Java中List和ArrayList、LinkedList的区别(转)

List 是接口,ArrayList和LinkedList是List的实现类。

List:是一个有序的集合,可以包含重复的元素。提供了按索引访问的方式。它继承 Collection。
List有两个重要的实现类:ArrayList 和 LinkedList
ArrayList:我们可以将其看作是能够自动增长容量的数组。
利用ArrayList的toArray()返回一个数组。
Arrays.asList()返回一个列表。
1.ArrayList底层采用数组实现,当使用不带参数的构造方法生成ArrayList对象时,实际上会在底层生成一个长度为10的Object类型数组。
2.如果增加的元素个数超过了10个,那么ArrayList底层会新生成一个数组,长度为原数组的1.5倍+1,然后将原数组的内容复制到新数组当中,并且后续增加的内容都会放到新数组当中。当新数组无法容纳增加的元素时,重复该过程。
3.对于ArrayList元素的删除操作,需要将被删除元素的后续元素向前移动,代价比较高。
4.集合当中只能放置对象的引用,无法放置原生数据类型,我们需要使用原生数据类型的包装类才能加入到集合当中。
5.集合当中放置的都是Object类型,因此取出来的也是Object类型,那么必须要使用强制类型转换将其转换为真正的类型(放置进去的类型)。

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ArrayList的内部实现是基于内部数组Object[],所以从概念上讲,它更象数组,但LinkedList的内部实现是基于一组连接的记录,所以,它更象一个链表结构,所以,它们在性能上有很大的差别:
ArrayList: 从上面的分析可知,在ArrayList的前面或中间插入数据时,你必须将其后的所有数据相应的后移,这样必然要花费较多时间,所以,当你的操作是在一列数据的后面添加数据而不是在前面或中间,并且需要随机地访问其中的元素时,使用ArrayList会提供比较好的性能;

LinkedList: 而访问链表中的某个元素时,就必须从链表的一端开始沿着连接方向一个一个元素地去查找,直到找到所需的元素为止,所以,当你的操作是在一列数据的前面或中间添加或删除数据,并且按照顺序访问其中的元素时,就应该使用LinkedList了。

修改docker默认存储目录(转)

Docker 修改默认存储位置

  • 首先使用 docker info 查看 docker 的基本信息
sudo docker info
Containers: 0
Images: 5
Storage Driver: devicemapper
 Pool Name: docker-253:0-679369-pool
 Pool Blocksize: 65.54 kB
 Backing Filesystem: extfs
 Data file: 
 Metadata file: 
 Data Space Used: 533.9 MB
 Data Space Total: 107.4 GB
 Data Space Available: 106.8 GB
 Metadata Space Used: 954.4 kB
 Metadata Space Total: 2.147 GB
 Metadata Space Available: 2.147 GB
 Udev Sync Supported: true
 Deferred Removal Enabled: false
 Library Version: 1.02.89-RHEL6 (2014-09-01)
Execution Driver: native-0.2
Logging Driver: json-file
Kernel Version: 2.6.32-431.29.2.el6.x86_64
Operating System: <unknown>
CPUs: 1
Total Memory: 853.5 MiB
Name: rhel62build
ID: LIO4:I43U:YFQU:SN45:YOE6:7GTF:6AGX:VSKQ:ICIV:AKWD:3OKQ:HUSC

这是一个新装的docker环境,其中看不出当前docker文件存储的路径。但是docker默认会使用 /var/lib/docker 作为默认存储位置。

  • 停止 Docker 服务
sudo /etc/init.d/docker stop
  • 将原来默认的/var/lib/docker备份一下,然后复制到别的位置并建立一个软链接
cd /var/lib
sudo cp -rf docker docker.bak
sudo cp -rf docker /<my_new_location>/
sudo ln -s /<my_new_location>/docker docker
  • 启动 Docker 服务
sudo /etc/init.d/docker start
  • 最后使用 docker info 查看更新结果
sudo docker info
Containers: 0
Images: 5
Storage Driver: devicemapper
 Pool Name: docker-8:21-393695-pool
 Pool Blocksize: 65.54 kB
 Backing Filesystem: extfs
 Data file: /dev/loop1
 Metadata file: /dev/loop2
 Data Space Used: 533.9 MB
 Data Space Total: 107.4 GB
 Data Space Available: 15.33 GB
 Metadata Space Used: 954.4 kB
 Metadata Space Total: 2.147 GB
 Metadata Space Available: 2.147 GB
 Udev Sync Supported: true
 Deferred Removal Enabled: false
 Data loop file: /build/docker/devicemapper/devicemapper/data
 Metadata loop file: /build/docker/devicemapper/devicemapper/metadata
 Library Version: 1.02.89-RHEL6 (2014-09-01)
Execution Driver: native-0.2
Logging Driver: json-file
Kernel Version: 2.6.32-431.29.2.el6.x86_64
Operating System: <unknown>
CPUs: 1
Total Memory: 853.5 MiB
Name: rhel62build
ID: LIO4:I43U:YFQU:SN45:YOE6:7GTF:6AGX:VSKQ:ICIV:AKWD:3OKQ:HUSC

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使用docker-compose 快速创建一个mysql 数据库容器

//创建一个独立的容器目录

mkdir docker-db
cd docker-db

前提、创建 docker Compose 配置文件
#vi docker-compose.yml 文件,内容如下

version: '3.6'
services: 

    db:
        image: hub.c.163.com/library/mysql:5.7
        restart: always
        environment:
            MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
            MYSQL_DATABASE: wordpress
            MYSQL_USER: root
            MYSQL_PASSWORD: 123456
            MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD: "yes"
        ports:
            - "33061:3306"

image也可以直接写mysql:5.7 或者mysql:latest,不指定获取地址。
上面的 ports 这一块,是指宿主机端口号:容器端口号。在使用的时候,直接访问本机的 33061 端口即可。端口号前也可以指定一个固定的IP 地址。
Compose file version 3 reference:https://docs.docker.com/compose/compose-file/

一、创建并启动容器

$docker-composer up

在 docker-composr.yml 所在的目录里,执行上面的命令,此时会自动从远程服务器拉取容器所需的信息。这时窗口一直处于运行状态,我们通过添加
-d
参数,来实现后台服务运行。

二、停止关闭容器

$ docker-compose stop

关闭后,容器文件仍然在磁盘上存在,重新执行 docker-compose start 即可启动。

三、删除容器

docker-compose rm

上面的命令可以将已经停止运行的容器进行删除,也可以将停止和删除用一条命令代替

docker-compose down

更多命令请执行 docker-compose -h 查看。

MySQL InnoDB锁机制之Gap Lock、Next-Key Lock、Record Lock解析

InnoDB是一个支持行锁的存储引擎,锁的类型有:共享锁(S)、排他锁(X)、意向共享(IS)、意向排他(IX)。为了提供更好的并发,InnoDB提供了非锁定读:不需要等待访问行上的锁释放,读取行的一个快照。该方法是通过InnoDB的一个特性:MVCC来实现的。

InnoDB有三种行锁的算法:

1,Record Lock:单个行记录上的锁。

2,Gap Lock:间隙锁,锁定一个范围,但不包括记录本身。GAP锁的目的,是为了防止同一事务的两次当前读,出现幻读的情况。

3,Next-Key Lock:1+2,锁定一个范围,并且锁定记录本身。对于行的查询,都是采用该方法,主要目的是解决幻读的问题。

锁的是索引,并不是记录。
记录锁(Record Lock): 单个索引行记录上的锁
间隙锁(Gap Lock):一般是针对非唯一索引而言的.
后码锁(Next-Key Lock):记录锁和间隙锁的结合,对于InnoDB中,更新非唯一索引对应的记录,会加上Next-Key Lock。如果更新记录为空,就不能加记录锁,只能加间隙锁。

Next-Key Lock是行锁与间隙锁的组合,这样,当InnoDB扫描索引记录的时候,会首先对选中的索引记录加上行锁(Record Lock),再对索引记录两边的间隙加上间隙锁(Gap Lock)。如果一个间隙被事务T1加了锁,其它事务是不能在这个间隙插入记录的。

https://blog.csdn.net/zhanghongzheng3213/article/details/51721903

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a1e9c7910102vnrj.html

https://www.cnblogs.com/zhoujinyi/p/3435982.html

http://hedengcheng.com/?p=771

聚簇索引概念(Myisam与Innodb索引的区别)转推荐

myisam的主索引和次索引都指向物理行,下面来进行讲解

innodb的主键下存储该行的数据,此索引指向对主键的引用

myisam的索引存储图如下,可以看出,无论是id还是cat_id,下面都存储有存储物理地址的值。通过主键索引或者次索引来查询数据的时候,都是先查找到数据地址,然后再到物理位置上去寻找数据

innodb的索引存储图如下,我们会发现,主键索引下面直接存储有数据,而次索引下,存储的是主键的id。通过主键查找数据的时候,就会很快查找到数据,但是通过次索引查找数据的时候,需要先查找到对应的主键id,然后才能查找到对应的数据。 Continue reading

Go中slice作为参数传递的一些“坑”

https://juejin.im/post/5a9f543a6fb9a028cb2d2b91

看明白了上面的文章,下面的例子基本也就明白了

 

package main

import "fmt"

func main() {
	a := []int{1,2,3}
	abc(a)
	fmt.Println(a)
}
func abc(a []int) {
	a[0] = 2 //修改后还是原来的a
	a = append(a, 4) // 此a非原a,使用append导致了重新分配内存地址(存储空间不足,系统自动分配一块新的足够大的内存地址,此时a的物理内存地址已经发行了变化,并将原来a的值copy一份到新的内存地址,所以这里修改的只是新内存地址的值,原来内存地址的值并没有改变),试着删除这行运行一次再看结果
	fmt.Println(a)
	
	a[0] = 7 // 新a,因为上面执行了append
	fmt.Println(a)
	
	fmt.Printf("\n===\n")
}

解释: