java集合类哪个函数可以1、假设需要合并的实体类是一个Java类，包含了多个字段，其中需要合并的字段名为fieldName，那么可以按照以下步骤进行操作：定义一个Map，用于存储合并后的实体类，其中Key为fieldName的值 ， Value为合并后的实体类 。
2、TreeSet是JAVA中集合的一种 ， TreeSet 是一个有序的集合，它的作用是提供有序的Set集合 。它继承于AbstractSet抽象类，实现了NavigableSetE，Cloneable，java.io.Serializable接口 。
3、HashMap的概述 HashMap可以说是Java中最常用的集合类框架之一，是Java语言中非常典型的数据结构 。HashMap是基于哈希表的Map接口实现的 ， 此实现提供所有可选的映射操作 。
4、List等集合类的removeAll方法，API文档描述如下：boolean removeAll（Collection？ c） 从列表中移除指定 collection 中包含的其所有元素（可选操作） 。
5、将一个集合作为参数，集合类型 ， 可以使用泛型来实现 。比如：public void funcName（ListString param）{ //dosomething } 以上函数中的参数，param就是一个List，元素类型为String 。
数据库有几十万条数据,求高手指点如何处理并发处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中 。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态 。
并发控制的主要方法是封锁 ， 锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式 。
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法 。负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择 。
处理高并发的方法不止三种 。1：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库 ， 这样就可以抗高并发 。
【redisson批量查询 redis批量查询返回集合】针对这种情况，我们如何有效的处理数据并发呢？第一种方案、数据库锁 从锁的基本属性来说，可以分为两种：一种是共享锁（S） ， 一种是排它锁（X） 。
redis和memcached的区别1、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别 。Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储 。
2、数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多 。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求 。
3、在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的） 。
MongoDB是什么,怎么用?看完你就知道了1、处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。这种格式使得MongoDB能够灵活、高效地存储大量数据 。此外 ， MongoDB支持分片，可以将数据分散到多个服务器，以实现数据的水平扩展 。
2、MongoDB使用分片技术对数据进行扩展，MongoDB能自动分片、自动转移分片里面的数据块，让每一个服务器里面存储的数据都是一样大小 。
3、查看目前所使用的数据库 。在MongoDB中，想查看使用的是哪个数据库，可以使用如下命令来查看 。db 图2 查看所使用的数据库 查看有哪些数据库 。
4、MongoDB 是一个开源的、高可用性的、面向文档的 NoSQL 数据库 。它是一个介于关系型数据库和非关系型数据库之间的新型数据库，它提供了类似于关系型数据库的语法和功能，同时又具有非关系型数据库的灵活性和可扩展性 。
5、使用场景：（1）网站数据：MongoDB适合实时的插入，更新与查询 ， 并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性 。（2）缓存：由于性能很高，MongoDB也适合作为信息基础设施的缓存层 。
使用python同步mysql到redis?由于数据较多,一条一条读出来写到redis太...mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间 。
数据库同步到Redis 我们大多倾向于使用这种方式 ， 也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠 。Redis在这里只是做缓存 。
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
则需要及时清除缓存及同步redis主键 。这样处理 ， 主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐 。
先讲MySQL，MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志 。然后 ， slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句） 。
使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具 。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下 。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式 。
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