面试题1

什么是索引下推

索引下推（Index Condition Pushdown，简称 ICP）是 MySQL 5.6 版本引入的一种优化技术，它可以在索引遍历的过程中，将一部分 WHERE 条件推到存储引擎层，从而减少需要返回到 MySQL 服务器层进行过滤的数据量，提高查询性能。

以查询语句“SELECT * FROM t WHERE col1 = 1 AND col2 > 10”为例，如果 t 表的索引是(col1, col2)，那么在使用索引遍历时，MySQL 可以将“col2 > 10”这个条件推到存储引擎层，只有满足条件的行才会被返回到 MySQL 服务器层，这样可以避免将所有满足“col1 = 1”条件的行都返回到 MySQL 服务器层进行过滤，从而提高查询性能。

需要注意的是，索引下推只能在满足以下条件时才能生效：

查询条件中必须包含索引的第一个字段。

查询条件中不能使用 OR 连接符。

索引不能是唯一索引。

表的存储引擎必须支持 ICP，例如 InnoDB 存储引擎。

总之，索引下推是一种针对索引遍历的优化技术，可以减少需要返回到 MySQL 服务器层进行过滤的数据量，提高查询性能。但是，需要注意满足条件才能生效，否则可能不会产生预期的优化效果。

mysql中，什么是页锁

MySQL 中的页锁（Page Lock）是指在 InnoDB 存储引擎中对数据页进行加锁的操作。当多个事务同时访问同一个数据页时，需要对数据页进行加锁，以保证数据的一致性和事务的隔离性。

InnoDB 存储引擎中的页锁分为共享锁和排他锁两种类型：

共享锁：也称为读锁，多个事务可以同时获得同一个数据页的共享锁，用于读取数据。共享锁不会阻塞其他事务的共享锁，但会阻塞其他事务的排他锁。

排他锁：也称为写锁，只有一个事务可以获得一个数据页的排他锁，用于修改数据。排他锁会阻塞其他事务的共享锁和排他锁。

需要注意的是，InnoDB 存储引擎中的锁是自动加锁的，也就是说，当执行一个 DML（数据操作语言）语句时，InnoDB 存储引擎会自动对涉及的数据页进行加锁。如果不需要锁定某些数据页，可以通过修改事务的隔离级别或者使用合适的索引来避免锁定不必要的数据页。

总之，页锁是 InnoDB 存储引擎中用于对数据页进行加锁的操作，包括共享锁和排他锁。在使用 MySQL 进行并发访问时，需要对页锁进行合理的使用和管理，以确保数据的一致性和事务的隔离性。

mysql默认是什么锁

MySQL 默认使用的是行级锁（Row-Level Lock），这种锁定方式是 MySQL 中最常见的锁定方式。在行级锁的情况下，锁定的粒度更细，锁的争用更小，因此可以提高并发性能，降低系统的锁定冲突和死锁的发生率。

MySQL 的行级锁是通过在需要锁定的数据行上设置锁来实现的。当一个事务需要锁定某个数据行时，它会尝试获取一个排他锁（Exclusive Lock），这样其他事务就无法修改该行的数据，直到该事务释放锁为止。其他事务可以获取共享锁（Shared Lock），以便能够读取该行的数据，但是不能修改数据，直到共享锁被释放为止。

需要注意的是，MySQL 还有其他的锁定方式，如表级锁（Table-Level Lock），但是表级锁的锁定粒度较大，可能会导致系统的并发性能降低。因此，通常情况下，MySQL 使用行级锁作为默认的锁定方式。

mysql有几种锁 哪种会产生死锁

MySQL 中常见的锁有以下几种：

共享锁（Shared Lock）：也称为读锁，是一种共享锁定方式，可以让多个事务同时读取同一行数据，但是不能修改数据，直到锁被释放。

排他锁（Exclusive Lock）：也称为写锁，是一种独占锁定方式，它可以让事务独占一行数据进行修改，直到锁被释放。

行级锁（Row-Level Lock）：是针对表中某一行数据进行锁定，是MySQL中最常见的锁定方式。

表级锁（Table-Level Lock）：是针对整张表进行锁定，锁定期间其他事务无法修改表中任何一行数据。

在 MySQL 中，死锁是指两个或多个事务相互等待对方持有的锁，从而导致它们都无法继续执行的情况。在 MySQL 中，行级锁可能会导致死锁的产生，而表级锁则不会导致死锁。因为在表级锁定中，只有一个事务可以持有锁，其他事务必须等待该事务释放锁才能继续执行，而行级锁则可能会出现多个事务同时竞争同一行数据的情况，从而导致死锁的产生。

linux统计文件中单词出现的次数

在Linux中可以使用 grep 命令配合正则表达式和管道符 | 进行单词统计。以下是一个示例：

假设要在文件 example.txt 中统计单词 hello 出现的次数，可以使用以下命令：
grep -o 'hello' example.txt | wc -l
解释：

grep -o 'hello' example.txt：在文件 example.txt 中查找单词 hello，并将其输出。
|：将前面的命令的输出作为后面命令的输入。
wc -l：统计输入的行数，即单词 hello 在文件中出现的次数。
如果要忽略大小写，可以使用 -i 选项：
grep -oi 'hello' example.txt | wc -l
其中，-i 选项表示忽略大小写。

幂等性的使用场景

幂等性是指在重复执行同一个操作时，结果不会改变的特性。这个概念在计算机科学中非常重要，因为它可以保证系统的正确性和一致性。以下是一些使用幂等性的场景：

HTTP请求：幂等性在HTTP请求中很常见，特别是在POST和PUT请求中。当一个HTTP请求是幂等的时，它可以重复执行而不会对服务器或数据库中的数据产生任何副作用。这可以保证数据的一致性，并减少由于网络问题或其他问题导致的请求失败的影响。

数据库操作：幂等性在数据库操作中也很重要。例如，如果一个数据库查询是幂等的，它可以被多次执行而不会改变数据库的状态。这可以确保查询结果的一致性，并减少由于网络问题或其他问题导致的查询失败的影响。

消息队列：幂等性在消息队列中也很重要。当一个消息是幂等的时，它可以被多次消费而不会改变系统的状态。这可以确保消息的一致性，并避免重复处理相同的消息。

银行转账：在银行转账中，幂等性非常重要，因为重复转账可能导致账户余额不一致。通过使用幂等性来确保每个转账只被执行一次，可以确保账户余额的一致性。

订单支付：在订单支付中，幂等性也非常重要。如果一个订单支付请求是幂等的，它可以被多次执行而不会对账户余额产生任何影响。这可以确保订单的支付状态一致，并减少由于网络问题或其他问题导致的支付失败的影响。

java 幂等性代码如何实现

在 Java 中实现幂等性可以采用以下几种方式：

1、唯一ID：在每个请求中生成一个唯一ID，例如UUID或雪花算法生成的ID。服务端收到请求后，先根据这个唯一ID查询是否已经处理过该请求，如果已经处理过，则直接返回之前处理的结果。否则，处理请求，并将唯一ID与处理结果一起存储到数据库或缓存中。
示例代码：

点击查看代码

public class IdempotenceController {
    private static final ConcurrentHashMap<String, Object> idCache = new ConcurrentHashMap<>();

    @PostMapping("/submit")
    public Result submit(@RequestParam String id, @RequestBody RequestBody requestBody) {
        if (idCache.containsKey(id)) {
            // 已经处理过，直接返回之前处理的结果
            return (Result) idCache.get(id);
        }

        // 处理请求
        Result result = processRequest(requestBody);

        // 将唯一ID与处理结果存储到缓存中
        idCache.put(id, result);

        return result;
    }
}

2、Token 校验：在每个请求中添加一个Token，并将Token存储到数据库或缓存中。服务端收到请求后，先根据Token查询是否已经处理过该请求，如果已经处理过，则直接返回之前处理的结果。否则，处理请求，并将Token与处理结果一起存储到数据库或缓存中。 示例代码：

点击查看代码

public class IdempotenceController {
    private static final ConcurrentHashMap<String, Object> tokenCache = new ConcurrentHashMap<>();

    @PostMapping("/submit")
    public Result submit(@RequestHeader String token, @RequestBody RequestBody requestBody) {
        if (tokenCache.containsKey(token)) {
            // 已经处理过，直接返回之前处理的结果
            return (Result) tokenCache.get(token);
        }

        // 处理请求
        Result result = processRequest(requestBody);

        // 将Token与处理结果存储到缓存中
        tokenCache.put(token, result);

        return result;
    }
}

3、版本号校验：在每个请求中添加一个版本号，并将版本号存储到数据库或缓存中。服务端收到请求后，先根据版本号查询是否已经处理过该请求，如果已经处理过，则直接返回之前处理的结果。否则，处理请求，并将版本号与处理结果一起存储到数据库或缓存中。 示例代码：

点击查看代码

public class IdempotenceController {
    private static final ConcurrentHashMap<String, Object> versionCache = new ConcurrentHashMap<>();

    @PostMapping("/submit")
    public Result submit(@RequestParam int version, @RequestBody RequestBody requestBody) {
        String key = String.format("%s_%d", requestBody.getId(), version);
        if (versionCache.containsKey(key)) {
            // 已经处理过，直接返回之前处理的结果
            return (Result) versionCache.get(key);
        }

        // 处理请求
        Result result = processRequest(requestBody);

        // 将版本号与处理结果存储到缓存中
        versionCache.put(key, result);

        return result;
    }
}
以上示例代码仅供参考，具体实现方式需要根据具体业务场

ThreadLocal底层原理是什么

ThreadLocal 是 Java 中的一个线程本地变量，它提供了一种让每个线程都可以独立地存取自己的变量的机制。当我们创建一个 ThreadLocal 对象时，每个线程都会在自己的内存中创建一个该对象的副本，每个线程都可以访问自己内存中的副本，互不干扰。ThreadLocal 主要的作用是提供线程隔离，保证线程之间不会相互影响。

在 Java 中，每个线程都有自己的线程栈，线程栈中包含了线程执行过程中使用到的局部变量。ThreadLocal 就是基于这个原理实现的。具体地，每个 ThreadLocal 对象内部都有一个 Map，这个 Map 的 key 是线程对象，value 是该线程所对应的变量值。

当一个线程调用 ThreadLocal 的 get() 方法时，ThreadLocal 会首先获取当前线程对象，然后以这个线程对象为 key，在 Map 中查找对应的 value，如果查找到了，就返回该 value，如果没有查找到，就调用 initialValue() 方法创建一个新的 value，并将其保存到 Map 中。在之后的调用中，只要线程对象不变，就能够获取到之前保存的 value。

当一个线程调用 ThreadLocal 的 set() 方法时，ThreadLocal 会首先获取当前线程对象，然后将 value 存储到 Map 中，以线程对象为 key。

当一个线程结束时，如果它所对应的 ThreadLocal 对象没有被其他线程使用，那么这个 ThreadLocal 对象及其在 Map 中的 entry 将会被 GC 回收。

总的来说，ThreadLocal 通过给每个线程都分配一个独立的变量来实现线程隔离，这个独立变量的存储是通过 Map 来实现的。ThreadLocal 的底层原理就是通过 Map 来保存每个线程的变量值，实现线程隔离。

永久代会内存溢出吗

永久代是 Java 虚拟机中的一块内存区域，用于存储类信息、常量池等数据。在 JDK 8 及以上版本，永久代被 Metaspace 取代。由于永久代是一个固定大小的内存区域，因此在某些情况下，可能会发生永久代内存溢出（OOM）的情况。

通常情况下，导致永久代内存溢出的原因主要有以下几种：

类加载器泄露：如果应用程序使用了自定义类加载器，并且这些类加载器没有正确关闭，就会导致类加载器泄露，从而导致永久代内存溢出。

大量动态生成类：如果应用程序需要大量动态生成类，例如使用 CGLIB、Javassist 等动态代理框架，就会导致永久代内存溢出。

频繁使用 String.intern() 方法：如果应用程序中频繁使用 String.intern() 方法，就会导致大量字符串对象进入常量池，从而导致永久代内存溢出。

大量使用反射：如果应用程序中频繁使用反射，就会导致大量动态生成的类进入永久代，从而导致永久代内存溢出。

针对以上问题，可以采取以下措施：

避免使用自定义类加载器，或者确保自定义类加载器正确关闭。

尽量避免频繁使用动态代理和生成大量动态类的框架。

如果需要使用 String.intern() 方法，应该考虑在运行时控制常量池大小，或者使用其他方式避免过多的字符串对象进入常量池。

尽量避免频繁使用反射，或者使用缓存机制减少反射次数。

此外，对于 JDK 8 及以上版本的 Java 虚拟机，永久代已被 Metaspace 取代，因此不会出现永久代内存溢出的情况。但是，Metaspace 仍然有可能出现内存溢出的问题，需要通过适当的配置来避免。

数据库事务隔离级别有几种，传播行为有几种，分别解释

数据库事务隔离级别有四种，从低到高分别为：

读未提交（Read Uncommitted）
读已提交（Read Committed）
可重复读（Repeatable Read）
序列化（Serializable）
不同的隔离级别可以控制事务之间的可见性，即一个事务提交的数据是否可以被其他事务看到。隔离级别越高，事务之间的隔离性越强，但并发性能也会受到影响。

数据库事务传播行为有六种，分别是：

REQUIRED：支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。
SUPPORTS：支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务的方式执行。
MANDATORY：支持当前事务，如果当前没有事务，就抛出异常。
REQUIRES_NEW：新建事务，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
NEVER：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
这些传播行为用于控制事务的嵌套行为，例如，当一个事务调用另一个方法时，另一个方法应该以何种方式执行事务。其中，REQUIRED是默认的传播行为。

springboot比springmvc开发，优势和好处

Spring Boot和Spring MVC都是基于Spring Framework构建的Java Web开发框架，但是它们之间有一些不同。

Spring Boot的优势和好处包括：

快速搭建：Spring Boot提供了一个快速搭建Spring应用的方法，可以减少开发人员的工作量。

简化配置：Spring Boot使用自动配置和约定大于配置的方式，可以减少配置文件的编写和管理，提高开发效率。

微服务支持：Spring Boot支持构建微服务应用，可以轻松实现服务注册和发现，以及负载均衡等功能。

内嵌式容器：Spring Boot提供了内嵌式容器，可以快速部署应用程序，并且不需要外部容器的支持。

统一的依赖管理：Spring Boot提供了一个简单的方式来管理应用程序所需的依赖，可以确保所有的依赖版本兼容。

而Spring MVC的优势和好处则包括：

完善的MVC框架：Spring MVC是一个完善的MVC框架，可以帮助开发人员实现Web应用程序中的Model-View-Controller模式。

灵活的配置：Spring MVC提供了灵活的配置方式，可以根据实际情况来配置不同的组件，以满足应用程序的需求。

易于扩展：Spring MVC框架非常灵活，可以方便地进行扩展和定制。

可以集成其他框架：Spring MVC可以与其他框架（如Hibernate、MyBatis等）进行集成，提高应用程序的灵活性和可扩展性。

综上所述，Spring Boot适合快速构建简单的Web应用程序和微服务，而Spring MVC适合构建更复杂的Web应用程序，并且可以与其他框架进行集成。

springmvc和springboot常用注解

以下是Spring MVC和Spring Boot中常用的注解：

Spring MVC注解
@Controller：标记一个类作为控制器，用于处理HTTP请求。

@RequestMapping：映射一个请求到处理器类或处理器方法上，可以用于类级别和方法级别。

@GetMapping、@PostMapping、@PutMapping、@DeleteMapping、@PatchMapping：分别对应HTTP的GET、POST、PUT、DELETE、PATCH请求方法，用于方法级别。

@RequestParam：用于获取请求参数的值。

@PathVariable：用于获取请求URL中的变量值。

@RequestBody：用于获取HTTP请求体的内容。

@ResponseBody：用于将处理器方法的返回值作为HTTP响应体返回给客户端。

@ModelAttribute：将请求参数绑定到模型对象中，用于方法级别。

@SessionAttribute：将模型中的属性暴露为会话中的属性，用于方法级别。

Spring Boot注解
@SpringBootApplication：标记一个类作为Spring Boot应用程序的入口。

@RestController：结合了@Controller和@ResponseBody，用于处理HTTP请求并将处理结果直接返回给客户端。

@GetMapping、@PostMapping、@PutMapping、@DeleteMapping、@PatchMapping：与Spring MVC中的对应注解作用相同，用于方法级别。

@RequestParam、@PathVariable、@RequestBody、@ResponseBody、@ModelAttribute：与Spring MVC中的对应注解作用相同，用于方法级别。

@ConfigurationProperties：将配置文件中的属性绑定到一个Java对象中。

@EnableAutoConfiguration：启用Spring Boot的自动配置功能。

@ComponentScan：指定Spring Boot应用程序扫描的包路径。

@Autowired：自动装配一个Bean对象。

@Value：获取配置文件中的属性值。

注：以上仅列举了一部分常用注解，还有很多其他的注解可供使用。

aop和ioc的区别

AOP（Aspect Oriented Programming）和IOC（Inversion of Control）都是Spring框架中重要的特性，它们有着不同的功能和作用。

AOP：面向切面编程，可以在不改变原有业务逻辑的情况下，对应用程序进行增强。比如，可以在应用程序中添加日志、事务、安全等方面的功能。AOP的主要目的是分离关注点，将横切逻辑独立出来，避免代码的重复。

IOC：控制反转，将对象的创建和依赖注入的工作交给Spring容器来完成，降低了组件之间的耦合度。Spring框架的IOC容器可以管理对象的生命周期、依赖注入等操作，使得应用程序的代码更加简洁、灵活和易于维护。

简单来说，AOP是为了提高代码复用性和解决横切问题，IOC是为了解决对象的创建和依赖注入问题，让组件之间的耦合度降低。

可以通过以下的方式来理解AOP和IOC的不同：

AOP是一种编程范式，它是一种面向切面编程的技术。

IOC是一种设计模式，它是一种将对象的创建和依赖注入的责任交给容器来完成的技术。

综上所述，AOP和IOC是两个不同的概念，它们都是Spring框架中重要的特性，可以帮助我们更好地进行开发和维护应用程序。

如何自己实现一个aop

要自己实现一个AOP，可以按照以下步骤进行：

定义切面类：切面类中包含了需要织入到目标方法中的横切逻辑，比如日志、事务、权限等。切面类需要使用特定的注解来标记，如@Aspect。

定义切入点：切入点是指需要被拦截的方法，可以是某个类中的所有方法，也可以是指定的某些方法。切入点需要使用@Pointcut注解来标记。

定义通知：通知是指在目标方法执行前、执行后、抛出异常时等不同的时间点织入到目标方法中的横切逻辑。通知需要使用以下注解来标记：

@Before：在目标方法执行前织入通知。
@After：在目标方法执行后织入通知。
@AfterReturning：在目标方法返回结果后织入通知。
@AfterThrowing：在目标方法抛出异常后织入通知。
@Around：在目标方法执行前和执行后织入通知。
将切面类注册到Spring容器中：在Spring配置文件中，将切面类使用标签注册到Spring容器中。

启用AOP：在Spring配置文件中启用AOP功能，使用aop:aspectj-autoproxy标签。

以下是一个简单的示例：

点击查看代码

@Aspect
public class LogAspect {
    @Pointcut("execution(* com.example.service.UserService.*(..))")
    public void pointcut() {}

    @Before("pointcut()")
    public void beforeAdvice() {
        System.out.println("方法执行前记录日志...");
    }

    @AfterReturning("pointcut()")
    public void afterReturningAdvice() {
        System.out.println("方法返回结果后记录日志...");
    }
}

在这个示例中，定义了一个切面类LogAspect，定义了一个切入点pointcut，并定义了两个通知beforeAdvice和afterReturningAdvice。在Spring配置文件中将LogAspect注册到Spring容器中，并启用AOP功能。当调用com.example.service.UserService中的方法时，就会自动触发切面类中的通知方法。

redis使用场景，如何理解雪崩

Redis是一种高性能的内存数据库，适用于多种场景。以下是Redis常见的使用场景：

1、缓存：Redis可以作为缓存系统使用，提高系统的性能和稳定性。通过将热点数据缓存在内存中，可以减少对数据库的访问次数，从而提高系统的响应速度。

2、分布式锁：Redis可以作为分布式锁系统使用，保证多个进程或线程之间的数据安全。

3、计数器：Redis可以用于实现各种计数器，如网站PV/UV计数器、在线人数计数器等。

4、消息队列：Redis可以作为消息队列使用，实现多个进程或线程之间的异步通信。

• 例如
  Redis可以通过使用list或者pub/sub模式来作为消息队列使用。

使用list模式
在Redis中，可以使用list数据类型来实现消息队列。生产者将消息写入list的队列尾部，消费者从队列头部获取消息进行处理。Redis提供了多个命令来支持list模式的消息队列，例如rpush、lpop等命令。

例如，以下是使用list模式实现消息队列的示例代码：

点击查看代码

// 生产者将消息写入队列尾部
redisTemplate.opsForList().rightPush("message_queue", "message1");
redisTemplate.opsForList().rightPush("message_queue", "message2");

// 消费者从队列头部获取消息
String message = redisTemplate.opsForList().leftPop("message_queue");

使用pub/sub模式 在Redis中，可以使用pub/sub模式来实现消息队列。生产者通过发布消息到指定的频道，而消费者则订阅该频道，从而接收到生产者发布的消息。Redis提供了多个命令来支持pub/sub模式的消息队列，例如publish、subscribe等命令。

例如，以下是使用pub/sub模式实现消息队列的示例代码：

点击查看代码

// 生产者发布消息到指定的频道
redisTemplate.convertAndSend("message_channel", "message1");
redisTemplate.convertAndSend("message_channel", "message2");

// 消费者订阅指定的频道
redisTemplate.execute(new RedisCallback<Void>() {
    @Override
    public Void doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
        connection.subscribe(new MessageListener() {
            @Override
            public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
                System.out.println("receive message: " + message.toString());
            }
        }, "message_channel".getBytes());
        return null;
    }
});

需要注意的是，使用pub/sub模式实现消息队列时，消费者需要一直保持连接状态才能接收到生产者发布的消息。如果消费者在某个时刻断开连接，则在该时刻之后发布的消息将无法接收到。因此，通常需要使用专门的消息队列客户端库，如Jedis或Lettuce等，来保持长连接状态，并处理重新连接等异常情况。

5、数据存储：Redis可以用于存储一些较小的、经常变动的数据，如用户会话信息、商品信息等。

关于雪崩的理解，雪崩是指在高并发系统中，由于某些原因（如服务器宕机、网络故障等）导致一部分服务不可用，从而引发更大规模的服务不可用，最终导致整个系统崩溃的现象。雪崩的发生往往是由于系统中某个关键组件的故障或者瓶颈引起的。

为了避免雪崩，可以采取以下措施：

增加冗余：通过增加服务器、数据库、缓存等的冗余来保证系统的可用性。

限流降级：通过限制系统的请求量或降低服务质量来保护系统。

异地多活：通过将系统部署在不同地理位置来保证系统的可用性。

监控预警：通过实时监控系统的运行状态，并预测可能的故障，以便提前采取措施避免系统崩溃。

缓存预热：通过提前将一些热点数据缓存到内存中，减少系统启动时的压力。

数据库sql优化

数据库SQL优化是提高数据库性能的关键步骤。下面是一些常用的SQL优化技巧：

使用合适的数据类型
在数据库设计和表设计阶段，应该根据数据类型的特点选择合适的数据类型。例如，对于整数类型的数据，可以使用int或bigint，而对于字符串类型的数据，可以使用char或varchar等。

避免使用SELECT *
应该尽可能地避免使用SELECT *，而应该选择需要的列进行查询。这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。

使用索引
索引是提高查询效率的关键。应该在经常进行查询的列上创建索引，以加快查询速度。不过要注意，索引的过多也会降低数据库性能，因为索引会占用磁盘空间并影响更新操作的性能。

避免使用子查询
子查询会导致性能问题，应该尽可能地避免使用子查询。可以使用JOIN等操作替代子查询。

使用事务
事务可以保证数据的完整性和一致性，并提高数据库的性能。应该尽可能地使用事务来操作数据库。

合理设计表结构
表结构的设计对性能有重要的影响。应该尽可能地避免使用大量的NULL值、重复的数据和过多的关联表等设计，以提高数据库的性能。

缓存数据
缓存可以大大提高数据库的性能。可以使用缓存来缓存常用的查询结果，以减少数据库的访问次数。

避免使用过多的存储过程和触发器
存储过程和触发器可以简化操作，但是过多的存储过程和触发器会降低数据库的性能。应该尽可能地避免使用过多的存储过程和触发器。

springcloud常用组件

Spring Cloud 是一个用于开发分布式系统的框架。它基于 Spring Boot 构建，并提供了一系列的工具和组件，可以帮助开发者快速构建、管理和监控分布式系统。下面是 Spring Cloud 中常用的一些组件：

Eureka：服务发现和注册中心

Ribbon：客户端负载均衡

Feign：声明式的REST客户端

Hystrix：服务容错和熔断

Zuul：API网关

Config：分布式配置管理

Bus：消息总线

Sleuth：分布式跟踪

Zipkin：分布式跟踪系统

Consul：分布式服务发现和配置

Gateway：新一代API网关

Cloud Stream：消息驱动微服务

Cloud Task：短暂任务调度

Cloud Security：安全管理

Cloud Data Flow：数据流处理

这些组件可以协同工作，共同构建出一个高可用、可扩展、高性能的分布式系统。开发者可以根据项目需求选择适合的组件，或者根据自己的需求来开发和定制组件。

多线程有几种状态，sleep和wait的区别

Java中的多线程有以下几种状态：

NEW：线程被创建但未启动。

RUNNABLE：线程正在运行或可运行，即处于就绪状态。

BLOCKED：线程被阻塞，等待某个监视器锁。

WAITING：线程无限期地等待另一个线程来执行某个特定操作。

TIMED_WAITING：线程在等待另一个线程来执行某个特定操作，但只等待一定时间。

TERMINATED：线程已经执行完毕。

sleep()和wait()都可以使线程暂停执行，但二者有以下不同：

wait()方法释放线程占用的锁，而sleep()方法不会释放锁。

wait()方法必须在synchronized块中使用，而sleep()方法可以在任何地方使用。

wait()方法会使线程进入WAITING状态，直到其他线程调用notify()或notifyAll()方法来唤醒它；而sleep()方法会使线程进入TIMED_WAITING状态，等待一定时间后自动唤醒。

wait()方法可以接收一个超时参数，表示等待的最长时间；而sleep()方法只接收一个时间参数，表示休眠的时间长度。

hashmap是否线程安全，concurrenthashmap底层原理

HashMap 是非线程安全的，多个线程同时操作 HashMap 时会导致数据的不一致性，甚至会抛出 ConcurrentModificationException 异常。

ConcurrentHashMap 是线程安全的哈希表实现，它采用了锁分段技术来保证并发安全性。ConcurrentHashMap 中的哈希表被分成了若干个段（Segment），每个段都是一个独立的哈希表，并且拥有自己的锁。当多个线程访问不同的段时，它们可以并发执行，从而提高了并发访问的效率。而当多个线程访问同一个段时，它们会竞争同一个锁，从而避免了并发冲突。

ConcurrentHashMap 的 put 和 get 操作都是线程安全的。它的底层实现使用了 volatile 和 CAS（Compare and Swap）等技术来保证并发安全性。在 put 操作时，会先根据 key 的 hashCode 值确定它所属的段，然后再对该段加锁，最后在该段中进行操作。在 get 操作时，也会先根据 key 的 hashCode 值确定它所属的段，然后再进行操作。

由于 ConcurrentHashMap 采用了锁分段技术，因此它的并发性能要比普通的 HashMap 高得多。但是需要注意的是，虽然 ConcurrentHashMap 是线程安全的，但是它的迭代器并不保证并发安全性。如果在迭代的过程中有其他线程修改了 ConcurrentHashMap，那么可能会导致迭代器抛出 ConcurrentModificationException 异常或者返回不一致的结果。因此，在迭代 ConcurrentHashMap 时，最好使用 ConcurrentHashMap 的 keySet、entrySet 或 values 方法返回的集合的迭代器，而不是直接使用 ConcurrentHashMap 的迭代器。

mybatis中#{}和${}的区别，什么时候只能用${}

在 MyBatis 中，#{} 和 ${} 都是用来传递参数给 SQL 语句的占位符。它们的区别在于参数的替换时机和方式不同。

、#{} 表示的是一个占位符，它会被 MyBatis 解析成一个 ? ，表示一个预编译参数。这个参数会被安全地转义，防止 SQL 注入攻击。在执行 SQL 语句之前，MyBatis 会使用 PreparedStatement 对象来设置占位符的值，保证参数值和 SQL 语句分离，从而提高了安全性和效率。

${} 表示的是文本替换，它会将参数直接拼接在 SQL 语句中。使用 ${} 不会对参数进行转义或者检查，存在 SQL 注入的风险。另外，使用 ${} 时，参数的值会被直接替换到 SQL 语句中，从而可能导致 SQL 注入攻击和安全问题。

因此，在一般情况下，建议使用 #{} 来传递参数，以保证 SQL 注入攻击的安全性。但是在以下情况下，只能使用 ${}:

动态 SQL 拼接：当需要拼接 SQL 语句时，如动态拼接 WHERE 条件、ORDER BY 字段等，必须使用 ${} 来拼接 SQL 语句。

表名、列名等标识符：当需要在 SQL 语句中动态指定表名、列名等标识符时，必须使用 ${} 来拼接，因为 #{} 会将参数值作为字符串的形式替换，会导致 SQL 语法错误。

需要注意的是，使用 ${} 带来的 SQL 注入风险需要开发者自己承担，因此在使用时需要谨慎考虑并做好防范措施。同时，还需要注意避免出现 SQL 注入攻击。

jvm内存结构是什么，哪些放堆中，哪些放栈中，常量池存储什么

JVM 运行时内存被划分为若干个区域，包括方法区、堆、虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器等。这些内存区域的主要作用如下：

程序计数器（Program Counter Register）：存储当前线程正在执行的 JVM 指令的地址，是线程私有的，线程之间互不干扰。

虚拟机栈（JVM Stack）：存储方法执行过程中的栈帧，每个方法在执行时都会创建一个栈帧，并压入虚拟机栈中。栈帧包含了局部变量表、操作数栈、动态链接、方法返回地址和附加信息等。

本地方法栈（Native Method Stack）：与虚拟机栈类似，但用于执行本地方法的栈。

堆（Heap）：存储所有的对象实例，是 JVM 运行时内存最大的一块区域。堆是被所有线程共享的，其中包括新生代、老年代和永久代（在 JDK8 以前）等不同的区域。

方法区（Method Area）：存储已加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等。方法区也是被所有线程共享的，是 JVM 运行时内存中较小的一块区域。

运行时常量池（Runtime Constant Pool）：存储编译期间生成的字面量和符号引用，包括类和接口的全限定名、字段和方法的名称和描述符等信息。运行时常量池是方法区的一部分。

直接内存（Direct Memory）：直接内存不是 JVM 运行时数据区的一部分，但是它可以被使用 ByteBuffer 之类的 NIO 类库直接分配，而且可以通过调用 Unsafe 类的静态方法实现堆外内存的直接操作。

总之，JVM 运行时内存的划分方式可以帮助我们更好地理解 Java 程序在运行时所占用的内存空间，并且了解 JVM 内存区域的特点和使用方式可以帮助我们更好地进行性能优化和调试工作。

在 Java 中，基本数据类型和对象引用变量都存放在栈中，而对象及其成员变量则存放在堆中。在栈中存放的是局部变量、方法参数、返回值等。当一个方法被调用时，会在栈中为该方法分配一个栈帧（Stack Frame），该栈帧中包含了方法的参数、局部变量以及执行该方法所需的临时数据。当方法执行结束后，该栈帧会被弹出栈。

而在堆中存放的是实例变量和数组对象，也就是在运行时动态分配的对象。堆是 Java 程序中最大的一块内存区域，也是 Java 垃圾回收机制的主要工作区域。在堆中分配对象时，需要先在堆中分配一块足够的内存空间，然后对该空间进行初始化，并返回该对象的引用。

Java 中还有一块特殊的内存区域，称为常量池（Constant Pool）。常量池存储了字面量和符号引用，包括字符串、基本类型的常量值、类和接口的全限定名等。在 Java 程序中，可以使用字面量来表示常量，例如字符串常量 "hello world" 和整数常量 10。在编译时，Java 编译器会将这些字面量存储到常量池中，然后在运行时直接使用。符号引用指向了类和接口的全限定名，以及类和接口中的字段和方法的名称和描述符。常量池中存储的符号引用可以在运行时动态解析，并且还可以被 JVM 内部使用，例如在类加载时对类和接口进行解析。

jquery ajax调用有哪些参数

JQuery 的 AJAX 方法是一个用于在客户端浏览器与服务器之间发送 HTTP 请求的工具。该方法可以设置的参数包括：

url：必须要设置的参数，表示请求的 URL 地址。

type：HTTP 请求类型，如 GET、POST、PUT、DELETE 等，默认为 GET。

data：向服务器传递的数据，可以是字符串或对象类型。

dataType：预期从服务器返回的数据类型，如 "json"、"xml"、"html"、"script" 或 "text" 等。

success：请求成功时调用的回调函数，接受从服务器返回的数据。

error：请求失败时调用的回调函数，接受错误状态和错误信息。

timeout：设置请求超时时间，单位是毫秒。

beforeSend：发送请求之前调用的函数，可用于在请求发送前进行一些操作，比如设置请求头信息。

complete：请求完成后调用的函数，无论成功或失败都会被调用。

以上这些参数都是可选的，可以根据需要设置。除此之外，还有一些其他的可选参数，如 async（是否异步请求）、cache（是否允许缓存请求结果）等。

如何理解微服务和dubbo

微服务是一种面向服务架构（SOA）的架构风格，它强调将应用程序拆分成一系列小型、独立的服务，每个服务都可以独立部署、扩展和更新，同时服务之间通过轻量级通信协议进行通信。每个服务都可以使用不同的编程语言和技术栈，并且可以独立进行开发、测试、部署和运维。这种架构风格可以带来更高的可伸缩性、可靠性和灵活性。

Dubbo 是一个高性能的 Java RPC 框架，它提供了一种基于 RPC（Remote Procedure Call）的服务治理方案。Dubbo 的目标是让分布式服务调用变得简单、透明、高效，并且支持多种协议、序列化、负载均衡和容错策略。Dubbo 的架构基于微内核和插件化机制，它提供了很多扩展点，可以通过扩展点来实现自定义的功能，如注册中心、负载均衡、容错、监控等。

可以看出，微服务和 Dubbo 都是面向服务架构的解决方案，都支持服务拆分、独立部署、轻量级通信协议等特点，但是微服务更加关注整个系统架构的设计，而 Dubbo 更加关注服务治理的实现。微服务可以使用 Dubbo 作为服务治理的实现方式之一，而 Dubbo 也可以用于单体架构中的服务拆分和治理。

spring中哪里用到了单例模式

在 Spring 中，单例模式被广泛地应用，主要体现在以下几个方面：

Bean 的默认作用域为 Singleton，这意味着 Spring 容器会创建并维护一个单例对象，多个请求或线程共享该对象，从而提高了性能和效率。

Spring 容器本身也是单例的，只有一个容器实例被创建并且被所有的请求或线程共享。

Spring 中的 AOP（面向切面编程）机制，使用的也是单例模式。AOP 将切面和横切关注点分离出来，从而实现了代码的复用和松耦合，同时 AOP 的切面对象也是单例的。

Spring 中的事件监听器（ApplicationListener）也是单例的，事件发布者和监听者之间通过事件对象进行通信，而事件监听器只需要注册一次就可以监听多个事件，从而实现了事件的解耦和复用。

总之，在 Spring 中，单例模式被广泛地应用，它通过创建单个对象并共享它来提高性能和效率，同时也实现了代码的复用和松耦合。

利用ThreadPoolTaskExecutor创建线程池

ThreadPoolTaskExecutor是Spring框架中用于创建线程池的实现类之一，可以根据业务需求进行配置。下面是ThreadPoolTaskExecutor的所有可用参数：

corePoolSize：核心线程池大小。默认为1。

maxPoolSize：最大线程池大小。默认为Integer.MAX_VALUE。

queueCapacity：任务队列大小。默认为Integer.MAX_VALUE。

keepAliveSeconds：非核心线程池的空闲线程存活时间。默认为60秒。

allowCoreThreadTimeOut：是否允许核心线程池的线程超时。默认为false。

rejectedExecutionHandler：拒绝策略。默认为AbortPolicy。

threadNamePrefix：线程名前缀。默认为"threadPool-"。

taskDecorator：任务装饰器。默认为null。

threadFactory：线程工厂。默认为DefaultThreadFactory。

waitForTasksToCompleteOnShutdown：是否等待所有任务完成后再关闭线程池。默认为false。

awaitTerminationSeconds：等待所有任务完成的超时时间。默认为0。

可以使用以下示例代码创建一个ThreadPoolTaskExecutor，并设置所有可用参数：

点击查看代码

ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(20);
executor.setQueueCapacity(100);
executor.setKeepAliveSeconds(300);
executor.setAllowCoreThreadTimeOut(true);
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
executor.setThreadNamePrefix("myThreadPool-");
executor.setTaskDecorator(new MyTaskDecorator());
executor.setThreadFactory(new MyThreadFactory());
executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
executor.setAwaitTerminationSeconds(60);
executor.initialize();

在这个例子中，线程池的核心线程池大小是10，最大线程池大小是20，任务队列大小是100，非核心线程池的空闲线程存活时间是300秒，允许核心线程池的线程超时，拒绝策略是CallerRunsPolicy，线程名前缀是"myThreadPool-"，任务装饰器是MyTaskDecorator，线程工厂是MyThreadFactory，等待所有任务完成后再关闭线程池，并等待60秒超时。

MyTaskDecorator是ThreadPoolTaskExecutor的一个参数，用于设置任务装饰器。任务装饰器可以用于在任务执行前后添加一些额外的处理逻辑，例如记录日志、设置上下文等。

要定义自己的任务装饰器，您需要实现TaskDecorator接口，并在ThreadPoolTaskExecutor中设置。TaskDecorator接口只有一个方法decorate，该方法接受一个Runnable实例作为参数，返回一个Runnable实例，允许您对任务进行装饰处理。

以下是一个示例MyTaskDecorator类的实现：

点击查看代码

public class MyTaskDecorator implements TaskDecorator {
 
    @Override
    public Runnable decorate(Runnable runnable) {
        return () -> {
            // 执行任务前的逻辑
            System.out.println("任务开始执行");
            // 执行任务
            runnable.run();
            // 执行任务后的逻辑
            System.out.println("任务执行完成");
        };
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个MyTaskDecorator类，它实现了TaskDecorator接口。在decorate方法中，我们创建了一个Lambda表达式来装饰传入的任务。这个Lambda表达式包含了任务执行前和执行后的逻辑，它会在任务执行前输出"任务开始执行"，在任务执行后输出"任务执行完成"。

在这个例子中，我们创建了一个ThreadPoolTaskExecutor实例，并设置了MyTaskDecorator作为任务装饰器。现在，每个提交到线程池的任务都将被MyTaskDecorator装饰，执行前和执行后都会输出相应的日志。

MyThreadFactory是ThreadPoolTaskExecutor的一个参数，用于设置线程工厂。线程工厂可以用于创建自定义的线程对象，例如设置线程名、线程优先级等。

要定义自己的线程工厂，您需要实现ThreadFactory接口，并在ThreadPoolTaskExecutor中设置。ThreadFactory接口只有一个方法newThread，该方法接受一个Runnable实例作为参数，返回一个Thread实例，允许您创建自定义的线程对象。

以下是一个示例MyThreadFactory类的实现：

点击查看代码

public class MyThreadFactory implements ThreadFactory {

    private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
    private final String namePrefix;

    public MyThreadFactory() {
        namePrefix = "myThread-";
    }

    @Override
    public Thread newThread(Runnable r) {
        Thread t = new Thread(r, namePrefix + threadNumber.getAndIncrement());
        t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
        t.setDaemon(false);
        return t;
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个MyThreadFactory类，它实现了ThreadFactory接口。在构造函数中，我们设置了线程名前缀为"myThread-"。在newThread方法中，我们创建了一个新的Thread实例，将传入的Runnable实例作为参数，并使用线程名前缀和线程计数器创建一个唯一的线程名，将线程优先级设置为正常优先级，将线程设置为非守护线程。 ## mysql 悲观锁和乐观锁的区别 MySQL悲观锁和乐观锁是两种不同的锁机制，用于控制并发访问数据库时的数据一致性问题。

悲观锁是一种保守的锁机制，假设在并发访问中会发生冲突，因此每次访问前先获取锁。在MySQL中，可以使用SELECT ... FOR UPDATE语句获得悲观锁，这样一旦有其他事务尝试更新该行数据，它们将被阻塞，直到当前事务释放锁。

乐观锁是一种乐观的锁机制，假设在并发访问中不会发生冲突，因此每次访问时不会获取锁，而是先读取数据，然后在提交更新时检查数据是否已经被其他事务修改过。在MySQL中，可以使用乐观锁的方式是通过添加一个额外的版本号或时间戳字段来实现，在更新时检查这个版本号或时间戳是否和当前值相同，如果不同，则认为数据已被其他事务修改，更新操作将被拒绝。

总的来说，悲观锁适用于并发访问比较频繁且冲突概率较高的场景，而乐观锁适用于并发访问比较稀少且冲突概率较低的场景。但是，使用哪种锁机制还需要根据具体应用场景和实际情况来选择。

mysql如何防止sql注入

为了防止SQL注入攻击，MySQL提供了以下几种方法：

使用参数化查询或预处理语句：这是防止SQL注入最有效的方法之一。参数化查询或预处理语句可以将SQL语句和参数分开处理，避免了将用户输入的数据和SQL语句拼接在一起的情况，从而有效地防止了SQL注入攻击。在MySQL中，可以使用PreparedStatement接口或者MySQL Connector/J等驱动中提供的预处理语句方法来实现参数化查询或预处理语句。

对用户输入进行过滤和验证：对于所有用户输入的数据都要进行过滤和验证。可以使用正则表达式、白名单或黑名单等方法来过滤用户输入的数据，确保输入的数据符合预期的格式。此外，还可以对输入数据进行长度、类型、范围等验证，确保输入的数据符合业务规则。

使用存储过程和视图：使用存储过程和视图可以将SQL语句封装在MySQL中，从而有效地防止了SQL注入攻击。存储过程和视图可以控制访问数据库的权限，只允许执行预定义的操作，从而避免了恶意用户执行任意SQL语句的风险。

使用安全编码实践：编写安全的代码可以帮助减少SQL注入攻击的风险。在编写代码时，应该遵循安全编码的最佳实践，如避免使用动态SQL语句、使用框架和ORM等工具、不要信任用户输入的数据等。

总的来说，防止SQL注入攻击需要综合使用多种方法。应该根据实际情况和应用场景选择适当的方法来防范SQL注入攻击。

MyISAM底层是什么

MyISAM是MySQL数据库中的一种存储引擎，它是一种基于表格的引擎，以提供高速存取、压缩表格等为目的。

MyISAM底层是以文件形式存储数据，每个表格对应一个文件，文件名以表格名加上MYD或MYI为后缀名。其中，MYD文件保存了表格的数据记录，MYI文件保存了表格的索引信息。MyISAM采用B+树索引结构，支持全文索引和空间索引等高级功能。

MyISAM还支持表格压缩，可以通过myisampack命令将MyISAM表格压缩成更小的文件，以节省存储空间和提高读取性能。

MyISAM存储引擎相对于InnoDB存储引擎来说，它更适合于读取密集型应用，例如数据仓库、日志系统等。因为MyISAM在读取数据时的性能表现更优，而写入数据时的性能表现则相对较差。此外，MyISAM还不支持事务和行级锁等特性，因此不适合用于高并发、数据更新频繁的应用场景。

需要注意的是，MySQL 5.5版本之后，InnoDB引擎已经成为MySQL的默认引擎，因此使用MyISAM引擎时需要注意其特点和局限性。

InnoDB底层是什么

InnoDB是MySQL数据库中的一种存储引擎，它是一种支持事务和行级锁的存储引擎，以提供高可靠性和高性能为目的。

InnoDB底层采用了多版本并发控制（MVCC）的机制，支持并发读写，避免了读写操作的互斥，从而提高了数据的读写性能。InnoDB采用B+树索引结构，支持主键索引和辅助索引，支持外键约束和事务等高级功能。

InnoDB的数据文件存储在数据目录下的子目录中，包括.ibd文件、.ib_logfile文件和.ibdata文件。其中，.ibd文件保存了表的数据记录和索引信息，.ib_logfile文件保存了InnoDB事务日志，.ibdata文件保存了表空间和undo日志等信息。

InnoDB支持多种事务隔离级别，包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化等，可以根据业务需求选择合适的隔离级别。此外，InnoDB还支持自适应哈希索引和自适应线程池等功能，以提高性能。

总的来说，InnoDB存储引擎相对于MyISAM存储引擎来说，更适合于写入密集型应用，例如电子商务网站、金融系统等。因为InnoDB在写入数据时的性能表现更优，而读取数据时的性能表现则相对较差。同时，InnoDB还支持事务和行级锁等特性，可以保证数据的一致性和可靠性。

rabbitmq有几种模式

RabbitMQ是一种流行的开源消息代理软件，支持多种消息传递模式。以下是RabbitMQ支持的主要消息传递模式：

简单模式（Simplest）：在简单模式下，一个生产者发送一个消息到一个队列中，并被一个消费者接收。这是最简单的模式。

工作队列模式（Work Queue）：在工作队列模式下，一个生产者发送一个消息到一个队列中，并被一个消费者接收。但是，与简单模式不同的是，工作队列模式下可以有多个消费者共同接收并处理队列中的消息。

发布/订阅模式（Publish/Subscribe）：在发布/订阅模式下，一个生产者将消息发布到一个交换机中，然后交换机将消息广播给多个队列。多个消费者可以订阅其中一个或多个队列，并独立处理接收到的消息。

路由模式（Routing）：在路由模式下，一个生产者将消息发布到一个交换机中，并通过绑定键（binding key）将消息路由到特定队列。消费者可以通过绑定同样的绑定键来接收消息。

主题模式（Topics）：在主题模式下，一个生产者将消息发布到一个交换机中，并使用通配符的绑定键（binding key）将消息路由到特定队列。消费者可以使用相同的通配符的绑定键来接收消息。

随机模式（Random）：随机模式下，一个生产者将消息发布到一个交换机中，但是没有任何队列被绑定到该交换机。这时候消息将被丢弃。