不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。
DISTINCT在所有列上转换为GROUP BY，并与ORDER BY子句结合使用。
Java中的多态靠的是父类或接口定义的引用变量可以指向子类或具体实现类的实例对象，而程序调用的方法在运行期才动态绑定，就是引用变量所指向的具体实例对象的方法，也就是内存里正在运行的那个对象的方法，而不是引用变量的类型中定义的方法。
Concurrent mark sweep(CMS)收集器是一种年老代垃圾收集器，其最主要目标是获取最短垃圾回收停顿时间， 和其他年老代使用标记-整理算法不同，它使用多线程的标记-清除算法。
最短的垃圾收集停顿时间可以为交互比较高的程序提高用户体验。
CMS 工作机制相比其他的垃圾收集器来说更复杂，整个过程分为以下 4 个阶段：
1）初始标记
只是标记一下 GC Roots 能直接关联的对象，速度很快，仍然需要暂停所有的工作线程。
2）并发标记
进行 GC Roots 跟踪的过程，和用户线程一起工作，不需要暂停工作线程。
3）重新标记
为了修正在并发标记期间，因用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，仍然需要暂停所有的工作线程。
4）并发清除
清除 GC Roots 不可达对象，和用户线程一起工作，不需要暂停工作线程。由于耗时最长的并发标记和并发清除过程中，垃圾收集线程可以和用户线程一起并发工作， 所以总体上来看CMS 收集器的内存回收和用户线程是一起并发地执行。
在TCP/IP协议中，TCP协议提供可靠的连接服务，连接是通过三次握手进行初始化的。三次握手的目的是同步连接双方的序列号和确认号并交换TCP窗口大小信息
详见：https://www.jianshu.com/p/94ba4a918ff5
首先 dns 解析 wo.de.tian机器，一般是ng服务器ip地址
然后 ng根据server的配置，寻找路径为 yy/的机器列表，ip和端口
最后 选择其中一台机器进行访问—->下面为详细过程
DNS 解析
使用 DNS 作为负载均衡器，会根据负载情况返回不同服务器的 IP 地址。大型网站基本使用了这种方式最为第一级负载均衡手段，然后在内部在第二级负载均衡。
四种状态：运行、已暂停、重新启动、已退出。
方式一，使用 xargs 命令：find ./ -type f -name “.txt" |xargs chmod 777 。
方式二，使用 exec 命令：find ./ -type f -name ".txt” -exec chmod 777 {} 。
使用谷歌 DNS 解析百度：dig @8.8.8.8 www.baidu.com
Authentication：身份认证/登录，验证用户是不是拥有相应的身份；
service 命令用于运行 System V init 脚本，这些脚本一般位于 /etc/init.d 文件下，这个命令可以直接运行这个文件夹里面的脚本，而不用加上路径。
查看服务状态：service ssh status 。
查看所有服务状态：service --status-all 。
重启服务：service ssh restart 。
Mybatis有三种基本的Executor执行器，SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor。
操作系统将内存按照页面进行管理，在需要的时候才把进程相应的部分调入内存。当产生缺页中断时，需要选择一个页面写入。如果要换出的页面在内存中被修改过，变成了“脏”页面，那就需要先写会到磁盘。页面置换算法，就是要选出最合适的一个页面，使得置换的效率最高。页面置换算法有很多，简单介绍几个，重点介绍比较重要的LRU及其实现算法。
这个问题与前面的类似，适配器模式和代理模式的区别在于他们的意图不同。由于适配器模式和代理模式都是封装真正执行动作的类，因此结构是一致的，但是适配器模式用于接口之间的转换，而代理模式则是增加一个额外的中间层，以便支持分配、控制或智能访问。
涉及到多个数据库操作的事务即为分布式事务,目的是为保证分布式系统中的数据一致性.
eden区、s0区、s1区都属于新生代，tentired 区属于老年代。大部分情况，对象都会首先在 Eden 区域分配，在一次新生代垃圾回收后，如果对象还存活，则会进入 s0 或者 s1，并且对象的年龄还会加 1(Eden区->Survivor 区后对象的初始年龄变为1)，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。
另外，大对象和长期存活的对象会直接进入老年代。
&运算符有两种用法：(1)按位与；(2)逻辑与。
Iterator的fail-fast属性与当前的集合共同起作用，因此它不会受到集合中任何改动的影响。Java.util包中的所有集合类都被设计为fail-fast的，而java.util.concurrent中的集合类都为fail-safe的。Fail-fast迭代器抛出ConcurrentModificationException，而fail-safe迭代器从不抛出ConcurrentModificationException。
程序计数器主要有下面两个作用：
百度好像最喜欢问这个问题。
TCP和UDP是OSI模型中的运输层中的协议。TCP提供可靠的通信传输，而UDP则常被用于让广播和细节控制交给应用的通信传输。
两者的区别大致如下：
1）服务端接收Watcher并存储
接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册Watcher，需要的话将数据节点的节点路径和ServerCnxn（ServerCnxn代表一个客户端和服务端的连接，实现了Watcher的process接口，此时可以看成一个Watcher对象）存储在WatcherManager的WatchTable和watch2Paths中去。
主要考察点是Redis的Gossip协议。
详见：https://mp.weixin.qq.com/s/dW0I29Sw86lU0qHpxyhdmw
Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。
由于Spring Boot官方提供了大量的非常方便的开箱即用的Starter，包括Spring Security的Starter，使得在SpringBoot中使用Spring Security变得更加容易，甚至只需要添加一个一来就可以保护所有接口，所以如果是SpringBoot项目，一般选择Spring Security。当然这只是一个建议的组合，单纯从技术上来说，无论怎么组合，都是没有问题的。
HashSet如何检查重复
1.不存在热点数据时，则使用连续分片
非抢占式：分派程序一旦把处理机分配给某进程后便让它一直运行下去，直到进程完成或发生进程调度进程调度某事件而阻塞时，才把处理机分配给另一个进程
抢占式：操作系统将正在运行的进程强行暂停，由调度程序将CPU分配给其他就绪进程的调度方式
为了实现Spring Boot的安全性，使用spring-boot-starter-security依赖项，并且必须添加安全配置。它只需要很少代码。配置类将必须扩展WebSecurityConfigurerAdapter并覆盖其方法。
在操作系统中，进程是占有资源的最小单位（线程可以访问其所在进程内的所有资源，但线程本身并不占有资源或仅仅占有一点必须资源）。但对于某些资源来说，其在同一时间只能被一个进程所占用。这些一次只能被一个进程所占用的资源就是所谓的临界资源。典型的临界资源比如物理上的打印机，或是存在硬盘或内存中被多个进程所共享的一些变量和数据等(如果这类资源不被看成临界资源加以保护，那么很有可能造成丢数据的问题)。
回答任何调优问题的第一步，就是确定优化目标，并且定量给出目标!这点特别重要。对于 Kafka 而言，常见的优化目标是吞吐量、延时、持久性和可用性。每一个方向的优化思路都 是不同的，甚至是相反的。
8种：noeviction，volatile-lru，volatile-lfu，volatile-ttl，volatile-random，allkey-lru，allkeys-lfu，allkeys-random
集合就是一组 MongoDB文档。它相当于关系型数据库（RDBMS）中的表这种概念。集合位于单独的一个数据库中。
一个集合内的多个文档可以有多个不同的字段。一般来说，集合中的文档都有着相同或相关的目的。
分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。
1、发送方确认模式
可以，Dubbo 提供了声明式缓存，用于加速热门数据的访问速度，以减少用户加缓存的工作量。
1.工厂设计模式：Spring使用工厂模式通过BeanFactory和ApplicationContext创建bean对象。
2.代理设计模式：Spring AOP功能的实现。
3.单例设计模式：Spring中的bean默认都是单例的。
4.模板方法模式：Spring中的jdbcTemplate、hibernateTemplate等以Template结尾的对数据库操作的类，它们就使用到了模板模式。
5.包装器设计模式：我们的项目需要连接多个数据库，而且不同的客户在每次访问中根据需要会去访问不同的数据库。这种模式让我们可以根据客户的需求能够动态切换不同的数据源。
6.观察者模式：Spring事件驱动模型就是观察者模式很经典的一个应用。
7.适配器模式：Spring AOP的增强或通知（Advice）使用到了适配器模式、Spring MVC中也是用到了适配器模式适配Controller。
当你将 Dos 系统中的文件复制到 Unix/Linux 后，这个文件每行都会以 \r\n 结尾，sed 可以轻易将其转换为 Unix 格式的文件，使用\n 结尾的文件：sed ‘s/.$//’ filename 。
反转文件内容并输出：sed -n ‘1!G; h; p’ filename 。
为非空行添加行号：sed ‘/./=’ thegeekstuff.txt | sed ‘N; s/\n/ /’ 。
sed -n ‘100p’ /etc/ssh/sshd_config
集群规则为2N+1台，N>0，即3台。
进程切换分两步：
切换页目录以使用新的地址空间
切换内核栈和硬件上下文
对于linux来说，线程和进程的最大区别就在于地址空间，对于线程切换，第1步是不需要做的，第2是进程和线程切换都要做的
Elasticsearch 提供的首个近似聚合是cardinality 度量。它提供一个字段的基数，即该字段的distinct或者unique值的数目。它是基于HLL算法的。HLL 会先对我们的输入作哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的 bits 做概率估算从而得到基数。其特点是：可配置的精度，用来控制内存的使用（更精确 ＝ 更多内存）；小的数据集精度是非常高的；我们可以通过配置参数，来设置去重需要的固定内存使用量。无论数千还是数十亿的唯一值，内存使用量只与你配置的精确度相关 。
RabbitMQ是一款开源的，Erlang编写的，基于AMQP协议的，消息中间件；
在开发中是基于原有库创建出来，并且原有库和切分后的库是数据表的设计是保持一致的。dm_order1,dm_order2,dm_order3这些库是需要和dm_order的设计保持一致的！！！！
BASE是 Basically Available (基本可用) Soft state(软状态) Eventually consistent(最终一致性)这几个单词的缩写,是从CAP理论发展而来的,其核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身特点,采取适当的方式来使系统达到最终一致性.
当消费者出现异常，很容易引起队列积压，如果一秒钟1000个消息，那么一个小时就是几千万的消息积压，是非常可怕的事情，但是生产线上又有可能会出现；
虽然适配器模式和装饰器模式的结构类似，但是每种模式的出现意图不同。适配器模式被用于桥接两个接口，而装饰模式的目的是在不修改类的情况下给类增加新的功能。
| 指令 | 备注 |
|---|---|
| FROM | 指定基础镜像 |
| LABEL | 功能为镜像指定标签 |
| RUN | 运行指定命令 |
| CMD | 容器启动时要运行的命令 |
如果没有Survivor，Eden区每进行一次Minor GC，存活的对象就会被送到老年代。老年代很快被填满，触发Major GC.老年代的内存空间远大于新生代，进行一次Full GC消耗的时间比Minor GC长得多,所以需要分为Eden和Survivor。
Survivor的存在意义，就是减少被送到老年代的对象，进而减少Full GC的发生，Survivor的预筛选保证，只有经历16次Minor GC还能在新生代中存活的对象，才会被送到老年代。
设置两个Survivor区最大的好处就是解决了碎片化，刚刚新建的对象在Eden中，经历一次Minor GC，Eden中的存活对象就会被移动到第一块survivor space S0，Eden被清空；等Eden区再满了，就再触发一次Minor GC，Eden和S0中的存活对象又会被复制送入第二块survivor space S1（这个过程非常重要，因为这种复制算法保证了S1中来自S0和Eden两部分的存活对象占用连续的内存空间，避免了碎片化的发生）
1）redo
作用：保证事务的持久性
MySQL作为一个存储系统，为了保证数据的可靠性，最终得落盘。但是，又为了数据写入的速度，需要引入基于内存的"缓冲池"。其实不止MySQL，这种引入缓冲来解决速度问题的思想无处不在。既然数据是先缓存在缓冲池中，然后再以某种方式刷新到磁盘，那么就存在因宕机导致的缓冲池中的数据丢失，为了解决这种情况下的数据丢失问题，引入了redo log。在其他存储系统，比如Elasticsearch中，也有类似的机制，叫translog。
但是一般讨论数据写入时，在MySQL中，一般叫事务操作，根据事务的ACID特性，如何保证一个事务提交后Durability的保证？而这就是 redo log 的作用。当向MySQL写用户数据时，先写redo log，然后redo log根据"某种方式"持久化到磁盘，变成redo log file，用户数据则在"buffer"中(比如数据页、索引页)。如果发生宕机，则读取磁盘上的 redo log file 进行数据的恢复。从这个角度来说，MySQL 事务的持久性是通过 redo log 来实现的。
IO多路复用使用两个系统调用(select/poll/epoll和recvfrom)，blocking IO只调用了recvfrom；select/poll/epoll 核心是可以同时处理多个connection，而不是更快，所以连接数不高的话，性能不一定比多线程+阻塞IO好,多路复用模型中，每一个socket，设置为non-blocking,阻塞是被select这个函数block，而不是被socket阻塞的。
在Spring Cloud Netflix中，Zuul巧妙的整合了Eureka来实现面向服务的路由。
实际上，API网关将自己注册到Eureka服务注册中心上，也会从注册中心获取所有服务以及它们的实例清单。在Eureka的帮助下，API网关已经维护了系统中所有serviceId与实例地址的映射关系。当有外部请求到达API网关的时候，根据请求的URL找到最匹配的path，API网关就可以知道要将该请求"路由"到哪个具体的serviceId上去。 最终通过Ribbon的负载均衡策略实现请求的路由。
详见：https://blog.csdn.net/liuchang19950703/article/details/111406622
进程是指运行中的应用程序，每个进程都有自己独立的地址空间（内存空间）。
比如用户点击桌面的IE浏览器，就启动了一个进程，操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击左边的IE浏览器，又启动了一个进程，操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。目前操作系统都支持多进程。
ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步，HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。
Java.util.Collections是一个工具类仅包含静态方法，它们操作或返回集合。它包含操作集合的多态算法，返回一个由指定集合支持的新集合和其它一些内容。这个类包含集合框架算法的方法，比如折半搜索、排序、混编和逆序等。
定义：用于解释说明程序的文字
Docker cp命令用于穷奇与主机之间的数据拷贝
跨域可以在前端通过JSONP来解决，但是JSONP只可以发送GET请求，无法发送其他类型的请求，在RESTful风格的应用中，就显得非常鸡肋，因此推荐在后端通过（CORS，Cross-origin resource sharing）来解决跨域问题。这种解决方案并非Spring Boot特有的，在传统的SSM框架中，就可以通过CORS来解决跨域问题，只不过之前我们是在XML文件中配置CORS，现在可以通过实现WebMvcConfigurer接口然后重写addCorsMappings方法解决跨域问题。
TCP对应的协议：
UV与PV不同，UV需要去重。一般有2种方案：
1、用BitMap。存的是用户的uid，计算UV的时候，做下bitcount就行了。
2、用布隆过滤器。将每次访问的用户uid都放到布隆过滤器中。优点是省内存，缺点是无法得到精确的UV。但是对于不需要精确知道具体UV，只需要大概的数量级的场景，是个不错的选择。
MongoDB支持存储过程，它是javascript写的，保存在db.system.js表中。
MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
Maven 主要是这样定义版本规则的：<主版本>.<次版本>.<增量版本> 。比如说 1.2.3 ，主版本是 1 ，次版本是 2 ，增量版本是 3 。
解压 *.zip 文件：unzip test.zip 。
查看 *.zip 文件的内容：unzip -l jasper.zip 。
在某段时间，若对网络中某一资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分，网络的性能就要变坏。这种情况就叫拥塞。拥塞控制就是为了防止过多的数据注入到网络中，这样就可以使网络中的路由器或链路不致过载。拥塞控制所要做的都有一个前提，就是网络能够承受现有的网络负荷。拥塞控制是一个全局性的过程，涉及到所有的主机，所有的路由器，以及与降低网络传输性能有关的所有因素。相反，流量控制往往是点对点通信量的控制，是个端到端的问题。流量控制所要做到的就是抑制发送端发送数据的速率，以便使接收端来得及接收。
高级调度：(High-Level Scheduling)又称为作业调度，它决定把后备作业调入内存运行
低级调度：(Low-Level Scheduling)又称为进程调度，它决定把就绪队列的某进程获得CPU
中级调度：(Intermediate-Level Scheduling)又称为在虚拟存储器中引入，在内、外存对换区进行进程对换
MD5即Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法5），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD5实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD5的前身有MD2、MD3和MD4。广泛用于加密和解密技术，常用于文件校验。校验？不管文件多大，经过MD5后都能生成唯一的MD5值。好比现在的ISO校验，都是MD5校验。怎么用？当然是把ISO经过MD5后产生MD5的值。一般下载linux-ISO的朋友都见过下载链接旁边放着MD5的串。就是用来验证文件是否一致的。
Remote Dictionary Server。
在源文件夹下，创建一个名为 static 的文件夹。然后，你可以把你的静态的内容放在这里面。
用来简化spring应用的初始搭建以及开发过程 使用特定的方式来进行配置（properties或yml文件）
创建独立的spring引用程序 main方法运行
嵌入的Tomcat 无需部署war文件
简化maven配置
自动配置spring添加对应功能starter自动化配置
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是直接对该数据进行加锁以防止并发。
这种借助数据库锁机制在修改数据之前先锁定，再修改的方式被称之为悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）。
之所以叫做悲观锁，是因为这是一种对数据的修改抱有悲观态度的并发控制方式。我们一般认为数据被并发修改的概率比较大，所以需要在修改之前先加锁。
定义：具有请求调入功能和置换功能，能从逻辑上对内存容量加以扩充得一种存储器系统。其逻辑容量由内存之和和外存之和决定。
先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。