MySQL的锁
MySQL锁 全局锁： flush tables with read lock，执行此条命令，整个数据库处于只读状态 unlock tables， 释放全局锁，会话断开时，也会自动释放全局锁 一般用来全库逻辑备份 表级锁：MySQL 里面表级别的锁有这几种： 表锁：通过lock tables 语句可以对表加表锁，表锁除了会限制别的线程的读写外，也会限制本线程接下来的读写操作。 元数据锁：当我们对数据库表进行操作时，会自动给这个表加上 MDL，对一张表进行 CRUD 操作时，加的是 MDL 读锁；对一张表做结构变更操作的时候，加的是 MDL 写锁；MDL 是为了保证当用户对表执行 CRUD 操作时，防止其他线程对这个表结构做了变更。 意向锁：当执行插入、更新、删除操作，需要先对表加上「意向独占锁」，然后对该记录加独占锁。意向锁的目的是为了快速判断表里是否有记录被加锁。 行级锁：InnoDB 引擎是支持行级锁的，而 MyISAM 引擎并不支持行级锁。 记录锁(Record Lock) 锁住某行记录，分为读写锁，事务提交后自动释放，例如select * from...
垃圾收集器（CMS-G1-ZGC）与垃圾回收算法
垃圾收集器（CMS-G1-ZGC） CMS 垃圾收集器 JDK1.5时引入，JDK9被标记弃用，JDK14被移除 CMS（Concurrent Mark Sweep，并发标记清除）收集器是以获取最短回收停顿时间为目标的收集器（追求低停顿），它在垃圾收集时使得用户线程和 GC 线程并发执行，因此在垃圾收集过程中用户也不会感到明显的卡顿。 初始标记：Stop The World，仅使用一条初始标记线程对所有与 GC Roots 直接关联的对象进行标记。 并发标记：使用多条标记线程，与用户线程并发执行。此过程进行可达性分析，标记出所有废弃对象。速度很慢。 重新标记：Stop The World，使用多条标记线程并发执行，将刚才并发标记过程中新出现的废弃对象标记出来。 并发清除：只使用一条 GC 线程，与用户线程并发执行，清除刚才标记的对象。这个过程非常耗时。 并发标记与并发清除过程耗时最长，且可以与用户线程一起工作，因此，总体上说，CMS 收集器的内存回收过程是与用户线程一起并发执行的。 CMS...
类加载机制与类加载器
类加载机制/类加载器 类加载的完整流程（生命周期） 类从加载到卸载经历 5 个阶段，其中加载、验证、准备、初始化、卸载的顺序是固定的，解析阶段可能与初始化交叉进行： 1. 加载（Loading） 任务：通过类的全限定名（如com.example.User）获取其字节码数据，并生成Class对象。 来源：字节码可来自本地文件、网络、数据库、动态生成（如 CGLib）等。 关键组件：类加载器（ClassLoader）负责此阶段。 2. 验证（Verification） 任务：确保字节码符合 JVM 规范，避免恶意或无效字节码危害虚拟机安全。 验证内容 文件格式验证（魔数、版本号等） 元数据验证（类继承关系、字段方法合法性） 字节码验证（指令逻辑正确性） 符号引用验证（常量池引用有效性） 3. 准备（Preparation） 任务 ：为类的静态变量分配内存并设置 初始默认值 （非显式赋值）。 例如：public static int a = 10;在准备阶段a的值为0（int...
MySQL的MVCC
MVCC多版本并发控制 MVCC 的目标：让读操作尽量不阻塞写操作，写操作也尽量不阻塞读操作。 核心机制： MVCC主要依赖以下机制实现： 数据库行记录中的隐藏字段：最近修改本行数据的事务id、回滚指针指向本行数据的上个版本（其实是指向undo，通过undo计算上一个版本） •undo log：回滚日志，在insert、delete、update时产生，记载了与操作相反的操作，比如delete操作对应了一条insert日志 •readview：快照读SQL执行时产生的读视图，生成的一个快照，记录了以下字段，用于数据的可见性判断：◦ 当前活跃的事务id集合◦ 最小活跃事务id◦ 预分配事务id，即应该分配的下一个事务id◦ readview创建者id，即本事务id ...
SpringMVC执行流程
SpringMVC执行流程 请求先到 DispatcherServlet（前端控制器），它负责调度 HandlerMapping → HandlerAdapter → Controller → ViewResolver → View。 Spring MVC 采用前端控制器模式，所有请求先进入 DispatcherServlet。DispatcherServlet 通过 HandlerMapping 找到对应的 Controller，再通过 HandlerAdapter 调用方法执行。Controller 返回结果后，如果是视图名则交给 ViewResolver 解析并渲染视图；如果是 @ResponseBody，则通过 HttpMessageConverter 转换为 JSON 返回给客户端。
MySqL事务特性，隔离级别
MySqL事务隔离级别 事务的特性： 原子性：事务要么全部提交成功要么全部失败 一致性：事务操作前和操作后具有完整性约束，数据库保持一致性状态 隔离性：事务执行时相互隔离互不影响，可以防止多个事务并发执行由于交叉执行导致的不一致 持久性：事务操作结束后修改是永久性的，即使关机故障也不会消失 MySQL InnoDB 引擎通过什么技术来保证事务的这四个特性的呢？ 持久性是通过 redo log （重做日志）来保证的； 原子性是通过 undo log（回滚日志） 来保证的； 隔离性是通过 MVCC（多版本并发控制） 或锁机制来保证的； 一致性则是通过持久性+原子性+隔离性来保证； 事务的隔离级别有哪些？ 读未提交 最低的隔离级别， 会导致脏读、幻读或不可重复读。 读已提交 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。这是大多数数据库（如 Oracle, SQL Server）的默认隔离级别。 ...
Redis的ziplist到ListPack
Redis的压缩列表ziplist到紧凑列表listpack ziplist 的结构（老版本用的） 大概长这样： 12345[zlbytes][zltail][zllen][entry1][entry2]...[entryN][0xFF]● *zlbytes*，记录整个压缩列表占用对内存字节数；● *zltail*，记录压缩列表「尾部」节点距离起始地址由多少字节，也就是列表尾的偏移量；● *zllen*，记录压缩列表包含的节点数量；● *0xFF*，标记压缩列表的结束点，固定值 0xFF（十进制255）。 每个 entry 里： 1[prevlen][encoding][data] prevlen：前一个 entry 的长度（1 或 5 字节） encoding：当前 entry 是字符串还是整数，长度是多少 data：真正的数据 listpack 的结构（新版本用的） 大概长这样： 1234[total_bytes][count][entry1][entry2]...[entryN][0xFF]total_bytes：整个 listpack...
HotSpot 垃圾收集器
HotSpot 垃圾收集器 HotSpot 虚拟机提供了多种垃圾收集器，每种收集器都有各自的特点，虽然我们要对各个收集器进行比较，但并非为了挑选出一个最好的收集器。我们选择的只是对具体应用最合适的收集器。 新生代垃圾收集器 Serial 垃圾收集器（单线程） 只开启一条 GC 线程进行垃圾回收，并且在垃圾收集过程中停止一切用户线程，即 Stop The World。 一般客户端应用所需内存较小，不会创建太多对象，而且堆内存不大，因此垃圾收集器回收时间短，即使在这段时间停止一切用户线程，也不会感觉明显卡顿。因此 Serial 垃圾收集器适合客户端使用。 由于 Serial 收集器只使用一条 GC 线程，避免了线程切换的开销，从而简单高效。 ParNew 垃圾收集器（多线程） ParNew 是 Serial 的多线程版本。由多条 GC 线程并行地进行垃圾清理。但清理过程依然需要 Stop The World。 ParNew 追求“低停顿时间”,与 Serial 唯一区别就是使用了多线程进行垃圾收集，在多 CPU 环境下性能比 Serial...
AIO BIO NIO区别？
AIO BIO NIO区别？ BIO（同步阻塞 I/O） BIO 是传统的 I/O 模式，全称为 Block I/O，也叫同步阻塞 I/O。在 BIO 模式下，当我们执行 I/O 操作时，比如读取文件或者网络请求，程序会 阻塞，直到 I/O 操作完成后，才能继续执行后面的代码。也就是说，当一个线程在等待 I/O 完成时，它是处于阻塞状态的，不能做其他事情。 NIO（同步非阻塞 I/O） 一个线程管理多个连接 NIO 是对传统 BIO 的改进，它全称是 Non-blocking I/O（非阻塞 I/O）。在 NIO 模式下，I/O 操作不是阻塞的，可以同时处理多个 I/O 请求。与 BIO 不同的是，NIO 使用了 Channel（通道） 和 Buffer（缓冲区） 来进行数据读写，并且它支持 多路复用，这意味着多个 I/O 操作可以共享一个线程来处理，从而大大提高了并发性能。 AIO（异步非阻塞 I/O） AIO 是 NIO 的进一步升级，叫做 Asynchronous I/O（异步非阻塞 I/O）。在 AIO 模式下，I/O 操作是完全异步的，不需要线程阻塞等待...
Redis网络模型
Redis网络模型（io多路复用） 阻塞IO(Blocking IO) 假设服务端只开启一个线程处理请求，第一个请求到来，开始调用内核read函数，然后就会发生阻塞，第二个请求到来时服务端将无法处理，只能等第一个请求读取完成。这种方式的缺点很明显，每次只能处理一个请求，无法发挥cpu多核优势，性能低下。 为了解决这个问题，我们可以引入多线程，这样就可以同时处理多个请求了，但服务端可能同时有成千上万的请求需要处理，随之而来的是线程数膨胀，频繁创建、销毁线程带来的性能影响，当然我们可以使用线程池，但服务能处理的总体数量就会受限于线程池线程数量。 非阻塞IO(NON-Blocking...