镜像（Image） ：Docker 镜像（Image），就相当于是一个ISO文件系统。比如Centos官方镜像 CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso就包含一个完整的 centos 操作系统环境。

总结-> 左边：lambda形参的参数类型可以省略，当lambda形参只有一个参数可以省略括号-> 右边：如果lambda体只有一条执行语句省略{}，这条语句是return时省略return

为了避免服务的单点故障，通过给主从复制可以把数据复制多个副本放在不同的服务器上，拥有数据副本的服务器可以用于处理客户端的读请求，扩展整体的性能

lock()底层是通过一段lua脚本实现的KEYS[1]代表你加锁的那个key，RLock lock = redisson.getLock("myLock");这里你自己设置了加锁的那个锁key就是“myLock”ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒ARGV[2]代表的是加锁的客户端的ID，类似于下面这样：8743c9c0-0795-4907-87fd-6c719a6b4586:1加锁流程:1.判断是否...

Java中的大部分同步类（Lock、Semaphore、ReentrantLock等）都是基于AbstractQueuedSynchronizer（简称为AQS）实现的。AQS是一种提供了原子式管理同步状态、阻塞和唤醒线程功能以及队列模型的简单框架。

JDK动态代理jdk动态代理是利用反射机制生成一个实现代理接口的匿名类，在调用业务方法前调用InvocationHandler处理。代理类必须实现InvocationHandler接口，并且，JDK动态代理只能代理实现了接口的类，没有实现接口的类是不能实现JDK动态代理。使用JDK动态代理类基本步骤：1、需要被代理的类和接口

JDK1.8ConcurrentHashMap采用数组+单链表+红黑树的数据结构，数组和链表存储的是一个个Node对象，红黑树存储的是TreeNode对象

JDK1.7 ConcurrentHashMap基于数组+链表，包括一个Segment数组，每个Segment中是又是一个数组+链表的数据结构(相当于一个HashMap)，数组和链表存储的是一个个HashEntry对象

Synchronized使用场景Synchronized修饰实例方法：为当前实例this加锁Synchronized修饰静态方法：为当前Class实例加锁Synchronized修饰代码块：为Synchronized后面括号里修饰的实例加锁注意：同一个类的不同实例拥有不同的锁，因此不会相互阻塞。使用Synchronized修饰Class和实例时，由于Class和实例分别拥有不同的锁，因...

缓存雪崩当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，会有大量的请求进来直接打到DB上面处理缓存雪崩1.redis的key在同一时间大面积失效，可考虑:在批量往Redis存数据的时候，把每个Key的失效时间都加个随机值，这样可以保证数据不会在同一时间大面积失效 {代码...} 设置热点数据不设置过期时间，有更新操作就更新缓存就好了2...

对于遍历keySet,valueSet，实质上遍历了2次：第1次，for/iterator迭代器遍历;第2次 从HashMap中取出key的value操作

对于遍历keySet,valueSet，实质上遍历了2次：第1次，for/iterator迭代器遍历;第2次 从HashMap中取出key的value操作

降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制创建，不仅会消耗系统资源，还会因为线程的不合理分布导致资源调度失衡，降低系统的稳定性。使用线程池可以进行统一的分配、...

进程是程序执行时的一个实例。程序运行时系统就会创建一个进程，并为它分配资源，然后把该进程放入进程就绪队列，进程调度器选中它的时候就会为它分配CPU时间，程序开始真正运行。

List集合的元素以线性方式存储1.可以允许重复的对象。2.可以插入多个null元素。3.是一个有序集合，保持了每个元素的插入顺序，输出的顺序就是插入的顺序。

通过一个例子看看索引的威力t_user表插入1百万条数据查找name = user0，耗时213msselect * from t_user where name = 'user0'增加name字段的索引ALTER TABLE t_user ADD INDEX index_name (name)再次查找，耗时1ms真厉害啊，但索引究竟是个啥？为什么可以加快数据库的检索速度呢？首先说说MySQL默认引擎InnoDB的基本存储...

现在模拟集群环境，还是用上面的接口，但启动两个服务，分别是8080和8081端口，用nginx负载均衡到两个tomcat，用Jmeter发送1000个请求到nginx：发现库存并没有-1000，并且控制的库存量打印有重复。

1.由于http协议是无状态的协议，为了能够记住请求的状态，于是引入了Session和Cookie的机制。2.Session是存在于服务器端的，在单体式应用中，由Tomcat管理，而Cookie则是存在于客户端，更方便理解的说法，可以说存在于浏览器。3.Cookie只是实现Session的其中一种方案。虽然是最常用的，但并不是唯一的方法。4.流程

HDFS: 1个NameNode + n个DataNode + 1个2NNYARN: 1个ResourceManager + n个NodeManagerhadoop1 hadoop2 hadoop3 DN DN DN NM NM NM NN RM 2NN

数据库的数据量是不可控的，随着时间和业务发展，造成表里面数据越来越多，如果再去对数据库表curd操作时候，造成性能问题。分库分表为了解决由于数据量过大而造成数据库性能降低问题。

SpringCloud 1.Eureka Zookeeper Consul 注册中心2.Feign Ribbon OpenFeign微服务间的调用，负载均衡3.Hystrix服务降级，服务熔断4.Zuul Gateway网关5.Config配置中心6.Bus消息总线,刷新配置7.Stream消息统一Api8.Sleuth服务链路追踪

简单说下原理：认证：调用登录接口后，在CustomRealm的doGetAuthenticationInfo()方法中，通过用户名查询到数据库中的密码，与登录接口中传入的密码对比，相等则认证成功，返回Cookie。授权：调用有权限注解的接口如/test,在CustomRealm的doGetAuthorizationInfo()方法中，通过用户名查询到数据库中的用户权限，与当前需...

2.安装docker并设置开启启动(两台机器都做)yum install -y docker-cesystemctl enable docker && systemctl start docker

Nginx是高性能的HTTP和反向代理的服务器，处理高并发能力是十分强大的，能经受高负载的考验，有报告表明能支持高达 50,000 个并发连接数

产品提了个这样的需求：分别生成一个word文档和pdf文档，里面需要包含数据，这些数据需要有对应的样式比如字体大小,表格,段落等。开始的想法是用Apache POI，但看了那一大段填充值操作的代码发现太过冗长，决定采用Freemarker模版的方案。百度了一圈看上去Spring Boot + FreeMarker制作word模板导出Word表格这种做法像那...