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@ -21,6 +21,13 @@
<a href="https://xiaozhuanlan.com/javainterview?rel=javaguide"><img src="https://img.shields.io/badge/Java-面试指南-important" alt="投稿"></a>
</p>
<h3 align="center">Sponsor</h3>
<p align="center">
<a href="https://study.163.com/topics/JavaGuide/" >
<img src="https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-7/WechatIMG1.png"width="" style="margin: 0 auto;"/>
</a>
</p>
推荐使用 https://snailclimb.top/JavaGuide/ 在线阅读(访问速度慢的话,请使用 https://snailclimb.gitee.io/javaguide )在线阅读内容本仓库同步一致。这种方式阅读的优势在于有侧边栏阅读体验更好Gitee pages 的访问速度相对来说也比较快。
## 目录
@ -142,7 +149,8 @@
### MySQL
* **[MySQL 学习与面试](docs/database/MySQL.md)**
* **[【推荐】MySQL/数据库 知识点总结](docs/database/MySQL.md)**
* **[阿里巴巴开发手册数据库部分的一些最佳实践](docs/database/阿里巴巴开发手册数据库部分的一些最佳实践.md)**
* **[一千行MySQL学习笔记](docs/database/一千行MySQL命令.md)**
* [MySQL高性能优化规范建议](docs/database/MySQL高性能优化规范建议.md)
* [数据库索引总结](docs/database/MySQL%20Index.md)
@ -209,6 +217,7 @@
* **[【备战面试4】Github上开源的Java面试/学习相关的仓库推荐](docs/essential-content-for-interview/PreparingForInterview/JavaInterviewLibrary.md)**
* **[【备战面试5】如果面试官问你“你有什么问题问我吗”时你该如何回答](docs/essential-content-for-interview/PreparingForInterview/如果面试官问你"你有什么问题问我吗?"时,你该如何回答.md)**
* **[【备战面试6】美团面试常见问题总结附详解答案](docs/essential-content-for-interview/PreparingForInterview/美团面试常见问题总结.md)**
* **[【备战面试7】一些刁难的面试问题总结](https://xiaozhuanlan.com/topic/9056431872)**
### 常见面试题总结
@ -242,8 +251,7 @@
### 实战项目推荐
- [onemall](https://github.com/YunaiV/onemall) : mall 商城,基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈,是 Spring Boot + Dubbo 。未来,会重构成 Spring Cloud Alibaba 。
-
- [Github 上热门的 Spring Boot 项目实战推荐](docs/data/spring-boot-practical-projects.md)
### Github 历史榜单

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@ -0,0 +1,66 @@
最近经常被读者问到有没有 Spring Boot 实战项目可以学习,于是,我就去 Github 上找了 10 个我觉得还不错的实战项目。对于这些实战项目,有部分是比较适合 Spring Boot 刚入门的朋友学习的,还有一部分可能要求你对 Spring Boot 相关技术比较熟悉。需要的朋友可以根据个人实际情况进行选择。如果你对 Spring Boot 不太熟悉的话,可以看我最近开源的 springboot-guidehttps://github.com/Snailclimb/springboot-guide 入门(还在持续更新中)。
### mall
- **Github地址** [https://github.com/macrozheng/mall](https://github.com/macrozheng/mall)
- **star**: 22.9k
- **介绍**: mall项目是一套电商系统包括前台商城系统及后台管理系统基于SpringBoot+MyBatis实现。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。
### jeecg-boot
- **Github地址**[https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot](https://github.com/zhangdaiscott/jeecg-boot)
- **star**: 6.4k
- **介绍**: 一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台采用最新技术前后端分离架构SpringBoot 2.xAnt Design&VueMybatisShiroJWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成无需写任何代码绝对是全栈开发福音 JeecgBoot的宗旨是提高UI能力的同时,降低前后分离的开发成本JeecgBoot还独创在线开发模式No代码概念一系列在线智能开发在线配置表单、在线配置报表、在线设计流程等等。
### eladmin
- **Github地址**[https://github.com/elunez/eladmin](https://github.com/elunez/eladmin)
- **star**: 3.9k
- **介绍**: 项目基于 Spring Boot 2.1.0 、 Jpa、 Spring Security、redis、Vue的前后端分离的后台管理系统项目采用分模块开发方式 权限控制采用 RBAC支持数据字典与数据权限管理支持一键生成前后端代码支持动态路由。
### paascloud-master
- **Github地址**[https://github.com/paascloud/paascloud-master](https://github.com/paascloud/paascloud-master)
- **star**: 5.9k
- **介绍**: spring cloud + vue + oAuth2.0全家桶实战,前后端分离模拟商城,完整的购物流程、后端运营平台,可以实现快速搭建企业级微服务项目。支持微信登录等三方登录。
### vhr
- **Github地址**[https://github.com/lenve/vhr](https://github.com/lenve/vhr)
- **star**: 10.6k
- **介绍**: 微人事是一个前后端分离的人力资源管理系统项目采用SpringBoot+Vue开发。
### One mall
- **Github地址**[https://github.com/YunaiV/onemall](https://github.com/YunaiV/onemall)
- **star**: 1.2k
- **介绍**: mall 商城,基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈,是 Spring Boot + Dubbo 。未来,会重构成 Spring Cloud Alibaba 。
### Guns
- **Github地址**[https://github.com/stylefeng/Guns](https://github.com/stylefeng/Guns)
- **star**: 2.3k
- **介绍**: Guns基于SpringBoot 2致力于做更简洁的后台管理系统完美整合springmvc + shiro + mybatis-plus + beetl!Guns项目代码简洁注释丰富上手容易同时Guns包含许多基础模块(用户管理角色管理部门管理字典管理等10个模块),可以直接作为一个后台管理系统的脚手架!
### SpringCloud
- **Github地址**[https://github.com/YunaiV/onemall](https://github.com/YunaiV/onemall)
- **star**: 1.2k
- **介绍**: mall 商城,基于微服务的思想,构建在 B2C 电商场景下的项目实战。核心技术栈,是 Spring Boot + Dubbo 。未来,会重构成 Spring Cloud Alibaba 。
### SpringBoot-Shiro-Vue
- **Github地址**[https://github.com/Heeexy/SpringBoot-Shiro-Vue](https://github.com/Heeexy/SpringBoot-Shiro-Vue)
- **star**: 1.8k
- **介绍**: 提供一套基于Spring Boot-Shiro-Vue的权限管理思路.前后端都加以控制,做到按钮/接口级别的权限。
### newbee-mall
最近开源的一个商城项目。
- **Github地址**[https://github.com/newbee-ltd/newbee-mall](https://github.com/newbee-ltd/newbee-mall)
- **star**: 50
- **介绍**: newbee-mall 项目是一套电商系统,包括 newbee-mall 商城系统及 newbee-mall-admin 商城后台管理系统,基于 Spring Boot 2.X 及相关技术栈开发。 前台商城系统包含首页门户、商品分类、新品上线、首页轮播、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单结算、订单流程、个人订单管理、会员中心、帮助中心等模块。 后台管理系统包含数据面板、轮播图管理、商品管理、订单管理、会员管理、分类管理、设置等模块。

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@ -1,7 +1,5 @@
点击关注[公众号](#公众号)及时获取笔主最新更新文章并可免费领取本文档配套的《Java面试突击》以及Java工程师必备学习资源。
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- [书籍推荐](#书籍推荐)
- [文字教程推荐](#文字教程推荐)
- [视频教程推荐](#视频教程推荐)
@ -288,6 +286,25 @@ InnoDB 存储引擎在 **分布式事务** 的情况下一般会用到 **SERIALI
详细内容可以参考: MySQL大表优化方案: [https://segmentfault.com/a/1190000006158186](https://segmentfault.com/a/1190000006158186)
### 解释一下什么是池化设计思想。什么是数据库连接池?为什么需要数据库连接池?
池话设计应该不是一个新名词。我们常见的如java线程池、jdbc连接池、redis连接池等就是这类设计的代表实现。这种设计会初始预设资源解决的问题就是抵消每次获取资源的消耗如创建线程的开销获取远程连接的开销等。就好比你去食堂打饭打饭的大妈会先把饭盛好几份放那里你来了就直接拿着饭盒加菜即可不用再临时又盛饭又打菜效率就高了。除了初始化资源池化设计还包括如下这些特征池子的初始值、池子的活跃值、池子的最大值等这些特征可以直接映射到java线程池和数据库连接池的成员属性中。——这篇文章对[池化设计思想](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTA0Njk0OA==&mid=2247485679&idx=1&sn=57dbca8c9ad49e1f3968ecff04a4f735&chksm=cea24724f9d5ce3212292fac291234a760c99c0960b5430d714269efe33554730b5f71208582&token=1141994790&lang=zh_CN#rd)介绍的还不错,直接复制过来,避免重复造轮子了。
数据库连接本质就是一个 socket 的连接。数据库服务端还要维护一些缓存和用户权限信息之类的 所以占用了一些内存。我们可以把数据库连接池是看做是维护的数据库连接的缓存,以便将来需要对数据库的请求时可以重用这些连接。为每个用户打开和维护数据库连接,尤其是对动态数据库驱动的网站应用程序的请求,既昂贵又浪费资源。**在连接池中,创建连接后,将其放置在池中,并再次使用它,因此不必建立新的连接。如果使用了所有连接,则会建立一个新连接并将其添加到池中。**连接池还减少了用户必须等待建立与数据库的连接的时间。
### 分库分表之后,id 主键如何处理?
因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,这样是不对的,我们需要一个全局唯一的 id 来支持。
生成全局 id 有下面这几种方式:
- **UUID**:不适合作为主键,因为太长了,并且无序不可读,查询效率低。比较适合用于生成唯一的名字的标示比如文件的名字。
- **数据库自增 id** : 两台数据库分别设置不同步长生成不重复ID的策略来实现高可用。这种方式生成的 id 有序,但是需要独立部署数据库实例,成本高,还会有性能瓶颈。
- **利用 redis 生成 id :** 性能比较好,灵活方便,不依赖于数据库。但是,引入了新的组件造成系统更加复杂,可用性降低,编码更加复杂,增加了系统成本。
- **Twitter的snowflake算法** Github 地址https://github.com/twitter-archive/snowflake。
- **美团的[Leaf](https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html)分布式ID生成系统** Leaf 是美团开源的分布式ID生成器能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全里面也提到了几种分布式方案的对比但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。感觉还不错。美团技术团队的一篇文章https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html 。
- ......
### 一条SQL语句在MySQL中如何执行的
[一条SQL语句在MySQL中如何执行的](<https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTA0Njk0OA==&mid=2247485097&idx=1&sn=84c89da477b1338bdf3e9fcd65514ac1&chksm=cea24962f9d5c074d8d3ff1ab04ee8f0d6486e3d015cfd783503685986485c11738ccb542ba7&token=79317275&lang=zh_CN#rd>)

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@ -0,0 +1,41 @@
# 阿里巴巴Java开发手册数据库部分的一些最佳实践总结
## 模糊查询
对于模糊查询阿里巴巴开发手册这样说到:
> 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。
>
> 说明:索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。
## 外键和级联
对于外键和级联,阿里巴巴开发手册这样说到:
>【强制】不得使用外键与级联,一切外键概念必须在应用层解决。
>
>说明:以学生和成绩的关系为例,学生表中的 student_id 是主键,那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id同时触发成绩表中的 student_id 更新,即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发,不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻塞,存在数据库更新风暴的风 险;外键影响数据库的插入速度
为什么不要用外键呢?大部分人可能会这样回答:
> 1. **增加了复杂性:** a.每次做DELETE 或者UPDATE都必须考虑外键约束会导致开发的时候很痛苦,测试数据极为不方便;b.外键的主从关系是定的,假如那天需求有变化,数据库中的这个字段根本不需要和其他表有关联的话就会增加很多麻烦。
> 2. **增加了额外工作** 数据库需要增加维护外键的工作,比如当我们做一些涉及外键字段的增,删,更新操作之后,需要触发相关操作去检查,保证数据的的一致性和正确性,这样会不得不消耗资源;(个人觉得这个不是不用外键的原因,因为即使你不使用外键,你在应用层面也还是要保证的。所以,我觉得这个影响可以忽略不计。)
> 3. 外键还会因为需要请求对其他表内部加锁而容易出现死锁情况;
> 4. **对分不分表不友好** :因为分库分表下外键是无法生效的。
> 5. ......
我个人觉得上面这种回答不是特别的全面,只是说了外键存在的一个常见的问题。实际上,我们知道外键也是有很多好处的,比如:
1. 保证了数据库数据的一致性和完整性;
2. 级联操作方便,减轻了程序代码量;
3. ......
所以说,不要一股脑的就抛弃了外键这个概念,既然它存在就有它存在的道理,如果系统不涉及分不分表,并发量不是很高的情况还是可以考虑使用外键的。
我个人是不太喜欢外键约束,比较喜欢在应用层去进行相关操作。
## 关于@Transactional注解
对于`@Transactional`事务注解,阿里巴巴开发手册这样说到:
>【参考】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。

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@ -3,8 +3,6 @@
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- [1. 面向对象和面向过程的区别](#1-面向对象和面向过程的区别)
- [面向过程](#面向过程)
- [面向对象](#面向对象)
- [2. Java 语言有哪些特点?](#2-java-语言有哪些特点)
- [3. 关于 JVM JDK 和 JRE 最详细通俗的解答](#3-关于-jvm-jdk-和-jre-最详细通俗的解答)
- [JVM](#jvm)
@ -49,8 +47,9 @@
- [异常处理总结](#异常处理总结)
- [33 Java序列化中如果有些字段不想进行序列化怎么办](#33-java序列化中如果有些字段不想进行序列化怎么办)
- [34 获取用键盘输入常用的两种方法](#34-获取用键盘输入常用的两种方法)
- [35 Java 中 IO 流分为几种?BIO,NIO,AIO 有什么区别?](#35-java-中-io-流分为几种bionioaio-有什么区别)
- [java 中 IO 流分为几种?](#java-中-io-流分为几种)
- [35 Java 中 IO 流](#35-java-中-io-流)
- [Java 中 IO 流分为几种?](#java-中-io-流分为几种)
- [既然有了字节流,为什么还要有字符流?](#既然有了字节流为什么还要有字符流)
- [BIO,NIO,AIO 有什么区别?](#bionioaio-有什么区别)
- [36. 常见关键字总结:static,final,this,super](#36-常见关键字总结staticfinalthissuper)
- [37. Collections 工具类和 Arrays 工具类常见方法总结](#37-collections-工具类和-arrays-工具类常见方法总结)
@ -384,7 +383,7 @@ Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面6种
线程创建之后它将处于 **NEW新建** 状态,调用 `start()` 方法后开始运行,线程这时候处于 **READY可运行** 状态。可运行状态的线程获得了 cpu 时间片timeslice后就处于 **RUNNING运行** 状态。
> 操作系统隐藏 Java虚拟机JVM中的 RUNNABLE 和 RUNNING 状态,它只能看到 RUNNABLE 状态(图源:[HowToDoInJava](https://howtodoinjava.com/)[Java Thread Life Cycle and Thread States](https://howtodoinjava.com/java/multi-threading/java-thread-life-cycle-and-thread-states/)),所以 Java 系统一般将这两个状态统称为 **RUNNABLE运行中** 状态 。
> 操作系统隐藏 Java虚拟机JVM中的 READY 和 RUNNING 状态,它只能看到 RUNNABLE 状态(图源:[HowToDoInJava](https://howtodoinjava.com/)[Java Thread Life Cycle and Thread States](https://howtodoinjava.com/java/multi-threading/java-thread-life-cycle-and-thread-states/)),所以 Java 系统一般将这两个状态统称为 **RUNNABLE运行中** 状态 。
![RUNNABLE-VS-RUNNING](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-3/RUNNABLE-VS-RUNNING.png)
@ -478,9 +477,9 @@ BufferedReader input = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
String s = input.readLine();
```
## 35 Java 中 IO 流分为几种?BIO,NIO,AIO 有什么区别?
## 35 Java 中 IO 流
### java 中 IO 流分为几种?
### Java 中 IO 流分为几种?
- 按照流的流向分,可以分为输入流和输出流;
- 按照操作单元划分,可以划分为字节流和字符流;
@ -500,6 +499,12 @@ Java Io流共涉及40多个类这些类看上去很杂乱但实际上很
![IO-操作对象分类](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-6/IO-操作对象分类.png)
### 既然有了字节流,为什么还要有字符流?
问题本质想问:**不管是文件读写还是网络发送接收,信息的最小存储单元都是字节,那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢?**
回答:字符流是由 Java 虚拟机将字节转换得到的,问题就出在这个过程还算是非常耗时,并且,如果我们不知道编码类型就很容易出现乱码问题。所以, I/O 流就干脆提供了一个直接操作字符的接口,方便我们平时对字符进行流操作。如果音频文件、图片等媒体文件用字节流比较好,如果涉及到字符的话使用字符流比较好。
### BIO,NIO,AIO 有什么区别?
- **BIO (Blocking I/O):** 同步阻塞I/O模式数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。在活动连接数不是特别高小于单机1000的情况下这种模型是比较不错的可以让每一个连接专注于自己的 I/O 并且编程模型简单,也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗,可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。
@ -529,3 +534,4 @@ Java Io流共涉及40多个类这些类看上去很杂乱但实际上很
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![我的公众号](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-6/167598cd2e17b8ec.png)

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@ -158,7 +158,7 @@ Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面 6 种
多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数,而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用为了让这些线程都能得到有效执行CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用,这个过程就属于一次上下文切换。
概括来说就是:当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态,以便下次再切换这个任务时,可以再加载这个任务的状态。**任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换**。
概括来说就是:当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态,以便下次再切换这个任务时,可以再加载这个任务的状态。**任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换**。
上下文切换通常是计算密集型的。也就是说,它需要相当可观的处理器时间,在每秒几十上百次的切换中,每次切换都需要纳秒量级的时间。所以,上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间,事实上,可能是操作系统中时间消耗最大的操作。
@ -313,4 +313,4 @@ new 一个 Thread线程进入了新建状态;调用 start() 方法,会启
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@ -47,7 +47,7 @@
- **2. 底层数据结构:** `Arraylist` 底层使用的是 **`Object` 数组**`LinkedList` 底层使用的是 **双向链表** 数据结构JDK1.6之前为循环链表JDK1.7取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区别,下面有介绍到!)
- **3. 插入和删除是否受元素位置的影响:****`ArrayList` 采用数组存储,所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。** 比如:执行`add(E e) `方法的时候, `ArrayList` 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话(`add(int index, E element) `)时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② **`LinkedList` 采用链表存储,所以插入,删除元素时间复杂度不受元素位置的影响,都是近似 O1而数组为近似 On。**
- **3. 插入和删除是否受元素位置的影响:****`ArrayList` 采用数组存储,所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。** 比如:执行`add(E e) `方法的时候, `ArrayList` 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾这种情况时间复杂度就是O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话(`add(int index, E element) `)时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② **`LinkedList` 采用链表存储,所以对于`add(E e)`方法的插入,删除元素时间复杂度不受元素位置的影响,近似 O1如果是要在指定位置`i`插入和删除元素的话(`(add(int index, E element)` 时间复杂度应为`o(n))`因为需要新创立一个新的链表复制前i-1个元素并在第i位加入新的元素最后附上n-i个元素。**
- **4. 是否支持快速随机访问:** `LinkedList` 不支持高效的随机元素访问,而 `ArrayList` 支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于`get(int index) `方法)。

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@ -0,0 +1,13 @@
无论什么级别的Java从业者JVM都是进阶时必须迈过的坎。不管是工作还是面试中JVM都是必考题。如果不懂JVM的话薪酬会非常吃亏近70%的面试者挂在JVM上了
掌握了JVM机制就等于学会了深层次解决问题的方法。对于Java开发者而言只有熟悉底层虚拟机的运行机制才能通过JVM日志深入到字节码的层次去分析排查问题发现隐性的系统缺陷进而提升系统性能。
一些技术人员开发工具用得很熟练触及JVM问题时却是模棱两可甚至连内存模型和内存区域HotSpot和JVM规范都混淆不清。工作很长时间在生产时还在用缺省参数来直接启动以致系统运行时出现性能、稳定性等问题时束手无措不知该如何追踪排查。久而久之这对自己的职业成长是极为不利的。
掌握JVM是深入Java技术栈的必经之路。
![jv.png](https://i.loli.net/2019/09/10/HsJXU8S4oVtCTM7.png)

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@ -66,7 +66,7 @@ Class 文件需要加载到虚拟机中之后才能运行和使用,那么虚
对于`<clinit>` 方法的调用,虚拟机会自己确保其在多线程环境中的安全性。因为 `<clinit>` 方法是带锁线程安全,所以在多线程环境下进行类初始化的话可能会引起死锁,并且这种死锁很难被发现。
对于初始化阶段虚拟机严格规范了有且只有5情况下,必须对类进行初始化:
对于初始化阶段虚拟机严格规范了有且只有5情况下,必须对类进行初始化:
1. 当遇到 new 、 getstatic、putstatic或invokestatic 这4条直接码指令时比如 new 一个类,读取一个静态字段(未被 final 修饰)、或调用一个类的静态方法时。
2. 使用 `java.lang.reflect` 包的方法对类进行反射调用时 ,如果类没初始化,需要触发其初始化。

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@ -27,7 +27,7 @@
#### <font color="#99CC33"> 广域网WANWide Area Network
任务是通过长距离运送主机发送的数据
#### <font color="#99CC33"> 城域网MANMetropolitan Area Network
用来多个局域网进行互连
用来多个局域网进行互连
#### <font color="#99CC33"> 局域网LANLocal Area Network
学校或企业大多拥有多个互连的局域网
@ -226,7 +226,7 @@
<font color="#999999">2在互联网的交付有两种一是在本网络直接交付不用经过路由器另一种是和其他网络的间接交付至少经过一个路由器但最后一次一定是直接交付</font>
<font color="#999999">3分类的IP地址由网络号字段指明网络和主机号字段指明主机组成。网络号字段最前面的类别指明IP地址的类别。IP地址市一中分等级的地址结构。IP地址管理机构分配IP地址时只分配网络号主机号由得到该网络号的单位自行分配。路由器根据目的主机所连接的网络号来转发分组。一个路由器至少连接到两个网络所以一个路由器至少应当有两个不同的IP地址</font>
<font color="#999999">3分类的IP地址由网络号字段指明网络和主机号字段指明主机组成。网络号字段最前面的类别指明IP地址的类别。IP地址是一种分等级的地址结构。IP地址管理机构分配IP地址时只分配网络号主机号由得到该网络号的单位自行分配。路由器根据目的主机所连接的网络号来转发分组。一个路由器至少连接到两个网络所以一个路由器至少应当有两个不同的IP地址</font>
<font color="#999999">4IP数据报分为首部和数据两部分。首部的前一部分是固定长度共20字节是所有IP数据包必须具有的源地址目的地址总长度等重要地段都固定在首部。一些长度可变的可选字段固定在首部的后面。IP首部中的生存时间给出了IP数据报在互联网中所能经过的最大路由器数。可防止IP数据报在互联网中无限制的兜圈子。</font>
@ -236,7 +236,7 @@
<font color="#999999">7 网际控制报文协议是IP层的协议.ICMP报文作为IP数据报的数据加上首部后组成IP数据报发送出去。使用ICMP数据报并不是为了实现可靠传输。ICMP允许主机或路由器报告差错情况和提供有关异常情况的报告。ICMP报文的种类有两种 ICMP差错报告报文和ICMP询问报文。</font>
<font color="#999999">8要解决IP地址耗尽的问题最根本的办法是采用具有更大地址弓箭的新版本IP协议-IPv6。IPv6所带来的变化有①更大的地址空间采用128位地址②灵活的首部格式③改进的选项④支持即插即用⑤支持资源的预分配⑥IPv6的首部改为8字节对齐。另外IP数据报的目的地址可以是以下三种基本类型地址之一单播多播和任播</font>
<font color="#999999">8要解决IP地址耗尽的问题最根本的办法是采用具有更大地址空间的新版本IP协议-IPv6。IPv6所带来的变化有①更大的地址空间采用128位地址②灵活的首部格式③改进的选项④支持即插即用⑤支持资源的预分配⑥IPv6的首部改为8字节对齐。另外IP数据报的目的地址可以是以下三种基本类型地址之一单播多播和任播</font>
<font color="#999999">9虚拟专用网络VPN利用公用的互联网作为本机构专用网之间的通信载体。VPN内使用互联网的专用地址。一个VPN至少要有一个路由器具有合法的全球IP地址这样才能和本系统的另一个VPN通过互联网进行通信。所有通过互联网传送的数据都需要加密</font>
@ -245,7 +245,7 @@
### <font color="#003333">3最重要知识点<font>
#### ① <font color="#999999">虚拟互联网络的概念
#### ② <font color="#999999">IP地址和物理地址的关系
#### ③ <font color="#999999"> 传统的分类的IP地址包括子网掩码分类域间路由选择CIDR
#### ③ <font color="#999999"> 传统的分类的IP地址包括子网掩码分类域间路由选择CIDR
#### ④ <font color="#999999"> 路由选择协议的工作原理
## <font color="#003333" id="5">五运输层<font>
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14TCP报文段的前20个字节是固定的后面有4n字节是根据需要增加的选项。因此TCP首部的最小长度是20字节。
15TCP使用滑动窗口机制。发送窗口里面的序号表示允许发送的序号。发送窗口后沿的后面部分表示已发送且已收到确认而发送窗口前沿的前面部分表示不晕与发送。发送窗口后沿的变化情况有两种可能,即不动(没有收到新的确认)和前移(收到了新的确认)。发送窗口的前沿通常是不断向前移动的。一般来说,我们总是希望数据传输更快一些。但如果发送方把数据发送的过快,接收方就可能来不及接收,这就会造成数据的丢失。所谓流量控制就是让发送方的发送速率不要太快,要让接收方来得及接收。
15TCP使用滑动窗口机制。发送窗口里面的序号表示允许发送的序号。发送窗口后沿的后面部分表示已发送且已收到确认而发送窗口前沿的前面部分表示不允许发送。发送窗口后沿的变化情况有两种可能,即不动(没有收到新的确认)和前移(收到了新的确认)。发送窗口的前沿通常是不断向前移动的。一般来说,我们总是希望数据传输更快一些。但如果发送方把数据发送的过快,接收方就可能来不及接收,这就会造成数据的丢失。所谓流量控制就是让发送方的发送速率不要太快,要让接收方来得及接收。
16在某段时间若对网络中某一资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分网络的性能就要变坏。这种情况就叫拥塞。拥塞控制就是为了防止过多的数据注入到网络中这样就可以使网络中的路由器或链路不致过载。拥塞控制所要做的都有一个前提就是网络能够承受现有的网络负荷。拥塞控制是一个全局性的过程涉及到所有的主机所有的路由器以及与降低网络传输性能有关的所有因素。相反流量控制往往是点对点通信量的控制是个端到端的问题。流量控制所要做到的就是抑制发送端发送数据的速率以便使接收端来得及接收。
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### <font color="#003333">2重要知识点总结<font>
<font color="#999999">1文件传输协议FTP使用TCP可靠的运输服务。FTP使用客户服务器方式。一个FTP服务器进程可以同时为多个用户提供服务。在进进行文件传输时FTP的客户和服务器之间要先建立两个并行的TCP连接:控制连接和数据连接。实际用于传输文件的是数据连接。
<font color="#999999">2万维网客户程序与服务器之间进行交互使用的协议超文本传输协议HTTP。HTTP使用TCP连接进行可靠传输。但HTTP本身是无连接、无状态的。HTTP/1.1协议使用了持续连接(分为非流水线方式和流水线方式)
<font color="#999999">2万维网客户程序与服务器之间进行交互使用的协议超文本传输协议HTTP。HTTP使用TCP连接进行可靠传输。但HTTP本身是无连接、无状态的。HTTP/1.1协议使用了持续连接(分为非流水线方式和流水线方式)
<font color="#999999">3电子邮件把邮件发送到收件人使用的邮件服务器并放在其中的收件人邮箱中收件人可随时上网到自己使用的邮件服务器读取相当于电子邮箱。

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@ -251,7 +251,7 @@ HelloService helloService;
zookeeper宕机与dubbo直连的情况在面试中可能会被经常问到所以要引起重视。
在实际生产中假如zookeeper注册中心宕掉一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的实际上它使用的本地缓存进行通讯这只是dubbo健壮性的一种现。
在实际生产中假如zookeeper注册中心宕掉一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的实际上它使用的本地缓存进行通讯这只是dubbo健壮性的一种现。
**dubbo的健壮性表现**

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# 前言
谈到java的线程池最熟悉的莫过于ExecutorService接口了jdk1.5新增的java.util.concurrent包下的这个api大大的简化了多线程代码的开发。而不论你用FixedThreadPool还是CachedThreadPool其背后实现都是ThreadPoolExecutor。ThreadPoolExecutor是一个典型的缓存池化设计的产物因为池子有大小当池子体积不够承载时就涉及到拒绝策略。JDK中已经预设了4种线程池拒绝策略下面结合场景详细聊聊这些策略的使用场景以及我们还能扩展哪些拒绝策略。
# 池化设计思想
池话设计应该不是一个新名词。我们常见的如java线程池、jdbc连接池、redis连接池等就是这类设计的代表实现。这种设计会初始预设资源解决的问题就是抵消每次获取资源的消耗如创建线程的开销获取远程连接的开销等。就好比你去食堂打饭打饭的大妈会先把饭盛好几份放那里你来了就直接拿着饭盒加菜即可不用再临时又盛饭又打菜效率就高了。除了初始化资源池化设计还包括如下这些特征池子的初始值、池子的活跃值、池子的最大值等这些特征可以直接映射到java线程池和数据库连接池的成员属性中。
# 线程池触发拒绝策略的时机
和数据源连接池不一样,线程池除了初始大小和池子最大值,还多了一个阻塞队列来缓冲。数据源连接池一般请求的连接数超过连接池的最大值的时候就会触发拒绝策略,策略一般是阻塞等待设置的时间或者直接抛异常。而线程池的触发时机如下图:
![img](http://www.kailing.pub/Uploads/image/20190729/20190729193156_24469.png)
如图想要了解线程池什么时候触发拒绝粗略需要明确上面三个参数的具体含义是这三个参数总体协调的结果而不是简单的超过最大线程数就会触发线程拒绝粗略当提交的任务数大于corePoolSize时会优先放到队列缓冲区只有填满了缓冲区后才会判断当前运行的任务是否大于maxPoolSize小于时会新建线程处理。大于时就触发了拒绝策略总结就是当前提交任务数大于maxPoolSize + queueCapacity时就会触发线程池的拒绝策略了。
# JDK内置4种线程池拒绝策略
# 拒绝策略接口定义
在分析JDK自带的线程池拒绝策略前先看下JDK定义的 拒绝策略接口,如下:
```java
public interface RejectedExecutionHandler {
void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor);
}
```
接口定义很明确当触发拒绝策略时线程池会调用你设置的具体的策略将当前提交的任务以及线程池实例本身传递给你处理具体作何处理不同场景会有不同的考虑下面看JDK为我们内置了哪些实现
# CallerRunsPolicy调用者运行策略
```java
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public CallerRunsPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
}
```
功能:当触发拒绝策略时,只要线程池没有关闭,就由提交任务的当前线程处理。
使用场景:一般在不允许失败的、对性能要求不高、并发量较小的场景下使用,因为线程池一般情况下不会关闭,也就是提交的任务一定会被运行,但是由于是调用者线程自己执行的,当多次提交任务时,就会阻塞后续任务执行,性能和效率自然就慢了。
# AbortPolicy中止策略
```java
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public AbortPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
}
```
功能:当触发拒绝策略时,直接抛出拒绝执行的异常,中止策略的意思也就是打断当前执行流程
使用场景这个就没有特殊的场景了但是一点要正确处理抛出的异常。ThreadPoolExecutor中默认的策略就是AbortPolicyExecutorService接口的系列ThreadPoolExecutor因为都没有显示的设置拒绝策略所以默认的都是这个。但是请注意ExecutorService中的线程池实例队列都是无界的也就是说把内存撑爆了都不会触发拒绝策略。当自己自定义线程池实例时使用这个策略一定要处理好触发策略时抛的异常因为他会打断当前的执行流程。
# DiscardPolicy丢弃策略
```java
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
public DiscardPolicy() { }
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
}
```
功能:如果线程池未关闭,就弹出队列头部的元素,然后尝试执行
使用场景:这个策略还是会丢弃任务,丢弃时也是毫无声息,但是特点是丢弃的是老的未执行的任务,而且是待执行优先级较高的任务。基于这个特性,我能想到的场景就是,发布消息,和修改消息,当消息发布出去后,还未执行,此时更新的消息又来了,这个时候未执行的消息的版本比现在提交的消息版本要低就可以被丢弃了。因为队列中还有可能存在消息版本更低的消息会排队执行,所以在真正处理消息的时候一定要做好消息的版本比较
# 第三方实现的拒绝策略
# dubbo中的线程拒绝策略
```java
public class AbortPolicyWithReport extends ThreadPoolExecutor.AbortPolicy {
protected static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AbortPolicyWithReport.class);
private final String threadName;
private final URL url;
private static volatile long lastPrintTime = 0;
private static Semaphore guard = new Semaphore(1);
public AbortPolicyWithReport(String threadName, URL url) {
this.threadName = threadName;
this.url = url;
}
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED!" +
" Thread Name: %s, Pool Size: %d (active: %d, core: %d, max: %d, largest: %d), Task: %d (completed: %d)," +
" Executor status:(isShutdown:%s, isTerminated:%s, isTerminating:%s), in %s://%s:%d!",
threadName, e.getPoolSize(), e.getActiveCount(), e.getCorePoolSize(), e.getMaximumPoolSize(), e.getLargestPoolSize(),
e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount(), e.isShutdown(), e.isTerminated(), e.isTerminating(),
url.getProtocol(), url.getIp(), url.getPort());
logger.warn(msg);
dumpJStack();
throw new RejectedExecutionException(msg);
}
private void dumpJStack() {
//省略实现
}
}
```
可以看到当dubbo的工作线程触发了线程拒绝后主要做了三个事情原则就是尽量让使用者清楚触发线程拒绝策略的真实原因
- 输出了一条警告级别的日志日志内容为线程池的详细设置参数以及线程池当前的状态还有当前拒绝任务的一些详细信息。可以说这条日志使用dubbo的有过生产运维经验的或多或少是见过的这个日志简直就是日志打印的典范其他的日志打印的典范还有spring。得益于这么详细的日志可以很容易定位到问题所在
- 输出当前线程堆栈详情这个太有用了当你通过上面的日志信息还不能定位问题时案发现场的dump线程上下文信息就是你发现问题的救命稻草。
- 继续抛出拒绝执行异常使本次任务失败这个继承了JDK默认拒绝策略的特性
# Netty中的线程池拒绝策略
```java
private static final class NewThreadRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
NewThreadRunsPolicy() {
super();
}
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
try {
final Thread t = new Thread(r, "Temporary task executor");
t.start();
} catch (Throwable e) {
throw new RejectedExecutionException(
"Failed to start a new thread", e);
}
}
}
```
Netty中的实现很像JDK中的CallerRunsPolicy舍不得丢弃任务。不同的是CallerRunsPolicy是直接在调用者线程执行的任务。而 Netty是新建了一个线程来处理的。所以Netty的实现相较于调用者执行策略的使用面就可以扩展到支持高效率高性能的场景了。但是也要注意一点Netty的实现里在创建线程时未做任何的判断约束也就是说只要系统还有资源就会创建新的线程来处理直到new不出新的线程了才会抛创建线程失败的异常
# ActiveMq中的线程池拒绝策略
```java
new RejectedExecutionHandler() {
@Override
public void rejectedExecution(final Runnable r, final ThreadPoolExecutor executor) {
try {
executor.getQueue().offer(r, 60, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RejectedExecutionException("Interrupted waiting for BrokerService.worker");
}
throw new RejectedExecutionException("Timed Out while attempting to enqueue Task.");
}
});
```
ActiveMq中的策略属于最大努力执行任务型当触发拒绝策略时在尝试一分钟的时间重新将任务塞进任务队列当一分钟超时还没成功时就抛出异常
# pinpoint中的线程池拒绝策略
```java
public class RejectedExecutionHandlerChain implements RejectedExecutionHandler {
private final RejectedExecutionHandler[] handlerChain;
public static RejectedExecutionHandler build(List<RejectedExecutionHandler> chain) {
Objects.requireNonNull(chain, "handlerChain must not be null");
RejectedExecutionHandler[] handlerChain = chain.toArray(new RejectedExecutionHandler[0]);
return new RejectedExecutionHandlerChain(handlerChain);
}
private RejectedExecutionHandlerChain(RejectedExecutionHandler[] handlerChain) {
this.handlerChain = Objects.requireNonNull(handlerChain, "handlerChain must not be null");
}
@Override
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {
for (RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler : handlerChain) {
rejectedExecutionHandler.rejectedExecution(r, executor);
}
}
}
```
pinpoint的拒绝策略实现很有特点和其他的实现都不同。他定义了一个拒绝策略链包装了一个拒绝策略列表当触发拒绝策略时会将策略链中的rejectedExecution依次执行一遍
# 结语
前文从线程池设计思想以及线程池触发拒绝策略的时机引出java线程池拒绝策略接口的定义。并辅以JDK内置4种以及四个第三方开源软件的拒绝策略定义描述了线程池拒绝策略实现的各种思路和使用场景。希望阅读此文后能让你对java线程池拒绝策略有更加深刻的认识能够根据不同的使用场景更加灵活的应用。

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