Java怎么知道list实体修改了那些数据

修改了很多的
1背景在Java中，我们可以使用listremove()移除list中的特定值，但是如果需要移除所有出现的特定值，就值得研究一番了。此文将会使用多种方法来尝试解决此问题，并说明其优缺点。2方法一：使用简单循环比如我们想移除某个value，很多人会这样写:
然而，以上代码存在严重问题，例如：对于一个List类型的List，当我们调用其listremoce(int)方法时，实际移除的是index为1的值(在这个例子中是2)，而不是我们想要的value为1的值。此循环将删光除了0位的所有值，并在最后一次循环中抛出越界异常。我们尝试这样修改如此就可以避免此问题但是，以上代码还有很大的优化空间，我们接着看。3方法二在上述代码中，listcontains()和listremove()方法都查找了一次首次出现的值的index，这显然是做了不必要的重复工作，我们尝试这样优化代码：这样就只需要查找一次index但这段代码仍旧拥有很大的优化空间，因为我们没有保留每次查找的进度，导致事实上每次查找都是从头开始，我们尝试继续优化。4方法三使用for循环一次遍历，保留了查找进度需要注意的是，当移除value，会导致后续index全部-1，所以我们一定要记得把index-1，否则将导致数组越界异常！5方法四使用迭代器迭代器也可以保留状态6方法五相比于不断修改原来的List，我们其实可以一次遍历的同时把值写入一个新的List，且新的List一定小于等于旧的List。对于ArrayList可以一次分配足够的空间，避免resize的 *** 作。或虽然使用了额外的存储空间，但时间复杂度大大降低，还是值得的。7方法六使用Java8引入的流 *** 作其实和方法五等效，但简单了许多8方法七使用listremoveIf()配合lambda表达式底层是迭代器实现9总结其实在实际生产中，使用最后两种方法是最方便的。对于需要大量修改的List可以使用方法六，避免多次resize和shifting的性能损失，但需要额外内存。对于只有少量修改的List可以使用方法七。

List list是声明（定义）一个List类型的变量，list= new ArrayList()是创建一个ArrayList对象（分配内存空间），
关于开辟内存空间的问题你可以这样理解，list是变量名，是对象的引用（就是指针，指向对象所在的地址，虽然java里没有了指针），它是放在栈内存的，而实际的ArrayList对象是放在堆内存的。
所以List list;是在栈里分配空间给list， list= new ArrayList();是在堆分配空间给 ArrayList对象，并将对象的地址给list list无需提前知道是ArrayList还是LinkedList，这是多态，LinkedList和ArrayList是List的子类，父类指针指向子类对象

当同时满足以下条件时，使用ziplist编码：

SpringBoot—实现n秒内出现x个异常报警

思路：
借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。判断set个数是否满足条件，若满足条件则触发报警；

注意点：

相关API：

Redis实现延迟队列方法介绍
基于Redis实现DelayQueue延迟队列设计方案

相关API：

SpringBoot2x—使用Redis的bitmap实现布隆过滤器（Guava中BF算法）

布隆过滤器： 是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。
存在误差率： 即将不在集合的元素误判在集合中。

所以布隆过滤器适合查询准确度要求没这么苛刻，但是对时间、空间效率比较高的场景。

实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：

SpringBoot2x中使用Redis的bitmap结构（工具类）

注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

根据Redis是否存在key，判断锁是否被获取；

锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。

31 网络波动造成释放锁失败怎么解决？

需要为锁加上超时时间；

32 任务未执行完毕时，锁由于超时时间被释放？

线程一旦加锁成功，可以启动一个后台线程，每隔多少秒检查一次，如果线程还持有锁，可以不断延长锁的生存时间。

主从切换时，从服务器上没有加锁信息，导致多个客户端同时加锁。

list结构底层是ziplist/quicklist（可看着一个双端队列）。常用命令：

使用list作为对象的缓存池。通过rpush放入对象，通过lpop取出对象。

若是阻塞取，可以使用blpop命令实现。

Redis和Lua脚本(实现令牌桶限流)

数据结构选择hash。
hash里面维护：最后放入令牌时间、当前桶内令牌量、桶内最大数量、令牌放置速度（元数据）。

被动式维护：

命令：incr原子累加；

对一段固定时间窗口内的请求进行计数，如果请求数超过了阈值，则舍弃该请求；如果没有达到设定的阈值，则接受该请求，且计数加1。当窗口时间结束，重置计数器为0。

优点：实现简单，容易理解；
缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”。

1 一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。 比如窗口大小1s，限流为100，恰好某个窗口第1ms来了100个请求，然后2ms-999ms请求都会被拒绝。这段时间用户会感觉系统服务不可用（即不够平滑）。

2 窗口切换时可能会出现两倍于阈值流量的请求。 比如窗口大小1s，限流大小100，然后在某个窗口的第999ms有100个请求，窗口前期没有请求。所以这100个请求都会通过。然后下一个窗口的第1ms又来100个请求，然后全部通过。其实也是1ms内通过的200个请求。

命令：Redis的incr命令

是对固定窗口计数器的优化，解决的是切换窗口两倍阈值流量的场景。

具体解决方案是：将限流窗口分为多个小的限流窗口，各个限流窗口分别计数。当前时间大于窗口最大时间时，将头部的小窗口数据舍弃，尾部新增小窗口来处理新请求。

优点：本质上是对固定窗口的优化

相对于 list 而言，tuple 是不可变的，这使得它可以作为 dict 的 key，或者扔进 set 里，而 list 则不行。

tuple 放弃了对元素的增删（内存结构设计上变的更精简），换取的是性能上的提升：创建 tuple 比 list 要快，存储空间比 list 占用更小。所以就出现了“能用 tuple 的地方就不用 list”的说法。

多线程并发的时候，tuple 是不需要加锁的，不用担心安全问题，编写也简单多了。

元组这么受欢迎，其实最关键的一点是它的语法的灵活和便捷性，提高了编程体验。其中最大的一个特性就是使函数可以返回多个值，这个特性很常用。

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