Algorithm

LeetCode 第一题

题目描述

给一个int数组，返回数组中两个数字相加的和是目标 数的下标。可以假设每个输入只有一个解决方案，并且不能使用同一个元素两次。

Example

给出nums = [2, 7, 11, 15], 目标数为9，则返回[0, 1]

题目解答

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import java.util.*;

public class Solution {
    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < nums.length; i ++) {
            int second = target - nums[i];
            if(map.containsKey(second)) {
                return new int[]{map.get(second), i};
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
        return new int[]{};
    }
}

相比两次循环的方式，这种处理的时间复杂度为O(n), 空间复杂度也为O(n).

Review

Google Cloud Production Guideline，本文主要是针对Google的Colud平台事故进行了线上发布的总结指导（检查列表）。详细如下：

设计与开发

  • 有可再生的构建系统，构建系统不能被外部的服务访问并且不能被一个外部的系统中断
  • 记录服务所信赖外部服务的可用性期望
  • 通过不信赖单个全局资源来避免单点故障，当资源不可用时，资源复制或者设置适当的回退（例如硬编码值）。

配置管理

  • 静态的，小的和非加密配置可以是命令行标识。使用配置传送服务来完成其它任务
  • 在配置系统不可用时，动态系统需要有一个可合理回退
  • 开发环境的配置不应该从生产环境继承。这样可能导致从开发环境访问生产服务，并可能导致隐私问题和数据泄漏。
  • 记录可以动态配置的内容，并且说明当服务传送服务不可达时的回退行为

发布管理

  • 记录关于发布过程的所有明细。记录发布如何影响SLOs（比如由于缓存丢失导致的临时更高延迟）
  • 记录服务的金丝雀发布过程
  • 有一个金丝雀的分析计划，如果可能的话，设置机制支持自动化恢复金丝雀的机制
  • 确保回退使用相同的操作来持续使用

可观察性

  • 确保从二进制文件中收集并导出SLOs所需的度量集合
  • 确保客户端与服务端的可观察性数据是分开的。这个在生产环境调试时很重要
  • 调整报警以减少工作量，例如删除日常事件触发的报警
  • 总是传递入参的跟踪上下文，这样对于系统调试有很大的帮助

安全和保护

  • 保证所有的外部请求都已加密
  • 使用项目来完全隔离资源
  • 在项目中使用网络来隔离VM实例组
  • 使用云VPN来进行远程连接
  • 记录与监听用户的数据访问，确保所有用户的数据访问是被记录与审查的
  • 确保调试节点是被ACL限制的
  • 处理用户的输入，为用户输入设置有效负载大小限制
  • 确保服务可以有选择的阻塞每个用户的传入流量。这允许在不影响其它用户的情况下阻止滥用行为
  • 避免外部节点引发大量的内部扩张

容量计划

  • 记录服务的负载。例如用户数,入口流量，入口信息量
  • 记录服务的资源请求，例如可用的VM实例数，硬件如GPUs和TPUs
  • 记录资源的约束：资源类型，范围等等
  • 记录创建新资源的配额限制
  • 在可能的情况下进行性能回归的负载测试

Tip

在Emacs的Dired中进行快速的写操作(批量修改文件名等)，操作步骤：

  • M-x dired
  • C-x C-q (开启dired buffer的只读模式)
  • M-x query-replace (执行查找并替换)
  • C-c C-c (保存修改)

搞定，批量重命名文件就是这么简单.

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今天分享一篇通俗易懂方式来讲解多线程的文章，在文章中作者说明了进程与线程的区别，单核CPU下的多任务方式（假多任务），多核CPU下的多任务方式（真正的并发）,也讲述了在多线程情况下产生的问题，如数据竞争与竞态条件，以及编写多线程时保证程序正确的方法，如同步，原子操作，数据不可变等等。A gentle introduction to multithreading