From 06c4e8731495f811cb4f790a887a1e8d920b146b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 18 Feb 2025 10:50:37 +0800 Subject: [PATCH 001/156] Update README.md --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index c2302a2..f5e4e5c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,6 @@ +需要根据实际需求来决定。如果需要直观地查看和理解IP地址,那么使用VARCHAR类型字段存储IP地址的方式比较好。如果需要在数据库中存储大量的IP地址,并且需要进行高效的查询,那么使用INT类型字段存储IP地址的方式更为合适。 + + 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: From 5f7ee93dbfa55e56d778ce8a8b42ff1d95cef2ef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 18 Feb 2025 11:16:29 +0800 Subject: [PATCH 002/156] Update README.md --- README.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index f5e4e5c..9aa9fa0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,5 @@ +TCP是基于字节流的协议‌:TCP不维护消息边界,只保证数据的有序性和可靠性。发送方发送的多个数据包可能会被TCP协议组合成一个大的数据块发送,或者拆分成多个小块发送‌2。 + 需要根据实际需求来决定。如果需要直观地查看和理解IP地址,那么使用VARCHAR类型字段存储IP地址的方式比较好。如果需要在数据库中存储大量的IP地址,并且需要进行高效的查询,那么使用INT类型字段存储IP地址的方式更为合适。 From 3b7a3f1f65f6c9f3ae9808550bd6813fa1045cd1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Fri, 21 Feb 2025 09:01:38 +0800 Subject: [PATCH 003/156] Update README.md --- README.md | 24 ++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 24 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 9aa9fa0..f15f4f6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,27 @@ + + +在Linux系统下,我关注过以下内核参数: +‌核心参数包括但不限于‌: + ‌vm.swappiness‌:设置虚拟内存(swap)使用率,用于控制系统在内存不足时,将页面交换到磁盘的程度‌12。 + ‌net.core.wmem_default, net.core.wmem_max, net.core.rmem_default, net.core.rmem_max‌:这些流控参数用于控制网络连接中的数据传输的缓冲区大小‌1。 + ‌kernel.pid_max‌:设置系统中进程PID的最大值‌1。 + ‌net.ipv4.tcp_syncookies‌:启用或禁用TCP SYN Cookies,可防止SYN flood攻击‌13。 + ‌fs.file-max‌:设置系统中打开文件的最大数量‌14。 + ‌vm.overcommit_memory‌:设置虚拟内存overcommit模式,控制系统是否允许超额分配内存‌12。 + +此外,还有一些与网络性能相关的关键参数,如: + ‌net.ipv4.tcp_max_syn_backlog‌:SYN队列长度,用于控制TCP连接请求的最大排队数量‌3。 + ‌net.ipv4.tcp_fin_timeout‌:TCP连接关闭的超时时间,控制主动关闭方FIN-WAIT-2状态的超时时长‌23。 + ‌net.ipv4.tcp_tw_reuse‌ 和 ‌net.ipv4.tcp_tw_recycle‌:这两个参数分别用于开启TIME-WAIT重用和TIME-WAIT快速回收功能,有助于优化网络性能‌23。 + +以及内存管理方面的参数,例如: + + ‌vm.dirty_ratio‌ 和 ‌vm.dirty_background_ratio‌:这两个参数分别控制系统脏页占内存的比例和后台写入脏页的比例,有助于平衡内存使用和磁盘I/O性能‌2。 + +这些内核参数对于优化Linux系统的性能、安全性和稳定性至关重要。通过合理调整这些参数,可以显著提升系统的整体表现。需要注意的是,调整内核参数需要谨慎进行,以避免对系统造成不良影响‌24。 + + + TCP是基于字节流的协议‌:TCP不维护消息边界,只保证数据的有序性和可靠性。发送方发送的多个数据包可能会被TCP协议组合成一个大的数据块发送,或者拆分成多个小块发送‌2。 需要根据实际需求来决定。如果需要直观地查看和理解IP地址,那么使用VARCHAR类型字段存储IP地址的方式比较好。如果需要在数据库中存储大量的IP地址,并且需要进行高效的查询,那么使用INT类型字段存储IP地址的方式更为合适。 From 7e912ca483b3b8ba726db36fdb04da71edb5cffa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Fri, 21 Feb 2025 09:03:13 +0800 Subject: [PATCH 004/156] Update README.md --- README.md | 5 +++++ 1 file changed, 5 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index f15f4f6..c931a91 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,8 @@ +现有一批邮件需要发送给订阅顾客,且有一个集群(集群的节点数不定,会动态扩容缩容)来负责具体的邮件发送任务,如何让系统尽快地完成发送? +借助消息中间件,通过发布者订阅者模式来进行任务分配 +B. master-slave 部署,由 master 来分配任务 +C. 不借助任何中间件,且所有节点均等。通过数据库的 update-returning,从而实现节点之间任务的互斥 +分配任务的记录存在数据库。 一个节点用update returning 操作,因为是原子的。另一个就无法执行成功。实现了节点之间任务排斥。 在Linux系统下,我关注过以下内核参数: From 37b8ce919f37d6cffb8364ea4c94d13a6ce5fd56 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Fri, 21 Feb 2025 10:33:45 +0800 Subject: [PATCH 005/156] Update README.md --- README.md | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 28 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index c931a91..6c6b2a7 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,31 @@ +系统性能参数 + + ‌文件描述符限制‌: + fs.file-max:系统级别的最大文件描述符数量。 + fs.nr_open:每个进程可以打开的最大文件描述符数量。 + 这些参数可以通过/etc/sysctl.conf文件或sysctl命令进行调整。 + + ‌虚拟内存参数‌: + vm.swappiness:控制内核使用交换空间的倾向。值越高,越倾向于使用交换空间。对于需要高性能的应用服务器,可以设置为较低的值,如10。 + + ‌内存管理参数‌: + vm.overcommit_memory:控制内核是否允许过度分配内存。对于某些需要大量内存分配的应用,可以设置为1以允许过度分配,但需谨慎使用。 + + ‌网络参数‌: + net.ipv4.tcp_max_tw_buckets:控制系统中TIME_WAIT套接字的最大数量。在高并发情况下,可能需要增加此值。 + + ‌进程和线程限制‌: + kernel.pid_max:系统中进程ID的最大值。 + kernel.threads-max:系统中线程的最大数量。 + 这些参数同样可以通过/etc/sysctl.conf文件或sysctl命令进行调整。 + +2. 系统安全参数 + ‌SELinux或AppArmor‌: + 使用SELinux(安全增强型Linux)或AppArmor等强制访问控制工具,进一步增强应用程序的安全性。 + + + + 现有一批邮件需要发送给订阅顾客,且有一个集群(集群的节点数不定,会动态扩容缩容)来负责具体的邮件发送任务,如何让系统尽快地完成发送? 借助消息中间件,通过发布者订阅者模式来进行任务分配 B. master-slave 部署,由 master 来分配任务 From 7beeb0629bf04c5fb3e203af1c52e492eefe39b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Fri, 21 Feb 2025 14:26:44 +0800 Subject: [PATCH 006/156] Update README.md --- README.md | 9 +++++++++ 1 file changed, 9 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 6c6b2a7..4bed81b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,12 @@ +数据库不用红黑树的主要原因包括平衡性不如B树、磁盘I/O效率低、以及复杂度高和空间利用率低‌。 + +首先,红黑树虽然是一种自平衡的二叉搜索树,能够在插入、删除和查找操作中保持O(log n)的时间复杂度,但在实际应用中,特别是在处理大规模数据的数据库系统中,其平衡性不如B树。B树及其变种(如B+树)通过多路分支结构,能够大幅降低树的高度,使得数据存储和检索的效率显著提升‌12。 + +其次,红黑树在磁盘I/O效率方面表现不佳。由于红黑树的高度较大,导致在涉及大量数据的数据库操作时,需要更多的磁盘I/O操作。而数据库的设计需要考虑到如何最小化磁盘I/O操作以提高性能。B树及其变种在这方面表现得更好,因为它们可以将大量数据存储在一个节点中,从而减少树的高度和磁盘读取次数‌23。 + +此外,红黑树的复杂度也相对较高。虽然其插入和删除操作的时间复杂度为O(log n),但在实际应用中,这些操作的实现相对复杂,且可能需要频繁地进行树的平衡调整。相比之下,B树及其变种在插入、删除和更新操作方面能够保持较高的效率,且减少了重平衡的次数‌ + + 系统性能参数 ‌文件描述符限制‌: From e452c10ffdc074a517816376fe5a87dcb5c04b88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Feb 2025 13:18:25 +0800 Subject: [PATCH 007/156] Update README.md --- README.md | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 4bed81b..5c4e17e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,10 @@ +ReentrantLock‌ 则适用于以下场景: + + ‌需要更灵活的锁控制‌:ReentrantLock提供了更多的锁控制功能,如tryLock()方法,可以尝试非阻塞地获取锁‌12。 + ‌尝试非阻塞地获取锁‌:与synchronized不同,ReentrantLock允许你尝试获取锁而不阻塞当前线程,这在某些需要高效并发处理的场景中非常有用‌2。 + ‌响应中断‌:ReentrantLock支持响应中断的锁获取方式,即如果线程在等待锁的过程中被中断,它可以立即响应中断并放弃锁的获取,而synchronized则无法响应中断‌ + + 数据库不用红黑树的主要原因包括平衡性不如B树、磁盘I/O效率低、以及复杂度高和空间利用率低‌。 首先,红黑树虽然是一种自平衡的二叉搜索树,能够在插入、删除和查找操作中保持O(log n)的时间复杂度,但在实际应用中,特别是在处理大规模数据的数据库系统中,其平衡性不如B树。B树及其变种(如B+树)通过多路分支结构,能够大幅降低树的高度,使得数据存储和检索的效率显著提升‌12。 From 90a8ed59cdb7bac32548822bb454dd007df6f9e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 4 Mar 2025 09:50:38 +0800 Subject: [PATCH 008/156] Update README.md --- README.md | 11 +++++++++++ 1 file changed, 11 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 5c4e17e..59039d3 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,14 @@ +JVM中的直接内存(Direct Memory)是什么? + +直接内存(Direct Memory)不是JVM堆内存的一部分,它是通过在Java代码中使用NIO库分配的内存,直接在操作系统的物理内存中分配。主要特点和用途: + +1、避免内存复制: 直接内存访问避免了JVM堆和本地堆之间的内存复制,提高性能。 + +2、高效IO操作: 在NIO中,使用直接内存可以提高文件的读写效率。 + +3、内存管理: 直接内存的分配和回收不受JVM垃圾回收器管理,需要手动释放。 + + ReentrantLock‌ 则适用于以下场景: ‌需要更灵活的锁控制‌:ReentrantLock提供了更多的锁控制功能,如tryLock()方法,可以尝试非阻塞地获取锁‌12。 From 78901a41d7a0da1a562af9c56293efebfea4e8fe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 4 Mar 2025 10:43:00 +0800 Subject: [PATCH 009/156] Update README.md --- README.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 59039d3..d0c4915 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,5 @@ +异步http client +okhttp ,apache httpclient 背后是线程池,而非真异步。 真异步要用jdk的 httpclient,webclient,适用于高并发,节省线程。 JVM中的直接内存(Direct Memory)是什么? 直接内存(Direct Memory)不是JVM堆内存的一部分,它是通过在Java代码中使用NIO库分配的内存,直接在操作系统的物理内存中分配。主要特点和用途: From 015be882ce402477a3067a4173d25ef37c9f4a23 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 4 Mar 2025 15:11:40 +0800 Subject: [PATCH 010/156] Update README.md --- README.md | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 28 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index d0c4915..03540d0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,31 @@ +【强制】超过三个表禁止join。需要join的字段,数据类型保持绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。 +说明:即使双表join也要注意表索引、SQL性能。 +3.【强制】在varchar字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度。 +说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为20的索引,区分度会高达90%以上,可以使用count(distinct left(列名,索引长度)) / count(*) 的区分度来确定。 + +如果有order by的场景,请注意利用索引的有序性。order by最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现filesort的情况,影响查询性能。 正例:where a = ? and b = ? order by c;索引:a_b_c 反例:索引如果存在范围查询,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a > 10 ORDER BY b;索引a_b无法排序。 + + +调用远程操作必须有超时设置。 +说明:类似于HttpClient的超时设置需要自己明确去设置Timeout。根据经验表明,无数次的故障都是因为没有设置 超时时间。 + +高并发服务器建议调小TCP协议的time_wait超时时间。 +说明:操作系统默认240秒后,才会关闭处于time_wait状态的连接,在高并发访问下,服务器端会因为处于time_wait的连接数太多,可能无法建立新的连接,所以需要在服务器上调小此等待值。 +正例:在linux服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf文件去修改该缺省值(秒):net.ipv4.tcp_fin_timeout=30 + +调大服务器所支持的最大文件句柄数(File Descriptor,简写为fd) +说明:主流操作系统的设计是将TCP / UDP连接采用与文件一样的方式去管理,即一个连接对应于一个fd。主流的linux 服务器默认所支持最大fd数量为1024,当并发连接数很大时很容易因为fd不足而出现“open too many files”错误, 导致新的连接无法建立。建议将linux服务器所支持的最大句柄数调高数倍(与服务器的内存数量相关) + +给JVM环境参数设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,让JVM碰到OOM场景时输出dump信息。 +说明:OOM的发生是有概率的,甚至相隔数月才出现一例,出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助 + +类在设计与实现时要符合单一原则 + +谨慎使用继承的方式来进行扩展,优先使用聚合/组合的方式来实现。 +说明:不得已使用继承的话,必须符合里氏代换原则,此原则说父类能够出现的地方子类一定能够出现,比如,“把钱交出来”,钱的子类美元、欧元、人民币等都可以出现 + + + 异步http client okhttp ,apache httpclient 背后是线程池,而非真异步。 真异步要用jdk的 httpclient,webclient,适用于高并发,节省线程。 JVM中的直接内存(Direct Memory)是什么? From c84624b169fdcfba652600786c85247a6d705e25 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 4 Mar 2025 15:24:38 +0800 Subject: [PATCH 011/156] Update README.md --- README.md | 7 +++++++ 1 file changed, 7 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 03540d0..30fc674 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,10 @@ +【强制】生产环境禁止使用System.out或System.err输出或使用e.printStackTrace() 打印异常堆栈。 说明:标准日志输出与标准错误输出文件每次Jboss重启时才滚动,如果大量输出送往这两个文件,容易造成文件大小超过操作系统大小限制。 +9.【强制】异常信息应该包括两类信息:案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理,那么通过关键字throws往上抛出。 +正例:logger.error("inputParams: {} and errorMessage: {}", 各类参数或者对象toString(), e.getMessage(), e); +10.【强制】日志打印时禁止直接用JSON工具将对象转换成String。 +说明:如果对象里某些get方法被覆写,存在抛出异常的情况,则可能会因为打印日志而影响正常业务流程的执行 + + 【强制】超过三个表禁止join。需要join的字段,数据类型保持绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。 说明:即使双表join也要注意表索引、SQL性能。 3.【强制】在varchar字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度。 From ecd15c78461076204257a6976065b523e28792c1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 5 Mar 2025 08:50:09 +0800 Subject: [PATCH 012/156] Update README.md --- README.md | 9 +++++++++ 1 file changed, 9 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 30fc674..fc9565c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,12 @@ +JPA 设计为在同一个事务中对同一个 ID 的实体对象进行任何属性修改后再次查询时获得更新后的数据,主要是为了保证事务内数据的一致性视图,提高性能以及简化应用程序的开发复杂度 +because:持久化上下文实际上也是一个缓存层,称为第一级缓存。在这个缓存中的实体实例是共享的,即在同一个事务内的多次查询如果涉及到相同的实体实例,则返回的是同一份内存中的对象引用。 +这提高了性能,因为它避免了不必要的数据库查询。 + +没有save,update也能更新数据 +entityManager管理数据库实体对象有4个状态:新建,托管,游离,删除。 +只要是托管状态的对象,字段发生了变动,entityManager就会在事务结束时将数据的更新,更新到数据库中 + + 【强制】生产环境禁止使用System.out或System.err输出或使用e.printStackTrace() 打印异常堆栈。 说明:标准日志输出与标准错误输出文件每次Jboss重启时才滚动,如果大量输出送往这两个文件,容易造成文件大小超过操作系统大小限制。 9.【强制】异常信息应该包括两类信息:案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理,那么通过关键字throws往上抛出。 正例:logger.error("inputParams: {} and errorMessage: {}", 各类参数或者对象toString(), e.getMessage(), e); From 0f0260cd8adb6d2a0ccc02c26a90115ef3c50bef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 5 Mar 2025 09:41:40 +0800 Subject: [PATCH 013/156] Update README.md --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index fc9565c..1b251c7 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,6 @@ +Java 中共有三种变量,分别是类变量、成员变量和局部变量。他们分别存放在JVM的方法区、堆内存和栈内存 + + JPA 设计为在同一个事务中对同一个 ID 的实体对象进行任何属性修改后再次查询时获得更新后的数据,主要是为了保证事务内数据的一致性视图,提高性能以及简化应用程序的开发复杂度 because:持久化上下文实际上也是一个缓存层,称为第一级缓存。在这个缓存中的实体实例是共享的,即在同一个事务内的多次查询如果涉及到相同的实体实例,则返回的是同一份内存中的对象引用。 这提高了性能,因为它避免了不必要的数据库查询。 From 2687d6c467bdc5c4e35b9c7c4440b1be2ea3ec36 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 5 Mar 2025 10:31:44 +0800 Subject: [PATCH 014/156] Update README.md --- README.md | 19 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 19 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 1b251c7..482abc2 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,22 @@ +因为HTTP/2底层是采用TCP协议实现的,虽然解决了HTTP队头阻塞的问题,但是对于TCP队头阻塞的问题却无能为力。 + +TCP传输过程中会把数据拆分为一个个按照顺序排列的数据包,这些数据包通过网络传输到了接收端,接收端再按照顺序将这些数据包组合成原始数据,这样就完成了数据传输。 + +但是如果其中的某一个数据包没有按照顺序到达,接收端会一直保持连接等待数据包返回,这时候就会阻塞后续请求。这就发生了TCP队头阻塞。 + +另外,TCP这种可靠传输是靠三次握手实现的,TCP三次握手的过程客户端和服务器之间需要交互三次,那么也就是说需要消耗1.5 RTT。如果是HTTPS那么消耗的RTT就更多。 + +而因为很多中间设备比较陈旧,更新换代成本巨大,这就导致TCP协议升级或者采用新的协议基本无法实现。 + +所以,HTTP/3选择了一种新的技术方案,那就是基于UDP做改造,这种技术叫做QUIC。 + +那么问题来了,HTTP/3是如何使用的UDP呢?做了哪些改造?如何保证连接的可靠性?UDP协议就没有僵化的问题了吗 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/hollis_chuang/article/details/111150623 + Java 中共有三种变量,分别是类变量、成员变量和局部变量。他们分别存放在JVM的方法区、堆内存和栈内存 From cb2dc728baf00c759936bfb1d7e5f77e7dbd92fa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 5 Mar 2025 11:09:55 +0800 Subject: [PATCH 015/156] Update README.md --- README.md | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 482abc2..74e69b0 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,24 @@ +not in 是不能命中索引的 +用 EXISTS 或 NOT EXISTS 代替 + + select * from test1 + where EXISTS (select * from test2 where id2 = id1 ) + + + select * FROM test1 + where NOT EXISTS (select * from test2 where id2 = id1 ) + +2、用JOIN 代替 + + select id1 from test1 + INNER JOIN test2 ON id2 = id1 + + + select id1 from test1 + LEFT JOIN test2 ON id2 = id1 + where id2 IS NULL + + 因为HTTP/2底层是采用TCP协议实现的,虽然解决了HTTP队头阻塞的问题,但是对于TCP队头阻塞的问题却无能为力。 TCP传输过程中会把数据拆分为一个个按照顺序排列的数据包,这些数据包通过网络传输到了接收端,接收端再按照顺序将这些数据包组合成原始数据,这样就完成了数据传输。 From ea9eafdb22ab6cf551619d1aec79ca06ae85eb08 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 10:02:49 +0800 Subject: [PATCH 016/156] Update README.md --- README.md | 5 ++++- 1 file changed, 4 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 74e69b0..3b01500 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -48,7 +48,10 @@ because:持久化上下文实际上也是一个缓存层,称为第一级缓 没有save,update也能更新数据 entityManager管理数据库实体对象有4个状态:新建,托管,游离,删除。 只要是托管状态的对象,字段发生了变动,entityManager就会在事务结束时将数据的更新,更新到数据库中 - +游离(Datached):游离对象,有id值,但没有和持久化上下文(Persistence Context)建立关联。 + 托管状态对象提交事务之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 + 托管状态对象调用em.clear()方法之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 + New出来的对象,id赋值之后,也为游离状态 【强制】生产环境禁止使用System.out或System.err输出或使用e.printStackTrace() 打印异常堆栈。 说明:标准日志输出与标准错误输出文件每次Jboss重启时才滚动,如果大量输出送往这两个文件,容易造成文件大小超过操作系统大小限制。 9.【强制】异常信息应该包括两类信息:案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理,那么通过关键字throws往上抛出。 From 4e482b86817bde1f077c0eb1e921291ea0e33e32 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 10:05:17 +0800 Subject: [PATCH 017/156] Update README.md --- README.md | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 3b01500..3073fed 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -52,6 +52,10 @@ entityManager管理数据库实体对象有4个状态:新建,托管,游离 托管状态对象提交事务之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 托管状态对象调用em.clear()方法之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 New出来的对象,id赋值之后,也为游离状态 +游离态 +refresh + 方法可以保证当前的实例与数据库中的实例的内容一致,注意:是反向同步,将数据库中的数据同步到实体中 + 【强制】生产环境禁止使用System.out或System.err输出或使用e.printStackTrace() 打印异常堆栈。 说明:标准日志输出与标准错误输出文件每次Jboss重启时才滚动,如果大量输出送往这两个文件,容易造成文件大小超过操作系统大小限制。 9.【强制】异常信息应该包括两类信息:案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理,那么通过关键字throws往上抛出。 From 5293e6b7660a528e4d3504f07c792a593f0cbfcd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 10:05:58 +0800 Subject: [PATCH 018/156] Update README.md --- README.md | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 3073fed..88a85df 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -52,7 +52,8 @@ entityManager管理数据库实体对象有4个状态:新建,托管,游离 托管状态对象提交事务之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 托管状态对象调用em.clear()方法之后,对象状态由托管状态转换为游离状态 New出来的对象,id赋值之后,也为游离状态 -游离态 + +只有被托管的对象才可以被refresh refresh 方法可以保证当前的实例与数据库中的实例的内容一致,注意:是反向同步,将数据库中的数据同步到实体中 From a47c8d0eccc4932407ff0fd2b4e49cc5d8d5959e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 11:18:21 +0800 Subject: [PATCH 019/156] Update README.md --- README.md | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 88a85df..e1acb96 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,13 @@ +Metaspace 内存泄漏的常见原因及排查方法‌ + ‌原因‌:动态生成类未卸载(如大量使用反射或 CGLIB 代理)‌35。 + ‌排查‌:使用 jcmd GC.class_stats 统计类加载信息,或通过 MAT 分析堆转储‌58 + +CAP 理论中 BASE 理论的应用场景‌ + ‌核心‌:基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventual Consistency)。 + ‌场景‌:电商库存允许超卖后补偿,优先保证系统可用性‌78。 + + + not in 是不能命中索引的 用 EXISTS 或 NOT EXISTS 代替 From 866d7d80bc15dd20ff7b7acf48d2186b1cb09933 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 11:22:59 +0800 Subject: [PATCH 020/156] Update README.md --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index e1acb96..e5e8a9b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -5,6 +5,7 @@ Metaspace 内存泄漏的常见原因及排查方法‌ CAP 理论中 BASE 理论的应用场景‌ ‌核心‌:基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)、最终一致性(Eventual Consistency)。 ‌场景‌:电商库存允许超卖后补偿,优先保证系统可用性‌78。 + 如:通知用户:通过邮件、短信等方式通知用户订单无法处理,并提供解决方案,如重新下单或退款。 From b30f262af685e6f871a46a7209d7c43bb769eeea Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 13:15:10 +0800 Subject: [PATCH 021/156] Update README.md --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index e5e8a9b..942055f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,6 @@ +Spring 事务传播机制中 REQUIRES_NEW 的实现原理‌ + 创建新事务时,暂停当前事务(通过 TransactionSynchronizationManager 解绑资源),新事务提交后恢复原事务‌ + Metaspace 内存泄漏的常见原因及排查方法‌ ‌原因‌:动态生成类未卸载(如大量使用反射或 CGLIB 代理)‌35。 ‌排查‌:使用 jcmd GC.class_stats 统计类加载信息,或通过 MAT 分析堆转储‌58 From fbb50f7c981e7a6b6d156aceeb546b6a5b6a4653 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 24 Mar 2025 13:58:27 +0800 Subject: [PATCH 022/156] Update README.md --- README.md | 252 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 252 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 942055f..c1b50ba 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,255 @@ +jdk17 default gc is G1 +java -XX:+PrintCommandLineFlags -version +-XX:InitialHeapSize=16777216 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:MinHeapSize=6815736 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseSerialGC +分区回收‌:G1将堆内存划分为多个Region,根据优先级进行回收,减少全局停顿时间。 +‌并发和并行处理‌:G1支持并发标记和并发预处理,减少垃圾回收对应用的影响。 + +G1 的基本原理与核心设计‌ + + ‌Region 分区机制‌ + G1 将堆划分为多个大小相等的 Region(默认 2048 个),逻辑上分为 Eden、Survivor、Old 和 Humongous(大对象区)。通过动态调整回收优先级(标记垃圾最多的 Region 优先回收),实现低停顿目标‌38。 + ‌并发标记与混合回收‌ + ‌并发标记阶段‌:与应用程序并行执行,标记存活对象,避免全堆停顿‌48。 + ‌混合回收(Mixed GC)‌:回收年轻代 Region 和部分老年代 Region,避免老年代完全回收(非 Full GC)‌38。 + +‌2. 如何实现可预测的停顿时间?‌ + + ‌停顿时间模型‌:通过 -XX:MaxGCPauseMillis 设定目标停顿时间(默认 200ms),G1 根据历史回收数据动态调整 Region 回收数量和顺序,优先处理垃圾比例高的 Region‌38。 + ‌增量回收‌:将回收任务拆分为多个小阶段(如初始标记、并发标记、重新标记、清理),分批次完成,避免单次长时间停顿‌48。 + +‌3. Region 设计的优势‌ + + ‌内存利用率高‌:支持动态分配 Region 类型(如 Eden→Survivor→Old),避免传统分代模型的内存浪费‌38。 + ‌并行与并发优化‌:多个回收线程可同时处理不同 Region,降低线程竞争,提升吞吐量‌38。 + +‌4. Mixed GC 的触发条件与流程‌ + + ‌触发阈值‌:当老年代占用堆比例达到 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent(默认 45%)时触发‌48。 + ‌执行流程‌: + ‌初始标记(STW)‌:标记根对象,伴随一次年轻代 GC‌8。 + ‌并发标记‌:并行标记存活对象‌8。 + ‌最终标记(STW)‌:修正并发标记期间变动的对象引用‌8。 + ‌筛选回收(Evacuation)‌:复制存活对象到空闲 Region,清理垃圾 Region‌48。 + +‌5. G1 与 CMS 的核心区别‌ +‌特性‌ ‌G1‌ ‌CMS‌ +‌算法‌ 标记-整理(整体) + 复制(局部) 标记-清除 +‌内存模型‌ Region 逻辑分区 物理分代(年轻代 + 老年代) +‌停顿时间‌ 可控(可预测模型) 不可控(依赖堆碎片情况) +‌适用场景‌ 大堆、低延迟需求 中小堆、高吞吐需求 +‌内存碎片处理‌ 通过 Region 复制整理减少碎片 需 Full GC 整理碎片 +‌引用‌ ‌34 ‌34 +‌6. 大对象(Humongous)处理机制‌ + + ‌定义‌:对象大小超过 Region 50% 则判定为大对象,分配在连续的 Humongous Region‌38。 + ‌回收策略‌:在年轻代 GC 或 Mixed GC 中回收无引用的大对象,避免占用过多连续空间‌38。 + +‌7. 调优关键参数‌ + + ‌目标停顿时间‌:-XX:MaxGCPauseMillis=200(单位:ms)‌38。 + ‌混合回收阈值‌:-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45(老年代占用堆比例)‌48。 + ‌Region 大小‌:-XX:G1HeapRegionSize=2M(建议为 1MB~32MB,需为 2 的幂)‌48。 + +‌8. Full GC 触发条件及应对‌ + + ‌触发场景‌: + Mixed GC 回收速度跟不上对象分配速度,导致老年代占满‌8。 + 并发标记失败(如堆内存不足)‌8。 + ‌优化方案‌: + 增大堆内存或降低 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent‌8。 + 避免频繁大对象分配,减少 Humongous Region 碎片‌38。 + +‌9. 适用场景与局限性‌ + + ‌适用场景‌: + 堆内存 ≥ 6GB,需低延迟(如实时交易系统)‌38。 + 对停顿时间敏感的应用(如金融、游戏服务)‌48。 + ‌局限性‌: + 小堆场景性能可能不如 CMS/Parallel GC‌34。 + 内存占用较高(需维护 Region 元数据)‌ + +String.intern() 方法的作用‌ +将字符串对象添加到常量池‌: +调用 intern() 方法时,若字符串常量池中已存在内容相同的字符串,则直接返回池中的引用;若不存在,则将该字符串对象添加到池中,并返回池中的引用。 + +String s1 = new String("abc"); // 堆中创建新对象 +String s2 = s1.intern(); // 返回常量池中的 "abc" 引用 +System.out.println(s1 == s2); // false(s1在堆,s2在池) + +String s3 = "abc"; // 直接使用常量池 +System.out.println(s2 == s3); // true(两者均指向池中同一对象) + 内存优化原理‌ + ‌减少重复字符串的内存占用‌: +通过 intern() 可强制将字符串放入常量池,避免重复字符串在堆中创建多个对象 +/ 未使用 intern() +String a = new String("hello"); // 堆中对象 +String b = new String("hello"); // 堆中另一个对象 +System.out.println(a == b); // false + +// 使用 intern() +String c = new String("world").intern(); // 池中对象 +String d = "world"; // 池中同一对象 +System.out.println(c == d); // true +字符串常量池移至 ‌堆内存‌,允许通过垃圾回收管理未引用的常量字符串,减少内存泄漏风险。 +适用场景‌ + + ‌大量重复字符串处理‌:如解析 CSV/JSON 数据时,对重复字段值调用 intern() 可显著减少内存占用。 + ‌高频字符串比较‌:若需频繁使用 equals() 比较字符串内容,可先调用 intern() 后用 == 比较引用,提升性能(需权衡池化开销)。 + +注意事项‌ + + ‌性能开销‌:intern() 的底层实现依赖哈希表(Java 7+ 使用 ConcurrentHashMap),高并发场景下可能成为瓶颈。 + ‌内存风险‌:过度池化唯一字符串(如 UUID)会导致常量池膨胀,反而增加内存压力。 + ‌版本差异‌:Java 6 的常量池容量固定(默认 1009),易触发 OutOfMemoryError;Java 7+ 支持动态扩展。 +核心目的‌:通过字符串常量池复用相同内容的字符串,节省内存。 +‌适用场景‌:处理大量重复字符串时(如日志分析、数据解析)。 +‌避坑指南‌:避免池化唯一或动态生成的字符串,优先在 Java 7+ 中使用。 +‌性能权衡‌:在内存节省与池化开销之间找到平衡点。 + + +类加载的三个阶段‌ + + ‌加载‌:通过全限定名获取二进制字节流(Class 文件),将静态结构转换为方法区的运行时数据结构,并在堆中生成 java.lang.Class 对象作为访问入口‌36。 + ‌验证‌:检查字节码是否符合 JVM 规范(如魔数、版本号、常量池合法性),确保无安全漏洞‌36。 + ‌准备‌:为类变量(static 变量)分配内存并设置初始值(如 int 初始化为 0,final 直接赋常量池值)‌35。 + +‌连接与初始化‌ + + ‌解析‌:将符号引用(如类名、方法名)转换为直接引用(内存地址)‌78。 + ‌初始化‌:执行 方法(静态变量赋值、静态代码块),是类加载的最后一步‌ + +类加载器与双亲委派模型‌ + + ‌类加载器分类‌ + ‌启动类加载器(Bootstrap ClassLoader)‌:加载 JRE/lib 下的核心类库(如 rt.jar)‌27。 + ‌扩展类加载器(Extension ClassLoader)‌:加载 JRE/lib/ext 目录的扩展类‌26。 + ‌应用类加载器(Application ClassLoader)‌:加载用户类路径(ClassPath)的类‌26。 + ‌自定义类加载器‌:继承 ClassLoader,重写 findClass() 实现动态加载(如热部署、加密解密)‌27。 + + ‌双亲委派机制‌ + ‌流程‌:子类加载器收到请求后,优先委派父类加载器处理,父类无法完成时才由子类加载‌26。 + ‌优点‌:避免类重复加载,保护核心类库安全(如防止自定义 java.lang.String 覆盖 JVM 实现 +必须立即初始化的 5 种情况‌ + + 使用 new 实例化对象、读取/设置类的静态字段、调用类的静态方法‌67。 + 反射调用类(如 Class.forName())且类未初始化‌67。 + 初始化子类时发现父类未初始化(先触发父类初始化)‌67。 + JVM 启动时指定的主类(包含 main() 方法的类)‌78。 + JDK 动态语言支持(如 Lambda 表达式涉及的类)‌ + +如何打破双亲委派模型?‌ + ‌场景‌:Tomcat 为隔离不同 Web 应用的类,每个应用使用独立类加载器‌27。 + ‌方法‌:重写 loadClass() 方法,直接加载特定类(如 SPI 服务发现)‌ +类卸载条件‌ + + 类的所有实例已被回收。 + 类的 Class 对象未被引用。 + 加载该类的类加载器已被回收‌ +JVM 如何加载动态生成的类?‌ + 通过 ByteArrayOutputStream 生成字节码,调用 defineClass() 方法动态加载‌ +热部署实现原理‌ + 自定义类加载器加载修改后的类,旧类无引用后由垃圾回收器回收,新类生效‌ + + + +‌一、JMM 核心概念‌ + + ‌内存划分与交互规则‌ + ‌主内存‌:存储所有共享变量(如类静态变量、实例对象),所有线程均可访问‌15。 + ‌工作内存‌:线程私有,存储主内存变量的副本,线程操作变量需先拷贝至工作内存,修改后同步回主内存‌15。 + ‌交互操作‌:read(从主内存读取)、load(加载到工作内存)、use(使用)、assign(赋值)、store(存储回主内存)、write(主内存更新)‌58。 + + ‌三大特性‌ + ‌原子性‌:基本类型(int、boolean 等)的读写操作不可分割(long/double 在 32 位系统中非原子)‌58。 + ‌可见性‌:volatile 保证变量修改后立即刷新到主内存,其他线程可见;synchronized 和 final 也能实现可见性‌15。 + ‌有序性‌:volatile 禁止指令重排序,synchronized 通过锁保证代码块串行执行‌15。 + + ‌先行发生原则(Happens-Before)‌ + 程序顺序规则、锁规则(解锁先于加锁)、volatile 规则(写先于读)、线程启动规则(start() 先于线程代码)、传递性规则等‌ + +状态转换‌:新建(NEW)→ 就绪(RUNNABLE)→ 运行(RUNNING)→ 阻塞(BLOCKED/WAITING)→ 终止(TERMINATED)‌36。 +‌阻塞场景‌:等待锁(synchronized)、Object.wait()、Thread.sleep()、IO 操作等‌37。 + +同步机制‌ + + ‌synchronized‌:基于对象监视器锁(Monitor),修饰代码块或方法,保证原子性和可见性‌57。 + ‌ReentrantLock‌:可中断、支持公平锁、绑定多个条件变量(Condition),需手动释放锁‌78。 + ‌volatile‌:仅保证可见性和有序性,不保证复合操作原子性( +原子类与 CAS‌ + ‌AtomicInteger 等‌:基于 CAS(Compare-And-Swap)实现无锁原子操作,避免线程阻塞‌57。 + ‌CAS 问题‌:ABA 问题(可通过版本号解决)、自旋开销‌ +避免死锁策略‌ + 按固定顺序获取锁、设置锁超时(tryLock)、死锁检测(如 JStack 分析 + +线程不安全场景‌ + + ‌复合操作‌:非原子操作(如 HashMap 并发扩容)导致数据丢失或覆盖‌47。 + ‌对象逃逸‌:未正确同步的共享对象被多线程修改(如未加锁的 ArrayList 并发添加元素 +ReentrantLock 对比 synchronized‌ +‌特性‌ synchronized ReentrantLock +‌锁获取方式‌ JVM 隐式管理 需手动 lock() 和 unlock()‌78 +‌公平性‌ 非公平锁(默认) 支持公平锁与非公平锁‌27 +‌条件变量‌ 不支持 支持多个 Condition‌78 +‌可中断性‌ 不可中断 支持 lockInterruptibly() + + 减少锁竞争‌ + ‌缩小锁粒度‌:使用分段锁(如 ConcurrentHashMap)或细粒度锁(如只锁共享变量)‌27。 + ‌无锁编程‌:基于 CAS 的原子类(如 AtomicInteger)实现线程安全‌78。 + + ‌锁消除与锁粗化‌ + ‌锁消除‌:JIT 编译器对不可能存在竞争的锁进行消除(如局部对象锁)‌27。 + ‌锁粗化‌:合并多个相邻锁操作,减少频繁加锁/解锁的开销‌27。 + + ‌避免死锁‌ + ‌固定顺序加锁‌:按全局统一顺序获取多把锁(如按 hash 值排序)‌78。 + ‌超时机制‌:使用 tryLock(timeout) 避免无限等待(如 ReentrantLock 支持)‌78。 + +‌四、高频进阶问题‌ + + ‌如何实现线程安全的单例模式?‌ + ‌双重检查锁(DCL)‌:结合 volatile 禁止指令重排序,保证单例唯一性‌27。 + + javaCopy Code + public class Singleton { + private volatile static Singleton instance; + public static Singleton getInstance() { + if (instance == null) { + synchronized (Singleton.class) { + if (instance == null) { + instance = new Singleton(); + } + } + } + return instance; + } + } + + ‌CAS 的 ABA 问题如何解决?‌ + ‌版本号机制‌:使用 AtomicStampedReference 记录变量修改版本号,避免值被其他线程修改后恢复原值‌78。 + + ‌线程池如何避免资源耗尽?‌ + ‌参数配置‌:合理设置核心线程数、最大线程数、队列容量及拒绝策略(如 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy)‌57。 + +‌五、实战调优案例‌ + + ‌高并发计数器优化‌ + ‌场景‌:多线程频繁累加计数器导致性能瓶颈。 + ‌优化‌:使用 LongAdder 替代 AtomicLong,通过分段累加减少 CAS 竞争‌78。 + + ‌死锁检测与排查‌ + ‌工具‌:通过 jstack 导出线程堆栈,分析线程阻塞链;或使用 Arthas 在线诊断工具定位死锁‌78。 + +‌总结‌ + +线程安全与锁优化的核心在于 ‌平衡性能与安全‌,需重点掌握: + + synchronized 锁升级机制及适用场景‌27。 + ReentrantLock 的灵活特性(如公平锁、条件变量)‌78。 + 锁优化策略(如无锁编程、锁消除/粗化)‌27。 + 面试中可结合源码(如 AbstractQueuedSynchronizer 实现)和实际案例(如高并发计数器、死锁排查)深入阐述。 + + + Spring 事务传播机制中 REQUIRES_NEW 的实现原理‌ 创建新事务时,暂停当前事务(通过 TransactionSynchronizationManager 解绑资源),新事务提交后恢复原事务‌ From 532a48086ed1afb9c99a2eee3a7bfcbe33eceacd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 26 Mar 2025 13:45:54 +0800 Subject: [PATCH 023/156] Create all --- all | 615 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 615 insertions(+) create mode 100644 all diff --git a/all b/all new file mode 100644 index 0000000..3ad8c18 --- /dev/null +++ b/all @@ -0,0 +1,615 @@ +jdk17 default gc is G1 +java -XX:+PrintCommandLineFlags -version +-XX:InitialHeapSize=16777216 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:MinHeapSize=6815736 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseSerialGC +分区回收:G1将堆内存划分为多个Region,根据优先级进行回收,减少全局停顿时间。 +并发和并行处理:G1支持并发标记和并发预处理,减少垃圾回收对应用的影响。 + +G1 的基本原理与核心设计 + + Region 分区机制 + G1 将堆划分为多个大小相等的 Region(默认 2048 个),逻辑上分为 Eden、Survivor、Old 和 Humongous(大对象区)。通过动态调整回收优先级(标记垃圾最多的 Region 优先回收),实现低停顿目标38。 + 并发标记与混合回收 + 并发标记阶段:与应用程序并行执行,标记存活对象,避免全堆停顿48。 + 混合回收(Mixed GC):回收年轻代 Region 和部分老年代 Region,避免老年代完全回收(非 Full GC)38。 + +2. 如何实现可预测的停顿时间? + + 停顿时间模型:通过 -XX:MaxGCPauseMillis 设定目标停顿时间(默认 200ms),G1 根据历史回收数据动态调整 Region 回收数量和顺序,优先处理垃圾比例高的 Region38。 + 增量回收:将回收任务拆分为多个小阶段(如初始标记、并发标记、重新标记、清理),分批次完成,避免单次长时间停顿48。 + +3. Region 设计的优势 + + 内存利用率高:支持动态分配 Region 类型(如 Eden→Survivor→Old),避免传统分代模型的内存浪费38。 + 并行与并发优化:多个回收线程可同时处理不同 Region,降低线程竞争,提升吞吐量38。 + +4. Mixed GC 的触发条件与流程 + + 触发阈值:当老年代占用堆比例达到 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent(默认 45%)时触发48。 + 执行流程: + 初始标记(STW):标记根对象,伴随一次年轻代 GC8。 + 并发标记:并行标记存活对象8。 + 最终标记(STW):修正并发标记期间变动的对象引用8。 + 筛选回收(Evacuation):复制存活对象到空闲 Region,清理垃圾 Region48。 + +5. G1 与 CMS 的核心区别 +特性 G1 CMS +算法 标记-整理(整体) + 复制(局部) 标记-清除 +内存模型 Region 逻辑分区 物理分代(年轻代 + 老年代) +停顿时间 可控(可预测模型) 不可控(依赖堆碎片情况) +适用场景 大堆、低延迟需求 中小堆、高吞吐需求 +内存碎片处理 通过 Region 复制整理减少碎片 需 Full GC 整理碎片 +引用 34 34 +6. 大对象(Humongous)处理机制 + + 定义:对象大小超过 Region 50% 则判定为大对象,分配在连续的 Humongous Region38。 + 回收策略:在年轻代 GC 或 Mixed GC 中回收无引用的大对象,避免占用过多连续空间38。 + +7. 调优关键参数 + + 目标停顿时间:-XX:MaxGCPauseMillis=200(单位:ms)38。 + 混合回收阈值:-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45(老年代占用堆比例)48。 + Region 大小:-XX:G1HeapRegionSize=2M(建议为 1MB~32MB,需为 2 的幂)48。 + +8. Full GC 触发条件及应对 + + 触发场景: + Mixed GC 回收速度跟不上对象分配速度,导致老年代占满8。 + 并发标记失败(如堆内存不足)8。 + 优化方案: + 增大堆内存或降低 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent8。 + 避免频繁大对象分配,减少 Humongous Region 碎片38。 + +9. 适用场景与局限性 + + 适用场景: + 堆内存 ≥ 6GB,需低延迟(如实时交易系统)38。 + 对停顿时间敏感的应用(如金融、游戏服务)48。 + 局限性: + 小堆场景性能可能不如 CMS/Parallel GC34。 + 内存占用较高(需维护 Region 元数据) + +String.intern() 方法的作用 +将字符串对象添加到常量池: +调用 intern() 方法时,若字符串常量池中已存在内容相同的字符串,则直接返回池中的引用;若不存在,则将该字符串对象添加到池中,并返回池中的引用。 + +String s1 = new String("abc"); // 堆中创建新对象 +String s2 = s1.intern(); // 返回常量池中的 "abc" 引用 +System.out.println(s1 == s2); // false(s1在堆,s2在池) + +String s3 = "abc"; // 直接使用常量池 +System.out.println(s2 == s3); // true(两者均指向池中同一对象) + 内存优化原理 + 减少重复字符串的内存占用: +通过 intern() 可强制将字符串放入常量池,避免重复字符串在堆中创建多个对象 +/ 未使用 intern() +String a = new String("hello"); // 堆中对象 +String b = new String("hello"); // 堆中另一个对象 +System.out.println(a == b); // false + +// 使用 intern() +String c = new String("world").intern(); // 池中对象 +String d = "world"; // 池中同一对象 +System.out.println(c == d); // true +字符串常量池移至 堆内存,允许通过垃圾回收管理未引用的常量字符串,减少内存泄漏风险。 +适用场景 + + 大量重复字符串处理:如解析 CSV/JSON 数据时,对重复字段值调用 intern() 可显著减少内存占用。 + 高频字符串比较:若需频繁使用 equals() 比较字符串内容,可先调用 intern() 后用 == 比较引用,提升性能(需权衡池化开销)。 + +注意事项 + + 性能开销:intern() 的底层实现依赖哈希表(Java 7+ 使用 ConcurrentHashMap),高并发场景下可能成为瓶颈。 + 内存风险:过度池化唯一字符串(如 UUID)会导致常量池膨胀,反而增加内存压力。 + 版本差异:Java 6 的常量池容量固定(默认 1009),易触发 OutOfMemoryError;Java 7+ 支持动态扩展。 +核心目的:通过字符串常量池复用相同内容的字符串,节省内存。 +适用场景:处理大量重复字符串时(如日志分析、数据解析)。 +避坑指南:避免池化唯一或动态生成的字符串,优先在 Java 7+ 中使用。 +性能权衡:在内存节省与池化开销之间找到平衡点。 + + +类加载的三个阶段 + + 加载:通过全限定名获取二进制字节流(Class 文件),将静态结构转换为方法区的运行时数据结构,并在堆中生成 java.lang.Class 对象作为访问入口36。 + 验证:检查字节码是否符合 JVM 规范(如魔数、版本号、常量池合法性),确保无安全漏洞36。 + 准备:为类变量(static 变量)分配内存并设置初始值(如 int 初始化为 0,final 直接赋常量池值)35。 + +连接与初始化 + + 解析:将符号引用(如类名、方法名)转换为直接引用(内存地址)78。 + 初始化:执行 方法(静态变量赋值、静态代码块),是类加载的最后一步 + +类加载器与双亲委派模型 + + 类加载器分类 + 启动类加载器(Bootstrap ClassLoader):加载 JRE/lib 下的核心类库(如 rt.jar)27。 + 扩展类加载器(Extension ClassLoader):加载 JRE/lib/ext 目录的扩展类26。 + 应用类加载器(Application ClassLoader):加载用户类路径(ClassPath)的类26。 + 自定义类加载器:继承 ClassLoader,重写 findClass() 实现动态加载(如热部署、加密解密)27。 + + 双亲委派机制 + 流程:子类加载器收到请求后,优先委派父类加载器处理,父类无法完成时才由子类加载26。 + 优点:避免类重复加载,保护核心类库安全(如防止自定义 java.lang.String 覆盖 JVM 实现 +必须立即初始化的 5 种情况 + + 使用 new 实例化对象、读取/设置类的静态字段、调用类的静态方法67。 + 反射调用类(如 Class.forName())且类未初始化67。 + 初始化子类时发现父类未初始化(先触发父类初始化)67。 + JVM 启动时指定的主类(包含 main() 方法的类)78。 + JDK 动态语言支持(如 Lambda 表达式涉及的类) + +如何打破双亲委派模型? + 场景:Tomcat 为隔离不同 Web 应用的类,每个应用使用独立类加载器27。 + 方法:重写 loadClass() 方法,直接加载特定类(如 SPI 服务发现) +类卸载条件 + + 类的所有实例已被回收。 + 类的 Class 对象未被引用。 + 加载该类的类加载器已被回收 +JVM 如何加载动态生成的类? + 通过 ByteArrayOutputStream 生成字节码,调用 defineClass() 方法动态加载 +热部署实现原理 + 自定义类加载器加载修改后的类,旧类无引用后由垃圾回收器回收,新类生效 + + + +一、JMM 核心概念 + + 内存划分与交互规则 + 主内存:存储所有共享变量(如类静态变量、实例对象),所有线程均可访问15。 + 工作内存:线程私有,存储主内存变量的副本,线程操作变量需先拷贝至工作内存,修改后同步回主内存15。 + 交互操作:read(从主内存读取)、load(加载到工作内存)、use(使用)、assign(赋值)、store(存储回主内存)、write(主内存更新)58。 + + 三大特性 + 原子性:基本类型(int、boolean 等)的读写操作不可分割(long/double 在 32 位系统中非原子)58。 + 可见性:volatile 保证变量修改后立即刷新到主内存,其他线程可见;synchronized 和 final 也能实现可见性15。 + 有序性:volatile 禁止指令重排序,synchronized 通过锁保证代码块串行执行15。 + + 先行发生原则(Happens-Before) + 程序顺序规则、锁规则(解锁先于加锁)、volatile 规则(写先于读)、线程启动规则(start() 先于线程代码)、传递性规则等 + +状态转换:新建(NEW)→ 就绪(RUNNABLE)→ 运行(RUNNING)→ 阻塞(BLOCKED/WAITING)→ 终止(TERMINATED)36。 +阻塞场景:等待锁(synchronized)、Object.wait()、Thread.sleep()、IO 操作等37。 + +同步机制 + + synchronized:基于对象监视器锁(Monitor),修饰代码块或方法,保证原子性和可见性57。 + ReentrantLock:可中断、支持公平锁、绑定多个条件变量(Condition),需手动释放锁78。 + volatile:仅保证可见性和有序性,不保证复合操作原子性( +原子类与 CAS + AtomicInteger 等:基于 CAS(Compare-And-Swap)实现无锁原子操作,避免线程阻塞57。 + CAS 问题:ABA 问题(可通过版本号解决)、自旋开销 +避免死锁策略 + 按固定顺序获取锁、设置锁超时(tryLock)、死锁检测(如 JStack 分析 + +线程不安全场景 + + 复合操作:非原子操作(如 HashMap 并发扩容)导致数据丢失或覆盖47。 + 对象逃逸:未正确同步的共享对象被多线程修改(如未加锁的 ArrayList 并发添加元素 +ReentrantLock 对比 synchronized +特性 synchronized ReentrantLock +锁获取方式 JVM 隐式管理 需手动 lock() 和 unlock()78 +公平性 非公平锁(默认) 支持公平锁与非公平锁27 +条件变量 不支持 支持多个 Condition78 +可中断性 不可中断 支持 lockInterruptibly() + + 减少锁竞争 + 缩小锁粒度:使用分段锁(如 ConcurrentHashMap)或细粒度锁(如只锁共享变量)27。 + 无锁编程:基于 CAS 的原子类(如 AtomicInteger)实现线程安全78。 + + 锁消除与锁粗化 + 锁消除:JIT 编译器对不可能存在竞争的锁进行消除(如局部对象锁)27。 + 锁粗化:合并多个相邻锁操作,减少频繁加锁/解锁的开销27。 + + 避免死锁 + 固定顺序加锁:按全局统一顺序获取多把锁(如按 hash 值排序)78。 + 超时机制:使用 tryLock(timeout) 避免无限等待(如 ReentrantLock 支持)78。 + +四、高频进阶问题 + + 如何实现线程安全的单例模式? + 双重检查锁(DCL):结合 volatile 禁止指令重排序,保证单例唯一性27。 + + javaCopy Code + public class Singleton { + private volatile static Singleton instance; + public static Singleton getInstance() { + if (instance == null) { + synchronized (Singleton.class) { + if (instance == null) { + instance = new Singleton(); + } + } + } + return instance; + } + } + + CAS 的 ABA 问题如何解决? + 版本号机制:使用 AtomicStampedReference 记录变量修改版本号,避免值被其他线程修改后恢复原值78。 + + 线程池如何避免资源耗尽? + 参数配置:合理设置核心线程数、最大线程数、队列容量及拒绝策略(如 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy)57。 + +五、实战调优案例 + + 高并发计数器优化 + 场景:多线程频繁累加计数器导致性能瓶颈。 + 优化:使用 LongAdder 替代 AtomicLong,通过分段累加减少 CAS 竞争78。 + java.util.concurrency.atomic.LongAdder是Java8新增的一个类,提供了原子累计值的方法。根据文档的描述其性能要优于AtomicLong +在Java8下直接采用LongAdder,但是AtomicLong的一系列方法不仅仅可以自增,还可以获取更新后的值,如果是例如获取一个全局唯一的ID还是采用AtomicLong会方便一点 +高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败,然后处于自旋状态,导致严重浪费CPU资源,降低了并发性。既然AtomicLong性能问题是由于过多线程同时去竞争同一个变量的更新而降低的,那么如果把一个变量分解为多个变量,让同样多的线程去竞争多个资源。 +   LongAdder则是内部维护一个Cells数组,每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量,在同等并发量的情况下,争夺单个变量的线程会减少,这是变相的减少了争夺共享资源的并发量,另外多个线程在争夺同一个原子变量时候,如果失败并不是自旋CAS重试,而是尝试获取其他原子变量的锁,最后当获取当前值时候是把所有变量的值累加后再加上base的值返回的 + + + 死锁检测与排查 + 工具:通过 jstack 导出线程堆栈,分析线程阻塞链;或使用 Arthas 在线诊断工具定位死锁78。 + +总结 + +线程安全与锁优化的核心在于 平衡性能与安全,需重点掌握: + + synchronized 锁升级机制及适用场景27。 + ReentrantLock 的灵活特性(如公平锁、条件变量)78。 + 锁优化策略(如无锁编程、锁消除/粗化)27。 + 面试中可结合源码(如 AbstractQueuedSynchronizer 实现)和实际案例(如高并发计数器、死锁排查)深入阐述。 + +组件通信方式 + + 父子:props + $emit14。 + 兄弟/跨级:事件总线(Event Bus)、provide/inject、Vuex/Pinia45。 + Vue 3 新增:defineProps、defineEmits 编译器宏2。 + +插槽(Slots)类型 + + 默认插槽、具名插槽、作用域插槽(可通过 v-slot 传递数据)17。 + +动态组件与异步组件 + + 实现动态组件,搭配 keep-alive 缓存状态14。 + defineAsyncComponent 实现异步加载组件(Vue 3) + +路由懒加载(() => import())17。 +第三方库按需引入(如 Lodash 的 lodash-es)23 +Vue 的异步更新机制 +数据变化后,Vue 将更新任务推入队列,通过 nextTick 在下次 DOM 更新后触发回调34。 + +Vue Router 导航守卫 + + 全局守卫:beforeEach、beforeResolve、afterEach17。 + 组件内守卫:beforeRouteEnter、beforeRouteUpdate17。 + +Vuex 核心概念 + state(状态)、mutations(同步修改)、actions(异步提交)、getters(计算属性)17。 +如何优化一个包含 10 万行数据的表格组件的渲染性能? + 参考答案: + 使用虚拟滚动(如 vue-virtual-scroller)仅渲染可视区域。 + 禁用深层响应式(shallowRef/shallowReactive)减少初始化开销。 + 分页或分块加载(requestIdleCallback)。 + +Vue 3 的静态提升(Static Hoisting)和补丁标记(Patch Flags)是如何减少渲染开销的? + 期望答案: + 静态提升:将纯静态节点提取到渲染函数外,避免重复创建。 + 补丁标记:在虚拟 DOM 比对时通过标志位跳过静态内容,仅对比动态部分 + +如何设计一个支持撤销/重做(Undo/Redo)的 Vue 状态管理方案? + 参考答案: + 使用 Pinia 或自定义 Store,通过快照数组记录状态变更历史。 + 结合 Command 模式 封装原子化操作。 + 使用 watch 或 effect 自动跟踪变更 + +如何实现动态路由权限控制(如根据角色加载不同路由)? + + 方案: 路由守卫中异步获取用户权限,动态调用 router.addRoute()。 + 使用 Vue Router 的 meta 字段标记路由权限 + +持久化:提供 RDB(快照)和 AOF(日志追加) +数据类型 支持复杂结构(如 ZSet、Geo) +线程模型 单线程(IO 多路复用) +RDB: + + 原理:定时生成内存快照(二进制文件),恢复速度快。 + 缺点:可能丢失最后一次快照后的数据 37。 + + 原理:记录写操作命令(追加日志),支持每秒同步/每次操作同步。 + 缺点:文件体积大,恢复速度慢 37。 + +缓存穿透(查询不存在的数据): + 方案:布隆过滤器拦截非法请求 + 缓存空值 46。 + +缓存击穿(热点 key 过期后高并发请求直接冲击数据库): + 方案:互斥锁(SETNX)重建缓存或设置逻辑过期时间 47。 + +缓存雪崩(大量 key 同时过期或 Redis 宕机): + 方案:随机化过期时间 + 集群高可用(主从/哨兵) +Redis 分布式锁实现 +核心命令:SET key value NX EX(原子性操作避免死锁)78。 + 缺陷: + 锁超时:业务执行时间超过锁过期时间需用“看门狗”机制续期(如 Redisson)7。 + 集群脑裂:主从切换可能导致锁失效,需用 Redlock 算法 +计数器:String 类型的 INCR/DECR 命令实现原子计数 25。 +排行榜:ZSet 的 ZRANGEBYSCORE 命令实现动态排序 13。 +消息队列:List 的 LPUSH/BRPOP 实现简单队列(替代 Kafka 轻量级场景 +Redis 主从复制流程 + + 全量同步:从节点首次连接主节点,接收 RDB 文件并加载 36。 + 增量同步:主节点将写命令写入复制缓冲区,从节点持续接收增量数据 38。 + +Redis 单线程模型优势 + + 高性能原因: + 无锁竞争,减少上下文切换开销。 + 基于 IO 多路复用(Epoll)处理海量连接 + +处理超过内存容量的日志文件 + +• 自动配置原理 +• 条件注解:通过@ConditionalOnClass等条件判断是否加载Bean +• SPI机制:从META-INF/spring.factories加载自动配置类 +• 覆盖配置:使用application.properties或自定义配置类覆盖默认行为 +• 如何实现独立运行(无需外部服务器) +• 打包为可执行JAR:依赖spring-boot-maven-plugin插件14 + +Spring Boot Starter的作用及自定义Starter开发步骤 +• 作用:封装依赖和配置(如spring-boot-starter-web集成Web开发所需库)16 +• 开发步骤: +1. 创建META-INF/spring.factories定义自动配置类 +2. 使用@Conditional条件注解控制Bean加载 +自动配置的实现原理与调试方法 +• 原理: +o @EnableAutoConfiguration触发AutoConfigurationImportSelector加载spring.factories中的配置类67 +o 条件注解(如@ConditionalOnClass)动态判断是否生效5 + +solution高并发高性能 +线程池与异步编程 +无锁并发与原子操作 +• CAS机制:利用AtomicInteger、LongAdder等原子类替代synchronized,降低锁竞争开销3。 +• 并发容器优化:优先选择ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList,避免显式加锁 + +分布式缓存:Redis预减库存(秒杀场景) + 本地缓存(Caffeine)两级架构,减少数据库穿透 +// Redis预减库存示例 +Long stock = redisTemplate.opsForValue().decrement("product:1001"); +if (stock < 0) throw new RuntimeException("库存不足"); + +流量管控与负载均衡 +• 限流熔断:采用令牌桶算法(RateLimiter)或Sentinel动态控制QPS,防止系统过载7。 +• Nginx反向代理:基于权重/一致性哈希分发请求,配合多Tomcat节点横向扩展 + + +异步消息与分库分表 +• MQ解耦削峰:通过RocketMQ/Kafka异步处理订单创建、日志写入等高延迟操作7。 +• 数据库分片:按用户ID散列分库(如ShardingSphere),提升MySQL并发写入能力 + +高性能网络模型 +• Netty非阻塞I/O:使用Epoll+Reactor模式支撑10万级长连接(如IM场景)5。 +• 虚拟线程(Loom):Java 21+虚拟线程替代传统线程池,降低上下文切换开销3。 +方案 +适用场景 QPS上限 延迟(ms) +线程池+异步编程 通用业务逻辑 10万~50万 1~10 +Netty非阻塞I/O 高并发网络通信 50万~100万 0.1~5 +Redis缓存+分库分表 秒杀/高写入场景 100万+ 5~20 + +• QPS(Query Per Second):每秒请求处理量,是衡量系统并发能力的核心指标,计算公式为:QPS = 并发数 / 平均响应时间6。 +• 关键影响因素: +o Web容器配置:Tomcat默认线程池(如Spring Boot默认20线程)直接影响并发上限45; +o 业务逻辑复杂度:数据库操作、外部接口调用等耗时操作显著降低QPS16; +o 硬件与架构:单机部署与分布式集群的性能差异可达10倍以上36。 +________________________________________ +二、不同场景下的QPS典型值 +1. 基础Web服务(无高并发优化) +o 单机Spring Boot应用:默认Tomcat配置(20线程)下,QPS约为500-100045; +o 优化后(调整线程池+异步处理):通过扩大线程池(如200线程)及非阻塞I/O,QPS可提升至2000-500013。 +2. 高并发场景(秒杀/抢购) +o 单机极限:结合Redis缓存预减库存+RocketMQ削峰,QPS可达1万-5万36; +o 分布式集群:通过水平扩展(如10节点集群)及分库分表,QPS可突破50万38。 +3. 高性能网络服务(IM/实时通信) +o Netty框架:基于非阻塞I/O模型,单机QPS可达10万-50万58; +o 虚拟线程(Loom):Java 21+虚拟线程进一步降低上下文切换开销,QPS提升20%-50%58。 +________________________________________ +三、QPS优化路径 +1. 硬件/架构层 +o 垂直扩展:升级CPU/内存,提升单机处理能力(如采用云服务器弹性配置)16; +o 水平扩展:通过Nginx负载均衡+多节点集群分散压力58。 +2. 技术栈优化 +o 静态化与缓存:CDN加速静态资源+Redis缓存热点数据,减少动态请求比例68; +o 异步处理:使用RocketMQ/Kafka异步解耦耗时操作(如订单创建、日志写入)38。 +3. 代码级调优 +o 线程池参数调整:根据压测结果动态设置maxThreads和maxConnections(如Tomcat线程数提升至200)45; +o 数据库优化:索引优化+批量操作+连接池(如HikariCP)减少DB响应时间16。 +________________________________________ +四、典型系统QPS参考表 +场景 +QPS范围 关键技术支撑 +普通企业官网 100-500 单机Spring Boot+MySQL45 + +电商促销活动 1万-10万 Redis+RocketMQ集群38 + +金融实时交易系统 50万+ Netty+分布式缓存+FPGA加速 + + + +轻量级协议:头部仅2字节,适用于低带宽、高延迟的物联网(IoT)环境; +发布/订阅模式:支持一对多通信,发布者与订阅者解耦; +服务质量(QoS):提供三种消息传递保证(0-最多一次,1-至少一次,2-恰好一次),确保不同场景下的可靠性。 + +MQTT与HTTP对比 + +通信模式:HTTP为请求/响应模式,MQTT基于发布/订阅,支持异步通信; +资源消耗:MQTT消息体积更小(典型消息仅几字节),节省设备功耗; +适用场景:HTTP适合网页交互,MQTT专为IoT设备间高频低功耗通信设计。 +二、协议机制与实现细节 + +QoS级别与应用场景 + +QoS 0:适用于传感器数据上报(如温度监测),允许偶发数据丢失; +QoS 1:用于设备控制指令(如开关操作),确保指令必达但可能重复; +QoS 2:金融交易等场景,通过四次握手保证消息唯一性,牺牲部分性能。 + +消息保留(Retained Message) + +机制:Broker保存主题最新一条消息,新订阅者立即获取; +应用:设备状态同步(如获取灯泡最新开关状态)。 +遗嘱消息(Last Will) +作用:客户端异常断开时,Broker自动发布预设消息,用于故障报警; +配置示例: +java +Copy Code +MqttConnectOptions options = new MqttConnectOptions(); +options.setWill("device/status", "offline".getBytes(), 2, true); + +三、实际应用与优化 +高并发IoT场景设计 + +Broker集群:通过多个MQTT Broker节点水平扩展,支撑百万级设备连接; +主题分片:按设备ID哈希分配主题(如sensor/{deviceId}/data),避免单点瓶颈。 + +安全机制 +认证:基于Token或X.509证书验证设备身份; +加密:TLS 1.3加密通信,防止中间人攻击。 + +故障排查与监控 +持久会话(Clean Session):客户端重连后恢复未确认消息(需设置CleanSession=false); +监控指标:通过Broker暴露的Metrics接口跟踪连接数、消息吞吐量及延迟。 +四、高频面试问题示例 +Q: 如何避免MQTT消息重复消费? +A: 结合QoS 2+唯一消息ID去重,或在业务层实现幂等性校验。 +Q: MQTT 5.0相比3.1.1的主要改进? +A: 新增响应主题、原因码、共享订阅等功能,提升扩展性和错误诊断能力。 +Q: 消息积压如何处理? +A: 动态扩展消费者,或启用Broker的消息分片存储(需兼容性支持)。 + +Pg +隔离性:通过MVCC(多版本并发控制)实现读写不阻塞,支持不同事务隔离级别(如读已提交、可重复读 +常用索引:B-Tree(默认)、Hash(等值查询)、GiST(地理数据)、BRIN(范围数据) +• 流复制:基于WAL日志同步主从数据,支持同步/异步模式 +• 逻辑复制:按表级别复制,支持跨版本数据迁移 +分区表与分片 +• 分区策略:Range(时间范围)、List(离散值)、Hash(均匀分布) +• 性能优化:分区剪枝(Partition Pruning)减少查询扫描范围 +EXPLAIN命令:分析执行计划,识别全表扫描或低效索引 +PgBouncer:连接池工具,减少短连接开销 +• VACUUM机制:清理死元组,防止表膨胀,支持自动VACUUM配置35; +• 监控指标:连接数、锁等待、WAL生成速率 + +• 物理备份:pg_basebackup全量备份+WAL归档增量恢复 +• 逻辑备份:pg_dump导出表结构及数据,支持并行导出 +窗口函数:使用ROW_NUMBER()或RANK()实现分组排序 +锁冲突:通过pg_locks视图定位阻塞事务 +死锁处理:设置死锁超时参数deadlock_timeout,自动回滚事务 + +MVCC如何避免读写冲突? +A: 通过事务ID(XID)标记数据版本,读操作访问快照版本,写操作生成新版本,实现非阻塞并发 +• Q: 如何实现跨分区表查询优化? +A: 使用声明式分区(Partitioned Table)结合分区键索引,确保查询命中特定分区 + + +Kafka与传统消息队列的差异 + +架构模式:Kafka采用发布/订阅模型,支持多消费者重复消费;RabbitMQ等传统队列多为点对点模式,消息消费后即删除。 +吞吐量:Kafka单Broker支持百万级QPS,传统队列(如RabbitMQ)通常在十万级。 +数据持久化:Kafka消息默认存储7天,支持TB级数据积累;传统队列多为内存缓存,易丢失。 + +Kafka高可用性实现 + +分区副本机制:每个Partition包含Leader和多个Follower副本,Leader故障时自动切换。 +ISR列表:仅同步副本(In-Sync Replicas)参与选举,确保数据一致性。 + +生产者消息可靠性保障 +ACK参数: +acks=0:不等待确认,可能丢失数据; +acks=1:Leader写入即确认; +acks=all:所有ISR副本确认。 + +消费者组与Rebalance机制 +分区分配策略:Range(按范围分配)、RoundRobin(轮询分配)。 +触发条件:消费者加入/退出、新增分区、心跳超时。 + +Offset管理 +提交方式:自动提交(可能重复消费) vs 手动提交(需处理幂等性)。 +__consumer_offsets:内部Topic存储消费进度,支持压缩日志优化查询。 +三、运维与性能优化 + +数据丢失场景与规避 +生产者侧:启用重试机制(retries=3)和幂等性(enable.idempotence=true)。 +Broker侧:设置min.insync.replicas=2,防止单副本写入导致数据丢失。 + +吞吐量优化策略 +批量发送:调整linger.ms(等待时间)和batch.size(批量大小)。 +压缩算法:使用Snappy或LZ4减少网络传输开销。 + +监控与故障排查 +指标: +Lag:消费者落后消息数(需监控告警); +ISR波动:副本同步异常。 +工具:Kafka Manager、Prometheus+Grafana。 +四、高频进阶问题 + +Kafka事务消息实现原理 +两阶段提交:通过Transaction Coordinator协调生产者与Broker,保障跨分区原子性。 + +如何实现Exactly-Once语义 +幂等生产者+事务:结合enable.idempotence和事务API,确保消息不重复不丢失。 + +Kafka与流处理整合 +Kafka Streams:提供窗口计算、状态存储等API,支持实时流处理。 +五、场景设计题 +设计千万级设备日志采集系统 +分区策略:按设备ID哈希分配,避免热点; +压缩存储:启用Log Compaction清理重复Key。 + +消息积压应急方案 +扩容消费者:增加消费者实例并行处理; +跳过非关键数据:重置Offset至最新位置。 + +2025年Kafka进阶面试题补充 +一、核心机制与设计原理 + +Kafka的零拷贝(Zero-Copy)实现原理 + +技术细节:通过sendfile系统调用绕过用户空间缓冲区,直接将内核页缓存数据传输到网卡,减少CPU与内存拷贝次数,提升吞吐量。 +应用场景:适用于日志传输、实时数据管道等高吞吐场景。 + +Kafka的稀疏索引(Sparse Index)设计 + +作用:每个日志分段(Log Segment)仅记录部分消息的偏移量索引,降低索引文件体积,加速消息定位。 +查询优化:通过二分查找快速定位目标消息所在的分段和位置。 +二、消费者与流处理 + +消费者提交Offset的两种模式 + +自动提交:定时提交(enable.auto.commit=true),可能导致重复消费或消息丢失。 +手动提交:同步提交(commitSync)确保强一致性,异步提交(commitAsync)提升吞吐但可能丢失提交。 + +Kafka Streams的Exactly-Once实现 + +机制:结合生产者幂等性、事务API及消费者自动提交偏移量,实现端到端精确一次处理。 +限制:仅适用于Kafka内部数据流,跨系统需额外协调。 +三、运维与调优 + +如何诊断消费者延迟(Lag)问题 + +工具:使用kafka-consumer-groups.sh查看Lag,结合Prometheus监控消费者组状态。 +优化手段:增加消费者实例、调整fetch.min.bytes减少拉取频率。 + +Kafka与ZooKeeper的依赖关系演变 + +Kafka 3.0+变化:逐步移除ZooKeeper依赖,引入KRaft元数据管理模块,提升集群扩展性。 +遗留作用:旧版本中仍依赖ZooKeeper管理Broker注册、Topic配置等。 +四、场景设计与综合问题 + +设计一个跨数据中心Kafka集群同步方案 + +方案: +MirrorMaker 2.0:异步复制数据,支持故障转移和Topic自动同步。 +网络优化:启用压缩(如LZ4)、调整replica.fetch.max.bytes减少跨机房带宽压力。 + +Kafka在云原生环境下的挑战与优化 + +挑战:动态IP导致Broker注册异常、存储卷性能瓶颈。 +优化:使用StatefulSet管理Pod、本地SSD存储提升IOPS。 + +参考答案示例 + +Q: 如何保证Kafka集群的跨版本升级兼容性? +A: 分阶段滚动升级,优先升级Follower节点,验证协议兼容性(inter.broker.protocol.version)。 +Q: 为何Kafka不适用低频小数据量场景? +A: 分区和副本机制带来固定资源开销,低频场景下性价比低。 From 35ee1914a36fe5ca9b24ebc6609888a4960fe4a3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Mon, 31 Mar 2025 09:03:39 +0800 Subject: [PATCH 024/156] Update all --- all | 28 +++++++++++++++++++++++++--- 1 file changed, 25 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/all b/all index 3ad8c18..98b6a1d 100644 --- a/all +++ b/all @@ -508,9 +508,28 @@ Kafka与传统消息队列的差异 吞吐量:Kafka单Broker支持百万级QPS,传统队列(如RabbitMQ)通常在十万级。 数据持久化:Kafka消息默认存储7天,支持TB级数据积累;传统队列多为内存缓存,易丢失。 +每秒处理几十万消息,延迟几毫秒。 +容错性:若副本数n,允许n-1个节点失败。 +高并发:支持数千个客户端同时读写。 +一个topic 对 多个partition,consummer group对多个partition。Partition的每个消息只能被consumer group中的一个consumer消费。可以启动多个group来重复消费。 +同一组的consumer的消费必须顺序(consumer要维护上次读到哪个offset)读取partition的message。如果觉得效率不高,可以扩展partition,再加新的consumer thread消费。 +最优设计:consumer group的consumer thread数量=partition数量,效率最高。 +Consumer rebalance触发条件:1 consumer 增减 ,2 broker,partition增减 + +消息有一个定长header和变长字节组成。,一般在1-10k之间,推荐不超过1M。 +支持批量发消息。根据配置不管消费未消费,会保存一定时间。过期才删除。 +磁盘空间增大不影响性能。 +Producer直接发消息到broker的leader partition,不需经过任何中介。So kafka集群的每个broker都可以相应producer,并返回topic的元信息,包括哪些机器是活的,topic的leader partition在哪…. Producer根据用户定义的partition key ,可以实现hash分区算法,如相同的userid的消息推到同一个partition。也可以随机分配。 +也可batch推送,如累计的消息数量,时间间隔,累计数据大小。通过batch 减少网络请求,磁盘IO ,如果途中丢失,或是一个broker挂了,可以重发.(等待所有备份节点接收到消息) + + + Kafka高可用性实现 +Relication策略基于partition,而不是topic。Leader处理所有的读写情况。Leader跟踪follwer状态,如果follwer落后太多或者失效,会被leader从replicas同步列表删除。 +如果所有副本都down了,kafka选择所有节点中(不只是ISR)第一个恢复的节点作为leader。 +分区副本机制:每个Partition包含Leader和多个Follower副本,Leader(保存其他备份节点列表,并维护备份状态同步)故障时自动切换。 +Leader先收到producer的消息,再发给其他的follower。 -分区副本机制:每个Partition包含Leader和多个Follower副本,Leader故障时自动切换。 ISR列表:仅同步副本(In-Sync Replicas)参与选举,确保数据一致性。 生产者消息可靠性保障 @@ -560,7 +579,7 @@ Kafka Streams:提供窗口计算、状态存储等API,支持实时流处理 扩容消费者:增加消费者实例并行处理; 跳过非关键数据:重置Offset至最新位置。 -2025年Kafka进阶面试题补充 +2025年Kafka进阶 一、核心机制与设计原理 Kafka的零拷贝(Zero-Copy)实现原理 @@ -570,7 +589,7 @@ Kafka的零拷贝(Zero-Copy)实现原理 Kafka的稀疏索引(Sparse Index)设计 -作用:每个日志分段(Log Segment)仅记录部分消息的偏移量索引,降低索引文件体积,加速消息定位。 +作用:每个日志分段(Log Segment,包括.index索引文件 .log数据文件)仅记录部分消息的偏移量索引,降低索引文件体积,加速消息定位。Segment文件名为上一个全局partition的最大offset 查询优化:通过二分查找快速定位目标消息所在的分段和位置。 二、消费者与流处理 @@ -613,3 +632,6 @@ Q: 如何保证Kafka集群的跨版本升级兼容性? A: 分阶段滚动升级,优先升级Follower节点,验证协议兼容性(inter.broker.protocol.version)。 Q: 为何Kafka不适用低频小数据量场景? A: 分区和副本机制带来固定资源开销,低频场景下性价比低。 +====print + +二分查找利用有序性,从中间往两边查找 From 531065ffc0a1cc24b28718f5af41c1507cbf462b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 10:52:11 +0800 Subject: [PATCH 025/156] Update README.md --- README.md | 51 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 51 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index c1b50ba..f5f065c 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,54 @@ +CAP理论‌ +定义‌:分布式系统无法同时满足‌一致性(C)‌、‌可用性(A)‌、‌分区容错性(P)‌,需在CA/CP/AP中取舍,通常优先保证P‌。 +应用场景‌: +CP系统‌:如ZooKeeper,强一致但可能牺牲可用性‌。 +AP系统‌:如Eureka,高可用但可能数据短暂不一致‌。 + +BASE理论‌ +核心思想‌:通过‌基本可用(BA)‌、‌软状态(S)‌、‌最终一致性(E)‌实现高可用性,适用于弱一致性场景(如电商库存扣减)‌。 +二、分布式事务处理‌ + +2PC(两阶段提交)‌: +阶段1(投票)‌:协调者询问参与者是否可提交;‌阶段2(提交/回滚)‌:根据投票结果执行提交或回滚,存在同步阻塞和单点故障问题‌。 + +分布式事务解决方案‌ +TCC(补偿事务)‌: +Try‌:预留资源;‌Confirm‌:确认提交;‌Cancel‌:失败回滚,需业务代码实现补偿逻辑(如订单状态回滚)‌。 +消息队列(MQ)‌: +本地消息表‌:事务与消息发送绑定,通过异步重试保证最终一致性(如订单创建后发送消息扣减库存)‌。 +Seata框架‌:支持AT(自动补偿)、TCC、XA等模式,通过全局事务ID管理跨服务事务‌。 +三、分布式系统解决方案‌ +分布式锁实现‌ +Redis实现‌: +使用SET key value NX EX命令加锁,Lua脚本保证原子性解锁,需解决锁续期问题(如Redisson看门狗机制)‌。 +ZooKeeper实现‌:通过临时顺序节点监听机制,避免锁失效导致的并发问题‌。 +分布式缓存与一致性‌ +缓存穿透‌:空值缓存+布隆过滤器拦截非法请求‌。 +缓存雪崩‌:随机过期时间+多级缓存(如本地缓存+Redis)‌。 +数据一致性‌:采用双写策略+消息队列异步校验(如先更新DB再删除缓存)‌。 +四、场景与实战问题‌ +如何设计高并发秒杀系统?‌ +分层削峰‌:CDN静态资源缓存+网关限流(如令牌桶算法)‌。 +异步处理‌:请求队列化(如RabbitMQ)+库存预扣减(Redis原子操作)‌。 +最终一致性‌:订单状态异步通知+库存回补机制(防止超卖)‌。 + +分布式ID生成方案‌ + +雪花算法(Snowflake)‌:时间戳+机器ID+序列号,保证全局唯一且趋势递增‌。 +Redis原子操作‌:INCR命令生成分段ID,需解决持久化问题‌。 +五、高频代码示例‌ +java +Copy Code +// TCC模式示 例(Try阶段预留资源) +public boolean tryReserveInventory(Long productId, Integer count) { + // 冻结库存,非实际扣减 + String key = "inventory:freeze:" + productId; + return redisTemplate.opsForValue().increment(key, count) >= 0; +} + + + + jdk17 default gc is G1 java -XX:+PrintCommandLineFlags -version -XX:InitialHeapSize=16777216 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:MinHeapSize=6815736 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseSerialGC From d1a64bb4c357b8c2795383ee0a8ad32fe236be82 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 11:27:04 +0800 Subject: [PATCH 026/156] Update README.md --- README.md | 50 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 50 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index f5f065c..0d73caa 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -6,6 +6,56 @@ AP系统‌:如Eureka,高可用但可能数据短暂不一致‌。 BASE理论‌ 核心思想‌:通过‌基本可用(BA)‌、‌软状态(S)‌、‌最终一致性(E)‌实现高可用性,适用于弱一致性场景(如电商库存扣减)‌。 +BASE应用‌: + ‌基本可用‌:即使支付网关短暂故障,用户仍可提交订单,后续异步处理支付状态‌57。 + ‌软状态‌:允许订单在支付完成前保持“支付中”状态,避免因强一致性阻塞流程‌57。 + ‌最终一致性‌:支付结果通过消息队列异步通知,确保数据最终一致(如支付宝/微信支付回调)‌ +场景‌:广告服务故障时,需保证核心功能可用。 +‌BASE应用‌: + ‌基本可用‌:广告模块故障时,页面仍展示商品列表,仅隐藏广告位(如淘宝首页降级策略)‌35。 + ‌最终一致性‌:广告数据异步恢复后,通过定时任务重新加载到缓存‌ +秒杀活动预扣库存与最终一致性实现方案‌ + +在高并发秒杀场景中,库存扣减需兼顾性能与数据准确性。以下是基于预扣库存模式的典型实现流程及技术要点: + +一、预扣库存核心流程‌ +请求拦截与预扣库存‌ +Redis原子预扣‌:用户请求到达时,通过Lua脚本在Redis中执行原子操作扣减库存,并记录预扣流水(如用户ID、商品ID、预扣时间)‌。 +设置预扣有效期‌:预扣库存标记为“已锁定”状态,并设置TTL(如15分钟),超时未支付则自动释放库存‌。 + +异步处理订单‌ +消息队列异步下单‌:预扣成功后,通过RocketMQ发送异步消息创建订单,避免直接操作数据库导致性能瓶颈‌。 +延迟消息回滚‌:订单创建失败时,触发RocketMQ延迟消息(如1分钟重试),若多次重试仍失败则回滚Redis库存‌。 + +库存最终确认‌ +数据库事务确认‌:订单支付成功后,通过数据库事务扣减实际库存,并清理Redis中的预扣记录‌。 +异常补偿机制‌:若数据库扣减失败,通过定时任务或消息队列补偿Redis库存,确保数据最终一致‌。 +二、关键一致性保障技术‌ +Redis与数据库数据同步‌ +对账表设计‌:引入对账表记录所有预扣流水,定时扫描Redis预扣记录与数据库实际库存差异,触发自动补偿‌。 +最终一致性表‌:异步任务定期比对Redis与数据库库存,修复不一致数据(如Redis释放但数据库未更新)‌。 + +异常场景处理‌ +服务宕机恢复‌:通过Redis预扣流水日志恢复中断操作,结合消息队列重试机制保证流程连续性‌。 +网络分区容错‌:采用TCC模式(Try-Confirm-Cancel)实现柔性事务,预扣失败时通过Cancel阶段回滚库存‌。 +三、技术选型与优化‌ +组件‌ ‌作用‌ ‌关键配置‌ +Redis‌ 实现高并发预扣库存,支持Lua脚本保证原子性 使用Hash结构存储商品库存,ZSet记录预扣流水‌ +RocketMQ‌ 异步解耦订单创建与库存确认,支持事务消息与延迟重试 配置事务监听器处理本地事务与消息回查‌ +Seata‌ 分布式事务协调(可选),适用于复杂补偿场景 采用Saga模式编排库存扣减与订单创建流程‌ +四、典型异常处理策略‌ +预扣成功但订单创建失败‌ +自动回滚‌:通过消息消费者监听异常事件,调用Redis API释放预扣库存‌。 +人工介入‌:对账表记录异常数据,触发告警并支持人工修正‌。 + +支付超时释放库存‌ +延迟队列监听‌:ZSet按预扣时间排序,定时任务扫描超时记录并释放库存‌。 +总结‌ +秒杀场景通过‌预扣库存+异步确认‌实现高并发与最终一致性: +性能优先‌:Redis预扣避免数据库直接承压‌。 +兜底设计‌:对账表+补偿任务覆盖所有异常场景‌。 +平衡选择‌:放弃强一致性换取吞吐量提升,通过技术组合实现业务可接受的数据准确性‌。 + 二、分布式事务处理‌ 2PC(两阶段提交)‌: From 6db8b99af481a6bba86caf5aa83f1289669a33de Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:34:58 +0800 Subject: [PATCH 027/156] Create clickhouse --- clickhouse | 31 +++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 31 insertions(+) create mode 100644 clickhouse diff --git a/clickhouse b/clickhouse new file mode 100644 index 0000000..521d4ca --- /dev/null +++ b/clickhouse @@ -0,0 +1,31 @@ +spark 等关系型olap方案可以处理海量数据,但无法实时应答,高并发。适合做后端的查询系统。 +新一代MOLAP 多维度型,随着维度增加会导致数据的膨胀,一千万的表会膨胀到上亿。 +es支持实时更新,只能在百万数据可以做到实时聚合查询。 +CK 是ROLAP关系型数据库,在线实时的列式存储,不需要任何数据预处理,支持批量更新,完善sql支持,高可用。 +是mysql的400倍,GP的10倍。但是不支持事务,不擅长根据主键按行查询删除。 +按列存储一个优势是对数据压缩友好。 + +顺序存储查询性能更高,顺序读会用更少的磁盘寻道(机械硬盘),并可利用操作系统的文件缓存的预读功能。 +mysql如果单线程写入,并且写入没有数增删更新,那是顺序写入并落盘的。实际是不可能的。 + +CK的数据分片(逻辑概念):每个集群多个节点,每个节点对应一个分片 +本地表等于一份数据分片,分布式表不存任何数据,是本地表的代理,类似中间件。 +内存中一列数据用column对象表示,如果操作具体数值,用field表示。 +为何快:特殊场景特殊优化,比如去重计数函数,数据量小时候用Array ,中等用hashset,大量用hyperloglog算法。 +底层接口支持TCP,HTTP ,client交互式基于TCP,jdbc基于HTTP +数据类型:基础性(时间,字符,数字),复合型(Array ,元组,枚举,nested嵌套),特殊类型 + +CK库的5个库引擎:ordinary(默认,可以使用任意表引擎), +dictionary字典, +memory放临时数据,重启清除 , +lazy 日志引擎, +mysql 拉去远端mysql数据。 + +只有合并树家族的表引擎才支持分区表,主键索引,副本,alter操作。 +写入一批数据时,数据以数据片段形式写入,并且不可修改,CK会后台定期合并这些片段,合成一个新的片段。 +Summing的表隐情会按照排序键自动聚合数据 +Replicated支持副本表引擎,大量运用zookeeper 实现多个replicatedMergeTree副本的协同,包括主副本选举,副本状态感知, +任务队列,操作日志分发。 + +物化视图有独立存储,特殊的数据表,并且支持表引擎;普通视图只是简单的查询代理,简化查询,对性能没有增强。 +DDL语句转换成分布式执行:加上on cluster 声明即可,会把ddl语句广播到其他节点。 From 5098bb5c05039896a2ee88c25e80ff14b7ba121a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:35:53 +0800 Subject: [PATCH 028/156] Create k8s --- k8s | 20 ++++++++++++++++++++ 1 file changed, 20 insertions(+) create mode 100644 k8s diff --git a/k8s b/k8s new file mode 100644 index 0000000..ea69171 --- /dev/null +++ b/k8s @@ -0,0 +1,20 @@ +storage class's provisioner { longhore,cephFs} +longhorn 专门为k8s 设计的块存储。 + +cephfs提供就是一个文件系统,ceph的一个组成部分,不像rbd一样需要自己格式化 + +文件系统(cephfs)与块存储(rbd)不同的是,块存储只需要一个存储池就可以, +而文件系统需要2个存储池,一个用来存放元数据,存放元数据的存储池需要有一个mds来读取。一个用来存放数据 + +ceph 大规模 高可靠 支持块,对象 ,文件 + +minio 小规模 容易 对象存储 ,支持S3 API + +CSI 是 Kubernetes 官方主推的存储插件标准,支持动态卷供应、快照、克隆及扩展等高级功能,与云服务商和分布式存储系统(如 AWS EBS、GCP Persistent Disk、Ceph 等)深度集成‌ +通过 ‌StorageClass‌ 实现动态卷分配,结合 ‌PV/PVC‌ 机制自动化管理存储资源‌ + + internal provisioner of Ceph RBD is deprecated. Please use CephFS RBD CSI driver. + + +kube-proxy‌:维护网络规则,实现Service的负载均衡与流量转发‌ + From 3410c23e2dccc57dbc27d5ce9ba5980faeb1fe78 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:36:39 +0800 Subject: [PATCH 029/156] Create python --- python | 41 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 41 insertions(+) create mode 100644 python diff --git a/python b/python new file mode 100644 index 0000000..98514c5 --- /dev/null +++ b/python @@ -0,0 +1,41 @@ +装饰器(Decorators)‌ +功能:在不修改原函数代码的情况下扩展功能(如日志、权限校验) +示例实现: + +pythonCopy Code +def decorator(func): + def wrapper(*args, **kwargs): + print("扩展功能") # ‌:ml-citation{ref="1,2" data="citationList"} + return func(*args, **kwargs) + return wrapper + + +GIL(全局解释器锁)‌ + + 作用:保证同一时刻仅有一个线程执行字节码,确保线程安全‌13 + 影响:多线程无法充分利用多核CPU,CPU密集型任务建议使用多进程 + +生成器(Generators) vs 迭代器(Iterators)‌ + 生成器通过yield关键字实现,按需生成数据(节省内存)‌ + 迭代器需实现__iter__()和__next__()方法 + +深拷贝与浅拷贝‌ + copy.copy():浅拷贝,只复制父对象 + copy.deepcopy():深拷贝,递归复制子对象‌ +列表 vs 元组‌ + 列表可变(list.append()),元组不可变(哈希安全)‌6 + +‌字典键的类型限制‌ + + 键必须是不可变类型(如字符串、数字、元组)‌6 + +‌列表推导式‌ +示例:[x**2 for x in range(10) if x%2==0]‌6 + +删除列表重复元素 +def remove_duplicates(lst): + return list(set(lst)) + #或保留顺序:sorted(set(lst), key=lst.index) + +字典列表排序‌ +sorted_list = sorted(alist, key=lambda x: x['age']) # ‌:ml-citation{ref="5" data="citationList"} From 9753154794c287383aec0f2ff867d2aa9a98dac8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:37:32 +0800 Subject: [PATCH 030/156] Add files via upload --- ts.txt | 121 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 121 insertions(+) create mode 100644 ts.txt diff --git a/ts.txt b/ts.txt new file mode 100644 index 0000000..de3cb78 --- /dev/null +++ b/ts.txt @@ -0,0 +1,121 @@ +接口(interface)与类型别名(type)的区别‌ + + ‌接口‌:定义对象结构,支持继承(extends)和声明合并(同名接口自动合并)‌13。 + ‌类型别名‌:可为任意类型命名(联合、交叉、元组等),不支持合并‌34。 + +typescriptCopy Code +interface User { name: string; } +interface User { age: number; } // 合并为 { name: string; age: number; } +type ID = string | number; // 联合类型别名 + +联合类型与交叉类型‌ + + ‌联合类型(|)‌:允许变量为多种类型之一,如string | number‌45。 + ‌交叉类型(&)‌:合并多个类型的属性,如A & B‌45。 + +typescriptCopy Code +type Admin = { role: string } & User; // 合并Admin与User属性 + +any与unknown的区别‌ + + ‌any‌:绕过类型检查,可能导致运行时错误‌58。 + ‌unknown‌:需通过类型断言或收窄后才可操作,更安全‌。 + +typescriptCopy Code +let data: unknown = fetchData(); +if (typeof data === "string") data.toUpperCase(); // 类型收窄 + +模块(module)与命名空间(namespace)‌ + ‌模块‌:基于文件作用域,使用import/export管理依赖‌36。 + ‌命名空间‌:逻辑分组代码,避免全局污染(适用于旧代码迁移)‌36。 + +实用工具类型(Utility Types)‌ + + ‌Partial‌:所有属性变为可选。 + ‌Pick‌:选取指定属性‌5。 + +typescriptCopy Code +type User = { id: number; name: string; }; +type UserPreview = Pick; // { name: string; } + +如何实现一个DeepReadonly类型?‌ + 递归遍历对象属性并添加readonly修饰符‌ + +Exclude与Extract的区别‌ + + ‌Exclude‌:从T中移除U中的类型‌7。 + ‌Extract‌:保留T中与U匹配的类型‌7。 +type T = Exclude<'a' | 'b' | 'c', 'a' | 'b'>; // 'c' +type U = Extract<'a' | 1 | false, string>; // 'a' + +如何为第三方库扩展类型定义?‌ + 使用声明合并(declare module)或编写.d.ts文件‌36。 +typescriptCopy Code +// 扩展axios类型 +declare module 'axios' { + interface AxiosRequestConfig { + retry?: number; + } +} + +如何避免this的类型丢失问题?‌ + + 显式声明函数中的this类型‌58。 + +typescriptCopy Code +interface User { + name: string; + greet(this: User): void; +} +const user: User = { + name: 'Alice', + greet() { console.log(this.name); } // this类型明确为User +}; + + +// 定义一个键为字符串、值为数字的对象类型 +type Scores = Record; +const examScores: Scores = { math: 90, english: 85 }; +// 联合类型作为键 +type Keys = "name" | "age"; +type Person = Record; +const user: Person = { name: "Alice", age: 25 }; +适用场景‌: + 定义枚举值的映射关系。 + 动态生成具有固定值类型的对象结构 + +// 从联合类型中排除特定类型 +type AllowedKeys = "id" | "name" | "email"; +type SensitiveKeys = Exclude; // "id" | "name" + +// 排除基本类型 +type Primitive = string | number | boolean; +type NonString = Exclude; // number | boolean +Exclude‌ +‌用途‌:从类型 T 中排除U 的类型。 + + + +interface User { + id: number; + name: string; + password: string; + email: string; +} + +// 移除敏感字段("password") +type SafeUser = Omit; +// 等价于 { id: number; name: string; email: string } + +// 移除多个字段 +type PublicProfile = Omit; +// 等价于 { id: number; name: string } +‌适用场景‌: + 扩展接口时隐藏敏感字段。 + 复用已有类型时剔除冗余属性。 + +Exclude vs Omit‌ + Exclude 操作的是 ‌联合类型‌,Omit 操作的是 ‌对象类型‌ +type T1 = Exclude<"a" | "b" | "c", "a">; // "b" | "c" +type T2 = Omit<{ a: 1; b: 2; c: 3 }, "a">; // { b: 2; c: 3 } + From d6cab0650f882c8b1554a494d1baafacabaf062c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:38:08 +0800 Subject: [PATCH 031/156] Add files via upload --- vue.txt | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) create mode 100644 vue.txt diff --git a/vue.txt b/vue.txt new file mode 100644 index 0000000..2479457 --- /dev/null +++ b/vue.txt @@ -0,0 +1,21 @@ +shallowRef是Vue3中的一个响应式API,用于创建浅层响应式对象。与ref不同,shallowRef仅对.value属性进行响应式跟踪,不会递归处理嵌套对象。这意味着修改嵌套属性时不会触发视图更新 +性能敏感场景‌:优先用于深层嵌套对象、大数据集合以减少递归追踪开销‌14。 +‌数据不可变或外部集成‌:适用于仅需监听整体引用变化的场景‌27。 +‌精准更新控制‌:需手动管理更新逻辑时,通过替换 .value 触发响应‌ + +Vue 2:选项式 API(data、methods 分离)‌2。 +Vue 3:组合式 API(setup 函数整合逻辑,支持逻辑复用 + + + Vue 2 无法检测对象属性新增/删除(需用 Vue.set/Vue.delete)和数组部分方法(如 splice 需覆盖)‌13。 + Vue 3 的 Proxy 已解决上述问题‌2。 +生命周期调整‌ + Vue 3 移除 beforeCreate 和 created,统一由 setup 替代‌23。 + 新增 onBeforeUnmount 和 onUnmounted 替代 beforeDestroy 和 destroyed‌23。 + +Vue 3 支持 ‌Tree Shaking‌(按需引入模块),打包体积更小‌ + +组件通信方式‌ + ‌父子‌:props + $emit‌14。 + ‌兄弟/跨级‌:事件总线(Event Bus)、provide/inject、Vuex/Pinia‌45。 + ‌Vue 3 新增‌:defineProps、defineEmits 编译器宏‌2。 From a66f70c0f1049ee1548ea7516aa56dfc4b368ac5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 13:47:00 +0800 Subject: [PATCH 032/156] Add files via upload --- java dev guide extract.txt | 347 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 347 insertions(+) create mode 100644 java dev guide extract.txt diff --git a/java dev guide extract.txt b/java dev guide extract.txt new file mode 100644 index 0000000..b28dcf2 --- /dev/null +++ b/java dev guide extract.txt @@ -0,0 +1,347 @@ +java + 【强制】如上所示 BigDecimal 的等值比较应使用 compareTo()方法,而不是 equals()方法。 +说明:equals()方法会比较值和精度(1.0 与 1.00 返回结果为 false),而 compareTo()则会忽略精度 + +【强制】禁止使用构造方法 BigDecimal(double)的方式把 double 值转化为 BigDecimal 对象。 +说明:BigDecimal(double)存在精度损失风险,在精确计算或值比较的场景中可能会导致业务逻辑异常。 +如:BigDecimal g = new BigDecimal(0.1F); 实际的存储值为:0.10000000149 +正例:优先推荐入参为 String 的构造方法,或使用 BigDecimal 的 valueOf 方法,此方法内部其实执行了 +Double 的 toString,而 Double 的 toString 按 double 的实际能表达的精度对尾数进行了截断。 +BigDecimal recommend1 = new BigDecimal("0.1"); +BigDecimal recommend2 = BigDecimal.valueOf(0.1) + +【强制】日期格式化时,传入 pattern 中表示年份统一使用小写的 y。 +正例:表示日期和时间的格式如下所示: +new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss") +【强制】在日期格式中分清楚大写的 M 和小写的 m,大写的 H 和小写的 h 分别指代的意义。 +说明:日期格式中的这两对字母表意如下: +1) 表示月份是大写的 M; +2) 表示分钟则是小写的 m; +3) 24 小时制的是大写的 H; +4) 12 小时制的则是小写的 h + +强制】不允许在程序任何地方中使用:1)java.sql.Date。 2)java.sql.Time。 +3)java.sql.Timestamp。 + +【强制】关于 hashCode 和 equals 的处理,遵循如下规则: +1) 只要覆写 equals,就必须覆写 hashCode。 +2) 因为 Set 存储的是不重复的对象,依据 hashCode 和 equals 进行判断,所以 Set 存储的对象必须覆写 +这两种方法。 +3) 如果自定义对象作为 Map 的键,那么必须覆写 hashCode 和 equals。 +说明:String 因为覆写了 hashCode 和 equals 方法,所以可以愉快地将 String 对象作为 key 来使用。 + +【强制】ArrayList 的 subList 结果不可强转成 ArrayList,否则会抛出 ClassCastException 异 +常:java.util.RandomAccessSubList cannot be cast to java.util.ArrayList。 + +【强制】Collections 类返回的对象,如:emptyList()/singletonList()等都是 immutable list, +不可对其进行添加或者删除元素的操作 +强制】在使用 java.util.stream.Collectors 类的 toMap()方法转为 Map 集合时,一定要使 +用含有参数类型为 BinaryOperator,参数名为 mergeFunction 的方法,否则当出现相同 key +值时会抛出 IllegalStateException 异常。 +说明:参数 mergeFunction 的作用是当出现 key 重复时,自定义对 value 的处理策略。 +正例: +List> pairArrayList = new ArrayList<>(3); +pairArrayList.add(new Pair<>("version", 12.10)); +pairArrayList.add(new Pair<>("version", 12.19)); +pairArrayList.add(new Pair<>("version", 6.28)); +Map map = pairArrayList.stream().collect( +// 生成的 map 集合中只有一个键值对:{version=6.28} +Collectors.toMap(Pair::getKey, Pair::getValue, (v1, v2) -> v2)); +反例: +String[] departments = new String[] {"iERP", "iERP", "EIBU"}; +// 抛出 IllegalStateException 异常 +Map map = Arrays.stream(departments) +.collect(Collectors.toMap(String::hashCode, str -> str) + +在使用 java.util.stream.Collectors 类的 toMap()方法转为 Map 集合时,一定要注 +意当 value 为 null 时会抛 NPE 异常。 +说明:在 java.util.HashMap 的 merge 方法里会进行如下的判断: +if (value == null || remappingFunction == null) +throw new NullPointerException(); + +【强制】在 subList 场景中,高度注意对父集合元素的增加或删除,均会导致子列表的遍历、 +增加、删除产生 ConcurrentModificationException 异常。 + +【强制】在使用 Collection 接口任何实现类的 addAll()方法时,都要对输入的集合参数进行 +NPE 判断。 +说明:在 ArrayList#addAll 方法的第一行代码即 Object[] a = c.toArray(); 其中 c 为输入集合参数,如果 +为 null,则直接抛出异常 +【强制】泛型通配符来接收返回的数据,此写法的泛型集合不能使用 add 方法, +而不能使用 get 方法,两者在接口调用赋值的场景中容易出错。 +说明:扩展说一下 PECS(Producer Extends Consumer Super)原则:第一、频繁往外读取内容的,适合用 +。第二、经常往里插入的,适合用 + +【强制】不要在 foreach 循环里进行元素的 remove/add 操作。remove 元素请使用 Iterator +方式,如果并发操作,需要对 Iterator 对象加锁。 +正例: +List list = new ArrayList<>(); +list.add("1"); +list.add("2"); +Iterator iterator = list.iterator(); +while (iterator.hasNext()) { +String item = iterator.next(); +if (删除元素的条件) { +iterator.remove(); +} +} +反例: +for (String item : list) { +if ("1".equals(item)) { +list.remove(item); +} +} + + 【参考】合理利用好集合的有序性(sort)和稳定性(order),避免集合的无序性(unsort)和不稳 +定性(unorder)带来的负面影响。 +说明:有序性是指遍历的结果是按某种比较规则依次排列的。稳定性指集合每次遍历的元素次序是一定的。 +如:ArrayList 是 order/unsort;HashMap 是 unorder/unsort;TreeSet 是 order/sort。 + + +【推荐】高度注意 Map 类集合 K/V 能不能存储 null 值的情况,如下表格: +集合类 Key Value Super 说明 +Hashtable 不允许为 null 不允许为 null Dictionary 线程安全 +ConcurrentHashMap 不允许为 null 不允许为 null AbstractMap 锁分段技术(JDK8:CAS) +TreeMap 不允许为 null 允许为 null AbstractMap 线程不安全 +HashMap 允许为 null 允许为 null AbstractMap 线程不安全 + +【强制】线程资源必须通过线程池提供,不允许在应用中自行显式创建线程 + +【强制】高并发时,同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构,就不要用锁;能 +锁区块,就不要锁整个方法体;能用对象锁,就不要用类锁。 +说明:尽可能使加锁的代码块工作量尽可能的小,避免在锁代码块中调用 RPC 方法 + +【强制】对多个资源、数据库表、对象同时加锁时,需要保持一致的加锁顺序,否则可能会造 +成死锁。 +说明:线程一需要对表 A、B、C 依次全部加锁后才可以进行更新操作,那么线程二的加锁顺序也必须是 A、 +B、C,否则可能出现死锁 + +【强制】在使用阻塞等待获取锁的方式中,必须在 try 代码块之外,并且在加锁方法与 try 代 +码块之间没有任何可能抛出异常的方法调用,避免加锁成功后,在 finally 中无法解锁。 +说明一:如果在 lock 方法与 try 代码块之间的方法调用抛出异常,那么无法解锁,造成其它线程无法成功 +获取锁。 +说明二:如果 lock 方法在 try 代码块之内,可能由于其它方法抛出异常,导致在 finally 代码块中,unlock +对未加锁的对象解锁,它会调用 AQS 的 tryRelease 方法(取决于具体实现类),抛出 +IllegalMonitorStateException 异常 +说明三:在 Lock 对象的 lock 方法实现中可能抛出 unchecked 异常,产生的后果与说明二相同。 +正例: +Lock lock = new XxxLock(); +// ... +lock.lock(); +try { +doSomething(); +doOthers(); +} finally { +lock.unlock(); +} +反例: +Lock lock = new XxxLock(); +// ... +Java 开发手册 +19/59 +try { +// 如果此处抛出异常,则直接执行 finally 代码块 +doSomething(); +// 无论加锁是否成功,finally 代码块都会执行 +lock.lock(); +doOthers(); +} finally { +lock.unlock(); +} + +【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这 +样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。 +说明:Executors 返回的线程池对象的弊端如下: +1) FixedThreadPool 和 SingleThreadPool: +允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致 OOM。 +2) CachedThreadPool: +允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而导致 OOM。 + +【强制】SimpleDateFormat 是线程不安全的类,一般不要定义为 static 变量,如果定义为 static, +必须加锁,或者使用 DateUtils 工具类。 + +【强制】必须回收自定义的 ThreadLocal 变量,尤其在线程池场景下,线程经常会被复用, +如果不清理自定义的 ThreadLocal 变量,可能会影响后续业务逻辑和造成内存泄露等问题。 +尽量在代理中使用 try-finally 块进行回收。 +正例: +objectThreadLocal.set(userInfo); +try { +// ... +} finally { +objectThread + + +【强制】并发修改同一记录时,避免更新丢失,需要加锁。要么在应用层加锁,要么在缓存加 +锁,要么在数据库层使用乐观锁,使用 version 作为更新依据。 +说明:如果每次访问冲突概率小于 20%,推荐使用乐观锁,否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于 +3 次。 + +强制】多线程并行处理定时任务时,Timer 运行多个 TimeTask 时,只要其中之一没有捕获抛 +出的异常,其它任务便会自动终止运行,使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题。 + + +强制】在使用尝试机制来获取锁的方式中,进入业务代码块之前,必须先判断当前线程是否 +持有锁。锁的释放规则与锁的阻塞等待方式相同。 +说明:Lock 对象的 unlock 方法在执行时,它会调用 AQS 的 tryRelease 方法(取决于具体实现类),如果 +当前线程不持有锁,则抛出 IllegalMonitorStateException 异常。 +正例: +Lock lock = new XxxLock(); +// ... +boolean isLocked = lock.tryLock(); +if (isLocked) { +try { +doSomething(); +doOthers(); +} finally { +lock.unlock(); +} +} + +【参考】volatile 解决多线程内存不可见问题。对于一写多读,是可以解决变量同步问题,但 +是如果多写,同样无法解决线程安全问题。 +说明:如果是 count++操作,使用如下类实现:AtomicInteger count = new AtomicInteger(); +count.addAndGet(1); 如果是 JDK8,推荐使用 LongAdder 对象,比 AtomicLong 性能更好(减少乐观 +锁的重试次数)。 +18. 【参考】HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链,导致 CPU 飙升,在 +开发过程中注意规避此风险。 +19. 【参考】ThreadLocal 对象使用 static 修饰,ThreadLocal 无法解决共享对象的更新问题。 +说明:这个变量是针对一个线程内所有操作共享的,所以设置为静态变量,所有此类实例共享此静态变量, +也就是说在类第一次被使用时装载,只分配一块存储空间,所有此类的对象(只要是这个线程内定义的)都可 +以操控这个变量 + + +【强制】在高并发场景中,避免使用”等于”判断作为中断或退出的条件。 +说明:如果并发控制没有处理好,容易产生等值判断被“击穿”的情况,使用大于或小于的区间判断条件 +来代替。 +Java 开发手册 +22/59 +反例:判断剩余奖品数量等于 0 时,终止发放奖品,但因为并发处理错误导致奖品数量瞬间变成了负数, +这样的话,活动无法终止。 + + +【强制】HTTP 请求通过 URL 传递参数时,不能超过 2048 字节。 +说明:不同浏览器对于 URL 的最大长度限制略有不同,并且对超出最大长度的处理逻辑也有差异,2048 +字节是取所有浏览器的最小值。 +Java 开发手册 +27/59 +反例:某业务将退货的商品 id 列表放在 URL 中作为参数传递,当一次退货商品数量过多时,URL 参数超长, +传递到后端的参数被截断,导致部分商品未能正确退货。 +8. 【强制】HTTP 请求通过 body 传递内容时,必须控制长度,超出最大长度后,后端解析会出 +错。 +说明:nginx 默认限制是 1MB,tomcat 默认限制为 2MB,当确实有业务需要传较大内容时,可以通过调 +大服务器端的限制。 + +【强制】在使用正则表达式时,利用好其预编译功能,可以有效加快正则匹配速度。 +说明:不要在方法体内定义:Pattern pattern = Pattern.compile(“规则”); +2. 【强制】避免用 Apache Beanutils 进行属性的 copy。 +说明:Apache BeanUtils 性能较差,可以使用其他方案比如 Spring BeanUtils, Cglib BeanCopier,注意 +均是浅拷贝 + +【强制】不要在 finally 块中使用 return。 + +【强制】捕获异常与抛异常,必须是完全匹配,或者捕获异常是抛异常的父类。 +说明:如果预期对方抛的是绣球,实际接到的是铅球,就会产生意外情况 + + +【强制】日志打印时禁止直接用 JSON 工具将对象转换成 String。 +说明:如果对象里某些 get 方法被覆写,存在抛出异常的情况,则可能会因为打印日志而影响正常业务流 +程的执行。 +正例:打印日志时仅打印出业务相关属性值或者调用其对象的 toString()方法 + + + + +强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是组合字段,也必须建成唯一索引。 +说明:不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明显的;另外, +即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。 +2. 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段,数据类型保持绝对一致;多表关联查询时, +保证被关联的字段需要有索引。 +说明:即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。 +3. 【强制】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据 +实际文本区分度决定索引长度。 +Java 开发手册 +40/59 +说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达 90% +以上,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。 +4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。 +说明:索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。 +5. 【推荐】如果有 order by 的场景,请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索 +引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现 file_sort 的情况,影响查询性能。 +正例:where a=? and b=? order by c; 索引:a_b_c +反例:索引如果存在范围查询,那么索引有序性无法利用,如:WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无 +法排序。 +6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作,避免回表。 +说明:如果一本书需要知道第 11 章是什么标题,会翻开第 11 章对应的那一页吗?目录浏览一下就好,这 +个目录就是起到覆盖索引的作用。 +正例:能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种,而覆盖索引只是一种查询的一种效 +果,用 explain 的结果,extra 列会出现:using index。 +7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。 +说明:MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后返回放弃前 offset 行,返回 N 行,那当 +offset 特别大的时候,效率就非常的低下,要么控制返回的总页数,要么对超过特定阈值的页数进行 SQL +改写。 +正例:先快速定位需要获取的 id 段,然后再关联: +SELECT t1.* FROM 表 1 as t1, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) as t2 where t1.id=t2.id +8. 【推荐】SQL 性能优化的目标:至少要达到 range 级别,要求是 ref 级别,如果可以是 consts +最好。 +说明: +1) consts 单表中最多只有一个匹配行(主键或者唯一索引),在优化阶段即可读取到数据。 +2) ref 指的是使用普通的索引(normal index)。 +3) range 对索引进行范围检索。 +反例:explain 表的结果,type=index,索引物理文件全扫描,速度非常慢,这个 index 级别比较 range +还低,与全表扫描是小巫见大巫。 +9. 【推荐】建组合索引的时候,区分度最高的在最左边。 +正例:如果 where a=? and b=?,a 列的几乎接近于唯一值,那么只需要单建 idx_a 索引即可。 +说明:存在非等号和等号混合判断条件时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如:where c>? and d=? +那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列,即建立组合索引 idx_d_c。 +10. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换,导致索引失效 + + +服务器 +1. 【推荐】高并发服务器建议调小 TCP 协议的 time_wait 超时时间。 +说明:操作系统默认 240 秒后,才会关闭处于 time_wait 状态的连接,在高并发访问下,服务器端会因为 +处于 time_wait 的连接数太多,可能无法建立新的连接,所以需要在服务器上调小此等待值。 +Java 开发手册 +47/59 +正例:在 linux 服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf 文件去修改该缺省值(秒): +net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 +2. 【推荐】调大服务器所支持的最大文件句柄数(File Descriptor,简写为 fd)。 +说明:主流操作系统的设计是将 TCP/UDP 连接采用与文件一样的方式去管理,即一个连接对应于一个 fd。 +主流的 linux 服务器默认所支持最大 fd 数量为 1024,当并发连接数很大时很容易因为 fd 不足而出现“open +too many files”错误,导致新的连接无法建立。建议将 linux 服务器所支持的最大句柄数调高数倍(与服 +务器的内存数量相关)。 +3. 【推荐】给 JVM 环境参数设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数,让 JVM 碰到 OOM +场景时输出 dump 信息。 +说明:OOM 的发生是有概率的,甚至相隔数月才出现一例,出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。 +4. 【推荐】在线上生产环境,JVM 的 Xms 和 Xmx 设置一样大小的内存容量,避免在 GC 后调整 +堆大小带来的压力。 +5. 【参考】服务器内部重定向必须使用 forward;外部重定向地址必须使用 URL Broker 生成,否 +则因线上采用 HTTPS 协议而导致浏览器提示“不安全“。此外,还会带来 URL 维护不一致的 +问题 + + +【推荐】避免如下误解:敏捷开发 = 讲故事 + 编码 + 发布。 +说明:敏捷开发是快速交付迭代可用的系统,省略多余的设计方案,摒弃传统的审批流程,但核心关键点上 +的必要设计和文档沉淀是需要的。 +反例:某团队为了业务快速发展,敏捷成了产品经理催进度的借口,系统中均是勉强能运行但像面条一样 +的代码,可维护性和可扩展性极差,一年之后,不得不进行大规模重构,得不偿失 + + +推荐】系统架构设计时明确以下目标: +⚫ 确定系统边界。确定系统在技术层面上的做与不做。 +⚫ 确定系统内模块之间的关系。确定模块之间的依赖关系及模块的宏观输入与输出。 +⚫ 确定指导后续设计与演化的原则。使后续的子系统或模块设计在一个既定的框架内和技术方向上继 +续演化。 +Java 开发手册 +49/59 +⚫ 确定非功能性需求。非功能性需求是指安全性、可用性、可扩展性等 + + +【推荐】类在设计与实现时要符合单一原则。 +说明:单一原则最易理解却是最难实现的一条规则,随着系统演进,很多时候,忘记了类设计的初衷 + +【推荐】谨慎使用继承的方式来进行扩展,优先使用聚合/组合的方式来实现。 + +【推荐】系统设计阶段,注意对扩展开放,对修改闭合。 +说明:极端情况下,交付的代码是不可修改的,同一业务域内的需求变化,通过模块或类的扩展来实现 + +admin +3DL@w3z0U \ No newline at end of file From fafe85dc2e9cdb8b19852061b8a9be87aeea86c3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 14:25:24 +0800 Subject: [PATCH 033/156] =?UTF-8?q?Create=20=E5=AD=98=E5=82=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "\345\255\230\345\202\250" | 103 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 103 insertions(+) create mode 100644 "\345\255\230\345\202\250" diff --git "a/\345\255\230\345\202\250" "b/\345\255\230\345\202\250" new file mode 100644 index 0000000..f453e35 --- /dev/null +++ "b/\345\255\230\345\202\250" @@ -0,0 +1,103 @@ +块存储: + +文件存储:裸磁盘空间整个映射给主机使用的,比如磁阵中有3块1T硬盘,可以选择直接将裸设备给操作系统使用(此时识别出3个1T的硬盘),也可以划分经过RAID、逻辑卷等方式划分出多个逻辑的磁盘供系统使用(比如划分为6个500G的磁盘) + 优点 + +1、通过RAID与LVM等手段,对数据提供了保护(RAID可实现磁盘的备份和校验,LVM可以做快照); + +2、RAID将多块廉价的硬盘组合起来,构建大容量的逻辑盘对外提供服务,性价比高; + +3、写数据时,由于是多块磁盘组合成的逻辑盘,可以并行写入,提升了读写效率; + +4、很多时候块存储采用SAN架构组网,传输速率以及封装协议的原因,使得传输速度与读写速率得到提升。 + +缺点 + +1、采用SAN架构组网时,需要额外为主机购买光纤通道卡,还要买光纤交换机,造价成本高; + +2、不利于不同操作系统主机间的数据共享,因为操作系统使用不同的文件系统,格式化完成后,不同文件系统间的数据是无法共享的。 +典型设备 +磁盘,磁盘阵列 +一般用于主机的直接存储空间和数据库应用的存储分两种形式: + +DAS:一台服务器一个存储,多机无法直接共享,需要借助操作系统的功能,如共享文件夹; + +SAN:金融电信级别,成本较高,但是可提供高性能和高可靠服务。 + +云存储的块存储:具备SAN的优势,成本低,可提供弹性拓容,存储介质可选普通硬盘和SSD +主流技术 +Microsoft:Azure Block Storage + +Google:Google Block Storage + +Amazon:Elastic Block Storag(EBS) + +OpenStack:Cinder + +其他:Ceph RBD、sheepdog + + +文件存储: +为了克服块存储无法共享的问题,所以就有了文件存储。 + +文件存储也有软硬一体化的设备,用一台普通服务器/笔记本,只要安装上合适的操作系统与软件,就可以对外提供FTP与NFS服务。 + +2.2 特点 +优点 + +1、造价较低:只需要普通机器和普通网络即可满足需求,不需要专用的SAN网络; + +2、方便文件共享。 + +缺点 + +1、读写速率低,传输速率慢:以太网,上传下载速度较慢,另外读写操作都分布到单台服务器,与磁阵的并行写相比性能差距较大。 + +2.3 典型设备 +FTP、NFS服务器 + +2.4 应用场景 +与偏向底层的块存储不同,文件存储上升到了应用层,一般指的是NAS。 + +一套网络存储设备,通过TCP/IP进行访问,协议为NFSv3/v4由于通过网络,且采用上层协议,因此开销大,延时肯定比块存储高,一般用于多个云服务器共享数据,如存放共享文件等。 + +2.5 主流技术 +Microsoft;Windows Azure文件共享存储 + +Google:Google FileStorage(GFS) + +Amazon:Elastic File Storage(EFS) + +OpenStack:Swift + +其他:CephFS、HDFS、NFS、CIFS、Samba、FTP + + +对象存储 +3.1 概述 +之所以出现对象存储,是为了克服块存储与文件存储的缺点,发扬他俩各自的优点。简单地说,块存储读写块,不利于共享,文件存储读写慢,利于共享。 + + 典型设备 +内置大容量硬盘的分布式服务器 + +3.4 应用场景 +对象具备块存储的高速以及文件存储的共享等特性,有自己的CPU、内存、网络和磁盘,比块存储和文件存储更上层。云服务商一般提供用户文件上传下载读取的REST API,方便应用集成此类服务。 + +3.5 主流技术 +Microsoft:Azure Storage + +Google:Google Cloud Storage + +Amazon:Simple Storage Service(S3) + +OpenStack:Swift + +其他:Ceph OSD + + +块存储 vs 文件存储 +物理块与文件系统之间的关系图:映射关系:扇区->物理块->逻辑块->文件系统 + +块级备份:块级备份是指物理块复制,效率高,实时性强,备份时间短,且增量备份时,只备份修改过的物理块。 + +文件级备份:文件级备份是指在指定某些文件进行备份时,首先会查找每个文件逻辑块,其次物理块,由于逻辑块是分散在物理块上,而物理块也是分散在不同扇区上。需要一层一层往下查找,最后才完成整个文件复制。文件级备份比较费时间,效率不高,实时性不强,备份时间长,且增量备份时,单文件某一小部分修改,不会只备份修改部分,而是整个文件都备份。 From 97126bb3d244a588c938868840ac3a483abc5ec5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 2 Apr 2025 15:14:22 +0800 Subject: [PATCH 034/156] Update and rename clickhouse to big-data-clickhouse --- clickhouse => big-data-clickhouse | 6 ++++++ 1 file changed, 6 insertions(+) rename clickhouse => big-data-clickhouse (90%) diff --git a/clickhouse b/big-data-clickhouse similarity index 90% rename from clickhouse rename to big-data-clickhouse index 521d4ca..b3efd8f 100644 --- a/clickhouse +++ b/big-data-clickhouse @@ -1,3 +1,9 @@ + 实时数据处理:推荐使用 SeaTunnel 或 Flink CDC。 + 批量数据导入:Sqoop 是不错的选择。 + 日志数据收集:Flume 提供了良好的支持。 + 灵活性与插件支持:DataX 适合需要定制化的场景。 + + spark 等关系型olap方案可以处理海量数据,但无法实时应答,高并发。适合做后端的查询系统。 新一代MOLAP 多维度型,随着维度增加会导致数据的膨胀,一千万的表会膨胀到上亿。 es支持实时更新,只能在百万数据可以做到实时聚合查询。 From 802565edc15a4303a64df62dbe634922546957cd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 3 Apr 2025 09:19:35 +0800 Subject: [PATCH 035/156] Create Cassandra --- Cassandra | 85 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 85 insertions(+) create mode 100644 Cassandra diff --git a/Cassandra b/Cassandra new file mode 100644 index 0000000..36f86f6 --- /dev/null +++ b/Cassandra @@ -0,0 +1,85 @@ +Cassandra是什么?主要特点有哪些?‌ + +分布式NoSQL数据库,具备高扩展性、无单点故障、弹性伸缩、高性能读写(基于LSM树存储引擎)、灵活数据模型(支持动态列和集合类型)等特点‌。 +高可用性通过数据多副本复制(Replication Strategy)和去中心化的环形架构(Ring Architecture)实现‌。 + +Key Space在Cassandra中的作用?对应SQL中的什么概念?‌ + +Key Space是逻辑容器,定义数据复制策略和副本数,对应SQL中的“数据库”。 +二、数据模型与存储 + +Primary Key的工作机制‌ + +主键由分区键(Partition Key)和集群键(Clustering Key)组成,分区键决定数据在集群中的分布位置,集群键控制分区内数据的排序‌。 + +Column Family与Super Column Family的区别‌ + +Column Family是行式存储结构,每行包含动态列;Super Column Family是嵌套列结构(已弃用,推荐使用复合主键替代)‌。 + +如何实现二级索引?‌ + +使用CREATE INDEX创建基于列的二级索引,适用于低基数列;高基数列建议使用物化视图(Materialized Views)或自定义索引(如SASI索引)‌。 +三、架构与数据分布 + +Ring Architecture的核心设计‌ + +集群节点组成环形拓扑,数据通过一致性哈希分布到不同节点,支持动态扩缩容‌。 + +Partitioner的作用及对数据分布的影响‌ + +Partitioner(如Murmur3Partitioner)计算分区键的哈希值,决定数据存储位置;选择不同的Partitioner会影响数据均衡性‌。 + +Virtual Nodes(vnodes)的作用‌ + +虚拟节点允许单个物理节点管理多个分区,提升数据均衡性和故障恢复效率‌。 +四、一致性与容错机制 + +一致性级别(Consistency Levels)‌ + +包括ONE、QUORUM、ALL等,控制读写操作时需达成一致的副本数。例如,QUORUM要求多数副本响应‌。 + +Hinted Handoff机制‌ + +当目标节点不可用时,写入操作会被暂存为Hint,待节点恢复后补发,保证最终一致性‌。 + +数据删除与Tombstones‌ + +删除操作生成Tombstone标记,Compaction过程清理过期数据;过多Tombstone可能影响查询性能‌。 +五、性能调优与运维 + +性能优化方法‌ + +调整Memtable和SSTable配置、优化Compaction策略(如STCS或LCS)、合理选择一致性级别、使用批处理写入等‌。 + +Compaction过程及其影响‌ + +合并SSTable文件以释放空间、提升查询效率;不同策略(如Size-Tiered或Leveled Compaction)对I/O和CPU消耗有差异‌。 + +监控与管理工具‌ + +使用nodetool工具监控集群状态(如nodetool status)、执行修复(nodetool repair)或调整副本数‌。 +六、常见问题与安全 + +节点故障处理流程‌ + +通过Gossip协议检测节点状态,自动触发数据修复(Read Repair)或Hinted Handoff恢复数据‌。 + +Cassandra的安全特性‌ + +支持SSL加密通信、客户端认证(Authentication)、基于角色的权限控制(Authorization)及数据加密(Transparent Data Encryption)‌。 +七、对比与其他数据库 +与关系型数据库的区别‌ +无固定Schema、支持水平扩展、最终一致性优先(可配置强一致性)、无复杂Join操作(需通过反范式化设计实现)‌。 + + +Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库,而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务,对Cassandra 的一个写操作,会被复制到其他节点上去,对Cassandra的读操作,也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra集群来说,扩展性能是比较简单的事情,只管在集群里面添加节点就可以了。 +这里有很多理由来选择Cassandra用于您的网站。和其他数据库比较,有三个突出特点: +模式灵活 +使用Cassandra,像文档存储,你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升,特别是在大型部署上。 +可扩展性 +Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量,可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程,改变应用查询,或手动迁移任何数据。 +多数据中心 +你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火,一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。 +一些使Cassandra提高竞争力的其他功能: +范围查询 +如果你不喜欢全部的键值查询,则可以设置键的范围来查询。 From 74955dcdf17d5d3bce5fb95d9ccd631486a3b7a0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 3 Apr 2025 09:54:58 +0800 Subject: [PATCH 036/156] Update Cassandra --- Cassandra | 48 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 48 insertions(+) diff --git a/Cassandra b/Cassandra index 36f86f6..4909135 100644 --- a/Cassandra +++ b/Cassandra @@ -1,4 +1,52 @@ Cassandra是什么?主要特点有哪些?‌ +Cassandra 是‌宽列存储数据库‌,其逻辑模型基于行键组织数据,物理存储按列族动态管理列,兼具行存储的高效单点查询和列存储的灵活性与压缩优势‌ +逻辑层面的行存储特征‌ + ‌数据组织形式‌:Cassandra 的数据模型基于 ‌行(Row)‌ 结构,每行数据由 ‌分区键(Partition Key)‌ 唯一标识,且同一分区的数据在物理上相邻存储‌17。 + ‌写入与查询优化‌:数据按行键(Row Key)排序存储,适合高频的单行查询或范围查询‌17。 +2. ‌物理存储的列式特性‌ + ‌列族(Column Family)结构‌:每个行内包含动态的列集合,列以键值对形式存储(SortedMap),物理上按列族分组存储,同一列族的数据集中存放‌78。 + + +Cassandra achieves horizontal scalability by partitioning all data stored in the system using a hash function. Each partition is replicated to multiple physical nodes, + +每个节点使用点对点gossip通信协议频繁地交换自己和集群中其他节点的状态信息。每个节点上按顺序写入的提交日志被捕获写入活动,以确保数据的持久性。然后,数据被编入索引并写入内存结构,称为memtable, +它类似于回写缓存。每次内存结构满了,数据就被写到一个SSTables数据文件的磁盘上。所有写操作都会自动分区并在整个集群中复制。Cassandra定期使用一个称为压缩的进程合并SSTables, +丢弃用tombstone标记为要删除的过时数据。为了确保集群中的所有数据保持一致,需要使用各种修复机制。 + Commit log +为了持久性,所有数据写入之前都要首先写入提交日志(日志写入优先)。所有数据都刷新到SSTables之后,就可以对其进行归档、删除或回收。 + +Gossip + +一种对等通信协议,用于发现和共享Cassandra集群中其他节点的位置和状态信息。Gossip息也由每个节点本地保存,以便在节点重新启动时立即使用。 + +• Partitioner + +分区程序确定哪个节点将接收一段数据的第一个副本,以及如何跨集群中的其他节点分发其他副本。每一行数据都由一个主键唯一地标识,主键可能与其分区键相同,但也可能包含其他集群列。Partitioner是一个哈希函数,它从一行的主键派生标记。分区程序使用令牌值来确定集群中的哪些节点接收该行的副本。Murmur3Partitioner是新Cassandra集群的默认分区策略,几乎在所有情况下都是新集群的正确选择。 + +• Replication factor + +整个集群中的副本总数。副本因子1表示在一个节点上每一行只有一个副本。副本因子2表示每一行有两个副本,其中每个副本位于不同的节点上。所有的副本都同样重要,没有主副本。你可以为每个数据中心定义副本因子。通常,应该将副本策略设置为大于1,但不超过集群中的节点数。 + +• Replica placement strategy + +Cassandra将数据的副本存储在多个节点上,以确保可靠性和容错能力。副本策略决定将副本放在哪个节点上。数据的第一个副本就是第一个副本,它在任何意义上都不是唯一的。强烈建议使用NetworkTopologyStrategy策略,因为在将来需要扩展时,可以轻松扩展到多个数据中心。创建keyspace时,必须定义副本放置策略和所需的副本数。 + +• Snitch + +snitch将一组机器定义为数据中心和机架(拓扑),副本策略使用这些数据中心和机架放置副本。 + +在创建集群时,必须配置一个snitch。所有的snitch都使用一个动态的snitch层,该层监视性能并选择最佳副本进行读取。它是默认启用的,建议在大多数部署中使用。在cassandra.yaml配置文件中为每个节点配置动态snitch阈值。 + +• cassandra.yaml + +用于设置集群的初始化属性、表的缓存参数、调优和资源利用率的属性、超时设置、客户端连接、备份和安全性的主要配置文件。 + + + +• SSTable(Sorted String Table) + +一个SSTable是一个不可变的数据文件,Cassandra定期将memtables写入其中。仅追加SSTables并按顺序存储在磁盘上,并为每个Cassandra表维护SSTables + 分布式NoSQL数据库,具备高扩展性、无单点故障、弹性伸缩、高性能读写(基于LSM树存储引擎)、灵活数据模型(支持动态列和集合类型)等特点‌。 高可用性通过数据多副本复制(Replication Strategy)和去中心化的环形架构(Ring Architecture)实现‌。 From 8c6d7c1c29111ea80b58e8ac7387c6374e9a1f44 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 3 Apr 2025 09:55:21 +0800 Subject: [PATCH 037/156] Update Cassandra --- Cassandra | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/Cassandra b/Cassandra index 4909135..30b327d 100644 --- a/Cassandra +++ b/Cassandra @@ -1,4 +1,6 @@ Cassandra是什么?主要特点有哪些?‌ +Cassandra将每个节点映射到连续哈希环上的一个或多个token(令牌),并通过将key哈希到环上然后沿一个方向“遍历”环来决定key应该放在什么位置,类似于Chord算法。一致性哈希与原始数据哈希的主要区别在于,当要哈希到的节点(桶)数量发生变化时,一致哈希只需移动一小部分key。 + Cassandra 是‌宽列存储数据库‌,其逻辑模型基于行键组织数据,物理存储按列族动态管理列,兼具行存储的高效单点查询和列存储的灵活性与压缩优势‌ 逻辑层面的行存储特征‌ ‌数据组织形式‌:Cassandra 的数据模型基于 ‌行(Row)‌ 结构,每行数据由 ‌分区键(Partition Key)‌ 唯一标识,且同一分区的数据在物理上相邻存储‌17。 From b50ce1118daa5d8e285bec8571c27ad60d48dc3d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 3 Apr 2025 11:06:05 +0800 Subject: [PATCH 038/156] Create keepalive --- keepalive | 36 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 36 insertions(+) create mode 100644 keepalive diff --git a/keepalive b/keepalive new file mode 100644 index 0000000..04804af --- /dev/null +++ b/keepalive @@ -0,0 +1,36 @@ +Keepalived 是一个开源工具,主要用于实现 ‌高可用性(HA)‌ 和 ‌负载均衡‌。它的核心功能是通过管理虚拟 IP(VIP)和服务健康检查,确保关键服务的持续可用性和性能优化。以下是其主要作用: + +1. 高可用性(High Availability)‌ +故障自动切换‌: +Keepalived 基于 ‌VRRP 协议(Virtual Router Redundancy Protocol)‌,将多台服务器组成一个虚拟组(Virtual Group),共享一个虚拟 IP(VIP)。当主服务器(Master)故障时,备用服务器(Backup)会自动接管 VIP,实现无缝切换,避免单点故障。 +示例‌: +主服务器宕机时,用户请求会通过 VIP 自动转移到备用服务器,服务不中断。 +2. 负载均衡‌ +基于 Layer 4(传输层)的负载均衡‌: +Keepalived 可以结合 ‌LVS(Linux Virtual Server)‌ 实现流量分发,将请求均匀分配到多个后端服务器,支持多种调度算法(如轮询、加权轮询、最小连接数等)。 +示例‌: +将用户的 HTTP 请求分发到多个 Web 服务器,提升系统吞吐量和响应速度。 +3. 健康检查(Health Checking)‌ +服务状态监控‌: +Keepalived 可以定期检查后端服务器的健康状态(如 HTTP、TCP 端口、自定义脚本等)。如果某台服务器不可用,自动将其从负载均衡池中移除。 +示例‌: +检测到某台 Web 服务器的 80 端口无响应时,停止将流量转发到该服务器。 +4. 虚拟 IP(VIP)管理‌ +VIP 漂移‌: +通过虚拟 IP 对外提供服务,实际请求会被转发到后端的真实服务器。VIP 可以在主备服务器之间自动迁移,对外隐藏故障切换的细节。 +典型应用场景‌ +Web 服务器高可用‌:确保网站或 API 服务持续可用。 +数据库主从切换‌:如 MySQL 主库故障时切换到备库。 +负载均衡集群‌:结合 LVS 构建高可用负载均衡器。 +网络服务冗余‌:如 Nginx、HAProxy 等服务的故障转移。 +配置要点‌ +VRRP 配置‌:定义虚拟路由组、优先级、心跳检测等。 +健康检查脚本‌:自定义脚本检测服务状态(如检查 MySQL 是否运行)。 +与 LVS 集成‌:配置负载均衡规则和后端服务器池。 +优势‌ +轻量级‌:资源占用低,适合大规模部署。 +灵活性‌:支持自定义健康检查脚本和多种负载均衡算法。 +稳定性‌:通过 VRRP 协议保证故障切换的可靠性。 +总结‌ + +Keepalived 的核心价值在于通过 ‌自动故障切换‌ 和 ‌负载均衡‌ 保障关键服务的持续可用性,同时提升系统的扩展性和容灾能力。适用于需要高可用性和流量分发的服务器集群场景。 From b4a70e86d76db3785e887be9e14deef9be3b90b5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 11:14:14 +0800 Subject: [PATCH 039/156] Create management --- management | 113 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 113 insertions(+) create mode 100644 management diff --git a/management b/management new file mode 100644 index 0000000..3b94308 --- /dev/null +++ b/management @@ -0,0 +1,113 @@ +在软件项目管理中,成功的关键在于平衡技术、人员和流程的复杂性。以下是我总结的 **12 条实战心得**,涵盖目标管理、团队协作、风险控制等多个维度,并附具体案例和工具推荐: + +--- + +### **一、目标管理:从模糊到清晰** +1. **拒绝「画饼式」需求** + - **问题**:客户说“做一个类似抖音的 App”,但未明确核心功能。 + - **解决**:用 **用户故事地图** 拆分需求优先级,聚焦 MVP(最小可行产品)。 + - **工具**:Miro(在线协作白板)绘制用户旅程图。 + +2. **SMART 原则落地** + - **案例**:将“提升系统性能”转化为“3 个月内 API 响应时间从 2s 优化至 500ms,支持 10 万 QPS”。 + +--- + +### **二、团队协作:打破部门墙** +3. **每日站会的正确姿势** + - **失败案例**:团队成员流水账汇报,浪费 30 分钟。 + - **改进方案**: + - 每人限时 1 分钟,聚焦 **昨日进展/今日计划/阻塞问题**。 + - 使用 **计时器工具**(如 Clockify)严格把控时间。 + +4. **跨职能团队组建** + - **实践**:将开发、测试、运维合并为 **全栈小组**,减少沟通成本。 + - **工具**:Slack 频道按功能分组(如 #frontend、#infra)。 + +--- + +### **三、风险管理:预见未来** +5. **风险登记册模板** + | 风险描述 | 影响等级 | 应对策略 | 责任人 | + |------------------|----------|------------------------------|----------| + | 第三方 API 延迟 | 高 | 预置 Mock 服务 + 降级方案 | 架构师 | + +6. **技术债可视化** + - **方法**:在 Jira 中创建「技术债」看板,按优先级排序。 + - **案例**:某项目通过每周清理 2 个技术债,系统性能提升 40%。 + +--- + +### **四、工具链:效率倍增器** +7. **DevOps 全链路工具** + - **推荐组合**: + - 代码托管:GitHub/GitLab + - CI/CD:Jenkins/GitHub Actions + - 监控:Prometheus + Grafana + +8. **文档管理利器** + - **Notion 模板**:需求文档、技术设计、会议纪要一键生成。 + - **实践**:每次需求评审后更新文档版本,避免信息孤岛。 + +--- + +### **五、敏捷实践:拥抱变化** +9. **Sprint 规划陷阱** + - **错误做法**:承诺过多任务导致延期。 + - **正确姿势**: + - 用 **故事点数** 评估任务复杂度(而非工时)。 + - 留出 20% 缓冲应对突发需求。 + +10. **看板可视化瓶颈** + - **案例**:某团队发现「测试等待」环节积压,增加自动化测试覆盖率后,交付周期缩短 30%。 + - **工具**:Jira 看板 + Swimlane 插件按优先级分类任务。 + +--- + +### **六、沟通的艺术** +11. **向上汇报公式** + - **结构**:现状(What) + 问题(Why) + 方案(How) + 请求(Action)。 + - **示例**: + “当前 API 性能未达标(现状),因数据库索引缺失(Why),建议本周增加复合索引(方案),需要 DBA 协助(Action)。” + +12. **冲突调解技巧** + - **技术债务 vs 新功能优先级之争**: + - 用数据说话:计算技术债修复 ROI(如减少 20% 运维成本)。 + - 折中方案:分阶段实施,先修复影响核心功能的债务。 + +--- + +### **七、复盘与成长** +13. **项目后复盘模板** + | 维度 | 关键问题 | 改进措施 | + |--------------|----------------------------------|------------------------------| + | 需求管理 | 需求变更 5 次导致延期 | 冻结需求基线,建立变更流程 | + | 团队协作 | 测试阶段发现 30% 缺陷 | 推进 TDD,加强单元测试 | + +14. **个人能力提升** + - **技术深度**:每年掌握 1 个新工具(如 2023 年学习 Rust)。 + - **软技能**:参加《非暴力沟通》培训,改善团队关系。 + +--- + +### **八、避坑指南** +- **需求蔓延**:用 **MoSCoW 法则**(Must have/Should have/Could have/Won't have)划分优先级。 +- **死亡行军**:拒绝无效加班,通过流程优化提升效率。 +- **工具崇拜**:工具只是手段,核心是团队协作和目标达成。 + +--- + +### **九、推荐书单** +1. 《人月神话》—— 理解软件项目管理本质 +2. 《敏捷宣言》—— 掌握敏捷价值观 +3. 《凤凰项目》—— 通过小说学习 DevOps + +--- + +### **十、总结** +软件项目管理的本质是 **平衡艺术**: +✅ **短期**:交付可用产品 +✅ **长期**:保持团队可持续性 +✅ **终极目标**:通过流程优化和技术升级,让项目从“救火式”管理转向“预防式”管理。 + +**行动建议**:从今天起,建立你的 **项目管理检查清单**,每周迭代改进! From 1fbd828dd723566fd8ef76604c168b4d7ba12d8d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 14:26:45 +0800 Subject: [PATCH 040/156] Create lock-highconcurrence --- lock-highconcurrence | 254 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 254 insertions(+) create mode 100644 lock-highconcurrence diff --git a/lock-highconcurrence b/lock-highconcurrence new file mode 100644 index 0000000..3d6cda5 --- /dev/null +++ b/lock-highconcurrence @@ -0,0 +1,254 @@ +以下是 **Java 高并发 JUC 锁相关面试题** 的详细解析,涵盖核心概念、代码实战和原理剖析,帮助你系统掌握面试要点: + +--- + +### **一、基础概念题** +#### 1. **ReentrantLock 与 synchronized 的区别** +| **特性** | **ReentrantLock** | **synchronized** | +|------------------------|---------------------------------------|------------------------------------| +| **实现方式** | 显式锁(需手动加锁/释放) | 隐式锁(自动加锁/释放) | +| **公平性** | 支持公平锁和非公平锁 | 仅非公平锁 | +| **可中断性** | 支持中断等待锁的线程 | 不支持 | +| **条件变量** | 通过 `Condition` 实现多条件等待 | 仅单条件等待(`wait/notify`) | +| **性能** | 高竞争下性能更优 | 低竞争下更优(JVM 优化) | + +**代码示例**: +```java +// ReentrantLock 使用 +ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // 公平锁 +lock.lock(); +try { + // 临界区代码 +} finally { + lock.unlock(); +} + +// synchronized 使用 +public synchronized void method() { + // 临界区代码 +} +``` + +--- + +#### 2. **ReentrantReadWriteLock 的读写锁分离机制** +- **读锁(共享锁)**:多个线程可同时持有读锁。 +- **写锁(独占锁)**:写锁与读锁互斥,写锁之间也互斥。 + +**适用场景**:读多写少的场景(如缓存系统)。 + +**代码示例**: +```java +ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock(); +Lock readLock = rwLock.readLock(); +Lock writeLock = rwLock.writeLock(); + +// 写操作 +writeLock.lock(); +try { + // 修改共享数据 +} finally { + writeLock.unlock(); +} + +// 读操作 +readLock.lock(); +try { + // 读取共享数据 +} finally { + readLock.unlock(); +} +``` + +--- + +#### 3. **StampedLock 的乐观读锁** +- **乐观读**:不阻塞写操作,通过版本号(stamp)验证数据是否被修改。 +- **适用场景**:读多写极少,且允许偶尔读取脏数据的场景。 + +**代码示例**: +```java +StampedLock stampedLock = new StampedLock(); + +// 写操作 +long stamp = stampedLock.writeLock(); +try { + // 修改数据 +} finally { + stampedLock.unlockWrite(stamp); +} + +// 乐观读 +long optimisticStamp = stampedLock.tryOptimisticRead(); +// 读取数据 +if (!stampedLock.validate(optimisticStamp)) { + // 数据被修改,升级为悲观读锁 + long readStamp = stampedLock.readLock(); + try { + // 重新读取数据 + } finally { + stampedLock.unlockRead(readStamp); + } +} +``` + +--- + +### **二、进阶原理题** +#### 1. **AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的核心原理** +- **状态管理**:通过 `volatile int state` 记录锁状态。 +- **FIFO 队列**:等待线程按 FIFO 顺序排队。 +- **独占模式 & 共享模式**:支持独占锁(如 ReentrantLock)和共享锁(如 Semaphore)。 + +**关键方法**: +- `getState()`:获取状态。 +- `setState(int newState)`:设置状态。 +- `compareAndSetState(int expect, int update)`:CAS 更新状态。 + +--- + +#### 2. **ReentrantLock 的公平锁实现** +- **队列结构**:使用 `CLH队列` 管理等待线程。 +- **公平性保证**:新线程获取锁时,若队列中有等待线程,则必须排队。 + +**源码关键点**: +```java +// NonfairSync(非公平锁) +final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) { + return compareAndSetState(0, 1); // 直接尝试 CAS 获取锁 +} + +// FairSync(公平锁) +protected final boolean tryAcquire(int acquires) { + if (hasQueuedPredecessors()) // 检查队列是否有前驱节点 + return false; + return super.tryAcquire(acquires); +} +``` + +--- + +#### 3. **锁的升级与降级** +- **升级**:从读锁升级为写锁(ReentrantReadWriteLock 不支持,需手动释放读锁后获取写锁)。 +- **降级**:从写锁降级为读锁(允许,保证数据一致性)。 + +**代码示例**: +```java +ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); +Lock writeLock = lock.writeLock(); +Lock readLock = lock.readLock(); + +writeLock.lock(); +try { + // 写操作完成后降级为读锁 + readLock.lock(); +} finally { + writeLock.unlock(); // 释放写锁 +} +try { + // 读操作 +} finally { + readLock.unlock(); +} +``` + +--- + +### **三、性能优化与问题排查** +#### 1. **锁竞争优化手段** +- **减小锁粒度**:拆分锁(如 `ConcurrentHashMap` 的分段锁)。 +- **自旋锁**:避免线程上下文切换(`java.util.concurrent.atomic` 包中的原子类)。 +- **锁消除**:JIT 编译器在运行时消除不必要的锁(通过逃逸分析)。 + +--- + +#### 2. **死锁的四个必要条件** +1. **互斥条件**:资源不可共享。 +2. **请求与保持**:持有资源的同时请求其他资源。 +3. **不可剥夺**:资源只能由持有者释放。 +4. **循环等待**:线程间形成环状等待链。 + +**排查工具**: +- `jstack`:生成线程堆栈,分析死锁。 +- `ThreadMXBean`:编程检测死锁。 + +--- + +### **四、实战场景题** +#### 1. **如何用 ReentrantLock 实现一个线程安全的缓存** +```java +public class ThreadSafeCache { + private final Map cache = new HashMap<>(); + private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); + + public V get(K key) { + lock.lock(); + try { + return cache.get(key); + } finally { + lock.unlock(); + } + } + + public void put(K key, V value) { + lock.lock(); + try { + cache.put(key, value); + } finally { + lock.unlock(); + } + } +} +``` + +--- + +#### 2. **使用 StampedLock 优化统计任务** +```java +public class Statistics { + private final StampedLock lock = new StampedLock(); + private double sum = 0; + + public void add(double value) { + long stamp = lock.writeLock(); + try { + sum += value; + } finally { + lock.unlockWrite(stamp); + } + } + + public double getSum() { + long stamp = lock.tryOptimisticRead(); + double currentSum = sum; + if (!lock.validate(stamp)) { // 验证是否被修改 + stamp = lock.readLock(); + try { + currentSum = sum; + } finally { + lock.unlockRead(stamp); + } + } + return currentSum; + } +} +``` + +--- + +### **五、高频面试题总结** +1. **ReentrantLock 如何实现公平锁?** + → 通过 `hasQueuedPredecessors()` 检查等待队列。 + +2. **ReentrantReadWriteLock 的读锁和写锁如何互斥?** + → 写锁获取时,所有读锁被阻塞;读锁之间不互斥。 + +3. **StampedLock 的乐观读如何验证数据有效性?** + → 通过 `validate(stamp)` 检查期间是否有写操作。 + +4. **AQS 如何实现独占锁和共享锁?** + → 独占锁重写 `tryAcquire/tryRelease`,共享锁重写 `tryAcquireShared/tryReleaseShared`。 + +--- + +掌握这些知识点,结合代码实战和原理分析,能系统应对 Java 并发锁相关的面试问题! From 17ef647239000a683f8039749c856991b5238b79 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 16:09:25 +0800 Subject: [PATCH 041/156] Update lock-highconcurrence --- lock-highconcurrence | 43 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 41 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/lock-highconcurrence b/lock-highconcurrence index 3d6cda5..6881dfb 100644 --- a/lock-highconcurrence +++ b/lock-highconcurrence @@ -249,6 +249,45 @@ public class Statistics { 4. **AQS 如何实现独占锁和共享锁?** → 独占锁重写 `tryAcquire/tryRelease`,共享锁重写 `tryAcquireShared/tryReleaseShared`。 ---- +5 不可重入:StampedLock 是不可重入锁,不能在一个线程中反复获取同一个锁 + +6 synchronized是可重入锁 + +如果我们深入分析ReadWriteLock,会发现它有个潜在的问题:如果有线程正在读,写线程需要等待读线程释放锁后才能获取写锁,即读的过程中不允许写,这是一种悲观的读锁。 +https://liaoxuefeng.com/books/java/threading/synchronize/stamped-lock/index.html +可重入锁(Reentrant Lock)是由java.util.concurrent.locks包下的ReentrantLock类提供的。可重入锁是一种递归锁, +这意味着同一个线程可以多次获得同一个锁。这对于编写递归方法或在同一个线程中多次进入同一个同步块是非常有用的 +import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; + +public class ReentrantLockExample { + private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); + private int count = 0; + + public void recursiveMethod() { + lock.lock(); // 获取锁 + try { + // 执行一些操作 + System.out.println("Lock acquired by " + Thread.currentThread().getName()); + count++; + System.out.println("Count is now " + count); + if (count < 5) { + recursiveMethod(); // 递归调用自身 + } else { + System.out.println("Reached max count."); + } + } finally { + lock.unlock(); // 释放锁 + System.out.println("Lock released by " + Thread.currentThread().getName()); + } + } + + public static void main(String[] args) { + ReentrantLockExample example = new ReentrantLockExample(); + example.recursiveMethod(); // 开始递归调用 + } +} + -掌握这些知识点,结合代码实战和原理分析,能系统应对 Java 并发锁相关的面试问题! +使用ReadWriteLock可以解决这个问题,它保证: +只允许一个线程写入(其他线程既不能写入也不能读取); +没有写入时,多个线程允许同时读(提高性能) From c2ac67b9e5f11c8f6e570ab8c36017b5764d7575 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 16:24:33 +0800 Subject: [PATCH 042/156] Create springcloud --- springcloud | 19 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 19 insertions(+) create mode 100644 springcloud diff --git a/springcloud b/springcloud new file mode 100644 index 0000000..fc93b72 --- /dev/null +++ b/springcloud @@ -0,0 +1,19 @@ +​灰度发布如何实现? +​步骤: +在 Gateway 中根据请求头(如 version)路由到不同服务版本 + +​配置中心:Spring Cloud Config + Bus 实现动态刷新 + +分布式追踪 +11. ​Sleuth 如何生成 Trace ID? +​流程: +请求进入网关时生成唯一 Trace ID。 +通过 HTTP Header 传递至下游服务。 +Zipkin 收集并展示链路调用图。 + +过滤器类型: +​GatewayFilter:单个路由过滤器(如 AddRequestHeader)。 +​GlobalFilter:全局过滤器(如鉴权、限流)。 + +​Feign 如何实现声明式服务调用? +​原理:通过动态代理生成接口实现类,结合 Ribbon 实现负载均衡。 From 3d3b4f4190d6b0c3b547c3560bcc9709c34f86cd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 17:19:37 +0800 Subject: [PATCH 043/156] Update README.md --- README.md | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 0d73caa..a0e1f59 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,13 @@ +thread local +ThreadLocal表示线程的“局部变量”,它确保每个线程的ThreadLocal变量都是各自独立的; +给每个方法增加一个context参数非常麻烦,而且有些时候,如果调用链有无法修改源码的第三方库,User对象就传不进去了。 + +Java标准库提供了一个特殊的ThreadLocal,它可以在一个线程中传递同一个对象 + +ThreadLocal适合在一个线程的处理流程中保持上下文(避免了同一参数在所有方法中传递); + +使用ThreadLocal要用try ... finally结构,并在finally中清除 +https://liaoxuefeng.com/books/java/threading/thread-local/index.html CAP理论‌ 定义‌:分布式系统无法同时满足‌一致性(C)‌、‌可用性(A)‌、‌分区容错性(P)‌,需在CA/CP/AP中取舍,通常优先保证P‌。 应用场景‌: From 4425d703483ebf8ccf5867cb96d4ad9af1c23568 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 17:21:53 +0800 Subject: [PATCH 044/156] Update README.md --- README.md | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index a0e1f59..4fd2d22 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,7 @@ +用synchronized修饰方法可以把整个方法变为同步代码块,synchronized方法加锁对象是this; +通过合理的设计和数据封装可以让一个类变为“线程安全”;一个类没有特殊说明,默认不是thread-safe; + + thread local ThreadLocal表示线程的“局部变量”,它确保每个线程的ThreadLocal变量都是各自独立的; 给每个方法增加一个context参数非常麻烦,而且有些时候,如果调用链有无法修改源码的第三方库,User对象就传不进去了。 From d351003a42762b898d8966e62d1462e7affd5f73 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Tue, 8 Apr 2025 17:49:25 +0800 Subject: [PATCH 045/156] Create kafkastream-spark --- kafkastream-spark | 121 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 121 insertions(+) create mode 100644 kafkastream-spark diff --git a/kafkastream-spark b/kafkastream-spark new file mode 100644 index 0000000..3f71c4c --- /dev/null +++ b/kafkastream-spark @@ -0,0 +1,121 @@ +以下是 **Kafka Streams 与 Apache Spark 的核心区别** 及其适用场景的详细对比,帮助您根据需求选择合适的技术: + +--- + +### **一、核心定位差异** +| **维度** | **Kafka Streams** | **Apache Spark** | +|------------------|--------------------------------------------|-------------------------------------------| +| **核心功能** | 实时流处理(基于 Kafka 的事件流) | 批处理 + 流处理(Spark Streaming/Structured Streaming) | +| **设计目标** | 低延迟、高吞吐量的实时数据处理 | 大规模数据批处理与复杂计算 | +| **数据源依赖** | 原生集成 Kafka | 支持多源(Kafka、HDFS、数据库等) | +| **适用场景** | 实时分析、事件溯源、轻量级流处理 | ETL、机器学习、图计算、复杂批处理 | + +--- + +### **二、架构与原理对比** +#### 1. **数据处理模型** +- **Kafka Streams** + - **流式处理**:以单条事件为单元,逐条处理(无微批概念)。 + - **状态管理**:基于 Kafka 的日志压缩(Log Compaction)实现状态存储。 + - **拓扑结构**:通过 `KStream` 和 `KTable` 构建 DAG(有向无环图)。 + +- **Spark** + - **微批处理**:将流数据划分为时间窗口(如 1 秒),批量处理。 + - **RDD/DataFrame**:基于弹性分布式数据集(RDD)或 DataFrame API。 + - **容错机制**:检查点(Checkpoint) + Write Ahead Log(WAL)。 + +#### 2. **延迟与吞吐量** +| **指标** | **Kafka Streams** | **Spark Streaming** | +|----------------|---------------------------------|----------------------------------| +| **延迟** | 毫秒级(事件驱动) | 秒级(微批处理) | +| **吞吐量** | 高(依赖 Kafka 分区并行) | 极高(批量优化) | + +--- + +### **三、核心功能对比** +#### 1. **窗口操作** +- **Kafka Streams** + - 支持时间窗口(Tumbling、Hopping、Sliding)、会话窗口(Session Window)。 + - 状态存储高效,适合实时聚合(如计算每分钟订单量)。 + +- **Spark** + - 基于事件时间(Event Time)的窗口,支持水印(Watermark)处理乱序数据。 + - 更适合复杂窗口逻辑(如跨设备事件关联)。 + +#### 2. **状态管理** +- **Kafka Streams** + - 状态存储在 Kafka 主题中,通过 `RocksDB` 实现本地缓存。 + - 自动处理故障恢复(基于 Kafka 的偏移量提交)。 + +- **Spark** + - 状态存储在外部系统(如 HDFS、Cassandra),需手动管理检查点。 + - 容错依赖 RDD 血缘关系和重放机制。 + +#### 3. **生态集成** +| **场景** | **Kafka Streams** | **Spark** | +|------------------|---------------------------------------|----------------------------------------| +| **消息队列** | 原生支持 Kafka | 需通过 Kafka Connector | +| **数据库** | 集成 Debezium 实现 CDC(变更数据捕获) | 支持 JDBC、Delta Lake 等 | +| **机器学习** | 需结合外部库(如 TensorFlow) | 内置 MLlib、GraphX | + +--- + +### **四、代码示例对比** +#### 1. **实时词频统计** +- **Kafka Streams** + ```java + KStream textStream = builder.stream("input-topic"); + KTable wordCounts = textStream + .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.split(" "))) + .groupBy((key, value) -> value) + .count(); + wordCounts.toStream().to("output-topic"); + ``` + +- **Spark Streaming** + ```scala + val lines = spark.readStream.format("kafka") + .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") + .load() + .selectExpr("value AS text") + + val words = lines.flatMap(_.getString(0).split(" ")) + val wordCounts = words.groupBy("value").count() + + val query = wordCounts.writeStream + .outputMode("complete") + .format("console") + .start() + ``` + +--- + +### **五、适用场景推荐** +#### 1. **选择 Kafka Streams 的场景** +- 需要 **极低延迟**(如实时风控、支付处理)。 +- 依赖 **Kafka 生态**(如 CDC、事件溯源)。 +- 开发简单流处理逻辑(如过滤、聚合)。 + +#### 2. **选择 Spark 的场景** +- 需要 **复杂计算**(如机器学习、图分析)。 +- 处理 **历史数据回溯**(批处理与流处理统一)。 +- 已有 Hadoop/Spark 生态技术栈。 + +--- + +### **六、性能与扩展性** +| **指标** | **Kafka Streams** | **Spark** | +|----------------|---------------------------------|----------------------------------| +| **水平扩展** | 通过 Kafka 分区自动扩展 | 依赖集群资源管理(YARN/K8s) | +| **资源消耗** | 低(轻量级进程) | 高(需 JVM 堆内存和磁盘) | +| **吞吐量瓶颈** | Kafka 集群性能 | Spark Shuffle 和序列化 | + +--- + +### **七、总结** +- **Kafka Streams** 是 **实时流处理的轻量级工具**,适合低延迟、高并发场景。 +- **Spark** 是 **通用大数据处理平台**,适合复杂计算和批流一体需求。 + +**决策建议**: +- 若项目以 Kafka 为核心且追求实时性 → **Kafka Streams**。 +- 若需统一批流处理或依赖机器学习 → **Spark**。 From e163c11ecc88facef12a9a2bc756c9f252bbe60c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 11:27:28 +0800 Subject: [PATCH 046/156] Create go --- go | 143 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 143 insertions(+) create mode 100644 go diff --git a/go b/go new file mode 100644 index 0000000..57792af --- /dev/null +++ b/go @@ -0,0 +1,143 @@ +像 int、float、bool 和 string 这些基本类型都属于值类型,使用这些类型的变量直接指向存在内存中的值 +当使用等号 = 将一个变量的值赋值给另一个变量时,如:j = i,实际上是在内存中将 i 的值进行了拷贝 +改变i不影响j + +当使用赋值语句 r2 = r1 时,只有引用(地址)被复制。 +如果 r1 的值被改变了,那么这个值的所有引用都会指向被修改后的内容,在这个例子中,r2 也会受到影响。 + +package main +import "fmt" + +var x, y int +var ( // 这种因式分解关键字的写法一般用于声明全局变量 + a int + b bool +) + +var c, d int = 1, 2 +var e, f = 123, "hello" + +//这种不带声明格式的只能在函数体中出现 +//g, h := 123, "hello" + +func main(){ + g, h := 123, "hello" + fmt.Println(x, y, a, b, c, d, e, f, g, h) +} + +const a, b, c = 1, false, "str" //多重赋值 +常量还可以用作枚举: + +const ( + Unknown = 0 + Female = 1 + Male = 2 +) +iota 特殊常量,可以认为是一个可以被编译器修改的常量 +第一个 iota 等于 0,每当 iota 在新的一行被使用时,它的值都会自动加 1;所以 a=0, b=1, c=2 可以简写为如下形式: + +const ( + a = iota + b + c +) + +位运算符 +位运算符对整数在内存中的二进制位进行操作 +假定 A = 60; B = 13; 其二进制数转换为: + +A = 0011 1100 + +B = 0000 1101 +----------------- +A&B = 0000 1100 +A|B = 0011 1101 +A^B = 0011 0001 + + for true { + fmt.Printf("这是无限循环。\n"); + } + +Go 语言程序中全局变量与局部变量名称可以相同,但是函数内的局部变量会被优先考虑。实例如下: +实例 +package main + +import "fmt" + +/* 声明全局变量 */ +var g int = 20 + +func main() { + /* 声明局部变量 */ + var g int = 10 + + fmt.Printf ("结果: g = %d\n", g) +} + +Go 语言的取地址符是 &,放到一个变量前使用就会返回相应变量的内存地址。 +import "fmt" +func main() { + var a int = 10 + fmt.Printf("变量的地址: %x\n", &a ) +} + + +指针的基本用法 +指针类型是一种特殊的变量,用于存储其他变量的内存地址‌。指针类型是通过在基本数据类型前加上星号(*)来定义的,例如*int表示指向整型值的指针。指针的主要作用是提供对内存地址的直接访问,从而实现对原始数据的操作和修改,这在系统编程和性能优化中非常有用‌ + ‌声明指针变量‌:在Go中,可以通过在类型前加上星号来声明一个指针变量。例如,var ptr *int声明了一个指向整型的指针变量ptr。 + ‌初始化指针‌:通过取变量的地址来初始化指针。例如,ptr = &a将指针ptr初始化为变量a的地址。 + ‌通过指针访问值‌:通过在指针前加星号来访问它所指向的值。例如,*ptr表示访问指针ptr所指向的值。 + +unsafe.Pointer的类型和用途 + +‌unsafe.Pointer是Go语言中的一个特殊类型,用于在不同类型的指针之间进行转换‌。它不能进行指针运算,但可以将任意类型的指针转换为unsafe.Pointer,然后再转换回其他类型的指针。这种类型主要用于底层操作和性能优化,因为它可以绕过Go的垃圾回收机制,直接操作内存地址‌3。 +import "fmt" + +func main() { + var a int= 20 /* 声明实际变量 */ + var ip *int /* 声明指针变量 */ + + ip = &a /* 指针变量的存储地址 */ + + fmt.Printf("a 变量的地址是: %x\n", &a ) + + /* 指针变量的存储地址 */ + fmt.Printf("ip 变量储存的指针地址: %x\n", ip ) + + /* 使用指针访问值 */ + fmt.Printf("*ip 变量的值: %d\n", *ip ) +} + +以上实例执行输出结果为: + +a 变量的地址是: 20818a220 +ip 变量储存的指针地址: 20818a220 +*ip 变量的值: 20 + +当一个指针被定义后没有分配到任何变量时,它的值为 nil。 +nil 指针也称为空指针。 +nil在概念上和其它语言的null、None、nil、NULL一样,都指代零值或空值。 + +一个指针变量通常缩写为 ptr。 + + + +var numbers [5]int +还可以使用初始化列表来初始化数组的元素: +var numbers = [5]int{1, 2, 3, 4, 5} +numbers := [5]int{1, 2, 3, 4, 5} +balance := [5]float32{1000.0, 2.0, 3.4, 7.0, 50.0} +如果数组长度不确定,可以使用 ... 代替数组的长度,编译器会根据元素个数自行推断数组的长度: + +var balance = [...]float32{1000.0, 2.0, 3.4, 7.0, 50.0} +或 +balance := [...]float32{1000.0, 2.0, 3.4, 7.0, 50.0} +如果设置了数组的长度,我们还可以通过指定下标来初始化元素: + +// 将索引为 1 和 3 的元素初始化 +balance := [5]float32{1:2.0,3:7.0} +访问数组元素 + +数组元素可以通过索引(位置)来读取。格式为数组名后加中括号,中括号中为索引的值。例如: + +var salary float32 = balance[9] From 05315d82be0dcc6d4ccd5d40f67f66418f410669 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 13:51:22 +0800 Subject: [PATCH 047/156] Update go --- go | 199 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 199 insertions(+) diff --git a/go b/go index 57792af..6de0244 100644 --- a/go +++ b/go @@ -141,3 +141,202 @@ balance := [5]float32{1:2.0,3:7.0} 数组元素可以通过索引(位置)来读取。格式为数组名后加中括号,中括号中为索引的值。例如: var salary float32 = balance[9] + + + +type Books struct { + title string + author string + subject string + book_id int +} +func main() { + + // 创建一个新的结构体 + fmt.Println(Books{"Go 语言", "www.runoob.com", "Go 语言教程", 6495407}) + + // 也可以使用 key => value 格式 + fmt.Println(Books{title: "Go 语言", author: "www.runoob.com", subject: "Go 语言教程", book_id: 6495407}) + + // 忽略的字段为 0 或 空 + fmt.Println(Books{title: "Go 语言", author: "www.runoob.com"}) +} + +动态数组切片不需要说明长度,长度是不固定的,可以追加元素,在追加时可能使切片的容量增大 +切片初始化 +s :=[] int {1,2,3 } + make() 函数来创建切片: +var slice1 []type = make([]type, len) +也可以指定容量,其中 capacity 为可选参数, len 是数组的长度并且也是切片的初始长度 +make([]T, length, capacity) +也可以简写为 +slice1 := make([]type, len) +切片是可索引的,并且可以由 len() 方法获取长度。 +切片提供了计算容量的方法 cap() 可以测量切片最长可以达到多少。 +func main() { + var numbers = make([]int,3,5) + printSlice(numbers) +} + +func printSlice(x []int){ + fmt.Printf("len=%d cap=%d slice=%v\n",len(x),cap(x),x) +} + +import "fmt" + +func main() { + /* 创建切片 */ + numbers := []int{0,1,2,3,4,5,6,7,8} + printSlice(numbers) + + /* 打印原始切片 */ + fmt.Println("numbers ==", numbers) + + /* 打印子切片从索引1(包含) 到索引4(不包含)*/ + fmt.Println("numbers[1:4] ==", numbers[1:4]) + + /* 默认下限为 0*/ + fmt.Println("numbers[:3] ==", numbers[:3]) + + /* 默认上限为 len(s)*/ + fmt.Println("numbers[4:] ==", numbers[4:]) + + numbers1 := make([]int,0,5) + printSlice(numbers1) + + /* 打印子切片从索引 0(包含) 到索引 2(不包含) */ + number2 := numbers[:2] + printSlice(number2) + + /* 打印子切片从索引 2(包含) 到索引 5(不包含) */ + number3 := numbers[2:5] + printSlice(number3) + +} + +func printSlice(x []int){ + fmt.Printf("len=%d cap=%d slice=%v\n",len(x),cap(x),x) +} +append() 和 copy() 函数 + +如果想增加切片的容量,我们必须创建一个新的更大的切片并把原分片的内容都拷贝过来。 +下面的代码描述了从拷贝切片的 copy 方法和向切片追加新元素的 append 方法 + +for 循环的 range 格式可以对 slice、map、数组、字符串等进行迭代循环。格式如下: +package main +import "fmt" +// 声明一个包含 2 的幂次方的切片 +var pow = []int{1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128} + +func main() { + // 遍历 pow 切片,i 是索引,v 是值 + for i, v := range pow { + // 打印 2 的 i 次方等于 v + fmt.Printf("2**%d = %d\n", i, v) + } +} + + range 迭代字符串时,返回每个字符的索引和 Unicode 代码点(rune)。 +实例 +package main +import "fmt" +func main() { + for i, c := range "hello" { + fmt.Printf("index: %d, char: %c\n", i, c) + } +} + + for 循环的 range 格式可以省略 key 和 value,如下实例: +实例 +package main + +import "fmt" + +func main() { + // 创建一个空的 map,key 是 int 类型,value 是 float32 类型 + map1 := make(map[int]float32) + + // 向 map1 中添加 key-value 对 + map1[1] = 1.0 + map1[2] = 2.0 + map1[3] = 3.0 + map1[4] = 4.0 + + // 遍历 map1,读取 key 和 value + for key, value := range map1 { + // 打印 key 和 value + fmt.Printf("key is: %d - value is: %f\n", key, value) + } + + // 遍历 map1,只读取 key + for key := range map1 { + // 打印 key + fmt.Printf("key is: %d\n", key) + } + + // 遍历 map1,只读取 value + for _, value := range map1 { + // 打印 value + fmt.Printf("value is: %f\n", value) + } +} +通道(Channel) + +range 遍历从通道接收的值,直到通道关闭。 +实例 +package main + +import "fmt" + +func main() { + ch := make(chan int, 2) + ch <- 1 + ch <- 2 + close(ch) + + for v := range ch { + fmt.Println(v) + } +} + +忽略值 + +在遍历时可以使用 _ 来忽略索引或值。 +实例 +package main + +import "fmt" + +func main() { + nums := []int{2, 3, 4} + + // 忽略索引 + for _, num := range nums { + fmt.Println("value:", num) + } + + // 忽略值 + for i := range nums { + fmt.Println("index:", i) + } +} + +Map 是引用类型,如果将一个 Map 传递给一个函数或赋值给另一个变量,它们都指向同一个底层数据结构,因此对 Map 的修改会影响到所有引用它的变 + +// 创建一个初始容量为 10 的 Map +m := make(map[string]int, 10) +// 使用字面量创建 Map +m := map[string]int{ + "apple": 1, + "banana": 2, + "orange": 3, +} + + /* 创建map */ + countryCapitalMap := map[string]string{"France": "Paris", "Italy": "Rome", "Japan": "Tokyo", "India": "New delhi"} + fmt.Println("原始地图") + /* 打印地图 */ + for country := range countryCapitalMap { + fmt.Println(country, "首都是", countryCapitalMap [ country ]) + } + /*删除元素*/ delete(countryCapitalMap, "France") From c8749a18a4764ec1d35b4a1f87582f1faceef495 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 15:07:19 +0800 Subject: [PATCH 048/156] Update go --- go | 134 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 134 insertions(+) diff --git a/go b/go index 6de0244..3296792 100644 --- a/go +++ b/go @@ -340,3 +340,137 @@ m := map[string]int{ fmt.Println(country, "首都是", countryCapitalMap [ country ]) } /*删除元素*/ delete(countryCapitalMap, "France") + + +类型转换 +var a int = 10 +var b float64 = float64(a) + + 字符串类型转换 + +将一个字符串转换成另一个类型,可以使用以下语法: +var str string = "10" +var num int +num, _ = strconv.Atoi(str) + +以上代码将字符串变量 str 转换为整型变量 num。 +注意,strconv.Atoi 函数返回两个值,第一个是转换后的整型值,第二个是可能发生的错误,我们可以使用空白标识符 _ 来忽略这个错误 + +实例将字符串转换为浮点数: +import ( + "fmt" + "strconv" +) + +func main() { + str := "3.14" + num, err := strconv.ParseFloat(str, 64) + if err != nil { + fmt.Println("转换错误:", err) + } else { + fmt.Printf("字符串 '%s' 转为浮点型为:%f\n", str, num) + } +} + +接口 +接口类型转换有两种情况:类型断言和类型转换 +func main() { + var i interface{} = "Hello, World" + //类型断言 + str, ok := i.(string) + if ok { + fmt.Printf("'%s' is a string\n", str) + } else { + fmt.Println("conversion failed") + } +} + +以上实例中,我们定义了一个接口类型变量 i,并将它赋值为字符串 "Hello, World"。然后,我们使用类型断言将 i 转换为字符串类型,并将转换后的值赋值给变量 str。最后,我们使用 ok 变量检查类型转换是否成功,如果成功,我们打印转换后的字符串;否则,我们打印转换失败的消息 + + +// 定义一个接口 Writer +type Writer interface { + Write([]byte) (int, error) +} + +// 实现 Writer 接口的结构体 StringWriter +type StringWriter struct { + str string +} + +// 实现 Write 方法 +func (sw *StringWriter) Write(data []byte) (int, error) { + sw.str += string(data) + return len(data), nil +} + +func main() { + // 创建一个 StringWriter 实例并赋值给 Writer 接口变量 + var w Writer = &StringWriter{} + + // 将 Writer 接口类型转换为 StringWriter 类型 + sw := w.(*StringWriter) + + // 修改 StringWriter 的字段 + sw.str = "Hello, World" + + // 打印 StringWriter 的字段值 + fmt.Println(sw.str) +} + +接口(interface)是 Go 语言中的一种类型,用于定义行为的集合,它通过描述类型必须实现的方法,规定了类型的行为契约。 + +隐式实现: + + Go 中没有关键字显式声明某个类型实现了某个接口。 + 只要一个类型实现了接口要求的所有方法,该类型就自动被认为实现了该接口。 + +接口类型变量: + + 接口变量可以存储实现该接口的任意值。 + 接口变量实际上包含了两个部分: + 动态类型:存储实际的值类型。 + 动态值:存储具体的值。 + +零值接口: + + 接口的零值是 nil。 + 一个未初始化的接口变量其值为 nil,且不包含任何动态类型或值。 + +空接口: + + 定义为 interface{},可以表示任何类型。 +接口的常见用法 + + 多态:不同类型实现同一接口,实现多态行为。 + 解耦:通过接口定义依赖关系,降低模块之间的耦合。 + 泛化:使用空接口 interface{} 表示任意类型 + +import ( + "fmt" + "math" +) + +// 定义接口 +type Shape interface { + Area() float64 + Perimeter() float64 +} + +// 定义一个结构体 +type Circle struct { + Radius float64 +} +// Circle 实现 Shape 接口 +func (c Circle) Area() float64 { + return math.Pi * c.Radius * c.Radius +} +func (c Circle) Perimeter() float64 { + return 2 * math.Pi * c.Radius +} +func main() { + c := Circle{Radius: 5} + var s Shape = c // 接口变量可以存储实现了接口的类型 + fmt.Println("Area:", s.Area()) + fmt.Println("Perimeter:", s.Perimeter()) +} From 0e89f627efc7e92fbae0c9aec48806be3f8ad67a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 15:18:19 +0800 Subject: [PATCH 049/156] Update go --- go | 387 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 387 insertions(+) diff --git a/go b/go index 3296792..9867c4a 100644 --- a/go +++ b/go @@ -474,3 +474,390 @@ func main() { fmt.Println("Area:", s.Area()) fmt.Println("Perimeter:", s.Perimeter()) } + + +panic 和 recover + +Go 的 panic 用于处理不可恢复的错误,recover 用于从 panic 中恢复。 + +panic: + + 导致程序崩溃并输出堆栈信息。 + 常用于程序无法继续运行的情况。 + +recover: + + 捕获 panic,避免程序崩溃。 + +实例 +package main + +import "fmt" + +func safeFunction() { + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + fmt.Println("Recovered from panic:", r) + } + }() + panic("something went wrong") +} + +func main() { + fmt.Println("Starting program...") + safeFunction() + fmt.Println("Program continued after panic") +} + + 使用 errors.Is 和 errors.As + +从 Go 1.13 开始,errors 包引入了 errors.Is 和 errors.As 用于处理错误链: +errors.Is + +检查某个错误是否是特定错误或由该错误包装而成。 + +fmt 包与错误格式化 + +fmt 包提供了对错误的格式化输出支持: + + %v:默认格式。 + %+v:如果支持,显示详细的错误信息。 + %s:作为字符串输出 + + + +Go 语言支持并发,通过 goroutines 和 channels 提供了一种简洁且高效的方式来实现并发。 + +Goroutines: + + Go 中的并发执行单位,类似于轻量级的线程。 + Goroutine 的调度由 Go 运行时管理,用户无需手动分配线程。 + 使用 go 关键字启动 Goroutine。 + Goroutine 是非阻塞的,可以高效地运行成千上万个 Goroutine。 + +Channel: + + Go 中用于在 Goroutine 之间通信的机制。 + 支持同步和数据共享,避免了显式的锁机制。 + 使用 chan 关键字创建,通过 <- 操作符发送和接收数据。 + +Scheduler(调度器): + +Go 的调度器基于 GMP 模型,调度器会将 Goroutine 分配到系统线程中执行,并通过 M 和 P 的配合高效管理并发。 + + G:Goroutine。 + M:系统线程(Machine)。 + P:逻辑处理器(Processor)。 + +Goroutine + +goroutine 是轻量级线程,goroutine 的调度是由 Golang 运行时进行管理的。 + +goroutine 语法格式: + +go 函数名( 参数列表 ) + +例如: + +go f(x, y, z) + +开启一个新的 goroutine: + +f(x, y, z) + +Go 允许使用 go 语句开启一个新的运行期线程, 即 goroutine,以一个不同的、新创建的 goroutine 来执行一个函数。 同一个程序中的所有 goroutine 共享同一个地址空间。 +实例 +package main + +import ( + "fmt" + "time" +) + +func sayHello() { + for i := 0; i < 5; i++ { + fmt.Println("Hello") + time.Sleep(100 * time.Millisecond) + } +} + +func main() { + go sayHello() // 启动 Goroutine + for i := 0; i < 5; i++ { + fmt.Println("Main") + time.Sleep(100 * time.Millisecond) + } +} + +执行以上代码,你会看到输出的 Main 和 Hello。输出是没有固定先后顺序,因为它们是两个 goroutine 在执行: + +Main +Hello +Main +Hello +... + +通道(Channel) + +通道(Channel)是用于 Goroutine 之间的数据传递。 + +通道可用于两个 goroutine 之间通过传递一个指定类型的值来同步运行和通讯。 + +使用 make 函数创建一个 channel,使用 <- 操作符发送和接收数据。如果未指定方向,则为双向通道。 + +ch <- v // 把 v 发送到通道 ch +v := <-ch // 从 ch 接收数据 + // 并把值赋给 v + +声明一个通道很简单,我们使用chan关键字即可,通道在使用前必须先创建: + +ch := make(chan int) + +注意:默认情况下,通道是不带缓冲区的。发送端发送数据,同时必须有接收端相应的接收数据。 + +以下实例通过两个 goroutine 来计算数字之和,在 goroutine 完成计算后,它会计算两个结果的和: +实例 +package main + +import "fmt" + +func sum(s []int, c chan int) { + sum := 0 + for _, v := range s { + sum += v + } + c <- sum // 把 sum 发送到通道 c +} + +func main() { + s := []int{7, 2, 8, -9, 4, 0} + + c := make(chan int) + go sum(s[:len(s)/2], c) + go sum(s[len(s)/2:], c) + x, y := <-c, <-c // 从通道 c 中接收 + + fmt.Println(x, y, x+y) +} + +输出结果为: + +-5 17 12 + +通道缓冲区 + +通道可以设置缓冲区,通过 make 的第二个参数指定缓冲区大小: + +ch := make(chan int, 100) + +带缓冲区的通道允许发送端的数据发送和接收端的数据获取处于异步状态,就是说发送端发送的数据可以放在缓冲区里面,可以等待接收端去获取数据,而不是立刻需要接收端去获取数据。 + +不过由于缓冲区的大小是有限的,所以还是必须有接收端来接收数据的,否则缓冲区一满,数据发送端就无法再发送数据了。 + +注意:如果通道不带缓冲,发送方会阻塞直到接收方从通道中接收了值。如果通道带缓冲,发送方则会阻塞直到发送的值被拷贝到缓冲区内;如果缓冲区已满,则意味着需要等待直到某个接收方获取到一个值。接收方在有值可以接收之前会一直阻塞。 +实例 +package main + +import "fmt" + +func main() { + // 这里我们定义了一个可以存储整数类型的带缓冲通道 + // 缓冲区大小为2 + ch := make(chan int, 2) + + // 因为 ch 是带缓冲的通道,我们可以同时发送两个数据 + // 而不用立刻需要去同步读取数据 + ch <- 1 + ch <- 2 + + // 获取这两个数据 + fmt.Println(<-ch) + fmt.Println(<-ch) +} + +执行输出结果为: + +1 +2 + +Go 遍历通道与关闭通道 + +Go 通过 range 关键字来实现遍历读取到的数据,类似于与数组或切片。格式如下: + +v, ok := <-ch + +如果通道接收不到数据后 ok 就为 false,这时通道就可以使用 close() 函数来关闭。 +实例 +package main + +import ( + "fmt" +) + +func fibonacci(n int, c chan int) { + x, y := 0, 1 + for i := 0; i < n; i++ { + c <- x + x, y = y, x+y + } + close(c) +} + +func main() { + c := make(chan int, 10) + go fibonacci(cap(c), c) + // range 函数遍历每个从通道接收到的数据,因为 c 在发送完 10 个 + // 数据之后就关闭了通道,所以这里我们 range 函数在接收到 10 个数据 + // 之后就结束了。如果上面的 c 通道不关闭,那么 range 函数就不 + // 会结束,从而在接收第 11 个数据的时候就阻塞了。 + for i := range c { + fmt.Println(i) + } +} + +执行输出结果为: + +0 +1 +1 +2 +3 +5 +8 +13 +21 +34 + +Select 语句 + +select 语句使得一个 goroutine 可以等待多个通信操作。select 会阻塞,直到其中的某个 case 可以继续执行: +实例 +package main + +import "fmt" + +func fibonacci(c, quit chan int) { + x, y := 0, 1 + for { + select { + case c <- x: + x, y = y, x+y + case <-quit: + fmt.Println("quit") + return + } + } +} + +func main() { + c := make(chan int) + quit := make(chan int) + + go func() { + for i := 0; i < 10; i++ { + fmt.Println(<-c) + } + quit <- 0 + }() + fibonacci(c, quit) +} + +以上代码中,fibonacci goroutine 在 channel c 上发送斐波那契数列,当接收到 quit channel 的信号时退出。 + +执行输出结果为: + +0 +1 +1 +2 +3 +5 +8 +13 +21 +34 +quit + +使用 WaitGroup + +sync.WaitGroup 用于等待多个 Goroutine 完成。 + +同步多个 Goroutine: +实例 +package main + +import ( + "fmt" + "sync" +) + +func worker(id int, wg *sync.WaitGroup) { + defer wg.Done() // Goroutine 完成时调用 Done() + fmt.Printf("Worker %d started\n", id) + fmt.Printf("Worker %d finished\n", id) +} + +func main() { + var wg sync.WaitGroup + + for i := 1; i <= 3; i++ { + wg.Add(1) // 增加计数器 + go worker(i, &wg) + } + + wg.Wait() // 等待所有 Goroutine 完成 + fmt.Println("All workers done") +} + +以上代码,执行输出结果如下: + +Worker 1 started +Worker 1 finished +Worker 2 started +Worker 2 finished +Worker 3 started +Worker 3 finished +All workers done + +高级特性 + +Buffered Channel: + +创建有缓冲的 Channel。 + +ch := make(chan int, 2) + +Context: + +用于控制 Goroutine 的生命周期。 + +context.WithCancel、context.WithTimeout。 + +Mutex 和 RWMutex: + +sync.Mutex 提供互斥锁,用于保护共享资源。 + +var mu sync.Mutex +mu.Lock() +// critical section +mu.Unlock() + +并发编程小结 + +Go 语言通过 Goroutine 和 Channel 提供了强大的并发支持,简化了传统线程模型的复杂性。配合调度器和同步工具,可以轻松实现高性能并发程序。 + + Goroutines 是轻量级线程,使用 go 关键字启动。 + Channels 用于 goroutines 之间的通信。 + Select 语句 用于等待多个 channel 操作。 + +常见问题 + +死锁 (Deadlock): + + 示例:所有 Goroutine 都在等待,但没有任何数据可用。 + 解决:避免无限等待、正确关闭通道。 + +数据竞争 (Data Race): + + 示例:多个 Goroutine 同时访问同一变量。 + 解决:使用 Mutex 或 Channel 同步访问。 From 443f37731fe25adca1ee7c7687dcbb54bf919faa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 23:22:31 +0800 Subject: [PATCH 050/156] Create SSLConnectionSocketFactory --- SSLConnectionSocketFactory | 37 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 37 insertions(+) create mode 100644 SSLConnectionSocketFactory diff --git a/SSLConnectionSocketFactory b/SSLConnectionSocketFactory new file mode 100644 index 0000000..2410845 --- /dev/null +++ b/SSLConnectionSocketFactory @@ -0,0 +1,37 @@ +import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.HttpGet; +import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.CloseableHttpClient; +import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.HttpClients; +import org.apache.hc.client5.http.ssl.SSLConnectionSocketFactory; +import org.apache.hc.client5.http.ssl.SSLContexts; +import org.apache.hc.core5.ssl.SSLContexts; +import org.apache.hc.core5.ssl.TrustStrategy; +import org.springframework.http.client.HttpComponentsClientHttpRequestFactory; +import org.springframework.web.client.RestTemplate; + +import javax.net.ssl.SSLContext; +import java.security.cert.X509Certificate; + +public RestTemplate getTrustAllRestTemplate() throws Exception { + // 创建信任所有证书的 SSLContext + SSLContext sslContext = SSLContexts.custom() + .loadTrustMaterial(null, (X509Certificate[] chain, String authType) -> true) + .build(); + + // 创建 SSLConnectionSocketFactory + SSLConnectionSocketFactory socketFactory = new SSLConnectionSocketFactory( + sslContext, + NoopHostnameVerifier.INSTANCE // 不校验主机名 + ); + + // 使用 Apache HttpClient 5.x 创建 RestTemplate + CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom() + .setSSLSocketFactory(socketFactory) + .build(); + + HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient); + return new RestTemplate(factory); +} + +// 使用示例 +RestTemplate restTemplate = getTrustAllRestTemplate(); +String response = restTemplate.getForObject("https://untrusted-url.com/api", String.class); From e92605d7c32f53ff395e0c42c1654373907f46fe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 9 Apr 2025 23:31:56 +0800 Subject: [PATCH 051/156] Update SSLConnectionSocketFactory --- SSLConnectionSocketFactory | 44 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 44 insertions(+) diff --git a/SSLConnectionSocketFactory b/SSLConnectionSocketFactory index 2410845..7f4e94a 100644 --- a/SSLConnectionSocketFactory +++ b/SSLConnectionSocketFactory @@ -30,6 +30,50 @@ public RestTemplate getTrustAllRestTemplate() throws Exception { HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient); return new RestTemplate(factory); + + +/////jdk's + +import org.springframework.http.client.HttpComponentsClientHttpRequestFactory; +import org.springframework.web.client.RestTemplate; + +import javax.net.ssl.*; +import java.security.KeyManagementException; +import java.security.NoSuchAlgorithmException; +import java.security.cert.X509Certificate; + +public class RestClientExample { + + public static RestTemplate getTrustAllRestTemplate() throws NoSuchAlgorithmException, KeyManagementException { + // 1. 创建信任所有证书的 TrustManager + TrustManager[] trustAllCerts = new TrustManager[]{ + new X509TrustManager() { + public X509Certificate[] getAcceptedIssuers() { + return new X509Certificate[0]; + } + + public void checkClientTrusted(X509Certificate[] certs, String authType) { + } + + public void checkServerTrusted(X509Certificate[] certs, String authType) { + } + } + }; + + // 2. 初始化 SSLContext + SSLContext sslContext = SSLContext.getInstance("TLS"); + sslContext.init(null, trustAllCerts, new java.security.SecureRandom()); + + // 3. 创建 HttpClient 并绑定 SSLContext + CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.custom() + .setSSLContext(sslContext) + .setSSLHostnameVerifier(NoopHostnameVerifier.INSTANCE) // 忽略主机名校验 + .build(); + + HttpComponentsClientHttpRequestFactory factory = new HttpComponentsClientHttpRequestFactory(httpClient); + return new RestTemplate(factory); + } +} } // 使用示例 From 882069cc5cefe544b19e1366cab21dd6f1f09474 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Fri, 11 Apr 2025 09:38:37 +0800 Subject: [PATCH 052/156] =?UTF-8?q?Create=20pg=E4=BC=98=E5=8C=96?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "pg\344\274\230\345\214\226" | 79 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 79 insertions(+) create mode 100644 "pg\344\274\230\345\214\226" diff --git "a/pg\344\274\230\345\214\226" "b/pg\344\274\230\345\214\226" new file mode 100644 index 0000000..8aab794 --- /dev/null +++ "b/pg\344\274\230\345\214\226" @@ -0,0 +1,79 @@ +基于 PostgreSQL 的事务型 OLTP 架构设计指南 +一、核心设计要点‌ + +业务需求分析‌ + +明确事务类型(如订单处理、支付结算)、TPS(每秒事务数)、数据量级、响应时间要求(毫秒级)及并发用户规模,作为架构设计的基础‌。 +区分读写比例(如读多写少或读写均衡),指导读写分离或缓存策略的选择‌。 + +ACID 事务保障‌ + +利用 PostgreSQL 原生支持的 ‌ACID 特性‌,通过 MVCC(多版本并发控制)实现高并发下的数据一致性‌。 +合理设置事务隔离级别(默认 READ COMMITTED)以平衡一致性与性能,避免过度使用 SERIALIZABLE 导致锁竞争加剧‌。 +二、数据模型设计‌ + +规范化与反平衡‌ + +优先采用 ‌第三范式(3NF)‌ 设计表结构,减少数据冗余(如订单表与用户表独立,通过外键关联)‌。 +对高频查询场景(如用户信息联查订单)适度反范式化,通过冗余字段或物化视图降低 JOIN 开销‌。 + +数据类型与索引优化‌ + +选择紧凑数据类型(如 UUID 替代字符串主键、INTEGER 替代 BIGINT 以节省存储),提升内存利用率‌。 +为高频条件字段(如订单状态、用户 ID)建立 B-Tree 索引,对全文检索场景启用 GIN/GiST 索引‌。 + +分区与分片策略‌ + +单机场景:按时间或业务键(如用户 ID 哈希)进行 ‌表分区‌,加速历史数据清理与查询‌。 +分布式场景:采用 ‌Citus 分片‌ 或 ‌PolarDB 计算存储分离架构‌,实现水平扩展与负载均衡‌。 +三、高并发优化‌ + +连接池管理‌ + +使用 ‌PgBouncer‌ 或 ‌Pgpool-II‌ 管理数据库连接,避免频繁创建/销毁连接的开销,建议连接数控制在 CPU 核心数 * 2 + 磁盘数 以内‌。 + +锁机制优化‌ + +减少显式锁(如 SELECT FOR UPDATE)使用,优先通过 MVCC 实现无锁读取‌。 +对大表 DDL 操作(如添加索引)使用 CONCURRENTLY 选项,避免长时间表锁阻塞事务‌。 + +批量操作与异步提交‌ + +将高频单行插入/更新合并为批量操作(如 INSERT ... VALUES (), (), ()),降低事务提交频率‌。 +对非强一致性场景启用 synchronous_commit=off,通过异步提交提升吞吐量(需权衡数据丢失风险)‌。 +四、高可用与扩展性‌ + +主从复制与读写分离‌ + +部署 ‌流复制(Streaming Replication)‌ 实现主从同步,通过 ‌HAProxy‌ 或 ‌Pgpool-II‌ 路由读请求至只读副本‌。 +结合 ‌Patroni + etcd‌ 实现自动故障切换,确保主节点宕机时秒级恢复‌。 + +存储与计算分离‌ + +云原生场景采用 ‌PolarDB‌ 架构,计算节点与共享存储分离,支持按需扩展计算资源与存储容量‌。 +本地部署可通过 ‌Citus 分片集群‌ 实现分布式事务与线性扩展,适用于超大规模 OLTP 场景‌。 +五、备份与监控‌ + +灾备方案‌ + +每日全量备份 + WAL 日志持续归档(PgBaseBackup + WAL-G),支持 PITR(时间点恢复)‌。 +跨地域部署 ‌逻辑复制‌ 或 ‌物理复制‌,实现异地容灾‌。 + +性能监控‌ + +通过 pg_stat_activity 监控活跃事务与锁等待,使用 pg_stat_statements 分析慢查询‌。 +集成 Prometheus + Grafana 实时跟踪 QPS、锁冲突率、复制延迟等关键指标‌。 +六、性能测试与调优‌ + +基准测试工具‌ + +使用 ‌pgBench‌ 模拟 OLTP 负载(如混合读写比例),验证 TPS 与延迟是否符合预期‌。 +对复杂查询场景通过 EXPLAIN ANALYZE 分析执行计划,优化索引与统计信息‌。 + +参数调优‌ + +调整 shared_buffers(建议内存 25%~40%)、work_mem(避免溢出磁盘)和 checkpoint_segments(减少检查点压力)‌。 +根据硬件配置优化 wal_buffers 和 max_connections,避免资源争用‌。 +总结‌ + +设计基于 PostgreSQL 的 OLTP 架构需围绕 ‌业务需求‌、‌数据模型‌、‌高并发处理‌ 与 ‌高可用扩展‌ 四大维度展开。通过规范化设计、分区/分片策略、连接池优化及主从复制等关键技术,可构建高性能、高可靠的事务处理系统。建议结合 Citus 或 PolarDB 实现分布式扩展,并通过持续监控与调优应对业务增长‌。 From 2e93dec18f5a49f093d83dc7404ad763efddbe31 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 16 Apr 2025 09:41:15 +0800 Subject: [PATCH 053/156] Update go --- go | 30 ++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 30 insertions(+) diff --git a/go b/go index 9867c4a..278be06 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,33 @@ +类型选择(type switch) + +type switch 是 Go 中的语法结构,用于根据接口变量的具体类型执行不同的逻辑。 +实例 +package main + +import "fmt" + +func printType(val interface{}) { + switch v := val.(type) { + case int: + fmt.Println("Integer:", v) + case string: + fmt.Println("String:", v) + case float64: + fmt.Println("Float:", v) + default: + fmt.Println("Unknown type") + } +} + +func main() { + printType(42) + printType("hello") + printType(3.14) + printType([]int{1, 2, 3}) +} + +接口可以通过嵌套组合,实现更复杂的行为描述。 + 像 int、float、bool 和 string 这些基本类型都属于值类型,使用这些类型的变量直接指向存在内存中的值 当使用等号 = 将一个变量的值赋值给另一个变量时,如:j = i,实际上是在内存中将 i 的值进行了拷贝 改变i不影响j From 05094293226c7adb58d410c55291eb26397ccc6d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 16 Apr 2025 09:43:40 +0800 Subject: [PATCH 054/156] Update all --- all | 15 +++++++++++++++ 1 file changed, 15 insertions(+) diff --git a/all b/all index 98b6a1d..cd19166 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,3 +1,18 @@ +线程如何结束: +1正常执行完成 +2未捕获异常终止‌ +线程运行过程中抛出未处理的 ‌Exception 或 Error‌(如空指针、内存溢出等),导致线程非正常终止‌ +3 中断信号触发终止‌ 通过调用 interrupt() 方法设置中断标志,线程通过 ‌主动检查中断状态‌ 或 ‌响应中断异常‌ 退出‌ +4 强制终止(已废弃)‌ +通过 stop() 方法强制终止线程,但此方法已被废弃,可能导致 ‌数据不一致‌、‌资源未释放‌ 等严重问题‌12。 + +最佳实践建议‌ + ‌优先使用中断机制‌:通过 interrupt() 和标志位协作,实现优雅终止‌13。 + ‌避免废弃方法‌:禁止使用 stop()、suspend() 等不安全方法‌12。 + ‌异常兜底处理‌:在 run() 方法顶层捕获 Throwable,防止意外崩溃‌7。 + ‌资源释放保障‌:在 finally 块中关闭文件、数据库连接等资源‌5 + + jdk17 default gc is G1 java -XX:+PrintCommandLineFlags -version -XX:InitialHeapSize=16777216 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:MinHeapSize=6815736 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseSerialGC From 7a38eebb3a6fa41ea412499d3f510511b76fad8d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 16 Apr 2025 09:59:41 +0800 Subject: [PATCH 055/156] Update k8s --- k8s | 6 ++++++ 1 file changed, 6 insertions(+) diff --git a/k8s b/k8s index ea69171..b932cda 100644 --- a/k8s +++ b/k8s @@ -1,3 +1,9 @@ +场景‌ ‌Flannel 职责‌ ‌kube-proxy 职责‌ +同节点 Pod 通信 通过 cni0 网桥直接转发 不参与 +跨节点 Pod 通信 封装流量并维护路由规则 不参与 +访问 ClusterIP Service 确保 Pod 到 Service IP 网络可达 将 Service IP 映射到 Pod IP 并负载均衡 +外部访问 NodePort 不参与 监听节点端口并转发到 Service 后端 Pod + storage class's provisioner { longhore,cephFs} longhorn 专门为k8s 设计的块存储。 From 09c04fddc55bf375d81e1402ec0a5785170ee695 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Wed, 16 Apr 2025 10:52:49 +0800 Subject: [PATCH 056/156] Update go --- go | 91 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 91 insertions(+) diff --git a/go b/go index 278be06..2009927 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,94 @@ +Go 语言并发处理的核心机制与实践‌ + +Go 语言通过轻量级并发模型和丰富的工具链,为高并发场景提供了高效解决方案。以下从 ‌核心机制‌、‌同步控制‌、‌设计模式‌ 三个维度详细说明: + +一、核心并发机制‌ + +Goroutine(协程)‌ + +轻量级线程‌:每个 Goroutine 初始仅占用 2KB 栈内存,可动态扩展,单机支持数万并发‌。 +快速启动‌:通过 go 关键字启动,语法简洁(如 go func() { ... })‌。 +调度优化‌:基于 ‌M 调度模型‌,由 Go runtime 在操作系统线程间智能分配任务,最大化 CPU 利用率‌。 + +Channel(通道)‌ + +通信与同步‌:通过 make(chan T) 创建通道,实现 Goroutine 间的数据传递与执行同步‌。 +缓冲与非缓冲‌: +go +Copy Code +ch := make(chan int) // 无缓冲通道(同步阻塞) +chBuffered := make(chan int, 3) // 缓冲容量为3 + +多路复用‌:select 语句监听多个通道,处理超时或优先任务‌。 +关闭机制‌:调用 close(ch) 通知接收方数据结束,避免死锁‌。 +二、同步控制工具‌ + +sync 包原语‌ + +互斥锁 Mutex‌:保护共享资源,避免竞态条件(如文件并发读写场景)‌。 +go +Copy Code +var mu sync.Mutex +mu.Lock() +defer mu.Unlock() // 确保解锁 + +读写锁 RWMutex‌:区分读/写操作,提升读多写少场景的性能‌。 +等待组 WaitGroup‌:协调多个 Goroutine 的完成状态‌。 +go +Copy Code +var wg sync.WaitGroup +wg.Add(2) // 等待2个子任务 +go task1(&wg) // 内部调用 wg.Done() +go task2(&wg) +wg.Wait() // 阻塞至所有任务完成 + + +原子操作 atomic‌ + +提供 Add、Load、Store 等方法,实现无锁并发计数或状态标记‌。 +三、并发设计模式‌ + +工作池(Worker Pool)‌ + +场景‌:限制并发数,避免资源耗尽(如数据库连接池)‌。 +实现‌: +go +Copy Code +jobs := make(chan Job, 100) // 任务队列 +for i := 0; i < 10; i++ { // 启动10个Worker + go worker(jobs, &wg) +} + + +扇入/扇出(Fan-in/Fan-out)‌ + +扇出‌:一个任务分发给多个 Goroutine 并行处理。 +扇入‌:合并多个通道结果(如聚合多个微服务API响应)‌。 +四、资源管理与最佳实践‌ + +错误与恢复‌ + +在 Goroutine 顶层使用 defer 和 recover() 捕获 panic,防止进程崩溃‌。 + +并发数控制‌ + +通过带缓冲通道限制最大并发数: +go +Copy Code +sem := make(chan struct{}, 100) // 最大并发100 +sem <- struct{}{} // 获取令牌 +defer func() { <-sem }() // 释放令牌 + + +优雅关闭‌ + +使用 context.Context 传递取消信号,实现超时或强制终止‌。 +总结‌ + +Go 语言的并发模型以 ‌Goroutine + Channel‌ 为核心,结合同步原语和设计模式,实现了高吞吐、低延迟的并发处理能力‌。开发者需重点关注 ‌资源竞争控制‌ 和 ‌生命周期管理‌,避免死锁与资源泄漏,确保系统稳定性‌。 + + + 类型选择(type switch) type switch 是 Go 中的语法结构,用于根据接口变量的具体类型执行不同的逻辑。 From 950cd34bbc0facc07b977ec0ed56781dee4f5ce7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 17 Apr 2025 09:21:45 +0800 Subject: [PATCH 057/156] Update ts.txt --- ts.txt | 71 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 71 insertions(+) diff --git a/ts.txt b/ts.txt index de3cb78..1360e4c 100644 --- a/ts.txt +++ b/ts.txt @@ -1,3 +1,74 @@ +lodash +var _ = require('lodash'); +循环 //lodash的times方法 + _.times(5,function(a){ + console.log(a); + }); +2、深层查找属性值 + var ownerArr = [{ + "owner": "Colin", + "pets": [{"name": "dog1"}, {"name": "dog2"}] + }, { + "owner": "John", + "pets": [{"name": "dog3"}, {"name": "dog4"}] + }]; + + + var lodashMap = _.map(ownerArr, 'pets[0].name'); + console.log('------- lodashMap -------'); + console.log(lodashMap); +3、深克隆对象 + var objB = _.cloneDeep(objA); +5、扩展对象 + Object.prototype.extend = function(obj) { + for (var i in obj) { + if (obj.hasOwnProperty(i)) { //判断被扩展的对象有没有某个属性, + this[i] = obj[i]; + } + } + }; + + var objA = {"name": "戈德斯文", "car": "宝马"}; + var objB = {"name": "柴硕", "loveEat": true}; + + objA.extend(objB); + console.log(objA); + + console.log(_.assign(objA, objB)); + +7、判断对象中是否含有某元素 + var smartPerson = { + 'name': '戈德斯文', + 'gender': 'male' + }, + smartTeam = ["戈德斯文", "杨海月", "柴硕", "师贝贝"]; + + + console.log(_.includes(smartPerson, '戈德斯文')); + console.log(_.includes(smartTeam, '杨海月')); + console.log(_.includes(smartTeam, '杨海月',2)); + +zod 验证 类型约束 +import { z } from 'zod'; + +const FormSchema = z.object({ + name: z.string().min(3), + email: z.string().email(), + password: z.string().min(8), +}); + +const formData = { name: 'John Doe', email: 'john@example.com', password: 'password123' }; +try { + const validatedForm = FormSchema.parse(formData); + console.log('表单验证通过:', validatedForm); +} catch (error) { + console.error('表单验证失败:', error); +} + +io-ts 是一个用于运行时类型系统,主要用于输入输出(IO)数据的解码和编码,io-ts 依赖于 fp-ts 库,如果版本不匹配,可能会导致编译错误或运行时错误。 + + + 接口(interface)与类型别名(type)的区别‌ ‌接口‌:定义对象结构,支持继承(extends)和声明合并(同名接口自动合并)‌13。 From 660f87a7f5cdbf49b4f03f5daa7e46d6ae7e3f36 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 17 Apr 2025 10:09:15 +0800 Subject: [PATCH 058/156] Update ts.txt --- ts.txt | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) diff --git a/ts.txt b/ts.txt index 1360e4c..d8cb3c9 100644 --- a/ts.txt +++ b/ts.txt @@ -1,3 +1,41 @@ +Lossless-JSON的主要作用是解析和字符串化JSON数据时,不会丢失数字信息,特别是处理大数字时能够保持精度。‌ +作用 + +Lossless-JSON的主要作用是解决原生JSON.parse和JSON.stringify在处理大数字时可能出现的精度损失问题。它能够精确地解析和字符串化大数字,保证在处理JSON数据时不会丢失任何数字信息。Lossless-JSON通过将数值存储为字符串的轻量级类LosslessNumber,避免了信息丢失 +yargs-parser‌是一个用于解析命令行参数的库,主要用于将命令行参数解析成一个对象,方便在Node.js应用程序中使用这些参数。 + +Wonka 的应用场景 + +Wonka 适用于多种场景,特别是在需要处理异步数据流或需要对数据进行复杂转换的场景中表现尤为出色: + + ‌前端开发‌:在现代前端框架中,如React或Vue,Wonka 可以用于处理复杂的用户交互事件流,如表单输入、按钮点击等。 + ‌后端开发‌:在Node.js环境中,Wonka 可以用于处理 HTTP 请求流、数据库查询结果流等。 + ‌数据处理‌:在数据科学或机器学习领域,Wonka 可以用于处理大规模数据集,进行数据清洗、转换和聚合‌1。 +import { stream } from 'wonka'; + +// 创建一个简单的流,模拟用户点击事件 +const clickStream = stream(() => { + let count = 0; + return { + subscribe(observer) { + const interval = setInterval(() => { + observer.next({ type: 'click', count }); + count++; + }, 1000); + return () => clearInterval(interval); + } + }; +}); + + + + +vueuse/core 是 Vue 3 生态系统中的一个库,它提供了一系列实用的 Composition API 函数,旨在简化 Vue 开发中的常见任务。vueuse/core 库由 Antfu 创建,并被广泛认为是 Vue 3 中最受欢迎的实用函数库之一。 +主要作用 + + 简化状态管理:通过提供诸如 useToggle, useLocalStorage, useMouse 等函数,简化了状态管理、事件处理和副作用管理等。 + + 提高代码可读性和复用性:通过提供一系列封装好的函数,开发者可以更容易地编写可读性和可维护性高的代码。 lodash var _ = require('lodash'); 循环 //lodash的times方法 From 29f8ff89aedc63a411be95084303b91d50a5aead Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 Date: Thu, 17 Apr 2025 11:18:37 +0800 Subject: [PATCH 059/156] Update ts.txt --- ts.txt | 121 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 121 insertions(+) diff --git a/ts.txt b/ts.txt index d8cb3c9..83fdfe2 100644 --- a/ts.txt +++ b/ts.txt @@ -1,3 +1,124 @@ + +Tauri是一个多语言通用工具包,用于构建跨平台的桌面应用程序。它结合了Web前端和系统后端技术,允许开发人员使用Rust和HTML的组合来创建应用程序。Tauri的主要作用包括‌: + ‌跨平台支持‌:Tauri允许开发人员使用Web技术(如HTML、CSS、JavaScript)来开发桌面应用程序,同时支持多个操作系统,如Windows、macOS和Linux。 + + +Vue 生态‌ +Element UI‌:Vue 2.0 的桌面端组件库,适合快速构建企业级应用‌。 +Vant‌:支持 Vue 及小程序的移动端组件库,提供轻量级交互组件‌。 + +Lodash‌:高性能 JavaScript 工具库,支持数组、对象等复杂操作‌。 +Ramda‌:函数式编程工具库,强调数据不可变性与函数组合‌。 +qs‌:轻量级 URL 参数解析与序列化工具‌。 +数据处理‌ +Day.js‌:轻量级日期处理库,API 与 Moment.js 兼容‌。 +Axios‌:基于 Promise 的 HTTP 请求库,支持浏览器与 Node.js‌。 +Big.js‌:高精度数学运算库,适用于金融等场景‌。 +动画库‌ +Animate.css‌:CSS3 动画库,提供预定义动画效果‌。 +Anime.js‌:轻量级 JavaScript 动画引擎,支持复杂时间线控制‌。 +交互优化‌ +FastClick‌:消除移动端点击 300ms 延迟的轻量库‌。 +Waves‌:实现点击波纹效果的 CSS/JS 库‌。 +Chart.js‌:轻量级图表库,支持线图、饼图等常见类型‌。 +Nodemon‌:自动重启 Node.js 服务的开发辅助工具‌。 +UUID‌:生成唯一标识符的标准库‌。 +File-saver‌:客户端文件下载与保存解决方案‌。 +js-xlsx‌:Excel 文件解析与生成库‌。 +选型建议 +企业级中后台‌:Ant Design + Axios + Lodash‌ +移动端应用‌:Vant + FastClick + Day.js‌ +数据可视化项目‌:Chart.js + Anime.js + NX‌ +Tern.js‌是一个用于JavaScript的代码分析引擎,主要作用是提供智能的代码补全、类型推断、文档查询等功能,旨在提升开发者的编码效率。Tern.js通过在项目中构建一个类型推断的数据库,帮助开发者获得更准确的代码提示和自动补全 +subscriptions-transport-ws 是一个用于在 WebSocket 协议上实现 GraphQL 订阅的库。它允许客户端订阅来自服务器的实时数据更新,这对于构建实时功能的应用程序非常有用,例如聊天应用、实时通知系统、股市数据流等。 +作用 实时数据更新:通过 WebSocket 连接,客户端可以实时接收来自服务器的数据更新,而不需要轮询服务器。 + +splitpanes +在前端开发中,使用分割窗格(split panes)是一种常见的需求,特别是在构建需要同时展示多个面板或视图的应用时。分割窗格允许用户通过拖动分隔线来调整各个面板的大小,从而实现灵活的布局。在Web开发中,有多种库和框架可以帮助实现这一功能,例如使用HTML和CSS原生方法、Bootstrap、或者专门的JavaScript库如Split.js + +quicktype-core‌是一个用于从JSON、JSON Schema、TypeScript和GraphQL查询中生成强类型模型和序列化器的工具。它支持多种编程语言,包括C#、Go、Swift、C++、Java和TypeScript等,使得在多种编程语言中以类型安全的方式处理JSON变得轻而易举‌ + +qs +序列化对象到查询字符串‌:使用qs.stringify方法可以将JavaScript对象转换为查询字符串。通过第二个参数,可以控制数组如何被序列化为查询字符串‌1。 +‌解析查询字符串到对象‌:使用qs.parse方法可以将查询字符串解析为JavaScript对象。通过第二个参数,可以控制解析行为,例如如何处理点号在键名中,或者限制数组的最大长度等‌。 +‌处理嵌套对象和数组‌:qs库支持深度嵌套对象的解析和序列化,能够处理复杂的查询参数‌。 + +RxJS的一些基本用法,包括创建Observable、订阅、使用操作符处理数据流以及使用Subject进行多播 +RxJS(Reactive Extensions for JavaScript)是一个使用可观测数据流进行异步编程和基于事件的编程的库。它提供了丰富的操作符来处理这些数据流,使得编写复杂和响应式的JavaScript程序变得更加简单和高效。 +import { of } from 'rxjs'; +import { map, filter } from 'rxjs/operators'; + // 创建一个Observable,发出数字1,2,3,4,5 +const source = of(1, 2, 3, 4, 5); + // 使用map操作符将每个值乘以2,然后使用filter操作符过滤出偶数 +const example = source.pipe( + map(val => val * 2), // 将每个值乘以2 + filter(val => val % 2 === 0) // 过滤出偶数 +); + // 订阅这个Observable并打印结果 +example.subscribe(val => console.log(val)); // 输出: 2, 4, 6, 8, 10 (乘以2后为偶数的结果) + + +import { Subject } from 'rxjs'; +import { take } from 'rxjs/operators'; // 需要导入take操作符来演示如何停止发射数据流 + const subject = new Subject(); // 创建一个Subject,可以广播值给多个观察者 +subject.subscribe({ + next: (v) => console.log(`observerA: ${v}`) +}); +subject.subscribe({ + next: (v) => console.log(`observerB: ${v}`) +}); + // 向所有观察者广播值1,2,3,然后停止广播(通过调用complete或者使用take操作符) +subject.next(1); +subject.next(2); +subject.next(3); +subject.complete(); // 或者使用 subject.pipe(take(3)).subscribe(...) 来自动完成订阅并在发出3个值后停止发射。 + +MiniSearch是一个轻量级的JavaScript全文搜索引擎库,适用于浏览器和Node.js环境。它的主要作用是帮助开发者快速实现全文搜索功能,支持自定义字段、模糊搜索和前缀搜索等功能,非常适合小型项目或需要快速集成搜索功能的应用 + +markdown-it是一款功能强大的Markdown解析器,主要用于将Markdown文本转换为HTML格式。它支持丰富的Markdown语法,包括标题、段落、列表、链接、图片等基本语法,以及表格、脚注、任务列表等扩展语法。通过配置和插件系统,markdown-it可以满足不同的解析需求,提供灵活的文档编辑体验 + +jsonpath-plus 是一个用于在JSON数据中导航和查询的库,它提供了一个类似于XPath的语法来提取数据。这个库扩展了标准的JSONPath语法,增加了对一些额外特性的支持,例如数组索引、自定义函数等。这对于在前端项目中处理复杂的JSON结构非常有用: + 数据提取:从复杂的JSON结构中提取特定数据。 + 条件查询:支持使用条件表达式来过滤和选择数据。 + 数组操作:可以处理数组中的元素,例如选择特定索引的元素或过滤数组。 + +const jsonpath = require('jsonpath-plus'); +const data = { /* JSON数据 */ }; +const titles = jsonpath({ path: '$.store.book[*].title', json: data }); +console.log(titles); // 输出: ["Moby Dick", "The Lord of the Rings"] + +shopify/lang-jsonc 是 Shopify 开发的一个库,它主要用于在 Shopify 主题和应用程序中解析和格式化 JSONC 代码。JSONC 是一种 JSON 超集,它在标准 JSON 的基础上添加了一些额外的特性,比如注释和尾随逗号。这使得 JSONC 在配置文件和设置中非常有用,特别是在 Shopify 主题和应用程序的开发中 + +unhead/vue 作用和例子 + +unhead 是一个 Vue 插件,主要用于在 Vue 3 应用程序中管理页面头部(head)的元数据,比如 、<meta> 标签等。这对于改善搜索引擎优化(SEO)、控制浏览器标签页的标题和图标等非常有用。 +作用 动态更新头部信息:允许你在 Vue 组件中动态地添加、修改或删除 <head> 中的内容,例如改变页面标题或添加新的 meta 标签。 + 组件驱动:通过 Vue 组件的方式管理头部信息,使得结构清晰、易于维护。 + 服务器端渲染(SSR)支持:对于使用 Nuxt.js 或其他支持 SSR 的 Vue 框架,unhead 能够无缝工作,确保头部信息在服务器端和客户端都能正确渲染 + +Esprima 是一个用于解析 JavaScript 代码的库,它可以将源代码转换为抽象语法树(AST) + +urql/core 的作用 + 查询和变更(Queries and Mutations):允许你执行 GraphQL 查询和变更(mutations)。 + 缓存管理:自动管理缓存,包括查询结果的缓存和更新。 + 订阅(Subscriptions):支持 GraphQL 订阅,可以实时接收数据更新。 + 批处理请求:自动批处理多个查询和变更以提高性能。 + 灵活的数据获取:可以通过钩子(hooks)或直接使用 API 在任何 React 组件中获取数据。 + + + +process +环境变量管理‌:process.env可以用来获取和设置环境变量。这在开发、测试和生产环境中非常有用,可以根据不同的环境变量来调整应用的行为。例如,可以通过设置NODE_ENV来区分开发环境和生产环境,从而应用不同的配置‌12。 +‌命令行参数获取‌:process.argv用于获取命令行参数,这对于调试和启动脚本时传递参数非常方便‌1。 +‌特殊参数获取‌:process.execArgv用于获取启动Node.js进程时使用的特殊参数,这对于调试和优化应用非常有帮助‌1。 +‌当前工作目录获取‌:process.cwd()返回当前工作目录的路径,这在处理文件路径时非常有用‌1。 +‌异步编程‌:process.nextTick(fn)用于将函数fn放入事件循环的下一个tick中执行,这对于处理异步操作非常高效‌ + +Paho MQTT 是一个开源的客户端库,用于实现 MQTT 协议。MQTT(消息队列遥测传输)是一种轻量级的发布/订阅消息传输协议,广泛用于物联网(IoT)和移动应用中,因为它允许设备在网络上以最小的带宽和资源消耗交换消息 + + + + Lossless-JSON的主要作用是解析和字符串化JSON数据时,不会丢失数字信息,特别是处理大数字时能够保持精度。‌ 作用 From 3d148e7c9512398f987f601406bdb49da9524c6d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 18 Apr 2025 12:36:20 +0800 Subject: [PATCH 060/156] Update go --- go | 8 ++++++++ 1 file changed, 8 insertions(+) diff --git a/go b/go index 2009927..9d44a83 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,11 @@ +// 接收者(a *Menu)​ +// ​作用:明确方法是 Menu 类型的成员方法,操作的是该类型的实例 +// 为什么用指针: +// 如果方法需要修改 Menu 的内部状态(如解析文件后更新字段),必须使用指针接收者。否则,方法操作的是副本,修改不会生效 +// 标识方法属于哪个对象 面向对象编程中的“类方法” +func (a *Menu) InitFromFile(ctx context.Context, menuFile string) error { + + Go 语言并发处理的核心机制与实践‌ Go 语言通过轻量级并发模型和丰富的工具链,为高并发场景提供了高效解决方案。以下从 ‌核心机制‌、‌同步控制‌、‌设计模式‌ 三个维度详细说明: From 36f5adedc8254ed43fce2aaaeae6e548fa5e5a82 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 18 Apr 2025 13:45:10 +0800 Subject: [PATCH 061/156] Update go --- go | 240 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 240 insertions(+) diff --git a/go b/go index 9d44a83..b5c0c8c 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,243 @@ +以下是一份针对 Go 语言开发的**高频面试题清单**,涵盖基础语法、并发模型、内存管理、设计模式等核心知识点,并附详细解答思路。适用于初级到高级岗位面试准备。 + +--- + +### **一、Go 基础** +#### 1. **切片(Slice)和数组(Array)的区别** +- **答案**: + 数组是固定长度的值类型,长度是类型的一部分(如 `[5]int` 和 `[3]int` 类型不同)。 + 切片是引用类型,动态长度,底层指向数组,由 `ptr`、`len`、`cap` 组成。 + **示例**: + ```go + var arr [3]int // 数组 + slice := []int{1,2} // 切片 + ``` + +#### 2. **`defer` 的执行顺序** +- **答案**: + `defer` 按后进先出(LIFO)顺序执行,但参数(如函数调用、变量值)在声明时确定。 + **示例**: + ```go + func main() { + a := 1 + defer fmt.Println(a) // 输出 1(a 的值在 defer 时确定) + a++ + } + ``` + +#### 3. **接口的动态类型和动态值** +- **答案**: + 接口变量存储两个信息:动态类型(实际类型)和动态值(值的副本或指针)。 + **示例**: + ```go + var i interface{} = "hello" + fmt.Println(i.(type)) // 输出 "string" + ``` + +#### 4. **`new` 和 `make` 的区别** +- **答案**: + `new(T)` 分配类型 `T` 的零值内存,返回指针 `*T`。 + `make(T, args)` 用于创建切片、映射、通道,并初始化内部结构,返回引用类型 `T`。 + **示例**: + ```go + p := new(int) // *int, 值为 0 + s := make([]int, 5) // 初始化长度为 5 的切片 + ``` + +--- + +### **二、并发与 Channel** +#### 1. **Goroutine 和线程的区别** +- **答案**: + Goroutine 是轻量级用户态线程,由 Go 调度器管理,切换成本低(MB 级栈,可动态扩缩)。 + 线程是 OS 调度的实体,切换成本高(KB 级栈,依赖内核)。 + +#### 2. **Channel 的阻塞和非阻塞操作** +- **答案**: + - 默认的 `ch <- x` 是阻塞写,通道满时挂起。 + - `select` + `default` 实现非阻塞: + ```go + select { + case ch <- x: + default: + // 非阻塞发送失败 + } + ``` + +#### 3. **`sync.WaitGroup` 的使用** +- **答案**: + 通过 `Add(n)` 添加计数,`Done()` 减少计数(等价于 `Add(-1)`),`Wait()` 阻塞直到计数为 0。 + **示例**: + ```go + var wg sync.WaitGroup + for i := 0; i < 5; i++ { + wg.Add(1) + go func() { + defer wg.Done() + // 任务逻辑 + }() + } + wg.Wait() + ``` + +#### 4. **死锁的常见场景** +- **答案**: + - Channel 未关闭且无数据,导致接收阻塞。 + - 多个 Goroutine 互相等待对方释放资源。 + **示例**: + ```go + ch := make(chan int) + <-ch // 阻塞(无发送方) + ``` + +--- + +### **三、内存管理与 GC** +#### 1. **Go 的垃圾回收机制(GC)** +- **答案**: + Go 使用**三色标记清除算法**(并发标记,STW 清除),从根对象(栈、全局变量)出发,标记可达对象,回收不可达对象。 + **优化点**:Go 1.5+ 实现并发 GC,减少 STW 时间。 + +#### 2. **内存逃逸分析** +- **答案**: + 编译器通过逃逸分析决定变量分配在栈还是堆。 + **触发逃逸的常见场景**: + - 返回局部变量的指针。 + - 变量大小不确定或过大。 + **示例**: + ```go + func foo() *int { + x := 10 // 逃逸到堆(返回指针) + return &x + } + ``` + +#### 3. **如何减少 GC 压力?** +- **答案**: + - 复用对象(如 `sync.Pool`)。 + - 避免频繁创建临时对象(如字符串拼接用 `strings.Builder`)。 + - 减少指针使用(降低扫描开销)。 + +--- + +### **四、依赖注入与设计模式** +#### 1. **依赖注入的常见实现方式(Go)** +- **答案**: + - 构造函数注入(推荐)。 + - 接口注入(解耦依赖)。 + - 使用框架(如 `wire`、`dig`)。 + **示例**: + ```go + type Service struct { + repo Repository + } + func NewService(repo Repository) *Service { + return &Service{repo} + } + ``` + +#### 2. **工厂模式 vs 单例模式** +- **答案**: + - **工厂模式**:根据输入动态创建对象,隐藏实例化细节。 + - **单例模式**:确保全局只有一个实例(如 `sync.Once`)。 + **示例**: + ```go + var instance *Singleton + func GetInstance() *Singleton { + once.Do(func() { instance = &Singleton{} }) + return instance + } + ``` + +--- + +### **五、系统设计与性能优化** +#### 1. **如何实现一个并发安全的队列?** +- **答案**: + - 使用 `channel`(天然并发安全)。 + - 或用 `sync.Mutex` 保护切片/链表。 + **示例**: + ```go + type SafeQueue struct { + mu sync.Mutex + items []int + } + func (q *SafeQueue) Push(item int) { + q.mu.Lock() + defer q.mu.Unlock() + q.items = append(q.items, item) + } + ``` + +#### 2. **如何定位内存泄漏?** +- **答案**: + - 使用 `pprof` 分析堆内存(`runtime.ReadMemStats`)。 + - 检查未释放的引用(如全局缓存未清理)。 + **示例**: + ```bash + go tool pprof -http=:8080 http://localhost:6060/debug/pprof/heap + ``` + +--- + +### **六、开放性问题** +1. **Go 的调度器(GMP 模型)如何工作?** + - **答案**:Goroutine(G)运行在逻辑处理器(P)上,P 绑定到 OS 线程(M)。调度器通过抢占式调度实现高效并发。 + +2. **如何优化 Go 服务的 HTTP 响应时间?** + - **答案**: + - 使用连接池(如 `http.Transport`)。 + - 启用压缩(`gzip`)。 + - 异步处理耗时操作(如用 `goroutine` + `channel`)。 + +--- + +### **模拟面试题练习** +#### 手写代码题: +1. **实现一个带超时的 HTTP 客户端** + ```go + func fetchWithTimeout(url string, timeout time.Duration) ([]byte, error) { + client := &http.Client{Timeout: timeout} + resp, err := client.Get(url) + if err != nil { + return nil, err + } + defer resp.Body.Close() + return io.ReadAll(resp.Body) + } + ``` + +2. **用 Channel 实现并发素数筛** + ```go + func sieve(n int) <-chan int { + out := make(chan int) + go func() { + for i := 2; i <= n; i++ { + isPrime := true + for p := range primes { + if p*p > i { + break + } + if i%p == 0 { + isPrime = false + break + } + } + if isPrime { + primes <- i + out <- i + } + } + close(out) + }() + return out + } + ``` + +--- + + + // 接收者(a *Menu)​ // ​作用:明确方法是 Menu 类型的成员方法,操作的是该类型的实例 // 为什么用指针: From 0f584f6c7a2ff1a99cf29ca11d5f894e22941ce8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 18 Apr 2025 14:03:36 +0800 Subject: [PATCH 062/156] Update go --- go | 227 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 227 insertions(+) diff --git a/go b/go index b5c0c8c..0b72f98 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,230 @@ +在 Go 语言中,指针是直接操作内存的关键工具,合理使用可以提升性能、实现数据共享和修改原始数据。以下是 Go 开发中指针的核心使用场景和用法详解: + +--- + +### **一、指针的核心作用** +1. **避免数据拷贝** + 传递大型结构体时,使用指针减少内存开销。 +2. **允许函数修改外部变量** + 函数默认传值,指针可修改原始数据。 +3. **实现数据共享** + 多个变量指向同一内存地址,共享数据状态。 + +--- + +### **二、指针的典型使用场景** + +#### 1. **结构体方法中修改接收者** +```go +type User struct { + Name string + Age int +} + +// 使用指针接收者修改原对象 +func (u *User) UpdateAge(newAge int) { + u.Age = newAge +} + +func main() { + user := User{Name: "Alice", Age: 25} + user.UpdateAge(30) // 隐式转换为 (&user).UpdateAge() + fmt.Println(user.Age) // 输出 30 +} +``` + +#### 2. **函数参数需要修改外部变量** +```go +func ModifyValue(ptr *int) { + *ptr = 100 // 通过指针修改原值 +} + +func main() { + value := 42 + ModifyValue(&value) + fmt.Println(value) // 输出 100 +} +``` + +#### 3. **避免大对象复制的性能损耗** +```go +type BigData struct { + // 假设包含大量字段 +} + +func ProcessData(data *BigData) { + // 对 data 的修改直接反映到原对象 +} + +func main() { + big := BigData{ /* 初始化大量数据 */ } + ProcessData(&big) // 传递指针,避免复制 +} +``` + +#### 4. **实现接口的“修改能力”** +```go +type Modifier interface { + Change() +} + +type Data struct { + Value int +} + +// 只有指针接收者才能实现 Modifier 接口的修改语义 +func (d *Data) Change() { + d.Value = 100 +} + +func main() { + var m Modifier + m = &Data{} // 必须使用指针 + m.Change() +} +``` + +#### 5. **与 nil 结合实现“可选参数”** +```go +type Config struct { + Timeout time.Duration +} + +func NewClient(opts *Config) { + if opts == nil { + opts = &Config{Timeout: 10 * time.Second} // 默认配置 + } + // 使用 opts... +} + +func main() { + client := NewClient(nil) // 使用默认配置 + customOpts := &Config{Timeout: 5 * time.Second} + client = NewClient(customOpts) // 使用自定义配置 +} +``` + +--- + +### **三、指针的注意事项** + +#### 1. **不要滥用指针** +- **小对象(如 int、bool)**:直接传值更高效。 +- **并发安全**:指针共享可能导致数据竞争,需配合 `sync.Mutex`。 + +#### 2. **nil 指针风险** +```go +var ptr *int +fmt.Println(*ptr) // panic: nil pointer dereference +``` +**解决方案**:初始化指针或使用零值检查。 + +#### 3. **指针与结构体内存布局** +```go +type Person struct { + Name string +} + +func main() { + p1 := Person{Name: "Bob"} + p2 := &p1 + p3 := new(Person) + fmt.Printf("%p %p\n", p2, p3) // 输出不同地址 +} +``` + +#### 4. **接口与指针的关系** +- **值类型实现接口**:只有值接收者可赋值给接口。 +- **指针类型实现接口**:只有指针接收者可赋值给接口。 +```go +type Writer interface { + Write(data []byte) +} + +type File struct{} + +// 值接收者实现接口 +func (f File) Write(data []byte) {} + +// 指针接收者实现接口 +func (f *File) Write(data []byte) {} + +func main() { + var w Writer + w = File{} // ✅ 值接收者 + w = &File{} // ✅ 指针接收者 +} +``` + +--- + +### **四、高级指针技巧** + +#### 1. **函数返回指针的延迟初始化** +```go +var globalConfig *Config + +func GetConfig() *Config { + if globalConfig == nil { + globalConfig = &Config{Timeout: 10 * time.Second} + } + return globalConfig +} +``` + +#### 2. **结构体嵌套指针实现组合** +```go +type Engine struct { + Power int +} + +type Car struct { + *Engine // 嵌套指针,Car 可直接访问 Engine 的字段 +} + +func main() { + car := Car{Engine: &Engine{Power: 200}} + fmt.Println(car.Power) // 输出 200 +} +``` + +#### 3. **与 Channel 结合实现生产者-消费者** +```go +func producer(ch chan<- *Data) { + for { + data := &Data{Value: rand.Intn(100)} + ch <- data // 发送指针到 Channel + } +} + +func consumer(ch <-chan *Data) { + for data := range ch { + fmt.Println(data.Value) + } +} +``` + +--- + +### **五、何时避免使用指针?** +1. **只读数据**:传递值更安全(避免意外修改)。 +2. **小型结构体**:如 `type Point struct { X, Y int }`,传值更快。 +3. **并发安全要求高**:值传递天然隔离协程。 + +--- + +### **总结** +| **场景** | **使用指针** | **不使用指针** | +|------------------------------|----------------------------|------------------------| +| 修改外部变量 | ✅ | ❌ | +| 大型结构体传参 | ✅(减少复制) | ❌(性能损耗) | +| 实现接口的修改语义 | ✅ | ❌(无法修改原对象) | +| 并发安全的数据共享 | ❌(需加锁) | ✅(值副本隔离) | +| 延迟初始化 | ✅(单例模式) | ❌ | + +合理使用指针,能让 Go 代码更高效灵活,但需警惕内存安全和并发风险。 + + 以下是一份针对 Go 语言开发的**高频面试题清单**,涵盖基础语法、并发模型、内存管理、设计模式等核心知识点,并附详细解答思路。适用于初级到高级岗位面试准备。 --- From 815d69319f9c7c4c486000429bb0aaa3e9cce3b0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 08:15:54 +0800 Subject: [PATCH 063/156] Update k8s --- k8s | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) diff --git a/k8s b/k8s index b932cda..b9c3031 100644 --- a/k8s +++ b/k8s @@ -1,3 +1,41 @@ +Cgroup 与 Namespace 的核心区别 +一、‌功能目标‌ +特性‌ ‌Namespace‌ ‌Cgroup‌ +核心作用‌ Namespace实现资源的‌视图隔离‌,使进程仅感知特定范围内的资源(如独立的进程树、网络栈等) ; Cgroup‌实现资源的‌用量控制‌,限制进程组对物理资源(CPU、内存等)的占用上限 +设计目标‌ Namespace提供独立运行环境,避免不同进程间的资源可见性冲突 ; Cgroup确保资源公平分配,防止单个进程或容器耗尽系统资源 +二、‌实现机制‌ +Namespace‌ +通过创建‌独立的系统资源视图‌(如 PID、Network、Mount 等命名空间),使不同命名空间内的进程无法感知彼此的存在。 +示例隔离类型: +PID Namespace‌:隔离进程 ID,容器内进程以独立 PID 运行。 +Network Namespace‌:隔离网络接口、IP 地址等网络资源。 + +Cgroup‌ +通过‌层级分组‌和‌子系统控制‌(如 CPU、内存、磁盘 I/O 等)限制进程组的资源使用量。 +核心组件: +Subsystem‌:资源控制器(如 cpu、memory 子系统)。 +Hierarchy‌:树状结构管理进程组间的资源继承关系。 +三、‌资源类型‌ +资源维度‌ ‌Namespace 的作用‌ ‌Cgroup 的作用‌ +CPU‌ Namespace不控制 CPU 分配,仅隔离进程的 CPU 视图 ; Cgroup 限制 CPU 使用时间、核数分配 +内存‌ Namespace不限制内存用量,仅隔离内存访问范围 ; Cgroup 限制内存用量上限,触发 OOM 时终止进程 +文件系统‌ Namespace隔离挂载点视图(Mount Namespace) ;Cgroup 限制磁盘读写速率或容量 +四、‌应用场景‌ + +Namespace 典型场景‌ +容器中运行独立进程树(如容器内 PID 1 进程)。 +为每个容器分配独立的网络栈(如 Docker 容器自定义 IP)。 + +Cgroup 典型场景‌ +限制容器内存用量防止宿主机崩溃。 +为高优先级任务分配更多 CPU 资源。 +五、‌协同关系‌ +互补性‌:Namespace 提供环境隔离,Cgroup 提供资源限制,二者共同保障容器的独立性和稳定性。 +依赖场景‌:若仅用 Namespace 隔离环境但无 Cgroup 限制资源,仍可能因资源争用导致系统崩溃。 +总结 +Namespace 是 Linux 内核的‌“隔离层”‌,通过限制进程的全局资源视图实现环境隔离;Cgroup 是‌“控制器”‌,通过硬性限制物理资源用量保障系统稳定性。二者是容器技术的核心基石,分别解决‌环境独立性‌和‌资源可控性‌问题。 + + 场景‌ ‌Flannel 职责‌ ‌kube-proxy 职责‌ 同节点 Pod 通信 通过 cni0 网桥直接转发 不参与 跨节点 Pod 通信 封装流量并维护路由规则 不参与 From a0fd713a0d48ba223c561bcd82b19c7e2d43fc23 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 08:31:15 +0800 Subject: [PATCH 064/156] Update vue.txt --- vue.txt | 69 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 69 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index 2479457..31bd905 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -19,3 +19,72 @@ Vue 3 支持 ‌Tree Shaking‌(按需引入模块),打包体积更小‌ ‌父子‌:props + $emit‌14。 ‌兄弟/跨级‌:事件总线(Event Bus)、provide/inject、Vuex/Pinia‌45。 ‌Vue 3 新增‌:defineProps、defineEmits 编译器宏‌2。 + + +行盒(Inline)与块盒(Block)的核心区别 +一、‌功能目标与显示方式‌ +特性‌ ‌行盒(Inline)‌ ‌块盒(Block)‌ +排列方式‌ 水平排列,与其他行盒共享同一行,宽度由内容决定 垂直排列,独占一行,宽度默认占满父容器 +内容范围‌ 仅容纳文本、行内元素或行块盒,不可嵌套块盒 可包含行盒、块盒及其他复杂内容 +二、‌尺寸控制与盒模型‌ + +行盒‌ + +宽高‌:由内容决定,无法直接设置 width 和 height,调整内容尺寸(如字体大小)可间接改变布局。 +盒模型‌:垂直方向的 padding 和 border 不占据布局空间(仅背景覆盖),水平方向有效。 +示例‌: +css +Copy Code +span { + padding: 10px; /* 水平方向生效,垂直方向不改变布局高度 */ + border: 1px solid red; +} + + +块盒‌ + +宽高‌:可自由设置 width 和 height,默认宽度占满父容器。 +盒模型‌:包含完整的 content、padding、border、margin,垂直和水平方向均影响布局。 +示例‌: +css +Copy Code +div { + width: 300px; + padding: 20px; /* 所有方向均占据空间 */ + margin: 10px auto; /* 水平居中 */ +} + +三、‌典型应用场景‌ + +行盒适用场景‌ + +文本段落中的部分样式(如 <span> 高亮关键词)。 +图标、按钮等需水平排列的小元素。 + +块盒适用场景‌ + +布局容器(如 <div> 包裹页面区块)。 +导航栏、列表项等需独占一行的组件。 +四、‌扩展类型:行块盒(Inline-Block)‌ +特性‌:结合行盒与块盒特点,可水平排列且支持设置宽高。 +应用‌: +css +Copy Code +.inline-block { + display: inline-block; + width: 100px; /* 生效 */ + vertical-align: middle; /* 控制垂直对齐 */ +} + +五、‌注意事项‌ +空白折叠‌:行盒之间连续的空白符(如换行、空格)会被折叠为单个空格。 +替换元素‌:<img>、<video> 等默认生成行盒,但宽高可设置(类似行块盒)。 +旧术语问题‌:避免使用“块级元素”“行内元素”等表述,改用“块盒”“行盒”以匹配 CSS 规范。 +总结 + +行盒与块盒是 CSS 布局的基础单位: + +行盒‌:轻量级水平排列,适合文本修饰与简单交互。 +块盒‌:结构化垂直布局,支撑复杂页面框架。 +核心差异‌:排列方向、尺寸控制能力、盒模型对布局的影响范围。 + From fde02e247ba6aaa5d89692f48918a1615b8701d4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 08:37:53 +0800 Subject: [PATCH 065/156] Update vue.txt --- vue.txt | 22 ++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 22 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index 31bd905..b12207f 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,25 @@ +CSS 的核心两项 +一、‌盒模型(Box Model)‌ + +盒模型定义了元素的‌尺寸计算规则‌,包含四个层级结构:content(内容区)、padding(内边距)、border(边框)、margin(外边距)。 + +块盒(Block)‌:通过 width 和 height 设置内容区尺寸,完整包含 padding 和 border,垂直方向 margin 会叠加。 +行盒(Inline)‌:宽高由内容决定,无法直接设置 width 和 height,垂直方向的 padding 和 border 不占据布局空间(仅水平方向生效)。 +二、‌显示模式(Display Mode)‌ + +通过 display 属性控制元素的‌布局行为‌,决定元素在文档流中的排列方式与交互规则: + +块级显示(Block)‌:独占一行,可设置宽高,默认宽度为父容器 100%。 +行内显示(Inline)‌:水平排列,宽高由内容撑开,无法设置垂直方向 margin 和 padding。 +行内块(Inline-Block)‌:兼具块级可设宽高与行内水平排列的特性,如 <img>、<input> 等元素默认此模式。 +核心作用总结 +特性‌ ‌盒模型‌ ‌显示模式‌ +布局控制‌ 决定元素占据的实际空间(包含内容、间距、边框) 决定元素排列方式(独占行或水平排列)及尺寸控制能力 +设计意义‌ 统一元素尺寸计算规则,避免布局错位 通过 display 属性灵活切换元素的渲染逻辑,适配不同场景需求 +典型应用 +盒模型‌:精确控制元素间距(如导航栏按钮间距)或实现等高布局(通过 padding 和 margin 调整)。 +显示模式‌:用 inline-block 实现水平菜单项,或通过 block 构建页面容器结构。 + shallowRef是Vue3中的一个响应式API,用于创建浅层响应式对象。与ref不同,shallowRef仅对.value属性进行响应式跟踪,不会递归处理嵌套对象。这意味着修改嵌套属性时不会触发视图更新 性能敏感场景‌:优先用于深层嵌套对象、大数据集合以减少递归追踪开销‌14。 ‌数据不可变或外部集成‌:适用于仅需监听整体引用变化的场景‌27。 From b02e5531acecb0166fa1772cd2c38d0d9e7e6111 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 08:55:22 +0800 Subject: [PATCH 066/156] Update vue.txt --- vue.txt | 25 +++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 25 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index b12207f..f11a01a 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,28 @@ +CSS核心两大块: +css 属性值计算过程包括(层叠,继承) +视觉格式化模型(盒模型,包含块,流式布局,浮动布局,BFC) + + +BFC +1、概念 +https://blog.csdn.net/Cui_7788/article/details/103135878?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-103135878-blog-121292449.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base6&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=2 +BFC:块级格式化上下文,是页面中的一块渲染区域,有一套自己的渲染规则,决定子元素如何定位,以及和其他元素的关系和相互作用 +2、作用 + +作用:可以将BFC理解成一个箱子,不会影响箱子外部,解决传统布局带来的问题 + +传统布局问题: +相邻块元素的垂直外边距合并:两个盒子设置BFC +嵌套块元素的垂直外边距塌陷:父级盒子设置BFC,父元素position +浮动流造成父级元素高度坍塌:父级盒子设置BFC +浮动元素覆盖:非浮动元素设置BFC +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44706267/article/details/121292449 + + CSS 的核心两项 一、‌盒模型(Box Model)‌ From 0c0f78624d101d56866482159d363f21a7e2114f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 09:02:05 +0800 Subject: [PATCH 067/156] Update vue.txt --- vue.txt | 62 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 62 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index f11a01a..febd9b0 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,65 @@ +html渲染过程:下面步骤:解析html,样式计算,布局,分块,绘制,分层,光栅化. +前端页面渲染核心流程详解 + +以下是浏览器渲染页面的核心步骤及其技术细节,按执行顺序梳理: + +一、‌解析 HTML‌ +DOM 树构建‌ +渲染主线程将 HTML 字符串逐行解析为 ‌DOM 树‌(Document Object Model),每个 HTML 标签对应一个 DOM 节点。 +预解析优化‌:预解析线程提前扫描 HTML 文档,优先下载外部 CSS 和 JS 文件,避免主线程阻塞。 + +阻塞与执行‌ +解析过程中遇到 <script> 标签时,默认会暂停 HTML 解析以加载和执行 JS 代码(除非标记 async 或 defer)。 +<link> 标签引入的 CSS 文件会被并行下载,但不会阻塞 HTML 解析(除非内联样式或未使用预加载)。 +二、‌样式计算(Style Calculation)‌ +CSSOM 构建‌ +解析 CSS 文件(包括浏览器默认样式、内联样式、外部样式)生成 ‌CSSOM 树‌(CSS Object Model)。 +样式属性通过层叠(优先级计算)和继承规则确定最终值。 +Computed Style 生成‌ +将 DOM 树与 CSSOM 树结合,为每个 DOM 节点计算最终样式(如颜色、字体大小等),生成带样式的 DOM 树。 +三、‌布局(Layout)‌ +布局树(Render Tree)构建‌ +基于带样式的 DOM 树生成 ‌布局树‌,仅包含可见元素(如隐藏元素、<head> 等被排除)。 +节点尺寸和位置通过盒模型(width、margin 等)精确计算。 + +布局计算规则‌ +块级元素按垂直方向排列,行内元素按水平排列,遵循流式布局规则。 +四、‌分层(Layering)‌ +分层策略‌ +将页面划分为多个独立层级(如滚动容器、动画元素、定位元素等),提升渲染效率。 +分层决策依据:z-index、opacity、transform 等属性。 +优化意义‌ +仅更新受影响层级,避免全页面重绘(如滚动时仅更新特定层)。 + +五、‌绘制(Paint)‌ +绘制指令生成‌ +主线程为每个图层生成 ‌绘制指令集‌(如绘制矩形、文本等操作的详细描述)。 +示例指令:绘制红色矩形(位置、尺寸、颜色等参数)。 +提交至合成线程‌ +主线程将绘制指令提交给 ‌合成线程‌,后续渲染流程由合成线程接管。 + +六、‌分块(Tiling)与光栅化(Rasterization)‌ +分块处理‌ +合成线程将每个图层划分为 ‌图块‌(Tile,通常为 256x256 或 512x512 像素),优先处理靠近视口的图块。 +分块支持“懒加载”式渲染,提升长页面滚动性能。 + +光栅化执行‌ +GPU 加速‌:光栅化线程(通常由 GPU 执行)将矢量绘制指令转换为 ‌像素数据‌,存储为位图。 +复杂效果(如阴影、渐变)在此阶段完成像素级计算。 +七、‌合成与呈现(Composite & Display)‌ +合成操作‌ +合成线程将光栅化后的图块按层级顺序组合成完整页面图像。 +提交至显示系统‌ +最终图像通过 ‌GPU 进程‌ 提交给操作系统或显示器驱动,完成屏幕刷新。 +关键优化点 +减少重排(Reflow)与重绘(Repaint)‌ +布局和绘制阶段开销大,应避免频繁修改样式或 DOM 结构。 +利用分层与合成‌ +使用 transform 或 opacity 实现动画,可跳过布局和绘制阶段,直接由合成线程处理。 +分块与光栅化并行‌ +多线程协作(主线程、合成线程、光栅化线程)提升渲染效率。 + + CSS核心两大块: css 属性值计算过程包括(层叠,继承) 视觉格式化模型(盒模型,包含块,流式布局,浮动布局,BFC) From 757d0c89abd67c6da0f7ded5f8d57dba44506334 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 09:13:29 +0800 Subject: [PATCH 068/156] Update vue.txt --- vue.txt | 81 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 81 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index febd9b0..c55077b 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,84 @@ +样式计算完整示例 +场景描述 + +假设有以下 HTML 和 CSS 代码: + +html +Copy Code +<!DOCTYPE html> +<html> +<head> + <style> + div { color: red; } + .text { color: blue; } + #title { color: green; } + </style> +</head> +<body> + <div id="title" class="text" style="color: yellow;">Hello World</div> +</body> +</html> + +浏览器样式计算过程 +步骤 1:收集所有样式规则‌ + +浏览器会收集所有可能影响元素的样式来源,优先级从低到高依次为: + +浏览器默认样式(如 <div> 默认 display: block) +开发者定义的样式(<style> 标签或外部 CSS) +内联样式(style 属性) + +本例中涉及以下规则: + +css +Copy Code +div { color: red; } /* 标签选择器 */ +.text { color: blue; } /* 类选择器 */ +#title { color: green; } /* ID选择器 */ +style="color: yellow;" /* 内联样式 */ + +步骤 2:计算选择器优先级(Specificity)‌ + +优先级计算公式:[内联, ID, 类/伪类/属性, 标签],数值越大优先级越高。 + +规则‌ ‌优先级值‌ +div { color: red; } [0,0,0,1] +.text { color: blue; } [0,0,1,0] +#title { color: green; } [0,1,0,0] +style="color: yellow;" [1,0,0,0] + +结论‌:内联样式优先级最高,最终 color: yellow 胜出。 + +步骤 3:处理继承与默认值‌ + +某些属性(如 color、font-size)会继承父元素的值,但本例中 <div> 是根元素,无父级继承。 + +如果删除内联样式,优先级顺序为:#title > .text > div,最终颜色为 green。 +如果删除所有样式,浏览器默认颜色为 black。 +步骤 4:生成 Computed Style‌ + +最终应用到 <div> 的样式计算结果: + +css +Copy Code +color: yellow; /* 来自内联样式 */ +display: block; /* 来自浏览器默认样式 */ + +关键机制总结 + +优先级(Specificity)‌: + +内联样式 > ID选择器 > 类/伪类选择器 > 标签选择器‌ +同类规则比较时,后定义的样式覆盖先定义的(源码顺序) + +继承性‌: +color、font、line-height 等属性默认继承 +width、margin、padding 等属性默认不继承 +默认值‌: +未被任何规则覆盖的属性使用浏览器默认值(如 display: block) + + + html渲染过程:下面步骤:解析html,样式计算,布局,分块,绘制,分层,光栅化. 前端页面渲染核心流程详解 From d3828ba1bf62829629c8572a8f83d635e24ab1bc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 13:51:21 +0800 Subject: [PATCH 069/156] Update springcloud --- springcloud | 52 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 52 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index fc93b72..4fd68bf 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,55 @@ +服务发现与配置管理面试题详解 +一、‌服务发现核心机制‌ + +核心流程与机制‌ +注册流程‌:服务提供者启动时向注册中心(如 Nacos、Eureka)发送注册请求,携带服务名、IP、端口等元数据。 +健康检查‌:通过心跳机制(默认间隔 30s,超时 90s)监控服务状态,异常实例自动剔除。 +服务拉取‌:消费者从注册中心拉取服务列表并缓存本地,后续调用基于本地缓存(减少注册中心压力)。 + +常见面试题‌ +Q1:服务发现的核心作用?‌ +答:解耦服务提供者与消费者,实现动态路由与负载均衡,避免硬编码地址。 +Q2:Nacos 与 Eureka 的差异?‌ +协议支持‌:Nacos 支持 HTTP/DNS/gRPC,Eureka 仅 HTTP。 +数据一致性‌:Nacos 支持 AP(默认)和 CP 模式,Eureka 仅 AP。 +Q3:服务剔除的触发条件?‌ +答:未按时发送心跳、主动下线请求或注册中心主动健康检查失败。 + +二、‌配置管理核心机制‌ +核心流程与机制‌ +配置存储‌:配置中心(如 Nacos、Spring Cloud Config)集中管理配置项,支持多环境(dev/test/prod)隔离。 +动态更新‌:客户端监听配置变更,通过长轮询或事件推送实时生效(无需重启服务)。 +版本控制‌:支持历史版本回滚与配置差异对比,降低配置错误风险。 + +常见面试题‌ +Q1:动态配置如何实现不重启生效?‌ +答:客户端通过 @RefreshScope 注解(Spring Cloud)或监听器(Nacos)重新加载配置,结合本地缓存减少性能开销。 +Q2:配置中心如何保证数据一致性?‌ +Nacos‌:基于 Raft 协议实现集群数据同步(CP 模式)或异步复制(AP 模式)。 +Spring Cloud Config‌:依赖 Git 仓库的版本控制能力,强一致性需结合消息总线(如 Spring Cloud Bus)。 +Q3:多环境配置管理方案?‌ +答:通过命名空间(Nacos)或 Profile(Spring Cloud)隔离不同环境配置,结合 Git 分支管理实现版本控制。 +三、‌高频进阶问题‌ + +服务发现与负载均衡的协作‌ + +注册中心提供实例列表,客户端负载均衡器(如 Ribbon)基于策略(轮询、权重、随机)选择目标实例。 + +配置中心高可用设计‌ +集群部署‌:Nacos 通过多节点集群 + 数据分片提升可用性。 +容灾备份‌:定期快照备份配置数据,支持故障时快速恢复。 + +服务治理的扩展能力‌ + +动态路由‌:结合 API 网关(如 Spring Cloud Gateway)实现基于服务名的智能路由。 +熔断降级‌:通过 Sentinel 或 Hystrix 监控服务健康状态,异常时触发熔断策略。 +总结 +模块‌ ‌核心考点‌ ‌关联技术栈‌ +服务发现‌ 注册/心跳/剔除机制、AP与CP模式对比、负载均衡协作 Nacos、Eureka、Consul +配置管理‌ 动态更新原理、多环境隔离、数据一致性方案 Nacos、Spring Cloud Config + + + ​灰度发布如何实现? ​步骤: 在 Gateway 中根据请求头(如 version)路由到不同服务版本 From ec828a223ea6a4c76d393f00f8138e89ebc2d780 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 13:51:50 +0800 Subject: [PATCH 070/156] Create go-resources --- go-resources | 68 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 68 insertions(+) create mode 100644 go-resources diff --git a/go-resources b/go-resources new file mode 100644 index 0000000..3932f12 --- /dev/null +++ b/go-resources @@ -0,0 +1,68 @@ +GitHub 上学习 Go 开发的精选仓库推荐 + +以下整理了 GitHub 上适合学习 Go 语言开发的优质仓库,涵盖‌基础语法、框架工具、实战项目‌等方向,结合高星标项目与社区推荐,助你高效进阶。 + +一、‌基础学习与核心库‌ + +golang/go‌ + +简介‌:Go 语言官方仓库,包含语言标准库源码、文档及示例代码,是学习底层实现的首选资源。 +亮点‌:通过阅读 src 目录下的标准库代码(如 net/http)深入理解 Go 设计思想。 + +avelino/awesome-go‌ + +简介‌:Go 生态的“百科全书”,分类整理了大量框架、库和工具(如 Web 框架、数据库驱动等)。 +学习建议‌:按需筛选工具库(如日志库 zap、配置管理 viper),结合文档快速上手实践。 + +golang-developer-roadmap‌ + +简介‌:2020 年更新的 Go 开发者学习路线图,涵盖语法基础、并发编程、微服务等核心知识点。 +适用场景‌:为新手提供结构化学习路径,避免盲目探索。 +二、‌框架与工具‌ + +gin-gonic/gin‌ + +简介‌:高性能 HTTP Web 框架,支持中间件、路由分组等特性,适合快速构建 RESTful API。 +示例代码‌: +go +Copy Code +r := gin.Default() +r.GET("/ping", func(c *gin.Context) { + c.JSON(200, gin.H{"message": "pong"}) +}) +r.Run() + + +go-zero‌ + +简介‌:云原生微服务框架,内置服务治理、链路追踪等功能,适合中大型项目开发。 +优势‌:通过 CLI 工具生成项目脚手架,提升开发效率。 + +etcd-io/etcd‌ + +简介‌:分布式键值存储系统,广泛用于服务发现、配置共享等场景,学习分布式系统的经典案例。 +实践建议‌:结合 Kubernetes 等容器编排工具理解其应用场景。 +三、‌实战项目与案例‌ + +go-admin-team/go-admin‌ + +简介‌:基于 Gin + Vue 的权限管理系统,涵盖用户管理、角色分配等模块,适合学习前后端分离架构。 +学习重点‌:研究 RBAC(基于角色的访问控制)实现与 JWT 鉴权机制。 + +fatedier/frp‌ + +简介‌:内网穿透工具,通过 Go 实现高效的端口映射与流量转发。 +技术亮点‌:学习 TCP/UDP 协议处理与网络编程实践。 + +kubernetes/kubernetes‌ + +简介‌:容器编排系统核心组件,部分模块(如 kubelet)由 Go 编写,适合进阶学习高并发与分布式设计。 +四、‌学习资源整合‌ +类型‌ ‌推荐仓库‌ ‌核心价值‌ +代码示例‌ gobyexample 通过简洁示例快速掌握语法与并发模型 +开源书籍‌ 《The Go Programming Language》 系统学习 Go 语言设计与最佳实践 +算法实现‌ TheAlgorithms/Go 经典算法与数据结构的 Go 实现 +总结 +新手入门‌:优先学习 golang/go 与 awesome-go,结合 gobyexample 实践基础语法。 +进阶开发‌:通过 gin、go-zero 等框架构建项目,并研究 etcd、Kubernetes 等分布式系统实现。 +持续提升‌:参与开源项目(如 frp)或复刻企业级案例(如 go-admin),积累工程经验。 From 87754747992c078f13a2227ef2f52e2539b68a13 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 08:43:30 +0800 Subject: [PATCH 071/156] Create netty --- netty | 74 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 74 insertions(+) create mode 100644 netty diff --git a/netty b/netty new file mode 100644 index 0000000..25b5fd9 --- /dev/null +++ b/netty @@ -0,0 +1,74 @@ +Netty 高频面试题整理(2025年最新版) +一、核心概念与特点 + +Netty 是什么?‌ +Netty 是基于 Java NIO 构建的异步事件驱动网络框架,用于快速开发高性能、可维护的协议服务器和客户端。核心特性包括异步非阻塞、零拷贝技术、高度可定制协议栈、支持多种传输协议(如 TCP、UDP、HTTP 等)。 + +Netty 的优势‌ + +高性能‌:通过事件循环、内存池、零拷贝等技术优化吞吐量和延迟。 +易用性‌:封装了 JDK NIO 的复杂性,提供简洁的 API。 +稳定性‌:修复 JDK NIO 的 BUG(如 epoll 空轮询导致的 CPU 占用飙升)。 +扩展性‌:通过 ChannelHandler 灵活扩展协议和业务逻辑。 +二、网络基础与 NIO + +BIO、NIO、AIO 的区别‌ + +BIO‌:同步阻塞,一个连接一个线程,适合连接数少、数据量大的场景(如文件传输)。 +NIO‌:同步非阻塞,多路复用器轮询事件,适合高并发短连接(如聊天服务器)。 +AIO‌:异步非阻塞,OS 完成 I/O 后通知应用,适合长连接重操作(如相册服务器)。 + +TCP 粘包/拆包问题‌ + +原因‌:TCP 是字节流协议,无明确消息边界。 +解决‌:Netty 提供编解码器(如 LengthFieldBasedFrameDecoder)自动处理,通过定长、分隔符或包头声明长度。 +三、Netty 核心组件 + +核心组件作用‌ + +Channel‌:封装网络连接,支持异步 I/O 操作。 +EventLoop‌:事件循环线程,处理连接、读写等事件。 +ChannelPipeline‌:责任链模式管理多个 ChannelHandler(编解码、业务逻辑)。 +ByteBuf‌:高效内存管理,支持堆外内存和内存池复用。 + +Reactor 线程模型‌ + +单线程模型‌:所有事件由单个 EventLoop 处理,适用于低并发。 +多线程模型‌:Boss 线程接收连接,Worker 线程处理 I/O。 +主从多线程模型‌:Boss 组和 Worker 组分离,适合高并发场景。 +四、高级特性与优化 + +零拷贝技术‌ + +DirectBuffer‌:直接使用堆外内存,减少 JVM 堆与 OS 内存间的拷贝。 +CompositeByteBuf‌:合并多个缓冲区,避免数据复制。 + +内存管理‌ + +内存池‌:重用 ByteBuf 对象,减少 GC 压力。 +引用计数‌:显式释放资源,防止内存泄漏。 +五、常见问题与场景 + +Netty 应用场景‌ + +RPC 框架(如 Dubbo)、HTTP 服务器、即时通讯、消息推送等。 + +如何保证可靠性?‌ + +心跳机制‌:检测连接存活状态。 +重连机制‌:自动处理断线重连。 +流量整形‌:控制数据发送速率。 +六、与 JDK NIO 对比 + +原生 NIO 的缺陷‌ + +API 复杂(需掌握 Selector、Channel、Buffer 等)。 +需自行处理粘包/拆包、空轮询 BUG 等。 +多线程编程复杂度高。 + +Netty 的改进‌ + +封装 NIO 细节,提供开箱即用的编解码器和工具类。 +内置可靠性机制(如心跳、重连)。 + +以上内容综合了 Netty 的核心知识点,覆盖基础概念、底层原理、性能优化及实际应用场景,适合面试前的系统性复习。 From e63f11f4bc21366ea8032daeb9946dbc9b102d5c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 08:58:49 +0800 Subject: [PATCH 072/156] Update netty --- netty | 72 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 71 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/netty b/netty index 25b5fd9..9191a0a 100644 --- a/netty +++ b/netty @@ -1,3 +1,4 @@ + Netty 高频面试题整理(2025年最新版) 一、核心概念与特点 @@ -71,4 +72,73 @@ Netty 的改进‌ 封装 NIO 细节,提供开箱即用的编解码器和工具类。 内置可靠性机制(如心跳、重连)。 -以上内容综合了 Netty 的核心知识点,覆盖基础概念、底层原理、性能优化及实际应用场景,适合面试前的系统性复习。 +2025年高级Netty面试题精选(含深度解析) +一、线程模型与性能优化 + +Netty如何通过线程模型优化百万级并发连接?‌ +采用主从Reactor多线程模型:BossGroup负责接收连接,WorkerGroup处理I/O事件,业务逻辑可独立线程池处理。 + +优化点‌:通过NioEventLoopGroup配置线程数(建议Worker线程数为CPU核数×2),避免线程竞争;使用ChannelOption.SO_BACKLOG调整连接队列长度。 + +如何利用Netty实现零拷贝优化大文件传输?‌ + +底层机制‌:通过FileRegion直接调用FileChannel.transferTo(),利用操作系统级DMA技术绕过用户态内存复制。 +扩展优化‌:结合CompositeByteBuf合并多个缓冲区,减少内存碎片。 +二、协议与编解码深度设计 + +如何设计一个高性能的自定义二进制协议?‌ + +框架‌:定义协议头(魔数、版本、长度字段) + 协议体(业务数据)。 +实现‌:继承ByteToMessageDecoder实现解码器,处理粘包/拆包;使用LengthFieldPrepender自动添加长度字段。 + +Netty如何支持WebSocket的长连接心跳保活?‌ + +心跳机制‌:通过IdleStateHandler检测读写空闲,触发自定义心跳包(Ping/Pong帧)。 +容错设计‌:结合WebSocketServerProtocolHandler自动处理协议升级和帧分片。 +三、内存管理与资源调优 + +Netty内存泄漏的排查与修复方法?‌ + +检测工具‌:启用-Dio.netty.leakDetectionLevel=paranoid参数,输出泄漏对象堆栈。 +修复策略‌:确保ByteBuf引用计数释放(release()),避免ChannelHandler中未释放的缓冲区累积。 + +堆外内存(Direct Memory)溢出的根本原因及解决方案?‌ + +原因‌:未正确释放DirectByteBuf或未限制最大内存分配(-XX:MaxDirectMemorySize)。 +解决‌:使用内存池(PooledByteBufAllocator)复用缓冲区,限制单次分配大小。 +四、高可用与分布式场景 + +如何设计Netty集群实现负载均衡与故障转移?‌ + +方案‌:使用ZooKeeper/Etcd注册服务节点,客户端通过一致性哈希算法选择连接。 +容灾‌:结合ConnectionListener监听断连事件,自动切换备用节点。 + +Netty在分布式RPC框架中的核心作用?‌ + +职责‌:处理网络通信、协议编解码、异步响应回调。 +优化点‌:使用FastThreadLocal替代JDK原生ThreadLocal,减少线程竞争。 +五、高级特性与扩展 + +如何实现Netty与Kafka的高吞吐量集成?‌ + +批处理优化‌:通过Channel.writeAndFlush()批量发送消息,减少I/O次数。 +背压控制‌:使用Channel.isWritable()检测写入状态,避免生产者过载。 + +Netty如何支持SSL/TLS双向认证与性能调优?‌ + +实现‌:添加SslHandler并配置密钥库/信任库,启用OpenSSL引擎(如Netty-tcnative)提升加密性能。 +调优‌:设置SSLEngine的会话缓存(Session Resumption)减少握手开销。 +六、源码级问题 + +Netty事件循环(EventLoop)如何避免JDK NIO的空轮询问题?‌ + +源码策略‌:在NioEventLoop.run()中统计Selector.select()调用次数,检测到空轮询超过阈值时重建Selector。 + +Pipeline责任链的传播机制如何实现高效拦截?‌ + +设计原理‌:通过AbstractChannelHandlerContext.invokeChannelRead()递归调用下一个Handler,结合@Sharable注解复用无状态Handler。 +七、前沿技术结合 +Netty如何与Reactive编程(如Project Reactor)结合?‌ +异步适配‌:将ChannelFuture转换为Mono/Flux,实现响应式背压控制。 +性能对比‌:相比传统回调,响应式模型更易维护但需权衡上下文切换开销。 + From b0af7c0774daadf1b9b245115b5d98e23701800e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 09:33:30 +0800 Subject: [PATCH 073/156] Update go --- go | 83 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 83 insertions(+) diff --git a/go b/go index 0b72f98..ee57727 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,86 @@ +Go 语言中的 select 语句详解 +一、定义与基本语法 + +select 是 Go 语言中处理多个通道(channel)操作的控制结构,用于在多个通道的发送或接收操作中选择一个就绪的通道执行。其语法类似 switch,但专为通道设计。 + +go +Copy Code +select { +case <-ch1: // 从 ch1 接收数据 + fmt.Println("ch1 ready") +case ch2 <- data: // 向 ch2 发送数据 + fmt.Println("ch2 ready") +case <-time.After(time.Second): // 超时控制 + fmt.Println("timeout") +default: // 所有通道未就绪时执行(可选) + fmt.Println("no channel ready") +} + +二、核心工作原理 + +执行流程‌ + +检查所有 case 中的通道操作是否就绪(可读或可写)。 +若无通道就绪:若有 default 分支则立即执行,否则阻塞等待。 +若仅一个通道就绪:执行对应的 case 代码块。 +若多个通道就绪:随机选择一个执行,保证公平性。 + +随机公平策略‌ +Go 的 select 采用随机算法选择就绪的 case,避免因固定顺序导致某些通道“饥饿”。 + +三、适用场景 + +超时控制‌ +结合 time.After 实现超时逻辑,避免永久阻塞。 + +go +Copy Code +select { +case <-ch: + fmt.Println("received") +case <-time.After(3 * time.Second): + fmt.Println("timeout") +} + + +非阻塞通信‌ +使用 default 分支实现无阻塞的通道操作。 + +go +Copy Code +select { +case ch <- data: + fmt.Println("sent") +default: + fmt.Println("channel full") +} + + +多路复用‌ +同时监听多个通道,优先处理就绪的通道事件。 + +处理通道异常‌ +避免因通道满或空导致的阻塞,提高程序健壮性。 + +四、关键特性与注意事项 + +通道操作限制‌ +select 的每个 case 必须为通道的发送或接收操作,不可包含其他逻辑。 + +空 select 语句‌ +空的 select{} 会导致永久阻塞,常用于等待 goroutine 结束。 + +通道求值顺序‌ +所有 case 中的通道表达式会在 select 执行前被求值,但具体执行顺序由运行时决定。 + +五、性能与底层机制 +高效性‌:select 通过多路复用技术(如 epoll、kqueue)实现低延迟监听,适用于高并发场景。 +无锁设计‌:Go 运行时通过无锁算法和事件通知机制优化性能,减少线程竞争。 + + + + + 在 Go 语言中,指针是直接操作内存的关键工具,合理使用可以提升性能、实现数据共享和修改原始数据。以下是 Go 开发中指针的核心使用场景和用法详解: --- From a2e0f55e9409e4fcb2efc35cf157a4b7e97a817f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 10:20:22 +0800 Subject: [PATCH 074/156] Update go --- go | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) diff --git a/go b/go index ee57727..cfbbd09 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,24 @@ + +阻塞与非阻塞‌ + 默认情况下,通道操作是‌阻塞的‌:发送操作会阻塞,直到数据被接收;接收操作会阻塞,直到有数据可读 +func worker(done chan bool) { + // 模拟耗时任务 + time.Sleep(2 * time.Second) + done <- true // 发送完成信号 +} + +func main() { + done := make(chan bool) + go worker(done) + <-done // 阻塞等待,直到 worker 发送信号 + fmt.Println("Worker finished") +} + + + + + + Go 语言中的 select 语句详解 一、定义与基本语法 From 2c1d026fd81058c117d3830a27d7a8413c7cc116 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 10:28:19 +0800 Subject: [PATCH 075/156] Update go --- go | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/go b/go index cfbbd09..9b3b1bb 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,4 @@ +一个非空的通道也是可以关闭的, 并且,通道中剩下的值仍然可以被接收到。 阻塞与非阻塞‌ 默认情况下,通道操作是‌阻塞的‌:发送操作会阻塞,直到数据被接收;接收操作会阻塞,直到有数据可读 From 825dd4b4d81e91b9f112ee3a24d91d5d9c00e909 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 10:49:21 +0800 Subject: [PATCH 076/156] Update go --- go | 156 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 156 insertions(+) diff --git a/go b/go index 9b3b1bb..39bee47 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,159 @@ +在 Go 语言中安全使用 Timer 需遵循以下规范,避免资源泄漏和并发问题: + +一、基础安全操作 + +停止 Timer 前检查返回值‌ +调用 Stop() 方法时需检查返回值,若返回 false 表示 Timer 已触发或停止,无需额外操作: + +go +Copy Code +if timer.Stop() { + <-timer.C // 确保通道数据被消费(仅当 Stop 返回 true 时执行) +} + + +作用‌:避免因通道残留数据导致后续逻辑误触发。 + +避免重复读取 Timer 通道‌ +Timer 的通道 C ‌只能触发一次‌,多次读取会导致阻塞或死锁: + +go +Copy Code +timer := time.NewTimer(2 * time.Second) +<-timer.C // 正确:读取一次 +// <-timer.C // 错误:第二次读取会永久阻塞 + + +替代方案‌:若需周期性任务,应改用 Ticker。 + +二、Reset 方法安全使用 + +重置前确保 Timer 已过期或停止‌ +在未停止或未触发的 Timer 上调用 Reset() 需谨慎: + +go +Copy Code +if !timer.Stop() { + <-timer.C // 确保通道数据被消费(若 Timer 已触发) +} +timer.Reset(1 * time.Second) // 安全重置 + + +原因‌:避免旧定时未消费的数据与新定时冲突。 + +并发场景下的 Reset 同步‌ +在协程间共享 Timer 时,需通过锁或原子操作保证 Stop() 和 Reset() 的原子性: + +go +Copy Code +var mu sync.Mutex +mu.Lock() +defer mu.Unlock() +if !timer.Stop() { + select { + case <-timer.C: // 非阻塞读取 + default: + } +} +timer.Reset(1 * time.Second) + + +作用‌:避免并发操作导致状态不一致。 + +三、资源释放与防泄漏 + +使用 defer 确保停止‌ +在协程中创建 Timer 后,建议通过 defer 确保停止: + +go +Copy Code +go func() { + timer := time.NewTimer(5 * time.Second) + defer timer.Stop() + select { + case <-timer.C: + // 处理超时逻辑 + case <-doneCh: + // 正常退出 + } +}() + + +作用‌:防止协程泄漏(如外部提前终止任务)。 + +优先使用 time.AfterFunc‌ +对于单次回调任务,AfterFunc 比手动管理 Timer 更安全: + +go +Copy Code +timer := time.AfterFunc(2 * time.Second, func() { + fmt.Println("任务完成") +}) +defer timer.Stop() // 必要时停止(如任务提前完成) + + +优势‌:自动处理通道逻辑,减少手动操作失误。 + +四、超时控制实践 +结合 select 实现带超时的操作‌ +使用 Timer 为阻塞操作添加超时控制: +go +Copy Code +func doWithTimeout() error { + timer := time.NewTimer(3 * time.Second) + defer timer.Stop() + + resultCh := make(chan bool) + go doTask(resultCh) // 执行耗时任务 + + select { + case <-resultCh: + return nil + case <-timer.C: + return errors.New("操作超时") + } +} + +关键点‌:通过 defer 确保 Timer 停止,避免泄漏。 +五、常见陷阱 + +未关闭的 Timer 导致协程泄漏‌ +错误示例‌: + +go +Copy Code +go func() { + <-time.After(10 * time.Second) // 隐式创建 Timer + fmt.Println("完成") +}() + + +问题‌:若父协程提前退出,子协程和 Timer 无法回收。 +修复‌:显式控制 Timer 并添加退出逻辑。 + +误用 time.After 导致内存泄漏‌ +在循环中频繁调用 time.After 会持续创建未回收的 Timer: + +go +Copy Code +for { + select { + case <-time.After(1 * time.Second): // 每次循环创建新 Timer + fmt.Println("心跳") + } +} + + +替代方案‌:改用复用 Timer 或 Ticker。 + +总结 +核心原则‌:确保 Timer 生命周期可控,及时停止并释放资源。 +最佳实践‌:优先使用 defer timer.Stop() 和 AfterFunc,避免直接操作通道。 +性能优化‌:高频场景中复用 Timer 或改用 Ticker。 + + + + 一个非空的通道也是可以关闭的, 并且,通道中剩下的值仍然可以被接收到。 阻塞与非阻塞‌ From 2219510d1cb0c47712ec82f4f386146674faf184 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 25 Apr 2025 10:19:13 +0800 Subject: [PATCH 077/156] Update go --- go | 26 ++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 26 insertions(+) diff --git a/go b/go index 39bee47..e9d174b 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,3 +1,29 @@ +基本类型 + +Go语言的基本类型包括: + + ‌整型‌:如int、int8、int16、int32、int64、uint、uint8、uint16、uint32、uint64等。 + ‌浮点型‌:如float32和float64。 + ‌布尔型‌:表示为true或false。 + ‌字符串‌:用于表示文本数据。 + +引用类型 + +Go语言的引用类型包括: + + ‌指针‌:存储变量的内存地址。 + ‌切片‌:对数组的连续片段的引用。 + ‌映射‌:键值对的集合。 + ‌通道‌:用于在不同goroutine之间进行通信。 + ‌接口‌:定义了一组方法,由其他类型实现。 + +值类型与引用类型的区别 + + ‌值类型‌:如整型、浮点型、布尔型、字符串、数组和结构体等。这些类型的变量直接存储值,内存通常在栈中分配。当将一个值类型的变量赋值给另一个变量时,会进行数据的复制,形成两个独立的变量。 + ‌引用类型‌:如指针、切片、映射、通道和接口等。这些类型的变量存储的是数据的地址,内存通常在堆中分配。当将一个引用类型的变量赋值给另一个变量时,两个变量指向同一块内存空间,任何一方的变化都会影响到另一方。 + + + 在 Go 语言中安全使用 Timer 需遵循以下规范,避免资源泄漏和并发问题: 一、基础安全操作 From d466bf5437922ac6003ff15e8054436be3de5133 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 25 Apr 2025 11:00:16 +0800 Subject: [PATCH 078/156] Update big-data-clickhouse --- big-data-clickhouse | 8 +++++++- 1 file changed, 7 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/big-data-clickhouse b/big-data-clickhouse index b3efd8f..502bb36 100644 --- a/big-data-clickhouse +++ b/big-data-clickhouse @@ -1,4 +1,10 @@ - 实时数据处理:推荐使用 SeaTunnel 或 Flink CDC。 +ODS层‌:存放原始数据,保持数据原貌,用于备份和后续处理。如果处理出错,可以从ODS层重新计算‌12。 +‌DWD层‌:对ODS层数据进行清洗和加工,提供干净、一致的数据,保持与ODS层相同的数据粒度‌12。 +‌DWS层‌:对DWD层数据进行轻度汇总,减少重复计算,提供公共汇总指标和宽表‌12。 +‌ADS层‌:基于DWD和DWS层生成个性化的统计指标数据,主要用于统计报表和数据产品‌ + + +实时数据处理:推荐使用 SeaTunnel 或 Flink CDC。 批量数据导入:Sqoop 是不错的选择。 日志数据收集:Flume 提供了良好的支持。 灵活性与插件支持:DataX 适合需要定制化的场景。 From 5c83043b233a1ce78a2ea9ea156376348ff2a657 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sat, 26 Apr 2025 18:01:20 +0800 Subject: [PATCH 079/156] Update all --- all | 90 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 90 insertions(+) diff --git a/all b/all index cd19166..fb1b517 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,3 +1,93 @@ + 使用 `ConcurrentHashMap` 依然存在并发问题的场景,主要源于其设计机制的局限性以及开发者对并发控制的理解偏差。以下是具体原因及典型场景分析: + +--- + + 1. 复合操作的非原子性 +- 问题本质 + `ConcurrentHashMap` 仅保证单个操作(如 `put`、`get`)的原子性,但复合操作(如“检查键是否存在后插入”)需要多个步骤,可能被其他线程干扰。 +- 典型场景 + java + // 线程A和B同时执行以下逻辑 + if (!map.containsKey("key")) { + map.put("key", value); // 可能重复插入 + } + 结果:两个线程可能同时通过 `containsKey` 检查,导致重复写入。 + 解决方案:使用原子方法 `putIfAbsent` 或显式锁(如 `synchronized`)。 + +--- + + 2. 遍历操作的弱一致性 +- 问题本质 + `ConcurrentHashMap` 的迭代器是弱一致性的(weakly consistent),遍历过程中其他线程的修改可能不会立即反映,导致逻辑错误。 +- 典型场景 + java + for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { + // 遍历过程中,其他线程可能删除或修改 entry + } + 结果:遍历结果可能包含已删除的数据或遗漏新插入的数据,但不会抛出 `ConcurrentModificationException`。 + +--- + + 3. 批量操作的非原子性 +- 问题本质 + `putAll` 等批量操作未设计为原子性,可能部分写入成功,其他线程读取到不完整数据。 +- 典型场景 + java + Map<String, String> batchData = new HashMap<>(); + batchData.put("key1", "value1"); + batchData.put("key2", "value2"); + map.putAll(batchData); // 写入可能中途被其他线程打断 + 结果:其他线程可能看到部分键值对,导致数据不一致。 + 解决方案:使用 `compute` 或显式锁同步批量操作。 + +--- + + 4. 值对象的可变性问题 +- 问题本质 + `ConcurrentHashMap` 仅保证自身结构的线程安全,但值对象若可变且未同步,仍可能被并发修改。 +- 典型场景 + java + map.put("list", new ArrayList<>()); + List<String> list = map.get("list"); + list.add("item"); // 其他线程可能同时修改 list + 结果:值对象的内部状态可能被破坏,需通过不可变对象或外部同步解决。 + +--- + + 5. 高并发下的锁竞争与热点问题 +- 问题本质 + 虽然 `ConcurrentHashMap` 采用分段锁(Java 7)或桶级锁(Java 8+),但在高并发下,若多个线程频繁操作同一桶(如哈希冲突严重),仍可能引发锁竞争。 +- 典型场景 + - 哈希冲突:大量键映射到同一桶,导致链表/红黑树操作频繁加锁。 + - 扩容竞争:扩容时,数据迁移可能阻塞写操作,影响吞吐量。 + +--- + + 6. 错误使用非原子方法 +- 问题本质 + 开发者误用非原子方法组合(如 `get` + `put`)实现逻辑,而非使用原子方法(如 `compute`、`merge`)。 +- 典型场景 + java + // 错误示例:非原子扣减库存 + Integer stock = map.get("item"); + if (stock > 0) { + map.put("item", stock - 1); // 可能超卖 + } + 解决方案:使用原子方法 `compute` 或分布式锁。 + +--- + + 总结:为何仍存在并发问题? + 原因 场景示例 解决方案 + + 复合操作非原子性 检查后插入、条件更新 使用 `putIfAbsent`、`compute` + 遍历弱一致性 遍历时其他线程修改数据 接受弱一致性或加锁 + 值对象可变 共享可变对象(如集合) 使用不可变对象或外部同步 + 锁竞争与热点问题 高并发操作同一桶或频繁扩容 优化哈希函数、预分配容量 + 错误使用非原子方法 手动组合 `get`/`put` 改用原子方法(如 `merge`) + +关键结论: +`ConcurrentHashMap` 的线程安全仅针对单个操作,复合逻辑、值对象管理、遍历需求等场景仍需开发者主动设计同步策略。正确使用其原子方法(如 `compute`、`putIfAbsent`)可规避大部分问题。 线程如何结束: 1正常执行完成 2未捕获异常终止‌ From e2e0567051b4e260a241e13d73b43e545903d7e1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sun, 27 Apr 2025 10:57:36 +0800 Subject: [PATCH 080/156] Create grpc --- grpc | 109 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 109 insertions(+) create mode 100644 grpc diff --git a/grpc b/grpc new file mode 100644 index 0000000..0a4068d --- /dev/null +++ b/grpc @@ -0,0 +1,109 @@ + 以下是综合多个来源整理的 gRPC 面试题及答案,涵盖基础概念、通信模式、性能优化、安全机制等核心知识点,适用于面试准备和技术复习: + +--- + + 一、基础概念 +1. gRPC 是什么? + gRPC 是 Google 开发的高性能、开源的远程过程调用(RPC)框架,基于 HTTP/2 协议,使用 Protocol Buffers(Protobuf) 作为接口定义语言(IDL)和序列化工具。它支持多语言(Java、Python、C++ 等),适用于微服务架构中的跨语言通信。 + +2. gRPC 的核心优势 + - 高性能:HTTP/2 的多路复用、头部压缩、流控等特性减少网络延迟;Protobuf 二进制序列化效率高。 + - 强类型接口:通过 `.proto` 文件定义服务,自动生成客户端和服务端代码,减少手动编码。 + - 多语言支持:跨语言透明通信,适合微服务混合开发。 + - 流式通信:支持单向流、双向流,适用于实时数据传输(如聊天、流媒体)。 + +--- + + 二、通信模式 +gRPC 支持四种通信模式: +1. 一元 RPC(Unary RPC):单次请求-响应,最常用模式。 +2. 服务端流 RPC:客户端发送一个请求,服务端返回多个响应流(如实时日志推送)。 +3. 客户端流 RPC:客户端发送多个请求,服务端聚合后返回单一响应(如批量上传文件)。 +4. 双向流 RPC:客户端和服务端同时发送流数据,实现全双工通信(如即时聊天)。 + +--- + + 三、工作原理 +1. 服务端启动流程 + - 定义 `.proto` 文件,描述服务接口和数据结构。 + - 使用 `protoc` 编译器生成客户端和服务端代码。 + - 实现服务逻辑,创建并启动 gRPC 服务器监听端口。 + +2. HTTP/2 的关键作用 + - 多路复用:单 TCP 连接并发处理多个请求,减少握手开销。 + - 头部压缩:HPACK 算法压缩 HTTP 头部,降低带宽消耗。 + - 流控制:动态调整数据传输速率,避免网络拥塞。 + +--- + + 四、性能与优化 +1. 负载均衡 + - gRPC 本身不直接提供负载均衡,但可集成服务网格(如 Istio)或使用内置策略(轮询、随机)。 + - 通过 `grpc.WithBalancer` 配置自定义负载均衡逻辑。 + +2. 流量控制 + - 基于 HTTP/2 的窗口更新帧(WINDOW_UPDATE)动态调整接收窗口大小。 + - 支持全局(BDP 采样)、连接级、流级三级流量控制。 + +3. 健康检查与重试 + - 健康检查状态包括 `SERVING`、`NOT_SERVING` 等,需结合外部工具(如 Consul)实现。 + - 重试策略(`retry`)和对冲策略(`hedging`)用于容错,需服务端保证幂等性。 + +--- + + 五、安全机制 +1. TLS/SSL 加密:默认支持传输层加密,保障数据安全。 +2. 身份验证:支持 JWT、OAuth2 等认证方式,可通过拦截器实现权限校验。 +3. 元数据(Metadata):传递认证令牌、追踪 ID 等附加信息,通过 `Context` 设置和获取。 + +--- + + 六、高级特性 +1. 拦截器(Interceptor) + - 客户端拦截器:用于日志记录、重试、请求头注入等。 + - 服务端拦截器:实现鉴权、限流、错误处理等。 + java + // 示例:Java 服务端拦截器 + ServerInterceptor interceptor = (serverCall, metadata, serverCallHandler) -> { + if (!metadata.containsKey("auth-token")) { + return serverCall.close(Status.UNAUTHENTICATED, metadata); + } + return serverCallHandler.startCall(serverCall, metadata); + }; + +2. 流控制与背压(Backpressure) + - 客户端和服务端通过流控制帧(如 `WINDOW_UPDATE`)协调数据传输速率,防止服务端过载。 + +--- + + 七、调试与监控 +1. 调试工具 + - `grpcurl`:命令行工具,类似 `curl`,用于调用服务。 + - `grpcui`:Web 界面调试工具,支持请求模拟和响应查看。 +2. 监控指标 + - 使用 Prometheus 收集延迟、吞吐量等指标,结合 Grafana 可视化。 + - 分布式追踪(如 Jaeger)分析请求链路。 + +--- + + 八、常见问题 +1. gRPC 与 REST 的区别 + - REST 基于 HTTP/1.1 和 JSON,gRPC 基于 HTTP/2 和 Protobuf,性能更高。 + - REST 是无状态、面向资源,gRPC 是面向服务,支持流式通信。 + +2. Protobuf 的优势 + - 高效序列化(体积小、速度快),强类型校验,跨语言兼容。 + +3. 连接管理 + - gRPC 基于长连接(HTTP/2),通过 Keepalive 探测包维持活跃状态,避免频繁握手。 + +--- + + 九、实战场景 +- 微服务通信:服务间调用优先选 gRPC,替代 REST。 +- 实时流处理:如物联网设备数据推送、金融行情实时同步。 +- 跨语言系统集成:混合开发环境(Java + Go + Python)下的高效通信。 + +--- + +以上内容综合了 gRPC 的核心原理和面试高频考点,建议结合代码示例(如 `.proto` 文件定义、服务端/客户端实现)加深理解。更多细节可参考来源。 From 9eca35db1a0c03c5f1b2a8adae018ac1e8bcc63e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sun, 27 Apr 2025 11:27:16 +0800 Subject: [PATCH 081/156] Create go-web --- go-web | 199 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 199 insertions(+) create mode 100644 go-web diff --git a/go-web b/go-web new file mode 100644 index 0000000..3d0fc60 --- /dev/null +++ b/go-web @@ -0,0 +1,199 @@ +以下是 **Gin 框架**常见面试题的整理与解析,涵盖基础、进阶、源码原理及实战场景,结合实际开发中的高频考点和最佳实践: + +--- + +### 一、**基础篇** +#### 1. **Gin 框架的核心特点是什么?** +- **高性能**:基于 `httprouter` 的 Radix 树路由算法,吞吐量可达 10 万+/秒。 +- **轻量级**:核心代码仅 2 万行左右,依赖少,启动速度快。 +- **中间件支持**:支持全局、路由组、单路由中间件链式调用。 +- **简洁 API**:链式调用风格,如 `r.GET().POST()`,代码可读性高。 +- **结构化路由**:支持参数路由(如 `/user/:id`)和通配符路由(如 `/article/*path`)。 + +#### 2. **Gin 如何定义路由处理器?** +通过 `gin.Engine` 实例的 HTTP 方法函数(如 `GET`、`POST`)注册路由: +```go +r := gin.Default() +r.GET("/hello", func(c *gin.Context) { + c.String(200, "Hello World") +}) +``` +- **参数路由**:使用 `:param` 或 `{param}` 提取路径参数,通过 `c.Param("param")` 获取。 + +#### 3. **Gin 中间件的作用和实现原理?** +- **作用**:处理日志、鉴权、CORS、错误恢复等横切关注点。 +- **实现原理**: + - 中间件本质是 `gin.HandlerFunc` 类型。 + - 通过 `Use()` 注册全局中间件,或通过路由组/单路由注册局部中间件。 + - 执行流程:`Next()` 方法控制中间件链的顺序,支持前置和后置处理。 +```go +func Logger() gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + start := time.Now() + c.Next() // 执行后续中间件和处理器 + latency := time.Since(start) + log.Printf("耗时: %v", latency) + } +} +``` + +#### 4. **如何解析 JSON 请求体?** +使用 `ShouldBindJSON` 或 `BindJSON` 绑定到结构体: +```go +type User struct { + Name string `json:"name" binding:"required"` + Age int `json:"age"` +} + +func handler(c *gin.Context) { + var user User + if err := c.ShouldBindJSON(&user); err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": err.Error()}) + return + } + // 处理逻辑 +} +``` +- **验证**:通过 `binding` 标签实现字段校验(如 `required`、`min`)。 + +#### 5. **Gin 如何处理跨域(CORS)?** +通过中间件设置响应头: +```go +func CORSMiddleware() gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + c.Writer.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*") + c.Writer.Header().Set("Access-Control-Allow-Methods", "GET,POST") + c.Writer.Header().Set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type") + c.Next() + } +} +// 注册中间件 +r.Use(CORSMiddleware()) +``` +或使用第三方库 `github.com/gin-contrib/cors`。 + +--- + +### 二、**进阶篇** +#### 6. **Gin 的路由分组如何实现?** +通过 `Group()` 方法分组路由,共享中间件: +```go +api := r.Group("/api") +{ + api.GET("/users", GetUsers) // 共享 api 组中间件 + api.POST("/user", CreateUser) +} +``` +- **应用场景**:模块化 API 版本(如 `/api/v1`)或统一鉴权。 + +#### 7. **Gin 如何实现文件上传?** +使用 `FormFile` 和 `SaveUploadedFile`: +```go +func upload(c *gin.Context) { + file, err := c.FormFile("file") + if err != nil { + c.JSON(400, gin.H{"error": err.Error()}) + return + } + // 保存到本地 + c.SaveUploadedFile(file, "./uploads/"+file.Filename) + c.String(200, "上传成功") +} +``` +- **安全优化**:限制文件类型、大小,校验 MIME 类型。 + +#### 8. **Gin 的 Context 作用是什么?** +- **数据传递**:在中间件和处理器间共享数据(`c.Set(key, val)` / `c.Get(key)`)。 +- **请求响应控制**:获取请求参数、设置响应头、写入响应体。 +- **生命周期**:每个请求独享一个 Context,避免并发问题。 + +#### 9. **Gin 如何处理模板渲染?** +- **HTML 模板**:预编译模板并渲染动态数据: +```go +r.LoadHTMLGlob("templates/*") +r.GET("/", func(c *gin.Context) { + c.HTML(200, "index.html", gin.H{"title": "首页"}) +}) +``` +- **安全性**:默认自动转义防止 XSS 攻击。 + +--- + +### 三、**源码与原理篇** +#### 10. **Gin 的路由匹配算法是什么?** +- **Radix 树(前缀树)**:高效匹配静态和参数路由,时间复杂度接近 O(1)。 +- **路由树构建**:启动时解析路由路径,生成树形结构,匹配时逐层遍历节点。 + +#### 11. **Gin 的中间件链执行流程?** +- **执行顺序**:全局中间件 → 路由组中间件 → 单路由中间件 → 处理器。 +- **`Next()` 机制**:控制中间件执行顺序,允许在请求处理前后插入逻辑。 + +#### 12. **Gin 如何解决资源泄漏?** +- **常见问题**:未释放数据库连接、未关闭文件句柄。 +- **解决方案**: + - 使用 `defer` 确保资源释放。 + - 避免在处理器中启动未管理的 Goroutine。 + - 使用连接池(如 `sql.DB`)管理数据库连接。 + +--- + +### 四、**性能优化篇** +#### 13. **如何优化 Gin 的性能?** +- **启用 Release 模式**:`gin.SetMode(gin.ReleaseMode)` 禁用调试日志。 +- **减少内存分配**:使用 `sync.Pool` 复用对象,避免频繁 GC。 +- **连接池优化**:为数据库、Redis 配置连接池,减少握手开销。 +- **异步处理**:耗时任务(如发送邮件)通过 Goroutine 异步执行。 + +#### 14. **Gin 的内存管理机制?** +- **对象复用**:`gin.Context` 复用减少内存分配。 +- **池化技术**:内置 `gin.Pool` 复用临时对象(如 `gin.H`)。 + +--- + +### 五、**实战场景题** +#### 15. **如何实现 JWT 鉴权中间件?** +```go +func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc { + return func(c *gin.Context) { + token := c.GetHeader("Authorization") + if token == "" { + c.AbortWithStatusJSON(401, gin.H{"error": "未授权"}) + return + } + // 解析 JWT 并校验 + claims, err := parseToken(token) + if err != nil { + c.AbortWithStatusJSON(401, gin.H{"error": "无效 token"}) + return + } + c.Set("user", claims.UserID) + c.Next() + } +} +``` +- **扩展**:结合 Redis 存储黑名单,实现 Token 撤销。 + +#### 16. **高并发场景下如何保证接口稳定性?** +- **限流**:使用 `golang.org/x/time/rate` 实现令牌桶限流。 +- **熔断**:集成 Hystrix 或 go-breaker,防止雪崩。 +- **缓存**:对热点数据使用 Redis 缓存,减少数据库压力。 + +--- + +### 六、**框架对比与选型** +#### 17. **Gin vs Echo vs Fiber** +| 特性 | Gin | Echo | Fiber | +|--------------------|----------------------|----------------------|---------------------| +| **性能** | 高(Radix 树) | 中高 | 极高(Fasthttp) | +| **内存占用** | 低 | 中 | 极低 | +| **API 风格** | 传统 Go 风格 | 类 Gin | 类 Express(JS) | +| **适用场景** | 微服务、高并发 API | 全功能 Web 应用 | 实时应用、高吞吐 | + +#### 18. **Gin 的不足** +- **功能单一**:无内置 ORM、Session 管理,需依赖第三方库。 +- **错误处理**:需手动处理错误,不如 Echo 简洁。 + +--- + +### 总结 +掌握 Gin 的核心原理(路由、中间件、Context)和性能优化技巧,结合实际场景(如鉴权、文件上传、高并发)设计解决方案,是面试中的关键得分点。建议通过源码阅读(如 `gin.Context` 实现)深化理解,并实践性能调优案例。 From dc1a777caf4be15d18a2cd4f703be548fca8345b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sun, 27 Apr 2025 12:33:34 +0800 Subject: [PATCH 082/156] Update go-web --- go-web | 3 +-- 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-) diff --git a/go-web b/go-web index 3d0fc60..4e707dc 100644 --- a/go-web +++ b/go-web @@ -1,6 +1,5 @@ -以下是 **Gin 框架**常见面试题的整理与解析,涵盖基础、进阶、源码原理及实战场景,结合实际开发中的高频考点和最佳实践: +组件:https://github.com/bwmarrin/snowflake ---- ### 一、**基础篇** #### 1. **Gin 框架的核心特点是什么?** From 69901aab864b6c02a9a6e37bc3ec577b039ce477 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sun, 27 Apr 2025 13:24:18 +0800 Subject: [PATCH 083/156] Update go --- go | 184 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-- 1 file changed, 178 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/go b/go index e9d174b..5eb89fd 100644 --- a/go +++ b/go @@ -1,24 +1,196 @@ -基本类型 +以下是 **Go 语言中 `recover` 与 `defer`** 的高频面试题解析,涵盖核心机制、常见陷阱及实战场景,结合搜索结果中的典型题目和官方文档,提供系统性总结: -Go语言的基本类型包括: +--- + +### 一、**基础概念与机制** +#### 1. **`recover` 的作用是什么?为什么必须与 `defer` 结合使用?** +- **作用**:捕获当前 goroutine 的 panic 异常,防止程序崩溃,并允许恢复执行。 +- **必须与 `defer` 结合**: + - `recover` 只能在被 `defer` 的函数中生效,否则返回 `nil`。 + - 原因:panic 发生时,Go 会立即展开调用栈,执行所有已注册的 `defer` 函数,此时 `recover` 才能捕获 panic 值。 + +#### 2. **`defer` 的执行顺序是什么?** +- **后进先出(LIFO)**:最后声明的 `defer` 最先执行。 +- **示例**: + ```go + defer fmt.Println("1") + defer fmt.Println("2") // 先执行 + ``` + 输出顺序:`2 1`。 + +--- + +### 二、**高频面试题解析** +#### 3. **如何判断 `recover` 是否捕获到 panic?** +- **返回值检查**:`recover()` 返回 `interface{}` 类型,若捕获到 panic 则为非 `nil`,否则为 `nil`。 +- **示例**: + ```go + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + fmt.Println("捕获到 panic:", r) + } + }() + ``` + +#### 4. **以下代码的输出是什么?** + ```go + func main() { + defer recover() + var a []int + _ = a[0] // 触发 panic + fmt.Println("3") + } + ``` + **答案**:`panic: runtime error: index out of range` + **解析**: + - `recover()` 未在 `defer` 的匿名函数中调用,直接执行时无法捕获 panic。 + +#### 5. **`panic(nil)` 会触发什么行为?** +- **行为**:触发 panic,但 `recover()` 捕获时会返回 `nil`,需通过类型断言判断具体错误。 + ```go + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + fmt.Println("捕获到 panic:", r) + } + }() + panic(nil) // 捕获到 nil + ``` + +#### 6. **`defer` 中修改返回值的影响(命名返回值 vs 非命名)** +- **命名返回值**:`defer` 中修改会影响最终返回值。 + ```go + func f() (r int) { + defer func() { r = 2 }() + return 1 // 实际返回 2 + } + ``` +- **非命名返回值**:`defer` 中修改无效。 + ```go + func f() int { + r := 1 + defer func() { r = 2 }() + return r // 返回 1 + } + ```--- + +### 三、**复杂场景与陷阱** +#### 7. **多个 `panic` 的触发顺序如何影响 `recover`?** +- **规则**:最后一个 `panic` 会覆盖之前的 panic 值。 + ```go + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + fmt.Println("捕获到:", r) // 输出 "覆盖的 panic" + } + }() + panic("第一个 panic") + panic("覆盖的 panic") // 最终捕获此 panic + ``` + +#### 8. **`defer` 与循环结合时的风险** +- **问题**:循环内 `defer` 可能堆积大量未执行函数,导致内存泄漏。 +- **解决方案**:在循环内使用匿名函数包裹 `defer`: + ```go + for i := 0; i < 10; i++ { + func() { + defer fmt.Println("关闭资源:", i) + // 业务逻辑 + }() + } + ``` + +#### 9. **`recover` 能否跨 goroutine 捕获 panic?** +- **不能**:每个 goroutine 的 panic 需独立处理。 + ```go + go func() { + defer func() { + if r := recover(); r != nil { + fmt.Println("子 goroutine 恢复:", r) + } + }() + panic("子 goroutine panic") + }() + ``` + +--- + +### 四、**最佳实践与设计原则** +#### 10. **何时使用 `panic/recover`?** +- **适用场景**: + - 不可恢复的严重错误(如数组越界、空指针)。 + - 需要统一错误处理逻辑(如中间件、框架)。 +- **避免滥用**:常规错误应通过返回值处理,保持代码清晰。 + +#### 11. **如何优雅地结合 `defer` 进行资源清理?** +- **模式**:`defer` 与匿名函数结合,确保资源释放。 + ```go + func readFile() error { + file, err := os.Open("file.txt") + if err != nil { + return err + } + defer func() { + if err := file.Close(); err != nil { + log.Println("关闭文件失败:", err) + } + }() + // 读取文件逻辑 + return nil + } + ``` + +--- + +### 五、**实战面试题** +#### 12. **分析以下代码的输出** + ```go + func main() { + defer func() { + fmt.Println("defer 1") + }() + defer func() { + fmt.Println("defer 2") + panic("defer panic") + }() + panic("main panic") + } + ``` + **答案**: + ``` + defer 2 + defer 1 + panic: defer panic + ``` + **解析**: + - 内层 `defer` 先执行,触发 `panic("defer panic")`,覆盖外层 panic。 + - 外层 `defer` 仍会执行,但最终崩溃由内层 panic 决定。 + +--- + +### 六、**总结** +- **核心原则**: + - `recover` 必须在 `defer` 中调用,且仅捕获当前 goroutine 的 panic。 + - `defer` 执行顺序为 LIFO,需注意闭包变量捕获问题。 +- **设计建议**: + - 优先使用错误返回值,仅在必要时使用 `panic/recover`。 + - 在复杂逻辑中,结合 `defer` 确保资源释放和状态恢复。 +通过掌握这些核心机制和实战技巧,可应对 Go 面试中关于 `defer` 和 `recover` 的绝大多数问题。 + +基本类型 +Go语言的基本类型包括: ‌整型‌:如int、int8、int16、int32、int64、uint、uint8、uint16、uint32、uint64等。 ‌浮点型‌:如float32和float64。 ‌布尔型‌:表示为true或false。 ‌字符串‌:用于表示文本数据。 引用类型 - Go语言的引用类型包括: - ‌指针‌:存储变量的内存地址。 ‌切片‌:对数组的连续片段的引用。 ‌映射‌:键值对的集合。 ‌通道‌:用于在不同goroutine之间进行通信。 ‌接口‌:定义了一组方法,由其他类型实现。 - 值类型与引用类型的区别 - ‌值类型‌:如整型、浮点型、布尔型、字符串、数组和结构体等。这些类型的变量直接存储值,内存通常在栈中分配。当将一个值类型的变量赋值给另一个变量时,会进行数据的复制,形成两个独立的变量。 ‌引用类型‌:如指针、切片、映射、通道和接口等。这些类型的变量存储的是数据的地址,内存通常在堆中分配。当将一个引用类型的变量赋值给另一个变量时,两个变量指向同一块内存空间,任何一方的变化都会影响到另一方。 From 14711a8726369162ef6f43d318f1b40a6fb80655 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 28 Apr 2025 11:10:24 +0800 Subject: [PATCH 084/156] Update vue.txt --- vue.txt | 281 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 281 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index c55077b..77e56ff 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,284 @@ +如何看待Composition API 和 Options API? +Composition API和Options API是Vue.js中的两种组件编写方式。 +Options API是Vue.js早期版本中使用的编写方式,通过定义一个options对象进行组件的配置,包括props、data、methods、computed、watch等选项。这种方式的优点在于结构清晰、易于理解,在小型项目中比较实用。 +Composition API是Vue.js 3.x版本中新引入的一种组件编写方式,它以函数的形式组织我们的代码,允许我们将相关部分组合起来,提高了代码的可维护性和重用性。Composition API还提供了模块化、类型推断等功能,可以更好地实现面向对象编程的思想。 +Composition API 更好的代码组织,更好的逻辑服用;可维护性,更好的类型推导,可拓展性更好; +两种API各有优缺点,使用哪种API取决于具体的项目需求。对于小型项目,Options API更为简单方便;对于大型项目,Composition API可以更好地组织代码。 +总之,Vue.js的Composition API和Options API是为了满足不同开发者的需求而存在的,我们应该根据具体的场景选择使用哪种API,以达到更好的开发效果和代码质量。 +简介总结: +Composition API 允许将逻辑更加集中和复用,通过 setup 函数组合多个逻辑块。 +相比于 Options API 的分散代码,Composition API 更加模块化和可维护。 +Vue3.0有什么更新 + +性能优化:Vue.js 3.0使用了Proxy替代Object.defineProperty实现响应式,并且使用了静态提升技术来提高渲染性能。新增了编译时优化,在编译时进行模板静态分析,并生成更高效的渲染函数。 +Composition API:Composition API是一个全新的组件逻辑复用方式,可以更好地组合和复用组件的逻辑。 +TypeScript支持:Vue.js 3.0完全支持TypeScript,在编写Vue应用程序时可以更方便地利用TS的类型检查和自动补全功能。 +新的自定义渲染API:Vue.js 3.0的自定义渲染API允许开发者在细粒度上控制组件渲染行为,包括自定义渲染器、组件事件和生命周期等。 +改进的Vue CLI:Vue.js 3.0使用了改进的Vue CLI,可以更加灵活地配置项目,同时支持Vue.js2.x项目升级到Vue.js 3.0。 +移除一些API:Vue.js 3.0移除了一些不常用的API,如过渡相关API,部分修饰符等。 + +Proxy和Object.defineProperty的区别? +Proxy和Object.defineProperty都可以用来实现JavaScript对象的响应式,但是它们有一些区别: + +实现方式:Proxy是ES6新增的一种特性,使用了一种代理机制来实现响应式。而Object.defineProperty是在ES5中引入的,使用了getter和setter方法来实现。 +作用对象:Proxy可以代理整个对象,包括对象的所有属性、数组的所有元素以及类似数组对象的所有元素。而Object.defineProperty只能代理对象上定义的属性。 +监听属性:Proxy可以监听到新增属性和删除属性的操作,而Object.defineProperty只能监听到已经定义的属性的变化。 +性能:由于Proxy是ES6新增特性,其内部实现采用了更加高效的算法,相对于Object.defineProperty来说在性能方面有一定的优势。 + +综上所述,虽然Object.defineProperty在Vue.js 2.x中用来实现响应式,但是在Vue.js 3.0中已经采用了Proxy来替代,这是因为Proxy相对于Object.defineProperty拥有更优异的性能和更强大的能力。 +Vue3升级了哪些重要功能? + +新的API:Vue3使用createApp() 代替了 new Vue()方法来创建应用程序实例,并有新的组件注册和调用方法。 + + +emits属性::Vue 3的组件可以使用emits属性来声明事件。 + + +生命周期 + + +多个Fragment + + +移除.sync + + +异步组件的写法 +根元素可以有不止一个元素了 +新增 Teleport 传送门 +destroyed 被改名为 unmounted 了(before 当然也改了) +ref 属性支持函数了 + + + +作者:啊买依拿 +链接:https://juejin.cn/post/7462026065897963531 +来源:稀土掘金 +著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 + +vue2和vue3 核心 diff 算法区别? +Vue 2.x使用的是双向指针遍历的算法,也就是通过逐层比对新旧虚拟DOM树节点的方式来计算出更新需要做的最小操作集合。但这种算法的缺点是,由于遍历是从左到右、从上到下进行的,当发生节点删除或移动时,会导致其它节点位置的计算出现错误,因此会造成大量无效的重新渲染。 +Vue 3.x使用了经过优化的单向遍历算法,也就是只扫描新虚拟DOM树上的节点,判断是否需要更新,跳过不需要更新的节点,进一步减少了不必要的操作。此外,在虚拟DOM创建后,Vue 3会缓存虚拟DOM节点的描述信息,以便于复用,这也会带来性能上的优势。同时,Vue 3还引入了静态提升技术,在编译时将一些静态的节点及其子节点预先处理成HTML字符串,大大提升了渲染性能。 +因此,总体来说,Vue 3相对于Vue 2拥有更高效、更智能的diff算法,能够更好地避免不必要的操作,并提高了渲染性能。 +Vue3为什么比Vue2快? + +响应式系统优化:Vue3引入了新的响应式系统,这个系统的设计让Vue3的渲染函数可以在编译时生成更少的代码,这也就意味着在运行时需要更少的代码来处理虚拟DOM。这个新系统的一个重要改进就是提供了一种基于Proxy实现的响应式机制,这种机制为开发人员提供更加高效的API,也减少了一些运行时代码。 +编译优化:Vue3的编译器对代码进行了优化,包括减少了部分注释、空白符和其他非必要字符的编译,同时也对编译后的代码进行了懒加载优化。 +更快的虚拟DOM:Vue3对虚拟DOM进行了优化,使用了跟React类似的Fiber算法,这样可以更加高效地更新DOM节点,提高性能。 +Composition API:Vue3引入了Composition API,这种API通过提供逻辑组合和重用的方法来提升代码的可读性和重用性。这种API不仅可以让Vue3应用更好地组织和维护业务逻辑,还可以让开发人员更加轻松地实现优化。 + +Vue3如何实现响应式? +使用Proxy和Reflect API实现vue3响应式。 +Reflect API则可以更加方便地实现对对象的监听和更新,可以用来访问、检查和修改对象的属性和方法,比如Reflect.get、Reflect.set、Reflect.has等。 +Vue3会将响应式对象转换为一个Proxy对象,并利用Proxy对象的get和set拦截器来实现对属性的监听和更新。当访问响应式对象的属性时,get拦截器会被触发,此时会收集当前的依赖关系,并返回属性的值;当修改响应式对象的属性时,set拦截器会被触发,此时会触发更新操作,并通知相关的依赖进行更新。 +优点:可监听属性的变化、新增与删除,监听数组的变化 +vue3.0编译做了哪一些优化? +Vue 3.0作为Vue.js的一次重大升级,其编译器也进行了一些优化,主要包括以下几方面: + +静态树提升: Vue 3.0 通过重写编译器,实现对静态节点(即不改变的节点)进行编译优化,使用HoistStatic功能将静态节点移动到 render 函数外部进行缓存,从而服务端渲染和提高前端渲染的性能。 +Patch Flag:在Vue 3.0中,编译的生成vnode会根据节点patch的标记,只对需要重新渲染的数据进行响应式更新,不需要更新的数据不会重新渲染,从而大大提高了渲染性能。 +静态属性提升:Vue3中对不参与更新的元素,会做静态提升,只会被创建一次,在渲染时直接复用。免去了重复的创建操作,优化内存。 没做静态提升之前,未参与更新的元素也在render函数内部,会重复创建阶段。 +做了静态提升后,未参与更新的元素,被放置在render 函数外,每次渲染的时候只要取出即可。同时该元素会被打上静态标记值为-1,特殊标志是负整数表示永远不会用于 Diff。 +事件监听缓存:默认情况下绑定事件行为会被视为动态绑定(没开启事件监听器缓存),所以每次都会去追踪它的变化。开启事件侦听器缓存后,没有了静态标记。也就是说下次diff算法的时候直接使用。 +优化Render function:Vue 3.0的compile优化还包括:Render函数的换行和缩进、Render函数的条件折叠、Render函数的常量折叠等等。 + +总之,Vue 3.0通过多方面的编译优化,进一步提高了框架的性能和效率,使得Vue.js更加高效和易用。 +watch和watchEffect的区别? +watch 和 watchEffect 都是监听器,watchEffect 是一个副作用函数。它们之间的区别有: + + +watch :既要指明监视的数据源,也要指明监视的回调。 + + +而 watchEffect 可以自动监听数据源作为依赖。不用指明监视哪个数据,监视的回调中用到哪个数据,那就监视哪个数据。 + + +watch 可以访问改变之前和之后的值,watchEffect 只能获取改变后的值。 + + +watch 运行的时候不会立即执行,值改变后才会执行,而 watchEffect 运行后可立即执行。这一点可以通过 watch 的配置项 immediate 改变。 + + +watchEffect有点像 computed : + +但 computed 注重的计算出来的值(回调函数的返回值), 所以必须要写返回值。 +而 watcheffect注重的是过程(回调函数的函数体),所以不用写返回值。 + +watch与 vue2.x中 watch 配置功能一致,但也有两个小坑 + +监视 reactive 定义的响应式数据时,oldValue 无法正确获取,强制开启了深度监视(deep配置失效) +监视 reactive 定义的响应式数据中某个属性时,deep配置有效。 + +请介绍Vue3中的Teleport组件。 +Vue 3 中新增了teleport(瞬移)组件,可以将组件的 DOM 插到指定的组件层,而不是默认的父组件层,可以用于在应用中创建模态框、悬浮提示框、通知框等组件。 +Teleport 组件可以传递两个属性: + +to (必填):指定组件需要挂载到的 DOM 节点的 ID,如果使用插槽的方式定义了目标容器也可以传入一个选择器字符串。 +disabled (可选):一个标志位指示此节点是否应该被瞬移到目标中,一般情况下,这个 props 建议设为一个响应式变量来控制 caption 是否展示。 + + +例子如下: +<template> + <teleport to="#target"> + <div>这里是瞬移到target容器中的组件</div> + </teleport> + <div id="target"></div> +</template> + + +在上述示例中,<teleport> 组件往 #target 容器中,挂载了一个文本节点,效果等同于: + + + +<template> + <div id="target"> + <div>这里是瞬移到target容器中的组件</div> + </div> +</template> + +总之,Teleport 组件是 Vue3 中新增的一个非常有用的组件,可以方便地实现一些弹出框、提示框等组件的功能,提高了开发效率。 +如何理解reactive、ref 、toRef 和 toRefs? + + ref: 函数可以接收原始数据类型与引用数据类型。- ref函数创建的响应式数据,在模板中可以直接被使用,在 JS 中需要通过 .value 的形式才能使用。 + reactive: 函数只能接收引用数据类型。 + toRef:针对一个响应式对象的属性创建一个ref,使得该属性具有响应式,两者之间保持引用关系。(入下所示,即让state中的age属性具有响应式) + toRefs: 将一个响应式对象转为普通对象,对象的每一个属性都是对应的ref,两者保持引用关系 + +谈谈pinia? + +Pinia 是 Vue 官方团队成员专门开发的一个全新状态管理库,并且 Vue 的官方状态管理库已经更改为了 Pinia。在 Vuex 官方仓库中也介绍说可以把 Pinia 当成是不同名称的 Vuex 5,这也意味不会再出 5 版本了。 + +优点 + + 更加轻量级,压缩后提交只有1.6kb。 + 完整的 TS 的支持,Pinia 源码完全由 TS 编码完成。 + 移除 mutations,只剩下 state 、 actions 、 getters 。 + 没有了像 Vuex 那样的模块镶嵌结构,它只有 store 概念,并支持多个 store,且都是互相独立隔离的。当然,你也可以手动从一个模块中导入另一个模块,来实现模块的镶嵌结构。 + 无需手动添加每个 store,它的模块默认情况下创建就自动注册。 + 支持服务端渲染(SSR)。 + 支持 Vue DevTools。 + 更友好的代码分割机制,传送门。 + + Pinia 配套有个插件 pinia-plugin-persist进行数据持久化,否则一刷新就会造成数据丢失 + +EventBus与mitt区别? + +Vue2 中我们使用 EventBus 来实现跨组件之间的一些通信,它依赖于 Vue 自带的 $on/$emit/$off 等方法,这种方式使用非常简单方便,但如果使用不当也会带来难以维护的毁灭灾难。 + +而 Vue3 中移除了这些相关方法,这意味着 EventBus 这种方式我们使用不了, Vue3 推荐尽可能使用 props/emits、provide/inject、vuex 等其他方式来替代。 + +当然,如果 Vue3 内部的方式无法满足你,官方建议使用一些外部的辅助库,例如:mitt。 + +优点 + + 非常小,压缩后仅有 200 bytes。 + 完整 TS 支持,源码由 TS 编码。 + 跨框架,它并不是只能用在 Vue 中,React、JQ 等框架中也可以使用。 + 使用简单,仅有 on、emit、off 等少量实用API。 + +script setup 是干啥的? + +scrtpt setup 是 vue3 的语法糖,简化了组合式 API 的写法,并且运行性能更好。使用 script setup 语法糖的特点: + + 属性和方法无需返回,可以直接使用。 + 引入组件的时候,会自动注册,无需通过 components 手动注册。 + 使用 defineProps 接收父组件传递的值。 + useAttrs 获取属性,useSlots 获取插槽,defineEmits 获取自定义事件。 + 默认不会对外暴露任何属性,如果有需要可使用 defineExpose 。 + +v-if 和 v-for 的优先级哪个高? + +在 vue2 中 v-for 的优先级更高,但是在 vue3 中优先级改变了。v-if 的优先级更高。 +setup中如何获得组件实例? + +在 setup 函数中,你可以使用 getCurrentInstance() 方法来获取组件实例。getCurrentInstance() 方法返回一个对象,该对象包含了组件实例以及其他相关信息。 + + + +import { getCurrentInstance } from 'vue'; + +export default { + setup() { + const instance = getCurrentInstance(); + + // ... + + return { + instance + }; + } +}; + +在上面的示例中,我们使用 getCurrentInstance() 方法获取当前组件实例。然后,我们可以将该实例存储在一个常量中,并在 setup 函数的返回值中返回。 + +需要注意的是,getCurrentInstance() 方法只能在 setup 函数中使用,而不能在组件的生命周期方法(如 created、mounted 等方法)中使用。另外,需要注意的是,如果在 setup 函数返回之前访问了 instance 对象,那么它可能是 undefined ,因此我们需要对其进行处理。 +Vue3 中的 Suspense 是什么?如何使用它来处理异步组件? + + +Suspense 组件用于处理异步组件加载,提供了一个优雅的加载状态处理机制。 + + + +<template> + <Suspense> + <template #default> + <AsyncComponent /> + </template> + <template #fallback> + <div>Loading...</div> + </template> + </Suspense> +</template> + +<script> +import { defineAsyncComponent } from 'vue'; + +const AsyncComponent = defineAsyncComponent(() => + import('./AsyncComponent.vue') +); + +export default { + components: { + AsyncComponent + } +} +</script> + +Vue3 中如何创建和使用自定义指令 + + + +// 创建自定义指令 +const app = createApp(App); +app.directive('focus', { + mounted(el) { + el.focus(); + } +}); + +// 使用自定义指令 +<template> + <input v-focus /> +</template> + + 在 Vue3 中,如何使用 emits 选项来定义组件事件?它与 Vue2 的事件处理有何不同? + +emits 选项用于显式定义组件可以发出的事件。相比于 Vue2 中的隐式事件,在 Vue3 中定义事件更加明确。 + + + +export default { + emits: ['custom-event'], + setup(props, { emit }) { + const triggerEvent = () => { + emit('custom-event'); + } + } +} + + + + 样式计算完整示例 场景描述 From d2541fb61c8004c7182c5ade8f817043aefacb8e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 28 Apr 2025 11:20:22 +0800 Subject: [PATCH 085/156] Update vue.txt --- vue.txt | 94 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 94 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index 77e56ff..6929728 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,97 @@ +ESM 与 CJS 核心差异与特性解析(2025 年实践版) +一、‌语法与设计目标‌ + +语法差异‌ + +ESM‌: +使用 import 导入、export/export default 导出。 +示例: +javascript +Copy Code +// 导出 +export const name = "Alice"; +export default function() { /* ... */ } + +// 导入 +import { name } from './module.js'; +import myFunc from './module.js'; + +CJS‌: +使用 require() 导入、module.exports 或 exports 导出。 +示例: +javascript +Copy Code +// 导出 +module.exports = { name: "Bob" }; +exports.sayHi = () => { /* ... */ }; + +// 导入 +const module = require('./module.js'); + + +设计目标‌ + +CJS‌:面向 Node.js 服务端环境,强调同步加载与运行时解析。 +ESM‌:作为 JavaScript 语言标准,支持浏览器与 Node.js,强调静态分析与异步加载。 +二、‌加载机制与执行方式‌ +特性‌ ‌ESM‌ ‌CJS‌ +解析时机‌ 编译时静态解析依赖关系 运行时动态解析依赖 +加载方式‌ 支持异步加载(浏览器原生支持) 仅同步加载(Node.js 环境) +作用域‌ 模块级作用域,导出值为只读引用 模块级作用域,导出值为值拷贝 +三、‌循环依赖处理‌ + +CJS‌ + +运行时解析可能导致未完全初始化的模块被引用。 +示例: +javascript +Copy Code +// A.js +const B = require('./B.js'); // B 可能未完成初始化 +exports.name = 'A'; + + +ESM‌ + +编译时静态分析依赖,导出值为引用绑定,避免未初始化问题。 +示例: +javascript +Copy Code +// A.js +import { BName } from './B.js'; // 静态解析确保引用有效 +export const name = 'A'; + +四、‌使用场景与兼容性‌ + +推荐场景‌ + +ESM‌: +浏览器端开发(原生支持)。 +Node.js 现代项目(需配置 "type": "module" 或 .mjs 后缀)。 +CJS‌: +Node.js 传统项目或依赖旧库。 + +互操作性‌ + +ESM 引入 CJS‌: +可通过 import 直接引入,但默认导出需通过 default 属性访问(如 import cjsModule from 'cjs'; cjsModule.default)。 +CJS 引入 ESM‌: +需使用动态导入 import()(如 const esmModule = await import('./esm.js'))。 +五、‌优缺点对比‌ +维度‌ ‌ESM‌ ‌CJS‌ +性能优化‌ 支持 Tree Shaking(静态分析优化) 难以静态分析,优化受限 +浏览器兼容性‌ 原生支持(现代浏览器) 需打包工具转换(如 Webpack) +工程化支持‌ 主流构建工具(Vite、Rollup)默认支持 Node.js 生态原生支持,但工具链逐渐向 ESM 迁移 + +实践建议‌: + +新项目优先选择 ‌ESM‌,利用其静态分析与异步加载优势。 +维护旧项目时,可通过 package.json 的 type 字段混合使用两种规范。 +开发 npm 库时,同时编译输出 ESM 和 CJS 格式以兼容不同环境。 + + + + 如何看待Composition API 和 Options API? Composition API和Options API是Vue.js中的两种组件编写方式。 Options API是Vue.js早期版本中使用的编写方式,通过定义一个options对象进行组件的配置,包括props、data、methods、computed、watch等选项。这种方式的优点在于结构清晰、易于理解,在小型项目中比较实用。 From 24f71e6a1af48a272b43ad7c8de0dc64d4efc5dc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 29 Apr 2025 13:09:01 +0800 Subject: [PATCH 086/156] =?UTF-8?q?Create=20=E5=8D=8F=E8=AE=AE?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "\345\215\217\350\256\256" | 50 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 50 insertions(+) create mode 100644 "\345\215\217\350\256\256" diff --git "a/\345\215\217\350\256\256" "b/\345\215\217\350\256\256" new file mode 100644 index 0000000..853567d --- /dev/null +++ "b/\345\215\217\350\256\256" @@ -0,0 +1,50 @@ +Modbus、OPC UA与TCP/IP协议对比分析 +一、协议层级与定位 +维度‌ ‌Modbus‌ ‌OPC UA‌ ‌TCP/IP‌ +协议层级‌ 应用层协议(定义数据读写逻辑) 应用层协议(统一信息模型与安全机制) 网络层/传输层协议(数据传输与路由) +核心功能‌ 工业设备寄存器读写(如PLC、传感器) 跨平台数据集成(支持复杂对象建模) 端到端可靠数据传输(HTTP/FTP等上层协议基础) +二、核心特性对比 + +通信模式‌ + +Modbus‌:主从架构(单主设备轮询多从设备),仅支持简单请求-响应交互。 +OPC UA‌:客户端-服务器模型,支持发布-订阅模式,实现双向数据推送与批量读写。 +TCP/IP‌:点对点通信,提供可靠传输(TCP)或低延迟传输(UDP)。 + +安全性‌ + +Modbus‌:无内置加密机制,依赖物理隔离或外部安全方案(如VPN)。 +OPC UA‌:强制身份认证、数据签名与加密(支持AES-256/RSA)。 +TCP/IP‌:需结合TLS/SSL等协议增强安全性。 + +性能与实时性‌ + +Modbus‌:低延迟(μs级响应),但吞吐量受限(适合小规模数据)。 +OPC UA‌:支持批量数据传输(单次请求上千数据点),报文体积较大(约为Modbus的5-10倍)。 +TCP/IP‌:高吞吐量(依赖网络带宽),延迟受路由和拥塞控制影响。 +三、典型应用场景 + +Modbus适用场景‌ + +工业设备控制‌:PLC读取传感器数据(如温度、压力寄存器地址0x0001)。 +低成本部署‌:老旧设备升级(通过Modbus RTU/TCP兼容)。 + +OPC UA适用场景‌ + +跨平台集成‌:工厂MES系统对接多品牌设备(如西门子PLC与安川机器人数据互通)。 +高安全需求‌:能源、医疗等敏感领域的数据加密传输。 + +TCP/IP适用场景‌ + +互联网通信‌:HTTP网页访问、FTP文件传输等通用网络服务。 +协议承载‌:作为Modbus TCP和OPC UA的底层传输通道。 +四、协议兼容性与扩展性 +协议‌ ‌优势‌ ‌局限性‌ +Modbus‌ 设备兼容性强(支持串口/以太网) 无法处理复杂数据类型(如嵌套结构体) +OPC UA‌ 支持语义化数据建模(对象/方法/事件) 实现复杂度高(需专用库或中间件) +TCP/IP‌ 标准化程度高(全球互联网基础设施) 实时性依赖上层协议优化 +总结 +Modbus‌:适用于简单、低成本的工业设备控制,但需补充安全措施。 +OPC UA‌:满足跨系统集成与高安全性需求,适合智能制造和物联网场景。 +TCP/IP‌:作为底层传输协议,为Modbus TCP和OPC UA提供网络互联基础。 +三者常结合使用(如OPC UA over TCP/IP + Modbus TCP),兼顾实时性、安全性与扩展性。 From 2f86e79810abed17adf5df288b45b06c66aea037 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 29 Apr 2025 13:10:35 +0800 Subject: [PATCH 087/156] =?UTF-8?q?Rename=20=E5=8D=8F=E8=AE=AE=20to=20?= =?UTF-8?q?=E5=8D=8F=E8=AE=AEprotocol?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "\345\215\217\350\256\256" => "\345\215\217\350\256\256protocol" | 0 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) rename "\345\215\217\350\256\256" => "\345\215\217\350\256\256protocol" (100%) diff --git "a/\345\215\217\350\256\256" "b/\345\215\217\350\256\256protocol" similarity index 100% rename from "\345\215\217\350\256\256" rename to "\345\215\217\350\256\256protocol" From 32686e5a66c638e83a119efe8af61edc3a5057de Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 29 Apr 2025 13:21:59 +0800 Subject: [PATCH 088/156] =?UTF-8?q?Update=20=E5=8D=8F=E8=AE=AEprotocol?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "\345\215\217\350\256\256protocol" | 109 +++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 109 insertions(+) diff --git "a/\345\215\217\350\256\256protocol" "b/\345\215\217\350\256\256protocol" index 853567d..07d289d 100644 --- "a/\345\215\217\350\256\256protocol" +++ "b/\345\215\217\350\256\256protocol" @@ -48,3 +48,112 @@ Modbus‌:适用于简单、低成本的工业设备控制,但需补充安 OPC UA‌:满足跨系统集成与高安全性需求,适合智能制造和物联网场景。 TCP/IP‌:作为底层传输协议,为Modbus TCP和OPC UA提供网络互联基础。 三者常结合使用(如OPC UA over TCP/IP + Modbus TCP),兼顾实时性、安全性与扩展性。 + + +Kepware采集数据的架构主要包括以下几个关键组件和步骤‌: + + ‌KEPServerEX‌:这是Kepware的核心组件,用于数据采集和集成。KEPServerEX支持超过150种工业协议,如Modbus、EtherNet/IP、Siemens S7等,能够与各种PLC、DCS、SCADA、HMI等工业设备无缝连接‌1。 + + ‌数据采集‌:Kepware能够从各种工业设备中采集数据。通过KEPServerEX,可以实现对不同品牌和类型设备的数据采集,支持数据归一化、聚合、转换和过滤等处理,使数据更加规范、易于分析‌1。 + + ‌数据处理‌:Kepware提供了多种功能模块和插件,如IoT Gateway、Advanced Tag插件、Data Logger插件等,这些插件能够满足企业从云平台集成到高级数据管理的多样化需求,支持企业根据自身业务进行定制化开发‌1。 + + ‌数据传输‌:Kepware支持与主流平台的兼容性,包括Wonderware、Rockwell、GE等厂商的SCADA和HMI系统,以及AWS、Azure等云平台。这种广泛的兼容性使得Kepware能够无缝融入企业现有的IT架构,实现数据的高效流通‌1。 + + ‌安全通信‌:Kepware具备工业级的稳定性,支持数据缓冲、自动重连等功能,确保关键数据不丢失。同时,它支持SSL/TLS加密和用户权限管理,保障数据传输的安全性‌1。 + + ‌具体应用实例‌:例如,通过OPCDA协议接入Hellywell DCS系统,Kepware可以在内网部署采集服务,远程读取实时点位数据。采集到的数据可以通过Mqtt插件上传到气体服务器,实现数据的实时传输和处 + + +MQTT 协议核心面试题解析 +一、基础概念与特点 + +MQTT定义‌ +MQTT的底层协议是TCP/IP‌。MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种基于发布/订阅模式的轻量级消息传输协议,它构建在TCP/IP协议之上,利用TCP连接作为传输层协议,确保数据的可靠传输‌12。 + +MQTT协议的设计初衷是为低带宽、不可靠的网络环境提供高效的通信解决方案,特别适用于物联网(IoT)设备之间的通信。它通过TCP/IP协议提供有序的、可靠的、双向字节流传输,并且可以通过TLS加密增强安全性‌12。MQTT协议的特点包括: + + ‌轻量化设计‌:消息头部开销极小(仅2字节),适合带宽有限的网络环境‌1。 + ‌低功耗‌:适合电池供电设备,支持长时间保持连接和休眠模式,降低通信频率‌1。 + ‌服务质量(QoS)机制‌:提供三种级别的服务质量保障,确保消息的可靠传输‌1。 + ‌异步通信‌:发布/订阅模式解耦了消息的发送者和接收者,便于设备间的松耦合‌1。 + ‌跨平台和扩展性‌:提供多种客户端库,支持多种编程语言和操作系统‌1。 + ‌持久会话‌:客户端掉线后,Broker可以保留其订阅信息和未收到的消息‌1。 + +尽管MQTT在物联网中广泛应用,但它也有一些局限性: + + ‌依赖TCP/IP‌:在仅支持UDP的网络环境下需要额外适配‌1。 + ‌安全性依赖外部机制‌:原生协议不直接提供加密功能,需结合TLS或VPN实现加密‌1。 + ‌消息丢失风险‌:在QoS 0模式下可能丢失消息,而QoS 2增加了协议复杂度‌1。 + ‌缺乏细粒度的访问控制‌:需要通过额外的Broker功能或插件实现复杂的权限管理‌1。 + + + +轻量级发布/订阅协议‌:专为低带宽、高延迟或不可靠网络设计,支持设备间异步通信。 +核心优势‌:消息头部小(最小仅2字节)、支持异构网络、易于嵌入式设备实现。 + +与HTTP对比‌ + +维度‌ ‌MQTT‌ ‌HTTP‌ +通信模式‌ 发布/订阅(一对多) 请求/响应(点对点) +连接方式‌ 长连接(减少握手开销) 短连接(每次请求新建连接) +适用场景‌ 物联网、实时数据推送 Web服务、静态资源传输 +二、QoS服务质量等级 + +QoS 0(至多一次)‌ + +特点‌:不保证消息必达,适用于可容忍丢失的场景(如周期性传感器数据)。 +实现‌:无ACK确认机制,发送后即丢弃。 + +QoS 1(至少一次)‌ + +特点‌:确保消息至少送达一次,但可能重复(需业务层去重)。 +实现‌:发送方存储消息直至收到ACK。 + +QoS 2(恰好一次)‌ + +特点‌:严格保证消息仅投递一次,适用于金融交易等关键场景。 +实现‌:四次握手(PUBLISH→PUBREC→PUBREL→PUBCOMP)。 +三、核心组件与实现细节 + +MQTT Broker‌ + +作用‌:消息中转核心,管理主题订阅关系、消息路由与持久化。 +关键能力‌:支持百万级并发连接、消息队列堆积与重试。 + +Topic设计规范‌ + +层级结构‌:以 / 分割(如 sensor/temperature/room1)。 +通配符‌:+ 单层匹配,# 多层匹配(如 sensor/+/room1)。 + +安全性机制‌ + +传输加密‌:强制使用SSL/TLS(如Android端配置CA证书)。 +身份认证‌:用户名/密码、客户端证书或Token鉴权。 +四、实战问题与优化 + +消息积压处理‌ + +方案‌:动态扩容Broker节点、启用消息分片(Sharding)或设置TTL自动过期。 + +高可用架构‌ + +集群模式‌:Broker集群+负载均衡(如Mosquitto桥接模式)。 +数据同步‌:Redis或Kafka存储离线消息,确保故障恢复后数据一致。 + +常见异常排查‌ + +连接失败‌:检查网络端口(默认1883/8883)、防火墙规则及心跳间隔(KeepAlive)。 +消息丢失‌:启用QoS 1/2、监控Broker日志及客户端重连机制。 +五、典型应用场景 + +物联网设备管理‌ + +案例‌:智能家居中温湿度传感器数据上报(QoS 1)与控制指令下发(QoS 2)。 + +移动端消息推送‌ + +案例‌:App离线消息通过MQTT持久化,用户上线后自动同步。 +面试加分项 +项目经验‌:描述实际使用MQTT解决的业务痛点(如“通过QoS 2保障工业设备指令零丢失”)。 +协议扩展‌:提及MQTT 5.0新特性(如原因码、共享订阅)。 From ee53595afa13be355dc47a638bd42ffc24a9aafa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 6 May 2025 13:00:52 +0800 Subject: [PATCH 089/156] Update vue.txt --- vue.txt | 666 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 666 insertions(+) diff --git a/vue.txt b/vue.txt index 6929728..4af1d38 100644 --- a/vue.txt +++ b/vue.txt @@ -1,3 +1,669 @@ +JavaScript 的事件委托(Event Delegation)是一种‌利用事件冒泡机制‌,将子元素的事件监听统一委托给父元素处理的优化技术。以下是其核心原理、实现方式和优缺点: + +一、核心原理 + +事件冒泡‌ +浏览器中事件触发后会从触发元素(target)逐级向上传递到根节点(如 window)。 + +统一代理‌ +父元素通过监听子元素的事件冒泡,批量处理多个子元素的事件,无需为每个子元素单独绑定监听器。 + +二、传统方式 vs 事件委托 +传统方式(直接绑定) +javascript +Copy Code +// 为每个 li 单独绑定点击事件 +document.querySelectorAll('li').forEach(li => { + li.addEventListener('click', () => { + console.log('点击了 li:', li.textContent); + }); +}); + + +缺点‌: + +动态新增的 li 无法自动绑定事件; +大量子元素时内存占用高(每个元素一个监听器)。 +事件委托方式(父元素代理) +javascript +Copy Code +// 委托给 ul 统一处理 +document.querySelector('ul').addEventListener('click', (event) => { + if (event.target.tagName === 'LI') { // 判断触发元素 + console.log('点击了 li:', event.target.textContent); + } +}); + + +优点‌: + +动态新增的 li 自动继承事件; +内存开销低(仅一个监听器)。 +三、实现步骤 +监听父元素事件‌ +选择公共父元素(如 ul、table)绑定事件监听器。 +过滤目标子元素‌ +通过 event.target 判断事件触发的具体元素。 +执行逻辑‌ +根据触发元素类型执行对应操作。 +四、代码示例 +示例 1:动态按钮点击 +html +Copy Code +<div id="buttonContainer"> + <button class="action-btn">按钮1</button> + <button class="action-btn">按钮2</button> + <!-- 后续可能动态添加更多按钮 --> +</div> + +<script> +document.getElementById('buttonContainer').addEventListener('click', (e) => { + if (e.target.classList.contains('action-btn')) { + console.log('点击按钮:', e.target.textContent); + } +}); +</script> + +动态新增按钮无需重新绑定事件‌。 +示例 2:表格行操作 +html +Copy Code +<table id="dataTable"> + <tr><td>张三</td><td><button class="delete">删除</button></td></tr> + <tr><td>李四</td><td><button class="delete">删除</button></td></tr> +</table> + +<script> +document.getElementById('dataTable').addEventListener('click', (e) => { + if (e.target.classList.contains('delete')) { + const row = e.target.closest('tr'); // 向上查找 tr 父元素 + console.log('删除行:', row.cells[0].textContent); + row.remove(); + } +}); +</script> + +五、适用场景 +大量子元素‌(如列表、表格) +动态内容‌(如 AJAX 加载的数据) +性能敏感场景‌(减少内存占用) +六、注意事项 +精确判断事件源‌ +使用 event.target 结合 classList、tagName 或 matches() 精准过滤: +javascript +Copy Code +if (e.target.matches('.delete-btn')) { ... } + +阻止冒泡‌ +若子元素需要阻止事件冒泡,使用 event.stopPropagation()。 +性能权衡‌ +父元素层级不宜过高(如避免委托到 document),否则可能影响事件处理速度。 +七、总结 +方案 内存占用 动态支持 代码复杂度 +传统绑定 高 不支持 低 +事件委托‌ ‌低‌ ‌支持‌ ‌中‌ + +优先使用事件委托的场景‌: + +列表、表格操作; +动态生成内容; +需要优化性能的页面。 + + + +eval 把字符串解析成js代码运行。不安全,应该避免。耗费性能。 + +原型(prototype)是一个非常重要的概念,它为对象提供了继承和共享属性的机制 +每个 JavaScript 对象都有一个与之关联的原型对象,通过原型对象,可以实现属性和方法的共享,从而减少内存占用 +所有的 JavaScript 对象都会从一个 prototype(原型对象)中继承属性和方法 +原型是一个对象,它是其他对象的模板或蓝图。 +当一个对象试图访问一个属性或方法时,如果在该对象自身没有找到,JavaScript 会沿着原型链向上查找,直到找到对应的属性或方法,或者达到原型链的顶端 null 为止。 + prototype 继承 +所有的 JavaScript 对象都会从一个 prototype(原型对象)中继承属性和方法: + Date 对象从 Date.prototype 继承。 + Array 对象从 Array.prototype 继承。 + Person 对象从 Person.prototype 继承 + +每个 JavaScript 对象(除了 null)都自动拥有一个隐藏的属性 __proto__,它指向该对象的原型对象。这个 __proto__ 是实现继承的关键: +let obj = {}; +console.log(obj.__proto__); // 输出: [object Object], 即 obj 的原型是 Object.prototype + +当你使用构造函数创建一个对象时,构造函数的 prototype 属性会成为所有该构造函数创建的实例对象的原型。 +实例 +function Person(name) { + this.name = name; +} + +Person.prototype.sayHello = function() { + console.log("Hello, my name is " + this.name); +}; + +let alice = new Person("Alice"); +alice.sayHello(); // 输出: Hello, my name is Alice + +在这个例子中,Person.prototype 是 alice 对象的原型,因此 alice 可以访问 sayHello 方法。 + + +Object.create 方法 + +Object.create 方法允许你创建一个新对象,并将其原型设置给指定的对象。 +实例 +let personPrototype = { + sayHello: function() { + console.log("Hello, my name is " + this.name); + } +}; + +let alice = Object.create(personPrototype); +alice.name = "Alice"; +alice.sayHello(); // 输出: Hello, my name is Alice +在这个例子中,alice 的原型是 personPrototype,因此 alice 对象可以访问 sayHello 方法。 + + +instanceof 运算符用于‌检测对象的原型链‌上是否存在某个构造函数的 prototype 属性 + +object instanceof Constructor +‌作用‌: +检查 object 的原型链中是否包含 Constructor.prototype + +instanceof 递归检查原型链,直到找到匹配的 prototype 或到达链的顶端(null) +无法检测原始类型 +对于原始类型(如字符串、数字),直接使用 instanceof 会返回 false,除非显式使用包装对象: + + +function Animal() {} +function Dog() {} +Dog.prototype = Object.create(Animal.prototype); // 继承 + +const dog = new Dog(); +console.log(dog instanceof Dog); // true +console.log(dog instanceof Animal); // true(原型链向上查找) + + + + + +const user = { + name: 'John', + age: 30 +}; + +console.log(user.hasOwnProperty('name')); // true(自身属性) +console.log(user.hasOwnProperty('toString')); // false(继承自 Object.prototype) + +function Person() { + this.gender = 'male'; +} +Person.prototype.species = 'human'; // 原型链属性 +const john = new Person(); +john.name = 'John'; +console.log(john.hasOwnProperty('name')); // true(自身) +console.log(john.hasOwnProperty('gender')); // true(自身,构造函数中定义的属性) +console.log(john.hasOwnProperty('species')); // false(继承自原型) + +in 会检查原型链,hasOwnProperty 不会。 + +javascriptCopy Code +console.log('toString' in {}); // true(继承属性) +console.log({}.hasOwnProperty('toString')); // false + +ES6 替代方案‌: +Object.hasOwn(obj, prop)(更简洁且避免原型覆盖问题,兼容现代浏览器)。 + +javascript +console.log(Object.hasOwn(riskyObj, 'data')); // true + +检测自身属性 obj.hasOwnProperty() 检查对象是否直接拥有某属性 +避免属性覆盖风险 Object.prototype.hasOwnProperty.call() 安全调用替代方案 + + +以下是 JavaScript 延迟加载的常见方式及实现方法: + +一、脚本延迟加载 + +defer 属性‌ + +特性‌:脚本下载与 HTML 解析并行,执行时机在文档解析完成后、DOMContentLoaded 事件前,多个 defer 脚本按顺序执行。 +适用场景‌:依赖 DOM 但无需立即执行的脚本(如页面初始化逻辑)。 +html +Copy Code +<script src="script.js" defer></script> + + +async 属性‌ + +特性‌:脚本下载与 HTML 解析并行,下载完成后立即执行(可能中断解析),多个 async 脚本执行顺序无法保证。 +适用场景‌:独立第三方脚本(如广告、统计代码)。 +html +Copy Code +<script src="script.js" async></script> + + +动态创建脚本‌ + +实现‌:通过 JavaScript 动态插入 <script> 标签触发加载,可控制加载时机(如滚动事件触发后)。 +javascript +Copy Code +const script = document.createElement('script'); +script.src = 'script.js'; +document.body.appendChild(script); + + +setTimeout 延迟加载‌ + +实现‌:通过定时器延迟加载脚本,需手动控制加载逻辑(如页面加载后延迟 2 秒执行)。 +javascript +Copy Code +setTimeout(() => { + const script = document.createElement('script'); + script.src = 'script.js'; + document.body.appendChild(script); +}, 2000); + + +脚本文件放置底部‌ + +实现‌:将 <script> 标签置于 HTML 文档末尾(</body> 前),减少对页面渲染的阻塞。 +html +Copy Code +<body> + <!-- 页面内容 --> + <script src="script.js"></script> +</body> + +二、资源延迟加载(图片、视频等) + +原生图片延迟加载‌ + +实现‌:通过 <img> 标签的 loading="lazy" 属性实现视口触发加载(需浏览器支持)。 +html +Copy Code +<img src="image.jpg" loading="lazy" alt="示例图片"> + + +Intersection Observer API‌ + +实现‌:检测元素进入视口时动态加载资源(如替换 data-src 为 src),支持复杂交互逻辑。 +javascript +Copy Code +const observer = new IntersectionObserver((entries) => { + entries.forEach(entry => { + if (entry.isIntersecting) { + const img = entry.target; + img.src = img.dataset.src; + observer.unobserve(img); + } + }); +}); +document.querySelectorAll('img[data-src]').forEach(img => observer.observe(img)); + + +视频延迟加载‌ + +实现‌:通过 <video> 标签的 preload="none" 属性禁止预加载,用户交互时触发加载。 +html +Copy Code +<video controls preload="none"> + <source src="video.mp4" type="video/mp4"> +</video> + +三、优化建议 +按需加载‌:非关键脚本/资源(如弹窗逻辑)通过事件触发动态加载。 +版本控制‌:对长缓存资源(如 max-age=1年)使用哈希文件名,避免更新问题。 +兼容性处理‌:loading="lazy" 和 Intersection Observer 需针对旧版本浏览器降级方案。 +附:核心差异对比 +方式 执行顺序保证 是否阻塞渲染 适用场景 +defer ✅ ❌ 依赖 DOM 的初始化脚本 +async ❌ ❌ 独立第三方脚本 +动态加载 ❌ ❌ 按需触发的非关键脚本 +Intersection API - ❌ 图片/视频视口触发加载 + +以下是浏览器缓存机制的核心知识点总结,适用于面试场景: + +一、浏览器缓存机制核心分类 + +强缓存‌ + +原理‌:直接通过 HTTP 响应头字段判断资源是否过期,未过期则直接从本地缓存读取,不发起请求。 +控制字段‌: +Expires:绝对时间(HTTP/1.0),可能因客户端与服务端时间不同步失效。 +Cache-Control(优先级更高): +max-age=3600:相对时间(秒); +no-cache:强制使用协商缓存; +no-store:禁止任何缓存。 + +协商缓存‌ + +触发条件‌:强缓存失效后,浏览器携带标识向服务器验证资源是否更新。 +控制字段‌: +Last-Modified(响应头) / If-Modified-Since(请求头):基于资源修改时间验证。 +ETag(响应头) / If-None-Match(请求头):基于资源唯一标识(哈希值)验证,精度更高。 +结果‌: +返回 304 Not Modified:复用本地缓存; +返回 200 和新资源:更新缓存。 +二、缓存存储位置 +存储类型 特性 +Service Worker‌ 独立线程管理缓存,支持离线访问和精细控制缓存策略(需代码实现)。 +Memory Cache‌ 内存缓存,进程关闭后失效,适合高频访问的小文件。 +Disk Cache‌ 磁盘缓存,容量大、持久化,适合大文件或低频资源。 +Push Cache‌ HTTP/2 特性,暂存推送资源,优先级最低。 +三、缓存完整流程 +首次请求‌:无缓存,直接请求服务器,响应头设置缓存策略后存储资源。 +再次请求‌: +检查强缓存:若未过期(通过 Cache-Control 或 Expires),直接使用缓存。 +若强缓存失效,携带 If-Modified-Since 或 If-None-Match 发起请求验证协商缓存。 +服务器返回 304 或新资源,更新缓存标识。 +四、缓存策略优化建议 +静态资源‌:设置长 max-age(如 1年),通过文件名哈希解决更新问题(如 app.a1b2c3.js)。 +动态资源‌:使用 no-cache 或短 max-age,依赖协商缓存保证数据新鲜度。 +禁用缓存‌:敏感数据设置 Cache-Control: no-store。 +五、常见误区 +动态接口误用强缓存‌:导致数据更新延迟。 +过长 max-age 未配合版本控制‌:用户无法获取最新资源。 +忽略 Vary 头‌:未按请求头(如 User-Agent)区分缓存版本。 +附:缓存流程图解 +text +Copy Code +浏览器请求资源 -> 检查强缓存 + ├─ 命中 -> 直接返回缓存(状态码 200,Size 显示 from cache) + └─ 未命中 -> 向服务器发起请求(携带协商缓存标识) + ├─ 资源未修改 -> 返回 304,复用缓存 + └─ 资源已修改 -> 返回 200 和新资源,更新缓存标识 + + +通过合理配置缓存策略,可显著提升页面加载速度并降低服务器负载。 + +JavaScript 闭包 + +还记得函数自我调用吗?该函数会做什么? +实例 +var add = (function () { + var counter = 0; + return function () {return counter += 1;} +})(); + +add(); +add(); +add(); + +// 计数器为 3 +变量 add 指定了函数自我调用的返回字值。 +自我调用函数只执行一次。设置计数器为 0。并返回函数表达式。 +add变量可以作为一个函数使用。非常棒的部分是它可以访问函数上一层作用域的计数器。 +这个叫作 JavaScript 闭包。它使得函数拥有私有变量变成可能。 +闭包是一种保护私有变量的机制,它在函数执行时创建一个私有作用域,从而保护内部的私有变量不受外界干扰。 +直观地说,闭包就像是一个不会被销毁的栈环境 + +escape() 函数已经从 Web 标准中删除,所以尽量不使用该函数,可以使用 encodeURI 或 encodeURIComponent 代替 + + +在JavaScript中,原型(prototype)是实现继承的一种机制。通过原型,对象可以继承另一个对象的属性和方法。这在JavaScript中非常重要,尤其是在处理对象和类的时候。下面通过几个实际开发中的例子来展示如何使用原型: +示例1:创建具有共享方法的对象 + +假设我们要创建一个Person对象,并为所有Person实例共享一些方法,如greet方法。 + +function Person(name) { + this.name = name; +} + +Person.prototype.greet = function() { + console.log("Hello, my name is " + this.name); +}; + +let person1 = new Person("Alice"); +let person2 = new Person("Bob"); + +person1.greet(); // 输出: Hello, my name is Alice +person2.greet(); // 输出: Hello, my name is Bob + +示例2:扩展内置对象的方法 + +我们还可以扩展JavaScript内置对象的方法,比如扩展Array的isEmpty方法。 + +Array.prototype.isEmpty = function() { + return this.length === 0; +}; + +let arr1 = [1, 2, 3]; +let arr2 = []; + +console.log(arr1.isEmpty()); // 输出: false +console.log(arr2.isEmpty()); // 输出: true + +示例3:模拟类继承(使用原型链) + +在ES6中,我们通常使用class关键字来创建类,但在ES5及以前,我们可以通过原型链来实现继承。 + +function Animal(name) { + this.name = name; +} + +Animal.prototype.speak = function() { + console.log(this.name + " makes a sound."); +}; + +function Dog(name) { + Animal.call(this, name); // 调用父类的构造函数 +} + +// 设置Dog的原型为Animal的实例,实现继承 +Dog.prototype = Object.create(Animal.prototype); +Dog.prototype.constructor = Dog; // 修正构造函数指向,避免被覆盖为Animal的构造函数 + +Dog.prototype.speak = function() { // 重写speak方法,添加特定行为 + console.log(this.name + " says Woof!"); +}; + +let dog = new Dog("Buddy"); +dog.speak(); // 输出: Buddy says Woof! + +作为函数方法调用函数 + +在 JavaScript 中, 函数是对象。JavaScript 函数有它的属性和方法。 + +call() 和 apply() 是预定义的函数方法。 两个方法可用于调用函数,两个方法的第一个参数必须是对象本身。 +实例 +function myFunction(a, b) { + return a * b; +} +myObject = myFunction.call(myObject, 10, 2); // 返回 20 + +尝试一下 » + +实例 +function myFunction(a, b) { + return a * b; +} +myArray = [10, 2]; +myObject = myFunction.apply(myObject, myArray); // 返回 20 + +尝试一下 » + +两个方法都使用了对象本身作为第一个参数。 两者的区别在于第二个参数: apply传入的是一个参数数组,也就是将多个参数组合成为一个数组传入,而call则作为call的参数传入(从第二个参数开始)。 + +在 JavaScript 严格模式(strict mode)下, 在调用函数时第一个参数会成为 this 的值, 即使该参数不是一个对象。 + +在 JavaScript 非严格模式(non-strict mode)下, 如果第一个参数的值是 null 或 undefined, 它将使用全局对象替代。 + +在相同的作用域或块级作用域中,不能使用 let 关键字来重置 var 关键字声明的变量: + +var x = 2; // 合法 +let x = 3; // 不合法 + +{ + var x = 4; // 合法 + let x = 5 // 不合法 +} + +在相同的作用域或块级作用域中,不能使用 let 关键字来重置 let 关键字声明的变量: + +let x = 2; // 合法 +let x = 3; // 不合法 + +{ + let x = 4; // 合法 + let x = 5; // 不合法 +} + +在相同的作用域或块级作用域中,不能使用 var 关键字来重置 let 关键字声明的变量: + +let x = 2; // 合法 +var x = 3; // 不合法 + +{ + let x = 4; // 合法 + var x = 5; // 不合法 +} + + + +Undefined 不是 Null + +null 用于对象, undefined 用于变量,属性和方法。 + +对象只有被定义才有可能为 null,否则为 undefined。 + +如果我们想测试对象是否存在,在对象还没定义时将会抛出一个错误。 + +错误的使用方式: + +if (myObj !== null && typeof myObj !== "undefined") + +正确的方式是我们需要先使用 typeof 来检测对象是否已定义: + +if (typeof myObj !== "undefined" && myObj !== null) + + + +1、Object.assign 方法只会拷贝源对象自身的并且可枚举的属性到目标对象,继承属性和不可枚举属性是不能拷贝的。 + +2、针对深拷贝,需要使用其他办法,因为 Object.assign()拷贝的是属性值。假如源对象的属性值是一个对象的引用,那么它也只指向那个引用。 + +3、目标对象自身也会改变 + +与$.extend()的比较 + +我们通过一个简单的示例来比较两者有什么不同, + + var target={name:'guxin',age:18} + var source1={state:'signle',age:22} + var source2={mood:'happy',age:25} + var result=Object.assign(target,source1,source2) + console.log(target,'assign') + var targetObj={name:'guxin',age:18} + var sourceObj1={state:'signle',age:22} + var sourceObj2={mood:'happy',age:25} + var result=$.extend(targetObj,sourceObj1,sourceObj2) + console.log(targetObj,'extend') +———————————————— +这两个方法,除了兼容性应该是一样的 + + +作用域插槽实现‌ +#default="scope" 是 Vue3 中用于获取‌作用域插槽数据‌的语法,主要用于表格组件(如 Element Plus 的 <el-table-column>)中访问当前行数据、索引及其他关联属性‌ +#default="scope" 可访问完整对象(scope.row、scope.$index、scope.column 等)‌17 需同时操作行数据、索引或列配置时 +#default="{ row }" 仅能访问解构后的 row 属性‌1 仅需操作当前行数据时 + +<template #default="scope"> + <el-button + v-hasPerm="['sys:config:update']" + type="primary" + size="small" + link + icon="edit" + @click="handleOpenDialog(scope.row.id)" + > + + +<el-form ref="queryFormRef" :model="queryParams" :inline="true">?? + +:model="queryParams"‌ + + 绑定表单数据对象,所有表单项的 v-model 均基于此对象实现双向绑定‌25。 + 示例: + + htmlCopy Code + <el-form-item label="用户名称" prop="userName"> + <el-input v-model="queryParams.userName" /> + </el-form-item> + +‌:inline="true"‌ + + 使表单项水平排列,适用于搜索栏等紧凑布局场景‌35。 + 需配合 CSS 调整间距(如 margin-right)优化显示效果。 + +‌ref="queryFormRef"‌ + + 提供对表单实例的引用,用于调用表单方法(如校验、重置)‌25。 + 示例: + + javascriptCopy Code + this.$refs.queryFormRef.resetFields(); // 重置表单字段 + + +Directive 的使用场景,用于权限校验 +import type { App } from "vue"; + +import { hasPerm } from "./permission"; + +// 全局注册 directive +export function setupDirective(app: App<Element>) { + // 使 v-hasPerm 在所有组件中都可用 + app.directive("hasPerm", hasPerm); +} +按钮上使用 + +路由 + +hooks (stompjs) +component +view + +store +Vue 中 Store 的核心使用场景 +一、‌跨组件状态共享‌ + +当多个‌非父子关系组件‌需要共享同一状态(如用户登录信息、全局主题配置、购物车数据)时,Store 提供集中式的状态管理,避免通过 props 或事件总线传递数据的繁琐性‌。 +示例场景‌: + +用户登录状态在导航栏、个人中心页、权限按钮组件中共享。 +电商应用中,商品列表页和购物车组件共享购物车数据。 +二、‌复杂状态逻辑管理‌ + +当应用涉及‌多层嵌套组件间的状态交互‌或‌异步操作‌(如 API 请求、定时任务)时,Store 通过 actions 和 mutations 规范状态变更流程,确保代码可维护性‌。 +示例场景‌: + +从后端获取用户权限数据后,触发多个组件的渲染更新。 +提交表单时,通过 actions 处理异步请求,再通过 mutations 更新状态。 +三、‌状态持久化与缓存‌ + +当需要‌持久化部分状态‌(如用户 Token、本地偏好设置)或‌缓存高频访问数据‌(如商品分类列表)时,Store 可结合 localStorage 或缓存策略实现‌。 +示例场景‌: + +用户登录后,Token 存储于 Store 并同步至 localStorage。 +频繁访问的配置数据通过 Store 缓存,减少重复 API 调用。 +四、‌调试与状态追溯‌ + +当需要‌追踪状态变更历史‌或‌快速定位问题‌时,Vuex Store 与 Vue DevTools 深度集成,支持时间旅行调试、状态快照导出等高级功能‌。 +示例场景‌: + +复现用户操作导致的状态异常时,通过 DevTools 回放 mutations 记录。 +导出当前 Store 状态快照用于测试环境复现问题。 +使用 Store 的核心优势 +特性‌ ‌作用‌ ‌相关引用‌ +集中化管理‌ 统一维护全局状态,避免分散在各组件的重复逻辑 ‌ +响应式更新‌ 状态变更自动触发依赖组件的更新,无需手动监听事件 ‌ +严格数据流‌ 通过 mutations 同步修改、actions 处理异步,确保变更可预测、可追踪 ‌ +模块化扩展‌ 支持分模块管理状态,适用于大型项目(如独立用户模块、订单模块) ‌ +不推荐使用 Store 的情况 +简单状态交互‌:父子组件间通过 props/$emit 直接传递数据即可‌。 +局部组件状态‌:仅单个组件使用的数据应存储在组件的 data 中‌。 +小型项目‌:若状态管理需求简单,引入 Store 可能增加不必要的复杂度‌。 +总结 + +Vuex Store 的核心价值在于‌管理跨组件的复杂状态‌,通过集中化、响应式和严格规则提升代码可维护性‌。需结合项目规模与需求权衡使用,避免过度设计。 + + ESM 与 CJS 核心差异与特性解析(2025 年实践版) 一、‌语法与设计目标‌ From 7fab43870e885c39e39b02d72c39a25612bfab6a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 6 May 2025 16:40:24 +0800 Subject: [PATCH 090/156] Create lasttime --- lasttime | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) create mode 100644 lasttime diff --git a/lasttime b/lasttime new file mode 100644 index 0000000..8827a14 --- /dev/null +++ b/lasttime @@ -0,0 +1,4 @@ +令牌桶 +spring starter +服务降级 +注册中心 From 00f77af4de8aacc53c9a1ba5020d0e39c64b50af Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 09:49:53 +0800 Subject: [PATCH 091/156] Update springcloud --- springcloud | 53 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 53 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index 4fd68bf..48d2cc5 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,56 @@ +springboot starter 自定义 +1 create base project module +2 add meta data{ +create meta-inf directory in src/main/resources/ +add spring.factories file in which delares a auto configration class + +spring.factories +like org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\ +com.example.starter.MyAutoConfiguration + +} +3 write a autoconfration class using @ConditionalOnClass +@ConditionalOnMissingBean, @ConditionalOnProperty to set the condition +import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnClass; +import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean; +import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties; +import org.springframework.context.annotation.Bean; +import org.springframework.context.annotation.Configuration; + +@Configuration +@ConditionalOnClass({ MyService.class }) +@EnableConfigurationProperties(MyProperties.class) +public class MyAutoConfiguration { + @Autowired + private MyProperties myProperties; + + @Bean + @ConditionalOnMissingBean(MyService.class) + public MyService myService() { + return new MyServiceImpl(myProperties.getMessage()); + } +} + +4 write the configration property class by using @ConfigurationProperties +it can bind the propties in configration yml file to the bean. + +import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties; + +@ConfigurationProperties(prefix = "my.service") +public class MyProperties { + private String message; + + // getters and setters... + public String getMessage() { + return message; + } + + public void setMessage(String message) { + this.message = message; + } +} + +5 deploy it the nexus or maven central 服务发现与配置管理面试题详解 一、‌服务发现核心机制‌ From 675396acf8189baf951cd54e8a54bb45ac30c64f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 10:08:37 +0800 Subject: [PATCH 092/156] Update springcloud --- springcloud | 50 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 50 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index 48d2cc5..bedb3e3 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,53 @@ +以下为你介绍一些常见的JVM优化面试题及参考答案: + +### 基础概念类 +1. **什么是JVM调优?** +JVM调优是指对Java虚拟机进行优化,以提高Java应用程序的性能和吞吐量。通过对JVM参数的调整、内存管理以及垃圾收集等方面的优化,可以使Java应用程序更加高效地运行。 +2. **JVM内存模型包含哪些部分?** +JVM内存模型主要包括程序计数器、堆、本地方法栈、Java栈和方法区(JDK 1.7之后更改为元空间,并直接使用系统内存)。其中,堆用于存放对象实例,是垃圾回收的主要区域;方法区存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量等。 +3. **什么是双亲委派机制及其作用?** +双亲委派机制指的是当一个类需要被加载时,它的加载请求会被委托给它的父类加载器,父类加载器会先尝试加载这个类,如果加载成功就返回,如果加载失败则会将加载请求再委托给它的父类加载器,直到最顶层的启动类加载器(Bootstrap ClassLoader)。只有当最顶层的启动类加载器也无法加载时,才会由当前类加载器自己来进行加载。使用该机制可以确保类的加载是由低层次的加载器向高层次的加载器进行委托,从而保证了类的唯一性和安全性,避免出现Java本地类被底层加载器加载的情况。 + +### 性能调优类 +1. **什么情况下需要进行JVM调优?** + - Heap内存(老年代)持续上涨达到设置的最大内存值。 + - Full GC次数频繁。 + - GC停顿(Stop World)时间过长(超过1秒,具体值按应用场景而定)。 + - 应用出现OutOfMemory等内存异常。 + - 应用出现OutOfDirectMemoryError等内存异常。 + - 应用中有使用本地缓存且占用大量内存空间。 + - 系统吞吐量与响应性能不高或下降。 + - 应用的CPU占用过高不下或内存占用过高不下。 +2. **JVM调优有哪些常用策略?** + - **调整JVM参数**:如设置初始堆大小(-Xms)、最大堆大小(-Xmx)、年轻代与老年代的比例(-XX:NewRatio)等。例如,一般将初始堆大小和最大堆大小设置为相同值,防止内存震荡和抖动。 + - **选择合适的垃圾回收器**:JVM提供了多种垃圾回收器,如Serial收集器、Parallel收集器、CMS收集器、G1收集器等。对于响应性要求高的应用程序,可以使用Serial收集器或CMS收集器;对于处理大量对象的批处理应用程序,可以使用Parallel收集器。 + - **优化类加载器性能**:避免创建过多的类加载器对象;将常用的类放在启动类加载器或扩展类加载器中,以避免重复加载;避免使用动态类加载。 + - **代码优化**:避免创建过多的临时对象;避免在GC期间进行I/O操作等。 +3. **如何优化JVM的新生代和老年代大小?** + - **新生代**:对象优先分配在Eden区,如果Eden区没有足够的空间进行分配时,虚拟机执行一次Minor GC。而那些无需回收的存活对象,将会进到Survivor的From区(From区内存不足时,直接进入Old区)。可以根据对象存活率和分配速率调整新生代大小,通常使用 -Xmn 参数设置新生代大小,也可通过 -XX:NewSize/-XX:MaxNewSize、-XX:NewRatio 来设置。 + - **老年代**: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,当对象经过一定次数的Minor GC后,年龄达到阈值(默认15次),对象进入老年区。可以根据应用的长期存活对象数量调整老年代大小,一般使用 -Xmx 参数设置老年代的最大大小。 + +### 工具使用类 +1. **JVM常用性能调优工具有哪些?** + - **JConsole**:JDK自带的Java监控和管理平台,主要用于JVM内存和线程的监控,可以监控Java应用程序的CPU使用率、内存使用情况、线程数以及垃圾收集的频率和时间等。 + - **JVisualVM**:JDK中自带的可视化工具,可以查看本地应用以及远程服务器上应用程序的相关数据,还能捕获相关数据保存在本地以供后期分析,可进行性能分析以找出CPU和内存使用的瓶颈。 + - **MAT(Memory Analyzer Tool)**:一个基于Eclipse的内存分析工具,可用于分析堆转储文件,找出内存泄漏等问题。 +2. **如何使用JVM工具进行性能问题检测?** + - **jps**:JDK自带,用于列出系统中运行的所有Java进程。 + - **jinfo**:可列出端口号对应JVM的详细信息,包括JVM版本、操作系统和编码信息、虚拟机参数等。 + - **jstat**:用于打印JVM的内存使用情况,如使用 jstat -gc port 可查看指定端口号对应的JVM的垃圾回收统计信息。 + - **jstack**:用于追踪Java线程的资源使用情况,包括线程的名字、状态、调用的方法堆栈等,常用于查找具体的哪些Java线程在占用内存、CPU甚至出现死锁。 + - **jmap**:如使用 jmap -histo pid 可查看指定进程的JVM中加载了哪些类以及创建了多少对象;使用 jmap -dump:format=b,file=xxx.hprof pid 可将JVM转储为一个文件,方便后续分析。 + +### 故障处理类 +1. **什么情况下会抛出OutOfMemoryError(OOM)?** +当JVM 98%的时间都花费在内存回收,并且每次回收的内存小于2%时,会触发OutOfMemoryException。此外,内存不足、内存泄露、加载过多类等情况也可能导致OOM。 +2. **系统OOM之前都有哪些现象?** +每次垃圾回收的时间越来越长,Full GC的时间也变长;Full GC的次数越来越多;老年代的内存越来越大,并且每次Full GC后,老年代只有少量的内存被释放掉。 +3. **如何进行堆Dump文件分析?** +可以通过指定启动参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/app/data/ ,在发生OOM时自动生成堆转储文件。然后使用工具如MAT(Memory Analyzer Tool)来分析该文件,找出内存泄漏的根源。 + + springboot starter 自定义 1 create base project module 2 add meta data{ From 0a5bd5f26a42882d6b3274edcac10a8bdd1591c0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 10:28:36 +0800 Subject: [PATCH 093/156] Update springcloud --- springcloud | 133 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 133 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index bedb3e3..c962458 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,136 @@ +Java信号量(Semaphore)是Java并发编程中的一个同步辅助类,它主要用于控制同时访问特定资源的线程数量,信号量可以用来保护有限资源,以避免因资源竞争而导致的系统崩溃。下面为你介绍几个Java信号量的使用例子: + +### 示例一:限制同时访问资源的线程数量 +在这个示例中,我们创建了一个允许最多3个线程同时访问资源的`Semaphore`对象,创建了一个包含10个线程的线程池,并将任务提交到线程池。每个任务在访问资源之前都会尝试获取信号量的许可,如果无法获得许可,则线程将阻塞等待,当任务访问完资源后,它会释放信号量的许可,以便其他线程可以获取许可并访问资源。 +```java +import java.util.concurrent.ExecutorService; +import java.util.concurrent.Executors; +import java.util.concurrent.Semaphore; + +public class SemaphoreExample { + private static final int MAX_THREADS = 3; // 允许同时访问资源的线程数量 + private static final Semaphore semaphore = new Semaphore(MAX_THREADS); // 创建信号量对象 + + public static void main(String[] args) { + ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建一个固定大小的线程池 + for (int i = 0; i < 10; i++) { + executorService.submit(new Task()); // 提交任务到线程池 + } + executorService.shutdown(); // 关闭线程池 + } + + static class Task implements Runnable { + @Override + public void run() { + try { + semaphore.acquire(); // 获取许可 + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is accessing the resource"); + Thread.sleep(2000); // 模拟访问资源耗时 + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " has finished accessing the resource"); + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } finally { + semaphore.release(); // 释放许可 + } + } + } +} +``` + +### 示例二:实现简单的登录队列 +下面的示例实现了简单的登录队列,使用信号量来限制系统中的用户数量。`tryLogin`方法尝试获取许可证,如果成功则允许登录,`logout`方法释放许可证。 +```java +import java.util.concurrent.Semaphore; + +class LoginQueueUsingSemaphore { + private Semaphore semaphore; + + public LoginQueueUsingSemaphore(int slotLimit) { + semaphore = new Semaphore(slotLimit); + } + + boolean tryLogin() { + return semaphore.tryAcquire(); + } + + void logout() { + semaphore.release(); + } + + int availableSlots() { + return semaphore.availablePermits(); + } +} +``` + +### 示例三:模拟银行办理业务 +在这个示例中,我们模拟了客户在银行办理业务的场景,银行有5个窗口,即最多允许5个客户同时办理业务。每个客户办理业务所需的时间是随机的。 +```java +import java.util.Random; +import java.util.concurrent.Semaphore; + +public class BankService { + public static void main(String[] args) { + Runnable customer = new Runnable() { + final Semaphore availableWindow = new Semaphore(5, true); + int count = 1; + + @Override + public void run() { + int time = (int) (Math.random() * 10 + 3); + int num = count++; + try { + availableWindow.acquire(); + System.out.println("正在为第【" + num + "】个客户办理业务,需要时间:" + time + "s!"); + Thread.sleep(time * 1000); + if (availableWindow.hasQueuedThreads()) { + System.out.println("第【" + num + "】个客户已办理完业务,有请下一位!"); + } else { + System.out.println("第【" + num + "】个客户已办理完业务,没有客户了,休息中!"); + } + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } finally { + availableWindow.release(); + } + } + }; + + for (int i = 1; i <= 10; i++) { + new Thread(customer).start(); + } + } +} +``` + +### 示例四:限制文件服务器的并发连接数 +假设有一个文件服务器只允许最多五个客户端连接上传文件,超过这个限额的新尝试将会被挂起等待其他客户断开连接后再继续。 +```java +import java.util.concurrent.Semaphore; +import java.util.Random; + +public class FileServer { + private static final int MAX_CONNECTIONS = 5; + private final Semaphore connectionLimiter = new Semaphore(MAX_CONNECTIONS, true); + + public void uploadFile(String fileName) throws InterruptedException { + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is trying to connect.尝试获取许可"); + connectionLimiter.acquire(); + try { + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " connected and uploading file: " + fileName); + // 模拟上传过程 + Thread.sleep(new Random().nextInt(2000)); + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " finished uploading."); + } finally { + connectionLimiter.release(); + } + } +} +``` + +这些示例展示了Java信号量在不同场景下的使用方法,通过合理地使用信号量,可以确保程序在并发环境下的正确性和稳定性。 + + 以下为你介绍一些常见的JVM优化面试题及参考答案: ### 基础概念类 From 834c6ea029f77664d48a751d7d5d9b4a0014e56f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 11:04:32 +0800 Subject: [PATCH 094/156] Update springcloud --- springcloud | 5 +++++ 1 file changed, 5 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index c962458..0cc2c45 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,4 +1,9 @@ Java信号量(Semaphore)是Java并发编程中的一个同步辅助类,它主要用于控制同时访问特定资源的线程数量,信号量可以用来保护有限资源,以避免因资源竞争而导致的系统崩溃。下面为你介绍几个Java信号量的使用例子: +资源泄露和死锁问题 +​资源泄露:当持有信号量许可的线程未能及时释放资源时,会导致该资源永远被占用,无法被其他线程使用。这种情况通常是由于线程在异常或提前结束时未能释放许可造成的。例如,在一个使用信号量控制数据库连接池访问的程序中,如果某个线程在获取连接后抛出异常,但没有释放连接许可,那么这个连接将一直被占用,其他线程无法使用,从而导致资源泄露。 +​死锁:多个线程都在等待其他线程持有的资源,从而导致所有线程都处于永久的等待状态。在使用信号量时,死锁可能是因为线程的执行顺序不当、许可请求顺序不一致或者资源分配策略错误等原因造成的。比如,线程A持有信号量1的许可,同时试图获取信号量2的许可,而线程B持有信号量2的许可,同时试图获取信号量1的许可,那么就可能出现死锁。 +​超时问题:当线程请求许可时,可能会由于资源竞争激烈导致长时间无法获得许可,最终导致超时。这在高并发的系统中尤为常见。超时问题可能会影响系统的性能和稳定性,特别是在对实时性要求较高的应用中,长时间的超时可能会造成服务质量的下 +公平性问题 ### 示例一:限制同时访问资源的线程数量 在这个示例中,我们创建了一个允许最多3个线程同时访问资源的`Semaphore`对象,创建了一个包含10个线程的线程池,并将任务提交到线程池。每个任务在访问资源之前都会尝试获取信号量的许可,如果无法获得许可,则线程将阻塞等待,当任务访问完资源后,它会释放信号量的许可,以便其他线程可以获取许可并访问资源。 From bcc6097fd769d244e0653f34eec204ac2c3b2e53 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 11:06:25 +0800 Subject: [PATCH 095/156] Update springcloud --- springcloud | 59 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 59 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index 0cc2c45..c8100c6 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,62 @@ +以下为你列举一些常见的 Java 锁机制面试题及参考答案: + +### 基础概念类 +1. **Java 中有哪些锁?它们的区别是什么?** + - **按锁的作用范围**: + - **对象锁**:作用于对象实例,通过 `object.lock()` 获取锁,作用于对象的同步代码块或方法。 + - **类锁**:作用于类级别,通过 `Class.forName().lock()` 获取锁,作用于静态方法或对类的全局同步。 + - **按锁的实现机制**: + - **偏向锁**:JVM 在单线程环境下默认使用的锁,线程通过标记对象的 Mark Word 为自身 ID,快速获取和释放锁,无竞争时性能高。 + - **轻量级锁**:当多个线程竞争锁时升级为轻量级锁,使用 CAS 操作和自旋等待尝试获取锁,减少线程阻塞和唤醒开销。 + - **重量级锁**:线程竞争失败时进入阻塞状态,适合长时间等待场景,避免 CPU 资源浪费。 + - **按是否可重入**: + - **可重入锁**:线程可多次获取同一锁,`synchronized` 和 `ReentrantLock` 是典型实现,需手动释放锁(`ReentrantLock` 必须手动释放,`synchronized` 代码执行完后系统自动释放)。 + - **不可重入锁**:线程重复获取锁会报错,如 `Lock` 接口的部分实现。 + - **按公平性**: + - **公平锁**:线程按请求顺序获取锁,`ReentrantLock(true)` 可设置公平锁,减少饥饿现象但性能略低。 + - **非公平锁**:线程随机获取锁,`ReentrantLock(false)` 默认非公平,响应快但可能导致部分线程长期等待。 + - **按共享与独占**: + - **独占锁**:仅允许一个线程访问资源,`synchronized` 和 `ReentrantLock` 默认独占。 + - **共享锁**:允许多个线程同时访问,如 `ReentrantReadWriteLock` 的读锁,适合高并发读场景。 + +2. **synchronized 关键字的作用和工作原理是什么?** + - **作用**:用于实现同步操作,确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源,保证线程安全。 + - **工作原理**:`synchronized` 是 JVM 层面的锁,通过 `monitor` 对象来完成。在锁对象的对象头里面有一个 `threadid` 字段,实现涉及到锁的升级,具体为无锁、偏向锁、自旋锁、重量级锁。在第一次访问的时候 `threadid` 为空,JVM 让其持有偏向锁,并将 `threadid` 设置为其线程 id,再次进入的时候会先判断 `threadid` 是否与其线程 id 一致,如果一致则可以直接使用此对象,如果不一致,则升级偏向锁为轻量级锁(只要有另一个竞争线程就升级),通过自旋循环一定次数来获取锁,执行一定次数之后,如果还没有正常获取到要使用的对象,此时就会把锁从轻量级升级为重量级锁。 + +3. **ReentrantLock 与 synchronized 相比有哪些优势?** + - **可重入性**:两者都是可重入的,但 `ReentrantLock` 提供了更明确的可重入语义。 + - **公平性选择**:`ReentrantLock` 构造函数允许选择公平锁或非公平锁,而 `synchronized` 默认是非公平的。 + - **中断响应**:`ReentrantLock` 提供了 `lockInterruptibly()` 方法,允许在等待锁的过程中响应中断,而 `synchronized` 在等待锁时不会响应中断,除非线程调用了其他可以响应中断的方法。 + - **条件变量**:`ReentrantLock` 提供了 `Condition` 接口和 `newCondition()` 方法,可以实现更精细的线程同步和等待/通知机制,而 `synchronized` 只有一个与对象关联的等待队列和通知机制。 + - **锁的申请与释放**:`ReentrantLock` 必须手动释放锁(通常在 `finally` 块中),提供了更大的灵活性,但也增加了出错的可能性(如忘记释放锁),而 `synchronized` 在退出同步块或方法时自动释放锁。 + +### 应用场景类 +1. **根据业务场景选择合适的锁有哪些?** + - **高并发读取**:使用读写锁,允许多个线程同时读取,如 `ReentrantReadWriteLock`。 + - **简单同步**:使用 `synchronized`,简单易用。 + - **复杂锁操作**:使用 `ReentrantLock`,灵活控制锁。 + - **高性能读写**:使用 `StampedLock`,支持乐观读。 + +2. **在多线程环境中,如何确保数据的一致性和完整性?** + - **使用锁机制**:通过 `synchronized`、`ReentrantLock` 等确保同一时间只有一个线程修改数据。 + - **原子类**:如 `AtomicInteger`,提供原子操作,避免多线程并发修改问题。 + - **不可变对象**:通过 `final` 修饰和不可变设计,确保对象状态不可修改。 + +### 原理与优化类 +1. **synchronized 锁升级的原理是什么?** +在锁对象的对象头里面有一个 `threadid` 字段,在第一次访问的时候 `threadid` 为空,JVM 让其持有偏向锁,并将 `threadid` 设置为其线程 id,再次进入的时候会先判断 `threadid` 是否与其线程 id 一致,如果一致则可以直接使用此对象,如果不一致,则升级偏向锁为轻量级锁(只要有另一个竞争线程就升级),通过自旋循环一定次数来获取锁,执行一定次数之后,如果还没有正常获取到要使用的对象,此时就会把锁从轻量级升级为重量级锁。锁的升级的目的是减低了锁带来的性能消耗。 + +2. **如何避免锁竞争?** + - **减少锁持有时间**:缩小同步代码块范围。 + - **使用非阻塞数据结构**:如 `ConcurrentHashMap`,减少锁使用。 + - **分段锁**:将共享资源分段,线程操作不同段时无需竞争。 + +3. **如何处理锁的死锁问题?** + - **检测和预防**:定期检测线程状态,发现死锁时主动释放资源。 + - **按顺序获取锁**:多个锁时按统一顺序获取。 + - **使用 `tryLock()`**:尝试获取锁,失败时主动处理。 + + Java信号量(Semaphore)是Java并发编程中的一个同步辅助类,它主要用于控制同时访问特定资源的线程数量,信号量可以用来保护有限资源,以避免因资源竞争而导致的系统崩溃。下面为你介绍几个Java信号量的使用例子: 资源泄露和死锁问题 ​资源泄露:当持有信号量许可的线程未能及时释放资源时,会导致该资源永远被占用,无法被其他线程使用。这种情况通常是由于线程在异常或提前结束时未能释放许可造成的。例如,在一个使用信号量控制数据库连接池访问的程序中,如果某个线程在获取连接后抛出异常,但没有释放连接许可,那么这个连接将一直被占用,其他线程无法使用,从而导致资源泄露。 From a57b2dd163a7d506949350eacd2b29a87df87b19 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 11:23:17 +0800 Subject: [PATCH 096/156] Update springcloud --- springcloud | 47 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 47 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index c8100c6..d022625 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,50 @@ +package org.devlive.tutorial.multithreading.chapter05; + +import java.util.concurrent.TimeUnit; + +public class ObjectLockDemo { + // 定义一个共享变量 + private int counter = 0; + + // 使用synchronized修饰实例方法,锁是当前对象(this) + public synchronized void incrementSync() { + counter++; + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - 计数器:" + counter); + try { + // 线程睡眠500毫秒,便于观察效果 + TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } + } + + // 使用synchronized代码块,锁是当前对象(this) + public void incrementSyncBlock() { + synchronized (this) { + counter++; + System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " - 计数器:" + counter); + try { + // 线程睡眠500毫秒,便于观察效果 + TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); + } catch (InterruptedException e) { + e.printStackTrace(); + } + } + } + + public static void main(String[] args) { + final ObjectLockDemo demo = new ObjectLockDemo(); + // 创建5个线程并发执行同步方法 + for (int i = 0; i < 5; i++) { + new Thread(() -> { + demo.incrementSync(); + }, "线程-" + i).start(); + } + } +} + + + 以下为你列举一些常见的 Java 锁机制面试题及参考答案: ### 基础概念类 From 6aaad820fbd4074ac18bd6f69dfb51f0def8305c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 7 May 2025 11:31:08 +0800 Subject: [PATCH 097/156] Update springcloud --- springcloud | 90 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 90 insertions(+) diff --git a/springcloud b/springcloud index d022625..88bdcd8 100644 --- a/springcloud +++ b/springcloud @@ -1,3 +1,93 @@ +在 Java 多线程编程中,对象锁和类锁是用于实现线程同步的重要机制,以下是关于它们使用场景的详细说明: + +### 对象锁的使用场景 +对象锁是基于对象实例的锁,每个对象都有一个与之关联的锁。当一个线程访问某个对象的同步方法或同步代码块时,它就获取了这个对象的锁,其他线程不能同时访问该对象的其他同步方法或代码块,但可以访问该对象的非同步方法,或者访问其他对象的同步方法。对象锁适用于以下场景: +- **保护对象内部状态**:当需要保护对象内部状态不被多个线程同时改变时,使用对象锁可以确保线程安全。例如,在一个计数器类中,使用对象锁来保证对计数器变量的操作是线程安全的。 +```java +public class Counter { + private int count = 0; + + // 使用 synchronized 修饰实例方法,获取对象锁 + public synchronized void increment() { + count++; + } + + public synchronized int getCount() { + return count; + } +} +``` +- **同步实例方法或代码块**:当多个线程需要访问同一个对象实例的同步方法或代码块时,使用对象锁可以保证同一时刻只有一个线程能够执行该同步方法或代码块。例如,在一个生产者 - 消费者模型中,生产者线程和消费者线程通过对象锁来同步对共享缓冲区的访问。 +```java +import java.util.LinkedList; +import java.util.Queue; + +public class ProducerConsumer { + private final Queue<Integer> buffer = new LinkedList<>(); + private final int maxSize; + + public ProducerConsumer(int maxSize) { + this.maxSize = maxSize; + } + + // 生产者方法,使用对象锁 + public synchronized void produce(int item) throws InterruptedException { + while (buffer.size() == maxSize) { + wait(); + } + buffer.add(item); + notifyAll(); + } + + // 消费者方法,使用对象锁 + public synchronized int consume() throws InterruptedException { + while (buffer.isEmpty()) { + wait(); + } + int item = buffer.poll(); + notifyAll(); + return item; + } +} +``` + +### 类锁的使用场景 +类锁是针对类对象的锁,当 `synchronized` 关键字用在静态方法上时,它锁定的是类本身。类锁可以保证在一个时刻只有一个线程可以执行该类的静态同步方法。类锁适用于以下场景: +- **保证类级别的数据安全**:当多个线程需要访问类的静态资源(如静态变量)或执行静态方法时,使用类锁可以保证线程安全。例如,在一个多线程环境下同步访问全局配置的场景中,使用类锁来保证对全局配置的读写操作是线程安全的。 +```java +public class GlobalConfig { + private static int configValue = 0; + + // 使用 synchronized 修饰静态方法,获取类锁 + public static synchronized void setConfigValue(int value) { + configValue = value; + } + + public static synchronized int getConfigValue() { + return configValue; + } +} +``` +- **实现单例模式**:在单例模式中,使用类锁可以确保只有一个实例被创建。例如,在 Java 中,通过静态同步方法或静态同步代码块来实现单例模式。 +```java +public class Singleton { + private static Singleton instance; + + private Singleton() {} + + // 使用 synchronized 修饰静态方法,获取类锁 + public static synchronized Singleton getInstance() { + if (instance == null) { + instance = new Singleton(); + } + return instance; + } +} +``` + +综上所述,对象锁适用于需要保护对象内部状态不被多个线程同时改变的场景,而类锁适用于需要保证类级别的数据安全时,例如当多个线程访问类的静态资源时。在实际开发中,需要根据具体的需求和程序设计的目标来选择合适的锁机制。 + + package org.devlive.tutorial.multithreading.chapter05; import java.util.concurrent.TimeUnit; From 38e4640695a4e3912d86487bd10c942b97d1c588 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 8 May 2025 10:26:46 +0800 Subject: [PATCH 098/156] Update all --- all | 18 +++++++++++++++++- 1 file changed, 17 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/all b/all index fb1b517..c076bee 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,4 +1,20 @@ - 使用 `ConcurrentHashMap` 依然存在并发问题的场景,主要源于其设计机制的局限性以及开发者对并发控制的理解偏差。以下是具体原因及典型场景分析: +socket线程安全? + +总结来说,虽然系统级别的socket操作本身具备一定程度的并发安全性,但在多线程程序中对socket进行读写时仍需要开发者采取适当的同步策略以保证线程安全。 + + 系统调用级别:在操作系统层面,对同一个socket文件描述符(fd)进行读写操作的系统调用如send、recv、write和read等,通常是线程安全的。这意味着多个线程可以同时调用这些函数而不会导致内核数据结构的混乱。 + 应用程序级别:然而,在应用程序中直接对同一个socket进行并发读写时,并非完全线程安全。不同的线程如果不加控制地同时对同一socket进行读写,可能会遇到以下问题: + 数据包边界混淆:TCP是流式传输协议,没有消息边界的概念,两个线程如果并发发送或接收,可能导致接收到的数据边界与发送时不一致。 + 竞争条件:当多个线程尝试修改socket的状态或缓冲区时,可能会产生未定义的行为,例如,一个线程正在发送数据时,另一个线程关闭了socket,这可能导致不可预测的结果。 + 同步问题:如果没有适当的锁或其他同步机制来保护共享状态,那么不同线程之间对于何时开始和结束I/O操作的协调就可能出现问题。 + 最佳实践:为了在多线程环境下正确且安全地使用socket,通常建议采取以下措施: + 互斥访问:使用线程同步机制,如互斥锁(mutex),确保任何时候只有一个线程在执行读写操作。 + 生产者-消费者模型:设计成一个线程专门负责接收数据并放入队列,另一个线程从队列取出数据并发送,通过队列实现线程间的通信和同步。 + 事件驱动编程:在某些场合下,如使用异步I/O(如epoll/kqueue等)、IOCP(Windows平台)或者事件循环机制,可以避免直接的并发访问,从而在单个线程内处理多个socket连接,减少线程间同步开销。 + + + +使用 `ConcurrentHashMap` 依然存在并发问题的场景,主要源于其设计机制的局限性以及开发者对并发控制的理解偏差。以下是具体原因及典型场景分析: --- From 798d4f0e83c6870b5ecac01991f16e449fa42977 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 12 May 2025 13:49:02 +0800 Subject: [PATCH 099/156] Update all --- all | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/all b/all index c076bee..b77afba 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,3 +1,4 @@ +数据库分片两种:范围,hash函数分片。 socket线程安全? 总结来说,虽然系统级别的socket操作本身具备一定程度的并发安全性,但在多线程程序中对socket进行读写时仍需要开发者采取适当的同步策略以保证线程安全。 From c983ab23b9dc3c1b0af123378299388d96783c12 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 14 May 2025 14:24:36 +0800 Subject: [PATCH 100/156] Update all --- all | 55 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 55 insertions(+) diff --git a/all b/all index b77afba..51ae2cb 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,3 +1,58 @@ +Cassandra 底层技术架构解析 +一、存储引擎 +LSM 树(Log-Structured Merge Tree)‌ +核心设计‌:采用 LSM 树优化写入性能,通过 ‌内存表(MemTable)‌ 缓存写入数据,定期将内存数据刷写到磁盘生成 ‌不可变的 SSTable(Sorted String Table)‌。 +读写优化‌: +写入时仅追加日志(WAL)保证持久化,避免随机磁盘寻道; +读取时合并内存表和多个 SSTable 实现高效查询。 +压缩机制‌:后台合并 SSTable 以减少冗余数据并加速读取。 +二、分布式架构 + +去中心化对等设计‌ + +无主节点架构,所有节点(Node)地位平等,通过 ‌Gossip 协议‌ 交换集群状态信息(如节点存活、负载)。 +数据通过 ‌一致性哈希(Consistent Hashing)‌ 分散到虚拟节点(VNode),支持动态扩缩容与自动负载均衡。 + +P2P 通信‌ + +节点间直接通信,依赖 Gossip 协议维护拓扑信息,避免单点故障。 +三、数据复制与一致性 + +多副本机制‌ + +数据按 ‌副本因子(Replication Factor)‌ 复制到不同节点,支持跨数据中心复制策略(如 NetworkTopologyStrategy)。 +通过 ‌逆熵(Anti-Entropy)‌ 机制异步修复副本间数据差异。 + +可调一致性‌ + +支持灵活配置读写一致性级别(如 QUORUM、ONE、ALL),权衡可用性与数据准确性。 +四、数据模型与查询 + +列族(Column Family)存储‌ + +数据按 ‌分区键(Partition Key)‌ 分布存储,通过 ‌聚类键(Clustering Key)‌ 定义行内数据排序规则。 +支持动态列和宽行结构,适合时序数据、日志等半结构化场景。 + +CQL(Cassandra Query Language)‌ + +提供类似 SQL 的查询语法,支持基础 CRUD 操作,但范围查询受限于分区键设计。 +五、CAP 特性与适用场景 +AP 优先‌:在 CAP 理论中侧重高可用(Availability)和分区容错(Partition Tolerance),数据最终一致。 +典型场景‌: +写入密集型业务(如时序数据、日志采集); +高可用需求场景(如跨地域部署的金融交易系统)。 +总结 + +Cassandra 的底层技术架构围绕 ‌高性能写入‌、‌分布式扩展‌ 和 ‌多数据中心容灾‌ 设计,核心组件包括: + +LSM 树存储引擎(写入优化); +去中心化 Gossip 协议(节点协调); +一致性哈希数据分布(负载均衡); +可调一致性模型(灵活权衡)。 +这一架构使其成为海量数据存储和高并发写入场景的首选 NoSQL 解决方案。 + + + 数据库分片两种:范围,hash函数分片。 socket线程安全? From b1c7611adbc52b38ef7b7a4e95fd62d264cbc105 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 14 May 2025 14:33:12 +0800 Subject: [PATCH 101/156] Update all --- all | 84 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 84 insertions(+) diff --git a/all b/all index 51ae2cb..2fe954c 100644 --- a/all +++ b/all @@ -1,4 +1,88 @@ Cassandra 底层技术架构解析 +Cassandra的主要特点和优势是什么? + 分布式 + +Cassandra采用分布式架构,数据可以分散存储在多个节点中,每个节点都是平等的,没有单点故障,可以随时添加或删除节点。 + 高可用性 + +Cassandra提供了多种机制来保障数据的可用性,包括数据复制、数据备份、自动故障转移等。 + 高扩展性 + +Cassandra可以轻松地扩展到数百台服务器,支持线性扩展,可以处理大规模数据存储和分析。 + 高性能 + +Cassandra的读写操作都非常快速,支持高吞吐量和低延迟读写操作。 + 灵活的数据模型 + +Cassandra的数据模型非常灵活,支持多种数据类型,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 + 复杂查询和数据聚合操作 + +Cassandra支持复杂查询和数据聚合操作,包括分组、排序、聚合、联接等。 + 可靠性和稳定性 + +Cassandra经过多年的实践和测试,已经证明具有高可靠性和稳定性,可以处理大规模数据存储和分析。 + +Cassandra如何实现数据分布和分区? + 分布式哈希 + +Cassandra使用分布式哈希算法将数据分配到不同的节点上。每个节点被分配到一组数据分区,每个分区包含一定范围的哈希值。 + 数据分区 + +Cassandra将数据划分为一组分区,每个分区包含一定范围的哈希值,并将每个分区存储在不同的节点上。每个分区都有一个主分区副本和多个备份分区副本。 + 一致性哈希 + +Cassandra使用一致性哈希算法来确定每个节点的哈希值范围,这样可以有效地处理节点加入和退出的情况,保证数据的均匀分布和高可用性。 + 复制策略 + +Cassandra使用复制策略来存储和维护数据的多个副本。每个分区都有一个主分区副本和多个备份分区副本,可以根据需要进行配置。 + +如何在Cassandra中实现数据备份和恢复? + 复制策略 + +Cassandra使用复制策略来存储和维护数据的多个副本。每个分区都有一个主分区副本和多个备份分区副本,可以根据需要进行配置。数据复制可以保证数据的高可用性和灾难恢复。 + 数据备份 + +Cassandra提供了多种数据备份方法,包括手动备份和自动备份。手动备份可以通过CQL命令或命令行工具进行,自动备份可以通过设置定期备份的时间间隔和备份文件路径来实现。 + 数据恢复 + +Cassandra提供了多种数据恢复方法,包括手动恢复和自动恢复。手动恢复可以通过CQL命令或命令行工具进行,自动恢复可以通过设置自动恢复选项来实现。 + 增量备份 + +Cassandra支持增量备份,只备份发生变化的部分,可以提高备份效率和减少备份文件大小。 + +如何在Cassandra中实现数据加密和安全性? + SSL/TLS协议 + +使用SSL/TLS协议来加密Cassandra节点之间的通信,防止数据被拦截和窃取。 + 安全认证 + +Cassandra提供了基于用户名和密码的安全认证机制,只有经过认证的用户才能访问Cassandra数据库。 + 数据加密 + +Cassandra支持对数据进行加密,包括客户端加密和服务器端加密。客户端加密可以通过应用程序实现,服务器端加密可以通过使用加密文件系统或加密驱动器来实现。 + 安全日志 + +Cassandra可以记录所有的安全事件和操作,包括登录、访问、修改和删除等,以便进行安全审计和监控。 + 防火墙 + +使用防火墙来保护Cassandra节点,限制访问Cassandra节点的IP地址和端口号,防止恶意攻击和非法访问。 + + +Cassandra如何处理并发访问和锁定? + MVCC + +Cassandra使用多版本并发控制(MVCC)来处理并发访问和锁定,每个数据都有多个版本,每个版本都有一个时间戳,不同的版本可以并发访问,避免了锁定的问题。 + 读写锁 + +Cassandra使用读写锁来处理并发访问和锁定,读操作可以并发访问,写操作需要获取写锁,避免了写冲突和数据不一致的问题。 + 一致性级别 + +Cassandra提供了不同的一致性级别,包括最终一致性、会话一致性和强一致性等,可以根据需要进行配置,平衡一致性和性能的需求。 + CAS操作 + +Cassandra支持CAS(Compare and Swap)操作,可以进行原子性的读取和更新操作,避免了数据竞争和数据不一致的问题。 + + 一、存储引擎 LSM 树(Log-Structured Merge Tree)‌ 核心设计‌:采用 LSM 树优化写入性能,通过 ‌内存表(MemTable)‌ 缓存写入数据,定期将内存数据刷写到磁盘生成 ‌不可变的 SSTable(Sorted String Table)‌。 From 318aa296856da38c46a0594da4a93271f4a061d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 22 May 2025 14:04:54 +0800 Subject: [PATCH 102/156] =?UTF-8?q?Update=20=E5=8D=8F=E8=AE=AEprotocol?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "\345\215\217\350\256\256protocol" | 179 +++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 179 insertions(+) diff --git "a/\345\215\217\350\256\256protocol" "b/\345\215\217\350\256\256protocol" index 07d289d..1676087 100644 --- "a/\345\215\217\350\256\256protocol" +++ "b/\345\215\217\350\256\256protocol" @@ -1,3 +1,182 @@ +Redis 集群核心通信协议‌ +一、‌节点间通信协议‌ + +Gossip 协议‌ + +功能‌:用于集群节点间的元数据同步、故障检测及状态更新。 +工作机制‌: +每个节点周期性随机选择其他节点交换信息(如哈希槽分配、节点状态)。 +通过谣言传播模式(Rumor-Spreading)快速扩散异常事件(如节点宕机)。 +优势‌:去中心化架构,天然支持动态扩缩容和高容错性。 + +二进制协议(Cluster Bus)‌ + +功能‌:节点间通过专用二进制协议高效传输控制命令及数据。 +核心特性‌: +采用精简的二进制编码(非文本协议如 JSON/XML),降低网络开销。 +运行在独立端口(默认集群总线端口为 16379),与客户端访问端口隔离。 +二、‌客户端与集群交互协议‌ +RESP 协议(Redis Serialization Protocol)‌ +功能‌:客户端通过 RESP 协议与集群节点通信,支持文本化指令(如 SET、GET)。 +交互流程‌: +客户端直接连接任意节点,若 key 不在当前节点,返回 MOVED 重定向响应。 +Smart Client(如 JedisCluster)本地缓存哈希槽映射表,减少重定向次数。 +三、‌数据分片协议‌ +哈希槽算法(Hash Slot)‌ +机制‌: +集群预分 16384 个哈希槽,通过 CRC16(key) % 16384 计算数据所属槽位。 +槽位分布由各节点管理,支持动态迁移(如扩容时槽位重分配)。 +优势‌:避免一致性哈希的数据倾斜问题,简化扩缩容操作。 +四、‌协议对比与选型逻辑‌ +协议类型‌ ‌应用场景‌ ‌核心特点‌ +Gossip‌ 节点状态同步、故障检测 去中心化、最终一致性 +二进制协议‌ 节点间控制命令与数据传输 高效、低延迟 +RESP‌ 客户端与集群交互 兼容单机模式、易解析 + +总结‌: +Redis 集群通过 ‌Gossip 协议‌实现节点自治与元数据同步,依赖‌二进制协议‌保障集群内部高效通信,同时沿用 ‌RESP 协议‌兼容客户端访问。哈希槽算法则作为数据分片的核心机制,支撑集群横向扩展能力。 + +Gossip 协议与 Raft 协议对比‌ +一、‌设计目标与核心定位‌ +维度‌ ‌Gossip 协议‌ ‌Raft 协议‌ +一致性模型‌ 最终一致性(弱一致性) 强一致性(线性一致性) +核心定位‌ 去中心化、高扩展性的状态传播机制 中心化、强一致性的共识算法(用于 Leader 选举与日志复制) +二、‌核心工作机制‌ + +Gossip 协议‌ + +随机传播机制‌:节点周期性随机选择邻居节点交换状态信息(如故障通知、数据同步)。 +反熵模式‌:全量数据对比修复(如 Cassandra 的数据同步)。 +谣言传播模式‌:仅传递增量变更事件(如 Redis Cluster 的节点故障扩散)。 +无主架构‌:节点对等,无需选举领导者,适合大规模动态集群。 + +Raft 协议‌ + +阶段化流程‌: +Leader 选举‌:节点通过随机超时触发竞选,基于多数派投票选出唯一 Leader。 +日志复制‌:Leader 接收写请求并同步日志到 Follower,半数以上节点确认后提交。 +强一致性保障‌:所有操作需经过 Leader 有序处理,避免数据冲突。 +三、‌一致性保证与性能‌ +特性‌ ‌Gossip 协议‌ ‌Raft 协议‌ +一致性强度‌ 最终一致性(延迟同步) 强一致性(实时同步) +延迟‌ 较高(依赖随机传播轮次) 较低(依赖 Leader 串行处理) +容错性‌ 高(节点动态增减无影响) 依赖 Leader 稳定性(Leader 故障触发选举) +四、‌适用场景对比‌ +场景‌ ‌Gossip 协议优势‌ ‌Raft 协议优势‌ +大规模集群‌ 适用于动态扩展的节点(如 Redis Cluster) 适合中小规模集群(如 Etcd、ZooKeeper) +容错性要求‌ 容忍网络分区与节点高频变更 依赖稳定网络环境,优先保证一致性 +数据实时性需求‌ 接受短暂不一致(如日志统计) 要求强一致(如金融交易、分布式锁) +五、‌优缺点总结‌ + +Gossip 协议‌: + +优点‌:去中心化、高扩展性、天然抗网络抖动。 +缺点‌:数据同步延迟不确定,资源消耗随集群规模增长。 + +Raft 协议‌: + +优点‌:逻辑清晰、强一致性保障、故障恢复机制明确。 +缺点‌:Leader 单点性能瓶颈,大规模集群选举效率下降。 + +选型建议‌: + +优先 ‌Gossip‌:若场景需高扩展性、最终一致性(如分布式缓存、服务发现)。 +优先 ‌Raft‌:若需强一致性、低延迟事务(如分布式数据库、共识决策)。 + + + + +依赖 ZooKeeper 的中间件及场景总结‌ +一、‌核心依赖 ZooKeeper 的中间件‌ + +Apache Kafka‌ + +功能‌:ZooKeeper 用于管理 Broker 注册、Topic 元数据存储、消费者组协调及 Controller 选举。 +示例配置‌:Kafka 集群需在 server.properties 中指定 ZooKeeper 地址: +properties +Copy Code +zookeeper.connect=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 + + +Apache HBase‌ + +功能‌:依赖 ZooKeeper 实现 Master 选举、RegionServer 状态监控及元数据存储。 +架构特性‌:ZooKeeper 维护 HBase 集群的活跃节点列表和分布式锁。 + +Dubbo‌ + +功能‌:通过 ZooKeeper 注册中心管理服务提供者与消费者信息,实现服务发现和动态路由。 +数据模型‌:服务节点以临时 ZNode 形式注册,故障时自动清理。 + +二、‌部分场景可选依赖 ZooKeeper 的中间件‌ + +Elasticsearch(旧版本)‌ + +历史背景‌:早期版本(如 1.x)依赖 ZooKeeper 实现集群协调,现已被内置的 Zen Discovery 机制替代。 +替代方案‌:Elasticsearch 使用基于 Raft 协议的选举算法,无需外部协调服务。 + +ClickHouse(分布式模式)‌ +可选集成‌:通过 ZooKeeper 实现分布式 DDL 查询同步和副本数据一致性(非强制依赖)^[参考外部知识]^。 +三、‌无需 ZooKeeper 的分布式中间件‌ +中间件‌ ‌替代机制‌ ‌场景说明‌ +Elasticsearch‌ Zen Discovery(基于 gossip 协议)+ Raft 协议选举 节点发现、Leader 选举及集群状态管理 +Redis Cluster‌ 内置 Gossip 协议 + 哈希槽分片机制^[参考外部知识]^ 节点通信与数据分片同步 +Etcd‌ 基于 Raft 协议实现自包含的分布式一致性^[参考外部知识]^ 高可用键值存储与服务发现 +四、‌选型建议‌ +强依赖 ZooKeeper‌:适用于需要强一致性元数据管理、复杂选举逻辑的场景(如 Kafka、HBase)。 +自研协调机制‌:优先选择内置分布式协议的中间件(如 Elasticsearch、Redis Cluster),简化运维复杂度。 + +注‌:ZooKeeper 的高可用性需依赖奇数节点部署(如 3/5 节点集群)。 + + + + +Kafka、Redis、ElasticSearch 集群架构对比‌ +一、‌核心机制差异‌ +特性‌ ‌Kafka‌ ‌Redis‌ ‌Elasticsearch‌ +数据模型‌ 基于分区的流式消息队列(Topic-Partition) 键值存储(Key-Value)+ 多种数据结构 文档型数据库(JSON 文档 + 倒排索引) +分片策略‌ 分区(Partition)按哈希或轮询分配,支持水平扩展 哈希槽(Slot)分片,固定 16384 个槽 索引分片(Shard),自动平衡分布和多副本 +复制机制‌ ISR(In-Sync Replicas)副本同步,保证强一致性 主从异步复制,侧重性能而非强一致性 主分片与副本分片同步复制,保障高可用性 +选主方式‌ ZooKeeper 或 Raft 协议(新版) Redis Sentinel 哨兵模式 基于 Raft 协议的分布式选举 +二、‌技术架构对比‌ + +数据分片与扩展性‌ + +Kafka‌:每个 Topic 划分为多个 Partition,分片策略决定数据分布,扩容时需手动调整分区数。 +Redis‌:通过哈希槽(Slot)分片,数据迁移时需重新分配槽位,扩容需修改集群拓扑。 +Elasticsearch‌:索引自动分片,新增节点时自动平衡分片,支持动态扩容。 + +一致性保障‌ + +Kafka‌:ISR 机制确保写入成功的副本数达标后返回确认(acks=all)。 +Redis‌:主从异步复制,故障切换时可能丢失部分数据。 +Elasticsearch‌:主分片与副本同步写入,支持 wait_for_active_shards 参数控制一致性级别。 + +容灾与恢复‌ + +Kafka‌:依赖 ZooKeeper 或 Raft 协议协调 Controller 选举,副本自动接管 Leader 角色。 +Redis‌:通过 Sentinel 监控主节点状态,触发故障转移。 +Elasticsearch‌:节点故障时,副本分片提升为主分片,集群自动恢复。 +三、‌适用场景‌ +场景‌ ‌Kafka‌ ‌Redis‌ ‌Elasticsearch‌ +数据实时性‌ 高吞吐量实时消息流(如日志采集、事件流) 低延迟缓存与会话管理 近实时搜索与分析(日志检索、监控) +数据持久化‌ 持久化存储(依赖磁盘,可配置保留策略) 内存优先,支持快照持久化 磁盘存储为主,内存缓存加速检索 +扩展复杂度‌ 需手动调整分区和副本,扩容成本较高 哈希槽迁移需人工干预 自动分片平衡,扩容简便 +四、‌性能与限制‌ +Kafka‌:单分区顺序写入,吞吐量高(百万级 TPS),但消费延迟受分区数影响。 +Redis‌:内存操作延迟低(微秒级),但容量受物理内存限制,集群分片数上限为 1000。 +Elasticsearch‌:全文检索性能优秀,但写入吞吐量低于 Kafka,需优化分片数和副本配置。 + +总结‌: + +Kafka‌ 适合构建实时数据管道,强调高吞吐和有序性; +Redis‌ 适用于低延迟缓存和简单数据结构存储; +Elasticsearch‌ 专精于复杂搜索和分析场景,支持近实时数据处理。 + + + + + Modbus、OPC UA与TCP/IP协议对比分析 一、协议层级与定位 维度‌ ‌Modbus‌ ‌OPC UA‌ ‌TCP/IP‌ From 4e30e4e950d3be6347a95761e5e96dcb2f135860 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 22 May 2025 16:00:59 +0800 Subject: [PATCH 103/156] Update README.md --- README.md | 23 +++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 23 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 4fd2d22..8f41d09 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,26 @@ +查找字符串数组中的最长公共前缀 +横向扫描的基本思路是,将数组的第一个字符串作为基准字符串,然后与数组中的其他字符串逐个字符进行比较,直到找到不匹配的字符或达到最短字符串的末尾 +public class Solution { + public String longestCommonPrefix(String[] strs) { + if (strs == null || strs.length == 0) return ""; + + // 以第一个字符串作为基准 + String prefix = strs[0]; + + for (int i = 1; i < strs.length; i++) { + while (strs[i].indexOf(prefix) != 0) { + // 如果当前字符串不以prefix开始,则缩短prefix + prefix = prefix.substring(0, prefix.length() - 1); + // 如果prefix为空,则直接返回"" + if (prefix.isEmpty()) return ""; + } + } + return prefix; + } +} + + + 用synchronized修饰方法可以把整个方法变为同步代码块,synchronized方法加锁对象是this; 通过合理的设计和数据封装可以让一个类变为“线程安全”;一个类没有特殊说明,默认不是thread-safe; From ca3a0df3913e7421c1a26bbe5c19e5ecb28614d2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 28 May 2025 07:34:58 +0800 Subject: [PATCH 104/156] Create algorithm --- algorithm | 18 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 18 insertions(+) create mode 100644 algorithm diff --git a/algorithm b/algorithm new file mode 100644 index 0000000..a3dd539 --- /dev/null +++ b/algorithm @@ -0,0 +1,18 @@ +删除排序数组中的重复项 +class Solution { + public int removeDuplicates(int[] nums) { + int n = nums.length; + if (n == 0) { + return 0; + } + int fast = 1, slow = 1; + while (fast < n) { + if (nums[fast] != nums[fast - 1]) { + nums[slow] = nums[fast]; + ++slow; + } + ++fast; + } + return slow; + } +} From 350e4293808945de2367a4617f609b0cf5dc5e34 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 29 May 2025 22:38:22 +0800 Subject: [PATCH 105/156] Create reg --- reg | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) create mode 100644 reg diff --git a/reg b/reg new file mode 100644 index 0000000..693584f --- /dev/null +++ b/reg @@ -0,0 +1,10 @@ + Matcher duplicatedLetter = Pattern.compile("(.)\\1+").matcher(input); + Matcher englishLetter = Pattern.compile("[a-zA-Z]+").matcher(input); + Matcher noEngishLetter = Pattern.compile("[^a-zA-Z]+").matcher(input); + Matcher numberbegined = Pattern.compile("^\\d").matcher(input); + Matcher number = Pattern.compile("[0-9]+").matcher(input); + Matcher mutimatcher = Pattern.compile("a{3,4}").matcher(input); + while (mutimatcher.find()||number.find()) { + System.out.println("number: " + number.group()); + System.out.println("找到mutimatcher字符: " + mutimatcher.group()); + } From db048fbd0f37e3239fab8277457fa8f40ae81ffa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 30 May 2025 06:54:05 +0800 Subject: [PATCH 106/156] Update algorithm --- algorithm | 251 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 251 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index a3dd539..96e3d52 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -16,3 +16,254 @@ class Solution { return slow; } } + + +import java.util.*; + +public class My { + + + static public class CombinationRecursive { + public static List<List<String>> combination(String[] elements, int k) { + List<List<String>> result = new ArrayList<>(); + if (k > elements.length || elements.length <= 0) { + return result; + } + backtrack(elements, result, new ArrayList<>(), 0, k); + return result; + } + + private static void backtrack(String[] elements, List<List<String>> result, List<String> current, int start, int k) { + // 如果当前组合的长度等于 k,将其添加到结果列表中 + if (current.size() == k) { + result.add(new ArrayList<>(current)); + return; + } + // 从 start 开始遍历元素数组 + for (int i = start; i < elements.length; i++) { + // 将当前元素添加到累积组合中 + current.add(elements[i]); + // 递归调用,继续选择下一个元素 + backtrack(elements, result, current, i + 1, k - 1); + // 回溯,移除最后一个元素 + current.remove(current.size() - 1); + } + } + } + + + //给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 + static class Solutioncombine { + List<List<Integer>> listTotal = new ArrayList<>(); + + private void backtrack(int n, int k, List<Integer> list, int index) { + if (list.size() == k) { + listTotal.add(new ArrayList<>(list)); + System.out.println("each:"+list); + return; + } + for (int i = index; i <= n; i++) { + // 经典回溯模板 + list.add(i); + // 以 i + 1进行递归 + backtrack(n , k, list, i + 1); + list.remove(list.size() - 1); + System.out.println("listinfor:"+list); + } + } + + public List<List<Integer>> combine(int n, int k) { + backtrack(n, k, new ArrayList<Integer>(), 1); + return listTotal; + } + } + + //将有序数组转换为二叉搜索树 + class Solution { + public TreeNode sortedArrayToBST(int[] nums) { + return helper(nums, 0, nums.length - 1); + } + + public TreeNode helper(int[] nums, int left, int right) { + if (left > right) { + return null; + } + + // 总是选择中间位置左边的数字作为根节点 + int mid = (left + right) / 2; + + TreeNode root = new TreeNode(nums[mid]); + root.left = helper(nums, left, mid - 1); + root.right = helper(nums, mid + 1, right); + return root; + } + + // 二叉树的中序遍历 middle order + public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { + List<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); + inorder(root, res); + return res; + } + + public void inorder(TreeNode root, List<Integer> res) { + if (root == null) { + return; + } + inorder(root.left, res); + res.add(root.val); + inorder(root.right, res); + } + + public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { + if (p == null && q == null) { + return true; + }else if (p == null || q == null) { + return false; + } + if(p.val== q.val){ + return isSameTree(p.left, q.left)&& isSameTree(p.right, q.right); + } + return false; + } + + + + + + + } + + +/// 单词拆分 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出 s 则返回 true。 + public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) { + Set<String> wordSet = new HashSet<>(wordDict); // 将字典转换为集合以提高查询速度 + int n = s.length(); + boolean[] dp = new boolean[n + 1]; // dp[i] 表示 s 的前 i 个字符能否被字典中的单词拼接而成 + dp[0] = true; // 空字符串总是可以被拼接 + + for (int i = 1; i <= n; i++) { + for (int j = 0; j < i; j++) { + if (dp[j] && wordSet.contains(s.substring(j, i))) { + dp[i] = true; + break; + } + } + } + + return dp[n]; + } +/// sell stocks 给定一个数组 prices ,其中 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。 + public int maxProfit(int prices[]) { + int minprice = Integer.MAX_VALUE; + int maxprofit = 0; + for (int i = 0; i < prices.length; i++) { + if (prices[i] < minprice) { + minprice = prices[i]; + } else if (prices[i] - minprice > maxprofit) { + maxprofit = prices[i] - minprice; + } + } + return maxprofit; + } + + //reverse words in a string + public static String reverseWords(String s) { +// String reversed = reverseWords("a good example"); + String[] words = s.trim().split("\\s+"); // 按空格分割字符串 + String[] reversedWords = new String[words.length]; + for(int i = 0; i < words.length; i++) + { + reversedWords[words.length-i-1]=words[i].trim(); + System.out.println("="+reversedWords[words.length-i-1]+"="); + + } + System.out.println(reversedWords.length); + System.out.println(reversedWords); + return String.join(" ", reversedWords); // 连接数组元素并用空格分割 + } + + /// 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 + public int searchInsert(int[] nums, int target) { + int n = nums.length; + int left = 0, right = n - 1, ans = n; + while (left <= right) { + int mid = ((right - left) >> 1) + left; + if (target <= nums[mid]) { + ans = mid; + right = mid - 1; + } else { + left = mid + 1; + } + } + return ans; + } + + +// +// 作者:力扣官方题解 +// 链接:https://leetcode.cn/problems/search-insert-position/solutions/333632/sou-suo-cha-ru-wei-zhi-by-leetcode-solution/ +// 来源:力扣(LeetCode) +// 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 + + public static void main(String[] args) { + new Solutioncombine().combine(5,3); + + String reversed = reverseWords("a good example"); + System.out.println(reversed); // 输出应为 "world hello" + + WordBreak wb = new WordBreak(); + +// String s = "leetcode"; +// List<String> wordDict = List.of("leet", "code"); +// System.out.println(wb.wordBreak(s, wordDict)); // 输出应为 true + + //基于红黑树实现的,它能够存储不重复的元素,并且元素是有序的 + TreeSet<Integer> treeSet = new TreeSet<>(); + + // 添加元素 + treeSet.add(5); + treeSet.add(3); + treeSet.add(8); + treeSet.add(1); + + // 遍历并打印元素 + for (Integer num : treeSet) { + System.out.println(num); + } + + + TreeMap<Integer, String> treeMap = new TreeMap<>(); + + // 添加键值对 + treeMap.put(3, "C"); + treeMap.put(1, "A"); + treeMap.put(2, "B"); + + // 遍历并打印键值对 + for (Integer key : treeMap.keySet()) { + System.out.println(key + " : " + treeMap.get(key)); + } + } + + //find the kth smallest element in a binary search tree + public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { + Deque<TreeNode> stack = new ArrayDeque<TreeNode>(); + while (root != null || !stack.isEmpty()) { + while (root != null) { + stack.push(root); + root = root.left; + } + root = stack.pop(); + --k; + if (k == 0) { + break; + } + root = root.right; + } + return root.val; + } + + + + +} From 3f4983d6afc014d19d2d0e64457a37eedb5ea98d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 30 May 2025 08:04:43 +0800 Subject: [PATCH 107/156] Update algorithm --- algorithm | 575 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 575 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index 96e3d52..ac02b0b 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,3 +1,578 @@ +import java.util.ArrayList; +import java.util.List; +//返回一个字符串的所有子串 +public class SubstringGenerator { + public static void main(String[] args) { + String input = "abcde"; + List<String> substrings = getAllSubstrings(input); + + // 打印所有子串 + for (String substring : substrings) { + System.out.println(substring); + } + } + + public static List<String> getAllSubstrings(String str) { + List<String> substrings = new ArrayList<>(); + int length = str.length(); + + // 外层循环确定子串的起始位置 + for (int start = 0; start < length; start++) { + // 内层循环确定子串的结束位置 + for (int end = start + 1; end <= length; end++) { + // 使用substring方法获取子串 + substrings.add(str.substring(start, end)); + } + } + + return substrings; + } +} + +import java.util.*; +import java.util.stream.Collectors; + +public class A1 { + + + + //Definition for singly-linked list. + class ListNode { + int val; + ListNode next; + ListNode(int x) { + val = x; + next = null; + } + } + class Solution { + + // find intersection for singly-linked list. + public ListNode getIntersectionNode(ListNode headA, ListNode headB) { + Set<ListNode> visited = new HashSet<ListNode>(); + ListNode temp = headA; + while (temp != null) { + visited.add(temp); + temp = temp.next; + } + temp = headB; + while (temp != null) { + if (visited.contains(temp)) { + return temp; + } + temp = temp.next; + } + return null; + } + + /// merge two sorted linked lists + public ListNode mergeTwoLists(ListNode l1, ListNode l2) { + ListNode prehead = new ListNode(-1); + + ListNode prev = prehead; + while (l1 != null && l2 != null) { + if (l1.val <= l2.val) { + prev.next = l1; + l1 = l1.next; + } else { + prev.next = l2; + l2 = l2.next; + } + prev = prev.next; + } + + // 合并后 l1 和 l2 最多只有一个还未被合并完,我们直接将链表末尾指向未合并完的链表即可 + prev.next = l1 == null ? l2 : l1; + + return prehead.next; + } + } + public class TreeNode { + int val; + TreeNode left; + TreeNode right; + TreeNode() {} + TreeNode(int val) { this.val = val; } + TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) { + this.val = val; + this.left = left; + this.right = right; + } + + + } + + + //sysmatrical check for binary tree + public boolean isSymmetric(TreeNode root) { + return check(root.left, root.right); + } + + public boolean check(TreeNode p, TreeNode q) { + if (p == null && q == null) { + return true; + } + if (p == null || q == null) { + return false; + } + return p.val == q.val && check(p.left, q.right) && check(p.right, q.left); + } + + //判断是否是有效的括号序列 + public boolean isValid(String s) { + int n = s.length(); + if (n % 2 == 1) { + return false; + } + + Map<Character, Character> pairs = new HashMap<Character, Character>() {{ + put(')', '('); + put(']', '['); + put('}', '{'); + }}; + // stack , 先进后出, last in first out + Deque<Character> stack = new LinkedList<Character>(); + for (int i = 0; i < n; i++) { + char ch = s.charAt(i); + if (pairs.containsKey(ch)) { + if (stack.isEmpty() || stack.peek() != pairs.get(ch)) { + return false; + } + stack.pop(); + } else { + stack.push(ch); + } + } + return stack.isEmpty(); + } + + ///find the duplicate number in an array + public int findDuplicate(int[] nums) { + HashMap map = new HashMap<Integer, Integer>(); + for(int i=0;i<nums.length;i++){ + if(map.containsKey(nums[i])){ + return nums[i]; + } + else{ + map.put(nums[i],1); + } + } + return -1; + } + + //给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长 的长度。 + public int lengthOfLongestSubstring(String s) { + Set<Character> set = new HashSet<>(); + int ans = 0; + int left = 0; + int right = 0; + int temp = 0; + while (right < s.length()) { + char c = s.charAt(right); + if (set.contains(c)) { + set.remove(s.charAt(left)); + left++; + temp--; + } else { + set.add(c); + right++; + temp++; + ans = Math.max(ans, temp); + } + } + return ans; + } + + //异位词分组 给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。 + public List<List<String>> groupAnagrams_best(String[] strs) { + Map<String, List<String>> map = new HashMap<String, List<String>>(); + for (String str : strs) { + char[] array = str.toCharArray(); + Arrays.sort(array); + String key = new String(array); + List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<String>()); + list.add(str); + map.put(key, list); + } + return new ArrayList<List<String>>(map.values()); + } + // 爬楼梯:动态规划 + int climbingStairsDP(int n) { + if (n == 1 || n == 2) + return n; + // 初始化 dp 表,用于存储子问题的解 + int[] dp = new int[n + 1]; + // 初始状态:预设最小子问题的解 + dp[1] = 1; + dp[2] = 2; + // 状态转移:从较小子问题逐步求解较大子问题 + for (int i = 3; i <= n; i++) { + dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]; + } + return dp[n]; + } + /* 最大容量:贪心 */ + int maxCapacity(int[] ht) { + // 初始化 i, j,使其分列数组两端 + int i = 0, j = ht.length - 1; + // 初始最大容量为 0 + int res = 0; + // 循环贪心选择,直至两板相遇 + while (i < j) { + // 更新最大容量 + int cap = Math.min(ht[i], ht[j]) * (j - i); + res = Math.max(res, cap); + // 向内移动短板 + if (ht[i] < ht[j]) { + i++; + } else { + j--; + } + } + return res; + } + //滑动窗口k个数字的最大值 + public static int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) { + if(nums.length-2<0){ + return nums; + } + int[] dp = new int[nums.length-k+1]; + for (int s = 0; s < dp.length; s++) { + int max = nums[s]; + for (int i = 0; (i < k); i++) { + int next = s+i; + max = Math.max(max, nums[next]); + + dp[s] = max; + } + } + return dp; + } + + public static int[] maxSlidingWindowByQueue(int[] nums, int k) { + if (nums == null || nums.length == 0 || k == 0) { + return new int[0]; + } + + int n = nums.length; + int[] result = new int[n - k + 1]; + Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<>(); + + for (int i = 0; i < n; i++) { + // 移除比当前元素小的尾部元素 + while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) { + System.out.println("remove: " + deque.pollLast()); + deque.pollLast(); + } + deque.offerLast(i); + System.out.println(deque); + // 移除超出窗口范围的队首元素 + while (deque.peekFirst() < i - k + 1) { + deque.pollFirst(); + } + System.out.println("after loop remove: " + deque + " i: " + i); + // 记录窗口最大值 + if (i >= k - 1) { + result[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()]; + } + + } + return result; + } + ///给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 + public int[] searchRange(int[] nums, int target) { + int[] res = {-1, -1}; + + for (int i = 0,j= nums.length-1;( i < nums.length&&j>=0); i++,j--){ + if (nums[i] == target &&res[0]==-1 ) { + res[0] = i; + + } + + if (nums[j] == target&&res[1]==-1 ){ + res[1] = j; + } + } + + return res; + } + + public static void main(String[] args) { + topKFrequent(new int[]{1,1,1,2,2,3},2); + new Solutionsubsets().subsets2(new int[]{1,2,3,4}); + // int[] array = {1,3,-1,-3,5,3,6,7}; + // Collections.toString(nums); +// List<Integer> list = Arrays.stream(array).collect(Collectors.toList()); +// List<Integer> list = Arrays.stream(array) +// .boxed() +// .collect(Collectors.toList()); +// +// System.out.println(list.get(1)); +// int k = 3; +// int[] result = maxSlidingWindowByQueue(nums, k); +// System.out.println(Arrays.toString(result)); + + +// dailyTemperatures(new int[]{9,8,7,6,5,4,3,2,1}); + // longestConsecutive(new int[]{9,1,4,7,3,-1,0,5,8,-1,6}); + } + + //给定一个整数数组 temperatures ,表示每天的温度,返回一个数组 answer ,其中 answer[i] 是指对于第 i 天,下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。 + //输入: temperatures = [73,74,75,71,69,72,76,73] + //输出: [1,1,4,2,1,1,0,0] + public static int[] dailyTemperatures(int[] temperatures) { + int n = temperatures.length; + int[] res = new int[n]; + Stack<Integer> stack = new Stack<>(); + for (int i = 0; i < n; i++) { + while (!stack.isEmpty() && temperatures[i] > temperatures[stack.peek()]) { + int j = stack.pop(); + res[j] = i - j; + } + stack.push(i); + System.out.println(stack); + System.out.println(Arrays.toString(res)); + } + return res; + } + + + // 给定一个数组 nums,返回所有可能的子集(幂集)。 +// 给定一个不含重复数字的数组 nums ,返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 +// 输入:nums = [1,2,3] +// 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] + + public static List<List<Integer>> permute(int[] nums) { + List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); + List<Integer> cur = new ArrayList<>(); + backtracking(res, cur, nums); + return res; + } + + private static void backtracking(List<List<Integer>> res, List<Integer> cur, int[] nums) { + // 终止条件 + if (cur.size() == nums.length) { + res.add(new ArrayList<>(cur)); + } + // 处理逻辑 + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + if (!cur.contains(nums[i])) { + cur.add(nums[i]); + backtracking(res, cur, nums); + cur.remove(cur.size() - 1); + } + } + } + + //翻转 反转二叉树 + public TreeNode invertTree(TreeNode root) { + if (root == null) { + return null; + } + TreeNode left = invertTree(root.left); + TreeNode right = invertTree(root.right); + root.left = right; + root.right = left; + return root; + } + + // 以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。 +// 输入:intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]] +// 输出:[[1,6],[8,10],[15,18]] +// 解释:区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]. + + public int[][] merge(int[][] intervals) { + if (intervals.length == 0) { + return new int[0][2]; + } + Arrays.sort(intervals, new Comparator<int[]>() { + public int compare(int[] interval1, int[] interval2) { + return interval1[0] - interval2[0]; + } + }); + List<int[]> merged = new ArrayList<int[]>(); + for (int i = 0; i < intervals.length; ++i) { + int L = intervals[i][0], R = intervals[i][1]; + if (merged.size() == 0 || merged.get(merged.size() - 1)[1] < L) { + merged.add(new int[]{L, R}); + } else { + merged.get(merged.size() - 1)[1] = Math.max(merged.get(merged.size() - 1)[1], R); + } + } + return merged.toArray(new int[merged.size()][]); + } + + + // 给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。 +// 请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 +// 输入:nums = [100,4,200,1,3,2] +// 输出:4 +// 解释:最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。 + //9,1,4,7,3,-1,0,5,8,-1,6 + public static int longestConsecutive(int[] nums) { + Arrays.sort(nums); // 排序 + // System.out.println(Arrays.toString(nums)); + // Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); // 记录每个数字出现的次数 + int want = 1; // 记录当前连续序列的长度 + int maxLen = 1; + if(nums==null||nums.length==0){ + return 0; + } + int first=nums[0]; + for( int n: nums){ + if(n==first+1 ){ + first=n; + maxLen++; + + } + else if(n==first){ + + } + else { + first=n; + maxLen=1; + } + + // else { + + // maxLen=1; + // // maxLen=Math.max(maxLen,n-first); + // } + // map.put(maxLen, maxLen); + want=Math.max(want,maxLen); + } + // System.out.println(map); + // int arr= Collections.max(map.values()); + return want; + } + + int ans; + public int diameterOfBinaryTree(TreeNode root) { + ans = 1; + depth(root); + return ans - 1; + } + public int depth(TreeNode node) { + if (node == null) { + return 0; // 访问到空节点了,返回0 + } + int L = depth(node.left); // 左儿子为根的子树的深度 + int R = depth(node.right); // 右儿子为根的子树的深度 + ans = Math.max(ans, L+R+1); // 计算d_node即L+R+1 并更新ans + return Math.max(L, R) + 1; // 返回该节点为根的子树的深度 + } + + + ///二叉树展开为链表 前序遍历 + public void flatten(TreeNode root) { + List<TreeNode> list = new ArrayList<TreeNode>(); + preorderTraversal(root, list); + int size = list.size(); + for (int i = 1; i < size; i++) { + TreeNode prev = list.get(i - 1), curr = list.get(i); + prev.left = null; + prev.right = curr; + } + } +///前序遍历 + public void preorderTraversal(TreeNode root, List<TreeNode> list) { + if (root != null) { + list.add(root); + preorderTraversal(root.left, list); + preorderTraversal(root.right, list); + } + } + /// 数组的子集 + static class Solutionsubsets { + List<Integer> t = new ArrayList<Integer>(); + List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>(); + + public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) { + int n = nums.length; + for (int mask = 0; mask < (1 << n); ++mask) { + t.clear(); + for (int i = 0; i < n; ++i) { + if ((mask & (1 << i)) != 0) { + t.add(nums[i]); + } + } + ans.add(new ArrayList<Integer>(t)); + } + return ans; + } + public List<List<Integer>> subsets2(int[] nums) { + dfs(0, nums); + return ans; + } + public void dfs(int cur, int[] nums) { + System.out.print("h_cur:"+cur); + if (cur == nums.length) { + ans.add(new ArrayList<Integer>(t)); + System.out.println("t:"+t); + return; + } + t.add(nums[cur]); + dfs(cur + 1, nums); + // System.out.print(t); + + t.remove(t.size() - 1); + // System.out.println(t + " andcur:"+cur); + dfs(cur + 1, nums); + // System.out.println("end cur:"+cur); + } + + + } + + //前 K 个高频元素 +// 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案 + public static int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { + Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>(); + for (int num : nums) { + map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); + } + + System.out.println(map); + + // 使用优先队列,按照频率降序排序 + PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> que = + new PriorityQueue<>((a, b) -> b.getValue() - a.getValue()); + + // 将 Map.Entry 添加到优先队列中 + for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { + System.out.println(entry); + System.out.println(entry.getKey() + "key-value: " + entry.getValue()); + que.add(entry); + } + + // 提取前 k 个高频元素 + int[] result = new int[k]; + for (int i = 0; i < k; i++) { + result[i] = que.poll().getKey(); + } + + return result; + } +// 环形链表 最容易想到的方法是遍历所有节点,每次遍历到一个节点时,判断该节点此前是否被访问过。 + public boolean hasCycle(ListNode head) { + Set<ListNode> seen = new HashSet<ListNode>(); + while (head != null) { + if (!seen.add(head)) { + return true; + } + head = head.next; + } + return false; + } + +} + + + + + + + 删除排序数组中的重复项 class Solution { public int removeDuplicates(int[] nums) { From e0b08f4a0a6c75f87234b10c61a7a225b6edfe4b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 30 May 2025 09:11:53 +0800 Subject: [PATCH 108/156] Update algorithm --- algorithm | 65 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 65 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index ac02b0b..43d74b9 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,3 +1,68 @@ +import java.util.ArrayList; +import java.util.List; + +public class SolutionSubstringisPalindrome { + int[][] f; + List<List<String>> ret = new ArrayList<List<String>>(); + List<String> ans = new ArrayList<String>(); + int n; + + public List<List<String>> partition(String s) { + n = s.length(); + f = new int[n][n]; + + dfs(s, 0); + return ret; + } + + public void dfs(String s, int i) { + if (i == n) { + System.out.println("added:"+ans); + ret.add(new ArrayList<String>(ans)); + + return; + } + for (int j = i; j < n; ++j) { + if (isPalindrome(s, i, j) == 1) { + ans.add(s.substring(i, j + 1)); + System.out.println("sub:"+s.substring(i, j + 1)); + dfs(s, j + 1); + + ans.remove(ans.size() - 1); + System.out.println("remove:"+s.substring(i, j + 1)); + } + } + } + + // 记忆化搜索中,f[i][j] = 0 表示未搜索,1 表示是回文串,-1 表示不是回文串 + public int isPalindrome(String s, int i, int j) { + if (f[i][j] != 0) { + return f[i][j]; + } + if (i >= j) { + f[i][j] = 1; + } else if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) { + f[i][j] = isPalindrome(s, i + 1, j - 1); + } else { + f[i][j] = -1; + } + return f[i][j]; + } + public static void main(String[] args) { + SolutionSubstringisPalindrome sol = new SolutionSubstringisPalindrome(); + List<List<String>> ret = sol.partition("aabc"); + for (List<String> l : ret) { + for (String s : l) { + System.out.print(s + " "); + } + System.out.println(); + } + } +} + + + + import java.util.ArrayList; import java.util.List; //返回一个字符串的所有子串 From 8f9720c4ba7f1bbd98c9dfa2c899b711dd38b955 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 30 May 2025 10:14:00 +0800 Subject: [PATCH 109/156] Update algorithm --- algorithm | 16 ++++++++++++++++ 1 file changed, 16 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index 43d74b9..6d8005c 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,3 +1,19 @@ +给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 +public int subarraySum(int[] nums, int k) { + int count = 0, pre = 0; + HashMap < Integer, Integer > mp = new HashMap < > (); + mp.put(0, 1); + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + pre += nums[i]; + if (mp.containsKey(pre - k)) { + count += mp.get(pre - k); + } + mp.put(pre, mp.getOrDefault(pre, 0) + 1); + } + return count; + } + + import java.util.ArrayList; import java.util.List; From aaa32cdfadce2e09a669f8bedfda28d1af7d0ecf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 30 May 2025 16:48:34 +0800 Subject: [PATCH 110/156] Update algorithm --- algorithm | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index 6d8005c..aa734db 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -474,9 +474,11 @@ public class A1 { List<int[]> merged = new ArrayList<int[]>(); for (int i = 0; i < intervals.length; ++i) { int L = intervals[i][0], R = intervals[i][1]; + /// add first interval to merged anyway, last one's right compare to current one's left if (merged.size() == 0 || merged.get(merged.size() - 1)[1] < L) { merged.add(new int[]{L, R}); } else { + // set max right to last merged interval merged.get(merged.size() - 1)[1] = Math.max(merged.get(merged.size() - 1)[1], R); } } From 8a802d61190cdd974a3a7df8c656cd35eb5ffb66 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 08:20:51 +0800 Subject: [PATCH 111/156] Update algorithm --- algorithm | 20 ++++++++++++++++++++ 1 file changed, 20 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index aa734db..5aec9b1 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,3 +1,23 @@ +/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ +Queue<Integer> topKHeap(int[] nums, int k) { + // 初始化小顶堆 PriorityQueue 自排序 + Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>(); + // 将数组的前 k 个元素入堆 + for (int i = 0; i < k; i++) { + heap.offer(nums[i]); + } + // 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k + for (int i = k; i < nums.length; i++) { + // 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆 + if (nums[i] > heap.peek()) { + heap.poll(); + heap.offer(nums[i]); + } + } + return heap; +} + + 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。 public int subarraySum(int[] nums, int k) { int count = 0, pre = 0; From c71ca93d4cdcdb5b1959e9ec37adde9535a81214 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 09:06:37 +0800 Subject: [PATCH 112/156] Update algorithm --- algorithm | 34 ++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 34 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index 5aec9b1..adc3f9e 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,3 +1,37 @@ +数组的度 下 返回最短距离 +public static int findShortestSubArray(int[] nums) { + // int left = 0, right = 0, count = 0; + int maxlen = Integer.MAX_VALUE; + Map<Integer, Integer> mapcount = new HashMap<>(); + Map<Integer, Integer> mapleft = new HashMap<>(); + Map<Integer, Integer> mapright = new HashMap<>(); + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + if (!mapleft.containsKey(nums[i])){ + mapleft.put(nums[i], i); + } + mapright.put(nums[i], i); + + if (mapcount.containsKey(nums[i])) { + mapcount.put(nums[i], mapcount.get(nums[i]) + 1); + } else { + mapcount.put(nums[i], 1); + } + } + + int maxcount= mapcount.values().stream().max(Comparator.comparingInt(Integer::intValue)).get(); + + for(int i:mapcount.keySet()){ + if (mapcount.get(i) == maxcount){ + maxlen=Math.min(maxlen,mapright.get(i)-mapleft.get(i)+1); + } + } + + + return maxlen; + + } + + /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */ Queue<Integer> topKHeap(int[] nums, int k) { // 初始化小顶堆 PriorityQueue 自排序 From fc42fbcb0cf7ff8a72b936ca4fcb1477d37ffe08 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 10:16:31 +0800 Subject: [PATCH 113/156] Update algorithm --- algorithm | 60 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 60 insertions(+) diff --git a/algorithm b/algorithm index adc3f9e..156878b 100644 --- a/algorithm +++ b/algorithm @@ -1,4 +1,64 @@ 数组的度 下 返回最短距离 + public static int findShortestSubArray(int[] nums) { + List<Node> list = new ArrayList<>(); + HashMap<Integer, Node> map = new HashMap<>(); + Map<Integer, Integer> left = new HashMap<>(); + for (int i = 0; i < nums.length; i++) { + + Node node = map.get(nums[i]); + if (node == null) { + node = new Node(nums[i]); + } + node.count++; + if (!left.containsKey(nums[i])){ + left.put(nums[i], i); + } + + node.len=Math.max(node.len,i-left.get(nums[i])+1); + + // list.add(node); + map.put(nums[i], node); + } + list=map.values().stream().collect(Collectors.toList()); + + list.sort(new Comparator<Node>() { + public int compare(Node o1, Node o2) { + if (o1.count == o2.count) { + return o2.len - o1.len; + } + if (o1.count > o2.count) { + return 1; + } + return -1; + } + }); + + return list.get(list.size()-1).len; + + } + class Node { + int val; + int count=1; + int len=1; + + + public void setCount(int count) { + this.count = count; + } + public void setLen(int len) { + this.len = len; + } + public int getCount() { + return count; + } + public int getLen() { + return len; + } + public Node(int val) { + this.val = val; + } + } + public static int findShortestSubArray(int[] nums) { // int left = 0, right = 0, count = 0; int maxlen = Integer.MAX_VALUE; From 99baae9623ed92199b9e9816b8fa69d880289f06 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 10:50:51 +0800 Subject: [PATCH 114/156] Update README.md --- README.md | 4 ++++ 1 file changed, 4 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 8f41d09..920df41 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,7 @@ +tail -n 10 filename.txt | head -n 5 +awk 'NR>=5 && NR<=10' xx.log +sed -n '5,10p' xx.log + 查找字符串数组中的最长公共前缀 横向扫描的基本思路是,将数组的第一个字符串作为基准字符串,然后与数组中的其他字符串逐个字符进行比较,直到找到不匹配的字符或达到最短字符串的末尾 public class Solution { From 466495f10fc2b052e0ad35018a7dad690190ca76 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 17:08:35 +0800 Subject: [PATCH 115/156] Create mqtt --- mqtt | 71 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 71 insertions(+) create mode 100644 mqtt diff --git a/mqtt b/mqtt new file mode 100644 index 0000000..96c5945 --- /dev/null +++ b/mqtt @@ -0,0 +1,71 @@ +数据流转大概流程 + +找到MqttTransportService类==》通过@PostConstruct注解在项目启动后进入init()方法 +==》里面绑定了MqttTransportServerInitializer类即mqtt服务初始化 +==》MqttTransportServerInitializer类继承ChannelInitializer类重写了initChannel方法 +==》initChannel方法里绑定了MqttTransportHandler +==》进入MqttTransportHandler的channelRead方法,验证消息类型为mqtt时转入processMqttMsg方法 +==》processMqttMsg里进行判断:消息类型为连接时转入processConnect,设备session为临时的转入processProvisionSessionMsg +否则转入enqueueRegularSessionMsg方法,这里先探讨转入enqueueRegularSessionMsg +==》转入enqueueRegularSessionMsg后调用processMsgQueue将消息投递到队列 +==》跟进去发现里面调用了processRegularSessionMsg方法 +==》processRegularSessionMsg里根据消息的类型进行转发,比如:发布,订阅,取消订阅,取消连接等等 +==》跟进PUBLISH,转入processPublish方法 +==》转入processDevicePublish,进入发现这里根据消息的主题进行转发,这里选择isDeviceTelemetryTopic对应的transportService.process接口实现 +==》发现这里对消息封装了一下之后转入sendToRuleEngine,将消息发送到规则链 +》继续跟进进入sendToRuleEngine,发现调用ruleEngineMsgProducer.send,即将消息通过生产者发送到队列 +这里对应多个实现,例如:inMemory,Kafka,RabbitMQ等等,默认发送到inMemory内存 +》有生产者那肯定有消费者,我们找到DefaultTbRuleEngineConsumerService核心消费者 +》找到launchMainConsumers方法》launchConsumer》consumerLoop +》发现consumerLoop是个循环,将消息取出来消费,转submitMessage方法 +》然后转入forwardToRuleEngineActor》调用actorContext.tell,这里开始就是Actor模型流转了,不清楚的可以去百度搜索一下 +》首先调用appActor.tell通过根appActor调用tell方法转入enqueue方法,里面对消息进行了分类,分为高优先级和正常消息队列 +还有initActor()方法创建一系列actor,大概流程:AppActor》TenantActor》RuleChainActor》RuleNodeActor,我们先转入tryProcessQueue方法 +==>然后发现调用了processMailbox,发现这里是将之前分类的消息依次取出来然后调用actor.process(msg)方法依次向下流转处理消息 + +》ContextAwareActor》process==》doProcess==》… +how to make a mqtt server? +0 use netty +1 create MqttTransportService @Service("MqttTransportService") + @PostConstruct + public void init() throws Exception { + log.info("Setting resource leak detector level to {}", leakDetectorLevel); + ResourceLeakDetector.setLevel(ResourceLeakDetector.Level.valueOf(leakDetectorLevel.toUpperCase())); + + log.info("Starting MQTT transport..."); + bossGroup = new NioEventLoopGroup(bossGroupThreadCount); + workerGroup = new NioEventLoopGroup(workerGroupThreadCount); + ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); + b.group(bossGroup, workerGroup) + .channel(NioServerSocketChannel.class) + .childHandler(new MqttTransportServerInitializer(context, false)) + .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, keepAlive); + + serverChannel = b.bind(host, port).sync().channel(); + if (sslEnabled) { + b = new ServerBootstrap(); + b.group(bossGroup, workerGroup) + .channel(NioServerSocketChannel.class) + .childHandler(new MqttTransportServerInitializer(context, true)) + .childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, keepAlive); + sslServerChannel = b.bind(sslHost, sslPort).sync().channel(); + } + log.info("Mqtt transport started!"); + } + +application jar depending on transport mqtt service. + <groupId>org.thingsboard.common.transport</groupId> + <artifactId>mqtt</artifactId> + + + 2 + MqttTransportServerInitializer initChannel() + ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline(); + pipeline.addLast("decoder", new MqttDecoder(context.getMaxPayloadSize())); + pipeline.addLast("encoder", MqttEncoder.INSTANCE); +MqttTransportHandler handler = new MqttTransportHandler(context, sslHandler); + + pipeline.addLast(handler); + +3 MqttTransportHandler + public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) { From 8bf93dabba5a95603183e426be5be32b268a3cd4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 5 Jun 2025 18:57:53 +0800 Subject: [PATCH 116/156] Update mqtt --- mqtt | 36 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 36 insertions(+) diff --git a/mqtt b/mqtt index 96c5945..c6af7f6 100644 --- a/mqtt +++ b/mqtt @@ -1,3 +1,39 @@ +要选择适合实时场景的MQTT QoS等级,需平衡消息可靠性、传输延迟及网络条件,核心决策逻辑如下: + +📊 ‌QoS等级特性对比‌ +QoS等级‌ 传输机制 实时性 可靠性 适用场景案例 +QoS 0‌ 最多一次(不重传) ⭐⭐⭐⭐ ⭐ 高频传感器上报(如温度波动) +QoS 1‌ 至少一次(自动重传) ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 实时控制指令(如开关灯) +QoS 2‌ 恰好一次(四次握手) ⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 金融交易、医疗告警 +🔍 ‌选择策略‌ +1️⃣ ‌优先QoS 0的场景‌ +强实时性要求‌:允许少量数据丢失,如高频传感器数据(>10Hz)或实时视频流监控。 +网络稳定环境‌:专网或低丢包率场景,避免重传开销。 +2️⃣ ‌选择QoS 1的场景‌ +需确认送达‌:控制指令(如设备启停)、状态更新(如门锁开关)。 +弱网容忍重复‌:接受少量消息重复(客户端需做幂等处理)。 +3️⃣ ‌慎用QoS 2的场景‌ +严格防重需求‌:支付确认、药品剂量指令等关键操作。 +延迟不敏感‌:可接受额外200ms+握手延迟(对比QoS 1)。 +⚠️ ‌注意事项‌ +服务端降级机制‌ +Broker实际按‌发布与订阅端QoS的最低等级‌传输(如Pub端QoS 2 + Sub端QoS 1 → 实际QoS 1)。 +客户端性能优化‌ +QoS 1/2场景启用异步回调,避免阻塞消息处理线程。 +设置合理心跳间隔(如10-30秒),减少假性断连。 +网络适应性‌ +高抖动网络建议QoS 1而非QoS 2,避免握手失败累积延迟。 + +💡 ‌决策树示例‌: + +mermaid +Copy Code +graph TD + A[能否容忍消息丢失?] -- 是 --> B[选QoS 0] + A -- 否 --> C[能否容忍消息重复?] + C -- 是 --> D[选QoS 1] + C -- 否 --> E[选QoS 2] + 数据流转大概流程 找到MqttTransportService类==》通过@PostConstruct注解在项目启动后进入init()方法 From 8f072693efea640c977afbbdbd9fd146da292346 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 10:54:24 +0800 Subject: [PATCH 117/156] Update mqtt --- mqtt | 40 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 40 insertions(+) diff --git a/mqtt b/mqtt index c6af7f6..a4c7080 100644 --- a/mqtt +++ b/mqtt @@ -1,3 +1,43 @@ +ThingsBoard 中的 ‌AppActor‌ 是整个 Actor 系统的核心调度枢纽,承担租户管理、消息路由和资源协调的关键职责,具体作用如下: + +🔧 ‌核心功能‌ + +租户 Actor 管理中枢‌ + +作为系统启动时创建的‌唯一顶级常驻 Actor‌,负责动态创建、维护和销毁所有租户(Tenant)对应的 TenantActor 实例 。 +每个租户首次接入设备或触发规则时,AppActor 会按需初始化其专属的 TenantActor 。 + +全局消息路由网关‌ + +所有外部传入的消息(如设备数据、规则引擎事件)首先由 AppActor 接收,再根据‌租户 ID‌ 精准路由至对应的 TenantActor 邮箱 。 +示例:设备上报数据 → AppActor 识别租户 → 转发至目标 TenantActor 。 + +资源生命周期管控‌ + +监控租户 Actor 的活动状态,在租户长时间无请求时‌自动回收‌闲置的 TenantActor 以释放内存资源(惰性停止机制)。 +确保高并发场景下仅活跃租户占用运行时资源 。 +⚙️ ‌协作流程示例‌ +mermaid +Copy Code +sequenceDiagram + participant Device as 设备端 + participant AppActor + participant TenantActor + participant RuleChainActor + + Device ->> AppActor: 发送数据(含租户ID) + AppActor ->> TenantActor: 按租户ID路由消息 + TenantActor ->> RuleChainActor: 调用规则链处理 + RuleChainActor -->> Device: 返回响应(如RPC指令) + + +💡 ‌设计优势‌: + +隔离性‌:租户间 Actor 完全独立,故障互不影响 ; +弹性伸缩‌:动态管理租户 Actor,支撑百万级设备接入 ; +简化运维‌:统一入口降低分布式系统复杂度 。 + + 要选择适合实时场景的MQTT QoS等级,需平衡消息可靠性、传输延迟及网络条件,核心决策逻辑如下: 📊 ‌QoS等级特性对比‌ From d36ed25d22a7c0afd9e62ffeda1281374bfb4a1f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 15:18:43 +0800 Subject: [PATCH 118/156] Create guava --- guava | 36 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 36 insertions(+) create mode 100644 guava diff --git a/guava b/guava new file mode 100644 index 0000000..ca94139 --- /dev/null +++ b/guava @@ -0,0 +1,36 @@ +Futures.addCallback是Google Guava库中用于增强Java异步编程能力的核心方法,其核心作用是为ListenableFuture注册回调函数,实现任务完成后的自动通知机制。具体功能如下: + +🔧 ‌核心功能‌ + +异步结果自动回调‌ + +当ListenableFuture关联的异步任务完成时(无论成功或失败),自动触发预设的回调函数,无需主动轮询检查任务状态。 +示例场景: +java +Copy Code +Futures.addCallback(listenableFuture, new FutureCallback<String>() { + @Override public void onSuccess(String result) { /* 处理成功结果 */ } + @Override public void onFailure(Throwable t) { /* 处理异常 */ } +}, executorService); + + +非阻塞式响应‌ + +替代传统Future.get()的阻塞调用模式,通过回调函数实现结果处理逻辑与任务执行的解耦。 + +线程池资源控制‌ + +支持指定ExecutorService执行回调函数,避免回调逻辑占用任务执行线程(默认使用原任务线程)。 +⚠️ ‌关键注意事项‌ +回调延迟风险‌:若未显式指定线程池,回调函数可能因任务线程阻塞而延迟执行(如原线程被占用时)。 +异常处理必要性‌:必须实现onFailure方法以避免未捕获异常导致回调链中断。 +🆚 ‌与传统Future对比‌ +特性‌ Future ListenableFuture + addCallback +结果获取‌ 阻塞调用get() 自动回调onSuccess/onFailure +线程效率‌ 需轮询消耗CPU 事件驱动零等待 +代码复杂度‌ 手动状态管理 声明式回调链 +🌟 ‌设计优势‌ +降低并发复杂度‌:通过回调机制简化异步任务的结果处理流程。 +资源利用率优化‌:结合线程池配置可精准控制回调任务的并发资源。 + +该机制是Guava对Java原生Future的核心增强,广泛应用于高并发场景如物联网数据处理、批量任务调度等。 From 9a622eca19e5ad8e98dd71f1801414aa2983b599 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 15:48:06 +0800 Subject: [PATCH 119/156] Create jpa --- jpa | 31 +++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 31 insertions(+) create mode 100644 jpa diff --git a/jpa b/jpa new file mode 100644 index 0000000..379e315 --- /dev/null +++ b/jpa @@ -0,0 +1,31 @@ + @Query(nativeQuery = true, + value = "SELECT * FROM lc_event e WHERE " + + "e.tenant_id = :tenantId " + + "AND e.entity_id = :entityId " + + "AND (:startTime IS NULL OR e.ts >= :startTime) " + + "AND (:endTime IS NULL OR e.ts <= :endTime) " + + "AND (:serviceId IS NULL OR e.service_id ILIKE concat('%', :serviceId, '%')) " + + "AND (:eventType IS NULL OR e.e_type ILIKE concat('%', :eventType, '%')) " + + "AND ((:statusFilterEnabled = FALSE) OR e.e_success = :statusFilter) " + + "AND (:error IS NULL OR e.e_error ILIKE concat('%', :error, '%'))" + , + countQuery = "SELECT count(*) FROM lc_event e WHERE " + + "e.tenant_id = :tenantId " + + "AND e.entity_id = :entityId " + + "AND (:startTime IS NULL OR e.ts >= :startTime) " + + "AND (:endTime IS NULL OR e.ts <= :endTime) " + + "AND (:serviceId IS NULL OR e.service_id ILIKE concat('%', :serviceId, '%')) " + + "AND (:eventType IS NULL OR e.e_type ILIKE concat('%', :eventType, '%')) " + + "AND ((:statusFilterEnabled = FALSE) OR e.e_success = :statusFilter) " + + "AND (:error IS NULL OR e.e_error ILIKE concat('%', :error, '%'))" + ) + Page<LifecycleEventEntity> findEvents(@Param("tenantId") UUID tenantId, + @Param("entityId") UUID entityId, + @Param("startTime") Long startTime, + @Param("endTime") Long endTime, + @Param("serviceId") String server, + @Param("eventType") String eventType, + @Param("statusFilterEnabled") boolean statusFilterEnabled, + @Param("statusFilter") boolean statusFilter, + @Param("error") String error, + Pageable pageable); From 0647ce36519eb67ee683905f1e72bd83b026fc75 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 17:05:00 +0800 Subject: [PATCH 120/156] Create thread --- thread | 56 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 56 insertions(+) create mode 100644 thread diff --git a/thread b/thread new file mode 100644 index 0000000..b8a0f4a --- /dev/null +++ b/thread @@ -0,0 +1,56 @@ +ForkJoinPool 与普通线程池(如 ThreadPoolExecutor)的核心差异主要体现在‌任务调度机制、适用场景和设计目标‌上,具体对比如下: + +🧠 ‌一、核心设计差异‌ +特性‌ ‌ThreadPoolExecutor(普通线程池)‌ ‌ForkJoinPool‌ +任务调度‌ 共享任务队列,所有线程竞争获取任务 ‌工作窃取(Work Stealing)‌:每个线程拥有独立任务队列,空闲线程从其他队列‌尾部窃取任务‌ +任务类型‌ 处理独立任务单元(无依赖关系) 专为‌递归可分解任务‌设计(如分治算法),支持 fork() 提交子任务、join() 合并结果 +线程数量‌ 需手动配置核心/最大线程数,适应I/O或混合型任务 默认线程数 = CPU核心数,‌优化计算密集型任务‌ +任务队列‌ 基于 BlockingQueue(如 ArrayBlockingQueue) 每个线程维护‌本地双端队列(Deque)‌,减少竞争 +⚙️ ‌二、工作流程对比‌ +普通线程池(ThreadPoolExecutor)‌ +mermaid +Copy Code +graph LR + A[任务提交] --> B(共享任务队列) + B --> C[线程竞争获取任务] + C --> D[执行任务] + +瓶颈‌:共享队列可能引发线程竞争,高并发时影响吞吐量。 +适用场景‌:HTTP请求处理、独立事务任务等。 +ForkJoinPool‌ +mermaid +Copy Code +graph TB + T[主任务] -->|fork| T1[子任务1] + T -->|fork| T2[子任务2] + T1 -->|join| T + T2 -->|join| T + Worker1[线程1队列] -->|窃取尾部任务| Worker2[线程2队列] + +优势‌: +负载均衡‌:空闲线程主动窃取任务,减少资源闲置; +低竞争‌:本地队列优先处理,仅窃取时访问其他队列。 +适用场景‌:递归计算(如归并排序)、大规模数据处理。 +⚠️ ‌三、关键注意事项‌ + +任务阻塞问题‌ + +ThreadPoolExecutor:线程阻塞(如I/O)会导致线程闲置,需增大线程数。 +ForkJoinPool:‌仅适合计算密集型任务‌,阻塞会严重降低性能。 + +资源消耗‌ + +ForkJoinPool 的工作窃取需维护多队列,内存开销更高。 + +任务拆分逻辑‌ + +ForkJoinPool 需‌显式编写递归拆分代码‌(继承 RecursiveTask/RecursiveAction),普通线程池任务无需拆分。 +💎 ‌总结选择建议‌ +场景‌ ‌推荐线程池‌ +高I/O等待、独立任务(如Web服务) ThreadPoolExecutor +计算密集型递归任务(如并行计算) ForkJoinPool + +简言之: + +ForkJoinPool = 工作窃取 + 分治优化 + CPU密集型‌; +ThreadPoolExecutor = 共享队列 + 通用任务 + 灵活配置‌。 From 5fe81a6abc7e0c3c9a29be4a17d57342a2beb116 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 17:11:44 +0800 Subject: [PATCH 121/156] Update thread --- thread | 51 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 51 insertions(+) diff --git a/thread b/thread index b8a0f4a..3fe5681 100644 --- a/thread +++ b/thread @@ -54,3 +54,54 @@ ForkJoinPool 需‌显式编写递归拆分代码‌(继承 RecursiveTask/Recu ForkJoinPool = 工作窃取 + 分治优化 + CPU密集型‌; ThreadPoolExecutor = 共享队列 + 通用任务 + 灵活配置‌。 + +这段描述涉及 ForkJoinPool 的 ‌异步模式(asyncMode)‌ 配置,其核心作用如下: + +public static ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism, String namePrefix) { + return new ForkJoinPool(parallelism, + new ThingsBoardForkJoinWorkerThreadFactory(namePrefix), + null, true); + } +ForkJoinPool 's true parameter: +🔧 ‌异步模式(asyncMode=true)的核心机制‌ + +调度策略切换‌ + +默认模式(LIFO):线程本地任务队列采用‌后进先出‌(栈结构),优先处理最新提交的子任务。 +异步模式(FIFO):启用本地‌先进先出‌队列,适合处理无依赖关系的独立事件任务(如消息处理)。 + +适用场景‌ + +事件驱动型任务‌:当工作线程仅处理无需合并结果的异步任务(如事件回调、日志处理)时,FIFO 模式可减少任务积压延迟。 +避免 join 阻塞‌:若任务不会被显式合并(即不调用 join()),FIFO 可优化任务执行顺序。 + +性能影响‌ + +减少线程空闲:FIFO 确保早期提交的任务优先执行,避免默认模式下因递归拆分导致的子任务堆积。 +降低上下文切换:适用于短平快的任务流,与工作窃取算法协同提升吞吐量。 +⚙️ ‌配置方式‌ + +通过构造函数参数启用异步模式: + +java +Copy Code +ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool( + Runtime.getRuntime().availableProcessors(), + ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory, + null, + true // asyncMode=true +); + + +此配置会强制所有本地队列采用 FIFO 策略,但全局工作窃取仍保持从其他队列‌尾部窃取‌的规则。 + +🆚 ‌与默认模式对比‌ +特性‌ 默认模式(LIFO) 异步模式(FIFO) +任务顺序‌ 栈结构(后进先出) 队列结构(先进先出) +适用场景‌ 递归分治任务(需 join) 事件流、无依赖异步任务 +线程行为‌ 优先处理最新子任务 优先处理最早提交任务 +⚠️ ‌注意事项‌ +任务类型匹配‌:若任务存在父子依赖(如 RecursiveTask),默认 LIFO 模式更高效。 +资源消耗‌:FIFO 可能增加内存占用(需维护有序队列)。 + +该设计体现了 ForkJoinPool 的灵活性,通过调度策略适配不同并行场景。 From 3b527eaf1a82ce9c8d108bb7db4d8052b66b93b7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 6 Jun 2025 20:32:19 +0800 Subject: [PATCH 122/156] Update guava --- guava | 13 +++++++++++++ 1 file changed, 13 insertions(+) diff --git a/guava b/guava index ca94139..93d9b84 100644 --- a/guava +++ b/guava @@ -1,3 +1,16 @@ +MoreExecutors.directExecutor() 是 Google Guava 库提供的一个特殊 Executor 实现 是在当前线程立即执行任务,而不是将任务提交到线程池异步执行 +同步执行 任务在 execute() 调用线程中立即运行,无线程切换 +零开销 不创建新线程、无任务队列、无线程池调度开销 +替代方案建议 +当需要更灵活控制时: +java +// 1. 相同线程但带异常保护 +Executor safeExecutor = Runnable::run; +// 2. 有限并行(JDK19+) +Executor virtualExecutor = Thread.ofVirtual().executor(); + + + Futures.addCallback是Google Guava库中用于增强Java异步编程能力的核心方法,其核心作用是为ListenableFuture注册回调函数,实现任务完成后的自动通知机制。具体功能如下: 🔧 ‌核心功能‌ From 3b79a82091c132407dd009d1a3ef1716fe6b1950 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 9 Jun 2025 12:53:06 +0800 Subject: [PATCH 123/156] Update thread --- thread | 37 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 37 insertions(+) diff --git a/thread b/thread index 3fe5681..57e8975 100644 --- a/thread +++ b/thread @@ -1,3 +1,40 @@ +CountDownLatch 是 Java 并发包(java.util.concurrent)中的同步工具类,其核心作用在于协调多个线程间的执行顺序。其主要功能和作用可概括为以下三点: + +等待多个线程完成操作‌ +允许单个线程(如主线程)等待一组子线程完成指定任务后再继续执行。通过初始化计数器(count)指定需等待的线程数,每个线程完成任务后调用 countDown() 将计数器减 1;当计数器归零时,等待的线程被唤醒继续执行后续逻辑。常用于主线程汇总子线程结果或等待服务初始化完成。 + +控制并行任务的起始点‌ +实现类似“发令枪”的同步机制,确保多个线程在某一时刻同时开始执行任务。例如初始化多个线程后,主线程调用 countDown() 将计数器置零,所有等待的线程同时被释放执行任务,提升并行效率。 + +实现单次使用的同步屏障‌ +CountDownLatch 的计数器为一次性设计,归零后无法重置,因此适用于只需单次等待的场景。若需重复使用同步屏障,应选择 CyclicBarrier。 + +典型应用场景 +主线程等待子线程完成‌:主线程需等待所有子线程加载资源、初始化服务或完成计算后再继续汇总结果。 +多线程任务统一启动‌:模拟并发测试时,确保所有线程准备就绪后同时开始执行。 +服务依赖启动‌:某个服务需等待其依赖的所有服务启动完成后再启动自身。 +关键特性 +计数器不可重用‌:计数器归零后无法重置,再次调用 await() 会直接通过,不阻塞线程。 +底层依赖 AQS‌:基于 AbstractQueuedSynchronizer 共享锁机制实现线程阻塞与唤醒。 + +示例伪代码‌ + +java +Copy Code +// 初始化计数器(需等待3个任务) +CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3); + +// 子线程完成任务后调用 countDown() +new Thread(() -> { + doTask(); + latch.countDown(); // 计数器减1 +}).start(); + +// 主线程等待所有任务完成 +latch.await(); +System.out.println("All tasks completed!"); + + ForkJoinPool 与普通线程池(如 ThreadPoolExecutor)的核心差异主要体现在‌任务调度机制、适用场景和设计目标‌上,具体对比如下: 🧠 ‌一、核心设计差异‌ From 3150ffd00567ff4182056648f7e3af04ec0ef303 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 10 Jun 2025 13:24:50 +0800 Subject: [PATCH 124/156] Update thread --- thread | 93 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 93 insertions(+) diff --git a/thread b/thread index 57e8975..3389816 100644 --- a/thread +++ b/thread @@ -1,3 +1,96 @@ +CompletableFuture 是 Java 8 引入的异步编程核心类,它扩展了 Future 接口,解决了传统异步编程中的回调嵌套、任务编排和异常处理难题,适用于需要链式调用、结果聚合或响应式编程的场景。其核心特性与使用要点如下: + +🔧 ‌一、核心特性‌ + +链式任务编排‌ +支持通过 thenApply、thenAccept、thenCompose 等方法串联异步操作,避免回调地狱(Callback Hell)。 + +java +Copy Code +CompletableFuture.supplyAsync(() -> "data") + .thenApply(s -> s.toUpperCase()) // 转换结果 + .thenAccept(System.out::println); // 消费结果 + + +组合多个任务‌ + +并行聚合‌:thenCombine 合并两个独立任务结果。 +批量处理‌:allOf / anyOf 等待全部/任意任务完成。 +java +Copy Code +CompletableFuture<Void> all = CompletableFuture.allOf(future1, future2); +all.thenRun(() -> System.out.println("All tasks completed")); + + +异常处理机制‌ + +exceptionally:捕获异常并返回兜底值。 +handle:统一处理正常结果与异常。 +java +Copy Code +future.exceptionally(ex -> "Fallback value"); // 异常时返回默认值 + + +异步执行控制‌ +默认使用 ForkJoinPool.commonPool(),但可通过重载方法指定自定义线程池(‌推荐避免共享默认池‌)。 + +java +Copy Code +ExecutorService customPool = Executors.newFixedThreadPool(10); +CompletableFuture.runAsync(task, customPool); + +⚙️ ‌二、底层机制‌ +组件‌ ‌作用‌ +ForkJoinPool‌ 默认线程池,采用工作窃取算法优化计算密集型任务。 +CompletionStage‌ 定义任务编排接口,支撑链式调用与结果传递。 +回调栈‌ 内部维护回调链,按顺序触发依赖任务。 +⚠️ ‌三、使用注意事项‌ + +避免阻塞操作‌ +在异步任务中执行阻塞 I/O 会使线程饥饿,应配合 CompletableFuture.supplyAsync 使用专用线程池。 + +谨慎使用默认线程池‌ +ForkJoinPool.commonPool() 适用于短期计算任务,长时间运行或 I/O 密集型任务需自定义线程池。 + +结果获取方式‌ + +非阻塞:通过回调(如 thenAccept)处理结果; +阻塞:join()(不抛检查异常)或 get()(需处理 InterruptedException)。 + +资源泄漏风险‌ +未处理的 CompletableFuture 链可能因未注册回调导致任务滞留,需确保终结操作(如 thenRun)。 + +💎 ‌四、适用场景‌ +场景‌ ‌示例‌ +异步 HTTP 请求聚合 并行调用多个 API 并合并结果。 +流水线数据处理 读取 → 清洗 → 转换 → 存储的链式操作。 +微服务编排 组合多个服务调用结果(如订单 + 库存)。 + +与传统 Future 对比‌: + +能力‌ Future CompletableFuture +链式调用 ❌ ✅ +异常处理 手动检查 内置机制 +多任务组合 需手动实现 原生支持 +🌰 ‌五、代码最佳实践‌ +java +Copy Code +// 1. 自定义线程池(避免阻塞操作影响默认池) +ExecutorService ioPool = Executors.newCachedThreadPool(); + +// 2. 异步执行 + 异常处理 +CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchDataFromDB(), ioPool) + .thenApply(data -> process(data)) + .exceptionally(ex -> { + log.error("Failed", ex); + return Collections.emptyList(); + }) + .thenAccept(result -> sendNotification(result)); + + +总结‌:CompletableFuture 大幅简化了 Java 异步编程,但其线程池行为与异常处理需谨慎配置,适用于需声明式编排异步操作的场景(如微服务调用链、数据流水线)。 + + CountDownLatch 是 Java 并发包(java.util.concurrent)中的同步工具类,其核心作用在于协调多个线程间的执行顺序。其主要功能和作用可概括为以下三点: 等待多个线程完成操作‌ From 1f060626b77c88f35ee236f988e112baba0014d1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 11 Jun 2025 08:53:55 +0800 Subject: [PATCH 125/156] Create haddoop --- haddoop | 102 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 102 insertions(+) create mode 100644 haddoop diff --git a/haddoop b/haddoop new file mode 100644 index 0000000..f91fa17 --- /dev/null +++ b/haddoop @@ -0,0 +1,102 @@ + +⚖️ 三、技术选型建议 +场景‌ ‌推荐方案‌ ‌核心优势‌ +海量冷数据归档 对象存储 (S3/OSS) 成本低、扩展无限 +实时交互式分析 Lakehouse (Delta Lake) ACID 事务、秒级响应 +高并发低延迟访问 Ceph / Cassandra 随机 IO 性能优异 +流批一体处理 Kafka + 云存储 增量同步与批量回溯融合 +🔮 四、未来趋势 +HDFS 定位转型‌: +逐步退居 ‌离线备份‌ 和 ‌历史数据仓库‌ 角色,不再是实时链路核心。 +融合架构成为主流‌: +对象存储 + 计算引擎(Spark/Flink) + 数据湖格式(Iceberg)成为新标准。 +边缘计算存储革新‌: +轻量级分布式存储(如 MinIO)适配边缘设备数据采集。 + +so hdfs 面临淘汰。 + + +根据当前大数据存储技术发展趋势(截至2025年6月),HDFS 虽仍广泛使用于特定场景,但其局限性催生了多种替代方案。以下是综合分析: + +🔍 一、HDFS 的现状与核心缺陷 +仍存应用场景‌ +离线批处理‌:大规模历史数据分析(如日志挖掘)仍依赖 HDFS 的吞吐能力。 +与 Hadoop 生态绑定‌:MapReduce、Hive 等工具深度集成,传统企业集群沿用较多。 +显著短板制约发展‌ +缺陷‌ ‌影响‌ 来源 +低延迟访问能力弱 毫秒级响应需求场景(如实时查询)不适用 +小文件存储效率低 大量小文件导致 NameNode 内存压力,计算性能下降 +缺乏并发写入支持 多用户同时修改同一文件受限 +扩容成本高 依赖廉价硬件但运维复杂度上升 +🚀 二、主流替代方案与技术演进 +1. ‌云原生存储(对象存储优先)‌ +AWS S3 / Azure Blob Storage‌: +优势:无限扩展性、按需付费、天然高可用,兼容 Hadoop 接口(通过 S3A)。 +场景:云上数据湖基座,替代 HDFS 作为底层存储。 +2. ‌高性能分布式文件系统‌ +Ceph‌: +统一存储架构(块/对象/文件),自动故障转移,适合混合云环境。 +性能对比:随机读写速度显著优于 HDFS。 +Alluxio‌: +内存加速层:为 HDFS/S3 提供缓存,提升实时分析性能。 +3. ‌实时数据处理架构‌ +Lakehouse 模式(Delta Lake / Iceberg)‌: +融合数仓与数据湖特性,支持 ACID 事务、实时 Upsert。 +替代场景:HDFS + Hive 的传统数仓架构。 +流式存储(Apache Pulsar / Kafka)‌: +增量数据实时同步,替代 HDFS 的批量导入模式。 +4. ‌NoSQL 与 NewSQL 数据库‌ +Cassandra‌: +分布式键值存储,适用于高并发低延迟的 Web 应用场景。 +TiDB‌: +HTAP 架构,替代 HDFS + HBase 的实时分析组合。 + + +💡 ‌总结‌: +HDFS 在 ‌超大规模离线批处理‌ 场景仍不可替代,但云原生、实时化、融合架构已成趋势。 +选型需综合 ‌数据时效性‌、‌成本‌ 及 ‌生态兼容性‌,避免单一技术绑定。 + + +HDFS Hadoop的分布式文件系统,安装jdk ,安装hadoop安装包,启动即可。 +上传文件‌ +hdfs dfs -put /本地路径/文件 /HDFS目标路径 # :ml-citation{ref="6,9" data="citationList"} +hdfs dfs -copyFromLocal /本地文件 /HDFS路径 # 功能类似,可选参数不同 :ml-citation{ref="9,10" data="citationList"} +查看/管理文件‌ +hdfs dfs -ls /HDFS路径 # 列出目录内容 :ml-citation{ref="6,9" data="citationList"} +hdfs dfs -cat /HDFS路径/文件 # 查看文件内容 :ml-citation{ref="9,10" data="citationList"} +hdfs dfs -rm -r /HDFS路径 # 递归删除目录 :ml-citation{ref="9,11" data="citationList"} +Java API编程(开发集成)‌ +通过FileSystem类实现文件读写、元数据操作等 +防止小文件问题‌:调整Flume等工具参数(如hdfs.rollSize=128MB),避免海量小文件占用NameNode内存 1。 +‌副本策略‌:默认3副本保障容错,可通过-setrep命令调整副本数 +典型使用场景 +‌场景类型‌ ‌说明‌ ‌关键技术点‌ +‌海量数据存储‌ PB级日志、传感器数据等非结构化/半结构化数据持久化存储 分布式扩展性、高吞吐量访问 412 +‌批处理计算底座‌ 为MapReduce、Spark等批处理框架提供底层数据源,支持顺序读取 数据分块存储(默认128MB)13 +‌数据仓库底层存储‌ Hive、HBase等依赖HDFS存储原始数据,支持SQL查询与分析 与计算框架深度集成 14 +‌冷数据归档‌ 替代磁带库存储历史数据,成本低且支持在线访问 高性价比硬件支持 12 + +不适用场景 + ‌低延迟读写‌:HDFS优化目标是高吞吐量,实时交互式查询(如MySQL)不适用 812。 + ‌频繁修改文件‌:HDFS设计为"一次写入多次读取",不支持文件随机修改 68。 + ‌海量小文件‌:大量小文件会耗尽NameNode内存(每个文件约150字节元数据)18 +Web UI监控‌ +访问http://NameNode_IP:50070 查看集群状态 + +Sqoop工具导入(‌官方推荐方案‌) 关系型数据库数据 导入 +基础全表导入 +bashCopy Code +sqoop import \ +--connect jdbc:mysql://数据库IP:端口/库名 \ +--username 用户名 \ +--password 密码 \ +--table 源表名 \ +--target-dir /hdfs/目标路径 :ml-citation{ref="1,2" data="citationList"} +增量导入(避免全量同步) + +Sqoop‌ 离线批处理同步 支持HDFS/Hive集成,成熟稳定1 +‌Debezium‌ 实时流式同步 基于CDC的低延迟,支持多源数据库6 +‌DataX‌ 异构数据源同步 可视化配置,插件化架构3 + + + From 44d46588a03d6e154843cd15d1e393985706730e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 11 Jun 2025 09:23:07 +0800 Subject: [PATCH 126/156] Update haddoop --- haddoop | 100 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 100 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index f91fa17..938f312 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,3 +1,103 @@ +将关系型数据库(如MySQL/Oracle)数据同步到Iceberg的完整技术方案如下,涵盖实时与批量场景: + +🔄 一、实时增量同步(CDC模式) +核心工具:‌Flink CDC + Iceberg Sink‌ + +同步流程‌ + +sql +Copy Code +-- Flink SQL 配置示例(MySQL → Iceberg):ml-citation{ref="2,4" data="citationList"} +CREATE TABLE mysql_source ( + id BIGINT PRIMARY KEY, + name STRING, + update_time TIMESTAMP(3) +) WITH ( + 'connector' = 'mysql-cdc', + 'hostname' = 'localhost', + 'port' = '3306', + 'database-name' = 'test_db', + 'table-name' = 'user_table' +); + +CREATE TABLE iceberg_sink ( + id BIGINT, + name STRING, + update_time TIMESTAMP(3) +) WITH ( + 'connector' = 'iceberg', + 'catalog-name' = 'iceberg_catalog', + 'catalog-type' = 'hive', + 'warehouse' = 's3://iceberg-warehouse' +); + +INSERT INTO iceberg_sink SELECT * FROM mysql_source; + +优势‌:分钟级延迟,自动捕获INSERT/UPDATE/DELETE事件 +事务保障‌:Iceberg V2格式支持ACID,确保Exactly-Once语义 + +分库分表处理‌ + +使用正则匹配同步多表(如'table-name' = 'order_*') +合并写入同一Iceberg表,避免数据分散 +⏳ 二、批量全量/增量同步 +方案1:‌Spark/Flink 批处理作业‌ +python +Copy Code +# Spark 读取MySQL写入Iceberg示例:ml-citation{ref="1,6" data="citationList"} +df = spark.read.format("jdbc") \ + .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db") \ + .option("dbtable", "user_table") \ + .load() + +df.writeTo("iceberg_db.user_table").append() + +适用场景‌:历史数据初始化或T+1增量同步 +调优关键‌: +并行读取:按主键分片(partitionColumn+numPartitions) +小文件合并:写入后触发Iceberg的rewrite_data_files动作 +方案2:‌Dinky数据开发平台‌ +可视化配置MySQL源表与Iceberg目标表映射关系 +自动生成Flink SQL作业,支持定时调度 +⚙️ 三、异构数据库迁移(如Hive→Iceberg) + +元数据迁移‌ + +sql +Copy Code +-- 快照方式迁移(零停机):ml-citation{ref="3,13" data="citationList"} +CALL iceberg_catalog.system.snapshot('hive_db.orders', 'iceberg_db.orders'); + +原理‌:复制Hive元数据生成Iceberg表,原始数据文件复用 + +完全迁移‌ + +sql +Copy Code +-- 替换原表为Iceberg格式:ml-citation{ref="3,14" data="citationList"} +CALL iceberg_catalog.system.migrate('hive_db.orders'); + +注意‌:需短暂停写,迁移后原表不可用 +🔐 四、关键配置与优化 +痛点‌ ‌解决方案‌ +数据一致性‌ 开启Iceberg ACID事务(write.format.default=parquet + V2格式) +Schema变更‌ Iceberg Schema Evolution自动兼容字段增删 +写入性能‌ 启用Flink Checkpoint(间隔10-30s)+ 并行度调优 +存储成本‌ S3/OSS生命周期策略:热数据→标准存储,冷数据→低频/归档存储 + +典型案例‌:某金融平台通过Flink CDC同步10亿级MySQL数据到Iceberg,查询延迟从小时级降至秒级。 + +⚠️ 五、注意事项 +权限控制‌: +Iceberg集成Apache Ranger/Ranger Iceberg插件实现列级权限 +版本兼容‌: +Flink 1.14+ 推荐使用Iceberg 1.0+ API +数据回溯‌: +利用Time Travel查询历史快照(SELECT * FROM table TIMESTAMP AS OF '2025-06-10') + +迁移策略选择:‌实时场景用CDC,存量迁移用批处理+快照机制‌,混合负载需启用流批一体架构。 + + ⚖️ 三、技术选型建议 场景‌ ‌推荐方案‌ ‌核心优势‌ From 18420ab24e53ae442a07a8419019089d2cff1a93 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 11 Jun 2025 10:09:54 +0800 Subject: [PATCH 127/156] Update haddoop --- haddoop | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 938f312..3ece0b2 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,3 +1,41 @@ + Standalone 集群模式(生产部署)‌ + + ‌架构特点‌:使用 Spark 内置资源管理器,无需 YARN/Mesos 57 + ‌部署步骤‌: + + bashCopy Code + # 主节点启动(假设 IP 为 192.168.1.100) + $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh # Web UI 端口 8080 :ml-citation{ref="5,7" data="citationList"} + + # 工作节点加入(所有节点执行) + $SPARK_HOME/sbin/start-worker.sh spark://192.168.1.100:7077 :ml-citation{ref="5" data="citationList"} + + # 提交任务到集群 + spark-submit --master spark://192.168.1.100:7077 \ + $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_*.jar 100 :ml-citation{ref="7" data= + +本地单机模式(开发测试)‌ + + ‌适用场景‌:快速验证代码逻辑,无需分布式环境 + ‌安装步骤‌: + + bashCopy Code + # 下载无需 Hadoop 的 Spark 包(选择 Pre-built without Hadoop 版本):ml-citation{ref="5,6" data="citationList"} + wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-without-hadoop.tgz + + # 解压并配置环境变量 + tar -zxvf spark-3.5.0-bin-without-hadoop.tgz -C /opt + export SPARK_HOME=/opt/spark-3.5.0-bin-without-hadoop + export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin + + ‌运行验证‌: + + bashCopy Code + spark-shell # 启动 Scala Shell + > sc.parallelize(1 to 100).sum() + + + 将关系型数据库(如MySQL/Oracle)数据同步到Iceberg的完整技术方案如下,涵盖实时与批量场景: 🔄 一、实时增量同步(CDC模式) From 90cb83dd0cdf964bb657469f72fb157961fa7073 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 11 Jun 2025 10:10:27 +0800 Subject: [PATCH 128/156] Update haddoop --- haddoop | 9 ++++++++- 1 file changed, 8 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/haddoop b/haddoop index 3ece0b2..0a1c1a1 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,4 +1,11 @@ - Standalone 集群模式(生产部署)‌ +存储方案替代 HDFS‌ +‌存储类型‌ 配置方式示例 适用场景 引用 +‌本地文件系统‌ df = spark.read.csv("file:///data/") 开发测试/小数据 34 +‌Amazon S3‌ spark.read.parquet("s3a://bucket/") +需配置 core-site.xml 的 S3 密钥 云端生产环境 6 +‌数据库直连‌ spark.read.jdbc(url, table) 结构化数据导入 + +Standalone 集群模式(生产部署)‌ ‌架构特点‌:使用 Spark 内置资源管理器,无需 YARN/Mesos 57 ‌部署步骤‌: From 32637794230ded4c9cef650627e9f8ba27431a18 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 09:16:59 +0800 Subject: [PATCH 129/156] Update README.md --- README.md | 36 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 36 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 920df41..a7f6eda 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,39 @@ +ROW_NUMBER + + ‌功能‌:ROW_NUMBER函数为查询结果集中的每一行分配一个唯一的连续序号。即使排序字段值相同,ROW_NUMBER也会赋予不同的序号‌12。 + ‌适用场景‌:适用于需要严格唯一序号的场景,如分页查询、需要绝对唯一标识的情况‌12。 + +RANK + + ‌功能‌:RANK函数为结果集中的每一行分配一个排名。当遇到相同的排序字段值时,RANK会赋予相同的排名,并且后续排名会跳跃,留出空缺位置‌12。 + ‌适用场景‌:适用于允许并列排名的场景,如体育赛事排名等,允许排名不连续的情 + WITH DepartmentSales AS ( + SELECT + e.department_id, + s.employee_id, + s.amount, + RANK() OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY s.amount DESC) as rank + FROM + sales s + JOIN + employees e ON s.employee_id = e.employee_id +) +SELECT + e.department_id, + e.name, + ds.amount +FROM + DepartmentSales ds +JOIN + employees e ON ds.employee_id = e.employee_id +WHERE + ds.rank = 1; + + + + + + tail -n 10 filename.txt | head -n 5 awk 'NR>=5 && NR<=10' xx.log sed -n '5,10p' xx.log From f0194b63ad01a71ae945e2c4cbfc7dde2d7e1df8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 10:01:34 +0800 Subject: [PATCH 130/156] Update haddoop --- haddoop | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 0a1c1a1..49822a8 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,3 +1,6 @@ +spark tutorail +https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 + 存储方案替代 HDFS‌ ‌存储类型‌ 配置方式示例 适用场景 引用 ‌本地文件系统‌ df = spark.read.csv("file:///data/") 开发测试/小数据 34 From bc6af1f5bcaa62b784681c30aa39f0d53f6a4ecc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 10:01:53 +0800 Subject: [PATCH 131/156] Update haddoop --- haddoop | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/haddoop b/haddoop index 49822a8..f34482f 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,4 +1,4 @@ -spark tutorail +spark tutorial https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 存储方案替代 HDFS‌ From 7978b2eb0068b61cccb9f6a49931ed6d6701b309 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 10:24:03 +0800 Subject: [PATCH 132/156] Update haddoop --- haddoop | 28 ++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 28 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index f34482f..aebdb37 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,5 +1,33 @@ spark tutorial https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 +持久化和 Checkpoint 的区别: + + 位置:Persist 和 Cache 只能保存在本地的磁盘和内存中(或者堆外内存–实验中) Checkpoint 可以保存数据到 HDFS 这类可靠的存储上。 + 生命周期:Cache 和 Persist 的 RDD 会在程序结束后会被清除或者手动调用 unpersist 方法 Checkpoint 的 RDD 在程序结束后依然存在,不会被删除。 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 +RDD 容错机制Checkpoint + +持久化的局限: + + 持久化/缓存可以把数据放在内存中,虽然是快速的,但是也是最不可靠的;也可以把数据放在磁盘上,也不是完全可靠的!例如磁盘会损坏等。 + +问题解决: + + Checkpoint 的产生就是为了更加可靠的数据持久化,在Checkpoint的时候一般把数据放在在 HDFS 上,这就天然的借助了 HDFS 天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全,实现了 RDD 的容错和高可用。 + +用法如下: + +SparkContext.setCheckpointDir("目录") //HDFS的目录 + +RDD.checkpoint +总结: + + 开发中如何保证数据的安全性性及读取效率:可以对频繁使用且重要的数据,先做缓存/持久化,再做 checkpint 操作。 +原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 + + 存储方案替代 HDFS‌ ‌存储类型‌ 配置方式示例 适用场景 引用 From d261a768bea09a268b1aac251c831d5eceedd05b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 11:10:04 +0800 Subject: [PATCH 133/156] Update haddoop --- haddoop | 8 ++++++++ 1 file changed, 8 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index aebdb37..91cb39e 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,4 +1,12 @@ spark tutorial + + + RDD[Person]:以 Person 为类型参数,但不了解其内部结构。 + + DataFrame:提供了详细的结构信息 schema 列的名称和类型。这样看起来就像一张表了。 + + DataSet[Person]:不光有 schema 信息,还有类型信息。 + https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 持久化和 Checkpoint 的区别: From b90c2aacad0d95449f8055ad4b9a1173d004c210 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 13:10:07 +0800 Subject: [PATCH 134/156] Update haddoop --- haddoop | 17 +++++++++++++++++ 1 file changed, 17 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 91cb39e..ff552cc 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,4 +1,21 @@ spark tutorial +Spark Shuffle 分为两种: + + 一种是基于 Hash 的 Shuffle; + 另一种是基于 Sort 的 Shuffle。 +shuffle write 阶段,主要就是在一个 stage 结束计算之后,为了下一个 stage 可以执行 shuffle 类的算子(比如 reduceByKey),而将每个 task 处理的数据按 key 进行“划分”。所谓“划分”,就是对相同的 key 执行 hash 算法,从而将相同 key 都写入同一个磁盘文件中,而每一个磁盘文件都只属于下游 stage 的一个 task。在将数据写入磁盘之前,会先将数据写入内存缓冲中,当内存缓冲填满之后,才会溢写到磁盘文件中去。 + +下一个 stage 的 task 有多少个,当前 stage 的每个 task 就要创建多少份磁盘文件。比如: + + 下一个 stage 总共有 100 个 task,那么当前 stage 的每个 task 都要创建 100 份磁盘文件。 + 如果当前 stage 有 50 个 task,总共有 10 个 Executor,每个 Executor 执行 5 个 task,那么每个 Executor 上总共就要创建 500 个磁盘文件,所有 Executor 上会创建 5000 个磁盘文件。 + +由此可见,未经优化的 shuffle write 操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 RDD[Person]:以 Person 为类型参数,但不了解其内部结构。 From 53148307604eb7a66bcd76633705d120ce68f151 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 13:13:02 +0800 Subject: [PATCH 135/156] Update haddoop --- haddoop | 19 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 19 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index ff552cc..78ddcf0 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,4 +1,23 @@ spark tutorial +运行流程如下: +https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/91fba69e08680b56fe728ec75a8cd561.png + SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行 Executor + 资源管理器分配 Executor,然后资源管理器启动 Executor + Executor 发送心跳至资源管理器 + SparkContext 构建 DAG 有向无环图 + 将 DAG 分解成 Stage(TaskSet) + 把 Stage 发送给 TaskScheduler + Executor 向 SparkContext 申请 Task + TaskScheduler 将 Task 发送给 Executor 运行 + 同时 SparkContext 将应用程序代码发放给 Executor + Task 在 Executor 上运行,运行完毕释放所有资源 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 + + Spark Shuffle 分为两种: 一种是基于 Hash 的 Shuffle; From 82ad99acf71085ecd2ad5d3a6dcdf39fca9ed15c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 12 Jun 2025 13:47:31 +0800 Subject: [PATCH 136/156] Update haddoop --- haddoop | 18 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 18 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 78ddcf0..6beff4f 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,5 +1,10 @@ spark tutorial 运行流程如下: +阶段‌ ‌输入‌ ‌输出‌ ‌组件‌ +‌DAG生成‌ RDD转换操作 有向无环图 Driver/DAGScheduler9 +‌Stage划分‌ DAG Shuffle边界分割的Stage DAGScheduler59 +‌Task调度‌ Stage中的TaskSet Executor上的Task执行 TaskScheduler8 + https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/91fba69e08680b56fe728ec75a8cd561.png SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行 Executor 资源管理器分配 Executor,然后资源管理器启动 Executor @@ -16,6 +21,19 @@ https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/91fba69e08680b56fe728ec75a8cd561.png 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 +Spark 内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图,也就是如上图所示的 DAG +将 DAG 划分为 Stage 核心算法 +一个 Application 可以有多个 job 多个 Stage: + +Spark Application 中可以因为不同的 Action 触发众多的 job,一个 Application 中可以有很多的 job,每个 job 是由一个或者多个 Stage 构成的,后面的 Stage 依赖于前面的 Stage,也就是说只有前面依赖的 Stage 计算完毕后,后面的 Stage 才会运行。 + +划分依据:Stage 划分的依据就是宽依赖,像 reduceByKey,groupByKey 等算子,会导致宽依赖的产生。 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 + Spark Shuffle 分为两种: From 34b305b5956aca6c480881df3985079607630219 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 19 Jun 2025 10:23:51 +0800 Subject: [PATCH 137/156] Create boot --- boot | 147 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 147 insertions(+) create mode 100644 boot diff --git a/boot b/boot new file mode 100644 index 0000000..a99727c --- /dev/null +++ b/boot @@ -0,0 +1,147 @@ +🔧 自定义 Spring Boot Starter 步骤与原理详解 +🛠️ 一、自定义 Starter 实现步骤(遵循官方规范) + +命名规范‌ +采用 xxx-spring-boot-starter 格式(如 my-spring-boot-starter),区别于官方 spring-boot-starter-xxx。 + +创建 Maven 项目‌ +添加核心依赖: + +xml +Copy Code +<dependency> + <groupId>org.springframework.boot</groupId> + <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> +</dependency> +<!-- 配置元数据支持 --> +<dependency> + <groupId>org.springframework.boot</groupId> + <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId> + <optional>true</optional> +</dependency> +```:ml-citation{ref="1,3" data="citationList"} + + + +定义配置属性类‌ +通过 @ConfigurationProperties 绑定配置文件: + +java +Copy Code +@ConfigurationProperties(prefix = "demo") +public class DemoProperties { + private String sayWhat; + private String toWho; + // getters/setters +} +```:ml-citation{ref="3" data="citationList"} + + + +编写业务服务‌ +实现核心功能逻辑: + +java +Copy Code +public class DemoService { + private final String sayWhat; + private final String toWho; + + public String say() { + return sayWhat + "! " + toWho; + } +} +```:ml-citation{ref="3" data="citationList"} + + + +创建自动配置类‌ +集成配置与业务逻辑: + +java +Copy Code +@Configuration +@EnableConfigurationProperties(DemoProperties.class) +@ConditionalOnClass(DemoService.class) +public class DemoAutoConfiguration { + + @Bean + @ConditionalOnMissingBean + public DemoService demoService(DemoProperties properties) { + return new DemoService(properties.getSayWhat(), properties.getToWho()); + } +} +```:ml-citation{ref="2,4" data="citationList"} + + + +注册自动配置‌ +在 resources/META-INF/spring.factories 添加: + +properties +Copy Code +org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\ + com.example.DemoAutoConfiguration + + +新版本支持 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件(一行一个配置类)。 + +⚙️ 二、Starter 被依赖使用的工作原理 + +启动触发‌ +Spring Boot 应用启动时,@SpringBootApplication 组合了 @EnableAutoConfiguration,激活自动配置机制。 + +自动配置加载‌ +AutoConfigurationImportSelector 扫描所有依赖包中的: + +META-INF/spring.factories +META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports +加载声明的配置类。 + +条件装配‌ +配置类中的 @ConditionalOnXXX 注解(如 @ConditionalOnClass)动态判断: + +类路径是否存在所需类 +容器是否缺少目标 Bean +配置属性是否启用 +满足条件才注册 Bean。 + +属性绑定‌ +@EnableConfigurationProperties + @ConfigurationProperties 将 application.yml 中的配置(如 demo.sayWhat=Hello)注入属性对象。 + +服务注入‌ +最终将业务 Bean(如 DemoService)自动装配到 Spring 容器,用户可直接 @Autowired 使用。 + +📦 三、最佳实践建议 + +模块化拆分‌ + +核心逻辑与自动配置分离,避免强耦合 +Starter 项目仅包含配置类和少量必要代码 + +条件注解精准控制‌ +合理使用组合条件注解,避免意外装配: + +java +Copy Code +@ConditionalOnProperty(prefix = "demo", name = "enabled", havingValue = "true") +@ConditionalOnWebApplication + + +配置元数据提示‌ +在 resources/META-INF 添加 additional-spring-configuration-metadata.json,提供 IDE 配置提示: + +json +Copy Code +{ + "properties": [{ + "name": "demo.say-what", + "type": "java.lang.String", + "description": "设置问候语" + }] +} +```:ml-citation{ref="1" data="citationList"} + + + +💎 ‌总结‌:自定义 Starter 通过约定优于配置+条件装配,实现“开箱即用”。其核心是将配置、服务、装配逻辑封装为独立模块,使用者只需添加依赖即可自动注入服务。 From 3fffc8668cb688de12d01e366ee0c776b2e8bfae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 19 Jun 2025 16:59:25 +0800 Subject: [PATCH 138/156] Create pg --- pg | 99 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 99 insertions(+) create mode 100644 pg diff --git a/pg b/pg new file mode 100644 index 0000000..0a25bc5 --- /dev/null +++ b/pg @@ -0,0 +1,99 @@ +在 PostgreSQL 中,使用 WAL(Write-Ahead Logging)机制‌不一定能保证恢复已删除的表数据‌,能否恢复取决于多个关键因素。以下是详细分析: + +✅ ‌可以恢复的场景(需满足全部条件)‌ +1. ‌启用了持续归档 + 基础备份‌ +必要条件‌: +开启 wal_level = replica 或 logical +配置 archive_mode = on +设置有效的 archive_command(如保存到 S3/NFS) +有‌删除操作前的完整基础备份‌(通过 pg_basebackup 或工具如 pgBackRest/Barman) +恢复步骤‌: +bash +Copy Code +# 1. 还原基础备份 +cp -R /backup/base /var/lib/postgresql/data + +# 2. 创建recovery.signal文件触发恢复 +touch /var/lib/postgresql/data/recovery.signal + +# 3. 在postgresql.conf中配置恢复目标时间点 +restore_command = 'cp /archive/%f %p' +recovery_target_time = '2023-10-01 12:00:00' # 删除操作前的时间点 + +2. ‌逻辑复制槽(Logical Replication Slot)‌ +适用场景‌:已提前为关键表创建逻辑复制 +恢复方式‌: +使用 pg_logical_slot_get_changes 解析 WAL +提取删除前的数据变更(INSERT/UPDATE) +代码示例‌: +sql +Copy Code +SELECT * FROM pg_logical_slot_peek_changes( + 'my_slot', + NULL, + NULL, + 'include-xids', '1', + 'include-timestamp', '1' +); + +❌ ‌无法恢复的场景‌ +1. ‌未启用 WAL 归档‌ +若未配置 archive_mode 且: +WAL 日志被循环覆盖(wal_keep_segments 不足) +没有基础备份 +结果‌:物理恢复不可行 +2. ‌超出 PITR 时间窗口‌ +日志保留策略示例: +备份策略 可恢复时间窗口 +每日备份+保留7天WAL ≤ 7天 +无定期备份 仅当前未覆盖的WAL(通常几小时) +3. ‌TRUNCATE 或 DROP TABLE‌ +对于 TRUNCATE: +即使 PITR 恢复后,表仍为空(WAL 只记录页清零) +对于 DROP TABLE: +需恢复到‌删除发生前的精确时间点‌ +若时间点稍晚,表仍缺失 +4. ‌启用 Vacuum 激进清理‌ +若 autovacuum 已清理死元组: +sql +Copy Code +VACUUM ANALYZE my_table; -- 可能物理移除被删数据 + +WAL 中‌不保留已清理的死元组‌ +🔧 ‌增强恢复能力的实践方案‌ +1. ‌多层防护策略‌ +防护层 工具/方法 恢复粒度 +WAL PITR‌ archive_command + pgBackRest 数据库集群级 +逻辑复制‌ Decoderbufs + Debezium 表级行变更 +快照备份‌ ZFS/Btrfs 快照 文件系统级 +应用级备份‌ 导出 CSV/Parquet 表级数据 +2. 关键配置示例(postgresql.conf) +ini +Copy Code +wal_level = logical # 允许逻辑解码 +archive_mode = on +archive_command = 'pgbackrest archive-push %p' +wal_keep_size = 10GB # 保留最新10GB WAL + +3. 针对删除的紧急响应流程 +mermaid +Copy Code +graph TD + A[发现误删除] --> B{是否有逻辑复制槽?} + B -->|是| C[立刻冻结槽:pg_replication_slot_advance()] + B -->|否| D[立即停止数据库写入] + D --> E[备份当前data目录] + E --> F[尝试PITR恢复] + +💡 ‌结论:WAL 恢复的确定性‌ +场景 可恢复性 依赖条件 +DELETE + 有归档+基础备份‌ ✅ 高 时间点在删除前 +TRUNCATE/DROP TABLE‌ ⚠️ 有条件 需精确时间点 +未启用归档‌ ❌ 不可能 - +Vacuum 清理后‌ ❌ 不可能 - + +建议‌:对于关键数据,必须同时使用: + +WAL归档+PITR‌(防硬件故障) +逻辑复制到备库‌(防误删除) +定期导出冷备份‌(最后防线) From 7b96eb767e79d54808bc3290fdaf0b4e9ca430a8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 24 Jun 2025 08:44:09 +0800 Subject: [PATCH 139/156] Update README.md --- README.md | 14 ++++++++++++++ 1 file changed, 14 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index a7f6eda..1612ff5 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -426,6 +426,20 @@ ReentrantLock 对比 synchronized‌ 锁优化策略(如无锁编程、锁消除/粗化)‌27。 面试中可结合源码(如 AbstractQueuedSynchronizer 实现)和实际案例(如高并发计数器、死锁排查)深入阐述。 +要解决单例 Bean 依赖原型 Bean 时原型 Bean 生命周期被破坏的问题(即单例 Bean 始终使用同一个原型实例) +单例 Bean 初始化时仅注入一次原型 Bean,导致后续操作始终复用同一实例,违背原型 Bean ‌每次获取新对象‌ 的设计初衷 +Jakarta Provider 接口‌(推荐) +import jakarta.inject.Provider; + +public class SingletonBean { + @Resource + private Provider<PrototypeBean> prototypeBeanProvider; // 注入Provider + + public void execute() { + PrototypeBean prototype = prototypeBeanProvider.get(); // 每次get()创建新实例 + prototype.doSomething(); + } +} Spring 事务传播机制中 REQUIRES_NEW 的实现原理‌ From ef201e6b9a0828172b47fff0b7507f2e38ab0158 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 24 Jun 2025 09:01:42 +0800 Subject: [PATCH 140/156] Create linux --- linux | 78 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 78 insertions(+) create mode 100644 linux diff --git a/linux b/linux new file mode 100644 index 0000000..d6a8553 --- /dev/null +++ b/linux @@ -0,0 +1,78 @@ +以下是 sed 和 jq 命令的详细解释及对比: + +1. sed(流编辑器)‌ + +用途‌:文本流的查找、替换、删除等操作 +核心语法‌: + +bash +Copy Code +sed 's/原内容/替换内容/[flags]' 文件名 + + +常用操作‌: + +替换文本‌: +bash +Copy Code +echo "hello world" | sed 's/world/China/' # 输出:hello China + +删除行‌: +bash +Copy Code +sed '3d' file.txt # 删除第3行 + +正则匹配‌: +bash +Copy Code +sed -n '/error/p' log.txt # 打印含"error"的行 + + +特点‌: + +按行处理文本 +支持正则表达式 +直接修改文件需加 -i 参数 +2. jq(JSON处理器)‌ + +用途‌:JSON数据的查询、过滤、格式化 +核心语法‌: + +bash +Copy Code +jq '筛选表达式' 文件名 + + +常用操作‌: + +提取字段‌: +bash +Copy Code +echo '{"name":"Alice","age":25}' | jq '.name' # 输出:"Alice" + +数组过滤‌: +bash +Copy Code +jq '.[] | select(.price > 100)' data.json + +格式化输出‌: +bash +Copy Code +jq '.' compact.json # 美化JSON + + +特点‌: + +支持管道式链式操作 +内置条件过滤(select)和函数计算 +保留JSON结构 +3. 对比总结‌ +命令‌ 数据格式 典型场景 学习曲线 +sed 纯文本 日志处理、批量替换 低 +jq JSON API响应解析、配置提取 中 + +组合使用示例‌: + +bash +Copy Code +curl API_URL | jq '.data' | sed 's/old/new/' > output.txt From 179204931956b53bf78ea267c9956adfc0c007ff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 24 Jun 2025 10:51:06 +0800 Subject: [PATCH 141/156] Create ai --- ai | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) create mode 100644 ai diff --git a/ai b/ai new file mode 100644 index 0000000..81be697 --- /dev/null +++ b/ai @@ -0,0 +1,38 @@ +在 MCP(Model Context Protocol)协议中,‌大模型本身不会直接调用 MCP Server‌,而是通过以下分层协作机制完成工具调用: + +🔍 ‌核心调用关系‌ + +大模型(LLM)的角色‌ + +仅负责‌生成结构化请求模板‌(如 {"function": "search_weather", "parameters": {"city": "上海"}}),并将其输出给 MCP Client。 +LLM ‌不发起网络请求或执行代码‌,仅根据用户意图生成符合 MCP 协议的指令。 + +MCP Client 的执行者角色‌ + +作为大模型与 MCP Server 的中介,接收 LLM 输出的结构化请求; +主动调用 MCP Server‌,发送请求并接收响应; +将 Server 返回的数据传递给 LLM 生成最终回答。 + +MCP Server 的工具提供方‌ + +提供标准化工具服务(如天气查询、数据库操作); +被动响应‌ Client 的调用请求,执行操作后返回结果。 +⚙️ ‌典型工作流示例‌ +用户输入‌:“帮我查北京的天气” +大模型输出‌:生成 JSON 指令 {"function": "get_weather", "parameters": {"city": "北京"}}; +MCP Client 调用 Server‌: +通过 HTTP/SSE/本地进程通信协议向 MCP Server 发送指令; +MCP Server 执行‌: +调用天气 API 获取数据,返回 {"status": 200, "data": {"temp": "25°C"}}; +结果反馈‌: +Client 将数据传回大模型,生成用户可读的回答:“北京当前气温 25°C”。 +🔧 ‌设计意义‌ +安全隔离‌:LLM 不接触敏感操作(如网络请求、密钥管理),由 Client 和 Server 控制执行; +能力解耦‌:模型只需理解工具功能,无需实现调用逻辑; +灵活扩展‌:新增工具时,仅需部署兼容 MCP 的 Server,无需修改模型。 +🌐 ‌实际应用场景‌ +IDE 智能助手‌(如 Trae、Cursor):Client 嵌入 IDE,调用 MCP Server 实现代码补全、文档查询; +企业服务集成‌(如融云 IM):通过 MCP Server 封装消息发送 API,供模型间接调用; +本地工具链‌:Client 通过 stdio 协议调用本地进程(如计算器)。 + +💎 总结:大模型仅生成指令,由 ‌MCP Client 主动调用 Server‌ 完成实际操作,三者协同实现工具扩展能力。 From 659d50a298ca911a6a25eee74c78380bb8a03bef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 25 Jun 2025 10:39:11 +0800 Subject: [PATCH 142/156] Update README.md --- README.md | 45 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 45 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 1612ff5..08c3c13 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,48 @@ +多线程环境下实现事务回滚 +手动事务管理(推荐方案) + +@Autowired +private DataSource dataSource; + +public void multiThreadTransaction() throws Exception { + Connection conn = dataSource.getConnection(); + conn.setAutoCommit(false); // 关闭自动提交 + ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); + List<Future<Boolean>> futures = new ArrayList<>(); + + try { + // 提交子线程任务 + for (int i = 0; i < 10; i++) { + futures.add(executor.submit(() -> { + try (Connection innerConn = dataSource.getConnection()) { + innerConn.setAutoCommit(false); + // 执行数据库操作 + return true; // 操作成功 + } catch (Exception e) { + return false; // 标记失败 + } + })); + } + + // 检查所有子线程结果 + for (Future<Boolean> future : futures) { + if (!future.get()) { // 任一子线程失败 + conn.rollback(); // 主线程回滚 + return; + } + } + conn.commit(); // 全部成功则提交 + } catch (Exception e) { + conn.rollback(); + } finally { + conn.close(); + executor.shutdown(); + } +} + + + + ROW_NUMBER ‌功能‌:ROW_NUMBER函数为查询结果集中的每一行分配一个唯一的连续序号。即使排序字段值相同,ROW_NUMBER也会赋予不同的序号‌12。 From db13162676b8ff2f8d18143bafc3cb85ab71ee66 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 26 Jun 2025 08:13:34 +0800 Subject: [PATCH 143/156] Create test --- test | 74 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 74 insertions(+) create mode 100644 test diff --git a/test b/test new file mode 100644 index 0000000..e7ba134 --- /dev/null +++ b/test @@ -0,0 +1,74 @@ +Spring测试框架通过分层设计支持不同粒度的测试,各类核心组件分工明确: + +📌 1. 单元测试(Unit Testing) +目标‌:验证单个类或方法的内部逻辑,‌不依赖Spring容器‌ +核心类/注解‌: +@Test(JUnit):标记测试方法 +@Mock(Mockito):创建模拟依赖对象 +@InjectMocks(Mockito):将被测类与模拟依赖注入 +适用场景‌: +测试Service层业务逻辑,隔离数据库、外部服务等依赖 +java +Copy Code +@Test +void getUserById() { + when(userRepository.findById(1L)).thenReturn(Optional.of(new User("Alice"))); // 模拟依赖 + User user = userService.getUserById(1L); // 测试目标方法 + assertEquals("Alice", user.getName()); // 断言验证 +} + +⚙️ 2. 集成测试(Integration Testing) +目标‌:验证多个组件的协同工作,‌启动部分或全部Spring上下文‌ +核心类/注解‌: +@SpringBootTest:加载完整应用上下文 +@DataJpaTest:仅加载JPA相关组件(Repository、EntityManager) +@Transactional:测试后自动回滚数据库操作 +适用场景‌: +测试DAO层数据库交互、服务间调用链 +🌐 3. Web切片测试(Web Layer Testing) +目标‌:专注Web层逻辑(Controller、Filter),‌不加载Service/DAO层‌ +核心类/注解‌: +@WebMvcTest:自动配置MockMvc,仅初始化Web层组件 +MockMvc:模拟HTTP请求并验证响应 +适用场景‌: +测试REST API接口行为、HTTP状态码、JSON响应结构 +java +Copy Code +@WebMvcTest(UserController.class) +public class UserControllerTest { + @Autowired MockMvc mvc; + + @Test + void getUsers() throws Exception { + mvc.perform(get("/users")) + .andExpect(status().isOk()) + .andExpect(jsonPath("$[0].name").value("Alice")); + } +} + +🔄 4. TestContext框架(底层支撑) +目标‌:‌统一管理测试上下文生命周期‌ +核心机制‌: +TestContextManager:协调测试执行与Spring上下文 +ContextCache:缓存已加载上下文,提升测试速度(相同配置复用) +@DirtiesContext:标记需要销毁并重建上下文的测试 +关键优化‌: +避免重复加载上下文,减少大型项目测试耗时 +🧪 5. Mock环境支持 +目标‌:提供‌容器外测试所需的环境模拟‌ +核心包‌: +org.springframework.mock.web:Servlet API模拟对象(MockHttpServletRequest) +org.springframework.mock.env:环境变量模拟(MockEnvironment) +@MockBean:在Spring上下文中注入Mock对象替代真实Bean +🚀 测试类型对比 +类型‌ 核心注解/类 加载范围 适用场景 +单元测试‌ @Test + Mockito 无容器 业务逻辑验证 +集成测试‌ @SpringBootTest 完整/部分上下文 组件协作验证 +Web切片‌ @WebMvcTest 仅Web层(Controller) API接口验证 +数据切片‌ @DataJpaTest 仅数据层(Repository) 数据库操作验证 + +💡 ‌最佳实践‌: + +单元测试覆盖核心算法(80%覆盖率) +集成测试验证关键业务流程 +切片测试针对边界模块(如Controller/Repository) From b50ebb9a72aafa0c6484f01ae1d8326ae1ad54a4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 26 Jun 2025 12:39:55 +0800 Subject: [PATCH 144/156] Update README.md --- README.md | 31 +++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 31 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 08c3c13..0288d34 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,34 @@ +以下是Tomcat中max-connections与server.tomcat.threads.max(即max-threads)的核心区别与职责解析: + +1. max-connections(最大连接数)‌ +定义‌:控制Tomcat‌同时建立的TCP连接总数上限‌,包括活跃请求和空闲连接。 +触发场景‌: +当连接数达到此阈值,新连接将被‌立即拒绝‌(而非排队)。 +默认值: +NIO模式‌:10,000(Tomcat 8+) +BIO模式:与max-threads值相同。 +类比‌:类似电话总机的‌最大接入线路数‌,超出后直接占线。 +2. server.tomcat.threads.max(最大工作线程数)‌ +定义‌:控制‌同时处理请求的线程数量‌,即线程池大小。 +触发场景‌: +所有线程忙碌时,新请求进入accept-count队列等待(若队列未满)。 +默认值:200(根据Tomcat版本可能动态调整)。 +性能影响‌: +增加线程数可提升并发处理能力,但过度增加会导致‌CPU频繁切换开销‌。 +调优建议‌:通常设为 CPU核心数 × 200 左右(I/O密集型场景)。 +关键区别总结‌ +参数‌ 作用层级 拒绝请求的触发条件 默认值 +max-connections ‌TCP连接层‌ 连接总数超限 NIO:10,000 +server.tomcat.threads.max ‌请求处理层‌ 线程全忙‌且‌等待队列满 200 + +📌 ‌调优注意事项‌: + +高并发场景‌:优先调整max-threads(受限于CPU和内存); +长连接服务‌:需关注max-connections防止连接耗尽; +队列缓冲作用依赖accept-count参数,需与max-threads协同配置。 + + + 多线程环境下实现事务回滚 手动事务管理(推荐方案) From 1092eec53e97385eec5681fab1bfca527f4a9d52 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 10:34:27 +0800 Subject: [PATCH 145/156] Update thread --- thread | 164 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 164 insertions(+) diff --git a/thread b/thread index 3389816..27bbdd3 100644 --- a/thread +++ b/thread @@ -1,3 +1,167 @@ +package com.t; + +import java.util.LinkedList; +import java.util.Queue; +import java.util.concurrent.locks.Condition; +import java.util.concurrent.locks.Lock; +import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; + +public class Buffer { + private Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); + private int capacity = 10; + + public synchronized void produce(int item) throws InterruptedException { + while (queue.size() == capacity) { // 队列满时等待 + wait(); + } + queue.add(item); + notifyAll(); // 唤醒所有消费者 + } + + public synchronized int consume() throws InterruptedException { + while (queue.isEmpty()) { // 队列空时等待 + wait(); + } + int item = queue.poll(); + notifyAll(); // 唤醒所有生产者 + return item; + } +} + + class BufferWithCondition { + private Lock lock = new ReentrantLock(); + private Condition notFull = lock.newCondition(); + private Condition notEmpty = lock.newCondition(); + private Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); + private int capacity = 10; + + public void produce(int item) throws InterruptedException { + lock.lock(); + try { + while (queue.size() == capacity) { + notFull.await(); // 等待非满条件 + } + queue.add(item); + notEmpty.signal(); // 唤醒一个消费者 + } finally { + lock.unlock(); + } + } +} + + +//线程同步与通信 +//条件变量 线程间状态依赖协作 wait()/notify() +//互斥锁 临界区资源保护 synchronized、ReentrantLock +//原子操作 简单变量无锁更新 AtomicInteger、CAS(解决ABA问题) +//升级流程:无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁(自旋) → 重量级锁 +//优化策略:锁消除(JIT)、锁粗化、逃逸分析 +// +//并发容器 ConcurrentHashMap 分段锁/CAS实现高并发读写310 +//CopyOnWriteArrayList 写时复制避免读写冲突10 +//线程池 ThreadPoolExecutor 核心参数:核心线程数/队列容量/拒绝策略37 +//同步工具 CountDownLatch/CyclicBarrier 多阶段任务协同10 +//Semaphore 资源配额控制(如限流)10 +// +// +//特性 wait()/notify() Condition +//所属类 Object 类方法 Lock 接口的配套接口(如 ReentrantLock)14 +//锁依赖 必须配合 synchronized 使用 必须配合显式锁(如 Lock)使用14 +//等待队列 单个隐式等待队列 支持多个显式等待队列(通过 newCondition() 创建)14 +//唤醒精度 notify() 随机唤醒一个线程 signal() 可精准唤醒指定 Condition 队列的线程14 +//中断响应 仅 wait() 支持中断 提供 awaitUninterruptibly() 等更多中断控制 +// +//为什么 wait()/notify() 必须在同步块中调用?‌ +// ‌线程安全‌:调用前需持有对象监视器锁(synchronized),否则抛出 IllegalMonitorStateException69。 +// ‌竞态条件‌:若不加锁,notify() 可能先于 wait() 执行,导致线程永久阻塞 +// +//Condition 相比 wait()/notify() 的优势?‌ +// ‌多路通知‌:一个 Lock 可创建多个 Condition,实现不同条件的线程分组管理(如生产者-消费者模型中的“非空”和“非满”条件)14。 +// ‌灵活性‌:支持超时等待(awaitNanos())、不可中断等待(awaitUninterruptibly())等扩展功能47。 +// ‌虚假唤醒问题如何解决?‌ +// +// ‌通用方案‌:用 while 循环而非 if 检查条件,确保被唤醒后再次验证条件是否满足910。 +// +//javaCopy Code +//synchronized (lock) { +// while (!condition) { // 防止虚假唤醒 +// lock.wait(); +// } +// } +// +//signal() 和 signalAll() 的区别?‌ +//signal():唤醒同一 Condition 队列中的一个线程,效率高但可能引发线程饥饿47。 +//signalAll():唤醒所有等待线程,更安全但可能造成竞争 + + +Java 锁升级(无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁 → 重量级锁)是 JVM 对 synchronized 关键字的关键优化机制,旨在根据竞争强度动态调整锁策略以平衡性能与线程安全。以下是详细流程及各阶段原理: + + 🔄 ‌锁升级完整流程‌ + mermaid +Copy Code +graph LR +A[无锁] -->|首次线程访问| B[偏向锁] +B -->|出现第二个线程竞争| C[轻量级锁] +C -->|竞争加剧/自旋超限| D[重量级锁] +B -->|批量重偏向机制| B +C -->|批量撤销机制| A + +🔍 ‌各阶段详解‌ +1. 无锁状态(Unlocked)‌ +对象头结构‌ +Mark Word 包含哈希码(25位)、分代年龄(4位),锁标志位为 01。 +触发条件‌ +对象刚创建或未被任何线程锁定。 +特点‌ +所有线程可直接通过 CAS 操作竞争资源,无同步开销。 + 2. 偏向锁(Biased Lock)‌ +对象头变化‌ +存储持有锁的‌线程 ID(54位)‌ + 时间戳(2位) + 分代年龄(4位),锁标志位保留 01。 +触发条件‌ +首次有线程访问同步代码块。 +核心机制‌ +通过 CAS 将线程 ID 写入 Mark Word,成功后该线程后续进入同步代码块‌无需加锁操作‌。 +锁‌不会主动释放‌,直到其他线程竞争时才触发撤销。 +撤销场景‌ +其他线程尝试竞争时,JVM 检查原线程是否存活: +若存活且仍需锁 → 升级为轻量级锁。 +若线程死亡或不需锁 → 重置为无锁状态。 +批量重偏向‌:当同一类对象发生偏向锁撤销超过 20 次(默认),JVM 会将该类新对象的锁直接偏向新线程。 + 3. 轻量级锁(Lightweight Lock)‌ +对象头变化‌ +替换为‌指向线程栈帧中锁记录(Lock Record)的指针(62位)‌,锁标志位变为 00。 +触发条件‌ +偏向锁被撤销,或存在‌轻度竞争‌(多线程交替执行)。 +核心机制‌ +自旋锁(CAS)‌:竞争线程通过循环 CAS 尝试修改对象头指针,而非立即阻塞。 +默认自旋上限为 ‌10 次‌(可通过 -XX:PreBlockSpin 调整)。 +升级条件‌ +自旋超过阈值仍无法获取锁。 +竞争线程数 > 1(如第三个线程加入竞争)。 +批量撤销‌:若轻量级锁撤销次数过多,JVM 会禁用该类的偏向锁优化,后续对象直接进入轻量级锁状态。 + 4. 重量级锁(Heavyweight Lock)‌ +对象头变化‌ +存储‌指向操作系统互斥量(mutex)的指针(62位)‌,锁标志位为 10。 +触发条件‌ +轻量级锁竞争加剧或自旋失败。 +核心机制‌ +通过操作系统内核的 ‌Monitor 对象‌实现阻塞/唤醒机制。 +未获锁的线程进入‌阻塞队列‌,由操作系统调度。 +代价‌ +涉及‌用户态→内核态切换‌,上下文切换成本高昂。 + ⚖️ ‌锁升级设计哲学‌ + 无竞争优先‌ +偏向锁消除单线程重复加锁开销。 +短时竞争优化‌ +轻量级锁通过自旋避免线程阻塞。 +激烈竞争兜底‌ +重量级锁确保系统稳定性,但性能最低。 +不可逆升级‌ +锁状态只能升级(低→高),不可降级。 + + 💎 ‌关键点‌:锁升级是 JVM 根据竞争动态优化 synchronized 性能的核心机制,开发者可通过 -XX:+UseBiasedLocking 等参数调优。 + + CompletableFuture 是 Java 8 引入的异步编程核心类,它扩展了 Future 接口,解决了传统异步编程中的回调嵌套、任务编排和异常处理难题,适用于需要链式调用、结果聚合或响应式编程的场景。其核心特性与使用要点如下: 🔧 ‌一、核心特性‌ From 6cd4238b2fa414e2a65d019903295fdc2f4f8950 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Tue, 1 Jul 2025 15:12:29 +0800 Subject: [PATCH 146/156] Update thread --- thread | 255 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 255 insertions(+) diff --git a/thread b/thread index 27bbdd3..8b387b1 100644 --- a/thread +++ b/thread @@ -1,3 +1,258 @@ +多个线程并发向同一数据结构写入数据时,可能引发以下问题: + +🔥 一、数据不一致(竞态条件) + +写入覆盖‌ +多个线程同时修改同一数据区域时,后写入的值可能覆盖前一次写入,导致数据丢失。 +示例‌:两个线程同时执行 i++,预期结果应为 i+2,但实际可能仅增加1(因读取旧值后写入被覆盖)。 + +逻辑错误‌ +复合操作(如先读后写)的非原子性可能导致状态混乱。 +场景‌:线程A判断键不存在后准备插入,线程B同时插入相同键,导致重复插入或覆盖。 + +🔁 二、死锁与无限循环 + +链表结构成环‌ +在 HashMap 等链式结构中,并发修改可能使链表节点指针错乱,形成环形结构,导致后续遍历陷入无限循环。 + +资源竞争死锁‌ +线程互相等待对方释放锁时,可能发生死锁。 +典型场景‌:线程A持有锁X请求锁Y,线程B持有锁Y请求锁X。 + +️ 三、数据结构内部损坏 + +扩容机制崩溃‌ +HashMap 在并发扩容时,迁移元素过程中被其他线程修改,可能导致数据丢失或链表断裂。 + +索引越界/指针失效‌ +数组类结构(如 ArrayList)并发写入时,若扩容过程中发生线程切换,可能访问非法内存地址。 + +🛡️ 四、解决方案 +1. ‌同步机制‌ +synchronized 关键字‌:强制线程互斥访问共享资源。 +ReentrantLock‌:提供更灵活的锁控制(如超时、可中断)。 +2. ‌线程安全容器‌ +ConcurrentHashMap‌:分段锁/CAS 实现高效并发写入。 +CopyOnWriteArrayList‌:写操作复制新数组,避免锁竞争(读多写少场景)。 +阻塞队列‌(如 LinkedBlockingQueue):内置锁保证生产者-消费者模型安全。 +3. ‌无锁编程‌ +环形缓冲区‌:通过原子操作更新写指针,避免锁开销(需处理缓冲区满时的覆盖策略)。 +原子变量‌(如 AtomicInteger):CAS 操作保证单变量修改的原子性。 +💎 最佳实践建议 +场景‌ ‌推荐方案‌ +键值对高频写入 ConcurrentHashMap +列表类数据读多写少 CopyOnWriteArrayList +生产-消费模型 阻塞队列(如 LinkedBlockingQueue) +超高性能无锁需求 环形缓冲区 + 原子指针 + +⚠️ ‌规避要点‌: + +避免直接使用非线程安全集合(如 HashMap、ArrayList)处理并发写; +临界区操作需保持原子性(例如 i++ 应替换为 AtomicInteger)。 + + +import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; + +public class RingBuffer<T> { + private final T[] buffer; + private final int capacity; + private final AtomicInteger writeIndex = new AtomicInteger(0); + private volatile int readIndex = 0; + + @SuppressWarnings("unchecked") + public RingBuffer(int capacity) { + this.capacity = capacity; + this.buffer = (T[]) new Object[capacity]; + } + + public boolean put(T item) { + int currentWrite = writeIndex.get(); + int nextWrite = (currentWrite + 1) % capacity; + + if (nextWrite == readIndex) return false; // 缓冲区满 + + buffer[currentWrite] = item; + writeIndex.set(nextWrite); + return true; + } + + public T take() { + if (readIndex == writeIndex.get()) return null; // 缓冲区空 + + T item = buffer[readIndex]; + readIndex = (readIndex + 1) % capacity; + return item; + } + + public static void main(String[] args) { + RingBuffer<String> buffer = new RingBuffer<>(5); + + // 生产者线程 + new Thread(() -> { + int count = 0; + while (true) { + String data = "Data-" + count++; + if (buffer.put(data)) { + System.out.println("Produced: " + data); + } + try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) {} + } + }).start(); + + // 消费者线程 + new Thread(() -> { + while (true) { + String data = buffer.take(); + if (data != null) { + System.out.println("Consumed: " + data); + } + try { Thread.sleep(300); } catch (InterruptedException e) {} + } + }).start(); + } +} + +在多线程高并发环境下,ConcurrentHashMap 和 HashMap 的写入行为存在本质差异,具体表现如下: + +🔥 ‌HashMap 并发写入问题‌ + +数据不一致与覆盖‌ +多个线程同时执行 put 操作时,若键的哈希值相同,后写入的线程可能覆盖前一线程的结果,导致数据丢失。 +示例‌:线程 A 和 B 同时写入键 K,最终仅保留最后一次写入的值。 + +内部结构损坏‌ + +链表成环‌:扩容时并发修改链表指针,可能形成环形结构,导致后续 get 操作陷入死循环。 +红黑树断裂‌:并发插入可能破坏树的平衡性,导致查询失败或崩溃。 + +ConcurrentModificationException‌ +迭代过程中若其他线程修改结构(如 put / remove),会触发快速失败(Fail-fast)机制抛出异常。 + +🛡️ ‌ConcurrentHashMap 并发写入机制‌ + +线程安全设计‌ + +JDK 7 分段锁‌:将数据划分为多个 Segment,不同段可并行写入。 +JDK 8+ CAS + synchronized‌:锁粒度细化到桶(数组元素),仅冲突桶加锁,非冲突桶可并发写入。 + +高性能并发控制‌ + +无锁读‌:读操作无需加锁,直接访问内存最新值。 +写并发优化‌:不同桶的写入互不阻塞,吞吐量显著高于 HashMap。 + +安全扩容‌ +多线程协同扩容:线程写入时若检测到扩容,会协助迁移数据,避免单点阻塞。 + +️ ‌关键行为对比‌ +特性‌ ‌HashMap‌ ‌ConcurrentHashMap‌ +线程安全‌ ❌ 非线程安全,数据可能损坏 ✅ 分段锁/CAS 保证安全 +并发写入性能‌ 低(全局竞争锁) 高(桶级锁,冲突少) +迭代器行为‌ 快速失败(Fail-fast) 弱一致性(容忍并发修改) +扩容安全性‌ ❌ 并发扩容导致死循环/数据丢失 ✅ 多线程协同扩容 +适用场景‌ 单线程或外部同步场景 高并发写入场景 +💎 ‌总结‌ +HashMap‌:‌绝对禁止‌高并发写入,会导致数据丢失、死循环等严重问题。 +ConcurrentHashMap‌:通过锁粒度优化(桶级锁)和 CAS 操作,支持高并发安全写入,吞吐量接近无锁性能。 +ConcurrentHashMap 的 ‌弱一致性‌ 是指其在多线程并发读写环境下,不保证操作能立即被其他线程感知,也不保证迭代器能反映遍历过程中发生的所有修改。这是一种在效率与强一致性之间权衡的设计策略 +迭代器弱一致性‌ + + 创建迭代器后,若其他线程增删元素: + ‌已遍历部分‌的修改不会体现在迭代器中(迭代器不回溯)14; + ‌未遍历部分‌的修改可能被迭代器感知(取决于操作时序)14。 + ‌不会抛出 ConcurrentModificationException‌,允许并发修改2 + +特性‌ ‌ConcurrentHashMap (弱一致性)‌ ‌HashMap (强一致性)‌ +‌迭代修改行为‌ 允许遍历时并发修改,不抛异常45 遍历时修改抛 ConcurrentModificationException48 +‌数据可见性‌ 写入后可能延迟可见36 写入后立即可见(单线程或外部同步下) + +避免全局锁‌ + 强一致性需全程加锁(如 Hashtable),严重限制并发吞吐量 + + + +⚠️ ‌实操建议‌: + +多线程环境必须替换 HashMap 为 ConcurrentHashMap; +需注意弱一致性迭代器可能返回过时数据。 + + +ArrayBlockingQueue(基于数组)与LinkedBlockingQueue(基于链表)是Java中两种主要的阻塞队列实现,核心区别如下: + +🧱 一、底层数据结构与容量限制 +ArrayBlockingQueue‌ +数组结构‌:使用固定长度的循环数组存储元素。 +有界队列‌:创建时必须指定容量,不可动态扩容。 +LinkedBlockingQueue‌ +链表结构‌:通过节点动态分配内存。 +容量灵活‌:默认无界(Integer.MAX_VALUE),可指定容量变为有界队列。 +🔒 二、锁机制与并发性能 +ArrayBlockingQueue‌ +单锁控制‌:生产(入队)和消费(出队)共用同一把锁(ReentrantLock)。 +并发瓶颈‌:高并发下吞吐量较低(读写互斥)。 +LinkedBlockingQueue‌ +双锁分离‌: +生产者锁(putLock)控制入队。 +消费者锁(takeLock)控制出队。 +高吞吐量‌:生产与消费可并行操作,并发性能更优。 +⚡ 三、性能与GC影响 +ArrayBlockingQueue‌ +内存预分配‌:数组预先分配内存,无动态对象创建开销。 +GC压力小‌:元素直接存储于数组,无额外对象产生。 +LinkedBlockingQueue‌ +动态内存‌:每次操作需创建/销毁Node节点对象。 +GC压力大‌:频繁操作可能引发内存占用高和GC负担。 +实测性能‌:小数据量下吞吐量高,但大数据量时因GC影响可能弱于Array(如测试中处理1千万操作:Array约3000ms,Linked约7000ms)。 +🧠 四、内存使用与溢出风险 +ArrayBlockingQueue‌:内存占用稳定可控,无动态扩张风险。 +LinkedBlockingQueue‌: +未指定容量时,默认无界队列可能因生产过快导致内存溢出(OOM)。 +链表节点占用额外内存(每个元素含节点指针)。 +🛠️ 五、使用场景建议 +ArrayBlockingQueue适用‌: +需严格控制内存和队列长度的场景(如连接池)。 +对延迟稳定性要求较高(数组访问性能可预测)。 +LinkedBlockingQueue适用‌: +高并发任务队列(如线程池任务缓冲)。 +允许短暂内存波动,且生产者/消费者速率匹配较好的场景。 +📊 核心差异总结表 +对比维度‌ ‌ArrayBlockingQueue‌ ‌LinkedBlockingQueue‌ +数据结构‌ 定长数组 链表(动态节点) +容量特性‌ 强制有界 默认无界(可设限) +锁机制‌ 单锁(读写互斥) 双锁分离(读写并行) +并发吞吐量‌ 较低 较高 +GC影响‌ 极小(无额外对象) 较大(频繁创建节点) +内存溢出风险‌ 低(固定容量) 高(未设限时易OOM) + +💡 ‌关键结论‌:若需严格内存控制与稳定性,选ArrayBlockingQueue;若追求高并发吞吐且能接受GC开销,选LinkedBlockingQueue(务必显式设置容量)。 + + +ArrayBlockingQueue ‌读写操作完全互斥‌,核心机制如下: + +🔒 一、互斥原理 + +单锁控制‌ + +使用唯一的 ReentrantLock 对象(lock 字段)同时控制入队(写)和出队(读)操作。 +生产者线程执行 put() 或消费者线程执行 take() 时,均需先获取同一把锁。 + +阻塞条件分离但锁共享‌ + +尽管通过 notEmpty(非空条件)和 notFull(非满条件)实现精确阻塞唤醒,但这两个 Condition 对象均由同一个 lock 创建。 +例如:生产者调用 notFull.await() 释放锁后,消费者仍需竞争同一把锁才能执行出队。 +⚡ 二、互斥导致的性能影响 +吞吐量瓶颈‌ +读写操作无法并行,高并发场景下易成为性能瓶颈(如生产者批量写入时,消费者完全阻塞)。 +适用场景限制‌ +适用于生产者和消费者速率基本匹配的低并发场景,若速率差异大,线程阻塞频率显著增加。 +🆚 对比 LinkedBlockingQueue +双锁分离‌:LinkedBlockingQueue 采用独立的 putLock(入队锁)和 takeLock(出队锁),读写可并行执行。 +高并发优势‌:读写并行显著提升吞吐量,适合高并发任务队列。 + +💡 ‌总结‌: +ArrayBlockingQueue 的读写互斥本质是‌单锁设计‌的结果,这是其与 LinkedBlockingQueue 的核心差异之一。若需高并发读写,需优先考虑双锁队列实现。 + + + package com.t; import java.util.LinkedList; From d817f1ade2956bdba7dd67a94ec963c78a46732c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 7 Jul 2025 11:23:14 +0800 Subject: [PATCH 147/156] Update kafkastream-spark --- kafkastream-spark | 42 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 42 insertions(+) diff --git a/kafkastream-spark b/kafkastream-spark index 3f71c4c..7f1d628 100644 --- a/kafkastream-spark +++ b/kafkastream-spark @@ -1,3 +1,45 @@ +spark sql 处理结构化数据 一定的半结构化数据 + RDD 组成 DAG 有向无环图, API 较为顶层, RDD 中间运算结果存在内存中 , 延迟小 +Task 以线程方式维护, 任务启动快 +Spark Core:实现了 Spark 的基本功能,包含 RDD、任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。 +Spark SQL:Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL +standalone-HA 高可用模式 + + 生产环境使用 + 基于 standalone 模式,使用 zk 搭建高可用,避免 Master 是有单点故障的。 + +RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是 Spark 中最基本的数据抽象,代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合 + +A list of partitions :一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表,即数据集的基本组成单位。对于 RDD 来说,每个分片都会被一个计算任务处理,分片数决定并行度。用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值。 +A function for computing each split :一个函数会被作用在每一个分区。Spark 中 RDD 的计算是以分片为单位的,compute 函数会被作用到每个分区上。 +A list of dependencies on other RDDs :一个 RDD 会依赖于其他多个 RDD。RDD 的每次转换都会生成一个新的 RDD,所以 RDD 之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时,Spark 可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据,而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算。(Spark 的容错机制) +Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned):可选项,对于 KV 类型的 RDD 会有一个 Partitioner,即 RDD 的分区函数,默认为 HashPartitioner。 +Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file):可选项,一个列表,存储存取每个 Partition 的优先位置(preferred location)。对于一个 HDFS 文件来说,这个列表保存的就是每个 Partition 所在的块的位置。按照"移动数据不如移动计算"的理念,Spark 在进行任务调度的时候,会尽可能选择那些存有数据的 worker 节点来进行任务计算 +———————————————— +RDD 是一个数据集的表示,不仅表示了数据集,还表示了这个数据集从哪来,如何计算,主要属性包括: + + 分区列表 + 分区函数(默认是 hash) + 最佳位置 + 计算函数 + 依赖关系 + +分区列表、分区函数、最佳位置,这三个属性其实说的就是数据集在哪,在哪计算更合适,如何分区; + +计算函数、依赖关系,这两个属性其实说的是数据集怎么来的。 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627 + + + + +https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/131871627?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0-131871627-blog-147614327.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base6&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=2 + + + 以下是 **Kafka Streams 与 Apache Spark 的核心区别** 及其适用场景的详细对比,帮助您根据需求选择合适的技术: --- From 7932c084706aae5b3f62f95da1d288d2ab0de98c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Thu, 10 Jul 2025 16:02:54 +0800 Subject: [PATCH 148/156] Update README.md --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 0288d34..0b6d14e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,6 @@ +devops for linux +https://github.com/1Panel-dev/1Panel + 以下是Tomcat中max-connections与server.tomcat.threads.max(即max-threads)的核心区别与职责解析: 1. max-connections(最大连接数)‌ From 22486b7140f6cc3b053c7075d1392b1e5fb4d715 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 14 Jul 2025 14:37:12 +0800 Subject: [PATCH 149/156] Update haddoop --- haddoop | 66 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 66 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 6beff4f..2ed8011 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,3 +1,69 @@ +以下是ClickHouse与Cassandra的深度对比分析,结合核心架构、性能表现及适用场景等关键维度: + +🏗️ 一、核心架构差异 +维度‌ ‌ClickHouse‌ ‌Cassandra‌ +存储模型‌ 列式存储(高压缩,适合聚合分析)‌ 宽列存储(灵活处理非结构化数据)‌ +分布式架构‌ 主从架构,依赖ZooKeeper管理元数据‌ 去中心化P2P架构,无单点故障‌ +一致性模型‌ 最终一致性(写入即查需等待合并)‌ 可调一致性(QUORUM/ALL等策略)‌ +扩展方式‌ 手动分片,扩容需停机‌ 在线横向扩展,节点自动均衡‌ +⚡ 二、性能关键对比 +1. ‌读写性能‌ +写入场景‌ +Cassandra:‌高吞吐写入‌(百万级/秒),适合IoT设备日志、实时消息流‌ +ClickHouse:批量追加写入优化(>1000行/批),单条写入延迟高‌ +查询场景‌ +ClickHouse:‌聚合查询碾压级性能‌(10亿数据秒级响应)‌ +Cassandra:擅长单行点查,复杂分析需Spark集成‌ +2. ‌资源消耗‌ +指标‌ ClickHouse Cassandra +压缩率‌ 7:1(LZ4/ZSTD)‌ 2:1(默认压缩)‌ +内存占用‌ 查询时需加载列数据‌ MemTable+SSTable分层管理‌ +三、适用场景与局限 +1. ‌ClickHouse 理想场景‌ +实时分析‌:用户行为漏斗分析、广告投放统计‌ +时序数据‌:IoT传感器监控、日志聚合(如ELK替代)‌ +强需求‌:高压缩比、复杂SQL聚合‌ + +❗局限:不支持事务,JOIN性能弱,高频更新不友好‌ + +2. ‌Cassandra 理想场景‌ +高并发写入‌:社交消息流、设备状态上报‌ +全球多活‌:跨数据中心同步(如电商库存系统)‌ +强需求‌:高可用性、灵活Schema‌ + +❗局限:分析查询慢,不支持复杂SQL‌ + +🔧 四、企业级方案选型建议 +需求‌ ‌推荐方案‌ ‌原因‌ +实时大屏(亿级DAU) ClickHouse + 物化视图 亚秒级响应聚合结果‌ +全球分布式订单存储 Cassandra多DC部署 写扩展性强,最终一致性保证‌ +混合场景(写入+分析) Cassandra→ClickHouseETL Cassandra承接写入,ClickHouse做离线分析‌ + +<富媒体卡片> +封面:"https://example.com/cassandra-arch.jpg" +标题:"Cassandra去中心化架构解析" +</富媒体卡片> +<富媒体卡片> +封面:"https://example.com/clickhouse-compress.jpg" +标题:"ClickHouse列存储压缩原理" +</富媒体卡片> +<富媒体卡片> +封面:"https://example.com/olap-vs-nosql.jpg" +标题:"OLAP与NoSQL场景对比图" +</富媒体卡片> +</noteList> + +💡 五、趋势与生态补充 +ClickHouse‌:2025年新增‌LiveView‌支持流式计算,逐步弥补实时处理短板‌ +Cassandra‌:集成Spark/Flink实现分析能力,但性能仍落后专用OLAP引擎‌ +混合架构趋势‌:Cassandra作实时数据湖,ClickHouse作加速层(如Yandex实践)‌ + +⚠️ 关键决策点: + +选ClickHouse当 ‌查询性能 > 写入灵活性‌ +选Cassandra当 ‌高可用扩展 > 复杂分析需求‌ + + spark tutorial 运行流程如下: 阶段‌ ‌输入‌ ‌输出‌ ‌组件‌ From 76e6b3f61ce55420992fcdbe82bf6fc2290d2cfc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Wed, 16 Jul 2025 17:08:32 +0800 Subject: [PATCH 150/156] Update haddoop --- haddoop | 54 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 54 insertions(+) diff --git a/haddoop b/haddoop index 2ed8011..2020061 100644 --- a/haddoop +++ b/haddoop @@ -1,3 +1,57 @@ +Delta Lake 与 ClickHouse 在数仓平台中的定位存在本质差异,能否替代需结合具体场景评估: + +🔍 核心定位对比 + +Delta Lake‌ + +架构本质‌:基于存储(如 S3/HDFS)的‌表格式层‌,提供 ACID 事务、流批一体处理能力,需依赖计算引擎(如 Spark)执行查询‌。 +核心场景‌: +支持‌高频数据更新/删除‌(如 CDC 同步)‌; +流批统一处理与机器学习工作负载‌; +深度集成 Spark 生态‌。 + +ClickHouse‌ + +架构本质‌:独立的‌列式 OLAP 数据库‌,直接管理存储与计算‌。 +核心场景‌: + +超高吞吐的‌即席查询‌(如多维度聚合)‌; + +低延迟点查与大规模分析; + +固定模式数据的纯读优化场景。 + +⚡️ 替代可行性分析 +✅ ‌适合 Delta Lake 替代的场景‌ +需要事务性更新‌ +ClickHouse 缺乏原生 ACID 支持,若业务需频繁 Upsert/Delete(如用户画像实时更新),Delta Lake 的原子提交更可靠‌。 +流批一体架构‌ +Delta Lake 通过 Spark Structured Streaming 实现流式增量处理,统一实时与离线链路,而 ClickHouse 需依赖外部组件拼接‌。 +多云/开放存储需求‌ +Delta Lake 支持云对象存储(S3/ADLS),避免 ClickHouse 的存储计算强绑定,更易实现跨云部署‌。 +❌ ‌不适合替代的场景‌ +超低延迟点查询‌ +ClickHouse 的内存计算与向量化引擎在亚秒级查询响应上仍具优势,Delta Lake 需通过 Spark 提交作业,延迟更高‌。 +纯分析型负载‌ +若数据无需更新、仅批量追加,ClickHouse 的列式压缩与预聚合性能更优,资源消耗更低‌。 +轻量级架构需求‌ +ClickHouse 单机即可部署,Delta Lake 需维护 Spark 集群及存储系统,运维复杂度显著提升‌。 +💡 技术选型建议 +需求维度‌ 推荐方案 +高频更新/删除 ‌Delta Lake‌ ✓ +流批一体处理 ‌Delta Lake‌ ✓ +亚秒级即席查询 ‌ClickHouse‌ ✓ +开放存储与多引擎 ‌Delta Lake‌ ✓ +轻量部署与低运维 ‌ClickHouse‌ ✓ + +总结‌:Delta Lake 可替代 ClickHouse 作为数仓平台,但需满足两个前置条件: + +业务强依赖‌数据更新能力‌或‌流批统一架构‌‌; +技术栈已深度集成 ‌Spark 生态‌,能接受计算引擎带来的额外延迟‌。 +若核心目标是‌极致查询性能‌或‌简化运维‌,ClickHouse 仍是更优选择‌。 + + + 以下是ClickHouse与Cassandra的深度对比分析,结合核心架构、性能表现及适用场景等关键维度: 🏗️ 一、核心架构差异 From eacdc8a1ad5b3f8f01eece172aff94c702a8bc57 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 25 Jul 2025 09:03:54 +0800 Subject: [PATCH 151/156] Update kafkastream-spark --- kafkastream-spark | 38 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 38 insertions(+) diff --git a/kafkastream-spark b/kafkastream-spark index 7f1d628..b7f032f 100644 --- a/kafkastream-spark +++ b/kafkastream-spark @@ -1,3 +1,41 @@ +Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架,它支持批处理(Batch Processing)和流处理(Stream Processing)。Spark SQL 和 Spark Streaming 是 Spark 生态系统中的两个重要组件,它们各自服务于不同的数据处理需求和场景。 + +1. Spark SQL + +Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块。它允许用户以 SQL 查询或 DataFrame API 的形式处理结构化数据。Spark SQL 提供了一个编程接口,使得开发者可以以类似于使用传统关系型数据库的方式进行数据处理,同时也支持复杂的查询优化和执行。 + +使用场景 + +批处理:当处理静态数据集时,比如日志文件、数据库表等,可以使用 Spark SQL 进行高效的数据读取、转换和聚合操作。 + +交互式查询:对于需要快速响应的交互式查询,Spark SQL 可以通过缓存中间结果来优化查询性能。 + +机器学习:结合 MLlib,Spark SQL 可以用于处理特征工程和模型训练等任务。 + +2. Spark Streaming + +Spark Streaming 是 Spark 提供的用于处理实时数据流的模块。它支持从各种数据源(如 Kafka、Flume、Kinesis 等)接收实时数据流,并使用 Spark 的强大计算能力进行实时数据处理和分析。 + +使用场景 + +实时数据分析:当需要实时分析数据流,如实时监控、实时报表生成等场景时,Spark Streaming 是理想选择。 + +事件驱动处理:对于需要基于事件触发即时响应的场景,如欺诈检测、实时推荐系统等。 + +日志分析:在处理如服务器日志、网络流量日志等高速数据流时,Spark Streaming 可以提供高效的解决方案。 + +对比和选择 + +批处理 vs 实时流处理:如果你的数据处理需求是基于静态数据集的周期性批量处理,那么 Spark SQL 是更合适的选择。如果你需要处理的是连续到达的数据流,那么 Spark Streaming 是更好的选项。 + +交互式 vs 批处理:如果你需要的是交互式查询能力,比如在 BI 工具中快速响应复杂的查询,Spark SQL 通过其优化的执行引擎和缓存机制可以提供很好的支持。 + +复杂性和灵活性:Spark SQL 更适合于需要复杂查询和优化的场景,而 Spark Streaming 更适合于需要处理高速数据流的实时应用。 + +结合使用 + +在很多实际应用中,Spark SQL 和 Spark Streaming 可以结合使用来满足不同的需求。例如,可以使用 Spark SQL 来处理历史数据或静态数据集的批处理任务,同时使用 Spark Streaming 来实时接收和更新数据流。这种结合使用可以充分发挥 Spark 在批处理和流处理方面的优势,构建更加健壮和高效的数据处理系统。 + spark sql 处理结构化数据 一定的半结构化数据 RDD 组成 DAG 有向无环图, API 较为顶层, RDD 中间运算结果存在内存中 , 延迟小 Task 以线程方式维护, 任务启动快 From 086473f9f2f7c053ac78dffd4aed027eea344dac Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Fri, 25 Jul 2025 14:34:41 +0800 Subject: [PATCH 152/156] Update kafkastream-spark --- kafkastream-spark | 66 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 66 insertions(+) diff --git a/kafkastream-spark b/kafkastream-spark index b7f032f..c613304 100644 --- a/kafkastream-spark +++ b/kafkastream-spark @@ -1,3 +1,69 @@ +Superset与Spark SQL的交互过程主要通过JDBC协议实现,具体流程可分为以下核心环节: + +一、连接层配置‌ + +Spark Thrift Server启动‌ +Spark集群需启用Thrift服务作为查询网关,默认端口10000,支持JDBC/ODBC协议访问‌。启动命令示例: + +bash +Copy Code +./sbin/start-thriftserver.sh --master yarn --jdbc-port 10000 + +需配置动态资源分配参数(如spark.dynamicAllocation.enabled=true)以优化查询性能‌。 + +Superset驱动安装‌ +安装PyHive或Impyla驱动包,并解决依赖冲突(如强制指定thrift-sasl==0.2.1)‌: + +bash +Copy Code +pip install pyhive thrift-sasl==0.2.1 + + +数据源URI定义‌ +在Superset中添加数据库连接时,SQLALCHEMY URI格式为: + +text +Copy Code +hive://<spark-master-host>:10000/<catalog_name> + +catalog_name默认为default,若使用Iceberg等需显式指定‌。 +二、查询执行流程‌ + +元数据获取‌ +Superset通过Thrift Server获取数据库列表,但Spark SQL的特殊元数据结构可能导致表列表无法自动加载,需手动在SQL Lab执行查询后保存结果表‌。 + +SQL提交与优化‌ + +用户提交的SQL经Superset转发至Spark Thrift Server‌。 +Spark SQL的Catalyst优化器生成DAG执行计划,通过Tungsten引擎加速计算‌。 + +结果返回与可视化‌ +查询结果通过JDBC协议返回Superset,支持即时渲染为图表或仪表板‌。 + +三、典型问题与解决方案‌ +问题现象 原因分析 解决方案 +驱动加载失败‌ PyHive版本冲突 降级thrift-sasl至0.2.1版本‌ +表列表不显示‌ Spark元数据接口差异 手动执行查询并保存为虚拟表‌ +查询超时中断‌ 默认超时阈值过短 修改Superset的config.py配置‌ +四、性能优化建议‌ + +缓存热点数据‌ +在Spark中缓存频繁访问的表: + +sql +Copy Code +CACHE TABLE sales_data + + +资源隔离‌ +阿里云EMR等平台可为交互式查询分配独立资源组,避免与批处理任务竞争‌。 + +查询分页‌ +在Superset中限制返回行数,减少网络传输压力‌。 + +该流程实现了从可视化工具到分布式计算的端到端交互‌。 + + Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架,它支持批处理(Batch Processing)和流处理(Stream Processing)。Spark SQL 和 Spark Streaming 是 Spark 生态系统中的两个重要组件,它们各自服务于不同的数据处理需求和场景。 1. Spark SQL From 36c5144bdadd0de15158f62ce8bb08368e52e838 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sat, 16 Aug 2025 12:38:46 +0800 Subject: [PATCH 153/156] Update README.md --- README.md | 20 ++++++++++++++++++++ 1 file changed, 20 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 0b6d14e..67b542f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,23 @@ +springboot 启动加载过程: +@EnableAutoConfiguaration 通过AutoConfigurationImportSelector,SpringFactoriesLoader搜集配置文件中的配置工厂类(定义在jar包的spring.factories下),通过classloader加载组件工厂类,组件工厂类实例化bean,如jdbcFatorybean,工厂类创建出datasource,redis,filter之类的bean。 + +SpringFactoriesLoader为Spring工厂加载器,该对象提供了loadFactoryNames方法,入参为factoryClass和classLoader即需要传入工厂类名称和对应的类加载器,方法会根据指定的classLoader,加载该类加器搜索路径下的指定文件,即spring.factories文件,传入的工厂类为接口,而文件中对应的类则是接口的实现类,或最终作为实现类。 + + + +@ConditionalOnClass({ SqlSessionFactory.class, SqlSessionFactoryBean.class})这个注解的意思是:当存在SqlSessionFactory.class, SqlSessionFactoryBean.class这两个类时才解析MybatisAutoConfiguration配置类,否则不解析这一个配置类。我们需要mybatis为我们返回会话对象,就必须有会话工厂相关类 + + +@CondtionalOnBean(DataSource.class):只有处理已经被声明为bean的dataSource + + +@ConditionalOnMissingBean(MapperFactoryBean.class)这个注解的意思是如果容器中不存在name指定的bean则创建bean注入,否则不执行 + +作者:祖大帅 +链接:https://juejin.cn/post/6844903652201594887 +来源:稀土掘金 +著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 + devops for linux https://github.com/1Panel-dev/1Panel From 9818e2a0e2d52deae624bec95c3fed81b92bc37d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Sat, 16 Aug 2025 12:57:32 +0800 Subject: [PATCH 154/156] Update README.md --- README.md | 51 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 51 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 67b542f..2e42d99 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,54 @@ +有索引的时候就是行锁,没有索引的时候就是表索 + +间隙锁 +记录锁:即锁住记录本身 + +2、间隙锁:锁住一段没有记录的间隙,可以是两条记录的中间部分,也可以是第一条记录的前置部分或最后一条记录的后续部分 + + 2.1 需要注意的是,间隙锁仅仅是阻塞对该间隙进行插入操作,而不阻塞对该间隙的查询操作;如有表tab,有索引idx,对(5,10)加入间隙锁,执行下面两条命令: + + insert into tab (idx) values(7); 阻塞 + + select * from tab where idx = 7 for update; 不阻塞但无数据 + +3、next-key锁:是记录锁与间隙锁的结合,特点为左开右闭,如(4,10],由间隙锁(4,10)和记录锁idx = 10组成 +———————————————— +普通索引的加锁规则 +若查询记录不存在,则next-key锁退化为间隙锁,锁住记录所在空隙,此处空隙是指与所查询记录(如果存在的话)相邻的两条记录之间的空隙,这两条记录除了可以是数据库表中实际存在的,也可以是其他记录拟插入的 +范围查询:与唯一索引的区别在于: +1、>=会将另一侧的间隙也一起锁住; +2、<会将锁住第一条不满足条件的记录 + 如下表:表名为foo,uid为主键索引,也即唯一索引,idx为普通索引 + +-----+-----+------+ + | uid | age | idx | + +-----+-----+------+ + | 1 | 1 | 1 | + | 3 | 3 | 3 | + | 4 | 4 | 4 | + | 10 | 10 | 10 | + | 16 | 16 | 16 | + +如事务A执行:select * from foo where idx>= 10 and idx < 12 for update; +其中idx为普通索引,按照上表,(4,10)之间会加上间隙锁,且16会被锁住,也即[10,16]锁住 +———————————————— +行锁的加锁技巧 + +事务加锁时,其他事务进行写操作时会受到阻塞,这个阻塞时间当然是越短越好,那么对于一个事务当中不同需要加锁的语句,可以采用以下方式控制: + + 对语句所需要锁住的记录条数进行预估,在不影响业务的情况下,将锁住记录多的语句排在锁住记录少的后面,锁粒度大的容易发生冲突,这样安排可以减少与其他事务冲突时间 + 将热点记录的加锁操作排在事务后面执行 + 批量操作分几次进行,减少锁冲突的概率和时间 +———————————————— + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/m0_54864585/article/details/126076199 + + 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 + +原文链接:https://blog.csdn.net/m0_54864585/article/details/126076199 + + springboot 启动加载过程: @EnableAutoConfiguaration 通过AutoConfigurationImportSelector,SpringFactoriesLoader搜集配置文件中的配置工厂类(定义在jar包的spring.factories下),通过classloader加载组件工厂类,组件工厂类实例化bean,如jdbcFatorybean,工厂类创建出datasource,redis,filter之类的bean。 From 012234fccf419e507026fcd81a0792fbdecda48e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: doit01 <bzs8901@163.com> Date: Mon, 1 Sep 2025 09:07:40 +0800 Subject: [PATCH 155/156] Add files via upload --- images/netty.png | Bin 0 -> 108058 bytes images/nioeventloop.png | Bin 0 -> 382729 bytes images/spring-ai-message-api.jpg | Bin 0 -> 877652 bytes ...57\345\212\250\346\265\201\347\250\213.jpg" | Bin 0 -> 65796 bytes ...32\346\213\237\347\272\277\347\250\213.jpg" | Bin 0 -> 88038 bytes 5 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) create mode 100644 images/netty.png create mode 100644 images/nioeventloop.png create mode 100644 images/spring-ai-message-api.jpg create mode 100644 "images/springboot \345\220\257\345\212\250\346\265\201\347\250\213.jpg" create mode 100644 "images/\350\231\232\346\213\237\347\272\277\347\250\213.jpg" diff --git a/images/netty.png b/images/netty.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d4bf4144a5e5ab0cb6ebc6982cc53429e2a8b7c5 GIT binary patch literal 108058 zcmeFZg<Dns_AR_Y%0NK{1*97!rKCYY=?-ZDk&y02z#^3pq*J=2TTnnmx*J5KyZfCB z&+p!Q-uFLvpUd+-&)IJFUh5O{Gv}CNjKw=e`A4{yh%cc~C|s$>50z0UjC}Z?ISv-Q z^K?dN9EGAlNj(%(b%|RZclA(xRe82y{n+QdXyf&-G~Za&MQ?tWrfM3%wJ0@+MAPmg zZ!#<$;L%BG!cA9~xcL4fYk+iR(kncM-)avl`Y<_Oeta##^MS%R?1%j8T=v%E(;xA@ zvYg?+Wa;jOx6Ylo9WdRu{~JdifjZa}?0i=^y5fWe!+;;k&$@+||Gh-%P*$LyzZ88; z^?zUe-!(w}|1k~%E+L^`f<+ieJ4Ea9%a{|h8Uup<D;o|R&!<g>MW#E8{Xbh<ZTbJM z>R?DRyf$M|>iz!i#xtJS6E9s9%BPH}(W-pZPZz#*8kUfdzr4I`5cQJhr!lA5(m-AV 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