小菜鸟

MySQL 函数大全：从基础操作到高级应用

MySQL 提供了丰富的内置函数，涵盖字符处理、数学计算、日期操作、聚合统计等场景，掌握这些函数能大幅提升查询效率和灵活性。本文按功能分类详解常用函数，包含语法、示例及使用注意事项。

字符函数：处理字符串的核心工具

字符函数用于字符串的拼接、截取、转换等操作，是日常查询中最常用的函数类别。

1. LENGTH(str)：获取字符串字节数

• 作用：返回字符串的字节长度（注意：不同字符集字节数不同，如 UTF8 中一个汉字占 3 字节）。

• 示例：

  1 2	SELECT LENGTH('john'); -- 结果：4（纯英文，每个字符1字节） SELECT LENGTH('张三'); -- 结果：6（UTF8 编码，每个汉字3字节）

2. CONCAT(str1, str2, ...) 与 CONCAT_WS(sep, str1, ...)：拼接字符串

• CONCAT：直接拼接多个字符串，若任一参数为 NULL，结果为 NULL。

• CONCAT_WS：以第一个参数为分隔符拼接字符串（WS 即 “With Separator”），忽略 NULL。

• 示例：

Hadoop问题集锦

在 Hadoop 相关的实际操作和应用过程中，常常会遇到各种问题，以下为你介绍两种常见问题及解决办法。

在使用flume将数据存储到hdfs时出现错误

错误信息如下：

1
2

[SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor] (org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process:459)  - process failed
java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)V

问题原因

这个问题是由于 Flume 和 Hadoop 所依赖的 Guava 库版本不一致导致的。Guava 是 Google 提供的一个 Java 工具类库，不同版本的 Guava 可能会有方法的增减或修改。当 Flume 和 Hadoop 使用的 Guava 版本存在差异时，就可能出现一方调用了另一方版本中不存在的方法，从而抛出NoSuchMethodError异常。

ConcurrentLinkedQueue源码深度解析：高性能无锁队列的实现原理

ConcurrentLinkedQueue 是 Java 并发包（JUC）中用于高并发场景的无锁队列，基于单向链表结构实现。它通过 CAS（Compare-And-Swap）操作替代传统的锁机制，在保证线程安全的同时显著提升了并发性能。本文将从源码角度深入剖析其设计思想、核心实现及性能优化策略。

核心数据结构与初始化

底层结构：单向链表节点

ConcurrentLinkedQueue 使用内部类 Node 表示链表节点，每个节点包含数据域 item 和指针域 next：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41

private static class Node<E> {  
    volatile E item;           // 节点存储的数据（volatile 保证可见性）  
    volatile Node<E> next;     // 指向下一个节点的引用（volatile 保证可见性）  

    Node(E item) {  
        UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);  // 使用 Unsafe 直接写入内存  
    }  

    // CAS 操作：更新 item 域  
    boolean casItem(E cmp, E val) {  
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);  
    }  

    // 延迟设置 next 域（不保证立即对其他线程可见，减少内存屏障开销）  
    void lazySetNext(Node<E> val) {  
        UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);  
    }  

    // CAS 操作：更新 next 域  
    boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {  
        return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);  
    }  

    // Unsafe 机制初始化（通过反射获取内存偏移量）  
    private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;  
  // 偏移量
    private static final long itemOffset; 
  // 下一个元素的偏移量
    private static final long nextOffset;  

    static {  
        try {  
            UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();  
            Class<?> k = Node.class;  
            itemOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("item"));  
            nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset(k.getDeclaredField("next"));  
        } catch (Exception e) {  
            throw new Error(e);  
        }  
    }  
}  

关键点：

• volatile 修饰：确保多线程间的内存可见性，避免指令重排序；
• CAS 操作：通过 Unsafe 类的原子操作保证线程安全，避免使用锁；
• lazySetNext：延迟写操作，减少内存屏障，提升性能（适用于非关键路径）。

队列初始化

队列创建时，head 和 tail 指向同一个哨兵节点（item 为 null）：

CopyOnWrite容器：读写分离的并发容器设计与实现

CopyOnWrite（写时复制）容器是一种通过读写分离和延迟更新策略实现的高效并发容器，核心思想是：读操作直接访问当前容器，写操作则复制一份新容器进行修改，完成后再替换旧容器。这种设计在 “读多写少” 的场景下能显著提升并发性能，避免读写冲突。本文以 CopyOnWriteArrayList 为例，深入解析其原理、实现及适用场景。

CopyOnWrite 核心思想

读写分离

• 读操作：直接访问当前容器（无锁），无需阻塞；
• 写操作：不直接修改原容器，而是复制一份新容器进行修改，修改完成后通过原子操作替换旧容器；
• 最终一致性：写操作期间，读操作仍访问旧容器，避免 “脏读”；写操作完成后，所有新读操作会访问新容器，保证数据最终一致。

适用场景

• 读多写少：如配置缓存、白名单列表等，读取频率远高于修改频率；
• 允许数据短暂不一致：写操作完成前，读操作可能访问旧数据，适用于对实时性要求不高的场景；
• 遍历操作频繁：避免迭代时的 ConcurrentModificationException（传统同步容器在迭代中修改会抛此异常）。

CopyOnWriteArrayList 源码解析

CopyOnWriteArrayList 是 List 接口的并发实现，底层通过数组存储数据，核心源码如下：

核心成员变量

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

public class CopyOnWriteArrayList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {  
    // 独占锁：保证写操作的线程安全（同一时间只有一个线程执行写操作）  
    final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();  

    // 存储元素的数组（volatile 保证可见性，读操作能及时看到最新容器）  
    private transient volatile Object[] array;  

    // 获取当前数组（读操作直接访问）  
    final Object[] getArray() {  
        return array;  
    }  

    // 设置新数组（写操作完成后替换旧数组）  
    final void setArray(Object[] a) {  
        array = a;  
    }  

    // 初始化：空数组  
    public CopyOnWriteArrayList() {  
        setArray(new Object[0]);  
    }  
}  

• lock：写操作时加锁，确保同一时间只有一个线程复制和修改容器，避免多线程写操作导致的副本混乱；
• array：volatile 修饰的数组，保证读操作能立即看到最新的容器替换（写操作完成后 setArray 的可见性）。

写操作：add (E e)

写操作（添加、修改、删除）的核心是复制旧数组→修改新数组→替换旧数组：

使用 JOptimizer 求解线性规划（LP）问题

JOptimizer 是一个 Java 优化库，支持线性规划（LP）、二次规划（QP）等多种优化问题的求解。本文以具体示例展示如何使用 JOptimizer 解决 LP 问题，包括依赖配置、代码实现及结果解析。

问题定义

我们需要求解以下线性规划问题：
目标函数：minimize 4x + 3y（最小化 4x + 3y）
约束条件：

1. 8x + 6y ≤ 25（资源约束）
2. 3x + 4y ≥ 15（需求约束）
3. x ≥ 0, y ≥ 0（非负约束）

环境配置

引入 JOptimizer 依赖

在 Maven 项目的pom.xml中添加依赖：

1
2
3
4
5

<dependency>
    <groupId>com.joptimizer</groupId>
    <artifactId>joptimizer</artifactId>
    <version>5.0.0</version>
</dependency>

代码实现与解析

核心步骤

1. 定义目标函数：构造线性目标函数4x + 3y。
2. 定义约束条件：将所有约束转化为 JOptimizer 要求的 “G·x < h” 形式。
3. 配置优化请求：设置目标函数、约束条件等参数。
4. 执行优化：调用 JOptimizer 的求解器，获取最优解。

完整代码