深入剖析 Java、MySQL 及相关技术核心要点
在当今的软件开发领域，Java、MySQL 以及相关技术广泛应用于各类项目中。深入理解这些技术的核心要点，对于开发者提升技术水平、解决实际问题至关重要。本文将围绕提供的知识点，对多线程、JVM、MySQL、数据结构以及 MES 系统相关内容进行详细阐述。
一、多线程：高效并发的基石
多线程技术是 Java 语言的一大亮点，它使得程序能够在同一时间执行多个任务，极大地提高了程序的运行效率。
（一）并发与并行
并发指多个任务同时发起，但在单 CPU 环境下，无法真正同时执行，而是通过 CPU 在不同任务间快速切换，让用户感觉任务同时执行。并行则是多个任务在多个 CPU 的支持下，在某一时刻真正同时执行。
（二）线程池
线程池是管理和复用线程的重要工具。可缓存线程池（CachedThreadPool）能按需创建和回收线程，但任务过多时会增加系统开销；固定长度线程池（FixedThreadPool）创建固定数量线程，多余任务进入阻塞队列，线程空闲时仍占用资源；单线程线程池（SingleThreadExecutor）仅用一个线程处理任务；定时线程池（ScheduledThreadPool）可按指定时间执行任务 。
线程池的核心参数包括核心线程数量（corePoolSize）、最大线程数量（maxPoolSize）、空闲队列回收时间（keepAliveTime）和阻塞队列（BlockingDeque）。其工作原理是先使用核心线程执行任务，任务超出核心线程数量时进入阻塞队列，队列满后创建非核心线程处理任务，当线程总数超过最大线程数时触发拒绝策略 。
线程池提供了四种拒绝策略：AbortPolicy 直接抛出异常；CallerRunsPolicy 重试并尝试加入任务；DiscardOldestPolicy 抛弃最老的任务加入新任务；DiscardPolicy 抛弃正在执行的最新任务加入新任务。
（三）多线程安全问题及解决方法
多线程环境下，数据竞争等安全问题频发。同步代码块（synchronized）、同步方法（synchronized）、同步锁（ReenreantLock）、特殊域变量（volatile）、局部变量（ThreadLocal）、阻塞队列（LinkedBlockingQueue）和原子变量（Atomic*）等技术，从不同角度保障了多线程安全 。
可重入锁允许线程在递归调用时重复获取锁资源。Synchronized 锁会经历无锁、偏向锁、轻量级锁（自旋锁）到重量级锁的升级过程，以适应不同的并发场景 。
与 Synchronized 相比，Lock（ReenTrantLock）是 Java 类，可判断是否获取到锁，需手动释放锁，还可指定公平锁或非公平锁 。
手写分布式锁可利用 Redis 的单线程和原子性，借助 SETNX 命令实现。为防止死锁，需设置过期时间，同时可通过在 value 中设置线程 id 和时间戳避免其他线程误删。在项目中，Redisson 框架基于 Redis 的 setnx 命令实现分布式锁，并提供看门狗机制防止锁提前失效 。
CountDownLatch 可使一个线程等待其他线程完成工作后再执行，底层通过计数器实现。wait () 和 sleep () 方法分别来自 Object 类和 Thread 类，wait () 会释放对象锁，而 sleep () 不会；wait () 需配合 notify () 或 notifyAll () 使用，而 sleep () 指定时间后自动唤醒 。Notify 唤醒一个线程，notifyAll 唤醒所有线程。使用 join () 方法可保证线程顺序执行 。
Juc 包（java.util.concurrent ）提供了丰富的组件，如线程安全的 ConcurrentHashMap、用于线程同步的 CountDownLatch、创建线程池的 Executors 和同步锁 ReentrantLock 等 。原子类操作基于 CAS 算法，能在多线程环境下实现原子性操作 。Volatile 关键字保证共享变量的可见性和禁止指令重排序，但不保证原子性。ThreadLocal 为每个线程维护共享变量的副本，常用于数据库连接、登录等场景，但存在内存泄露风险 。通过 Aop 实现多数据源切换，可在 yml 文件中配置多个数据源，借助自定义注解和切面类实现数据源的动态切换 。
二、JVM：Java 程序的运行核心
JVM（Java 虚拟机）是 Java 程序运行的基础，理解 JVM 的原理和机制对于优化程序性能、排查问题至关重要。
（一）JVM 模式与变量
JVM 有 Server 和 client 两种模式。Java 变量根据类型和作用域不同，存储在不同区域，如成员变量存于堆内存，静态变量存于方法区，常量存于常量池，局部变量存于栈内存 。
（二）类加载机制
类加载过程包括加载、链接（验证、准备、解析）和初始化。类加载器有启动引导类加载器（加载 rt.jar 包）、扩展类加载器（加载 ext 包下的 jar 包）和应用程序类加载器（加载自定义类） 。双亲委派机制保证类的唯一性和 JVM 的安全性，加载类时先委托父类加载，父类无法加载时子类加载器才尝试加载 。
（三）JVM 内存模型
JVM 内存模型包含程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、方法区和堆。程序计数器和虚拟机栈是线程私有的，线程安全；方法区和堆被多个线程共享 。内存溢出指程序申请内存时无足够内存可用，内存泄漏则是程序申请的内存未被释放 。
（四）垃圾回收机制
GC（垃圾回收）通过可达性分析算法确定垃圾对象，避免引用计数算法的循环引用问题。常见的垃圾回收算法有标记清除算法、复制回收算法、标记整理算法，Java 采用分代收集算法，将堆内存分为新生代和老年代，分别采用不同的回收算法 。常见的垃圾回收器有 Serial、ParNew、Parallel、serial old、parallel old、CMS 和 G1 等，它们各有特点和适用场景 。
（五）JVM 调优与参数
JVM 调优可通过命令和工具排查生产环境中的卡顿、CPU 加载高、OOM 等问题。常用的 JVM 参数包括设置堆大小的 -Xms、-Xmx，设置新生代大小的 -XX:NewSize、 -XX:MaxNewSize，以及设置新生代和老年代比值的 -XX:NewRatio 等 。
（六）代码优化与开发规范
代码优化旨在减小体积、提高速度，如重用对象、使用局部变量、及时关闭流、使用连接池和线程池等 。遵循代码开发规范能提高代码的可读性和可维护性，如类名、方法名等的命名规范，布尔变量的命名注意事项，以及包装类对象比较的规范等 。
三、MySQL：强大的关系型数据库
MySQL 是广泛使用的关系型数据库，掌握其核心知识对于高效开发数据库应用至关重要。
（一）基础操作与函数
MySQL 提供了丰富的操作关键字，如修改表结构的 alter table、分页的 limit、创建索引的 create index 等 。同时，拥有数值、字符串、日期、聚合和流程控制等各类函数，满足不同的业务需求 。
（二）存储引擎
MyIsam 存储引擎独立于操作系统，创建表时会生成三个文件，不支持事务和外键，查询速度快，但表锁机制在读写频繁时效率低 。InnoDB 存储引擎适合增删改多的表，支持事务、外键约束和主键自增，可从灾难中恢复 。
（三）索引
索引从物理上分为聚簇索引和非聚簇索引，从逻辑上分为主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引，从作用字段上分为单列索引和联合索引 。聚簇索引根据主键构造 B + 树，叶子节点存储行记录数据；非聚簇索引叶子节点存储数据位置 。回表查询是使用非聚簇索引查询时，先找到聚簇索引再查询其他字段的过程；覆盖索引则是查询数据都在索引 B + 树上，无需回表查询 。建索引时需综合考虑字段使用频率、数据量、数据重复性等因素 。
（四）数据库锁与事务
数据库锁从物理层面分为共享锁和排他锁，从粒度上分为行级锁和表级锁，不同类型的锁适用于不同的并发场景 。事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性，其传播特性定义了事务在不同方法间的行为，隔离级别则控制了事务之间的可见性 。并发情况下可能出现脏读、不可重复读和幻读等问题 。
（五）SQL 优化
SQL 优化可通过开启慢日志定位需要优化的 SQL 语句，借助 explain 关键字查看执行计划，分析 type 字段、possible_key、key、rows 和 filtered 等信息，进而优化 SQL 语句，如避免全表扫描、遵循最左前缀原则、减少函数计算等 。
四、数据结构：算法与程序的基础
数据结构是算法实现的基础，合理选择数据结构能显著提升程序性能。
（一）二叉树、B 树与 B + 树
二叉树每个节点最多有两个子节点，适合小数据量内存存储。B 树节点存储元素增多，树高降低，IO 次数减少。B + 树根节点和分支节点只存储索引，叶子节点存储数据且有序，更适合范围查询 。
（二）HashMap 底层原理
HashMap 底层采用数组、单链表和红黑树实现。默认数组大小为 16，负载因子为 0.75，这是时间和空间的折中选择。当元素个数达到负载因子阈值时自动扩容，哈希冲突时通过单链表存储，单链表长度超过 8 且数组长度超过 64 时转换为红黑树 。put 流程先对 key 进行哈希运算，再根据数组查找元素，根据不同情况进行插入、覆盖或添加到红黑树、单链表的操作 。
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