Firestore はスケーラビリティのためにソーシャル ネットワークのタイムラインをどのように最適化できるでしょうか?

HashMapは、Javaのハッシュテーブルを介してキーと値のペアストレージを実装し、そのコアはデータの位置をすばやく配置することにあります。 1.最初にキーのHashCode（）メソッドを使用して、ハッシュ値を生成し、ビット操作を介して配列インデックスに変換します。 2。異なるオブジェクトは、同じハッシュ値を生成し、競合をもたらす場合があります。この時点で、ノードはリンクされたリストの形式で取り付けられています。 JDK8の後、リンクされたリストが長すぎ（デフォルトの長さ8）、効率を改善するために赤と黒の木に変換されます。 3.カスタムクラスをキーとして使用する場合、equals（）およびhashcode（）メソッドを書き直す必要があります。 4。ハッシュマップは容量を動的に拡大します。要素の数が容量を超え、負荷係数（デフォルト0.75）を掛けた場合、拡張して再ハッシュします。 5。ハッシュマップはスレッドセーフではなく、マルチスレッドでconcuを使用する必要があります

tosetjava_homeonwindows、firstlocatethejdkinstallationpath（例：c：\ programfiles \ java \ jdk-17）、thencreateSystemenvironmentvaria blenamedjava_homewiththatpath.next、updatethepathvariablebyadding％java \ _home％\ bin、andverifythesetusingingingjava-versionandjavac-v

仮想スレッドには、非常に並行したシナリオとIO集約型シナリオに大きなパフォーマンスの利点がありますが、テスト方法と適用可能なシナリオに注意を払う必要があります。 1.正しいテストでは、実際のビジネス、特にIOブロッキングシナリオをシミュレートし、JMHやガトリングなどのツールを使用してプラットフォームスレッドを比較する必要があります。 2。スループットのギャップは明らかであり、スケジューリングがより軽量で効率的であるため、100,000の同時リクエストよりも数倍から10倍高くなる可能性があります。 3。テスト中に、盲目的に高い並行性数を追求し、非ブロッキングIOモデルに適応し、レイテンシやGCなどの監視インジケーターに注意を払う必要があります。 4.実際のアプリケーションでは、Webバックエンド、非同期タスク処理、および多数の同時のIOシナリオに適していますが、CPU集約型タスクはプラットフォームスレッドまたはForkjoinpoolに依然として適しています。

JDBCトランザクションを正しく処理するには、最初に自動コミットモードをオフにし、次に複数の操作を実行し、結果に応じて最終的にコミットまたはロールバックする必要があります。 1。CONN.SETAUTOCOMMIT（FALSE）を呼び出して、トランザクションを開始します。 2。挿入や更新など、複数のSQL操作を実行します。 3。すべての操作が成功した場合はconn.commit（）を呼び出し、データの一貫性を確保するために例外が発生した場合はconn.rollback（）を呼び出します。同時に、リソースを使用してリソースを管理し、例外を適切に処理し、接続を密接に接続するために、接続の漏れを避けるために使用する必要があります。さらに、接続プールを使用してセーブポイントを設定して部分的なロールバックを達成し、パフォーマンスを改善するためにトランザクションを可能な限り短く保つことをお勧めします。

リンクリストを実装する鍵は、ノードクラスを定義し、基本操作を実装することです。 firstデータや次のノードへの参照を含むノードクラスを作成します。次に、LinkedListクラスを作成し、挿入、削除、および印刷機能を実装します。 deppentedメソッドは、テールにノードを追加するために使用されます。 printlistメソッドを使用して、リンクリストのコンテンツを出力します。 dreatewithValueメソッドは、指定された値を持つノードを削除し、ヘッドノードと中間ノードのさまざまな状況を処理するために使用されます。

ServiceMeshは、Java Microservice Architectureの進化のための避けられない選択であり、その中心はネットワークロジックとビジネスコードの分離にあります。 1. ServiceMeshは、ビジネスに焦点を当てるために、サイドカーエージェントを介したロードバランシング、ヒューズ、監視、その他の機能を処理します。 2。ISTIO使節は中程度および大規模なプロジェクトに適しており、Linkerdは軽量で小規模な試験に適しています。 3. Java Microservicesは、発見とコミュニケーションのために、装い、リボン、その他のコンポーネントを閉鎖し、IStiodに引き渡す必要があります。 4.展開中にサイドカーの自動注入を確保し、トラフィックルールの構成、プロトコル互換性、ログトラッキングシステムの構築に注意を払い、増分移行とコントロール前の監視計画を採用します。

SimpledateFormatを作成して使用するには、NewsimpledateFormat（ "yyyy-mm-ddhh：mm：ss"）などの形式の文字列を渡す必要があります。 2。ケースの感受性に注意を払い、混合シングルレター形式とYyyyとDDの誤用を避けます。 3。SimpleDateFormatはスレッドセーフではありません。マルチスレッド環境では、新しいインスタンスを作成するか、毎回Threadlocalを使用する必要があります。 4.解析方法を使用して文字列を解析する場合、parseexceptionをキャッチし、結果にタイムゾーン情報が含まれていないことに注意する必要があります。 5。DateTimeFormatterとLOを使用することをお勧めします

Java Collection Frameworkのパフォーマンスを向上させるために、次の4つのポイントから最適化できます。1。アレイリストへの頻繁なランダムアクセス、ハッシュセットへのクイック検索、同時環境の同時ハッシュマップなど、シナリオに従って適切なタイプを選択します。 2.初期化中に容量と荷重係数を合理的に設定して、容量の拡張オーバーヘッドを減らしますが、メモリ無駄を避けます。 3.不変のセット（list.of（）など）を使用して、一定または読み取り専用データに適したセキュリティとパフォーマンスを改善します。 4.メモリの漏れを防ぎ、弱い参照またはプロのキャッシュライブラリを使用して、長期生存セットを管理します。これらの詳細は、プログラムの安定性と効率に大きく影響します。