Shading是什么？

redis 监听key的过期回调

Redis提供了keyspace notifications功能来监控key的过期事件。通过配置Redis的notify-keyspace-events选项，我们可以告诉Redis要通知哪些事件，包括K（del）,E（expire）和x（key过期）。

在接收到过期事件后，可以使用Redis的notify-keyspace-events选项设置的回调函数进行处理。以下是一些基本的例子：

redis-cli config set notify-keyspace-events KEA

# 使用redis-cli订阅键的过期事件通知
redis-cli --csv psubscribe '__key*__:*'

# 在Python中使用redis-py处理键的过期事件通知
import redis
r = redis.Redis()
p = r.pubsub()
p.psubscribe('__key*__:*')

for msg in p.listen():
  if msg['type'] == 'pmessage' and msg['channel'].endswith(':expired'):
    print(msg)

在上面的例子中，我们通过notify-keyspace-events选项设置，让Redis通知key的del和expire事件。我们使用redis-cli或redis-py订阅了__key*__:*通道（用于keyspace notifications），并处理其中以:expired结尾的消息，即过期事件的通知消息。

注意，keyspace notifications的使用会带来一些性能损失，因为Redis需要处理监控事件并发送通知，这可能会对Redis的性能产生一定的影响。此外，keyspace notifications是在Redis服务器实例的全局级别上运行的，因此需要非常小心和谨慎地使用，以免对整个Redis集群产生意外的影响。

Shading是什么？

Shading（或称为"Shadowing"）是在Java开发中用于解决依赖冲突问题的一种常见技术。简单来说，Shading是将依赖库的代码以及依赖库自身重新打包为一个新的Jar包，并修改依赖库的类和包名，以避免与其他依赖库冲突。

具体来说，Shading包括以下步骤：

将依赖库的代码复制到新Jar包中。这个过程可以通过构建工具（如Maven或Gradle）中的插件来完成。
修改依赖库的类和包名。为防止与其他依赖库的名称冲突，需要将类和包名修改为唯一的名称。这个过程可以使用"prefix"或"suffix"的方式来完成。
修改依赖库的代码。如果依赖库的代码中也引用了其他依赖库，就需要将这些依赖库的代码也进行Shading。

Shading的优点在于它可以消除依赖冲突和版本问题，同时也可以避免由于使用多个版本的同一依赖库而导致的类加载问题。此外，Shading还可以帮助开发人员避免在应用程序部署时需要手动调整依赖库的版本问题，简化了应用程序的部署过程。

然而，Shading也有一些深层次的问题，如增加Jar包大小、容易引起类加载问题以及可能导致与其他依赖库的兼容性问题。因此，建议开发人员需要谨慎使用Shading，并且在使用之前仔细评估其风险和收益。

分布式ID介绍

在分布式系统中，为了唯一标识一个实体，需要生成唯一的ID。分布式ID是为了解决单体应用程序中自增主键或GUID（全局唯一标识符）无法满足高频使用、趋势递增和单调递增等要求的问题而产生的。下面是分布式ID的一些常见实现方式。

UUID：UUID是通用唯一标识符，基于时间戳、计数器、节点标识等参数生成的标识符。它具有唯一性，但没有单调性，无法满足趋势递增的需求。
snowflake算法：snowflake算法是Twitter公司推出的一种分布式ID生成算法，基于时间戳、机器ID、序列号等参数生成。它的优点是高性能、时空性好，而且趋势递增，适用于高并发场景。
Flake算法：Flake算法是一种轻量级的分布式ID生成算法，基于时间戳和序列号生成。它具有趋势递增性和单调性，适用于高并发读写场景。
UID-generator：UID-generator是Java开源社区推出的一种分布式ID生成工具，基于Snowflake算法实现，并对其进行了优化，以应对高性能、高可用的场景。
Redis、Zookeeper等分布式工具：Redis和Zookeeper等分布式工具中也提供了生成分布式ID的API接口。基于这些工具生成的ID具有趋势递增和全局唯一性，但在高负载的情况下可能存在瓶颈问题。

需要注意的是，分布式ID的生成不仅仅需要保证唯一性，还需要满足趋势递增、单调递增等要求，尤其是在高并发场景下。在选择分布式ID方案时，需要根据场景需求综合考虑性能、容错和扩展性等因素。

递归与Stream流转换

递归和Stream流都是Java编程中经常使用的两种常见技术，它们可以互相转换，但具体实现方式略有不同。

递归是指函数调用自身的一种技术。在处理类似树形结构、图形结构等算法问题时，递归是一种常用的解决方案。Java语言中，递归可以使用方法的递归调用来实现。下面是一个简单的递归实例：

public void recursiveFunction(int number){
    if(number > 0){
        System.out.println(number);
        recursiveFunction(number-1);
    }
}

这段代码实现了一个简单的递归函数，用于输出从指定数字开始的所有自然数。

Stream流是JDK 8引入的一种新的数据处理方式，它使用 functional programming 和 lambda expressions 简化了代码的实现。使用Stream流可以进行集合的过滤、排序、分组等操作。Stream流支持对数据集合的处理操作，并且支持并行操作，大大提高了集合操作的效率。下面是一个简单的Stream流实例：

List<String> list = Arrays.asList("apple", "orange", "banana");
Stream<String> stream = list.stream();
stream.filter(s -> s.startsWith("a")).forEach(System.out::println);

这段代码使用Stream流过滤出所有以"a"开头的字符串，最终输出结果。

递归和Stream流可以相互转换，递归可以通过Stream流递归实现。例如，下面的递归函数，可以使用Stream流将一组文件夹和文件全部输出：

public void display(File file) {
    if (file.isDirectory()) {
        Arrays.stream(file.listFiles()).forEach(this::display);
    }
    System.out.println(file.getAbsolutePath());
}

这段代码递归地遍历文件夹中的所有文件，并以Stream流的方式输出文件路径。

相反，使用Stream流实现递归的方式是使用Stream的flatMap()方法，将递归的子节点转换为一个新的Stream流。例如，下面的代码可以使用Stream流实现递归计算阶乘：

public static int factorial(int n) {
    return n == 0 ? 1 : Stream.iterate(1, i -> i + 1).limit(n).reduce(1, (a, b) -> a * b);
}

这段代码使用Stream的iterate()方法生成一个数字序列，然后使用reduce()方法计算结果。这个过程相当于递归计算n的阶乘。

需要注意的是，递归实现和Stream实现相比，Stream的实现方式通常更具有代码简洁性和可读性，但部分场景下也可能会导致性能问题，需要根据具体情况进行选择。

java中HashMap的设计精妙在哪？

Java语言中的HashMap是一种基于哈希表实现的Map接口。它的设计精妙之处在于以下几点：

哈希表的性能：HashMap底层采用哈希表存储键值对数据，通过哈希算法，能够在O(1)的时间复杂度内完成查找，插入和删除的操作。因此，HashMap在处理大量数据的情况下，能够提供较优的性能表现，这也是HashMap成为Java标准库Map实现的首选之一的原因。
高效的哈希算法：HashMap的哈希算法经过多次优化，采用了一种基于位运算的哈希算法。这种哈希算法可以在不同的哈希表大小条件下，保证哈希冲突的概率较小，从而确保了HashMap的性能和稳定性。
链式存储方式：当哈希值冲突时，HashMap采用链式存储方式解决哈希冲突。采用链表的方式，使得可以在同一个桶中存储多个键值对，提高了哈希表的空间利用率。
动态扩容：HashMap会动态地调整存储容量，以适应不断变化的数据需求。当当前数据达到一定的负载因子时，HashMap会自动扩容，并且重新计算哈希值，重新分布数据。这种设计可以保证HashMap的空间利用率，解决哈希冲突问题，同时提高了HashMap的稳定性和性能。
线程不安全性：由于HashMap是一种非线程安全的数据结构，Java 5以后提供了ConcurrentHashMap作为线程安全的替代品。ConcurrentHashMap同样采用哈希表实现，但是通过分段锁的方式保证了多线程情况下的同步和并发访问性能。

综上所述，Java中的HashMap设计精妙之处在于它采用了高效的哈希算法、链式存储方式和动态扩容策略，能够在重负载的情况下保证较优的性能和空间利用率，成为Java中非常常用的一种Map实现。

shell编程进阶

Shell编程是一种在Linux和Unix操作系统中广泛使用的脚本编程语言，可以帮助您自动化和简化许多日常重复的工作。以下是一些Shell编程的进阶主题，希望能够帮助您更深入地了解Shell编程：

函数：在Shell编程中，您可以定义和使用函数来执行重复性任务，例如查询系统状态、清除缓存、备份文件等等。函数可以简化代码，减少编写代码的时间和劳动力。您可以使用函数传参、返回值等各种技巧，来进一步优化代码。
控制流：Shell编程中有很多控制流语句可以帮助您实现复杂的逻辑，例如循环、条件判断等等。掌握这些控制流语句可以帮助您更加灵活地处理数据和文件。
文件处理：在Shell编程中，您可以使用一系列的命令来处理文件和目录，例如查找、删除、打包、解压缩等等。了解这些命令和它们的使用方法，可以让您更加高效地管理和处理文件。
调试和错误处理：当您编写Shell脚本时，不可避免地会出现各种错误。了解如何排除和调试这些错误，是编写高质量脚本的关键。Shell编程中有很多调试和错误处理的技巧可以使用，例如添加调试输出、捕获异常等等。
正则表达式：正则表达式是一种广泛应用于文本处理和搜索的技术，它在Shell编程中也起到非常重要的作用。掌握正则表达式的语法并学会使用一些常用的命令，例如grep、sed等，可以让您更加高效地处理文本数据。

重建二叉树 leetcode

重建二叉树是一道经典的题目，题目描述为给定一个二叉树的前序遍历和中序遍历，重建出原来的二叉树。

这道题目可以使用递归的方式来解决，大致思路如下：

在前序遍历中，第一个节点一定是根节点，假设该节点的值为rootVal。
在中序遍历中，找到根节点所在的位置index，那么index左边的节点都位于根节点的左子树中，右边的节点都位于根节点的右子树中。
根据中序遍历中根节点的位置，可以将前序遍历分为左子树的前序遍历和右子树的前序遍历。
对于每一颗子树，递归执行以上三个步骤即可。

具体的代码实现如下：

python 复制代码

class Solution:
    def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> TreeNode:
        if not preorder:
            return None
        
        rootVal = preorder[0]
        index = inorder.index(rootVal)
        
        root = TreeNode(rootVal)
        root.left = self.buildTree(preorder[1:index+1], inorder[:index])
        root.right = self.buildTree(preorder[index+1:], inorder[index+1:])
        
        return root

以上是Python的代码实现，其中根据题目定义定义了TreeNode类，preorder和inorder分别代表前序遍历和中序遍历。在递归中，如果前序遍历为空，返回None；如果前序遍历不为空，则按照上述步骤构建左右子树，并返回根节点。

需要注意的是，这个算法时间复杂度为O(n^2)，因为在每次递归中都需要查找根节点在中序遍历中的位置，可以使用哈希表等数据结构将查找位置的时间复杂度降到O(1)。

HashSet的原理及常用方法

HashSet是Java中的一个集合容器，它实现了Set接口。HashSet使用哈希算法来实现存储和检索元素的过程，具有快速的查找速度。HashSet内部没有重复元素，并且不保证元素的顺序，它也可以存储null元素。下面是HashSet的一些常用方法：

add(Object obj)：将元素添加到HashSet中，如果已存在则不添加，返回true表示添加成功，false表示元素已存在
remove(Object obj)：从HashSet中移除指定的元素，返回true表示移除成功，false表示元素不存在
contains(Object obj)：检查HashSet是否包含指定的元素，返回true表示存在，false表示不存在
clear()：清空HashSet中所有的元素
size()：返回HashSet中元素的个数
等等

在实际使用HashSet时，需要注意以下几点：

HashSet中的元素必须实现hashCode()和equals()方法，如果这两个方法没有被正确实现，可能会导致元素查找和删除失败。
HashSet由于采用哈希算法，因此它的元素不保证按照添加顺序存储。如果需要按添加顺序存储，可以使用LinkedHashSet。
HashSet是线程不安全的。如果需要多线程环境下使用，可以使用ConcurrentHashMap等线程安全集合。

总之，HashSet是Java中常用的集合容器之一，由于其快速的查找速度和良好的稳定性，被广泛应用于Java开发中。