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目錄

JVM1、運行數(shù)據(jù)區(qū)2、虛擬機棧3、棧內(nèi)存溢出4、NIO與BIO5、類加載器6、類加載的過程7、對象什么時候回收（判斷是否GC算法）8、JVM垃圾回收算法9、強引用、軟引用、弱引用、虛引用

多線程線程基礎(chǔ)1、創(chuàng)建線程的方式2、Runnable和Callable有什么區(qū)別3、線程有哪些狀態(tài)，狀態(tài)如何切換4、如何保證T1、T2、T3按順序執(zhí)行（join）5、notify()和notifyALL()區(qū)別6、wait和sleep的不同7、如何停止正在運行的線程

線程安全1、synchronized關(guān)鍵字底層原理2、monitor重量級鎖，鎖升級3、JMM（Java內(nèi)存模型）4、CAS（比較再交換）5、樂觀鎖與悲觀鎖6、volatile（線程可見性）7、AQS（抽象隊列同步器）8、ReentrantLock可重入鎖9、synchronized和ReentrantLock區(qū)別10、死鎖產(chǎn)生條件11、ConcurrentHashMap線程安全的HashMap12、如何保證多線程執(zhí)行安全（并發(fā)問題出現(xiàn)根本原因）

線程池1、線程池核心參數(shù)、執(zhí)行原理2、線程池中有哪些常見阻塞隊列3、如何確定核心線程數(shù)4、線程池種類

使用場景1、CountDownLatch2、控制某個方法允許并發(fā)訪問線程的數(shù)量（信號量）3、ThreadLocal線程安全

MySQL優(yōu)化定位慢查詢?nèi)绾畏治鯯QL執(zhí)行慢

索引1、索引的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2、聚簇索引與非聚簇索引3、回表查詢4、覆蓋索引5、MySQL超大分頁處理6、索引創(chuàng)建原則7、索引什么時候失效8、sql語句優(yōu)化

事務(wù)事務(wù)特性（ACID）隔離級別：

主從同步

Redis緩存1、緩存問題緩存穿透緩存雪崩緩存擊穿

2、如何修改Redis中的數(shù)據(jù)雙寫一致性強一致性的解決方案最終一致性的解決方案

3、緩存持久化RDBAOFRDB-AOF混合

4、數(shù)據(jù)過期刪除策略（時間）惰性刪除定期刪除

5、數(shù)據(jù)淘汰策略（空間、內(nèi)存）

分布式鎖Redisson

集群主從復(fù)制哨兵模式分片集群

為什么快

SSM1、Spring框架中單例bean是線程安全的嗎2、什么是AOP3、Spring中事務(wù)失效的場景4、Spring中循環(huán)引用5、Springboot自動配置原理6、Spring框架常見注解7、MyBatis執(zhí)行流程8、Mybatis是否支持延時加載9、Mybatis一級、二級緩存攔截器

SpringCloud1、SpringCloud的5大組件2、SpringCloud如何實現(xiàn)服務(wù)的注冊發(fā)現(xiàn)3、負載均衡如何實現(xiàn)4、服務(wù)雪崩（降級熔斷）5、限流6、分布式事務(wù)CAP和BASE解決分布式事務(wù)思想和模型seata

7、接口的冪等性問題

RabbitMQRabbitMQ模式交換機類型消息可靠性消息重復(fù)消費如何解決？延時消息死信交換機

消息堆積解決？

JVM

1、運行數(shù)據(jù)區(qū)

方法區(qū)/元空間 JKD8后，堆中永久代變成了元空間 線程共享區(qū)域，保存對象的類型數(shù)據(jù) 靜態(tài)域：存放靜態(tài)成員 常量池：存放字符串常量對象和基本類型常量堆 線程共享區(qū)域，保存對象實例、數(shù)組，內(nèi)存不足拋出OutOfMempryErroe異常 年輕代：伊甸園區(qū)+幸存者區(qū)(s0+s1)；伊甸園區(qū)GC一次進入幸存者區(qū) 老年代：保存生命周期長的對象；年齡到15后，進入老年代 永久代：1.8后被移除，數(shù)據(jù)存入元空間，防止內(nèi)存溢出虛擬機棧 線程私有，存儲基本數(shù)據(jù)類型，引用對象的地址 每個線程運行時需要的內(nèi)存，先進后出 棧幀對應(yīng)每次方法調(diào)用所占內(nèi)存 活動棧幀對應(yīng)當(dāng)前正在執(zhí)行的方法本地方法棧 調(diào)用非Java代碼的接口程序計數(shù)器 線程私有，每個線程都有各自的程序計數(shù)器 記錄正在執(zhí)行的字節(jié)碼地址

棧管運行，堆管存儲

2、虛擬機棧

方法內(nèi)局部變量是否線程安全？

方法內(nèi)局部變量沒有逃離方法的作用范圍，則是線程安全的局部變量引用了對象，或逃離了方法作用范圍（return），則線程不安全

3、棧內(nèi)存溢出

棧幀過多，比如遞歸調(diào)用（StackOverFlowError）

4、NIO與BIO

NIO 使用非阻塞式 I/O，而 BIO 使用阻塞式 I/O。 在阻塞式 I/O 中，當(dāng)一個 I/O 操作完成之前，線程會一直被阻塞，直到 I/O 操作完成； 在非阻塞式 I/O 中，線程可以繼續(xù)執(zhí)行其他任務(wù)，直到 I/O 操作完成并返回結(jié)果。 BIO操作磁盤文件時，需要將文件從系統(tǒng)內(nèi)存讀取進Java堆內(nèi)存再進行操作 NIO操作時，使用直接內(nèi)存做為數(shù)據(jù)緩沖區(qū)， 直接內(nèi)存：Java可直接操作磁盤文件 讀寫性能高，不受JVM內(nèi)存回收管理。但回收成本高

5、類加載器

類加載器將字節(jié)碼加載到JVM中

Bootstrap 啟動類加載器ExtClassLoader 擴展類加載器AppClassLoader 應(yīng)用類加載器

類加載器的雙親委派機制

3種加載器如果父類加載器已經(jīng)可以加載，則不用自身加載

可以避免某一個類被重復(fù)加載，保證唯一性 為了安全，保證類庫API不會被修改

6、類加載的過程

加載：將字節(jié)碼文件通過IO流讀取到JVM的方法區(qū)，并同時在堆中生成Class對像。

驗證：校驗字節(jié)碼文件的正確性。

準(zhǔn)備：為類的靜態(tài)變量分配內(nèi)存，并初始化為默認值；對于final static修飾的變量，在編譯時就已經(jīng)分配好內(nèi)存了。

解析：將類中的符號引用轉(zhuǎn)換為直接引用。

初始化：對類的靜態(tài)變量初始化為指定的值，執(zhí)行靜態(tài)代碼。

7、對象什么時候回收（判斷是否GC算法）

可達性分析算法 對象沒有任何引用指向它，就可以被回收

8、JVM垃圾回收算法

標(biāo)記清除 根據(jù)可達性分析進行標(biāo)記，再清除標(biāo)記整理 標(biāo)記清除后，將存活對象都向內(nèi)存一段移動復(fù)制算法

9、強引用、軟引用、弱引用、虛引用

強引用 只要GC Roots能找到，就不會被回收 軟引用 多次垃圾回收后，內(nèi)存依然不夠，就會被回收 弱引用 只要進行了垃圾回收，就會被回收 虛引用 在任何時候都可能被垃圾回收器回收。必須和引用隊列聯(lián)合使用

多線程

線程基礎(chǔ)

1、創(chuàng)建線程的方式

實現(xiàn)Thread類實現(xiàn)Runnable接口實現(xiàn)Callable接口創(chuàng)建線程池

2、Runnable和Callable有什么區(qū)別

Runnable接口run方法沒有返回值Callable接口run方法有返回值，F(xiàn)utureTask可以獲取異步執(zhí)行結(jié)果Runnable接口run方法異常只能內(nèi)部處理，不能拋出Callable接口run方法允許拋出異常

3、線程有哪些狀態(tài)，狀態(tài)如何切換

新建：新創(chuàng)建了一個線程對象，和其他java對象一樣，僅在堆中分配內(nèi)存。就緒： 線程對象創(chuàng)建后，其他線程調(diào)用了該對象的 start() 方法。線程已具備了條件，只須再獲得CPU便可立即執(zhí)行運行：就緒態(tài)的線程獲得了CPU時間片，執(zhí)行程序代碼阻塞：阻塞狀態(tài)是線程因為某種原因放棄CPU使用權(quán)，有機會轉(zhuǎn)到運行狀態(tài)。

等待阻塞：運行狀態(tài)中的線程執(zhí)行 wait 方法，等待阻塞；其他線程調(diào)用notify()切換為可執(zhí)行態(tài)同步阻塞：如果沒有獲得鎖，進入阻塞狀態(tài)，獲得鎖后切換為可執(zhí)行態(tài)其他阻塞：運行的線程執(zhí)行sleep(50)方法，進入等待倒計時，時間到了切換為可執(zhí)行態(tài) 死亡：線程執(zhí)行完了或者因異常退出run()方法

4、如何保證T1、T2、T3按順序執(zhí)行（join）

join()：阻塞當(dāng)前線程，讓當(dāng)前線程等待另一個線程執(zhí)行完畢的方法在線程T2中t1.join；在線程T3中t2.join

5、notify()和notifyALL()區(qū)別

notify()：只隨機喚醒一個wait線程notifyALL()：喚醒所有wait線程

6、wait和sleep的不同

共同點：wait()、wait(long)、sleep(long)都是讓當(dāng)前線程暫時放棄CPU使用權(quán)，進入阻塞

不同點

方法歸屬不同

sleep是Thread靜態(tài)方法。wait是Object成員方法 醒來時間不同

wait(long)、sleep(long)等待時間后醒來wait()、wait(long)還可以被notify喚醒，不喚醒則一直等待 鎖特性不同

wait方法調(diào)用必須獲取wait對象的鎖，而sleep無此限制 Object object = new Object();

Thread t1 = new Thread(() ->{

synchronized (object){

object.wait(); //wait必須與synchronized配合使用

}

});

wait方法執(zhí)行后會釋放鎖，允許其他線程獲得該對象鎖（釋放鎖不用喚醒或等待時間結(jié)束） sleep在synchronized中執(zhí)行，不會釋放對象鎖

7、如何停止正在運行的線程

stop方法，不推薦，已過時 使用退出標(biāo)志，使線程正常退出（run方法執(zhí)行完成后線程終止） class MyThread extends Thread {

private volatile boolean running = true; //注意volatile線程可見性

public void run() {

while (running) {

// 線程的執(zhí)行邏輯

}

}

public void stopThread() {

running = false;

}

}

MyThread thread = new MyThread();

thread.start();

// 停止線程

thread.stopThread();

interrupt方法中斷線程（類似推出標(biāo)志）

打斷阻塞線程（sleep、wait、join），線程會拋出InterruptedException 打斷正常線程，根據(jù)打斷標(biāo)志標(biāo)記是否退出線程 class MyRunnable implements Runnable {

public void run() {

while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {

// 線程的執(zhí)行邏輯

}

}

}

Thread thread = new Thread(new MyRunnable());

thread.start();

// 停止線程

thread.interrupt();

線程安全

1、synchronized關(guān)鍵字底層原理

synchronized對象鎖，同一時刻只能有一個線程持有 底層是monitor實現(xiàn)，內(nèi)部有三個屬性

owner：關(guān)聯(lián)獲得鎖的線程，只能關(guān)聯(lián)一個entrylist：關(guān)聯(lián)處于阻塞狀態(tài)的線程waitset：關(guān)聯(lián)處于waiting狀態(tài)的線程 synchronized有偏向鎖狀態(tài)、輕量級鎖狀態(tài)、重量級鎖狀態(tài)三種形式

2、monitor重量級鎖，鎖升級

鎖主要存在四種狀態(tài)，依次是：無鎖狀態(tài)、偏向鎖狀態(tài)、輕量級鎖狀態(tài)、重量級鎖狀態(tài)，性能依次是從高到低。鎖可以從偏向鎖升級到輕量級鎖，再升級的重量級鎖。但是鎖的升級是單向的，也就是說只能從低到高升級，不會出現(xiàn)鎖的降級。

重量級鎖：底層使用monitor，會涉及用戶態(tài)與內(nèi)核態(tài)的切換，性能較低輕量級鎖：線程加鎖時間錯開（沒有競爭）時使用。修改了對象頭的鎖標(biāo)志，修改使用了CAS偏向鎖：很長時間都只被一個線程使用鎖時使用。第一次修改標(biāo)志用CAS，之后不用。

一旦鎖發(fā)生了競爭，都會升級為重量級鎖。

3、JMM（Java內(nèi)存模型）

定義了共享內(nèi)存中多線程程序讀寫操作

JMM把內(nèi)存分為：私有的工作內(nèi)存、共享的主內(nèi)存

線程共享：堆、方法區(qū) 線程私有：程序計數(shù)器、虛擬機棧、本地方法棧

4、CAS（比較再交換）

（compare And Swap）比較再交換，樂觀鎖/自旋鎖，其他線程可以修改共享變量 線程讀取數(shù)據(jù)操作完成，再把數(shù)據(jù)寫入共享空間， 比較是否與讀取數(shù)據(jù)時相同，不同則重新讀取再做操作。

沒有加鎖，線程不會陷入阻塞，效率較高

如果競爭激烈，重試頻繁發(fā)生，效率會受影響

實現(xiàn)：Unsafe類的compareAndSwap方法

5、樂觀鎖與悲觀鎖

樂觀鎖 CAS，不怕其他線程修改共享數(shù)據(jù)（樂觀地認為別的線程不會修改共享數(shù)據(jù)）悲觀鎖 synchronized、ReentrantLock，防止其他線程修改數(shù)據(jù)（悲觀地認為別的線程會修改共享數(shù)據(jù)）

6、volatile（線程可見性）

用volatile修飾共享變量

防止編譯器優(yōu)化讓一個線程對共享變量的修改對另一個線程可見禁止指令重排序 技巧：

寫變量讓volatile修飾的變量在代碼最后位置讀變量讓volatile修飾的變量在代碼最開始位置

7、AQS（抽象隊列同步器）

AbstractQueuedSynchronizer 抽象隊列同步器，是一種鎖機制

常見實現(xiàn)

ReentrantLock 阻塞式鎖 Semaphora 信號量 CountDownLatch 倒計時鎖 AQS內(nèi)部維護了一個先進先出的雙向隊列，存儲排隊的線程 AQS可以是非公平鎖、公平鎖。取決于新來的線程直接競爭還是排隊。 AQS內(nèi)部有一個屬性state，相當(dāng)于一個資源，默認為0（無鎖） 如果隊列中有一個線程修改成功了state為1，則相當(dāng)于當(dāng)前線程獲取了資源 多個線程修改state時，使用CAS操作，保證原子性

8、ReentrantLock可重入鎖

利用CAS+AQS實現(xiàn) ReentrantLock支持重新進入的鎖，調(diào)用lock獲取鎖后，再次調(diào)用lock是不會阻塞的 支持公平鎖與非公平鎖，無參默認是非公平鎖，可傳參設(shè)置為公平鎖

9、synchronized和ReentrantLock區(qū)別

public class Syn implements Runnable{

Object lock = new Object();

@Override

public void run() {

synchronized (lock){

try {

Thread.sleep(3000);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

}

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

public static void lock1() {

try {

lock.lock();

} finally {

lock.unlock();

}

}

語法

使用synchronized時，退出同步代碼塊，鎖會自動釋放使用lock時，需要手動調(diào)用unlock方法釋放鎖 功能

二者都屬于悲觀鎖，都有互斥、同步、可重入功能Lock提供了synchronized不具備功能

公平鎖：可傳參設(shè)置為公平鎖可打斷：打斷后，不會進入阻塞狀態(tài)可超時：設(shè)置等待鎖時間多條件變量：多個線程設(shè)置await等待、signal執(zhí)行（t1.signalAll，喚醒t1.await所有線程） Lock有不同實現(xiàn)，如ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock（讀寫鎖） 性能

沒有競爭時，synchronized做了很多優(yōu)化，如偏向鎖、輕量級鎖，性能好競爭激烈時，lock的實現(xiàn)性能更好

10、死鎖產(chǎn)生條件

一個線程需要同時獲取多把鎖，此時容易發(fā)生死鎖 jdk自帶的jps可檢測死鎖

11、ConcurrentHashMap線程安全的HashMap

底層與HashMap一樣，數(shù)組+鏈表/紅黑樹使用synchronized鎖定鏈表或紅黑樹的首節(jié)點（數(shù)組的單個位置）CAS添加新節(jié)點

12、如何保證多線程執(zhí)行安全（并發(fā)問題出現(xiàn)根本原因）

原子性 synchronized或lock鎖解決內(nèi)存可見性 volatile解決有序性 （指令重排列） volatile解決

線程池

1、線程池核心參數(shù)、執(zhí)行原理

corePoolSize 核心線程數(shù)maximumPoolSize 最大線程數(shù) = （核心線程數(shù)+救急線程數(shù)）keepAliveTime 生存時間：救濟線程的生存時間，生存時間內(nèi)沒有新任務(wù)，此線程資源會釋放unit 時間單位：救濟線程生存時間單位workQueue 阻塞隊列：核心線程已滿，任務(wù)進入阻塞隊列；阻塞隊列滿了，創(chuàng)建救急線程threadFactory 線程工廠：定制線程對象創(chuàng)建，可設(shè)置線程名字handler 拒絕策略：核心線程數(shù)、 阻塞隊列、救急線程數(shù)全滿，觸發(fā)拒絕策略

執(zhí)行原理

提交任務(wù)進入核心線程

核心線程沒滿，添加到工作線程并執(zhí)行核心線程滿了，進入阻塞隊列 進入阻塞隊列

阻塞隊列沒滿，添加到阻塞隊列阻塞隊列滿了，創(chuàng)建臨時線程 創(chuàng)建臨時線程

核心線程數(shù)+臨時線程數(shù) < 最大線程數(shù) 創(chuàng)建臨時線程執(zhí)行任務(wù)（也會執(zhí)行阻塞隊列中任務(wù)）核心線程數(shù)+臨時線程數(shù) = 最大線程數(shù) 觸發(fā)handler拒絕策略

直接拋出異常（默認）調(diào)用者來執(zhí)行任務(wù)（主線程執(zhí)行）丟棄阻塞隊列最靠前的任務(wù)，并執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)（加入阻塞隊列）直接丟棄任務(wù)

2、線程池中有哪些常見阻塞隊列

workQueue 阻塞隊列

ArrayBlockingQueue 基于數(shù)組結(jié)構(gòu)的有界阻塞隊列，F(xiàn)IFO

強制有界（初始化參數(shù)）提前初始化Node數(shù)組，提前創(chuàng)建一把鎖，鎖數(shù)組 LinkedBlockingQueue 基于鏈表結(jié)構(gòu)的有界阻塞隊列，F(xiàn)IFO

默認無界（無參數(shù)則為int最大值），支持有界創(chuàng)建節(jié)點時才添加數(shù)據(jù)，入隊生成新的Node兩把鎖，鎖鏈表頭與鏈表位 DelayedWord 優(yōu)先級隊列，執(zhí)行時間最靠前的先出隊

3、如何確定核心線程數(shù)

IO密集型任務(wù)：文件讀寫、DB讀寫、網(wǎng)絡(luò)請求

核心線程數(shù)設(shè)置為2N+1 CPU密集型任務(wù)：計算型、Bitmap轉(zhuǎn)換

核心線程數(shù)設(shè)置為N+1

N為CPU核數(shù)

4、線程池種類

使用Executors創(chuàng)建自帶的線程池（不建議使用，可用ThreadPoolExecutor自定義線程池）

固定線程數(shù)的線程池（FixedThreadPool）

核心線程數(shù) = 最大線程數(shù)（沒有臨時線程數(shù)）阻塞隊列為LinkedBlockingQueue，容量為int最大值適用于任務(wù)量已知，相對耗時的任務(wù) 單線程化的線程池（SingleThreadExecutor）

核心線程數(shù) = 最大線程數(shù) = 1阻塞隊列為LinkedBlockingQueue，容量為int最大值適用于按照順序執(zhí)行的任務(wù) 如果當(dāng)前線程意外終止，線程池會創(chuàng)建一個新的線程來代替它，保證線程的可用性。 可緩存線程池（CachedThreadPool）

核心線程數(shù) = 0；最大線程數(shù) = int最大值適用于任務(wù)數(shù)比較密集，但每個任務(wù)執(zhí)行時間較短 可延時、周期執(zhí)行的線程池（ScheduledThreadPoolExecutor）

可設(shè)置執(zhí)行任務(wù)開始時間

使用場景

1、CountDownLatch

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2); //參數(shù)2

new Thread(()->{

latch.countDown; //調(diào)用一次減1

}).start();

new Thread(()->{

latch.countDown;

}).start();

latch.await(); //為0時喚醒，繼續(xù)執(zhí)行

2、控制某個方法允許并發(fā)訪問線程的數(shù)量（信號量）

Semaphore信號量

3、ThreadLocal線程安全

set設(shè)置值、get獲取值、remove清除值

ThreadLocal實現(xiàn)資源對象線程隔離，每個線程各用各的資源對象ThreadLocal實現(xiàn)線程內(nèi)的資源共享

ThreadLocal會導(dǎo)致內(nèi)存泄漏，因為ThreadLocalMap中key是弱引用、值是強引用

內(nèi)存泄漏：已動態(tài)分配的堆內(nèi)存由于某種原因程序未釋放或無法釋放

MySQL

優(yōu)化

定位慢查詢

運維工具（skywalking）mysql中慢查詢?nèi)罩?，sql執(zhí)行超過2秒就會記錄

如何分析SQL執(zhí)行慢

explain或desc加在sql前

顯示信息：

key 當(dāng)前sql實際命中索引（檢查索引是否失效） key_len 索引占用大小 type 連接類型，由好到差依次為以下

const：根據(jù)鍵查詢eq_ref：主鍵索引查詢或唯一索引查詢ref：索引查詢range：范圍查詢index：索引樹掃描all：全盤掃描

索引

1、索引的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

MySQL的InnoDB引擎采用B+樹，階數(shù)更多，路徑更短B+樹非葉子節(jié)點只存儲指針，葉子節(jié)點存儲數(shù)據(jù)B+樹的葉子節(jié)點是雙向鏈表，且是從小到大的有序鏈表

2、聚簇索引與非聚簇索引

主鍵就是聚簇索引（聚集索引），葉子節(jié)點保存了整行數(shù)據(jù)非聚簇索引（二級索引），自己創(chuàng)建的索引，葉子節(jié)點保存的是對應(yīng)主鍵

3、回表查詢

通過二級索引找到對應(yīng)主鍵值，再到聚集索引中查找正行數(shù)據(jù)

4、覆蓋索引

查詢使用了索引，并需要返回的列，在該索引中已經(jīng)全部能夠找到（不需要回表查詢）

#當(dāng)id、name創(chuàng)建了索引，id為主鍵

select * from user where id = 1;

#是覆蓋索引，聚集索引中包含所有行信息

select id, name from user where name = 'jack';

#是覆蓋索引，二級索引中包含主鍵，且name是索引

5、MySQL超大分頁處理

當(dāng)數(shù)據(jù)量特別大，limit分頁查詢，需要進行排序，效率低解決：覆蓋索引+子查詢

6、索引創(chuàng)建原則

表數(shù)據(jù)量大，查詢頻繁，可以給表創(chuàng)建索引（單表超過10萬條）字段常被用于條件、排序、分組，創(chuàng)建索引使用聯(lián)合索引（復(fù)合索引），避免回表控制索引數(shù)量

7、索引什么時候失效

使用explain在sql前判斷是否索引失效

聯(lián)合索引，違反最左前綴原則范圍查詢右邊的列，不能使用索引不要在索引列上進行運算操作字符串不加單引號（數(shù)字類型與String類型的 ‘0’）以百分號%開頭like模糊查詢，索引失效

8、sql語句優(yōu)化

避免使用select *避免索引失效寫法用union all代替union，union會多一次過濾，效率低避免在where字句中對字段進行表達式操作（可能索引失效）多表查詢，用小表驅(qū)動大表批量操作

事務(wù)

事務(wù)特性（ACID）

原子性（Atomicity）： 事務(wù)是不可分割的最小操作單元，要么全部完成，要么全部失敗一致性（Consistency）： 事務(wù)完成時，必須使所有數(shù)據(jù)都保持一致隔離性（Isolation）： 允許并發(fā)事務(wù)同時對其數(shù)據(jù)進行讀寫和修改的能力， 隔離性可以防止多個事務(wù)并發(fā)執(zhí)行時由于交叉執(zhí)行而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。持久性（Durability）： 事務(wù)處理結(jié)束后，對數(shù)據(jù)的修改就是永久的

隔離級別：

讀未提交（Read uncommitted）讀提交（read committed） Oracle默認的隔離級別 解決臟讀：讀到事務(wù)沒提交的數(shù)據(jù)可重復(fù)讀（repeatable read） MySQL默認的隔離級別 解決不可重復(fù)讀：事務(wù)讀取同一條數(shù)據(jù)，讀取數(shù)據(jù)不同串行化（Serializable） 表級鎖，讀寫都加鎖，效率低下,安全性高,不能并發(fā)。 解決幻讀：查詢時沒有數(shù)據(jù)，插入時發(fā)現(xiàn)已經(jīng)存在，好像出現(xiàn)幻覺

主從同步

二進制日志(BINLOG)記錄了所有的DDL與DML

Redis

緩存

1、緩存問題

緩存穿透

查Redis、數(shù)據(jù)庫都不存在的數(shù)據(jù)，架空結(jié)果緩存：緩存空數(shù)據(jù)

高并發(fā)請求沒有命中緩存，則所有請求都會直接查詢數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫崩潰 查詢一個一定不存在的數(shù)據(jù)，由于緩存不命中，每次都會去查詢數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致緩存失去意義

解決

null結(jié)果緩存（緩存空數(shù)據(jù)），并加入短暫過期時間布隆過濾器（hash算法，bitmap）

緩存雪崩

大量緩存key同時失效：加時間隨機值

設(shè)置緩存時，采用了相同過期時間，導(dǎo)致緩存在某一時刻同時失效 大量請求全部轉(zhuǎn)發(fā)到DB，導(dǎo)致瞬時壓力過重雪崩

解決：在失效時間上加一個隨機值，比如1-5分鐘

緩存擊穿

熱點key失效被大量訪問：加鎖

某一個高頻熱點key，在失效后，正好有大量請求同時訪問，這些key的查詢都會落在DB上

解決：加鎖，大量并發(fā)只讓一個人查，存入緩存，其他人再從緩存查

2、如何修改Redis中的數(shù)據(jù)

雙寫一致性

當(dāng)修改了數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)也要同時更新緩存的數(shù)據(jù)，緩存和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)要保存一致

解決同時修改緩存與數(shù)據(jù)庫時，的數(shù)據(jù)一致性

強一致性的解決方案

業(yè)務(wù)必須保證強一致性

延時雙刪

刪除緩存 修改數(shù)據(jù)庫 延時 刪除緩存為什么刪兩次？在修改數(shù)據(jù)庫前，可能沒修改完成時被讀取到緩存中 延時作用：Redis主從架構(gòu)，保證從機也同步了數(shù)據(jù)缺點：有臟數(shù)據(jù)風(fēng)險，因為延時時間不好確定 讀寫鎖 加入緩存的數(shù)據(jù)，讀多寫少 寫時加鎖，可讀取

最終一致性的解決方案

業(yè)務(wù)可以允許數(shù)據(jù)短暫不一致

通過MQ異步通知保證數(shù)據(jù)的最終一致性

修改數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) -> mq發(fā)布消息 -> 業(yè)務(wù)跟新緩存

3、緩存持久化

RDB

(Redis Database)

在指定時間間隔內(nèi)，執(zhí)行數(shù)據(jù)集的時間點快照 保存時將內(nèi)存中數(shù)據(jù)集寫入磁盤，恢復(fù)時再從磁盤寫入內(nèi)存

自動觸發(fā)

每多少秒有操作，自動保存dump.rdb文件自動恢復(fù)，當(dāng)redis掛掉，再啟動會自動讀取dump.rdb文件文件并恢復(fù) 手動觸發(fā)

save(不用)：會阻塞redis服務(wù)器，此時redis不能處理其他bgsave(可使用)：不阻塞

AOF

(Append Only File) 追加文件

以日志記錄每個寫操作。 默認沒有開啟，在conf里設(shè)置

三種保存頻率

1、no 系統(tǒng)控制，性能最好，但可靠性差，可能丟失大量數(shù)據(jù) 2、everysec（一般采用）每秒刷盤，性能適中，最多丟一秒數(shù)據(jù) 3、always 每次查詢時刷盤，可靠性高，但性能影響大

RDB-AOF混合

建議混合使用

RDB和AOF同時開啟，重啟時只會加載aof文件，不會加載rdb文件 aof優(yōu)先級高于rdb

4、數(shù)據(jù)過期刪除策略（時間）

惰性刪除

設(shè)置key過期后不管它，當(dāng)用到時在檢查是否過期，過期則刪

優(yōu)點：對cpu友好，不浪費時間檢查過期

缺點：對內(nèi)存不友好，過期后沒有刪除

定期刪除

每隔一段時間，對key檢查，刪除過期key

Redis過期策略：惰性刪除+定期刪除

5、數(shù)據(jù)淘汰策略（空間、內(nèi)存）

Redis內(nèi)存不夠，此時向Redis中添加新的key，那么Redis會根據(jù)某種規(guī)則將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)刪除

noeviction：不淘汰任何key，但內(nèi)存滿是不允許寫入新數(shù)據(jù)，默認volatile-ttl：對設(shè)置了ttl的key，比較key的剩余ttl值，小的被淘汰allkeys-random：對全體key，隨機淘汰volatile-random：對設(shè)置了ttl的值隨機淘汰allkeys-lru：對全體key，基于LRU算法進行淘汰（LRU：最近最少使用）volatile-lru：對設(shè)置了ttl的key，基于LRU算法進行淘汰allkeys-lfu：對全體key，基于LFU算法進行淘汰（LFU：最少使用頻率）volatile-lfu：對設(shè)置了ttl的key，基于LFU算法進行淘汰

優(yōu)先使用：allkeys-lru

分布式鎖

獲取鎖

SET lock value NX EX 10

#NX是互斥，EX是設(shè)置超時時間（超時時間防止服務(wù)宕機而不會釋放鎖）

釋放鎖

DEL key

#釋放鎖，刪除即可

redisson底層采用sentnx命令實現(xiàn)分布式鎖（設(shè)置ttl，防止宕機后，鎖永遠無法釋放） SET if not exists（如果key不存在則SET：只能有一個獲取鎖成功）

setnx lock 1 #獲取鎖，返回1獲取鎖成功

setnx lock 2 #因為lock為key值已存在，所以返回0，獲取鎖失敗

del lock 1 #釋放鎖

setnx實現(xiàn)分布式鎖缺點

不可重入不可重試超時釋放主從一致性

Redisson

依賴、配置、注入使用

redisson實現(xiàn)分布式鎖

可重入鎖：判斷獲取鎖的對象是否是當(dāng)前線程，是則count++，標(biāo)識重入次數(shù) 可重試 watch dog 鎖續(xù)期機制：給持有鎖的線程續(xù)期（默認每隔10秒續(xù)期一次） 不能解決主從數(shù)據(jù)一致性

使用multiLock實現(xiàn)主從數(shù)據(jù)一致性： 在所有Redis主節(jié)點設(shè)置聯(lián)合鎖，使用時必須所有節(jié)點都獲取鎖成功 缺點：運維成本高，實現(xiàn)復(fù)雜

RedissonClient redissonClient;

RLock lock = redissonClient.getLock();

boolean islock = lock.tryLock(1,10,TimeUnit.SECONDS)

//參數(shù)：獲取鎖最大等待時間（期間可重試），鎖自動釋放時間，時間單位

if(islock){

try{

執(zhí)行業(yè)務(wù)

}finally{

lock.unlock(); //釋放鎖

}

}

redis分布式鎖，如何實現(xiàn)

使用redisson實現(xiàn)的分布式鎖，底層是setnx和lua腳本

redisson實現(xiàn)分布式鎖，如何控制鎖的有效時常

線程獲取鎖成功后，看門狗會給有鎖的線程續(xù)期（默認10秒續(xù)期一次）

redisson的鎖可重入嗎

可重入

集群

主從復(fù)制

讀寫分離 從機只能讀，不能寫。

復(fù)制原理工作流程

slave啟動，同步初清 slave啟動時，會一次性同步master，自生數(shù)據(jù)被覆蓋清除首次連接，全量復(fù)制 master收到命令后，觸發(fā)RDB，將RDB文件發(fā)送給slave，實現(xiàn)復(fù)制初始化心跳持續(xù)，保持通訊 每10秒發(fā)心跳，保持通訊進入平穩(wěn)，增量復(fù)制 master繼續(xù)將收到的修改命令轉(zhuǎn)給slaver，完成同步從機下線，重連續(xù)傳 slaver下線后，master檢查offset偏移量，slaver上線后再發(fā)給slaver

缺點

復(fù)制延時，信號衰減master掛了，slaver不會上位成為master

哨兵模式

哨兵sentinel

master主機故障后，根據(jù)投票數(shù)自動將某一從庫轉(zhuǎn)換為主庫

哨兵作用：

監(jiān)控redis運行狀態(tài)，包括master和slavemaster主機down后，自動將從機上位為主機

分片集群

集群cluster，自帶sentinel故障轉(zhuǎn)移機制，無需再使用哨兵功能

可將多個master看作一個整體，但每個單獨master處理數(shù)據(jù)不同，擴大了數(shù)據(jù)存儲量 根據(jù)槽位把每個key分配到不同的master，每個master負責(zé)不同的key

Redis分片集群作用

集群有多個master，可以保存不同數(shù)據(jù)，增大數(shù)據(jù)存儲量整合了主從復(fù)制和哨兵模式

Redis分片集群數(shù)據(jù)如何存儲和讀取

哈希槽，將插槽分配到不同實例根據(jù)key計算哈希值，找到插槽所在的實例

為什么快

Redis是單線程的，但為什么還快？

Redis是純內(nèi)存操作單線程可避免不必要的上下文切換可競爭條件使用I/O多路復(fù)用模型，非阻塞IO

SSM

1、Spring框架中單例bean是線程安全的嗎

不是線程安全，對bean中可修改的成員變量，要考慮線程安全問題（加鎖）

2、什么是AOP

面向切面編程，將與業(yè)務(wù)無關(guān)，可重用的模塊抽取出來，做統(tǒng)一處理使用場景：記錄操作日志、緩存處理、spring中內(nèi)置事務(wù)處理

3、Spring中事務(wù)失效的場景

自己吞了異常異常捕獲處理。異常捕獲不會失效；自己處理異常導(dǎo)致事務(wù)無法回滾，失效 解決：手動拋出。在catch塊添加 throw new RuntimeException(e) 拋出拋出檢查異常。throws FileNotFoundException 。Spring默認指揮回滾非檢查異常 解決：@Transactional(rollbackFor=Exception.class)非public方法導(dǎo)致事務(wù)失效。Spring為方法創(chuàng)建代理、添加事務(wù)通知，前提是public的 解決：改為public方法

4、Spring中循環(huán)引用

兩個bean對象互相持有對方，比如A依賴于B，B依賴于A

Spring框架三級緩存解決大部分循環(huán)依賴

一級緩存：單例池，緩存初始化完成的bean對象二級緩存：緩存早期bean對象（未走完生命周期）三級緩存：緩存ObjectFactory對象工廠，用來創(chuàng)建對象 構(gòu)造方法中出現(xiàn)循環(huán)依賴 解決：@Lazy 懶加載，需要時再進行bean對象創(chuàng)建

5、Springboot自動配置原理

@SpringBootApplication中有一個@EnableAutoConfiguration注解 里面通過@Import注解導(dǎo)入相關(guān)配置選擇器

6、Spring框架常見注解

@Component、@Controller、@Service 實例化Bean @Autowired 依賴注入 @Configuration 指定當(dāng)前類為Spring配置類 @ComponentScan 初始化容器時要掃描的包 @Bean 加入Spring容器 @Aspect、@Before、@After、@Around 面向切面編程 @RequestMapping、@PostMapping 請求路徑 @RequestParam 傳入?yún)?shù)與接受參數(shù)不同時，指定參數(shù)名稱 @PathViriable 從請求路徑獲取參數(shù)

7、MyBatis執(zhí)行流程

讀取MyBatis配置文件mybatis-config.xml構(gòu)建會話工廠SqlSessionFactory創(chuàng)建SqlSession對象操作數(shù)據(jù)庫接口，Executor執(zhí)行器Executor接口中有MappedStatement類型參數(shù)，封裝了映射信息輸入?yún)?shù)映射輸出結(jié)果映射

8、Mybatis是否支持延時加載

延時加載，需要用到數(shù)據(jù)時才加載 支持一對一，一對多關(guān)聯(lián)查詢的延時加載默認關(guān)閉，可配置啟用

9、Mybatis一級、二級緩存

一級緩存 HashMap本地緩存，作用域Session，當(dāng)Session關(guān)閉后清空，默認打開二級緩存 HashMap本地緩存，作用域namespace。需要單獨開啟 當(dāng)一個作用域（一、二級緩存）增刪改后，select中緩存被清空

攔截器

implements HandlerInterceptor //繼承攔截器

boolean preHandle(){} //重寫方法，返回true放行；返回false攔截

implements WebMvcConfigurer //配置，注冊攔截器

void addInterceptors //重寫方法，可添加排除攔截的路徑

SpringCloud

1、SpringCloud的5大組件

注冊中心/配置中心 Nacos 服務(wù)網(wǎng)關(guān) Gateway 負載均衡 Ribbon 服務(wù)調(diào)用 Feign 服務(wù)保護 Sentinel

OpenFeign整合了Ribbon+RestTemplate

2、SpringCloud如何實現(xiàn)服務(wù)的注冊發(fā)現(xiàn)

服務(wù)注冊： 服務(wù)提供者需要把自己的信息注冊到nacos，由nacos保存這些信息，如：ip、服務(wù)名稱、端口服務(wù)發(fā)現(xiàn)： 服務(wù)消費者向nacos拉取服務(wù)列表信息，如果服務(wù)提供者有集群，會使用負載均衡算法，選擇一個發(fā)起調(diào)用服務(wù)監(jiān)控 服務(wù)提供者會向nacos發(fā)送心跳，如果90秒沒收到心跳，則服務(wù)從nacos剔除

3、負載均衡如何實現(xiàn)

Nginx 服務(wù)器負載均衡

Ribbon 本地負載均衡

遠程調(diào)用的feign會使用Ribbon實現(xiàn)負載均衡

負載均衡策略

輪詢、權(quán)重，響應(yīng)時間長、權(quán)重小隨機，區(qū)域敏感策略（默認） 以區(qū)域可用服務(wù)器為基礎(chǔ)做服務(wù)器選擇

4、服務(wù)雪崩（降級熔斷）

服務(wù)互相調(diào)用，一個服務(wù)失敗，可能導(dǎo)致整條鏈路服務(wù)失敗解決

服務(wù)降級 當(dāng)服務(wù)調(diào)用不可用時，服務(wù)自我保護機制，確保服務(wù)不會崩潰（不在拋異常，而是返回給用戶消息） 在Feign接口中fallback編寫降級邏輯（處理服務(wù)調(diào)用失敗，如返回網(wǎng)絡(luò)連接失?。┓?wù)熔斷 如果10秒內(nèi)請求失敗率超過50%，觸發(fā)熔斷機制 之后每隔5秒重新嘗試請求，失敗則繼續(xù)熔斷、成功則恢復(fù)正常請求 默認關(guān)閉，需要手動開啟

5、限流

Nginx限流 控制速率，漏桶算法，固定速率處理請求，可應(yīng)對突發(fā)流量 控制并發(fā)數(shù)，限制單個ip的連接數(shù)網(wǎng)關(guān)限流 令牌桶算法，可根據(jù)IP或路徑限流，可設(shè)置每秒填充速率，和令牌桶總?cè)萘?每秒生成令牌，每個令牌對應(yīng)一個請求，可提前生成令牌

6、分布式事務(wù)

分布式系統(tǒng)中，多個業(yè)務(wù)必須同時成功或失敗，叫分布式事務(wù)。

CAP和BASE

CAP（一致性、可用性、分區(qū)容錯性）

AP（可用性、分區(qū)）CP（一致性，分區(qū)） BASE理論

基本可用軟狀態(tài)最終一致性

解決分布式事務(wù)思想和模型

強一致性

各個分支事務(wù)執(zhí)行完不要提交，等待彼此結(jié)果，而后統(tǒng)一提交（CP） seata的XA模式， 事務(wù)協(xié)調(diào)者TC統(tǒng)一提交事務(wù)

最終一致性

各個分支事務(wù)分別提交執(zhí)行，如有不一致，再想辦法恢復(fù)（AP） seata的AT模式， 事務(wù)協(xié)調(diào)者TC檢查各個事務(wù)是否有失敗的，失敗則undo-log回滾

seata

TC：Transaction Coordinator 事務(wù)協(xié)調(diào)者，Seata，只有一個

TM：Transaction Manage 事務(wù)管理者，標(biāo)注全局@GlobalTransactional，啟動入口動作的微服務(wù)模塊，只有一個 標(biāo)注@GlobalTransactional的service，既是TM，也是RM

RM：Rescorce Manage 資源管理器，mysql數(shù)據(jù)庫本身，可以多個RM

7、接口的冪等性問題

冪等：多次訪問不會改變業(yè)務(wù)的狀態(tài)，保證多次調(diào)用結(jié)果一致性

get、delete 是冪等的post 新增 不是冪等的put 更新 以絕對值更新是冪等的；增量更新則不是冪等的

解決

分布式鎖，效率低token + redis

第一次請求，獲取token，存入redis中，返回給前端第二次請求，帶token業(yè)務(wù)處理。 token存在則執(zhí)行業(yè)務(wù)，并刪除redis中的token token不存在，則不處理業(yè)務(wù)

RabbitMQ

RabbitMQ模式

簡單模式輪詢模式發(fā)布確定模式

生產(chǎn)者

RabbitTemplate.convertAndSend()，可進行消息發(fā)布，指定交換機、RoutingKey、消息對象

RabbitTemplate.setReturnsCallback，生產(chǎn)者確認，發(fā)消息給交換機確認是否收到，并處理

消費者

@RabbitListener注解，可聲明隊列、交換機、BindingKey

exchange=@Exchange(delayed=“true”)，使用延時消息插件，設(shè)置交換機類型為死信交換機

交換機類型

Fanout（廣播） 將接收到的所有消息廣播到它知道的所有隊列中。 Direct（定向） 交換機根據(jù)接收消息的規(guī)則路由到指定隊列。 發(fā)布者：指定消息的RoutingKey 消費者（隊列）：設(shè)置一個與Exchange交換機綁定的BindingKey Topics（話題） 與Direct類似，區(qū)別是RoutingKey可以是多個單詞的列表，并以 . 分割

消息可靠性

生產(chǎn)者可靠性

生產(chǎn)者重連 由于網(wǎng)絡(luò)波動，連接失敗時重連?？膳渲弥剡B機制 阻塞重連，會影響性能，建議禁用重試 生產(chǎn)者確認機制 生產(chǎn)者投遞消息到MQ 成功返回ACK：臨時消息(未持久化隊列)入隊成功；持久消息入隊成功且持久化成功 失敗返回NACK 缺點：會增加系統(tǒng)負擔(dān)，對可靠性要求嚴(yán)格可使用確認機制，否則可不用 MQ可靠性 MQ消息保存在內(nèi)存中，如果MQ宕機，消息會丟失 內(nèi)存空間有限，可能會導(dǎo)致消息積壓、消息阻塞

數(shù)據(jù)持久化 交換機持久化、隊列持久化、消息持久化。重啟后依然存在，不會發(fā)生消息阻塞 缺點：性能比非持久化隊列差點，因為會寫數(shù)據(jù)進磁盤Lazy Queue惰性隊列 接受消息后直接存入磁盤而非內(nèi)存（內(nèi)存只保留最近消息） 消費者要消費數(shù)據(jù)才從磁盤讀取 3.12版本后，所有隊列都是Lazy Queue模式，無法更改 消費者可靠性

消費者確認機制 spring確認消息是否接收成功，返回消息如下

ack：消息處理成功，MQ從隊列中刪除消息nack：消息處理失敗，MQ需要再次投遞消息（出現(xiàn)運行時異常）reject：消息處理失敗并拒絕，MQ從隊列中刪除消息（拋出消息轉(zhuǎn)換異常） SpringAMQP已經(jīng)實現(xiàn)消息確認，在yml中配置 none：不處理，會丟失消息。manual：手動模式。auto：自動模式（可設(shè)置） 缺點：返回nack，會無限重新進入隊列，不斷的發(fā)給消費者，無限循環(huán) 解決：消息失敗處理 消息失敗處理 retry配置，出現(xiàn)異常時，開啟本地重試，而不是無限重新入隊。 MessageRecover接口的三種實現(xiàn)

重試耗盡后，直接reject（默認）重試耗盡后，返回nack，重新入隊重試耗盡后，將失敗消息投遞給指定交換機（編寫一個處理失敗的交換機）

消息重復(fù)消費如何解決？

與接口的冪等性問題類似

冪等：多次訪問不會改變業(yè)務(wù)的狀態(tài)，保證多次調(diào)用結(jié)果一致性

get、delete 是冪等的post 新增 不是冪等的put 更新 以絕對值更新是冪等的；增量更新則不是冪等的

解決

token + redis

第一次請求，獲取token，存入redis中，返回給前端第二次請求，帶token業(yè)務(wù)處理。 token存在則執(zhí)行業(yè)務(wù)，并刪除redis中的token token不存在，則不處理業(yè)務(wù)

延時消息

應(yīng)用：超時訂單，取消超時訂單的業(yè)務(wù)

死信交換機

變成死信條件，隊列設(shè)置dead-letter-exchange屬性綁定死信交換機

reject 或 nack消費失敗，并重新入隊參數(shù)為false消息是過期消息（隊列或消息本身設(shè)置了過期時間，無人消費）投遞的隊列消息堆積滿了，最早的消息可能成為死信

消息堆積解決？

增加更多消費者消費者內(nèi)開啟線程池MQ消息持久化、惰性隊列

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