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前端开发定时，ES学习,java集合

news 2025/5/30 14:43:54

1.前端vue3加入定时任务：

import { onMounted, ref,onUnmounted } from 'vue';//初始化，结束调用部分引用let timer: any;//定时器onMounted(async () => {timer = setInterval(() => {open()//需要定时的任务}, 60000)//一分钟调用一次});
onUnmounted(() => {clearInterval(timer)timer = null
})//结束调用，定时器清空

其中open这个方法是需要定时刷新的方法，定时在一分钟刷新

2.ES-Elasticsearch-分布式搜索引擎学习

Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

ElasticSearch（简称 ES）是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。

文档理解为关系型数据库中的一条记录

在 ES 中文档会被序列化成 JSON 格式，保存在 ES 中，JSON 对象由字段组成，其中每个字段都有对应的字段类型（字符串/数组/布尔/日期/二进制/范围类型）

在 ES 中，每个文档都有一个 Unique ID，可以自己指定 ID 或者通过 ES 自动生成

索引简单来说就是相似结构文档的集合，索引可能有很多文档，索引中的数据分散在分片上

在一个的索引当中，可以去为它设置 Mapping 和 Setting，Mapping 定义的是索引当中所有文档字段的类型结构，Setting 主要是指定要用多少的分片以及数据是怎么样进行分布的。

ES 集群其实是一个分布式系统，要满足高可用性，高可用就是当集群中有节点服务停止响应的时候，整个服务还能正常工作，也就是服务可用性；或者说整个集群中有部分节点丢失的情况下，不会有数据丢失，即数据可用性。

数据的增长越来越多的时候，系统需要把数据分散到其他节点上，最后来实现水平扩展。当集群中有节点出现问题的时候，整个集群的服务也不会受到影响

节点其实就是一个 ES 实例，本质上是一个 Java 进程，一台机器上可以运行多个 ES 进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个 ES 实例。

默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群，如果直接启动很多节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。

每一个节点启动后，默认就是一个 Master-eligible 节点，可以通过在配置文件中设置 node.master: false 禁止，Master-eligible 节点可以参加选主流程，成为 Master 节点。当第一个节点启动时候，它会将自己选举成 Master 节点。

每个节点上都保存了集群的状态，只有 Master 节点才能修改集群的状态信息，如果是任意节点都能修改信息就会导致数据的不一致性。

集群状态（Cluster State），维护一个集群中必要的信息，主要包括如下信息：

所有的节点信息
所有的索引和其相关的 Mapping 与 Setting 信息
分片的路由信息

数据节点：负责保存分片上存储的所有数据，当集群无法保存现有数据的时候，可以通过增加数据节点来解决存储上的问题（解决数据存储问题）

Coordinating Node 负责接收 Client 的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起返回给客户端，每个节点默认都起到了 Coordinating Node 的职责。

ES 可以将一个索引中的数据切分为多个分片（Shard），分布在多台服务器上存储。有了分片就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。

一个 ES 索引包含很多分片，一个分片是一个 Lucene 的索引，它本身就是一个完整的搜索引擎，可以独立执行建立索引和搜索任务。Lucene 索引又由很多分段组成，每个分段都是一个倒排索引。 ES 每次 refresh 都会生成一个新的分段，其中包含若干文档的数据。在每个分段内部，文档的不同字段被单独建立索引。每个字段的值由若干词（Term）组成，Term 是原文本内容经过分词器处理和语言处理后的最终结果

3.java集合学习(javaguide学习心得)：

Java 集合，也叫作容器，主要是由两大接口派生而来：一个是 Collection接口，主要用于存放单一元素；另一个是 Map 接口，主要用于存放键值对。对于Collection 接口，下面又有三个主要的子接口：List（列表）、Set（集合） 、 Queue（队列）

List(对付顺序的好帮手): 存储的元素是有序的、可重复的。
Set(注重独一无二的性质): 存储的元素不可重复的。
Queue(实现排队功能的叫号机): 按特定的排队规则来确定先后顺序，存储的元素是有序的、可重复的。
Map(用 key 来搜索的专家): 使用键值对（key-value）存储，类似于数学上的函数 y=f(x)，"x" 代表 key，"y" 代表 value，key 是无序的、不可重复的，value 是无序的、可重复的，每个键最多映射到一个值

我们需要根据键值获取到元素值时就选用 Map 接口下的集合，需要排序时选择 TreeMap,不需要排序时就选择 HashMap,需要保证线程安全就选用 ConcurrentHashMap。
我们只需要存放元素值时，就选择实现Collection 接口的集合，需要保证元素唯一时选择实现 Set 接口的集合比如 TreeSet 或 HashSet，不需要就选择实现 List 接口的比如 ArrayList 或 LinkedList，然后再根据实现这些接口的集合的特点来选用。