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原创 【分布式】CAP定理和BASE理论
一、CAP定理 对于一个分布式系统来说，不可能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）。三者不可得兼。至多只能满足2个。 1、一致性（Consistence） 对于某个客户端来说，读操作能够返回最新的写结果。 2、可用性（Availability） ...
2020-09-02 23:01:22
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原创 【MySQL】幻读是什么？如何避免幻读？
一、前言 建表语句和初始化语句如下：CREATE TABLE `t`( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY(`id`), KEY `c`(`c`))ENGINE=InnoDB;insert into t values(0,0,0),(5,5,5),(10,10,10),(15,15,15),(20,20,20),(25,25,...
2020-08-20 14:57:46
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原创 【MySQL】事务隔离——为什么你改了，我还看不见
一、前言 事务就是保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败。在MySQL中，事务支持是在引擎层实现的。众所周知，MySQL是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如MySQL原生的MyISAM引擎就不支持事务，这也是MyISAM被InnoDB取代的重要原因之一。二、隔离性与隔离级别 提到事务，你肯定会想到ACID（Atomicity、Con...
2020-08-19 08:44:37
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原创 【MySQL】深入浅出索引
一、前言 索引的出现就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。二、索引常见模型 可以用于提高读写效率的数据结构很多，常见的是哈希表、有序数组、搜索树。 1、哈希表 哈希表时一种key、value存储数据的结构，我们只要输入待查证的值即key，就可以找到其对应的值即value。哈希的思路很简单，把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成确定的值，然后把value放在数组的这个位置。多个key经过hash运算之后，会出现同一个值的情况。...
2020-08-18 11:29:25
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原创 【MySQL】基础架构
一、MySQL逻辑架构 总体上来说，MySQL可以分为Server层和存储引擎层两部分。 Server层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（比如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。 存储引擎层负责数据的存储和提取，其架构...
2019-03-17 10:46:04
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原创 【java】将json中的null转为空字符串
一、前言在接受前端传过来的数据的时候，map中有value为null的值，在后续传参的时候，json化会把value为null的key丢弃掉。以JSON.toJSONString()为例。去掉 JSON.toJSONString()空字段忽略方法如下所示：方法一：SerializerFeature序列化属性 String s = JSON.toJSONString(user, SerializerFeature.WriteNullStringAsEmpty);Quote...
2022-05-31 14:33:11
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原创 【并发编程】为什么要学习并发编程
一、前言 并发编程最早的应用领域就是操作系统的实现。并发编程的第一原则，那就是不要写并发程序。这个原则很早之前是行得通的，那个时候多核服务器还是一种奢侈品，系统的并发量还很低。借助数据库和类似tomcat这种中间件，我们基本上不用写并发程序。或者说，并发问题基本上都被中间件和数据库解决了。 最近几年，并发编程已经慢慢成为一项必备技能。这主要是硬件的驱动以及国内互联网行业的飞速发展决定的。现在64核的服务器已经飞入寻常百姓家。大型互联网厂商的系统并发量轻松过百万。传统中间件和...
2020-09-08 15:27:35
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原创 【Mycat】Mycat高可用方案
一、前言 Mycat作为一个代理层中间件，Mycat系统的高可用涉及到Mycat本身的高可用以及后端MySQL的高可用。在大多数情况下，建议采用标准的主从复制高可用性配置并交付给Mycat来完成后端MySQL节点的主从自动切换。二、MySQL高可用 首先看，未加入Mycat之间。MySQL的一主多从结构。 上图中，虚线箭头表示的是主备关系，也就是A和A' 互为主...
2020-09-03 17:52:31
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原创 【Mycat】Mycat简单入门
一、是什么 Mycat是一个数据库中间件。不仅仅可以用作读写分离、以及分库分表、容灾备份、容灾备份。而且可以用于多租户应用开发、云平台基础架构等。二、Mycat原理 Mycat原理中最重要的一个动词是“拦截” ，它拦截了用户发送过来的SQL请求。首先对SQL做了一些特定的分析：比如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等。然后将SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返给用户。 ...
2020-09-03 15:36:34
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原创 [dubbo]spi是啥？dubbo的spi是怎么实现的？
一、spi是啥spi是啥？dubbo的spi是怎么实现的？ spi简单来说就是Service Provider Interface。说明了是什么意思呢？比如说你有个接口，现在这个接口有3个实现类。那么在系统运行的时候，这个接口到底选择哪个实现类呢？这就需要SPI啦。需要根据指定的配置或者默认的配置，去找到对应的实现类加载进来。然后用这个实现类的实例对象。 接口A——>实现A1，实现A2，实现A3。我们配置一下让接口A实现A2。在系统运行的时候，会加载你的配置，用...
2020-09-01 21:34:53
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原创 【分布式】聊一聊分布式事务
一、前言 在分布式、微服务大行其道的今天，相信大家对这些词都不陌生。拆分微服务的好处如下： 1、每个人只需要维护自己单独的服务，没有了以前的各种代码冲突 2、自己想测试、想发布、想升级，只需要care自己写的代码就ok，很方便，很贴心。 任何技术的引用，都会带来新的问题。今天就谈一谈分布式系统中最棘手的问题：分布式事务。二、神马是事务 事务就是一系列操作，要么同时成功，要么同时失败。然后从事务的ACID展开叙述。那么为啥...
2020-09-01 15:19:00
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原创 【dubbo】分布式系统中的接口调用如何保证顺序性
一、分布式系统接口调用顺序性 现在有个需求，要求保证的是请求1先执行->请求2后执行->请求3最后执行。 如上图所示，如何保证顺序性呢？ 通过一致性hash算法，能够保证orderID一致的分发到同一台机器上。 那么，对于一台服务器，如何保证按照顺序执行呢？ ...
2020-08-31 23:04:43
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原创 【dubbo】分布式系统中接口的幂等性该如何设计
一、问题 分布式系统中，分布式服务接口的幂等性如何设计（比如，不能重复扣款）。 从这个问题开始，面试官就已经进入了实际的生产问题的面试啦。分布式系统中的某个接口，要保证幂等性，如何保证？ 假如你有个服务提供1个接口，结果这个服务部署在5台机器上。接着有个接口，就是付款接口，然后用户在前端操作的时候，不知道为啥，总之就是1个订单不小心发起了两次支付请求。然后这两个请求分散在了不同服务器上。结果一个订单，扣款两次。 或者是订单系统调用支付系统进行支...
2020-08-31 22:51:18
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原创 【dubbo】基于dubbo如何做服务治理？服务降级？以及重试？
一、问题 从这个问题开始，就会考察你dubbo在实际使用中的一些问题啦。 1、服务治理：这个问题如果问你，就是想看看你有没有服务治理的思想。因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题。 2、服务降级：这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题。因为分布式系统相互来回调用，任何一个系统崩溃了，你不降级，直接就全盘崩溃？那就太坑爹了。 3、失败重试：分布式系统中网络请求如此频繁，要是因为网络问题不小心失败了一次。是不是要重试？ ...
2020-08-31 21:38:31
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原创 【MySQL】分布式ID生成方案
一、问题 1、分库分表之后，id主键如何处理？ 分析：其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是id咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从1开始累加，那肯定不对啊，需要1个全局唯一的id来支撑，所以这都是实际生产环境中必须要考虑的问题。 01_分库分表的主键id问题 逻辑上还是一张表，id都为1，这显然不符合要求。二、方案 1、通过自增id ...
2020-08-30 15:39:32
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原创 【MySQL】分库分表
一、常见问题 1、为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们是如何对数据库进行垂直拆分或水平拆分。 2、如何设计可以动态扩容的分库分表方案？ 3、分库分表之后，ID如何处理。二、为啥要分库分表 其实，这块肯定是扯到高并发了，因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题。而且现在说实话，尤其是互联网公司类的公司面试，基本上都会来这么一下。分库分表如...
2020-08-30 14:27:39
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原创 【MySQL】读写分离
一、MySQL为什么要读写分离 达到mysql的请求时2000/s，数据库就开始报警了，磁盘IO开始变慢，CPU负载过高，内存使用过高。当达到4000/s,5000/s直接把MySQL打死啦。 读写分离：扩展读的能力，一般挂4-5个从库。二、怎样实现读写分离 MySQL原生就支持主从复制，主库——>从库。 mysql主从复制的原理： ...
2020-08-30 10:03:15
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原创 【Redis】Redis三种集群模式（如何保证高可用）
一、主从模式 1、需求 为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本部署在不同的服务器上。这样，即使有一台服务器出现了故障，其他服务器仍然可以继续提供服务。 为此，Redis提供了复制（replication）功能，可以实现当一台数据库中的数据更新后，自动将更新的数据同步到其他数据库上。 2、分工 在复制的概念中，数据库分为两类。一类是主数据库（master），一类是从数据库(slave)。master可以进行读写操...
2020-08-28 17:15:50
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原创 【Redis】Redis分布式锁的实现
一、setnx 首先来看第一版代码if（setnx（key，1） == 1）{ expire（key，30） try { do something ...... } finally { del（key） }} Redis的分布式锁实现代码如上所示，基本分为三步。1、加锁 首先想到的就是使用setnx命令。key是锁的唯一标志，按业务来决定命名。比如key_bookID。valu...
2020-08-28 13:04:58
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原创 【Redis】如何保证缓存与数据库的双写一致性
一、面试题 如何保证缓存与数据库的双写一致性？二、面试官心理剖析 你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要双写，就一定会有数据一致性的问题。那你如何解决一致性问题。三、面试题剖析 一般来说，如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况。最好不要做这个方案。读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里。这样就可以保证一定不会出现不一致的情况。四、Cache Aside Pattern...
2020-08-26 21:23:00
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原创 【Redis】面试常问问题（二）
一、最基本问题 1、如何保证Redis的高并发和高可用？Redis的主从复制原理能介绍一下嘛？Redis的哨兵原理能介绍一下嘛？。面试官心理：其实问这个问题，主要是考考你，Redis单机能承载多高并发？如果单机扛不住如何扩容来抗更多的并发？Redis会不会挂？既然Redis会挂，那怎么保证Redis是高可用的？ 2、Redis的持久化方式有哪几种？不同的持久化机制都有什么优缺点？持久化机制具体底层是如何实现的？二、Redis高并发跟整个系统高并发之间的关系 ...
2020-08-26 20:27:40
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原创 【Redis】面试常问问题（一）
一、最基本问题 1、在项目中缓存是如何使用的，为啥要用？用了以后可能会有什么不良后果。 2、redis和memcached有什么区别？redis的单线程模型是什么？为什么单线程的redis比多线程的memcached效率要高的多。 3、Redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？ 4、Redis过期策略能介绍一下？要不你手写一个LRU。二、为啥要用 1、缓存是如何实现高性能的 ...
2020-08-26 17:22:12
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原创 【RabbitMQ】如何保证消息的顺序性+解决消息积压+设计消息队列中间件
一、如何保证消息的顺序性 啥？我该怎么保证从消息队列里拿到的数据按顺序执行。 这是MQ面试必问的问题之一。第一看看你了解不了解顺序这个事，第二看看你有没有办法保证消息是有序的。这是生成环境中常见的问题。 mysql的binlog同步。你再mysql里增删改3条binlog。接着这三条binlog发送到MQ里面。到消费出来依次执行。起码要保证人家是按照顺序来的吧。不然本来是增加、修改、删除。你愣是给更改了顺序，换成了删除、修改、增加。这就乱了。 ...
2020-08-24 18:02:21
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原创 【RabbitMQ】如何保证消息消费时的幂等性+如何处理消息丢失的问题
一、如何保证消息消费时的幂等性 这个问题可以等价于如何保证消费不被重复消费？为什么在消费队列里消费到了重复的数据。1、kafak消费端可能导致的重复消费问题 消费者准备提交offset，但还没有提交的时候，消费者进程被重启了。那么此时已经消费过的数据offset还没有提交。kafka也就不知道你消费了offset=153的那条数据。 消费者一旦重启，马上会找kafka说：哥们，把我上次消费到的那条数据之后的数据给...
2020-08-24 16:09:49
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原创 【RabbitMQ】如何保证消息队列的高可用
一、前言 一家非常大的互联网公司，非常核心的系统，就是忽略了MQ，没考虑MQ如何保证高可用。如果MQ挂了怎么办？导致几个小时系统不可用，公司损失几千万。team背锅。二、RabbitMQ的高可用 1、单机模式 单机模式，一般就是做demo玩玩，线上没有人这么用。 2、普通模式 1）缺点1：可能会在rabbitMQ集群内部产生大量的数据传输。 2）缺点2...
2020-08-24 13:55:38
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原创 【RabbitMQ】MQ的优缺点
一、优点1、解耦 1）未使用MQ之前 A系统严重依赖各种乱七八糟的系统耦合起来，A系统产生了一个比较关键的数据，很多系统需要A系统把这个关键的数据传过来。负责A系统的哥们还得考虑，如果A系统挂了怎么办？如果E系统访问超时怎么办？我是不是需要做一个重试机制？ 2）使用MQ之后 如果来一个新系统E需要数据，...
2020-08-24 11:46:43
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原创 数据结构与算法之美——B-树和B+树
一、前言 mysql索引基于什么结构？ hash表或者B+树。B+树的实现细节是什么？B-树和B+树有什么区别？联合索引在B+树中如何存储？B-树和B+树都是很基础的概念。要明白什么是B+树，要先了解什么是B-树。需要注意的是B-树就是B树，中间的横线并不是减号。 数据库索引为什么要使用树存储？①树的查询效率高，②维持相对顺序。那为什么没有使用二叉查找树来实现呢？二叉查找树查询的时间复杂度是O（logN），性能已经很高了，莫非B树比它更快？其实从算法逻辑上将，二叉查找树的查询...
2020-08-12 21:36:10
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原创 数据结构与算法之美——红黑树
一、前言 上两节，我们依次讲了树、二叉树、二叉搜索树。二叉搜索树是最常见的一种二叉树。它支持快随插入、删除、查找操作。各个操作的时间复杂度和树的高度成正比，平均时间复杂度是O（logN）。 不过二叉搜索树在频繁动态更新过程中可能会出现树的高度远大于 log2n 的情况，从而导致各个操作的效率下降。极端情况下，二叉树会退化为链表，时间复杂度会退化到 O(n)。要解决复杂度退化这个问题，需要一种平衡二叉搜索树。比如红黑树、AVL树、树堆。 在工程中，很多用到平衡二...
2020-08-12 17:14:41
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原创 数据结构与算法之美——二叉树
一、前言 前面我们讲的都是线性表结构，今天我们讲一种非线性表结构，树。树这种数据结构比线性表的数据结构要复杂得多，内容也比较多。二、树 什么是树？ 树是n（n≥0）个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根（Root）的结点；（2）当n＞1时，其余结点可分为m（m＞0）个互不相交的有限集T1、T2、......
2020-08-12 17:14:28
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原创 数据结构与算法之美——链表——常见面试题
一、常见面试题如下①单链表反转②链表中环的检测③两个有序的链表合并④删除链表倒数第n个结点⑤求链表的中间结点二、单链表反转定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。输入: 1->2->3->4->5->NULL输出: 5->4->3->2->1->NULL1、递归法实现/** * 单链表反转 */public class LinkList { private st
2020-08-11 20:44:14
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原创 数据结构与算法之美——树
一、树 这三个概念的定义比较容易混淆，描述起来也比较空洞。我举个例子说明一下，你一看应该就能明白。 在我们的生活中，“高度”这个概念，其实就是从下往上度量，比如我们要度量第 10 层楼的高度、第 13 层楼的高度，起点都是地面。所以，树这种数据结构的高度也是一样，从最底层开始计数，并且计数的起点是 0。“深度”这个概念在生活中是从上往下度量的，比如水中鱼的深度，是从水平面开始度量的...
2020-08-11 17:10:25
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原创 排序算法——冒泡排序
一、冒泡排序 冒泡排序是一种基础的交换排序。首先来看一个例子。由8个数字组成一个无序数列{5,8,6，3，9，2，1，7}，希望按照从小到大的顺序对其进行排序。 按照冒泡排序的思想，相邻的元素两两比较，当一个元素大于右侧相邻元素时，交换它们的位置；当一个元素小于或等于右侧相邻元素时，位置不变。 经过第一轮排序元素9作为数列中最大的元素，飘到了最右侧。这时第一轮就结束了。数列最右侧元素9的位置可以认为是一个有序区。这个有序区目前只有1个元素。56382179。...
2020-08-10 15:58:33
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原创 【年度总结】天空不留痕迹，鸟儿却已飞过
一、缘起： 盼望着盼望着，大四来了，毕业的脚步近了。时光如白驹过隙，弹指一挥间，恍惚之间，自己脑海中还有那个稚气未脱，刚刚迈入大学的画面。那时以为大学生活很美好，充满阳光，乃人间天堂。 大一一年，和大部分大学生一样，过着打工、参加社团活动的日子，虽然日子貌似很充实，但似乎没有自己的想法，没有自己的目标，仅仅是随大流。专业课也没有怎么听，很不幸，大一上半年就让我挂了一科。从此大学...
2019-10-22 14:22:29
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原创 数据结构与算法之美——哈希算法
一、前言 如何防止数据库中的用户信息被脱库？如何存储用户密码这么重要的数据呢？仅仅MD5加密一下存储就够了吗？要想搞清楚这个问题，就要先弄明白哈希算法。 哈希算法历史悠久，业界著名的哈希算法也有很多，比如MD5、SHA等。那么在实际的开发中，我们该如何用哈希算法解决问题。二、什么是哈希算法 将任意长度的二进制值映射为固定长度的二进制值串，这个映...
2019-03-19 22:36:41
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原创 数据结构与算法之美——跳表
一、概述 二分查找算法:底层依赖的是数组随机访问的特性，所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中，就真的没法用二分查找算法了吗？ 实际上，我们只需要对链表稍加改造，就可以支持类似“二分”的查找算法。改造之后的数据结构叫做跳表（Skip list）。它是一种各方面性能都比较优秀的动态数据结构，可以支持快速的插入、删除、查找操作，写起来也不复杂，甚至可以替代红黑树（R...
2019-03-19 22:21:10
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原创 数据结构与算法之美——散列表——实战篇（上）
一、前言 通过理论篇，我们知道，散列表的查询效率跟散列函数、装载因子、散列冲突等都有关系。如果散列函数设计得不好，或者装载因此过高，都可能导致散列冲突发生的概率升高，查询效率下降。 在极端情况下，有些恶意的攻击者，还有可能通过精心构造的数据，使得所有的数据经过散列函数之后，都散列到同一个槽里。如果我们使用的是基于链表的冲突解决方法，那这个时候，散列表就会退化为链表，...
2019-03-19 22:20:51
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原创 数据结构与算法之美——散列表——实战篇（下）
一、前言 在之前的学习中，有两种数据结构，散列表和链表，经常会被放在一起使用。 在链表那一节，提及了用链表来实现LUR缓存淘汰算法，但是链表实现LRU缓存淘汰算法的时间复杂度为O(n),通过散列表可以将时间复杂度降低到O(1)。 在跳表那一节，提到Redis的有序集合是使用跳表来实现的，跳表可以看作一种改进版的链表。Redis有序集合不仅使用了跳表，...
2019-03-19 09:06:12
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原创 数据结构与算法之美——队列——学习笔记
一、前言 众所周知，CPU资源是有限的，任务的处理速度与线程个数并不是正相关的。相反，过多的线程反而会导致CPU频繁切换，处理性能下降。所以，线程池的大小一般都是综合考虑要处理任务的特点和硬件环境，来实现设置的。 当我们向固定大小的线程池中请求一个线程时，如果线程池中没有空闲资源了，这个时候线程池如何处理这个请求？是拒绝请求还是排队请求？各种处理策略又是怎么实现的呢...
2019-03-17 23:18:08
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