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这里就以Kafka的高可靠性为基准点来探究几种不同场景下的行为表现,以此来加深对Kafka的认知,为大家在以后高效的使用Kafka时提供一份依据。尝试去找到更好的算法解决这个问题。也就是说,在生产环境下为了保证较高的容错率,必须要有大量的副本,而大量的副本又会在大数据量下导致性能的急剧下降。接着看一下,第4行的add一个整数1做了什么,add的源代码是:publicbooleanadd(Ee){finalReentrantLocklock=this.lock;lock.lock();try{??Object[]elements=getArray();??intlen=elements.length;??Object[]newElements=Arrays.copyOf(elements,len+1);??newElements[len]=e;??setArray(newElements);??returntrue;}finally{??lock.unlock();}}画一张图表示一下:每一步都清楚地表示在图上了,一次add大致经历了几个步骤:1、加锁2、拿到原数组,得到新数组的大小(原数组大小+1),实例化出一个新的数组来3、把原数组的元素复制到新数组中去4、新数组最后一个位置设置为待添加的元素(因为新数组的大小是按照原数组大小+1来的)5、把Objectarray引用指向新数组6、解锁整个过程看起来比较像ArrayList的扩容。
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广西贵港市2016年中考语文真题试题(扫描版,含答案)

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