qq_45923849的博客

如果一个接收者不能处理某个请求，它会把这个请求传给下一个接收者，以此类推。这种模式非常适合用于实现过滤器或拦截器等应用场景，也可以用来处理GUI事件、web请求预处理等。后台的管理系统，最常见的就是RBAC模型来指导实现权限，RBAC（Role-BasedAccessControl）就是基于角色的访问控制。策略模式是一种行为设计模式，核心思想是将一组算法封装成独立的类，并让它们彼此之间可以互换。使用非对称加密（或对称加密），给前端一个公钥让他把数据加密后传到后台，后台负责解密后处理数据。

线程共享的区域：主要用来保存对象实例，数组等，内存不够则抛出OutOfMemoryError异常。组成：年轻代+老年代– 年轻代被划分为三部分，Eden区和两个大小严格相同的Survivor区，一个对象在Eden区存活后就会放入Survivor区– 老年代主要保存生命周期长的对象，一个对象在多次Survivor区存活后就会放入老年区Jdk1.7和1.8的区别– 1.7中有有一个永久代，存储的是类信息、静态变量、常量、编译后的代码。

一段很长的时间内都只被一个线程使用锁，可以使用了偏向锁，在第一次获得锁时，会有一个CAS操作，之后该线程再获取锁，只需要判断markword中是否是自己的线程id即可，而不是开销相对较大的CAS命令。Java中的synchronized有偏向锁、轻量级锁、重量级锁三种形式，分别对应了锁只被一个线程持有、不同线程交替持有锁、多线程竞争锁三种情况。底层使用的Monitor实现，里面涉及到了用户态和内核态的切换、进程的上下文切换，成本较高，性能比较低。注:所有种类本质为线程池的默认创建，得到不同的侧重的线程池。

其核心在于通过选举一个“领导者”来处理客户端请求，并将这些请求作为日志条目复制到其他“跟随者”节点，以确保所有节点数据的一致性。每个节点在任一时刻都处于三种状态之一：领导者、跟随者或候选人（用于选举新领导者）。Raft通过任期（逻辑时钟）和严格的日志复制规则保证了即使部分节点故障，系统仍能保持一致性和可用性。在kafka中，一个topic的数据存储在不同的分区中，每个分区都有按照顺序存储的偏移量，这就导致如果一个消费者关联了多个分区，分区就不能保证连续性。Kafka高可用机制主要体现在两个方面。

创建类实现IRule接口，可以指定负载均衡策略（全局）在客户端的配置文件中，可以配置某一个服务调用的负载均衡策略（局部）

数组的首地址+索引乘以存储数据的类型大小在根据数组索引获取元素的时候，会用索引和寻址公式来计算内存所对应的元素数据。如果数组的索引从1开始，寻址公式中，就需要增加一次减法操作（数组的首地址-1），对于CPU来说就多了一次指令，性能会降低。

Spring框架中的Bean默认是单例的，不是线程安全的。因为一般在Spring的bean的中都是注入无状态的对象，没有线程安全问题，如果在bean中定义了可修改的成员变量，是要考虑线程安全问题的，可以使用多例或者加锁来解决。

当修改了数据库的数据同时也要同时更新redis缓存的数据，缓存好数据库的数据要保持一致保证双写一致：1. 延时双删：更新数据前先删除缓存，数据更新完成后，等一会儿再删除一次缓存，但是延时多少不好确定，依然有不一致的可能。当一直性要求较高时，可以使用Redis提供的读写锁。在进行读操作时添加共享锁，可以保证读读不互斥，读写互斥。当进行写操作时，使用排它锁，读写，读读都互斥，来保证双写一致。需要注意的是，读方法和写方法需要使用的是同一把锁。3. 使用MQ通知：一致性要求不是特别高时，可以使用异步通知的思想。

索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本（不需要全表扫描）通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗MySQL的InnoDB引擎采用的B+树的数据结构来存储索引相对于红黑树，B+数阶数更多，是一个矮胖书，所以路径更短磁盘读写代价B+树比B树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表将数据存储和数据放在了一起，索引结构的叶子节点保存了一整行的数据。