单台windows搭建mysql主从机备份
1.在一台window上搭建两个MySQL实例
1.1.下载 MySQL 5.6
下载地址：http://download.csdn.net/download/zzu_wang/8708049
注意，一定要下载 5.6 版本，5.7版本会出现各种各样奇怪的问题。
1.2.建立对应目录
在你喜欢的位置（我的是D:\WorkSpace\mysql\）建立两个文件夹，分别叫 mysql5601 和 mysql5602。将刚才下载到的 zip 文件分别复制到这两个文件夹中解压。
解压完成之后应该是这个样子的：
1.3.修改响应配置文件
分别打开 mysql5601 和 mysql5602 ，修改 my-default.ini 文件
打开 my-default.ini 文件，修改下图中标记的位置
basedir 为 mysql 的解压目录，datadir 为 basedir\data，两个实例的 port 分别设置为 3306 和 3307，server_id 分别设置为 1 和 2。
mysql5601：
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mysql5602：
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注意，只修改刚才提到的地方就好，其他地方暂时先不用管，后面会有提到。
1.4.启动 MySQL 服务
在 windows 搜索框中搜索 cmd，得到结果如下图所示：
按下 Ctrl + Shift + Enter，以管理员身份进入 cmd，进入之后，如下图所示：
进入到 D:\WorkSpace\mysql\msql5601\bin 目录下，输入：
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因为我已经安装过了，所以会显示 The service already exists! ，第一次安装应该显示 Service successfully installed.
【MySQL1】是服务的名称，安装成功后，在 windows 搜索里输入【服务】，可以在服务中找到它。
安装成功后，输入 net start MySQL1，启动这个服务：
然后用同样的方法启动另一个服务，这回叫MySQL2：
进入到 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，输入：
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安装成功后，输入 net start MySQL2，启动这个服务，得到结果如下图所示：
两个服务都跑起来之后，我们就可以进入下一步：实现主从备份了。
2.搭建主从备份
2.1.在两个 MySQL 实例创建数据库
我们以 mysql5601 中的实例作为主库，以 mysql5602 中的实例作为从库。
在这两个数据库中各自创建一个叫做 test 的库作为用来同步的库。具体操作如下：
进入 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，输入 mysql -uroot -proot -P3306
在这个命令中，前一个小写的 p 是密码（password）的 p，后一个大写的 P 是端口（Port）的 P。
然后输入：create database test;
我的因为已经建立过了，所以会报出 database exists。
输入：show databases;
显示现有的 database，我们可以看到，test已经在里面了。
接下来我们建立从机的数据库，打开一个cmd，进入 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，输入 mysql -uroot -proot -P3307
然后输入：create database test;
这样两个数据库就建立好了。
2.2.修改主库配置文件
打开 mysql5601，修改 my-default.ini 文件，在其中添加如下内容：
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添加完后，我们的 my-default.ini 文件就会像下面这样：
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Windows 搜索【服务】，重启 MySQL1 服务。
重启之后，你会看到 D:\WorkSpace\mysql\msql5601 目录下多出了两个文件（因为我重启过三遍所以多出来四个）：
2.3.给要连接的从服务器设置权限
打开一个cmd，进入 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，输入 mysql -uroot -proot -P3306
进入 mysql 命令行模式，输入
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给主机10.0.76.192添加权限，用户名：slave，密码：root；
注意，10.0.76.192是我的 ip 地址，这个地址需要改成你自己的 ip 地址（如果不是一台机器则要改成从机的 ip 地址）。查询 ip 地址的方法很简单，打开 cmd，输入 ipconfig 即可。
2.4.输入命令 show master status;
找到 File 和 Position 的值记录下来，这些值后面会用到。
2.5.修改从库配置文件
打开mysql5602，修改my-default.ini文件：
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修改后的 my-default.ini 文件如下所示：
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重启 MySQL2 服务。
2.6.修改从库对主库的连接参数
打开一个cmd，进入 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，输入 mysql -uroot -proot -P3307
进入 mysql 命令行模式，输入：
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注意：这里输入的 mysql-bin.000003 和 120 请替换为步骤2.4中查询出来的值，master_host 替换为你自己的 ip。
2.7.启动 salve 线程
输入：start slave;
然后输入：show slave status\G （没有分号）
看是否有以下两行：
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这两个指标非常重要，任意一行为No都不能正常运行。我就曾经遇到了下面的这种问题。
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解决方法很简单，重启以下 slave 的服务就可以了。
2.8.测试同步
打开两个 cmd ，进入 D:\WorkSpace\mysql\msql5602\bin 目录下，分别输入：
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在主机上输入：use test;
转到 test 数据库，然后输入：create table table1;
新建一个名为 table1 的表。然后输入：show tables;
得到结果如下图所示：
上面的操作只是在主机上的 test 数据库中建立了一张名为 table1 的表。
接下来我们进入从机的 cmd，输入：use test;
然后输入：show tables;
得到结果如下图所示：
可以看到，两个数据库的数据已经开始自动同步了。
3.参考链接
windows下mysql主从同步
http://www.cnblogs.com/xiaochangwei/p/4824355.html
mysql （master/slave）复制原理及配置
http://blog.csdn.net/mer1234567/article/details/7405775
window下一台PC机器上安装多个mysql的方法
http://blog.csdn.net/zfqzpp/article/details/13630905
mysql 数据同步 出现Slave_IO_Running:No问题的解决方法小结
http://www.jb51.net/article/27220.htm
slave have equal MySQL Server UUIDs原因及解决
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113564.htm
4.操作系统：windows10
单台windows搭建zookeeper和kafka集群
我们的目标是在一台机器上部署三个zookeeper的server，并在此基础上部署三个zookeeper的server。
1.zookeeper的部署
zookeeper的部署采用伪集群模式，即在一台电脑上部署多个server。
1.1.建立文件夹，存放项目
在你喜欢的位置（我的目录为D:\WorkSpace）建立一个名为zookeeper的文件夹，并在该文件夹下建立三个目录，分别名为server1，server2和server3。完成之后如下图所示：
1.2.下载zookeeper
下载地址：http://apache.fayea.com/zookeeper/。或者直接去zookeeper官网自己找对应的版本也是一样的。
1.3.解压文件并创建一些目录
将下载好的压缩包解压到server1目录下，并在server1目录下建三个文件夹，分别名为data，dataLog和logs。完成之后应该是这样的。
注意：压缩包解压的时候直接选【解压到当前文件夹】即可。所以上图中的zookeeper-3.4.10文件夹打开之后应该是这样的：
1.4.在server1/data目录下，创建一个叫做myid的文件。
注意，这个文件不需要任何扩展名，所以显示的形式如下图所示：
如果你看到的myid文件不是这样的，说明你的扩展名没有去除。在windows系统下，文件扩展名默认是被隐藏的。在【查看】选项卡里勾选【文件扩展名】，你就能看到被隐藏的扩展名了。
1.5.打开myid文件，在里面添加对应的id
因为我们目前配置的是server1，所以添加id为1，然后关闭即可。
这里打开myid文件使用的编辑器是notepad++，如果没有安装的话，可以下载一个安装一下。下载地址：https://notepad-plus-plus.org/。
1.6.修改配置文件
在server1/zookeeper-3.4.10/conf目录下，新建zoo.cfg文件，加入内容如下：
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注意，dataDir和dataLogDir中的D:/WorkSpace目录需要改成你自己的目录。
这里对zoo.cfg中的内容进行简要地说明：
tickTime为客户端与服务器之间或服务器互相之间的心跳间隔，以ms为单位。
initLimit为leader与follower进行初始连接时最多能够容忍的心跳数。
syncLimit为follower与leader请求和应答之间最多能容忍的心跳数。
dataDir为数据文件目录。
dataLogDir为日志文件目录。
clientPort为客户端连接服务器的端口，zookeeper监听此接口接收客户端访问请求。
最后三行为集群中每个服务器的ip和端口号。前一个端口为leader和follower通信端口，后一个端口为选举新leader时所用的端口。一般来说，在多台电脑的情况下，每台服务器上的端口配置是一样的。不过我们现在使用同一台电脑配置三个server，为了避免冲突，只能把它们改成不一样。
1.7.复制server1中的内容到server2和server3中，并修改相应配置
将server1中的内容分别复制到server2和server3中，并修改/data/myid文件和/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg文件。
myid文件只需要将其中的内容改成服务器的序号即可。
zoo.cfg文件需要修改dataDir，dataLogDir和clientPort。修改后的三个文件如下：
server1：
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server2：
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server3：
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1.8.启动服务器
分别进入三个server的/zookeeper-3.4.10/bin目录下，运行：zkServer start 。结果如下图所示：
第一个server启动的时候会报错，这是由于它想要和其他两个server进行通信，而另外两个server还没有搭建起来。不用理会这个错误，继续打开新的cmd窗口，启动其他server就好。注意，原来的窗口不要关！所有server都启动了之后，显示如下：
如果报Invalid arguments, exiting abnormally 的异常的话，只需要在 zkServer start 命令中去掉start，即输入zkServer即可。
1.9.连接客户端
进入任意一个zookeeper-3.4.10目录下，用以下命令启动客户端：zkCli –server 127.0.0.1:2181
，显示如下结果：
输入help，显示可以执行的指令。
做到这一步，zookeeper集群的搭建就完成了。接下来我们要在此基础上搭建kafka的集群。
2.kafka的部署
kafka在设计的时候就依赖于zookeeper，对于kafka而言，zookeeper相当于它的文件系统。每个节点的信息都保存在zookeeper对应的路径下。
（1）Broker注册：Broker在zookeeper中保存为一个临时节点，节点的路径是/brokers/ids/[brokerid],每个节点会保存对应broker的IP以及端口等信息。
（2）Topic注册：在kafka中,一个topic会被分成多个区并被分到多个broker上，分区的信息以及broker的分布情况都保存在zookeeper中，根节点路径为/brokers/topics,每个topic都会在topics下建立独立的子节点，每个topic节点下都会包含分区以及broker的对应信息。
（3）消费者与分区的对应关系：对于每个消费者分组，kafka都会为其分配一个全局唯一的Group ID,分组内的所有消费者会共享该ID,kafka还会为每个消费者分配一个consumer ID,通常采用hostname:uuid的形式。在kafka的设计中规定，对于topic的每个分区，最多只能被一个消费者进行消费，也就是消费者与分区的关系是一对多的关系。消费者与分区的关系被存储在zookeeper中节点的路径为 /consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id],该节点的内容就是消费者的Consumer ID。
（4）消费者负载均衡：消费者服务启动时，会创建一个属于消费者节点的临时节点，节点的路径为 /consumers/[group_id]/ids/[consumer_id],该节点的内容是该消费者订阅的Topic信息。每个消费者会对/consumers/[group_id]/ids节点注册Watcher监听器，一旦消费者的数量增加或减少就会触发消费者的负载均衡。消费者还会对/brokers/ids/[brokerid]节点进行监听，如果发现服务器的Broker服务器列表发生变化，也会进行消费者的负载均衡。
（5）消费者的offset：在kafka的消费者API分为两种(1)High Level API：由zookeeper维护消费者的offset (2) Low Level API：自己的代码实现对offset的维护。由于自己维护offset往往比较复杂，所以多数情况下都是使用High Level的API offset在zookeeper中的节点路径为/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-part_id],该节点的值就是对应的offset。
看到这里，你就会明白kafka和zookeeper之间的关系了。我们现在就是要在已经配置好的zookeeper集群上配置kafka集群。
2.1.建立对应目录
还是找到你喜欢的那个目录（我的是D:\WorkSpace）,建立一个叫做kafka的文件夹，里面建立三个子目录，分别叫做：kafka1，kafka2和kafka3。完成之后应该是这个样子：
2.2.下载kafka并解压到每个文件夹
kafka下载地址：
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/0.10.2.1/kafka_2.12-0.10.2.1.tgz
下载之后是一个压缩包，还是直接解压到kafka1，kafka2和kafka3这三个文件夹就行。解压完后，在 kafka1，kafka2和kafka3目录下分别添加一个kafkaLog目录。最后的结果应该是这个样子的：
2.3.修改配置文件：
分别打开kafka1，kafka2和kafka3三个目录中的kafka_2.12-0.10.2.1/config路径下的consumer.properties文件，将里面的内容改成：
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再打开这三个目录下的server.properties文件，按照下面内容进行修改：
kafka1：
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kafka2：
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kafka3：
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2.4.启动kafka服务器
进入D:/WorkSpace/kafka/kafka1/目录下，输入
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties 命令，注意不要漏掉命令中的“.”。得到的结果如下图所示：
同样地，进入另外两个kafka2 和 kafka3目录下，把另外两个kafka服务器也启动起来。
如果你最后得到的结果是这样的，那么恭喜你，zookeeper和kafka集群已经搭建完成了。
参考链接：
（1）在单机上实现ZooKeeper伪机群/伪集群部署 ：
http://blog.csdn.net/poechant/article/details/6633923
（2）一台机器上安装zookeeper和kafka集群：
http://blog.csdn.net/u013244038/article/details/53938997
操作系统版本：windows 10
zookeeper版本：3.4.10
kafka版本：2.12-0.10.2.1
Eclipse搭建SpringBoot（一）HelloWorld
1.在Eclipse中安装STS插件
进入Eclipse，选择【help】→【Eclipse Marketplace 】
搜索→【STS】,找到【SpringToolSuite】并下载。
2.新建一个项目
【file】->【new】->【project】
选择Spring Starter Project，然后【next】
给你的项目取个名字，我的叫【bootDemo】，点击【next】
添加你所需要的依赖，由于我们现在只是演示，就只添加【core】中的【AOP】和【web】中的【web】。选好之后，点击【next】->【Finish】。
建好之后，你会得到这样一个工程：
3.运行程序
点击运行按钮，运行程序。运行方式选 Spring Boot App。
得到结果如下：
这样，一个Spring Boot 项目就搭建起来了。
4.可能会遇到的问题：
建立新项目后下载依赖的时候，可能会出现卡在那里不动的情况。这是因为国内连国外的镜像连不上造成的。可以修改maven中的镜像源，具体操作如下：
修改maven根目录下的conf文件夹中的setting.xml文件，内容如下：
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改好之后，右击项目→【maven】→【update project】即可
如果还是不行的话，就去看看 用户名/.m2/目录下是否也存在一个settings.xml文件，这个配置文件的优先级是高于maven安装目录下的配置文件的。所以要把这个也改成阿里云的镜像。
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5.参考链接：
Eclipse中创建新的Spring Boot项目
maven阿里云中央仓库
Maven2的配置文件settings.xml
6.Eclipse版本：eclipse-jee-neon-2-win32-x86_64.zip
kafka学习
kafka简介
首先，我们先来看一下 kafka 是用来干什么的
根据kafka官网的介绍，kafka主要用来做这么两件事儿：
- 搭建一个实时的流数据管道以支持系统间的实时数据通信。
- 搭建一个对流数据进行转换或响应的实时流应用。
为了实现这个目标，kafka 实现了以下三大关键特性
- 支持记录流（stream of records）的发布和订阅（有点儿像消息队列）。
- 允许你以一种高容错的手段存储记录流。
- 允许你实时地处理产生的记录。
初次之外，你可能还需要了解一些关于 kafka 其他的知识
首先，kafka 是运行在由一个或多个服务器组成的集群（cluster）上
kafka 集群将流（stream）按照不同的分类存储，每个分类叫做一个主题（ topic）。
每一条记录（record）都包含一个键（key），一个值（value）和一个时间戳（timestamp）。
kafka原理
kafka 的四大 API
- Producer API ：允许一个应用发布一个数据流到一个或多个 topic 上。
- Consumer API ：允许一个应用订阅一个或多个 topic ，并对发送给它的数据进行处理。
- Streams API ： 允许一个应用作为流处理器（stream processor）工作，即从某个或某些 topic 订阅，处理之后再发布到其他 topic 上。
- Connector API ： 用于构建可重用的 producer 或 constmer 来把kafka 的 topic 连接到已有的系统上。比如，一个关系型数据库上的 connector 可以捕捉该数据库上某张表的内一个变化。
单台windows搭建redis集群
1.下载和安装必要的工具
1.1.下载安装redis for windows
下载地址：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases
msi文件和zip文件，选一个下就行。msi文件是一个安装程序，有点类似于exe文件，双击就能运行。安装好之后跟用zip解压的结果是一样的。
1.2.下载安装ruby
下载地址：https://rubyinstaller.org/downloads/
我下载安装的版本是Ruby2.3.3（x64）。安装的时候，记得把下面三个选项勾选上（如下图所示），这样就不用我们自己去配置环境变量了。
1.3.下载安装GEM：
下载地址：https://rubygems.org/pages/download
下载zip文件就行，解压到你喜欢的位置（我解压到了D:/software目录下）。
双击setup.rb，安装GEM。完成之后，把该文件夹的bin目录添加到系统变量中的path里面。
首先，复制该bin路径。
然后右键【此电脑】->【属性】
【高级系统设置】->【环境变量】->【系统变量】->【Path】->【编辑】
单击【新建】，把bin路径粘贴到方框中，然后点击【确定】即可。
1.4.生成redis-trib.rb文件
新建一个文本文件，把它的名字改成redis-trib.rb。注意在改名之前先把隐藏的扩展名显示出来，否则会生成redis-trib.rb.txt文件。建好之后，访问：
https://raw.githubusercontent.com/antirez/redis/unstable/src/redis-trib.rb
复制页面中的内容，粘贴到新建的redis-trib.rb文件中，保存。然后将此文件复制到redis的安装目录下（我的是D:\Software\Redis）。然后将这个目录也添加到系统变量的path中。
OK，这样准备工作就完成了。接下来我们要配置redis集群。
2.配置redis集群
2.1.创建相应目录：
在你喜欢的地方（我的是D:\WorkSpace）建立一个叫做redis的目录（注意，这个不是刚才安装redis的目录，而是一个你新建的目录，后文中如果没有特殊说明，redis目录都指这个新建的目录），里面创建6个子目录，分别叫7000,7001,7002,7003,7004,7005。
打开7000文件夹，建立一个redis.conf文件，将下面内容粘贴进去。
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同理，在其他5个文件夹也各自创建一个redis.conf文件，将上面内容粘贴进去。不过要将prot和cluster-config-file中的7000改成对应的数字。如在7001文件夹中就改成7001。
2.2.Win+R输入cmd，回车，打开命令行。输入：gem install redis。
你显示的结果可能跟我稍微有些不一样，没关系，这是因为我刚才已经安装过了。
由于 GFW的问题， GEM 的源有时会不可用，如果你遇到了这个问题，可以使用淘宝的映像：
添加：gem sources -a https://ruby.taobao.org
查看已存在的源：gem sources -l
删除被墙的源：gem sources -r https://rubygems.org/
2.3.在D:\WorkSpace\redis目录下创建redis.bat文件
文件内容如下所示：12345678@echo offcd D:\WorkSpace\Redisstart Redis-Server ./7000/redis.confstart Redis-Server ./7001/redis.confstart Redis-Server ./7002/redis.confstart Redis-Server ./7003/redis.confstart Redis-Server ./7004/redis.confstart Redis-Server ./7005/redis.conf
双击redis.bat，弹出6个窗口，同时redis目录下会出现nodes-7000.conf 至 nodes-7005.conf 这几个文件。
2.4.在D:\WorkSpace\redis目录下新建cluster.bat文件
文件内容如下所示：12cd D:\WorkSpace\redisredis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005
双击cluster.bat，在询问是否要接受配置时输入“yes”。
得到结果如下所示：
2.5.测试一下
打开cmd，输入：redis-cli.exe -c -p 7000
再打开一个cmd，输入redis-cli.exe -c -p 7001
它们连接了不同的实例，我们现在要测试以下它们的数据是否是同步的。
我们在7000的cmd窗口中输入： set test helloworld
在7001的cmd窗口中输入：get test
可以看到redis输出：”helloworld”
好，到这儿redis的集群就部署完成了。
3.参考链接：
Windows 部署 Redis 群集:
http://www.cnblogs.com/xling/p/5253063.html
Redis安装：
http://www.runoob.com/redis/redis-install.html
4.操作系统：Windows 10
后台开发知识点总结（六）大型网站架构
什么叫正向代理？什么叫反向代理？
正向代理是一种客户端主动使用的代理方式。它需要用户在客户端设置，对服务器透明。反向代理是一种服务器端使用的代理方式，它不需要用户在客户端进行设置，对客户端透明。譬如翻墙软件就是一种正向代理，而nginx是典型的反向代理，可以为服务器提供缓冲。
反向代理服务器与负载均衡服务器的区别？
反向代理服务器将静态资源存储到服务器上，以便用户能够更快地获得资源。负载均衡服务器之转发用户请求，不存储资源。
Redis的可排序集与集合的区别是什么？是怎么实现的？
可排序集在排序上拥有更高的效率（集合排序的时间复杂度为O），可排序集是借助跳表实现的。
什么是跳表？
跳表是一种可以用来替代树的数据结构，它的效率和AVL树不相上下。跳表由很多层构成，每一层都是一个有序链表。最下层包含了链表的所有元素，在上层出现的元素，下层还会出现。跳表使用上层来作为下层的索引，每个节点包含两个指针，一个指向后一个节点，一个指向下面的节点。跳表的空间复杂度期望为2n，其查找、插入和删除的时间复杂度均为O(log(n))。
跳表如何进行插入和删除？
跳表的插入比较复杂，首先要确定插入的元素所在的层数（用丢硬币的方法，丢到正面继续丢，丢到反面则停止。抛硬币的次数就是层数），如果层数超过当前层数，则在最上面添加新的层。跳表的删除比较简单，直接按照链表的方式删除即可。
介绍一下你所知道的缓存算法？
1.LRU 和 LFU：
LRU（按照上次使用时间排序）、LFU（按照使用频率排序）、LRU2（按照倒数第二次使用时间排序）。
2.LRU 升级版：
2Q（Double Queues，两个LRU队列，比例1:3，当对象被第二次访问，移入第二级队列），ARC（adaptive Replacement cache，LFU 的2Q版，两个队列，一个是最近被访问一次，另一个是最近被访问两次）。
3.基于 FIFO：
FIFO（先进先出）、Second Chance（带标记位的FIFO）、Clock（环形队列的Second Chance）。
4.基于时间：
绝对时间周期（相同寿命）、相对时间周期（相同时刻）、从上次访问开始算起的时间周期
5.移除最常用：
MRU（移除最近最多访问元素，因为找出最近最少被访问的时间复杂度高）。
Redis的优势在于哪？
首先，Redis支持多种数据类型（字符串、列表、哈希、集合、有序集合）以及它们的原子性操作。另外，Redis支持数据的持久化和 Master-Slave 模式的数据备份。
负载均衡服务器的三大特性？
负载均衡算法（轮询、最小连接数、最快响应时间、比率、优先权、哈希、基于策略（自定义）、基于数据包）、健康检查（Ping、TCP、UDP、HTTP、FTP、DNS等，七层网络中的三到七层）和会话保持（同一用户访问到相同服务器）。
线程的状态有几种？
新建、就绪、运行、阻塞、死亡。
终止线程有几种方式？
通过标志位控制退出（while(volatileexit)）、通过stop的方法来终止线程（thread.stop()）、通过中断的方法终止进程（thread.interuped()）。
什么叫缓存穿透？怎么预防？
缓存穿透指的是访问一个不存在的数据，由于这样缓存不可能命中，缓存就会去数据库中直接读这个数据，给数据库造成压力。预防的方式是使用一个布隆过滤器，即把数据库中所有可能的值 hash 到一个足够大的 bItmap 上去，请求到达时先用过滤器检测是否由该数据，如果有再去缓存中读取。
不同缓存系统中的缓存算法分别是怎样的？
Redis2.6/ Encache/ Hazelcast：随机找3条/ 8条/ 25条，删去其中空闲时间最长的数据。
Redis3.0：随机找五条，插入一个长度为16按空闲排序的队列里，每次删去最老的元素。
MemCached/ Guava Cache：纯粹的LRU，维持一个双向链表，插入到链表头，删除时把前后两个元素连接起来。
不同缓存系统对于过期键是怎么删除的？
所有缓存系统对于过期键都采用惰性删除的方式，也就是说，并不是数据一过期就删除（因为执行检查的线程耗费cpu），而是只有元素被访问时，才会检查它是否超时了。为了防止不被访问的数据永远不被清理，不同缓存系统提供了不同的策略去清理这样的数据：
Redis：每100ms抽取20条进行检查。如果有超过1/4过期，那么立即进行下一轮检查。
MemCached：有一个检查线程从双链表队尾往前检查，每隔一段时间（默认100ms）执行一次。
Guava Cache：由于在这个系统中，同一个Cache里所有数据同时过期，因此只需要从队尾向前检查直到不过期为止。每次写入数据都会调用此方法。
Ehcache：只有惰性检查，没有主动过期。
设计缓存算法需要考虑的因素有哪些？
成本：如果对象获取成本不同，难以获取的元素需要尽可能的保存。
容量：先清除大对象，这样就可以把更多的小对象换进内存。
时间：如果系统缓存着过期时间，那么对过期的数据进行清理。
Redis 和 Memcached 分别是怎么实现的？
http://blog.csdn.net/u014743697/article/details/53442512
Select、poll 和 epoll 的区别？
http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html
数据库分区与分库分表（Sharding）的区别是什么？
http://blog.csdn.net/heirenheiren/article/details/7896546
数据库分库分表（Sharding）的步骤是什么？
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
多级缓存是怎么实现的？
后台开发知识点总结（五）设计模式
什么是代理模式？
代理模式是java中常用的设计模式，它的特点是代理类与委托类实现同样的接口。代理类并不真正地实现服务，而是通过调用委托类对象的方法，提供特定的分服务。
什么是动态代理？它的优点是什么？
按照代理的创建时期，代理可分为两种。程序运行前就已经创建好的叫做静态代理，程序运行时利用反射机制动态生成的叫做动态代理。动态代理的优点是只需要一个代理类就能实现全部的代理功能。
如何实现一个动态代理？
实现一个动态代理有两种方法，一种是使用 JDK 实现动态代理，另一种是使用 Cglib 实现动态代理。
前者的代理类需要实现 InvocationHandler 接口（该接口要实现一个 Invoke() 方法），并用在Bind 方法中调用 Proxy 的 NewProxyInstance 方法创建代理实例。在创建代理实例的过程中，需要绑定委托类实现的（提供相关服务的）接口。如果委托类没有实现接口，那么这种方法不能使用。
后者是生成一个代理类的子类，需要实现 MethodInterceptor 接口（该接口要实现一个 intercept() 方法），并在 getNewInstance() 中创建一个实例，然后把其父类设定为委托类，并返回该实例。由于这种方法是基于继承的，因为 final 类不能使用。
参考链接：http://www.cnblogs.com/jqyp/archive/2010/08/20/1805041.html
如何利用动态代理实现 Spring AOP？
后台开发知识点总结（四）数据库
位图索引
所谓位图索引，就是用一个二进制向量表示一张表中所有数据的某个属性。如一张User表中所有人的性别，或者是User表中所有人的已婚状况。像这种只有两个（或几个）固定值的属性，即使使用B树索引，还是需要取出一半的数据，因此并不能显著地提升效率。
使用位图索引的好处是，可以通过对两个索引进行and操作来快速地找到同时满足两个属性的样本。如要找出User中所有的未婚男性，只需要把性别和已婚状况两个位图索引做and操作，就能快速地得到结果。
位图索引适用于那种只有几个固定值而且不会频繁更新的列。
MySQL不支持这种索引。
MySQL数据库引擎有几种？
ISAM、MYISAM、HEAP、INNODB、BERKELEYDB。
MYISAM 和 INNODB 有什么区别？分别适用于什么情况？
INNODB 支持事务、外键和行级锁，MYISAM 不支持。不过，INNODB 不支持 FULLTEXT 索引，也不保存表具体的行数。
INNODB 比较适合更新比较频繁，或者是要求事务的场景。而 MYISAM 比较适合查询频繁、不要求事务和频繁使用count 的场景。
INNODB 的行级锁什么时候有效？什么时候无效？
只有在 WHERE 判断中是主键的时候有效，其他情况同样会锁全表。
INNODB 和 MYISAM 的索引是怎么实现的？
INNODB 和 MYISAM 的索引都是基于 B+ 树实现的。两者的区别在于，MYISAM 主键索引和辅助索引记录的都是每条数据的地址。而 INNODB 主键索引记录的就是数据本身，辅助索引记录的是主键。因此 INNODB 使用辅助索引需要对主键进行二次索引。所以， 使用 INNODB 的时候应尽量把主键定义得小一些。
B+树、B-树、B*树有什么区别？
B+树与B-树的区别在于：B-树的关键字分布在整棵树中，且一个关键字只出现一次；而B+树中所有关键字都在叶子节点出现，且可以出现多次。另外，B+树为所有叶子节点增加了链指针，且要求非叶子节点子树指针与关键字个数相同。B*树为所有非根非叶子节点也添加了指向兄弟的指针。
INNODB 和 MYISAM 的缓存有什么异同？
INNODB 和 MYISAM 的缓存都是基于LRU算法实现的。区别在于，MYISAM 的缓存 Key Cache 只缓存索引，而 INNODB 的缓存 buffer pool 不仅缓存索引，还缓存数据。INNODB 通过存储日志把内存数据同步到磁盘（因为存储日志是连续存储，速度快；读写数据是随机读写，速度慢）。如果条件允许，可以开辟尽量大的空间作为 buffer pool，这样系统的性能更接近内存数据库。
数据库的锁有几种？
三种。共享锁（S锁，只进行读操作时使用的锁，数据上存在共享锁时不得被更改，以单独去完成马上释放共享锁）、排他锁（X锁，可以防止资源的并发访问，其他事务既不能更改也不能读取上面有排他锁的资源）、更新锁（U锁，一次只有一个事务可以获得某资源的更新锁。如果事务对资源进行更新，则转换为排他锁。若仅进行读取则转换为共享锁。）。
更新锁和排他锁的区别是什么？
更新锁的存在主要是为了防止事务之间发生死锁。事务在修改数据时，首先会获取该资源的共享锁，然后在更改时转换为排他锁。如果两个事务都获取了共享锁而等待另一个事务释放共享锁，那么就会发生死锁。由于更新锁一次只可以被一个事务获取，因此避免了这种死锁的发生。
MySQL数据库索引有几种？
四种。分别是FULLTEXT索引、HASH索引、BTREE索引、RTREE索引。
什么叫FULLTEXT索引？
FULLTEXT索引主要是为了解决WHERE name LIKE “%word%” 操作而产生的。如果没有FULLTEXT索引，那么就要遍历全表。MySQL中，只有MYISAM支持这种索引。
FULLTXET索引依靠词典（所有的单词，所有的非字母和数字都会被认为是单词的分隔符）和倒排表（一个链表，记录了每个单词对应的所有包含该单词的记录（按照某种顺序）组成的链表）实现。查找同时包含两个单词的记录时，合并其对应的链表即可。
HASH索引和BTREE索引有什么区别？
HSAH索引不能使用范围查询，也不能避免排序操作。另外，HSAH索引不能利用部分索引键查询。
简单介绍一下R树？
R树是B树在高维空间的扩展。简单来说，B树每个节点描述的是一个线段，而R树所描述的是一个矩形或立方体（当然，也可能是更高维）。父节点表示的矩形应当能够包括所有子节点所包括的矩形。
这种数据结构主要用来搜索多维空间，比如一个人附近的餐厅。如果没有R树，就需要对所有餐厅的横纵坐标进行比较。而有了R树之后。只需要找到对应的节点就可以了。