Redis

• 线程模型：

  • 套接字：套接字操作抽象成文件事件
  • I/O多路复用：监听多个套接字，把文件事件放入队列
  • 文件事件分派：接收并传给相应的事件处理器
  • 事件处理器：处理事件

• Redis为什么快:

  • 绝大部分请求是纯粹的内存操作（非常快速）
  • 采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件
  • 非阻塞IO

• 并发问题：思路可参考《6.14-Redis分布式锁》

• 序列化用哪种方式：

  • Json：适用于只有存取操作
  • Map：对象被缓存期间有对属性的操作

• 缓存穿透：

  • 缓存一个存活时期很短的空结果

• 与MySQL的数据一致性

  • 并发不高读：读Redis，若没有，读DB，写Redis，若有，直接取得
  • 并发不高写：写DB成功，写Redis
  • 并发高读：读Redis，若没有，读DB，写Redis，若有，直接取得（可以降级成只读Redis）
  • 并发高写：异步写，写入Redis缓存，定时同步到MySQL

MQ

• 原理:先进先出的队列，实现消费者和生产者解耦

• 如何保证消息可靠传输：

  • 使用failover，配置备用机

• 如何处理消息丢失:

  • 确认才消费：使用listener回调函数，在有消息到达时，会调用listener接口的onMessage方法。在这种情况下，在onMessage方法执行完毕后，消息才会被确认，此时只要在方法中抛出异常，该消息就不会被确认
  • 过期的、多次处理失败的消息将会被ActiveMQ置入“ActiveMQ.DLQ”这个队列中

• 配置：

  • randomize=false不使用负载均衡
  • jms.prefetchPolicy.all=1消费者每次最多取一条信息
  • initialReconnectDelay=500重连等待
  • maxReconnectAttempts=60最大重连尝试数
  • priorityBackup=true主机恢复后使用主机

并发

• AQS实现原理
• segement锁如何实现：
  • Segment类继承于ReentrantLock类
  • 每个Segment对象包含一个volatile的计数器
  • Segment中volatile的HashEntry数组table负责整个ConcurrentHashMap包含桶总数的一部分（默认为1/16）

MySQL

• 主从同步延迟：
  • 原理：主库对所有DDL和 DML产生顺序的binlog，从库用Slave_IO_Running到从库取日志，用单线程Slave_SQL_Running执行
  • 原因：主库TPS并发较高，DDL数量超过从库一个线程所能承受的范围；产生锁等待
  • 解决方案：从库硬件升级；降低从库安全设置，关闭binlog等

MyBatis

• 原理：

  • XML文件加载到内存中会生成一个对应的MappedStatement对象，以Key-Value形式存储在Configuration的Map中
  • 创建SqlSession开启数据库访问
  • 传递SQL语句的StatementId和参数
  • 根据StatementId找到MappedStatement（包含SQLSource和ResultMap）
  • Exector执行，完成SQL语句动态解析，生成BoundSQL，提供给StatementHandler
  • 创建JDBC的Statement，传递给StatementHandler
  • StatementHandler填充参数，执行并返回List

• 与数据库交互方式：

  • Mybatis提供的API：创建一个和数据库打交道的SqlSession对象，根据StatementId和参数来操作数据库
  • Mapper接口：通过SqlSession.getMapper(XXXMapper.class)方法，MyBatis 会根据相应的接口声明的方法信息，通过动态代理实现生成Mapper实例，底层仍然通过API调用