什么是分库分表？分库分表有哪些类型（或策略）？

什么是分库分表？

分库分表是一种数据库水平拆分的策略，旨在解决单库单表数据量过大导致的性能瓶颈问题。通过将数据分散到多个数据库或表中，提升系统的扩展性和性能。

分库分表的类型（或策略）

分库分表主要有两种类型：分库和分表，每种类型又有多种策略。

分库

分库是将数据分散到多个数据库中，常见的策略有：

• 垂直分库：

  • 定义：按业务模块将不同表分布到不同数据库。
  • 优点：降低单库压力，模块间解耦。
  • 缺点：跨库查询复杂，事务处理困难。

• 水平分库：

  • 定义：将同一表的数据按规则分布到多个数据库。
  • 优点：分散单库压力，提升并发能力。
  • 缺点：跨库查询和事务处理复杂。

分表

分表是将数据分散到多个表中，常见的策略有：

• 垂直分表：

  • 定义：按列将表拆分为多个表，通常将常用和不常用的字段分开。
  • 优点：减少单表数据量，提升查询效率。
  • 缺点：查询多个表时需 JOIN 操作。

• 水平分表：

  • 定义：按行将表数据按规则分布到多个表。
  • 优点：减少单表数据量，提升查询和写入性能。
  • 缺点：跨表查询复杂，需额外路由逻辑。

常见的分库分表策略

• 按范围分片：

  • 按某个字段的范围（如用户 ID 或时间）将数据分布到不同库或表。
  • 优点：简单易实现。
  • 缺点：可能导致数据分布不均。

• 按哈希分片：

  • 对某个字段进行哈希计算，按结果分布数据。
  • 优点：数据分布均匀。
  • 缺点：扩展性较差，增加节点时需重新哈希。

• 按列表分片：

  • 按预定义的列表（如地区或类别）分布数据。
  • 优点：灵活，适合特定业务场景。
  • 缺点：需维护分片规则。

• 按时间分片：

  • 按时间（如按月或年）分布数据。
  • 优点：适合时间序列数据。
  • 缺点：可能导致数据分布不均。

分库分表的挑战

• 跨库/跨表查询：需额外处理。

• 事务管理：分布式事务复杂。

• 数据一致性：需额外机制保证。

• 路由逻辑：需维护数据分布规则。

总结

分库分表通过水平拆分提升数据库性能和扩展性，常见策略包括垂直和水平分库分表，以及按范围、哈希、列表和时间分片。实施时需考虑跨库查询、事务管理和数据一致性等挑战。

MyBatis 中 #{} 和 ${} 的区别是什么？

在 MyBatis 中，#{} 和 ${} 是两种不同的参数占位符，它们的主要区别在于处理方式和安全性。

1. #{}

• 处理方式：#{} 是预编译处理，MyBatis 会将其替换为 ?，并通过 PreparedStatement 设置参数。

• 安全性：能有效防止 SQL 注入，因为参数值会被转义。

• 使用场景：适用于传递参数值，如 WHERE 条件、INSERT 值等。

示例：

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<select id="selectUser" resultType="User">
    SELECT * FROM user WHERE id = #{userId}
</select>

生成的 SQL 类似于：

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SELECT * FROM user WHERE id = ?

参数值会安全地传递给 PreparedStatement。

2. ${}

• 处理方式：${} 是直接替换，MyBatis 会将其替换为实际的参数值。

• 安全性：存在 SQL 注入风险，因为参数值直接拼接到 SQL 中。

• 使用场景：适用于动态 SQL 片段，如表名、列名等。

示例：

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3

<select id="selectUser" resultType="User">
    SELECT * FROM ${tableName} WHERE id = #{userId}
</select>

生成的 SQL 类似于：

1

SELECT * FROM user WHERE id = 1

${tableName} 被直接替换为 user。

主要区别

总结

• #{}：安全，适合传递参数值。

• ${}：不安全，适合动态 SQL 片段。

在大多数情况下，优先使用 #{} 以确保安全性，仅在必要时使用 ${}，并确保输入值可信。

Java 中的 final 关键字是否能保证变量的可见性？

在 Java 中，final 关键字用于声明常量、不可继承的类或不可重写的方法。虽然 final 关键字在多线程环境下对变量的可见性有一定影响，但它不能完全保证变量的可见性。

final 关键字的特性

1. 不可变性：

   • 对于基本类型，final 变量一旦赋值后不可更改。
   • 对于引用类型，final 变量引用不可更改，但对象内部状态可以修改。

2. 初始化安全性：

   • 在构造函数中正确构造的 final 变量，对其他线程可见，无需额外同步。

final 关键字的可见性

• 构造函数中的 final 变量：

  • 在对象构造完成后，final 变量的值对其他线程可见。
  • 这是由 Java 内存模型（JMM）保证的。

• 非 final 变量：

  • 非 final 变量的可见性需要额外的同步机制（如 volatile 或 synchronized）来保证。

示例

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public class FinalExample {
    private final int finalVar;
    private int nonFinalVar;

    public FinalExample(int finalVar, int nonFinalVar) {
        this.finalVar = finalVar;
        this.nonFinalVar = nonFinalVar;
    }

    public void printVars() {
        System.out.println("finalVar: " + finalVar);
        System.out.println("nonFinalVar: " + nonFinalVar);
    }
}

• finalVar 在构造函数中初始化后，对其他线程可见。

• nonFinalVar 的可见性需要额外同步机制。

总结

• final 关键字：

  • 保证构造函数中初始化的变量对其他线程可见。
  • 不保证非 final 变量的可见性。

• 可见性保证：

  • 需要完全保证变量可见性时，应使用 volatile 或 synchronized 等同步机制。

因此，final 关键字不能完全保证变量的可见性，仅在特定情况下提供部分保证。

Redis 的 hash 是什么？

Redis 的 Hash 是一种数据结构，用于存储字段（field）和值（value）之间的映射。它类似于编程语言中的字典或哈希表，适合存储对象或结构化数据。

Hash 的特点

1. 存储结构：

   • 每个 Hash 可以存储多个字段和值。
   • 字段和值都是字符串类型。

2. 适用场景：

   • 存储对象属性（如用户信息）。
   • 存储结构化数据（如商品详情）。

3. 操作效率：

   • 支持高效的字段级操作（如增删改查）。
   • 适合频繁更新部分字段的场景。

常用命令

• HSET：设置字段值。

  1	HSET user:1000 name "Alice"

• HGET：获取字段值。

  1	HGET user:1000 name

• HMSET：设置多个字段值。

  1	HMSET user:1000 name "Alice" age "30"

• HMGET：获取多个字段值。

  1	HMGET user:1000 name age

• HGETALL：获取所有字段和值。

  1	HGETALL user:1000

• HDEL：删除字段。

  1	HDEL user:1000 age

• HINCRBY：增加字段的整数值。

  1	HINCRBY user:1000 age 1

示例

存储用户信息：

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HSET user:1000 name "Alice"
HSET user:1000 age "30"
HSET user:1000 email "alice@example.com"

获取用户信息：

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HGETALL user:1000

输出：

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1) "name"
2) "Alice"
3) "age"
4) "30"
5) "email"
6) "alice@example.com"

总结

• Redis Hash 是一种存储字段和值映射的数据结构。

• 适合存储对象或结构化数据。

• 支持高效的字段级操作，适合频繁更新部分字段的场景。

从网络角度来看，用户从输入网址到网页显示，期间发生了什么？

从用户输入网址到网页显示，期间经历了一系列复杂的网络通信过程。以下是详细的步骤：

1. URL 解析

   • 输入网址：用户输入网址（如 https://www.example.com）。
   • 解析协议：浏览器解析协议（如 https）、域名（如 www.example.com）和路径。

2. DNS 解析

   • 查询 DNS：浏览器向 DNS 服务器查询域名对应的 IP 地址。
   • 递归查询：若本地 DNS 缓存无记录，则递归查询直到获得 IP 地址。

3. 建立 TCP 连接

   • 三次握手：浏览器与服务器通过三次握手建立 TCP 连接。
   • HTTPS：若使用 HTTPS，还需进行 TLS 握手以建立安全连接。

4. 发送 HTTP 请求

   • 请求行：浏览器发送 HTTP 请求，包含方法（如 GET）、路径和协议版本。
   • 请求头：包含浏览器信息、接受的内容类型等。
   • 请求体：对于 POST 请求，包含提交的数据。

5. 服务器处理请求

   • 接收请求：服务器接收并解析 HTTP 请求。
   • 处理请求：服务器根据请求路径和参数生成响应内容。
   • 访问数据库：若需动态内容，服务器可能查询数据库。

6. 服务器发送 HTTP 响应

   • 状态行：包含状态码（如 200 OK）和协议版本。
   • 响应头：包含内容类型、长度等信息。
   • 响应体：包含 HTML、CSS、JavaScript 等内容。

7. 浏览器渲染页面

   • 解析 HTML：浏览器解析 HTML 并构建 DOM 树。
   • 解析 CSS：解析 CSS 并构建 CSSOM 树。
   • 构建渲染树：结合 DOM 和 CSSOM 生成渲染树。
   • 布局和绘制：计算布局并绘制页面内容。

8. 加载外部资源

   • 请求资源：浏览器解析到外部资源（如图片、CSS、JavaScript）时，发起额外请求。
   • 并行加载：现代浏览器支持并行加载资源以加快速度。

9. 执行 JavaScript

   • 解析执行：浏览器解析并执行 JavaScript 代码。
   • 动态修改：JavaScript 可动态修改 DOM 和 CSSOM，触发重新渲染。

10. 页面显示

• 完成渲染：所有资源加载并执行完毕后，页面完全显示。

• 用户交互：用户可与页面进行交互，触发事件处理。

总结

从输入网址到网页显示，主要步骤包括：

1. URL 解析

2. DNS 解析

3. 建立 TCP 连接

4. 发送 HTTP 请求

5. 服务器处理请求

6. 服务器发送 HTTP 响应

7. 浏览器渲染页面

8. 加载外部资源

9. 执行 JavaScript

10. 页面显示

这些步骤涉及多个网络协议和技术，确保用户能够快速、安全地访问网页。

Dubbo 和 Spring Cloud Gateway 有什么区别？

Dubbo 和 Spring Cloud Gateway 是两种不同的技术，分别用于微服务架构中的服务调用和 API 网关。它们的主要区别如下：

1. 定位和用途

• Dubbo：

  • 定位：高性能的 RPC 框架。
  • 用途：用于服务之间的远程调用，支持多种协议（如 Dubbo、HTTP、gRPC）。

• Spring Cloud Gateway：

  • 定位：API 网关。
  • 用途：用于请求路由、负载均衡、安全控制等，作为微服务架构的入口。

2. 核心功能

• Dubbo：

  • 服务调用：提供高效的远程调用。
  • 负载均衡：支持多种负载均衡策略。
  • 服务治理：提供服务注册与发现、容错、监控等功能。

• Spring Cloud Gateway：

  • 路由转发：根据规则将请求路由到后端服务。
  • 负载均衡：集成 Ribbon 实现负载均衡。
  • 安全控制：支持身份验证、权限控制。
  • 限流熔断：集成 Hystrix 或 Resilience4j 实现限流和熔断。

3. 架构角色

• Dubbo：

  • 服务提供者：提供服务实现并注册到注册中心。
  • 服务消费者：从注册中心获取服务列表并调用服务。

• Spring Cloud Gateway：

  • API 网关：作为所有外部请求的入口，负责路由和过滤。

4. 技术栈

• Dubbo：

  • 协议：支持 Dubbo、HTTP、gRPC 等。
  • 注册中心：支持 Zookeeper、Nacos、Consul 等。
  • 编程语言：主要用于 Java。

• Spring Cloud Gateway：

  • 协议：基于 HTTP/HTTPS。
  • 注册中心：集成 Eureka、Consul、Nacos 等。
  • 编程语言：基于 Java，属于 Spring Cloud 生态。

5. 使用场景

• Dubbo：

  • 适用场景：适合需要高效 RPC 调用的微服务架构，特别是对性能要求较高的场景。

• Spring Cloud Gateway：

  • 适用场景：适合需要统一入口、路由转发、安全控制等功能的微服务架构。

6. 生态系统

• Dubbo：

  • 生态系统：Dubbo 生态系统包括 Dubbo、Dubbo Admin、Dubbo Monitor 等。

• Spring Cloud Gateway：

  • 生态系统：属于 Spring Cloud 生态系统，与 Eureka、Ribbon、Hystrix 等组件集成。

总结

Dubbo 主要用于服务间的高效调用，而 Spring Cloud Gateway 则用于管理外部请求的路由和安全控制。两者可以结合使用，构建完整的微服务架构。

什么是 Java 中的原子性、可见性和有序性？

在 Java 并发编程中，原子性、可见性和有序性是三个核心概念，用于描述多线程环境下对共享变量的操作特性。理解这些概念对于编写线程安全的代码至关重要。

1. 原子性（Atomicity）

• 定义：原子性指一个操作是不可分割的，要么全部执行成功，要么全部不执行。

• 示例：

  • 基本类型的读写（除 long 和 double 外）是原子的。
  • i++ 不是原子操作，因为它包含读取、增加和写入三个步骤。

• 保证方式：

  • 使用 synchronized 块或方法。
  • 使用 java.util.concurrent.atomic 包中的原子类（如 AtomicInteger）。

2. 可见性（Visibility）

• 定义：可见性指一个线程对共享变量的修改对其他线程立即可见。

• 问题：由于 CPU 缓存和指令重排序，一个线程的修改可能不会立即反映到主存，导致其他线程看到过期的值。

• 保证方式：

  • 使用 volatile 关键字。
  • 使用 synchronized 块或方法。
  • 使用 java.util.concurrent 包中的锁（如 ReentrantLock）。

3. 有序性（Ordering）

• 定义：有序性指程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。

• 问题：由于指令重排序，代码的实际执行顺序可能与编写顺序不一致。

• 保证方式：

  • 使用 volatile 关键字。
  • 使用 synchronized 块或方法。
  • 使用 java.util.concurrent 包中的锁（如 ReentrantLock）。

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public class Example {
    private int count = 0;
    private volatile boolean flag = false;

    public void increment() {
        count++;  // 非原子操作
    }

    public void setFlag() {
        flag = true;  // 保证可见性
    }

    public void doSomething() {
        while (!flag) {
            // 等待 flag 变为 true
        }
        // 保证有序性
        System.out.println("Count: " + count);
    }
}

总结

理解并正确应用这些概念，可以有效避免多线程环境下的并发问题，确保线程安全。

线程和进程有什么区别？

线程和进程是操作系统中用于执行任务的两种基本单位，它们的主要区别如下：

1. 定义

• 进程：

  • 进程是操作系统分配资源的基本单位，每个进程都有独立的内存空间和系统资源。
  • 进程是程序的实例，包含代码、数据和系统资源。

• 线程：

  • 线程是 CPU 调度的基本单位，是进程内的一个执行单元。
  • 一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的内存和资源。

2. 资源分配

• 进程：

  • 每个进程有独立的内存空间和系统资源（如文件句柄、网络连接）。
  • 进程间通信（IPC）需要通过特定机制（如管道、消息队列、共享内存）。

• 线程：

  • 线程共享进程的内存和资源，每个线程有独立的栈和寄存器。
  • 线程间通信更简单，可以直接读写共享内存。

3. 创建和销毁

• 进程：

  • 创建和销毁进程开销较大，涉及分配和回收内存、资源。
  • 进程切换开销也较大，需要保存和恢复整个进程的状态。

• 线程：

  • 创建和销毁线程开销较小，因为共享进程资源。
  • 线程切换开销较小，只需保存和恢复线程的上下文。

4. 并发性

• 进程：

  • 进程间并发执行，互不干扰。
  • 进程间通信复杂，需通过 IPC 机制。

• 线程：

  • 线程间并发执行，共享内存和资源。
  • 线程间通信简单，但需同步机制（如锁、信号量）避免竞争条件。

5. 独立性

• 进程：

  • 进程独立，一个进程崩溃不会影响其他进程。
  • 进程间隔离性好，安全性高。

• 线程：

  • 线程依赖进程，一个线程崩溃可能导致整个进程崩溃。
  • 线程间共享资源，需同步机制保证数据一致性。

6. 使用场景

• 进程：

  • 适合需要高隔离性和独立性的任务（如浏览器多标签页、独立应用程序）。

• 线程：

  • 适合需要高并发和资源共享的任务（如 Web 服务器处理请求、多线程计算）。

总结

理解这些区别有助于在实际开发中选择合适的并发模型。

说说你知道的几种 I/O 模型

在计算机系统中，I/O 模型决定了应用程序如何处理输入和输出操作。常见的 I/O 模型有以下几种：

1. 阻塞 I/O（Blocking I/O）

• 描述：应用程序发起 I/O 操作后，线程会被阻塞，直到操作完成。

• 特点：

  • 简单易用。
  • 线程在等待 I/O 完成时无法执行其他任务，效率低。

• 适用场景：适合连接数少、I/O 操作不频繁的场景。

2. 非阻塞 I/O（Non-blocking I/O）

• 描述：应用程序发起 I/O 操作后立即返回，线程不会被阻塞，可以继续执行其他任务。

• 特点：

  • 需要轮询检查 I/O 操作是否完成。
  • 提高了 CPU 利用率，但轮询增加了开销。

• 适用场景：适合 I/O 操作频繁但连接数较少的场景。

3. I/O 多路复用（I/O Multiplexing）

• 描述：使用 select、poll 或 epoll 等机制，同时监控多个 I/O 操作，当某个操作就绪时通知应用程序。

• 特点：

  • 单线程可以处理多个 I/O 操作，提高了并发能力。
  • 减少了线程切换开销。

• 适用场景：适合高并发、连接数多的场景（如 Web 服务器）。

4. 信号驱动 I/O（Signal-driven I/O）

• 描述：应用程序发起 I/O 操作后继续执行，当 I/O 操作就绪时，操作系统通过信号通知应用程序。

• 特点：

  • 避免了轮询，减少了 CPU 开销。
  • 实现复杂，信号处理可能引入额外问题。

• 适用场景：适合 I/O 操作不频繁但需要及时响应的场景。

5. 异步 I/O（Asynchronous I/O）

• 描述：应用程序发起 I/O 操作后立即返回，操作系统在操作完成后通知应用程序。

• 特点：

  • 真正的异步操作，应用程序无需等待或轮询。
  • 实现复杂，需要操作系统和编程语言的支持。

• 适用场景：适合高并发、高吞吐量的场景（如高性能服务器）。

总结

选择合适的 I/O 模型可以显著提升应用程序的性能和响应能力。

MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同？

MyBatis 和 Hibernate 是两种广泛使用的 Java 持久层框架，它们在设计理念和使用方式上有显著区别。以下是它们的主要不同点：

1. 设计理念

• MyBatis：

  • SQL 映射框架：MyBatis 强调 SQL 的灵活性和控制力，开发者需手动编写 SQL 语句。
  • 半自动化：开发者需管理 SQL 和结果映射，框架负责执行 SQL 和结果集映射。

• Hibernate：

  • ORM 框架：Hibernate 是对象关系映射框架，自动将 Java 对象映射到数据库表。
  • 全自动化：开发者无需编写 SQL，框架自动生成并执行 SQL。

2. SQL 控制

• MyBatis：

  • 手动编写 SQL：开发者需编写和维护 SQL 语句，适合复杂查询和优化。
  • 灵活性高：适合需要精细控制 SQL 的场景。

• Hibernate：

  • 自动生成 SQL：框架根据对象模型自动生成 SQL，开发者无需手动编写。
  • 灵活性较低：复杂查询和优化需使用 HQL 或 Criteria API。

3. 性能

• MyBatis：

  • 性能较高：手动编写 SQL 可优化性能，减少框架开销。
  • 适合复杂查询：对复杂查询和批量操作有更好的控制。

• Hibernate：

  • 性能较低：自动生成 SQL 可能不够高效，框架开销较大。
  • 适合简单操作：对简单 CRUD 操作性能较好。

4. 学习曲线

• MyBatis：

  • 学习曲线较平缓：需掌握 SQL 和结果映射，适合熟悉 SQL 的开发者。

• Hibernate：

  • 学习曲线较陡峭：需掌握 ORM 概念和 HQL，适合熟悉面向对象编程的开发者。

5. 缓存机制

• MyBatis：

  • 缓存支持：提供一级和二级缓存，但需手动配置和管理。

• Hibernate：

  • 缓存支持：提供一级、二级和查询缓存，缓存机制更强大和自动化。

6. 适用场景

• MyBatis：

  • 适用场景：适合需要精细控制 SQL、复杂查询和优化的项目。

• Hibernate：

  • 适用场景：适合快速开发、简单 CRUD 操作和面向对象设计的项目。

总结

根据项目需求选择合适的框架，MyBatis 适合需要精细控制 SQL 的场景，而 Hibernate 适合快速开发和简单操作。

什么是 Java 内存模型（JMM）？

Java 内存模型（Java Memory Model, JMM） 是 Java 虚拟机（JVM）规范的一部分，定义了多线程环境下线程如何与内存交互，确保线程安全性和内存可见性。JMM 的主要目标是解决多线程并发访问共享数据时的内存一致性问题。

Java 内存模型的核心概念

1. 主内存和工作内存：

   • 主内存：所有共享变量存储的区域，所有线程均可访问。
   • 工作内存：每个线程有自己的工作内存，存储主内存中共享变量的副本。

2. 内存间交互操作：

   • read：从主内存读取变量到工作内存。
   • load：将读取的变量值放入工作内存的变量副本。
   • use：线程使用工作内存中的变量值。
   • assign：线程将新值赋给工作内存中的变量。
   • store：将工作内存中的变量值写回主内存。
   • write：将存储的变量值更新到主内存中的变量。

3. 原子性、可见性和有序性：

   • 原子性：操作不可分割，要么全部执行，要么全部不执行。
   • 可见性：一个线程对共享变量的修改对其他线程立即可见。
   • 有序性：程序执行顺序按代码顺序执行。

Java 内存模型的规则

1. 顺序一致性：

   • 单线程内，操作按程序顺序执行。
   • 多线程间，操作顺序可能重排序，但需保证最终一致性。

2. volatile 关键字：

   • 保证变量的可见性和有序性。
   • 每次读取都从主内存获取最新值，每次写入都立即刷新到主内存。

3. synchronized 关键字：

   • 保证代码块的原子性、可见性和有序性。
   • 线程进入同步块前，从主内存读取共享变量；退出同步块时，将共享变量写回主内存。

4. final 关键字：

   • 保证构造函数中的 final 变量在对象构造完成后对其他线程可见。

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public class JMMExample {
    private int sharedVariable = 0;
    private volatile boolean flag = false;

    public void writer() {
        sharedVariable = 42;  // 操作1
        flag = true;          // 操作2
    }

    public void reader() {
        if (flag) {           // 操作3
            System.out.println(sharedVariable);  // 操作4
        }
    }
}

• 可见性：volatile 关键字确保 flag 的修改对其他线程立即可见。

• 有序性：volatile 关键字防止操作1和操作2的重排序。

总结

• Java 内存模型（JMM） 定义了多线程环境下线程与内存的交互方式，确保线程安全性和内存可见性。

• 核心概念 包括主内存、工作内存、内存间交互操作、原子性、可见性和有序性。

• 规则 包括顺序一致性、volatile 关键字、synchronized 关键字和 final 关键字。

理解 JMM 有助于编写高效、线程安全的并发程序。

Redis 和 Memcached 有哪些区别？

Redis 和 Memcached 是两种常用的内存缓存系统，尽管它们都用于缓存数据，但在功能和使用场景上有显著区别。以下是它们的主要区别：

1. 数据结构

• Redis：

  • 支持多种数据结构：字符串、列表、集合、有序集合、哈希表等。
  • 适合复杂数据操作，如范围查询、排序等。

• Memcached：

  • 仅支持简单的键值对存储，值只能是字符串。
  • 适合简单的缓存需求。

2. 持久化

• Redis：

  • 支持持久化，可将数据保存到磁盘（RDB 和 AOF 两种方式）。
  • 适合需要数据持久化的场景。

• Memcached：

  • 不支持持久化，数据仅存储在内存中，重启后数据丢失。
  • 适合临时缓存场景。

3. 性能

• Redis：

  • 单线程模型，性能较高，适合读多写少的场景。
  • 复杂数据操作可能影响性能。

• Memcached：

  • 多线程模型，适合高并发读写场景。
  • 简单键值操作性能极高。

4. 内存管理

• Redis：

  • 使用自己的内存分配器，支持数据淘汰策略（如 LRU）。
  • 适合需要精细内存管理的场景。

• Memcached：

  • 使用 Slab 分配器，内存管理简单高效。
  • 适合大规模缓存场景。

5. 集群支持

• Redis：

  • 支持主从复制、哨兵模式和集群模式。
  • 适合高可用和分布式场景。

• Memcached：

  • 通过客户端实现分布式，无内置集群支持。
  • 适合简单分布式缓存场景。

6. 使用场景

• Redis：

  • 适合复杂数据结构、持久化、高可用和分布式场景。
  • 常见应用：缓存、会话存储、消息队列、排行榜等。

• Memcached：

  • 适合简单键值缓存、高并发读写场景。
  • 常见应用：网页缓存、数据库查询缓存等。

总结

根据具体需求选择合适的缓存系统，Redis 适合复杂场景，Memcached 适合简单高并发场景。

什么是物理地址，什么是逻辑地址？

物理地址和逻辑地址是计算机内存管理中的两个基本概念，它们在计算机系统中的存储和访问数据时扮演着不同的角色。
物理地址：

• 物理地址是指内存单元的实际地址，即硬件地址。

• 它是内存芯片上存储单元的绝对地址，用于直接访问内存中的数据。

• 物理地址是唯一且固定的，由内存控制器直接使用。

• 操作系统和管理程序通常不直接使用物理地址，而是通过逻辑地址来间接引用。

逻辑地址：

• 逻辑地址是由程序员在编写程序时使用的地址，也称为虚拟地址。

• 它是程序代码中的地址，用于表示数据或指令在逻辑上的位置。

• 逻辑地址通过内存管理单元（MMU）映射到物理地址。

• 逻辑地址使得程序可以在不同的物理内存布局中运行，提供了内存保护、多任务处理和虚拟内存等高级功能。

区别与联系：

• 区别：物理地址是实际的硬件地址，而逻辑地址是程序使用的抽象地址。

• 联系：逻辑地址通过地址转换机制（如页表或段表）映射到物理地址，从而实现程序对物理内存的访问。

地址转换：

• 当程序运行时，CPU生成的逻辑地址会通过MMU进行转换，查找页表或段表以获得对应的物理地址。

• 这种转换是透明的，程序员无需关心具体的物理地址，只需使用逻辑地址即可。

为什么使用逻辑地址：

• 内存保护：防止程序访问不属于它的内存区域。

• 虚拟内存：允许程序使用比实际物理内存更大的地址空间。

• 多任务：不同程序可以使用相同的逻辑地址空间，而不会相互干扰。

• 灵活性：程序可以在不同的物理内存配置上运行，无需修改。

总之，物理地址和逻辑地址的分离是现代操作系统实现高效、安全内存管理的关键技术之一。

说说什么是 API 网关？它有什么作用？

API网关是一种位于客户端和后端服务之间的中间层，用于处理进入和出去的API调用。它充当了一个反向代理的角色，将客户端的请求路由到适当的后端服务，并将后端服务的响应返回给客户端。

API网关的主要作用包括：

1. 请求路由：

   • API网关负责将客户端的请求路由到正确的后端服务实例。
   • 它可以根据请求的路径、方法、头部等信息进行路由决策。

2. 负载均衡：

   • API网关可以在多个后端服务实例之间分配请求负载，以提高系统的可用性和性能。

3. 协议转换：

   • API网关可以支持多种客户端协议（如HTTP、HTTPS、WebSocket等）和后端服务协议（如REST、gRPC、GraphQL等），并在两者之间进行协议转换。

4. 身份验证和授权：

   • API网关可以集成身份验证和授权机制，如OAuth、JWT等，以确保只有合法用户才能访问API。

5. 限流和配额管理：

   • API网关可以实施限流策略，如请求速率限制、并发请求限制等，以防止后端服务过载。
   • 它还可以管理API的使用配额，确保每个用户或服务在给定时间内不会超过其允许的调用次数。

6. 监控和日志记录：

   • API网关可以收集关于API使用情况的监控数据，如请求次数、响应时间、错误率等。
   • 它还可以记录API调用的日志，用于审计和分析。

7. 缓存：

   • API网关可以实现缓存机制，以减少对后端服务的重复请求，提高响应速度。

8. 服务熔断和降级：

   • 在后端服务出现故障或性能问题时，API网关可以实施熔断策略，暂时切断对该服务的请求，以防止故障蔓延。
   • 它还可以实现服务降级，为用户提供备选的响应或功能。

9. 跨域资源共享（CORS）：

   • API网关可以处理跨域请求，允许不同域的客户端访问API。

10. API版本管理：

    • API网关可以支持多个版本的API，并根据客户端的请求将它们路由到正确的版本。

11. 安全防护：

    • API网关可以提供一层安全防护，如防止SQL注入、XSS攻击等，以保护后端服务免受恶意攻击。

通过这些功能，API网关简化了客户端与后端服务之间的交互，提高了系统的可扩展性、安全性和可维护性。它还使得开发者可以更专注于业务逻辑的开发，而不需要关心底层的网络和传输细节。

什么是 Java 的 CAS（Compare-And-Swap）操作？

Java的CAS（Compare-And-Swap）操作是一种在多线程环境中实现原子性更新的技术。它是一种硬件支持的原子性操作，用于在不需要锁的情况下实现线程安全。

CAS操作的基本思想是：

1. 读取内存中的值：线程从内存中读取某个变量的当前值。

2. 进行比较：线程将读取到的值与预期值进行比较。

3. 交换：如果读取到的值与预期值相同，那么线程将使用新值更新该变量的值；如果不同，说明在读取值和进行比较之间，该变量的值已经被其他线程修改过，此时CAS操作失败，线程可以重新尝试或者放弃操作。

CAS操作的特点：

• 原子性：CAS操作是原子性的，即在同一时刻，只有一个线程能够成功执行CAS操作。

• 无锁：CAS操作不需要使用锁，因此可以减少线程争用锁的开销，提高并发性能。

• 轻量级：CAS操作通常比使用锁更加轻量级，因为它只涉及对单个变量的操作。

Java中的CAS操作实现：

在Java中，CAS操作通常通过java.util.concurrent.atomic包下的原子类实现，如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等。这些类提供了compareAndSet方法，用于执行CAS操作。

例如，AtomicInteger的compareAndSet方法签名如下：

1

public final boolean compareAndSet(int expect, int update)

• expect：预期值，即线程期望内存中的值。

• update：新值，即如果比较成功，线程希望更新成的值。

如果内存中的值与expect相同，那么将内存中的值更新为update，方法返回true；否则，不进行更新，方法返回false。

CAS操作的局限性：

• ABA问题：CAS操作可能导致ABA问题，即一个线程将变量的值从A改为B，然后又改回A，此时另一个线程进行CAS操作时，可能会误认为变量没有被修改过。为了解决ABA问题，可以使用AtomicStampedReference或AtomicMarkableReference等带有版本号或标记的原子类。

• 循环开销：CAS操作失败后，线程通常需要重新尝试，这可能导致循环开销。

• 只能用于单个变量：CAS操作只能用于单个变量的原子性更新，对于多个变量的原子性更新，需要使用其他机制，如锁。

尽管有这些局限性，CAS操作仍然是多线程编程中实现原子性更新的一种有效手段。

Select、Poll、Epoll 之间有什么区别？

Select、Poll和Epoll都是Unix系统中用于I/O多路复用的系统调用，它们允许程序同时监控多个文件描述符，以发现哪些文件描述符已经准备好进行读写操作。它们之间的主要区别包括：

Select

• 历史：最早出现，几乎所有的Unix系统都支持。

• 限制：支持的文件描述符数量有限，通常为1024个，这个限制可以通过修改系统参数来增加，但不是动态的。

• 效率：每次调用select时，都需要将整个文件描述符集合从用户空间复制到内核空间，效率较低。

• 可移植性：具有良好的可移植性，几乎所有的平台都支持。

Poll

• 历史：比select出现稍晚，作为select的改进。

• 限制：没有固定的文件描述符数量限制，但是仍然需要遍历所有文件描述符来检查哪些准备好了。

• 效率：与select类似，需要将整个文件描述符集合复制到内核空间，但是poll使用数组而不是位图来存储文件描述符，可以支持更多的文件描述符。

• 可移植性：也具有良好的可移植性，但不如select广泛。

Epoll

• 历史：是Linux特有的系统调用，用于替代select和poll。

• 限制：没有文件描述符数量的限制，可以动态地增加或删除文件描述符。

• 效率：epoll使用一个事件表来存储准备好的文件描述符，不需要每次都复制整个集合。当文件描述符状态发生变化时，内核会通知用户空间，因此效率更高。

• 可移植性：仅限于Linux系统。

关键区别

1. 文件描述符数量：select有固定限制，poll理论上无限制但效率不高，epoll无限制且效率高。

2. 效率：select和poll都需要遍历所有文件描述符，而epoll只需要关注那些状态发生变化的文件描述符。

3. 通知机制：select和poll是轮询的方式，epoll是事件驱动的方式，只有当文件描述符状态发生变化时才通知用户空间。

4. 可移植性：select最具可移植性，poll次之，epoll仅限于Linux。

使用场景

• Select：适用于文件描述符数量较少的场景，或者需要跨平台的场景。

• Poll：适用于文件描述符数量较多，但仍然不是非常巨大的场景。

• Epoll：适用于文件描述符数量非常多，且只需要在Linux平台上运行的场景。

在实际应用中，epoll由于其高效性和灵活性，已经成为Linux系统中高性能网络服务器的主流选择。而select和poll则更多用于兼容性要求较高的场合。

什么是 MyBatis-Plus？它有什么作用？它和 MyBatis 有哪些区别？

MyBatis-Plus 是一个基于 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。它提供了丰富的功能，包括但不限于：

1. 代码生成器：可以快速生成 Mapper、Model、Service、Controller 等代码，减少手动编写。

2. 自动填充：支持插入和更新时自动填充字段，如创建时间、更新时间等。

3. 逻辑删除：支持逻辑删除，不需要真正从数据库删除数据，而是通过一个标志位来表示数据是否有效。

4. 分页插件：内置分页插件，方便进行分页查询。

5. 性能分析：支持 SQL 性能分析，帮助开发者优化 SQL 语句。

6. 序列化支持：支持多种序列化方式，如 JSON、XML 等。

7. 自定义 SQL：允许开发者自定义 SQL 语句，满足复杂查询需求。

MyBatis-Plus 的作用：

• 简化开发：通过自动生成代码、自动填充、逻辑删除等功能，减少开发者的工作量。

• 提高效率：通过内置的分页插件、性能分析等功能，提高开发效率。

• 增强功能：在 MyBatis 的基础上增加了许多实用功能，使得 MyBatis 更加强大。

MyBatis-Plus 和 MyBatis 的区别：

1. 功能增强：MyBatis-Plus 在 MyBatis 的基础上增加了许多功能，如代码生成、自动填充、逻辑删除等。

2. 简化配置：MyBatis-Plus 提供了更多的默认配置，减少了开发者的配置工作。

3. 性能优化：MyBatis-Plus 对一些常用操作进行了性能优化，如分页查询。

4. 扩展性：MyBatis-Plus 允许开发者通过插件的方式进行扩展，灵活性更高。

5. 学习成本：由于 MyBatis-Plus 增加了许多新功能，因此学习成本相对较高，但一旦掌握，开发效率会大大提高。

总的来说，MyBatis-Plus 是 MyBatis 的一个增强版，它在保持 MyBatis 灵活性的同时，提供了更多便捷的功能，旨在简化开发、提高效率。对于新项目或希望提高开发效率的项目，可以考虑使用 MyBatis-Plus。

为什么 Java 中的 ThreadLocal 对 key 的引用为弱引用？

Java中的ThreadLocal使用弱引用（WeakReference）来引用其内部ThreadLocalMap的键（key）是出于避免内存泄漏的考虑。下面是详细的原因：

1. 防止内存泄漏：

   • ThreadLocal用于存储线程局部变量，每个线程都有自己的ThreadLocalMap，这个映射表的键是ThreadLocal实例，值是线程局部变量。
   • 如果ThreadLocal实例的强引用存在于线程的生命周期内，那么即使这个ThreadLocal实例不再被使用，它也不会被垃圾回收，因为线程还持有它的强引用。
   • 这就可能导致内存泄漏，因为ThreadLocal实例及其关联的线程局部变量将无法被回收。

2. 弱引用的作用：

   • 使用弱引用作为ThreadLocalMap的键，意味着ThreadLocal实例如果没有其他强引用指向它，那么它就可以被垃圾回收。
   • 一旦ThreadLocal实例被回收，其对应的键在ThreadLocalMap中就变成了无效的弱引用，这时ThreadLocalMap会在下一次访问时清理这些无效的条目。

3. 清理机制：

   • ThreadLocal的get()、set()和remove()方法中都包含了清理无效条目的逻辑。
   • 这种设计确保了即使开发者忘记调用remove()方法来清理ThreadLocal实例，垃圾回收器仍然可以回收它们，从而减少内存泄漏的风险。

4. 线程池场景：

   • 在使用线程池的情况下，线程会被重用，如果ThreadLocal实例不被及时清理，那么它的生命周期可能会比预期的长，增加内存泄漏的风险。
   • 弱引用的设计在这种场景下尤其有用，因为它允许ThreadLocal实例在不再被使用时能够被回收。

总之，ThreadLocal对键使用弱引用是为了确保ThreadLocal实例在不再被使用时能够被垃圾回收，从而避免内存泄漏。然而，这并不意味着使用ThreadLocal就完全不会发生内存泄漏，开发者仍然需要合理使用ThreadLocal，并在适当的时候调用remove()方法来清理线程局部变量。

编译执行与解释执行的区别是什么？JVM 使用哪种方式？

编译执行和解释执行是两种不同的程序执行方式，它们的主要区别如下：

编译执行：

1. 过程：源代码被编译器一次性翻译成可执行文件或目标代码，然后由计算机执行。

2. 速度：通常执行速度较快，因为编译后的代码是直接由计算机硬件执行的。

3. 灵活性：灵活性较差，因为编译后的代码通常与特定的硬件和操作系统相关联，不易移植。

4. 例子：C、C++等语言通常使用编译执行。

解释执行：

1. 过程：源代码被解释器逐行翻译和执行，不生成独立的目标代码。

2. 速度：通常执行速度较慢，因为每执行一次都需要重新翻译源代码。

3. 灵活性：灵活性较高，因为解释器可以运行在任何支持它的硬件和操作系统上，易于移植。

4. 例子：早期的JavaScript、Python等语言通常使用解释执行。

JVM的执行方式：

Java虚拟机（JVM）结合了编译执行和解释执行的特点，采用了一种混合模式：

1. 即时编译（JIT）：JVM在运行时使用即时编译器（Just-In-Time Compiler）将字节码编译成本地机器码执行，这提高了执行效率。

2. 解释执行：对于一些不常用的代码或者初次执行的代码，JVM可能会采用解释执行的方式。

3. 动态优化：JVM会根据代码的运行情况动态调整执行策略，对于热点代码（频繁执行的代码）会进行优化编译。

这种混合模式使得JVM能够兼顾执行速度和灵活性，既能够快速启动和执行，又能够根据实际情况优化性能。
总结来说，JVM使用的是一种结合了编译执行和解释执行的混合模式，通过即时编译和动态优化来提高Java程序的执行效率。

Redis 支持事务吗？如何实现？

Redis支持事务，但是它与关系型数据库中的事务有所不同。Redis的事务主要提供了一种将多个命令打包执行的机制，并且确保这些命令在执行过程中不会被其他命令打断。这种事务机制被称为MULTI/EXEC事务。

Redis事务的实现方式如下：

1. 开启事务：使用MULTI命令开启一个事务。此时，Redis会返回一个OK状态，表示已经进入了事务状态。

2. 命令入队：在开启事务后，后续发送的命令不会立即执行，而是被放入一个事务队列中。这些命令会排队等待执行。

3. 执行事务：使用EXEC命令执行事务。此时，Redis会按照事务队列中的顺序依次执行所有命令，并返回每个命令的执行结果。

4. 放弃事务：如果在执行事务前想要放弃事务，可以使用DISCARD命令。这个命令会清空事务队列，并退出事务状态。

5. 错误处理：

   • 语法错误：如果在命令入队时存在语法错误，Redis会拒绝执行整个事务，并返回错误。
   • 运行时错误：如果命令在执行时出现运行时错误（例如对不存在键进行操作），那么出现错误的命令不会执行，但其他命令仍会正常执行。

需要注意的是，Redis的事务不提供回滚机制。一旦执行了EXEC命令，即使某些命令执行失败，也不会回滚之前已经执行的命令。

此外，Redis还提供了WATCH命令，用于实现乐观锁。通过WATCH命令可以监视一个或多个键，如果在执行事务前这些键被其他客户端修改，那么事务会被放弃执行。

总的来说，Redis的事务提供了一种将多个命令原子化执行的机制，但与关系型数据库的事务相比，它在一致性和回滚方面有所不足。