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组合数 C(n, k)表示从 n 个元素中选择 k 个元素的组合数，其公式为： $$C(n, k) = \frac{n!}{k!(n-k)!}\tag{1}$$ 其中”!”表示阶乘，即 $n! = n * (n-1) * (n-2) * … * 1$。 然而，直接使用这个公式编写代码计算组合数可能会导致溢出，因为阶乘的值增长非常快。因此，我们通常使用更有效的方法来计算组合数。 k 分数分解我们可以通过变换公式 (1) 得到一个新的适合程序运算的公式，计算过程如下： $$C(n, k) = \frac{n!}{k!(n-k)!} \= (\frac{1}{1} * \frac{1}{2} * \frac{1}{3} * … * \frac{1}{k}) * \frac{n!}{(n-k)!}$$ 展开 $\frac{n!}{(n-k)!}$ 得到： $$C(n, k) = (\frac{1}{1} * \frac{1}{2} * \frac{1}{3} * … * \frac{1}{k}) * [(n-k+1) * (n-k+2) * … ...

本文章系列未来计划持续更新，把我在学习/实习/工作中遇到的相关实际案例记录在这里 系列综述： 服务器突然变得卡顿，怎么办？（1）综述 本文内容基于美团技术博客文章 《Java 中 9 种常见的 CMS GC 问题分析与解决》 算是转载性质的章节。尽管在美团博客中提到的是 CMS GC，但是对于其他 GC 实现也是很有参考意义的。 另外我也推荐一篇最近在看的关于 ZGC 的文章 《ZGC 介绍》 ，这篇文章很好的让我了解了 JDK 最新的 GC 实现方法和思想。 关于 Java 主要的三大 GC 实现的介绍，可以看以下的系列文章，我认为都是干货满满的： 新一代 Java 垃圾回收神器：ZGC 为什么 G1 能够替代 CMS 回收器？ 彻底弄懂了 CMS 收集器原理，这个轮子造的真值！ 真的是 GC 引发的问题吗？首先需要确定的是，在一次 GC 问题处理的过程中，如何判断是 GC 导致的故障，还是系统本身引发 GC 问题？ 在一个系统故障问题中，我们通常会得到下面四个表象指标： GC 耗时增大 线程 Block 增多 慢查询增多 CPU 负载高 一般来说，可 ...

本文章系列未来计划持续更新，把我在学习/实习/工作中遇到的相关实际案例记录在这里 系列目录： 综述：本文章 Java GC 导致的卡顿：https://alrisha.cn/2024/04/bd9408a6.html 这是一道经典的面试场景题，但也可以说是实际开发过程中最经常遇到的问题之一。实际上，这个问题问的是当服务器出现不可用情况时，应当如何快速排查、定位问题并解决问题。 可能的卡顿原因对于卡顿原因，一般来说可以从以下几个大方考虑： CPU : 当 CPU 占用过高时，服务器自然会发生卡顿。 CPU 密集型任务 ：如果运行的服务是 CPU 密集型的任务，那么 CPU 资源占用是不可避免的，此时为了确保服务器自身的可用性，可以对这个 CPU 密集型任务做一定的 CPU 资源隔离（限制核数、限制抢占的时间片等） 并发竞争 ：如果发生比较严重的多线程竞争行为，线程频繁切换上下文也会导致 CPU 占用过高 持续占用 ：忙等待、死循环、JVM Full GC 等操作，会导致线程长时间占用并浪费 CPU 资源，具体也体现为 CPU 占用过高 恶意软件 ：（小概率 ...

“实现三个线程交替打印 ABC”是一道面试经典问题。网络上实际上也有了很多的解决方案，包括通过 synchronized 、Semaphore 、ReentrantLock 或是 CyclicBarrier 等方式实现。 这里我总结一下这些方案的特点，并提出几种我自己的代码实现。 以下实现实际上在原问题上更近一步：结果必须输出特定数量的 ABC 字符串 问题分析综合所有方案来看，本问题本质上是对一个状态机进行建模，也即不同的线程需要实现如下状态转换过程： 1A -> B -> C -> A -> B -> C -> A ... 我们知道，线程并行时执行顺序是不确定的，因此需要通过锁机制确保以上的状态转移过程。思路应该是： 线程 A 首先获取锁 L 打印 A，此时线程 B 和 C 获取不到锁 L 被阻塞； 线程 A 打印任务结束，释放锁 L，此时 线程 B 需要拿到锁 L 打印 B ，我们需要确保线程 C 不能在此时获取锁； 线程 B 打印结束，线程 C 拿到锁 L ，线程 A 不能在此时获取锁； 以此类推… 因此，主要难点实际上在于，如何保 ...

解决伪共享(False-Sharing)问题：最大化利用你的 CPU 缓存这篇文章是先前我在分布式 ID 生成算法 SnowFlake 及其 Go 实现中提到的伪共享（False-Sharing） 问题的延伸，主要是为了更好地理解并解决伪共享问题，以便通过最大化使用 CPU 缓存来增强性能。 什么是伪共享？当代 CPU 普遍采用多级缓存的架构，例如： 1L1 Cache -> L2 Cache -> L3 Cache -> RAM -> Disk 其中，缓存读写速度（以及硬件成本）依次递减，而容量则依次递增。当 CPU 访问某个内存地址时，会先从 L1 Cache 开始查找，如果没有找到，再从 L2 Cache 查找，以此类推。如果在 L1 Cache 中找到了，那么就会直接返回，否则就会将 L2 Cache 中的数据拷贝到 L1 Cache 中，再返回。 想要让程序运行的更快，就需要尽可能地利用低级别的缓存。CPU 缓存是由缓存行组成的，一个缓存行一般是 64 个字节，CPU 读取数据是以缓存行为单位的读取，这意味着即使是读 1 个字节的数据，CPU 也要读 ...

三个词总结我的 2023，大概就是 牛马、开源和孤独 又是一年之末，但今天想要总结一下这个无趣的一年真是让我提不起劲来。不得不说，今年一年的研究生生活只能用冤大头和毫无收获来形容。不过正是为了“自救”，今年我让自己投入开源社区的工作也确实是让我收获颇丰。 牛马其实我是不愿意在网络散发太多我的负面情绪的，但是这一年忍受下来的种种还是让我忍不住竖起我的中指。各位大可跳过这段牢骚以免影响大家新年的情绪。 研一之后，大家理所应当地加入了各种项目组，但我运气却非常爆棚，是唯一一个被导师分配到实验室另一个老师（以下简称 Z 老师）手底下做事的，刚开始的我确实是摩拳擦掌，准备大干一番。但在进了项目组后： 每周开一次会，而 Z 老师是个 PPT 大师，本身对技术也是一知半解，技术栈和架构设计基本不听我的建议，却喜欢在每周的会上画大饼填需求（没错，乙方给甲方添需求），还是每周都画饼。这饼给甲方每周看的心满意足，给我每周看的流汗黄豆。 价值 7 位数的项目，合同上写的是 10 人的小组，实际开发、设计、文档、维护全部只有我一个人，没有任何一个人帮忙；作为代价，我能够每个月多发到高达 200 块人民 ...

CentOS 7 yum 无响应解决办法问题描述在实验室的 CentOS 7 服务器上配置 Python 环境的时候，出现了 yum 指令无响应的问题，即在输入任何 yum 及其相关的指令后，光标会停顿在空白处闪烁，终端无任何输出，CTRL + C 也无法退出指令。只有关闭整个终端再新建才能进行别的操作。 同时，指令 rpm -qa 指令同样出现了无响应的问题，但 rpm 的其它指令可正常执行。 问题原因很大可能是先前的 yum 指令执行被人为或异常中断，导致 rpm 包数据库出错被锁定。（又是哪个笨蛋学弟？🤯） 参考解决方案： https://stackoverflow.com/questions/57818761/terminal-hangs-when-executing-yum-commands https://www.jianshu.com/p/cfd6dae240c8 解决方法首先应该干掉 yum/rpm 的进程，通过 ps -aux 和 kill -9 组合拳可以做到。不过因为我直接关闭的终端因此似乎不存在仍然运行的 yum 进程。 其次，应该将 rpm 数 ...

分布式 ID 生成算法 SnowFlake 及其 Go 实现在先前总结我 GSOC 2023 项目的文章中，我提到了 Python agent 的 ID 生成是主要的性能瓶颈。我的 Mentor 为了解决这个问题，专门提了一个 issue ，其主要内容就是将 Skywalking Python agent 的 ID 生成规则和 Java agent 一致。他在写这个 PR 的时候也有和我讨论参考我的意见，我也就这个机会进一步了解了著名的分布式 ID 生成算法 SnowFlake。 在我 Mentor 的这个 PR 中，他实际上是以雪花算法(SnowFlake 算法)的思想来生成唯一 ID ，具体实现和应用场景还是和原版雪花算法有很多不同。而我这篇博客的主要目的，还是在于记录雪花算法的主要原理，并以百度开源的一个 ID 生成器为例子来进一步说明。最后，我也给出我自己写的代码——通过 Go 实现百度 ID 生成器的部分内容。 SnowFlake - 雪花算法SnowFlake 原先是 Twitter(现 X) 开源的分布式 ID 生成算法，源代码已经不再维护，为仅可读状态。该算法将一个 6 ...

如何单独编译 Nacos 客户端源码并将其注入 Spring Cloud 中如果你由于 Spring Cloud 应用业务内的问题，需要自定义 Nacos 的客户端部分代码；或者你是开源贡献者，为 Nacos 客户端部分贡献了部分代码，接下来希望能验证修改后的 Nacos 客户端在 Spring Cloud 中的可用性，那么你一定希望知道如何单独编译 Nacos 客户端部分的源码并将其注入至现有的 Spring Cloud 应用/demo 中。 不幸的是，Nacos 官方文档仅提供了服务端的编译安装方法。接下来，这篇博客就将介绍如何将新编译的 Nacos 客户端注入对应的 Spring Cloud Alibaba starter 中，将 starter 中固定版本的 Nacos 客户端替换为你本地编译的 Nacos 客户端。 单独编译 Nacos 客户端源码首先，克隆 Nacos 主仓库，并进入该文件夹，推荐使用 idea 操作。 12git clone https://github.com/alibaba/nacos.gitcd nacos 找到源代码中的 Nacos 版 ...

GSOC 2023 - 我的第一次开源之旅写在前面今天北京时间凌晨 2 点左右，Google 给我发邮件确认了项目终审通过，3 个多月以来的 GSOC(Google Summer of Code) 活动算是圆满结束了。今年 5 月份以来我在 GSOC 、 OSPP(Open Source Promotion Plan 中科院办的开源之夏) 和实验室的完蛋项目里三线作战来回捣腾焦头烂额 😶，这也是我博客一直没有更新的原因。三大战役之一终于收官了，这才忍不住来更新一下博客，只是想告诉大家我没有太监(: 这页博客主要内容其实是我想说说这次 GSOC —— 也是我第一次参加开源项目 —— 的感受，想看我的 GSOC 项目的具体内容可以参考这个链接，想要参考我项目提案(Proposal)的可以看这里，想直接看我做了啥东西出来的可以直接看这个文档，不想看我下面逼逼赖赖的可以输入组合技 CTRL + W。 在这之前最开始了解开源，其实是在 2022 年末，看到实验室看到学长参加 OSPP 拿了个优秀学员（他的博客 👉 https://siegelion.cn/ ，技术力真的很强），然后想着 w ...