-
Java学习总结（答案版）
4.14 学习总结：
按照以日为维度查询一周中每一天的统计数 使用DATE_FORMAT(r.createDate,‘%Y-%m-%d’)最后要group by DATE_FORMAT(r.createDate,‘%Y-%m-%d’)
按照以月为维度查询半年中每月的统计数 使用DATE_FORMAT(r.createDate,‘%Y-%m’)最后要group by DATE_FORMAT(r.createDate,‘%Y-%m’)
mysql中使用date_add（）函数4.15学习总结
了解到MySql的日期函数date_sub(now(), interval 7 day)
比如now() 得到当前时间是 2022-01-15 22:36:43
那么date_sub(now(), interval 7 day) 得到的时间就是 2022-01-08 22:36:43
current_date 获取当前时间，精确到日4.18 学习总结：
(重点：@PostMapper)在restful风格里面 传参里面的参数必须序列化，要不然只会传入其格式例如：json/application
@PostMapper @RequestBody @Valid DynamicTrendAnalysisParam queryParam
查询时不能全部查出，试试分俩个sql写出来4.19学习总结：
数据概括：（查询慢的sql）select 查询 关联字段放到where 比如 u.tenanatId=s.tenantId 还有查询时间范围拿到where里面
类型分析： 按照type进行分析就要group by type 关键字on（里面只要关联字段）4.20学习总结：
热度分析：SaleManRankReportServiceImpl 296行
Set typeEnumSet = new HashSet<>();
typeEnumSet.add(ClewTypeEnum.STYLE);
typeEnumSet.add(ClewTypeEnum.PHOTO);
typeEnumSet.add(ClewTypeEnum.RECOM_ATTIRE);
typeEnumSet.add(ClewTypeEnum.IMG_TEXT);for (ClewTypeEnum typeEnum:typeEnumSet){
if(map.containsKey(typeEnum)){
DynamicHeatAnalysisVo dynamicHeatAnalysisVo= map.get(typeEnum);
voList.add(dynamicHeatAnalysisVo) ;
}else{
DynamicHeatAnalysisVo dynamicHeatAnalysisVo= new DynamicHeatAnalysisVo(typeEnum,null);
voList.add(dynamicHeatAnalysisVo) ;
}
}4.25学习总结：
1462行CustomerMapper.xml
关于在controller中传参把wrapper作为参数传递
https://blog.csdn.net/weixin_42260782/article/details/122232629?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165085451516781483756079%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=165085451516781483756079&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-122232629.142v9control,157v4control&utm_term=mapper.xml%E4%B8%ADew%E6%98%AF%E5%95%A5%E6%84%8F%E6%80%9D&spm=1018.2226.3001.4187List 转 Map<String, T>
List 转 Map<String, List>
List 转 Map<String, Count>
List<Map<String, Object>> 转 Map<String, List<Map<String, Object>>>List 转 Map<String, List>
使用groupingBy根据gender属性分组
https://blog.csdn.net/winterking3/article/details/116457573?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165088493416782350981412%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=165088493416782350981412&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-116457573.nonecase&utm_term=stream%E6%B5%81%E5%A4%84%E7%90%86list%E8%BD%ACmap&spm=1018.2226.3001.44504.27学习总结：
Jenkins+Docker的操作
https://blog.csdn.net/hlkt521/article/details/107188180?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165103454016781432988457%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=165103454016781432988457&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_positive~default-1-107188180.142v9control,157v4control&utm_term=jenkins&spm=1018.2226.3001.41875.9 学习总结：
在进行模糊查询时（查询货号或者商品名称）
不加括号： AND st.styleName LIKE CONCAT( ‘%’, ‘ww’, ‘%’ ) OR ( st.styleId LIKE CONCAT( ‘%’, ‘ww’, ‘%’ ))
加了括号：AND （st.styleName LIKE CONCAT( ‘%’, ‘ww’, ‘%’ ) OR ( st.styleId LIKE CONCAT( ‘%’, ‘ww’, ‘%’ ))）区别： 加入括号只能查货号 和 产品名称
不加括号：只能查询商品名称 或者货号 而且不加括号数据比加了括号的数据要多不加括号：or前面条件失效，后面条件生效
https://blog.csdn.net/liyue071714118/article/details/108656396?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=mysql%E4%B8%ADand%E5%92%8Cor%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-2-108656396.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187
判断一个数据是否为0 if(!xxx){}
面试题
1.多线程
1.1 为什么会发生线程安全问题？你在项目中是怎么解决的？
CPU在多个线程间切换，可能导致某些重要的指令不能完整执行，出现数据的问题。
出现线程安全问题的三个条件：
- 多个线程
- 同一个时间
- 执行同一段指令或修改同一个变量
/** * 银行转账的案例 */ public class BankDemo { //模拟100个银行账户 private int[] accounts = new int[100]; { //初始化账户 for (int i = 0; i < accounts.length; i++) { accounts[i] = 10000; } } /** * 模拟转账 */ public void transfer(int from,int to,int money){ if(accounts[from] < money){ throw new RuntimeException("余额不足"); } accounts[from] -= money; System.out.printf("从%d转出%d%n",from,money); accounts[to] += money; System.out.printf("向%d转入%d%n",to,money); System.out.println("银行总账是：" + getTotal()); } /** * 计算总余额 * @return */ public int getTotal(){ int sum = 0; for (int i = 0; i < accounts.length; i++) { sum += accounts[i]; } return sum; } public static void main(String[] args) { BankDemo bank = new BankDemo(); Random random = new Random(); //模拟多次转账过程 for (int i = 0; i < 50; i++) { new Thread(() -> { int from = random.nextInt(100); int to = random.nextInt(100); int money = random.nextInt(2000); bank.transfer(from,to,money); }).start(); } } }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
线程安全问题的解决方法
解决方法：给程序上锁，让当前线程完整执行一段指令，执行完释放锁，其它线程再执行
几种不同上锁方法：
- 同步方法
- 同步代码块
- 同步锁
同步方法
给方法添加synchronized关键字
作用是给整个方法上锁
过程：
当前线程调用方法后，方法上锁，其它线程无法执行，调用结束后，释放锁。
/** * 模拟转账 */ public synchronized void transfer(int from,int to,int money){ if(accounts[from] < money){ throw new RuntimeException("余额不足"); } accounts[from] -= money; System.out.printf("从%d转出%d%n",from,money); accounts[to] += money; System.out.printf("向%d转入%d%n",to,money); System.out.println("银行总账是：" + getTotal()); }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
锁对象：
- 非静态方法 --> this
- 静态方法 —> 当前类.class
同步代码块
粒度比同步方法小，粒度越小越灵活，性能更高
给一段代码上锁
synchronized(锁对象){ 代码 }- 1
- 2
- 3
锁对象，可以对当前线程进行控制，如：wait等待、notify通知；
任何对象都可以作为锁，对象不能是局部变量
//同步代码块 synchronized (lock) { accounts[from] -= money; System.out.printf("从%d转出%d%n", from, money); accounts[to] += money; System.out.printf("向%d转入%d%n",to,money); System.out.println("银行总账是：" + getTotal()); }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
synchronized的基本的原理：
一旦代码被synchronized包含，JVM会启动监视器（monitor）对这段指令进行监控
线程执行该段代码时，monitor会判断锁对象是否有其它线程持有，如果其它线程持有，当前线程就无法执行，等待锁释放
如果锁没有其它线程持有，当前线程就持有锁，执行代码
底层汇编实现：
monitorenter .... monitorexit- 1
- 2
- 3
同步锁
在java.concurrent并发包中的
Lock接口
基本方法：
- lock() 上锁
- unlock() 释放锁
常见实现类
- ReentrantLock 重入锁
- WriteLock 写锁
- ReadLock 读锁
- ReadWriteLock 读写锁
使用方法：
- 定义同步锁对象（成员变量）
- 上锁
- 释放锁
//成员变量 Lock lock = new ReentrantLock(); //方法内部上锁 lock.lock(); try{ 代码... }finally{ //释放锁 lock.unlock(); }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
三种锁对比：
-
粒度
同步代码块/同步锁 < 同步方法
-
编程简便
同步方法 > 同步代码块 > 同步锁
-
性能
同步锁 > 同步代码块 > 同步方法
-
功能性/灵活性
同步锁（有更多方法，可以加条件） > 同步代码块 （可以加条件） > 同步方法
1.2 并发与并行，线程与进程、
- 串行 多个指令依次执行 - 并发 每个线程单独执行一段指令，一个cpu在线程间切换（并不是同时执行） - 并行 多个CPU内核同时执行多个线程，线程是同时执行的 - 进程是程序执行相关资源（CPU、内存、磁盘等）分配的最小单元 进程之间是相互独立的，有自己的内存空间 - 线程是CPU资源分配的最小单元 进程包含一个或多个线程 线程需要的资源更少，可以看做是一种轻量级的进程 线程会共享进程中的内存，线程也有独立的空间（栈、程序计数器） 线程相互通信更加方便- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
1.3 如何创建多线程
1. 继承Thread类 2. 实现Runnable接口 3. 实现Callable接口 4. 使用线程池- 1
- 2
- 3
- 4
1.4 线程池你了解多少？
作用：回收利用线程资源 线程是一种宝贵的系统资源，执行完任务后会死亡，如果有大量任务需要处理，需要 频繁的创建和销毁线程，造成系统性能降低。 线程池会保存一定量的线程，线程执行完任务后，会回到线程池中，等待下一个任 务，节省系统资源，提升性能 #### 线程池的使用- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
顶层接口：Executor
- execute(Runnable) 启动线程执行一个任务
ExecutorService
继承 Executor
添加线程池管理方法，如：shutdown()、shutdownNow()
Executors
用于创建线程池的工具类
主要的方法
方法名 说明 newCachedThreadPool() 创建长度不限的线程池 newFixedThreadPool(int ) 创建固定长度的线程池 newSingleThreadExecutor() 创建单一个数的线程池 newScheduledThreadPool(int) 创建可以调度的线程池 1.5 你看过关于多线程的源码？
建议自己百度白嫖＋自己理解！！！- 1
1.6 线程的生命周期
线程几种状态： - 新建 NEW - 准备/就绪 START - 运行 RUNNING - 阻塞 BLOCKING - 死亡 DEAD- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bgjRdMTG-1656029061357)(C:\Users\Dinghao\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1655864557955.png)]](https://1000bd.com/contentImg/2022/06/26/152520676.png)
线程的常用方法
常用方法
方法 介绍 start() 启动 stop() 停止（禁用，可能导致线程死锁等问题），停止线程可以让run执行结束 String getName() 获得线程的名字 setName(String) 设置线程名字 sleep(long) 进入睡眠，毫秒 setPriority(int) 设置线程的优先级（1~10从低到高）越高抢CPU几率更高 setDaemon(boolean) 设置为后台线程 true ,后台线程是为其它线程服务的，如果没有其它线程存在，就自动死亡；使用案例：GC就是一种后台线程 join() 线程的加入（合并）让其它线程先执行完，再执行自己的指令 2.锁相关的问题
2.1 synchronized 与 volatile 的区别？ volatile是一个类型修饰符（type specifier）； volatile，它能够使变量在值发生改变时能尽快地让其他线程知道； 关键字volatile是线程同步的轻量级实现，所以volatile性能肯定比synchronized要好，并且只能修改变量，而synchronized可以修饰方法，以及代码块； 多线程访问volatile不会发生阻塞，而synchronized会出现阻塞； volatile能保证数据的可见性，但不能保证原子性；而synchronized可以保证原子性，也可以间接保证可见性，因为它会将私有内存和公共内存中的数据做同步； 关键字volatile解决的下变量在多线程之间的可见性；而synchronized解决的是多线程之间资源同步问题。- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
2.2 什么是乐观锁，悲观锁？
https://blog.csdn.net/firstcode666/article/details/122789487?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165594641016780357273021%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=165594641016780357273021&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-1-122789487-null-null.142v20control,157v15new_3&utm_term=%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E4%B9%90%E8%A7%82%E9%94%81%EF%BC%8C%E6%82%B2%E8%A7%82%E9%94%81&spm=1018.2226.3001.4187
2.3 锁有哪几种（锁的分类）？
https://blog.csdn.net/m0_60092917/article/details/118880821?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165594644416781667853241%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=165594644416781667853241&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-118880821-null-null.142v20control,157v15new_3&utm_term=+%E9%94%81%E6%9C%89%E5%93%AA%E5%87%A0%E7%A7%8D%EF%BC%88%E9%94%81%E7%9A%84%E5%88%86%E7%B1%BB%EF%BC%89&spm=1018.2226.3001.41873.java集合
ypora-user-images\1655945696558.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/ccb0b087060a4faab383505a18d33d3a.png)
3.1你在项目中一般用的啥集合？
public boolean add(E e) { ensureCapacityInternal(size + 1); // 判断容量 扩容 elementData[size++] = e; //存数据到数组中 return true; } private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { //保证新集合的容量不能低于10 if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity); } //扩容 ensureExplicitCapacity(minCapacity); } private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; //判断当前容量是否超过数组的长度 if (minCapacity - elementData.length > 0) grow(minCapacity); //扩容 } private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = elementData.length; int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); //新容量是原来容量的1.5倍 if (newCapacity - minCapacity < 0) //保证新容量不会低于传入的参数 newCapacity = minCapacity; if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) //保证新容量不能超过上限 Integer.MAX_VALUE - 8 newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); //使用新容量创建新数组，将原数组的数据复制过去，将新数组赋值给原数组的引用 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
3.2那种场景应该用那种集合你知道吗？
大伙建议自己百度
3.3 说说你对list set map 的理解？
自己的理解（自己的口述）
4.反射
4.1 什么是反射（是什么）？
Java中的一种高级技术，能够在程序运行时能够解析出任意类和对象的属性和方法，可以动态调用类和对象的所有属性和方法。
可以用于开发非常灵活和通用的代码
应用场景：开发各种框架，如：Spring、MyBatis等
4.2 反射的优缺点（为什么）？
优点 ： 可以让咱们的代码更加灵活、为各种框架提供开箱即用的功能提供了便利
缺点 ：让我们在运行时有了分析操作类的能力，这同样也增加了安全问题。比如可以无视泛型参数的安全检查（泛型参数的安全检查发生在编译时）。另外，反射的性能也要稍差点，不过，对于框架来说实际是影响不大的。
4.3 反射的应用场景（怎么用）？
像咱们平时大部分时候都是在写业务代码，很少会接触到直接使用反射机制的场景。
但是，这并不代表反射没有用。相反，正是因为反射，你才能这么轻松地使用各种框架。像 Spring/Spring Boot、MyBatis 等等框架中都大量使用了反射机制。
这些框架中也大量使用了动态代理，而动态代理的实现也依赖反射。
5.redis
5.1 redis 在项目中做啥用的？
主要做数据缓存
5.2怎么配置redis集群？
5.3redis的优缺点？为什么不用MongoDB？
https://blog.csdn.net/qq_42992919/article/details/96129147?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165594659716781667889047%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=165594659716781667889047&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-96129147-null-null.142v20control,157v15new_3&utm_term=redis%E7%9A%84%E4%BC%98%E7%BC%BA%E7%82%B9%EF%BC%9F%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%B8%8D%E7%94%A8MongoDB%EF%BC%9F&spm=1018.2226.3001.4187
5.4 redis 的5 种存储数据结构？
Redis的数据以key-value方式存储。
数据类型有：
-
string 字符串（简单的key-value数据，适合保存单个数据，如：用户数量、库存数、商品数）
-
hash 哈希（适合保存复杂类型数据，如：用户对象）
-
list 列表（链表结构，适合保存有序的、可重复的数据，如：商品列表、评论列表）
-
set 无序集合（适合保存无序的，不可重复的数据）
-
zset 有序集合（适合保存有序的，不可重复的数据）
5.5 redis 雪崩，击穿，穿透？
1）缓存击穿
高并发的情况下，短时间内缓存会被穿过，请求直接打到数据库上，可能导致数据库压力过大。
解决方案：对代码上锁（双重检查锁）
2）缓存穿透
高并发的情况下，如果查询不存在的数据，因为缓存和数据库都不存在，请求都会打到数据库上，可能导致系统崩溃。
解决方案：
1） 保存不存在的数据到缓存中，设置一定过期时间
2） 布隆过滤器（直接过滤掉不存在数据的请求） 不能准确判断是否存在数据，能准确判断数据不存在
3）缓存雪崩
高并发的情况下，缓存服务器重启或热点数据同时过期，全部访问数据库，导致数据库宕机
解决方案：
1）配置缓存集群
2）尽量给热点数据设置不一样的过期时间，相对均匀
解决代码
public Goods getGoodsById(Long id){ ValueOperations<String, Object> ops = redisTemplate.opsForValue(); Object value = ops.get(TYPE + id); //外层先读缓存，缓存如果有，就不执行同步块 if(value == null) { synchronized (this) { //1） 以id为键查询Redis缓存，如果能查到就返回数据，结束 value = ops.get(TYPE + id); //2）如果查不到，就查询数据库 if (value == null) { System.out.println("缓存不存在，查询数据库"); // 数据库查到，缓存到Redis,返回 Goods goods = this.getById(id); if (goods != null) { System.out.println("数据库存在，保存到缓存"); ops.set(TYPE + id, goods); } else { System.out.println("数据库不存在，返回null"); //保存空数据到缓存中，设置过期时间 ops.set(TYPE + id,new Goods(),30, TimeUnit.SECONDS); } return goods; } else { System.out.println("缓存存在，返回" + value); //如果能查到就返回数据，结束 return (Goods) value; } } } System.out.println("缓存存在，返回" + value); return (Goods) value; }- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
5.6 redis 缓存数据过期了，你怎么处理？（类似于即将登录过期，然而用户还在网页或者某个功能点上）
做一个热点模块比如泡泡教育平台你那个广告模块（你进入网站就广告图片开始时，就把登录时的token携带进入微服务，可以解决这个问题啦，这个广告模块是实时运行的，每次刷新或者运行功能，就会刷新token的过期时间，不断刷新就可以一直携带有效的token）
5.7redis除了做缓存还能干嘛？
https://blog.csdn.net/wujialv/article/details/109325092?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165594721916782246457908%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=165594721916782246457908&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-109325092-null-null.142v20control,157v15new_3&utm_term=redis%E9%99%A4%E4%BA%86%E5%81%9A%E7%BC%93%E5%AD%98%E8%BF%98%E8%83%BD%E5%B9%B2%E5%98%9B%E3%80%81&spm=1018.2226.3001.4187
5.8 了解过redis源码嘛？
https://blog.csdn.net/qqqwwweeerasd/article/details/124464919?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E4%BA%86%E8%A7%A3%E8%BF%87redis%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%98%9B&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-1-124464919.142v20control,157v15new_3&spm=1018.2226.3001.4187
6 RabbitMQ
6.1什么是mq？（干嘛用的） 消息队列（Message Queue）简称MQ，简单来说就是一种消息的容器 作用是采用FIFO（先入先出）的方式实现程序之间（服务、进程、线程）的消息通信。 6.2 mq 怎么使用（如何在项目中配置） 自己百度 6.3 mq它的作用是干啥（保持缓存与数据库数据一致）？ 我们还是用了 RabbitMQ 来实现了 ES 和 Mysql 数据的同步。其中实现的 步骤为我们生成了一个 topic 主题类型的交换机，然后分别绑定了两条队列在该交换机上，两条队列分别设置对应 的 key，一个队列用于增改，一个队列用于删除。当我们的后台对 Mysql 的数据进行了增改或删除时就会向对应 key 的队列中发送消息，消息内容就是操作的数据，然后我们的 Es 服务方会对我们的 MQ 的两条队列进行实时的 监听。当在对应的队列中收到消息，就会执行操作，对我们的 es 执行增改或查询的操作。这样我们就实现了 ES 和 Mysql 的数据同步。 6.4 mq 有几种消息队列？（5种）1:1((能者多劳),1 : n，工作，路由，主题 RabbitMQ提供了多种消息模型，官网上第6种是RPC不属于常规的消息队列。 属于消息模型的是前5种： 1. 简单的一对一模型 2. 工作队列模型 ，一个生产者将消息分发给多个消费者 3. 发布/订阅模型 ，生产者发布消息，多个消费者同时收取 4. 路由模型 ，生产者通过关键字发送消息给特定消费者 5. 主题模型 ，路由模式基础上，在关键字里加入了通配符 6.5 mq 消息丢失怎么处理？ 1. 生产者到交换机 2. 交换机到队列 3. 队列到消费者 解决方案： 1. 针对 生产者到交换机 confirm 机制 确定生产者将消息投递到交换机 2. 针对 交换机到队列 return 机制 交换机发送消息到队列失败会执行回调 3. 针对 队列到消费者 消息没发 --> 消息持久化 消息发了，不知道是否被消费 ---> 手动确认 ack ## Confirm&Return机制 ``` rabbitmq: publisher-confirm-type: correlated # 启动confirm机制 publisher-returns: true # 启动return机制 ``` 配置类添加 ``` @Bean public RabbitTemplate rabbitTemplate(ConnectionFactory connectionFactory){ RabbitTemplate rabbitTemplate = new RabbitTemplate(connectionFactory); //设置confirm机制的回调 rabbitTemplate.setConfirmCallback(new RabbitTemplate.ConfirmCallback() { @Override public void confirm(CorrelationData correlationData, boolean ack, String cause) { if (ack) { log.info("消息{}发送到Exchange成功!!!",correlationData); } else { log.error("消息{}发送到Exchange失败,原因：{}",correlationData,cause); } } }); //设置return机制的回调 rabbitTemplate.setReturnCallback(new RabbitTemplate.ReturnCallback() { //交换机发送消息到队列失败回调 @Override public void returnedMessage(Message message, int replyCode, String replyText, String exchange, String routingKey) { log.error("消息发送到Queue失败！{}",message); } }); return rabbitTemplate; } ``` 生产者发送消息，设置消息的id ``` rabbitTemplate.convertAndSend(RabbitMQConfig.COURSE_EXCHANGE, RabbitMQConfig.KEY_COURSE_SAVE, JSON.toJSONString(course), new CorrelationData(UUID.randomUUID().toString())) ```- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 81
- 82
- 83
6.6 消息幂等性？
重复消费问题：
队列发送消息给消费者，因为网络原因，消费者没有收到，队列重复发送，网络恢复后会发送多个相同的消息给消费者可能导致问题： 重复添加数据等非幂等性业务问题 非幂等性业务（每次操作获得不同结果，如：添加） 幂等性业务（每次操作结果相同，如：更新、删除） 消息有唯一id，保存redis，手动确认 解决方案： 1. 给每个消息添加id 2. 消费者获得消息后，通过id查询redis，判断该id是否存在 3. 如果不存在，就修改该id的value为1，执行业务，进行手动确认 4. 如果存在，就不执行业务- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
Redis的setnx命令
setnx key value如果该键不存在，就设置键和值，返回1 如果该键存在，直接返回- 1
- 2
- 3
7 项目问题
7.1拿到需求你会怎么做？ 首先将需求和自己的领导对一下，自己要干嘛，写那几个接口，那个数据库里面那几张表 然后分析表之间的关系，画出逻辑题以及要查询的有效字段。 然后分析sql，分析业务。 写完sql完成50%，开始写service层代码（各种各样的校验）。 写完接口，自己测试，生成测试集合 推送接口给前端或者Fuller对接口 7.2你会独立处理自己写的bug嘛？ debug 你必须会，不会建议重新学完debug在学java里面的idea 7.3当你要用没有用的知识点来做项目（你没学）你准备几天完成工作？ 首先要分析是用啥东西来搞，类似于评估项目周期。然后给你自己定个目标（结合自己的学习能力看）。 比如郭龙2天学完python（学到java中的ssm)就是把基础过完两天。然后找几个类似的项目看看，分析为什么这么做。如果是你，你会这么做。- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
8.mysql
8.1 mysql索引有了解嘛?
是一种特殊的数据，保存实际数据的位置，通过索引能快速定位到实际的数据，提高查询速度。
如：书籍目录、楼层索引
优缺点
优点：大大提高查询速度
缺点：
1） 占用存储空间
2） 降低增删改数据
3） 创建时比较耗时
索引的分类
按功能分类
-
普通索引
建在某一个列上，提高按该列查询速度，没有特别约束，表中可以建多个
语法：
create index 索引名 on 表名(列名);- 1
-
主键索引
建主键时，同时创建，约束是不能重复、不能为空、表只能有一个
-
唯一索引
建在某一个列上，提高按该列查询速度同时该列不能重复，表中可以建多个
create unique index 索引名 on 表名(列名);- 1
-
全文索引
用于长文本的列（text）
create fulltext index 索引名 on 表名(列名);- 1
-
组合索引
用于多个列的查询
create index 索引名 on 表名(列名1,列名2,列名3);- 1
最左前缀原则：把最重要的列放到左边
查询时如果没有最左边的列，索引就失效
列1生效
列1,列2 生效
列1,列2,列3 生效
列2,列3 失效
索引的使用
explain 查询语句;
分析查询语句，是否能正常使用索引
最重要的：type、key、ref
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bCNDlB63-1656029061370)(C:\Users\Dinghao\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1655950368758.png)]](https://1000bd.com/contentImg/2022/06/26/152521241.png)
使用场景
1. 数据量特别大（百万级别） 2. 列没有太多空值 3. 列没有很多重复 4. 列经常用于查询和排序- 1
- 2
- 3
- 4
失效情况
- like ‘%xxx’ 模糊查询%在前面
- != 情况
- 使用or，or两边每个列都需要有索引，否则失效
- 使用组合索引，没有使用最左边的列
- 条件中出现表达式或函数 ， 如： age - 1 = 19、year(birth_day) = 1990
- is null 或 is not null、in
8.2 它的数据结构是啥，为什么是b树，b+树？
B-Tree和B+Tree
B-Tree属于平衡搜索多叉树，分为根节点、枝节点、叶子节点，每个节点由：键、数据、指针组成
指针指向下面的子节点，搜索时采用二分查找，效率比较高。
查询效率和树的高度（高度越高、效率越低）
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nM01ZYrj-1656029061371)(C:\Users\Dinghao\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1655950383953.png)]](https://1000bd.com/contentImg/2022/06/26/152521447.png)
B+Tree是B-Tree升级版
将数据全部放到叶子节点，非叶子节点只保存键和指针，磁盘块就能保存更多节点，降低了树的高度，大大提升了查找效率。
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-w6EgEAeP-1656029061372)(C:\Users\Dinghao\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1655950397103.png)]](https://1000bd.com/contentImg/2022/06/26/152521693.png)
8.3 b树和b+树的区别？
百度
8.4 mysql 事务（acid)
https://blog.csdn.net/l1394049664/article/details/81814090?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165595057616781432931223%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=165595057616781432931223&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_positive~default-1-81814090-null-null.142v20control,157v15new_3&utm_term=mysql%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E7%9A%84%E5%9B%9B%E5%A4%A7%E7%89%B9%E6%80%A7&spm=1018.2226.3001.4187
8.5mysql有哪些可以优化的？
架构优化
系统规模大，用户量、数据量大
- MySQL集群，多台MySQL服务器 - 分库分表- 1
- 2
- 3
垂直分库
将相关的表，放入不同的数据库，如将电商数据库分为：订单数据库、库存数据库
水平分库
将一个数据库的数据，分开存储到不同的服务器上
垂直分表
将表的字段分开，放到不同的表中
如：商品表分为商品和详情表
某些数据在分页中查看，某些大的数据text\blob放详情表
水平分表
数据量特别大，会严重影响查询
将一个表的数据分到多张表中
-
主从复制
多台MYSQL服务器，分为主（master）和从（slave）服务器
一主多从，多主多从
- 读写分离- 1
建立在MySQL主从复制的基础上，分为主数据库和从数据库
主数据库负责写（增删改）从数据库负责读（查询）
主数据库写入数据后，会记录到bin-log文件中，从数据库会将bin-log中的数据同步过来
使用数据库中间件：Sharding-jdbc、myCat等
设计优化
-
范式
优点： 规范数据库设计，消除冗余，方便数据的修改
缺点： 降低查询效率
反范式 在表中加入冗余字段
提高查询效率
表的设计按具体情况范式和反范式结合使用
-
选用合适的存储引擎
存储引擎是数据库中存储数据的方式，如存储的位置、存储约束、数据结构等的结合
不同的存储引擎有不同的功能和性能
常用存储引擎：
- InnoDB
- MyIsam
- Memory （不能持久化）
- Blackhole
- Performance Schema
- …
不同点：
InnoDB MyIsam 事务 支持 不支持 查询性能 以前低于MyIsam，目前差不多 快 锁 支持表锁和行锁，并发性能高 支持表锁 外键 支持 不支持 行数保存 不保存，需要用count(*) 保存查询数据 索引 非聚簇索引（索引和实际数据不在一起） 聚簇索引（索引和实际数据在一起） 一般情况下使用InnoDB
-
字段优化
-
主键
必须给表设置主键id
尽量不用业务字段，使用没有意义字段如（int自增）
int自增效率高于UUID
-
数据类型
字符串 尽量使用varchar，不使用char （varchar存储空间更小，数据少查询效率高）
尽量使用小的数据类型，如：性别 varchar(1) 男 女 --> int 1 0 --> small int --> tiny int (1字节 -128~127)
-
尽量加not null约束
-
使用优化
1） 索引
数据量大，使用索引
介绍索引的应用场景、分类
2） 缓存
Redis缓存、MyBatis缓存
3） 使用连接池
Druid\Hikari\c3p0\dbcp
4） 分页查询
查询优化
1. 查询之前，使用explain查看执行计划
2. 尽量避免select *
3. 尽量避免where中使用<>和！=
4. 尽量避免where中使用is null和is not null
5. 尽量避免where中列避免使用函数和表达式 where 1 + age = 20 where max(age) = 20
6. 尽量避免模糊查询时，通配符在前面，如 name like ‘%xx’
7. 尽量使用exists代替in
-
尽量避免where中使用or，union 代替or
select name from student where age = 20 or address =‘武汉’
==>
select name from student where age = 20
union
select name from student where address =‘武汉’
8.6 出现脏数据？你怎么解决？
看具体的业务场景
8.7 sql 语句要了解
看自己能力
8.8 行转列你会吗？
drop table if exists student; create table student( stu_id int primary key auto_increment, stu_name varchar(20), stu_gender varchar(20), stu_age int ); drop table if exists course; create table course( course_id int primary key auto_increment, course_name varchar(20) ); drop table if exists score; create table score( score_id int primary key auto_increment, stu_id int, course_id int, score int, constraint fk_stu_id foreign key (stu_id) references student(stu_id), constraint fk_course_id foreign key (course_id) references course(course_id) ); insert into student(stu_name,stu_gender,stu_age) values('张三','男',15),('李四','男',15),('王五','男',15),('赵六','男',15); insert into course(course_name) values('语文'),('数学'),('英语'); insert into score(stu_id,course_id,score) values(1,1,80),(1,2,82),(1,3,84),(2,1,60), (2,2,70),(2,3,86),(3,1,83),(3,2,77),(3,3,89);- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
原始数据:
学号 姓名 课程 成绩
001 张三 语文 60
001 张三 数学 89
001 张三 英语 88
002 李四 语文 88
002 李四 数学 66
002 李四 英语 90行转列的效果:
学号 姓名 语文 数学 英语
001 张三 60 89 88
002 李四 88 66 901） 完成多表连接
-- 1. 三表连接 select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名,c.course_name 课程,sc.score from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id;- 1
- 2
- 3
- 4
2） 将课程名称作为列
使用Case End语句
语法：
case 列名 when 值1 then 结果1 when 值2 then 结果2 else 缺省结果 end case when 条件1 then 结果1 when 条件2 then 结果2 else 缺省结果 end -- 2. 使用case-END select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名, case c.course_name when '语文' then sc.score else 0 end 语文, case c.course_name when '数学' then sc.score else 0 end 数学, case c.course_name when '英语' then sc.score else 0 end 英语 from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id;- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 求最大值
-- 4. 求最大值或总和 select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名, max( case c.course_name when '语文' then sc.score else 0 end) 语文, max(case c.course_name when '数学' then sc.score else 0 end) 数学, max(case c.course_name when '英语' then sc.score else 0 end) 英语 from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id group by s.stu_id;- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
完成多表连接
-- 1. 三表连接 select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名,c.course_name 课程,sc.score from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id;- 1
- 2
- 3
- 4
2） 将课程名称作为列
使用Case End语句
语法：
case 列名 when 值1 then 结果1 when 值2 then 结果2 else 缺省结果 end case when 条件1 then 结果1 when 条件2 then 结果2 else 缺省结果 end -- 2. 使用case-END select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名, case c.course_name when '语文' then sc.score else 0 end 语文, case c.course_name when '数学' then sc.score else 0 end 数学, case c.course_name when '英语' then sc.score else 0 end 英语 from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id;- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 求最大值
-- 4. 求最大值或总和 select s.stu_id 学号,s.stu_name 姓名, max( case c.course_name when '语文' then sc.score else 0 end) 语文, max(case c.course_name when '数学' then sc.score else 0 end) 数学, max(case c.course_name when '英语' then sc.score else 0 end) 英语 from student s left join score sc on s.stu_id = sc.stu_id left join course c on c.course_id = sc.course_id group by s.stu_id;- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
-
相关阅读:
iceberg建表与参数
如何提升新闻公关发稿的效果？
计算机二级Python题目13
C语言之字符函数&字符串函数篇（1）
虚拟机三种网络模式
springSecurity自定义认证逻辑，重写登陆，token过滤，退出
【Linux学习】- POSIX多线程技术
工控上位机程序为什么只能用C语言？
如何打造智慧公厕管理系统，提升公共厕所智能化服务质量？
VueCli入门
- 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44953152/article/details/125438347
