理解Spring框架Spring框架作为Java企业级应用开发的核心组件，其核心特性涵盖了多个关键领域，为开发者提供了强大的工具和抽象层，以简化复杂的企业级应用开发。以下Spring框架几个核心特性：
1.控制反转（IoC）容器
Spring的核心之一是其控制反转（Inversion of Control, IoC）容器。IoC容器通过反转对象的创建和管理职责，使得开发者能够专注于业务逻辑的实现，而非对象的生命周期管理。具体来说，开发者只需定义bean及其依赖关系，Spring容器会自动负责这些对象的创建、组装和管理。
依赖注入（Dependency Injection, DI）：IoC容器通过依赖注入机制，将对象之间的依赖关系从代码中解耦，使得对象的创建和依赖关系的管理更加灵活和可配置。Spring支持多种依赖注入方式，包括构造器注入、Setter注入和字段注入。
Bean生命周期管理：Spring容器不仅负责bean的创建，还管理其生命周期，包括初始化和销毁阶段。开发者可以通过实现特定的接口或使用注解来定制bean的生命周期行为。
2.面向切面编程（AOP）
面向切面编程（As ...
Redis 和 MySQL为什么使用RedisRedis 具备高性能和高并发两大特性。
1. 高性能
Redis 以其卓越的性能著称，主要得益于Redis 将数据存储在内存中，而 MySQL 则主要依赖磁盘存储。内存的读写速度远高于磁盘，因此 Redis 能够显著提升数据访问速度。
2. 高并发
Redis 采用单线程模型，避免了多线程竞争带来的锁和上下文切换开销。这种设计使得 Redis 在处理高并发请求时表现出色，其 QPS（每秒查询次数）轻松突破 10 万。此外，Redis 还可以通过部署 Redis 切片集群进一步增加整个系统的吞吐量。
高并发情况等下，Redis+MySQL单点能有多大并发量？
若命中Redis缓存，4C8G内存配置 ，单点Redis能够达到10wQPS。
若未命中Redis缓存，4C8G内存配置，单点MySQL仅能达到5k左右QPS。
如何保证Redis和MySQL数据缓存一致性问题在分布式系统中，缓存和数据库之间的数据一致性是一个常见的问题。为了保证数据的一致性，通常采用旁路缓存策略，即先更新数据库，再删除缓存。
缓存通过牺牲强一致性来实现高性能，也就是 ...
Redis主从同步机制详解完全同步在Redis的主从复制（Replication）机制中，完全同步（Full Synchronization）是一个关键过程，它确保从节点（Replica）能够获取主节点（Master）的完整数据集。完全同步通常发生在以下几种情况：
初次同步：当一个从节点首次连接到主节点时，它需要获取主节点的完整数据集。这是因为在初次连接时，从节点没有任何数据，因此需要进行一次完全同步。
从节点数据丢失：如果从节点由于系统崩溃、故障断电等原因导致数据丢失，它将无法继续提供服务。此时，从节点会向主节点发起完全同步请求，以恢复数据。
数据差异过大：在某些情况下，从节点可能长时间未与主节点进行同步，导致两者之间的数据差异过大。当差异超出预设的阈值时，从节点会主动发起完全同步请求，以确保数据的一致性。
完全同步的三阶段主从服务器之间的完全同步过程可以分为三个主要阶段：
建立连接与协商同步：主节点和从节点之间首先建立网络连接。从节点发送PSYNC命令（在Redis 2.8及以上版本中使用），请求与主节点进行同步。主节点响应FULLRESYNC命令，表示将进行完全同步， ...
过期删除策略和内存淘汰策略有什么区别？
过期删除策略是将已过期的键值进行删除，Redis采用的删除策略是惰性删除和定时删除。
内存淘汰策略是在内存满了的时候，redis触发内存淘汰策略，来淘汰一些不必要的内存资源，以腾出空间来保存新的内容。
Redis内存淘汰策略在32位系统中，Redis的maxmemory默认值为3GB，这是因为32位系统最高支持4GB内存，而系统本身需要一定的内存资源来运行。为了避免因内存不足而导致Redis崩溃，设置maxmemory为3GB是一个合理的默认值。
Redis提供了8种内存淘汰策略，这些策略可以根据是否进行数据淘汰分为两类：
1. 不进行数据淘汰
noeviction（Redis 3.0之后默认使用的策略）：当运行内存达到最大内存时，不会淘汰任何数据。如果有新的数据插入，Redis会返回错误。但对于普通的查询或删除操作，Redis可以正常运行。
2. 进行数据淘汰
针对“进行数据淘汰”这一类策略，又可以继续分为“在设置了过期时间的数据中淘汰”和“在所有数据范围内淘汰”两类。
“在设置了过期时间的数据中淘汰”：
volatile-random ...
事务如何实现Redis原子性Redis在执行单条命令时具有原子性，因为Redis采用单线程模型，所有的命令都在一个主线程中顺序执行，不存在多线程竞争问题。然而，如果需要执行多条命令并保持原子性，Redis提供了Lua脚本功能，可以将多条Redis命令组合成一个整体执行，从而保证操作的原子性。
假设我们有一个分布式系统，多个进程需要访问一个共享资源，我们可以使用以下Lua脚本来实现分布式锁：
1234567891011121314-- Lua脚本实现分布式锁local lockKey = KEYS[1]local lockValue = ARGV[1]local lockTimeout = tonumber(ARGV[2])-- 尝试获取锁local result = redis.call('SET', lockKey, lockValue, 'NX', 'EX', lockTimeout)-- 如果获取锁成功，返回1；否则返回0if result then return 1else return 0end
在Re ...
数据结构Redis底层数据结构Redis是一种高性能的非关系型数据库（NoSQL），提供了多种数据类型以满足不同的应用需求。常见的数据类型包括String、List、Hash、Set和Zset。每种数据类型在Redis内部都有特定的底层数据结构来支持其功能和性能特性。
数据类型与底层结构
数据类型
底层结构
存储的值
读写能力
String
简单动态字符串（SDS）
字符串、整数或浮点数
支持原子性的读写操作，适用于计数器、缓存等场景。
List
双向链表或压缩列表（ziplist）
字符串元素的列表
支持高效的插入和删除操作，适用于消息队列、任务队列等。
Hash
哈希表或压缩列表（ziplist）
字段-值对
支持快速的查找、插入和删除操作，适用于存储对象属性。
Set
哈希表或整数集合（intset）
无序、唯一的字符串集合
支持高效的集合运算（交集、并集、差集），适用于标签系统、好友关系等。
Zset
跳表或压缩列表（ziplist）
有序、唯一的字符串集合，每个元素关联一个分数
支持按分数排序的查找、插入和删除操作，适用于排行榜、范围查询等。
...
领域驱动设计（DDD）概述什么是领域驱动设计（DDD）？领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD）是一种软件设计方法论，旨在通过将业务领域模型与软件实现紧密结合，来指导复杂软件系统的开发。DDD的核心在于“领域”（Domain），即业务领域，并通过一系列关键概念如界限上下文、实体、值对象、聚合、仓储和领域服务来实现对复杂业务需求的有效管理。
DDD的两大设计阶段DDD将软件设计过程分为两个主要阶段：战略设计和战术设计。
战略设计战略设计主要目标是应对复杂的业务需求，通过抽象和分治的设计过程，将业务领域拆分为多个独立的界限上下文（Bounded Context），每个界限上下文对应一个微服务或子系统。战略设计的成功在于能否确保每个界限上下文具有明确的职责，避免职责交叉和功能重叠。
战术设计战术设计主要目标是基于面向对象思想，运用领域模型来实现业务逻辑。通过设计一个能够准确表达业务领域的概念模型，并运用实体、聚合和领域服务来承载业务逻辑，战术设计旨在降低系统的复杂度，提升代码的可读性和可维护性。
领域驱动设计（DDD）通过战略设计和战术设计两个阶段，帮助开发团队在 ...
如何用Python参加算法竞赛前言本文适合有一定c++基础且初步了解Python，并想开发自己第二竞赛用语言的人群阅读。
本文仅介绍Python3，更低版本Python请自行了解。
Python的优点在于在应对代码编写简单的题目时，在无电子板子的赛场环境可以一定缩短codeing时间。但在面对代码编写要求较高、时间限制较紧的情况，并**无法取代c++**。因此c++仍然是打算法竞赛的第一选择。
Python的适用场合有如下几种：
代码简单的，如一些思维题、构造题等
字符串处理，Python提供的字符串处理函数比c++丰富许多。
对拍器和数据生成器
注一：
python与其他语言不同的一点在于，同样的算法，用标准库的永远比自己写的速度快。因为标准库算法大部分是用C语言写的，python由于语言限制永远到达不了C的速度，也即标准库的速度。
注二：
python的官方中文文档比起一些别的语言已经算非常好了，如果看别人代码或者题解有不懂的函数或容器，可以直接搜官方文档的对应内容。本文对于一些内容也不会讲太细，可以直接搜官方文档看
注三：
python语言并不适合递归算法，因为其递归深度，语 ...
在MySQL性能调优中，EXPLAIN命令是关键工具，用于分析查询执行计划。本文将介绍如何通过EXPLAIN识别性能瓶颈，并提供优化策略，包括索引创建、查询语句优化、避免文件排序和临时表的使用，以及缓存技术的应用。此外，还将探讨FORCE INDEX命令的使用，以强制使用指定索引。对于高并发场景，主从同步和分库分表策略同样重要，以确保系统稳定性和性能。通过这些方法，可以显著提升MySQL数据库的查询效率和整体性能。
性能调优EXPLAINEXPLAIN命令是MySQL中用于分析和优化查询性能的重要工具。通过EXPLAIN，我们可以查看一条SELECT语句的执行计划，了解查询的执行过程，例如是否使用了索引、是否实现了索引覆盖等。
以下是一条全表扫描查询语句的EXPLAIN结果示例：
执行计划参数
type：表示扫描数据的类型，下面会详细讲解。
possible_keys：表示可能用到的索引。
key：表示实际用到的索引，如果为null，则表示没有用到索引。
rows：表示扫描的记录行数。
扫描类型（type）type表示扫描数据时采用的方式，从性能上由低到高排列如下：
ALL： ...
了解MySQL的童靴们都知道，MySQL有好几种日志——undo log（回滚日志）、redo log（重做日志）还有binlog（归档日志），为啥需要这么多日志？这些日志分别都是干啥用的？在进一步探讨这么些问题之前，我们需要先了解一下一条SQL语句的执行过程。
笔者作为一名初学小白，时常感到好奇：当执行了 SQL 语句对数据记录进行修改时，如果突然遭遇系统关机、服务器卡死等故障，这段记录修改该如何是好？
小伙伴们可能会不假思索地回答：“通过事务回滚恢复到执行增删改之前的状态！” 没错，这确实是 MySQL 保障数据安全的重要机制之一。即使我们没有显式地开启事务和提交事务，MySQL 也会隐式地启动事务执行“增删改”语句，并在执行完后自动提交事务（MySQL 默认开启了 autocommit 参数）。
但你是否想过，MySQL 是如何实现这种“时光倒流”般的神奇操作的呢？这就要归功于 MySQL 的“时光机”—— undolog、redolog 和 binlog。它们就像数据库的“守护天使”，默默地记录着数据的每一次变化，在关键时刻挺身而出，保障数据的安全性和一致性。
undolog ...
