万里长征-01-贝壳

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问题1.LeetCode199 二叉树右视图2.Dubbo跟SpringCloud区别GPT问答总结3.限流算法中的令牌跟漏斗区别GPT问答总结4.死循环上线后排查GPT问答总结5.QPS压测性能测试指标。gpt问答总结6.性能优化经验gpt问答总结7.线程任务有20概率失败如何保证100成功。gpt问答总结8.Neo4j,DGraph,GanusGraph图数据库gpt问答总结写到最后
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以下内容基于GPT-4模型

问题

1.LeetCode199 二叉树右视图

199. 二叉树的右视图 - 力扣（LeetCode）
199. 二叉树的右视图 - 给定一个二叉树的 根节点 root，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。   示例 1: [https://assets.leetcode.com/uploads/2021/02/14/tree.jpg] 输入: [1,2,3,null,5,null,4] 输出: [1,3,4] 示例 2: 输入: [1,null,3] 输出: [1,3] 示例 3: 输入: [] 输出: []   提示: * 二叉树的节点个数的范围是 [0,100] * -100 <= Node.val <= 100
199. 二叉树的右视图 - 力扣（LeetCode）
https://leetcode.cn/problems/binary-tree-right-side-view/solutions/213494/er-cha-shu-de-you-shi-tu-by-leetcode-solution/
199. 二叉树的右视图 - 力扣（LeetCode）

2.Dubbo跟SpringCloud区别

GPT问答

Dubbo跟SpringCloud区别
Dubbo和SpringCloud都是服务治理框架，它们都提供了服务注册、服务发现、负载均衡、熔断、降级等功能。但是它们的设计理念、使用场景、技术栈等方面有很大的不同。
  1. 设计理念方面的不同：
      • Dubbo：Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能、轻量级的Java RPC框架，它的设计更倾向于提供一种通用的服务调用方式。Dubbo主张面向接口编程，服务提供者和服务消费者通过共享的接口进行通信，解耦了服务提供者和服务消费者。
      • SpringCloud：SpringCloud是一套微服务解决方案，它是基于SpringBoot提供的一系列框架，包括服务注册与发现、配置中心、消息总线、负载均衡、熔断器、数据监控等，可以快速地构建分布式系统。SpringCloud提倡的是面向RESTful服务的编程，每个微服务都是一个独立的RESTful服务，通过HTTP/HTTPS协议进行通信。
  1. 技术栈方面的不同：
      • Dubbo：Dubbo使用的是Zookeeper作为服务注册中心，使用Dubbo协议进行通信，使用Hessian进行序列化。
      • SpringCloud：SpringCloud使用的是Eureka或Consul作为服务注册中心，使用HTTP/HTTPS协议进行通信，使用Jackson进行序列化。
  1. 社区活跃度方面的不同：
      • Dubbo：Dubbo的开发和维护主要由阿里巴巴的团队负责，社区活跃度相对较低。
      • SpringCloud：SpringCloud是由Pivotal公司开发和维护的，社区活跃度非常高。
  1. 使用场景方面的不同：
      • Dubbo：Dubbo更适合在一个大型的、统一的系统中使用，比如一个大型的电商系统。
      • SpringCloud：SpringCloud更适合在微服务架构中使用，可以快速地构建和维护多个小型的、独立的服务。
总结来说，Dubbo和SpringCloud各有优缺点，选择哪一个取决于项目的具体需求和场景。
 
dubbo协议比较http协议，Hessian比较jackson
  1. Dubbo协议 vs HTTP协议
      • Dubbo协议是一种基于Netty的自定义RPC协议，它是面向服务的，二进制的，更侧重于服务间的高效调用，相比HTTP协议，Dubbo协议在网络传输效率上有优势。
      • HTTP协议是一种基于TCP的应用层协议，它是面向资源的，文本的，提供了丰富的交互方法（如GET，POST，PUT，DELETE等），用途广泛，不仅可以用于服务间的调用，还可以用于浏览器和服务器的交互。
  1. Hessian vs Jackson
      • Hessian是一种轻量级的远程调用协议，它以二进制流的形式进行数据的序列化与反序列化，数据传输效率高。
      • Jackson是一种基于Java的库，用于将Java对象转换为JSON格式的数据，或者将JSON格式的数据转换为Java对象，主要用于Web开发，通过HTTP协议传输数据。
总的来说，Dubbo协议和Hessian更适合用于服务间的高效调用，而HTTP协议和Jackson更适合用于Web开发，通过HTTP协议传输数据。选择哪一种取决于项目的具体需求和场景。
 
Zookeeper，Eureka，Consul比较。ap，cp都一样吗
Zookeeper，Eureka，和 Consul 都是服务发现和注册中心的解决方案。但是他们在设计理念、功能特性、数据一致性等方面有所不同。
  1. Zookeeper：
      • Zookeeper 是 Apache 的一个子项目，它是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是 Google的 Chubby 的开源实现。它主要用来解决分布式应用中的一致性问题，可以提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储。
      • Zookeeper 是 CP 的系统，在 CAP 定理中，Zookeeper 更加偏向于保证数据的一致性和分区容错性，可能牺牲一定的可用性。
  1. Eureka：
      • Eureka 是 Netflix 开源的服务发现框架，主要用在云计算中，用以解决微服务架构中的服务发现问题。它的客户端同时也是服务端，这种设计哲学就是服务治理的核心所在。
      • Eureka 是 AP 的系统，在 CAP 定理中，Eureka 更加偏向于保证可用性，即使在网络分区的情况下，Eureka 也不会拒绝服务注册与发现，可能会牺牲一定的数据一致性。
  1. Consul：
      • Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具，提供服务发现和配置。Consul 是分布式的，高可用的，具有数据中心感知能力的服务发现和配置系统。Consul 更像是综合了 Zookeeper 和 Eureka 的功能特性，既可以作为服务发现注册中心，又提供了健康检查的功能。
      • Consul 是 CP 的系统，在 CAP 定理中，Consul 更加偏向于保证数据一致性和分区容错性，但是在极端情况下，可能会牺牲一定的可用性。
总的来说，Zookeeper，Eureka，和 Consul 在 AP（Availability，Partition tolerance）和 AC（Atomicity，Consistency）的取舍上是有差异的。在 CAP 理论中，一个分布式系统无法同时满足一致性，可用性和分区容错性，只能满足其中的两项。Zookeeper 和 Consul 更偏重于一致性，而 Eureka 则更偏重于可用性。
 
为什么Zookeeper 和 Consul 更偏重于一致性，而 Eureka 则更偏重于可用性。把底层实现细节给我说下，用java代码
在 CAP 理论中，一致性 (Consistency)、可用性 (Availability) 和分区容错性 (Partition tolerance) 是无法同时满足的。这表示在面临网络分区 (Partition) 的情况下，我们需要在一致性和可用性之间做出选择。在这种情况下，ZooKeeper 和 Consul 选择了一致性，而 Eureka 则选择了可用性。
  1. ZooKeeper 和 Consul:
      2. ZooKeeper 和 Consul 使用了 Raft 或 Paxos 等强一致性算法来保证在分布式环境中数据的一致性。在这些算法中，大部分的操作都需要经过多数节点的确认，才能够被视为成功。例如，在一个五个节点的集群中，任何操作都需要至少三个节点确认。这确保了即使在网络分区的情况下，只要大多数的节点能够正常通信，系统就能够继续提供一致性的服务。
      这种做法的代价就是可用性。如果因为网络分区或者其他原因，导致无法获得大多数节点的确认，那么操作就会被阻塞，系统无法对外提供服务。
  1. Eureka:
      2. Eureka 选择了另外一种方式，即在网络分区的情况下，优先保证可用性。Eureka 的服务注册中心对于客户端注册的信息并不会立即同步到其他节点，而是通过定期的方式进行同步。这种方式在网络分区的情况下，每个节点都可以独立的对外提供服务，从而保证了高可用。
      但是，这种做法的代价就是一致性。在网络分区的情况下，各个节点之间的数据可能会出现不一致的情况。
下面是一段简单的 Java 代码，用于说明 ZooKeeper 和 Consul 的一致性操作：
在这段代码中，create, setData 和 getData 操作都需要在多数节点上达成一致，才能被视为成功。
而 Eureka 的可用性操作可以用以下的 Java 代码表示：
在这段代码中，registerInstance 和 getInstance 操作都不需要在多数节点上达成一致，因此能够在网络分区的情况下继续提供服务。
 
dubbo适合大型的、统一的系统中使用，比如一个大型的电商系统。就是出于CAP理论的考察对吗
Dubbo 是一款高性能的 Java RPC 框架，其主要设计目标是用于构建高性能和可扩展性强的服务端同步调用或异步调用。
Dubbo 在选择 CAP 理论的时候，更倾向于选择 CP（一致性和分区容错性），优先保证数据的一致性以及系统的分区容错性。
在大型的、统一的系统中，确保数据的一致性显得尤为重要，因为数据的不一致性可能会导致一些严重的问题，如订单数据不一致、库存数据不一致等。此外，大型的系统往往需要处理大量的请求，系统的可扩展性和性能也是非常重要的，而 Dubbo 的设计正好可以满足这些需求。
但是，是否选择 Dubbo 并不能仅仅从 CAP 理论来考虑，还需要结合具体的业务需求和系统特性。例如，如果你的系统是一个服务间互相独立，对数据一致性要求不高的系统，使用基于 HTTP 的 RESTful API 可能会是一个更好的选择。因为 HTTP 协议简单、成熟，而且可以直接与现代的 Web 技术栈集成。

总结

  • dubbo的传输协议和序列化协议就对RPC方式更快。
  • http和https的协议可以完美的调用已有的服务，比如python服务，只要你有web端点我就可以调用。
  • zookeeper是CP的，以为着适合一致性要求更高的服务。
  • cloud可供选择嘛，AP和CP都有。
  • 刚开的项目架构合理，需要一致性强那么就用dubbo。老项目改造用springCloud没有那么麻烦
 

3.限流算法中的令牌跟漏斗区别

GPT问答

限流算法中的令牌跟漏斗区别
令牌桶算法（Token Bucket）和漏桶算法（Leaky Bucket）都是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中常用的算法。它们的主要目的是控制数据传输的速率，以防止网络拥塞。
  1. 令牌桶算法：
      2. 令牌桶算法是一个存放固定容量令牌（token）的桶，按照固定速率往桶中添加令牌。令牌桶算法的关键是，桶中最多只能存放 b 个令牌，如果桶满了，新来的令牌会被丢弃；当一个 n 字节的数据包到达时，如果桶中有足够的令牌，则会消耗 n 个令牌，并且数据包会被发送到网络上；如果桶中的令牌不足，则数据包将被缓存或丢弃。
      令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时，还允许某种程度的突发数据传输。
  1. 漏桶算法：
      2. 漏桶算法可以看作是一个漏洞大小固定的桶，流进桶里的水（代表网络流量）会以恒定的速率流出，漏水速率是固定的，即使瞬间大量水流入，流出速率也不会变大。如果桶中的水满了，多余的水会直接溢出。
      通过漏桶算法，可以平滑网络流量，限制数据流的突发性，但是它不能够应对突然的大流量。
总的来说，令牌桶算法能够更好地处理突发流量，因为当突发流量来临时，只要桶中有足够的令牌，就可以直接发送数据，不会出现丢包的情况；而漏桶算法则更加强调流量的平滑性，它会严格控制数据的发送速度，不允许有突发流量的出现。
 
令牌桶是根据字节数来限流的。如果t时有1000个令牌，A请求消耗800个token，B请求如果是199字节就会顺利通过，如果是201字节就会直接被丢弃是吧。令牌桶也可以设计成请求次数限流对吧
是的，你的理解是正确的。
令牌桶算法通常根据数据包的字节数来限流，每个数据包到达时，都会尝试从令牌桶中取出相应数量的令牌。如果桶中的令牌不足，数据包将被丢弃或缓冲。
在你的例子中，如果在 t 时刻有 1000 个令牌，A 请求消耗了 800 个令牌，那么剩余的令牌数量为 200。如果此时 B 请求需要 199 个令牌，那么 B 请求可以顺利通过；如果 B 请求需要 201 个令牌，那么 B 请求就会被丢弃，因为此时令牌桶中的令牌不足。
令牌桶算法也可以用于限制请求的次数。在这种情况下，每个请求消耗的令牌数量为固定的 1 个，而不是根据数据包的大小变化。这样，令牌桶中的令牌数量就代表了系统允许的最大请求次数。如果桶中的令牌不足，新来的请求将被丢弃或缓冲，从而实现了请求次数的限流。
 
但是这样有点粗暴，通用解决方案应该是请求ip，请求终端唯一标识，用户访问token来限流是吧。给我写出Java语言的令牌桶算法和漏斗算法
你的理解是正确的，实际应用中的限流策略通常会更加复杂，可能会根据 IP 地址、用户标识（如用户 ID、访问令牌等）或者请求的类型等信息进行限流。下面是使用 Java 语言实现的基于 Guava RateLimiter 的令牌桶限流算法示例：
对于漏桶算法，Java 中没有现成的实现，但是可以使用 Semaphore（信号量）类来模拟实现：
以上代码只是简单的示例，实际应用中的限流策略可能会更加复杂，并且需要考虑到更多的因素，如并发控制、服务降级、熔断等。
 
zuul这个框架也可以配置这两个算法，给我写出代码
在 Spring Cloud Zuul 中，我们可以使用 Spring Cloud Netflix 的 RateLimiter 实现基于令牌桶的限流。下面是一种可能的实现方式：
首先，你需要在你的 zuul 网关服务中添加 spring-cloud-starter-netflix-zuul 依赖。然后你可以为你的 Zuul 服务添加一个过滤器来实现限流。
需要注意的是，以上代码中的 RateLimiter.create(2) 创建了一个每秒产生 2 个令牌的 RateLimiter。
然而，Zuul 没有内置的漏桶算法实现，你需要自己实现漏桶算法或者使用第三方库。上述的令牌桶实现也是一个非常简单的实现，实际使用中你可能需要根据 IP 地址、用户标识等信息来创建并管理多个 RateLimiter 实例。
 
gateway这个框架也可以配置这两个算法，给我写出代码
Spring Cloud Gateway 提供了更加强大和灵活的限流功能，可以基于任何可从 exchange 对象中获取的信息进行限流，包括请求路径、来源 IP、用户 ID 等。以下是一个基于请求路径和每秒请求数量的简单限流规则配置示例：
首先，添加 Spring Cloud Gateway 的依赖：
然后，在你的 Spring Cloud Gateway 服务中配置限流规则：
然后在你的 application.yml 中配置具体的限流规则：
以上配置代表每秒最多处理 10 个请求，令牌桶的容量为 20 个令牌。
对于漏桶算法，Spring Cloud Gateway 同样没有内置的实现，你需要自己实现漏桶算法或者使用第三方库。
 

总结

  • 令牌桶算法能够更好地处理突发流量，因为当突发流量来临时，只要桶中有足够的令牌，就可以直接发送数据，不会出现丢包的情况；而漏桶算法则更加强调流量的平滑性，它会严格控制数据的发送速度，不允许有突发流量的出现。
  • 都是限流，只不过令牌桶可以面对突发流量，所以令牌桶的取值应该是压测后的接近最大值
  • 漏斗放过来的流量不应该设置为最大值
  • 学到一个新概念：根据字节限流

4.死循环上线后排查

GPT问答

java程序上线后怎么排查死循环
在Java中，如果你的程序陷入了死循环，那么你将需要进行调试来找出问题的原因。以下是一些用于识别和解决死循环问题的常见方法：
  1. 使用JVisualVM或者JStack工具：这些工具可以帮助你来查找程序中的线程，并可以看到线程的调用堆栈。这对于找出程序陷入死循环的位置很有帮助。JVisualVM是JDK自带的一个工具，它可以显示线程的CPU使用情况。如果有死循环，一般会有线程的CPU使用率很高。JStack是一个命令行工具，它可以打印出Java线程的堆栈跟踪。
  1. 在IDE中使用调试器：大多数现代IDE，如IntelliJ IDEA或Eclipse，都有强大的调试器。你可以设置断点，然后逐步执行程序，以查看哪个循环导致程序卡住。
  1. 增加日志输出：在你怀疑可能出现死循环的代码段中添加日志输出，这样可以帮助你理解代码的执行流程。如果你看到相同的日志条目被重复打印，那么这可能就是死循环所在的地方。
  1. 使用性能剖析器（Profiler）：性能剖析器可以帮助你识别程序中的瓶颈和性能问题，包括死循环。例如，你可以使用 Java 的 VisualVM 工具，它包含一个性能剖析器，可以帮助分析和诊断程序性能问题。
以上方法需要结合具体情况进行使用，可能需要反复试验才能找到问题的根源。对于线上环境，由于不能直接修改代码，通常采用使用JVisualVM、JStack工具或者性能剖析器的方法来排查。
 
arthas的thread和dashboard是不是可以更好的排查死循环，并且我还可以使用arthas提供的火焰图来分析哪些线程在占用CPU
是的，你完全正确。Arthas 是阿里巴巴开源的一款 Java 诊断工具，提供了一些强大的命令来帮助开发者诊断线上的 Java 应用，包括线程分析(thread)、实时监控(dashboard)以及火焰图等。
  1. thread 命令：thread 命令可以用来查看 Java 线程的详细信息，包括线程状态、堆栈信息等。这可以帮助你找出死循环的线程。
  1. dashboard 命令：dashboard 命令可以实时查看 JVM 的运行状态，包括类加载信息、线程池信息、GC 信息等。在这里，你可以查看到 CPU 的使用情况，如果某个线程的 CPU 使用率异常的高，那么很可能就是发生了死循环。
  1. 火焰图：Arthas 还提供了生成火焰图的功能，火焰图可以直观地展示 CPU 使用情况，帮助你找出占用 CPU 过多的线程，从而定位到死循环的代码。
使用 Arthas，你可以更方便地排查线上的 Java 应用问题，包括死循环问题。

总结

  • jstack可以，但是dump下来的堆栈文件不好排查
  • 我还是常用arthas
  • 预防更重要，要写监控程序。发现cpu占用异常立马保存现场，看故障程度来判断是否会滚上线，或者立马热部署注释掉代码

5.QPS压测性能测试指标。

gpt问答

QPS压测性能测试指标主要是什么
QPS（Queries Per Second）压力测试主要关注以下性能指标：
  1. 吞吐量（Throughput）：在单位时间内处理的请求数量，通常以QPS（Queries Per Second）或TPS（Transactions Per Second）来衡量。
  1. 响应时间（Response Time）：从发送请求到接收到响应的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。通常来说，响应时间越短，用户体验越好。
  1. 并发用户数（Concurrent Users）：同时发出请求的用户数。大并发用户数可能导致服务器资源耗尽，性能下降。
  1. 错误率（Error Rate）：在压力测试中，请求失败的比例。这包括任何类型的错误，如HTTP错误、超时、异常等。
  1. 资源使用率（Resource Utilization）：包括CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O等。这些指标可以帮助找出系统的瓶颈。
  1. 可扩展性（Scalability）：随着负载增加，系统能否保持性能和稳定性。
  1. 稳定性（Stability）：在高负载下，系统是否能稳定运行。
以上指标都可以帮助我们评估系统的性能状况，找到可能的瓶颈，以进行优化。
 
给我写个ab压力测试
ab 是 Apache HTTP server benchmarking tool，主要用于进行 HTTP 性能测试。以下是使用 ab 压测你提供的 GET 请求 30 秒的命令：
在这个命令中：
  • n 1000 表示总共发送 1000 个请求。你可以根据实际情况调整这个数字。
  • c 10 表示并发数为 10。你可以根据实际情况调整这个数字。
  • t 30 表示压测时间为 30 秒。
  • H 用于添加 HTTP 头。
注意，由于 ab 不支持自动处理 HTTP 重定向、cookie 和其他一些 HTTP 功能，如果你的测试需要这些功能，你可能需要使用其他的工具，比如 siege、wrk 或者 jmeter。
 
给我一个gateway网关流量录制的方式，我想放大100倍去压测测试环境
一个流行的方法是通过抓取生产环境的实际请求，并将其用于压测。具体步骤如下：
  1. 流量捕捉：在生产环境的网关上捕获流量。你可以使用如tcpdump或Wireshark这样的工具来捕获流量。
  1. 流量解析：将捕获的流量转换为可重播的请求。你可以使用如Goreplay或者其他自定义脚本来做这个工作。
  1. 流量生成：使用一个压力测试工具，如Locust、JMeter或Gatling，来重播这些请求。你可以将请求频率调整为原来的100倍，以达到你的压测目标。
以下是一个使用GoReplay进行流量录制和重放的示例：
注意，这只是一个基本示例。你可能需要根据你的实际环境和需求进行调整。此外，这种方法可能会暴露敏感信息，所以在处理请求数据时需要特别注意。

总结

  • 性能指标都老生常谈了RT之类
  • ab测试特别方便，简单的压测可以使用
  • Goreplay这个工具用来做流量录制，回放

6.性能优化经验

gpt问答

SpringCloudAlibaba + redis + mysql8.0 + es + rabbitMQ我的项目用的这些技术栈，给我一点性能优化经验
优化一个系统通常涉及许多不同的领域，包括但不限于：数据库优化、缓存策略、消息队列设计、搜索引擎优化、并发和负载均衡策略等。在你的具体情况下，这里有一些可能的优化策略：
  1. SpringCloudAlibaba: 你可以通过使用熔断器和服务降级来提高系统的可用性和稳定性。同时，异步调用和线程池的合理使用也可以提高系统性能。
  1. Redis: 你可以考虑使用 Redis 作为缓存来减少数据库的压力。但是要注意，不是所有的数据都适合存储在 Redis 中。你需要根据业务需求来确定哪些数据应该被缓存。
  1. MySQL 8.0: 对于 MySQL， 最好的优化策略通常包括合理的索引设计、SQL 查询优化和合理的数据库结构设计。你还可以考虑使用分区表和分片来进一步提高性能。
  1. Elasticsearch (ES): 对于 ES，你可以通过合理的索引和查询优化来提高搜索性能。此外，对于大量的数据，你可以考虑使用分片和副本来提高性能和可用性。
  1. RabbitMQ: RabbitMQ 的优化通常包括合理的队列设计、消息确认机制和消费者并发策略。你也可以考虑使用消息批量处理和消息预取来提高性能。
  1. 代码层面: 对于代码本身，你可以考虑使用性能分析工具（如 JProfiler）来找出性能瓶颈。此外，合理的数据结构和算法设计，以及减少不必要的 I/O 操作也可以提高性能。
以上就是一些常见的性能优化策略，但是需要注意的是，每个系统都是不同的，所以你需要根据你的具体情况来确定最合适的优化策略。在优化系统之前，最好先进行性能测试和分析，这样可以帮助你找出系统的瓶颈并确定优化的重点。

总结

  • gpt说话太宽泛了
  • 主要可以从mysql入手，先把慢查询给压下来，主要就是加索引，分析索引为什么不生效，用explain命令查看扫描行数。进阶一点的就是更改数据库的事务隔离级别，听说RC更适合高并发，没有深入研究过。
  • mysql搞完了再去看看能不能上redis缓存，把热点流量走缓存，这里要分析下缓存的复杂度
  • 再来就是jvm了，我不熟悉这些方面的内容。但是可以去arthas看看GC次数，堆大小。然后去问gpt是否正常，或者看看文章。分析出频繁GC的原因。
  • 还有就是编程的潜意识，就是文件都走oss不要服务器直接接收，大对象redis反序列化特别占用cpu能不能用hashmap。for循环调用IO相关的能不能一次性batch先缓存起来…

7.线程任务有20概率失败如何保证100成功。

gpt问答

java语言，线程任务有20概率失败如何保证100成功
在Java中，要实现线程任务有20%的概率失败，但最终保证100%的成功，我们需要使用一种重试机制。以下是一个简单的例子：
在这个例子中，我们定义了一个任务，该任务有20%的概率失败（doTask 方法每次都会生成一个0到4的随机数，如果数字是0，那么任务就会失败）。在任务失败后，我们会尝试重新执行任务，最多重试5次。如果在5次尝试后任务仍然失败，我们就会停止执行。
 
你这个是业务上的考量，我考虑是线程池的拒绝策略和等待队列设置不合理。要保证每一个任务进入都要被执行，包括执行途中服务器重启
理解你的问题了。如果你想要确保线程池中的所有任务在出现失败或者服务器重启的情况下仍然可以被执行，你需要结合线程池的配置策略和持久化存储来实现。
首先，我们需要使用一个合适的拒绝策略。默认情况下，Java的线程池提供了四种拒绝策略：
  1. AbortPolicy：直接抛出异常，阻止系统正常运行。
  1. CallerRunsPolicy：只用调用者所在的线程来运行任务。
  1. DiscardOldestPolicy：丢弃队列里最老的一个任务，然后尝试把当前任务加入队列。
  1. DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理。
在你的情况下，如果线程池满了，我们可以选择CallerRunsPolicy策略，这样新的任务就会在调用者线程中执行，这样可以保证不会丢失任务。
其次，为了保证服务器重启后还能继续执行任务，我们需要把任务持久化存储。在任务开始执行前，我们需要把任务的信息存储在一个持久化的存储系统（比如数据库）中。然后每次任务执行完成后，我们需要更新这个任务在数据库中的状态。如果服务器重启，我们可以在服务器启动的时候，从数据库中获取未完成的任务，然后再次提交这些任务到线程池中执行。
这样，我们就可以确保每个任务都能被执行，即使在服务器重启的情况下也能恢复执行。但是这种方案的实现比较复杂，需要结合线程池、数据库等多个技术。
 
给我java代码，持久化选redis，你直接使用redisTemplate就ok，线程池的声明也要一起给我
这是一个基础的示例，展示了如何使用Redis和线程池来确保任务的执行。这个示例使用了Spring框架的RedisTemplate和ThreadPoolTaskExecutor。
注意这个示例只是一个基础的示例，实际使用时需要根据你的应用的需求来进行修改和优化。例如，你可能需要把任务的状态和结果也存储在Redis中，以便在任务执行完成后能获取到任务的结果。同时，这个示例也没有处理Redis和线程池的异常，你需要根据你的应用的需求来添加相应的异常处理代码。

总结

  • 最后gpt给出的答案中，拒绝策略用的CallerRunsPolicy，但好在任务执行入口里面包装了持久化策略
  • 任务的事务性在这里面是没有考虑的
  • 从线程池机制和业务机制做双重拦截
  • 其实变相的写了一个mq出来，不如用mq

8.Neo4j,DGraph,GanusGraph图数据库

gpt问答

图数据库是什么，我只用过mysql和redis。给我对比下Neo4j,DGraph,GanusGraph
图数据库是一种专门用于处理图形数据的数据库。图形数据是一种复杂的数据类型，其中的元素是节点（Nodes）和边（Edges）。节点代表实体（例如人、地点、产品等），而边则代表这些实体之间的关系。
与传统的关系型数据库（如 MySQL）和键值存储（如 Redis）相比，图数据库的主要优点在于它们可以高效地处理复杂的多对多关系。在关系型数据库中，这种关系往往需要通过多个表进行联接（JOIN）操作来处理，而这在大规模数据中会变得非常低效。而在图数据库中，这种关系是直接存储在数据库中的，因此可以非常快速地进行查询。
以下是你提到的三个图数据库（Neo4j、Dgraph和JanusGraph）的简单对比：
  • Neo4j: 是最知名的图数据库之一，提供了丰富的图处理功能和一个强大的查询语言（Cypher）。Neo4j 还提供了一系列的高级功能，如全文搜索、权限管理和空间函数。但是，Neo4j 是一个基于 JVM 的产品，因此可能需要比其他某些数据库更多的系统资源。
  • Dgraph: 是一个分布式的、可扩展的、事务性的图数据库，它的设计目标是为 Google 的知识图谱提供实时服务。Dgraph 提供了一种类似于 GraphQL 的查询语言，并支持 ACID 事务。相比于 Neo4j，Dgraph 的一个优点在于其分布式的特性，使其可以更好地处理大规模的图数据。
  • JanusGraph: 是一个可以扩展的图数据库，支持多个后端存储（如 Apache Cassandra、Apache HBase 和 Google Cloud Bigtable），并支持全局图查询。JanusGraph 的一个主要优点在于其插件化的架构，使得它可以灵活地适配不同的后端存储和索引技术。
以上这些图数据库各有优缺点，选择哪一个最适合你，取决于你的具体需求和偏好。
 
给我举一个使用图数据库的具体案例，并且给我java代码
图数据库在许多领域都有应用，例如社交网络、推荐系统、生物信息学等。这里我将给你一个简单的社交网络的案例。
假设我们有一个社交网络，我们想要找出两个用户之间的最短路径（也就是他们之间的关系链）。我们可以使用 Neo4j 图数据库来存储和查询这个社交网络。
这是一段使用 Neo4j Java API 来创建节点和关系，并查询两个节点之间的最短路径的代码。
首先，添加 Maven 依赖：
然后，这是 Java 代码：
在这个例子中，我们首先创建了三个节点（Alice、Bob 和 Charlie），然后创建了两个关系（Alice 知道 Bob，Bob 知道 Charlie）。然后，我们使用 shortestPath 函数来查询 Alice 到 Charlie 的最短路径。
注意，这个例子假设你已经在本地运行了 Neo4j，并且用户名和密码分别是 "neo4j" 和 "password"。你也需要在你的 Maven 项目中添加 Neo4j Java driver 的依赖。

总结

  • 对比关系型数据库和kv数据库，图形数据库高效处理复杂的多对多关系
  • neo4j基于jvm的，这个可以着重关注下
  • 社交网络、推荐系统可以使用图数据库
  • 最短路径问题案例，确实使用sql来写很麻烦，要多次io

写到最后

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是在往前走就好 bothsavage.github.io
 
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万里长征-02-跟谁学万里长征