myjava
2021-08-17 15:42:31 0 举报AI智能生成
java知识点脑图
作者其他创作
大纲/内容
设计模式（代码简单吗没必要，复杂可维护的话有优势）
接口和抽象类
1.接口抽象类是框架基础，框架包括方法框架和流程框架（一套稳定的流程）；
2.面向接口和抽象类，只要接口和抽象类是稳定的，一般可以抛开具体实现来编程，框架比较稳定
柔性多态？ dispatch(功能号)做功能分发？
2.面向接口和抽象类，只要接口和抽象类是稳定的，一般可以抛开具体实现来编程，框架比较稳定
柔性多态？ dispatch(功能号)做功能分发？
反射
主要的类：Class、Field、Constructor、Method
反射与框架：反射提供编写稳定框架的能力， 新增功能时可能只需要增加对应的类class，而调用规则不变
工厂模式（用途：创建对象）（用过）
简单工厂： create一般是静态的，也称静态工厂，主要描述结果与条件的关系，同时无需继承某个父类
抽象工厂， 定义生产动作，具体不同的产品实现不同的生产动作，相比简单工厂优点在于：如果生产的动作比较复杂
* 新增产品时，不会对原有代码造成入侵，优于简单工厂
* 新增产品时，不会对原有代码造成入侵，优于简单工厂
一般而言产品都会实现同一个接口，能够画出功能层次图
生成器模式/建造者模式（用途：创建对象）
建造者模式, 就是创建的产品基本属于同一类，而且流程都基本相同，但是不同的产品每个流程内容不太相同的，
*而工厂模式，是创建的产品本身可能就完全不同，只是同一族而已，重要的是要能够抽象出产品及其创建流程；
如果只是单个产品的话，属性很多，使用构造方法不容易构造，可以链式调用，直接使用static builder.build()
*而工厂模式，是创建的产品本身可能就完全不同，只是同一族而已，重要的是要能够抽象出产品及其创建流程；
如果只是单个产品的话，属性很多，使用构造方法不容易构造，可以链式调用，直接使用static builder.build()
观察者模式（用途：数据生产者和消费者，各种阻塞队列）（用过）
包括主题层（数据产生层可以带上数据处理层），主题中一般包括register（Observer），unregister和notify方法，以及维护观察者的池子；Observer观察者层（数据消费层）；将变化数据给到observer即推数据，将subject引用给到observer即拉数据，jdk中utill包下的Observable和Observer就是拉式观察者的顶级接口
本质上是一种事件驱动型的发布订阅模式
本质上是一种事件驱动型的发布订阅模式
桥接模式（用途：多个事物要实现多功能 nxm）
本质上是将原本在事物中要实现功能的接口变为了在抽象事物类（关键）中持有功能接口的引用，思想是引用代替继承，吧本来要继承重写的方式改变为持有引用的方式
代理模式（用途：在多个方法前或者后都要执行共同逻辑）（用过）
静态代理+动态代理
模板模式（用途：流程顺序相同，一般写在abstract类中）（用过）
行为流程顺序由父类定义，具体每个流程由子类实现，父类的定义流程顺序的方法应该final，禁止重写
原型模式（用途：创建构造器复杂的对象或者很多数据差不多相同的对象）（用过）
（1）其实就是对象的克隆，一个对象作为原型，实现Cloneable接口，重写clone方法，注意深克隆（调用clone方法和字节流方法）和浅克隆
（2）克隆不会再调用构造器，用于构造器逻辑比较复杂，或者比较耗性能的一些对象的拷贝
（2）克隆不会再调用构造器，用于构造器逻辑比较复杂，或者比较耗性能的一些对象的拷贝
中介者模式（用途：几个对象之间相互引用，且状态改变或者涉及到数据同步时需要相互通知的场景）
最大的优点是解耦，不使用该模式时，明显对象本身无法复用，因为耦合很严重
缺点是中介类会变得很复杂，不严格来说，只要解耦的模式都可看做中介者模式，如MVC或者线程池模型，将线程任务的生产与执行分离
缺点是中介类会变得很复杂，不严格来说，只要解耦的模式都可看做中介者模式，如MVC或者线程池模型，将线程任务的生产与执行分离
命令模式
调用者与命令的执行者解耦，调用者只调用命令，命令绑定具体的执行者
责任链模式（应用：请求者有一个，而处理者有多个，而且每个处理者有不同的处理范围（类比请假）可替换if else（范围条件的情况下），或者一个以上的对象处理某个请求时使用责任链）
抽象出Handler，然后每个Handler持有下一个处理的handler，同时，每个handler设置自己处理的范围，处理逻辑统一在抽象类中
策略模式（替换if else的场景）（用过）
if else大批量比较多，可考虑使用该模式，写个enum
适配器模式（用途：将两个没有关系的类联系起来，其中一个类不太方便实现另一个类的接口，并从一个类型数据返回另一个类型数据）
子类继承目标类并实现源数据类，包括类适配器，对象适配器（持有源应用），转换的目标是哪个就实现哪个接口
门面模式（用法：内部复杂对应多个子系统，但对外只提供一个接口）
接口隔离原则：两个有交互的系统，只暴露有限的必要的接口，用一个Facade来对外，其他的子系统只与门面关联，Socket其实就是一个⻔面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接⼝后面
享元模式（用法：自己实现的缓存池模型/缓存模型都算）（用过）
享元模式就是池模型，内部维护有限的几个池元素，供外部调用，String Integer、线程池 连接池等都是享元模式,
* 如果享元模式中池子里对象都是唯一的，那么就是享元模式下用工厂模式实现的单例模式
* 如果享元模式中池子里对象都是唯一的，那么就是享元模式下用工厂模式实现的单例模式
mysql调优
架构
客户端（发/收数据）、服务端（权限校验、语法校验、优化、
统计分析、执行等）、存储引擎（磁盘存储数据）
统计分析、执行等）、存储引擎（磁盘存储数据）
常用监控命令
show profile(s)
分析每条sql执行的过程和耗时，官网：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-profile.html
set profiing =1;show profile;
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/show-profile.html
set profiing =1;show profile;
Performance Schema
mysql性能监控的数据库，未来会替代show profile,该数据库需要root权限（一般dba看）
show full processlist
查询数据库的所有连接（线程），可以看到具体语句的正在执行的状态
explain、show warnings
展示sql执行的顺序和优化后的sql
schema和数据类型
数据类型优化
最小的数据类型通常最好
类型越简单越好，该什么类型就什么类型，该date不要string,能整型不要string
尽量不使用null
数据类型细节问题（char与varchar）
主键选择
代理主键（与业务无关，推荐）、自然主键（业务耦合）
字符集选择
关于utf8字符集的详解
存储引擎、适当拆分（分库分表，垂直水平）
执行计划
explain解释：https://blog.csdn.net/weixin_42410730/article/details/101864257
mysql索引
索引结构的选择，mysql两种索引结构：hash和B+tree
原理：https://editor.csdn.net/md/?articleId=101864257
原理：https://editor.csdn.net/md/?articleId=101864257
聚合索引 和非聚合索引，页合并，页分裂
技术名词
回表、索引下推、最左匹配（组合索引最终也是一颗B+树）、索引覆盖
索引优化
前缀索引、组合索引当最左索引不是等值查询时，剩下的索引列将无法被用上，大表之所以慢瓶颈在于带宽和磁盘IO
索引优化细节
join连接使用索引的原理
查询优化
myISAM对count有记录，记录了全表的总条数，而inndb得读所有索引；
很多情况下，子查询会被优化成关联查询，可以通过explain 和show warnings观察优化后的执行语句
很多情况下，子查询会被优化成关联查询，可以通过explain 和show warnings观察优化后的执行语句
排序算法中可能在内存也可能使用临时磁盘空间
表分区
innodb文件空间管理：tablespace(segment段(extent区(page)))；
分表的两种策略；水平：同一张表，1-100一张表，100-200一张表,依次类推，应用在历史表等；垂直：不同表，将一部分一个机器，另一个部分一个机器
分表的两种策略；水平：同一张表，1-100一张表，100-200一张表,依次类推，应用在历史表等；垂直：不同表，将一部分一个机器，另一个部分一个机器
分区表的限制，range分区的官网使用案例
服务端相关
redo log 、undo log、binlog详解
最大连接设置多少合适？跟内存/系统响应时间/系统本身是否还有其他进程等，连接数比越大，负面影响越大
mysql锁机制、事务机制；共享 排他 间隔锁 自增锁、意向插入锁
、锁退化、乐观锁
、锁退化、乐观锁
mysql主从复制、mycat读写分离
redis
基本类型和操作和二进制安全：String（int string bitmap）全局计数使用、list（注意lpush和rpush的倒叙结构，lpush+lpop是栈结构）、hash（面向对象、详情页点赞 收藏等使用）、sortedset（去重 排序 做排行榜等，底层跳表）、set（去重、集合运算，srandmember）
架构上，epoll多路复用，单线程监听所有连接，但是数据处理并非单线程
事务 watch（保证原子性，不可回滚，cas锁保证key未被改变过）
布隆过滤器，解决缓存穿透
技术选型：redis只 保存热数据，因为内存有限，
数据淘汰机制：默认抛异常、allkeys-lru，allkeys-random,valitile-ttl,votatile-lru,volatile-random
数据淘汰机制：默认抛异常、allkeys-lru，allkeys-random,valitile-ttl,votatile-lru,volatile-random
持久化aof/rdb，rdb使用fork+copyonwrite实现，两种方式 bgsave/save；
aof:追加 三种：always/no/everysec default，缺点：恢复数据慢，占用空间大
aof:追加 三种：always/no/everysec default，缺点：恢复数据慢，占用空间大
集群的三种方式
主备故障转移（解决单机故障问题，备机一般最多只读，可以读写分离，几乎不用）
主从分片redis cluster 采用无中心模式（解决容量问题和IO压力，不同的key放不同节点，主从都接受client）、
一致性hash与hash槽的区别、数据倾斜，redis三种常见的分区实现方案、选举从机变主机
一致性hash与hash槽的区别、数据倾斜，redis三种常见的分区实现方案、选举从机变主机
哨兵模式（备机一般不对外提供服务）集群不能水平扩展，需要额外的sentinel服务，ratf算法选举新领头哨兵
分布式锁三种实现
redisson用的最多
DB主键，但是过期清除是个问题
zk的临时节点
zookeeper
分布式协调系统，leader保证写的原子性和顺序性，临时节点和持久节点，watch监听器一次性使用
分组管理，分布式锁，分布式配置
主从架构，leader集群搭建，所有操作统一经过leader进行以队列保证顺序性
网络协议
https
四次握手、证书、服务器私钥和公钥的作用、OS内置CA证书、java的https请求需提前加载根证书、对称和非对称、CA对公钥加密后的签名
Restful接口规范
表象层状态转移：客户端通过http协议对处于服务端的表象层（资源）进行状态转移（改变）
uri资源定位不应该包括动词，动作应该通过http协议的METHOD来表示
API接口
接口安全：xss攻击、https；接口幂等性；restful接口
java多线程并发
java实现原子性的两种方式：锁和CAS（lock也是cas实现）
synchronized
CAS
Lock
Atomic包
JUC同步工具
基于AQS
Lock
ReentrantLock 原理：AQS(volatile state+cas更新+SupportLock.park())
StampedLock
ReentrantReadWriteLock,原理：AQS中的state高16位维护读锁个数，第16位维护写锁个数
CountDownLatch 递减门闩,aqs中的state是计数器，await将当前队列加入等待队列，并调用park，
countdown方法中当state cas操作后为0，则调用unpark,控制线程执行顺序
countdown方法中当state cas操作后为0，则调用unpark,控制线程执行顺序
Condition，能够使的满足条件的线程等待await或者唤醒signalAll，多维护了ConditionObject中的双向等待链表，signalAll会将node（持有thread引用）从condition队列中移到aqs等待队列中，取争抢锁
CyclicBarrier线程栅栏：概念理解：栅栏：等待的人数够了，就发一次车，不够就一直等待
Semaphore信号量
acquire方法限流，Semaphore信号量原理：state是允许的个数
，每个线程来state通过cas减1操作，如果state减到小于0，则说明线程数大于锁数，应该入aqs等待队列，然后park
，每个线程来state通过cas减1操作，如果state减到小于0，则说明线程数大于锁数，应该入aqs等待队列，然后park
ThreadLocal线程本地变量,原理 Thread-->localMap--->ThreadLocal的内部类-->put时put到线程的localMap中
ForkJoinTask
LockSupport
unsafe中的方法，线程等待时不再像wait那样需要获得锁，放入os的等待队列，
不再进行调度，唤醒时可以准确指定某个线程（notify不行），unpark可以在park前调用，导致park失效，
Unsafe类提供了硬件级别的原子操作，cas都是使用的该类的方法，提供了一些绕开JVM的更底层功能，类似直接的c++操作，使用不安全，分配的内存gc不会管理，需要手动释放，官方不建议使用
不再进行调度，唤醒时可以准确指定某个线程（notify不行），unpark可以在park前调用，导致park失效，
Unsafe类提供了硬件级别的原子操作，cas都是使用的该类的方法，提供了一些绕开JVM的更底层功能，类似直接的c++操作，使用不安全，分配的内存gc不会管理，需要手动释放，官方不建议使用
基本概念
sleep,yield，join ,状态，状态转换，wait/notify 等待通知模型，notify不释放锁
synchronize实现
synchronized在jvm中没有具体的规定如何实现，hotspot实现：对象头里markword中锁标记，
锁升级，非临界区代码（方法）不会阻塞，异常会释放锁（代码会退出），重量级锁的原理，ObjectMonitor
锁升级，非临界区代码（方法）不会阻塞，异常会释放锁（代码会退出），重量级锁的原理，ObjectMonitor
线程停止， interrupt+throw e或者return，isInterrupted（不清除中断标志），interrupted（清除中断标志）
线程实现的三种方式：Thread 、Runnable和Callable异同点
同步容器
Collection
List
Set
HashSet
内部维护了一个HashMap，用于add的值就是map的key，map的value是个默认的Object
SortedSet
TreeSet
内部维护的是treeMap，红黑树实现，天然排序
Queue
BlockingQueue，使用的是Condition
DelayQueue
按时间调度线程，内部维护了一个priorityqueue按照延迟时间排序，然后take时取出具体的延迟时间，
调用condition.awaitNanos（time）当线程延迟对应的时间后执行，无界
调用condition.awaitNanos（time）当线程延迟对应的时间后执行，无界
priorityQueue
优先级的队列，元素必须实现comparable接口的compareTo方法，在put方法中对元素调用compareTo比较排序，
而与入队的时间顺序无关，无界（内部有扩容）
而与入队的时间顺序无关，无界（内部有扩容）
ArrayListBlockingQueue
使用ReentrantLock+2个Condition,take时调用 notEmpty.await();dequue时调用 notFull.signal();
put时相反，数组实现的有界队列
put时相反，数组实现的有界队列
Linkedlistblockingqueue
带头节点的链表+ReentrantLock+2个Condition实现，阻塞原理同arraylistblockingqueue，无界
SynchronousQueue
容量为零，用于两个线程交换数据，put一个后，如果没有take，那么生产方会一直等待,
CAS+LockSupport.park实现阻塞，其中数据是通过Node(next)进行维护
CAS+LockSupport.park实现阻塞，其中数据是通过Node(next)进行维护
ConcurrentLinkedQueue
CAS
Map
HashMap
看java基础中的源码解释，红黑树是一种黑色节点完美平衡的二叉查找树，插入需要按照二叉查找树插入+自旋
HashTable
get和put加锁synchronize
TreeMap
红黑树
ConcurrentMap
ConcurrentHashMap
1.通过10线程读取一千万数据，结果是chm的写与hashtable类似，
而读效率高了一个数量级，原因是写的时候要做各种判断如树的结构变动，
读的时候线程读不同的key数据互不影响，而hashtable会阻塞；
2.红黑树
而读效率高了一个数量级，原因是写的时候要做各种判断如树的结构变动，
读的时候线程读不同的key数据互不影响，而hashtable会阻塞；
2.红黑树
ConcurrentSkiplistMap
排序了的concurrenthashmap，
使用了跳表
使用了跳表
线程池
ThreadPoolExecutor
自定义线程池的7个参数：
总体的原理是通过创建的线程来执行提交的任务的run方法
ForkJoinPool
ExecutorService
定义了跟线程生命周期相关的方法，如shutdown.submit等
Excutors
只有一个exucute方法，子类实现用来真正执行线程，该接口将线程的定义和执行分开
常用线程池
SingleThreadExcutor顺序执行任务，FixeTreadExcutor，CachedThreadPool 生成的线程数不做限制，来一个new一个线程执行，ScheduledThreadPoolExecutor
ParallelStreamAPI
使用了forkjoinPool
Future
future中接收outcome，get阻塞是通过cas+SupportLock+volatile state做线程间通知，
异步执行，执行完后会存储结果
异步执行，执行完后会存储结果
FutureTask
即实现了future也实现了runnable
网络IO
BIO
accept和read操作都是阻塞，如果要改成多线程，那么主线程accept然后子线程read，会每个连接会创建一个线程，并发不高有单机10k问题（同步阻塞）
NIO
new IO accept和read不再阻塞，而是返回-1或者整数，缺点：需要死循环进行系统调用(accept和read)（系统调用次数增多），当连接越来越多，遍历所有的Client就是O（N）的时间复杂度；优点：有效节省线程，不像BIO，一个连接一个线程（同步非阻塞）
多路复用器
概念：一次系统调用将所有IO连接的状态都返回（重点;只能返回状态），而NIO一次系统调用只能知道一条连接的状态，优点：相比NIO省下了多次系统调用（同步非阻塞）
实现分类：
select和poll
epoll
与select和poll差别1：内核开辟空间，红黑树保存所有建立的连接，不用再每次都进行传入fds；
差别2：有数据来时，会随着网卡的中断，cpu会将准备好的有数据的fds单独拷贝到一个链表中，epoll调用时，直接返回该链表即可，不用再遍历所有的fds
差别2：有数据来时，会随着网卡的中断，cpu会将准备好的有数据的fds单独拷贝到一个链表中，epoll调用时，直接返回该链表即可，不用再遍历所有的fds
poll和epoll调用的内核过程：
https://blog.csdn.net/weixin_42410730/article/details/104500872
注意：无论NIO还是多路复用器，都是要遍历所有连接的状态的，区别在于NIO遍历所有连接，每个连接都要发系统调用，而多路复用则一次系统调用返回准备好的连接描述符，比NIO节省了系统调用的次数
同步异步阻塞非阻塞
linux目前没有内核级别的异步处理方案
Netty
ByteBuf
分为Unpool、Pool ，每种又细分Heap和direct
1； direct和heap区别：heap是在jvm堆上分配内存，从内核到堆上经过：内核-->本地内存-->jvm堆的拷贝；direct内存，在堆上生成一个对象，持有的引用是direct内存空间，少一次数据拷贝过程
2.unpool和pool区别：Unpool是每次通过底层new Byte[]数组实现（查看源码的）/或者unsafe申请direct空间；pool是每个线程绑定了一个Cache，所有的操作都在这个cache中，避免每次都申请空间，通过FastThreadLocal实现
3.ByteBuf.release()，用完之后要手动释放内存，内存回收并非实时的，连接数上来后可能会造成内存泄漏，netty异常，应由最后一次使用bytebuf的方法调用release（），参看官网说明：https://netty.io/wiki/reference-counted-objects.html，排查泄漏位置 得加参数-Dio.netty.leakDetectionLevel=advanced，最后一个handler可继承SimpleChannelInboundHandler，框架来release
1； direct和heap区别：heap是在jvm堆上分配内存，从内核到堆上经过：内核-->本地内存-->jvm堆的拷贝；direct内存，在堆上生成一个对象，持有的引用是direct内存空间，少一次数据拷贝过程
2.unpool和pool区别：Unpool是每次通过底层new Byte[]数组实现（查看源码的）/或者unsafe申请direct空间；pool是每个线程绑定了一个Cache，所有的操作都在这个cache中，避免每次都申请空间，通过FastThreadLocal实现
3.ByteBuf.release()，用完之后要手动释放内存，内存回收并非实时的，连接数上来后可能会造成内存泄漏，netty异常，应由最后一次使用bytebuf的方法调用release（），参看官网说明：https://netty.io/wiki/reference-counted-objects.html，排查泄漏位置 得加参数-Dio.netty.leakDetectionLevel=advanced，最后一个handler可继承SimpleChannelInboundHandler，框架来release
组件
pipeline
拦截链，入栈从头到尾调用handler，出栈从尾到头执行handler
HandlerContext
ChannelHandlerContext 的作用是将handler和pipeline进行关联，一个pipeline中持有一个ChannelHandlerContext 链表，有上一个和下一个context的指针引用，每次addlast(handler)就会创建一个context，然后一个context中又持有一个handler实现，也就是一个handler对应一个context，而 pipeline只有一个，pipeline通过有context链表与handler关联起来
Channel
一个channel就是一个Socket连接（四元组）
ChannelHandler
消息处理器，为了解耦，分成多个，netty开发主要就是开发处理器
EventLoop
黏包和拆包
原因：发送和读取是相互独立的过程，应用中write数据后，只是提交到send_buf中，而非write一次，tcp就发送一次，缓存一些后就开始发送具体每次发送多少数据，由tpc通过滑动窗口进行控制，或者tcp的MSS分段或则IP的MTU分段导致，这样channelRead数据到的数据本身不一定是一个个message，但是前后两个buf之间数据是连续的，需要手动进行拆分,注意拆包和黏包是针对某一个tcp连接而言的
粘包问题的解决策略
1.定长消息，不够补齐；2Header+BOdyssey header定长，并指明body的长度；3消息头和消息尾部特殊符号结尾
现有工具：
1.ByteToMessageDecoder 有累加器，将不完整的消息留存下一次读 ；
2.LineBasedFramDecoder 基于行的解码器，读取换行符\r或者\r\n，客户端应该使用 System.getProperty("line.separator")屏蔽差异；
4.DelimiterBasedFrameDecoder 分隔符编码器，单个分隔符时，取分隔符前面的内容，没有分隔符的内容不会读取而是会被缓存等待下次分隔符来，当内容大于最大buf长度时异常，多个分隔符时，以取到最短内容为准，而非取两者之间的内容
5.FixedLengthFrameDecoder 固定长度解码器（小于长度的消息将被抛弃）
2.LineBasedFramDecoder 基于行的解码器，读取换行符\r或者\r\n，客户端应该使用 System.getProperty("line.separator")屏蔽差异；
4.DelimiterBasedFrameDecoder 分隔符编码器，单个分隔符时，取分隔符前面的内容，没有分隔符的内容不会读取而是会被缓存等待下次分隔符来，当内容大于最大buf长度时异常，多个分隔符时，以取到最短内容为准，而非取两者之间的内容
5.FixedLengthFrameDecoder 固定长度解码器（小于长度的消息将被抛弃）
jvm调优
https://www.processon.com/mindmap/604980437d9c08214c65ce42
kafka
生产者
发送原理、常用配置、
消费者
消息队列和发布订阅的实现、常用配置、分区和consumer的组内对应、重平衡
位移offset提交、简介多线程处理消费逻辑
消息轮训poll拉取消息的原理
broker
集群搭建、高吞吐低延迟的原因（epoll、reactor模型，页缓存、sendfile、顺序访问）
replicas对分区的分配、broker端参数、ISR
日志存储
offset消息三层结构存储、页缓存sendfile等
位移水位线、存储offset索引和timestamp索引
spring
springcloud
基本使用
各大组件的基本原理和实现
springclou gateway
应用
1.分发服务，2.身份认证，鉴权，3.过滤请求黑名单
4.监控，5.限流（网关限流和每个服务的限流、常见限流算法实现）
6. 负载均衡 使用ribbon，7.替换请求路径（新老地址兼容） 8 全局异常统一处理方案（@ControllerAdvice的starter或者网关切面）
限流算法
固定时间窗口、滑动时间窗口、令牌桶限流，redis都可实现
项目
微服务项目： 中转场、 适配各种物联网协议，数据接入服务：modbus、自定义协议等
服务拆分原则：隔离系统的变化点，尽量减少服务之间的影响，水平扩展，高聚低耦拆分原则：以业务为主，不主动 不拒绝不负责，粒度自定义，可大可小，原则就是服务的部署和更新不影响其他模块使用 AKF拆分的模型：
springboot
启动过程、自动装配原理、自定义过日志打印的starter
rabbitmq
四种exchange、队列
与kafka对比：吞吐量，有序性（如何保证？）、时效性（kafka存在batch发送，poll internal等慢但可调），消息回溯、消息可靠性、
一次性语义，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1678867036216216885&wfr=spider&for=pc
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