面试复习整理

redis持久化方式和原理

Redis持久化是指将Redis内存中的数据以某种形式保存到磁盘上，以保证在Redis重启后数据不会丢失。Redis支持两种持久化方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

RDB持久化是通过生成快照（Snapshot）的方式实现的。当符合一定条件时，Redis会自动将内存中的数据快照保存到磁盘上。这些条件可以在配置文件中设置，比如在指定的时间内，如果至少有1个key发生变化，Redis就会dump内存快照。

AOF持久化则是通过记录操作日志的方式实现的。每当有写操作发生时，Redis都会将这个操作记录下来，以追加的形式保存在一个文件中。在Redis重启时，会根据这个操作日志重新构建数据。AOF持久化可以保证数据的完整性，并且可以通过配置不同的参数来控制持久化的效率和数据的一致性。

需要注意的是，Redis的持久化不是备份，而是将数据从内存保存到磁盘上，因此在进行持久化操作时，会对Redis的性能产生一定的影响。同时，如果数据量很大，保存到磁盘上的数据可能会占用大量的空间。因此，在使用Redis持久化时需要根据实际情况进行权衡和选择。

redis 扩容机制的数据存取

Redis的扩容机制主要是为了解决由于数据量的增加导致的内存不足问题。当Redis的负载因子大于1时，就会发生扩容。扩容的规则是翻倍，即如果数据已经占满了整个内存，那么扩容后，数据量会变为原来的两倍。

在Redis进行扩容时，如果正在进行fork操作（在rdb，aof复写以及rdb-aof混用的情况），则会组织扩容。但若此时负载因子大于5，索引效率会极具下降，因此会立即扩容。

在扩容期间，Redis采取写时复制（copy-on-write）的原则。这个原则的核心思想是，只有在数据被修改的时候，才会复制数据内容。这样可以减少不必要的内存占用和复制。

如果负载因子小于0.1，Redis会发生缩容。缩容的规则是恰好包含used的2的n次方。如果此时数组存储的元素个数为9，恰好包含这些元素的2的次方为2的4次方，也就是16个位置。

在进行扩容时，需要考虑到数据迁移、系统的高可用性和数据一致性等问题，做好详细的规划和设计。通常在实际应用中，我们会结合垂直扩容和水平扩容两种方式来进行扩容。垂直扩容是通过增加单个Redis服务器的硬件资源（如RAM、CPU等）来提升其性能和容量。这种方式的缺点是硬件资源是有上限的，无法无限扩容。水平扩容则是通过增加更多的Redis服务器来分摊数据和负载。数据将被分散（分片）存储到多个Redis实例中，每个实例只存储整个数据的一部分。Redis本身不支持自动分片，需要在客户端实现分片逻辑。此外，Redis Cluster提供了自动分片和高可用性的解决方案。

数据库的主从复制

数据库的主从复制是一种常用的数据同步技术，主要是在一个数据库服务器上存储主数据，然后在其他数据库服务器上复制主数据库的数据。这种复制可以是实时或者延迟的，取决于具体的应用需求。

主从复制的主要优点包括：

数据备份：主从复制可以用于创建数据的备份，提高数据的安全性和可靠性。如果主数据库出现故障，可以迅速切换到从数据库，保证业务的连续性。
读写分离：主从复制可以实现读写分离，提高数据库的性能。主数据库负责数据的写入，而从数据库负责数据的读取。这样可以分担数据库服务器的负载，提高整体性能。
负载均衡：通过在多个从数据库上分配负载，主从复制可以有效地平衡数据库服务器的负载，提高系统的吞吐量和响应速度。
数据扩展：主从复制可以用于扩展数据库系统的规模和容量。通过增加从数据库的数量，可以增加系统的数据处理能力和存储容量。
主从复制的实现过程通常包括以下步骤：

主服务器将数据更改记录到日志中（例如，二进制日志或复制日志）。
从服务器连接到主服务器，并获取主服务器的日志位置。
从服务器开始从主服务器的日志中读取事件，并将其应用到自己的数据库中。
当从服务器与主服务器的日志同步时，主服务器和从服务器可以同时处理新的事务。
主从复制有多种类型，包括基于语句的复制、基于行的复制和混合类型的复制。其中，基于语句的复制效率较高，但可能存在一些难以处理的问题，如数据类型的转换和函数的处理等。基于行的复制可以更好地处理这些问题，但可能会降低复制的效率。混合类型的复制则结合了前两者的优点，可以在保证效率的同时处理更复杂的数据类型和函数。

总之，数据库的主从复制是一种非常有用的技术，可以提高数据的安全性和可靠性、实现读写分离、负载均衡和数据扩展等优点。在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的复制类型和同步模式，以达到最佳的效果。

mysql的范围查找

MySQL提供了多种范围查找的功能，包括使用WHERE子句进行基本的范围查找、使用BETWEEN运算符进行范围查找、使用IN运算符进行范围查找等。

使用WHERE子句进行基本的范围查找
可以使用WHERE子句结合比较运算符和逻辑运算符来执行基本的范围查找。例如，以下查询将返回score表中分数在60到90之间的学生：

SELECT * FROM score WHERE score >= 60 AND score <= 90;

使用BETWEEN运算符进行范围查找
BETWEEN运算符可以更简洁地实现范围查找。它接受两个参数，表示要查找的范围，并包括这两个参数的值。例如，以下查询将返回score表中分数在60到90之间的学生，包括60和90分的学生：

SELECT * FROM score WHERE score BETWEEN 60 AND 90;

使用IN运算符进行范围查找
IN运算符可以用于指定多个值，以查找是否匹配其中任何一个值。可以将IN运算符与括号和逗号一起使用，以指定多个值。例如，以下查询将返回score表中分数在60、70、80或90分的学生：

SELECT * FROM score WHERE score IN (60, 70, 80, 90);

这些方法只是MySQL中进行范围查找的一些示例，根据具体的需求和数据结构，还可以使用其他方法来实现范围查找。

Mysql高级优化：

查询优化：编写高效的SQL查询是非常重要的。避免使用SELECT *，而是指定你需要的特定列。使用EXPLAIN关键词来分析查询性能。
索引优化：合理使用索引可以显著提高查询性能。然而，过度的索引会导致额外的存储空间和插入、更新、删除的性能下降。
数据库结构优化：良好的数据库设计对于性能至关重要。使用适当的表关联、规范化、索引和分区等可以提高查询性能。
硬件优化：升级硬件（如更快的CPU、更多的RAM或更快的磁盘）也可以提高MySQL的性能。
操作系统和网络优化：确保操作系统和网络设置是配置得当的，以支持高效的数据库操作。
使用适当的存储引擎：MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。根据特定的工作负载和数据一致性需求选择合适的存储引擎。
数据库复制：使用MySQL的复制功能可以在多个数据库服务器之间复制数据，用于读操作负载均衡或灾难恢复。
负载均衡：在高负载情况下，可以使用负载均衡器将请求分发到多个数据库服务器，以提高性能和可用性。
定期维护和监控：定期进行数据库维护，如优化表、修复错误、删除冗余数据等。同时，监控数据库性能指标以识别潜在的性能问题。

Mysql索引原理：

B-Tree索引：MySQL主要使用B-Tree索引来存储和检索数据。B-Tree是一种平衡的、多路查找树，可以高效地进行查找、插入、删除和更新操作。
Hash索引：MySQL也支持Hash索引，它基于哈希表实现，适用于等值查询，但不支持范围查询和排序操作。
联合索引：联合索引是多个列上的索引，可以用于加速复杂查询。理解联合索引的顺序是很重要的，因为MySQL会根据索引的顺序来优化查询。
覆盖索引：覆盖索引是一种特殊类型的索引，它可以包含查询所需的所有数据，从而避免对表数据的访问，提高查询性能。
空间索引：MySQL也支持空间索引（用于地理空间数据类型），可以高效地进行地理空间数据的范围查询和距离计算。
全文索引：全文索引是一种特殊类型的索引，用于全文搜索。它通过建立词汇表并创建指向文档的指针来工作，可以高效地进行自然语言搜索。
分区索引：分区索引是将数据分布在多个分区中，以便于局部查询和管理。了解分区索引的使用可以提高查询性能和管理大型数据库的便利性。
在使用MySQL的过程中，理解这些高级优化技巧和索引原理可以帮助你更好地调优数据库性能，提高数据访问速度，并确保系统的稳定性和可用性。

红黑树

红黑树（Red Black Tree）是一种自平衡二叉查找树，它在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。红黑树的主要用途是实现关联数组，它虽然复杂，但最坏情况运行时间良好，且在实践中是高效的。红黑树是在1972年由Rudolf Bayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees），后来在1978年被Leo J. Guibas和Robert Sedgewick修改为现在的“红黑树”。

状态字段是否加索引

红黑树的状态字段通常会加索引。红黑树是一种自平衡二叉查找树，通过维护树的平衡来保证查找效率。在红黑树中，每个节点都有一个状态字段，用于表示该节点的颜色（红色或黑色）。这个状态字段对于红黑树的平衡性至关重要，因此通常会为它添加索引。

索引的加入可以加快查找和访问节点的速度，同时还可以帮助系统更快地执行查询和更新操作。通过索引状态字段，可以更快地定位到所需节点，减少搜索范围，提高查询效率。

总之，为了提高红黑树的性能和效率，状态字段通常会加索引。

数据库缓存一致

数据库缓存一致性是指缓存和数据库中的数据保持一致的状态。当应用程序对数据库进行读写操作时，为了保证数据的一致性，需要遵循一定的原则和机制。

在数据库缓存一致性的实现中，通常采用以下几种方法：

乐观锁：在读取数据时，不锁定数据，而是在更新数据时，通过版本号等机制来检查在此期间是否有其他操作修改了数据。如果有冲突，则需要进行解决。这种方法适用于读多写少的场景。
悲观锁：在读取数据时，对数据进行锁定，防止其他操作同时修改数据。这种方法适用于写多读少的场景。
缓存淘汰：当缓存数据需要被更新时，可以采取淘汰原有缓存数据的策略，如LRU（Least Recently Used）算法等。
缓存预热：在应用启动时，将常用的数据提前加载到缓存中，避免在需要时再进行加载。
分布式锁：在分布式环境下，为了保证多个节点之间的数据一致性，可以使用分布式锁来实现。
总之，数据库缓存一致性是保证应用程序数据一致性的关键因素之一。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法来实现数据库缓存一致性。

mysql的高级优化

MySQL的高级优化包括多个方面，以下是一些常见的优化方法：

硬件配置优化：升级硬件设备，如增加CPU的数量、提升内存容量、增加磁盘缓存等，以满足MySQL的性能需求。选择适当的硬件设备，如磁盘容量、网卡带宽等。RAID技术的应用可以提高磁盘IO的性能和数据安全性，通过数据备份和冗余存储等方式提供数据存储保障和性能增强。SSD的应用具有更快的读写速度和更低的延迟，可以有效提高MySQL的查询性能和并发处理能力。
软件配置优化：修改缓冲区大小，通过修改MySQL的缓存区大小来提高MySQL的性能和响应速度。调整连接数，MySQL的最大连接数决定了系统同时能处理的最大请求数量，需要根据实际负载情况进行调整来避免资源浪费。优化查询语句，通过合理的SQL语句设计和索引优化，可以减少查询次数和IO操作，从而提高MySQL的查询效率和响应速度。优化表结构，对于大型数据表，需要考虑拆分成更小的子表或使用分区表等方式来减少单个表的数据量，以提高查询速度和响应时间。使用主从复制是常用的MySQL架构优化方法，它可以提供高可用性和高可扩展性，通过异地备份和读写分离等方式优化系统架构。
索引优化：索引是提高查询效率的重要工具。使用适当的索引可以大大提高查询效率。索引的分类包括单值索引、唯一索引、复合索引等。需要根据实际应用场景选择合适的索引类型。
分区优化：对于大型数据表，可以考虑进行分区。通过将数据分散到不同的物理位置，可以更快地查询和更新数据。
数据库复制：使用MySQL的主从复制功能可以提高系统的可用性和可扩展性。主数据库用于写入操作，而从数据库用于读取操作。当主数据库出现故障时，可以迅速切换到从数据库，保证系统的可用性。
数据库集群：通过多个数据库服务器组成集群，可以进一步提高系统的性能和可用性。常见的MySQL集群方案包括主从复制集群、读写分离集群等。
总之，MySQL的高级优化需要综合考虑多个方面，包括硬件配置、软件配置、索引优化、分区优化、数据库复制和集群等。根据实际应用场景选择合适的优化方法可以提高系统的性能、可用性和可扩展性。

单表变分表迁移：

评估当前单表的数据量和性能，了解需要迁移的原因和目标。
准备新的分表，通常是将单表的数据按照某种规则分散到多个表中。可以考虑使用MySQL的分区表功能，将数据分散到不同的物理位置，以提高查询和更新性能。
迁移数据时，需要考虑数据的完整性和一致性。可以采用逐步迁移的方式，先迁移一部分数据，测试并验证没有问题后，再继续迁移其他数据。
在迁移过程中，需要保证数据的顺序和时间戳的一致性，以避免出现数据不一致的情况。
迁移完成后，需要进行性能测试和验证，确保分表迁移成功并能够满足系统的性能要求。

分表扩容：

当现有分表的性能无法满足需求时，需要进行分表扩容。
评估当前分表的负载情况，了解需要扩容的原因和目标。
准备新的分表，可以考虑使用MySQL的主从复制功能，将现有分表的数据复制到新的分表中，以增加系统的可用性和可扩展性。
在扩容过程中，需要考虑数据的完整性和一致性。可以采用逐步扩容的方式，先扩容一部分分表，测试并验证没有问题后，再继续扩容其他分表。
扩容完成后，需要进行性能测试和验证，确保分表扩容成功并能够满足系统的性能要求。
总之，单表变分表迁移和分表扩容都需要评估当前系统的性能和数据量，制定合适的方案，并进行逐步迁移或扩容，以确保数据的完整性和一致性。同时，在迁移或扩容完成后，需要进行性能测试和验证，确保新方案能够满足系统的性能要求。

消息队列的名词

消息队列相关的专有名词包括：

消息（Message）：消息队列中信息传递的载体。
消息生产者（Producer）：也称为消息发布者，负责生产并发送消息。
消息消费者（Consumer）：也称为消息订阅者，负责接收并消费消息。
消息服务（Broker）：消息队列中的服务端，提供消息传递服务。
虚拟主机（Visual Host）：在消息队列中，可以同时存在多个虚拟主机。
消息主题（Topic）：一级消息类型，通过Topic对消息进行分类。
消息标签（Tag）：二级消息类型，用来进一步区分某个Topic下的消息分类。
消息的全局唯一标识符（Message ID）：由消息队列系统自动生成，唯一标识某条消息。
消息的业务标识符（Message Key）：由消息生产者（Producer）设置，唯一标识某个业务逻辑。
以上名词解释主要基于概念层面，具体应用中的实现可能会有所不同。

消息丢失

消息丢失是指消息在发送到消息队列后，由于各种原因没有被成功接收或处理，导致消息无法达到预期的目的地。

造成消息丢失的原因可能包括：

网络故障：网络延迟、断网或设备故障可能导致消息无法传输到目标队列。
消息队列服务端异常：服务端软件故障或硬件故障可能导致消息丢失。
消息处理失败：消费者在接收消息后，处理消息时出现错误，未能成功处理消息，消息可能会丢失。
消息持久化失败：在某些情况下，消息可能需要被持久化到磁盘，如果持久化失败，消息可能会丢失。

为了防止消息丢失，可以采取以下措施：

确保网络连接稳定：保证网络设备正常工作，降低网络延迟和断网的可能性。
定期维护消息队列服务端：定期检查服务端软件的版本和漏洞，及时进行更新和修复。同时，关注硬件设备的状态，定期进行硬件维护和更换。
实施消息确认机制：在消费者处理消息后，应向服务端发送确认信息，告知消息已被正确处理。如果未收到确认信息，服务端可以重试发送消息或进行其他补救措施。
加强消息持久化：对于需要持久化的消息，应确保消息被正确写入磁盘并做好备份，以防止数据丢失。同时，关注磁盘的状态和容量，定期进行磁盘检查和维护。

rocketmq为什么存在一个文件里面

RocketMQ在存储消息时，会将所有主题的消息都顺序存储在一个文件中，这个文件被称为CommitLog。这样做的主要原因是为了保证消息的顺序写，同时提高消息发送的性能和高吞吐量。

在RocketMQ中，还引入了ConsumeQueue，每个主题包含多个消费队列，每个消费队列对应一个文件。这样设计主要是为了在按主题检索消息时，能够提高消息消费的效率。同时，RocketMQ还引入了索引文件（IndexFile）来加速消息检索性能。

总之，RocketMQ将所有主题的消息存储在同一个文件CommitLog中，并引入ConsumeQueue和IndexFile来优化消息检索和消费效率。

rocketmq的组件

RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，它主要提供了发布/订阅、点对点等消息模式，同时支持可靠的消息传输和事务性消息。

RocketMQ主要由四部分组成：Producer（生产者）、Consumer（消费者）、Broker（消息中间件）和NameServer（名字服务器）。

Producer：负责生产消息并发送到Broker。
Consumer：负责消费消息。
Broker：消息中间件，负责存储和管理消息。每个Broker都有一个CommitLog用来存储消息，并且会根据Topic将消息存储到不同的Queue中。
NameServer：名字服务器，用来管理Broker的服务注册和发现。

RocketMQ的延迟队列

延迟队列是指消息发送到Broker后，不会立即被消费，等待特定时间投递给真正的Topic。RocketMQ中的延迟消息是指生产者发送消息后，通过设置一个延迟时间，使消息不会立即被消费，而是在指定的延迟时间后才能被消费。这个特性在很多场景下非常有用，比如在订单支付后的N分钟内如果用户没有取消订单，系统会自动扣款等。

RocketMQ的定时消息

定时消息是指消息发送到Broker后，会立即被消费，但是消费的时间是定时的。比如，生产者发送一个定时消息后，可以指定该消息在未来的某个时间点被消费。这个特性在很多场景下也非常有用，比如在每天的固定时间点生成报表等。

需要注意的是，RocketMQ的延迟队列和定时消息都是通过配置来实现的，具体的配置方式可以参考RocketMQ的官方文档。

Http, tcp,rpc原理

HTTP、TCP和RPC是三种不同的通信协议，它们的工作原理如下：

HTTP（Hypertext Transfer Protocol）：超文本传输协议，是一种通用的、无状态的协议。它运行在TCP之上，通过请求和响应的方式进行通信，常见于Web应用中。HTTP使用明文字符串传递数据，因此需要使用一些技术（如Base64编码）将其转化为二进制格式。
TCP（Transmission Control Protocol）：传输控制协议，是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。它提供了一种可靠的、有序的和错误校验的数据传输方式。TCP通过建立连接、发送数据、接收确认、释放连接等步骤实现数据传输，适用于可靠性要求较高的场景。
RPC（Remote Procedure Call）：远程过程调用，是一种通信协议，允许在不同的计算机上调用某个程序的过程。RPC通常使用网络协议（如TCP或UDP）进行通信，并使用序列化协议（如XML-RPC、JSON-RPC等）进行数据交换。RPC客户端将请求数据发送给服务器，服务器执行请求并返回结果。RPC可以用于分布式系统中进行服务调用，实现跨语言、跨平台的应用程序之间的通信。
以上信息仅供参考，可以查阅相关的专业书籍或者咨询技术人员，获取更准确全面的信息。

outh2.0和他的优势

Outlook 2.0是微软推出的全新Outlook客户端，主要服务于Web邮箱的自动配置服务。以下是Outlook 2.0的一些优势：

自动配置：Outlook 2.0能够自动配置Web邮箱，用户无需手动设置，使得设置更加便捷。
统一的收件箱：Outlook 2.0将所有电子邮件都整合到一个收件箱中，方便用户对邮件进行统一管理。
改进的搜索功能：Outlook 2.0改进了搜索功能，用户可以更快速地找到需要的邮件。
强大的日历功能：Outlook 2.0的日历功能更加强大，支持多个日历的同步，并可以与其他人共享日历。
更智能的提醒功能：Outlook 2.0能够根据用户的日程安排发送提醒，确保用户不会错过任何重要的事情。
支持多平台：Outlook 2.0支持Windows、Mac、iOS和Android等多个平台，方便用户在不同设备上进行邮件管理。
安全性高：Outlook 2.0采用了多种安全措施，保护用户的邮件安全，防止数据泄露。
可定制性强：Outlook 2.0允许用户自定义界面和功能，使其更加符合个人使用习惯。
支持在线协作：Outlook 2.0支持与其他人在线协作，共同编辑和分享文档。
集成了其他应用：Outlook 2.0集成了其他应用，如日历、任务、联系人等，方便用户进行统一管理。
总之，Outlook 2.0具有自动配置、统一的收件箱、改进的搜索功能、强大的日历功能、更智能的提醒功能、支持多平台、安全性高、可定制性强、支持在线协作和集成了其他应用等优势，使得用户在使用电子邮件时更加高效、便捷和安全。

Spring bean 的生命周期

Spring Bean的生命周期是指从Bean实例化之后，即通过反射创建出对象之后，到Bean成为一个完整对象，最终存储到单例池中，这个过程被称为Spring Bean的生命周期。具体来说，它包括以下几个阶段：

实例化：当Spring容器加载配置文件时，它将实例化所有的bean。在这个阶段中，Spring会使用Java反射机制创建一个对象实例。
属性赋值：在实例化Bean之后，Spring将使用依赖注入或属性设置方法来设置Bean的属性值。
初始化：包含BeanPostProcessor前置处理、检查是否是InitializingBean并调用afterPropertiesSet方法，以及BeanPostProcessor后置处理。
销毁：当应用程序关闭时，Spring容器会销毁所有的Bean。在销毁Bean之前，Spring将调用Bean的销毁方法。如果Bean实现了DisposableBean接口，那么Spring将调用它的destroy()方法。

springboot启动原理

SpringBoot的启动过程可以概括为：通过@SpringBootApplication注解和SpringApplication.run方法来实现。根据启动过程流程图，可以看出SpringBoot整个启动流程可分为两个核心步骤，分别是：初始化SpringApplication对象和执行该对象的run方法。

初始化SpringApplication对象：这个过程包括通过SpringFactoriesLoader加载META-INF/spring.factories文件，获取并创建SpringApplicationRunListener对象，然后由SpringApplicationRunListener 来发出starting消息。
执行该对象的run方法：在SpringApplication对象初始化完成后，开始执行run方法，该方法会进行一些应用初始化工作，例如自动配置、自动管理依赖等。
SpringBoot启动时会自动加载和应用类路径下META-INF/spring.factories文件中的内容，这个文件主要包含了SpringBoot应用启动需要的Bean定义信息。通过加载这些Bean定义，SpringBoot可以自动管理依赖、自动配置以及初始化一些应用级别的监听器。

总的来说，SpringBoot的启动过程是一个高度自动化的过程，旨在让开发者能够更快速、更轻松地搭建和开发Spring应用。

springboot自动装配

Spring Boot的自动装配是通过注解和简单的配置实现的。在Spring Boot中，引入一个starter依赖后，通过少量的注解和一些简单的配置，就能使用第三方组件提供的功能。例如，如果想在项目中使用redis，只需要引入对应的starter依赖即可。引入后，通过简单的配置，就能使用redis提供的功能。

spring aop

Spring AOP（面向切面编程）是Spring框架中的一个重要部分，它允许开发者定义跨多个业务逻辑的通用行为，例如安全检查、日志记录等。AOP通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护，将交叉业务逻辑封装成切面，利用AOP容器的功能将切面织入到主业务逻辑中。在运行期间，Spring通过动态代理技术动态的生成代理对象，代理对象方法执行时进行增强功能的介入，在去调用目标对象的方法，从而完成功能的增强。
Spring框架中的AOP实现主要依赖于动态代理技术，通过代理对象来对目标对象的方法进行增强。具体来说，Spring AOP通过定义切面类和切点类来实现切面编程。切面类是用来定义哪些方法需要进行增强的，而切点类则是用来指定这些方法应该在哪些类中执行。在执行时，Spring AOP会通过代理模式来创建一个代理对象，该代理对象会拦截目标方法的调用，并在调用前后执行切面类中定义的操作。

spring 用到的设计模式

Spring框架中用到的设计模式包括：

工厂模式：Spring的BeanFactory类就是使用了简单工厂模式，它主要提供了一个getBean()方法，用来创建对象的实例。
单例模式：Bean的作用域默认为单例模式，可通过scope来修改，提供了五种作用域：singleton, prototype, request, session, globalSession。
代理模式：Spring AOP就是基于代理模式实现的，通过代理对象来对目标对象的方法进行增强。
观察者模式：Spring事件机制就是基于观察者模式实现的，通过事件源和监听器来实现对象之间的解耦。
适配器模式：Spring MVC中的处理器适配器就是基于适配器模式实现的，将不同类型的处理器适配到统一的处理器接口上。
此外，Spring框架中还使用了其他设计模式，如装饰器模式、策略模式、模板方法模式等。这些设计模式为Spring提供了良好的架构和扩展性，也为我们在实际开发中提供了更多的思路和方案。

tomcat容器怎么运行spring 项目的

Tomcat容器与Spring框架是相互独立的，但它们可以一起使用来部署和运行Spring项目。以下是将Spring项目部署到Tomcat容器中的基本步骤：

1. 确保你已经安装了Tomcat服务器，并且它处于运行状态。
2. 在你的Spring项目中，确保你已经正确地配置了Spring的Web应用程序上下文。这通常通过在项目的类路径下提供一个web.xml文件来完成。在该文件中，你可以定义Spring的上下文配置和Servlet配置。
3. 将你的Spring项目打包成一个WAR文件。你可以使用Maven或Gradle等构建工具来完成这个任务。在打包过程中，确保包含了所有的依赖项和资源文件。
4. 将生成的WAR文件复制到Tomcat的webapps目录下。
5. 停止Tomcat服务器（如果它正在运行的话）。
6. 启动Tomcat服务器。你可以通过在Tomcat的bin目录下运行startup.bat（Windows）或startup.sh（Linux/Mac）来启动Tomcat。
7. Tomcat服务器启动后，它将自动部署你的Spring项目。你可以通过访
8. Tomcat的URL来访问你的Spring应用程序。
   以上步骤可以帮助你在Tomcat容器中运行Spring项目。需要注意的是，具体的部署过程可能会因你的项目和环境而有所不同，你可能需要根据你的具体情况进行调整。

spring 三级缓存解决相互依赖

Spring的三级缓存主要是为了解决循环依赖问题。循环依赖就是两个或者多个Bean相互依赖，比如Bean A依赖Bean B，Bean B又依赖Bean A。

Spring的三级缓存主要包含以下三级：

1. 一级缓存：这个缓存是单例的，主要用来缓存已经创建的实例。
2. 二级缓存：这个缓存也是单例的，主要用来缓存已经创建的但未被实例化的Bean。
3. 三级缓存：这个缓存是非单例的，主要用来缓存已经被实例化的Bean。
   当Bean A依赖Bean B，Bean B依赖Bean A时，Spring会尝试使用三级缓存来解决这个问题。首先，Spring会尝试从一级缓存中获取Bean A的实例，如果没有找到，那么就会尝试从二级缓存中获取。如果还是找不到，那么就会尝试实例化Bean A。在实例化Bean A的过程中，如果发现Bean B还没有被实例化，那么就会先实例化Bean B。此时，Spring会先将Bean B放入三级缓存中，等到Bean A实例化完成后，再将Bean A放入三级缓存中。这样，即使在后续需要获取Bean A或Bean B的实例时，Spring也可以直接从三级缓存中获取到它们。

需要注意的是，三级缓存虽然可以解决循环依赖问题，但是也可能会导致内存泄漏问题。因此，在使用三级缓存时，需要谨慎处理。

spring事务机制，事务优化

Spring的事务机制是为了保证数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。它提供了声明式事务管理，通过注解的方式来实现事务的提交、回滚、超时等操作。

事务优化是针对事务的执行效率和性能进行的优化。以下是一些常见的事务优化方法：

1. 减少事务的执行时间：事务的执行时间越长，就越容易造成数据库资源的浪费和性能下降。因此，可以通过优化数据库操作语句、减少不必要的数据库访问等方式来减少事务的执行时间。
2. 拆分事务：如果一个事务包含了多个操作，可以将它拆分成多个小事务，每个小事务只包含一部分操作。这样可以减少锁的竞争，提高并发性能。
3. 使用只读事务：如果一个事务只对数据库进行读取操作，可以使用只读事务。只读事务不会对数据库中的数据进行修改，因此不会影响到其他事务的执行。
4. 使用批量操作：如果一个事务需要执行大量的数据库操作，可以使用批量操作来减少数据库的访问次数。比如，使用JDBC的批量操作功能可以一次性执行多条SQL语句，提高执行效率。
5. 使用缓存：如果一个事务需要频繁地读取同样的数据，可以使用缓存来减少数据库的访问次数。比如，使用Redis等缓存工具来存储经常访问的数据，减少对数据库的访问。
   总之，事务优化是一个需要根据具体情况进行选择和调整的过程。在实施事务优化时，需要考虑到事务的执行效率、数据库的性能、应用的稳定性等多个因素，综合运用多种优化方法来实现最佳的性能表现。

spring的注解，@autowired与@resource区别

Spring框架的@Autowired和@Resource注解都是用于自动装配的，但它们之间存在一些区别。

注解来源：@Autowired是Spring框架提供的注解，而@Resource是Java EE标准的一部分。
依赖查找的顺序：@Autowired在应用启动时就会进行依赖查找，如果找不到对应的Bean就会报错。而@Resource注解则是在实际使用时才进行依赖查找，如果找不到对应的Bean，则返回null。
空值的处理：当使用@Autowired注解时，如果对应的Bean不存在，Spring会抛出异常。而当使用@Resource注解时，如果对应的Bean不存在，那么Spring就会注入null。
注入类型的处理：@Autowired注解支持构造注入和setter注入，而@Resource注解只支持setter注入。
作用域：@Autowired注解可以用于成员变量、setter方法和构造方法中，而@Resource注解只能用于成员变量中。
总的来说，@Autowired和@Resource注解都可以实现自动装配，但在使用时需要根据具体情况选择合适的注解。

mybatis原理和缓存机制

MyBatis 是一个 Java 的持久层框架，它封装了 JDBC 操作的很多细节，使开发者只需要关注 SQL 语句本身，而不需要花费精力去处理例如注册驱动、创建 connection、创建 statement、手动设置参数、结果集检索等繁琐的过程。

MyBatis 的基本原理是，通过 XML 或注解的方式配置 SQL 语句，并使用 Java 对象来作为参数映射，将 SQL 执行的结果直接映射到 Java 对象上。MyBatis 通过设计简洁的 API，降低了数据库操作的复杂性，同时也提高了数据库操作的性能。

MyBatis 的缓存机制分为一级缓存和二级缓存。

一级缓存是基于 SQL 会话的，也就是说它的生命周期和 SQL 会话一样长，一旦会话结束，缓存就会被清空。一级缓存是为了减少对数据库的访问次数，提高查询效率。

二级缓存是基于 mapper namespace 的，也就是说只要加载了这个 mapper 的所有 SQL 会话都可以共享这个缓存。二级缓存是为了减少对数据库的重复查询，如果多个 SQL 会话需要查询相同的数据，那么就可以从二级缓存中获取数据，而不需要再次查询数据库。

需要注意的是，MyBatis 的二级缓存可能会导致数据的脏读，因为它无法解决并发问题。在有并发操作的情况下，可能需要在应用层或者硬件层面上做额外的处理来避免这个问题。

jvm优化

JVM优化是指通过调整JVM的参数或使用其他工具来提高Java应用程序的性能和响应速度。以下是一些常见的JVM优化方法：

1. 调整堆内存大小：JVM的堆内存是用于存储对象实例的，可以通过调整堆内存的大小来平衡内存使用和程序性能。通常来说，如果堆内存过大，会导致内存浪费和程序崩溃；如果堆内存过小，会导致频繁的垃圾回收和程序卡顿。因此，需要根据实际情况调整堆内存的大小。
2. 调整垃圾回收器：JVM的垃圾回收器是用于回收不再使用的对象所占用的内存的。不同的垃圾回收器有不同的特点和适用场景，可以通过调整垃圾回收器的参数来提高程序的性能。例如，对于需要处理大量数据的程序，可以选择使用并行垃圾回收器；对于需要高并发处理的程序，可以选择使用CMS垃圾回收器等。
3. 使用热点代码优化：热点代码是指被频繁执行的代码。可以通过使用JVM的热点代码检测工具来找到这些代码，并对其进行优化。例如，可以使用JVM提供的JIT编译器来优化热点代码，使其执行效率更高。
4. 避免内存泄漏：内存泄漏是指程序在使用完一个对象后，该对象的引用没有被清除，导致垃圾回收器无法回收该对象所占用的内存。可以通过避免不必要的对象引用、及时清除不再使用的对象等措施来避免内存泄漏。
5. 使用优秀的代码实现：优秀的代码实现可以减少程序的计算量和内存使用量，从而提高程序的性能。例如，可以使用字符串连接池来避免重复创建字符串对象，使用缓存来避免重复计算等。
   总之，JVM优化需要结合实际情况进行，需要根据程序的具体需求和硬件环境来选择合适的优化方案。同时，也需要时刻关注程序的性能和响应速度，及时发现和解决问题。

Java类加载机制

Java类加载机制是指将.class文件生成为二进制数据，并放置到内存中运行时数据区的方法区的过程。这个过程包括验证、准备、解析和初始化四个阶段。

1. 验证：确保加载进来的字节流符合JVM规范，包括文件格式验证、元数据验证、字节码验证和符号引用验证。
2. 准备：为静态变量在方法区分配内存，并设置默认初始值。
3. 解析：将常量池内的符号引用替换为直接引用。
4. 初始化：根据程序中的赋值语句主动为类变量赋值。当有集成关系时，先初始化父类，再初始化子类。
   类加载器并不需要等到类被第一次主动使用的时候才会主动加载，JVM规范里面允许类加载器在预料某个类将要被使用的时候预先加载。如果出现了类class存在文件丢失或损坏的情况，只有类被首次使用的时候才会报错。

线程池的原理

从图可以看出，线程池执行所提交的任务过程主要有这样几个阶段：

先判断线程池中核心线程池所有的线程是否都在执行任务。如果不是，则新创建一个线程执行刚提交的任务，否则，核心线程池中所有的线程都在执行任务，则进入第2步；
判断当前阻塞队列是否已满，如果未满，则将提交的任务放置在阻塞队列中；否则，则进入第3步；
判断线程池中所有的线程是否都在执行任务，如果没有，则创建一个新的线程来执行任务，否则，则交给饱和策略进行处理。

线程池是在程序启动时创建一些线程，并将这些线程放在池中等待执行任务。当任务队列中有新的任务到来时，线程池中的线程会按照一定的策略（如轮询或优先级等）分配给任务执行。当任务执行完成后，线程不会立即退出，而是返回线程池中等待下一个任务的到来。线程池可以有效地管理和控制线程的生命周期，减少线程的创建和销毁开销，提高系统的性能和响应速度。

线程池的拒绝策略：

当线程池中的所有线程都在执行任务，且任务队列已满时，如果再有新的任务到来，就需要根据一定的策略进行处理。常见的拒绝策略有以下几种：

1. 抛出异常：当任务队列已满且所有线程都在执行任务时，如果再有新的任务到来，抛出异常，告知任务无法处理。
2. 阻塞等待：当任务队列已满且所有线程都在执行任务时，如果有新的任务到来，该任务会等待队列中的任务执行完成后，再执行新的任务。
3. 超时等待：当任务队列已满且所有线程都在执行任务时，如果有新的任务到来，该任务会在一定时间内等待队列中的任务执行完成。如果超过该时间还没有执行完，则放弃该任务。
4. 记录日志：当任务队列已满且所有线程都在执行任务时，如果有新的任务到来，只是简单地记录日志，告知有任务被拒绝。
   根据实际情况选择合适的拒绝策略可以提高系统的性能和响应速度。

线程池处理消息堆积

线程池可以通过创建多个工作线程来处理大量的消息。当有新的消息到来时，线程池中的工作线程可以按照一定的策略（如轮询或优先级等）分配给任务执行。这样可以避免消息的堆积，提高系统的处理能力和响应速度。

线程池顺序消息处理

线程池也可以很好地支持。当有多个消息需要按照一定的顺序执行时，线程池中的工作线程可以按照先后顺序依次执行这些消息。这样可以保证消息的顺序性，避免出现任务丢失或错乱的情况。

在实现线程池时，可以根据实际需求选择不同的拒绝策略来处理无法及时处理的任务。例如，可以抛出异常告知任务无法处理，或者记录日志告知有任务被拒绝。这样可以避免系统过载导致性能下降，同时也可以提高系统的可靠性和稳定性。

总之，线程池可以有效地管理和控制线程的生命周期，提高系统的性能和响应速度，同时也可以很好地支持顺序消息处理和消息堆积的处理。

线程池监控

1. 在执行任务前后，对任务执行的时间进行统计，包括任务排队时间和执行时间。这种监控可以帮助我们了解任务的执行情况，如果发现有异常，可以及时调整。
2. 通过定时任务，定时获取活跃线程数、队列中的任务数、核心线程数、最大线程数等数据。这种监控可以帮助我们了解线程池的使用情况，如果发现有异常，也可以及时处理。
   如果大量使用线程池，对其进行监控就变得非常重要。这有助于在出现问题时，根据线程池的使用状态快速定位问题。

如何根据线程池的使用状态快速定位问题？

1. 检查线程池的配置：首先，要确保线程池的配置是正确的，包括核心线程数、最大线程数、队列大小等参数。如果配置不当，可能会导致线程池无法正常工作，甚至引起系统崩溃。
2. 查看线程池的状态：通过查看线程池的状态，可以了解线程池的使用情况，包括活跃线程数、队列中的任务数等。如果发现线程池的活跃线程数过高或过低，或者队列中的任务数过多，可能是线程池的使用存在问题。
3. 检查任务的执行情况：要了解任务的执行情况，可以查看任务的执行时间、执行次数等数据。如果发现有的任务执行时间过长，或者执行次数过多，可能是任务本身存在问题，或者线程池的处理能力不足。
4. 检查异常信息：在查看线程池的状态和任务的执行情况时，要注意查看异常信息。如果发现异常信息，要及时分析并处理。常见的异常信息包括任务执行失败、线程中断等。
5. 使用调试工具：可以使用调试工具来进一步了解线程池的使用情况。例如，可以使用JConsole、VisualVM等工具来监视线程池的状态、任务的执行情况等。
   总之，要根据线程池的使用状态快速定位问题，需要密切关注线程池的配置、状态、任务的执行情况以及异常信息等各方面的情况，并采取相应的措施进行处理。

全链路压测工具

全链路压测工具是一种用于模拟实际用户请求并测试系统性能的工具。以下是一些常见的全链路压测工具：

1. JMeter：一款开源的Java应用程序，可以用于进行负载测试、性能测试和功能测试。它支持多种协议，包括HTTP、FTP、SMTP、SOAP、REST等。你可以配置线程组的参数，例如并发用户数、循环次数等，添加HTTP请求并设置请求的URL、请求方法、请求参数等，添加断言以验证响应结果是否符合预期。然后运行测试并查看结果报告。
2. LoadRunner：一款商业化的性能测试工具，由HP公司开发。它支持多种协议，包括HTTP、HTTPS、FTP、SMTP、JDBC、ODBC等。LoadRunner提供了丰富的监控指标，能够帮助你更深入地了解系统性能。
3. Gatling：一款基于Scala的开源性能测试工具，专注于高并发场景下的负载测试。除了基本的HTTP协议支持，它还支持WebSocket、WebDAV等协议。
4. Apache Bench(ab)：一款针对HTTP协议的性能压测工具，支持在本地环境发起测试请求。它的优点是简单易用，能够输出相关性能指标。但是它只支持HTTP协议，缺少场景关联，只能对单一请求链接压测，且无图形界面。
5. locust：Python开源框架，支持多协议和复杂场景（需要二次开发），有图形化界面，框架总体日益成熟中，需要有python编程基础。
   在选择合适的全链路压测工具时，需要考虑你的具体需求和系统环境。

dubbo线程模型

Dubbo的线程模型主要涉及5个线程Dispatcher：

1. AllDispatcher：所有消息都派发到业务线程池，包括请求、响应、连接事件、断开事件、心跳等。
2. DirectDispatcher：所有消息都不派发到业务线程池，全部在IO线程上直接执行
3. MessageOnlyDispatcher：只有请求响应消息派发到业务线程池，其他连接断开事件、心跳等消息，直接在IO线程上执行。
4. ExecutionDispatcher：只把请求类消息派发到业务线程池处理，但是响应和其他连接断开事件、心跳等消息直接在IO线程上执行。
5. ConnectionOrderedDispatcher：在IO线程上，将连接断开事件放入队列，有序逐个执行，其它消息派发到业务线程池处理。
   Dubbo的协议标签提供了三个参数dispatcher、threads(默认为100) 和threadpool来为我们自定义Dubbo协议下的线程模型。如有疑问，建议咨询专业技术人员获取更多帮助。

dubbo 的远程调用原理

Dubbo 是一个高性能的 Java RPC 框架，它的远程调用原理主要包括三个部分：服务注册、服务发现和服务调用。

1. 服务注册：服务提供者将自己的服务注册到注册中心，注册中心将服务提供者的信息保存在自己的注册表中。这个过程包括生成一个唯一的 ID（例如 UUID），并将方法调用信息（如调用的接口名称，方法名称，参数值列表等）封装在一起，组成一个对象向专门存放调用信息的全局 ConcurrentHashMap 里面 put（ID， object）。
2. 服务发现：服务消费者从注册中心获取服务提供者的信息，包括服务地址、协议、端口等。这样，服务消费者就可以通过网络调用服务提供者的方法，获取返回结果。Dubbo 支持多种注册中心，包括 Zookeeper、Redis、Multicast 等。
3. 服务调用：这是 Dubbo 的核心功能之一。服务消费者通过网络调用服务提供者的方法，获取返回结果。Dubbo 支持多种协议，包括 Dubbo 协议、HTTP 协议、Hessian 协议等。Dubbo 的协议栈具有高度可扩展性和灵活性，可以根据不同的业务需求进行定制。
4. 在 Dubbo 中，服务注册和服务发现是通过注册中心来实现的。Dubbo 支持多种注册中心，包括 Zookeeper、Redis、Multicast 等。服务提供者将自己的服务信息注册到注册中心，服务消费者从注册中心获取服务提供者的信息。Dubbo 的注册中心具有高可用性和负载均衡的特点，可以有效地解决分布式系统中的服务发现问题。

dubbo 的负载均衡

Dubbo 是一个高性能的 Java RPC 框架，它提供了多种负载均衡策略以实现更高效的远程调用。Dubbo 的负载均衡主要通过以下几种策略实现：

1. RandomLoadBalance：随机负载均衡策略，通过随机选择服务提供者来分配请求。
2. RoundRobinLoadBalance：轮询负载均衡策略，按照设定好的权重依次进行调度。
3. LeastActiveLoadBalance：最少活跃度负载均衡策略，被调度的次数越少，其优选级就越高，被调度到的机率就越高。
4. ConsistentHashLoadBalance：一致性哈希负载均衡策略，对于相同参数的请求，其会被路由到相同的提供者。
5. ShortestResponseTimeLoadBalance：最短响应时间负载均衡策略，通过比较各服务提供者的响应时间来选择最短的服务提供者进行调用。
   在 Dubbo 中，默认的负载均衡策略是 RandomLoadBalance。如果消费者端没有显式的设置，但提供者端显式的设置了，且同一个服务（接口名、版本号、分组都相同）的负载均衡策略相同，那么消费者调用时会按照提供者设置的策略调用。如果多个提供者端设置的不相同，则最后一个注册的会将前面注册的信息覆盖。

dubbo的spi

Dubbo 的 SPI（Service Provider Interface）是一种服务发现机制，它可以将接口实现类的全限定名配置在文件中，并由服务加载器读取配置文件，加载实现类。这样可以在运行时，动态为接口替换实现类。Dubbo 的 SPI 机制可以很容易的通过拓展功能提供拓展功能，方便插件式开发。在 Dubbo 中，SPI 是一个非常重要的模块，基于 SPI 可以很容易的对 Dubbo 进行拓展。