调用栈常见问题及解决方法

一、内存溢出类型 1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。 PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。 一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况) set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m 2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。 注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 垃圾回收GC的角色 JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收： 当应用程序线程空闲；另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。 根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。 为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收， 一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。 二、JVM内存区域组成 简单的说java中的堆和栈 java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存 1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配； 2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组 在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理 堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢； 栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。 java堆分为三个区：New、Old和Permanent GC有两个线程： 新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn java栈存放 栈调整：参数有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间 每个线程都有他自己的Stack 三、JVM如何设置虚拟内存 提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。 提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。 提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。 默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。 提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。 简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制， 这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了 提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。 提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能 JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64； 由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。 解决方法：手动设置Heap size 修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat 在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行： JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m" 四、性能检查工具使用 定位内存泄漏： JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于Java开发的）的性能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。 1. 应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位； 2. 应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次； 3. 应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。 因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降， 如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。 五、不健壮代码的特征及解决办法 1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。 对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率； 2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域； String str = "aaa"; String str2 = "bbb"; String str3 = str + str2;//假如执行此次之后str ,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销； 3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的； 4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。 这是一个案例想定供大家警戒 使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误， 检查之后发现问题：组件里的代码 m_totalBytes = m_request.getContentLength(); m_binArray = new byte[m_totalBytes]; 问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。 5、尽量运用对象池技术以提高系统性能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。 6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃 7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error 的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。 “答案来源于网络，供您参考” 希望以上信息可以帮到您！

如果对什么是线程、什么是进程仍存有疑惑，请先Google之，因为这两个概念不在本文的范围之内。 用多线程只有一个目的，那就是更好的利用cpu的资源，因为所有的多线程代码都可以用单线程来实现。说这个话其实只有一半对，因为反应“多角色”的程序代码，最起码每个角色要给他一个线程吧，否则连实际场景都无法模拟，当然也没法说能用单线程来实现：比如最常见的“生产者，消费者模型”。 很多人都对其中的一些概念不够明确，如同步、并发等等，让我们先建立一个数据字典，以免产生误会。 多线程：指的是这个程序（一个进程）运行时产生了不止一个线程 并行与并发： 并行：多个cpu实例或者多台机器同时执行一段处理逻辑，是真正的同时。 并发：通过cpu调度算法，让用户看上去同时执行，实际上从cpu操作层面不是真正的同时。并发往往在场景中有公用的资源，那么针对这个公用的资源往往产生瓶颈，我们会用TPS或者QPS来反应这个系统的处理能力。 并发与并行 线程安全：经常用来描绘一段代码。指在并发的情况之下，该代码经过多线程使用，线程的调度顺序不影响任何结果。这个时候使用多线程，我们只需要关注系统的内存，cpu是不是够用即可。反过来，线程不安全就意味着线程的调度顺序会影响最终结果，如不加事务的转账代码： void transferMoney(User from, User to, float amount){ to.setMoney(to.getBalance() + amount); from.setMoney(from.getBalance() - amount); } 同步：Java中的同步指的是通过人为的控制和调度，保证共享资源的多线程访问成为线程安全，来保证结果的准确。如上面的代码简单加入@synchronized关键字。在保证结果准确的同时，提高性能，才是优秀的程序。线程安全的优先级高于性能。 好了，让我们开始吧。我准备分成几部分来总结涉及到多线程的内容： 扎好马步：线程的状态 内功心法：每个对象都有的方法（机制） 太祖长拳：基本线程类 九阴真经：高级多线程控制类 扎好马步：线程的状态 先来两张图： 线程状态 线程状态转换 各种状态一目了然，值得一提的是"blocked"这个状态：线程在Running的过程中可能会遇到阻塞(Blocked)情况 调用join()和sleep()方法，sleep()时间结束或被打断，join()中断,IO完成都会回到Runnable状态，等待JVM的调度。 调用wait()，使该线程处于等待池(wait blocked pool),直到notify()/notifyAll()，线程被唤醒被放到锁定池(lock blocked pool )，释放同步锁使线程回到可运行状态（Runnable） 对Running状态的线程加同步锁(Synchronized)使其进入(lock blocked pool ),同步锁被释放进入可运行状态(Runnable)。 此外，在runnable状态的线程是处于被调度的线程，此时的调度顺序是不一定的。Thread类中的yield方法可以让一个running状态的线程转入runnable。内功心法：每个对象都有的方法（机制） synchronized, wait, notify 是任何对象都具有的同步工具。让我们先来了解他们 monitor 他们是应用于同步问题的人工线程调度工具。讲其本质，首先就要明确monitor的概念，Java中的每个对象都有一个监视器，来监测并发代码的重入。在非多线程编码时该监视器不发挥作用，反之如果在synchronized 范围内，监视器发挥作用。 wait/notify必须存在于synchronized块中。并且，这三个关键字针对的是同一个监视器（某对象的监视器）。这意味着wait之后，其他线程可以进入同步块执行。 当某代码并不持有监视器的使用权时（如图中5的状态，即脱离同步块）去wait或notify，会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException。也包括在synchronized块中去调用另一个对象的wait/notify，因为不同对象的监视器不同，同样会抛出此异常。 再讲用法： synchronized单独使用： 代码块：如下，在多线程环境下，synchronized块中的方法获取了lock实例的monitor，如果实例相同，那么只有一个线程能执行该块内容 复制代码 public class Thread1 implements Runnable { Object lock; public void run() { synchronized(lock){ ..do something } } } 复制代码 直接用于方法： 相当于上面代码中用lock来锁定的效果，实际获取的是Thread1类的monitor。更进一步，如果修饰的是static方法，则锁定该类所有实例。 public class Thread1 implements Runnable { public synchronized void run() { ..do something } } synchronized, wait, notify结合:典型场景生产者消费者问题 复制代码 /** * 生产者生产出来的产品交给店员 */ public synchronized void produce() { if(this.product >= MAX_PRODUCT) { try { wait(); System.out.println("产品已满,请稍候再生产"); } catch(InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return; } this.product++; System.out.println("生产者生产第" + this.product + "个产品."); notifyAll(); //通知等待区的消费者可以取出产品了 } /** * 消费者从店员取产品 */ public synchronized void consume() { if(this.product <= MIN_PRODUCT) { try { wait(); System.out.println("缺货,稍候再取"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } return; } System.out.println("消费者取走了第" + this.product + "个产品."); this.product--; notifyAll(); //通知等待去的生产者可以生产产品了 } 复制代码 volatile 多线程的内存模型：main memory（主存）、working memory（线程栈），在处理数据时，线程会把值从主存load到本地栈，完成操作后再save回去(volatile关键词的作用：每次针对该变量的操作都激发一次load and save)。 volatile 针对多线程使用的变量如果不是volatile或者final修饰的，很有可能产生不可预知的结果（另一个线程修改了这个值，但是之后在某线程看到的是修改之前的值）。其实道理上讲同一实例的同一属性本身只有一个副本。但是多线程是会缓存值的，本质上，volatile就是不去缓存，直接取值。在线程安全的情况下加volatile会牺牲性能。太祖长拳：基本线程类 基本线程类指的是Thread类，Runnable接口，Callable接口Thread 类实现了Runnable接口，启动一个线程的方法： 　MyThread my = new MyThread();　　my.start(); Thread类相关方法：复制代码 //当前线程可转让cpu控制权，让别的就绪状态线程运行（切换）public static Thread.yield() //暂停一段时间public static Thread.sleep() //在一个线程中调用other.join(),将等待other执行完后才继续本线程。　　　　public join()//后两个函数皆可以被打断public interrupte() 复制代码 关于中断：它并不像stop方法那样会中断一个正在运行的线程。线程会不时地检测中断标识位，以判断线程是否应该被中断（中断标识值是否为true）。终端只会影响到wait状态、sleep状态和join状态。被打断的线程会抛出InterruptedException。Thread.interrupted()检查当前线程是否发生中断，返回booleansynchronized在获锁的过程中是不能被中断的。 中断是一个状态！interrupt()方法只是将这个状态置为true而已。所以说正常运行的程序不去检测状态，就不会终止，而wait等阻塞方法会去检查并抛出异常。如果在正常运行的程序中添加while(!Thread.interrupted()) ，则同样可以在中断后离开代码体 Thread类最佳实践：写的时候最好要设置线程名称 Thread.name，并设置线程组 ThreadGroup，目的是方便管理。在出现问题的时候，打印线程栈 (jstack -pid) 一眼就可以看出是哪个线程出的问题，这个线程是干什么的。 如何获取线程中的异常 不能用try,catch来获取线程中的异常Runnable 与Thread类似Callable future模式：并发模式的一种，可以有两种形式，即无阻塞和阻塞，分别是isDone和get。其中Future对象用来存放该线程的返回值以及状态 ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(3); //submit方法有多重参数版本，及支持callable也能够支持runnable接口类型.Future future = e.submit(new myCallable());future.isDone() //return true,false 无阻塞future.get() // return 返回值，阻塞直到该线程运行结束 九阴真经：高级多线程控制类 以上都属于内功心法，接下来是实际项目中常用到的工具了，Java1.5提供了一个非常高效实用的多线程包:java.util.concurrent, 提供了大量高级工具,可以帮助开发者编写高效、易维护、结构清晰的Java多线程程序。1.ThreadLocal类 用处：保存线程的独立变量。对一个线程类（继承自Thread)当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。常用于用户登录控制，如记录session信息。 实现：每个Thread都持有一个TreadLocalMap类型的变量（该类是一个轻量级的Map，功能与map一样，区别是桶里放的是entry而不是entry的链表。功能还是一个map。）以本身为key，以目标为value。主要方法是get()和set(T a)，set之后在map里维护一个threadLocal -> a，get时将a返回。ThreadLocal是一个特殊的容器。2.原子类（AtomicInteger、AtomicBoolean……） 如果使用atomic wrapper class如atomicInteger，或者使用自己保证原子的操作，则等同于synchronized //返回值为booleanAtomicInteger.compareAndSet(int expect,int update) 该方法可用于实现乐观锁，考虑文中最初提到的如下场景：a给b付款10元，a扣了10元，b要加10元。此时c给b2元，但是b的加十元代码约为：复制代码 if(b.value.compareAndSet(old, value)){ return ;}else{ //try again // if that fails, rollback and log} 复制代码 AtomicReference对于AtomicReference 来讲，也许对象会出现，属性丢失的情况，即oldObject == current，但是oldObject.getPropertyA != current.getPropertyA。这时候，AtomicStampedReference就派上用场了。这也是一个很常用的思路，即加上版本号3.Lock类　 lock: 在java.util.concurrent包内。共有三个实现： ReentrantLockReentrantReadWriteLock.ReadLockReentrantReadWriteLock.WriteLock 主要目的是和synchronized一样， 两者都是为了解决同步问题，处理资源争端而产生的技术。功能类似但有一些区别。 区别如下：复制代码 lock更灵活，可以自由定义多把锁的枷锁解锁顺序（synchronized要按照先加的后解顺序）提供多种加锁方案，lock 阻塞式, trylock 无阻塞式, lockInterruptily 可打断式， 还有trylock的带超时时间版本。本质上和监视器锁（即synchronized是一样的）能力越大，责任越大，必须控制好加锁和解锁，否则会导致灾难。和Condition类的结合。性能更高，对比如下图： 复制代码 synchronized和Lock性能对比 ReentrantLock　　　　可重入的意义在于持有锁的线程可以继续持有，并且要释放对等的次数后才真正释放该锁。使用方法是： 1.先new一个实例 static ReentrantLock r=new ReentrantLock(); 2.加锁　　　　　　 r.lock()或r.lockInterruptibly(); 此处也是个不同，后者可被打断。当a线程lock后，b线程阻塞，此时如果是lockInterruptibly，那么在调用b.interrupt()之后，b线程退出阻塞，并放弃对资源的争抢，进入catch块。（如果使用后者，必须throw interruptable exception 或catch）　　　　 3.释放锁　　　 r.unlock() 必须做！何为必须做呢，要放在finally里面。以防止异常跳出了正常流程，导致灾难。这里补充一个小知识点，finally是可以信任的：经过测试，哪怕是发生了OutofMemoryError，finally块中的语句执行也能够得到保证。 ReentrantReadWriteLock 可重入读写锁（读写锁的一个实现）　 　ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock()　　ReadLock r = lock.readLock();　　WriteLock w = lock.writeLock(); 两者都有lock,unlock方法。写写，写读互斥；读读不互斥。可以实现并发读的高效线程安全代码4.容器类 这里就讨论比较常用的两个： BlockingQueueConcurrentHashMap BlockingQueue阻塞队列。该类是java.util.concurrent包下的重要类，通过对Queue的学习可以得知，这个queue是单向队列，可以在队列头添加元素和在队尾删除或取出元素。类似于一个管　　道，特别适用于先进先出策略的一些应用场景。普通的queue接口主要实现有PriorityQueue（优先队列），有兴趣可以研究 BlockingQueue在队列的基础上添加了多线程协作的功能： BlockingQueue 除了传统的queue功能（表格左边的两列）之外，还提供了阻塞接口put和take，带超时功能的阻塞接口offer和poll。put会在队列满的时候阻塞，直到有空间时被唤醒；take在队　列空的时候阻塞，直到有东西拿的时候才被唤醒。用于生产者-消费者模型尤其好用，堪称神器。 常见的阻塞队列有： ArrayListBlockingQueueLinkedListBlockingQueueDelayQueueSynchronousQueue ConcurrentHashMap高效的线程安全哈希map。请对比hashTable , concurrentHashMap, HashMap5.管理类 管理类的概念比较泛，用于管理线程，本身不是多线程的，但提供了一些机制来利用上述的工具做一些封装。了解到的值得一提的管理类：ThreadPoolExecutor和 JMX框架下的系统级管理类 ThreadMXBeanThreadPoolExecutor如果不了解这个类，应该了解前面提到的ExecutorService，开一个自己的线程池非常方便：复制代码 ExecutorService e = Executors.newCachedThreadPool(); ExecutorService e = Executors.newSingleThreadExecutor(); ExecutorService e = Executors.newFixedThreadPool(3); // 第一种是可变大小线程池，按照任务数来分配线程， // 第二种是单线程池，相当于FixedThreadPool(1) // 第三种是固定大小线程池。 // 然后运行 e.execute(new MyRunnableImpl()); 复制代码 该类内部是通过ThreadPoolExecutor实现的，掌握该类有助于理解线程池的管理，本质上，他们都是ThreadPoolExecutor类的各种实现版本。请参见javadoc： ThreadPoolExecutor参数解释 翻译一下：复制代码 corePoolSize:池内线程初始值与最小值，就算是空闲状态，也会保持该数量线程。maximumPoolSize:线程最大值，线程的增长始终不会超过该值。keepAliveTime：当池内线程数高于corePoolSize时，经过多少时间多余的空闲线程才会被回收。回收前处于wait状态unit：时间单位，可以使用TimeUnit的实例，如TimeUnit.MILLISECONDS　workQueue:待入任务（Runnable）的等待场所，该参数主要影响调度策略，如公平与否，是否产生饿死(starving)threadFactory:线程工厂类，有默认实现，如果有自定义的需要则需要自己实现ThreadFactory接口并作为参数传入。 阿里云优惠券地址https://promotion.aliyun.com/ntms/yunparter/invite.html?userCode=nb3paa5b

92题 一般来说，建立INDEX有以下益处：提高查询效率；建立唯一索引以保证数据的唯一性；设计INDEX避免排序。 缺点，INDEX的维护有以下开销：叶节点的‘分裂’消耗；INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销；有存储要求；其他日常维护的消耗：对恢复的影响，重组的影响。 需要建立索引的情况：为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立； 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立； 为了提高查询效率，则考虑建立（是否建立要考虑相关性能及维护开销）； 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用：加快查询速度。原则：(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中，考虑为该属性或属性组建立索引；(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数，考虑为该属性建立索引；(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中，考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像，对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言，快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行，通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后，通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引。在联合索引中，如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用，否则无法命中索引。具体原因为：MySQL使用索引时需要索引有序，假设现在建立了"name，age，school"的联合索引，那么索引的排序为: 先按照name排序，如果name相同，则按照age排序，如果age的值也相等，则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序，一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句，在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句，所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接，减少复杂 SQL，拆分成简单SQL。减少排序：非必要不排序，利用索引排序，减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or，使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤：选择更优的索引，先分页再Join…。避免类型转换：索引失效。优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化，而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。例如，使用<>、not in 、not exist，对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大，MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复，不能为空，唯一键不能重复，可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键，但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的，判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的，且占用空间，不走索引；判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ，SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值，比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较，该符号与等号作用相似，但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候，如果采用的 NULL 值，会被系统自动忽略掉，但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表，他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启，所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=，<，>，=>，= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字，可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀（X），或者只用（Ox）前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串，则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。 76题 在缺省模式下，MYSQL是autocommit模式的，所有的数据库更新操作都会即时提交，所以在缺省情况下，mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话，你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式，在非autocommit模式下，你必须使用COMMIT来提交你的更改，或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引，由于使用b+tree做为索引，以innodb为例，一个树节点的大小由“innodb_page_size”，为了减少树的高度，同时让一个节点能存放更多的值，索引列尽量在整数类型上创建，如果必须使用字符类型，也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 限定数据的范围： 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离： 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。垂直分区： 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException，那么我们就针对这块考虑一下重试，自定义一个注解，用于做切面。针对注解进行切面，设置最大重试次数n，然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞，是通过innodb的行多版本实现的，行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现（undo日志用来记录数据修改前的版本，回滚时会用到，用来保证事务的原子性）。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎：尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单，一般优先考虑，但float存储的数据范围大，所以范围大的数据就只能用它了，但要注意一些处理细节，因为不精确可能会与自己想的不一致，也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒，datetime与时区无关，存储的范围广(1001-9999)，timestamp与时区有关，存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储，char(4)存储4个字符，根据编码方式的不同占用不同的字节，gbk编码方式，不论是中文还是英文，每个字符占用2个字节的空间，utf8编码方式，每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串，使用额外的一个或两个字节存储字符串长度，varchar(10),除了需要存储10个字符，还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格，char会自动去掉空格后存储，varchar虽然不会去掉空格，但在进行字符串比较时，会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串，后面不会补\0。 65题 首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高，一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率，可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID，不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中，主键索引是作为聚簇索引存在的，也就是说，主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序)，如果主键索引是自增ID，那么只需要不断向后排列即可，如果是UUID，由于到来的ID与原来的大小不确定，会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片，进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段，假如申请了char(10)的空间，那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符，而varchar是变长的，也就是说申请的只是最大长度，占用的空间为实际字符长度+1，最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲，char > varchar，因此在使用中，如果确定某个字段的值的长度，可以使用char，否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted（读取未提交数据） 即便是事务没有commit，但是我们仍然能读到未提交的数据，这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed（可以读取其他事务提交的数据）---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据，未提交的数据读不到。 三. repeatable read（可重读）---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读，就是每次读取的结果集都相同，而不管其他事务有没有提交。 四. serializable（串行化） 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上，我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层，所以查找记录时最多只需要2-4次IO，相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时，能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据，当在叶子节点中查到3时，通过3的尾指针便能获取所有数据，而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时，要先记 undo，在记 undo 之前要记 undo 的 redo， 然后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 Redo（里面包括 undo 的修改） 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时，因为有 undo，可以把数据页回滚到前镜像的状态，崩溃恢复时，如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统，也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志（redo log)      作用：确保事务的持久性，防止在发生故障，脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做，达到事务一致性。 回滚日志（undo log)  作用：保证数据的原子性，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)    作用：用于主从复制，实现主从同步；用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志（errorlog) 作用：Mysql本身启动，停止，运行期间发生的错误信息。 慢查询日志（slow query log)  作用：记录执行时间过长的sql，时间阈值可以配置，只记录执行成功。 一般查询日志（general log)    作用：记录数据库的操作明细，默认关闭，开启后会降低数据库性能 。 中继日志（relay log) 作用：用于数据库主从同步，将主库发来的bin log保存在本地，然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法：1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性(脏读，不可重复读，幻读等)，可能产生死锁。 乐观锁：乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。 悲观锁：在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁：加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。 排他锁：当数据对象被加上排它锁时，一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问，一直到事务结束锁才被释放。 行锁：就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库，MongoDB是非关系型数据库，数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点：1.保持数据的一致性（事务处理）。 2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点：1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点：1、无需经过sql层的解析，读写性能很高。 2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展。 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高。 2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别： 性能：TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性：mongodb支持丰富的数据表达，索引，redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6种策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： 1.定时去清理过期的缓存； 2.当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列，可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop，blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列，消息作为value，时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存：因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务：expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。 3.计数器：incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁：利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制：有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点：适合做冷备份；读写服务影响小，reids可以保持高性能；重启和恢复redis进程，更加快速。RDB的缺点：宕机会丢失最近5分钟的数据；文件特别大时可能会暂停数毫秒，或者甚至数秒。 AOF的优点：每个一秒执行fsync操作，最多丢失1秒钟的数据；以append-only模式写入，没有任何磁盘寻址的开销；文件过大时，不会影响客户端读写；适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点：AOF日志文件比RDB数据快照文件更大，支持写QPS比RDB支持的写QPS低；比RDB脆弱，容易有bug。 42题 对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的，可以用incr或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说，执行get、set以及eval等API，都是一个一个的任务，这些任务都会由Redis的线程去负责执行，任务要么执行成功，要么执行失败，这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单（相对redis只需修改连接端口），对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的代替算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。 39题 比如订单管理，热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高;温数据：3个月 ~ 12个月前的订单数据，查询频率不高;冷数据：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储，需要分库分表;温数据可以存储在ES中，利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说，一般情况冷数据存储在磁带、光盘，热数据一般存放在SSD中，存取速度快，而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。 37题 分层架构设计，有一条准则：站点层、服务层要做到无数据无状态，这样才能任意的加节点水平扩展，数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务，例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程：通过setnx向特定的key写入一个随机值，并同时设置失效时间，写值成功既加锁成功；redis分布式锁解锁过程：匹配随机值，删除redis上的特点key数据，要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的，为保证原子性一般使用lua脚本实现；在此基础上进一步优化的话，考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期，同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction：禁止驱逐数据，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免：1.redis高可用，搭建redis集群。2.限流降级，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key，请求量很大，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。 如何避免：1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置，但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置，通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如：@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族，有众多衍生产品例如Spring Boot，Spring Security等等，但他们的基础都是Spring的IOC和AOP，IOC提供了依赖注入的容器，而AOP解决了面向切面的编程，然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架，主要解决WEB开发的问题，因为 Spring的配置非常复杂，各种xml，properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置，极大降低了Spring使用门槛，又有着Spring原本灵活强大的功能。总结：Spring MVC和Spring Boot都属于Spring，Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架，而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"（YAML 不是一种标记语言）的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml，是一种人类可读的数据序列化语言，可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它通常用于配置文件，与属性文件相比，YAML文件就更加结构化，而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式： 1.使用springloaded配置pom.xml文件，使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动，配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包，操作简单，但是每次需要重新部署。 用