技术学习总结
处理并发的方法
1.系统拆分，单个系统拆分成多个子系统，每个系统对一个库，可以较之前多抗高并发。
2.缓存，存在大量只读不写的数据，可以考虑存入缓存，然后定时更新机制。
3.分表，
4.读写分离
5.MQ，消息队列，让请求排队
垃圾收集算法:
标记-清除算法:直接标记不活跃的对象并清除、(容易造成内存碎片)
复制算法：当对象满的时候，复制活跃的对象放置于下个空闲快里。
标记-整理算法：在进行完标记-清除算法后，全体左移，更新索引。去除内存碎片产生的问题。
分代收集算法：目前大部分jvm的垃圾收集器采用的算法。
将堆区分为年轻代和老年代，在堆区之外还存在一个永久代(基本存放静态变量和方法)。
老年代：每次只有少量对象被清理。
年轻代：每次都有大量的对象被清理。
年轻代分为一个ENDU和两个survivor区(8:1:1)。
ENDU区满时候，发动minorGC清理，存活的对象放置于sorvivor0区，当sorvivor0区满的时候，将ENDU和sorvivor0的信息存放至sorvivor1中，此时sorvivor0为空，再讲sorvivor1区中的信息放置于sorvivor0中，保持sorvivor1为空
当sorvivor1不足以放置ENDU和sorvivor0存活的对象的时候，将存活对象放置于老年代。老年代再满会触发FULLGC。
能够进入老年代的对象：
1.大对象：所谓的大对象是指需要大量连续内存空间的java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组，大对象对虚拟机的内存分配就是坏消息，尤其是一些朝生夕灭的短命大对象，写程序时应避免。
2.长期存活的对象：虚拟机给每个对象定义了一个对象年龄(Age)计数器，如果对象在Eden出生并经过第一次Minor GC后仍然存活，并且能被Survivor容纳的话，将被移动到Survivor空间中，并且对象年龄设为1,。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就增加1，当他的年龄增加到一定程度(默认是15岁)， 就将会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数-XX:MaxTenuringThreshold设置。
3.动态对象年龄判定：为了能更好地适应不同程度的内存状况，虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到了MaxTenuringThreshold才能晋升到老年代，如果在Survivor空间中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄。
mysql的索引类型
唯一索引，主键索引 组合索引 全文索引 普通索引
事务的ACID
原子性、隔离性、一致性、持久性
分布式事务：
多个服务之前夹杂着一个检查层，全部服务成功之后，才往下走
可能某个服务停止运行，导致一直处于等待状态，并且长期占用资源，可以设置过期时间
synchronized 和 lock
synchronized是java中的变量
lock是一个接口 使用较复杂 使用的时候需要先获得锁，再手动释放锁。synchronized是自动获得所和释放锁
lock在线程多的时候比synchronized性能好，
分布式系统具有 一致性 、可用性、分区容错性
volatitle修饰的变量存在主存上，只要修改所有线程都能读写到
线程等待时间所占比例越高，需要越多线程。线程CPU时间所占比例越高，需要越少线程。
mybatis中的$和#的区别
#{}是预编译的，是安全的，系统会自动带上“”，
${}是未经过编译的，仅仅是取变量的值，是非安全的，存在SQL注入。
ArrayList和linkedList的区别
线程池合适的线程数量是多少？
通用公式：
线程数 = CPU 核心数 * (1+ IO 耗时/CPU 耗时)
结论：
- 线程的 CPU 耗时所占比例越高，就需要越少的线程
- 线程的 IO 耗时所占比例越高，就需要越多的线程
- 针对不同的程序，进行对应的实际测试就可以得到最合适的选择
- 线程数 >= CPU 核心数
多线程框架:Executors框架
多线程的队列
ConcurrentHashMap如何保证线程安全的：
redis实现分布式锁 setNx 设置key值 当key值不存在的时候返回key,若key值已存在则返回0
exprie设置释放时间
delete删除key值
AarrayList的默认长度为0，每次扩容大概为1.5倍，第一次扩容后长度为10.
线程有以下状态：新建状态、就绪状态(等待线程调度调用、获取CPU使用权)、运行状态、阻塞状态(等待阻塞、同步阻塞、其他阻塞)、死亡状态
定时任务实现:
@Scheduled和定时任务框架Quartz
前者为springBoot自带注解，方便使用
Quartz建表存放定时机制，优点是业务人员可自动调整定时机制
，缺点是比较复杂，维护麻烦。
Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目，它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。
Quartz是一个完全由java编写的开源作业调度框架。不要让作业调度这个术语吓着你。尽管Quartz框架整合了许多额外功能， 但就其简易形式看，你会发现它易用得简直让人受不了！
在开发Quartz相关应用时，只要定义了Job（任务），Trigger（触发器）和Scheduler（调度器），即可实现一个定时调度能力。其中Scheduler是Quartz中的核心，Scheduler负责管理Quartz应用运行时环境，Scheduler不是靠自己完成所有的工作，是根据Trigger的触发标准，调用Job中的任务执行逻辑，来完成完整的定时任务调度。
Job - 定时任务内容是什么。
Trigger - 在什么时间上执行job。
Scheduler - 维护定时任务环境，并让触发器生效。
为防止服务宕机导致定时任务未执行，缓存或者库里数据不是最新得，需要添加中间件redis或者MQ操作，每次请求之前确定数据是否经过更新，若没有，则需要重新更新下。
mysql的隔离机制
read uncommitted (读取未提取内容)
所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不比其他级别好多少。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）
Read Committed（读取提交内容）
这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。它满足了隔离的简单定义：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。
Repeatable Read（可重读）
这是MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读 （Phantom Read）。简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时，另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制（MVCC，Multiversion Concurrency Control）机制解决了该问题。
Serializable（可串行化）
这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。
分布式系统：分布式服务主要为了解决可以横向扩展(服务部署多个实例,分摊并发压力)，解决高并发问题，而且可以迭代更新(添加新服务)
AQS：
什么是OOM？ OOM，全称“Out Of Memory”，翻译成中文就是“内存用完了”
JMM：为java内存模型
JVM：为虚拟机内存模型
JVM：程序计数器，java堆，方法区，java栈、本地方法栈；
程序计数器：行号指示器，通过改变此值，以选取下一步指令、 java虚拟机栈：局部变量、方法出口等、为JVM服务；本地方法栈：局部变量、方法出口等；java虚拟机堆：内存最大的一块，所有的对象实例都在这里分配内存；方法区：常量、静态变量等。
Hash索引
所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和myisam之所以没有采用它，是因为它存在着好多缺点：
1、因为Hash索引比较的是经过Hash计算的值，所以只能进行等式比较，不能用于范围查询
1、每次都要全表扫描
2、由于哈希值是按照顺序排列的，但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按照顺序排列，所以无法利用Hash索引来加速任何排序操作
3、不能用部分索引键来搜索，因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。
4、当哈希值大量重复且数据量非常大时，其检索效率并没有Btree索引高的。
Btree索引
至于Btree索引，它是以B+树为存储结构实现的。
但是Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有很大区别。
在MyISAM中，我们如果要对某张表的某列建立Btree索引的话，如图：
所以我们经常会说MyISAM中数据文件和索引文件是分开的。
因此MyISAM的索引方式也称为非聚集，Innodb的索引方式成为聚集索引。
至于辅助索引，类似于主索引，唯一区别就是主索引上的值不能重复，而辅助索引可以重复。
因此当我们根据Btree索引去搜索的时候，若key存在，在data域找到其地址，然后根据地址去表中查找数据记录。
至于Innodb它跟上面又有很大不同，它的叶子节点存储的并不是表的地址，而是数据
我们可以看到这里并没有将地址放入叶子节点，而是直接放入了对应的数据，这也就是我们平常说到的，Innodb的索引文件就是数据文件，
乐观锁 ：只有在提交的时候才会去对修改的数据加锁
悲观锁：在操作的时候就加上锁了
redis的zset(sorted set)是一个有序集合。它里面的每一个member都有一个对应的score用来排序，由于score是double类型的，理论上可以满足任何数量优先级的需求。本文就是基于zset来设计一个千万级容量的优先队列。
arrlist的最大值是：2的31次方-8 int的最大值-8
arrlist的底层原理：首先在object[size]添加值，然后size加1,满了得时候，新建个list，然后复制进去新list中
springBean的生命周期有四种：实例化、属性赋值、初始化、销毁
分布式事务在于保证不同服务节点的数据一致性
Eureka和zookeeper的区别：
Eureka满足分布式服务的AP特性（可用性和分区容错性）
zookeeper满足分布式服务的CP特性（一致性和分区容错性）
zookeeper在master节点因为网络等原因发生故障的时候与其他节点失去联系，剩余节点在此期间会自动记性leader选举，在此期间，zk集群服务不可用
Eureka优先保证可用性，几个节点之间是平等的，几个节点挂掉都不会影响正常工作，剩余节点依旧可以进行注册和查询服务。
AOP是类似横切的技术，将影响多个类的公共行为封装成一个可重用模块，命名为切面。切面就是与业务无关。却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来，减少系统的重复代码，降低模块之间耦合度，将核心关注点和横切关注点分离开来。
AOP的核心概念：
- 横切关注点：对那些方法拦截，怎么处理
- 切面：类是对物体特征的抽象，切面是对横切关注点的抽象
- 连接点：被拦截到的点，因为Spring只支持方法类型的连接点，所以在Spring中连接点指的就 是被拦截到的方法，实际上连接点还可以是字段或者构造器
- 切入点：对连接点进行拦截的定义
- 通知：指拦截到连接点要执行的代码，通知分为前置、后置、异常、最终、环绕通知五类
- 目标对象：代理的目标对象
- 织入：将切面应用到目标对象并导致代理对象创建的过程
- 引入：在不修改代码的前提下，引入可以在运行期为类动态地添加一些方法或字段
预防XSS注入对用户 输入得信息，例如”<>“做转义处理
SQL注入：对外部sql做转义处理
TCP 三次握手：
第一次：手机客服端向服务端发送syn包，进入SYN_SEND状态，等待服务端确认
第二次：服务端收到syn包之后，必须确认客户端的syn包，同时自己也发送一个syn包即syn+ack包给客户端，此时服务器进入SYN_RECV状态
第三次：客户端收到用户端的syn+ack包，向服务器发送确认包ACK包，此包发送完毕，服务端和客户端正式连接。
断开连接也需要握手一次，需要其中一方断开连接。
HTTP协议显著的特点是客户端发送的每次请求都需要服务器回送响应，在请求结束后，会主动释放连接。
innodb为什么选择b+树，是因为b+树能够很好的配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数、降低IO、提升性能
HSAHMAP
（1）首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。
（2）然后它的底层会调用K的hashCode()方法得出hash值。
（3）通过哈希表函数/哈希算法，将hash值转换成数组的下标，下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。如果说下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行equal。如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。
Spring Cloud基于Spring Boot提供了一套微服务解决方案，并配置服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。
springBoot是一个快速开发框架，通过maven依赖的继承方式，帮助我们快速整合第三方常用框架，完全采用注解化（使用注解方式启动springmvc），简化xml配置，内置http服务器，最终以java应用程序进行执行。
callable和runnable
callable具有返回值，可以返回futer对象，runnable没有返回值
无序的数组，求两两相加等于固定key值的算法：
map key存下标，value存前后相加的值，加完以后，然后map查一下有没有key，如果有的话直接输出下标就行。
@SpringBootApplication
主要下面包含@SpringBootConfiguration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan
线程得七大参数：
（1）corePoolSize：线程池中常驻核心线程数
（2）maximumPoolSize：线程池能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1
（3）keepAliveTime：多余的空闲线程存活时间。当前线程池数量超过corePoolSize时，当空闲时间到达keepAliveTime值时，多余空闲线程会被销毁直到只剩下corePoolSize个线程为止。
（4）unit：keepAliveTime的时间单位
（5）workQueue：任务队列，被提交但尚未执行的任务
（6）threadFactory：表示生成线程池中的工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般为默认线程工厂即可
（7）handler：拒绝策略，表示当队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝来请求的Runnable的策略
gateway过滤器：
GlobalFilter ：应用于全局的路由。 可以在接口访问之前校验token和token的正确性
gatewayFilter:应用于单个或者某个分组的路由上。
伪共享：CPU的缓存是以缓存行为单位进行缓存的，当多个线程对各自独立的变量进行修改时，而这些变量又恰巧位于同一个缓存行时，就会无意中影响彼此的性能，这就是伪共享。
