0x3f 第41天 setnx的分布式锁和redission,白天写项目书,双指针

1.lowerbound深层理解

1.不要立即返回mid,而是统一返回left

比如if nums[mid] == target:

return mid x

完整逻辑之后返回left就是lowerbound,第一个满足target的坐标
2.为什么 if nums[mid] < target:的逻辑是对的

if nums[mid] > target的逻辑是错的

因为我们是lowerbound,我们要找第一个≥target 的下标,所以判断条件是< ,然后不断向大于靠近

如果 nums [mid] ≥ target:→

mid 位置的元素「满足≥target」,但可能不是「第一个」(左边可能还有更小的下标也满足);

意思就是如果判断>=,那找到的不一定是第一个,所以无法直接排除

要找第一个≥target 的下标 → 先把所有 <target 的元素都筛到左边

lowerbound就是找第一个≥target 的下标,所以我们要排除所有<target

复制代码
class Solution:
    def searchInsert(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        left = 0
        right = (len(nums)) - 1
        while left<=right:
            mid = (left+right)//2
            if nums[mid]<target:
                left = mid+1
            else:
                right= mid-1
        return left

2.搜索旋转排序数组(当初放弃的题,现在在看轻舟已过)

1.先找出旋转排序的最小值

2.再使用lowerbound,参数是left和right

3.核心判断条件:使用target和nums[-1]划分,找到target存在的区间

如果target>nums[-1],可以确定在绿色区间,这段如何表示?那就是 0到min-1

如果不是绿色区间,统一都可以用min到n-1,妙哉

复制代码
class Solution:
    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
        def findmin(nums):
            left = 0
            right = len(nums)-1
            while left<right:
                mid  = (left+right)//2
                if nums[mid]>nums[-1]:
                    left = mid +1
                else:
                    right = mid
            return left
        def lowerbound(left,right):
            while left<=right:
                mid  = (left+right)//2
                if nums[mid]<target:
                    left = mid +1
                else:
                    right = mid -1
            return left
        n = len(nums)
        ans = n
        min = findmin(nums)
        if target>nums[-1]:
            ans =  lowerbound(0,min-1)
        else:
            ans =  lowerbound(min,n-1)
        if ans ==n or nums[ans]!=target:
            return -1
        else:
            return ans

黑马点评学习了分布式锁基础,以setnx实现,整体思路解决了如何解决集群服务器,引入锁,问题:死锁怎么办,设定过期时间,删错锁怎么办,每个锁对应的线程做好标识,先上锁查锁删锁,查锁删锁不能达到原子,引入lua脚本

还是不够,还是有问题1.不可重入---redissionn改用hash数据结构,key存锁名,field存线程唯一标识,value存可重入次数

2.不可重试---tryLock的结构,参数包括waitTime和leasetime,第一次失败,不会立即返回失败,进入等待,每隔一段时间进行重试,直到waittime,不会阻塞,因为等待期间休眠

3.超时释放---看门狗,如果没设定leasetime,启动看门狗,看门狗有锁过期时间,可以自己设定,过期时间的1/3会续期一次,提供容错,续期+一次过期时间,如果最终还是没有续期,则释放

4.主从一致---联锁解决不同业务的主从一致问题,比如支付双方,存在主从一致,把不同业务的锁联结在一起要么都成功要么都失败,保持原子性

---红锁解决统一业务,不是解决主从一致,而是解除主从一致,不能使用这个结构,统一业务的独立锁,半数以上完成写操作,则认为成功

相关推荐
禁默几秒前
打破集群通信“内存墙”:手把手教你用 CANN SHMEM 重构 AIGC 分布式算子
分布式·重构·aigc
啦啦啦_999914 分钟前
Redis-2-queryFormat()方法
数据库·redis·缓存
2302_8138062219 分钟前
【嵌入式修炼:数据结构篇】——数据结构总结
数据结构
B站_计算机毕业设计之家31 分钟前
豆瓣电影数据采集分析推荐系统 | Python Vue Flask框架 LSTM Echarts多技术融合开发 毕业设计源码 计算机
vue.js·python·机器学习·flask·echarts·lstm·推荐算法
渣渣苏39 分钟前
Langchain实战快速入门
人工智能·python·langchain
Wei&Yan42 分钟前
数据结构——顺序表(静/动态代码实现)
数据结构·c++·算法·visual studio code
lili-felicity1 小时前
CANN模型量化详解:从FP32到INT8的精度与性能平衡
人工智能·python
数据知道1 小时前
PostgreSQL实战:详解如何用Python优雅地从PG中存取处理JSON
python·postgresql·json
ZH15455891311 小时前
Flutter for OpenHarmony Python学习助手实战:面向对象编程实战的实现
python·学习·flutter
玄同7651 小时前
SQLite + LLM:大模型应用落地的轻量级数据存储方案
jvm·数据库·人工智能·python·语言模型·sqlite·知识图谱