星兽_个人页

2025年07月

• 07.15 14:53:35
  发表了文章 2025-07-15 14:53:35

  对比 synchronized 和 volatile

  `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。
• 07.15 14:52:22
  发表了文章 2025-07-15 14:52:22

  synchronized 锁升级

  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。
• 07.15 14:50:29
  发表了文章 2025-07-15 14:50:29

  synchronized 原理

  `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。
• 07.15 14:49:33
  发表了文章 2025-07-15 14:49:33

  什么是回溯算法

  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。
• 07.15 14:48:06
  发表了文章 2025-07-15 14:48:06

  快速排序还有哪些优化手段

  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。
• 07.15 14:46:33
  发表了文章 2025-07-15 14:46:33

  快速排序的实现思路

  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。
• 07.15 14:45:24
  发表了文章 2025-07-15 14:45:24

  插入排序的实现思路

  插入排序是一种简单直观的排序算法，通过将每个元素插入已排序序列的合适位置实现排序。具有简单高效、稳定、空间复杂度低等优点，适用于小规模或接近有序的数据排序。
• 07.15 14:43:53
  发表了文章 2025-07-15 14:43:53

  为啥说选择排序是不稳定的

  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。
• 07.15 14:42:39
  发表了文章 2025-07-15 14:42:39

  什么是不稳定排序

  不稳定排序是指在排序过程中，若存在多个值相等的元素，其排序后的相对顺序可能发生变化。例如对学生按年龄排序，张三和王五同为18岁，但排序后王五可能排在张三前面。常见不稳定排序算法包括选择排序、快速排序、堆排序等。与之对应的稳定排序（如插入排序、冒泡排序、归并排序）则能保持相等元素原有顺序，适用于需保留数据顺序信息的场景。
• 07.15 14:41:20
  发表了文章 2025-07-15 14:41:20

  解释对称加密、非对称加密、哈希摘要

  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。
• 07.15 14:39:56
  发表了文章 2025-07-15 14:39:56

  Session会话跟踪的原理？

  Session是服务端会话跟踪技术，用户首次访问时服务器为其创建唯一标识的Session对象，并通过Set-Cookie响应头将Session ID（JSESSIONID）写入浏览器Cookie。后续请求浏览器自动携带该Cookie，服务器据此找到对应Session，实现会话数据共享。虽Session存储于服务端较安全，但在集群环境下存在共享问题。
• 07.15 14:34:33
  发表了文章 2025-07-15 14:34:33

  Cookie会话跟踪的原理？

  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。
• 07.15 14:34:10
  发表了文章 2025-07-15 14:34:10

  转发 与 重定向的区别？

  在前后端分离开发中，转发与重定向已较少使用。转发是服务器内部将请求转交其他资源处理，用户无感知，仅一次请求；重定向则是服务器返回跳转地址，浏览器重新发起请求，需两次交互。二者主要区别在于请求次数及操作发生在客户端还是服务端。
• 07.15 14:33:43
  发表了文章 2025-07-15 14:33:43

  HTTP协议中常见的状态码 ?

  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）。
• 07.15 14:32:42
  发表了文章 2025-07-15 14:32:42

  SpringBoot自动配置的原理是什么?

  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。
• 07.15 14:32:34
  发表了文章 2025-07-15 14:32:34

  Spring Boot配置的优先级？

  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。
• 07.15 14:31:52
  发表了文章 2025-07-15 14:31:52

  SpringBoot框架常见的starter你都用过哪些 ？

  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。
• 07.15 14:31:45
  发表了文章 2025-07-15 14:31:45

  聊聊你对SpringBoot框架的理解 ？

  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。
• 07.15 14:28:55
  发表了文章 2025-07-15 14:28:55

  分布式锁

  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。
• 07.15 14:27:26
  发表了文章 2025-07-15 14:27:26

  表锁

  表锁是数据库中粒度最大的锁机制，通过锁定整张表来控制并发访问。它实现简单、避免死锁，适用于批量操作和低并发写场景，但因并发度低，应谨慎使用。
• 07.15 14:26:25
  发表了文章 2025-07-15 14:26:25

  行锁

  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。
• 07.15 14:25:35
  发表了文章 2025-07-15 14:25:35

  间隙锁

  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。
• 07.15 14:24:51
  发表了文章 2025-07-15 14:24:51

  排他锁

  排他锁（写锁）是一种互斥机制，确保同一时间仅一个线程访问共享资源，保障数据一致性与完整性。适用于写操作场景，如更新、删除等，常见于数据库和多线程编程。其优点为强一致性和实现简单，但并发度低且存在死锁风险。可通过synchronized、ReentrantLock等方式实现。
• 07.15 14:23:54
  发表了文章 2025-07-15 14:23:54

  共享锁

  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。
• 07.15 14:23:08
  发表了文章 2025-07-15 14:23:08

  悲观锁

  悲观锁是一种并发控制机制，假设数据在访问时易被修改，故在操作前加锁以确保线程安全。其优点为强一致性与实现简单，但性能开销大、易阻塞，适用于写多、一致性要求高的场景，如金融交易。常见实现包括数据库行锁、表锁及Java中的`synchronized`与`ReentrantLock`。
• 07.15 14:22:18
  发表了文章 2025-07-15 14:22:18

  乐观锁

  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。
• 07.15 14:21:28
  发表了文章 2025-07-15 14:21:28

  偏向锁

  偏向锁是JVM为提升单线程环境下锁性能而引入的优化机制。其核心思想是将锁偏向首个获取它的线程，避免无竞争时的同步开销，从而提高执行效率。适用于锁由同一线程多次获取、无并发竞争的场景。一旦出现多线程竞争，偏向锁会撤销并升级为更高级别的锁。合理使用可显著提升性能，但在高并发环境下需谨慎配置。
• 07.15 14:20:40
  发表了文章 2025-07-15 14:20:40

  自旋锁

  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。
• 07.15 14:19:31
  发表了文章 2025-07-15 14:19:31

  重量级锁

  重量级锁是Java中基于操作系统互斥量实现的传统线程同步机制，适用于高竞争场景。其通过对象头指向Monitor，管理线程的阻塞与唤醒，提供强安全性，但性能开销大，涉及用户态与内核态切换。相较轻量级锁，适用于不同竞争程度的同步需求。
• 07.15 14:18:28
  发表了文章 2025-07-15 14:18:28

  轻量级锁

  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。
• 07.15 12:14:41
  发表了文章 2025-07-15 12:14:41

  如何解决并发环境下双写不一致的问题？

  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。
• 07.15 12:13:53
  发表了文章 2025-07-15 12:13:53

  缓存不一致会导致什么后果？

  缓存不一致会导致业务逻辑错误、用户体验下降、运营决策偏差及系统维护困难。例如库存显示错误引发超卖，用户数据不同步造成误解，统计数据失真影响策略制定，问题排查和修复成本增加。其本质是数据准确性失效，严重影响系统可靠性和业务运转，需通过合理缓存策略降低不一致风险。
• 07.15 12:13:17
  发表了文章 2025-07-15 12:13:17

  什么是缓存不一致问题

  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。
• 07.15 12:12:49
  发表了文章 2025-07-15 12:12:49

  如何解决缓存雪崩？

  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。
• 07.15 12:11:49
  发表了文章 2025-07-15 12:11:49

  什么是缓存雪崩？

  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。
• 07.15 12:10:44
  发表了文章 2025-07-15 12:10:44

  如何解决缓存击穿？

  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。
• 07.15 12:09:21
  发表了文章 2025-07-15 12:09:21

  什么是缓存击穿

  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。
• 07.15 12:07:54
  发表了文章 2025-07-15 12:07:54

  布隆过滤器的应用场景？

  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。
• 07.15 12:07:21
  发表了文章 2025-07-15 12:07:21

  如何使用布隆过滤器？

  布隆过滤器通过N个哈希函数将元素映射到位数组中，实现快速查询。优点是空间占用小、效率高；缺点是有误判率且删除困难，因哈希冲突可能导致影响多个元素。
• 07.15 12:06:53
  发表了文章 2025-07-15 12:06:53

  什么是布隆过滤器？

  布隆过滤器是一种高效判断元素是否属于集合的数据结构。它通过多个哈希函数将元素映射到位数组中的多个位置，插入时设为1，查询时若任一位为0 则元素不存在，全1则可能存在误判。
• 07.15 12:06:08
  发表了文章 2025-07-15 12:06:08

  如何解决缓存穿透?

  对请求增加校验机制，如ID格式和位数校验，避免无效请求；缓存空值或特殊值防止缓存穿透；使用布隆过滤器拦截不存在的请求，减轻数据库压力。
• 07.15 12:05:09
  发表了文章 2025-07-15 12:05:09

  Redis

  缓存穿透是指查询一个既不在缓存也不在数据库中的数据，导致请求直接穿透到数据库，可能耗尽资源或影响性能。常见于恶意攻击或无效请求场景。
• 07.14 21:53:39
  发表了文章 2025-07-14 21:53:39

  集合类

  数据结构分为线性与非线性两类。线性结构包括动态数组（如 ArrayList）、链表（如 LinkedList）、栈与队列，适用于顺序存储与操作。非线性结构如优先级队列（如 PriorityQueue）基于堆实现，适合任务调度；哈希表（如 HashMap）用于快速查找；红黑树（如 TreeMap）和跳表（如 ConcurrentSkipListMap）支持高效有序操作；B+ 树常用于数据库索引。不同结构适用于不同场景，提升程序性能。
• 07.14 21:52:58
  发表了文章 2025-07-14 21:52:58

  Java基础

  在Java中，异常继承关系以Throwable为顶层父类，分为Error和Exception。Error表示无法恢复的严重问题，如内存溢出；而Exception代表可处理的异常，分为检查异常（需try-catch或throws声明）与非检查异常（如RuntimeException及其子类），如空指针、除零、数组越界等。
• 07.14 21:52:19
  发表了文章 2025-07-14 21:52:19

  Java基础

  本节介绍了Java中`==`与`equals`的区别，以及`String`、`StringBuilder`和`StringBuffer`的异同。`==`用于比较基本类型值或引用类型地址，而`equals`默认行为与`==`相同，但常被重写以比较内容。三者均可表示字符串，但`String`不可变，后两者可变；其中`StringBuffer`线程安全，`StringBuilder`非线程安全。适用于不同场景：单线程优先选`StringBuilder`，多线程用`StringBuffer`，一般情况用`String`。此外，`String`类为`final`修饰，确保其不可变性，带来线程和缓存优势。