.1 线程安全解决

       HashSet 不是源码卡盟有什么不好线程安全的，它不保证在多线程环境下的并发访问。为了确保线程安全，用户需要采用同步机制，如使用 Collections.synchronizedSet() 方法将 HashSet 转换为同步集合。同时，利用并发集合如 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentHashMap 等，可以实现更高效、安全的并发操作。

《面试1v1》List

       面试官：小伙子,听说你对Java集合挺在行的?

       候选人：谢谢夸奖,我对Java集合还在学习中,只能算入门水平。特别是List这个接口,其下的实现类功能非常丰富,我还未能全部掌握。

       面试官：那么,简单介绍下List这个接口及常用实现类吧!这是Java集合的基础,也是日常开发中最常用的。

       候选人：List接口表示一个有序集合,它的主要实现类有ArrayList、LinkedList、Vector等。它们都实现了List接口,有一些共同的方法,但底层数据结构不同,所以在不同场景有不同的使用优势。这取决于应用的需求。

       面试官：那日常工作用的最多的是哪个实现类?它的源码能不能讲解一下?

       候选人：我日常工作中最常用的List实现类就是ArrayList。它的源码如下:

       ArrayList底层采用动态数组实现,通过ensureCapacityInternal()方法动态扩容,以达到在保证查询效率的同时,尽量减小扩容带来的性能消耗。这也是我在日常使用中最欣赏ArrayList的地方。当然,它的实现远不止这些,我还在不断学习与理解中。

       面试官：不错,你对这些知识已经有一定理解。ArrayList的源码分析得也比较到位。看来你之前真的有认真研读与理解。不过List相关知识还有更广阔的空间,需要你继续努力!

       候选人：非常感谢面试官的肯定与指导。您说得对,List及其相关知识还有很多值得我继续学习与探索的地方。我会持续加深理解,提高运用能力。

       面试官：那么,你对List还有哪些不太理解的地方?或是想更深入学习的内容?

       候选人：关于List,我还不太清楚或想进一步学习的内容如下：

       这些都是我想进一步学习与理解的List相关内容与知识点。我会根据这份清单继续深入阅读源码、分析案例并实践使用,以便全面掌握List及其相关接口与实现类。这无疑需要一段长期的学习与总结过程,但这正是我成长为一名资深Java工程师所必须经历的阶段。

       面试官：Wonderful!这份学习清单涵盖的内容非常全面且具有针对性。你能够准确定位自己尚未完全掌握的知识点,这展现出你的自我认知能力。只要你能够有计划和耐心地向这个清单上的每一项知识点进发,你在List及相关接口的理解上一定会有大的提高,这也为你成长为资深工程师奠定基础。我对你的学习态度和理解能力很为欣赏。

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es lucene搜索及聚合流程源码分析

       本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。

       协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。

       在数据节点中，智能物业管理系统源码根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。

       构建 Aggregator 时，根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。

       在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。

       全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。

       对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。

       处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。

       评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。

       协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。

       本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。

死磕 java集合之ArrayDeque源码分析

       双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、类栈方法。

       ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。

       总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。

集合竞价选股公式源码

       集合竞价选股公式源码的具体内容需要根据特定的选股策略和需求来编写，无法直接给出一个通用的源码。但我可以提供一个大致的框架和思路。

       解释：

       集合竞价选股公式通常是基于技术分析、基本面分析或其他选股策略来编写的。源码的编写需要使用特定的编程语言，如Python、C++等，来实现选股的逻辑。以下是一个简化的集合竞价选股公式的编写框架：

确定选股策略：首先确定你要采用的选股策略，如趋势跟踪、动量策略、价值投资等。明确策略后，可以进一步分析需要获取的数据和计算指标。

数据获取与处理：编写代码获取股票的历史数据，包括集合竞价数据、日常交易数据等。数据获取后需要进行清洗和处理，以得到用于分析和计算的纯净数据。

算法实现：根据选股策略设计相应的算法。例如，如果采用趋势跟踪策略，可能需要计算股票的移动平均线、相对强弱指数等。这些计算将用于判断股票的走势和买卖点。

规则判断与信号输出：基于计算的结果设定选股规则，如当股票价格突破某一水平时发出买入信号。在源码中实现这些规则判断，并输出相应的信号。

优化与测试：对编写的源码进行优化和测试，确保其在不同市场环境下的稳定性和准确性。这可能需要使用历史数据回测或实时交易测试等方法。

       请注意，以上只是一个大致的框架，具体的源码编写需要根据具体的选股策略和需求来详细设计和实现。如果你有更具体的需求或问题，可以提供更详细的信息，以便得到更准确的答案。

Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析

       跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。它通过多层索引来实现快速搜索，与平衡树相比，插入、删除和查找操作的平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。

       在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。

       跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。

Java集合-Vector介绍、扩容机制、源码分析

       Java集合框架中的Vector类是一种古老的线程安全的数组列表，本文将简要介绍Vector，深入剖析其扩容机制，以及源码层面的解析。

       首先，我们来看创建Vector的方式。Vector提供了无参构造器和带初始容量和扩容增量的构造器。无参构造会设置initialCapacity为，capacityIncrement默认为数组长度的两倍。例如，调用this()或this(initialCapacity, 0)，实际上是为元素数据（elementData）分配了初始容量，但后续扩容会根据capacityIncrement值调整，如未指定则每次翻倍。

       当向Vector添加元素时，会触发add方法。例如，添加第一个元素1，若数组已满，会调用ensureCapacityHelper(elementCount + 1)，确保空间。此处，由于初始容量为，添加1后不需要扩容，元素直接添加到0索引。后续添加时，由于需要个位置，会进行扩容。判断条件是：新的容量减去最小需求小于0时，才会进行扩容，通常是将容量扩大为当前容量的两倍或直接扩容到满足需求的最小值。

       总的来说，Vector的扩容机制是动态的，确保在元素数量增长时，内存空间能相应扩展。源码中，add方法、ensureCapacityHelper函数和grow方法共同实现了这一机制，保证了Vector在高并发环境下的线程安全。通过理解这些细节，我们可以更好地运用Vector并优化程序性能。