redis高并发入队列-Redis实现高并发入队列的技术分析 (redis高可用)

Redis是一种流行的键值存储数据库，可用于存储键/值对、列表、哈希、集合和有序集合等数据结构，近年来受到了广泛的应用和认可，在多种业务场景中有着广泛的应用。在高并发的应用场景中，利用Redis实现高并发的数据入队列成为了开发者经常面临的问题，那么Redis到底是如何实现高并发的入队列的呢？

利用Redis实现高并发的入队列，可以避免在多线程情况下破坏数据结构和竞争条件。主要通过以下步骤来实现：

1、使用keys指令查看所有队列名称，例如，使用“keys *”命令查看所有队列名称；

2、根据队列名称，使用llen查看队列长度，例如，使用“llen queue:name”查看队列长度；

3、判断队列是否已满，如果不满，则尝试插入新数据，使用“lpush queue:name item1”指令尝试插入新数据；

4、检查插入的新数据是否出现在队列中，如果出现了，则认为批量插入完成了，否则重新插入新数据；

上面是Redis实现高并发的入队列的方法，需要注意的是，开发者在实现队列的时候，要注意使用并发安全的数据结构，像是：HashMap、ConcurrentHashMap、ArrayList、ConcurrentLinkedQueue等，这些数据结构可以高效支撑高并发场景下的入队列操作。

利用Redis实现高并发的数据入队列，需要通过熟悉的指令去读取/插入数据，同时要注意开发线程安全的结构。

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java架构师主要是干什么的？

想成为java架构师，首先你自身得是一个高级java攻城狮，会使用各种框架并且很熟练，且知晓框架实现的原理。比如，你要知道，jvm虚拟机原理、调优；懂得jvm能让你写出的代码性能更优化；还有池技术：什么对象池、连接池、线程池等等。还有java反射技术，虽然是写框架必备的技术，但有严重的性能问题，替代方案java字节码技术，nio 这说不说无所谓，需要注意的是直接内存的特点，使用场景；java多线程同步异步；java各种集合对象的实现原理，了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构，高效的解决问题，比如hashmap的实现原理，甚至许多五年以上经验的人都弄不清楚！还有很多，比如，为什扩容时有性能问题？不弄清楚这些原理，不知道问题根本，你就就写不出高效的代码！还会很傻很天真的认为自己是对的，殊不知是孤芳自赏，自命不凡而已；总而验资，言而总之，越基础的东西越重要！许多工作了很多年的程序猿认为自己会用它们写代码了，其实仅仅是知其实仅仅是知道如何调用api而已，知其然不知其所以然，离会用还差的远。关于技能的提升给一些建议1.提升自己的英语水平，此重要性是不言而喻的，现在很多的新技术中文档少之又少，作为一名架构师总不能去看翻译文吧。2.多看一些沟通方面的数据，流畅的沟通利用你成为一名成功的架构师。3.有机会参加PMP考试并取得证书，拥有项目管理方向的优势就是你作为一名架构师的优势。架构师其实从某种意义上就是一种角色，而不是一种职位。一定要时时刻刻保持空杯心态。一定要有一颗保持饥渴学习和耐得住寂寞的赤子之心。4.我们知道当前的技术节奏非常的快，一定要好好的利用自己的碎片时间去学习，去了解新技术，千万不要让自己技术落伍。5.多锻炼自己在大众环境下的演讲和PTT的能力。6.与不同的技术、编程语言、设计模式和结构等（甚至是它并没有在日常中给予你直接的帮助）打交道。你永远都不知道这些知识是否会在未来派上用场，但是对你绝对是有益无害。7.有机会多做知识分享，因为你一旦分享了知识，你就会对这门技术有深刻的印象，同时也能树立在同事中的良好的技术形象，从而赢得更多的专家影响力而不是职位影响力。规划了几张体系图，可以了解一下。一：工程协作专题二、源码分析专题三、分布式专题四、微服务专题五、性能优化专题六、并发编程专题七、项目实战！java架构师课程体系完整页面架构师常用技术：

前缀中缀后缀表达式的转换，能帮一下吗？

思路的话其实很简单，就是构建一棵二叉树，根节点和中间节点为运算符，叶子结点为运算数字。如 a + b*c， 构建为二叉树的话，就如下图：

对于该二叉树，使用不同的遍历方式就可以得到不同的表达式了。 遍历的代码很简单就不多说了。

因此，你的问题主要可以分解为3个小问题：

1。将后缀表达式转换为二叉树

该方法是最简单的。如a + b*c 的后缀表达式为 bc*a+.处理步骤如下：

1。 建立一个栈S2。 从左到右读后缀表达式，读到数字就创建叶子节点，节点值为数字值。 将节点压入栈S中，读到运算符则创建中间节点，并从栈中依次弹出两个节点分别为Y和X，作为中间节点的左右子节点，然后以“X 运算符 Y”的形式计算机出中间节点的值，再将此中间节点压加栈S中

3。 就重复第二步直至后缀表达式结束，此时栈顶的节点就是二叉树的根节点了。

2。将中缀表达式转换为二叉树

按照上一个回答者的方法将中缀表达式转为后缀表达式，然后调用后缀表达式生成二叉树的解法即可。

3。将前缀表达式转换为二叉树

将前缀表达式直接取反即为后缀表达式。 如前缀表达式为+*bca，对应的后缀表达式为acb*+。 因此，我们只需要字符串取反，然后调用后缀表达式的方法生成二叉树即可。

如何用Python写一个贪吃蛇AI

但如果仅仅是贪吃蛇游戏，那么它就没有什么让人涨姿势的地方了。 问题的关键在于，图片中的贪吃蛇真的很贪吃XD，它把矩形中出现的食物吃了个遍， 然后华丽丽地把整个矩形填满，真心是看得赏心悦目。 作为一个CSer， 第一个想到的是，这东西是写程序实现的(因为，一般人干不出这事。 果断是要让程序来干的)第二个想到的是，写程序该如何实现，该用什么算法？ 既然开始想了，就开始做。 因为Talk is cheap，要show me the code才行。 (从耗子叔那学来的) 开始之前，让我们再欣赏一下那只让人涨姿势的贪吃蛇吧：语言选择Life is short, use python! 所以，根本就没多想，直接上python。 最初版本先让你的程序跑起来 首先，我们第一件要做的就是先不要去分析这个问题。 你好歹先写个能运行起来的贪吃蛇游戏，然后再去想AI部分。 这个应该很简单， c\c++也就百来行代码(如果我没记错的话。 不弄复杂界面，直接在控制台下跑)， python就更简单了，去掉注释和空行，5、60行代码就搞定了。 而且，最最关键的， 这个东西网上肯定写滥了，你没有必要重复造轮子， 去弄一份来按照你的意愿改造一下就行了。 在一个矩形中，每一时刻有一个食物，贪吃蛇要在不撞到自己的条件下， 找到一条路(未必要最优)，然后沿着这条路运行，去享用它的美食 我们先不去想蛇会越来越长这个事实，问题基本就是，给你一个起点(蛇头)和一个终点( 食物)，要避开障碍物(蛇身)，从起点找到一条可行路到达终点。 我们可以用的方法有：BFSDFSA*只要有选择，就先选择最简单的方案，我们现在的目标是要让程序先跑起来， 优化是后话。 so，从BFS开始。 我们最初将蛇头位置放入队列，然后只要队列非空， 就将队头位置出队，然后把它四领域内的4个点放入队列，不断地循环操作， 直到到达食物的位置。 这个过程中，我们需要注意几点：1.访问过的点不再访问。 2.保存每个点的父结点(即每个位置是从哪个位置走到它的， 这样我们才能把可行路径找出来)。 3.蛇身所在位置和四面墙不可访问。 通过BFS找到食物后，只需要让蛇沿着可行路径运动即可。 这个简单版本写完后， 贪吃蛇就可以很欢快地运行一段时间了。 看图吧：(不流畅的感觉来自录屏软件＠_＠) 为了尽量保持简单，我用的是curses模块，直接在终端进行绘图。 从上面的动态图片可以看出，每次都单纯地使用BFS，最终有一天， 贪吃蛇会因为这种不顾后果的短视行为而陷入困境。 而且，即使到了那个时候，它也只会BFS一种策略， 导致因为当前看不到目标(食物)，认为自己这辈子就这样了，破罐子破摔， 最终停在它人生中的某一个点，不再前进。 (我好爱讲哲理XD)BFS+Wander上一节的简单版本跑起来后，我们认识到，只教贪吃蛇一种策略是不行的。 它这么笨一条蛇，你不多教它一点，它分分钟就会挂掉的。 所以，我写了个Wander函数，顾名思义，当贪吃蛇陷入困境后， 就别让它再BFS了，而是让它随便四处走走，散散心，思考一下人生什么的。 这个就好比你困惑迷茫的时候还去工作，效率不佳不说，还可能阻碍你走出困境； 相反，这时候你如果放下手中的工作，停下来，出去旅个游什么的。 回来时， 说不定就豁然开朗，土地平旷，屋舍俨然了。 Wander函数怎么写都行，但是肯定有优劣之分。 我写了两个版本，一个是在可行的范围内， 朝随机方向走随机步。 也就是说，蛇每次运动的方向是随机出来的， 总共运动的步数也是随机的。 Wander完之后，再去BFS一下，看能否吃到食物， 如果可以那就皆大欢喜了。 如果不行，说明思考人生的时间还不够，再Wander一下。 这样过程不断地循环进行。 可是就像随机过程随机过一样，你随机Wander就随机挂。 会Wander的蛇确实能多走好多步。 可是有一天，它就会把自己给随机到一条死路上了。 陷入困境还可以Wander，进入死胡同，那可没有回滚机制。 所以， 第二个版本的Wander函数，我就让贪吃蛇贪到底。 在BFS无解后， 告诉蛇一个步数step(随机产生step)，让它在空白区域以S形运动step步。 这回运动方向就不随机了，而是有组织有纪律地运动。 先看图，然后再说说它的问题： 没错，最终还是挂掉了。 S形运动也是无法让贪吃蛇避免死亡的命运。 贪吃蛇可以靠S形运动多存活一段时间，可是由于它的策略是： while 没有按下ESC键: if 蛇与食物间有路径: 走起，吃食物去else:Wander一段时间 问题就出在蛇发现它自己和食物间有路径，就二话不说跑去吃食物了。 它没有考虑到，你这一去把食物给吃了后形成的局势(蛇身布局)， 完全就可能让你挂掉。 (比如进入了一个自己蛇身围起来的封闭小空间) so，为了能让蛇活得久一些，它还要更高瞻远瞩才行。 高瞻远瞩版本 * 如果蛇去吃食物后，布局是安全的，是否就直接去吃？(这样最优吗？) * 最短路径是否最优？(这个明显不是了) * 暴力法(brute force)能否得到最优序列？(让贪吃蛇尽可能地多吃食物) 只要去想，问题还挺多的。 这时让我们以面向过程的思想，带着上面的问题， 把思路理一理。 一开始，蛇很短(初始化长度为1)，它看到了一个食物， 使用BFS得到矩形中每个位置到达食物的最短路径长度。 在没有蛇身阻挡下， 就是曼哈顿距离。 然后，我要先判断一下，贪吃蛇这一去是否安全。 所以我需要一条虚拟的蛇，它每次负责去探路。 如果安全，才让真正的蛇去跑。 当然，虚拟的蛇是不会绘制出来的，它只负责模拟探路。 那么， 怎么定义一个布局是安全的呢？ 如果你把文章开头那张动态图片中蛇的销魂走位好好的看一下， 会发现即使到最后蛇身已经很长了，它仍然没事一般地走出了一条路。 而且， 是跟着蛇尾走的！嗯，这个其实不难解释，蛇在运动的过程中，消耗蛇身， 蛇尾后面总是不断地出现新的空间。 蛇短的时候还无所谓，当蛇一长， 就会发现，要想活下来，基本就只能追着蛇尾跑了。 在追着蛇尾跑的过程中， 再去考虑能否安全地吃到食物。 (下图是某次BFS后，得到的一个布局， 0代表食物，数字代表该位置到达食物的距离，+号代表蛇头，*号代表蛇身， -号代表蛇尾，#号代表空格，外面的一圈#号代表围墙) 经过上面的分析，我们可以将布局是否安全定义为蛇是否可以跟着蛇尾运动， 也就是蛇吃完食物后，蛇头和蛇尾间是否存在路径，如果存在，我就认为是安全的。 OK，继续。 真蛇派出虚拟蛇去探路后，发现吃完食物后的布局是安全的。 那么， 真蛇就直奔食物了。 等等，这样的策略好吗？未必。 因为蛇每运动一步， 布局就变化一次。 布局一变就意味着可能存在更优解。 比如因为蛇尾的消耗， 原本需要绕路才能吃到的食物，突然就出现在蛇眼前了。 所以，真蛇走一步后， 更好的做法是，重新做BFS。 然后和上面一样进行安全判断，然后再走。 上面列的好几个问题里都涉及到蛇的行走策略，一般而言， 我们会让蛇每次都走最短路径。 这是针对蛇去吃食物的时候， 可是蛇在追自己的尾巴的时候就不能这么考虑了。 我们希望的是蛇头在追