java复习思维导图

开闭原则是面向对象程序设计的终极目标， 它使软件实体拥有一定的适应性和灵活性的同时具备稳定性和延续性。 1. 软件测试只需要测试拓展的部分 2. 可以提高代码的可复用性 3. 可以提高软件的可维护性

会有线程安全问题，需要synchronized关键字和双重检查

直接创建static的实例

1.某类只要求生成一个对象的时候
2.当对象需要被共享的场合。
3.当某类需要频繁实例化，而创建的对象又频繁被销毁的时候，
如多线程的线程池、网络连接池等。

Java 中的 Object 类提供了浅克隆的 clone() 方法 浅克隆直接复制基本类型值，非基本类型属性仍指向原有属性所指向的对象的内存地址

深克隆会把引用类型的对应也都复制一份

true

false

ASC码表

int[] arr = new int[10]

int[] arr = new int []{1,2,3,4,5}

int[] arr = {1,2,3,4,5}

寄存器

本地方法栈

方法区：存放.class文件

堆内存：java里面所有使用new关键字创建的对象都是存放在堆内存中

栈：声明的变量都是在栈上去声明的

ArrayList

LinkedList

Vector

HashSet

SortedSet

EnumSet

Deque

AbstractQueue

ConcurrentLinkedDeque

1. queue的增加元素方法add和offer的区别在于，add方法在队列满的情况下将选择抛异常的方法来表示队列已经满了，而offer方法通过返回false表示队列已经满了；在有限队列的情况，使用offer方法优于add方法； 2. remove方法和poll方法都是删除队列的头元素，remove方法在队列为空的情况下将抛异常，而poll方法将返回null； 3. element和peek方法都是返回队列的头元素，但是不删除头元素，区别在与element方法在队列为空的情况下，将抛异常，而peek方法将返回null.

元素是否唯一

优点: 1.可以不了解集合内部的数据结构,就可以直接遍历 2.不暴露内部的数据,可以直接外部遍历; 3.适用性强,基本上的集合都能使用迭代器;

无序，非线程安全

原理：基于哈希表的Map接口的非同步实现， 底层由数组和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket）， 每个桶存储有一个或多个Entry对象，每个Entry对象包含三部分key（键）、value（值），next(指向下一个Entry）， 通过哈希值决定了Entry对象在这个数组的寻址；哈希值相同的Entry对象（键值对），则以链表形式存储。 如果链表大小超过树形转换的阈值（TREEIFY_THRESHOLD= 8，根据泊松分布计算得来），链表就会被改造为红黑树结构。 红黑树的引入保证了在大量hash冲突的情况下，HashMap还具有良好的查询性能 桶的数量默认为16，如果超过了负载因子定义（默认0.75）的容量，就会触发resize函数，重新设置桶的数量，这个操作为ReHash 查询时间复杂度：HashMap的本质可以认为是一个数组，数组的每个索引被称为桶，每个桶里放着一个单链表，一个节点连着一个节点。

很明显通过下标来检索数组元素时间复杂度为O(1)，而且遍历链表的时间复杂度是O(n)， 所以在链表长度尽可能短的前提下，HashMap的查询复杂度接近O(1)

HashMap中的modCount，记录map的修改次数，和expectedModCount作比较，如果不同，说明其他线程操作了数据，抛出异常ConcurrentModificationException（Fail-Fast机制）

无序，线程安全

原理：hash表，方法都加上了synchronized关键字，所以实现了线程同步，但是性能较差

有序，非线程安全

原理：基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map

有序，非线程安全

原理：HashMap+双向链表

线程安全的HashMap 原理：JDK1.8以前Segment分段锁机制，JDK1.8利用CAS+Synchronized

来保证并发更新的安全。 数据结构采用：数组+链表+红黑树。

Channel

Buffer

Selector

Selector

Pipe

Future.get()

ClassNotFoundException

class.getName()包括包名

class.getSimpleName()只有类名

Class.getConstructors();

Class.newInstance()

Constructor.newInstance();

class.getModifiers()可以获取一个类的修饰符，但是返回的结果是int，结合Modifier提供的方法，就可以确认修饰符的类型 例如： Modifier.isPublic(int modifiers)

class.getPackage()

class.getSuperclass()

Class.getInterfaces();

Method.invoke(Class.newInstance())

利用CAS+AQS队列来实现

InnoDB 底层存储结构为B+树， B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为 16k。 其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。

1、InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事物安全（ACID兼容）存储引擎。

2、InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。

3、InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。

4、InnoDB支持外键完整性约束，存储表中的数据时，每张表的存储都按主键顺序存放，如果没有显示在表定义时指定主键，InnoDB会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键

5、InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上

MyISAM：非聚簇索引，data里存的是指向数据地址的指针，所以有三个文件（.frm .MYI .MYD） InnoDB：聚簇索引，data里就放的是数据，所以有两个文件(.frm .idb) B+Tree：每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的范围遍历。 B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同，很适合查找范围数据。 B-Tree可以对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的LIKE使用索引。

哈希索引基于哈希表实现，只有精确索引所有列的查询才有效。

MyISAM支持空间索引，主要用于地理空间数据类型，例如GEOMETRY。

全文索引是MyISAM的一个特殊索引类型，它查找的是文本中的关键词，主要用于全文检索。 MySQL InnoDB从5.6开始已经支持全文索引，但InnoDB内部并不支持中文、日文等，因为这些语言没有分隔符。

最左前缀匹配原则

索引字段尽量使用数字型（简单的数据类型）

尽量不要让字段的默认值为NULL ，在MySQL中，含有空值的列很难进行查询优化， 因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。

前缀索引和索引选择性

使用唯一索引 ，考虑某列中值的分布。索引的列的基数越大，索引的效果越好。

使用组合索引代替多个列索引 一个多列索引（组合索引）与多个列索引MySQL在解析执行上是不一样的，如果在explain中看到有索引合并（即MySQL为多个列索引合并优化），应该好好检查一下查询的表和结构是不是已经最优。

注意重复/冗余的索引、不使用的索引 对于重复/冗余、不使用的索引：可以直接删除这些索引。因为这些索引需要占用物理空间，并且也会影响更新表的性能。

SIMPLLE：简单查询，该查询不包含 UNION 或子查询 PRIMARY：如果查询包含UNION 或子查询，则最外层的查询被标识为PRIMARY UNION：表示此查询是 UNION 中的第二个或者随后的查询 DEPENDENT：UNION 满足 UNION 中的第二个或者随后的查询，其次取决于外面的查询 UNION RESULT：UNION 的结果 SUBQUERY：子查询中的第一个select语句(该子查询不在from子句中) DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的 第一个 select，同时取决于外面的查询 DERIVED：包含在from子句中子查询(也称为派生表) UNCACHEABLE SUBQUERY：满足是子查询中的第一个 select 语句，同时意味着 select 中的某些特性阻止结果被缓存于一个 Item_cache 中 UNCACHEABLE UNION：满足此查询是 UNION 中的第二个或者随后的查询，同时意味着 select 中的某些特性阻止结果被缓存于一个 Item_cache

ALL：全表扫描，这个类型是性能最差的查询之一。通常来说，我们的查询不应该出现 ALL 类型，因为这样的查询，在数据量最大的情况下，对数据库的性能是巨大的灾难。 index：全索引扫描，和 ALL 类型类似，只不过 ALL 类型是全表扫描，而 index 类型是扫描全部的索引，主要优点是避免了排序，但是开销仍然非常大。如果在 Extra 列看到 Using index，说明正在使用覆盖索引，只扫描索引的数据，它比按索引次序全表扫描的开销要少很多。 range：范围扫描，就是一个有限制的索引扫描，它开始于索引里的某一点，返回匹配这个值域的行。这个类型通常出现在 =、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、IN() 的操作中，key 列显示使用了哪个索引，当 type 为该值时，则输出的 ref 列为 NULL，并且 key_len 列是此次查询中使用到的索引最长的那个。 ref：一种索引访问，也称索引查找，它返回所有匹配某个单个值的行。此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了最左前缀规则索引的查询。 eq_ref：使用这种索引查找，最多只返回一条符合条件的记录。在使用唯一性索引或主键查找时会出现该值，非常高效。 const、system：该表至多有一个匹配行，在查询开始时读取，或者该表是系统表，只有一行匹配。其中 const 用于在和 primary key 或 unique 索引中有固定值比较的情形。 NULL：在执行阶段不需要访问表。

这一列显示MySQL实际决定使用的索引。如果没有选择索引，键是NULL。

这一列显示了在索引里使用的字节数，当key列的值为 NULL 时，则该列也是 NULL

这一列显示了估计要找到所需的行而要读取的行数，这个值是个估计值，原则上值越小越好。

1）公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。 2）非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。 非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。 Java ReentrantLock通过构造函数指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。 Synchronized而言，也是一种非公平锁。

可重入锁又名递归锁，是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，在进入内层方法会自动获取锁。

独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。 共享锁是指该锁可被多个线程所持有。 Java ReentrantLock、Synchronized是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock，其读锁是共享锁，其写锁是独享锁。

上面讲的独享锁/共享锁就是一种广义的说法，互斥锁/读写锁就是具体的实现。 互斥锁在Java中的具体实现就是ReentrantLock 。 读写锁在Java中的具体实现就是ReadWriteLock

悲观锁认为对于同一个数据的并发操作，一定是会发生修改的，哪怕没有修改，也会认为修改。因此对于同一个数据的并发操作，悲观锁采取加锁的形式。悲观的认为，不加锁的并发操作一定会出问题。 乐观锁则认为对于同一个数据的并发操作，是不会发生修改的。在更新数据的时候，会采用尝试更新，不断重新的方式更新数据。乐观的认为，不加锁的并发操作是没有事情的。 悲观锁在Java中的使用，就是利用各种锁。 乐观锁在Java中的使用，是无锁编程，常常采用的是CAS算法，典型的例子就是原子类，通过CAS自旋实现原子操作的更新。

分段锁其实是一种锁的设计，并不是具体的一种锁，对于ConcurrentHashMap而言，其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。

这三种锁是指锁的状态，并且是针对Synchronized。

偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问，那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。 轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候，被另一个线程所访问，偏向锁就会升级为轻量级锁，其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。 重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候，另一个线程虽然是自旋，但自旋不会一直持续下去，当自旋一定次数的时候，还没有获取到锁，就会进入阻塞，该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让其他申请的线程进入阻塞，性能降低。

在Java中，自旋锁是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞，而是采用循环的方式去尝试获取锁， 这样的好处是减少线程上下文切换的消耗，缺点是循环会消耗CPU。

索引（index）

文档类型

文档（document）

映射

创建非结构化索引

删除索引

插入数据

更新数据

删除数据

搜索数据

DSL搜索

文档

查询响应

判断文档是否存在

批量操作

跨域

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。 2）实时分析的分布式搜索引擎。 分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。 集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。 3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试） 4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

组成角色

配置项说明

脑裂问题

Input---->Filter---->Output

我们可以有多个输入的文本，另外由Queue分发到不同的Pipline中，这里的Pipline中文的意思就是管道， 在程序中我们可以理解为线程，可以有多个Pipline，并且每个Pipline之间是互不打扰的，另外每个Batcher，Filter和Output组成， Batcher是批量从Queue获取数据的，这个值可以通过配置进行设置；

@LoadBalanced 这个注解会自动构造 LoadBalancerClient 接口的实现类并注册到 Spring 容器中