阿龙的学习笔记---202107学习

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this 指针被隐含地声明为: ClassName *const this，这意味着不能给 this 指针赋值；

内联函数
- 缺点： inline 函数无法随着函数库升级而升级。因为在编译器就编进去了，inline函数的改变需要重新编译，不像 non-inline 可以直接链接。
- 虚函数（virtual）可以是内联函数（inline）吗？一般都说不可以，但是在不表现出多态时，是有可能被内联的，比如说直接通过对象调用，编译器就可能内联。

内存屏障：
- 大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行，这使得内存屏障成为必须。
  语义上，内存屏障之前的所有写操作都要写入内存；内存屏障之后的读操作都可以获得同步屏障之前的写操作的结果。因此，对于敏感的程序块，写操作之后、读操作之前可以插入内存屏障。

不可以同时用const和static修饰成员函数。
- C++编译器在实现const的成员函数的时候为了确保该函数不能修改类的实例的状态，会在函数中添加一个隐式的参数const this*。但当一个成员为static的时候，该函数是没有this指针的。也就是说此时const的用法和static是冲突的。
- 我们也可以这样理解：两者的语意是矛盾的。static的作用是表示该函数只作用在类型的静态变量上，与类的实例没有关系；而const的作用是确保函数不能修改类的实例的状态，与类型的静态变量没有关系。因此不能同时用它们。

STL中的sort：
- STL中的sort()，在数据量大时，采用quicksort，分段递归排序；一旦分段后的数量小于某个门限值，改用Insertion sort，避免quicksort深度递归带来的过大的额外负担，如果递归层次过深，还会改用heapsort。

mutable:
- 使用场景：对可能要发生变化的成员前，加上存储描述符mutable。
- 为什么要有这种去除常量标志的需求？
  - 逻辑常量性：对用户而言是常量，但在用户不能访问的细节上不是常量。

shared_ptr 初始化
- 尽量避免使用raw pointer构建shared_ptr吗，使用std::make_shared();
- std::shared_ptr ptr2(new int());
  - 此方法在堆上创建了两块内存：1：存储int。2：控制块上用于引用计数的内存，管理附加此内存的 shared_ptr 对象的计数，最初计数将为1。
- std::shared_ptr ptr = std::make_shared();
  - std::make_shared 一次性为int对象和用于引用计数的数据都分配了内存，而new操作符只是为int分配了内存。
- 优势一是减少了内存碎片，二是效率高，三是还能用move语义，性能更好。

范式化设计优缺点:
- 优点: 可以尽量得减少数据冗余，使得更新快，体积小
- 缺点:对于查询需要多个表进行关联，减少写得效率增加读得效率，更难进行索引优化
反范式化:
- 优点:可以减少表的关联，可以更好得进行索引优化
- 缺点:数据冗余以及数据异常，数据得修改需要更多的成本

mysql 主从复制+读写分离
- 为了提高数据库的并发性能。
- 读写分离一般master负责写入数据，两台slave负责读取数据。
  - 读写分离好像不是依赖mysql的设置，一般是用框架或者自定义逻辑。
- 读写分离后，从机需要同步脏数据，一般是 binlog 和 delaylog 的配合完成：
  1. 当Master节点进行insert、update、delete操作时，会按顺序写入到binlog中。
  2. salve从库连接master主库，Master有多少个slave就会创建多少个binlog dump线程。
  3. 当Master节点的binlog发生变化时，binlog dump 线程会通知所有的salve节点，并将相应的binlog内容推送给slave节点。
  4. I/O线程接收到 binlog 内容后，将内容写入到本地的 relay-log。
  5. SQL线程读取I/O线程写入的relay-log，并且根据 relay-log 的内容对从数据库做对应的操作。

Redis 集群简介
- Redis 客户端可以直接连接任何一节点获取集群中的键值对。Redis 集群是一个网状结构，没有中心节点的说法，每个节点都通过 TCP 连接跟其他每个节点连接。这些 TCP 连接会永久保持。
- 自动通过hash分割数据到不同的节点上。
- 集群使用了主从复制模型，每个主节点master应至少有一个从节点slave。假设某个主节点故障，其所有子节点会广播一个数据包给其他主节点来请求选票，一旦某个从节点收到了大多数主节点的回应，那么它就赢得了选举，被推选为主节点，负责处理之前旧的主节点负责的哈希槽。

算法题拓展：1~n的数字，缺两个数字：
- 缺一个数字的很常见，用亦或比较优。
- 缺两个的直接用这个则不好，求和相减也只能知道两个数的和，那么则需要思考如何转换为一个。
- 将数组中的元素与 1 ~ n 全部进行异或运算，，记为c。由于a!=b。所以c!=0；那么一定有一位是1。用d=（c-(c&(c-1)))就可以得到c的最右边的为1的位，以这一位为分界线，为1的分为一组，不为1的分成另一组，这样就将问题转化成问题1的情况了。那a、b自然也就出来了。

Redis：hash、set、zset
- hash 是哈希表。
  - 实现原理，其在存储内容较少的时候使用ziplist 压缩列表，内容多的时候使用hashtable 哈希表，存储的是string的键值对。
  - 用途：比如购物车缓存，uid对应一个hash，里面存（商品名 : 数量）。再比如做计数器，HINCRBY 操作可以直接加一。（日期 : 访问量）、（文章id：点赞数）等。
- set 是无序集合。
  - 实现原理：编码可以是 intset 或者 hashtable。往里存入一个string。
  - 无序集合的用途：不允许重复。做并集，搽剂，交集等操作。比如共同好友。
- zset 有序集合：
  - 实现原理：skip_list跳表和hashtable哈希表。skip_list跳表详解见下方。
  - 存入时，每个value需要对应一个分数，按照分数排序。
  - 用途：用于需要排序的表，比如排行榜，分数榜之类的。还可以交集并集。
    - 博客中还提到了限流也可以用排序set做，很神奇，记录一下：滑动窗口限流，我们把一个用户的访问时间戳作为score和value。我们只需统计某个用户在指定时间戳区间内的次数，限制这个次数来决定是否访问。

Redis中的跳表：
- 跳表：90年提出的。平均 O(logN)，最差 O(N)。能与平衡树媲美，但操作还简单，空间换时间。
  - 最简单的结构如下图，上层元素跳着排，下层比上层跳的少，最后一层所有元素。查找时，从上层查找。
  - redis中用跳表，利于查找区间，插入、删除时也比较方便，不会设计红黑树的染色旋转等。
  - redis中加强了一下：首先，最底层元素有后驱指针，是前后都可以遍历的。再者，对于是否作为上层节点，是依靠概率的。

Redis 6.0 加入了多线程
- 6.0之前，核心处理是单线程的，其他操作可能是多线程的，真正处理语句和数据是单线程的，好处是无锁开销，切换线程的开销。但也无法用到多CPU带来的效率提升。

如何避免死锁：
- 代码中可以按顺序获取锁；
- 可以设置超时时间(redis分布式锁)；
- 银行家算法：还有已知进程资源需求的情况下，在启动时就判断是否有死锁的可能。

Redis 过期策略：
- 定时：定时器，每个过期时间都一个定时器，太消耗资源了，没人用。
- 惰性：访问到这个键值了之后，才查看，过期了则淘汰。
- 定期：一段时间清理一次，设置10则是100ms清理一次；并且当maxmemory满了也会清理。

Redis 的清理策略：当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略
- 设置过期时间的 + LRU 最近最少使用的；
- 设置过期时间的 + ramdom 随机的；
- 设置过期时间的 + ttl 即将要过期的；
- 全部数据中 + LRU；
- 全部数据 + ramdom；
- 不淘汰，写入失败。
- Redis 的 LRU 的实现：通过给每个对象一个时间戳。但维护 LRU队列需要额外开销。Redis为了效率，策略是随机取出若干个key，然后按照访问时间排序后，淘汰掉最不经常使用的。

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