java复习

java复习的思维导图，汇总了缓存 Redis、MQ （消息队列）、并发 的知识，希望这份脑图会对你有所帮助。

java复习

缓存 Redis

数据结构

基本数据结构5种

String

命令

set key value

应用场景

需要存储常规数据的场景

缓存 session、token、图片地址、序列化后的对象(相比较于 Hash 存储更节省内存)

需要计数的场景

用户单位时间的请求数、页面单位时间的访问数

分布式锁

List

命令

RPUSH key value1 value2

应用场景

信息流展示

最新文章、最新动态

消息队列

不推荐，有很多缺陷，如消息丢失和堆积问题

Hash

命令

HMSET userInfoKey name "guide" description "dev" age 24

HGET userInfoKey name # 获取存储在哈希表中指定字段的值。

应用场景

对象数据存储场景

用户信息、商品信息、购物车信息等

Set

命令

SADD mySet value1 value2

SMEMBERS mySet

应用场景

数据不能重复的场景

文章点赞、UV统计等

交际、并集、差集

共同好友、共同粉丝、好友推荐

随机获取数据源元素的场景

随机抽奖不重复

ZSet

命令

ZADD myZset 2.0 value1 1.0 value2

2.0是权重，根据权重进行排序

应用场景

需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景

各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。

扩展数据结构3种

BitMap

命令

SETBIT key offset value

应用场景

需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景

用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。

HyperLogLog

命令

PFADD hll foo bar zap

应用场景

数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景

热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计

GEO

主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现

命令

GEOADD personLocation 116.33 39.89 user1 116.34 39.90 user2 116.35 39.88 user3

应用场景

需要管理使用地理空间数据的场景

附近的人

缓存穿透、击穿、雪崩

缓存穿透

原理

当大量查询不存在数据的请求时，会直接打到数据库上，对数据库压力很大，可能是使数据库挂掉

解决方法

1、对不存在的key，在缓存中存储一个null值，这样请求就不会打到数据库上

但是这个方法也有问题，会存很多无意义的key，抢占资源

2、使用BloomFilter，在查询之前，判断一下key是否存在，不存在则直接返回了

建议用这种方式，如果不存在很多不通key的场景，也可以用第一种方式

缓存击穿

原理

热点key失效后，大量请求直接打到数据库上，导致数据库压力大

解决方法

对查询请求加锁，第一个线程查询到数据后会增加到缓存里，后面的请求获取到锁时，直接从缓存中获取即可。

加锁性能会下降，酌情使用

缓存雪崩

原理

某一时刻大量缓存失效，比如缓存服务挂掉，导致大量请求打到数据库上，造成压力大，就像雪崩一样

解决办法

事前

对缓存进行高可用，集群、哨兵+主从

事中

ehcache本地缓存+Hystrix限流&降级，避免MySql被打死

1、缓存全部挂了本地缓存还能撑一段时间

2、限流 降低请求流量，对降低的部分进行降级

事后

redis持久化，尽快恢复集群

热点数据集中失效

热点数据集中失效的话，会有大量请求到数据库

解决办法

1、设置不能的失效时间

2、加互斥锁，类似缓存击穿的解决办法

MQ

连环7问

为什么使用消息队列？

解耦、异步、消峰

消息队列有什么优点和缺点？

并发

线程池

参数

核心线程数 CorePoolSize

最大线程数 MaxPoolSize

任务队列 workQueue

存活时间 keepAliveTime

淘汰策略 handler

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy

抛出异常，拒绝任务

CallerRunsPolicy

调用当前线程（调用execute方法的线程）执行任务。

缺点

1、可能会丢失，如果当前线程已经关闭，则直接丢失任务

2、影响任务提交的速度，影响整体性能

DiscardPolicy

不处理任务，直接丢弃

DiscardOldestPolicy

丢弃最早的未处理的任务请求

时间单位 unit

线程工厂 threadFactory

运行原理

1、当任务提交到线程池时，首先查看是否有空闲线程，如果有的话直接执行任务，如果没有的话创建线程，执行任务；

2、当线程数达到核心线程数时，再来任务则将任务放入阻塞队列；

3、执行完的线程会从阻塞队列里取任务，取到了就执行，空了就阻塞等待；

4、当阻塞队列中满了之后，则会继续创建线程来执行任务；

5、当线程数达到最大线程数时，则会根据拒绝策略进行处理；

6、当超出核心线程数的线程在存活时间范围内没有任务可以执行时，则会进行销毁。

创建方法

1、通过ThreadPoolExecutor构造函数创建

2、通过Executor矿建的Executors工具类创建

常见的线程池

FixedThreadPool

原理

线程数量固定，有空闲线程就执行任务，没有的话就将任务放在任务队列里。

任务队列是LinkedBlockingQueue

缺点或使用风险

1、使用LinkedBlockingQueue作为任务队列，LinkedBlockingQueue是无界的，如果任务发送的很快，但是执行的很慢，就会导致堆积在队列里，造成OOM

SingleThreadPool

原理

线程数量都是1

任务队列是LinkedBlockingQueue

缺点

使用的队列是无界队列，任务堆积的话会产生OOM

CacheThreadPool

原理

核心线程是0

最大线程是Integer.MaxValue

任务队列是SynchronousQueue 同步队列，没有容量，从而导致来了任务的或就创建新线程（有空闲也会复用）来执行，及存在无限创建线程的可能，有OOM风险。

缺点

任务执行很慢，发送很快，就会无限创建线程，导致OOM

ScheduledThreadPool

原理

队列DelayedWorkQueue。内部元素并不是按照放入的时间排序，而是会按照延迟的时间长短对任务进行排序，内部采用的是“堆”的数据结构，可以保证每次出队的任务都是当前队列中执行时间最靠前的

缺点

队列无界，可能会OOM

主题