● closed：关闭状态，断路器放行所有请求，并开始统计异常比例、慢请求比例。超过阈值则切换到open状态 ● open：打开状态，服务调用被熔断，访问被熔断服务的请求会被拒绝，快速失败，直接走降级逻辑。Open状态5秒后会进入half-open状态 ● half-open：半开状态，放行一次请求，根据执行结果来判断接下来的操作。 ○ 请求成功：则切换到closed状态 ○ 请求失败：则切换到open状态

关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模型”，其中非关系型模型有：列模型、键值对模型、文档类模型。比如redis属于键值对模型。 MongoDB属于文档模型 关系型数据库的优点： ● 易于维护：都是使用表结构，格式一致。 ● 使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询。 ● 复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。 关系型数据库的缺点： ● 读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写。 ● 固定的表结构，灵活

消息从发送，到消费者接收，会经理多个过程 , 其中的每一步都可能导致消息丢失 针对这些问题，RabbitMQ分别给出了解决方案： ● 消息发送到交换机丢失 : 发布者确认机制publisher-confirm消息发送到交换机失败会向生产者返回ACK , 生产者通过回调接收发送结果 , 如果发送失败, 重新发送, 或者记录日志人工介入 ● 消息从交换机路由到队列丢失 : 发布者回执机制publisher-return消息从交换机路由到队列失败会向生产者返回失败原因 , 生产者通过回调接收回调结果 , 如果发送失败, 重新发送, 或者记录日志人工介入 ● 消息保存到队列中丢失 : MQ持久化(交

1. 先更新Mysql，再更新Redis，如果更新Redis失败，可能仍然不⼀致 2. 先删除Redis缓存数据，再更新Mysql，再次查询的时候在将数据添加到缓存中 这种⽅案能解决1 ⽅案的问题，但是在⾼并发下性能较低，⽽且仍然会出现数据不⼀致的问题，⽐如线程1删除了 Redis缓存数据，正在更新Mysql，此时另外⼀个查询再查询，那么就会把Mysql中⽼数据⼜查到 Redis中 1. 使用MQ异步同步, 保证数据的最终一致性 我们项目中会根据业务情况 , 使用不同的方案来解决Redis和Mysql的一致性问题 : 1. 对于一些一致性要求不高的场景 , 不做处理例如 : 用户行为数据 ,

1. 主从复制集群 : 读写分离, 一主多从 , 解决高并发读的问题 2. 哨兵集群 : 主从集群的结构之上 , 加入了哨兵用于监控集群状态 , 主节点出现故障, 执行主从切换 , 解决高可用问题 3. Cluster分片集群 : 多主多从 , 解决高并发写的问题, 以及海量数据存储问题 , 每个主节点存储一部分集群数据

MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，编写合理化的SQL能够提高SQL的执行效率 1. 不要在列上使用函数和进行运算 2. 不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。 3. 尽量避免使用 != 或 not in或 <> 等否定操作符 4. 尽量避免使用 or 来连接条件 5. 多个单列索引并不是最佳选择，建立组合索引代替多个单列索引, 可以避免回表查询 6. 查询中的某个列有范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找 7. 索引不会包含有NULL值的列 8. 当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引

MYSQL存储引擎有很多, 常用的就二种 : MyISAM和InnerDB , 者两种存储引擎的区别 ; ● MyISAM支持256TB的数据存储 , InnerDB只支持64TB的数据存储 ● MyISAM 不支持事务 , InnerDB支持事务 ● MyISAM 不支持外键 , InnerDB支持外键

1. 惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，我们需要判断 a. 如果未过期，返回数据 b. 发现已过期，删除，返回nil 2. 定期删除 ： 每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。默认情况下 Redis 定期检查的频率是每秒扫描 10 次，用于定期清除过期键。当然此值还可以通过配置文件进行设置，在 redis.conf 中修改配置“hz”

Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集 合) 和 zset(有序集合)

覆盖索引是指只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据 , 因为无需回表查询效率更高 实现覆盖索引的常见方法是：将被查询的字段，建立到联合索引里去。 执行如下查询语句 : select name,age from user where name='Alice' 因为要查询 name和 age二个字段 , 那么我们可以建立组合索引 create index index_name_age on user(name,age) 那么索引存储结构如下 : 这种情况下, 执行select name,age from user where name='Alice' , 会先根据name='Ali

当我们为一张表的name字段建立了索引 , 执行如下查询语句 : select name,age from user where name='Alice' 那么获取到数据的过程为 : 1. 根据name='Alice'查找索引树 , 定位到匹配数据的主键值为id=18 2. 根据id=18到主索引获取数据记录 (回表查询) 先定位主键值，再定位行记录就是所谓的回表查询，它的性能较扫一遍索引树低

Redis 的主从同步(replication)机制，允许 Slave 从 Master 那里，通过网络传输拷贝到完整的数据备份，从而达到主从机制。 主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。 主从数据同步主要分二个阶段 : 第一阶段 : 全量复制阶段 ● slave节点请求增量同步 ● master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步 ● master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave ● slave清空本地数据，加载m

Redis 提供 8 种数据淘汰策略： 淘汰易失数据(具有过期时间的数据) 1. volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 2. volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰 3. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 4. volatile-random：从已设置过期

索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引 MyISAM和InnoDB存储引擎：只⽀支持B+ TREE索引， 也就是说默认使用BTREE，不能够更换 MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引

Redis 提供了两种方式，实现数据的持久化到硬盘。 1. RDB 持久化(全量)，是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。 2. AOF持久化(增量)，以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作 RDB和AOF一起使用, 在Redis4.0版本支持混合持久化方式 ( 设置 aof-use-rdb-preamble yes )

需要创建索引情况 1. 主键自动建立主键索引 2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引 3. 多表关联查询中，关联字段应该创建索引 (on 两边都要创建索引) 4. 查询中排序的字段，应该创建索引 5. 频繁查找字段 , 应该创建索引 6. 查询中统计或者分组字段，应该创建索引 不要创建索引情况 1. 表记录太少 2. 经常进⾏行行增删改操作的表 3. 频繁更新的字段 4. where条件里使用频率不高的字段

主要有一下四种类加载器: 1. 启动类加载器(Bootstrap ClassLoader)用来加载java核心类库，无法被java程序直接引用。 2. 扩展类加载器(extensions class loader):它用来加载 Java 的扩展库。Java 虚拟机的实现会提 供一个扩展库目录。该类加载器在此目录里面查找并加载 Java 类。 3. 系统类加载器（system class loader）：它根据 Java 应用的类路径（CLASSPATH）来加载 Java 类。一般来说，Java 应用的类都是由它来完成加载的。可以通过 ClassLoader.getSystemClassLoa

@RequestMapping：用于处理请求 url 映射的注解，可用于类或方法上。用于类上，则表示类中 的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。 @RequestBody：注解实现接收http请求的json数据，将json转换为java对象。 @ResponseBody：注解实现将conreoller方法返回对象转化为json对象响应给客户。 @Controller：控制器的注解，表示是表现层,不能用用别的注解代替 @RestController : 组合注解 @Conntroller + @ResponseBody @GetMapping , @PostMapping , @Put

Map接口和Collection接口是所有集合框架的父接口： 1. Collection接口的子接口包括：Set接口和List接口 2. Map接口的实现类主要有：HashMap、TreeMap、Hashtable、ConcurrentHashMap以及 Properties等 3. Set接口的实现类主要有：HashSet、TreeSet、LinkedHashSet等 4. List接口的实现类主要有：ArrayList、LinkedList、Stack以及Vector等

JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任 意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法 的功能称为java语言的反射机制。

被final修饰的类不可以被继承 被final修饰的方法不可以被重写 被final修饰的变量不可以被改变， 被final修饰不可变的是变量的引用，而不是引用指向的内容， 引用指向的内容是可以改变的

MYSQL索引主要有 : 单列索引 , 组合索引和空间索引 , 用的比较多的就是单列索引和组合索引 , 空间索引我这边没有用到过 单列索引 : 在MYSQL数据库表的某一列上面创建的索引叫单列索引 , 单列索引又分为 ● 普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。 ● 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值 ● 主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值 ● 全文索引： 只有在MyISAM引擎、InnoDB（5.6以后）上才能使⽤用，而且只能在CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上使⽤用全⽂文索引。

Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存区域划分为若干个不同的数据区域。这 些区域都有各自的用途，以及创建和销毁的时间，有些区域随着虚拟机进程的启动而存在，有些区 域则是依赖线程的启动和结束而建立和销毁。Java 虚拟机所管理的内存被划分为如下几个区域 程序计数器（Program Counter Register）：当前线程所执行的字节码的行号指示器，字节码解 析器的工作是通过改变这个计数器的值，来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳 转、异常处理、线程恢复等基础功能，都需要依赖这个计数器来完成； 为什么要线程计数器？因为线程是不具备记忆功能 Java 虚拟机

ConcurrentHashMap 是一种线程安全的高效Map集合 底层数据结构： ● JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现， ● JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。 JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段 数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中，ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。S

重载：发生在同一个类中，方法名相同参数列表不同（参数类型不同、个数不同、顺序不同），与 方法返回值和访问修饰符无关，即重载的方法不能根据返回类型进行区分 重写：发生在父子类中，方法名、参数列表必须相同，返回值小于等于父类，抛出的异常小于等于 父类，访问修饰符大于等于父类（里氏代换原则）；如果父类方法访问修饰符为private则子类中 就能是重写。

因为Spring事务是基于代理来实现的，所以某个加了@Transactional的⽅法只有是被代理对象调⽤时， 那么这个注解才会⽣效 , 如果使用的是被代理对象调用, 那么@Transactional会失效 同时如果某个⽅法是private的，那么@Transactional也会失效，因为底层cglib是基于⽗⼦类来实现 的，⼦类是不能重载⽗类的private⽅法的，所以⽆法很好的利⽤代理，也会导致@Transactianal失效 如果在业务中对异常进行了捕获处理 , 出现异常后Spring框架无法感知到异常, @Transactional也会失效

1. Spring事务底层是基于数据库事务和AOP机制的 2. ⾸先对于使⽤了@Transactional注解的Bean，Spring会创建⼀个代理对象作为Bean 3. 当调⽤代理对象的⽅法时，会先判断该⽅法上是否加了@Transactional注解 4. 如果加了，那么则利⽤事务管理器创建⼀个数据库连接 5. 并且修改数据库连接的autocommit属性为false，禁⽌此连接的⾃动提交，这是实现Spring事务⾮ 常重要的⼀步 6. 然后执⾏当前⽅法，⽅法中会执⾏sql 7. 执⾏完当前⽅法后，如果没有出现异常就直接提交事务 8. 如果出现了异常，并且这个异常是需要回滚的就会回滚事务

1. 数据结构实现：ArrayList 是动态数组的数据结构实现，而 LinkedList 是双向链表的数据结构实 现。 2. 随机访问效率：ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为 LinkedList 是线性的数 据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。 3. 增加和删除效率：在非首尾的增加和删除操作，LinkedList 要比 ArrayList 效率要高，因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。 4. 内存空间占用：LinkedList 比 ArrayList 更占内存，因为 LinkedList 的节点除了存储数

Spring AOP中的动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理： ● JDK动态代理只提供接口的代理，不支持类的代理Proxy.newProxyInstance(类加载器, 代理对象实现的所有接口, 代理执行器) ● CGLIB是通过继承的方式做的动态代理 , 如果某个类被标记为final，那么它是无法使用 CGLIB做动态代理的。Enhancer.create(父类的字节码对象, 代理执行器)

使用synchronized关键字 使用Lock锁 synchronized和Lock有什么区别 ? 首先synchronized是Java内置关键字，在JVM层面，Lock是个Java类； synchronized 可以给类、方法、代码块加锁；而 lock 只能给代码块加锁。 synchronized 不需要手动获取锁和释放锁，使用简单，发生异常会自动释放锁，不会造成死锁； 而 lock 需要自己加锁和释放锁，如果使用不当没有 unLock()去释放锁就会造成死锁。 通过 Lock 可以知道有没有成功获取锁，而 synchronized 却无法办到。

== : 它的作用是判断两个对象的地址是不是相等。即，判断两个对象是不是同一个对象。(基本数 据类型 == 比较的是值，引用数据类型 == 比较的是内存地址) equals() : 它的作用也是判断两个对象是否相等。

IOC : 控制翻转 , 它把传统上由程序代码直接操控的对象的调用权交给容 器，通过容器来实现对象组件的装配和管理。所谓的“控制反转”概念就是对组件对象控制权的转 移，从程序代码本身转移到了外部容器。 DI : 依赖注入，在我们创建对象的过程中，把对象依赖的属性注入到我们的类中。

HashMap的数据结构： HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 1. 当我们往HashMap中put元素时，利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数 组中的下标 2. 存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种情况。 a. 如果key相同，则覆盖原始值； b. 如果key不同（出现冲突），则将当前的key-value放入链表中 3. 获取时，直接找到hash值对应的下标，在进一步判断key是否相同，从而找到对应值。 HashMap JDK1.8之前 JDK1.8之前

1. 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容； 2. 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向 ⑥，如果table[i]不为空，转向③； 3. 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的 是hashCode以及equals； 4. 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值 对，否则转向5； 5. 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的

corePoolSize 核心线程数量 maximumPoolSize 最大线程数量 keepAliveTime 线程保持时间，N个时间单位 unit 时间单位（比如秒，分） workQueue 阻塞队列 threadFactory 线程工厂 handler 线程池拒绝策略

common-lang3

JSONUtil

SpringSecurity核心功能

StringUtil

实现权限管理的技术

数据模型

高性能 MongoDB提供高性能的数据持久性。特别对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的I/O活动。 索引支持更快的查询，并且可以包含来自嵌入式文档和数组的键。（文本索引解决搜索的需求、TTL索引解决历史数据自动过期的需求、地理位置索引可用于构建各种 O2O 应用） mmapv1、wiredtiger、mongorocks（rocksdb）、in-memory 等多引擎支持满足各种场景需求。 Gridfs解决文件存储的需求。 高可用性 MongoDB的复制工具称为副本集（replica set），它可提供自动故障转移和数据冗余。 高扩展性 MongoDB提供了水平可扩展性作为其核

MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。 MongoDB中的记录是一个文档，它是一个由字段和值对（field:value）组成的数据结构。MongoDB文档类似于JSON对象，即一个文档认为就是一个对象。字段的数据类型是字符型，它的值除了使用基本的一些类型外，还可以包括其他文档、普通数组和文档数组。

@Inherited 注解的作用

整合Logback，滚动记录+多文件

MongoDB什么时候用

Java线程池实现架构

什么是泛型擦除

Arrays.asList之后不要调用修改操作

使用 entrySet 遍历 Map 类集合 KV