宇宙湾

关于本文

　本文主要是为了，记录给 Apache Druid / Apache Eagle / Apache Flink / Apache HBase / Apache Kafka / Apache Superset / Apache ZooKeeper & Apache Curator / TensorFlow / Alibaba DataX 等开源项目贡献代码，尽自己一点绵薄之力的过程

　文章最后，总结了一些经验之谈，期冀能帮助到同样热爱开源、也想成为 PMC 的小伙伴们

关于本文

　虽然接触 Java 已经 8 年之久，可惜学习之初的笔记文档没能很好地保存下来。本文是近几年工作学习中遇到的一些零散的知识点，包括了 基础概念、实用的编程技巧、代码可读性、设计模式、性能优化（工具 & 编码）、测试相关、JVM 相关、常用的工具和常见问题。本着好记性不如烂笔头的初衷，在不断地踩坑和爬坑的过程中，慢慢地记录成文。期待着本文能起到抛砖引玉的作用，以看到大家的真知灼见。

基础知识

注解

GuardedBy

　@GuardedBy 注解可以作用于某一个属性或者方法，约定在访问这些被注解标记的资源时，能被同步代码块保护着。简单的使用案例如下：

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

@GuardedBy("obj")
private ConcurrentMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
private final Object obj = new Object();

public void put(String k, String v) {
    synchronized (obj) {
        map.put(k, v);
    }
}

/**
 * If you use `error prone` tool to check this, this annotation should be `@SuppressWarnings("GuardedBy")`
 * {@see https://errorprone.info/bugpattern/GuardedBy}
 * {@see https://github.com/apache/druid/pull/6868#discussion_r249639199}
 */
@SuppressWarnings("FieldAccessNotGuarded")
public void remove(String k) {
    map.remove(k);
}

@Override
public String toString() {
    synchronized (obj) {
        return "GuardedByExample{" +
                "map=" + map +
                '}';
    }
}

Tips: Code Example from Apache Druid；另外，error-prone 工具支持对多种版本的 @GuardedBy 进行检查

如何将 Mac 这个生产工具的效能发挥到极致呢（如何省出一个小长假）？本文将从 Mac 的基础环境配置、Java、Maven、高级命令、工具、快捷键和预先整理相关资源等方面，来阐述如何提升工作效率的。

什么是 Docker？

Docker™ provides a way to run applications securely isolated in a container, packaged with all its dependencies and libraries.

环境搭建

下载

MacOS

1
2

# https://docs.docker.com/desktop/mac/install/
# 根据芯片类型，下载并安装

Windows

　从 Toolbox 的 Archive 页面找到 DockerToolbox-19.03.1.exe 并下载

安装

　注意安装组件的时候，选择 Full installation，其他的均使用默认的选项，即可

配置

代理

1

$ vim ~/.docker/config.json

1
2
3
4
5
6
7
8
9

{
  "proxies": {
    "default": {
      "httpProxy": "socks5://127.0.0.1:1080",
      "httpsProxy": "socks5://127.0.0.1:1080",
      "noProxy": "*.yuzhouwan.com"
    }
  }
}

LeetCode 组队刷题活动

介绍

代码仓库

　代码仓库的坐标：asdf2014 / algorithm

报名途径

　只需要在《Algorithm》文末的评论区，或者在 issues#40 中留言，即可随时参与

参与方式

　每位参与的小伙伴，都会获得代码仓库的 Collaborator 权限，可以自由地提交代码（不限制语种）。在 /Codes/${你的 Github 账号名} 目录下，每人都将拥有一个自己的代码库。留下 Github 名称后，将很快会收到邀请函，大家可以在 asdf2014 - algorithm - invitations 链接中认领（当然，也欢迎直接通过提交 Pull Request 参与进来）。随后，可以在任意目录下（不需要是空目录），使用如下命令，一键完成您的第一次代码提交：

1

bash -c "$(curl -L https://raw.githubusercontent.com/asdf2014/algorithm/master/first_commit.sh)"

刷题频率

　考虑到可能大家的闲暇时间并不多，我们暂定刷题频率为“一周一题”

选题策略

　选题机器人会在每周五晚八点，自动地随机选定一个题目，当前题目点击这里查看。

其他

　操作 Git 时遇到问题的话，可以参考我的一篇博客《Git 高级玩法》

　同时，为了大家更加方便地交流，也欢迎加入算法 QQ 群 或者 Gitter 聊天室

　另外，因为大部分算法都会有很多实现思路，我们会尽可能地展现所有可能的解题方法。但为了文章的排版更加地紧凑，我们会将同一算法的不同实现，通过选项卡的形式展现。且默认展示的选项卡将会是最优解。这样的话，如果您想要快速阅读本文，则可以不用翻看其他的选项卡。实际效果如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    a = 0
    b = 1
    while n > 1:
        n = n - 1
        sum_ = a + b
        a = b
        b = sum_
    return b

1
2
3
4
5

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return solution(n - 1) + solution(n - 2)

1
2
3
4
5
6
7
8

def solution(n):
    if n <= 1:
        return n
    cache = [x for x in range(0, n + 1)]
    cache[1] = 1
    for i in range(2, n + 1):
        cache[i] = cache[i - 1] + cache[i - 2]
    return cache[n]