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俊祺.

已于 2023-05-10 14:32:17 修改

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文章标签： java spring mybatis

于 2023-04-12 19:00:57 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_73241486/article/details/130110843

该博客围绕Java、Spring、MyBatis等技术展开。介绍了Spring框架及其常用注解，阐述Java异常处理方式与类型。对比了Spring拦截器和过滤器，说明了分页查询、SQL优化等操作。还提及Redis、线程池、负载均衡算法，以及对CAP、Nacos、Nginx的理解，最后分析了内存溢出场景及解决办法。

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什么是spring？谈谈你对spring的理解？

一般在项目开发中如何使用拦截器和过滤器的？

#{}和${}的区别

谈谈你对分页查询的理解和一般在项目中分页查询如何使用

如何进行sql优化的？

mysql中创建索引有几种方法？在项目开发中如何使用？

MYSQL的索引命中是什么？什么情况下会导致索引命中失效？

线程池中的核心线程数和最大线程数如何进行设置？

谈谈你对于内存溢出的理解，你的项目中碰到了哪些内存溢出的场景？

什么是spring？谈谈你对spring的理解？

spring是一个开源的轻量级java框架，通过IOC、DI、AOP极大地简化了企业级java应用程序的开发和管理。

spring框架是一个功能强大的解决方案，它简化了应用程序开发中的许多复杂性，提高了代码的可复用性，使开发人员能够更快速的创建高质量的的应用程序；spring也具有很高的可扩展性和可定制性，可以根据需求集成其他框架和库，使应用程序更加灵活和可扩展。

Spring的常用注解

依赖注入相关：@Autowired、@Qualifier

创建Bean相关：@Component（@Component注解表示这个类是一个基本的被Spring托管的Bean。Spring容器会自动扫描所有使用@Component注解的类并将其注册为Bean。）、@Service（@Service注解表示这个类是业务逻辑层的服务类。）、@Repository（@Repository注解表示这个类是数据访问层的类，用于连接数据访问对象。）、@Controller（@Controller注解表示一个类是控制器，在Spring MVC应用程序中处理客户端请求。）

配置类和组件扫描相关：@Configuration 、@Bean、 @ComponentScan、 @Import

事务相关：@Transactional（@Transactional注解用于指定事务的处理，可以应用于服务层或持久层方法上，确保当事务超过一定的条件时（例如抛出异常），由Spring框架对其进行回滚。）、@EnableTransactionManager开启平台事务管理器；

作用域：@Scope；条件装配：@Cconditional；

AOP相关注解：@EnableAspectJAutoProxy；@Aspect（@Aspect注解用于定义切面类，切面类需要包含一组切点和相应的通知，通知指定在何时何地执行。）@Pointcut（@Pointcut注解用于定义切点，切点指定在哪些连接点才会执行切面逻辑。）通知相关：@Before（@Before注解在所匹配的连接点之前执行通知。）@After（@After注解在所匹配的连接点执行完毕后（无论正常或异常）执行通知。）@AfterReturning（@AfterReturning注解在所匹配的连接点正常执行完毕后执行通知。）@AfterThrowing（@AfterThrowing注解在所匹配的连接点抛出异常时执行通知。）@Around（@Around注解在所匹配的连接点前后都执行通知，通常用于控制连接点的执行顺序或改变其执行结果。）

java中的异常处理有几种？

1.try-catch-finally 块；2.throws 关键字；3.throw 关键字；4.使用自定义异常

1.try-catch-finally 块：使用 try-catch-finally 块可以捕获代码中可能抛出的异常，try中包含具有潜在异常的代码，catch 块中包含将处理异常的代码，finally 块中包含不管异常是否被捕获都会被执行的代码，因此适用于清理资源，释放内存，如管理文件或数据库连接。

try {
  // 可能会抛出异常的代码块
} catch (ExceptionType e) {
  // 处理特定类型的异常
} catch (Exception e) {
  // 处理其他类型的异常
} finally {
  // 无论是否出现异常，都会执行的代码块
}

2..throws 关键字：使用 throws 关键字可以声明可能抛出异常的方法，并由调用方处理他们，调用方必须使用 try-catch 块来处理这些异常，否则它们将被转发到更高层的方法或JVM中。

public void method() throws ExceptionType1, ExceptionType2 {
  // 可能会抛出多种异常的代码块
}

3.throw 关键字：使用 throw 关键字手动抛出异常，通常在自定义异常时使用此方法。

if (age < 0) {
  throw new Exception("Age cannot be negative");
}

4.使用自定义异常：java 允许在程序中创建自定义异常类，通过使用自定义异常类，开发人员可以为在程序中抛出异常的的特定场景定制特殊的异常，要实现自定义异常类，需要扩展Exception 或 RuntimeException 类。

public class CustomException extends Exception {
  public CustomException() {
    super("CustomException");
  }
  public CustomException(String message) {
    super(message);
  }
}

java中的常见异常处理类型有哪些？

java中常见的异常处理类包括：1.检查异常（Checked Exception）；2.运行时异常（Unchecked Exception）3.错误（Error）；4.自定义异常

1.检查异常（Checked Exception）
这类异常在编译时就需要被捕获或声明抛出，否则代码将无法通过编译，常见的检查异常如IOException、SQLException等。

2.运行时异常（Unchecked/Runtime Exception）
这类异常在运行时才被检测到，不需要在代码中显式声明抛出或捕获，常见的运行时异常包括NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException、ArithmeticException等。

3.错误（Error）
错误是指Java环境相关的错误，如OutOfMemoryError、StackOverflowError等，不应该捕获或处理这类异常。

4.自定义异常
除了标准的异常类型外，Java还支持创建自定义异常类型。通过扩展Exception或RuntimeException类创建自定义异常，使开发人员可以根据需求自定义异常类型，这样更容易发现程序中的错误，也更容易维护和测试程序。

根据以上异常类型，我们可以在代码中使用 try-catch、throws、throw 等关键字来处理异常。对于检查异常，可以在方法签名中声明抛出对应的异常，在代码中通过 try-catch 块捕获异常，进行恰当的处理；对于运行时异常，可以使用 try-catch 块进行捕获和处理，也可以不进行处理，由之后的调用者来捕获处理。对于自定义异常，可以在代码中创建并抛出自定义异常，在之后的程序中使用 try-catch 块来捕获并处理。

spring拦截器和过滤器的区别

spring的拦截器和servlet的过滤器都提供了在请求处理过程中对请求进行处理的机制，但两者的执行时机，作用范围和底层实现原理各不相同

底层实现原理不同：拦截器是基于反射机制（动态代理）、过滤器是基于函数回调。

执行时机不同：拦截器是在请求进入servlet后，在controller的前后执行，过滤器是在请求进入tomcat后，在servlet的前后执行

作用范围：拦截器只能拦截controller请求，而过滤器几乎可以对所有进入tomcat的请求起作用（可以接触到请求的信息，包括请求的参数，url，请求头信息、cookies等。）

功能：拦截器可以进行一些与业务相关的预处理操作，如权限判断、日志记录、性能监控等；而过滤器只能进行一些请求、响应相关的操作，如编码转化、防止XSS攻击等。

Spring的拦截器（Interceptor）和Servlet的过滤器（Filter）都提供了在请求处理过程中对请求进行处理的机制，但两者的执行时机、作用范围和功能不同。

执行时机：
拦截器在Controller前后执行，过滤器在请求前后执行。拦截器是基于Java的反射机制实现的，在进入Controller层之前进行拦截处理，可以访问Action上下文、值栈里的对象等信息；过滤器是Java Servlet规范中定义的一种用于在Web应用程序中拦截请求或响应的标准接口，和Servlet封装请求和响应对象的过程类似，过滤器也是基于Servlet实现的。

作用范围：
拦截器只能拦截Controller请求，而过滤器可以接触到请求的信息，包括请求的参数、URI、请求的头信息、Cookies等。

功能：
拦截器可以进行一些与业务相关的预处理操作，如权限判断、日志记录、性能监控等；而过滤器只能进行一些与请求、响应相关的操作，如编码转换、防止XSS攻击等。

综上所述，拦截器和过滤器各有优劣，应该根据具体的业务需求来选择使用。

一般在项目开发中如何使用拦截器和过滤器的？

1.用户登录拦截，对于需要登录才可以操作的请求，可以使用拦截器进行拦截，判断用户是否已登录，如果未登录则返回登录页面；

2.认证授权：对于需要进行认证授权的请求，可以使用拦截器进行拦截，处理认证授权逻辑。

3.身份验证：对于需要进行身份验证的请求，可以使用过滤器先对请求进行处理，例如从请求头中或参数中获取token，然后对token进行验证，验证后才能继续访问。

4.跨域访问控制：对于前后端分离的项目，在开发过程中经常会遇到跨域访问的问题，可以使用过滤器进行处理，设置响应头信息控制跨域访问。

5.统一的日志记录：可以使用拦截器记录请求和响应的日志信息，包括请求的URL，请求参数，请求方法，响应状态等信息，方便后期调试和排错。

咋项目中使用拦截器和过滤器时，需要根据实际需求和业务场景来选择响应的组件，同时也需要注意拦截器和过滤器的执行顺序，以及处理请求和响应的方式和方法，保证他们的正常运行。

#{}和${}的区别

#{}是预编译处理，在mybatis处理时会将#{}替换成？调用PreparedStatement 的set方法赋值，这样更安全，可以防止SQL注入的问题；

${}是字符串替换，mybatis在处理${}时就是把它替换成变量的值，会有SQL注入的风险。

谈谈你对分页查询的理解和一般在项目中分页查询如何使用

分页查询是指将大量的查询结果划分为多个小块进行显示的操作，常用于互联网大型数据查询和显示的场景中。在项目中，我们可以使用分页查询进行分页展示和查询操作，一般而言分页查询主要涉及以下几个方面：

1.分页工具的封装（我们可以封装一个分页工具类，该类可以根据查询条件返回分页所需的数据，包括每页数据量、总页数、总数据量、当前页信息等，这个工具类可以帮助我们更加方便的进行分页查询操作）

public class Page<T> {

    /** 当前页码 */
    private int pageNum;

    /** 每页大小 */
    private int pageSize;

    /** 总记录数 */
    private long total;

    /** 总页数 */
    private int pages;

    /** 数据列表 */
    private List<T> records; 

    // getter and setter methods
}

2.分页查询的实现：分页查询可以使用Mybatis或分页插件或MP或Spring提供的分页查询工具，也可以自定义分页查询方法进行查询操作。

3.分页查询参数的传递：在前端页面中，我们需要传递相关的参数给后端进行分页查询，一般包括页码、每页数据量、查询条件等信息。

在项目中使用分页查询时，需要注意以下几个方面：

1.分页查询的性能优化：分页查询操作需要消耗大量的系统资源和时间，需要对查询的语句进行优化，确保查询效率和性能；

2.分页数据的缓存：我们可以使用缓存技术对查询的的数据进行缓存，减少数据库的访问次数，提高系统的响应速度。

3.分页查询的展示效果：分页界面的设计需要考虑到用户体验，包括分页样式、数据展示方式等（涉及前端了）

如何进行sql优化的？

一般在开发中，如果数据庞大或者数据操作复杂等原因，导致SQL语句的执行效率可能较低，所以要用到SQL优化，sql优化需要考虑的因素也比较多，比如索引设计、SQL语句的结构、执行计划等，一般用到的SQL优化技巧有以下6种：

1.索引优化：索引可以加速数据的检索，优化查询效率，但是如果应用中使用不当也会导致性能下降，索引我们应该为经常查询的字段进行索引，不要在频繁执行的更新语句中更新索引列的值。

2.避免全表扫描：进来避免select *语句，尽量使用需要查询的列名，可以减少数据的读取和传输，提高查询的效率。同时尽量避免在使用where语句时避免全表扫描。

3.分页查询优化：分页查询可能会影响查询性能，可以通过优化SQL语句的结构，使用缓存策略等方式来提高查询效率。

4.运用子查询：能用子查询的情况下尽量吧过滤条件写在内层查询中，这样可以减少对于外城数据的处理，提高查询性能。

5.优化SQL语句的结构：使用合适的关键字和语句顺序，可以避免无效扫描和减少数据的传输。

6.使用查询缓存：在查询结果没有修改的情况下，可以吧查询结果缓存起来，这样可以在下次查询中直接重缓存中取数据，提高查询效率。

mysql中创建索引有几种方法？在项目开发中如何使用？

mysql支持多种类型的索引，如BTree索引、哈希索引、全文索引等，其中BTree索引是最常用的一种。在MYsql中创建索引的常用方法有：

1.单列索引：单列索引是指根据单个列来加速查询，也是最常用的一种索引，在建表时，可以在需要加速查询的裂伤使用create index 命令来创建索引，例如：

CREATE INDEX idx_username ON user (username);

2.组合索引：组合索引指同时对多个列进行索引，可以加速联合查询的效率，在建表时，可以在多个列上同时使用 create index 命令来创建组合索引，例如：

CREATE INDEX idx_username_email ON user (username, email);

3.全文索引：是一种针对文本数据进行搜索的索引，可以实现高效的文本搜索查询，在mysql中，可以使用create fulltext index 命令来创建全文索引，例如：为存储用户动态的 post 表添加一个全文索引：

CREATE FULLTEXT INDEX post_content ON post (content);

在项目开发中，我们需要根据具体的场景来选择使用哪种类型的索引，通常来说，单列索引适合对单列进行查询和排序的场景，组合索引适合多列组合查询和排序的场景，全文索引适合对文本进行搜索的场景。在创建索引时需要注意，过多或者过少的索引都会对查询性能产生负面影响，因此需要根据具体的需求来权衡索引数量和表结构设计。同时，在索引大小和优化时需要注意避免创建冗余的索引，这样可以减少数据更新时的开销。除了使用索引外，我们还可以通过分库分表、优化查询语句等方式来提高 MySQL 数据库的查询性能。

MYSQL的索引命中是什么？什么情况下会导致索引命中失效？

MYSQL的索引命中指的是查询语句根据索引获取表数据的过程，也称为索引扫描或索引匹配，可以有效地提高查询速度和减少查询开销。当数据库收到一个查询请求时，MYSQL会预先在内存中构建查询计划，根据索引信息寻找适合的数据块进行查询，如果查询计划中使用了索引，且查询语句的条件与索引匹配，则索引命中，MYSQL会使用索引进行查询。否则，索引会失效，MYSQL会使用全表扫描来查询数据。

当索引失效时，查询语句会进行全表扫描，这会导致多次系统的物理读取和排序耗费大量时间和计算资源，大大降低查询性能。

常见情况下索引失效的原因包括：

1.不适当的查询条件：使用非等值查询、函数以及逻辑运算等语句会导致索引失效。
SELECT * FROM user WHERE status = 1 AND YEAR(create_time) = 2022;
2.索引列数据类型不一致：当查询条件和索引类型不一致时，MYSQL会进行类型转换，导致索引失效。
SELECT * FROM user WHERE create_time = '2022-08-01';
3.使用OR运算符：OR运算符不适用于索引查询，MYSQL会将OR转化为联合查询，导致索引失效。
SELECT * FROM user WHERE status = 1 OR email = 'test@example.com';
4.多表关联查询：在多表关联的查询中，如果每个表不进行索引查询，则整个查询都会失效。

5.索引数量过多：过多的索引可能导致MYSQL无法使用最优查询计划，从而导致索引失效。

综上所述，MYSQL索引命中能够有效提高查询性能，但同时需要避免查询中出现导致索引失效的语句和条件，合理设计表结构和索引以及对SQL语句进行优化，才能最大程度地提高查询性能。

Redis的特点和功能？

Redis是非关系型数据库是一员，主要特点就是单线程，基于内存存储读写速度非常快，支持5种数据类型，存储特点为键值对类型，一般用于时效性数据和热点数据的缓存、或分布式锁（也可以用于消息队列，用的较少）

Redis是一个开源的内存数据存储系统，也是一种NoSQL数据库，其具有以下几个特点和功能：

1.数据结构丰富（Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等，这些数据结构可用于不同的场景和需求，可以存储和处理不同类型的数据。）

2.基于内存存储（Redis将数据存储在内存中，因此具有快速读写的优点，响应速度非常快，适合于需要高速数据存取的场合。同时，Redis也支持将数据定期或定时写入磁盘以防止数据丢失。）

3.可以用作分布式缓存（Redis支持分布式架构，可以将数据分散到多台机器上存储，实现分布式缓存，提高系统的性能和可扩展性。）

4.发布订阅功能（Redis支持发布订阅机制，可以实现消息的分发和订阅，用于构建实时标识和异步通信功能等。）

5.事务支持（Redis支持事务处理，可以实现多个命令的原子操作和回滚，使得多个操作可以作为一个逻辑单元在同一事务中执行。）

6.Lua脚本支持（Redis支持使用Lua脚本来扩展功能，可以根据具体需求编写自定义脚本，支持需要复杂的业务逻辑的场景。）

7.地理位置功能（Redis支持地理位置数据处理，可以用于周边搜索、位置推荐等场景。）

综上所述，Redis是一个快速、可扩展且可定制的数据存储系统，具有多种数据结构和丰富的功能，适合用于高速缓存、实时标识、消息传递等场景，同时也支持事务、发布订阅和Lua脚本等高级功能，提供了非常灵活和可定制的数据存储和处理方案。

Redis的使用场景？

常用于分布式缓存，时效性数据或热点数据的缓存，排行榜，计数器；或者分布式锁或消息队列。

Redis是一个高性能内存数据库，其快速和可扩展的特点使得它在多个场景下都可以使用。以下是一些常见的 Redis 使用场景：

缓存
Redis 可以作为缓存系统，提高数据访问速度。Redis支持在内存中存储数据，可以快速的响应读写请求，使用Redis作为缓存系统可以在应用层面减轻初始请求的压力，缓解数据库的压力。

分布式锁
在高并发场景下，分布式锁是一个重要的机制，可以避免故障和竞争。Redis支持在分布式系统中使用锁，因为Redis的性能和持久性，可以用来实现高效率锁机制。

消息传递
Redis 支持发布订阅机制，可以进行异步通信和消息传递。在分布式系统中，它的异步消息支持可以支撑事件驱动架构和大规模数据流处理。

排行榜和计数器
Redis 支持有序集合和计数器类型的数据结构，可以用于排行榜、计数器等开发场景。例如，在社交网络应用场景中，可以使用 Redis 的有序集合存储用户的粉丝列表，支持用户增加、删除、查询粉丝的操作。

实时标识
Redis 支持多种数据结构，可以用来存储实时分类、实体信息、实时用户访问情况等数据。例如，使用 Redis 存储在线用户 ID 列表，实时推送消息给在线用户，达到实时标识的效果。

地理位置服务
Redis 支持地理位置服务，可以进行距离查询、位置搜索等操作。当需要在一个范围内搜索地理位置时，Redis 的地理位置功能可以达到非常高的查询效率。

综上所述，Redis 可以在多种使用场景中发挥它的特点和优势，提高系统的性能和可扩展性，同时也支持多种数据类型、高级功能和客户端工具，可以满足多个开发场景和需求。

Redis支持哪些数据类型？

String：字符串；List：列表；Hash：哈希；Set：无序集合；Zset：有序集合；

Redis支持多个数据类型，每种数据类型都有不同的应用场景和用法。常见的Redis数据类型包括：

字符串（String）
Redis中的字符串是二进制安全的，可以存储任意类型的数据，例如对象序列化后的字符串。它支持incrby、append等操作。

列表（List）
Redis 中的列表可以包含多个字符串元素，可以通过索引访问并进行操作，例如push、pop、trim等。列表通常用来实现队列、栈、异步消息等。

集合（Set）
Redis 中的集合是无序的字符串元素集合，在Redis中，集合非常快，并且支持基本集合操作，例如交集、并集、差集等操作。

哈希（Hash）
Redis 中的哈希是一个字符串字段和字符串值之间的映射表。它可以存储一个对象，每个属性都对应哈希表的一个字段。哈希在存储一些结构化的数据时非常有用。

有序集合（Sorted Set）
Redis 的有序集合也是一个字符串元素集合，但每个字符串都与一个浮点数值相关联，称为分数。Redis根据分数对元素进行排序，并支持基本的集合操作，例如交集、并集、差集等操作。

综上所述，Redis支持多种不同的数据类型，每种类型都有不同的使用场景。开发人员可以根据具体的需求选择不同的数据类型，根据具体的情况选择最合适的数据类型来存储和操作数据。

如何保证redis缓存和数据库的一致性

读取数据时先从缓存中读，缓存没有命中再去数据库中读取，然后缓存到redis中；在每次进行增删改操作时将缓存数据清空，读取时重新在数据库中读取再存入缓存。或者给缓存数据添加有效时间

保证Redis缓存和数据库的一致性是一项非常重要的任务，这样才能确保读取缓存数据时的正确性。以下是一些常见的方法，用于保证Redis缓存和数据库的一致性。

1.使用 Redis 主从复制
使用Redis主从复制，可以将主Redis实例的数据同步到多个从Redis实例中，从而实现数据备份、高可用性和负载均衡等功能。当主Redis实例更新数据时，从Redis实例会自动同步更新，根据实际情况，即可选择读从实例还是读取主实例，以实现缓存和数据库的一致性。
2.在数据更新时同时更新缓存
在数据库更新数据时，需要同时更新相应的缓存，以保证缓存数据和数据库中数据的一致性。可以使用双写一致性策略，即在更新数据时同时更新缓存，或者使用缓存代理层实现缓存和数据库的同步。
3.使用缓存过期时间
对于一些过期时间固定，访问频率较低的数据，可以在缓存中设置过期时间，到达过期时间后，缓存数据会自动失效。这样，即使没有及时更新缓存，由于过期时间到期，应用程序会从数据库中重新读取最新数据，从而保证了数据的一致性。
4.使用分布式锁机制
使用分布式锁机制，防止并发更新同一个数据记录的缓存，从而防止数据不一致的情况发生。当一个请求正在更新某个数据时，任何其他请求都不允许同时进行相同记录的缓存更新操作，避免因并发可能导致的数据不一致的问题。
5.定期重新加载缓存数据
定期重新加载缓存数据，以便更新数据和使缓存中的数据与数据库保持一致。此策略可以通过使用定时任务或其他调度程序执行。

综上所述，这些是维护Redis缓存和数据库一致性的一些常见方法。开发人员应根据实际情况选择措施，并结合具体业务场景和应用需求定制特定的解决方法。