我的面试题 - 悦读

1. 微服务第一次调用比较慢的原因

微服务第一次调用比较慢的原因主要有以下几点：

在第一次调用时，Ribbon的DynamicServerListLoadBalancer会将feign客户端进行负载均衡，然后进行调用。由于Client并不是在服务启动的时候就初始化好的，而是在调用的时候才会创建相应的Client，所以第一次调用的耗时不仅仅包含发送HTTP请求的时间，还包含了创建RibbonClient的时间。
另外，对于从单体项目拆分出来的模块，如果之前使用的是feign调用，在进行微服务化后，第一次调用也可能会出现延迟的情况。
因此，如果要解决第一次调用慢的问题，可以从以下几个方面进行优化：
对Ribbon进行客户端负载均衡的优化，尽可能减少Client的创建时间。
对服务的拆分和迁移进行充分的测试，确保微服务化后的系统性能满足要求。

2：nacos和eureka在cap上的区别

在CAP理论下，Nacos和Eureka都作为注册中心来理解。CAP理论指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。Eureka在CAP理论中的表现为AP，即在保证可用性和分区容错性的同时，尽可能的满足一致性。
Eureka集群下的节点会定时发送心跳，同步数据，服务间的调用是根据Eureka获取的缓存服务数据进行的。如果一台Eureka服务宕机，其他Eureka在一定时间内未感知到这台Eureka服务宕机，那么各个服务之间还可以正常调用。然而，Eureka需要与其他组件配合才能实现配置中心的功能，并且不提供管理界面。
对于Nacos来说，它支持CP和AP两种模式的切换，可以根据配置识别这两种模式。当注册Nacos的client节点是临时节点时（ephemeral=true），Nacos集群对这个client节点的效果就是AP；反之则是CP。此外，Nacos还有自己的配置中心，且在自动或手动下线服务时，使用消息机制通知客户端，使得服务实例的修改能够快速响应。
总的来说，Nacos和Eureka在CAP理论下的表现不同，Nacos可以灵活切换CAP模式以适应不同的需求，而Eureka则更注重高可用和分区容错性。

3：http和https的区别

HTTP和HTTPS是两种不同的网络传输协议，他们有以下主要区别：

端口不同：HTTP使用的端口是80，而HTTPS使用的端口是443。
工作层次不同：在网络模型中，HTTP工作于应用层，而HTTPS工作在传输层。
数据传输方式不同：HTTP协议的数据传输是明文的，是不安全的，而HTTPS在HTTP的基础上进行了加密处理，使用了SSL/TLS协议，因此数据传输更加安全。
身份验证方面：HTTP不验证通信方的身份，因此有可能遭遇伪装。而HTTPS则能验证通信方的身份，确保数据的安全性。
总的来说，HTTPS是HTTP的安全版本，由于其提供了加密和验证机制，所以更加安全可靠。然而，为了提供这些安全特性，HTTPS会比HTTP耗费更多的计算资源。

4@SpringBootApplication的作用

@SpringBootApplication的作用
@SpringBootApplication是一个复合注解，它包含了三个主要的注解：
@SpringBootConfiguration：这是一个配置类，用于定义Bean。它实际上是@Configuration的一个特殊形式，用于标识SpringBoot的主配置类。
@EnableAutoConfiguration：这个注解告诉SpringBoot根据添加的jar依赖自动配置应用。SpringBoot会根据项目的依赖和配置，自动创建和配置Bean。这是SpringBoot“约定大于配置”思想的重要体现。
@ComponentScan：这个注解告诉SpringBoot在哪些包下扫描Bean。默认情况下，它会扫描@SpringBootApplication注解所在类的包及其子包。
因此，@SpringBootApplication注解的主要作用是：
**标识SpringBoot的主配置类。
开启SpringBoot的自动配置功能。
指定Spring扫描Bean的包路径。
通常，我们会在SpringBoot应用的主类（即包含main方法的类）上添加@SpringBootApplication注解，以简化配置并启动应用

5：悲观锁的等待抢锁过程如何实现JDK里的synchronized怎么实现的，是公平锁吗*

悲观锁（Pessimistic Locking）通常指的是在数据处理过程中，总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。这种锁的实现方式，保证了数据的一致性，但牺牲了并发性能。
在JDK中，synchronized关键字是实现悲观锁的一种方式。当线程进入synchronized代码块或方法时，它会尝试获取锁。如果锁已经被其他线程持有，则当前线程会被阻塞，直到持有锁的线程释放锁。
synchronized在JDK中的实现是基于JVM的内置锁机制，具体来说，它依赖于对象监视器（Monitor）来实现的。每个对象都有一个与之关联的监视器，当线程进入synchronized块时，它会尝试获取对象的监视器。如果监视器已经被其他线程持有，则当前线程会被阻塞，直到监视器被释放。
关于synchronized是否是公平锁，这取决于JVM的具体实现。在Oracle JDK的HotSpot虚拟机中，synchronized默认是非公平的。非公平锁意味着当线程请求锁时，它可能会立即获得锁，即使有其他线程已经在等待锁。这种策略可以提高吞吐量，但可能导致线程饥饿问题，即某些线程可能长时间得不到执行。
如果你想实现公平的锁，可以使用java.util.concurrent.locks包下的ReentrantLock类，并通过其构造函数指定fair参数为true。
ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // 创建一个公平的锁
这样，当多个线程请求锁时，它们会按照请求的顺序依次获得锁，从而避免了线程饥饿问题。

6：@Autowire属性什么时候装配如何实现

如何装配
装配过程由 Spring 容器在启动时自动完成。以下是一些关键步骤：
扫描组件：Spring 容器通过配置（例如使用 @ComponentScan 注解）来扫描指定的包，查找带有 @Component（或其派生注解如 @Service, @Repository, @Controller 等）的类。
创建 Bean：对于每个找到的组件类，Spring 容器会创建一个相应的 bean 实例。
自动装配：对于每个 bean，Spring 容器会检查它的字段、构造函数和方法，查找带有 @Autowired 注解的位置。然后，容器会查找上下文中匹配的 bean，并尝试注入它们。
依赖解析：如果找到多个匹配的 bean（例如，有多个实现同一接口的 bean），Spring 会根据一些规则（比如通过 @Primary 注解或者 @Qualifier 注解）来确定要注入哪一个。如果没有找到匹配的 bean，或者找到了多个而没有指定解析规则，Spring 会抛出一个异常。
完成装配：一旦所有的依赖都被正确解析和注入，bean 就被完全装配好了，并且可以在应用程序中使用。
请注意，使用 @Autowired 时，Spring 默认是按照类型（by type）进行装配的。如果需要按名称（by name）装配，可以使用 @Qualifier 注解来指定 bean 的名称。
最后，从 Spring 4.3 开始，如果类只有一个构造函数，那么 @Autowired 注解是可选的，因为 Spring 会默认使用这个构造函数进行自动装配。同样的，如果字段只有一个候选者进行自动装配，@Autowired 也是可选的。

7：Sprin Cloud中的bootstrap.yml是如何加载

在Spring Cloud中，bootstrap.yml（或bootstrap.properties）是一个特殊的配置文件，它的加载过程发生在应用程序上下文的引导阶段，早于application.yml（或application.properties）的加载。这种机制使得bootstrap.yml成为读取早期配置信息的理想选择，例如用于配置Spring Cloud Config、服务注册中心等。

以下是bootstrap.yml在Spring Cloud中的加载过程：

启动监听器：Spring Cloud环境启动时，有一个重要的监听器BootstrapApplicationListener。这个监听器位于spring-cloud-context-xxx.jar中，并且在spring.factories文件中自动配置。
读取配置：当Spring Cloud项目启动时，bootstrap.yml会首先被读取。这个文件通常包含应用程序启动时需要的一些关键配置，如配置中心的地址、服务注册中心的地址等。
配置优先级：由于bootstrap.yml的加载先于application.yml，其配置信息的优先级也相对较高。这意味着，如果两个文件中存在相同的配置属性，bootstrap.yml中的值将覆盖application.yml中的值。
整合配置：一旦bootstrap.yml被加载，其配置信息会与后续加载的配置（如application.yml中的配置）进行整合，形成应用程序的最终配置。
需要注意的是，在Spring Cloud Config中，远程配置默认是无法被本地bootstrap.yml覆盖的。如果需要本地配置覆盖远程配置，需要在远程配置中心进行相应设置。

总结来说，bootstrap.yml在Spring Cloud中扮演着至关重要的角色，它负责在应用程序启动时加载和整合关键配置信息，确保应用程序能够正确连接到配置中心、服务注册中心等关键组件。

8：Spring bean如何刷新

在Spring框架中，bean的刷新通常涉及几种不同的策略，具体取决于你的需求和场景。以下是一些常见的方法：
刷新所有bean：你可以通过获取WebApplicationContext，并将其转换为AbstractRefreshableApplicationContext，然后调用其refresh()方法来刷新所有的bean。例如：
java
WebApplicationContext context = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(ServletActionContext.getServletContext());
((AbstractRefreshableApplicationContext) context).refresh();
将bean设置为prototype：如果你有一个需要实时刷新的bean，可以将其作用域设置为prototype。这样，每次请求该bean时，Spring都会创建一个新的实例，从而实现了实时变化。
刷新指定的bean：在某些情况下，你可能只需要刷新特定的bean，例如当数据库连接或工厂链接中断并需要重新链接时。这通常涉及到更复杂的操作，可能需要直接操作bean的生命周期。
使用@RefreshScope注解：在Spring Boot中，你可以使用@RefreshScope注解来实现bean的动态刷新。当配置更新时，Spring Boot会重新创建带有此注解的bean实例。
操作singletonObjects：Spring的单例bean是缓存在singletonObjects这个map中的。因此，理论上你可以通过变更singletonObjects来实现bean的刷新。然而，这种方法可能会改变bean的生命周期，并导致一些增强功能失效，如AOP。
请注意，以上方法都有其特定的使用场景和限制，因此在选择刷新策略时，你需要根据你的具体需求和环境进行权衡。同时，频繁地刷新bean可能会对应用程序的性能和稳定性产生负面影响，因此应谨慎使用。

最后，如果你正在使用Spring Cloud Config等外部配置中心，那么配置的变化通常会自动触发bean的刷新。在这种情况下，你不需要手动刷新bean，只需确保你的应用程序能够正确地监听和响应配置的变化即可。

9：MySQL行锁代码实现如何保证锁的时间更短

在MySQL中，行锁是通过对索引进行加锁来实现的，因此，确保查询能够使用索引是减少锁持有时间的关键。以下是一些策略，可以帮助你减少MySQL行锁的持有时间：
优化查询：
确保查询使用了合适的索引，从而避免全表扫描。
尽量避免在事务中执行复杂的查询或计算，以减少锁的持有时间。
减少事务大小：
尽可能将大事务拆分成多个小事务。小事务意味着更短的锁持有时间。
避免在事务中执行不必要的操作。
使用低隔离级别：
如果业务允许，考虑使用较低的隔离级别（如READ COMMITTED），这可以减少锁的持有时间和范围。但请注意，这可能会增加其他并发问题（如不可重复读和幻读）的风险。
避免死锁：
仔细设计事务的顺序和访问资源的顺序，以避免死锁。死锁会导致事务长时间等待，从而增加锁的持有时间。
使用SHOW ENGINE INNODB STATUS命令来诊断和解决死锁问题。
监控和调优：
使用性能监控工具（如SHOW PROCESSLIST、Percona Monitoring and Management (PMM)等）来观察事务的锁持有时间。
根据监控结果调整查询、索引和事务设计，以减少锁持有时间。
考虑使用乐观锁：
在某些场景下，可以考虑使用乐观锁策略。乐观锁通常通过版本号或时间戳来实现，避免在数据库层面进行实际的锁操作。
使用批量操作：
对于需要插入、更新或删除大量数据的操作，考虑使用批量操作来减少锁的获取和释放次数。
定期审查和优化数据库设计：
随着业务的发展和数据量的增长，定期审查和优化数据库设计是非常重要的。这包括优化表结构、索引和分区等。
请注意，减少锁持有时间并不意味着完全消除锁竞争。在并发环境中，锁竞争是不可避免的。因此，除了减少锁持有时间外，还需要考虑其他并发控制策略，如合理的并发级别、负载均衡和分区等。

10：Redis热点数据怎么处理

Redis热点数据的处理主要涉及以下几个方面：
缓存存储：利用Redis的高性能缓存特性，将热点数据存储在Redis中，以提高访问速度。当查询热点数据时，首先检查Redis缓存中是否存在该数据，如果存在则直接返回，否则从数据库中获取数据并存入Redis。
使用Hash数据结构：如果热点数据包含多个字段，可以使用Redis的Hash数据结构进行存储和获取。这样可以更高效地管理和查询数据。
有序集合：如果需要对热点数据进行排序或排名，可以使用Redis的有序集合（ZSet）来存储数据，并利用有序集合提供的相关命令进行操作。
分片处理：通过分片技术，可以将热点数据分散存储到多个Redis节点上，以减轻单个节点的压力，提高系统的并发能力。
缓存预热：在系统启动时，可以将热点数据预加载到Redis中，以避免用户请求到来时因缓存未命中而导致的延迟。
此外，还需要注意热点数据的产生原因，如用户消费的数据远大于生产的数据，或者请求分片集中超过单Server的性能极限等。针对这些原因，可以采取相应的措施来避免或减轻热点数据问题。

总的来说，Redis提供了丰富的数据结构和命令，可以灵活地处理热点数据，提高系统的性能和响应速度。在处理热点数据时，需要结合具体业务场景和需求，选择合适的方法和策略。

11：分布式锁优缺点+幂等性机制的实现

分布式锁的优缺点

优点：

避免数据不一致：在分布式系统中，多个节点可能同时修改共享数据，使用分布式锁可以确保同一时间只有一个节点能够修改数据，从而避免数据不一致的问题。
简化并发控制：通过分布式锁，可以简化并发控制逻辑，减少代码复杂性，提高开发效率。
提高系统可靠性：分布式锁可以确保关键操作的原子性，从而提高系统的可靠性。
缺点：

性能瓶颈：由于分布式锁需要通过网络进行通信，因此可能存在性能瓶颈。特别是在高并发场景下，分布式锁可能成为性能瓶颈，影响系统的吞吐量和响应时间。
死锁风险：如果分布式锁的持有者因为某种原因（如网络故障、程序崩溃等）未能及时释放锁，可能会导致其他节点无法获取锁，从而造成死锁。
实现复杂：实现一个稳定、可靠的分布式锁需要考虑到各种异常情况，如网络分区、节点故障等，因此实现起来相对复杂。
幂等性机制的实现

幂等性指的是同一个操作，无论执行多少次，其结果都是一样的。在分布式系统中，实现幂等性可以确保系统的稳定性和可靠性。以下是一些实现幂等性的常用方法：

唯一标识符：为每个操作分配一个唯一的标识符（如订单号、任务ID等），并在执行操作前检查该标识符是否已存在。如果已存在，则直接返回结果或跳过该操作；如果不存在，则执行操作并保存标识符。
状态机：将系统的状态划分为一系列有限的状态，每个操作只能将系统从一个状态转移到另一个状态。通过记录系统的当前状态，可以确保同一个操作不会重复执行。
去重机制：在接收到操作请求时，先检查该请求是否已经处理过。如果已经处理过，则直接返回结果；否则，执行操作并记录该请求。
补偿操作：对于非幂等的操作，可以通过设计补偿操作来实现幂等性。当发现某个操作被重复执行时，执行相应的补偿操作以抵消该操作的影响。
需要注意的是，幂等性并不意味着操作没有副作用或没有成本。在某些情况下，即使操作是幂等的，也可能会对系统产生一定的影响（如资源消耗、日志记录等）。因此，在设计幂等性机制时，需要综合考虑系统的需求、性能和可靠性等方面。

可重复读会有哪些问题

可重复读（Repeatable Read）是数据库事务隔离级别之一，它确保了在同一个事务中多次读取同一数据的结果是一致的。然而，尽管可重复读提供了这种一致性保证，但它也可能带来一些问题和挑战。以下是一些与可重复读隔离级别相关的问题：
幻读（Phantom Read）：尽管可重复读确保了同一事务中读取相同行的数据结果是一致的，但它不能保证跨多个行的查询结果是一致的。在事务执行期间，其他事务可能插入或删除满足查询条件的行，导致当前事务在多次执行相同的查询时，得到不同的行数或结果集，这被称为幻读。
性能问题：为了实现可重复读，数据库系统可能需要采用一些机制来保存事务开始时的数据快照或版本信息。这可能会增加存储和计算的开销，特别是在高并发场景下，可能导致性能下降。
锁定和阻塞：为了维持可重复读的隔离性，数据库可能需要使用锁定机制来防止其他事务修改正在读取的数据。这可能导致锁定冲突和阻塞，尤其是在长时间运行的事务中，可能阻止其他事务对数据进行必要的修改。
一致性视图的维护：在可重复读隔离级别下，数据库系统需要为每个事务维护一个一致的数据视图。这可能需要额外的内存和计算资源来跟踪每个事务的视图状态，增加了系统的复杂性。
数据一致性问题：在某些情况下，可重复读隔离级别可能会导致数据一致性问题。例如，如果事务A读取了某些数据，然后事务B修改了这些数据并提交，接着事务A再次读取这些数据，它将看到修改之前的数据版本。如果事务A基于这些数据做出了决策，并试图执行某些操作，可能会导致数据不一致或逻辑错误。
需要注意的是，这些问题并不是可重复读隔离级别所独有的，而是与事务隔离性相关的普遍问题。在选择适当的隔离级别时，需要根据应用程序的具体需求和性能要求进行权衡。

java如何避免死锁

在Java中，死锁是一种严重的并发问题，它发生在两个或更多的线程无限期地等待一个资源，而该资源又被另一个线程持有，后者也在等待第一个线程释放它所需要的资源。为了避免死锁，你可以遵循一些最佳实践和策略。以下是一些关键步骤和技巧：
避免嵌套锁：
尽量不要在一个线程中多次获取同一个锁，或者获取多个不同的锁。嵌套锁增加了死锁的风险，因为它可能导致锁的顺序问题。
保持一致的锁顺序：
当多个线程需要获取多个锁时，它们应该始终以相同的顺序请求锁。这样可以避免循环等待条件，这是死锁的一个必要条件。
使用超时获取锁：
在尝试获取锁时，使用带有超时的机制。如果线程在指定的时间内无法获取锁，就放弃并可能稍后重试。这可以防止线程无限期地等待锁。
检测死锁：
实现死锁检测机制，以便在运行时发现死锁。这可以通过监视线程和锁的状态来完成，并在检测到死锁时采取行动。
使用锁分离：
将锁分离到不同的对象上，以减少多个线程同时请求多个锁的可能性。这可以通过仔细设计数据结构和并发访问模式来实现。
避免在持有锁时调用用户定义的方法：
因为用户定义的方法可能包含不可预知的同步代码，这可能导致锁被意外地持有更长时间，增加了死锁的风险。
使用并发工具类：
Java并发库提供了许多高级并发工具类，如java.util.concurrent包中的Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等，它们可以帮助管理并发访问，减少死锁的可能性。
减少锁的粒度：
尽量使用细粒度的锁，只锁定需要同步的最小代码块或数据。这减少了线程之间的冲突，并提高了系统的并发性。
使用无锁数据结构：
当可能时，使用无锁数据结构来避免锁的使用。这些数据结构通过原子操作和其他并发控制技术来实现线程安全。
编程时保持警惕：
在编写并发代码时，始终保持对可能出现的死锁问题的警惕。在代码审查时特别注意同步和锁的使用情况。
请注意，避免死锁是一个复杂的任务，需要深入理解并发编程和锁的使用。在设计并发系统时，务必仔细考虑并发控制和同步策略，以确保系统的正确性和性能。

mysql中的bettwen and会导致索引失效吗

在MySQL中，使用BETWEEN操作符时，如果该操作符的范围非常大，可能会导致索引失效。这是因为MySQL优化器认为使用索引扫描的代价大于全表扫描的代价，因此会选择全表扫描。

SpringBoot的启动原理

SpringBoot的启动原理主要涉及以下几个步骤：

创建配置环境：在这个阶段，SpringBoot会创建一个配置环境，该环境是用于存储应用程序的配置信息。
事件监听：SpringBoot会注册一些事件监听器，这些监听器会在应用程序的生命周期中触发一系列的事件。
应用上下文：SpringBoot会创建一个应用上下文，这个上下文是一个用于管理应用程序对象（Bean）的环境。
实例化Bean：在容器中开始实例化我们需要的Bean。这一步是SpringBoot启动的关键步骤，它会根据我们在配置文件或者代码中定义的Bean，来创建对应的对象，并将这些对象添加到应用上下文中。
此外，SpringBoot还通过Maven继承依赖关系来快速整合第三方框架。这大大提高了开发效率，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的开发。

消息队列使用了什么设计模式

消息队列在设计时用到了多种设计模式。首先，从整体上来看，消息队列可以被拆解为三大部分：生产者、消息队列集群和消费者，其中数据主要是从生产者流向消息队列集群，然后再从消息队列集群流向消费者。这种架构体现了“发布-订阅”模式，即生产者发布消息，而消费者则订阅相应的主题来接收消息。

此外，消息队列还可能使用到“队列模型”和“主题模型”。队列模型是一种简单的消息模型，可以通过阻塞队列来实现生产者消费者模式，同一个消息只能被一个消费者消费。主题模型则是一种更为复杂的模式，可以实现一对多的消息传递，即一个生产者可以向多个消费者发送消息。

同时，为了解决应用耦合、异步消息处理、流量削锋等问题，消息队列还会利用一些设计原则和模式，比如异步处理模式和队列模型等。

综上，消息队列的设计涉及到了多种设计模式和原则，包括但不限于发布-订阅模式、队列模型、主题模型以及异步处理模式等。这些设计模式和原则共同构成了消息队列的核心架构，使其能够有效地处理大量的并发消息，提高系统的可伸缩性和可靠性。

Java的中的内存溢出和内存泄漏常见场景和解决方法

Java中的内存溢出和内存泄漏是常见的性能问题，它们可能导致程序运行缓慢、响应时间延长，甚至导致程序崩溃。下面分别介绍这两种问题的常见场景和解决方法。

一、内存溢出

内存溢出通常发生在以下几种情况：堆内存溢出、栈内存溢出、方法区内存溢出以及直接内存溢出。

堆内存溢出
常见场景：创建了大量的对象，并且这些对象在垃圾回收前没有被及时释放，导致堆内存耗尽。
解决方法：设计合理的缓存策略，适时地清理缓存，分批加载大文件等。使用try-with-resources语句块自动关闭资源、显式地进行资源关闭操作、使用连接池等方式管理资源。
栈内存溢出
常见场景：线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，或者是递归调用层次过多导致。
解决方法：检查递归调用是否有结束条件，增加栈内存大小（通过-Xss参数进行调整），减少方法调用的深度。
方法区内存溢出
常见场景：大量加载类的场景，如动态生成大量的类。由于方法区存放的是类的元数据，因此当类的数量过多时，可能会导致方法区内存溢出。
解决方法：优化代码，注重资源的释放操作，确保不再使用的元数据得到及时的销毁。
直接内存溢出
常见场景：NIO操作导致的。NIO通过直接内存来提高性能，但如果直接内存的申请超过了Java虚拟机对直接内存大小的限制，就会抛出OutOfMemoryError。
解决方法：合理配置直接内存的大小，避免过度使用。
二、内存泄漏
内存泄漏通常是由于程序中存在长期存活的对象持有短生命周期对象的引用，导致这些短生命周期对象无法被垃圾回收器回收。
静态集合类
常见场景：如HashMap、LinkedList等静态集合类，如果它们持有对象的引用且生命周期与程序一致，则容器中的对象在程序结束之前将不能被释放。
解决方法：避免使用静态集合类来存储生命周期较短的对象，或者在使用完毕后及时清空集合。
各种连接
常见场景：数据库连接、网络连接和IO连接等，如果没有及时关闭，可能导致内存泄漏。
解决方法：使用try-finally或try-with-resources语句确保连接在使用完毕后被正确关闭。
变量不合理作用域
常见场景：一个变量的定义的作用范围大于其使用范围，或者没有及时把对象设置为null，都有可能导致内存泄漏。
解决方法：合理设计变量的作用域，确保对象在使用完毕后不再被引用。
内部类持有外部类
常见场景：如果一个外部类的实例对象的方法返回了一个内部类的实例对象，即使那个外部类实例对象不再被使用，但由于内部类持有外部类的实例对象，这个外部类对象将不会被垃圾回收。
解决方法：避免内部类持有外部类的长期引用，或者在不再需要时显式地断开这种引用关系。
此外，为了避免内存泄漏，还可以采取以下措施：
避免过度使用静态变量，静态变量存储在堆内存中，其生命周期比较长，可能导致对象无法被垃圾回收。
使用弱引用（Weak Reference）或软引用（Soft Reference）来灵活控制对象的生命周期。弱引用和软引用可以在内存不足时被垃圾回收机制回收。
综上所述，解决Java中的内存溢出和内存泄漏问题需要从多个方面入手，包括优化代码结构、合理使用资源、及时释放不再需要的对象等。同时，也需要关注Java虚拟机的配置和调优，以确保程序能够高效稳定地运行。

常见的HTTP请求状态码

HTTP请求状态码是用于表示HTTP请求响应状态的数字代码。它们分为五类，每类有不同的含义和常见的状态码。以下是常见的HTTP请求状态码及其解释：

1xx（信息性状态码）：
100 Continue：服务器已接收到请求的一部分，客户端应继续发送请求的剩余部分。
2xx（成功状态码）：
200 OK：请求已成功处理，并返回了所请求的资源。
204 No Content：请求已成功处理，但响应报文不含实体的主体部分。
206 Partial Content：服务器成功执行了客户端的范围请求，响应报文包含由Content-Range指定范围的实体内容。
3xx（重定向状态码）：
301 Moved Permanently：请求的资源已被永久移动到新的URL，未来应使用新的URL来访问该资源。
302 Found（或 307 Temporary Redirect）：请求的资源临时从不同的URL响应请求，但客户端应继续使用原有URL进行以后的请求。
4xx（客户端错误状态码）：
400 Bad Request：请求无效，服务器无法理解或无法处理该请求。
401 Unauthorized：请求需要用户认证。
403 Forbidden：服务器理解请求，但拒绝执行它。
404 Not Found：服务器无法找到请求的资源。
405 Method Not Allowed：请求中使用的HTTP方法不被允许。
5xx（服务器错误状态码）：
500 Internal Server Error：服务器内部错误，无法完成请求。
502 Bad Gateway：作为网关或代理工作的服务器尝试执行请求时，从上游服务器接收到无效的响应。
503 Service Unavailable：由于临时的服务器维护或者过载，服务器当前无法处理请求。
504 Gateway Timeout：作为网关或者代理的服务器没有从上游服务器收到及时的响应。
这些状态码为客户端和服务器之间的通信提供了清晰、标准化的反馈机制，有助于调试和诊断问题。在实际应用中，根据这些状态码，客户端可以做出相应的处理，如重试请求、提示用户认证或重定向到新的URL等。

java七张表怎么优化查询

在Java中，优化查询通常与数据库表的设计和查询语句的编写紧密相关，而不仅仅是在Java代码层面。针对七张表进行优化查询，以下是一些建议：
设计合理的数据库结构：
确保每张表都有合适的主键和索引。
避免数据冗余，使用外键关联相关表。
正规化数据库结构，但也要避免过度正规化导致查询复杂。
使用索引：
对经常用于查询条件的字段建立索引。
复合索引（多个字段组成的索引）应基于查询条件中最常用和最具有选择性的字段。
定期审查和优化索引，避免不必要的索引导致写入性能下降。
优化SQL语句：
使用EXPLAIN命令来检查查询的执行计划，了解是否使用了索引，是否有全表扫描等。
减少SELECT子句中不必要的字段，只选择需要的字段。
避免在WHERE子句中使用函数或计算，这可能导致索引失效。
尽量避免在查询中使用LIKE ‘%xyz’，这种模糊查询通常会导致全表扫描。
使用连接（JOIN）代替子查询，尤其是当子查询返回大量数据时。
使用合适的连接类型：
根据实际情况选择INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN或FULL JOIN。
避免使用CROSS JOIN，除非确实需要笛卡尔积。
减少查询中的数据量：
使用LIMIT子句限制返回的数据量。
如果可能，将数据处理逻辑放在数据库端执行，减少数据传输量。
分区和分片：
如果表非常大，考虑使用分区或分片技术，将数据分散到不同的物理存储位置，提高查询性能。
缓存：
使用缓存技术（如Redis）缓存经常查询的数据，减少对数据库的访问。
注意缓存的更新和失效策略，确保数据的实时性和一致性。
数据库参数调优：
根据数据库类型和版本，调整数据库的配置参数，如缓存大小、连接数等。
监控数据库性能，根据需要进行调整。
使用数据库连接池：
数据库连接池可以减少创建和关闭数据库连接的开销，提高性能。
应用层优化：
在Java应用层，使用合适的数据库连接框架（如Hibernate、MyBatis等），它们通常提供了查询优化和性能监控的功能。
批量处理数据，减少与数据库的交互次数。
使用异步处理或多线程技术，提高并发处理能力。
最后，需要注意的是，优化是一个持续的过程，需要不断地监控、分析和调整。在实际项目中，建议根据具体的业务场景和数据量来制定合适的优化策略。
SpringBoot的启动原理
SpringBoot的启动原理主要基于其“约定大于配置”的设计理念和自动配置机制。以下是SpringBoot启动原理的详细解释：

加载配置文件与启动类：
当SpringBoot项目启动时，它会首先读取项目中的配置文件，主要是application.yml和application.properties文件。这些配置文件会指定项目的启动端口号、数据库连接等一系列配置信息。
同时，SpringBoot会加载启动类。这个启动类通常带有@SpringBootApplication注解，它标识着这个类是SpringBoot的启动类。
初始化Spring容器：
加载完配置文件与启动类之后，SpringBoot会通过Spring框架来初始化Spring容器。
根据配置文件中的配置信息，SpringBoot会注册bean，创建bean实例，并完成依赖注入等操作。
自动配置：
SpringBoot的自动配置机制是启动过程中的关键一环。通过@EnableAutoConfiguration注解，SpringBoot会根据项目的依赖和配置，自动装配所需的组件。
自动配置机制通过条件化配置实现，只有满足特定条件时，相应的自动配置才会被触发。
自动配置减少了开发者手动配置的工作量，使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
启动应用程序：
一旦Spring容器初始化完成，SpringBoot就会启动应用程序并开始监听请求。
入口是启动类的main方法中的run方法。在这个方法中，会创建一个Spring Boot应用程序上下文（Application Context）。
应用程序上下文是一个IoC（Inversion of Control）容器，负责管理和组织应用程序中的各个组件和配置。
在整个启动过程中，SpringBoot充分利用了约定大于配置的原则，通过提供默认值、自动配置和简化配置的方式，使得开发者能够更快速地构建和运行Spring应用程序。同时，开发者也可以根据自己的需求自定义配置，以满足特定场景的需求。

需要注意的是，SpringBoot的启动原理涉及多个组件和机制，上述解释仅涵盖了其中的主要部分。要深入了解SpringBoot的启动原理和内部机制，建议查阅官方文档和相关资料。

如何理解Nacos中的服务注册与发现呢

Nacos中的服务注册与发现是一种核心机制，用于实现微服务架构中的服务管理和调用。服务注册与发现主要解决了在分布式系统中，服务提供者和服务消费者如何相互发现并进行通信的问题。

服务注册：

当一个服务启动时，它会向Nacos服务端发送注册请求。这个请求中包含了服务的元数据信息，如服务名称、IP地址、端口号等。
Nacos服务端接收到这个注册请求后，会将这些服务信息存储在其数据存储中。这样，后续的服务发现和访问就可以基于这些信息进行。
服务发现：

当客户端（服务消费者）需要访问某个服务时，它会向Nacos服务端发送发现请求。这个请求中通常会包含服务名称等信息，用于查找对应的服务提供者。
Nacos服务端根据客户端的请求，从存储的服务信息中查找匹配的服务提供者，并返回给客户端。这些返回的信息通常包括服务提供者的IP地址和端口号等，以便客户端可以直接与之进行通信。
此外，Nacos还提供了一些额外的功能来增强服务注册与发现的可靠性和性能。例如，Nacos客户端在获取服务清单后，会将其缓存在本地，并开启一个定时任务来定期拉取服务端最新的注册表信息，以保证本地缓存的有效性。同时，如果是集群部署，Nacos服务端集群之间会互相同步服务实例信息，以确保服务信息的一致性。

总结来说，Nacos中的服务注册与发现机制通过服务端存储和维护服务信息，以及客户端发送请求获取服务信息的方式，实现了微服务架构中的服务动态发现和调用。这使得服务提供者和服务消费者能够在运行时动态地相互发现和通信，从而提高了系统的灵活性和可扩展性。

说说java反射在你工作上的使用

ES的分片是怎么实现的

jvm的垃圾回收器有哪些，jdk1.8的默认垃圾回收器是什么

nacos的服务上下线是怎么实现的

Nacos的服务上下线主要通过其提供的服务注册与发现机制来实现。以下是基于Nacos实现服务平滑上下线的基本步骤和原理：

服务注册：当服务提供者启动时，它会将自己的服务信息（如服务名、IP地址、端口号等）注册到Nacos服务器上。Nacos服务器会将这些信息存储起来，并提供一个服务列表供服务消费者查询。
服务发现：服务消费者在启动时或需要调用某个服务时，会向Nacos服务器查询所需服务的信息。Nacos服务器会返回符合条件的服务列表给服务消费者。
服务上下线：
服务上线：当服务提供者启动并成功注册到Nacos服务器后，它就被认为是可用的。此时，服务消费者可以通过Nacos服务器发现该服务并进行调用。
服务下线：当服务提供者需要停止服务时，它会向Nacos服务器发送一个下线请求。Nacos服务器在收到请求后，会将该服务从服务列表中移除，并通知所有已订阅该服务的消费者。这样，服务消费者就不会再调用已经下线的服务了。
为了实现服务的平滑上下线，Nacos还提供了一些额外的功能和机制：

健康检查：Nacos可以定期或不定期地对服务提供者进行健康检查，以确保其处于可用状态。如果服务提供者出现故障或响应超时等情况，Nacos会将其从服务列表中移除，以避免服务消费者调用到故障的服务。
权重调整：Nacos允许服务提供者设置自己的权重值。权重值越高，服务被调用的概率就越大。通过调整权重值，可以实现服务的负载均衡和流量控制。
元数据管理：Nacos支持为服务提供者和服务消费者添加额外的元数据信息。这些元数据信息可以用于实现更复杂的路由规则和负载均衡策略。
监听机制：Nacos提供了监听机制，允许服务消费者监听服务列表的变化。当服务提供者上下线时，Nacos会触发相应的事件通知给服务消费者。服务消费者可以通过监听这些事件来实现对服务上下线的实时感知和处理。
总之，基于Nacos的服务上下线主要通过服务注册与发现机制来实现，同时结合健康检查、权重调整、元数据管理和监听机制等额外功能和机制来确保服务的平滑上下线和系统的稳定性。

Spring MVC 的 Controller 是单例的吗？是线程安全的吗

在Spring MVC中，Controller默认是单例的。这是因为Spring框架本身默认管理Controller的实例，并且在配置文件中将其作为单例进行管理。当DispatcherServlet接收到客户端请求时，会从SpringApplicationContext中获取Controller实例。如果Controller已经创建过了，则直接从SpringApplicationContext中获取该Controller的单例实例；如果没有创建，则创建一个新的Controller实例，并将其注入到SpringApplicationContext中，以便下次获取该Controller实例时可以重用。

然而，由于所有线程调用的都是同一个Controller实例，因此Controller默认是线程不安全的。这是因为如果有多个线程同时访问Controller中的非静态成员变量，可能会导致数据不一致或其他线程安全问题。

为了解决这个问题，有几种可能的解决方案：

将Controller的Scope设置为多例（prototype）。这样每个线程调用都会重新实例化一个Controller对象，从而避免了线程安全问题。但是，这种方式会消耗更多的资源，并且只对于Controller中的非静态成员变量有用，对于静态资源仍然会存在线程安全问题。
在单例模式下，使用ThreadLocal来封装Controller中的变量。ThreadLocal为每个线程提供其自己的变量副本，从而确保每个线程都有自己的变量实例，避免了线程安全问题。但是，需要注意的是，如果Controller中的变量需要在多个请求之间共享，那么使用ThreadLocal可能会导致数据不一致或其他问题。
因此，在选择解决方案时需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。

jvm类加载器有哪些

JVM（Java虚拟机）中的类加载器主要有以下几种：

BootstrapClassLoader（引导类加载器）：也称为启动类加载器，这是JVM中最顶层的类加载器。它主要负责加载Java的核心类库，例如 $JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar、resource.jar、charsets.jar等，或者由-Xbootclasspath参数指定的路径中的类库。这个类加载器是用C++实现的，不是ClassLoader的子类。 **ExtensionClassLoader（扩展类加载器）**：这个类加载器主要负责加载Java的扩展类库，即$ JAVA_HOME/jre/lib/ext目录中的JAR类包，或者由java.ext.dirs系统变量指定的路径中的所有类库。它是java.net.URLClassLoader的子类，由Java实现。
ApplicationClassLoader（应用程序类加载器）：也称为系统类加载器，它主要负责加载用户类路径（Class Path）上所有的类库，以及第三方提供的所有JAR包。这个类加载器同样是java.net.URLClassLoader的子类，由Java实现。
CustomClassLoader（自定义类加载器）：这个类加载器是应用程序根据自身的需要自定义的ClassLoader，通常继承自java.lang.ClassLoader类。通过自定义类加载器，可以实现一些特殊的需求，例如从非标准的路径加载类，或者在加载类之前对类进行预处理等。
以上四种类加载器之间并不是继承关系，而是层次关系。这种层次关系体现了双亲委派模型，即当一个类加载器需要加载一个类时，它会首先把这个请求委派给父类加载器去完成，如果父类加载器无法完成这个请求（即父类加载器在它的搜索范围中没有找到所需的类），子类加载器才会尝试自己去加载。这种模型可以确保Java核心类库的安全性，防止用户自己编写的类动态替换Java核心类库中的类。

msyql的执行顺序

MySQL的执行顺序是指当执行一个SQL查询时，MySQL内部按照特定的步骤和顺序来处理这个查询。以下是MySQL查询的大致执行顺序：

FROM 和 JOIN：
首先，MySQL会确定从哪些表中检索数据，并执行JOIN操作（如果有的话）。JOIN操作用于将两个或多个表基于某个关联条件合并为一个结果集。
WHERE：
接下来，MySQL会使用WHERE子句来过滤结果集中的行。WHERE子句中的条件用于限制返回的行数。
GROUP BY：
如果查询中包含GROUP BY子句，MySQL会对结果集进行分组。GROUP BY子句指定了按照哪些列进行分组。
HAVING：
HAVING子句在分组后应用，用于过滤分组后的结果集。与WHERE子句不同，HAVING子句允许基于聚合函数的结果进行过滤。
SELECT：
在这一步，MySQL会处理SELECT子句，确定要返回的列和表达式。如果有聚合函数（如SUM、COUNT等），它们会在这个阶段进行计算。
DISTINCT：
如果查询中使用了DISTINCT关键字，MySQL会删除结果集中的重复行。
ORDER BY：
在返回最终结果之前，MySQL会根据ORDER BY子句对结果集进行排序。ORDER BY子句指定了按照哪些列进行排序，以及排序的方向（升序或降序）。
LIMIT 和 OFFSET（如果有的话）：
最后，如果查询中包含了LIMIT和OFFSET子句，MySQL会限制返回的行数，并可能跳过一定数量的行。这通常用于分页。
需要注意的是，虽然以上给出了一个大致的执行顺序，但实际的执行计划可能会根据查询的复杂性、表的大小、索引的存在与否以及MySQL的优化器如何评估这些因素而有所不同。使用EXPLAIN命令可以查看MySQL如何为特定的查询选择执行计划。

线程池的拒绝策略有哪些，如果我希望我的任务不会丢失使用哪个拒绝策略

线程池的拒绝策略主要有四种，分别是：

AbortPolicy（中止策略）：这是线程池默认的拒绝策略。当新任务被拒绝时，它会直接抛出一个RejectedExecutionException异常。这种策略并不保证任务不会丢失，因为如果没有适当的异常处理，任务可能会因为异常而未被执行。
CallerRunsPolicy（调用者运行策略）：当任务被拒绝时，它会由提交任务的线程来执行该任务。这实际上是将任务回退给调用者，这样可以降低新任务的提交速度，但不会直接丢弃任务。但是，如果提交任务的线程是一个重要的线程，那么这种策略可能会阻塞该线程，导致系统性能下降。
DiscardPolicy（丢弃策略）：当任务被拒绝时，它会直接丢弃该任务，不会有任何异常抛出或进一步处理。这种策略显然无法保证任务不会丢失。
DiscardOldestPolicy（丢弃最旧任务策略）：当任务被拒绝时，它会丢弃队列中最旧的一个任务（即最先进入队列但尚未执行的任务），并尝试再次提交当前被拒绝的任务。这种策略可以确保不会直接丢弃任务，但可能会影响到队列中已经等待很长时间的任务的执行顺序。

如果你希望你的任务不会丢失，那么你应该选择一个不会直接丢弃任务的拒绝策略。基于这个要求，有两种策略可以选择：
CallerRunsPolicy（调用者运行策略）：当任务被拒绝时，它会由提交任务的线程来执行该任务。这样可以确保任务不会被丢弃，但可能会影响到提交任务的线程的性能，因为它可能会被阻塞以执行任务。
自定义拒绝策略：虽然Java线程池没有直接提供一个“永不丢失”的拒绝策略，但你可以通过实现RejectedExecutionHandler接口来创建自己的拒绝策略。在自定义的拒绝策略中，你可以决定如何处理被拒绝的任务，例如可以将任务写入持久化存储（如数据库或消息队列），以便稍后进行重试或人工干预。

下面是一个简单的示例，展示如何创建自定义的拒绝策略：

java
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;  
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;  
  
public class CustomRejectionHandler implements RejectedExecutionHandler {  
  
    @Override  
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {  
        // 在这里处理被拒绝的任务  
        // 例如，你可以将任务写入数据库或消息队列  
        System.out.println("Task rejected: " + r.toString());  
        // 这里只是简单地打印任务信息，你可以根据需要添加其他逻辑  
  
        // 注意：不要在这里直接执行被拒绝的任务，因为这可能会再次导致拒绝  
    }  
}  
  
// 然后在创建ThreadPoolExecutor时设置这个自定义拒绝策略  
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(  
    // 省略其他参数  
    new CustomRejectionHandler()  
);

在这个示例中，当任务被拒绝时，rejectedExecution方法会被调用，并打印出被拒绝的任务信息。你可以根据自己的需求修改这个方法，以便将任务写入数据库、发送消息到消息队列或执行其他操作，以确保任务不会被丢失。

spring.factories是怎么被加载的

spring.factories 文件在 Spring Boot 的启动过程中起到了关键作用，特别是在自动配置和扩展机制中。这个文件通常位于 Spring Boot 的 starter 包的 META-INF 目录下，用于指定自动配置类和其他扩展点的实现。

spring.factories 文件的加载过程大致如下：

启动过程：当 Spring Boot 应用启动时，它会执行一系列的初始化步骤，包括加载 Spring 上下文、配置类、自动配置类等。
扫描：Spring Boot 会扫描类路径（classpath）下的 META-INF/spring.factories 文件。这些文件通常位于引入的 Spring Boot starter 依赖的 JAR 包中。
解析：对于找到的每个 spring.factories 文件，Spring Boot 会解析其内容。文件内容通常是一系列的键值对，其中键是接口或类的全名，值是实现该接口或类的类的全名列表。
实例化：Spring Boot 会根据 spring.factories 文件中的配置，实例化相应的类。这些类可能是自动配置类、事件监听器、应用上下文初始化器等。
注册与加载：实例化后的类会被注册到 Spring 上下文中，并在适当的时候被加载和执行。例如，自动配置类会在 Spring 上下文创建时被加载，用于自动配置应用的各种组件和设置。
这个加载过程主要依赖于 Spring Boot 的内部机制，特别是 Spring Factories 机制。Spring Factories 机制与 Java 的 SPI（Service Provider Interface）机制类似，都是通过读取配置文件来发现和加载服务提供者的实现类。在 Spring Boot 中，spring.factories 文件就扮演了这样的角色，它允许开发者通过简单的配置来扩展 Spring Boot 的功能。

需要注意的是，虽然 spring.factories 文件在 Spring Boot 的自动配置和扩展机制中起到了关键作用，但开发者通常不需要直接编辑这个文件。相反，他们应该通过编写自定义的自动配置类、条件注解等方式来扩展 Spring Boot 的功能。

Java 的 SPI是什么

Java的SPI（Service Provider Interface）全称是服务提供者接口，是一种服务发现机制，基于JDK内置的动态加载实现扩展点的机制。通过SPI技术，我们可以动态获取接口的实现类，而不需要自己创建。具体来说，Java SPI的实现机制主要包括以下三个步骤：

定义接口：首先，需要定义一个接口，用于描述某种功能的实现方法。例如，定义一个名为MyService的接口，并声明一个方法void doSomething()。
实现接口：然后，需要实现该接口，并将其打包成jar文件。在实现类中，可以编写具体的业务逻辑代码。
动态加载实现类：最后，在需要使用MyService接口的地方，通过Java SPI机制动态加载实现类。Java SPI会在ClassPath路径下的META-INF/services文件夹中查找以接口全限定名命名的文件，并自动加载文件里所定义的类。这样，就可以在不修改代码的情况下，通过替换jar包来实现功能的扩展或替换。
Java SPI的核心思想就是解耦，将服务接口和具体的服务实现分离开来，将服务调用方和服务实现者解耦。这样，修改或替换服务实现时，就不需要修改调用方，从而提高了程序的扩展性和可维护性。同时，Java SPI也提供了一种机制，可以寻找与某个接口相关的服务实现，使得框架扩展和替换组件变得更加容易。

线程池中的线程是怎么实现复用的

线程池中的线程复用主要基于以下几个原理和实现方式：

任务队列：线程池内部维护一个任务队列，当线程空闲时，它会从队列中取出任务并执行。这样，线程就能够保持运行状态并重复使用，而不是为每个新任务都创建一个新线程。
线程管理：线程池会管理线程的生命周期，包括线程的创建、调度、使用和销毁等。当系统启动或需要更多线程时，线程池会创建一定数量的线程，这些线程会在执行完一个任务后继续等待下一个任务，而不是立即销毁。当所有线程都在忙碌时，新提交的任务会被放入任务队列中等待空闲线程。
线程复用原理：线程复用的关键在于将任务的提交和线程的创建、管理、执行分离。线程池通过统一管理和调度线程，减少了创建和销毁线程的开销，提高了系统的效率。当有新任务提交时，线程池会首先检查是否有空闲线程，如果有则直接将任务分配给空闲线程执行；如果没有空闲线程且线程数未达到最大限制，则创建新线程执行任务；如果线程数已达到最大限制且队列已满，则根据拒绝策略处理无法执行的任务。
阻塞队列：在自定义线程池中，通常会使用阻塞队列作为任务队列。当队列为空时，获取任务的线程会阻塞等待；当队列满时，尝试添加任务的线程也会阻塞等待。这样，线程池能够高效地处理任务，避免无效等待和资源浪费。
通过以上方式，线程池中的线程能够实现复用，提高系统的性能和响应速度。同时，由于线程池能够控制并发数，避免大量线程的创建和销毁导致的系统负载过大，因此在实际应用中具有广泛的用途。

springboot拦截器和过滤器有什么区别

在Spring Boot中，拦截器（Interceptor）和过滤器（Filter）在功能、实现方式、管理方式和生命周期等方面存在一些区别。以下是它们之间的主要区别：

功能和用途：

拦截器（Interceptor）：在Spring Boot中，拦截器是一种AOP（面向切面编程）的技术，主要用于在请求到达控制器（Controller）之前或之后，以及异常发生时进行拦截和处理。它可以在请求处理流程中执行一些共享的逻辑，如身份验证、权限控制、日志记录等。
过滤器（Filter）：过滤器是一种用于对数据进行过滤和预处理的机制。它可以对客户端提交的数据进行过滤处理，如敏感词过滤，也可以对服务端返回的数据进行处理，如编码、压缩等。此外，过滤器还可以用于验证用户的登录情况、权限验证、对静态资源进行访问控制等。

实现方式和原理：

拦截器：基于Spring MVC框架中的HandlerInterceptor接口实现。它是Spring框架提供的一种中间件，可以在请求到达Controller之前或之后执行一些共享的逻辑。拦截器的实现基于反射和动态代理技术。
过滤器：基于Java EE标准中的Filter接口实现。它是Servlet规范的一部分，依赖于Servlet容器。过滤器的实现基于回调函数机制。

管理方式和生命周期：

拦截器：由Spring框架提供并管理，可以通过IoC容器来管理拦截器的生命周期。因此，拦截器可以方便地获取IoC容器中的其他Bean实例，如Service等。
过滤器：由Servlet容器管理，其生命周期由Servlet容器控制。过滤器在Servlet容器启动时初始化，在Servlet容器关闭时销毁。

执行顺序和位置：

拦截器：在请求到达Controller之前和Controller返回响应之后执行。它可以在请求处理流程中的多个位置进行拦截和处理。
过滤器：在请求到达Servlet之前和Servlet返回响应之后执行。它位于Servlet容器级别，对所有经过的请求进行过滤和处理。
总结来说，拦截器和过滤器在Spring Boot中各自扮演着不同的角色。拦截器主要用于在Spring MVC框架内部对请求进行拦截和处理，而过滤器则用于在Servlet容器级别对请求进行过滤和处理。根据具体的需求和场景，可以选择使用拦截器或过滤器来实现相应的功能。

MYSQL慢查询原因，如何排查，如何解决

MySQL慢查询的原因可能有很多，以下是一些常见的原因以及相应的排查和解决方法：

一、常见原因

没有加索引或没用到索引：如果查询的列没有建立索引，或者查询时没有使用到索引，MySQL可能会进行全表扫描，导致查询速度变慢。
死锁：多个事务在等待对方释放资源，导致相互等待，形成死锁。
事务执行的顺序不合理：不合理的事务执行顺序可能导致死锁。
查询大量数据：如果查询的数据量很大，会占用大量的IO资源，导致查询速度变慢。
硬件资源不足：硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）不足也可能导致查询速度变慢。
查询语句复杂：复杂的查询语句可能需要进行大量的计算或连接操作，导致查询速度变慢。
大量数据操作：大量的增删改操作可能导致B+树频繁修改结构，影响查询性能。
二、排查方法

检查慢查询日志：MySQL提供了慢查询日志功能，可以记录所有执行时间超过long_query_time秒的查询语句。通过分析这些慢查询可以找到数据库性能瓶颈。
使用EXPLAIN分析SQL语句的执行计划：通过EXPLAIN关键字可以查看SQL语句的执行计划，了解查询过程中是否使用了索引、扫描了多少行数据等信息。
检查索引：查看是否给需要查询的列建立了索引，以及索引是否生效。
检查数据库事务：查看是否有长事务或死锁等情况。
检查数据库数据量：查看数据量是否过大，是否需要进行分表等操作。
检查资源使用情况：查看CPU、内存、磁盘等资源的使用情况，判断是否因为资源不足导致查询速度变慢。
三、解决方法

优化SQL语句：对于没有加索引的列建立索引，优化复杂的查询语句，将复杂的语句拆分为简单的语句等。
调整事务执行顺序：合理调整事务的执行顺序，避免死锁的发生。
增加硬件资源：如果硬件资源不足，可以考虑增加硬件资源来提升查询性能。
分表：如果数据量过大，可以考虑使用分表的方式来优化查询性能。
优化数据库配置：调整MySQL的配置参数，如增加缓存大小、调整连接池大小等，以提升查询性能。
请注意，以上只是一些常见的MySQL慢查询原因和排查解决方法，具体的情况可能因数据库环境、业务逻辑等因素而有所不同。因此，在排查和解决MySQL慢查询问题时，需要根据实际情况进行具体分析。

synchronized和lock的底层原理

synchronized和Lock在Java中都是用于控制多线程对共享资源的访问，但它们在底层实现原理上有所不同。

synchronized的底层原理
synchronized是Java中的内置关键字，它的底层实现依赖于Java虚拟机（JVM）中的监视器锁（Monitor Lock）或内部锁。当线程进入由synchronized保护的代码块或方法时，它会自动获取监视器锁。线程在持有监视器锁期间可以执行同步代码块或方法中的代码，当线程退出同步代码块或方法时（无论是正常退出还是通过抛出异常），它会自动释放锁。

JVM中的监视器锁具有以下几个特性：

互斥性：在任何时候，只有一个线程可以持有监视器锁。
可重入性：一个线程可以多次获取同一个监视器锁。
可见性：线程释放锁之前对共享变量的修改，在之后获取该锁的线程中是可见的。
synchronized的锁升级过程：

初始状态是无锁状态。
当第一个线程访问同步块时，锁可以升级为偏向锁。
如果另一个线程尝试访问同步块，偏向锁可以脱离偏向模式并升级为轻量级锁。
如果竞争进一步加剧，轻量级锁会升级为重量级锁。此时，其他试图进入同步代码块的线程会进入阻塞状态。
Lock的底层原理
Lock是Java中的一个接口，它提供了比synchronized更灵活的锁控制机制。Lock的实现类（如ReentrantLock）在底层通常依赖于AbstractQueuedSynchronizer（AQS）来实现。

AQS是一个基于FIFO队列的阻塞锁和相关同步器（如信号量、事件等）的框架。它使用一个int类型的成员变量state来表示同步状态，通过内置的FIFO队列来完成获取资源线程的排队工作。

当线程尝试获取锁时，如果state的值表示锁已被占用，则线程会被加入到AQS的等待队列中，并等待其他线程释放锁。当线程释放锁时，它会唤醒等待队列中的一个或多个线程，使其有机会获取锁。

Lock的底层实现还依赖于Compare-and-Swap（CAS）机制来实现无锁的数据结构更新。CAS操作是一种乐观锁的实现方式，它通过原子操作来尝试修改内存中的值。如果修改成功，则表示没有其他线程在同时修改该值；如果修改失败，则表示有其他线程在同时修改该值，此时线程会重试CAS操作或进行其他处理。

总结
synchronized是Java内置的锁机制，基于JVM的监视器锁实现，具有互斥性、可重入性和可见性等特点。其锁升级过程从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁，根据竞争情况动态调整。
Lock是Java中的一个接口，提供了更灵活的锁控制机制。其底层实现通常依赖于AQS和CAS机制来实现线程之间的同步和互斥。AQS使用FIFO队列和state变量来管理锁的获取和释放，而CAS机制则用于无锁的数据结构更新。

kafka为什么吞吐量大，从分区方面来讲一下

从Kafka的分区（Partition）方面来看，其高吞吐量的原因主要有以下几点：

并行处理：Kafka的分区机制允许将一个大的Topic拆分成多个小的分区，每个分区都可以独立地存储消息和处理读写操作。这意味着多个生产者和消费者可以并行地处理不同的分区，从而大大提高了系统的吞吐量。
负载均衡：通过将消息分散到多个分区中，Kafka可以实现负载均衡。不同的分区可以分布在不同的Broker上，从而充分利用集群中的资源。当某个Broker或分区成为热点时，Kafka可以自动地将负载转移到其他Broker或分区上，确保整个系统的吞吐量保持稳定。
扩展性：Kafka的分区机制使其具有很好的扩展性。当需要增加系统的吞吐量时，可以通过增加新的Broker和分区来实现。新的分区可以自动地接管一部分负载，从而确保整个系统的吞吐量能够随着集群规模的增加而增加。
减少锁竞争：在Kafka中，每个分区都由一个Leader节点负责处理读写请求。由于不同的分区由不同的Leader节点处理，因此它们之间不存在锁竞争的问题。这有助于减少系统的延迟和瓶颈，提高整体的吞吐量。
顺序读写：Kafka的分区实际上是一系列有序的消息文件。由于Kafka充分利用了磁盘的顺序读写性能（顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间），因此可以快速地处理大量的消息数据。
综上所述，Kafka的分区机制通过并行处理、负载均衡、扩展性、减少锁竞争和顺序读写等方式，使得Kafka在处理大量数据时能够保持高吞吐量。

springcloud什么样的服务适合重复重试，什么样的服务不适合

在Spring Cloud中，对于是否适合使用重试机制，主要取决于服务的性质、业务逻辑以及可能的副作用。

适合重复重试的服务：

读数据的服务：这类服务通常对数据的实时性要求不高，且多次请求对系统的影响较小。例如，查询用户信息、订单详情等。当这些服务因为网络波动、服务暂时不可用等原因导致请求失败时，通过重试机制可以提高请求的成功率，从而增强系统的可用性。
幂等性的服务：幂等服务是指无论执行多少次，结果都相同的服务。对于这类服务，即使重试多次，也不会对系统状态造成不良影响。因此，对于幂等服务，可以放心地使用重试机制。
不适合重复重试的服务：

写数据的服务：这类服务通常涉及到数据的变更，如果多次执行可能会产生不一致的数据状态。因此，在使用重试机制时需要特别小心，确保服务的幂等性。如果服务不是幂等的，那么重试可能会导致数据重复写入、状态不一致等问题。
有严格时间要求的服务：有些服务需要在特定的时间窗口内完成，例如支付服务、订单超时处理等。对于这类服务，如果因为网络波动等原因导致请求失败，重试可能会错过时间窗口，从而导致业务逻辑错误。因此，在使用重试机制时需要考虑时间因素。
资源消耗大的服务：如果服务本身对系统资源的消耗就很大，那么频繁的重试可能会导致系统资源耗尽，从而影响整个系统的稳定性。因此，对于这类服务，需要谨慎使用重试机制，并合理设置重试次数和间隔时间。
总之，在使用Spring Cloud的重试机制时，需要根据服务的性质和业务逻辑进行权衡和决策。在决定是否使用重试机制时，需要充分考虑服务的幂等性、时间要求以及资源消耗等因素。

es的深度分页是怎么实现的

使用es查找最近一个月，按照小时划分，取每个小时的第一条数据

在Elasticsearch中，你可以使用range查询来过滤出最近一个月的数据，然后使用date_histogram聚合来按小时对数据进行分组，并通过top_hits子聚合来获取每个小时的第一条数据。

以下是一个Elasticsearch查询的示例，该查询将找到最近一个月的数据，并为每个小时返回第一条记录：

json

{  
  "size": 0,  
  "query": {  
    "bool": {  
      "filter": [  
        {  
          "range": {  
            "your_date_field": {  
              "gte": "now-1M",  
              "lt": "now"  
            }  
          }  
        }  
      ]  
    }  
  },  
  "aggs": {  
    "hourly_data": {  
      "date_histogram": {  
        "field": "your_date_field",  
        "calendar_interval": "hour",  
        "format": "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"  
      },  
      "aggs": {  
        "first_record_of_hour": {  
          "top_hits": {  
            "size": 1,  
            "sort": [  
              {  
                "your_date_field": {"order": "asc"}  
              }  
            ]  
          }  
        }  
      }  
    }  
  }  
}

这个查询中：

your_date_field 是你的日期字段的名称，你需要将其替换为你的实际字段名。
now-1M 表示从当前时间开始回溯一个月的时间范围。
date_histogram 聚合按小时对数据进行分组。
top_hits 子聚合用于在每个小时分组中返回第一条记录。这里我们按your_date_field字段的升序排序来确保我们得到的是每个小时的第一条记录。
请注意，这个查询的返回结果将是一个聚合的响应，你需要从聚合结果中提取每个小时的第一条记录。具体的返回结构将取决于你使用的Elasticsearch版本和客户端库。

我依赖的包里面有一个feignclient，如果我需要在我的项目里面创建相同的feignclient并且指定的name相同，为了避免项目启动报错，我应该做什么处理

BIO,NIO,AIO 有什么区别

ReentrantLock怎么实现公平锁和非公平锁

ReentrantLock是Java中的一个可重入锁，它支持公平锁（Fair Lock）和非公平锁（Non-Fair Lock）两种模式。下面是关于ReentrantLock如何实现这两种模式的详细解释：

公平锁（Fair Lock）
定义：
公平锁是指线程在等待队列中按照请求的顺序进行分配的锁。当一个线程请求锁时，如果锁没有被其他线程持有，则该线程将立即获得锁；如果锁被其他线程持有，则该线程会被放入等待队列中，等待锁的释放。
实现原理：
基于一个FIFO（先进先出）的等待队列实现。
当多个线程同时请求锁时，公平锁会按照请求的顺序将它们放入等待队列中。
当锁被释放时，公平锁会从等待队列中选择最先请求锁的线程，使其获得锁。
内部实现：
ReentrantLock的公平锁原理是通过一个内部类FairSync来实现的。FairSync继承自Sync，是ReentrantLock的重要内部组件之一。
当ReentrantLock的构造方法中fair参数为true时，会使用FairSync作为同步器，实现公平锁。
关键方法：
LockSupport.park()：当一个线程请求公平锁但锁被其他线程持有时，该线程会调用LockSupport.park()方法将自己阻塞，进入等待状态。
LockSupport.unpark(Thread thread)：当锁被释放时，公平锁会调用LockSupport.unpark(Thread thread)方法唤醒等待队列中的第一个线程，使其获得锁。
非公平锁（Non-Fair Lock）
定义：
非公平锁允许插队现象，即当一个线程请求锁时，它会直接去竞争锁，若能获取锁就直接占有，获取不到锁，再进入队列排队顺序等待获取锁。
实现原理：
与公平锁不同，非公平锁不保证线程按照请求的顺序获取锁。
当一个线程请求锁时，它会尝试立即获取锁，如果成功则获得锁，如果失败则进入等待队列。
内部实现：
ReentrantLock的非公平锁原理是通过一个内部类NonfairSync来实现的。NonfairSync同样继承自Sync。
当ReentrantLock的构造方法中fair参数为false时，或者使用无参构造器创建对象时，默认生成的是NonfairSync对象，即非公平锁。
关键方法：
与公平锁类似，非公平锁也使用LockSupport.park()和LockSupport.unpark(Thread thread)方法进行线程的阻塞和唤醒，但其获取锁的策略允许插队现象。
归纳
ReentrantLock通过内部类FairSync和NonfairSync分别实现了公平锁和非公平锁。
公平锁按照线程请求锁的顺序进行分配，而非公平锁则允许插队现象。
在创建ReentrantLock对象时，可以通过构造方法的fair参数来选择使用公平锁还是非公平锁。如果fair为true，则使用公平锁；如果fair为false或使用无参构造器，则使用非公平锁。
ReentrantLock的公平锁和非公平锁的实现都依赖于Java并发包中的AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，以及LockSupport.park()和LockSupport.unpark(Thread thread)方法来进行线程的阻塞和唤醒。

mysql 一条sql加了索引，索引没有失效，但是还是查询很慢，有什么解决方法

当你发现MySQL查询即使添加了索引仍然很慢时，可能是由多种原因导致的。以下是一些可能的解决方法和排查步骤：

确认索引被使用：
使用EXPLAIN命令来检查查询的执行计划，确保MySQL实际使用了你的索引。
sql
EXPLAIN SELECT …;
如果EXPLAIN输出显示没有使用索引（如type列显示为ALL），那么可能是查询条件没有正确利用索引，或者MySQL认为全表扫描更快。
优化查询：
确保你的查询是优化的，没有不必要的JOIN操作、子查询或复杂的WHERE子句。
检查索引选择性：
索引的选择性是指不重复的索引值与总记录数的比值。选择性高的索引（接近1）通常更高效。如果索引的选择性很低（接近0），那么即使使用了索引，性能也可能不佳。
考虑复合索引：
如果你经常按多个列进行查询，可能需要考虑创建一个复合索引（也称为多列索引）。但要注意复合索引的列顺序和查询条件中的列顺序相匹配。
更新统计信息：
MySQL使用统计信息来选择最佳的查询执行计划。如果表的统计信息过时或不准确，可能会导致MySQL做出错误的决策。你可以使用ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息。
sql
ANALYZE TABLE your_table_name;
硬件和配置：
检查服务器的硬件资源（如CPU、内存、磁盘I/O）是否足够，并且MySQL的配置是否针对这些硬件进行了优化。例如，innodb_buffer_pool_size对于InnoDB存储引擎的性能至关重要。
查询缓存：
虽然MySQL的查询缓存已经在较新的版本中被弃用（从MySQL 8.0开始），但如果你使用的是较旧的版本，并且查询缓存是启用的，那么可能需要检查它是否按预期工作。
外部因素：
检查是否有其他查询或进程在争夺资源，导致你的查询变慢。使用工具如SHOW PROCESSLIST来查看当前运行的查询。
索引碎片：
随着数据的插入、删除和更新，索引可能会变得碎片化，导致性能下降。你可以考虑重建或优化索引来恢复性能。
sql
OPTIMIZE TABLE your_table_name;
或者对于InnoDB表，使用ALTER TABLE … ENGINE=InnoDB;（这实际上是一个重建表的过程）来重建表及其索引。
考虑分区：
如果你的表非常大，考虑使用分区来提高性能。分区可以将表物理地分割成多个较小的、更易于管理的片段，从而改善查询性能。
监控和日志：
使用MySQL的监控工具和日志来跟踪查询的性能和潜在问题。例如，慢查询日志可以帮助你识别那些运行缓慢的查询。
考虑其他存储引擎：
如果你的表使用的是MyISAM存储引擎，并且经常进行全表扫描，那么可能需要考虑切换到InnoDB或其他存储引擎。InnoDB支持事务和行级锁定，这在某些情况下可以提高性能。
使用第三方工具：
有一些第三方工具，如Percona Toolkit或MySQLTuner，可以帮助你分析和优化MySQL的性能。
最后，请记住，在做出任何更改之前，最好在测试环境中进行彻底的测试，以确保你的更改确实带来了性能提升，并且没有引入新的问题。