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Java集合框架QueueQueue接口是Java集合框架中定义的一个接口，它代表了一个先进先出（FIFO）的队列。Queue接口继承自Collection接口，它定义了一组方法来操作队列中的元素。下面是Queue接口的一些主要方法和特性的详细解释： 添加元素 boolean add(E element): 将指定的元素添加到队列的末尾，如果成功则返回true，如果队列已满则抛出异常。 boolean offer(E element): 将指定的元素添加到队列的末尾，如果成功则返回true，如果队列已满则返回false。 移除元素 E remove(): 移除并返回队列头部的元素，如果队列为空则抛出异常。 E poll(): 移除并返回队列头部的元素，如果队列为空则返回null。 获取头部元素 E element(): 获取队列头部的元素，但不移除它，如果队列为空则抛出异常。 E peek()：获取队列头部的元素，但不移除它，如果队列为空则返回null。 Queue接口还有一些其他方法，如clear()用于清空队列中的所有元素，contains(Object o)用于判断队 ...

TCP三次握手TCP 是面向连接的协议，所以使用 TCP 前必须先建立连接，而建立连接是通过三次握手来进行的。三次握手的过程如下图： 一开始，客户端和服务端都处于 CLOSE 状态。先是服务端主动监听某个端口，处于 LISTEN 状态 客户端会随机初始化序号（client_isn），将此序号置于 TCP 首部的「序号」字段中，同时把 SYN 标志位置为 1，表示 SYN 报文。接着把第一个 SYN 报文发送给服务端，表示向服务端发起连接，该报文不包含应用层数据，之后客户端处于 SYN-SENT 状态。 服务端收到客户端的 SYN 报文后，首先服务端也随机初始化自己的序号（server_isn），将此序号填入 TCP 首部的「序号」字段中，其次把 TCP 首部的「确认应答号」字段填入 client_isn + 1, 接着把 SYN 和 ACK 标志位置为 1。最后把该报文发给客户端，该报文也不包含应用层数据，之后服务端处于 SYN-RCVD 状态。 客户端收到服务端报文后，还要向服务端回应最后一个应答报文，首先该应答报文 TCP 首部 ACK 标志位置为 1 ，其次「确认应答号 ...

TCPTCP 是面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。 头部格式控制位 ACK：该位为 1 时，「确认应答」的字段变为有效，TCP 规定除了最初建立连接时的 SYN 包之外该位必须设置为 1 。 RST：该位为 1 时，表示 TCP 连接中出现异常必须强制断开连接。 SYN：该位为 1 时，表示希望建立连接，并在其「序列号」的字段进行序列号初始值的设定。 FIN：该位为 1 时，表示今后不会再有数据发送，希望断开连接。当通信结束希望断开连接时，通信双方的主机之间就可以相互交换 FIN 位为 1 的 TCP 段。 为什么需要 TCP 协议？ TCP 工作在哪一层？ IP 层是「不可靠」的，它不保证网络包的交付、不保证网络包的按序交付、也不保证网络包中的数据的完整性 如果需要保障网络数据包的可靠性，那么就需要由上层（传输层）的 TCP 协议来负责。 因为 TCP 是一个工作在传输层的可靠数据传输的服务，它能确保接收端接收的网络包是无损坏、无间隔、非冗余和按序的。 UDP 和 TCP 有什么区别呢？分别的应用场景是？UDP 不提供复杂的控制机制，利用 IP 提供面向「无连接」的 ...

持久化How Redis writes data to disk RDB–Redis DataBaseRDB 持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照。 实现类似照片记录效果的方式，就是把某一时刻的数据和状态以文件的形式写到磁盘上，也就是快照。这样一来即使故障宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。**这个快照文件就称为RDB文件(dump.rdb)**，其中，RDB就是Redis DataBase的缩写。 自动触发手动触发Save在主程序中执行会阻塞当前Redis服务器，直到持久化工作完成执行save命令期间，Redis不能处理其他任务 BGSAVE（默认） Redis会在后台异步进行快照操作，不阻塞快照同时还可以影响客户端请求，该触发方式会fork一个子进程由子进程复制持久化过程 Redis会使用当前内存中的所有数据做快照，这个操作是子进程在后台完成的，这就是允许主进程同时可以修改数据 lastsave可以获取最后一次成功执行快照的时间 优点 适合大规模的数据恢复 按照业务定时备份 对数据完整性和一致性要求不高 RDB文件在内存中的加载速度要比AOF快得多 缺 ...

存储引擎数据存储数据页在磁盘怎么存在MySQL中，实际负责存储和查询的模块称为存储引擎。不同的存储引擎，对数据的存储和读取方式是不同的。MySQL支持多种存储引擎，甚至可以为每张表单独设置不同的存储引擎 数据都是保存在磁盘中的，但是其处理是需要首先加载到内存的。从磁盘读取是非常耗时的IO操作，为了减少对磁盘的读取次数，InnoDB采用页而不是行的粒度来保存数据，也就是数据被分为若干页，然后以页为单位保存在磁盘中。InnoDB的页大小，一般是16KB 设置系统默认的存储引擎查看默认的默认存储引擎 123show variable like '%storage_engine%';#或SELECT @@default_storage_engine; 修改默认的存储引擎 如果在创建表的语句中没有显式指定表的存储引擎的话，那就会默认使用 InnoDB 作为表的存储引擎。如果我们想改变表的默认存储引擎的话，可以这样写启动服务器的命令行： 1SET DEFAULT_STORAGE_ENGINE=MyISAM; 或者修改my.cnf文件： 1234default-storage ...

MySQL日志两大日志事务有4种特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。那么事务的四种特性到底是基于什么机制实现呢？ 事务的隔离性由 锁机制 实现。 而事务的原子性、一致性和持久性由事务的 redo 日志和undo 日志来保证。 REDO LOG 称为 重做日志 ，提供再写入操作，恢复提交事务修改的页操作，用来保证事务的持久性。 UNDO LOG称为 回滚日志 ，回滚行记录到某个特定版本，用来保证事务的原子性、一致性。 有的DBA或许会认为 UNDO 是 REDO 的逆过程，其实不然。REDO和UNDO都可以视为是一种恢复操作，但是: redo log:是存储引擎层(innodb)生成的日志，记录的是”物理级别”上的页修改操作，比如页号xx、偏移量yyy写入了’zzz’数据。主要为了保证数据的可靠性; undo log:是存储引擎层(innodb)生成的日志，记录的是逻辑操作日志，比如对某一行数据进行了INSERT语句操作，那么undo log就记录一条与之相反的DELETE操作。主要用于事务的回滚(undo log记录的是每个修改操作的逆操作)和一致性非锁定读(undo lo ...

垃圾收集器串行回收默认被应用在客户端的Client模式下的JVM 评价GC的性能指标 吞吐量：运行用户代码的时间占总运行时间的比例（总运行时间：程序的运行时间+内存回收的时间） 垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集所用时间与总运行时间的比例 暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间 收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率 内存占用：Java堆区所占用的内存大小 快速：一个对象从诞生到被回收所经历的时间 重点关注： 吞吐量 暂停时间 吞吐量 吞吐量就是CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值，即吞吐量=运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间） 比如：虚拟机总共运行了100分钟，其中垃圾收集花掉1分钟，那吞吐量就是99% 这种情况下，应用程序能容忍较高的暂停时间（暂停次数少），因此，高吞吐量的应用程序有更长的时间基准，快速响应是不必考虑的 暂停时间 是指一个时间段内应用程序线程暂停，让GC线程执行的状态（STW） 例如，GC期间100毫秒的暂停时间意味着在这个100毫秒期间内没有应用程序线程是活动的 总结 ...

索引索引的定义就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，形象的说就是索引是数据的目录。 索引分类按数据结构从数据结构的角度来看，MySQL 常见索引有 B+Tree 索引、HASH 索引、Full-Text 索引。 每一种存储引擎支持的索引类型不一定相同，我在表中总结了 MySQL 常见的存储引擎 InnoDB、MyISAM 和 Memory 分别支持的索引类型。 索引类型 InnoDB MyISAM Memory B+ YES YES YES Hash NO NO YES Full-Text YES YES YES B+Tree 是一种多叉树，叶子节点才存放数据，非叶子节点只存放索引，而且每个节点里的数据是按主键顺序存放的。每一层父节点的索引值都会出现在下层子节点的索引值中，因此在叶子节点中，包括了所有的索引值信息，并且每一个叶子节点都有两个指针，分别指向下一个叶子节点和上一个叶子节点，形成一个双向链表。 B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tre ...

CAS概述compareAndSet，也有（Compare And Swap的说法），它必须时原子操作 是由硬件指令集支持的原子操作，原子行是由CPU保证的，JVM只是封装了汇编调用，这个操作需要输入两个数值，一个旧值（期望操作执行的值）和一个性质，在操作期间先比较旧值有没有改变，如果没有发生变化，才交换成新值 JDK正式利用这些CAS指令，可以实现并发的数据结构，比如AtomicInteger等原子类 volatile： 获取共享变量时，为了保证该变量的可见性，需要volatile修饰 它可以用来修饰成员变量和静态变量，它可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值，必须到主存中获取它的值，线程操作volatile变量都是直接操作主存的。即一个线程对volatile变量的修改，对另一个线程可见 **注意:**volatile仅仅保证了共享变量的可见性，让其他线程能够看到最新值，但不能解决指令交错问题（不能保证原子性） CAS必须借助volatile才能读取到共享变量的最新值来实现“比较并交换”的效果 为什么无锁效率高 无锁情况下，即使重试失败，线程始终再高速运行，没有停歇，而syn ...

概述目前CPU的处理速度与内存的读写速度不在一个数量级，所以需要在CPU和内存之间加上缓存，来进行提速，这样就呈现出了一种CPU-寄存器-缓存-主存的访问结 这种结构在单CPU时期运行得很好，但是当一台计算机中引入了多个CPU，就出现缓存之间数据一致性的问题 针对这个问题，出现了缓存一致性协议，主要就是为了解决多个CPU缓存之间的同步问题，CPU缓存一致性协议有很多。 Java内存模型 屏蔽了各种硬件和操作系统的内存访问差异，实现了让Java程序能够在各种硬件平台下都能够按照预期的方法来运行 每个工作线程都有自己独占的本地内存，本地内存中存储的是私有变量以及共享变量的副本，使用一定机制来控制本地内存和主存之间读写数据的同步问题。 更加具体一点，我们将工作线程和本地内存具象为thread stack，将主存具象为heap。‘ 在Thread stack中有两种类型的变量 原始类型变量，比如（int，char等）存储在线程上 对象类型变量，引用（指针）本身存储在线程栈上，引用指向对象存储在堆上。 堆中存储对象本身，持有该对象引用的线程就能够访问该对象了 Java线程模型中Thread ...