之前想搞一个nim但因为是自用我会持续修复完善

异步方式的优点：客户端和服务端互相解耦，双方可以不产生依赖。缺点是：由于引入了消息中间件，在编程的时候会增加难度系数。此外，消息中间件的可靠性、容错性、健壮性往往成为这类架构的决定性因素。

幸运的是程序员这个职业不像运动员那么惨烈，借用上面的评分标准，假如把奠定计算机行业基础的那一批图灵奖得主级别的程序员定义在 90～100 分档，那么我们很多靠编码为生的程序员的基本都在 1～10 分档间分布，而业余的只是写写 Demo 的程序员可能就是在 0.x～0.x 之间了。所以，进入职场首先我们需那样先把得分从小数提高到整数，再持续努努力弄到了两位数，搞不好就成了行业某个垂直细分领域小有名气的专家了。

那么如果不是每次都二分呢？当然真实的情况是确实也做不到这个，那么我们考虑一个比较差的情况每次都把原数组分为1：9的划分。此时的递归层数是log(10/9)(n)，具体证明可以看前面的二叉树的说明，画个图就能明白。最终的算法复杂度是O(n*log(10/9)(n))--->O(n*log(n))。也就是说，即使是每次都这么糟糕的划分，最终的结果依然是O(n*log(n))这个量级的，只不过有一个隐藏的参数。而实际上即使是1：99也是这样的结果。而且实际的运行中划分肯定是不会这么夸张而接近于二分。那么什么情况下会真正导致一个最坏的情况呢？就是你不好好选枢纽元，每次都选最小（大）的那个。举个例子就是每次你枢纽元选第一个元素，而这个数组又恰恰是非递减数组，那么算法复杂度就是O(n^2)。

举一个本人工作中的例子向大家说明一下：移动业务中的产品订购中心，每当一个用户通过某些渠道（营业厅、自助终端等等）开通、订购了某个套餐之后，如果这些套餐涉及第三方平台派单的话，产品订购中心会向第三方平台发起订购请求操作。试想一下，如果遇到高峰受理时间段，由于业务受理量的激增，导致一些外围系统的响应速度降低（比如业务网关响应速度不及时、网络延时等等原因），最终用户开通一个套餐花在主流程的时间会延长很多，这个会造成极不好的用户体验，最终可能导致受理失败。在上述的场景里面，我们就可以很好的引入一个消息队列进行业务的解耦，具体来说，产品订购中心只要“通知”第三方平台，我们的套餐开通成功了，并不一定非要同步阻塞地等待其真正的开通处理完成。正因为如此，消息队列逐渐成为当下系统模块通信的主要方式手段。

都不需要及格分数，程序员就能获得不错的成就感和回报。只需要是巅峰者的十分之一或二十分之一，基本就能超越身边绝大多少人了。望着遥远的巅峰不停的去靠近，翻越身前脚下的一座座小山包，然后不知不觉就超越了自己。

像野草一样野蛮而快速的生长起来。

所以，最后我们就知道，快速排序的枢纽元选不好，就完全丧失了快速排序“快”的优点。最好的选法有两种：

1，在当前数组中随机一个

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2，在当前数组的第一个元素，中间的元素，最后的元素中挑大小居中的那一个。

这样就可以有效避免每次都挑一个最小（大）的元素了。当然我的代码里面用了了一个比较蠢的做法（每次拿第一个元素）。

文章的增加、删除、修改、查看、搜索功能都做好了

其中搜索功能，是模糊搜索，即可以搜文章的标题，也可以搜文章的标签

但如何搜全文，我还没想好，希望看过代码的朋友，帮忙指点一下；

看到这段程序，大家都会心的笑了，原来Java这么处理取余计算的呀，根据上面的模拟取余可知，当输入-1的时候，运算结果为-1，当然不等于1了，所以它就被判定为偶数了，也就是我们的判断失误了。问题明白了，修正也很简单，改为判断是否是偶数即可。

这是因为在计算机中浮点数有可能（注意是有可能）是不准确的，它只能无限接近准确值，而不能完全精确。为什么会如此呢？这是由浮点数的存储规则所决定的，我们先来看看0.4这个十进制小数如何转换成二进制小数，使用"乘2取整，顺序排列"法（不懂，这就没招了，这太基础了），我们发现0.4不能使用二进制准确的表示，在二进制数世界里它是一个无限循环的小数，也就是说，"展示" 都不能 "展示"，更别说在内存中存储了(浮点数的存储包括三部分：符号位、指数位、尾数，具体不再介绍)，可以这样理解，在十进制的世界里没有办法唯一准确表示1/3，那么在二进制的世界里当然也无法准确表示1/5(如果二进制也有分数的话倒是可以表示)，在二进制的世界里1/5是一个无限循环的小数。