输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。 例如，给出 前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7] 中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树： ? 3 ? / ? 9 20 ? / ...
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2020-11-16 14:00:02
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三个问题，回顾前情提要。ServiceMesh解决什么问题？SM本质是业务服务与底层技术体系的解耦：一个进程实现业务逻辑（不管是调用方，还是服务提供方），biz，即上图白色方块一个进程实现底层技术体系，proxy，即上图蓝色方块画外音：负载均衡、监控告警、服务发现与治理、调用链…等诸多基础设施，都放到这一层实现。什么是Istio？Istio是ServiceMesh的产品化落地。Istio的分层架构
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2020-11-16 13:59:46
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上次《百亿级数据DB秒级平滑扩容！》之后，很多朋友提问，说如果不是“双倍”扩容，能否做到平滑迁移，不影响服务呢？适用什么场景？互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑；（2）中游是服务层service，封装数据访问；（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据；服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层
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2020-11-16 13:59:24
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ServiceMesh(3)前篇：《ServiceMesh究竟解决什么问题》《什么是Istio，ServiceMesh最流行落地》Istio是ServiceMesh的产品化落地：它帮助微服务之间建立连接，帮助研发团队更好的管理与监控微服务，并使得系统架构更加安全它帮助微服务分层解耦，解耦后的proxy层能够更加专注于提供基础架构能力，例如：（1）服务发现(discovery)（2）负载均衡(loa
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2020-11-16 13:59:09
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ServiceMesh(2)上一篇介绍了《ServiceMesh究竟解决什么问题？》，当微服务架构体系越来越复杂的时候，需要将“业务服务”和“基础设施”解耦，将一个微服务进程一分为二：一个进程实现业务逻辑，biz，即上图白色方块一个进程实现底层技术体系，proxy，即上图蓝色方块，负载均衡、监控告警、服务发现与治理、调用链…等诸多基础设施，都放到这一层实现如此解耦之后：biz不管是调用服务，还是提
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2020-11-16 13:58:44
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SM，第一篇服务网格（ServiceMesh）这两年异常之火，号称是下一代微服务架构，接下来两个月，准备系统性的写写这个东西，希望能够让大家对最新的架构技术，有个初步的了解。画外音：我的行文的风格了，“为什么”往往比“怎么样”更重要。互联网公司，经常使用的是微服务分层架构。画外音：为什么要服务化，详见《服务化到底解决什么问题？》。随着数据量不断增大，吞吐量不断增加，业务越来越复杂，服务的个数会越来
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2020-11-16 13:58:09
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上周面试一个候选人，问了一个数据结构与算法的问题，表达式求值。题目大概是这样的：输入长度为n的字符串，例如：1+2+345输出表达式的值，即：63我暗示的问：应该用什么数据结构？候选人回答：栈。画外音：算是答对。问：时间复杂度呢？回答：O(n^2)画外音：额，应该不需要两个for循环吧。我接着提示：应该先计算哪一步？候选人回答：先计算3*4。画外音：额，难道是乘除大于加减？实际应该先计算1+2，说
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2020-11-16 13:57:51
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可能99%的同学不做搜索引擎，但99%的同学一定实现过检索功能。搜索，检索，这里面到底包含哪些技术的东西，希望本文能够给大家一些启示。全网搜索引擎架构与流程如何？全网搜索引擎的宏观架构如上图，核心子系统主要分为三部分（粉色部分）：（1）spider爬虫系统；（2）search&index建立索引与查询索引系统，这个系统又主要分为两部分：一部分用于生成索引数据build_index一部分用于
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2020-11-16 13:57:29
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《“ID串行化”保证群消息顺序性》提到，可以通过连接池的改造，实现ID串行化，本篇讲讲连接池的原理，以及实现细节。通常如何通过连接访问下游？工程架构中有很多访问下游的需求，下游包括但不限于服务/数据库/缓存，其通讯步骤是为：（1）与下游建立一个连接；（2）通过这个连接，收发请求；（3）交互结束，关闭连接，释放资源；不管是服务/数据库/缓存，官方会提供不同语言的Driver、Document、Dem
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2020-11-16 13:57:11
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在《消息顺序性为何这么难？》中，介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法：让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。ID串行化是如何实现的呢？互联网高可用常见分层架构客户端，反向代理层，接入层，服务层，存储层，这是互联网常见的高可用分层架构。画外音：这个图用过好多次。这里的“服务层”至关重要，ID串行化保证的是，同一个群gid的消息落在同一个服务
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2020-11-16 13:56:56
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最近留言问“高可用”的朋友颇多，找历史文章又找不到，故重新优化发布，希望大家有收获。一、什么是高可用高可用HA（HighAvailability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可用目
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2020-11-16 13:56:35
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架构师之路年终总结（九）-工具篇架构与运维是互联网系统公司必不可少的一环，之前也花了一些心思写架构与运维的文章，很多一分钟系列，欢迎回顾。1.《如何进行无损发布，从此不用凌晨上线》很多公司选择在晚上发布，美名其曰“对用户影响最小”，自从实现了无损发布，随时随地上线，每天按时下班，爽。2.《服务挂了，怎么自动恢复？》一分钟系列，一个互联网常见的运维工具。3.《nohup与&到底有啥用？》一分
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2020-11-16 13:55:51
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上一篇《微服务架构，多“微”才合适？》聊了微服务的粒度。微服务离不开RPC框架，RPC框架的原理、实践及细节，是本篇要分享的内容。服务化有什么好处？服务化的一个好处就是，不限定服务的提供方使用什么技术选型，能够实现大公司跨团队的技术解耦，如下图所示：服务A：欧洲团队维护，技术背景是Java服务B：美洲团队维护，用C++实现服务C：中国团队维护，技术栈是go服务的上游调用方，按照接口、协议即可完成对
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2020-11-16 13:55:28
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以前的文章讨论过《互联网架构，究竟为啥要做服务化？》，随着数据量、并发量、业务复杂度的增长，互联网架构会出现以下问题：代码到处拷贝底层复杂性扩散基础库（so/jar/dll）耦合SQL质量得不到保障，业务相互影响数据库耦合“服务化”是一个很好的解决上述痛点的方案。那么问题来了，微服务架构多“微”才合适？行业内有这样四类常见实践。实践一：统一服务层这是最粗犷的玩法，所有基础数据，都通过一个统一的服务
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2020-11-16 13:55:14
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架构师之路年终总结（五）-缓存篇缓存是互联网系统架构中必不可少的一环，之前花大精力系统性的写了10篇，缓存架构设计相关的文章，欢迎回顾。1.《进程内缓存究竟怎么玩？》缓存，可以分为：进程内缓存，缓存服务。文章介绍了：（1）什么是进程内缓存（2）进程内缓存的优缺点（3）进程内缓存保存一致性的3种方案（4）到底什么时候用进程内缓存文章也说明，大部分业务场景，不应该用进程内缓存，而应该用缓存服务，而如今
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2020-11-16 13:54:20
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年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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毕昇JDK，重现了“活字印刷术”的传奇中央处理器，即CPU，包含很多种设计架构。其中最常见的架构有两种，一种是X86架构，一种是ARM架构。这两种架构有什么不同呢？主要是使用的指令集不一样。X86架构使用CISC指令集，即复杂指令集，最典型的代表就是英特尔处理器。ARM架构使用RISC指令集，即精简指令集，华为的鲲鹏就是基于ARM架构。OpenJDK，对于X86架构处理器有很好的支持，虽然也基本支
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2020-11-16 13:53:36
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