Algorithm
并查集： java实现并查集，一种特殊的树，子节点指向父节点。rank优化、路径优化。
Review
一、《为什么要学习 Apache Flink？》
应用场景：
- flink-kafka ETL 数据清洗。（构建实时数仓，实时索引build）
- 数据分析 （报表、大屏）
- 数据触发（触发器，告警）
二、《有状态流式处理引擎基石》
-
状态容错
- Flink如何保证精确一次如何保证？分布式快照 流程中安插checkpoint barrier,其中记录source的position和流过的各个operator中的state。
-
状态维护
- JVM Heap状态后端 （on memery）
- RocksDB状态后端（on disk）
-
Event-time处理
- 如何判定在某一个时间点数据都到齐了
状态的保存与迁移
三、《DataStream API》
Tips/Technology
一、JVM知识体系复习
参考资料：https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/Java%20%E8%99%9A%E6%8B%9F%E6%9C%BA.md
二、Flink教程(更新中)
本系列课程由 Apache Flink Community China 官方出品。旨在为具备一定大数据基础、对Apache Flink感兴趣的同学提供系统性的入门教程，课程路径为“基础篇>>进阶篇>>运维篇>>实战篇>>源码篇”。地址
三、分布式锁
- redis
现成实现框架：Redisson，实现原理：
其中lua脚本中有两个判断：第一个判断当前key是否有空闲锁和是否过期，第二个判断客户端id，如果相同则为重入锁，数据结构后+1。
如果加锁成功则启动watch dog后台进程，没十秒扫描一次，如果当前持锁的客户端还继续持有锁则继续延长时间。
缺点：集群或者主从结构在master宕机的时候，客户A持有锁。还没同步过去就宕机了，此时客户端B去加锁就成功了，客户端A也认为自己持有锁。
- zk
现成的实现框架 Curator
1.谁需要加锁，谁就去zk上创建一个临时顺序节点
2.创建完成后，判断一下自己是不是最小的节点，如果是就拿锁，不是就对上一个节点添加监听器
3.上一个节点结束自己就排到前面去了，相当于一个排队机制。
4.如果节点挂了，因为是临时的zk会自动删除节点，完成释放锁的过程。
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《什么是命》
最近这个时间一直感觉自己很迷茫。总有这样一种感觉，自己无论多么努力好像最后也就那么回事了，而开始慢悠悠的养老生活其实也不会差到哪里去，我相信很多中年人都会有这种体会，这就应该是命。
如果一个人中了彩票或者家里拆迁了，我想这不是命好而运气好。运气和命是不一样的，世界上从不缺少有好运气的人，并且每个人都会有走运和不走运的时候，但是命如果定了，那些中奖的人就会在几年内把钱败光，或者当一辈子守财奴一生也就那样了。运气无非是在命运曲线上的微调而已。
我个人是不信宿命论这一系列说法的。我认为命是由环境和性格决定的。环境很重要，生在现在肯定就比生在100年前要好。在同一个时代下，人的性格就是命运，因为它决定人看问题的角度和处理事情的方法。有的人保守，有的人激进，有的人软弱，有的人冲动.... 这些不同的性格会让人在人生这条路上选择不同的方向，选着选着命运的曲线就出来了，而运气不过是在这条曲线上的微调而已。我在和不同的人交流的时候，就能看到一个人未来的命运判断他到底能不能成功，不是我会算命，因为我感觉他做事的方式不会引导他向成功的方向前进。
Research
JVM知识体系复习，多级JSON树型结构，Flink使用SQL语法解析。
