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`synchronized` 是 Java 中实现线程同步的关键字,通过对象头中的 Monitor 和锁机制确保同一时间只有一个线程执行同步代码。其底层依赖 Mark Word 和 Monitor 控制锁状态,支持偏向锁、轻量级锁和重量级锁的升级过程,以优化性能。同步方法和同步块在实现方式上有所不同,前者通过 `ACC_SYNCHRONIZED` 标志隐式加锁,后者通过 `monitorenter` 和 `monitorexit` 指令显式控制。此外,`synchronized` 还保证内存可见性和 Happens-Before 关系,使共享变量在多线程间正确同步。
快速排序(Quicksort)由托尼·霍尔于1960年提出,是一种高效的分治排序算法。其核心思想是通过选取基准元素将数组划分为两部分,递归地对左右子数组排序。算法平均时间复杂度为 $O(n \log n)$,具有原地排序、空间利用率高等优点,广泛应用于大数据排序场景。合理选择基准和优化策略可显著提升性能,是实际应用中最常用的排序算法之一。
回溯算法是一种通过尝试所有可能路径寻找问题解的策略,采用深度优先搜索与状态重置机制。它适用于组合、排列、棋盘等需枚举所有可能解的问题,核心思想包括DFS遍历、剪枝优化与状态恢复。尽管时间复杂度较高,但通过合理剪枝可显著提升效率,是解决复杂搜索问题的重要方法。
选择排序是一种简单但不稳定的排序算法。它通过每轮选择最小元素并交换位置来实现排序,但这种交换可能破坏相同值元素的相对顺序。例如对数组 `[5, 8, 5, 2]` 排序后,两个 `5` 的顺序会发生变化,从而证明其不稳定性。
HTTP协议状态码分为1xx、2xx、3xx、4xx、5xx五类。常见状态码包括:101(切换协议)、200(请求成功)、302(重定向)、401(未认证)、404(资源未找到)、500(服务器错误)。
JDK 6 引入的 synchronized 锁升级机制,通过偏向锁、轻量级锁和重量级锁的动态切换,优化了多线程同步性能。该机制根据竞争情况逐步升级锁状态,减少线程阻塞和系统调用开销,从而提升并发效率。
`synchronized` 和 `volatile` 是 Java 并发编程中的两个关键机制,各有侧重。`synchronized` 用于实现线程的互斥访问,保证原子性、可见性和有序性,适用于需要锁的场景;而 `volatile` 更轻量,仅确保变量的可见性和有序性,适用于状态标志等无需复合操作的场景。两者可互补使用,如双重检查单例中结合二者优势。合理选择有助于提升并发性能与代码安全性。
快速排序性能依赖基准选择与分区策略,常见优化包括随机基准、三数取中、小规模插入排序、尾递归优化、三路快排、并行化、混合排序等,提升效率与稳定性,适用于不同场景,使快排成为高效排序算法之一。
乐观锁是一种轻量级并发控制机制,假设数据通常不会被其他线程修改,因此在读取时不加锁,仅在更新时检查是否发生冲突。它通过版本号或CAS(Compare-and-Swap)实现,避免线程阻塞,提高并发性能,适用于读多写少的场景,如缓存、数据库更新等。相比悲观锁,乐观锁减少锁竞争,但频繁写冲突可能导致重试成本较高。
会话跟踪常用方案包括Cookie、Session和令牌技术。Cookie是客户端跟踪方式,存储在浏览器中。首次访问服务器时,服务器通过Set-Cookie响应头发送Cookie,浏览器将其保存。后续请求中,浏览器自动在请求头Cookie中携带该值,实现会话识别。但因Cookie存于客户端,用户可修改或禁用,安全性较低。
加密技术分为对称加密与非对称加密。对称加密使用同一密钥进行加解密,速度快但需严保管密钥;非对称加密则用公钥加密、私钥解密,安全性高但速度较慢。哈希摘要用于验证数据完整性,代表原始数据特征。
SpringBoot是Spring家族中流行的子项目,旨在简化Spring框架开发的繁琐配置。它主要提供三大功能:starter起步依赖简化依赖管理,自动配置根据条件创建Bean,以及内嵌Web服务器支持Jar包运行,极大提升了开发效率。
分布式锁是分布式系统中实现跨节点资源互斥访问的关键机制,常用于解决多进程、多机器环境下的并发控制问题。它依赖外部存储(如Redis、ZooKeeper)协调锁状态,确保全局唯一性和原子性操作。常见实现包括基于Redis的单点锁与RedLock算法、ZooKeeper的临时顺序节点及数据库唯一索引。适用于任务调度、缓存重建和库存管理等场景。设计时需关注可重入性、锁超时、续租及异常处理,并权衡性能与可靠性。
行锁是数据库并发控制机制,通过锁定特定行记录,实现多事务并行操作,提升性能。支持共享锁与排他锁,适用于电商、金融等高并发场景,需注意死锁预防与索引优化。
本节介绍常见的Spring Boot Starter,分为官方(如Web、AOP、Redis等)与第三方(如MyBatis、MyBatis Plus)两类,用于快速集成Web开发、数据库、消息队列等功能。
Spring Boot自动配置核心在于@EnableAutoConfiguration注解,它通过@Import导入配置选择器,加载META-INF/spring.factories中定义的自动配置类。这些类根据@Conditional系列注解判断是否生效。但Spring Boot 3.0后已弃用spring.factories,改用新格式的.imports文件进行配置。
在Spring Boot项目中,配置可通过配置文件和外部配置实现。支持的配置文件包括application.properties、application.yml和application.yaml,优先级依次降低。外部配置常用方式有Java系统属性(如-Dserver.port=9001)和命令行参数(如--server.port=10010),其中命令行参数优先级高于系统属性。整体优先级顺序为:命令行参数 > Java系统属性 > application.properties > application.yml > application.yaml。
间隙锁是数据库中用于解决幻读问题的锁机制,主要在可重复读隔离级别下生效。它通过锁定索引记录之间的间隙,阻止其他事务插入新数据,从而保证查询结果的一致性。间隙锁在范围查询、唯一索引不存在记录时等场景触发,既能防止并发插入冲突,也可能降低并发性能并引发死锁。合理配置隔离级别和优化查询条件可减少其影响。
共享锁允许多个线程同时读取共享资源,写操作时阻塞其他线程,通过“读共享、写独占”策略提升并发性能,适用于读多写少场景,如缓存、数据库查询等。
轻量级锁是JVM为提升多线程性能而引入的锁机制,通过CAS操作减少线程阻塞,适用于同步块执行时间短且线程竞争不激烈的场景。其核心在于使用栈帧中的锁记录与CAS操作实现高效加锁,避免用户态与内核态切换带来的性能损耗。当无竞争时,仅需一次CAS即可完成锁获取;若竞争激烈,则可能升级为重量级锁。相比偏向锁和重量级锁,轻量级锁在低竞争环境下具有更高的效率。
自旋锁是一种轻量级同步机制,适用于多线程环境。其核心思想是线程在获取锁失败时不阻塞,而是通过忙等待(自旋)不断尝试获取锁,从而避免上下文切换的开销。常见实现依赖CAS原子操作,适用于锁持有时间短、并发度高的场景,如计数器更新或缓存操作。但长时间自旋会浪费CPU资源,因此更适合多核环境下使用。Java中可通过`AtomicBoolean`实现简单自旋锁,JVM也对其进行了自适应优化。合理使用可提升性能,但需注意控制自旋时间和竞争粒度。
缓存不一致是指缓存与数据库数据不匹配,常见于数据更新不同步,导致读取旧数据,影响业务准确性。其核心原因是两者操作非原子性,如更新数据库后缓存未同步更新或删除。相比缓存穿透等问题,它更关乎数据正确性而非性能。解决方案包括保证操作原子性、延迟双删、加锁或重试机制,以降低不一致风险。
在并发环境下,“双写不一致”指数据库与缓存因操作顺序或执行时机差异导致数据不匹配。解决核心是保证操作的原子性、顺序性或最终一致性。常见方案包括延迟双删、加锁机制、binlog同步、版本号机制和读写锁分离,分别适用于不同一致性要求和并发场景,需根据业务需求综合选择。
缓存雪崩是指大量缓存key在同一时间失效,或缓存服务整体故障,导致请求全部转向数据库,造成数据库压力剧增甚至宕机。其特点是失效具有“批量性”和“突发性”,可能引发系统级联故障。常见场景包括大量key集中过期或缓存服务崩溃。相比缓存击穿,雪崩影响范围更广、危害更大,可能导致业务中断,如电商大促时订单系统瘫痪。
缓存击穿是指热点数据失效时大量请求直接冲击数据库,可能导致系统崩溃。解决方案包括:永不过期策略避免缓存失效瞬间的穿透;互斥锁控制并发访问;热点预热提前刷新缓存;熔断降级在数据库压力大时返回默认值;二级缓存降低Redis压力。实际中常组合使用多种方案,如热点预热+互斥锁+熔断降级,以提升系统稳定性与性能。
布隆过滤器是一种高效的数据结构,广泛应用于海量数据去重、垃圾邮件过滤、网络安全及缓存穿透防护等领域,能快速判断一个元素是否存在,提升系统查询效率与安全性。
缓存雪崩是指大量缓存同时失效,导致请求直接冲击数据库,可能引发系统崩溃。其核心解决思路是**避免缓存集中失效或服务不可用**,并通过多层防护机制降低数据库压力。主要措施包括:为缓存key设置**随机过期时间**、按业务分组设置不同过期策略、对热点数据设置**永不过期**;通过**缓存集群部署**提升服务可用性;在数据库层进行**限流、读写分离和扩容**;并结合**本地缓存、熔断降级、缓存预热、持久化恢复**等手段,构建多级防护体系,确保系统稳定运行。
缓存击穿是指热点缓存key突然失效,导致大量并发请求直接冲击数据库,造成巨大压力。常见于高并发场景,如热门商品信息失效时。解决方法包括设置热点key永不过期、使用分布式锁、预热数据、熔断降级等,以保障系统稳定性。
在Spring Boot中,接口间及前后端的数据传输通常使用JSON格式。通过@RestController注解,可轻松实现Controller返回JSON数据。该注解是Spring Boot新增的组合注解,结合了@Controller和@ResponseBody的功能,默认将返回值转换为JSON格式。Spring Boot底层默认采用Jackson作为JSON解析框架,并通过spring-boot-starter-json依赖集成了相关库,包括jackson-databind、jackson-datatype-jdk8等常用模块,简化了开发者对依赖的手动管理。
本节介绍了Spring Boot项目工程结构,包含src/main/java(业务代码)、src/main/resources(静态与配置文件)和src/test/java(测试代码)。通过@SpringBootApplication注解的启动类运行main方法即可快速启动应用。Spring Boot内置Tomcat,简化配置流程。示例展示了创建Controller、访问接口及修改默认端口的方法,帮助开发者快速上手Spring Boot开发。
本节介绍 Spring Boot 工程的构建方法,包括使用 IDEA 快速创建项目、通过官方平台生成项目、配置 Maven 以及设置编码格式等内容。涵盖 Group 和 Artifact 的填写规范、依赖添加、IDE 配置与推荐设置,助力快速搭建开发环境。
MongoDB 是一款开源、高性能、无模式的文档型数据库,属于 NoSQL 产品,支持灵活的 BSON 数据格式,结构类似 JSON,适合存储复杂数据。它以文档为最小存储单位,具备高性能、高可用、高扩展性,支持丰富查询及多种数据类型,适用于大规模数据场景。
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