大家好，我是锋哥。今天分享关于 【volatile 变量和 atomic 变量有什么不同？】面试题，希望对大家有帮助； volatile 变量和 atomic 变量有什么不同？ Volatile 变量可以确保先行关系，即写操作会发生在后续的读操作之前, 但它并不能保证原子性。例如用 volatile 修饰 count 变量那么 count++ 操作就不是原子性的。 而 AtomicInteger 类提...

【题目描述】 给你二叉树的根结点 root ，请你将它展开为一个单链表： 展开后的单链表应该同样使用 TreeNode ，其中 right 子指针指向链表中下一个结点，而左子指针始终为 null 。展开后的单链表应该与二叉树 先序遍历 顺序相同。 【示例一】 输入：root = [1,2,5,3,4,null,6]输出：[1,null,2,null,3,null,4,null,5,null,6] ...

【Flutter 面试题】 Dart 当中的 … 表示什么？ 文章目录 写在前面 口述回答 补充说明 写在前面 🙋 关于我 ，小雨青年 👉 CSDN博客专家，GitChat专栏作者，阿里云社区专家博主，51CTO专家博主。2023博客之星TOP153。 👏🏻 正在学 Flutter 的同学，你好！ 😊 Flutter 面试宝典（点击查看目录）是解决 Flutter 面试过程中可能出现的问题，而进行汇...

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【Flutter 面试题】 什么是BuildContext，它有什么用？ 文章目录 写在前面 口述回答 补充说明 写在前面 🙋 关于我 ，小雨青年 👉 CSDN博客专家，GitChat专栏作者，阿里云社区专家博主，51CTO专家博主。2023博客之星TOP153。 👏🏻 正在学 Flutter 的同学，你好！ 😊 Flutter 面试宝典（点击查看目录）是解决 Flutter 面试过程中可能出现的问...

提高 Apache Flink 处理数据的效率和吞吐量通常涉及对配置、代码设计和资源管理的优化。以下是一些关键的策略： 1. 优化并行度 调整并行度：并行度应根据可用的硬件资源（如 CPU 核心数）进行调整。不同的算子可以有不同的并行度。 确保数据均衡分配：避免某些任务过载而其他任务空闲的情况。 2. 高效的数据序列化 使用高效的序列化框架：比如 Flink 提供的 Kryo 序列化通常比 Java...

在面试中，你如何面对面试官呢？ 我认为，对于面试官提出的问题，如果你不会，那就是不会。你的思考过程，实际上就是将你平时所学的，所了解的，在脑海中进行一次复习，就像当别人问你的名字时，你会毫不犹豫地回答出来。因此，平时的练习是非常重要的，面试其实就这么简单。 面对面试官，自信和诚实是最好的策略。如果不知道答案，可以坦诚地说出来，并提出解决问题的思路或方法。这样展示了你的解决问题能力和逻辑思维。同时，保持...

Java 高级面试问题及答案 在Java高级面试中，面试官通常会测试候选人对Java核心概念、设计模式、并发编程、JVM以及框架等方面的深入理解。以下是几个可能的面试问题及其答案。 问题1：请详细解释Java虚拟机（JVM）的垃圾回收机制，并讨论如何优化垃圾回收性能。 探讨过程： Java虚拟机的垃圾回收机制是Java语言的核心特性之一，它负责自动管理内存，回收不再使用的对象以释放内存。了解垃圾回收...

Apache Flink 的工作原理涉及几个关键组件和概念，使其成为一个高效、可扩展且可靠的实时数据处理框架。以下是 Flink 工作原理的主要方面： 分布式数据流处理： Flink 应用程序以数据流的形式执行，处理的数据可以是无界的（如实时数据流）或有界的（如批量数据集）。 Flink 集群由一个或多个工作节点（TaskManagers）组成，每个节点负责执行数据流处理的不同部分。 任务调度和分布...

在 Apache Flink 中，状态管理和容错机制是实现可靠数据处理的关键特性。它们确保即使在发生故障的情况下，数据处理也能保持一致性和正确性。以下是这些机制的主要方面： 状态管理 状态类型： Flink 支持多种状态类型，如值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）等，用于不同的应用场景。 状态可以是键控（keyed）的，意味着状态与特定的键相关...