https://segmentfault.com/a/1190000020258483
https://juejin.cn/post/6890769045608480776
https://juejin.cn/post/6844903945060483079
https://segmentfault.com/a/1190000040420111
https://juejin.cn/post/7112826654291918855
steam:
oceanszd
Whz@!12zd
&developPWD1212
docker run -p 3306:3306 --name mysql
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root
-d mysql:5.7
Jemet压测的时候发现
3、
分布式锁解决并发问题
- 项目采用SpringBoot整合Dubbo进行微服务构建。
- 采用Nacos实现服务注册与发现以及配置中心。
- 采用GateWay网关技术实现动态路由、鉴权、过滤
4．采用Spring Task迁移文件至Fastdfs分布式文件系统
5．通过Redis+AOP实现注解自动缓存
6．采用RabbitMq实现业务中的消息通知，削峰、解耦
7．ELK日志系统
8．分布式锁处理多机器的资源竞争
异步编排
1． 采用帆软生成模板及指纹合成
组织活动：电子知识竞赛（刚开学 找到大家的共同点 游戏 游戏知识竞赛）
文艺汇演：服装的租赁（班费出一点 拉的赞助出一点 剩下的自费 劝说大家给班费 因为是代表班级出战）、
老年人诈骗
保健品
中奖
温情 装亲人
养老金交社保
ArrayList和LinkedList
ArrayList查找快，增删慢，底层数组，index查找
LinkedList查找慢，增删快，底层链表，开销大，存数据之外还有引用
集合排序底层：
TimeSort：由归并排序（merge sort）和插入排序（insertion sort）组成，
当数组小于一定值时是二分插入排序（binarySort）
归并排序就是一直分，然后排序，最后合并
HashMap内部实现node[]数组
HashMap实现put：
计算key的hash值，看table[i]计算到的位置是否为空，为空直接插入，不为空去添加到链表后面。存在相同key时覆盖value即可
HashMap计算index：
先获取哈希值（哈希算法也叫散列，可以把任意长度值key'通过此算法变换成固定长度的key地址）hashcode，
将hashcode高18位二进制和低18位二进制进行异或运算，得到的结果再和数组长度-1进行与运算
HashMap扩容因子0.75，初始容量16，16*0.75=12，就是在12的时候会扩容至32，且扩容后会重新分配。
如何解决hash冲突
hash冲突就是同一数组下标，所以用链表解决。将新来的数据放在之前的数据的尾节点。而且节点过8之后就会
红黑树（左节点小于根节点，右节点大于根节点）化，提升查找效率。而节点小于6会链化。之所以不在8链化，
是为了防止左右横跳
HashMap的容量是2的倍数
算法需要（n-1）的值尽可能是1，即10000，减一之后是01111，这样计算的值相对离散，避免hash冲突
TreeMap实现sortmap接口，按照key升序排序
为什么用迭代器Iterator
遍历快、安全不暴露内部数据、不过可以用remove
concurrentHashMap线程安全的Hash Map
Collections.unmodifiableCollection(Collection c)方法创建一个只读集合，可以确保集合做参数时不被改变
为什么hashMap适合String、Integer这样的类做key
因为他们都是final修饰的类，保证了key的不可更改性，不会存在获取的hash值不同的情况
自身重写了hashcode()、equals()方法，遵循hashMap的内部规范
d
良好的编码习惯 注释 命名 测试demo
面试官你好，我叫吴昊智，今年26，有三年java开发经验，期间有过小组项目管理经验，就职过两家公司，一家主营房地产交易相关业务，一家主营电商业务。
平时会看博客与技术文档，喜欢研究新技术。个人性格外向开朗，有良好的沟通能力，有良好的编码习惯，对电商、短视频、直播比较熟悉。目前已属于离职阶段。
InnoDB
show profile 查看sql指行情况
explain sql 解析sql
慢查询日志
like前不要用%
索引使用：
全值匹配我最爱
最佳左前缀法则
计算、函数导致索引失效
范围条件右边的列索引失效
is not null无法使用索引，is null可使用索引
关联查询优化
建立索引的时候，应该在从表{被驱动表}上建立！
排序、分组优化
无过滤 不索引！
先排序再分组
多线程的线程池的设计一般也是采用单例模式，这是由于线程池要方便对池中的线程进行控制。
多线程
同步锁 Sync lock
异步锁 分布式锁 redis
lock有condition 创建多把钥匙 await 和 signal 注意finally要unlock 可重入锁 读写锁
- jdk代理 ：通过反射生成代理类，代理类实现接口，所以只能代理接口定义的方法
- CGlib代理：操作字节码生成子类，继承原有的类，所以final修饰的类不能代理，final修饰的方法不能代理
- AOP：springboot默认了用CGlib（配置spring.aop.proxy-target-class=true）
循环依赖 @Lazy 设计之初避免彼此依赖
Java特性:
面向对象（封装，继承，多态）
平台无关性（JVM运行.class文件）
语言（泛型，Lambda）
类库（集合，并发，网络，IO/NIO）
JRE（Java运行环境，JVM，类库）
JDK（Java开发工具，包括JRE，javac，诊断工具）
Java是解析运行吗？
不正确！
1，Java源代码经过Javac编译成.class文件
2，.class文件经JVM解析或编译运行。
（1）解析:.class文件经过JVM内嵌的解析器解析执行。
（2）编译:存在JIT编译器（Just In Time Compile 即时编译器）把经常运行的代码作为"热点代码"编译与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化。
（3）AOT编译器: Java 9提供的直接将所有代码编译成机器码执行。
面向对象：
封装：类 把属性和方法封装
继承：继承父类的属性与方法
多态：List a = new ArrayList(); 父类引用指向子对象
抽象：把类的共同特征抽象出来
八大基本数据类型：
字符类：char
布尔类：boolean
数值类：整数型：byte short int long 浮点型：float double
Integer的默认值是null，int的默认值是0
==和equals()区别
==， 如果是基础数值类型比较的值相等，引用数值的话就是地址值，指向的是否为同一内存
equals，没有重写比较的是对象的引用，重写了比较的是对象的属性值
String被final修饰，不可继承与重写方法
StringBuffer：线程安全（synchronized ）修饰，效率慢
StringBUilder：线程不安全，效率快
Object方法：equals clone hashcode toString wait notify
集合：
ArrayList：动态数组实现，get set 快
LinkedList：链表实现，remove insert 快
集群
读写分离
主从复制（基于读写分离）
分库分表 垂直分表（不常用的字段 大数据的字段分开） 垂直分库（根据业务分库） 水平分表（比如说根据id分开，或者根据时间分开） 水平分库（把表放到不同库）
nginx
反向代理：proxy_pass
负载均衡：upstream
redis持久化：
RDB：redis database, rdb持久化通过快照实现的，达到特定条件，redis将内存中的所有数据以二进制的方式生成一份副本存储在硬盘上。
触发条件：
主动触发：
使用save、bgsave命令。 save会让redis进入阻塞状态，直到快照执行完毕。 bgsave是开一个子线程去执行快照，创建子线程的时候会阻塞，创建完之后正常响应请求，
之后子线程创建快照，替换之前的快照。
被动触发：
save m n 在m秒内有n个键发生改变，redis会触发bgsave操作
fullshall，清空redis的时候也会被动触发bgsave
shutdown命令有一个参数指定是否持久化 save/nosave
主从复制，master会执行bgsave，将rdb文件发送给slave
AOF：append only file，rdb相当于冷备（定时、条件备份），aof相当于热备。当redis突然宕机，内存中部分数据没有写入磁盘，造成部分数据丢失。aof就是解决这一问题，
aof将redis的所有写操作命令存入aof文件中。但是当写入一个键时，后边又删除，就造成了命令冗余，这时候用文件重写。重写也分手动和主动，手动：bgrewriteaof，
主动是配置文件auto-aof-rewrite-min-size，达到指定大小的时候主动重写，auto-aof-rewrite-percentage，指定比率，设置100，是上次重写的2倍才开始重写
rdb与aof：
rdb性能更好，适用于恢复大数据
aof秒级内的数据恢复，数据更完整
所以混合持久化：子线程将前半段的rdb文件写入到aof中，简单来说就是前半段是rdb格式的数据，后半段是aof
aof-use-rdb-preamble=yes
自我介绍
面试官你好，我叫吴昊智，今年26，从事java开发三年，经历了2家公司，过去一直担任Java主力开发，期间有小组项目管理经验，技术栈主要以Java为主，
平时会看博客和技术文档，喜欢研究一些新技术，目前处于离职阶段。
在之前的工作中参与过5个项目的开发，主要任务是负责调研分析需求，代码维护开发，分配子任务工作，平时也会积极跟踪一些线上存在的Bug。
最近一份参与的项目是觅呼购电商，我在本次项目中担任Java研发，主要负责商品详情和订单模块的功能，跟随项目发布了多次迭代，后期也参与过秒杀功能的研发。
这个电商系统，由SpringBoot+SpringCloud框架开发，用到了SpringCloud中gateway、nacos、sentinel、task、Feign、zipkin、Sleuth、组件，注册中心、配置文件采用的nacos，
gateway做网关同时负载均衡、认证授权、限流，feign做服务调用，Sleuth做链路追踪，查询出错服务，sentinel做熔断降级限流，elk做日志采集，rabbitmq做消息管理异步、削峰、解耦
数据库采用mysql5.7同时使用mycat分库分表，缓存采用redis等。目前支持微信、支付宝支付。
springboot的启动原理
互联网 南昌的一些银行办理一些房产抵押的一些
信息交换平台 和政府各部门交换数据 获取分类数据
资金监管 银行资金监管 贷款 办理房产的转移 抵押
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients(basePackages= {"com.atguigu.gmall"})
@FeignClient(value = "service-cart",fallback = CartDegradeFeignClient.class)
openfeign的日志
NONE：默认的，不显示任何日志
BASIC：仅记录请求方法、RUL、响应状态码及执行时间
HEADERS：除了BASIC中定义的信息之外，还有请求和响应的头信息
FULL：除了HEADERS中定义的信息之外，还有请求和响应的正文及元数据
网关 路由 断言 过滤
predicates:
- Path=/payment/lb/** #断言,路径相匹配的进行路由
#- After=2020-03-08T10:59:34.102+08:00[Asia/Shanghai]
#- Cookie=username,zhangshuai #并且Cookie是username=zhangshuai才能访问
#- Header=X-Request-Id, \d+ #请求头中要有X-Request-Id属性并且值为整数的正则表达式
#- Host=**.atguigu.com
#- Method=GET
#- Query=username, \d+ #要有参数名称并且是正整数才能路由
routes:
- id: payment_routh #路由的ID，没有固定规则但要求唯一，建议配合服务名
#uri: http://localhost:8001 #匹配后提供服务的路由地址
uri: lb://cloud-payment-service 根据微服务名 动态路由
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
AP
sentinel
流控：
1秒只能查询一次，超过就快速失败，报默认错误 qps 单机阈值1 流控模式选直接 流控效果选快速失败
流控模式关联 B惹事把A关了 即设置成B一秒只能访问一次，超过把A关闭
流控模式直接 流控效果预热 单机阈值设为10 预热时长5秒 （即5秒内只能一秒10/3=3次请求 预热嘛，用于秒杀开始）
流控模式直接 流控效果排队等待 超时时间20000
熔断降级：
平均响应时间（秒级） rt
异常数（秒级）
异常比例（分钟级）
热点key限流：
配置指定参数的指定值的限流阈值
指定url的限流
自定义限流兜底逻辑方法，@SentinelResource(value = "customerBlockHandler",blockHandlerClass = CustomerBlockHandler.class, blockHandler = "handleException2")
@SentinelResource主管配置出错，运行出错该走异常走异常
sentinel重启规则消失，所以sentinel整合nacos，持久化规则。
sentinel的配置下边加个datasource，指定nacos的dataid、groupid、地址
熔断 防止服务雪崩 返回虚拟mock值 因为服务与服务之间调用太多
限流 防止攻击 高并发 一秒一次请求
{
// 声明对象
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
// Supplier T get();
// 使用异步编排！
CompletableFuture
// 获取到的数据是skuInfo + skuImageList
SkuInfo skuInfo = productFeignClient.getSkuInfo(skuId);
// map 中 key 对应的谁? Thymeleaf 获取数据的时候 $
result.put("skuInfo",skuInfo);
// 返回数据
return skuInfo;
},threadPoolExecutor);
// Consumer void accept(T t);
CompletableFuture<Void> categoryViewCompletableFuture = skuInfoCompletableFuture.thenAcceptAsync((skuInfo -> {
// 获取分类数据
BaseCategoryView categoryView = productFeignClient.getCategoryView(skuInfo.getCategory3Id());
result.put("categoryView", categoryView);
}),threadPoolExecutor);
CompletableFuture<Void> spuSaleAttrCompletableFuture = skuInfoCompletableFuture.thenAcceptAsync((skuInfo -> {
// 获取销售属性+销售属性值
List<SpuSaleAttr> spuSaleAttrListCheckBySku = productFeignClient.getSpuSaleAttrListCheckBySku(skuId, skuInfo.getSpuId());
result.put("spuSaleAttrList", spuSaleAttrListCheckBySku);
}),threadPoolExecutor);
CompletableFuture<Void> mapCompletableFuture = skuInfoCompletableFuture.thenAcceptAsync((skuInfo -> {
// 查询销售属性值Id 与skuId 组合的map
Map skuValueIdsMap = productFeignClient.getSkuValueIdsMap(skuInfo.getSpuId());
// 将这个map 转换为页面需要的Json 对象
String valueJson = JSON.toJSONString(skuValueIdsMap);
result.put("valuesSkuJson", valueJson);
}),threadPoolExecutor);
CompletableFuture<Void> priceCompletableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
// 获取价格
BigDecimal skuPrice = productFeignClient.getSkuPrice(skuId);
// 保存数据
result.put("price", skuPrice);
},threadPoolExecutor);
// 调用热度排名方法
CompletableFuture<Void> hotScoreCompletableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
listFeignClient.incrHotScore(skuId);
},threadPoolExecutor);
// 使用多任务进行组合
CompletableFuture.allOf(
skuInfoCompletableFuture,
categoryViewCompletableFuture,
spuSaleAttrCompletableFuture,
mapCompletableFuture,
priceCompletableFuture,
hotScoreCompletableFuture
).join();
return result;
}
死信
消息的TTL就是消息的存活时间。RabbitMQ可以对队列和消息分别设置TTL。对队列设置就是队列没有消费者连着的保留时间，也可以对每一个单独的消息做单独的设置。超过了这个时间，我们认为这个消息就死了，称之为死信。
如何设置TTL：
我们创建一个队列queue.temp，在Arguments 中添加x-message-ttl 为5000 （单位是毫秒），那所在压在这个队列的消息在5秒后会消失。
2、商品详情模块
2.1 业务参考话术：
商品详情页，就是以购物者的角度展现一个sku的详情信息。这个页面不同于传统的页面，使用者并不是管理员，需要对信息进行查删改查，取而代之的是点击购买、放入购物车、切换颜色等等。另外一个特点就是该页面的高访问量，虽然只是一个查询操作，
但是由于频繁的访问所以我们必须对其性能进行最大程度的优化。所以我们页面数据放入Redis缓存来提高性能，为了防止缓存击穿，我们采用了分布式锁。由于商品详情展示的数据需要要调用多个查询接口，为了提高响应速度，
我们采用线程异步编排的方式进行接口调用。
2.2 模块相关问题：
Redis是这块的重点之一，有关reids的高频问题，详见高频面试题，这里只说项目相关redis常见问题
1）Redis在你们项目中是怎么用的？
商品详情中的数据放入缓存，价格是实时获取的；
单点登录系统中也用到了redis。因为我们是微服务系统，把用户信息存到redis中便于多系统之间获取共用数据；
我们项目中同时也将购物车的信息设计存储在redis中，用户未登录采用UUID作为Key，value是购物车对象；用户登录之后将商品添加到购物车后存储到redis中，key是用户id，value是购物车对象；
因为针对评论这块，我们需要一个商品对应多个用户评论，并且按照时间顺序显示评论，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中；
在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现；
2）缓存击穿解决（分布式锁）
缓存击穿是指对于一些设置了过期时间的key，如果这些key可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。这个时候，需要考虑一个问题：如果这个key在大量请求同时进来之前正好失效，那么所有对这个key的数据查询都落到db，
我们称为缓存击穿。
使用分布式锁，采用redis的KEY过期时间实现
订单有效期是多久，怎么取消订单？
订单有效期为24小时，我们采用rabbitmq的延时队列，在生成订单时，发送延时消息，设置消息24小时后触发，然后监听到这个消息后，进行订单的取消。
2）怎么防止订单重复提交？
在进入结算页面是我们生产了一个流水号，然后保存到结算页面的隐藏元素中一份，Redis中存一份，每次用户提交订单时都检查reids中流水号与页面提交的是否相符，如果相等可以提交，当订单保存以后把后台的流水号删除掉。
那么第二次用户用同一个页面提交的话流水号就会匹配失败，无法重复保存订单。
订单超卖问题怎么解决的？（库存只剩1件商品，多个用户同时下单）
我们采用的是下订单不减库存，只验证库存，在支付成功后再去扣减库存，如果库存扣减失败，通知后台进行补货，如果这个商品不能补货，人工客户介入，和买家进行沟通，给予退款或相应补偿。
如果想实现不超卖，就得在下单时进行库存锁定，（可以使用数据库锁方式）然后减库存操作。
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