程序语言未响应

1.脚本语言。JavaScript 是一种解释型的脚本语言,C、C++等语言先编译后执行,而 JavaScript 是在程序的运行过程中逐行进行解释。 2.基于对象。JavaScript 是一种基于对象的脚本语言,它不仅可以创建对象,也能使用现有的对象。 3.简单。JavaScript 语言中采用的是弱类型的变量类型,对使用的数据类型未做出严格的要求,是基于 Java 基本语句和控制的脚本语言,其设计简单紧凑。 4.动态性。JavaScript 是一种采用事件驱动的脚本语言,它不需要经过 Web 服务器就可以对用户的输入做出响应。 5.跨平台性。JavaScript 脚本语言不依赖于操作系统,仅需要浏览器的支持。

1、脚本语言。JavaScript是一种解释型的脚本语言，C、C++等语言先编译后执行，而JavaScript是在程序的运行过程中逐行进行解释。 2、基于对象。JavaScript是一种基于对象的脚本语言，它不仅可以创建对象，也能使用现有的对象。 3、简单。JavaScript语言中采用的是弱类型的变量类型，对使用的数据类型未做出严格的要求，是基于Java基本语句和控制的脚本语言，其设计简单紧凑。 4、动态性。JavaScript是一种采用事件驱动的脚本语言，它不需要经过Web服务器就可以对用户的输入做出响应。在访问一个网页时，鼠标在网页中进行鼠标点击或上下移、窗口移动等操作JavaScript都可直接对这些事件给出相应的响应。 5、跨平台性。JavaScript脚本语言不依赖于操作系统，仅需要浏览器的支持。因此一个JavaScript脚本在编写后可以带到任意机器上使用，前提上机器上的浏览器支持JavaScript脚本语言，目前JavaScript已被大多数的浏览器所支持。

Java之JVM垃圾回收 内存结构以及垃圾回收算法前言：由于小组技术分享的需要，懂的不是很多所以我就找了这个我自己感兴趣的知识点给大家做个简单的介绍。由于是新人，算不了很懂，只是总结性的讲了些概念性的东西。给大家分享的同时，算是给自己做个笔记吧。作为Java语言的核心之一，JVM垃圾回收帮我们解决了让我们很头疼的垃圾回收问题。我们不需要像VC++一样，作为内存管理的统治者需要我们对我们分配的每一块内存进行回收，否则就会造成内存泄露问题。是不是只要有JVM存在我们就不会出现内存泄露问题，出现内存泄露问题我们又该怎么办，如果我们想提高我们程序的稳定性和其他性能我们能从什么地方下手！！！相信这些问题是我们程序过程中不可逾越的。了解JVM的内存分配及其相应的垃圾回收机制，不仅仅是可以了解底层的JVM运行机制，而且对于程序性能的优化和提升还是很有必要的。一、JVM内存分配区域结构图一从图一可以看出JVM中的内存分配包括PC Register(PC寄存器) JVM栈 堆（Heap） 方法区域（MethodArea）运行时常量池（RuntimeConstant Pool） 本地方法堆栈（NativeMethod Stacks），这几部分区域但是从程序员的角度来看我们只关注JVM Heap和JVM Stack，因为这两部分是直接关系程序运行期间的内存状态，所以我会主要介绍这两部分内存，其他的我只是给出了简单的一些概念性解释：PC Register(Program Counter 寄存器):主要作用是记录当前线程所执行的字节码的行号。方法区域（MethodArea）:方法区域存放了所加载的类的信息（名称、修饰符等）、类中的静态变量、类中定义为final类型的常量、类中的Field信息、类中的方法信息，法区域也是全局共享的，它在虚拟机启动时在一定的条件下它也会被GC，当方法区域需要使用的内存超过其允许的大小时，会抛出OutOfMemory的错误信息。运行时常量池（RuntimeConstant Pool):存放的为类中的固定的常量信息、方法和Field的引用信息等，其空间从方法区域中分配。本地方法堆栈（NativeMethod Stacks）:JVM采用本地方法堆栈来支持native方法的执行，此区域用于存储每个native方法调用的状态。JVM栈：主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量。JVM堆：用来存放由 new 创建的对象和数组Java 虚拟机的自动垃圾回收器来管理（注意数组也是对象，所以说数组也是存放在JVM堆中）。由于栈中存放的是主要存放一些基本类型的变量和对象的引用变量，所以当过了变量的作用区域或者是当程序运行结束后它所占用的内存会自动的释放掉，所以不用来关心，下面我们主要来说的是堆内存的分配以及回收的算法。二、JVM堆内存介绍工欲善其事，必先利其器。所以了解堆内存的内部结构是很必要的。在Jvm中堆空间划分为三个代：年轻代（Young Generation）、年老代（Old Generation）和永久代（Permanent Generation）。年轻带主要是动态的存储，年轻带主要储存新产生的对象，年老代储存年龄大些的对象，永久带主要是存储的是java的类信息，包括解析得到的方法、属性、字段等。永久带基本不参与垃圾回收。所以说我们说的垃圾回收主要是针对年轻代和年老代。图二年轻代又分成3个部分，一个eden区和两个相同的survior区。刚开始创建的对象都是放置在eden区的。分成这样3个部分，主要是为了生命周期短的对象尽量留在年轻带。当eden区申请不到空间的时候，进行minorGC，把存活的对象拷贝到survior。年老代主要存放生命周期比较长的对象，比如缓存对象。（经过IBM的一个研究机构研究数据表明，基本上80%-98%的对象都会在年轻代的Eden区死掉从而本回收掉，所以说真正进入到老年代的对象很少，这也是为什么MinorGC比MajorGC更加频繁的原因）具体JVM内存垃圾回收过程描述如下 ：1、对象在Eden区完成内存分配2、当Eden区满了，再创建对象，会因为申请不到空间，触发minorGC，进行young(eden+1survivor)区的垃圾回收3、minorGC时，Eden不能被回收的对象被放入到空的survivor（Eden肯定会被清空），另一个survivor里不能被GC回收的对象也会被放入这个survivor，始终保证一个survivor是空的4、当做第3步的时候，如果发现survivor满了，则这些对象被copy到old区，或者survivor并没有满，但是有些对象已经足够Old，也被放入Old区 XX:MaxTenuringThreshold5、当Old区被放满的之后，进行fullGC补充： MinorGC：年轻代所进行的垃圾回收，非常频繁，一般回收速度也比较快。 MajorGC：老年代进行的垃圾回收，发生一次MajorGC至少伴随一次MinorGC，一般比MinorGC速度慢十倍以上。 FullGC：整个堆内存进行的垃圾回收，很多时候是MajorGC 以后就是堆内存结构已经大致的垃圾回收过程。三、对象分配原则1.对象优先分配在Eden区，如果Eden区没有足够的空间时，虚拟机执行一次Minor GC。2.大对象直接进入老年代（大对象是指需要大量连续内存空间的对象）。这样做的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝（新生代采用复制算法收集内存）。3.长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器，如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区，之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1，知道达到阀值对象进入老年区。4.动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。5.空间分配担保。每次进行Minor GC时，JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小，如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC，如果小于检查HandlePromotionFailure设置，如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。四、垃圾收集器作为JVM中的核心之一垃圾收集器，主要完成的功能包括：（1）发现无用信息对象；（2）回收被无用对象占用的内存空间，使该空间可被程序再次使用。所以说我们在实现垃圾收集器的同时就要实现两个算法一个是发现无用的对象第二就是回收该对象的内存。收集器主要分为引用计数器和跟踪收集器两种，Sun JDK中采用跟踪收集器作为GC实现策略。发现无用对象只要的实现算法包括引用计数法和根搜索算法，引用计数法主要是JVM的早期实现方法，因为引用计数无法解决循环引用的问题，所以现在JVM实现的主要是根搜索算法，引用计数法：堆中的每个对象对应一个引用计数器。当每一次创建一个对象并赋给一个变量时，引用计数器置为1。当对象被赋给任意变量时，引用计数器每次加1当对象出了作用域后(该对象丢弃不再使用)，引用计数器减1，一旦引用计数器为0，对象就不可用从而可以被回收。 根搜索算法：通过一系列的名为“GC Roots”的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain），当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连（用图论的话来说就是从GC Roots到这个对象不可达）时，则证明此对象是不可用的。目前的收集器主要有三种：串行收集器：使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，所以效率比较高并行收集器：对年轻代进行并行垃圾回收，因此可以减少垃圾回收时间。一般在多线程多处理器机器上使用并发收集器：可以保证大部分工作都并发进行（应用不停止），垃圾回收只暂停很少的时间，此收集器适合对响应时间要求比较高的中、大规模应用五、垃圾收集器的回收算法Copying算法：算法：复制采用的方式为从根集合扫描出存活的对象，并将找到的存活对象复制到一块新的完全未使用的空间中。 过程： 此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不过出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。Mark-Sweep算法： 算法：标记-清除采用的方式为从根集合开始扫描，对存活的对象进行标记，标记完毕后，再扫描整个空间中未标记的对象，并进行回收。 过程： 第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。它停止所有工作，收集器从根开始访问每一个活跃的节点，标记它所访问的每一个节点。走过所有引用后，收集就完成了，然后就对堆进行清除（即对堆中的每一个对象进行检查），所有没有标记的对象都作为垃圾回收并返回空闲列表。Mark-Compact算法： 算法：标记阶段与“Mark-Sweep”算法相同，但在清除阶段有所不同。在回收不存活对象所占用的内存空间后，会将其他所有存活对象都往左端空闲的空间进行移动，并更新引用其对象指针。过程：此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。Sun JDK GC策略：新生代算法实现：Copying,Copying,Copying旧生代算发实现：Mark-Sweep-Compact，Mark –Compact，Mark –Sweep！！六、JvisuaVM 工具如果我们想优化自己的程序，那么我们就必须清楚的了解不同代码程序所消耗的性能多少，作为JDK的一部分，这个工具给我们提供了很大的帮助。这个工具可以在JDK的bin目录下找到，功能很强大，可以注意利用

一 系统介绍 Android 是Google开发的基于Linux平台的、开源的、智能手机操作系统。Android包括操作系统、中间件和应用程序，由于源代码开放，Android可以被移植到不同的硬件平台上。 围绕在Google的Android系统中，形成了移植开发和上层应用程序开发两个不同的开发方面。手机厂商从事移植开发工作，上层的应用程序开发可以由任何单位和个人完成，开发的过程可以基于真实的硬件系统，还可以基于仿真器环境。 作为一个手机平台，Android在技术上的优势主要有以下几点： - 全开放智能手机平台 - 多硬件平台的支持 - 使用众多的标准化技术 - 核心技术完整，统一 - 完善的SDK和文档 - 完善的辅助开发工具 Android的开发者可以在完备的开发环境中进行开发，Android的官方网站也提供了丰富的文档、资料。这样有利于Android系统的开发和运行在一个良好的生态环境中。 https://developer.android.com/about安卓开发者官方网站 从宏观的角度来看，Android是一个开放的软件系统，它包含了众多的源代码。从下至上，Android系统分成4个层次： 第1层次：Linux操作系统及驱动； 第2层次：本地代码（C/C++）框架； 第3层次：Java框架； 第4层次：Java应用程序。 Android系统的架构如图所示： 由于Android系统需要支持Java代码的运行，这部分内容是Android的运行环境（Runtime），由虚拟机和Java基本类组成。 对于Android应用程序的开发，主要关注第3层次和第4层次之间的接口。 二 学习路线 基础学习——JavaSE： 基础学习扩展——JavaEE： 基础学习扩展——Linux基础： Android开发学习——基础理论：系统架构分析： Android系统从底向上一共分了4层，每一层都把底层实现封装，并暴露调用接口给上一层。 Linux内核(Linux Kernel) Android运行在linux kernel 2.6之上，但是把linux内受GNU协议约束的部分做了取代，这样在Android的程序可以用于商业目的。 Linux 内核是硬件和软件层之间的抽象层。 中间件 中间件包括两部分： 核心库和运行时(libraries & Android runtime) 核心库包括，SurfaceManager 显示系统管理库，负责把2D或3D内容显示到屏幕；Media Framework 媒体库，负责支持图像，支持多种视频和音频的录制和回放；SQlite 数据库，一个功能强大的轻量级嵌入式关系数据库；WebKit 浏览器引擎等。 Dalvik虚拟机： 区别于Java虚拟机的是，每一个Android 应用程序都在它自己的进程中运行，都有一个属于自己的Dalvik 虚拟机，这一点可以让系统在运行时可以达到优化，程序间的影响大大降低。Dalvik虚拟机并非运行Java字节码，而是运行自己的字节码。 应用程序框架(Application Framework) 丰富而又可扩展性的视图（Views），可以用来构建应用程序， 它包括列表（lists），网格（grids）， 文本框（text boxes），按钮（ buttons）， 可嵌入的web 浏览器。内容提供者（Content Providers）使得应用程序可以访问另一个应用程序的数据（如联系人数据库）， 或者共享它们自己的数据。资源管理器（Resource Manager）提供非代码资源的访问，如本地字符串，图形，和布局文件（ layoutfiles ）。通知管理器（Notification Manager） 使得应用程序可以在状态栏中显示自定义的提示信息。活动管理器（ Activity Manager） 用来管理应用程序生命周期并提供常用的导航回退功能。 三 基础知识 掌握java部分之后，可以使用开发工具进入android世界 您可以使用 Kotlin、Java 和 C++ 语言编写 Android 应用。Android SDK 工具会将您的代码连同任何数据和资源文件编译成一个 APK（Android 软件包），即带有 .apk 后缀的归档文件。一个 APK 文件包含 Android 应用的所有内容，它也是 Android 设备用来安装应用的文件。 每个 Android 应用都处于各自的安全沙盒中，并受以下 Android 安全功能的保护： • Android 操作系统是一种多用户 Linux 系统，其中的每个应用都是一个不同的用户； • 默认情况下，系统会为每个应用分配一个唯一的 Linux 用户 ID（该 ID 仅由系统使用，应用并不知晓）。系统会为应用中的所有文件设置权限，使得只有分配给该应用的用户 ID 才能访问这些文件； • 每个进程都拥有自己的虚拟机 (VM)，因此应用代码独立于其他应用而运行。 • 默认情况下，每个应用都在其自己的 Linux 进程内运行。Android 系统会在需要执行任何应用组件时启动该进程，然后当不再需要该进程或系统必须为其他应用恢复内存时，其便会关闭该进程。 Android 系统实现了最小权限原则。换言之，默认情况下，每个应用只能访问执行其工作所需的组件，而不能访问其他组件。这样便能创建非常安全的环境，在此环境中，应用无法访问其未获得权限的系统部分。不过，应用仍可通过一些途径与其他应用共享数据以及访问系统服务： • 可以安排两个应用共享同一 Linux 用户 ID，在此情况下，二者便能访问彼此的文件。为节省系统资源，也可安排拥有相同用户 ID 的应用在同一 Linux 进程中运行，并共享同一 VM。应用还必须使用相同的证书进行签名。 • 应用可以请求访问设备数据（如用户的联系人、短信消息、可装载存储装置（SD 卡）、相机、蓝牙等）的权限。用户必须明确授予这些权限。如需了解详细信息，请参阅使用系统权限。 本文档的其余部分将介绍以下概念： • 用于定义应用的核心框架组件 • 用来声明组件和应用必需设备功能的清单文件。 • 与应用代码分离并允许应用针对各种设备配置适当优化其行为的资源。 应用组件 应用组件是 Android 应用的基本构建块。每个组件都是一个入口点，系统或用户可通过该入口点进入您的应用。有些组件会依赖于其他组件。 共有四种不同的应用组件类型： • Activity • 服务 • 广播接收器 • 内容提供程序 每种类型都有不同的用途和生命周期，后者会定义如何创建和销毁组件。以下部分将介绍应用组件的四种类型。 Activity Activity 是与用户交互的入口点。它表示拥有界面的单个屏幕。例如，电子邮件应用可能有一个显示新电子邮件列表的 Activity、一个用于撰写电子邮件的 Activity 以及一个用于阅读电子邮件的 Activity。尽管这些 Activity 通过协作在电子邮件应用中形成一种紧密结合的用户体验，但每个 Activity 都独立于其他 Activity 而存在。因此，其他应用可以启动其中任何一个 Activity（如果电子邮件应用允许）。例如，相机应用可以启动电子邮件应用内用于撰写新电子邮件的 Activity，以便用户共享图片。Activity 有助于完成系统和应用程序之间的以下重要交互： • 追踪用户当前关心的内容（屏幕上显示的内容），以确保系统继续运行托管 Activity 的进程。 • 了解先前使用的进程包含用户可能返回的内容（已停止的 Activity），从而更优先保留这些进程。 • 帮助应用处理终止其进程的情况，以便用户可以返回已恢复其先前状态的 Activity。 • 提供一种途径，让应用实现彼此之间的用户流，并让系统协调这些用户流。（此处最经典的示例是共享。） 您需将 Activity 作为 Activity 类的子类来实现。如需了解有关 Activity 类的更多信息，请参阅 Activity 开发者指南。 服务 服务是一个通用入口点，用于因各种原因使应用在后台保持运行状态。它是一种在后台运行的组件，用于执行长时间运行的操作或为远程进程执行作业。服务不提供界面。例如，当用户使用其他应用时，服务可能会在后台播放音乐或通过网络获取数据，但这不会阻断用户与 Activity 的交互。诸如 Activity 等其他组件可以启动服务，使该服务运行或绑定到该服务，以便与其进行交互。事实上，有两种截然不同的语义服务可以告知系统如何管理应用：已启动服务会告知系统使其运行至工作完毕。此类工作可以是在后台同步一些数据，或者在用户离开应用后继续播放音乐。在后台同步数据或播放音乐也代表了两种不同类型的已启动服务，而这些服务可以修改系统处理它们的方式： • 音乐播放是用户可直接感知的服务，因此，应用会向用户发送通知，表明其希望成为前台，从而告诉系统此消息；在此情况下，系统明白它应尽全力维持该服务进程运行，因为进程消失会令用户感到不快。 • 通常，用户不会意识到常规后台服务正处于运行状态，因此系统可以更自由地管理其进程。如果系统需要使用 RAM 来处理用户更迫切关注的内容，则其可能允许终止服务（然后在稍后的某个时刻重启服务）。 绑定服务之所以能运行，原因是某些其他应用（或系统）已表示希望使用该服务。从根本上讲，这是为另一个进程提供 API 的服务。因此，系统会知晓这些进程之间存在依赖关系，所以如果进程 A 绑定到进程 B 中的服务，系统便知道自己需使进程 B（及其服务）为进程 A 保持运行状态。此外，如果进程 A 是用户关心的内容，系统随即也知道将进程 B 视为用户关心的内容。由于存在灵活性（无论好坏），服务已成为非常有用的构建块，并且可实现各种高级系统概念。动态壁纸、通知侦听器、屏幕保护程序、输入方法、无障碍功能服务以及众多其他核心系统功能均可构建为在其运行时由应用实现、系统绑定的服务。 您需将服务作为 Service 的子类来实现。如需了解有关 Service 类的更多信息，请参阅服务开发者指南。 注意：如果您的应用面向 Android 5.0（API 级别 21）或更高版本，请使用 JobScheduler 类来调度操作。JobScheduler 的优势在于，它能通过优化作业调度来降低功耗，以及使用 Doze API，从而达到省电目的。如需了解有关使用此类的更多信息，请参阅 JobScheduler 参考文档。 广播接收器 借助广播接收器组件，系统能够在常规用户流之外向应用传递事件，从而允许应用响应系统范围内的广播通知。由于广播接收器是另一个明确定义的应用入口，因此系统甚至可以向当前未运行的应用传递广播。例如，应用可通过调度提醒来发布通知，以告知用户即将发生的事件。而且，通过将该提醒传递给应用的广播接收器，应用在提醒响起之前即无需继续运行。 许多广播均由系统发起，例如，通知屏幕已关闭、电池电量不足或已拍摄照片的广播。应用也可发起广播，例如，通知其他应用某些数据已下载至设备，并且可供其使用。尽管广播接收器不会显示界面，但其可以创建状态栏通知，在发生广播事件时提醒用户。但广播接收器更常见的用途只是作为通向其他组件的通道，旨在执行极少量的工作。例如，它可能会根据带 JobScheduler 的事件调度 JobService 来执行某项工作 广播接收器作为 BroadcastReceiver 的子类实现，并且每条广播都作为 Intent 对象进行传递。如需了解详细信息，请参阅 BroadcastReceiver 类。 内容提供程序 内容提供程序管理一组共享的应用数据，您可以将这些数据存储在文件系统、SQLite 数据库、网络中或者您的应用可访问的任何其他持久化存储位置。其他应用可通过内容提供程序查询或修改数据（如果内容提供程序允许）。例如，Android 系统可提供管理用户联系人信息的内容提供程序。 因此，任何拥有适当权限的应用均可查询内容提供程序（如 ContactsContract.Data），以读取和写入特定人员的相关信息。我们很容易将内容提供程序看作数据库上的抽象，因为其内置的大量 API 和支持时常适用于这一情况。但从系统设计的角度看，二者的核心目的不同。对系统而言，内容提供程序是应用的入口点，用于发布由 URI 架构识别的已命名数据项。因此，应用可以决定如何将其包含的数据映射到 URI 命名空间，进而将这些 URI 分发给其他实体。反之，这些实体也可使用分发的 URI 来访问数据。在管理应用的过程中，系统可以执行以下特殊操作： • 分配 URI 无需应用保持运行状态，因此 URI 可在其所属的应用退出后继续保留。当系统必须从相应的 URI 检索应用数据时，系统只需确保所属应用仍处于运行状态。 • 这些 URI 还会提供重要的细粒度安全模型。例如，应用可将其所拥有图像的 URI 放到剪贴板上，但将其内容提供程序锁定，以便其他应用程序无法随意访问它。当第二个应用尝试访问剪贴板上的 URI 时，系统可允许该应用通过临时的 URI 授权来访问数据，这样便只能访问 URI 后面的数据，而非第二个应用中的其他任何内容。 内容提供程序也适用于读取和写入您的应用不共享的私有数据。 内容提供程序作为 ContentProvider 的子类实现，并且其必须实现一组标准 API，以便其他应用能够执行事务。如需了解详细信息，请参阅内容提供程序开发者指南。 Android 系统设计的独特之处在于，任何应用都可启动其他应用的组件。例如，当您想让用户使用设备相机拍摄照片时，另一个应用可能也可执行该操作，因而您的应用便可使用该应用，而非自行产生一个 Activity 来拍摄照片。您无需加入甚至链接到该相机应用的代码。只需启动拍摄照片的相机应用中的 Activity 即可。完成拍摄时，系统甚至会将照片返回您的应用，以便您使用。对用户而言，这就如同相机是您应用的一部分。 当系统启动某个组件时，它会启动该应用的进程（如果尚未运行），并实例化该组件所需的类。例如，如果您的应用启动相机应用中拍摄照片的 Activity，则该 Activity 会在属于相机应用的进程（而非您的应用进程）中运行。因此，与大多数其他系统上的应用不同，Android 应用并没有单个入口点（即没有 main() 函数）。 由于系统在单独的进程中运行每个应用，且其文件权限会限制对其他应用的访问，因此您的应用无法直接启动其他应用中的组件，但 Android 系统可以。如要启动其他应用中的组件，请向系统传递一条消息，说明启动特定组件的 Intent。系统随后便会为您启动该组件。 启动组件 在四种组件类型中，有三种（Activity、服务和广播接收器）均通过异步消息 Intent 进行启动。Intent 会在运行时对各个组件进行互相绑定。您可以将 Intent 视为从其他组件（无论该组件是属于您的应用还是其他应用）请求操作的信使。 您需使用 Intent 对象创建 Intent，该对象通过定义消息来启动特定组件（显式 Intent）或特定的组件类型（隐式 Intent）。 对于 Activity 和服务，Intent 会定义要执行的操作（例如，查看或发送某内容），并且可指定待操作数据的 URI，以及正在启动的组件可能需要了解的信息。例如，Intent 可能会传达对 Activity 的请求，以便显示图像或打开网页。在某些情况下，您可以通过启动 Activity 来接收结果，这样 Activity 还会返回 Intent 中的结果。例如，您可以发出一个 Intent，让用户选取某位联系人并将其返回给您。返回 Intent 包含指向所选联系人的 URI。 对于广播接收器，Intent 只会定义待广播的通知。例如，指示设备电池电量不足的广播只包含指示“电池电量不足”的已知操作字符串。 与 Activity、服务和广播接收器不同，内容提供程序并非由 Intent 启动。相反，它们会在成为 ContentResolver 的请求目标时启动。内容解析程序会通过内容提供程序处理所有直接事务，因此通过提供程序执行事务的组件便无需执行事务，而是改为在 ContentResolver 对象上调用方法。这会在内容提供程序与请求信息的组件之间留出一个抽象层（以确保安全）。 每种组件都有不同的启动方法： • 如要启动 Activity，您可以向 startActivity() 或 startActivityForResult() 传递 Intent（当您想让 Activity 返回结果时），或者为其安排新任务。 • 在 Android 5.0（API 级别 21）及更高版本中，您可以使用 JobScheduler 类来调度操作。对于早期 Android 版本，您可以通过向 startService() 传递 Intent 来启动服务（或对执行中的服务下达新指令）。您也可通过向将 bindService() 传递 Intent 来绑定到该服务。 • 您可以通过向 sendBroadcast()、sendOrderedBroadcast() 或 sendStickyBroadcast() 等方法传递 Intent 来发起广播。 • 您可以通过在 ContentResolver 上调用 query()，对内容提供程序执行查询。 如需了解有关 Intent 用法的详细信息，请参阅 Intent 和 Intent 过滤器文档。以下文档将为您详细介绍如何启动特定组件：Activity、服务、BroadcastReceiver 和内容提供程序。

数据可靠性RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步Replication，异步ReplicationKafka使用异步刷盘方式，异步Replication/同步Replication总结：RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。Kafka同步Replication理论上性能低于RocketMQ的同步Replication，原因是Kafka的数据以分区为单位组织，意味着一个Kafka实例上会有几百个数据分区，RocketMQ一个实例上只有一个数据分区，RocketMQ可以充分利用IO Group Commit机制，批量传输数据，配置同步Replication与异步Replication相比，性能损耗约20%~30%，Kafka没有亲自测试过，但是个人认为理论上会低于RocketMQ。性能对比Kafka单机写入TPS约在百万条/秒，消息大小10个字节RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒，单机部署3个Broker，可以跑到最高12万条/秒，消息大小10个字节总结：Kafka的TPS跑到单机百万，主要是由于Producer端将多个小消息合并，批量发向Broker。RocketMQ为什么没有这么做？Producer通常使用Java语言，缓存过多消息，GC是个很严重的问题Producer调用发送消息接口，消息未发送到Broker，向业务返回成功，此时Producer宕机，会导致消息丢失，业务出错Producer通常为分布式系统，且每台机器都是多线程发送，我们认为线上的系统单个Producer每秒产生的数据量有限，不可能上万。缓存的功能完全可以由上层业务完成。单机支持的队列数Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长。Kafka分区数无法过多的问题RocketMQ单机支持最高5万个队列，Load不会发生明显变化队列多有什么好处？单机可以创建更多Topic，因为每个Topic都是由一批队列组成Consumer的集群规模和队列数成正比，队列越多，Consumer集群可以越大消息投递实时性Kafka使用短轮询方式，实时性取决于轮询间隔时间，0.8以后版本支持长轮询。RocketMQ使用长轮询，同Push方式实时性一致，消息的投递延时通常在几个毫秒。消费失败重试Kafka消费失败不支持重试。RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延总结：例如充值类应用，当前时刻调用运营商网关，充值失败，可能是对方压力过多，稍后再调用就会成功，如支付宝到银行扣款也是类似需求。这里的重试需要可靠的重试，即失败重试的消息不因为Consumer宕机导致丢失。严格的消息顺序Kafka支持消息顺序，但是一台Broker宕机后，就会产生消息乱序RocketMQ支持严格的消息顺序，在顺序消息场景下，一台Broker宕机后，发送消息会失败，但是不会乱序Mysql Binlog分发需要严格的消息顺序定时消息Kafka不支持定时消息RocketMQ支持两类定时消息开源版本RocketMQ仅支持定时Level，定时Level用户可定制阿里云ONS支持定时Level，以及指定的毫秒级别的延时时间分布式事务消息Kafka不支持分布式事务消息阿里云ONS支持分布式定时消息，未来开源版本的RocketMQ也有计划支持分布式事务消息消息查询Kafka不支持消息查询RocketMQ支持根据Message Id查询消息，也支持根据消息内容查询消息（发送消息时指定一个Message Key，任意字符串，例如指定为订单Id）总结：消息查询对于定位消息丢失问题非常有帮助，例如某个订单处理失败，是消息没收到还是收到处理出错了。消息回溯Kafka理论上可以按照Offset来回溯消息RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度毫秒，例如从一天之前的某时某分某秒开始重新消费消息总结：典型业务场景如consumer做订单分析，但是由于程序逻辑或者依赖的系统发生故障等原因，导致今天消费的消息全部无效，需要重新从昨天零点开始消费，那么以时间为起点的消息重放功能对于业务非常有帮助。消费并行度Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。RocketMQ消费并行度分两种情况顺序消费方式并行度同Kafka完全一致乱序方式并行度取决于Consumer的线程数，如Topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。消息轨迹Kafka不支持消息轨迹阿里云ONS支持消息轨迹开发语言友好性Kafka采用Scala编写RocketMQ采用Java语言编写Broker端消息过滤Kafka不支持Broker端的消息过滤RocketMQ支持两种Broker端消息过滤方式根据Message Tag来过滤，相当于子topic概念向服务器上传一段Java代码，可以对消息做任意形式的过滤，甚至可以做Message Body的过滤拆分。消息堆积能力理论上Kafka要比RocketMQ的堆积能力更强，不过RocketMQ单机也可以支持亿级的消息堆积能力，我们认为这个堆积能力已经完全可以满足业务需求。开源社区活跃度Kafka社区更新较慢RocketMQ的github社区有250个个人、公司用户登记了联系方式，QQ群超过1000人。成熟度Kafka在日志领域比较成熟RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用，每天都产生海量的消息，并且顺利支持了多次天猫双十一海量消息考验，是数据削峰填谷的利器。

通常，字符äåö没问题，因为浏览器和Web应用程序的tomcat / java使用的默认字符集为latin1即。“理解”这些字符的ISO-8859-1。 要使UTF-8在Java + Tomcat + Linux / Windows + Mysql下工作，需要满足以下条件： 配置Tomcat的server.xml 必须配置连接器使用UTF-8编码url（GET请求）参数： 在上面的示例中，关键部分是URIEncoding =“ UTF-8”。这可以保证Tomcat将所有传入的GET参数处理为UTF-8编码。结果，当用户将以下内容写入浏览器的地址栏时： https://localhost:8443/ID/Users?action=search&name=ж 字符ж被当作UTF-8处理，并被编码为％D0％B6（通常在到达服务器之前由浏览器访问）。 POST请求不受此影响。 CharsetFilter 然后是时候强制Java Web应用程序以UTF-8编码方式处理所有请求和响应了。这要求我们定义一个字符集过滤器，如下所示： package fi.foo.filters; import javax.servlet.*; import java.io.IOException; public class CharsetFilter implements Filter { private String encoding; public void init(FilterConfig config) throws ServletException { encoding = config.getInitParameter("requestEncoding"); if (encoding == null) encoding = "UTF-8"; } public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain next) throws IOException, ServletException { // Respect the client-specified character encoding // (see HTTP specification section 3.4.1) if (null == request.getCharacterEncoding()) { request.setCharacterEncoding(encoding); } // Set the default response content type and encoding response.setContentType("text/html; charset=UTF-8"); response.setCharacterEncoding("UTF-8"); next.doFilter(request, response); } public void destroy() { } } 此过滤器可确保如果浏览器未设置请求中使用的编码，则将其设置为UTF-8。 该过滤器完成的另一件事是设置默认响应编码，即。返回的html /所使用的编码。另一种方法是在应用程序的每个控制器中设置响应编码等。 该过滤器必须添加到web.xml或webapp的部署描述符中： CharsetFilter fi.foo.filters.CharsetFilter requestEncoding UTF-8 CharsetFilter /* 可以在tomcat Wiki（http://wiki.apache.org/tomcat/Tomcat/UTF-8）中找到有关创建此过滤器的说明。 JSP页面编码 在您的web.xml中，添加以下内容： *.jsp UTF-8 另外，Web应用程序的所有JSP页面都需要在其顶部具有以下内容： <%@page pageEncoding="UTF-8" contentType="text/html; charset=UTF-8"%> 如果使用具有不同JSP片段的某种布局，则所有这些都需要。 HTML元标记 JSP页面编码告诉JVM以正确的编码处理JSP页面中的字符。然后是时候告诉浏览器html页面的编码方式了： 这是通过在webapp生成的每个xhtml页面顶部执行以下操作来完成的： ... JDBC连接 使用数据库时，必须定义该连接使用UTF-8编码。可以在context.xml或以下定义了JDBC连接的地方完成： MySQL数据库和表 使用的数据库必须使用UTF-8编码。这是通过使用以下内容创建数据库来实现的： CREATE DATABASE `ID_development` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_swedish_ci */; 然后，所有表也都必须使用UTF-8： CREATE TABLE `Users` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment, `name` varchar(30) collate utf8_swedish_ci default NULL PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_swedish_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC; 关键部分是CHARSET = utf8。 MySQL服务器配置 还必须配置MySQL serveri。通常，这是在Windows中通过修改my.ini -file和在Linux中通过配置my.cnf -file来完成的。在这些文件中，应该定义所有连接到服务器的客户端都使用utf8作为默认字符集，并且服务器使用的默认字符集也是utf8。 [client] port=3306 default-character-set=utf8 [mysql] default-character-set=utf8 MySQL的程序和功能 这些还需要定义字符集。例如： DELIMITER $$ DROP FUNCTION IF EXISTS `pathToNode` $$ CREATE FUNCTION `pathToNode` (ryhma_id INT) RETURNS TEXT CHARACTER SET utf8 READS SQL DATA BEGIN DECLARE path VARCHAR(255) CHARACTER SET utf8; SET path = NULL; ... RETURN path; END $$ DELIMITER ; GET请求：latin1和UTF-8 如果并且在tomcat的server.xml中定义了GET请求参数以UTF-8编码时，以下GET请求将得到正确处理： https://localhost:8443/ID/Users?action=search&name=Petteri https://localhost:8443/ID/Users?action=search&name=ж 由于latin1和UTF-8均以相同的方式编码ASCII字符，因此正确处理了字符串“ Petteri”。 拉丁语1完全不了解西里尔字母ж。由于指示Tomcat将请求参数处理为UTF-8，因此它将该字符正确编码为％D0％B6。 如果并且当指示浏览器读取UTF-8编码的页面（带有请求标头和html meta-tag）时，至少Firefox 2/3和此期间的其他浏览器都将字符本身编码为％D0％B6。 最终结果是，找到了所有名称为“ Petteri”的用户，还找到了所有名称为“ж”的用户。 但是äåö呢？ HTTP规范定义默认情况下，URL编码为latin1。这导致firefox2，firefox3等对以下内容进行编码 https://localhost:8443/ID/Users?action=search&name=*Päivi* 进入编码版本 https://localhost:8443/ID/Users?action=search&name=*P%E4ivi* 在latin1中，字符ä编码为％E4。即使页面/请求/所有内容都定义为使用UTF-8。ä的UTF-8编码版本为％C3％A4 结果是，由于某些字符在latin1中编码，而另一些字符在UTF-8中编码，因此webapp完全不可能正确地处理GET请求中的请求参数。 注意：如果页面被定义为UTF-8，则POST请求确实可以工作，因为浏览器完全以UTF-8格式编码来自表单的所有请求参数。 读物 非常感谢以下作者为我的问题提供了答案： http://tagunov.tripod.com/i18n/i18n.html http://wiki.apache.org/tomcat/Tomcat/UTF-8 http://java.sun.com/developer/technicalArticles/Intl/HTTPCharset/ http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/charset-syntax.html http://cagan327.blogspot.com/2006/05/utf-8-encoding-fix-tomcat-jsp-etc.html http://cagan327.blogspot.com/2006/05/utf-8-encoding-fix-for-mysql-tomcat.html http://jeppesn.dk/utf-8.html http://www.nabble.com/request-parameters-mishandle-utf-8-encoding-td18720039.html http://www.utoronto.ca/webdocs/HTMLdocs/NewHTML/iso_table.html http://www.utf8-chartable.de/ 重要的提示 mysql支持使用3字节UTF-8字符的基本多语言平面。如果您需要超出此范围（某些字母需要超过3个字节的UTF-8字节），则需要使用一种VARBINARY列类型的样式或使用utf8mb4字符集（这需要MySQL 5.5.3或更高版本）。请注意，使用utf8MySQL中的字符集无法100％地工作。 Tomcat与Apache 还有一件事，如果您使用的是Apache + Tomcat + mod_JK连接器，则还需要进行以下更改： 将URIEncoding =“ UTF-8”添加到8009连接器的tomcat server.xml文件中，由mod_JK连接器使用。 转到你的apache文件夹即/etc/httpd/conf添加AddDefaultCharset utf-8在httpd.conf file。注意：首先检查它是否存在。如果存在，您可以使用此行对其进行更新。您也可以在底部添加此行。来源：stack overflow

本文总结了常见的 Linux 内核参数及相关问题。修改内核参数前，您需要： 从实际需要出发，最好有相关数据的支撑，若您的业务没有受到影响不建议调整内核参数。 了解每一个参数的具体作用，并且同类型或版本操作系统下内核参数可能有所不同。 备份 ECS 实例中的重要数据。参阅文档 创建快照。 Linux 常用内核网络参数 参数 描述 net.core.rmem_default 默认的 TCP 数据接收窗口大小（字节）。 net.core.rmem_max 最大的 TCP 数据接收窗口（字节）。 net.core.wmem_default 默认的 TCP 数据发送窗口大小（字节）。 net.core.wmem_max 最大的 TCP 数据发送窗口（字节）。 net.core.netdev_max_backlog 在每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许送到队列的数据包的最大数目。 net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度，这是个全局的参数。 net.core.optmem_max 表示每个套接字所允许的最大缓冲区的大小。 net.ipv4.tcp_mem 确定 TCP 栈应该如何反映内存使用，每个值的单位都是内存页（通常是 4KB）第一个值是内存使用的下限；第二个值是内存压力模式开始对缓冲区使用应用压力的上限；第三个值是内存使用的上限。在这个层次上可以将报文丢弃，从而减少对内存的使用。对于较大的 BDP 可以增大这些值（注意：其单位是内存页而不是字节）。 net.ipv4.tcp_rmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 接收缓冲区分配的最少字节数；第二个值是默认值（该值会被 rmem_default 覆盖），缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值；第三个值是接收缓冲区空间的最大字节数（该值会被 rmem_max 覆盖）。 net.ipv4.tcp_wmem 为自动调优定义 socket 使用的内存。第一个值是为 socket 发送缓冲区分配的最少字节数；第二个值是默认值（该值会被 wmem_default 覆盖），缓冲区在系统负载不重的情况下可以增长到这个值；第三个值是发送缓冲区空间的最大字节数（该值会被 wmem_max 覆盖）。 net.ipv4.tcp_keepalive_time TCP 发送 keepalive 探测消息的间隔时间（秒），用于确认 TCP 连接是否有效。 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl 探测消息未获得响应时，重发该消息的间隔时间（秒）。 net.ipv4.tcp_keepalive_probes 在认定 TCP 连接失效之前，最多发送多少个 keepalive 探测消息。 net.ipv4.tcp_sack 启用有选择的应答（1 表示启用），通过有选择地应答乱序接收到的报文来提高性能，让发送者只发送丢失的报文段，（对于广域网通信来说）这个选项应该启用，但是会增加对 CPU 的占用。 net.ipv4.tcp_fack 启用转发应答，可以进行有选择应答（SACK）从而减少拥塞情况的发生，这个选项也应该启用。 net.ipv4.tcp_timestamps TCP 时间戳（会在 TCP 包头增加 12 B），以一种比重发超时更精确的方法（参考 RFC 1323）来启用对 RTT 的计算，为实现更好的性能应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_window_scaling 启用 RFC 1323 定义的 window scaling，要支持超过 64KB 的 TCP 窗口，必须启用该值（1 表示启用），TCP 窗口最大至 1GB，TCP 连接双方都启用时才生效。 net.ipv4.tcp_syncookies 表示是否打开 TCP 同步标签（syncookie），内核必须打开了 CONFIG_SYN_COOKIES 项进行编译，同步标签可以防止一个套接字在有过多试图连接到达时引起过载。默认值 0 表示关闭。 net.ipv4.tcp_tw_reuse 表示是否允许将处于 TIME-WAIT 状态的 socket （TIME-WAIT 的端口）用于新的 TCP 连接。 net.ipv4.tcp_tw_recycle 能够更快地回收 TIME-WAIT 套接字。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 对于本端断开的 socket 连接，TCP 保持在 FIN-WAIT-2 状态的时间（秒）。对方可能会断开连接或一直不结束连接或不可预料的进程死亡。 net.ipv4.ip_local_port_range 表示 TCP/UDP 协议允许使用的本地端口号。 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 对于还未获得对方确认的连接请求，可保存在队列中的最大数目。如果服务器经常出现过载，可以尝试增加这个数字。默认为 1024。 net.ipv4.tcp_low_latency 允许 TCP/IP 栈适应在高吞吐量情况下低延时的情况，这个选项应该禁用。 net.ipv4.tcp_westwood 启用发送者端的拥塞控制算法，它可以维护对吞吐量的评估，并试图对带宽的整体利用情况进行优化，对于 WAN 通信来说应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_bic 为快速长距离网络启用 Binary Increase Congestion，这样可以更好地利用以 GB 速度进行操作的链接，对于 WAN 通信应该启用这个选项。 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 该参数设置系统的 TIME_WAIT 的数量，如果超过默认值则会被立即清除。默认为 180000。 net.ipv4.tcp_synack_retries 指明了处于 SYN_RECV 状态时重传 SYN+ACK 包的次数。 net.ipv4.tcp_abort_on_overflow 设置改参数为 1 时，当系统在短时间内收到了大量的请求，而相关的应用程序未能处理时，就会发送 Reset 包直接终止这些链接。建议通过优化应用程序的效率来提高处理能力，而不是简单地 Reset。默认值： 0 net.ipv4.route.max_size 内核所允许的最大路由数目。 net.ipv4.ip_forward 接口间转发报文。 net.ipv4.ip_default_ttl 报文可以经过的最大跳数。 net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established 让 iptables 对于已建立的连接，在设置时间内若没有活动，那么则清除掉。 net.netfilter.nf_conntrack_max 哈希表项最大值。 查看和修改 Linux 实例内核参数 方法一、通过 /proc/sys/ 目录 /proc/sys/ 目录是 Linux 内核在启动后生成的伪目录，其目录下的 net 文件夹中存放了当前系统中生效的所有内核参数、目录树结构与参数的完整名称相关，如 net.ipv4.tcp_tw_recycle，它对应的文件是 /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle，文件的内容就是参数值。 查看内核参数：使用 cat 查看对应文件的内容，例如执行命令 cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 查看 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值。 修改内核参数：使用 echo 修改内核参数对应的文件，例如执行命令 echo "0" > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 将 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值修改为 0。 注意：方法一修改的参数值仅在当次运行中生效，系统重启后会回滚历史值，一般用于临时性的验证修改的效果。若需要永久性的修改，请参阅方法二。 方法二、通过 sysctl.conf 文件 查看内核参数：执行命令 sysctl -a 查看当前系统中生效的所有参数，如下所示： net.ipv4.tcp_app_win = 31 net.ipv4.tcp_adv_win_scale = 2 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 0 net.ipv4.tcp_frto = 2 net.ipv4.tcp_frto_response = 0 net.ipv4.tcp_low_latency = 0 net.ipv4.tcp_no_metrics_save = 0 net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf = 1 net.ipv4.tcp_tso_win_divisor = 3 net.ipv4.tcp_congestion_control = cubic net.ipv4.tcp_abc = 0 net.ipv4.tcp_mtu_probing = 0 net.ipv4.tcp_base_mss = 512 net.ipv4.tcp_workaround_signed_windows = 0 net.ipv4.tcp_challenge_ack_limit = 1000 net.ipv4.tcp_limit_output_bytes = 262144 net.ipv4.tcp_dma_copybreak = 4096 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 1 net.ipv4.cipso_cache_enable = 1 net.ipv4.cipso_cache_bucket_size = 10 net.ipv4.cipso_rbm_optfmt = 0 net.ipv4.cipso_rbm_strictvalid = 1 修改内核参数： 执行命令   /sbin/sysctl -w kernel.domainname="example.com"  来修改指定的参数值，如 sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_recycle="0" 执行命令   vi /etc/sysctl.conf  修改   /etc/sysctl.conf  文件中的参数。 执行命令   /sbin/sysctl -p  使配置生效。 Linux 网络相关内核参数引发的常见问题及处理 问题现象 原因分析 解决方案 无法在本地网络环境通过 SSH 连接 ECS Linux 实例，或者访问该 Linux 实例上的 HTTP 业务出现异常。Telnet 测试会被 reset。 如果您的本地网络是 NAT 共享方式上网，该问题可能是由于本地 NAT 环境和目标 Linux 相关内核参数配置不匹配导致。尝试通过修改目标 Linux 实例内核参数来解决问题：1. 远程连接目标 Linux 实例；2. 查看当前配置： cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recyclecat /proc/sys/net/ipv4/tcp_timestamps 查看上述两个配置的值是不是 0，如果为 1的话，NAT 环境下的请求可能会导致上述问题。 通过如下方式将上述参数值修改为 0：1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf。2. 添加如下内容：net.ipv4.tcp_tw_recycle=0net.ipv4.tcp_timestamps=0。3. 输入指令 # sysctl -p 使配置生效。4. 重新 SSH 登录实例或者业务访问测试。 服务端 A 与 客户端 B 建立了 TCP 连接，之后服务端 A 主动断开了连接，但是在客户端 B 上仍然看到连接是建立的。示例见图一，图二。 通常是由于修改了服务端内核参数 net.ipv4.tcp_fin_timeout 默认设置所致。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改配置：net.ipv4.tcp_fin_timeout=30。2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 通过 netstat 或 ss 可以看到大量处于 TIME_WAIT 状态的连接。 通过 netstat -n | awk ‘/^tcp/ {++y[$NF]} END {for(w in y) print w, y[w]}’ 查看 TIME_WAIT 数量。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改或加入以下内容： net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_tw_reuse = 1 net . ipv4 . tcp_tw_recycle = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 2. 执行命令 /sbin/sysctl -p  使配置生效。 云服务器上出现大量 CLOSE_WAIT 状态的连接数。 根据实例上的业务量来判断 CLOSE_WAIT 数量是否超出了正常的范围。TCP 连接断开时需要进行四次挥手，TCP 连接的两端都可以发起关闭连接的请求，若对端发起了关闭连接，但本地没有进行后续的关闭连接操作，那么该链接就会处于 CLOSE_WAIT 状态。虽然该链接已经处于半开状态，但是已经无法和对端通信，需要及时的释放该链接。建议从业务层面及时判断某个连接是否已经被对端关闭，即在程序逻辑中对连接及时进行关闭检查。 通过命令 netstat -an|grep CLOSE_WAIT|wc -l 查看当前实例上处于 CLOSE_WAIT 状态的连接数。Java 语言：1. 通过 read 方法来判断 I/O 。当 read 方法返回 -1 时则表示已经到达末尾。2. 通过 close 方法关闭该链接。C 语言：1. 检查 read 的返回值，若是 0 则可以关闭该连接，若小于 0 则查看一下 errno，若不是 AGAIN 则同样可以关闭连接。 ECS Linux FIN_WAIT2 状态的 TCP 链接过多。 HTTP 服务中，SERVER 由于某种原因关闭连接，如 KEEPALIVE 的超时。这样，作为主动关闭的 SERVER 一方就会进入 FIN_WAIT2 状态。但 TCP/IP 协议栈中，FIN_WAIT2 状态是没有超时的（不像 TIME_WAIT 状态），如果 Client 不关闭，FIN_WAIT_2 状态将保持到系统重启，越来越多的 FIN_WAIT_2 状态会致使内核 Crash。 1. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，修改或加入以下内容： net . ipv4 . tcp_syncookies = 1 net . ipv4 . tcp_fin_timeout = 30 net . ipv4 . tcp_max_syn_backlog = 8192 net . ipv4 . tcp_max_tw_buckets = 5000 2. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 查询服务器 /var/log/message 日志，发现全部是类似如下 kernel: TCP: time wait bucket table overflowt 的报错信息，报错提示 TCP time wait 溢出，见图三。 TCP 连接使用很高，容易超出限制。见图四。 1. 执行命令 netstat -anp |grep tcp |wc -l统计 TCP 连接数。2. 对比 /etc/sysctl.conf 配置文件的 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 最大值，看是否有超出情况。3. 执行命令 vi /etc/sysctl.conf，查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数。如果确认连接使用很高，容易超出限制。4. 调高参数 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets，扩大限制。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 ECS Linux 实例出现间歇性丢包的情况，通过 tracert， mtr 等手段排查，外部网络未见异常。同时，如下图所示，在系统日志中重复出现大量kernel nf_conntrack: table full, dropping packet.错误信息。见图五。 ip_conntrack 是 Linux 系统内 NAT 的一个跟踪连接条目的模块。ip_conntrack 模块会使用一个哈希表记录 TCP 通讯协议的 established connection 记录，当哈希表满了的时候，会导致 nf_conntrack: table full, dropping packet 错误。需要通过修改内核参数来调整 ip_conntrack 限制。 Centos 5.x 系统1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数：net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数：net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_tcp_timeout_established = 1200，默认情况下 timeout 是5天（432000秒）。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。Centos 6.x 及以上系统：1. 使用管理终端登录实例。2. 执行命令 # vi /etc/sysctl.conf 编辑系统内核配置。3. 修改哈希表项最大值参数：net.netfilter.nf_conntrack_max = 655350。4. 修改超时时间参数：net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 1200，默认情况下 timeout 是5天（432000秒）。5. 执行命令 # sysctl -p 使配置生效。 客户端做了 NAT 后无法访问 ECS、RDS，包括通过 SNAT VPC 访问外网的 ECS 。无法访问连接其他 ECS 或 RDS 等云产品，抓包检测发现远端对客户端发送的 SYN 包没有响应。 若远端服务器同时开启 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps，即参数取值为 1 时，服务器会检查每一个报文的时间戳（Timestamp），若 Timestamp 不是递增的关系，则不做处理。做了 NAT 后，服务器看到来自不同的客户端的 IP 相似，但 NAT 前每一台客户端的时间可能会有偏差，在服务器上就会看到 Timestamp 不是递增的情况。 - 远端服务器为 ECS：修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 为 0。- 远端服务器为 RDS 等 PaaS 服务：RDS 无法直接修改内核参数，需要在客户端上修改参数 net.ipv4.tcp_tw_recycle 和 net.ipv4.tcp_timestamps 为 0。 参考链接 Linux man-pages kernel/git/torvalds/linux.git_proc kernel/git/torvalds/linux.git_proc_net_tcp kernel/git/torvalds/linux.git_ip-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_netfilter-sysctl kernel/git/torvalds/linux.git_nf_conntrack-sysctl 图一： 客户端 B TCP 连接 图二： 客户端 A TCP 连接 图三： 报错提示 TCP time wait 溢出 图四： 查询 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets 参数 图五： ECS Linux 实例间歇性丢包

　TTS</B>是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”。它是同时运用语言学和心理学的杰出之作，在内置芯片的支持之下，通过神经网络的设计，把文字智能地转化为自然语音流。TTS技术对文本文件进行实时转换，转换时间之短可以秒计算。在其特有智能语音控制器作用下，文本输出的语音音律流畅，使得听者在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感。TTS语音合成技术即将覆盖国标一、二级汉字，具有英文接口，自动识别中、英文，支持中英文混读。所有声音采用真人普通话为标准发音，实现了120-150个汉字/秒的快速语音合成，朗读速度达3-4个汉字/秒，使用户可以听到清晰悦耳的音质和连贯流畅的语调。现在有少部分MP3随身听具有了TTS功能。 　　TTS是语音合成应用的一种，它将储存于电脑中的文件，如帮助文件或者网页，转换成自然语音输出。TTS可以帮助有视觉障碍的人阅读计算机上的信息，或者只是简单的用来增加文本文档的可读性。现在的TTL应用包括语音驱动的邮件以及声音敏感系统。TTS经常与声音识别程序一起使用。现在有很多TTS的产品，包括Read Please 2000， Proverbe Speech Unit，以及Next Up Technology的TextAloud。朗讯、 Elan、以及 AT&T都有自己的语音合成产品。 　　除了TTS软件之外，很多商家还提供硬件产品，其中包括以色列WizCom Technologies公司的 Quick Link Pen，它是一个笔状的可以扫描也可以阅读文字的设备；还有Ostrich Software公司的Road Runner，一个手持的可以阅读ASCII文本的设备；另外还有美国DEC公司的DecTalk TTS，它是可以替代声卡的外部硬件设备，它包含一个内部软件设备，可以与个人电脑自己的声卡协同工作。 TTS文语转换用途很广，包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等，目前IVR系统已广泛应用于各个行业（如电信、交通运输等）。 　　TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。早期的TTS一般采用专用的芯片实现，如德州仪器公司的TMS50C10/TMS50C57、飞利浦的PH84H36等，但主要用在家用电器或儿童玩具中。 　　而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现，主要包括以下几部分： 　　●文本分析-对输入文本进行语言学分析，逐句进行词汇的、语法的和语义的分析，以确定句子的低层结构和每个字的音素的组成，包括文本的断句、字词切分、多音字的处理、数字的处理、缩略语的处理等。 　　●语音合成-把处理好的文本所对应的单字或短语从语音合成库中提取，把语言学描述转化成言语波形。 　　●韵律处理-合成音质(Qualityof Synthetic Speech)是指语音合成系统所输出的语音的质量，一般从清晰度(或可懂度)、自然度和连贯性等方面进行主观评价。清晰度是正确听辨有意义词语的百分率；自然度用来评价合成语音音质是否接近人说话的声音，合成词语的语调是否自然； 连贯性用来评价合成语句是否流畅。 　　要合成出高质量的语音，所采用的算法是极为复杂的，因此对机器的要求也非常高。算法的复杂度决定了目前微机并发进行多通道TTS的系统容量。 在一般的CTI应用系统中，都会有IVR（交互式语音应答系统）。IVR系统是呼叫中心的重要组成部分，通过IVR系统，用户可以利用音频按健电话输入信息，从系统中获得预先录制的数字或合成语音信息。具有TTS功能的IVR可以加快服务速度，节约服务成本，使IVR为呼叫者提供7*24小时的服务。 　　目前常见的IVR系统大都是通用的工控机平台上插入语音板卡组成，并支持中文语音合成TTS等技术。 　　一个典型的包含TTS服务的电话服务流程可分为： 　　用户电话拨入，系统IVR响应，获得用户按键等信息。 　　IVR根据用户的按键信息，向数据库服务器申请相关数据。 　　数据库服务器返回文本数据给IVR。 　　IVR通过其TCP通讯接口，将需要合成的文本信息发送给TTS服务器。 　　TTS服务器将用户文本合成的语音数据分段通过TCP通讯接口发送给IVR服务器。 　　IVR服务器把分段语音数据组装成为独立的语音文件。 　　IVR播放相应的语音文件给电话用户。 　　一般的公网接入（IVR）大都采用工控机+语音板卡，而合成的语音数据则通过局域网传给IVR。这种结构只适用于简单的应用场合。 包括中文语音处理和语音合成，利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换，语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统，比较著名的有：IBM，Microsoft，Fujitsu，科大讯飞，捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题，需要不断研究，使得中文语音合成的自然化程度较高。 　CTI技术使电信和计算机相互融合，克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点，将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛，任何需要语音、数据通信，特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。 　　TTS即语音合成技术(Text To Speech)，它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术，实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。 　　TTS在CTI系统中可以应用在IVR（交互式语音应答）服务器上，以提供语音交互式平台，为用户电话来访提供语音提示，引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据，并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息，实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。 　　在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件，或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换，以达到人与系统的自动交互，随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音，只须将电子文档引入系统中，系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据，无需事先进行录音，能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报，从而大大减少了座席人员的工作负担。 　　那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢？某些比较先进的交换平台，已经在交换机的内部实现了TTS的功能，并作为标准接口的一部分对外提供，业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。 　　对于未实现TTS功能的PBX，就需要业务开发商自己去选择合适的平台，在此基础上进行二次开发，即调用所选TTS平台提供的标准接口，实现语音合成功能。 　　目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一，每年以50%的速度增长，CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链，从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术，如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去，必将形成一个更好的应用前景。 　　杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司，音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术（Intone＿TTS）是具有自主知识产权的中文语音合成技术，在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位，并已申请多项国家专利。 　　Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包，为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例，使用户能够灵活的进行调用，并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持，适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。 　　它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成； 　　支持繁体字及多音字的编辑； 　　合成效果：自然、平滑； 　　规范的函数调用接口，同时支持微软SAPI的调用；支持同步调用和异步调用方式； 　　支持PCM Wave，uLaw/aLaw Wave，ADPCM，Dialogic Vox等多种语音格式； 　　支持GB2312码（简体中文）、BIG5码（繁体）、UNICODE码； 　　支持多路通道同时合成； 　　支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡； TTS就是Text To Speech，文本转语音，文本朗读，差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。 　　目前市场上的TTS很多，实现方式也各式各样，有的很昂贵，如科大讯飞，据说当初得到863计划的资助，有很高的技术；有的相对便宜，如捷通华声, InfoTalk；也有免费的，如微软的TTS产品。 　　相对于ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）来说，实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大，在我看来也就是个力气活。 　　要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS，我们会怎么做呢？ 　　有一种最简单的TTS，就是把每个字都念出来，你会问，岂不要录制6千多个汉字的语音？幸运的是，汉语的音节很少，很多同音字。我们最多只是需要录制： 声母数×韵母数×4，（其实不是每个读音都有4声），这样算来，最多只需要录制几百个语音就可以了。 　　在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表，汉字拼音输入法也依赖这张表，可以在网上找到，不过通常没有4声音调，大不了自己加上，呵呵，要不怎么说是力气活呢。 　　这样做出来的TTS效果也还可以，特别是朗读一些没有特别含义的如姓名，家庭住址，股票代码等汉语句子，听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节，从古代的时候开始，每个汉字就有一个词，表达一个意思。而且汉字不同于英语，英语里面很多连读，音调节奏变化很大，汉字就简单多了。 　　当然，你仍然要处理一些细节，比如多音字，把“银行”读成“yin xing”就不对了；再比如，标点符号的处理，数字、字母的处理，这些问题对于写过很多程序的你，当然不难了。 　　国内的一些语音板卡带的TTS，不管是卖钱的还是免费的，大体都是这样做出来的，也就是这样的效果。 　　如果要把TTS的效果弄好一点，再来点力气活，把基本的词录制成语音，如常见的两字词，四字成语等，再做个词库和语音库的对照表，每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位，比以字为单位，效果自然是好多了。当然，这里面还是有个技术，就是分词的技术，要把复杂的句子断成合理的词序列，也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们，当初倡导白话文，引进西文的横排格式、标点符号的时候，没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效，不那么准确，也问题不大，如前面所说，汉字是单音节词，把声音合起来，大体上不会有错。 　　当然，科大讯飞的力气活又干的多了些，据说已经进化到以常用句子为单位来录音了，大家可以想像，这要耗费更多的力气，换来更好的效果。 　　至于增加一些衔接处的“词料”，弄一些修饰性的音调，我认为是无关紧要的，对整体的效果改进不是太大。 　　市面上商品化TTS一般还支持粤语，请个粤语播音员录音，把上面的力气活重做一遍就是了。 　　再说句题外话，很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员，其实找个你周围的女同事来录制，只要吐字清晰就可以了。在某种情况下，寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。 　　再来说说文本的标识，对于复杂文本，某些内容程序没有办法处理，需要标识出来。比如，单纯的数字“128”，是应该念成“一百二十八”还是“一二八”？解决办法通常是加入XML标注，如微软的TTS："<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成“一百二十八”，"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成“一二八”。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是，语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准，基本上是各自一套。 　　再说说TTS应用编程，微软的TTS编程接口叫SAPI，是COM接口，开发起来还是有点麻烦，还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费，但其中文角色目前是个男声，声音略嫌混浊，感觉不爽。 　　国内一般的厂家提供API调用接口，相对比较简单，可以方便地嵌入应用程序中去。 　　商品化的TTS还有个并发许可限制，就是限制同时合成的并发线程数，我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS，都可以将文本文件转换成语音文件，供语音卡播放。大部分应用句子比较短小，一般不会超过100个汉字，合成的时间是非常短的，弄个线程专门负责合成，其它应用向该线程请求就是了，万一句子很长，把它分解成多个短句子就是了，播放的速度总是比合成的速度慢。 　　也很多应用是脱机合成，没有实时性要求，就更不必买多个许可了。 　　更多情况下，我们甚至没有必要购买TTS，比如语音开发中常见的费用催缴，拨通后播放：“尊敬的客户，您本月的费用是：212元”，前面部分对所有客户都一样，录一个语音文件就是了，而数字的合成是很简单的，你只要录制好10个数字语音，再加上十，百，千，万，再加上金钱的单位“元”。 　　TTS(Training+Tool+Scheme)超越计划 　　针对目前成长型企业遇到的人力资源问题，立体化解决人力资源瓶颈、通过企业与专家共建、实现人才强企的人力资源方向的重大智业项目。为企业培养人力资源高级管理人才，提供先进人力资源管理工具，并协助企业建立现代人力资源战略规划。通过“培训（Training）+工具（Tool）+方案（Scheme）”的办法，为企业系统解决人力资源难点问题，进而搭建科学、完善的人力资源管理体系。 　　TTS TIANJIN TERMINAL SURCHARGE 　　天津港口附加费。09年从日韩经过的船所收的一个费用 答案来源网络，供参考，希望对您有帮助

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