JVM 垃圾回收器主要有以下几种：Serial 垃圾回收器：单线程垃圾回收器，适用于小型应用场景。Parallel 垃圾回收器：多线程垃圾回收器，适用于中等大小的应用场景。CMS（Concurrent Mark-Sweep）垃圾回收器：并发垃圾回收器，可以与应用程序并发执行，适用于大型应用场景。G1（Garbage First）垃圾回收器：基于区域的垃圾回收器，可以对堆内存进行划分并进行垃圾回收，适用于大型应用场景。除了以上几种常用的垃圾回收器，JDK9 中还引入了 ZGC（Z Garbage Collector），该垃圾回收器可以支持超大堆内存，可以在毫秒级别内进行垃圾回收，并具有极高的吞吐量和可扩展性。

JVM 的内存模型主要由两部分组成：堆（Heap）和栈（Stack）。堆内存：用于存储对象实例，是 JVM 管理的最大的一块内存区域。堆内存被所有线程共享，因此在多线程并发访问时需要保证线程安全。栈内存：用于存储方法调用的局部变量、操作数栈、返回值等信息。每个线程都有自己的栈内存，因此不存在线程安全问题。在 JVM 的内存模型中，还存在方法区（Method Area）和程序计数器（Program Counter）。方法区：用于存储类信息、常量、静态变量等数据。与堆内存一样，方法区也被所有线程共享，需要保证线程安全。程序计数器：用于存储当前线程执行的字节码指令地址。每个线程都有自己的程序计数器，用于控制线程的执行流程。需要注意的是，JVM 内存模型中的堆内存和栈内存都可以进行调优，例如通过调整 JVM 参数、使用不同的垃圾回收算法等来优化堆内存的性能；通过设置线程栈的大小、减少线程栈的深度等来优化栈内存的性能。

Redis 可以通过 SETNX（SET if Not eXists）命令实现分布式锁，具体实现步骤如下：客户端向 Redis 发送 SETNX 命令，将锁的名称作为 key，当前时间戳作为 value。Redis 执行 SETNX 命令，如果 key 不存在，则将 key 的值设置为当前时间戳并返回 1，表示获取锁成功。如果 key 已存在，表示锁已经被其他客户端获取，获取锁失败。客户端在执行业务操作期间，需要定时续约锁，可以通过 EXPIRE 命令设置锁的过期时间，防止锁过期被其他客户端获取。客户端执行完业务操作后，需要释放锁，可以通过 DEL 命令删除锁。需要注意的是，由于 Redis 是单线程的，通过 SETNX 命令实现的分布式锁并不能保证在高并发环境下完全可靠，存在死锁、并发竞争等问题，因此需要结合其他技术手段进行优化，例如加入超时机制、使用 Lua 脚本等。

同步和异步、阻塞和非阻塞、BIO、NIO、AIO 都是与 IO 操作相关的概念，下面逐一解释：同步和异步：同步和异步是指请求发出后是否需要等待响应。同步方式发送请求时，必须等待服务器返回结果，期间不能进行其他操作，直到收到响应后才能继续执行。异步方式发送请求后，可以继续执行其他操作，不需要等待响应，当服务器响应时，再进行处理。-------------------阻塞和非阻塞：阻塞和非阻塞是指等待操作是否会阻塞当前线程。阻塞方式会一直等待操作完成，期间线程处于阻塞状态，不能执行其他操作。非阻塞方式不会一直等待操作完成，可以继续执行其他操作。BIO：BIO（Blocking IO）是一种阻塞式 IO 模型，每个请求都需要一个独立的线程进行处理，如果请求量大，会导致线程资源浪费和服务器响应延迟。NIO：NIO（Non-blocking IO）是一种非阻塞式 IO 模型，它采用事件驱动的方式，将请求放到缓冲区中等待处理，当数据就绪时通知程序进行处理，可以使用单线程处理多个请求。AIO：AIO（Asynchronous IO）是一种异步非阻塞式 IO 模型，采用回调函数的方式处理请求，当数据就绪时自动调用回调函数进行处理。简单来说，BIO 适合于连接数较小、请求较短的场景，NIO 适合于连接数多、请求处理时间短的场景，AIO 适合于连接数多、请求处理时间长的场景。综上所述，同步和异步、阻塞和非阻塞、BIO、NIO、AIO 都是 IO 操作相关的概念，它们的区别主要在于请求发出后的处理方式和操作的阻塞状态。开发者需要根据实际情况选择不同的 IO 模型和处理方式。

高并发是指系统在同一时间内处理大量的请求和数据，这会给系统带来很大的压力和挑战。在高并发场景下，编程的核心目标是提高系统的并发性能和稳定性，保证系统在高负载情况下依然能够保持高可用性和响应速度。要实现高并发编程，需要注意以下几点：采用异步非阻塞的编程模型：在高并发场景下，同步阻塞的方式会导致线程资源的浪费和响应延迟，因此采用异步非阻塞的编程模型可以大大提高系统的吞吐量和响应速度。使用线程池来管理线程资源：线程池可以有效地管理线程资源，防止线程资源被过度消耗和浪费，从而提高系统的并发性能和稳定性。缓存和分布式缓存的使用：缓存可以减轻系统的压力，提高系统的响应速度和性能。在高并发场景下，使用分布式...

chatgpt回答Spring Bean 的生命周期可分为以下阶段：实例化：Spring容器根据配置文件或者注解等方式创建一个 Bean 实例，它是一个普通的 Java 对象。属性赋值：Spring 容器通过 setter 方法或者构造器为 Bean 实例的属性赋值。BeanPostProcessor 前置处理：Spring 容器调用实现了 BeanPostProcessor 接口的类的 postProcessBeforeInitialization 方法，该方法在 Bean 实例化之后、初始化之前被调用，用于对 Bean 实例进行加工处理。初始化：Spring 容器调用 Bean 实例的初始...

人真应该多面试-比方说微软亚马逊之一类-就很注重算法和BQ-但最核心的就是算法-所以很多同学刷了2000多。但是BAT之类的就笔试题就感觉-要求很广--此外算法题题目很短但是很难--要求实习经历--全方位要求--显然只适合科班长期耕耘的也是很震惊为什么这种公司往往讨论很多，明明不是一般人的去处，但是搞得好像很容易去似的。接下来就是重点：算法五花八门，至今为止从未遇到过字典树、前缀树，就目前的形势而言，算法题是什么，基础101才是核心。这是我一直以来的错误。目前看来，巩固好基础的算法数据结构--注意，不是什么字典树-leetcode那一大堆，直接牛客网101即可。此外呢，不同企业真的好不同，比如国外的企业明显看重培养，而国内明显更是实用主义，也就是不会问你废话，但是顶层公司就很喜欢抠细节，而比亚迪业务扩张又是不问什么东西。因此，个人判断：采取更实用的学习方法比如会有人问你TreeMap吗那些都是刷算法才会用的在业务中也只会用ArrayList，而不是使用LinkedList同理HashMap-ConcurrentHash

真的面试才知道-不同部门不同公司问的完全不一样但是这次面试之后才明白所谓八股文-真的是热门问题比如redis分布式锁-MVCC 可重复读--JVM内存模型-线程池-并发编程--Spring循环依赖-bean生命周期arraylist扩容机制--再比如算法--尽管刷了500多题目，我还是无法10分钟内快速写出快排之类的，之前我还在纠结什么KMP，Dijstra之类的现在发现，其实直接不会那些就行了，核心就是快排归并排序-其他的堆排只需要知道思想--二叉树的栈前序后序广度遍历什么GC各种垃圾回收--密集询问MVCC（多版本并发控制）多版本并发控制（MultiVersion Concurrency ...

三种创建线程（Thread）的方式：直接使用 ThreadThread + RunnableThread + Callable + FutureTask－－返回值六种状态start / runsleep / yieldjoin / join(long n)interruptsetDaemon 守护线程 Java 内存模型（Java Memory Model，JMM原子性－可见性－有序性Java并发机制底层实现的三个关键要素：volatile、synchronized、原子性操作happens-before 规则－－前一个操作的结果对后续操作时可见的。对于可见性，可以使用 volatile 关键字来保证，不仅如此，volatile 还能起到禁止指令重排的作用；另外， synchronized 和 final 这俩关键字也能保证可见性。对于原子性，我们可以使用锁 和 java.util.concurrent.atomic 包中的原子类来保证。（给萌新解释一下，java.util.concurrent，简称 J.U.C，就是一个包，也称为并发包。现在网上大部分博客都会直接说 JUC，对萌新不是很友好），我们可以看看 juc.atomic 中有哪些类：CAS操作锁的概念：悲观锁和乐观锁重量级锁和轻量级锁自旋锁偏向锁重入锁和不可重入锁公平锁和非公平锁共享锁和排他锁AbstractQueuedSynchronizer 类（也就是大名鼎鼎的 AQS，译为队列同步器，简称同步器）。JUC 其实可以分为五大类：Lock 框架（locks 包）原子类（atomic 包）并发集合线程池工具类然后常用的工具类还是有必要学习下：CountDownLatchCyclicBarrierSemaphoreExchangerThreadLocalＪａｖａ运行时的数据区域－－堆（对象实例）－－方法区（常量－静态变量）（共有的）－私有－虚拟机栈（栈帧）－－本地方法栈（Ｎａｔｉｖｅ方法）－－程序计数器（字节码指令地址）

字段多的分表--联合查询的增加中间表--增加冗余字段提高查询速度CPU使用率飙升到500%top命令查看是不是Mysqld导致--show processlist--运行的线程--消耗高的SQL--kill加索引--改内存参数可能连接数激增慢SQL或者死锁数据量增长需要分库分表垂直切分--列拆分---适合表多业务逻辑清晰--减少I/O次数水平切分--适合大量数据存储不影响表----适合分库--数据大独立性的问题--事务问题--分布式事务负担大--数据定位--跨表join主从复制通过binlog传输到slave上--日志重新执行--读写分离负载均衡-可以切换-主从复制异步的--主要是master I/O， slace I/O,SQL三个线程---master打开二进制binlog记录功能--slaveI/O读取拉取dao Relay log中继日志----SQL执行如何读写分离的基于代理--基于应用内路由-比如nginx-AOP还有 JDBC、ｓｈａｒｄｉｎｇ－ｊｄｂｃ，分库分表中间件

key-value缓存--在内存运行可持久化到硬盘支持String-Hash-List-Set-ZSet支持数据的备份--主从备份String可以存储任何二进制--包括图片-最大512MBHash适合存储对象ZSet不允许重复--有序-有Double分数定时机制---通过借助时间事件来实现的--单线程--但是通过I/O多路复用程序来监听多个套接字数据淘汰策略：所有key或者设置过期时间的进行LRU淘汰Redis，全称为 Remote Dictionary Server，本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据写入磁盘或把修改操作写入追加的记录文件，AOF 数据库较小--不适合海量数据‘

init进程完成了从内核态向用户态的转变：所谓的init进程，它是一个由内核启动的用户级进程。,init始终是第一个进程（其进程编号始终为1）。top -p 139 显示进程号为139的进程信息，CPU、内存占用率等执行systemctl disable xxx后，会禁用这个服务。它实现的方法是将服务对应的软连接从/etc/systemd/system中删除。命令执行情况一般类似如下：systemctl disable xxx的作用1 start 开启2  stop 关闭3 restart 重启4 status 查看状态5 is-active 查看激活与否6 enable 设置开机启动7  d...

DDL： CREATE， DROP， ALTER，TRUNCATEDQL： SELECTDML： DELETE，INSERT， UPDATE约束-主键约束-唯一约束-外键约束-非空约束DDL不可以回滚 所以DROP，TRUNCATE（表结构还在）无法回滚DELETE--行删除注意AVG ()忽略NULL值，而不是将其作为“0”参与计算COUNT(*) 对表中行数进行计数 不管是否有NULLCOUNT(字段名)对特定列有数据的行进行计数忽略NULL值SUM()可以对单个列求和，也可以对多个列运算后求和忽略NULL值，且当对多个列运算求和时，如果运算的列中任意一列的值为NULL，则忽略这行的记录。...

数据库三大范式列的原子性--非主键列完全依赖于主键--且只依赖于主键连接泄露--一样的就是留下没有关闭的连接无法使用索引优点-加快检索速度-唯一性索引可以保证数据唯一性-加速表表连接缺点--创建维护需要时间空间B树索引-平衡树索引实际上都是B+树实现的m阶B-Tree-每个节点最多m个子节点除根节点和叶节点之外每个结点最少有m/2向上取整的子节点叶子节点同一层，从小到大排列B+ Tree优化了-非叶节点只存关键字信息--具体数据在叶节点包含全部信息---叶子节点之间都有一个链指针Hash索引直接哈希位图索引针对比如性别，行政区这种固定值的，并且静态不更改的数据直接001，010，110这样子赋...