B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可,是无序的哈希索引的优势:
哈希索引不适用的场景:
通常,B+树索引结构适用于绝大多数场景,像下面这种场景用哈希索引才更有优势:
在HEAP表中,如果存储的数据重复度很低(也就是说基数很大),对该列数据以等值查询为主,没有范围查询、没有排序的时候,特别适合采用哈希索引,例如这种SQL:
select id,name from table where name='李明'; — 仅等值查询
而常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引,它会实时监控表上索引的使用情况,如果认为建立哈希索引可以提高查询效率,则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引(在InnoDB中默认开启自适应哈希索引),通过观察搜索模式,MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引,如果一个表几乎大部分都在缓冲池中,那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。
注意:在某些工作负载下,通过哈希索引查找带来的性能提升远大于额外的监控索引搜索情况和保持这个哈希表结构所带来的开销。但某些时候,在负载高的情况下,自适应哈希索引中添加的read/write锁也会带来竞争,比如高并发的join操作。like操作和%的通配符操作也不适用于自适应哈希索引,可能要关闭自适应哈希索引。
B+的磁盘读写代价更低B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。
简单的说,就是一组SQL语句集,功能强大,可以实现一些比较复杂的逻辑功能,类似于JAVA语言中的方法;
ps:存储过程跟触发器有点类似,都是一组SQL集,但是存储过程是主动调用的,且功能比触发器更加强大,触发器是某件事触发后自动调用;
有哪些特性
DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_adder`;
DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_adder`(IN a int, IN b int, OUT sum int)
BEGIN
#Routine body goes here...
DECLARE c int;
if a is null then set a = 0;
end if;
if b is null then set b = 0;
end if;
set sum = a + b;
END
;;
DELIMITER ;
set @b=5;
call proc_adder(0,@b,@s);
SELECT @s as sum;
create table tab2(
tab2_id varchar(11)
);
DROP TRIGGER if EXISTS t_ai_on_tab1;
create TRAILING t_ai_on_tab1
AFTER INSERT ON tab1
for EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO tab2(tab2_id) values(new.tab1_id);
end;
INSERT INTO tab1(tab1_id) values('0001');
SELECT * FROM tab2;
区别:
InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
InnoDB支持外键,而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败;
InnoDB是聚集索引,数据文件是和索引绑在一起的,必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引,数据文件是分离的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
InnoDB不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快;
Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,查询效率上MyISAM要高;
如何选择:
是否要支持事务,如果要请选择innodb,如果不需要可以考虑MyISAM;
如果表中绝大多数都只是读查询,可以考虑MyISAM,如果既有读写也挺频繁,请使用InnoDB。
系统奔溃后,MyISAM恢复起来更困难,能否接受;
MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM),说明其优势是有目共睹的,如果你不知道用什么,那就用InnoDB,至少不会差。
剔除关系不密切的字段
字段命名要有规则及相对应的含义(不要一部分英文,一部分拼音,还有类似a.b.c这样不明含义的字段)
字段命名尽量不要使用缩写(大多数缩写都不能明确字段含义)
字段不要大小写混用(想要具有可读性,多个英文单词可使用下划线形式连接)
字段名不要使用保留字或者关键字
保持字段名和类型的一致性
慎重选择数字类型
给文本字段留足余量
添加删除标记(例如操作人、删除时间)
建立版本机制
多型字段的处理,就是表中是否存在字段能够分解成更小独立的几部分(例如:人可以分为男人和女人)
多值字段的处理,可以将表分为三张表,这样使得检索和排序更加有调理,且保证数据的完整性!
对于大数据字段,独立表进行存储,以便影响性能(例如:简介字段)
使用varchar类型代替char,因为varchar会动态分配长度,char指定长度是固定的。
给表创建主键,对于没有主键的表,在查询和索引定义上有一定的影响。
避免表字段运行为null,建议设置默认值(例如:int类型设置默认值为0)在索引查询上,效率立显!
建立索引,最好建立在唯一和非空的字段上,建立太多的索引对后期插入、更新都存在一定的影响(考虑实际情况来创建)。
单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。
内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,不在io上浪费一点时间 这3个条件不是相互独立的,特别是第一条,如果请求都是耗时的,采用单线程吞吐量及性能很差。redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。
redis实际上是采用了线程封闭的观念,把任务封闭在一个线程,自然避免了线程安全问题,不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说,依然需要锁,而且有可能是分布式锁。
过程原理:
缺点:所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理,会照成master节点压力太大,使用主从从结构来解决
RDB的优点:
RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份: 比如说,你可以在最近的 24 小时内,每小时备份一次 RDB 文件,并且在每个月的每一天,也备份一个 RDB 文件。 这样的话,即使遇上问题,也可以随时将数据集还原到不同的版本。
RDB 非常适用于灾难恢复(disaster recovery):它只有一个文件,并且内容都非常紧凑,可以(在加密后)将它传送到别的数据中心,或者亚马逊 S3 中。
RDB 可以最大化 Redis 的性能:父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程,然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作,父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快
例子:下述的Something和Apple都可以作为root对象。
public AClass{
public static Something;
public static final Apple;
''''''
}
Java方法的参数和方法中的局部变量,可以作为root.
public Aclass{
public void doSomething(Object A){
ObjectB b = new ObjectB;
}
}
自定义类加载器的方法:继承 ClassLoader 类,重写 findClass()方法 。
字节码可以通过以下两种方式转换成合适的语言:
问题解决思路:
内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。为了解决Java中内存溢出问题,我们首先必须了解Java是如何管理内存的。Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。在Java中,内存的分配是由程序完成的,而内存的释放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序员不需要通过调用GC函数来释放内存,因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC,有的是内存使用到达一定程度时,GC才开始工作,也有定时执行的,有的是中断式执行GC。但GC只能回收无用并且不再被其它对象引用的那些对象所占用的空间。Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链,当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。
引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;
集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收;
代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体;
使用的第三方软件中的BUG;
启动参数内存值设定的过小;
内存溢出虽然很棘手,但也有相应的解决办法,可以按照从易到难,一步步的解决。
第一步,就是修改JVM启动参数,直接增加内存。这一点看上去似乎很简单,但很容易被忽略。JVM默认可以使用的内存为64M,Tomcat默认可以使用的内存为128MB,对于稍复杂一点的系统就会不够用。在某项目中,就因为启动参数使用的默认值,经常报“OutOfMemory”错误。因此,-Xms,-Xmx参数一定不要忘记加。
第二步,检查错误日志,查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。在一个项目中,使用两个数据库连接,其中专用于发送短信的数据库连接使用DBCP连接池管理,用户为不将短信发出,有意将数据库连接用户名改错,使得日志中有许多数据库连接异常的日志,一段时间后,就出现“OutOfMemory”错误。经分析,这是由于DBCP连接池BUG引起的,数据库连接不上后,没有将连接释放,最终使得DBCP报“OutOfMemory”错误。经过修改正确数据库连接参数后,就没有再出现内存溢出的错误。
查看日志对于分析内存溢出是非常重要的,通过仔细查看日志,分析内存溢出前做过哪些操作,可以大致定位有问题的模块。
第三步,找出可能发生内存溢出的位置。重点排查以下几点:
检查代码中是否有死循环或递归调用。
检查是否有大循环重复产生新对象实体。
检查对数据库查询中,是否有一次获得全部数据的查询。一般来说,如果一次取十万条记录到内存,就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽,在上线前,数据库中数据较少,不容易出问题,上线后,数据库中数据多了,一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
检查List、MAP等集合对象是否有使用完后,未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用,使得这些对象不能被GC回收。
第四步,使用内存查看工具动态查看内存使用情况。某个项目上线后,每次系统启动两天后,就会出现内存溢出的错误。这种情况一般是代码中出现了缓慢的内存泄漏,用上面三个步骤解决不了,这就需要使用内存查看工具了。
内存查看工具有许多,比较有名的有:Optimizeit Profiler、JProbe Profiler、JinSight和Java1.5的Jconsole等。它们的基本工作原理大同小异,都是监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。开发人员可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。一般来说,一个正常的系统在其启动完成后其内存的占用量是基本稳定的,而不应该是无限制的增长的。持续地观察系统运行时使用的内存的大小,可以看到在内存使用监控窗口中是基本规则的锯齿形的图线,如果内存的大小持续地增长,则说明系统存在内存泄漏问题。通过间隔一段时间取一次内存快照,然后对内存快照中对象的使用与引用等信息进行比对与分析,可以找出是哪个类的对象在泄漏。
通过以上四个步骤的分析与处理,基本能处理内存溢出的问题。当然,在这些过程中也需要相当的经验与敏感度,需要在实际的开发与调试过程中不断积累。
总体上来说,产生内存溢出是由于代码写的不好造成的,因此提高代码的质量是最根本的解决办法。有的人认为先把功能实现,有BUG时再在测试阶段进行修正,这种想法是错误的。正如一件产品的质量是在生产制造的过程中决定的,而不是质量检测时决定的,软件的质量在设计与编码阶段就已经决定了,测试只是对软件质量的一个验证,因为测试不可能找出软件中所有的BUG。
如果monitor的进入数为0,则该线程进入monitor,然后将进入数设置为1,该线程即为monitor的所有者。
如果线程已经占有该monitor,只是重新进入,则进入monitor的进入数加1.
如果其他线程已经占用了monitor,则该线程进入阻塞状态,直到monitor的进入数为0,再重新尝试获取monitor的所有权。
CAS,compare and swap的缩写,中文翻译成比较并交换。乐观锁用到的机制就是CAS,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,如果因为冲突失败就重试。
原理:
JDK文档说cas同时具有volatile读和volatile写的内存语义。
缺点:
ABA问题。因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化,如果没有发生变化则更新,但是如果一个值原来是A,变成了B,又变成了A,那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化
循环时间长开销大。自旋CAS如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。
只能保证一个共享变量的原子操作。对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性,这个时候就可以用锁,或者有一个取巧的办法,就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量i=2,j=a,合并一下ij=2a,然后用CAS来操作ij。从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。
Executor线程池框架是一个根据一组执行策略调用,调度,执行和控制的异步任务的框架。
ThreadPoolExecutor执行的策略
新建线程 -> 达到核心数 -> 加入队列 -> 新建线程(非核心) -> 达到最大数 -> 触发拒绝策略
常见四种线程池
四种拒绝策略
两个特性
要想并发程序正确地执行,必须要保证原子性、可见性以及有序性,锁保证了原子性,而volatile保证可见性和有序性
Lock 是一个 接口,而 synchronized 是 Java 中的 关键字,synchronized 是 内置的语言实现;
synchronized 在 发生异常时,会 自动释放线程占有的锁,因此 不会导致死锁现象发生;而 Lock 在发生异常时,如果没有主动通过 unLock()去释放锁,则很 可能造成死锁现象,因此用 使用 Lock 时需要在 finally 块中释放锁;
Lock 可以让 等待锁的线程响应中断 (可中断锁),而 synchronized却不行,使用 synchronized 时,等待的线程会一直等待下去, 不能够响应中断 (不可中断锁);
通过 Lock 可以知道 有没有成功获取锁 (tryLock ( ) 方法 : 如果获取了锁 ,回 则返回 true ;回 否则返回 false e, , 也就说这个方法无论如何都会立即返回 。在拿不到锁时不会一直在那等待。 ),而 synchronized 却无法办到。
Lock 可以提高 多个线程进行读操作的效率( 读写锁)。
Lock 可以实现 公平锁,synchronized 不保证公平性。在性能上来说,如果线程竞争资源不激烈时,两者的性能是差不多的,而当竞争资源非常激烈时(即有大量线程同时竞争),此时 Lock 的性能要远远优于 synchronized。所以说,在具体使用时要根据适当情况选择。
Synchronized实现内存共享,ThreadLocal为每个线程维护一个本地变量。采用空间换时间,它用于线程间的数据隔离,为每一个使用该变量的线程提供一个副本,每个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会和其他线程的副本冲突。ThreadLocal类中维护一个Map,用于存储每一个线程的变量副本,Map中元素的键为线程对象,而值为对应线程的变量副本。ThreadLocal在Spring中发挥着巨大的作用,在管理Request作用域中的Bean、事务管理、任务调度、AOP等模块都出现了它的身影。Spring中绝大部分Bean都可以声明成Singleton作用域,采用ThreadLocal进行封装,因此有状态的Bean就能够以singleton的方式在多线程中正常工作了。
Java 5在concurrency包中引入了java.util.concurrent.Callable 接口,它和Runnable接口很相似,但它可以返回一个对象或者抛出一个异常。
Callable接口使用泛型去定义它的返回类型。Executors类提供了一些有用的方法去在线程池中执行Callable内的任务。由于Callable任务是并行的,我们必须等待它返回的结果。java.util.concurrent.Future对象为我们解决了这个问题。在线程池提交Callable任务后返回了一个Future对象,使用它我们可以知道Callable任务的状态和得到Callable返回的执行结果。Future提供了get()方法让我们可以等待Callable结束并获取它的执行结果。
在Java中有两类线程:User Thread(用户线程)、Daemon Thread(守护线程)用个比较通俗的比如,任何一个守护线程都是整个JVM中所有非守护线程的保姆:只要当前JVM实例中尚存在任何一个非守护线程没有结束,守护线程就;只有当最后一个非守护线程结束时,守护线程随着JVM一同结束工作。JVM内部的实现是如果运行的程序只剩下守护线程的话,程序将终止运行,直接结束。所以守护线程是作为辅助线程存在的,主要的作用是提供计数等等辅助的功能。
终止线程的三种方法:
thread.exit = true; // 终止线程thread
使用stop方法强行终止线程(这个方法不推荐使用,因为stop和suspend、resume一样,也可能发生不可预料的结果)。使用stop方法可以强行终止正在运行或挂起的线程。我们可以使用如下的代码来终止线程:thread.stop();虽然使用上面的代码可以终止线程,但使用stop方法是很危险的,就象突然关闭计算机电源,而不是按正常程序关机一样,可能会产生不可预料的结果,因此,并不推荐使用stop方法来终止线程。
使用interrupt方法中断线程,使用interrupt方法来终端线程可分为两种情况:
注意:在Thread类中有两个方法可以判断线程是否通过interrupt方法被终止。一个是静态的方法interrupted(),一个是非静态的方法isInterrupted(),这两个方法的区别是interrupted用来判断当前线是否被中断,而isInterrupted可以用来判断其他线程是否被中断。因此,while (!isInterrupted())也可以换成while (!Thread.interrupted())。
HashSet
TreeSet
LinkedHashMap的实现就是HashMap+LinkedList的实现方式,以HashMap维护数据结构,以LinkList的方式维护数据插入顺序
LinkedHashMap保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的。在遍历的时候会比HashMap慢TreeMap能够把它保存的记录根据键排序,默认是按升序排序,也可以指定排序的比较器
利用LinkedHashMap实现LRU算法缓存(
这里的Hash算法本质上就是三步:取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
元素在重新计算hash之后,因为n变为2倍,那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色),因此新的index就会发生这样的变化:hashMap 1.8 哈希算法例图2
因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”Set> entrySet = map.entrySet();
Set set = map.keySet();`
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
参数 | 抽象类 | 接口 |
---|---|---|
默认的方法实现 | 它可以有默认的方法实现 | 接口完全是抽象的。它根本不存在方法的实现 |
实现 | 子类使用extends关键字来继承抽象类。如果子类不是抽象类的话,它需要提供抽象类中所有声明的方法的实现。 | 子类使用关键字implements来实现接口。它需要提供接口中所有声明的方法的实现 |
构造器 | 抽象类可以有构造器 | 接口不能有构造器 |
与正常Java类的区别 | 除了你不能实例化抽象类之外,它和普通Java类没有任何区别 | 接口是完全不同的类型 |
访问修饰符 | 抽象方法可以有public、protected和default这些修饰符 | 接口方法默认修饰符是public。你不可以使用其它修饰符。 |
main方法 | 抽象方法可以有main方法并且我们可以运行它 | 接口没有main方法,因此我们不能运行它。 |
多继承 | 抽象方法可以继承一个类和实现多个接口 | 接口只可以继承一个或多个其它接口 |
速度 | 它比接口速度要快 | 接口是稍微有点慢的,因为它需要时间去寻找在类中实现的方法。 |
添加新方法 | 如果你往抽象类中添加新的方法,你可以给它提供默认的实现。因此你不需要改变你现在的代码。 | 如果你往接口中添加方法,那么你必须改变实现该接口的类。 |
使用new关键字 } → 调用了构造函数
使用Class类的newInstance方法 } → 调用了构造函数
Employee emp2 = (Employee)Class.forName("org.programming.mitra.exercises.Employee").newInstance();
Constructor constructor = Employee.class.getConstructor();Employee emp3 = constructor.newInstance();
ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(new FileInputStream("data.obj"));Employee emp5 = (Employee) in.readObject();
上图所示的间接转发请求的过程如下:浏览器向Servlet1发出访问请求;Servlet1调用sendRedirect()方法,将浏览器重定向到Servlet2;浏览器向servlet2发出请求;最终由Servlet2做出响应。
上图所示的直接转发请求的过程如下:浏览器向Servlet1发出访问请求;Servlet1调用forward()方法,在服务器端将请求转发给Servlet2;最终由Servlet2做出响应。
类型擦除的主要过程如下:
Object是所有类的根类,任何类的对象都可以设置给该Object引用变量,使用的时候可能需要类型强制转换,但是用使用了泛型T、E等这些标识符后,在实际用之前类型就已经确定了,不需要再进行类型强制转换。
throw:(针对对象的做法)抛出一个异常,可以是系统定义的,也可以是自己定义的
public void yichang(){
NumberFormatException e = new NumberFormatException();
throw e;
}
throws:(针对一个方法抛出的异常)抛出一个异常,可以是系统定义的,也可以是自己定义的。
public void yichang() throws NumberFormatException{
int a = Integer.parseInt("10L");
}
class文件是一种8位字节的二进制流文件
父类实现了Serializable,子类不需要实现Serializable
相关注意事项1. 序列化时,只对对象的状态进行保存,而不管对象的方法;2. 当一个父类实现序列化,子类自动实现序列化,不需要显式实现Serializable接口;c)当一个对象的实例变量引用其他对象,序列化该对象时也把引用对象进行序列化;3. 并非所有的对象都可以序列化,至于为什么不可以,有很多原因了,比如:1.安全方面的原因,比如一个对象拥有private,public等field,对于一个要传输的对象,比如写到文件,或者进行rmi传输等等,在序列化进行传输的过程中,这个对象的private等域是不受保护的。2. 资源分配方面的原因,比如socket,thread类,如果可以序列化,进行传输或者保存,也无法对他们进行重新的资源分配,而且,也是没有必要这样实现。
2,反过来父类未实现Serializable,子类实现了,序列化子类实例的时候,父类的属性是直接被跳过不保存,还是能保存但不能还原?(答案:值不保存)
解:父类实现接口后,所有派生类的属性都会被序列化。子类实现接口的话,父类的属性值丢失。
java中序列化之子类继承父类序列化
标识符可以包括这4种字符:字母、下划线、$、数字;开头不能是数字;不能是关键字
Integer i = 127的时候,使用Java常量池技术,是为了方便快捷地创建某些对象,当你需要一个对象时候,就去这个池子里面找,找不到就在池子里面创建一个。但是必须注意 如果对象是用new 创建的。那么不管是什么对像,它是不会放到池子里的,而是向堆申请新的空间存储。Byte,Short,Integer,Long,Character这5种整型的包装类也只是在对应值在-128到127之间的数时才可使用对象池。超过了就要申请空间创建对象了
int i1=128;
Integer i2=128;
Integer i3=new Integer(128);//自动拆箱
System.out.println(i1==i2);//true
System.out.println(i1==i3);//true
Integer i5=127;
Integer i6=127;
System.out.println(i5==i6);//true
Integer i5=127;
Integer ii5=new Integer(127);
System.out.println(i5==ii5);//false
Integer i7=new Integer(127);
Integer i8=new Integer(127);
System.out.println(i7==i8);//false
最好的单例模式是静态内部类,不要写双重检验
private static class LazySomethingHolder {
public static Something something = new Something();
}
public static Something getInstance() {
return LazySomethingHolder.something;
}
Java的每个对象中都有一个锁(monitor,也可以成为监视器) 并且wait(),notify()等方法用于等待对象的锁或者通知其他线程对象的监视器可用。在Java的线程中并没有可供任何对象使用的锁和同步器。这就是为什么这些方法是Object类的一部分,这样Java的每一个类都有用于线程间通信的基本方法
这两个方法来自不同的类分别是Thread和Object
最主要是sleep方法没有释放锁,而wait方法释放了锁,使得其他线程可以使用同步控制块或者方法。
wait,notify和notifyAll只能在同步控制方法或者同步控制块里面使用,而sleep可以在任何地方使用(使用范围)
sleep必须捕获异常,而wait,notify和notifyAll不需要捕获异常
sleep方法属于Thread类中方法,表示让一个线程进入睡眠状态,等待一定的时间之后,自动醒来进入到可运行状态,不会马上进入运行状态,因为线程调度机制恢复线程的运行也需要时间,一个线程对象调用了sleep方法之后,并不会释放他所持有的所有对象锁,所以也就不会影响其他进程对象的运行。但在sleep的过程中过程中有可能被其他对象调用它的interrupt(),产生InterruptedException异常,如果你的程序不捕获这个异常,线程就会异常终止,进入TERMINATED状态,如果你的程序捕获了这个异常,那么程序就会继续执行catch语句块(可能还有finally语句块)以及以后的代码。
在有些情况下,程序设计者在设计一个类的时候为需要重写equals方法,比如String类,但是千万要注意,在重写equals方法的同时,必须重写hashCode方法。也就是说对于两个对象,如果调用equals方法得到的结果为true,则两个对象的hashcode值必定相等;如果equals方法得到的结果为false,则两个对象的hashcode值不一定不同;如果两个对象的hashcode值不等,则equals方法得到的结果必定为false;如果两个对象的hashcode值相等,则equals方法得到的结果未知。
Object方法:equals()、toString()、finalize()、hashCode()、getClass()、clone()、wait()、notify()、notifyAll()
值传递
public class TempTest {
private void test1(int a) {
a = 5;
System.out.println("test1方法中的a=" + a);
}
public static void main(String[] args) {
TempTest t = new TempTest();
int a = 3;
t.test1(11);
System.out.println("main方法中a=" + a);
}
}
test1方法中的a=5main方法中a=3值传递:传递的是值的拷贝,传递后就互不相关了引用传递:传递的是变量所对应的内存空间的地址
public class TempTest {
private void test1(A a) {
a.age = 20;
System.out.println("test1方法中a=" + a.age);
}
public static void main(String[] args) {
TempTest t = new TempTest();
A a = new A();
a.age = 10;
t.test1(a);
System.out.println("main方法中a=" + a.age);
}
}
class A {
public int age = 0;
}
test1方法中a=20main方法中a=20传递前和传递后都指向同一个引用(同一个内存空间)如果不互相影响,方法是在test1方法里面新new一个实例就可以了
netty通过Reactor模型基于多路复用器接收并处理用户请求,内部实现了两个线程池,boss线程和work线程池,其中boss线程池的线程负责处理请求的accept事件,当接收到accept事件的请求,把对应的socket封装到一个NioSocketChannel中,并交给work线程池,其中work线程池负责请求的read和write事件
服务端和客户端各自维护一个管理通道的对象,我们称之为 selector,该对象能检测一个或多个通道(channel)上的事件。我们以服务端为例,如果服务端的 selector 上注册了读事件,某时刻客户端给服务端送了一些数据,阻塞 I/O这时会调用 read()方法阻塞地读取数据,而 NIO 的服务端会在 selector 中添加一个读事件。服务端的处理线程会轮询地访问 selector,如果访问 selector 时发现有感兴趣的事件到达,则处理这些事件,如果没有感兴趣的事件到达,则处理线程会一直阻塞直到感兴趣的事件到达为止。
缓冲区Buffer
通道Channel
选择器(Selector )
(GET)请注意,查询字符串(名称/值对)是在 GET 请求的 URL 中发送的:/test/demo_form.asp?name1=value1&name2=value2
GET 请求可被缓存
GET 请求保留在浏览器历史记录中
GET 请求可被收藏为书签
GET 请求不应在处理敏感数据时使用
GET 请求有长度限制
GET 请求只应当用于取回数据POST 方法(POST)请注意,查询字符串(名称/值对)是在 POST 请求的 HTTP 消息主体中发送的:POST /test/demo_form.asp HTTP/1.1Host: w3schools.comname1=value1&name2=value2
POST 请求不会被缓存
POST 请求不会保留在浏览器历史记录中
POST 不能被收藏为书签
POST 请求对数据长度没有要求
既使用TCP又使用UDP
一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如,“getUsername()和setTrue()”函数就是一个幂等函数.
Cookies是一种能够让网站服务器把少量数据储存到客户端的硬盘或内存,或是从客户端的硬盘读取数据的一种技术。Cookies是当你浏览某网站时,由Web服务器置于你硬盘上的一个非常小的文本文件,它可以记录你的用户ID、密码、浏览过的网页、停留的时间等信息。session: 当用户请求来自应用程序的 Web 页时,如果该用户还没有会话,则 Web 服务器将自动创建一个 Session 对象。当会话过期或被放弃后,服务器将终止该会话。cookie机制:采用的是在客户端保持状态的方案,而session机制采用的是在服务端保持状态的方案。同时我们看到由于服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识,所以session机制可能需要借助cookie机制来达到保存标识的目的。
Session是服务器用来跟踪用户的一种手段,每个Session都有一个唯一标识:session ID。当服务器创建了Session时,给客户端发送的响应报文包含了Set-cookie字段,其中有一个名为sid的键值对,这个键值Session ID。客户端收到后就把Cookie保存浏览器,并且之后发送的请求报表都包含SessionID。HTTP就是通过Session和Cookie这两个发送一起合作来实现跟踪用户状态,Session用于服务端,Cookie用于客户端
第一次握手:建立连接时,客户端发送syn包(syn=j)到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认;
第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=j+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态;
第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK包,向服务器发送确认包ACK(ack=k+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED状态,完成三次握手。
完成三次握手,客户端与服务器开始传送数据
域名解析 --> 发起TCP的3次握手 --> 建立TCP连接后发起http请求 --> 服务器响应http请求,浏览器得到html代码 --> 浏览器解析html代码,并请求html代码中的资源(如js、css、图片等) --> 浏览器对页面进行渲染呈现给用户
HTTP协议是Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写,是用于从万维网(WWW:World Wide Web )服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。
特点
简单快速:客户向服务器请求服务时,只需传送请求方法和路径。请求方法常用的有GET、HEAD、POST。每种方法规定了客户与服务器联系的类型不同。由于HTTP协议简单,使得HTTP服务器的程序规模小,因而通信速度很快。
灵活:HTTP允许传输任意类型的数据对象。正在传输的类型由Content-Type加以标记。
无连接:无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完客户的请求,并收到客户的应答后,即断开连接。采用这种方式可以节省传输时间。
无状态:HTTP协议是无状态协议。无状态是指协议对于事务处理没有记忆能力。缺少状态意味着如果后续处理需要前面的信息,则它必须重传,这样可能导致每次连接传送的数据量增大。另一方面,在服务器不需要先前信息时它的应答就较快。
支持B/S及C/S模式。
请求消息Request
响应消息Response
状态码
http的方法
URI,是uniform resource identifier,统一资源标识符,用来唯一的标识一个资源。Web上可用的每种资源如HTML文档、图像、视频片段、程序等都是一个来URI来定位的
URI一般由三部组成:
URL是uniform resource locator,统一资源定位器,它是一种具体的URI,即URL可以用来标识一个资源,而且还指明了如何locate这个资源。URL是Internet上用来描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上,特别是著名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。
URL一般由三部组成:
https实际就是在TCP层与http层之间加入了SSL/TLS来为上层的安全保驾护航,主要用到对称加密、非对称加密、证书,等技术进行客户端与服务器的数据加密传输,最终达到保证整个通信的安全性。
动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
在数组中找到一个基准数(pivot)分区,将数组中比基准数大的放到它的右边,比基准数小的放到它的左边继续对左右区间重复第二步,直到各个区间只有一个数,这时候,数组也就有序了。
27 23 27 3以第一个27作为pivot中心点,则27与后面那个3交换,形成3 23 27 27,排序经过一次结束,但最后那个27在排序之初先于初始位置3那个27,所以不稳定。
利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这一特性,使得每次从无序中选择最大记录(最小记录)变得简单。其基本思想为(大顶堆):1)将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无须区;2)将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序区(R1,R2,......Rn-1)和新的有序区(Rn),且满足R[1,2...n-1]<=R[n];3)由于交换后新的堆顶R[1]可能违反堆的性质,因此需要对当前无序区(R1,R2,......Rn-1)调整为新堆,然后再次将R[1]与无序区最后一个元素交换,得到新的无序区(R1,R2....Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为n-1,则整个排序过程完成。
字典树主要有如下三点性质:
linkList reverse(linkList head){
linkList p,q,pr;
p = head->next;
q = NULL;
head->next = NULL;
while(p){
pr = p->next;
p->next = q;
q = p;
p = pr;
}
head->next = q;
return head;
}
一般来说,进程有三个状态,即就绪状态,运行状态,阻塞状态。
当然理论上上述三种状态之间转换分为六种情况;
以下两种状态是不可能发生的:
阻塞——>运行:即使给阻塞进程分配CPU,也无法执行,操作系统在进行调度时不会从阻塞队列进行挑选,而是从就绪队列中选取
就绪——>阻塞:就绪态根本就没有执行,谈不上进入阻塞态。
ln -s source dist # 建立软连接ln source dist # 建立硬连接建立硬链接时,链接文件和被链接文件必须位于同一个文件系统中,并且不能建立指向目录的硬链接
单个线程,通过记录跟踪每个I/O流(sock)的状态,来同时管理多个I/O流 。尽量多的提高服务器的吞吐能力
select, poll, epoll 都是I/O多路复用的具体的实现
设计模式主要分三个类型:创建型、结构型和行为型。
Singleton,单例模式:保证一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
Abstract Factory,抽象工厂:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无须指定它们的具体类。
Factory Method,工厂方法:定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类,Factory Method使一个类的实例化延迟到了子类。
Builder,建造模式:将一个复杂对象的构建与他的表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
Prototype,原型模式:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型来创建新的对象。
分布式系统事务一致性解决方案MQ(事务消息)
举个例子,Bob向Smith转账,那我们到底是先发送消息,还是先执行扣款操作?
好像都可能会出问题。如果先发消息,扣款操作失败,那么Smith的账户里面会多出一笔钱。反过来,如果先执行扣款操作,后发送消息,那有可能扣款成功了但是消息没发出去,Smith收不到钱。除了上面介绍的通过异常捕获和回滚的方式外,还有没有其他的思路呢?
下面以阿里巴巴的RocketMQ中间件为例,分析下其设计和实现思路。
RocketMQ第一阶段发送Prepared消息时,会拿到消息的地址,第二阶段执行本地事物,第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息,并修改状态。细心的读者可能又发现问题了,如果确认消息发送失败了怎么办?RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息,这时候发现了Prepared消息,它会向消息发送者确认,Bob的钱到底是减了还是没减呢?如果减了是回滚还是继续发送确认消息呢?RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。如下图:
使用乐观锁,乐观锁意思是不锁定表的情况下,利用业务的控制来解决并发问题,这样既保证数据的并发 可读性 ,又保证保存数据的 排他性,保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。hibernate 中实现乐观锁。(乐观锁,使用版本标识来确定读到的数据与提交时的数据是否一致。提交后修改版本标识,不一致时可以采取丢弃和再次尝试的策略。)
分布式:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上集群:同一个业务,部署在多个服务器上
超卖是什么
解决方案
update sk_goods_seckill set stock_count = stock_count - 1 where goods_id = #{goodsId} and stock_count > 0
u_uid_gid
(user_id
,goods_id
) USING BTREE,防止同一用户同一商品下两次订单动态代理
JDK中的动态代理: 通过反射类Proxy以及InvocationHandler回调接口实现的,
动态代理缺点: JDK中所要进行动态代理的类必须要实现一个接口,也就是说只能对该类所实现接口中定义的方法进行代理,这在实际编程中具有一定的局限性,而且使用反射的效率也并不是很高。
CGLIB
CGLIB原理:动态生成一个要代理类的子类,子类重写要代理的类的所有不是final的方法。在子类中采用方法拦截的技术拦截所有父类方法的调用,顺势织入横切逻辑。它比使用java反射的JDK动态代理要快。
CGLIB底层:使用字节码处理框架ASM,来转换字节码并生成新的类。不鼓励直接使用ASM,因为它要求你必须对JVM内部结构包括class文件的格式和指令集都很熟悉。
CGLIB优点:它为没有实现接口的类提供代理,为JDK的动态代理提供了很好的补充。通常可以使用Java的动态代理创建代理,但当要代理的类没有实现接口或者为了更好的性能,CGLIB是一个好的选择。
CGLIB缺点:对于final方法,无法进行代理
请求 ---> DispatcherServlet(前端控制器)---> 调用HandlerMapping(处理器映射器)---> DispatcherServlet调用 HandlerAdapter(处理器适配器)---> 适配调用具体的Controller ---> 返回ModelAndView ---> 传给ViewReslover视图解析器 ---> 解析后返回具体View ---> 根据View进行渲染视图响应用户
MyBatis完成2件事情
MyBatis的主要成员
MyBatis提供查询缓存,用于减轻数据库压力,提高性能。MyBatis提供了一级缓存和二级缓存。
一级缓存是SqlSession级别的缓存,每个SqlSession对象都有一个哈希表用于缓存数据,不同SqlSession对象之间缓存不共享。同一个SqlSession对象对象执行2遍相同的SQL查询,在第一次查询执行完毕后将结果缓存起来,这样第二遍查询就不用向数据库查询了,直接返回缓存结果即可。MyBatis默认是开启一级缓存的。
二级缓存是mapper级别的缓存,二级缓存是跨SqlSession的,多个SqlSession对象可以共享同一个二级缓存。不同的SqlSession对象执行两次相同的SQL语句,第一次会将查询结果进行缓存,第二次查询直接返回二级缓存中的结果即可。MyBatis默认是不开启二级缓存的,可以在配置文件中使用如下配置来开启二级缓存:
"cacheEnabled" value="true"/>
当SQL语句进行更新操作(删除/添加/更新)时,会清空对应的缓存,保证缓存中存储的都是最新的数据。MyBatis的二级缓存对细粒度的数据级别的缓存实现不友好,比如如下需求:对商品信息进行缓存,由于商品信息查询访问量大,但是要求用户每次都能查询最新的商品信息,此时如果使用mybatis的二级缓存就无法实现当一个商品变化时只刷新该商品的缓存信息而不刷新其它商品的信息,因为mybaits的二级缓存区域以mapper为单位划分,当一个商品信息变化会将所有商品信息的缓存数据全部清空。解决此类问题需要在业务层根据需求对数据有针对性缓存,具体业务具体实现。
以上对面试相关的知识点做了系统的整理,希望对大家有所帮助。想要支持楼主的话,在 Github 上点个 Star,还有就是有些知识点是从网上优秀博客摘抄下来的,如果作者不希望文章部分内容被转载,可以通知楼主,会及时处理,感谢。