為了確保事件在 Apache Kafka 中以完全一致的順序發(fā)送和消費，必須了解消息分區(qū)和消費者分配的工作原理。
在 Kafka 中使用分區(qū)
-
主題分區(qū):
- Kafka 將消息組織到主題內(nèi)的 分區(qū) 中。每個分區(qū)都維護它接收到的消息的順序，這意味著消息按照發(fā)送到該分區(qū)的順序進行處理。
- 為了確保順序，與同一上下文（例如用戶 ID 或事務(wù) ID）相關(guān)的所有消息都發(fā)送到同一分區(qū)至關(guān)重要。這是通過在發(fā)送消息時使用分區(qū)鍵來實現(xiàn)的。 Kafka 使用此鍵來確定使用哈希函數(shù)將消息發(fā)送到哪個分區(qū)[1][5]。
-
消息鍵:
- 發(fā)送消息時，可以指定鍵。具有相同密鑰的所有消息將被發(fā)送到同一分區(qū)，這確保它們按照生成的順序被消費。例如，如果使用用戶 ID 作為鍵，則與該用戶相關(guān)的所有事件都將進入同一個分區(qū)。
消費者群體
-
消費者分配：
- Kafka 中的消費者分為 消費者組。每個組可以有多個消費者，但每個分區(qū)一次只能被組內(nèi)的一個消費者讀取。
- 這意味著如果您的消費者多于分區(qū)，則一些消費者將處于不活動狀態(tài)。為了維持秩序并最大化效率，建議至少有與組中消費者一樣多的分區(qū)。
-
偏移量管理：
- Kafka 使用 偏移量 存儲每個消費者的讀取狀態(tài)，偏移量是分區(qū)中每條消息的增量數(shù)字標識符。這使得消費者可以在出現(xiàn)故障時從上次中斷的地方繼續(xù)。
附加策略
- 避免過載：選擇分區(qū)鍵時，重要的是要考慮流量分配，以避免某些分區(qū)過載而其他分區(qū)未充分利用。
- 復(fù)制和容錯：確保為分區(qū)配置足夠的復(fù)制（大于1），這不僅提高可用性，而且提高系統(tǒng)對故障的恢復(fù)能力。
使用Avro在Kafka中實現(xiàn)消息生產(chǎn)和消費系統(tǒng)，確保消息按順序處理并處理可能的故障，這里是一個完整的示例。這包括 Avro 架構(gòu)的定義、生產(chǎn)者和消費者代碼以及處理錯誤的策略。
Avro 方案
首先，我們?yōu)橛行ж撦d定義 Avro 架構(gòu)。我們將創(chuàng)建一個名為 user_signed_up.avsc 的文件，用于描述消息的結(jié)構(gòu)。
{
"type": "record",
"name": "UserSignedUp",
"namespace": "com.example",
"fields": [
{ "name": "userId", "type": "int" },
{ "name": "userEmail", "type": "string" },
{ "name": "timestamp", "type": "string" } // Formato ISO 8601
]
}
密鑰生成
為了保證消息生產(chǎn)和消費的順序，我們將使用結(jié)構(gòu)為 message-type-date 的 key，例如：user-signed-up-2024-11-04。
制片人卡夫卡
以下是使用 Avro 方案向 Kafka 發(fā)送消息的 生產(chǎn)者 的代碼：
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.util.Properties;
public class AvroProducer {
private final KafkaProducer<String, byte[]> producer;
private final Schema schema;
public AvroProducer(String bootstrapServers) throws IOException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
// Establecer la propiedad de reintentos, Número de reintentos
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
// Asegura que todos los réplicas reconozcan la escritura,
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// Solo un mensaje a la vez
properties.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION, 1);
// Habilitar idempotencia, no quiero enviar duplicados
properties.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true);
this.producer = new KafkaProducer<>(properties);
this.schema = new Schema.Parser().parse(new File("src/main/avro/user_signed_up.avsc"));
}
public void sendMessage(String topic, int userId, String userEmail) {
GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
record.put("userId", userId);
record.put("userEmail", userEmail);
record.put("timestamp", java.time.Instant.now().toString());
String key = String.format("user-signed-up-%s", java.time.LocalDate.now());
ProducerRecord<String, byte[]> producerRecord = new ProducerRecord<>(topic, key, serialize(record));
producer.send(producerRecord, (metadata, exception) -> {
if (exception != null) {
exception.printStackTrace();
**handleFailure(exception, producerRecord);
** } else {
System.out.printf("Mensaje enviado a la partición %d con offset %d%n", metadata.partition(), metadata.offset());
}
});
}
private void handleFailure(Exception exception, ProducerRecord<String, byte[]> producerRecord) {
// Log the error for monitoring
System.err.println("Error sending message: " + exception.getMessage());
// Implement local persistence as a fallback
saveToLocalStorage(producerRecord);
// Optionally: Notify an external monitoring system or alert
}
private void saveToLocalStorage(ProducerRecord<String, byte[]> record) {
try {
// Persist the failed message to a local file or database for later processing
Files.write(new File("failed_messages.log").toPath(),
(record.key() + ": " + new String(record.value()) + "\n").getBytes(),
StandardOpenOption.CREATE,
StandardOpenOption.APPEND);
System.out.println("Mensaje guardado localmente para reenvío: " + record.key());
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error saving to local storage: " + e.getMessage());
}
}
private byte[] serialize(GenericRecord record) {
// Crear un ByteArrayOutputStream para almacenar los bytes serializados
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
// Crear un escritor de datos para el registro Avro
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumWriter<>(record.getSchema());
// Crear un encoder para escribir en el ByteArrayOutputStream
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
try {
// Escribir el registro en el encoder
datumWriter.write(record, encoder);
// Finalizar la escritura
encoder.flush();
} catch (IOException e) {
throw new AvroSerializationException("Error serializing Avro record", e);
}
// Devolver los bytes serializados
return outputStream.toByteArray();
}
public void close() {
producer.close();
}
}
重試注意事項
**需要注意的是，啟用重試時，如果處理不當，可能存在消息重新排序的風(fēng)險。
為了避免這種情況：
**max.in.flight.requests.per.connection：您可以將此屬性設(shè)置為 1，以確保一次發(fā)送一條消息并按順序處理。但是，這可能會影響性能。
通過此配置和正確的錯誤處理，您可以確保您的 Kafka 生產(chǎn)者更加健壯，能夠處理消息生產(chǎn)中的故障，同時保持必要的順序。
**卡夫卡消費者
**讀取并處理消息的消費者：
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DecoderFactory;
import org.apache.avro.io.DatumReader;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class AvroConsumer {
private final KafkaConsumer<String, byte[]> consumer;
private final Schema schema;
public AvroConsumer(String bootstrapServers, String groupId) throws IOException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer");
this.consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
this.schema = new Schema.Parser().parse(new File("src/main/avro/user_signed_up.avsc"));
}
public void consume(String topic) {
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
while (true) {
ConsumerRecords<String, byte[]> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, byte[]> record : records) {
try {
processMessage(record.value());
} catch (Exception e) {
handleProcessingError(e, record);
}
}
}
}
private void processMessage(byte[] data) throws IOException {
DatumReader<GenericRecord> reader = new GenericDatumReader<>(schema);
var decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(data, null);
GenericRecord record = reader.read(null, decoder);
System.out.printf("Consumido mensaje: %s - %s - %s%n",
record.get("userId"),
record.get("userEmail"),
record.get("timestamp"));
}
private void handleProcessingError(Exception e, ConsumerRecord<String, byte[]> record) {
System.err.println("Error processing message: " + e.getMessage());
// Implement logic to save failed messages for later processing
saveFailedMessage(record);
}
private void saveFailedMessage(ConsumerRecord<String, byte[]> record) {
try {
// Persist the failed message to a local file or database for later processing
Files.write(new File("failed_consumed_messages.log").toPath(),
(record.key() + ": " + new String(record.value()) + "\n").getBytes(),
StandardOpenOption.CREATE,
StandardOpenOption.APPEND);
System.out.println("Mensaje consumido guardado localmente para re-procesamiento: " + record.key());
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error saving consumed message to local storage: " + e.getMessage());
}
}
public void close() {
consumer.close();
}
}
按鍵的現(xiàn)實示例
在具有許多不同事件和許多不同分區(qū)的環(huán)境中，實際的鍵可能類似于：
{
"type": "record",
"name": "UserSignedUp",
"namespace": "com.example",
"fields": [
{ "name": "userId", "type": "int" },
{ "name": "userEmail", "type": "string" },
{ "name": "timestamp", "type": "string" } // Formato ISO 8601
]
}
這允許將特定日期與特定類型相關(guān)的所有事件發(fā)送到同一分區(qū)并按順序處理。此外，如有必要，您可以通過包含更多詳細信息（例如會話或交易 ID）來使密鑰多樣化。
通過這種使用 Avro 處理故障和確保 Kafka 中消息順序的實現(xiàn)和策略，您可以構(gòu)建一個健壯且高效的事件管理系統(tǒng)。
現(xiàn)在是一個能力更強的 Kafka 生產(chǎn)者和消費者。
具有斷路器、本地持久性和 DLQ 的 Kafka Producer。
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.util.Properties;
public class AvroProducer {
private final KafkaProducer<String, byte[]> producer;
private final Schema schema;
public AvroProducer(String bootstrapServers) throws IOException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroSerializer");
// Establecer la propiedad de reintentos, Número de reintentos
properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
// Asegura que todos los réplicas reconozcan la escritura,
properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
// Solo un mensaje a la vez
properties.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION, 1);
// Habilitar idempotencia, no quiero enviar duplicados
properties.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true);
this.producer = new KafkaProducer<>(properties);
this.schema = new Schema.Parser().parse(new File("src/main/avro/user_signed_up.avsc"));
}
public void sendMessage(String topic, int userId, String userEmail) {
GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
record.put("userId", userId);
record.put("userEmail", userEmail);
record.put("timestamp", java.time.Instant.now().toString());
String key = String.format("user-signed-up-%s", java.time.LocalDate.now());
ProducerRecord<String, byte[]> producerRecord = new ProducerRecord<>(topic, key, serialize(record));
producer.send(producerRecord, (metadata, exception) -> {
if (exception != null) {
exception.printStackTrace();
**handleFailure(exception, producerRecord);
** } else {
System.out.printf("Mensaje enviado a la partición %d con offset %d%n", metadata.partition(), metadata.offset());
}
});
}
private void handleFailure(Exception exception, ProducerRecord<String, byte[]> producerRecord) {
// Log the error for monitoring
System.err.println("Error sending message: " + exception.getMessage());
// Implement local persistence as a fallback
saveToLocalStorage(producerRecord);
// Optionally: Notify an external monitoring system or alert
}
private void saveToLocalStorage(ProducerRecord<String, byte[]> record) {
try {
// Persist the failed message to a local file or database for later processing
Files.write(new File("failed_messages.log").toPath(),
(record.key() + ": " + new String(record.value()) + "\n").getBytes(),
StandardOpenOption.CREATE,
StandardOpenOption.APPEND);
System.out.println("Mensaje guardado localmente para reenvío: " + record.key());
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error saving to local storage: " + e.getMessage());
}
}
private byte[] serialize(GenericRecord record) {
// Crear un ByteArrayOutputStream para almacenar los bytes serializados
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
// Crear un escritor de datos para el registro Avro
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumWriter<>(record.getSchema());
// Crear un encoder para escribir en el ByteArrayOutputStream
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
try {
// Escribir el registro en el encoder
datumWriter.write(record, encoder);
// Finalizar la escritura
encoder.flush();
} catch (IOException e) {
throw new AvroSerializationException("Error serializing Avro record", e);
}
// Devolver los bytes serializados
return outputStream.toByteArray();
}
public void close() {
producer.close();
}
}
具有 DLQ 管理功能的 Kafka 消費者。
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DecoderFactory;
import org.apache.avro.io.DatumReader;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class AvroConsumer {
private final KafkaConsumer<String, byte[]> consumer;
private final Schema schema;
public AvroConsumer(String bootstrapServers, String groupId) throws IOException {
Properties properties = new Properties();
properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer");
this.consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
this.schema = new Schema.Parser().parse(new File("src/main/avro/user_signed_up.avsc"));
}
public void consume(String topic) {
consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));
while (true) {
ConsumerRecords<String, byte[]> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, byte[]> record : records) {
try {
processMessage(record.value());
} catch (Exception e) {
handleProcessingError(e, record);
}
}
}
}
private void processMessage(byte[] data) throws IOException {
DatumReader<GenericRecord> reader = new GenericDatumReader<>(schema);
var decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(data, null);
GenericRecord record = reader.read(null, decoder);
System.out.printf("Consumido mensaje: %s - %s - %s%n",
record.get("userId"),
record.get("userEmail"),
record.get("timestamp"));
}
private void handleProcessingError(Exception e, ConsumerRecord<String, byte[]> record) {
System.err.println("Error processing message: " + e.getMessage());
// Implement logic to save failed messages for later processing
saveFailedMessage(record);
}
private void saveFailedMessage(ConsumerRecord<String, byte[]> record) {
try {
// Persist the failed message to a local file or database for later processing
Files.write(new File("failed_consumed_messages.log").toPath(),
(record.key() + ": " + new String(record.value()) + "\n").getBytes(),
StandardOpenOption.CREATE,
StandardOpenOption.APPEND);
System.out.println("Mensaje consumido guardado localmente para re-procesamiento: " + record.key());
} catch (IOException e) {
System.err.println("Error saving consumed message to local storage: " + e.getMessage());
}
}
public void close() {
consumer.close();
}
}
user-signed-up-2024-11-04 order-created-2024-11-04 payment-processed-2024-11-04
代碼說明
斷路器：
Resilience4j 用于管理生產(chǎn)者的斷路器電路。配置失敗率閾值和打開狀態(tài)下的等待時間。
本地持久化和DLQ：
失敗的消息會保存到本地文件 (failed_messages.log) 和錯誤隊列 (dead_letter_queue.log)。
錯誤處理：
在生產(chǎn)者和消費者中，錯誤被適當處理并記錄。
DLQ 處理：
消費者在消費完主主題的消息后，還會處理存儲在 DLQ 中的消息。
記錄：
System.err 和 System.out 消息用于記錄錯誤和重要事件。
最終考慮因素
通過此實現(xiàn)：
它確保消息以彈性方式發(fā)送和處理。
針對臨時或持續(xù)錯誤提供適當?shù)奶幚怼?br>
邏輯允許使用死信隊列進行有效恢復(fù)。
斷路器電路有助于防止系統(tǒng)在長時間故障時變得飽和。
這種方法創(chuàng)建了一個強大的系統(tǒng)，可以處理物理和邏輯問題，同時保持 Kafka 中消息的有序傳遞。
以上是如何獲取和消費使用 Kafka 傳遞和訂購的消息的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Java中可呼叫和可運行的差異
Jul 04, 2025 am 02:50 AM
Callable和Runnable在Java中主要有三點區(qū)別。第一，Callable的call()方法可以返回結(jié)果，適合需要返回值的任務(wù)，如Callable；而Runnable的run()方法無返回值，適用于無需返回的任務(wù)，如日志記錄。第二，Callable允許拋出checked異常，便于錯誤傳遞；而Runnable必須在內(nèi)部處理異常。第三，Runnable可直接傳給Thread或ExecutorService，而Callable只能提交給ExecutorService，并返回Future對象以
現(xiàn)代爪哇的異步編程技術(shù)
Jul 07, 2025 am 02:24 AM
Java支持異步編程的方式包括使用CompletableFuture、響應(yīng)式流（如ProjectReactor）以及Java19 中的虛擬線程。1.CompletableFuture通過鏈式調(diào)用提升代碼可讀性和維護性，支持任務(wù)編排和異常處理；2.ProjectReactor提供Mono和Flux類型實現(xiàn)響應(yīng)式編程，具備背壓機制和豐富的操作符；3.虛擬線程減少并發(fā)成本，適用于I/O密集型任務(wù)，與傳統(tǒng)平臺線程相比更輕量且易于擴展。每種方式均有適用場景，應(yīng)根據(jù)需求選擇合適工具并避免混合模型以保持簡潔性
了解Java Nio及其優(yōu)勢
Jul 08, 2025 am 02:55 AM
JavaNIO是Java1.4引入的新型IOAPI，1）面向緩沖區(qū)和通道，2）包含Buffer、Channel和Selector核心組件，3）支持非阻塞模式，4）相比傳統(tǒng)IO更高效處理并發(fā)連接。其優(yōu)勢體現(xiàn)在：1）非阻塞IO減少線程開銷，2）Buffer提升數(shù)據(jù)傳輸效率，3）Selector實現(xiàn)多路復(fù)用，4）內(nèi)存映射加快文件讀寫。使用時需注意：1）Buffer的flip/clear操作易混淆，2）非阻塞下需手動處理不完整數(shù)據(jù)，3）Selector注冊需及時取消，4）NIO并非適用于所有場景。
在Java中使用枚舉的最佳實踐
Jul 07, 2025 am 02:35 AM
在Java中，枚舉（enum）適合表示固定常量集合，最佳實踐包括：1.用enum表示固定狀態(tài)或選項，提升類型安全和可讀性；2.為枚舉添加屬性和方法以增強靈活性，如定義字段、構(gòu)造函數(shù)、輔助方法等；3.使用EnumMap和EnumSet提高性能和類型安全性，因其基于數(shù)組實現(xiàn)更高效；4.避免濫用enum，如動態(tài)值、頻繁變更或復(fù)雜邏輯場景應(yīng)使用其他方式替代。正確使用enum能提升代碼質(zhì)量并減少錯誤，但需注意其適用邊界。
Java Classloader在內(nèi)部如何工作
Jul 06, 2025 am 02:53 AM
Java的類加載機制通過ClassLoader實現(xiàn)，其核心工作流程分為加載、鏈接和初始化三個階段。加載階段由ClassLoader動態(tài)讀取類的字節(jié)碼并創(chuàng)建Class對象；鏈接包括驗證類的正確性、為靜態(tài)變量分配內(nèi)存及解析符號引用；初始化則執(zhí)行靜態(tài)代碼塊和靜態(tài)變量賦值。類加載采用雙親委派模型，優(yōu)先委托父類加載器查找類，依次嘗試Bootstrap、Extension和ApplicationClassLoader，確保核心類庫安全且避免重復(fù)加載。開發(fā)者可自定義ClassLoader，如URLClassL
探索Java中不同的同步機制
Jul 04, 2025 am 02:53 AM
Javaprovidesmultiplesynchronizationtoolsforthreadsafety.1.synchronizedblocksensuremutualexclusionbylockingmethodsorspecificcodesections.2.ReentrantLockoffersadvancedcontrol,includingtryLockandfairnesspolicies.3.Conditionvariablesallowthreadstowaitfor
有效處理常見的Java例外
Jul 05, 2025 am 02:35 AM
Java異常處理的關(guān)鍵在于區(qū)分checked和unchecked異常并合理使用try-catch、finally及日志記錄。1.checked異常如IOException需強制處理，適用于可預(yù)期的外部問題；2.unchecked異常如NullPointerException通常由程序邏輯錯誤引起，屬于運行時錯誤；3.捕獲異常時應(yīng)具體明確，避免籠統(tǒng)捕獲Exception；4.推薦使用try-with-resources自動關(guān)閉資源，減少手動清理代碼；5.異常處理中應(yīng)結(jié)合日志框架記錄詳細信息，便于后
Hashmap在Java內(nèi)部如何工作？
Jul 15, 2025 am 03:10 AM
HashMap在Java中通過哈希表實現(xiàn)鍵值對存儲，其核心在于快速定位數(shù)據(jù)位置。1.首先使用鍵的hashCode()方法生成哈希值，并通過位運算轉(zhuǎn)換為數(shù)組索引；2.不同對象可能產(chǎn)生相同哈希值，導(dǎo)致沖突，此時以鏈表形式掛載節(jié)點，JDK8后鏈表過長（默認長度8）則轉(zhuǎn)為紅黑樹提升效率；3.使用自定義類作鍵時必須重寫equals()和hashCode()方法；4.HashMap動態(tài)擴容，當元素數(shù)超過容量乘以負載因子（默認0.75）時，擴容并重新哈希；5.HashMap非線程安全，多線程下應(yīng)使用Concu
