分析Android问题时，经常会遇到一些稳定性问题。什么是稳定性问题呢，我归结有以下特点，非必现问题，或没有找到复现路径的问题。其实没有非必现问题，只有找不到复现方法。系统越复杂这类问题越多，因为软件路径太多了。应用的死机重启。这类问题不能简单的归结为应用问题，毕竟应用是跑在系统上的。当应用开发人员无法分析出问题时，可能就会认为是稳定性问题。系统死机重启。A

今天发现了新大陆。我以前一直以为，PriorityQueue队列是基于堆排序的不断更新排序的，没错，它是不断更新排序的。但是前提是要插入(删除)数据，如果仅仅是修改已经稳定队列的值或内容，而不进行插入或者删除，那么，这个顺序是不会变的。举个例子：importjava.util.Comparator;i

pythondefpartition(arr,low,high):ilow1pivotarrhighforjinrange(low,high):ifarrj<pivot:ii1arri,arrjarrj,arriarri1,arrhigharrhigh

一、如何给100亿个数字进行排序？ 1.1解答：1.把这个37GB的大文件，用哈希分成1000个小文件，每个小文件平均38MB左右（理想情况），把100亿个数字对1000取模，模出来的结果在0到999之间，每个结果对应一个文件，所以我这里取的哈希函数是hx%1000，哈希函数取得"好"，能使冲突减小，结果分布均匀。2.拆分完了之后

在执行程序时为了提高性能，提高并行度，编译器和处理器常常会对指令做重排序。重排序分三种类型：1.编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。2.指令级并行的重排序。现代处理器采用了指令级并行技术（InstructionLevelParallelism，ILP）来将多条指令重叠执行。如果不存在数据依

java.util.Arrays 类// 自然排序Arrays.sort(Object obj);// 自然排序,在指定范围内Arrays.sort(Object obj,int fromIndex,int toIndex);// 在数组中找指定Key，返回索引（

1\.开关大小写 \:setic\忽略大小写(icignorecase)；  \:setnoic\区分大小写2\.显示行数 \:setnu\3. 排序（从小到大）\:sort\，反向排序（从大到小）\:sort!\， 删除重复行 \:sortu\，将各行按照

排序是编程的基础，在程序中会经常使用，好的排序方法可以帮助你提高程序运行的效率，所以学好排序，打好基础，对于程序的优化会手到擒来。无论你的技术多么强，如果没有基础也强不到哪去。不多说了，我们直接进入今天的主题。                            !(http://stat

本文从技术角度深入分析了大促备战的背景和重要性，重点介绍了备战期间稳定性保障的相关措施，包括具体的指导方向和落地细节。本文旨在回顾和梳理备战期间的关键步骤，以帮助我们更加从容的应对系统稳定性的挑战。

稳定性治理是一个长期的过程，要把稳定性的工作融入到研发过程中，一方面要有意识尽量别埋坑，比如微服务强调中间件隔离，我们就不要混用中间件了，另一方面稳定性问题要一步到位，比如治理超时时间，要有个完整规范定义超时时间，并在研发过程中对新增接口、历史接口都配置合理，且能够动态更新。