JAVA基础2

项目中如何是多线程的？
写日志、发短信、比较耗时间都可以使用多线程。 技术：线程池

你在项目中是否遇到多线程安全问题？
lock或者syn

java中的锁

lock或者syn 
备注：高级可能还会问到lock锁的原理（aqs）和syn原理

java集合 HashMap1.7 和 1.8 ConcurrentHashMap

HashMap与HashTable区别
HashMap加载因子为什么是0.75
HashMap1.7版本扩容存在哪些问题 --扩容死循环，在多线程环境下

HashMap底层如何实现
为什么HashMap使用红黑树
红黑树数据结构时间复杂度是多少

二，应用框框

springIOC原理 aop原理

springIOC原理：反射
springbean生命周期

SpringBean的生命周期总结：
源码分析：
1. 执行refresh();刷新方法
2. finishBeanFactoryInitiallization()
3. preInstantiateSingletons()
4. getBean()-> doGetBean()->creatBean()->doCreateBean()->createBeanInstance(实例对象)
     默认情况下使用java反射机制初始化对象，也可以通过CGLIB实例初始化
5. initializeBean()
6. invokeAwareMethods() 判断是有aware接口依赖信息
7. applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization() 执行前置处理器
8. invokeIninMethods() 执行init方法
9. applyBeanPostProcesorsAfterInitlization 执行后置增强

SpringBean在初始化的时候如何实现增强？
后置处理器

SpringAop作用：对我们目标方法实现增强 事务、日志、异常

SpringAop的原理：代理模式
代理模式分两种:JDK动态与Cglib

那你说下，SpringAop用的是jdk还是Cglib?
根据判断代理类有实现接口 就采用jdk
如果没有实现接口就是用cglib

springboot原理

springboot是一个快速的整合第三方框架，内嵌入了Tomcat服务器，完全采用注解形式

1. 快速整合第三方框框 原理靠的已封装好依赖
2. 内嵌入Tomcat服务器 原理：因为本身tomcat就是java语言编写的，支持内嵌到我们的引用程序
3. 完全采用注解形式（本身spring就是支持注解方式启动）
4. 自定义stared组件

springcloud组件及原理
误区：springcloud不是rpc远程调用框架，它是微服务全家桶解决框架

eureka和zookeeper区别
相同点：都是可以实现服务注册中心
不同点：
zookeeper 核心保证CP(必须保证数据一致性)，当zk领导角色在某种原因下出现宕机的话，会重新选举新的领导角色，
                    在重新选举新的领导角色过程中，那么整个zk环境是不可用的。那么可能会导致整个注册中心不可以使用。
eureka 核心是保证AP(必须保证可用性)，集群完全是去除中心思想，每个节点都是相等的，没有主从之分，几个节点
             宕机之后不影响整个eureka集群环境的使用，最终能够保证一个eureka节点在，就可以保证服务注册中心的使用。
总结：
zookeeper必须保证数据一致性、有中心思想
eureka必须保证可用性、完全去除中心思想（相互注册）

Redis面试题

A. Redis和MySql如何保证数据一致性问题

1. 传统的解决方案：直接清理Redis缓存 清理缓存的过程存在时间差 （方案已淘汰）
2. 使用alibaba Canal框架+kafka解决（基于MQ解决、基于Canal解决 binlog）

数据库知识点
每次做update add del 日志记录起来，binlog

消息中间件面试题

B. 消息中间件在高并发情况下，如何保证消息不丢失

1. 如果消费者每次启动，消息会不会丢失，不会
2. 消息中间件如果宕机呢，消息会丢失吗？ 不会 默认持久化的
3. 如果消息中间件存放消息满的情况下，达到消息队列容量阈值 采用拒绝策略
4. 生产者往中间件投递消息，中间件突然宕机怎么办？ 消息的确认机制，确认成功投递到消息中间件
5. 消费者会把消息中间件所有内容都消费掉吗？消费者有消费阈值限制。帮助解决高并发问题，流量削封。
     生产者同时投递1万条消息，消费者限制同时消费100条。
6. 消费者如果消费消息失败的情况下，手动实现ACK. 1。日志记录下来，后续做补偿。2。放到死信队列（备胎）

秒杀：消费者加集群

HashMap面试题

HashMap和HashTable有啥区别

HashTable 线程安全 是否允许key为空？不允许，通过key的hash计算存储位置 方法上加有同步锁 syn
HashMap 线程不安全 允许存放key为空，注意：key为空没有hashcode，无法计算hash值

那么HahMap key为空存放数组哪个位置呢？

存放到下标为0的位置，也就是第一个链表。只允许存放一个key为空

static final int hash(Object key){
    int h;
    return (key ==null) ? 0 : (h = key.hashcode()) ^(h>>>16);
}

HashMap是否可以存放自定义对象作为key? 可以，key是Object类型

HashMap1.7 与 1.8之间的区别？

HashMap1.7 底层采用数组+链表实现
HashMap1.8 底层采用数组+链表+转换红黑树实现

备注：可能面试官问HashMap底层使用哪些数据结构？答:1.7数组+链表, 1.8数组+链表+红黑树

HashMap是如何解决Hash冲突的问题？
使用链表存放hash值相等且内容不等 存放到同一个链表中

HashMap的put方法底层是如何实现的？
1. 判断key如果为空的情况下，存放数组0
2. 默认HashMap的初试容量为16、加载因子大小 16*0.75 = 12 每次扩容*2倍
3. 根据key计算hash值，存放到数组下标位置
4. 如何hash值相等，但是内容不等的情况下，存放到同一个链表中
5. 如果当前size>加载因子阈值 开始*2倍扩容

备注：1.8中链表长度如果大于8的情况下，开始将链表转换成红黑树

HashMap 加载因子的值为什么是0.75 而不是其他的？
折中的方案，空间利用率高、冲突少 0.75 最合适

HashMap1.7中数组扩容死循环的问题 有了解过吗？
肯定了解过，有bug，死循环问题
因为HashMap数组中的扩容的链表采用头插入法，在多线程的情况下操作HashMap的话，导致死循环的问题，代码在586行，1.8已解决

备注：
头插入法相当于让最新的冲突节点存放到最前面
尾插入法相当于一直存放到最后next

HashMap根据key查询时间复杂度是多少？
HashMap根据key直接计算index值，直接从数组中查询数据
分两种场景：
如果index没有产生冲突，可以直接获取值，时间复杂度为 O1
如果index产生了冲突，遍历链表 时间复杂度变为 On

HashMap1.8的HashMap改进1.7哪些地方
1. HashMap1.8中采用尾插入法
2. 解决1.7HashMap扩容死循环问题
3. 链表长度>8情况下 转换成红黑树
4. 1.8比1.7的代码书写更加牛逼

HashMap1.8为什么需要引入到红黑树呢？
如果index冲突过多，导致链表过长，因为链表时间复杂度为On 为了解决链表查询效率慢的问题，这时候链表长度>8的情况下，
并且数组的容量大于64的情况下就开始将链表转换为红黑树存放，这时候时间复杂度从O(n)变为O(logn)

HashMap线程不安全，有其他哪些替代方案吗？
1. ConcurrentHashMap 分段锁 16段，分成了16个小的HashTable
   在多线程不大于16的情况下，效率高，ConcurrentHashMap1.8的时候引入CAS 效率更高
2. 使用Conections.synchronizedMap() 将线程不安全HashMap转换为线程安全HashMap

红黑树与链表时间复杂度分别是多少呢？

红黑树时间复杂度其实就是 O(logn) 。O(logn) 表示平方不断除以2，排除2，跟树一样。
链表时间复杂度为 O(n) 。 O(n) 表示从头查到尾

微服务专题面试

微服务架构和SOA架构区别
1. 微服务架构基于SOA架构演变过来，继承SOA架构的优点，在微服务架构中去除SOA架构中的ESB消息总线，
     采用http+json(restful) 进行传输。
2. 微服务架构比SOA架构粒度会更加精细，让专业的人去做专业的事，目的提高效率，每个服务与服务之间互不影响，
   微服务架构中，每个服务必须独立部署，微服务架构更加轻巧，轻量级。
3. SOA架构中可能数据库存储会发生共享，微服务强调每个独立服务都是单独数据库，保证每个服务与服务之间互不影响。
4. 项目体现特征微服务架构比SOA架构更加适合与互联网公司敏捷开发、快速迭代版本，因为粒度非常精细。

SOA：Service Oriented Architecture面向服务的架构。也就是把工程都拆分成服务层工程、表现层工程。
服务层中包含业务逻辑，只需要对外提供服务即可。表现层只需要处理和页面的交互，业务逻辑都是调用服务层的服务来实现。工程都可以独立部署。 

订单系统    会员系统 前台系统 后台系统 搜索系统
↓
服务器层：
订单服务    会员服务    搜索服务 商品服务 内容服务 xx服务
↓
缓存
↓
数据库

1. 服务注册与发现原理 在任何rpc远程框架中，都会有一个注册中心
2. 注册中心概念：存放服务地址相关信息（接口地址）

1. 首先启动注册中心（eureka注册中心）
2. 启动会员服务
3. 会员服务在启动的时候，会把当前服务基本信息比如服务地址和端口，以别名方式注册到注册中心上去
     serverid(key):app_member 服务集群(value):127.0.0.1:8080,127.0.0.1:8081
4. 消费者在调用接口的时候，使用服务别名也就是serverid(key) 去注册中心上获取实际rpc远程调用地址
   消费者（订单服务）获取到实际rpc远程调用地址之后，首先缓存到本地jvm内存中，默认情况下eureka每隔30秒更新一次服务调用地址
5. 如果消费者获取到实际rpc远程调用地址之后，再使用本地HttpClient技术实现调用

微服务负载均衡：本地负载均衡。127.0.0.1:8080,127.0.0.1:8081

服务注册：将服务信息注册到注册中心
服务发现：从注册中心上获取服务信息

服务提供者：提供服务接口的意思
服务消费者：调用别人接口进行使用
一个服务即可以作为提供者，也可以作为消费者

springcloud中支持以下三种注册中心：Eureka、consul(go语言编写)、zookeeper
dubbo支持常用两种：redis和zookeeper

springcloud简介
springcloud是基于springboot基础之上开发的微服务框架，springcloud是一套目前非常完整的微服务解决方案框架，其内容包含服务治理、
注册中心、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、分布式会话等。

springcloud包含众多子项目：
    config  分布式配置中心
    netflix 核心组件
    eureka  服务治理 注册中心
    hystrix 服务保护框架
    ribbon  客户端负载均衡器
    feign   基于ribbon和hystrix的声明式服务调用组件
    zuul    网关组件，提供智能路由，访问过滤等功能

为什么要使用springcloud
因为springcloud出现，对微服务技术提供了非常大帮助，因为springcloud提供了一套完整的微服务解决方案，不像其他框架只解决了微服务
中的某个问题。

服务治理：阿里巴巴开源的Dubbo和当当网在其基础上扩展的Dubbox、Eureka、Apache的Consul等
分布式配置中心：百度的discof、Netfix的Archaius、360的QConf、springcloud自带的config、携程的阿波罗等
分布式任务：xxl-job、elastic-job、springcloud的task等
服务跟踪：京东的hyra、springcloud的sleuth等

因为springcloud是目前来说，是一套比较完整的微服务解决方案框架。
不像其他rpc远程调用框架，只是解决某个微服务的问题。可以把springcloud理解为一条龙微服务解决方案。
微服务全家桶 -- springcloud比较完善。
微服务中包含：
    分布式配置中心
    分布式锁
    分布式跟踪
    分布式服务治理
    分布式任务调到平台
    。。。

1. 网关API(接口) Gateway(网关 Zuul) -- 接口网关注意：接口没有界面
     网关概念：相当于客户端请求统一先请求到网关服务器上，再由网关服务器进行转发到实际服务器地址上。类似于nginx
    
2. 接口在什么背景下产生？在面向服务架构和微服务背景下产生 目的都是为了解耦。rpc远程调用中产生
3. 接口如何分类
开放接口：
    其他机构合作伙伴进行调用（必须在外网访问）蚂蚁开发平台、微信公众号开发需要通过appid+appsocet生成
    appessToken进行通讯。对接支付开发、微信开发。目的可以授权一些接口权限OAuth2.0协议方式 第三方联合登录
内部接口
一般只能在局域网中进行访问，服务与服务之间调用关系都是在同一个微服务系统中，目的是为了保证安全问题。

现在让你去设计一套公司项目接口，你会如何设计？
考虑：接口权限（开放接口 | 内部接口）、考虑幂等性、安全性（采用HTTPS）、防止篡改数据（验证签名）、
            使用网关拦截接口实现黑名单和白名单、
            接口使用http协议+json格式restful目的为了跨平台（http底层采用socket技术，socket转换二进制，二进制是任何语言都支持）、
            考虑高并发对接口服务实现服务保护 服务降级、熔断、隔离之类

1. Zuul网关：
     可以拦截客户端所有请求，对该请求进行权限控制、负载均衡、日志管理、接口调用监控登录。
2. 过滤器与网关区别是什么？
   过滤器是拦截单个tomcat服务器请求
     网关是拦截整个微服务所有请求

网关分为内网网关（内部平台）和外网网关（专门针对开放平台）

Nginx与Zuul区别？
相同点：
Zuul和Nginx都可以实现负载均衡、反向代理、过滤请求、实现网关效果。
不同点：
Nginx采用C语言编写
Zuul采用java语言编写

Zuul负载均衡实现：采用ribbon+eureka实现本地负载均衡。
Nginx负载均衡实现：采用服务器端实现负载均衡。

Nginx比Zuul实现功能会更加强大，因为Nginx可以整合一些脚本语言（Nging+Lua）

Nginz适合于服务器端负载均衡，也可以实现网关
Zuul适合微服务中网关，而且使用技术是java语言。

最好建议nginx+zuul实现网关
nginx作用实现反向代理，转发到zuul，zuul针对微服务实现网关拦截

为什么放弃Dubbo，而采用SpringCloud框架（属于架构师）
相同点：
    都可以实现rpc远程调用框架，都可以实现服务治理与发现。
不同点：
  从框架架构层面：
        Dubbo内部实现功能没有SpringCloud(全家桶)更加强大，目前来说SpringCloud比较完善微服务框架。
        Dubbo核心只是实现服务治理，缺少一些对分布式解决方案的整合（比如：分布式配置中心、消息总线、链路、网关），
        需要整合其他一些分布式解决方案框架。

    从版本更新迭代：
        Dubbo目前更新迭代的速度没有SpringCloud更新迭代速度快，而且在SpringCloud2.0整合SpringBoot功能变得越来越完善和稳定。
        
    从框架开发背景：
        Dubbo的开发背景是阿里巴巴集团，阿里巴巴提供非常多优秀的开源框架，但是SpringCloud开发背景是Spring家族。
        Spring家族是专门提供企业级开源框架，而且在中国，或者在整个世界上Spring的产品应用更加广泛。

    总结：
        如果学习Dubbo的话，学习其他分布式解决方案需要自己组装，反而如果学习SpringCloud，它已经把整个常用分布式框架都整合好了。

Dubbo架构原理  SOA架构
角色分区：
1.Provider：暴露服务的服务提供方（生产者）
2.Consumer: 调用远程服务的服务消费方（消费者）
3.Registry: 服务注册与发现的注册中心（zookeeper）
4.Monitor:  统计服务的调用次数和调用时间的监控中心

调用流程：
1. 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
2. 服务提供者在启动时，像注册中心注册自己提供的服务。
3. 服务消费者在启动时，像注册中心订阅自己所需要的服务。
4. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
5. 服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。
6. 服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心

一. 生产者注册的过程
a. 当生产者启动的时候，会将自己的服务信息注册到注册中心上去。
b. 将当前服务的接口class完整路径作为key，value为实际dubbo协议调用地址，以临时节点+持久节点方式存放到Zookeeper路径上。
   案例：com.demo.api.service.MemberService作为key存放在Zookeeper的节点，value有子节点Provider，存放多个服务实际接口地址。

二. 消费者订阅（利用zookeeper的事件通知原理）
1. 消费者采用订阅的方式获取服务接口地址

三. zookeeper通知消费者
      当节点发生变化的时候，通知给消费者（一直长连接，而eureka每隔一段时间定时去查，默认30秒）
四. 消费者在获取地址之后，然后再采用本地rpc远程调用技术调用生成者接口
五. 消费者调用生产者的时候，都会在监控中心Monitor做个记录，记录调用成功、失败次数。（Dubbu-Admin平台）

思考：
Zookeeper核心：节点和事件通知
事件通知：当节点发生变化的时候（删除、修改、新增），都会通知订阅者。

软负载别名为本地负载均衡。

Dubbo优缺点
优点：
1. 透明化的远程方法调用
     像调用本地方法一样调用远程方法，只需要简单配置，没有任何API侵入（外部很难调用，采用内部dubbo协议），面向接口开发
2. 软负载均衡及容错机制
     可在内网替代nginx、lvs等硬件负载均衡器
3. 服务注册中心自动注册&配置管理
   不需要些死服务器提供者地址，注册中心基于接口名自动查询提供者ip
     使用类似zookeeper等分布式服务作为注册中心，可以将绝大部分项目配置移入zookeeper集群
4. 服务接口监控与治理
     Dubbo-admin与Dubbo-monitor提供了完善的服务接口管理与监控功能，针对不同应用的不同接口，可以进行多版本、多协议、多注册中心管理。
缺点：
只支持java语言

Mysql数据库相关问题

问题1. 京东搜索商品是查询的ElasticSearch还是数据库？ 查询ElasticSearch，ES查询效率比数据库快
问题2. 商品详情是查询ElasticSearch还是数据库还是查询缓存？ 查询缓存
问题3. 为什么搜索商品查询ES,而商品详情查询缓存？ 
         因为搜索数据量太多，模糊条件数据量太多，要进行分词查询；商品详情可以通过商品id直接定位到数据。
问题4. 为什么京东商品详情页是以.html后缀的？ https://item.jd.com/100008348542.html 
       作用：目的是为了搜索引擎更好的收录，做静态化，这个页面是个模板。
问题5. 搜索时，不只是在搜索一个字段，把标题或者是描述，或者评论里，包含该字段的都能够搜索到，这是怎么实现的？
       ES聚合查询 
问题6. 考虑ES如何与数据库实现同步？
       使用logstash插件，定时调度以分为单位。

数据库集群会产生哪些问题？

1. 自增id问题
2. 数据库关联查询问题（水平拆分数据库）
3. 数据库同步问题

数据库集群的话，如果自动增长id产生重复的话？如何解决？
背景：数据库A: id:1,2,3 数据库B: id:1,2,3 。两个数据库id重复。
解决：
1.UUID形式，该方式没有排序，不是自增的（不是很推荐）
2.设置数据库的步长。数据库A:起始值1，数据库B:起始值2,两台数据库的步长：2。效果：数据库A:1,3,5.. 数据库B:2,4,6..
  缺点：在开始设计数据库的时候，应该定好数据库集群的数量。如果新增了一台服务器，步长会发生改变。
    修改自增步长： 注意：会改变数据库所有表
    set @@auto_increment_increment=10; 
    修改起始值
    set @@auto_increment_offset=5;
3.其他：雪花算法或者redis

读写分离：主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，这样有效减轻单台数据库压力。主数据库进行写操作后，数据及时同步到所读的数据库，保证读、写数据库一直。MySQL主从复制、Oracle的data grard、SQL Server的复制订阅。

读的数据库权限：只可以做select
写的数据库权限：select/update/create/insert/delect

思考问题：既然想实现读写分离？如何路由到不同数据库进行访问？使用MyCat插件。 
MyCat原理：会拦截客户端的所有jdbc请求，根据SQL语句判断转发到不同的数据库执行。类似Nginx.MyCat可以实现数据库反向代理，隐藏真实数据库ip地址。
           

联合索引为什么需要遵循左前缀原则？
create table user_details(
    id int(11) default null;
    user_name value(50) default null;
    user_phone value(11) default null;
    primary_key (id,user_name)
)engine=InnoDB default charset=utf8;

联合主键索引：id,user_name
insert into user_details value(1,"aaa",111);
insert into user_details value(1,"bbb",111); // 这条可以插入,user_name值不一样
insert into user_details value(1,"bbb",111); // 这条可以不插入,数据库已包含相同的id和user_name
只要id+user_name 保证是唯一即可

左前缀指的就是第一个索引，id

执行计划查询索引使用情况
explain select * from user_details where id = 1 ; //走索引
explain select * from user_details where id = 1 and user_naem = 'aaa'; //走索引
explain select * from user_details where user_naem = 'aaa'; //全表扫描

MySQL如何定位慢查询？
mysql数据库配置慢查询
参数说明：
slow_query_log 慢查询开启状态
slow_query_log_file 慢查询日志存放位置(一般设置为MySQL的数据库存放目录)
long_query_time 查询超过多少秒才记录

1. 慢查询查询配置
show variables like 'slow_query%'
2. 查询慢查询限制时间
show variables like 'long_query_time'
3. 将slow_query_log全局变量设置为"NO"状态，开启。默认OFF关闭
set global slow_query_log = 'NO'
4. 查询超过1秒就记录
set global long_query_time = 1;
5. 查询执行慢的SQL语句: cat /var/lib/mysql/localhost-show.log
6. 重启mysql：service mysqld restart

阿里云数据库自带慢查询监控或者运维人员有查看权限。

MySQL主从复制原理：
MySQL的主从复制是MySQL本身自带的一个功能，不需要额外的第三方软件就可以实现。其复制功能不是copy文件来实现的，而是借助binlog日志文件里面的SQL命令实现的主从复制。可以理解为再master端执行了一条SQL命令，那么在salve端同样会执行一遍，从而达到主从复制的效果。
从库生成两个线程，一个I/O线程，一个SQL线程：
i/o线程去请求主库的binlog，并将得到的binlog日志写到relaylog（中继日志）文件中；
SQL线程，会读取relay log文件中的日志，并解析成具体操作，来实现主从的操作一直，从而最终数据一致。

主库会生成一个log dump线程，用来给从库i/o线程传binlog;

误区：
MySQL主从复制是MySQL本身自带的功能
MyCat是做读写分离
先有主从复制，再有读写分离

客户端insert/update/delete -> masterMysql ->将SQL语句写入到二进制日志文件（binlog）
salveMysql 开启IO线程请求获取binlog <- 长连接 -> masterMysql开启logDump线程发送binlog给salveMysql  

从节点SQL线程作用：就是IO线程获取到二进制执行文件之后，通过SQL线程进行执行该文件。

从节点同步主节点网络产生延迟时，如果误差超过几秒，数据产生脏读，需要优化：半行和并行。

动态切换数据源

学习编程思想：学习编程如果掌握了思维的话，实际上就是一个公式。

动态数据源核心配置
在springboot2.0中引入了AbstractRoutingDataSource,该类充当了DataSource的路由中介，能在运行时，根据某种key值来动态切换到真正的DataSource上。
1. 项目中需要集成多个数据源分别为读和写的数据源，绑定不同的key。
2. 采用aop技术进行拦截业务逻辑层方法，判断方法前缀是否需要写或者读的操作。
3. 如果方法的前缀是写操作的时候，直接切换为写的数据源，反之切换为读的数据源，也可以自己定义注解进行封装。

动态数据源与多数据源的区别：

多数据源：以分包形式区分
动态数据源：在jvm进行不断的切换。动态数据源包含多数据源，多数据源并不是动态数据源。

1，首先在项目中，有两个数据源 分别为读和写的数据源，都要注册到RoutingDataSource，（map形式）。
2. 使用aop技术拦截业务逻辑层方法的前缀，判断该方法是否需要读或者写的操作。前缀比如 select get find
3. 如果是写的操作，传的一个key给RoutingDataSource指明写的数据源

流程图：
业务逻辑层（AOP拦截，区分前缀） --》根据前缀传递对应的数据源key到RoutingDataSource -》根据不同的数据源key调用不同的数据源 读数据源/写数据源。

读数据源：selectDataSource
写数据源：updateDataSource

数据结构可视化（旧金山大学工具）：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

为什么mysql底层使用b+数
b+数相比b数，新增叶子节点与非叶子节点关系，叶子节点中包含了key和value，非叶子节点中只包含了key.
所有相邻的叶子节点包含非叶子节点，使用链表进行结合，有一定顺序，从而范围查询效率非常高。

Myisam与InnoDB B+数的区别，都采用B+Tree。
Myisam：使用叶节点value存放行数的地址，在通过地址定位到数据。
InnoDB: 使用叶节点value存放行的data数据,相比Myisam效率高，但占硬盘大小。

InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？约2千万

索引文件如何查看
默认数据与索引文件位置 /var/lib/mysql
.myd 即my data,表数据文件
.myi 即my index,索引文件
.log 日志文件

索引为什会失效？应该注意哪些事项？

1. 索引无法存储null值
2. 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用（尽量少用or）,要想使用or，有想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引
3. 对应多列索引，不是使用第一部分，则不会使用索引
4. like查询以%开头
5. 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不要使用索引

explain 执行计划, type:ALL 全表扫描，rows：扫描数据

explain select * user_details where user_name like '%aa' 全表扫描
explain select * user_details where user_name like 'aa%' 索引扫描

替代like：
1. SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0
2. SELECT `column` FROM `table` WHERE POSITION('keyword' IN `filed`)
3. SELECT `column` FROM `table` WHERE INSTR(`field`, 'keyword' )>0 

分布式解决方案

1. SpringCloud Config 分布式配置文件中心
   目前没有公司使用SpringCloud自带分布式配置文件中心，设计不是很人性化。
2. 为什么要使用分布式配置中心
   产生背景：在微服务当中，可能有几百个服务，如果使用传统的方式管理配置文件，管理起来非常复杂。如果生产环境配置文件，需要发生改变的时候，需要重新打war包，重启服务器重新部署。
3. 什么是分布式配置中心
   在微服务中使用同一个服务器管理所有服务配置文件信息，能够实现后台可管理。当服务器正在运行的时候，如果配置文件需要发生改变，可以实现不需要重启服务器，实时更改配置文件信息。
4. 分布式配置中心框架有哪些？
   阿波罗（携程） 有图形界面后台可管理配置文件信息,配置文件信息存放在数据库里面
     SpringCloud Config 没有后台可管理配置文件信息，配置文件信息存放在版本控制器里面（git|svn）。
   使用Zookeeper实现分布式配置中心，持久节点信息+事件通知

热部署，其实底层还是会重启服务器，不适合生产环境，只适合本地开发测试。

1. SpringCloud Config分布式配置中心原理 

   提交配置文件信息 -》 git|svn服务器（存放持久化配置文件信息）《- configServer服务器（获取git环境上配置文件信息）
     configClient1,2,3集群从configServer服务器获取配置文件信息后缓存到客户端 -》configServer服务器

2. 首先分析分布式配置中心需要哪些组件
   2.1 web管理系统 -- 后台可以使用图形界面管理配置文件。SpringCloud Config没有图形化管理配置文件的后台
   2.2 存放分布式配置文件服务器（持久化存储服务器） -- 使用版本控制器存放配置文件信息，使用git环境。
   2.3 ConfigServer缓存配置文件服务器（临时缓存存放），不能每次都从git环境。
     2.4 ConfigClient读取ConfigServer配置文件信息 

SpringCloud把微服务所有的解决方案都整合好了，全家桶
分布式配置中心
分布式锁
分布式任务调到平台
分布式事务
分布式日志收集...

分布式日志收集系统ELK+Kafka 实现分布式日志收集原理

使用SpringAop进行日志收集，然后通过kafka将日志发送给logstash,logstach再将日志写入elasticsearch，这样elasticsearch就有了日志数据了，最后，则用kibana将存放在elasticsearch中日志数据显示出来，并且可以做实时的数据图表分析等。

为什么在分布式情况下，需要实现分布式日志收集？
在生产环境下，服务器采用集群的话，查询日志不方便,查询日志非常繁琐，效率非常低。

疑问：为什么需要使用elk+kafka实现分布式日志收集？

输入过程（采集过程）：logstash读取本地日志文件
Tomcat1,2,3的日志文件 使用aop拦截日志，发布消息到生产者 --》kafka(Topic)《-- logstash1,2,3（从kafka订阅消息,格式化后存放到ES中） --》 elasticsearch1,2,3 《----  kinbana展示数据（读取ES数据形成报表分析）

创建项目 basics-elk-kafka

ELK: 
elasticsearch（存放日志） 可以存储足够多的日志数据。
logstash（采集，搬运工） 做日志对接，接收应用系统log,然后将其写入到elasticsearch，并且支持多种log渠道。输入、以json格式输出、过滤器功能。
kibana（展示数据） 对存放在elasticsearch中的log数据进行：数据展现、报表展现、并且是实时的。

设计模式相关

策略模式：有共同的抽象行为，具体不同的行为称为不同的策略，最终可以使用Context上下文获取对应策略。
应用场景：解决多重if判断问题、聚合支付平台、第三方联合登录、调用不同短信接口等。

责任链模式：每一个业务模块之间相互依赖，比较有关联，每个关联模块称为handler（处理器），使用上一个handler引用到下一个handler，实现一个链表。
应用场景：权限控制、网关权限控制、审批、风控系统等。

模板方法：提前定义好整体的骨架，不同的行为让子类实现，相同的行为直接定义在抽象类中复用。
应用场景：支付异步回调、servlet实现

装饰模式：在不改变原有对象的基础上附加功能，相比子类更灵活。
应用场景：IO流

代理模式：为其他对象提供一个代理，以便控制这个对象的访问。在方法之前和之后做一些处理，实现AOP通知。
应用场景：AOP、事务、日志、权限控制

观察者模式：在对象之间定义一对多的依赖，这样一来，当一个对象改变状态，依赖它的对象收到通知并自动更新。其实就是发布订阅模式、发布者发布消息，订阅者获取消息。订阅了就能收到消息，没有订阅就收不到消息。
应用场景：发布订阅、事件通知、Zookeeper、事件监听

门面模式：该模式就是把一些复杂的流程封装成一个接口提供给外部用户。

状态模式：状态模式与策略模式本质上没有很大区别，主要根据行为决定，如果有共同抽象行为使用策略模式，没有共同行为就使用状态模式。

适配器模式：将一个类的方法接口转换成客户希望的另一个接口。
应用场景：mybatis日志收集、提供接口转换。

单例模式：保证在一个jvm中只能有一个实例。
面试谈一下：单例中七种写法，七种写法对比，反射机制可以破解单例、最靠谱单例：枚举、枚举底层是如何实现、为什么反射不能破解枚举有参构造函数。25k

java单例优缺点：
1. 单例类只有一个实例
2. 共享资源，全局使用
3. 节省创建时间，提供性能

缺点：可能存在线程不安全问题

单例七种写法：饿汉、懒汉（非线程安全）、懒汉（线程安全）、双重校验锁、静态内部类、枚举和容器类管理。

Spring相关面试题

BeanFactory和ApplicationContext区别

Spring有两个核心的接口：BeanFactory和ApplicationContext,其中ApplicationContext是BeanFactory的子接口。它们都可以代表Spring容器，Spring容器是生成Bean实例的工厂，并且管理容器中的Bean。

BeanFactory和ApplicationContext的作用和区别？
作用：
1. BeanFactory负责读取bean配置文档，管理bean的加载，实例化，维护bean之间的依赖关系，负责bean的生命周期。
2. ApplicationContext 继承BeanFactory，除了上述BeanFactory所能提供的功能之外，还提供了更完善的框架功能：
   a. 国际化支持
     b. 资源访问：Resource rs = ctx.getResource("classpath:config.properties");
     c. 事件传递：通过实现ApplicationContextAware接口
3. 常用获取ApplicationContext的方法
   FileSymtemXmlApplicationContext: 从文件系统或者指定url的xml配置文件创建，参数为配置文件名或文件名数组。
     ClassPathXmlApplicationContext: 从classspath的xml配置文件创建，可以从jar包中读取配置文件。
     WebApplicationContextUtils: 从web应用的根目录读取配置文件，需要先在web.xml中配置，可以配置监听器或者servlet来实现。
     AnnotationConfigApplicationContext: 是基于注解来使用的，它不需要配置文件，采用java配置类和各种注解来配置，是比较简单的方式，也是大势所趋。

SpringBean生命周期
1. 进入到刷新的方法 refresh();
2. finishBeanFactoryInitialization(); 初始化都有单例对象  
3. preInstantiateSingletons(); 初始化所有的单例对象，注意：是非懒加载 
4. getBean(); -> doGetBean(); 先检查该对象是否有过初始化，没有的话就创建注册到IOC容器中。
5. createBean(); 创建对象 判断对象如果是单例的情况下调用该方法
6. doCreateBean(); 创建IOC对象
7. createBeanInstance(); 使用java反射技术实例化对象 
8. populateBean(); 给对象set方法属性赋值
9. invokeAwareMethods(); 判断bean的类型是否Aware相关依赖，如果存在的情况下回调方法。
10.initializeBean(); 执行初始化的方法（也可以自己自定义初始化的方法。这个方法初始完之后，这个对象一定new成功了）
11. applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization() 在初始化方法之前执行处理（增强）
12. invokeInitMethods() 调用自定义init方法（使用java的反射技术）
13. applyBeanPostProcessorsAfterInitialization()  在初始化方法之后执行处理（增强）
14. 正常是用户使用该bean对象
15. 销毁bean

问题：到底是对象的无参构造函数先执行，还是自定义的init方法(9.initializeBean)先执行？ 
答：先实例化，再执行自定义方法，对象无参构造函数先执行。
public MemberServiceImpl implements InitializeBean,MemberService{
    public MemberServiceImpl() {
        System.out.println("1.先执行无参构造函数...");
    }
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
      System.out.println("2.再执行自定义bean的init方法...");
    }
}

对象到底通过反射，还是通过其他方式处理的？ 反射机制
1. System.out.println("1.先执行无参构造函数..."); 这里断点，F8继续
2. ReflectionUtils.makeAccessible(ctor); 反射工具类 F8继续
3. BeanUtils.instantiateClass(constructorToUse); 反射执行无参构造函数
   instantiateWithMethodInjection(bd,beanName,owner); 也可以通过CGLIB创建对象，但是有前提条件
4. beanInstance = getInstantiatioStrategy().instantiate(mdb,beanName,parent); 通过反射初始化对象
5. BeanWrapper bw = new BeanWrapperImpl(beanInstance); 对象初始化完之后封装成BeanWrapper F8继续
6. instantiateBean(beanName,mbd); 调用这个方法初始化对象 F8继续
7. instanceWrapper = createBeanInstance(beanName,mdb,args); 创建并实例化bean对象
8. exposedObject = initializeBean(beanName,exposedObject,mbd); 执行自定义init方法

@Service和@Component注解区别？
@Service就是在用@Component注解，@Service表示service,@Repository表示dao
使用自定义注解@YzService加上@Component效果一样,一样可以注入bean到spring容器，注意要添加扫包范围@ComponentScan。

@bean和@import 适合导入外部jar包注入bean对象

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Service {
    @AliasFor(annotation = Component.class)
    String value() default "";
}

@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Indexed
public @interface Component {
    String value() default "";
}

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Repository {
    @AliasFor(annotation = Component.class)
    String value() default "";
}

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface YzService {
    @AliasFor(annotation = Component.class)
    String value() default "";
}

SpringAop源码分析
1. 首先启动SpringAop时，会使用@EnableAspectJAutoProxy注解
2. 将@Import(AspectJAutoProxyRegistrar.class) 注入SpringIOC容器中
3. AspectJAutoProxyRegistrar中会注册对象
   BeanId: org.springframework.aop.config.internalAutoProxyCreator
     BeanClass: AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator
4. AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator最为核心：使用后置通知在bean的对象初始化的时候，实现对代理对象的增强。
   AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 祖宗：AbstractAutoProxyCreator 祖宗是 BeanPostProcessor
5. 被代理对象在初始化的时候，AbstractAutoProxyCreator 经过这样一个类拦截，判断该被代理对象是否有被实现的接口，如果有实现的接口就使用jdk动态代理，如果没有实现的接口则使用cglib动态代理。

JDK动态代理：只能对实现了接口的类产生代理。（实现接口默认JDK动态代理，底层自动切换） UserServiceImpl implements UserService
Cglib动态代理：对没有实现接口的类产生代理对象。生成子类对象。class UserService

如果目标对象实现了接口，如何强制使用CGLIB实现AOP？
 （1）添加CGLIB库，SPRING_HOME/cglib/*.jar
 （2）在spring配置文件中加入

Spring声明式事务失效原因

添加@Transactional 注解后走 TransactionAspectSupport 类

TransactionAttributeSource tas = getTransactionAttributeSource(); // 表示bean去获取事务
final TransactionAttribute txAttr = (tas != null ? tas.getTransactionAttribute(method, targetClass) : null);
final PlatformTransactionManager tm = determineTransactionManager(txAttr);
final String joinpointIdentification = methodIdentification(method, targetClass, txAttr);

if (txAttr == null || !(tm instanceof CallbackPreferringPlatformTransactionManager)) {
    TransactionInfo txInfo = createTransactionIfNecessary(tm, txAttr, joinpointIdentification);        // 表示拿到了事务，表示手动begin开启事务
    Object retVal;
    try {
        retVal = invocation.proceedWithInvocation();        // 表示执行目标方法 order.addOrder(); F9跳转到order.addOrder()
    }
    catch (Throwable ex) {
        completeTransactionAfterThrowing(txInfo, ex);
        throw ex;
    }
    finally {
        cleanupTransactionInfo(txInfo);
    }
    commitTransactionAfterReturning(txInfo);
    return retVal;
}

当执行到int i = 1/0 时，TransactionAspertSupport catch捕获异常：
completeTransactionAfterThrowing(txInfo,ex);

回滚当前事务：
txInfo.getTransactionManager().rollback(txInfo.getTransactionStatus());

completeTransactionAfterThrowing(txInfo,ex)执行完毕，抛出异常 throw ex;

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Transactional
    public void addOrder() {
        order.addOrder();
        // 这里异常，测试事务
        int i = 1/0; 
    }
}

如果下面的order.addOrder() try catch 会不会回滚？不会,目标方法抛出异常才会回滚事务
如果service没有将异常抛出的话，TransactionAspectSupport 不会捕获异常，直接往下走commit, commitTransactionAfterReturning(txInfo);

@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
    @Autowired
    private OrderDao orderDao;

    @Transactional
    public void addOrder() {
      try{
            order.addOrder();
            int i = 1/0; 
        } catch(Exceptinon e){
        
        }
    }
}

Spring声明式事务源码分析
1. 开启@EnableTransactionManagement 开启事务注解
2. @Import(TransactionManagementConfigurationSelector.class)
3. 继续加载AutoProxyRegistrar、ProxyTransactionManagementConfiguration对象
4. 会将该类InfrastructureAdvisorAutoProxyCreator 注册到IOC容器
5. InfrastructureAdvisorAutoProxyCreator祖宗是BeanPostProcessor,所以得知bean对象初始化的时候该对象与AOP实现一样的功能。
6. IOC容器中注册InfrastructureAdvisorAutoProxyCreator
7. ProxyTransactionManagementConfiguration 配置类的对象注册到IOC容器中。TransactionInterceptor 祖宗是 MethodInterceptor
8. 当SpringAop在调用的时候，会执行到TransactionInterceptor的invoke
9. TransactionInterceptor 封装了事务的开启、提交、回滚。

SpringBean循环依赖

依赖注入：赋值
循环依赖：A依赖B,B依赖A

为什么A对象创建的时候，B对象要先创建？因为A对象要等B对象初始化完了之后，才能赋值给A。
反过来B再创建的时候，要先创建A对象,这样就形成循环，死锁现象。循环依赖注入。

@Service 
pubilc class AService {
    @Autowired
    pubilc BService bService;
}

@Service 
pubilc class BService {
    @Autowired
    pubilc AService aService;
}

解决使用三级缓存，从缓存中获取。
1. doGetBean创建bean对象
2. getSingleton(beanName) 获取缓存对象
注意： 完整对象概念：对象已经实例化成功并且所有属性已经赋值。
singletonObjects 一级缓存完整对象
earlySingletonObjects 二级缓存 缓存婴儿对象（对象初始化完成，属性未赋值）
singletonFactories：三级缓存，也是存放婴儿对象

理解概念：
1. 完整对象表示该对象实例化完成并且所有的属性已经赋值。
2. 婴儿对象（提前对象）对象已经实例化完成，但是属性没有赋值的。

既然要创建对象，先反射走无参构造函授，必须对象先实例化完成，才可以给对象属性赋值

if (singletonObject == null && isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) {
    才能够查询二级缓存
}
isSingletonCurrentlyInCreation: 标记该对象开始创建

第一次返回singletonObject null.

3. doGetBean 判断bean null走else，执行getSingleton(String beanName, ObjectFactory singletonFactory) 重载方法
执行：beforeSingletonCreation(beanName); 

this.singletonsCurrentlyInCreation.add(beanName) 标记该对象开始创建了

4. 开始执行createBean() 创建对象 -》继续调用doCreateBean()方法创建对象 -》createBeanInstance()反射实例化对象，这里婴儿对象，属性还没赋值。
   populateBean(); 表示给属性赋值 -》initializeBean() 这步执行完之后，才是完整对象

5. addSingletonFactory 将婴儿对象（不完整对象，也就是只是实例化完成，但是属性没有赋值） 存放到三级缓存

6. A对象已经存放到三级缓存中，开始给的对象属性赋值的时候，需要创建B对象，B对象（婴儿对象）实例创建好后，给属性赋值时，从三级缓存取A对象（婴儿对象，还未初始化完毕）。

7. ClassA依赖ClassB，ClassB又依赖ClassA，形成依赖闭环。
Spring在获取ClassA的实例时，不等ClassA完成创建就将其曝光加入正在创建的bean缓存中。
在解析ClassA的属性时，又发现依赖于ClassB，再次去获取ClassB，当解析ClassB的属性时，又发现需要ClassA的属性，但此时的ClassA已经被提前曝光加入了正在创建的bean的缓存中，
则无需创建新的的ClassA的实例，直接从缓存中获取即可。从而解决循环依赖问题。

createBean （AbstractAutowireCapableBeanFactory） 
// 返回创建好的对象实例
Object beanInstance = doCreateBean(beanName, mbdToUse, args);
if (logger.isTraceEnabled()) {
    logger.trace("Finished creating instance of bean '" + beanName + "'");
}
return beanInstance;

这里将对象注册到一级缓存（DefaultSingletonBeanRegistry）
if (newSingleton) {
    addSingleton(beanName, singletonObject);
}

protected void addSingleton(String beanName, Object singletonObject) {
    synchronized (this.singletonObjects) {
      // 注册到一级缓存
        this.singletonObjects.put(beanName, singletonObject);
        this.singletonFactories.remove(beanName);
        this.earlySingletonObjects.remove(beanName);
        this.registeredSingletons.add(beanName);
    }
}

// 存放婴儿对象singletonsCurrentlyInCreation.add
protected void beforeSingletonCreation(String beanName) {
    if (!this.inCreationCheckExclusions.contains(beanName) && !this.singletonsCurrentlyInCreation.add(beanName)) {
        throw new BeanCurrentlyInCreationException(beanName);
    }
}

// 判断是否有婴儿对象 isSingletonCurrentlyInCreation()
boolean earlySingletonExposure = (mbd.isSingleton() && this.allowCircularReferences && isSingletonCurrentlyInCreation(beanName));
if (earlySingletonExposure) {
    if (logger.isTraceEnabled()) {
        logger.trace("Eagerly caching bean '" + beanName +
                "' to allow for resolving potential circular references");
    }
    // 是婴儿对象执行该方法
    addSingletonFactory(beanName, () -> getEarlyBeanReference(beanName, mbd, bean));
}

protected void addSingletonFactory(String beanName, ObjectFactory singletonFactory) {
    Assert.notNull(singletonFactory, "Singleton factory must not be null");
    synchronized (this.singletonObjects) {
        if (!this.singletonObjects.containsKey(beanName)) {
          // 如果一级缓存没有该对象的情况下，将该对象存放到三级缓存中，（存放婴儿对象，对象实例化完成，属性未赋值）
            this.singletonFactories.put(beanName, singletonFactory);
            this.earlySingletonObjects.remove(beanName);
            this.registeredSingletons.add(beanName);
        }
    }
}

DefaultSingletonBeanRegistry

@Override
public Object getSingleton(String beanName) {
    return getSingleton(beanName, true);
}

SpringBean循环依赖源代码分析：

protected Object getSingleton(String beanName, boolean allowEarlyReference) {
        Object singletonObject = this.singletonObjects.get(beanName);
  // 1. 判断一级缓存对象集合（缓存完整对象） 对象已经创建成功，并且所有属性都已经赋值成功
    if (singletonObject == null && isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) {
        synchronized (this.singletonObjects) {
          // 2. 如果一级缓存没有 查询二级缓存是否有缓存对象
            singletonObject = this.earlySingletonObjects.get(beanName);
            if (singletonObject == null && allowEarlyReference) {
              // 3. 如果二级缓存也没有，查询三级缓存
                ObjectFactory singletonFactory = this.singletonFactories.get(beanName);
                if (singletonFactory != null) {
                  // 4. 如果三级缓存有的情况下，将数据放入到二级缓存中
                    singletonObject = singletonFactory.getObject();
                    this.earlySingletonObjects.put(beanName, singletonObject);
                    this.singletonFactories.remove(beanName);
                }
            }
        }
    }
    return singletonObject;
}

模拟Spring循环依赖：

// 缓存婴儿对象
Map singletonFactories = new HashMap<>();
singletonFactories.put("aService",new AService());
singletonFactories.put("bService",new BService());
// 从三级缓存查询并赋值
AService aService = (AService)singletonFactories.get("aService");
BService bService = (BService)singletonFactories.get("bService");
// java引用传递
aService.bService = bService;
bService.aService = aService;

项目中单例情况下，循环依赖不报错。

如果项目中对象必须是多例，而且必须要循环依赖怎么解决？(正常多例循环依赖会报错)  使用set ，并指定

@Service 
@Scope("prototype")
pubilc class AService {
    pubilc BService bService;
    pubilc void setBService(BService bService){
        this.bService = bService;
    }
}

@Service 
@Scope("prototype")
pubilc class BService {
    pubilc AService aService;
    pubilc void setAService(AService aService){
        this.aService = aService;
    }
}

AService aService = applicationContext.getBean("AService",AService.class);
BService bService = applicationContext.getBean("BService",BService.class);
aService.setBService(bService);
bService.setAService(aService);

SpringMvc：

如果证明Servlet线程不安全？
在servlet中定义变量，所有的线程都可能使用这些变量

SpringMvc执行流程：
1. 客户端请求被DispatcherServlet(前端控制器)接收
2. DispatcherServlet请求HandlerMapping查询Handler
3. HandlerMapping根据请求URL查找Handler，将Handler和HandlerInterceptor以HandlerExecutionChain的形式一并返回给DispatcherServlet
4. DispatcherServlet请求HandlerAdapter执行Handler
5. HandlerAdapter调用Handler的方法做业务逻辑处理
6. HandlerAdapter处理完Handler会生成一个ModelAndView对象
7. 将ModelAndView对象返回给DispatcherServlet
8. DispatcherServlet将获取的ModelAndView对象传给ViewResolver视图解析器，请求进行视图解析
9. ViewResolver将逻辑视图解析成物理视图View，返回给DispatcherServlet
10.DispatcherServlet根据View进行视图渲染(将模型数据填充到视图中)
11.DispatcherServlet将渲染后的视图响应给客户端

DispatcherServlet是springMvc非常核心的类，客户端所有的请求都会转发到DispatcherServlet实现执行，最终能够执行请求定义方法。
DispatcherServlet 继承FrameworkServlet，祖先是HttpServlet，其实就是一个Servlet类，包装了根据url，能够映射找到SpringMvc定义的请求方法。

面向对象基本思想 重写。先走父类，再走子类。源码分析先看父类HttpServlet，再找到最后的子类DispatcherServlet。

请求进来先执行HttpServlet.service()方法，判断方法类型，是get类型调用doGet(); post类型调用doPost();

流程：
HttpServlet Service判断请求如果Get请求，先执行自己的doGet,该方法是重写，再执行子类FrameworkServlet doGet方法
FrameworkServlet doGet中调用子类DispatcherServlet doService方法。
也就是说springmvc所有请求都先进入DispatcherServlet.doService方法，该方法中调用doDispatch()方法，SpingMvc最核心的代码

HttpServlet Service -》判断请求如果Get请求 -》FrameworkServlet doGet方法 -》DispatcherServlet doService() -》DispatcherServlet doDispatch()

HttpServlet
protected void service(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
        String method = req.getMethod();
        if (method.equals(METHOD_GET)) {
                long lastModified = getLastModified(req);
                if (lastModified == -1) {
                        doGet(req, resp);
                } else {
                        long ifModifiedSince;
                        try {
                                ifModifiedSince = req.getDateHeader(HEADER_IFMODSINCE);
                        } catch (IllegalArgumentException iae) {
                                ifModifiedSince = -1;
                        }
                        if (ifModifiedSince < (lastModified / 1000 * 1000)) {
                                maybeSetLastModified(resp, lastModified);
                                doGet(req, resp);
                        } else {
                                resp.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_MODIFIED);
                        }
                }
        } else if (method.equals(METHOD_HEAD)) {
                long lastModified = getLastModified(req);
                maybeSetLastModified(resp, lastModified);
                doHead(req, resp);
        } else if (method.equals(METHOD_POST)) {
                doPost(req, resp);
        } else if (method.equals(METHOD_PUT)) {
                doPut(req, resp);
        } else if (method.equals(METHOD_DELETE)) {
                doDelete(req, resp);
        } else if (method.equals(METHOD_OPTIONS)) {
                doOptions(req,resp);
        } else if (method.equals(METHOD_TRACE)) {
                doTrace(req,resp);
        } else {
                String errMsg = lStrings.getString("http.method_not_implemented");
                Object[] errArgs = new Object[1];
                errArgs[0] = method;
                errMsg = MessageFormat.format(errMsg, errArgs);
                resp.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_IMPLEMENTED, errMsg);
        }
}

FrameworkServlet
@Override
protected final void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
    processRequest(request, response);
}

protected final void processRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    Throwable failureCause = null;
    LocaleContext previousLocaleContext = LocaleContextHolder.getLocaleContext();
    LocaleContext localeContext = buildLocaleContext(request);
    RequestAttributes previousAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
    ServletRequestAttributes requestAttributes = buildRequestAttributes(request, response, previousAttributes);
    WebAsyncManager asyncManager = WebAsyncUtils.getAsyncManager(request);
    asyncManager.registerCallableInterceptor(FrameworkServlet.class.getName(), new RequestBindingInterceptor());
    initContextHolders(request, localeContext, requestAttributes);
    try {
        doService(request, response);        // DispatcherServlet.doService()方法
    }
    catch (ServletException | IOException ex) {
        failureCause = ex;
        throw ex;
    }
    catch (Throwable ex) {
        failureCause = ex;
        throw new NestedServletException("Request processing failed", ex);
    }
    finally {
        resetContextHolders(request, previousLocaleContext, previousAttributes);
        if (requestAttributes != null) {
            requestAttributes.requestCompleted();
        }
        logResult(request, response, failureCause, asyncManager);
        publishRequestHandledEvent(request, response, startTime, failureCause);
    }
}

DispatcherServle
@Override
protected void doService(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {
    logRequest(request);
    Map attributesSnapshot = null;
    if (WebUtils.isIncludeRequest(request)) {
        attributesSnapshot = new HashMap<>();
        Enumeration attrNames = request.getAttributeNames();
        while (attrNames.hasMoreElements()) {
            String attrName = (String) attrNames.nextElement();
            if (this.cleanupAfterInclude || attrName.startsWith(DEFAULT_STRATEGIES_PREFIX)) {
                attributesSnapshot.put(attrName, request.getAttribute(attrName));
            }
        }
    }
    request.setAttribute(WEB_APPLICATION_CONTEXT_ATTRIBUTE, getWebApplicationContext());
    request.setAttribute(LOCALE_RESOLVER_ATTRIBUTE, this.localeResolver);
    request.setAttribute(THEME_RESOLVER_ATTRIBUTE, this.themeResolver);
    request.setAttribute(THEME_SOURCE_ATTRIBUTE, getThemeSource());
    if (this.flashMapManager != null) {
        FlashMap inputFlashMap = this.flashMapManager.retrieveAndUpdate(request, response);
        if (inputFlashMap != null) {
            request.setAttribute(INPUT_FLASH_MAP_ATTRIBUTE, Collections.unmodifiableMap(inputFlashMap));
        }
        request.setAttribute(OUTPUT_FLASH_MAP_ATTRIBUTE, new FlashMap());
        request.setAttribute(FLASH_MAP_MANAGER_ATTRIBUTE, this.flashMapManager);
    }
    try {
        doDispatch(request, response); // SpingMvc最核心的代码
    }
    finally {
        if (!WebAsyncUtils.getAsyncManager(request).isConcurrentHandlingStarted()) {
            if (attributesSnapshot != null) {
                restoreAttributesAfterInclude(request, attributesSnapshot);
            }
        }
    }
}

MyBatis 

如果想看懂源码需要哪些基础？
java反射机制、泛型、自定义注解、设计模式、面向对象思想：封装、继承、多态，断点调试等

SSM框架源码： 代理模式、适配器、策略、工厂、建造者等

osi七层网络模型
应用层：Http协议、文件服务器、邮件服务器
表示层：数据转换解决不同系统之间的兼容问题
会话层：建立与应用程序的会话连接
传输层：提供端口号和传输的协议（TCP和UDP）
网络层：为我们的数据实现路由 路由器、交换机
数据链路层：传输的地址的帧以及错误的检测
物理层：以二进制的形式，在物理机器上实现传输（光纤、专线、各种物理介质实现）

传输层非常核心的内容：socket技术

什么是Socket技术？
任何的编程语言都是支持socket（网络编程的技术）技术开发，目的就是解决两个应用程序之间通讯的问题。
注意：socket不属于某种协议，只是网络编程技术。

socket技术支持两种协议（TCP和UDP）

TCP和UDP区别：

TCP 协议是一个面向连接可靠的协议，因为建立连接的时候必须通过三次握手才可以实现数据传输，所以数据不会丢失。
    应用场景：http协议、rpc协议
UDP 协议是面向无连接协议，udp在通讯的时候不需要接受对方是否存在，属于不可靠传输，可能会存在数据丢包的问题

白话文描述tcp三次握手
1. 第一次握手：客户端会像服务器端 发送消息问：你在不在？
2. 第二次握手：服务器端收到了客户端咨询的（"你在不在"），并回复客户端，就说："我在呢"。
3. 第三次握手：客户端收到服务器端("我在呢")的回复，就会给服务器端发送消息："好的，我们开始传输数据"。
三次握手成功之后就开始建立传输数据。

Syn(建立连接)、Ack(确认标记)、fin(终止标记)

1. 第一次握手：客户端会像服务器端 发送代码 syn=1 并生成一个随机数 seq=x(随机数) 发送到服务。
2. 第二次握手：服务器端确认收到syn和x值，回复给客户端 ack=x+1 和seq=y(随机数) 发送给客户端。
3. 第三次握手：客户端收到syn、ack、y的值之后向服务器发送ack=y+1 此包发送完毕之后就可以开始建立连接
三次握手成功之后，就开始传输数据

三次握手主要目的：确保连接可靠
四次挥手 可靠关闭连接

白话文翻译四次挥手：
第一次挥手：客户端向服务端发送一个释放连接的通知
第二次挥手：服务端接受到释放通知之后，告诉客户端说等一下，因为可能存在其他的数据没有发送完毕，等数据全部传输完毕之后就开始 关闭连接。
第三次挥手：服务器端所有的数据发送完毕之后，就告诉客户端说现在可是释放链接了。
第四次挥手：客户端确认是最终释放连接通知，ok 就开始向服务器端发送我们可以开始关闭连接啦。

关闭连接：
第一次挥手：客户端向服务器端发送释放的报文，停止发送数据 fin=1,生成一个序列号seq=u。
第二次挥手：服务器端接收到释放的报文之后，发送ack=u+1; 随机生成seq=v给客户端，当前状态为关闭等待状态。
            客户端收到了服务器端确认通知之后，此时客户端就会进入到终止状态，等待服务器发送释放报文。
第三次挥手：服务器端最后数据发送完毕之后，就向客户端发送连接释放报文，fin=1,ack=u+1 当前为半关闭状态，随机生成一个随机数据seq=w。
第四次挥手：客户端必须发出确认，ack=1,ack=w+1,而自己的序列号是seq=u+1,此时，客户端就进入了TIME-WAIT(时间等待)状态。
            注意：此时TCP连接还没有释放，必须是2**MSL(最长报文段寿命)的时间后，当客户端撤销相应的TCB后，才进入closed状态。

Http协议是一种超文本传输协议基于TCP/IP协议实现的包装，应用广泛：img、css、html
Http协议  默认端口号 80  明文传输
Https协议 默认端口号 443 加密传输
Https协议比Http协议安全 ssl+证书实现传输

Http协议特征：
1. 无状态，没有记忆的会话。想有状态使用：token令牌、jwt
2. 请求（request）与响应(response)模型
3. 简单快捷
4. 灵活，可以传输任何类型

请求
    请求头
    请求类型
    请求方法
响应
    响应头
    响应体

你刚才请求的数据是：
GET / HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:8888
Connection: keep-alive        --> 表示长连接
Cache-Control: max-age=0
Upgrade-Insecure-Requests: 1
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9

Http协议版本
Http协议1.0 ： 规定客户端与服务器端传输完成之后，立马关闭连接；请求比较多的情况下频繁关闭，消耗时间。 短连接
Http协议1.1 ： Http协议1.1开始就支持长连接。长连接

长连接与短连接

长连接：客户端与服务器端建立连接之后，不会立马关闭连接，会保持一定复用机制。默认情况下在300s空闲情况下自动断开。
短连接：客户端与服务器端发送消息之后，立马关闭连接，如果频繁发送Http请求，可能消化服务器端资源；

Http协议基于tcp包装，tcp包括三次握手和四次挥手。

Redis是如何单线程能非常好的支持并发?
Redis的底层采用Nio中的IO复用机制，能够非常好的支持这样的并发，从而保证线程安全问题。
但是Nio在不同的操作系统上实现的方式有所不同：
在windows操作系统使用select，实现轮训时间复杂度是o(n),而且还存在空轮训的情况，效率非常低，其次是默认对轮训的数据有一定限制，所以支持上万的tcp连接是非常难的。
在Linux操作系统采用epoll实现事件驱动回调，不会存在空轮训的情况，只对活跃的socket连接实现主动回调，这样性能上有大大的提升，所以时间复杂度是o(1)
注意：windows操作系统没有epoll,只有Linux系统才有epoll.
所以，为什么nginx、redis都能够非常好的支持高并发，最终都是Linux中IO多路复用机制epoll.

阻塞式：
    当没有获取到数据的时候，整个应用可能会产生阻塞，放弃了cpu执行，无法去做其他的事情。
非阻塞式：
  不管是否有获取到数据，都立马必须告诉一个结果，如果没有获取到数据的情况下，返回一个错误标记，根据错误的标记不断的轮训（重试）。

Bio 就是一个阻塞式一个io操作

Main(主)线程单线程情况下通讯模式
                 阻塞                  当执行IO操作的时候整个程序阻塞
客户端   socket.accept()方法  socket.getInputStream().read(bytes);

使用多线程实现伪异步io优缺点
伪异步IO:
客户多 -》main函数（socket.accept()服务器）-》Thread1,2,3
缺点：
有并发来了的时候，处理并发操作都靠线程，不管怎样复用线程池，cpu频繁调度情况下，非常消耗服务器资源。
假如一万个请求，就创建一万个线程，对服务器造成内存溢出。使用线程池技术复用，最大线程数100

Redis是一个单线程，但是能够支持高并发。

Nio （no blooking io）同步的，非阻塞式io：
java语言在jdk1.4版本推出一个io方法，就是对原来bio(阻塞式 悲观的)实现了优化。

nio核心：面向于缓冲区、基于通道实现非阻塞式io、多路io复用实现（选择器）

Bio与Nio区别（都是同步）：
Bio是一个阻塞式的io，它是面向于流传输，也就是根据每个字节实现传输，效率非常低。喝水一滴一滴喝。
Nio是一个非阻塞式io，它是面向于缓冲区传输。最大亮点：io多路复用机制。喝水拿杯子（缓冲区）喝。

IO多路复用：
多路：实际指的就是多个不同的tcp连接。复用：一个线程可以维护多个不同的io操作。好处：占用cpu资源非常小，保证线程安全问题

Nio核心组件：
Channel  通道 数据传输都是经过管道
Selector 选择器 channel都会统一注册到Selector
Buffer   缓冲区

                                                            （服务器端）
客户端1,2,3 -》Channel管道 - Selector(选择器) -》Buffer(缓存区) -》Thread1,2,3

Redis是单线程为什么能够支持高并发？
Redis底层采用nio多路io复用机制，实现对多个不同的连接（tcp）实现io的复用。
备注：给面试官解释下多路复用，使用一个线程维护多个不同的io操场，原理使用nio的选择器，将不同的Channel统一交给Selector(选择器)

nio的实现在不同的操作系统上存在差别：
windows使用select实现轮训机制。
linux使用epoll实现轮训机制。
备注：windows操作系统没有epoll，select实现轮训机制从头查到尾，时间复杂度是o(n),而且也会存在空轮训，效率非常低，其次，对轮训有一定限制，所以很难支持上万tcp连接。 
所以linux操作系统就出现epoll,实现事件驱动回调形式通知，不会存在空轮训的情况，只是对活跃的socket实现主动回调，不会存在空轮训，这样性能有很大提升，所以时间复杂度是o(1)。

所以为什么Nginx、redis能够支持非常高的并发，最终都是靠的linux系统的io多路复用机制epoll

NIO多路复用实现原理

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * ClassName: NioServerTcp
 * Description： 实现 多路io复用入门demo,一个线程可以实现维护多个不同的io操作 要求：必须非阻塞式
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/1 15:48
 */
public class NioServerTcp {
    private static ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(512);
    // 多路复用集合，存放多个不同的tcp连接
    private static List socketChannelList = new ArrayList<>();
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 1. 创建ServerSocketChannel
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        // 2. 绑定端口号
        serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(8080));
        // 3. 非阻塞式
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);
        // 4. 非阻塞式（不会阻塞）
        while (true){
            SocketChannel socketChannel = serverSocketChannel.accept();
            // 非阻塞式：不管是否有获取到数据，都必须立马返回一个结果，如果没有数据的情况下返回错误码
            // socketChannel==null 不断循环重试
            if(socketChannel !=null ){
                socketChannel.configureBlocking(false);//设置非阻塞
                socketChannelList.add(socketChannel); // 将socketChannel存到到集合
            }
            // 主动的轮训检查连接是否有数据，这样可以实现一个线程可以维护多个不同的io操作
            for (SocketChannel scl : socketChannelList) {
                int read = scl.read(byteBuffer);
                if(read>0){
                    byteBuffer.flip();
                    Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
                    String receiveText = charset.newDecoder().decode(byteBuffer.asReadOnlyBuffer()).toString();
                    // 这里都是main主线程，一个线程管理过个io
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" receiveText:"+receiveText);
                                        socketChannelList.remove(scl);
                }
            }
        }
    }
}

import java.io.IOException;
import java.net.*;
import java.util.Scanner;

/**
 * ClassName: ChientTcpSocket
 * Description： 测试NioServerTcp，启动多个ChientTcpSocket，同时执行，检测NioServerTcp效果。
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/10/31 22:38
 */
public class ChientTcpSocket {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket();
        SocketAddress address = new InetSocketAddress(InetAddress.getLocalHost(),8080);
        socket.connect(address);
        while (true){
                        // 输入内容
            Scanner scanner = new Scanner(System.in);
            socket.getOutputStream().write(scanner.next().getBytes());
        }
    }
}

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Iterator;

/**
 * ClassName: NIOServer
 * Description： java原生nio实现，启动 ChientTcpSocket 测试。 nio在最后都是被netty封装，性能没有netty好
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/1 16:34
 */
public class NIOServer {
    // 创建一个选择器
    private Selector selector;

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        NIOServer server = new NIOServer();
        server.initServer(8080);
        server.listen();
    }

    public void initServer(int port) throws IOException {
        // 获得一个ServerSocketChannel通道
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        // 设置通道为非阻塞
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);
        // 将该通道对应的ServerSocket绑定到port端口
        serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(port));
        // 获得一个通道管理器
        this.selector = Selector.open();
        // 将管道注册到选择器，并注册OP_ACCEPT事件 accept：接收
        serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
    }

    public void listen() throws IOException {
        System.out.println("服务器启动成功！");
        // 轮训访问selector
        while (true){
            // 当注册事件到达时，方法返回，否则，该方法一直阻塞，可设置超时时间
            int select = selector.select();
            if(select == 0){
                continue;
            }
            // 发出一个tcp两种方式：建立连接 发送消息
            // 获取selector中选中项的迭代器，选中的项为注册的事件
            Iterator ite = this.selector.selectedKeys().iterator();
            while (ite.hasNext()){
                SelectionKey key =  ite.next();
                // 删除已选的key，以防止重复处理
                ite.remove();
                // 发出一个消息
                if(key.isAcceptable()){
                    ServerSocketChannel server = (ServerSocketChannel) key.channel();
                    // 获得和客户端连接的通道
                    SocketChannel channel = server.accept();
                    // 设置成非阻塞
                    channel.configureBlocking(false);
                    // 在和客户端连接成功之后，为了可以接收到客户端的信息，需要给通道设置读的权限
                    channel.register(this.selector,SelectionKey.OP_READ);
                }else if (key.isReadable()){ // 获取到了可读事件
                    read(key);
                }
            }
        }
    }

    public void read(SelectionKey key) throws IOException {
        // 服务器可读取消息，得到事件发生的socket通道
        SocketChannel channel = (SocketChannel) key.channel();
        // 创建读取缓冲区
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(512);
        channel.read(buffer);
        byte[] data = buffer.array();
        String msg =  new String(data).trim();
        System.out.println("服务器收到消息："+ msg);
        ByteBuffer outBuffer = ByteBuffer.wrap(msg.getBytes("utf-8"));
        channel.write(outBuffer);
    }
}

Netty入门

回顾nio：
nio核心设计思想：非租塞式、io多路复用原则（选择器）、缓冲区（提高读写效率）

为什么放弃java原生NIO选用Netty框架？

为什么不选择Java原生NIO编程的原因:
1.NIO的类库和API繁杂，使用麻烦，你需要熟练掌握Selector、ServerSocketChannel、SocketChannel、ByteBuffer等。
2.需要具备其他的额外技能做铺垫，例如熟悉Java多线程编程。这是因为NIO编程涉及到Reactor模式，你必须对多线程和网路编程非常熟悉，才能编写出高质量的NIO程序。
3.可靠性能力补齐，工作量和难度都非常大。例如客户端面临断连重连、网络闪断、半包读写、失败缓存、网络拥塞和异常码流的处理等问题，NIO编程的特点是功能开发相对容易，但是可靠性能力补齐的工作量和难度都非常大。
4.JDK NIO的BUG，例如臭名昭著的epoll bug，它会导致Selector空轮询，最终导致CPU 100%。官方声称在JDK1.6版本的update18修复了该问题，但是直到JDK1.7版本该问题仍旧存在，只不过该BUG发生概率降低了一些而已，它并没有被根本解决。
5.由于上述原因，在大多数场景下，不建议大家直接使用JDK的NIO类库，除非你精通NIO编程或者有特殊的需求。在绝大多数的业务场景中，我们可以使用NIO框架Netty来进行NIO编程，它既可以作为客户端也可以作为服务端，同时支持UDP和异步文件传输，功能非常强大。

为什么选择Netty:
Netty是业界最流行的NIO框架之一，它的健壮性、功能、性能、可定制性和可扩展性在同类框架中都是首屈一指的，它已经得到成百上千的商用项目验证，例如Hadoop的RPC框架Avro就使用了Netty作为底层通信框架，其他还有业界主流的RPC框架，也使用Netty来构建高性能的异步通信能力。

通过对Netty的分析，我们将它的优点总结如下。
◎  API使用简单，开发门槛低；
◎  功能强大，预置了多种编解码功能，支持多种主流协议；
◎  定制能力强，可以通过ChannelHandler对通信框架进行灵活地扩展；
◎  性能高，通过与其他业界主流的NIO框架对比，Netty的综合性能最优；
◎  成熟、稳定，Netty修复了已经发现的所有JDK NIO BUG，业务开发人员不需要再为NIO的BUG而烦恼；
◎  社区活跃，版本迭代周期短，发现的BUG可以被及时修复，同时，更多的新功能会加入；
◎  经历了大规模的商业应用考验，质量得到验证。Netty在互联网、大数据、网络游戏、企业应用、电信软件等众多行业已经得到了成功商用，证明它已经完全能够满足不同行业的商业应用了。
正是因为这些优点，Netty逐渐成为了Java NIO编程的首选框架。

Netty执行流程(两个线程池)：

客户端1,2,3 -》 boosGroup线程池（只负责接收请求，不做业务处理）-》accepe -》workGroup线程池（负责处理客户端请求io操作）-》handler1,2,3 

如果boosGroup线程池一边接收，一遍处理请求，会导致整个性能不是很好，所以，采用两个线城池分工明确，效率高。

比如nginx启动时，也会启动两个线程，marst、worker。
1、Nginx 在启动后，会有一个master进程和多个相互独立的worker进程。
2、接收来自外界的信号，向各worker进程发送信号，每个进程都有可能来处理这个连接。
3、master进程能监控 worker进程的运行状态(专门处理请求)，当 worker 进程退出后(异常情况下)，会自动启动新的 worker 进程。

在nio中，服务器和客户端建立通道连接时，服务器端serversocketchannel、客户端socketchannel是两个不同的概念？
这个其实非常好理解，在nio通讯中所有的客户端的数据必须通过channel管道发送到selector选择器统一管理和维护，服务器端selector选择器管理多个不同的客户端的socketchannel。服务器接受channel就是serversocketchannel。可以这么理解serversocketchannel就是管理所有客户端的socketchannel。

Nio执行流程：
客户端1,2,3 -》Channel管道 -》Selector选择器 -》Buffer缓冲区 -》Thread1,2,3

Channel管道:对应Netty socketchannel
Selector选择器:对应Netty serversocketchannel

        io.netty
        netty-all
        4.1.42.Final

基于Netty创建服务器端

import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;

/**
 * ClassName: NettyServer
 * Description： 基于Netty创建服务器端
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/1 22:58
 */
public class NettyServer {
    private static int inetPort = 8080;
    public static void main(String[] args) {
        // 使用netty创建服务器的时候 采用两个线程池
        // boos线程池 负责接收请求
        NioEventLoopGroup boosGroup = new NioEventLoopGroup();
        // 工作线程池 处理请求读写操作
        NioEventLoopGroup workGroup = new NioEventLoopGroup();
        // 创建serverBootstrap
        ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap();
        // NioServerSocketChannel 标记当前是服务器端
        serverBootstrap.group(boosGroup,workGroup).channel(NioServerSocketChannel.class)
                .childHandler(new ChannelInitializer() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel sc) throws Exception {
                        // 处理每个请求handler
                        sc.pipeline().addLast(new ServerHandler());
                    }
                });
        try {
            // 绑定端口号
            ChannelFuture channelFuture = serverBootstrap.bind(inetPort).sync();
            System.out.println("服务器启动成功："+inetPort);
            // 等待监听请求
            channelFuture.channel().closeFuture().sync();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 优雅的关闭线程池
            workGroup.shutdownGracefully();
            boosGroup.shutdownGracefully();
        }
    }
}

import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.SimpleChannelInboundHandler;
import io.netty.util.CharsetUtil;

/**
 * ClassName: ServerHandler
 * Description： 处理每个请求handler
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/2 13:45
 */
public class ServerHandler extends SimpleChannelInboundHandler {
    /**
     * 获取数据
     * @param ctx
     * @param msg
     * @throws Exception
     */
    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String request = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        System.out.println("request:" + request);
        // 响应代码 服务端回复
        ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是服务端",CharsetUtil.UTF_8));
    }
}

import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import java.net.Socket;

/**
 * ClassName: SocketClient
 * Description： 测试NettyServer
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/2 13:57
 */
public class SocketClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("127.0.0.1",8080);
        OutputStream outputStream = socket.getOutputStream();
        outputStream.write("你好啊，我是客户端".getBytes());
        while (true){
            // netty服务端采用长连接，这里close,那里报错。
        }
//        outputStream.close();
//        socket.close();
    }
}

基于Netty创建客户端

import io.netty.bootstrap.Bootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioSocketChannel;

import java.net.InetSocketAddress;

/**
 * ClassName: NettyClient
 * Description： 基于Netty创建客户端
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/2 14:06
 */
public class NettyClient {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建netty线程池 NioEventLoopGroup
        NioEventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
        Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
        bootstrap.group(group).channel(NioSocketChannel.class)
                .remoteAddress(new InetSocketAddress("127.0.0.1",8080))
                .handler(new ChannelInitializer() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel sc) throws Exception {
                        sc.pipeline().addLast(new ChientHandler());
                    }
                });
        try {
            // 发起同步连接
            ChannelFuture channelFuture = bootstrap.connect().sync();
            channelFuture.channel().closeFuture().sync();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭netty线程池
            group.shutdownGracefully();
        }
    }
}

import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.channel.SimpleChannelInboundHandler;
import io.netty.util.CharsetUtil;

/**
 * ClassName: ChientHandler
 * Description： 客户端handerl
 * Author: yz
 * Date: Created in 2019/11/2 14:11
 */
public class ChientHandler extends SimpleChannelInboundHandler {

    /**
     * 活跃的通道
     * @param ctx
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        // 向服务器端发送请求
        ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是客户端，请求着陆",CharsetUtil.UTF_8));
    }

    /***
     * 读写消息
     * @param ctx
     * @param msg
     * @throws Exception
     */
    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String response = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        System.out.println("客户端获取服务器端响应的消息:" + response);
    }
}

启动NettyServer、NettyClient进行测试。

Netty拆包、粘包

ChientHandler修改代码：

@Override
public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        // 现在客户端发送10条消息，那么客户端已要收到10条消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 向服务器端发送请求
                ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是客户端，请求着陆",CharsetUtil.UTF_8));
        }
}

启动NettyServer、NettyClient进行测试:

NettyServer收到消息（10条消息粘在了一起）：request:你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆你好，这里是客户端，请求着陆

NettyServer收到消息（1条，应该收到10条）：客户端获取服务器端响应的消息:你好，这里是服务端，请等待

什么是粘包（msgmsg）、拆包(msgm sg)？

原因造成：
因为现在的tcp协议采用长连接的形式实现通讯，客户端发送完数据之后，服务器端不会马上关闭连接。

msg
客户端与服务器端建立连接，客户端发送一条消息，服务器马上关闭连接。不会存在粘包、拆包问题。
msg msg
客户端与服务器端建立连接，客户端发送多条消息，服务器马上关闭连接。存在粘包、拆包问题。

什么是粘包：
多次发送的消息，客户端一次合并读取(它既可能由发送方造成，也可能由接收方造成)。 msg msg = msgmsg
什么是拆包：
多次发送的消息，第一次完整的+第二次不完整的第二次不完整 msg msg = msgm sg

为什么会造成粘包与拆包？
Tcp协议和缓冲区造成的。
Tcp协议为了能够高性能传输、发送和接收采用缓存区。
1. 当客户端发送的数据消息 < 服务器端读取的缓存区大小 会发生粘包
2. 当客户端发送的数据消息 > 服务器端读取的缓冲区大小 会发生拆包
3. 服务端不够及时的获取缓存区的数据，会发生粘包。
4. 进行mss(最大报文长度)大小的TCP分段，当TCP报文长度-TCP头部长度 > mss 的时候，会发生拆包。

粘包：
客户端发送两条数据，每条8个字节（16） -》 服务器缓存区，大小1024字节 -》Server一次读取缓存区全部内容，包含客户两次请求。
拆包：
客户端发送两条数据，每条2048个字节（4096） -》 服务器缓存区，大小1024字节 -》Server一次读取缓存区全部内容，包含客户两次请求，读取不完整。

解决粘包和拆包的思路：
1. 以固定的长度发送数据到缓存区，但是，每次消息内容不可能都是1024大小，治标不治本
2. 可以在数据之间设置边界 \n 客户端发送消息时添加\n,服务器端读取的时候以\n进行消息拆分。
3. 使用Netty LineBaseDFrameDecoder编码器解决

设置边界方式解决，服务端、客户端发送消息都添加\n,并且都以\n拆分消息，代码修改（太复杂）：

ServerHandler 

/**
 * 获取数据
 * @param ctx
 * @param msg
 * @throws Exception
 */
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String request = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        String[] split = request.split("\n");
        for (String s : split) {
                System.out.println("request:" + s);
                // 响应代码 服务端回复
                ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是服务端，请等待\n",CharsetUtil.UTF_8));
        }
}

ChientHandler 

/**
 * 活跃的通道
 * @param ctx
 * @throws Exception
 */
@Override
public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        // 现在客户端发送10条消息，那么客户端已要收到10条消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 向服务器端发送请求
                ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是客户端，请求着陆\n",CharsetUtil.UTF_8));
        }
}

/***
 * 读写消息
 * @param ctx
 * @param msg
 * @throws Exception
 */
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String response = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        String[] split = response.split("\n");
        for (String s : split) {
                System.out.println("客户端获取服务器端响应的消息:" + s);
        }
}

使用Netty LineBaseDFrameDecoder编码器解决粘包、拆包。服务端、客户端发送消息一样添加\n,代码修改（代码简洁）：

NettyServer

serverBootstrap.group(boosGroup,workGroup).channel(NioServerSocketChannel.class)
                .childHandler(new ChannelInitializer() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel sc) throws Exception {
                        // 设置编码器,解决粘包、拆包 对发送的数据设置边界 \n \r
                        sc.pipeline().addLast(new LineBasedFrameDecoder(1024));
                        sc.pipeline().addLast(new StringEncoder());
                        // 处理每个请求handler
                        sc.pipeline().addLast(new ServerHandler());
                    }
                });

ServerHandler

/**
 * 获取数据
 * @param ctx
 * @param msg
 * @throws Exception
 */
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String request = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        System.out.println("request:" + request);
        // 响应代码 服务端回复
        ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是服务端\n",CharsetUtil.UTF_8));
}

NettyClient

bootstrap.group(group).channel(NioSocketChannel.class)
                .remoteAddress(new InetSocketAddress("127.0.0.1",8080))
                .handler(new ChannelInitializer() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel sc) throws Exception {
                        // 设置编码器,解决粘包、拆包 对发送的数据设置边界 \n \r
                        sc.pipeline().addLast(new LineBasedFrameDecoder(1024));
                        sc.pipeline().addLast(new StringEncoder());
                        sc.pipeline().addLast(new ChientHandler());
                    }
                });

ChientHandler

/**
 * 活跃的通道
 * @param ctx
 * @throws Exception
 */
@Override
public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
        // 现在客户端发送10条消息，那么客户端已要收到10条消息
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 向服务器端发送请求
                ctx.writeAndFlush(Unpooled.copiedBuffer("你好，这里是客户端，请求着陆\n",CharsetUtil.UTF_8));
        }
}

/***
 * 读写消息
 * @param ctx
 * @param msg
 * @throws Exception
 */
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        ByteBuf byteBuf = (ByteBuf) msg;
        String response = byteBuf.toString(CharsetUtil.UTF_8);
        System.out.println("客户端获取服务器端响应的消息:" + response);
}