零碎知识记录

1. 怎么实现高可用的架构：

• 通信模型
  NIO
• 多活模式
• 减少组件依赖 （核心接口不强依赖非核心接口，需要有相应预案策略，比如降级或者熔断）
  降低由于引入第三方依赖服务导致的服务不可用问题
• 去中心化
  减少复杂性？选举过程会导致STW？
• 容灾机制
  主备、数据备份

2. 定时/延时任务

• 延迟任务实现：
  https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/6663720.html
• Jesque 基础入门
  https://blog.csdn.net/xiaojia1100/article/details/48004337
• jesque代码库
  https://github.com/gresrun/jesque
• 聊聊jesque的WorkerImpl与WorkerPool
  https://www.jianshu.com/p/52a9fc801c16

3. vim命令总结：

• gg跳到第一行
• shift+g跳到最后一行
• /xxx 匹配某一字符串

4. linux命令

• find 文件名(支持模糊匹配) |xargs grep -ri 指定字符 -l ：查找指定字符在文件中是否有出现，并且只返回满足条件的文件的文件名
• awk '{print 2..}'，用于文本分析，默认空格、制表符为分隔符，1输出第一个被分隔的字符串，以此类推$2...

5. arthas命令

每隔10s监控调用情况（请求数等信息）：
monitor -c 10 demo.MathGame primeFactors
打印调用堆栈信息：
trace demo.MathGame primeFactors
观察方法入参和返回值：
watch demo.MathGame primeFactors {params,returnObj}
观察方法入参和返回值并且指定第一个参数的值：
watch com.demo.service.DemoService getUser "{params,returnObj}" "params[0].equals('demo')" -x 2
** java.的类不能被arthas代理，这个时候可以参考如下进行解决：*
https://github.com/alibaba/arthas/issues/47

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7. TCP三次握手和四次挥手？

• 为什么三次握手：保证延迟的消息会被正确的回收
• 为什么四次挥手：TCP连接的关闭是双方都需要确认的，另外一方面TIME_WAIT的作用：保证连接的正确关闭，等待2MSL，如果在这个时间内，被动关闭方没有收到ACK报文的话，会重新发送FIN报文

8. 什么是单元化，单元化的作用

每个单元可以独立的负责用户的请求，能够向其它单元同步数据的单元叫做中心

• 作用：异地多活，提高稳定性，保证RPC的响应效率
• 对该单元进行切流+禁写(保证数据的一致性，因为中心还没有把数据同步过来) - 可以类比redis主从异步复制的场景
  步骤可以分为：禁写（禁止更新）、切流、同步、执行（恢复写）

9. 分布式事务

XA：两阶段提交之XA，prepare commit/rollback
TCC：try-precomit-commit
FMT：在XA和TCC之间找到平衡点(性能和耦合性)，通过记录日志，类似于undolog（但是如果数据被改了要如何恢复-依赖框架的事务，需要锁定被修改的行，但是如果这行是热点数据的话，会导致性能的下降）

XA存在的问题：事务协调器的单点故障、从第一阶段就锁定资源（数据库链接，锁等资源）影响性能
TCC存在的问题：需要自己实现大量的回滚代码、在第一阶段锁定资源后就释放资源了

10. mysql索引

• 大字段如何建立索引？
  使用前缀索引，可以通过
  select count(distinct 索引字段) / count() from 表名; 查询索引的区分度，返回的值越大说明区分度越高
  select count(distinct left(索引字段, 取多少个字段)) / count() from 表名;
  当两者值大致相近时，说明区分度已经接近了
  为什么使用前缀索引？解决索引占用空间的问题
  会有什么问题？不可以使用覆盖索引了
• 对于身份证号码这类字段，前缀区分度不高，如何建立索引呢？
  1）可以存储倒序字段，建立倒序字段的前缀索引
  2）通过建立hash字段，但是为了精确匹配，在where条件还得加上hash前字段的等值比较

11. mysql优化

• limit如何优化
  假设有如下表：

create table a (int id,  int fr_id,  varchar field, pk id,  key fr_id)

先来看下面一句sql

select * from table_a order by fr_id limit 10000,100

上面这一段sql存在的问题：
虽让fr_id有索引，查询时可以用到fr_id索引，但是由于查询了所有字段会导致回表，并且随机读严重，扫面更多的页，最终会使整体sql的执行性能不佳
如何优化呢？
使用延迟关联：第一步先利用覆盖索引查询id，再做关联查询

select * from table a inner join (select id from table_a order by fr_id limit 10000,100) as b on a.id = b.id

如何进一步优化？
根据业务场景，如果不需要支持跳页(即只支持翻页，解决深度分页问题)，可以考虑用如下进行优化
第一次查询

select * from  fr_id > 0 order by fr_id limt 100

第二次查询
假设第一次查询的结果的最大fr_id为200，那么第二次查询的如下

select * from  fr_id > 200 order by fr_id limt 100

使用翻页要考虑的问题时，字段一定要是单调自增的，不然在翻页的过程中会有漏数据
所以整体优化思路为：
1、使用延迟关联，解决两个问题（1.使用覆盖索引 2.避免随机读，提高性能）
2、根据业务场景，是否需要支持跳页查询？

12. jdk工具

jps：查看进程
jstack pid：查看进程堆栈
jstat -gc pid 3000[ms]：查看进程gc情况，每3s一次
jmap -heap pid：查看进行的堆和堆占用情况
jmap -histo pid | head -n 10：查看排行前10占用最多的对象

13. 网络

三次握手：（不是二次握手的原因：防止已经失效的连接请求报文生效）
最后一次握手，避免如果是只有两次握手时由于第一次握手由于网络延迟的问题，导致后续服务端占用了无效连接资源

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四次挥手：
在主动关闭方收到第三次挥手时发送ack后会进入time_wait：维持2msl，即报文的最大持续时间
1）解决第三次挥手报文丢失(不是真正丢失的意思，比方说滞留时间过长)，服务端可以进行重发
2）如果没有time_wait的话，此时如果允许创建连接，可能会出现新创建的连接收到之前丢失的报文，导致后续程序处理出现异常

14. 线程池

池化管理的思想，提供的好处：

• 降低资源消耗
  创建和销毁带来的开销，可以做到线程复用
• 提高响应速度
  请求到达时，无需耗费创建线程带来的开销
• 线程管理
  统一管理，避免线程泛滥
• 提供高级功能
  延迟任务、定时任务

15. 关于异常处理

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16. 关于日志的正确使用

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17. 数据迁移经验

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18. mvn:deploy

该命令用于将maven项目打包，并上传自本地和远程的maven仓库
release和snapshot的区别：
使用snapshot，假如远程仓库发生变化了，依赖了snapshot的项目会从远程仓库加载依赖
使用release，假如某个版本号的依赖在远程仓库发生变化了，依赖了该版本号的maven项目会优先从本地仓库加载依赖

19.G1回收器

CMS的缺点：内存碎片、对大堆回收不友好（需要扫描整个堆）、浮动垃圾
何时使用G1:

• 堆内存大、多核CPU
• 期望停顿时间可预测，避免停顿时间无法预估导致的服务雪崩
• 不期望有太多的内存碎片

20、守护线程

守护线程的作用是为普通、非守护线程提供服务的，比如GC线程。假如虚拟机运行过程中，没有非守护线程在执行了，那么虚拟机可以退出
使用守护线程，必须注意：
1、setDaemon(true)必须在调用start方法之前，否则会抛出异常
2、不要在守护线程中做业务逻辑操作，因为无法预测非守护线程执行完毕之后，守护线程是否已经执行完毕该做的任务
3、守护线程中创建的线程也属于守护线程

21、线程和线程池的状态

https://blog.csdn.net/qq_24384579/article/details/93199116

22、git rebase 和 git merge

git rebase称作变基，会以rebase的分支为基准，将当前分支提交的记录提交到rebase的分支的最后提交记录之后
git rebase ：带来的影响：会篡改修改记录、无法确认当前分支是从哪个节点checkout出来的
git merge：历史提交记录都在，每次merge会生成一条新的提交记录

23、idea中查看类、方法、属性的调用链/引用链

https://blog.csdn.net/qq_37126357/article/details/101055230

24、性能优化

如何找到可优化点：压测、arthas
日志、json.toJsonString, json.ParseObject、批量查询、预热（热点代码JIT即使编译）

25、stream流优化

https://blog.csdn.net/weixin_29088655/article/details/114935548
几个概念：水平执行、垂直执行

26、内存管理

Linux中Swap与Memory内存区别
https://blog.csdn.net/xili2532/article/details/122875250