wcs
springboot 启动流程
1：实例化SpringApplication 对象
1.1调用initiallize方法，读取两个包的spring.factories。目的给SpringApplication设置初始的监听器和初始化器；
2：调用Application.run（）
2.1：调用getRunListeners（）
getRunListeners（）读取spring.factories实例化EventPublishingRunListener ,包含广播器和Application对象；
2.2：调用listeners.start();
java8
便于并行计算
lamda更符合阅读习惯
代码少(由于增加了Lambda表达式)
集成Stream API
1.8 HashMap put流程
1、计算key的hash值（高低位异或）
2、判断数组是否为空，如果数组为空 则直接扩容
3、如果数组非空 则 根据hash值计算数组下标（n-1）& hash，根据下标取数组对应值，如果值为空则新建一个node，非空则转为下一步
4、key的hash 和 equals与 下标数组的值都相同，则直接覆盖；
5、如果不相同则 判断下标数组的值 是否 红黑树实例，是红黑树的话 新节点直接加入红黑树中
6、不是红黑树实例就是链表，循环遍历链表，并判断是否为已有节点如果有则直接返回，如果没有 则将新节点放到链表尾部，如果新链表大小超过 阈值（8-1）即>= 7，将链表转为红黑树
7、key存储完毕之后，并判断 hashMap大小是否超阈值（上次map大小的2的次数），如果超过 则直接扩容，否则 put流程结束
ConcurrentHashMap cas(空节点) synchronized（存在节点）
Channels
Buffers
Selectors 1 -> Channels n
Mysql
1：内存页16kb，单行尽量数据小。
2: b+树一个节点16kb,能存储1170左右的指针 二层1170 三层1170*1170个16kb的内存页，一条数据是1kb的话。可以存储2000w条数据
3：mysql没有枚举，可使用tinyint的0，1去区分男女
4：聚簇索引，select * 无法使用覆盖，辅助索引。
5：数据量增长，分区（日期，id）1020个最大的分区。垂直查分，单表变多表（表查询需要考虑）。
分区，垂直拆分（单台服务器）后还无法满足，水平拆分：如订单一天2000w,存储2个服务器，用如一致性hash。注意划分key，避免单个sql查询多张表。
6：冷热备份，可以将无用数据备份。
重做日志（redo log）
重做日志（redo log）的作用是确保事务的持久性，防止在发生故障的时间点，尚有脏页未写入磁盘。在重启 MySQL 服务的时候，根据 redo log 进行重做，从而达到事务的持久性这一特性。
回滚日志（undo log）
保存了事务发生之前的数据的一个版本，可以用于回滚，同时可以提供多版本并发控制下的读（MVCC），也即非锁定读。
二进制日志（binlog）
用于复制，在主从复制中，从库利用主库上的 binlog 进行重播，实现主从同步；用于数据库基于时间点的还原。
错误日志（errorlog）
慢查询日志（slow query log）
一般查询日志（general log）
中继日志（relay log）
Snl简单的被驱动表会扫描多次
Inl 需要回表，随机io
Bnl 缓存主表 一次拿多条主表数据与被驱动表比较，比较次数一样，但减少了从表的扫描次数，存在随机io问题
Mrr 对id进行排序，顺序读 默认开启
Bka index 的升级版，整合bnl和mrr
jvm
.class文件的结构
Javac 编译.Java成.class。jvm能识别的二进制文件
类加载流程：加载，链接，初始化。链接分为验证，准备，解析，
（1）验证阶段。主要的目的是确保被加载的类（.class文件的字节流）满足Java虚拟机规范，不会造成安全错误
（2）准备阶段。负责为类的静态成员分配内存，并设置默认初始值。
（3）解析阶段。将类的二进制数据中的符号引用替换为直接引用。
正确的应该是：
1：java->class。
2：链接里验证：验证文件格式，class的文件结构。
3：加载把class装换成方法区的结构
4：加载内存生成类对象作为方法区的访问入口
5：链接里验证字节码
6：准备 初始化0值等
7：解析 符号引用验证
9：初始化
垃圾回收流程
可达性分析：不可达，从gcRoot遍历。三色标记的算法。被GC roots引用的对象不被GC回收
a.虚拟机栈(栈桢中的本地变量表)中的引用的对象
b.方法区中的类静态属性引用的对象
c.方法区中的常量引用的对象
d.本地方法栈中JNI的引用的对象，jvm内部的
e.锁对象的持有和释放
Young GC Old GC fullgc
cms 用的是标记清理
GC roots是啥：堆外指向堆内的引用
初始标记 标记gcroot，并发标记递归标记，变动的对象标记为Direty ,重新标记 处理direty ,清理，重置。
Jvm调优心得
Minor gc （新生代）频繁（并发大）0，增大eden取得大小（不会造成停顿时间过长），降低频率。实际测试。
如果每次Minor gc频繁容易引发fullGc，存活对象大小是否小于s1，如果大于就会造成频繁fullGc。适当调整s1的大小。
频繁创建大对象，大对象大于阈值会直接进入老年代。解决方式是进行代码拆分，改大对象为小对象。调整阈值。
长时间停顿，gc真实过程；真实过程不长，线程要到达安全点才能gc。
内存泄漏oom。线程没有remove，网络链接，io，数据库链接没有释放资源，静态变量使用完后null
并发编程
Lock 更灵活，显示加锁。避免形成死锁。超时时间。
Cas 轻量级锁,减少锁的状态，使用不当会造成cpu的消耗。
Aqs 用的模板方法模式，用户可以自己实现。有公平锁和非公平锁。
公平锁：多个线程按照申请锁的顺序去获得锁，线程会直接进入队列去排队，永远都是队列的第一位才能得到锁。
优点：所有的线程都能得到资源，不会饿死在队列中。
缺点：吞吐量会下降很多，队列里面除了第一个线程，其他的线程都会阻塞，cpu唤醒阻塞线程的开销会很大。
非公平锁：多个线程去获取锁的时候，会直接去尝试获取，获取不到，再去进入等待队列，如果能获取到，就直接获取到锁。
提高单节点的并发>单个接口。
分布式是最终方案。接口无状态。代码异步多线程。Db查询速度，调优，缓存。第三方调用时用多线程。带宽用stream流。引入消息队列，拆分数据。缓存用redis会有额外的开销。
Sychnozided
Volitail 保证可见性。重排序（内存屏障）
- Store：将处理器缓存的数据刷新到内存中。
- Load：将内存存储的数据拷贝到处理器的缓存中。
线程池，饱和策略，最大线程数（队列满了，创建的线程数小于最大线程数，可创建新的），核心的size。饱和策略：
1抛异常会附带执行信息。存到数据库，根据业务处理
2：丢弃（默认）
3：调用者线程执行
4：丢弃队列里最近的一个任务，并执行当前提交的任务。
Redis 为什么快：内存v>磁盘v 采用的netty 单（多）线程放映器模型
单个线程轮询客户端
快照和aop速度和文件大小相关。
内存淘汰数据：保证都是热点数据
最少使用，临近过期，随机，返回错误，最近未使用
而在 Redis 中，一个指针是占了 8 个字节
1：（默认开启）对压缩列表（能更大的存储）的配置修改，一个指针6字节共计20，开启后本身加上2字节。默认为小于512条（每一个元素的大小小于64字节）。调整2000左右。
2：代码减少key的大小，拆分长列表
3：分片思想分长列表。
4：把数据打包成二进制位存储，需要程序支撑。
高可用
- 合理的负载均衡，隔离，限流。降级，代码加重试机制
- 三层限流 negix,redis分布式单个ip，用户。令牌桶，3，重要接口限流
跳表：nlgn、
redis雪崩是指redis在某个时间大量失效，设置超时时间的时候要设置随机
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据、缓存空
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期）
设置热点数据永不过期
加互斥锁
淘汰策略：
1. noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键
2. allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键
3. volatile-lru：加入键的时候如果过限，首先从设置了过期时间的键集合中驱逐最久没有使用的键
4. allkeys-random：加入键的时候如果过限，从所有key随机删除
5. volatile-random：加入键的时候如果过限，从过期键的集合中随机驱逐
6. volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键
7. volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键
8. allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键
编码风格
原型模式（Prototype Pattern）是用于创建重复的对象，同时又能保证性能。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
这种模式是实现了一个原型接口，该接口用于创建当前对象的克隆。当直接创建对象的代价比较大时，则采用这种模式。例如，一个对象需要在一个高代价的数据库操作之后被创建。我们可以缓存该对象，在下一个请求时返回它的克隆，在需要的时候更新数据库，以此来减少数据库调用。直接在内存里用拷贝二进制流的方式创建对象。
发短信，不用大量new对象。
模板方法，比较透明
高并发
长时间的维持瞬时并发量
提高单节点的并发量
分布式是最后考虑
代码（异步），db数据库调优缓存。第三方服务的调用时间（多线程调用）。Json占用的内存较大。无状态接口。消息队列。
分布式节点的缓存 redis会有网络开销。
结合前端和redis缓存。手动触发，消息通知前端刷新缓存。
Nacos 中提供了两种健康检查机制：临时实例的客户端主动上报机制和永久实例的服务端反向探测机制。临时实例每隔 5s 发送一个心跳包给 Nacos 服务器端，服务器端接收到心跳包之后再将健康状况同步给其他注册中心。永久实例支持 3 种探测协议，TCP、HTTP 和 MySQL，默认探测协议为 TCP，也就是通过不断 ping 的方式来判断实例是否健康
@AutoConfigurationPackage负责加载启动类路径下的@Configuration修饰的类
@Import({AutoConfigurationImportSelector.class})负责加载所有依赖包中META-INF/spring-factories里定义的EnableAutoConfiguration这个key中的类
AnnotationConfigApplicationContext
EnableAutoConfiguration
@Import 注解是由 Spring 提供的，作用是将某个类实例化并加入到 Spring IoC 容器中
