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來(lái)源：jianshu.com/p/ae14101989f2

架構(gòu)
分布式鎖

分布式鎖基于Redis的實(shí)現(xiàn)：(本系統(tǒng)鎖才用的)
分布式鎖基于Zookeeper的實(shí)現(xiàn)
Zookeeper的分布式鎖原理

分布式系統(tǒng)的下的Session
Redis作為分布式鎖
其它

1
架構(gòu)

前后端分離：

Nginx與Tomcat的關(guān)系在這篇文章，幾分鐘可以快速了解：

https://www.jianshu.com/p/22dcb7ef9172

補(bǔ)充：

setting.xml 文件的作用：settings.xml是maven的全局配置文件。 而pom.xml文件是所在項(xiàng)目的局部配置。Settings.xml中包含類(lèi)似本地倉(cāng)儲(chǔ)位置、修改遠(yuǎn)程倉(cāng)儲(chǔ)服務(wù)器、認(rèn)證信息等配置。
maven的作用：借助Maven，可將jar包僅僅保存在“倉(cāng)庫(kù)”中 ，有需要該文件時(shí)，就引用該文件接口，不需要復(fù)制文件過(guò)來(lái)占用空間。

注：這個(gè)“倉(cāng)庫(kù)”應(yīng)該就是本地安裝maven的目錄下的Repository的文件夾。

2
分布式鎖

線程鎖： 當(dāng)某個(gè)方法或代碼使用鎖，在同一時(shí)刻僅有一個(gè)線程執(zhí)行該方法或該代碼段。線程鎖只在同一JVM中有效，因?yàn)榫€程鎖的實(shí)現(xiàn)在根本上是依靠線程之間共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)的。如synchronized。

進(jìn)程鎖： 為了控制同一操作系統(tǒng)中多個(gè)進(jìn)程訪問(wèn)某個(gè)共享資源。

分布式鎖： 當(dāng)多個(gè)進(jìn)程不在同一個(gè)系統(tǒng)中，用分布式鎖控制多個(gè)進(jìn)程對(duì)資源的訪問(wèn)。

分布式鎖一般有三種實(shí)現(xiàn)方式：

數(shù)據(jù)庫(kù)樂(lè)觀鎖；
基于Redis的分布式鎖；
基于ZooKeeper的分布式鎖。

樂(lè)觀鎖的實(shí)現(xiàn)： 使用版本標(biāo)識(shí)來(lái)確定讀到的數(shù)據(jù)與提交時(shí)的數(shù)據(jù)是否一致。提交后修改版本標(biāo)識(shí)，不一致時(shí)可以采取丟棄和再次嘗試的策略。

CAS： 可以閱讀這篇文章：

https://www.jianshu.com/p/456bb1ea9627

分布式鎖基于Redis的實(shí)現(xiàn)：(本系統(tǒng)鎖才用的）

基本命令：

SETNX（SET if Not exist）：當(dāng)且僅當(dāng) key 不存在，將 key 的值設(shè)為 value ，并返回1；若給定的 key 已經(jīng)存在，則 SETNX 不做任何動(dòng)作，并返回0。
GETSET：將給定 key 的值設(shè)為 value ，并返回 key 的舊值。先根據(jù)key獲取到舊的value，再set新的value。
EXPIRE 為給定 key 設(shè)置生存時(shí)間,當(dāng) key 過(guò)期時(shí)，它會(huì)被自動(dòng)刪除。

加鎖方式：

這里的jedis是Java對(duì)Redis的集成

jedis.set(String?key,?String?value,?String?nxxx,?String?expx,?int?time)

錯(cuò)誤的加鎖方式1：

如果程序在執(zhí)行完setnx()之后突然崩潰，導(dǎo)致鎖沒(méi)有設(shè)置過(guò)期時(shí)間。那么將會(huì)發(fā)生死鎖。

Long?result?=?jedis.setnx(Key,?value);
????if?(result?==?1)?{
????????//?若在這里程序突然崩潰，則無(wú)法設(shè)置過(guò)期時(shí)間，將發(fā)生死鎖
????????jedis.expire(Key,?expireTime);
????}

錯(cuò)誤的加鎖方式2：

分布式鎖才用（Key，過(guò)期時(shí)間）的方式，如果鎖存在，那么獲取它的過(guò)期時(shí)間，如果鎖的確已經(jīng)過(guò)期了，那么獲得鎖，并且設(shè)置新的過(guò)期時(shí)間

錯(cuò)誤分析：不同的客戶端之間需要同步好時(shí)間。

?long?expires?=?System.currentTimeMillis()?+?expireTime;
????String?expiresStr?=?String.valueOf(expires);

????//?如果當(dāng)前鎖不存在，返回加鎖成功
????if?(jedis.setnx(lockKey,?expiresStr)?==?1)?{
????????return?true;
????}

????//?如果鎖存在，獲取鎖的過(guò)期時(shí)間
????String?currentValueStr?=?jedis.get(lockKey);
????if?(currentValueStr?!=?null?&&?Long.parseLong(currentValueStr)?????????//?鎖已過(guò)期，獲取上一個(gè)鎖的過(guò)期時(shí)間，并設(shè)置現(xiàn)在鎖的過(guò)期時(shí)間
????????String?oldValueStr?=?jedis.getSet(lockKey,?expiresStr);
????????if?(oldValueStr?!=?null?&&?oldValueStr.equals(currentValueStr))?{
????????????//?考慮多線程并發(fā)的情況，只有一個(gè)線程的設(shè)置值和當(dāng)前值相同，它才有權(quán)利加鎖
????????????return?true;
????????}
????}

????//?其他情況，一律返回加鎖失敗
????return?false;

解鎖：判斷鎖的擁有者后可以使用 jedis.del(lockKey) 來(lái)釋放鎖。

分布式鎖基于Zookeeper的實(shí)現(xiàn)

Zookeeper簡(jiǎn)介： Zookeeper提供一個(gè)多層級(jí)的節(jié)點(diǎn)命名空間（節(jié)點(diǎn)稱為znode），每個(gè)節(jié)點(diǎn)都用一個(gè)以斜杠（/）分隔的路徑表示，而且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有父節(jié)點(diǎn)（根節(jié)點(diǎn)除外）。

例如，/foo/doo這個(gè)表示一個(gè)znode，它的父節(jié)點(diǎn)為/foo，父父節(jié)點(diǎn)為/，而/為根節(jié)點(diǎn)沒(méi)有父節(jié)點(diǎn)。

client不論連接到哪個(gè)Server，展示給它都是同一個(gè)視圖，這是zookeeper最重要的性能。

Zookeeper 的核心是原子廣播，這個(gè)機(jī)制保證了各個(gè)Server之間的同步。實(shí)現(xiàn)這個(gè)機(jī)制的協(xié)議叫做Zab協(xié)議。Zab協(xié)議有兩種模式，它們分別是恢復(fù)模式（選主）和廣播模式（同步）。 當(dāng)服務(wù)啟動(dòng)或者在領(lǐng)導(dǎo)者崩潰后，Zab就進(jìn)入了恢復(fù)模式 ，當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)者被選舉出來(lái)，且大多數(shù)Server完成了和 leader的狀態(tài)同步以后，恢復(fù)模式就結(jié)束了。狀態(tài)同步保證了leader和Server具有相同的系統(tǒng)狀態(tài)。

為了保證事務(wù)的順序一致性，zookeeper采用了遞增的事務(wù)id號(hào)（zxid）來(lái)標(biāo)識(shí)事務(wù)，實(shí)現(xiàn)中zxid是一個(gè)64位的數(shù)字。

Zookeeper的分布式鎖原理

獲取分布式鎖的流程：

在獲取分布式鎖的時(shí)候在locker節(jié)點(diǎn)(locker節(jié)點(diǎn)是Zookeeper的指定節(jié)點(diǎn))下創(chuàng)建臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)，釋放鎖的時(shí)候刪除該臨時(shí)節(jié)點(diǎn)。
客戶端調(diào)用createNode方法在locker下創(chuàng)建臨時(shí)順序節(jié)點(diǎn)，然后調(diào)用getChildren(“l(fā)ocker”)來(lái)獲取locker下面的所有子節(jié)點(diǎn)，注意此時(shí)不用設(shè)置任何Watcher。
客戶端獲取到所有的子節(jié)點(diǎn)path之后，如果發(fā)現(xiàn)自己創(chuàng)建的子節(jié)點(diǎn)序號(hào)最小，那么就認(rèn)為該客戶端獲取到了鎖。
如果發(fā)現(xiàn)自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)并非locker所有子節(jié)點(diǎn)中最小的，說(shuō)明自己還沒(méi)有獲取到鎖，此時(shí)客戶端需要找到比自己小的那個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后對(duì)其調(diào)用exist()方法，同時(shí)對(duì)其注冊(cè)事件監(jiān)聽(tīng)器。
之后，讓這個(gè)被關(guān)注的節(jié)點(diǎn)刪除，則客戶端的Watcher會(huì)收到相應(yīng)通知，此時(shí)再次判斷自己創(chuàng)建的節(jié)點(diǎn)是否是locker子節(jié)點(diǎn)中序號(hào)最小的，如果是則獲取到了鎖，如果不是則重復(fù)以上步驟繼續(xù)獲取到比自己小的一個(gè)節(jié)點(diǎn)并注冊(cè)監(jiān)聽(tīng)。

我的解釋?zhuān)?/strong>

A在Locker下創(chuàng)建了Node_n —>循環(huán) ( 每次獲取Locker下的所有子節(jié)點(diǎn) —> 對(duì)這些節(jié)點(diǎn)按節(jié)點(diǎn)自增號(hào)排序順序 —> 判斷自己創(chuàng)建的Node_n是否是第一個(gè)節(jié)點(diǎn) —> 如果是則獲得了分布式鎖 —> 如果不是監(jiān)聽(tīng)上一個(gè)節(jié)點(diǎn)Node_n-1 等它釋放掉分布式鎖。)

@ControllerAdvice處理全局異常

Mybatis注解方式的使用：

@insert 用注解方式寫(xiě)SQL語(yǔ)句

3
分布式系統(tǒng)的下的Session

1、分布式系統(tǒng)： 多節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)交互，不共享主內(nèi)存，但通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送消息合作。

分布式：不同功能模塊的節(jié)點(diǎn)

集群：相同功能的節(jié)點(diǎn)

2、Session 與token

服務(wù)端在HTTP頭里設(shè)置SessionID而客戶端將其保存在cookie

而使用Token時(shí)需要手動(dòng)在HTTP頭里設(shè)置，服務(wù)器收到請(qǐng)求后取出cookie進(jìn)行驗(yàn)證。

都是一個(gè)用戶一個(gè)標(biāo)志

3、分布式系統(tǒng)中的Session問(wèn)題：

高并發(fā)：通過(guò)設(shè)計(jì)保證系統(tǒng)能夠同時(shí)并行處理很多請(qǐng)求。

當(dāng)高并發(fā)量的請(qǐng)求到達(dá)服務(wù)端的時(shí)候通過(guò)負(fù)載均衡的方式分發(fā)到集群中的某個(gè)服務(wù)器，這樣就有可能導(dǎo)致同一個(gè)用戶的多次請(qǐng)求被分發(fā)到集群的不同服務(wù)器上，就會(huì)出現(xiàn)取不到session數(shù)據(jù)的情況。

根據(jù)訪問(wèn)不同的URL，負(fù)載到不同的服務(wù)器上去

三臺(tái)機(jī)器，A1部署類(lèi)目，A2部署商品，A3部署單服務(wù)

通用方案：用Redis保存Session信息，服務(wù)器需要時(shí)都去找Redis要。登錄時(shí)保存好key-value，登出時(shí)讓他失效

垂直擴(kuò)展：IP哈希 IP的哈希值相同的訪問(wèn)同一臺(tái)服務(wù)器

session的一致性：只要用戶不重啟瀏覽器，每次http短連接請(qǐng)求，理論上服務(wù)端都能定位到session，保持會(huì)話。

4
Redis作為分布式鎖

高并發(fā)：通過(guò)設(shè)計(jì)保證系統(tǒng)能夠同時(shí)并行處理很多請(qǐng)求。（系統(tǒng)學(xué)習(xí)并發(fā)知識(shí)，可以在Java知音公眾號(hào)回復(fù)“多線程聚合”）

同步：Java中的同步指的是通過(guò)人為的控制和調(diào)度，保證共享資源的多線程訪問(wèn)成為線程安全。

線程的Block狀態(tài)：

a.調(diào)用join()和sleep()方法，sleep()時(shí)間結(jié)束或被打斷

b.wait()，使該線程處于等待池,直到notify()/notifyAll()：不釋放資源

此外，在runnable狀態(tài)的線程是處于被調(diào)度的線程，Thread類(lèi)中的yield方法可以讓一個(gè)running狀態(tài)的線程轉(zhuǎn)入runnable。

Q：為什么wait,notify和notifyAll必須與synchronized一起使用？Obj.wait()、Obj.notify必須在synchronized(Obj){…}語(yǔ)句塊內(nèi)。

A：wait就是說(shuō)線程在獲取對(duì)象鎖后，主動(dòng)釋放對(duì)象鎖，同時(shí)本線程休眠。

Q：Synchronized：

A：Synchronized就是非公平鎖，它無(wú)法保證等待的線程獲取鎖的順序。

公平和非公平鎖的隊(duì)列都基于鎖內(nèi)部維護(hù)的一個(gè)雙向鏈表，表結(jié)點(diǎn)Node的值就是每一個(gè)請(qǐng)求當(dāng)前鎖的線程。公平鎖則在于每次都是依次從隊(duì)首取值。

ReentrantLock重入性：

重入鎖可以看這兩篇文章，都比較簡(jiǎn)單

https://www.jianshu.com/p/587a4559442b

https://www.jianshu.com/p/1c52f17efaab

Spring + Redis緩存的兩個(gè)重要注解：

@cacheable 只會(huì)執(zhí)行一次，當(dāng)標(biāo)記在一個(gè)方法上時(shí)表示該方法是支持緩存的，Spring會(huì)在其被調(diào)用后將其返回值緩存起來(lái)，以保證下次利用同樣的參數(shù)來(lái)執(zhí)行該方法時(shí)可以直接從緩存中獲取結(jié)果。
@cacheput：與@Cacheable不同的是使用@CachePut標(biāo)注的方法在執(zhí)行前不會(huì)去檢查緩存中是否存在之前執(zhí)行過(guò)的結(jié)果，而是每次都會(huì)執(zhí)行該方法，并將執(zhí)行結(jié)果以鍵值對(duì)的形式存入指定的緩存中。

對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)加鎖（樂(lè)觀鎖與悲觀鎖）

悲觀鎖依賴數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)：

select?*?from?account?where?name=”Erica”?for?update

這條sql 語(yǔ)句鎖定了account 表中所有符合檢索條件（name=”Erica”）的記錄，使該記錄在修改期間其它線程不得占有。

代碼層加鎖：

String?hql?="from?TUser?as?user?where?user.name='Erica'";
Query?query?=?session.createQuery(hql);
query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE);?//加鎖
List?userList?=?query.list();//執(zhí)行查詢，獲取數(shù)據(jù)

5
其它

@Data 類(lèi)似于自動(dòng)生成了Getter()、Setter()、ToString()等方法。

JAVA1.8的新特性StreamAPI：Collectors中提供了將流中的元素累積到匯聚結(jié)果的各種方式

List?menus=Menu.getMenus.stream().collect(Collectors.toList())

For - each 寫(xiě)法：

for each語(yǔ)句是java5新增，在遍歷數(shù)組、集合的時(shí)候，for each擁有不錯(cuò)的性能。

public?static?void?main(String[]?args)?{
????????String[]?names?=?{"beibei",?"jingjing"};
????????for?(String?name?:?names)?{
????????????System.out.println(name);
????????}
????}

for each雖然能遍歷數(shù)組或者集合，但是只能用來(lái)遍歷，無(wú)法在遍歷的過(guò)程中對(duì)數(shù)組或者集合進(jìn)行修改。

BindingResult：一個(gè)@Valid的參數(shù)后必須緊挨著一個(gè)BindingResult 參數(shù) ，否則spring會(huì)在校驗(yàn)不通過(guò)時(shí)直接拋出異常。

@Data
public?class?OrderForm?{

????@NotEmpty(message?=?"姓名必填")
????private?String?name;
}

后臺(tái)：

@RequestMapping("save")
????public?String?save(?@Valid?OrderForm?order,BindingResult?result)?{
????????//
????????if(result.hasErrors()){
????????????List?ls=result.getAllErrors();
????????????for?(int?i?=?0;?i?????????????????log.error("參數(shù)不正確，OrderForm={}",?order);
????????????????throw?new?SellException(
?????????????????…………?,
?????????????result.getFeildError.getDefaultMessage()
??????????????)
????????????????System.out.println("error:"+ls.get(i));
????????????}
????????}
????????return?"adduser";
????}

result.getFeildError.getDefaultMessage()可拋出“姓名必填” 的異常。

4、List轉(zhuǎn)為Map

public?class?Apple?{
????private?Integer?id;
????private?String?name;
????private?BigDecimal?money;
????private?Integer?num;
???/*構(gòu)造函數(shù)*/
}

List?appleList?=?new?ArrayList<>();//存放apple對(duì)象集合
Apple?apple1?=??new?Apple(1,"蘋(píng)果1",new?BigDecimal("3.25"),10);
Apple?apple12?=?new?Apple(1,"蘋(píng)果2",new?BigDecimal("1.35"),20);
Apple?apple2?=??new?Apple(2,"香蕉",new?BigDecimal("2.89"),30);
Apple?apple3?=??new?Apple(3,"荔枝",new?BigDecimal("9.99"),40);
appleList.add(apple1);
appleList.add(apple12);
appleList.add(apple2);
appleList.add(apple3);

Map?appleMap?=
appleList.stream().collect(Collectors.toMap(Apple::getId,?a?->?a,(k1,k2)->k1));

5、Collection的子類(lèi)：List、Set

List：ArrayList、LinkedList 、Vector

List：有序容器，允許null元素，允許重復(fù)元素

Set：元素是無(wú)序的，不允許元素

最流行的是基于 HashMap 實(shí)現(xiàn)的 HashSet，由hashCode()和equals()保證元素的唯一性。

可以用set幫助去掉List中的重復(fù)元素，set的構(gòu)造方法的參數(shù)可以是List，構(gòu)造后是一個(gè)去重的set。

HashMap的補(bǔ)充：它不是Collection下的

Map可以使用containsKey()/containsValue()來(lái)檢查其中是否含有某個(gè)key/value。

HashMap會(huì)利用對(duì)象的hashCode來(lái)快速找到key。

插入過(guò)程：通過(guò)一個(gè)hash函數(shù)確定Entry的插入位置index=hash(key)，但是數(shù)組的長(zhǎng)度有限，可能會(huì)發(fā)生index沖突，當(dāng)發(fā)生了沖突時(shí)，會(huì)使用頭插法，即為新來(lái)的Entry指向舊的Entry，成為一個(gè)鏈表。

每次插入時(shí)依次遍歷它的index下的單鏈表，如果存在Key一致的節(jié)點(diǎn)，那么直接替換，并且返回新的值。但是單鏈表不會(huì)一直增加元素，當(dāng)元素個(gè)數(shù)超過(guò)8個(gè)時(shí)，會(huì)嘗試將單鏈表轉(zhuǎn)化為紅黑樹(shù)存儲(chǔ)。

Q：為何加載因子默認(rèn)為0.75？ （0.75開(kāi)始擴(kuò)容）

A：通過(guò)源碼里的javadoc注釋看到，元素在哈希表中分布的桶頻率服從參數(shù)為0.5的泊松分布。

源碼地址：

https://github.com/923310233/wxOrder

?--END--

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