深入解析：MyBatisORM框架、分布式技术（如ZooKeeper、Dubbo、Redis）及其在Java中的应用-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_52825200/article/details/135992007

MyBatis

解释MyBatis

MyBatis是一个半自动化ORM框架，封装了JDBC，专注于SQL语句本身
优点：基于原生SQL、将SQL编写在XML文件与程序代码分离、支持映射标签
缺点：SQL编写工作量大、数据库移植性差
应用场景：灵活dao层的解决方案、性能要求较高的需求变更较多的

MyBatis和Hibernate的区别

MyBatis：是一个半自动ORM框架，移植性差，对于多数据库应用，需要编写多套SQL映射文件
Hibernate：映射关系强，数据库无关性好，代码少，效率高

通常一个xml映射文件都会对应一个dao接口，这个dao接口工作原理是什么

JDK动态代理，MyBatis运行时，将接口全限定命名拼接方法名作为key，定位唯一的MapperStatement对象，生成代理类对象拦截方法，转而执行MapperStatement对应的SQL

MyBatis是如何进行分页的，分页插件的原理

MyBatis是通过RowBounds进行分页，是基于结果集执行的内存分页
通过MyBatis提供的插件接口，实现自定义插件，在分页插件的拦截方法中拦截待执行SQL，并根据dialect重写SQL，添加物理分页参数和语句

如何执行批量插入

将ExecutorType.Batch作为参数传入openSession方法

MyBatis的一级、二级缓存

一级缓存：基于HashMap存储，作用域为Session，会话关闭，缓存清空，默认开启
二级缓存：基于HashMap存储，作用域为NameSpace，映射实体类需要实现序列化接口

当进行C/U/D操作后，select缓存会被clear

MyBatis的插件运行原理，以及如何编写一个插件

JDK动态代理，为待拦截接口生成代理类对象，会拦截ParameterHandler、StatementHandler、ResultSetHandler、Executor中的方法，转而执行拦截器方法
实现拦截器接口，添加@Intercepts注解、拦截签名，重写intercept方法

ZooKeeper

解释ZooKeeper

是一个分布式的、开源的分布式应用协调服务
可提供命名服务、集群管理、分布式锁等功能
为分布式提供一致性特性：

顺序一致性
原子性
单一视图
可靠性
最终一致性

ZAB协议

通过这个ZAB协议可以进行集群间的数据同步，保证数据一致性

启动时，如何进行Leader选举

服务器节点给自己投票，发送投票信息（SID，ZXID）给其它节点
接收某节点的投票信息，检查某节点是否为本轮投票，及是否是looking的状态
投票PK，如果别的节点的ZXID较大，则把自己的投票信息更新为别的节点的投票信息
如果ZXID相同，则比较SID，更新投票信息为SID较大的
统计投票，判断是否有过半节点收到相同投票信息
更新节点状态

节点之间如何同步数据的？

如果客户端连接了主节点，且发送了写请求
Leader节点会执行两阶段提交协议同步给其它节点

Zookeeper的Watcher机制

ZooKeeper允许客户端向znode注册一个Watcher事件，当服务器的一些指定事件触发Watcher，服务器会发送一个事件通知给客户端，客户端根据Watcher通知状态和事件类型，在业务上做出改变

Zookeeper如何保证事务顺序一致性

采用一个全局递增的事务id，高32位为epoch标识Leader版本，新Leader产生就会自增一次，低32位是用来递增计数

Dubbo

解释Dubbo

Dubbo是一个高性能的分布式服务框架，用于远程服务调用、服务治理，它具有透明化的远程调用、负载均衡、服务注册于发现、可扩展性、服务治理等特性。

Dubbo工作原理

服务启动，服务提供者和服务消费者会根据配置信息连接到注册中心，分别向注册中心注册和订阅服务；
注册中心会根据订阅关系，去返回服务提供者的信息到服务消费者，同时，服务消费者会把服务提供者的信息缓存到本地，如果信息发送变更，消费者会收到注册中心的一个推送，去更新本地的缓存；
服务消费者会生成代理对象，同时根据负载均衡策略去选择一台目标的服务提供者，并定时向监控中心记录接口的调用次数和时间信息；
拿到代理对象后，服务消费者通过代理对象发起对接口的调用；
服务提供者收到请求后，会根据数据反序列化，然后通过代理调用具体接口的一个实现

Dubbo和Spring Cloud的区别

Dubbo是SOA时代的产物，它的关注点主要在于服务的远程调用、流量分发、服务治理、流量控制等等方面；而Spring Cloud是诞生于微服务架构时代，它关注的是微服务整个生态的解决方案，另外，Spring Cloud依托于Spring、Spring Boot的生态，所以两个框架的目标是不一致的。
Dubbo的底层使用的是Netty这样的NIO框架，是基于TCP进行传输，然后通过Hessian序列化的方式去完成的RPC的通信；而Spring Cloud是基于Http协议+Rest风格的一个接口去实现通信，相对来说，Http请求会有更大的一些报文，占用的带宽会更多，效率上比Dubbo更差一些，但Http相比RPC来说会更加灵活，服务提供方和服务调用方只需根据Http一个契约去通信即可。

Elasticsearch

解释Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，用于快速准确地存储和检索大量数据

Master选举

当候选节点发现包括自己在内的多数节点都认为集群中不存在Master节点时，开始发起选举
首先判断是否具有主节点资格，选取clusterStateVersion大的
如果状态相同，就选取nodeid最小的作为临时主节点
当某节点的投票数达到n/2+1时，则当选成为主节点

写入流程

数据写入内存buffer缓冲区同时写入translog，每隔一秒从内存缓冲区写入segment文件
并进入文件系统缓存，可供search，buffer被清空
当translog文件达到一定大小，用fsync将所有缓存数据刷入磁盘
清空现有的translog，创建一个新translog

Memcached

解释Memcached

Memcached是一个开源的、高性能的内存缓存软件。
作用：在规划好的内存中临时缓存数据库数据，达到减少业务对数据库的直接高并发访问，从而提升数据库访问性能，加速网站集群动态应用服务的能力

Memcached分布式集群如何实现

使用一致性哈希，加载所有MC的ip列表，对key做哈希，使数据分配到不同服务器，而且服务器重新分配的比例降到最低

Redis

解释Redis

Redis是一个完全开源的、遵守BSD协议、高性能的KV数据库
优势与特点：

支持持久化
支持事务
丰富数据类型
高性能：读110000次/s，写81000次/s

Redis集群原理

哨兵集群：高可用，当Master宕机时，会自动将一个Slave提升为Master继续提供服务
分片集群：可扩展，单个Redis服务器内存不够时，可使用cluster进行分片存储

说说Redis哈希槽

一共有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后并对16384取模来决定存放在哪个哈希槽，集群中每个节点负责一部分的哈希槽

Redis回收进程如何工作

一个客户端执行了新指令，新增了数据，Redis会检查内存使用情况，如果超过了maxmemory，就根据指定策略进行回收

MySQL

BLOB和TEXT的区别

blob是二进制存储；text是字符串存储
blob无需字符集校验；text需要指定字符集
blob区分大小写；text不区分大小写

SQL语句优化

查询优化
- where、group by、order by后字段使用索引
插入优化
- 批量插入
- 使用事务

RabbitMQ

解释RabbitMQ

RabbitMQ是采用高级消息队列协议的一种消息队列技术，最大的特点是消费者无需确定提供者的存在，实现了服务之间的解耦
优势：

持久化机制
提供者和消费者的解耦
高并发场景下，进行限流
异步处理

如何确保消息正确地发送至RabbitMQ？如何确保消息接收方消费了消息

发送方确认模式：将信道设置为confirm模式，则所有在信道上发布的消息都会被指派一个唯一id，一旦消息投递到目的队列或写入磁盘，就会返回一个ack，如果消息丢失，会返回nack

接受方确认机制：消费者收到每条消息后必须进行确认，确认后消息才能安全地从队列中移除；如果消息未确认前，消费者断开连接，RabbitMQ会认为未分发消息，重新分发消息给订阅的消费者；如果消息未确认，且未断开连接，RabbitMQ会认为消费者繁忙，不会给该消费者分发更多的消息

如何确保消息不丢失

将消息写入到磁盘的一个持久化日志文件中，当消息被投递到持久化交换机时，会在提交日志文件后再发送。
如果在消费前RabbitMQ宕机重启，RabbitMQ会自动重建交换机和队列并绑定，重新将日志文件中的消息发送到相关队列

MQ的缺点

系统复杂度提高
系统可用性降低
一致性问题

Kafka

解释Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。

Kafka与传统MQ之间的关键区别

Kafka的持久化日志可以被重复读取和无限期保留
Kafka是一个分布式系统，以集群的方式运行，在内部通过复制数据提升容错和保证高可用
支持实时的流式处理

如何减少数据丢失

设置ack机制
设置同步刷盘策略：unclean_leader_election_enable=false
手动提交偏移量

Linux

在不重启机器的情况下，把所有正在运行的进程移除

disown -r

怎么查看一个Linux命令的概要与用法

whatis [命令]

Spring

Spring Framework

Spring是一个开源框架，旨在降低开发复杂度，他是轻量级的、松耦合的，它具有分层体系架构、允许集成其它框架

AOP
IOC
容器
事务
MVC

Spring Boot

简化Spring框架初始搭建和开发过程

减少开发、测试时间
避免使用XML、更少的配置
避免大量导入Maven依赖和版本冲突
提供默认值快速开始开发
不需要单独配置Web服务器

Spring Cloud

它是一系列框架的有序集合，利用SpringBoot的开发便利性简化了分布式系统基础设施的开发

Spring Cloud Bus

它是基于消息代理的分布式系统消息总线，可以跨多实例刷新配置

JAVA篇

Java基础

类加载机制原理

加载、验证、准备、解析、使用

运行时异常和受检异常

运行时异常：无法让程序恢复运行的异常
受检异常：程序需要捕获或处理的异常

sleep和yield

sleep给其它线程运行机会不考虑优先级；yield给相同或更高优先级的线程运行机会
sleep会进入阻塞状态，yield会进入就绪状态
sleep方法声明抛出InterruptedException；yield方法没有声明抛出任何异常

直接缓冲区和非直接缓冲区

直接缓冲区：在物理内存申请一块空间，映射到用户程序和本地磁盘，不再经过内核地址空间和用户地址空间，用户程序与磁盘之间的存取通过这块空间进行

非直接缓冲区：数据需要在内核地址空间与用户地址空间，在操作系统和JVM之间进行来回拷贝

Serializable、Externalizable

Serializable：默认的序列化方式，高成本、脆弱且不安全

Externalizable：允许控制整个序列化过程，指定特定的二进制格式，增加安全机制

Java并发

多线程中的上下文切换

为了保证每个线程都能有执行的机会，就需要轮转使用CPU，不同线程之间切换使用CPU产生的数据就是上下文切换

死锁、活锁、饥饿

死锁：两个及两个以上的线程执行过程中，因争夺资源而造成相互等待的现象，无外力作用，它们都无法推进下去
活锁：一个任务没有被阻塞，某些条件没有满足，一直重试、失败……
饥饿：一个或多个线程因种种原因无法获得所需资源，导致一直无法执行

什么是原子操作？有哪些原子类

不受其它操作影响的操作任务单元

原子类：AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference
原子数组：AtomicIntegerArray、AtomicLongArray
原子属性更新器：AtomicIntegerFieldUpdater、AtomicLongFieldUpdater、AtomicReferenceFieldUpdater
处理ABA问题：AtomicMarkableReference、AtomicStampedReference