07 2025 档案
摘要：这是个很好的问题！在 MySQL 中同时存在短文本类型（CHAR, VARCHAR）和长文本类型（TEXT, MEDIUMTEXT, LONGTEXT）是为了满足不同场景下的需求，实现性能、存储效率和功能之间的最佳平衡。简单来说，短文本类型在存储空间、查询性能、索引效率和功能支持上通常优于长文本类型
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摘要：Redis 处理大键值（BigKey）导致的网络 I/O 问题需要多管齐下，核心思路是减少单次传输的数据量、优化数据结构、改进客户端交互方式以及优化网络配置。以下是一些关键的策略和最佳实践： 🛠 1. 避免或拆分大键值（最根本的解决方案） 识别大Key： 使用 redis-cli --bigkey
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摘要：redis的api分类 redis的模糊查询提高效率? redis如何处理大键值导致的网络io问题？ redis数量累加api，能够保证请求时间超时和保证并发安全，比如因网络抖动导致的重试，进而出现累加的幂等性问题？
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摘要：Redis 中进行模糊查询（例如使用 KEYS pattern 或 SCAN cursor MATCH pattern）本质上效率是相对较低的，尤其是在大型数据集上，因为 Redis 的核心优势在于通过精确键进行 O(1) 复杂度的快速访问，而模糊查询通常需要遍历键空间。 提高 Redis 模糊查询
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摘要：MySQL 支持多种字段类型（也称为数据类型），用于定义表中列可以存储的数据种类。选择合适的类型对于数据完整性、存储效率和查询性能至关重要。主要可以分为以下几大类： 1. 数值类型 (Numeric Types) 整数类型 (Exact-Value): TINYINT: 非常小的整数（1字节，有符号
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摘要：Apache Flink 提供了多层次的 API 体系，从底层的细粒度控制到高层的声明式操作，满足不同场景的需求。以下是 Flink 中最常用的几类 API 及其特点： 一、低级 API（ProcessFunction） 定位：最底层的 API，提供对数据流的细粒度控制，支持状态管理和时间操作，适合
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摘要：Redis 选择使用最小堆（Min-Heap） 而非循环数组（通常指简单固定大小的定时轮/时间轮） 作为其过期键删除策略（过期时间算法）的核心数据结构，主要是基于 Redis 过期键的特性以及对性能和内存效率的权衡。以下是详细分析： 为什么不使用循环数组（简单时间轮）作为核心？ 时间范围与精度问题（
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摘要：单例模式 如何出现项目在很多地方需要创建很多相同的实例，那么就可以考虑用单例和静态方法 为什么不用静态方法而用单例模式？ 两者其实都能实现我们加载的最终目的，但是他们一个是基于对象，一个是面向对象的 属性是通过面向对象（封装，继承，多态，抽象）的编码方式得到的，我们就应该使用单例模式。 为什么不用静
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摘要：在 Java 中，线程的上下文切换是指操作系统在多个线程之间切换时保存当前线程的运行状态（上下文）并恢复目标线程状态的过程。以下是详细解答： 一、切换的内容 上下文切换涉及保存和恢复以下关键信息： 程序计数器（PC）：记录当前线程执行的下一条指令地址。 寄存器状态：包括通用寄
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摘要：Java 8中volatile防止重排序的底层指令解析 在Java 8中，volatile关键字通过插入内存屏障（Memory Barrier）来禁止编译器和处理器对指令进行重排序，从而保证多线程环境下的可见性和有序性。其底层实现的指令因硬件架构（如x86、ARM）而异，具体如下： 一、x86架构下
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摘要：在 Java 8 中，Future 和 CompletableFuture 都是处理异步计算的接口，但它们在功能和使用方式上有显著区别： 1. Future（java.util.concurrent包） 基本定位：表示异步计算的结果（只读视图）。提供基础能力：检查计算是否完成、阻塞获取结果、取消任务
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摘要：http对于报文每一行都有一个分隔符或者说换行符，对于这个换行符进行分割 http的header有一个body协议，可以存储字节数组的一个长度
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摘要：一、启动阶段 首先每个节点先给自己投票，每个节点有个机器id，进行广播比较id大小，最终选出投票数最多的内个 一、启动后master宕机 会给每个节点生成trsanctionId事务id，是全局自增的，每个节点的机器id和事务id一起来做一个权重，进行广播比较id大小，最终选出投票数最多的内个。中间
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摘要：Redisson 的延迟任务（基于 TimerTask）主要依赖 时间轮（HashedWheelTimer） 和 Redis 延迟队列 两种机制实现。其核心原理是通过高效的任务调度算法和 Redis 的持久化能力，实现分布式环境下的延迟任务执行。以下是内部原理的详细解析： ⏱️ 一、时间轮（Hash
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摘要：在Linux服务器上查看MySQL日志的步骤如下，主要分为定位日志文件和查看日志内容两个阶段： 一、定位MySQL日志文件 方法1：通过MySQL配置文件查找 打开MySQL配置文件（通常位于以下路径之一）： bash sudo vi /etc/my.cnf # 最常见 sudo vi /etc/m
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摘要：在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，索引的叶子节点在逻辑上是顺序存储的（通过双向链表连接），但在物理磁盘上不一定是连续的顺序存储。 这是一个非常重要的区别。 以下是详细的解释： 逻辑顺序（通过链表保证）: InnoDB 使用 B+树作为索引结构。 同一个叶子节点层（Level）内的所有叶子
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摘要：在 Java 线程池里，当线程的空闲时间超出所设置的存活时间（keepAliveTime），并且当前线程数量多于核心线程数（corePoolSize）时，超出的线程就会被销毁。这个销毁操作是由线程池本身主动完成的，确切地说，是由线程池内部的工作线程（Worker）自己执行退出操作来实现的。 下面为你
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摘要：在 Java 中，创建对象有以下几种主要方式，每种方式的实现机制和应用场景各有不同： 1. 使用new关键字（最常见方式） 通过new调用构造方法，这是最基本的对象创建方式。 java // 示例 Person person = new Person("Alice", 30); 实现原理： 类加载：
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摘要：RocketMQ 和 Kafka 在持久化机制的设计上存在显著差异，主要体现在存储架构、刷盘策略、复制机制、性能优化和可靠性保障等方面。以下是关键区别的详细分析： 📂 1. 存储架构与文件设计 组件RocketMQKafka 核心存储文件 CommitLog：所有消息按顺序追加写入的物理文件（默认
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摘要：CAS（Compare-And-Swap）操作能保证原子性，但不直接保证顺序性和可见性。它需要配合其他机制（如内存屏障或volatile变量）才能实现完整的并发安全。其核心原理依赖于硬件指令和底层内存模型的支持。以下是详细分析： 1. 原子性（Atomicity） 保证：是 原理：CAS 是一个硬件
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摘要：当 MySQL 出现死锁时，可按照以下步骤进行问题发现、定位和解决： 一、问题发现 监控错误日志MySQL 会在错误日志中记录死锁信息，包括死锁发生的时间、涉及的事务和锁等待关系。 步骤： 执行 SHOW VARIABLES LIKE 'log_error'; 获取错误日志路径。 使用命令实时监控日
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摘要：在 Elasticsearch 中，不重建索引就能添加或修改字段的功能主要依赖于索引映射（mapping）的动态更新能力。以下是不同版本的支持情况和操作方法： 1. 添加新字段（几乎所有版本支持） 动态映射（Dynamic Mapping）：Elasticsearch 默认支持动态添加字段，当索引文
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摘要：以下是RocketMQ、RabbitMQ、Kafka的核心架构组件及层级关系的对比分析，从组件分层模型、数据流路径、高可用设计三个维度展开： 一、组件分层模型对比 MQ类型层级结构核心组件说明 RabbitMQ Producer → Exchange → Queue → Consumer - Exc
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摘要：要解决在n个数中找出1个或多个数的和等于m的问题，可以使用回溯法（深度优先搜索）来枚举所有可能的子集。以下是详细的Java实现： 思路 排序数组：先对数组排序，便于剪枝优化（当当前和超过目标值时提前终止）。 回溯法：从数组起始位置开始，递归地尝试选择或不选择每个数字： 选择当前数字：将其加入当前子集
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摘要：MySQL各版本差异及新功能详解（2025年最新版） 一、核心版本对比与新功能概览 1. MySQL 5.5（2010年） 核心更新： 默认使用InnoDB存储引擎，替代MyISAM成为默认引擎。 支持半同步复制，提升数据一致性。 性能优化，如查询优化器改进。 新功能： 引入分区表、事件调度器和插件
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摘要：有张表，字段有商品id、订单id、用户id、付款金额等，要统计每个用户每个月的订单数和合计付款金额，你会怎么实现，你说sql拿group by过滤一遍用户id，还是会涉及到对表的聚合，可能会出现查询速度很慢的问题，怎么优化
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摘要：有张表，字段有商品id、订单id、用户id、付款金额等，要统计每个用户每个月的订单数和合计付款金额，你会怎么实现，你说sql拿group by过滤一遍用户id，还是会涉及到对表的聚合，可能会出现查询速度很慢的问题，怎么优化 针对统计用户每月订单数和金额的需求及性能优化，以下是分步解决方案： 一、基础
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摘要：@Configuration 与 @Component 的本质区别 在 Spring 框架中，@Configuration和@Component虽然都是用于组件扫描的注解，但它们的设计目的和处理机制有本质区别： @Configuration 类会被 CGLIB 代理：Spring 会为@Config
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摘要：1-7基础铺垫Spring：Initializer初始化意思就是： 一个空房子里面什么都没有，往里面放点东西 spi机制：tomcat实现servlet规范要实现一个ServletContainerInitializer接口，spi里面写着自己实现上面接口的位置，springs实现web.xml里面
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摘要：在 Java 程序员面试中，回答 “职业规划” 时，既要展现对技术的深耕意愿，也要体现清晰的成长路径，同时需与应聘岗位的发展方向相契合。以下是具体的回答思路和示例，可根据自身情况调整： 核心回答逻辑 短期（1-3 年）：掌握公司业务基础和链路，融入团队聚焦 “成为资深 Java 工程师”，强调对 J
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摘要：在面试中回答 “如何学习新技术或开发语言” 时，展现出结构化的学习思路、主动解决问题的能力以及学以致用的意识，能体现专业性。以下是具体的回答框架和要点，可结合自身经历调整： 一、开篇：明确学习的核心原则（体现底层逻辑） “我学习新技术或语言时，会遵循‘先理解核心价值，再落地实践，最后体系化沉淀’的思
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摘要：ShardingSphere 作为一款分布式数据分片中间件，其核心处理流程 “解析 -> 路由 -> 改写 -> 执行 -> 归并” 环环相扣，每个节点都承担着关键职责，共同实现对分布式数据库的透明化操作。以下是各流程节点的具体目的： 1. 解析（Parsing） 目的：将用户输入的 SQL 语句转
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摘要：一、设计背景与核心目标 ConcurrentHashMap 在统计元素数量时（如 size() 方法），若直接使用 AtomicLong 会导致以下问题： CAS 竞争激烈：高并发下多个线程频繁竞争同一变量，导致大量 CAS 失败和重试，性能急剧下降 伪共享（False Shar
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摘要：MongoDB 的分片集群通过将大型数据集水平拆分（分片）并分布在多个服务器（分片）上来实现扩展。分片键的选择和配置是分片集群设计中最关键、影响最深远的决策，它直接决定了数据如何分布、集群如何扩展以及查询性能。 一、分片键的核心原理 数据分区： MongoDB 使用分片键的值来决定一个文档应该存储在
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摘要：ShardingSphere 提供了多种分布式主键生成器（Key Generator），以满足不同场景下的全局唯一 ID 需求。根据其实现机制和版本演进，主要分为以下几类： ⚙️ 一、内置基础生成器 UUID 特点：生成 32 位字符串（如 550e8400-e29b-41d4-a716-44665
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摘要：MongoDB 的集群化主要依赖其原生架构（副本集和分片集群），不需要额外中间件（如 Redis Cluster 所需的 Proxy 或 Zookeeper）。其核心组件均属于 MongoDB 自身生态，部署时直接使用 MongoDB 官方提供的二进制程序即可。 以下是关键原理、版本建议及组件说明：
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摘要：Sharding分库分表在提升数据库扩展性的同时，确实存在部分SQL语法不兼容的情况，这些限制在不同版本中逐步优化。以下是主要问题的版本演进及解决情况： 📌 一、常见不支持的SQL类型及版本演变 UNION/UNION ALL 不支持版本：1.5.4.1 2、3.0.0 13 解决版本：4.x 部
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摘要：Elasticsearch（简称 ES）是一款基于 Lucene 的分布式搜索引擎，其底层原理围绕分布式架构、倒排索引、实时搜索、数据分片与副本等核心机制展开。以下从多个维度详细解析其底层原理： 一、核心架构与组件 节点与集群 节点（Node）：ES集群由多个节点组成，每个节点承担不同角色： 主节点
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摘要：Elasticsearch 的调优是一个涉及多个层面的复杂过程，需要根据具体的应用场景、数据量、查询负载和硬件资源进行针对性优化。以下是一些关键的调优方向和策略： 一、基础架构与硬件优化 硬件资源： 内存： ES 重度依赖内存（尤其是 JVM Heap 和 OS Filesystem Cache）。
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摘要：好的，并行和并发是两个经常被混淆但本质不同的概念，尤其在多任务处理和编程领域。它们的核心区别在于任务是否在同一时刻真正地同时执行。 以下是它们的详细区别： 并发： 定义： 并发指的是系统有能力处理多个任务。这些任务在逻辑上同时推进，但它们不一定在同一物理时刻执行。 执行方式： 在单个处理器（单核 C
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摘要：网络抖动导致MQ消息丢失通常出现在以下场景中，这些场景或直接造成网络不稳定，或放大了网络抖动的影响： 一、核心网络问题场景 跨地域/公网传输 生产者/消费者与Broker部署在不同地域（如跨国通信），公网线路不稳定、高延迟或丢包。 典型场景：国内服务向海外AWS SQS发消息时遭遇国际出口波动。 云
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摘要：判断一个程序是 I/O 密集型还是 CPU 密集型，主要通过观察程序运行时主要消耗的资源是 CPU 计算时间还是等待 I/O 操作（如磁盘读写、网络传输）的时间。以下是几种常用的判断方法和观察指标： 🔍 核心判断方法 监控 CPU 利用率： CPU 密集型： 程序运行时，CPU 利用率持续很高（接
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摘要：有a ，b ，c 建立复合索引，select * from table where a = 1 and c = 2 会用到索引么？ 最左前缀原则：MySQL 的复合索引遵循最左匹配特性，即只有从索引最左侧字段开始的连续字段组合才能有效利用索引。在这个复合索引中，有效前缀包括 (a)、(a, b) 和
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摘要：在 Spring 框架中，事务管理是数据持久化操作的重要保障，主要分为编程式事务和声明式事务两种实现方式，而显式事务和隐式事务则是更广义的分类概念。以下是它们的区别和联系： 1. 显式事务（Explicit Transaction） 概念：显式事务是指开发者手动编写代码来管理事务的开始、提交或回滚，
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摘要：java.sql.Statement#clearBatch作用是什么？ 1. 核心功能 清空批处理队列：当通过 addBatch() 方法将多个 SQL 语句添加到批处理队列后，调用 clearBatch() 会立即移除所有已缓存的 SQL 命令，释放相关内存资源 避免重复执行
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摘要：在ShardingSphere中，当所有表的主键依赖集中式序列表生成时，需通过以下机制保证高并发场景下的主键唯一性和一致性： 1. 分段批量获取主键（推荐方案） 原理：预先从序列表批量获取一段主键值到内存，本地分配后用完再获取新段，减少数据库访问频率。实现步骤： 配置ShardingSphere主键
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