https://blog.csdn.net/luomao2012/article/details/122445060
    springcloud常用组件
    一共有7个：
    注册中心：Eureka、nocits
    熔断器
    路由
    Feign远程调用
    配置中心
    消息总线
    网关
    springboot的常用注解
    @RestCollection
    @SpringBootApplication
    @MapperCan
    @Service
    @Autowired
    @Transaction
    @RequestBody
    @ResponseBody
    @RequsetParm
    @Bean
    @Configuration
    @EnableAutoConfiguration
    @RequestMapping
    @Conponent
    @ComponentScan


    springmvc和springboot的关系

    SpringMVC是集合了stuts2和Spring的整合
    是web层的mvc框架代替了servlet

    SpringBoot是一个微服务框架延续了spring的AOP和IOC简化了应用的开发和部署
    使用SpringBoot是简化创建，运行，调试，部署
    嵌入了Tomcat
    绝对没有代码生成和xml编写

    谈谈对spring的理解
    spring是一个开源容器框架，可以接管web层、业务层、dao层、持久层的组件，冰鞋可以配置各种bean和维护bean与bean之间的关系
    核心就是IOC控制反转和AOP切面编程，简单来说就是一个分层的轻量级开源框架

    spring的ioc、di、aop分别是什么，ioc和di有什么关系
    IOC是一设计模式，是一种思想，相当于容器

    DI：
    依赖注入 ：
    构造器注入
    属性注入
    方法注入

    AOP是切面编程 完善了Spring的依赖注入DI

    什么是事务
    事务一般是指要做的和正在做的事情

    事务的四大特性和隔离级别

    事务有四大特性：
    原子性：一个事务中的操作，要么都做，要么都不做
    隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰
    一致性：如果有两个数据源，那么提交了事务就要保证这两个事务的一致性
    持久性：持久性也称为永久性，一旦提交了事务，那儿么这个数据改变就是永久的，不可逆转的

    悲观锁和乐观锁的区别和应用场景
    乐观锁：每次获取数据的时候，都不会担心数据被修改，所以每次获取数据的时候都不会进行加锁，但是在更新数据的时候需要判断该数据是否被别人修改过，如果数据被其他线程修改，则不进行数据更新，如果数据没有被其他线程修改，则进行数据更新，由于数据没有进行加锁，期间该数据可以被其他线程进行读写操作。

    悲观锁: 每次获取数据的时候，都会担心数据被修改，所以每次获取数据的时候都会进行加锁，确保在自己使用的过程中数据不会被人修改，使用完成后进行数据解锁，由于数据进行加锁，期间对该数据进行读写的其他线程都会进行等待

    应用场景：
    悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量

    乐观送：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量

    redis的数据类型，持久化方式
    Redis中最基本的数据存储结构都是以string作为基础去存储的

    String: 字符串，应用场景，登陆验证码

    Hash ： 应用场景：保存用户信息：Token

    List：特点：用来存储多个有序的字符串，每个字符串又称为元素，优点：列表是一种比较灵活的数据结构，应用场景;可以简单模拟消息队列

    Set ：特点：用来保存多个字符串，但是和列表不同的是set不允许有重复的元素，并且集合中的元素都是无序的，redis除了支持集合的增删查改之外，还提供了多个集合交集、并集、差集。应用场景：在项目中上传图片功能中，将上传的图片地址保存在redis的set集合中，通过set集合可以计算差集、判断垃圾图片、定时清理垃圾图片

    zset （有序集合）
    特点：保留了set集合的特性，但是zset集合是可以排序的，但是和列表的索引是不一样的，zset给每个元素设置一个分数score，按照分数进行排序，列表的索引是不可重复的，但是zset的分数数可以重复的
    应用场景：排行榜、视频播放量、点赞数等等

    image.png

    redis中过期键的删除策略：
    1.定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，当键在过期时间的时候自动删除该键
    2.惰性删除：放任过期时间不管，每次从redis中获取该键的时候，都会检查该键是否过期，如果过期了就是删除，去过过期就返回该键
    3.定期删除：每一段时间检查一次、即使键已经过期，但是还没有到定期检查的时间，也不会删除键，到了定期时间，程序就会检查所有的键是否过期，将已过期的键删除

    redis持久化机制
    redis有两种持久化机制，RDB和AOF

    RDB持久化机制：通过数据集快照的方式，在某个时间点，将redis中所有的键值对写入一个临时文件，持久化结束之后，用这个临时文件替换上次持久化的文件，达到数据恢复的效果

    优点：
    1.只有一个rdb文件，方便持久化
    2.容灾性好，一个文件可以安全的保存到磁盘
    3.性能最大化，使用子进程来完成写的操作，而主进程继续处理命令，所以IO最大化，保证了redis的高性能
    4.数据集较大的时候，比ADF启动效率高

    缺点：
    数据安全性低（RDB是间隔一段时间才进行持久化，如果在此期间，redis发生故障，会导致数据丢失，所以这种方式更适合对数据要求不严谨的时候使用）

    适用场景：
    适用于对数据要求不是很严谨的时候使用

    AOF持久化方式：所有的命令记录以redis命令请求协议的格式持久化保存为aof文件
    优点：
    1.数据安全，配置appendfsync属性实现持久化，每进行一次命令操作，都会记录到aop文件中一次
    2.通过append方式写入文件，及时redis宕机，也可以redis-check-aof工具解决数据一致性问题

    缺点：
    1.AOF文件比ROB文件大，恢复速度慢
    2.数据集较大的时候，比RDB启动效率低

    适用场景：
    使用于对数据要求比较高的时候使用

    redis缓存穿透、雪崩、击穿
    缓存击穿：
    redis中的一个key过期了，同一个key的请求过多，同一时间打到数据库上，就会造成缓存击穿
    雪崩：
    redis中的多个key过期了，多个请求打到redis上，就会遭成雪崩
    击穿：
    redis和数据库中没有的key，打到数据库上就是击穿

    java的基本数据类型
    一共八个基本数据类型
    int
    double
    short
    flort
    boolean
    char
    long
    byte

    arraylist和linkedlist

    arraylist：
    采用数组结构：增删快，查询慢
    linkedlist：
    采用链表结构：增删慢，查询快

    hashtable和hashmap

    1.作者不同
    2.产生时间不同：hashtable发型于jdk1.0，hashmap发行与jdk1.2
    3.线程安全不同：hashtable在多线程下不用考虑死锁问题，在底层实现。hashmap在多线程下会出现死锁问题，需要处理
    4.hashtable不允许出现key和value为null值，key为null会报空指针异常，因为底层用了key调用方法，value为null时，底层判断了是否为null，为null抛出异常
    hashmap允许出现一个key为null的值，多个value为null的值。get方法直接取出
    5.对外提供的接口不同
    6.父类不同：hashtable的父类是：dictionary ； hashmap的父类是：abstractMap
    7.遍历方式内部实现不同
    8.初始容量大小和每次扩充容量大小不同：hashtable初始化容量是11，每次扩容 是 2n+1； hashmap初始化容量是16，每次扩容是是2n
    9.计算hash值的方法不同

    jvm内存溢出

    1.java堆溢出：只要不断new 对象，并且避开垃圾回收机制，就会导致java堆内存溢出

    2.虚拟机栈和本地方法栈溢出
    在单个线程下，无论是栈帧太大，还是虚拟机栈内存太小，都会导致内存溢出
    在多个线程下，无法取消多线程和更换64位虚拟机时，只能通过减少栈帧和减少最大堆来换取更多的线程

    3.方法区和运行时常量池溢出

    4.本机内存直接溢出

    jvm调优

    JVM调优目标：使用较小的内存占用来获得较高的吞吐量或者较低的延迟
    程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题，比如cpu load 过高、请求延迟、tps降低等，甚至出现内存泄露（每次垃圾收集使用的时间越来越长，垃圾收集频率越来越高，每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少）、内存溢出导致系统崩溃，因此需要对JVM进行调优，使得程序在正常运行的前提下，获得更高的用户体验和运行效率。
    这里有几个比较重要的指标：
    内存占用：程序正常运行需要的内存大小
    延迟：由于垃圾收集而引起的程序停顿时间
    吞吐量：用户程序运行时间占用户程序和垃圾收集占用总时间的对值
    当然，和CAP原则一样，同时满足一个程序内存占用小、延迟低、高吞吐量是不可能的，程序的目标不同，调优时所考虑的方向也不同，在调优之前，必须要结合实际场景，有明确的优化目标，找到性能瓶颈，对瓶颈有针对性的优化，最后进行测试，通过各种监控工具确认调优或的结果是否符合目标

    JVM调优工具：
    调优可以依赖，参考的数据有系统运行日志、堆栈错误信息、gc日志、线程快照、堆转储快照等，
    系统运行日志：系统优化日志就是在程序代码中打印出的日志、描述了代码级别的系统运行轨迹（执行的方法、入参、返回值等），一般系统出现问题，系统运行日志是首先要查看的日志
    堆栈错误信息：当系统出现异常后，可以根据堆栈信息初步定位问题所在，比如根据“java.lang.OutOfMemoryError;java.heep.space”可以判断是堆内存溢出；根据“java.lang.StackOverflowErroe”可以-判断是栈溢出“java.lang.OutOfMemoryError;ParmGenspace”可以判断是方法区溢出等
    GC日志：程序启动时用-XX：+OrintGCDetails和-Xloggc/data/jvm/gc.log 可以在程序运行时把gc的详细过程记录下来，或者直接配置“-verbose:gc”参数把gc日志打印到控制台，通过记录的gc日志可以分析每块内存区域gc的频率、时间等，从而发现问题，进行针对性的优化
    线程快照：顾名思义，根据线程快照可以看到线程在某一时刻的状态，当系统中可能存在请求超时、死循环、死锁等情况时，可以根据线程快照来进一步确认问题。通过执行虚拟机自带的“jstackpid”命令，可以dump出当前进程中的快照信息，更详细的使用和分析网上有hen’duo’l

    创建线程的方式
    线程池有几种
    mysql的引擎有几种
    两种引擎：
    InnoDB
    MyISAM

    项目中有没有设计表，都有哪些字段
    sql优化
    eureka和nacos的区别
    项目中用到什么设计模式，单例有几种
    SpringMVC的执行流程
    mybatis的$和#
    mybatis一级缓存和二级缓存的区别
    为什么要用es，es的倒排索引是什么
    rabiitmq的模式有几种
    单点登录有状态和无状态的区别
    双亲委派机制
    spring中@Autowired和@Resource的区别
    mysql底层数据结构
    BTree和B+Treee的区别
    hash的实现原理