Java技术体系思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

软件架构

数据结构

结构

逻辑结构

集合结构

数据元素同属一个集合，相互之间没有任何关联

线性结构

线性表

存储结构

顺序存储结构

顺序表

数组

链式存储结构

静态链表

单链表

双向链表

循环链表

单向循环链表

双向循环链表

栈（特殊线性表）

队列（特殊线性表）

串（字符串）

KMP算法

树形结构

图状结构

补充

线性表，顺序表，链表，数组的区别与联系？

物理结构

顺序结构

链式结构

数据运算

算法

红黑树

五性质

1.每个结点要么是红的要么是黑的。

2.根结点是黑的。

3.每个叶结点（叶结点即指树尾端NIL指针或NULL结点）都是黑的。

4.如果一个结点是红的，那么它的两个儿子都是黑的。

5.对于任意结点而言，其到叶结点树尾端NIL指针的每条路径都包含相同数目的黑结点。

例图

要点

旋转

左旋

右旋

插入

插入步骤

1.查找插入位置

2.插入后自平衡

删除

设计模式

面向对象七大设计原则

开闭原则(OCP)

里式替换原则(LSP)

依赖倒置原则(DIP)

单一职责原则(SRP)

接口隔离原则(ISP)

最少知识原则(LKP)

合成复用原则(CRP)

23种设计模式

操作系统

编译原理

分布式系统

分布式算法

拜占庭将军问题

关键词

对比

共识(Consensus)

一致性(Consistency)

解决共识问题，达成共识行动一致则成功，不一致则失败。指令本身的真假先不考虑。

目的是在已知有成员不可靠的前提下，所有将军仍能达成一致共识。

本质问题

一致性

节点恶意行为影响共识的成本很低。

正确性

信息不加密，容易被破解，冒充和伪造。

例子

两忠一叛

解决方案

1.口信消息拜占庭将军问题之解

兰伯特论文

如果叛将人数为m,那么将军总数不能少于3m+1,方能解决共识问题。

可理解为增加节点数

缺点

叛将数不确定，无法不停增加节点数。

2.签名消息拜占庭将军问题之解

签名加密

内容无法篡改

将军不能伪造

算法

拜占庭容错算法(byzantine Fault Tolerance, BFT)

存在故障行为，并且还可能有恶意行为

PBFT算法

PoW(Proof of Work)工作量证明算法

非拜占庭容错算法

故障容错算法(Crash Fault Tolerance, CFT)

只有故障行为，没有恶意行为，即只有消息丢失或者重复，而不存在错误消息。

Paxos算法

Raft算法

ZAB协议

拜占庭将军问题与比特币

比特币解决拜占庭将军问题

非对称加密

消息传送的私密性

能够确认身份

签名不可伪造、篡改

扩展

拜占庭将军问题也是密码学领域的核心问题

CAP理论

分布式系统基础理论

CAP三个基础指标

一致性(Consistency)

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。

可用性(Availability)

在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。

分区容错性(Partition tolerance)

在分区数据同步失败的情况下，仍然能够提供服务。

CAP不可能三角

即不可能存在CAP型分布式系统，因为P是分布式系统的必要条件，所以分布式系统的可能型只会是AP或者CP。

模型实例

CP模型

强调数据一致性

为了防止数据不一致，集群会拒绝新数据的写入。

典型案例

ZooKeeper

Etcd

HBase

AP模型

强调系统的可用性

分区故障时，相同的读操作，可能会结果不一样。

典型案例

Cassandra

DynamoDB

ACID理论

CAP理论的酸(CP)

强调一致性

ACID是衡量事务的四个特性

ACID说明

原子性(Atomicity，或称不可分割性)

一个事务的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成。

一致性(Consistency)

强一致性

是最强的一致性模型，要求任何读取操作都能读取到最新的值，换句话说，要求任何写入操作立即同步给所有进程。

弱一致性

这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不久承诺多久之后数据能够达到一致，但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态

特例

最终一致性

最终一致性是弱一致性的一个特例，系统会保证在一定时间内，能够达到一个数据一致的状态。

隔离性(Isolation)

事务隔离级别

数据库能够防止由于多个并发事务交叉执行而导致数据的不一致。

持久性(Durability)

指事务结束后，对数据的修改是永久的，不会回滚到之前的状态。

可以理解为，操作实现了符合ACID特性，那么这个操作就实现了事务。

分布式事务协议

2PC(Two Phase Commit)二阶段提交协议

原理

提交请求阶段(投票阶段)

由发起节点统计其他节点的执行意愿(假设都OK)，则进入后面执行阶段。

提交执行阶段(完成阶段)

发起节点收集各个节点的执行结果后，统一返回。

要点

二阶段提交要求每个阶段必须保证实现自己的承诺，即如果请求阶段阶段承诺成功，那么在执行的时候就不能失败，这样保证了整体的一致性。

应用

目前常用的是XA协议(也叫做X/Open Distributed Transaction Processing即DTP)

XA协议是X/Open国际联盟基于二阶段提交协议提出

MySQL数据库

缺点

在提交请求阶段需要预留资源，即锁定资源，期间其他人不能操作。

数据库是独立的系统，实际上的分布式系统，业务复杂性会远高于数据库系统。

3PC

TCC(Try Confirm Cancel)

原理

Try

预留

这个阶段会收集各个节点返回的请求结果，若都OK，则进入下一步

Confirm

确认

Cancel

撤销

BASE理论

CAP理论的碱(AP)

强调可用性

核心

基本可用(Basically Available)

定义

基本可用指的是分布式系统出现了不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。
响应时间合理延长，功能上适当做服务降级。

实现基本可用

软状态(Soft state)

软状态是指允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。

最终一致性(Eventually consistent)

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。

Paxos算法

Raft算法

一致性哈希算法

Gossip协议

Quorum NWR算法

PBFT算法

ZAB协议

DDD(领域驱动设计)

序言

互联网架构演进

演进路线

补充

核心思想

业务逻辑不应该依赖于技术框架

基础篇

通用概念

领域

子域

核心域

通用域

支撑域

限界上下文

战术设计

实体(Entity)

值对象(ValueObject)

关联

聚合(Aggregate)

聚合根(AggregateRoot)

进阶篇

领域事件

分层架构

领域服务

重要原则

每层只能位于其下方的层发生耦合

分层情况

接口层

应用层

领域层

基础层

微服务架构模型

整洁架构

洋葱架构

用户界面

应用服务

领域服务

领域模型

六边形架构

子主题

实战篇

加餐篇

图示

聚合中的对象

聚合根

实体

值对象

领域服务

注意事项

领域事件

领域事件基类 DomainEvent

领域事件实体

领域事件的执行逻辑

领域事件数据持久化

仓储模式

DO 与 PO 对象的转换

仓储模式

仓储接口

仓储实现

仓储执行逻辑

工厂模式

服务的组合与编排

注意事项

微服务聚合拆分时的代码演进

微服务拆分前

微服务拆分后

服务接口的提供

facade 接口

DTO 数据组装

总结

聚合与聚合的解耦

微服务内各层的解耦

架构设计

架构理论

CAP

拜占庭将军问题

架构设计三原则

合适原则，演化原则，简单原则

合适优于先进，演化优于一步到位，简单优于复杂

架构基本问题

规模

规模带来的复杂度的主要原因是“量变引起质变”

安全

从技术角度分两类

1.功能上的安全，即代码实现层面

2.网络架构上的安全

防火墙

云服务商承受强大带宽的能力

低成本

各实现环节考虑成本控制问题

可扩展

两个基本条件

正确预测变化，完美封装变化。

预测变化复杂性

不可能每个设计点考虑可扩展性

不可能完全不考虑可扩展性

所有预测都存在出错的可能性

方案

方案一

“变化”封装在变化层，不变的封装在“稳定层”

问题

系统要拆分变化层和稳定层

需要设计变化层和稳定层之间的接口

方案二

提炼抽象层和实现层

抽象层稳定

实现层根据具体业务定制开发

实例有装饰者模式，策略模式等等

3H问题

高可用

高可用架构

独裁式

一主多备

主节点宕机，其中一个备份节点升级为主节点

协商式

一主多从

主节点宕机，其中一个从节点升级为主节点

从节点负责读

与主备架构的区别

mysql

民主式

集群分区

ZooKeeper

高可用分类

应用层

无状态设计。负载均衡，解决分布式Session问题

秒杀系统

服务层

本质是通过冗余来实现高可用。

手段

负载均衡

业务分级

超时重试

异步调用

缓存

缓存预热

冗余

无状态

故障转移

多地多活

过载保护

限流

算法

令牌桶

漏桶

降级

拒绝服务

关闭服务

熔断

幂等

压测

线上压测

线下压测

jmeter等

灰度发布

监控报警

数据层

冗余备份

如何应对副本同步延迟和中断导致的数据一致性问题

数据备份

冷备份

热备份

异步热备份

同步热备份

失效转移

高性能

前端优化

浏览器访问优化

使用浏览器缓存

减少请求次数

启用压缩

减少Cookie传输

前端业务处理代码优化

CDN加速

JS异步

反向代理

应用层优化

使用缓存

集群

异步

代码优化

合理的架构

多线程

资源复用

良好的数据结构

JVM调优

缓存

存储优化

缓存

高性能存储盘

分布式存储

NoSQL

光纤传输

减少数据库IO操作

读写分离

分库分表

高并发

高并发指标

响应时间

吞吐量

QPS

并发用户数

高并发手段

加机器

增加单机性能

并发编程

并发和并行

并发(concurrency)

一个以上任务在一段时间内被执行。可以是同时执行，也可以是分时间片执行。

并行(parallellism)

一个以上的任务同时被执行。

区别

并发是逻辑概念，并行强调物理运行状态。并发包含并行的情况。

三要素

可见性

原子性

有序性

死锁的四个原因

互斥条件

请求和保持条件

不剥夺条件

循环等待

高并发需求

连接数量

请求数量

并发模型

相关

操作系统IO模型

阻塞

非阻塞

同步

非同步

进程模型

单进程

多进程

多线程

分类

操作系统层面

PPC(Process Per Connection)

每次有新连接，新建进程处理

UNIX

缺点

fork代价高

父子进程通信复杂

支持的并发数量有限

prefork

提前创建进程，有新连接直接使用

缺点

同PPC，相对有改进

TPC(Thread Per Connection)

每次有新连接，创建新线程处理。

缺点

高并发仍有性能问题。

无需进程间通信，但是线程间的互斥和共享引入了复杂度，容易死锁。

多线程互相影响的问题，线程出问题，可能导致整个进程退出。

prethread

预先创建线程，有新的连接直接处理。

缺点

同TPC，相对有改进。

框架编程层面

并行worker

单线程回调和事件轮询模型

缺点

会造成大量回调函数的嵌套，代码可读性不佳。
因为没有多线程，在多核的机器上，也没办法实现并行执行。

案例

Nginx

多进程（单线程）+多路IO复用模型

原理

Nginx启动后，会有一个master进程和多个相互独立的worker进程。

在每个 worker 进程里，Nginx 调用内核 epoll()函数来实现 I/O 的多路复用。

缺点

存在惊群现象。连接进来时，所有子进程都争着处理。
Nginx在accept上加互斥锁应对惊群现象。

Node.js

单线程模型

原理

Node.js中所有的逻辑都是事件的回调函数，
所以 Node.js始终在事件循环中，
程序入口就是事件循环第一个事件的回调函数。

缺点

会造成大量回调函数的嵌套，代码可读性不佳。
因为没有多线程，在多核的机器上，也没办法实现并行执行。

流水线并行

协程模型

MPG（Go并发）

Proactor

Actor

所有的线程(或进程)通过消息传递的方式进行合作，这些线程(或进程)称为Actor。
主角是Actor，类似一种worker，Actor彼此之间直接发送消息，
不需要经过什么中介，消息是异步发送和处理的

特点

1.所有Actor状态是Actor本地的，外部无法访问。

2.Actor必须只有通过消息传递进行通信。

3.一个Actor可以响应消息，推出新Actor，改变其内部状态。
或将消息发送到一个或多个其他参与者。

4.Actor可能会堵塞自己,但Actor不应该堵塞它运行的线程。

优点

共享内存更适合单机多核的并发编程，而且共享带来的问题很多，编程也困难。
随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程。

应用

MpaReduce

Reactor

Reactor三种典型模式

单Reactor单进程/线程

单Reactor多线程

多Reactor多进程/线程

CSP（Go并发）

Go语言的CSP模型是由协程Goroutine与通道Channel实现

特点

Worker之间通信区别于Actor模式，是通过channel进行消息发布和侦听。

channel使worker之间实现松耦合。
即发送者不知道自己的消息被哪个消费者接收，
消费者也不知道自己接收的哪个发送者的消息。

优点

Channel不需要缓冲消息，Actor需要。

应用

Go语言

函数性并行

Lambda架构

JDK 1.7 中的 ForkAndJoinPool

架构实践

案例

电商秒杀系统

分布式Session存储

中间件

Netty

1.为什么选netty而不用JDK NIO？

Netty为什么选NIO而不是AIO？

BIO、NIO、AIO详解

2.同类框架，为什么选netty？

Sun Grizzly/Cindy/Jetty/Apple SwiftNIO/ACE/Apache Mina对比

3.粘包和半包问题？

4.编解码

5.keepalive与idle监测

6.netty的锁

7.netty的内存使用

8.netty对reactor的支持

Dubbo

消息队列

RocketMQ

RabbitMQ

Kafka

高吞吐低延迟MQ，使用数据量的流式传输。
如日志、用户活动跟踪、运营指标等等。

ActiveMQ

Apache开源MQ中间件，消息堆积能力不足，一般不考虑。

搜索

ElasticSearch

定时任务

XxlJob

Nginx

安全

常见安全问题

https

XSS

CSRF

哈希洪水攻击

DDos攻击

拒绝服务

审计安全

拖库、洗库、撞库

运维

docker

k8s

技术方向

云

人工智能AI(Artificial Intelligence)

物联网IoT(Internet of Things)

区块链

边缘计算

公开课

1.边缘计算深度调研

2.云走向边缘，云将无处不在

3.边缘计算的发展现状与趋势展望

4.边缘计算在推荐系统中的应用

5.阿里云边缘云原生应用实践

6.KubeEdge

7.用SuperEdge统管边缘设备和机器

8.如何使用k8s管理中国高速公路上的10万边缘节点

9.边缘协同，打通AI最后一公里

10.用EdgeAdm一件安装k8s集群和原生k8s集群

11.基于KubeEdge实现中国移动10086客服云边系统平台

12.Volcano架构设计与原理介绍

13.一文读懂SuperEdge的云边隧道

14.打破内网壁垒，从云端一次添加成百上千的边缘节点

16.2020十大边缘计算开源项目带您深入边缘方向

管理

人

事

物

硬件

计算机组成原理

编程

前端

后端

Java

Java基础

注解

动态代理

反射

类装载器Classloader

根装载器

ExtClassLoader（扩展类装载器）

AppClassLoader（系统类装载器）

IO

内部类

四种内部类

成员内部类

局部内部类

匿名内部类

静态内部类

JVM

深入理解Java虚拟机

第一部分走进Java

虚拟机实例

一个JAVA程序对应一个虚拟机实例，以main()为开始

内部线程分类

守护线程

非守护线程

虚拟机的退出

所有非守护线程终止

调用exit()方法

虚拟机体系结构

创建新线程

PC寄存器

栈

分类

JAVA栈

本地方法栈

组成

栈帧

JVM的类型

Server VM

Client VM

JVM的工作模式

-Xint

解释模式

-Xcomp

编译模式

-Xmixed

混合模式

类装载子系统

类装载顺序

装载

连接

验证

准备

解析

初始化

第二部分自动内存管理机制

第1章运行时数据区

方法区

运行时常量池

字段信息

方法信息

类(静态)变量

指向ClassLoader类的引用

指向Class类的引用

堆

程序计数器

PC寄存器

虚拟机栈

本地方法栈

第2章 HotSpot虚拟机对象探秘

2.1 对象的创建

分配方式

指针碰撞

空闲列表

2.2 对象的内存布局

对象头

自身运行时数据

哈希码

GC分代年龄

锁状态标识

自身持有的锁

偏向线程ID

偏向时间戳

类型指针

实例数据

对齐填充

起占位符的作用

2.3 对象的访问定位

使用句柄

Java堆中划分出一块内存作为句柄池

直接指针

第3章垃圾收集器与内存分配策略

3.2 对象已死吗？

引用计数算法

弊端：循环引用

可达性算法

GC Roots

虚拟机栈中引用的对象

方法区中静态属性引用的对象

方法区中常量引用的对象

本地方法栈中引用的对象

对象引用

JDK1.2之后扩充

强引用

弱引用

软引用

虚引用

生存还是死亡

回收方法区

3.3 垃圾收集算法

标记-清除算法

缺点：耗时，耗空间

标记、清除效率低

产生大量不连续内存碎片

复制算法

效率高，但是内存缩小为原来一半，空间代价过大

标记-整理算法

对老年代进行标记整理

分代收集算法

新生代

复制算法

老年代

标记清除

标记整理

3.4 Hotspot算法实现

枚举根节点

安全点

GC时所有的线程需要中断。程序可以GC的特殊点。

抢先式中断

主动式中断

安全区域

GC安全的区域

3.5 垃圾收集器

serial收集器

新生代，单线程，复制算法

parnew收集器

新生代，serial的多线程版本，复制算法

parallel scavengel收集器

新生代，多线程，复制算法；达到可控的吞吐量

serial old收集器

老年代，单线程，标记整理算法

parallel old收集器

老年代，多线程，标记整理算法

cms收集器

老年代，多线程并发，标记清除算法

初始标记

并发标记

重新标记

并发清除

G1收集器

优点

并行并发

分代收集

空间整合

可预测的停顿

运行步骤

初始标记

并发标记

最终标记

筛选回收

3.6 内存分配与回收策略

对象优先在Eden分配

大对象直接进入老年代

长期存活的对象将进入老年代

动态对象年龄判定

空间分配担保

第4章虚拟机性能监控与故障处理工具

4.2 jdk的命令行工具

jps

jstat

jinfo

jmap

jhat

jstack

hsdis

4.3 jdk的可视化工具

jsonsole

visualvm

第5章调优案例分析与实战

第三部分虚拟机执行子系统

第6章类文件结构

6.3 class类的文件结构

类C伪结构

无符号数

u1/u2/u4/u8

表

_info结尾

6.3.1魔数与Class文件的版本

u4:magic_number

0xCAFEBABE（cafe babe）

版本号

u2:minor_version

u2:major_version

版本号从45开始，向前兼容

6.3.2常量池

u2:constant_pool_count

cp_info:constant_pool

主要存放

字面量

文本字符串、final常量

符号引用

类和接口的全限定名

字段的名称和描述符

方法的名称和描述符

6.3.3访问日志

u2:access_flags

6.3.4类索引、父类索引与接口索引集合

u2:this_class

u2:super_class

u2:interfaces_count

u2:interfaces

6.3.5字段表集合

u2:fields_count

field_info:fields

6.3.6方法表集合

u2:methods_count

method_info:methods

6.3.7属性表集合

u2:attributes_count

attribute_info:attributes

6.4字节码指令简介

6.4.1字节码与数据类型

数据类型

基本类型

数值类型

浮点类型

float

double

整数类型

byte

short

int

long

char

boolean

returnAddress

引用类型

类

接口

数组

方法参数传递

按值传递

按引用传递

对象做参数

6.4.2加载和存储指令

6.4.3运算指令

6.4.4类型转换指令

6.4.5对象创建与访问指令

6.4.6操作数栈管理指令

6.4.7控制转移指令

6.4.8方法调用和返回指令

6.4.9异步处理指令

6.4.10同步指令

6.5公有设计和私有实现

6.6class文件结构的发展

第7章虚拟机类加载机制

7.2类加载的时机

有且只有5种情况立即“初始化”类

new对象时；调用类的静态字段或者方法时

对类反射调用时

初始化类而其父类未初始化时，先初始化父类

虚拟机启动时，初始化主类(包含main方法的类)

JDK1.7动态语言支持，REF_*句柄对应的类

7.3类加载的过程

类的生命周期7阶段

加载

3件事

获取二进制字节流

ZIP读取

网络读取:Applet

运行时计算生成:反射

其他文件生成:JSP

数据库读取:中间件服务器

二进制字节流转化为方法区数据结构

内存中生成java.lang.Class对象

数组类加载

数组类本身由java虚拟机直接创建， 数组类的元素类型由类加载器创建

数组类创建3原则

数组类是引用类型，在类加载器的类名空间上被标识

数组类不是引用类型(int[])，标记为与引导类加载器关联

数组类的可见性与其组件类型一致，组件为非引用类型，默认public

连接

验证

文件格式验证

元数据验证

字节码验证

符号引用验证

准备

在方法区中为类变量（static、final等修饰）分配内存和设置初始值 （准备阶段只赋默认值如0等）

解析

是符号引用替换为直接引用的过程

符号引用

不一定已加载到内存

直接引用

一定已加载到内存

解析动作

类或接口的解析

字段解析

类方法解析

接口方法解析

初始化

真正开始执行类中定义的Java程序代码（字节码）

执行类构造器<clinit()>方法

使用

卸载

7.4类加载器

源起

“通过一个类的全限定名来获取描述此类的二进制字节流”

这个动作在Java虚拟机外部实现

实现这个动作的代码模块称为“类加载器”

类与类加载器

每一个类加载器都有一个独立的类命名空间

双亲委派模型

类加载器种类

启动类加载器
BootStrap Classloader

C++实现，是虚拟机自身的一部分

扩展类加载器 Extension ClassLoader

Java实现，独立于虚拟机之外 并且全部继承自抽象类：java.lang,ClassLoader

应用程序类加载器 Application ClassLoader

破坏双亲委派模型

第8章虚拟机字节码执行引擎

8.2运行时栈帧结构

局部变量表

操作数栈

动态连接

方法返回地址

返回信息

8.3方法调用

8.4基于栈的字节码解释执行引擎

第9章类加载机制执行子系统的案例与实战

第四部分程序编译与代码优化

第10章早期(编译期)优化

10.2Javac编译器

10.3Java语法糖的味道

10.4插入式注解处理器

第11章晚期(运行期)优化

第五部分高效并发

第12章 Java内存模型与线程

12.2硬件的效率与一致性

12.3Java内存模型

主内存与工作内存

内存间交互操作

八种操作

lock锁定

unlock解锁

read读取

load载入

use使用

assign赋值

store存储

write写入

八条规则

对于volatile型变量的特殊规则

对于long和double型变量的特殊规则

原子性、可见性和有序性

先行发生原则

12.4Java与线程

线程的实现

使用内核线程实现

使用用户线程实现

使用用户线程加轻量级进程混合实现

Java线程调度

协同式

抢占式

状态转换

新建

运行

无限期等待

限期等待

阻塞

结束

第13章线程安全

13.2线程安全

Java语言中的线程安全

共享数据分类

不可变

绝对线程安全

相对线程安全

线程兼容

线程对立

线程安全的实现方法

互斥同步

非阻塞同步

无同步方案

13.3锁优化

自旋锁与自适应自旋

锁消除

锁粗化

轻量级锁

偏向锁

扩展阅读

垃圾回收算法详解

垃圾收集器图示归纳

JVM示意图

示意图各有特色

1

2 GC各类图示比较全

3

4 JVM全景图(比较全)

5 JVM调优

并发

线程

分类

用户线程

守候线程

创建与启动

三种创建方式

继承Thread类

实现Runnable接口

Executor框架

实现Callable接口

启动

start()方法

常见问题

线程栈模型与线程的变量

线程状态的转换

五大状态

新状态

可运行

运行

等待/阻塞/睡眠

死亡态

Java主流锁

线程要不要锁住同步资源？

锁住

悲观锁

悲观锁认为一个数据发生并发一定会发生修改，所以要对数据的并发操作加锁，悲观锁是比较重量级的锁

子主题

不锁住

乐观锁

乐观锁认为一个数据发生并发不会发生修改，可以通过版本机制，当发生修改的时候通过不断尝试修改

子主题

锁住同步资源失败，线程要不要阻塞？

阻塞

不阻塞

自旋锁

适应性自旋锁

多个线程竞争同步资源的流程细节有没有区别？

不锁住资源，多个线程只有一个会成功，其他失败重试

无锁

同一个线程执行同步资源自动获取资源

偏向锁

多个线程竞争同步资源时，没有获取资源的线程自旋等待锁释放

轻量级锁

多个线程竞争同步资源时，没有获取资源的线程阻塞等待唤醒

重量级锁

多个线程竞争锁时要不要排队？

排队

公平锁

先插队，插队失败再排队

非公平锁

一个线程的多个流程能不能获取同一把锁？

能

可重入锁

不能

不可重入锁

多个线程能不能共享一把锁

能

共享锁

不能

排它锁

Sping

Springboot

自动配置原理

SpringBoot 源码常用注解拾遗

@Value

【Spring 提供】

@ConfigurationProperties

【SpringBoot 提供】

@Import

【Spring 提供】

三种使用方式

直接导入普通的 Java 类。

配合自定义的 ImportSelector 使用。

配合 ImportBeanDefinitionRegistrar 使用。

@Conditional

【Spring提供】

@Conditional 注释可以实现只有在特定条件满足时才启用一些配置。

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创建 SpringApplication 对象。

运行run()方法。

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Redis设计与实现

第1章引言

第一部分数据结构与对象

数据结构

第2章简单动态字符串

2.1 SDS定义

2.2 SDS与C字符串的区别

获取字符串长度的时间复杂度为O(1)

C字符串获取字符串长度的时间复杂度是O(n)，SDS的是O(1)，
因为SDS定义结构有长度len属性，而C字符串需要重新计算。

杜绝缓冲区溢出

C字符串存在内存溢出覆盖相邻区域内存的问题，SDS修改时会先检查空间大小是否满足需求，
如不够，则先进行空间扩展之后再执行。（空间扩展方案参考2.3）

减少修改字符串时带来的内存重分配次数

C字符串拼接操作时需要先扩展底层数组空间（否则“缓冲区溢出”）；
截断操作时要释放不再使用的空间（否则“内存泄露”）。

SDS内存分配

空间预分配

SDS进行字符串增长操作，程序会分配必要空间，
同时还分配额外的未使用空间，然后更新free属性值。

分配策略

若对SDS进行修改后，len<1MB，分配与len同样大小的未使用空间。
此时buf数组的实际长度为len+free+1byte（1为表示结束的空字符）

若对SDS进行修改后，len>=1MB，则分配1MB的未使用空间。
此时buf数组的实际长度为len+free(1M)+1byte。

通过空间预分配，减少内存分配次数，将连续增长N次字符串由原来的必定N次重分配降低为最多N次。
当然，缺点是会有一定内存损耗，在当前成本下是可以接受的。

惰性空间释放

SDS进行字符串缩短操作，程序不会立即使用内存分配来回收多出的空间，而是记录在free属性。

真正需要时，通过SDS提供的API释放。

比如什么具体场景？

二进制安全

C字符串不能包含空字符，导致只能存文本，不能存多媒体（图片、视频、音频、压缩文件等）类的二进制数据。

SDS依据len的属性值判断数组是否结束，所以buf内容可以是任何二进制数据。
仍在buf结尾加上'\0'，是为了方便调用C语言API对字符串进行处理，即兼容部分C字符串函数<string.h>。

2.3 SDS API

补充

在Redis中的应用

K-V键和值都可能是SDS

用作缓冲区，AOF持久化的缓冲区，以及客户端状态中的输入缓冲区

第3章链表

3.1 链表和链表节点的实现

3.2 链表和链表节点的API

补充

在Redis中的应用

List

发布与订阅、慢查询、监视器

第4章字典

4.1 字典的实现

字典(dict)

哈希表(dictht)

哈希表节点(dictEntry)

4.2 哈希算法

4.3 解决键冲突

4.4 rehash

4.5 渐进式hash

补充

在Redis中的应用

Redis数据库、Map

第5章跳跃表

5.1 跳跃表的实现

补充

在Redis中的应用

zset

在集群节点中用作内部数据

第6章整数集合

6.1 整数集合的实现

6.2 升级

6.3 升级的好处

6.4 降级

6.5 整数集合API

补充

在Redis中的应用

set

第7章压缩列表

7.1

补充

在Redis中的应用

List、Map

第8章对象

8.1 对象的类型与编码

8.2 字符串对象

8.3 列表对象

8.4 哈希对象

8.5 集合对象

8.6 有序集合对象

8.7 类型检查与命令多态

8.8 内存回收

8.9 对象共享

8.10 对象的空转时长

第二部分单机数据库的实现

第9章数据库

第10章 RDB持久化

第11章 AOF持久化

第12章事件

第13章客户端

第14章服务器

第三部分多机数据库的实现

第15章复制

第16章 Sentinel

第17章集群

第四部分独立功能的实现

第18章发布与订阅

第19章事务

第20章 Lua脚本

第21章排序

第22章二进制位数组

第23章慢查询日志

第24章监视器

MongoDB

测试