随笔分类 - 八股
摘要：笔者本来是想要自己去研读美团的文章(https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html)，去实现一个动态线程池，虽然最后没有成功，因为发现已经有大佬写好了，我们只需要引入依赖就可以了，但是通过这篇文章，我也
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摘要：修饰成员变量：被 static 修饰的成员变量属于类，而不属于类的某个具体对象，它在内存中只有一份，被所有该类的对象共享。例如， public static int count; 定义了一个静态变量 count ，可通过 类名.count 的方式访问。 修饰成员方法：静态方法同样属于类，可直接通过类
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摘要：RabbitMQ消息丢失可能发生在生产端、队列和消费端，以下是针对不同环节消息丢失的解决办法： 生产端消息丢失 事务机制：在发送消息时，将信道设置为事务模式。生产者发送消息后，若事务提交成功，则消息发送成功；若事务回滚，则消息发送失败，可进行重试。 确认机制（publisher confirm）：生
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摘要：Redis之所以速度快，主要有以下几个原因： 内存存储 Redis将数据存储在内存中，内存的读写速度比传统的磁盘存储快得多，这使得Redis可以在短时间内处理大量的读写请求。 单线程架构 Redis采用单线程模型来处理客户端的请求，避免了多线程环境下的线程切换和锁竞争开销，提高了执行效率。同时，Re
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摘要：Git是一款分布式版本控制系统，其底层原理主要涉及以下几个方面： 对象存储 Git把所有数据都存储为对象，主要有四种类型：blob（存储文件内容）、tree（存储目录结构和文件信息）、commit（包含提交信息、作者、提交时间等，通过指针指向对应的tree对象）和tag（用于给特定的提交打标签）。
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摘要：Redis的淘汰策略有以下几种： 1. volatile-lru（最近最少使用）：从已设置过期时间的键中，选择最近最少使用的键进行淘汰。 2. volatile-ttl：从已设置过期时间的键中，选择剩余生存时间最短的键进行淘汰。 3. volatile-random：从已设置过期时间的键中，随机选择
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摘要：线程池的主要参数： corePoolSize（核心线程数）：线程池中一直存活的线程数量，即使它们处于空闲状态也不会被销毁。 maximumPoolSize（最大线程数）：线程池中允许的最大线程数量，包括空闲状态的线程和正在执行任务的线程。 workQueue（工作队列）：存放等待执行的任务的队列。当
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摘要：原子性(Atomicity)的实现 实现机制：Undo Log（回滚日志） Undo Log记录：当事务对数据进行修改时，InnoDB 会先记录修改前的数据到 Undo Log 回滚操作：如果事务失败需要回滚，引擎会使用 Undo Log 将数据恢复到事务开始前的状态 多版本控制：Undo Log
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摘要：ZGC是一种垃圾回收器，由Oracle开发，主要用于Java虚拟机（JVM）中，以下是其相关介绍 特点### 低延迟：ZGC采用了多种优化技术，如染色指针、读屏障等，能够实现几乎停顿时间为零的垃圾回收，大大降低了应用程序的停顿时间。 高吞吐量：在保证低延迟的同时，ZGC也能维持较高的吞吐量，不会因为
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摘要：以下是一些会出现Full GC的情况以及对象进入老年代的条件： 出现Full GC的情况 老年代空间不足：当老年代中剩余空间无法满足新对象的分配需求时，就会触发Full GC，以回收老年代中的垃圾对象，释放空间。 持久代（元空间）空间不足：在Java 7及之前的版本中，持久代用于存储类的元数据等信息
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摘要：频繁Full GC会导致应用程序停顿时间过长，影响性能。定位问题可从以下几个方面入手： 内存分配与使用 检查堆内存大小设置：查看是否堆内存设置过小，无法满足应用程序的内存需求，可通过 -Xmx 和 -Xms 参数调整。 分析内存泄漏：使用内存分析工具如MAT、JProfiler等，检查是否存在对象引
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摘要：使用 EXPLAIN 查看执行计划 作用：分析查询优化器选择的执行计划，包括索引使用、表连接顺序等。 语法：EXPLAIN SELECT * FROM 表名 WHERE 条件; 输出关键字段： type：访问类型（如ALL全表扫描、INDEX索引扫描、ref非唯一索引等）。 key：实际使用的索引。
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摘要：优点： 解耦，生产者和消费者无需直接交互，通过消息队列进行通信，降低系统模块间的耦合度。在项目中，判题服务与其他模块可独立开发、维护和扩展。 异步处理，能提高系统响应速度，将耗时操作异步化。比如提交判题请求后，系统无需等待判题完成，可立即返回响应，判题任务在后台由RabbitMQ调度执行。 削峰填谷
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摘要：布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效判断一个元素是否在集合中。它的优势在于空间效率和查询时间都远超一般的数据结构，但存在一定的误判率。 原理：布隆过滤器本质上是由一个长度为m的位数组（初始值都为0）和k个哈希函数组成。当一个元素加入集合时，通过k个哈希函数对该元素进行
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摘要：登录时，系统验证用户身份生成JWT令牌。在后续请求中，拦截器获取令牌，解析出用户信息和权限标识。然后把权限信息存入ThreadLocal，方便在业务处理线程内随时获取。比如，在涉及到访问不同模块功能时，像赛事系统的管理功能，先从ThreadLocal中获取权限，判断当前用户是否有对应权限。若为管理员
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摘要：用户首次登录 1、用户在客户端输入账号和密码，点击登录按钮，客户端将账号和密码发送到服务器端。 2、服务器端接收到请求后，对账号和密码进行验证。 3、如果验证通过，服务器生成 Token ，并将 Token 与当前线程进行关联。可以使用 ThreadLocal 来存储 Token ， 如 Threa
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摘要：识别热点数据通常可通过以下几种方法： 基于访问频率统计：利用日志记录或专门的监控工具，统计一段时间内每个数据项的访问次数。设定一个阈值，当某个数据项的访问次数超过该阈值时，将其视为热点数据。例如，通过分析服务器的访问日志，统计不同数据请求的频率，对于访问频率较高的数据库记录、文件或缓存对象等，标记为
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摘要：在高并发情况下，互斥锁的性能会受到一定影响，具体如下： 性能影响 竞争开销：当多个线程同时竞争互斥锁时，未获取到锁的线程会被阻塞，这会导致上下文切换，增加系统开销。上下文切换需要保存和恢复线程的执行状态，涉及到 CPU 寄存器的读写等操作，频繁的上下文切换会消耗大量的 CPU 时间，降低系统性能。
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摘要：缓存击穿问题概述 缓存击穿指的是某个热点数据的缓存过期瞬间，大量请求同时访问该数据，这些请求会直接穿透缓存，打到数据库上，从而给数据库带来巨大压力，甚至可能导致数据库崩溃。逻辑过期和互斥锁是两种解决缓存击穿问题的有效策略，下面分别介绍它们的工作原理以及如何配合工作。 逻辑过期解决缓存击穿问题的原理
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摘要：确定随机 TTL 的取值范围的 1、基于业务数据的更新频率 首先要分析业务数据的更新特性。如果数据更新较为频繁，那么 TTL 的取值范围应该相对较小。例如，股票价格数据，其价格可能每分钟甚至每秒都在变动，此时 TTL 可以设置在数秒到几分钟的范围，如 5 - 60 秒。这样可以保证缓存数据能及时反映
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