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提问总结1

news 2025/8/2 6:10:01

Spring的注解

三分恶面渣逆袭：Spring常用注解

一、组件定义与扫描（让 Spring 管理 Bean）

用于标记类为 Spring 容器的 Bean，使其被扫描和管理。

注解	作用与场景	关键细节
@Component	通用组件标记（无明确业务分层的类，如工具类）	是 @Service、@Repository 等的 “父注解”，底层逻辑一致，仅语义不同。
@Service	标记业务层（Service）类（处理业务逻辑）	增强代码可读性，Spring 无特殊处理，纯语义化。
@Repository	标记持久层（DAO）类（操作数据库），自动转换数据库异常为 DataAccessException	配合 Spring Data/JDBC 等，简化异常处理。
@Controller	标记 Spring MVC 控制器（处理 HTTP 请求，可返回视图或数据）	需配合 @RequestMapping 映射接口，传统 MVC 场景常用。
@RestController	@Controller + @ResponseBody 的组合，直接返回 JSON/XML（适合 RESTful API）	无需在方法上重复加 @ResponseBody，前后端分离场景必用。

二、依赖注入（Bean 间自动关联）

让 Spring 自动注入依赖的 Bean，避免硬编码耦合。

注解	作用与场景	关键细节
@Autowired	按类型（by Type）自动注入依赖，支持字段、构造器、方法注入	- 推荐构造器注入（明确依赖，保证不可变，利于测试）；- 同类型多 Bean 时需配合 @Qualifier。
@Qualifier	配合 @Autowired，按名称（by Name）注入指定 Bean（解决同类型歧义）	需指定 value（Bean 的名称，默认是类名首字母小写）。
@Resource	JSR-250 标准注解，优先按名称（by Name）注入，失败则按类型（by Type）	脱离 Spring 框架，更通用；支持 name 属性，如 @Resource(name = “beanName”)。

三、配置类与 Bean 声明（替代 XML）

通过代码定义配置和 Bean，替代繁琐的 XML 配置。

注解	作用与场景	关键细节
@Configuration	标记配置类，类中通过 @Bean 声明 Bean	Spring 会通过 CGLIB 增强配置类，确保 @Bean 方法的单例性（多次调用返回同一实例）。
@Bean	标记方法，其返回值作为 Spring Bean 纳入容器管理	- 方法名默认是 Bean 名称（可通过 name 自定义）；- 方法参数可注入其他 Bean。
@Value	注入外部配置值（如 application.yml 中的 {key}）	支持 SpEL 表达式，如 @Value(“${server.port}”)。
@ConfigurationProperties	批量绑定配置到 POJO（将配置前缀映射到类字段，如 spring.datasource → DataSourceProps）	比 @Value 更高效（适合复杂配置），需配合 @EnableConfigurationProperties 启用。

四、Web 开发（处理 HTTP 请求）

映射请求、解析参数、返回响应，覆盖 RESTful API 开发场景。

注解	作用与场景	关键细节
@RequestMapping	映射 HTTP 请求（类 / 方法级别），支持指定路径、请求方法（GET/POST 等）	可细粒度控制：params（参数过滤）、headers（头信息过滤）、consumes（请求体类型）等。
@GetMapping	简化版 @RequestMapping，仅处理 GET 请求	等价于 @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)。
@PostMapping	简化版 @RequestMapping，仅处理 POST 请求	等价于 @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)。
@RequestBody	将 HTTP 请求体（如 JSON）绑定到方法参数（自动反序列化）	需依赖 Jackson 等库（Spring Boot 已默认集成）。
@ResponseBody	将方法返回值直接写入 HTTP 响应体（自动序列化为 JSON/XML）	@RestController 已内置此注解，无需重复添加。
@PathVariable	提取 URL 路径中的变量（如 /user/{id} 中的 id）	支持正则表达式匹配，如 @PathVariable(“id”) Long userId。
@RequestParam	提取 URL 查询参数（如 /user?name=张三中的 name）	可设置默认值（defaultValue）、是否必填（required）。

五、AOP 切面（实现横切逻辑）

通过切面分离日志、权限、事务等通用逻辑，解耦业务代码。

注解	作用与场景	关键细节
@Aspect	标记切面类，定义横切逻辑（如日志、事务）	需配合 @Component 让 Spring 扫描到。
@Pointcut	定义切点表达式（指定哪些方法会被拦截）	语法如 execution(* com.example.service..(…))（匹配 service 包下所有方法）。
@Before	方法执行前执行切面逻辑（如参数校验）	入参可获取 JoinPoint，访问目标方法信息。
@After	方法执行后执行切面逻辑（无论成功 / 失败）	入参可获取 JoinPoint 或 Throwable（异常信息）。
@Around	环绕方法执行（可控制方法调用，如超时处理、权限校验）	需调用 proceed() 执行目标方法，支持修改返回值或抛出异常。

六、事务管理（保证数据一致性）

通过声明式事务简化数据库事务控制，避免手动编写 try-catch。

注解	作用与场景	关键细节
@Transactional	标记方法 / 类需纳入声明式事务管理（默认回滚 RuntimeException）	- 配置项：propagation（传播行为，如 REQUIRED）、isolation（隔离级别，如 READ_COMMITTED）、rollbackFor（指定回滚的异常）；- 仅对 public 方法生效（代理机制限制）。
@EnableTransactionManagement	启用注解式事务管理（Spring Boot 自动启用，无需手动添加）	需配合事务管理器（如 DataSourceTransactionManager）。

七、其他实用注解

解决作用域、延迟加载、测试等场景。

注解	作用与场景	关键细节
@Scope	定义 Bean 的作用域：singleton（单例，默认）、prototype（原型）、request（请求级）等	原型模式下，每次注入 / 获取都会新建实例；Web 场景常用 request/session 作用域。
@Lazy	延迟初始化 Bean（容器启动时不创建，首次使用时创建）	优化启动时间，或解决循环依赖。
@Primary	多个同类型 Bean 时，标记为优先注入（全局生效，比 @Qualifier 更通用）	用于默认实现类，如多个 DataSource 时，标记主数据源。
@DependsOn	控制 Bean 的初始化顺序（确保依赖的 Bean 先初始化）	如 @DependsOn(“dataSource”) 确保数据源先于 DAO 初始化。
@SpringBootTest	启动完整 Spring Boot 上下文，用于集成测试	可指定启动类、环境配置等，模拟真实运行环境。

核心使用原则

语义优先：用 @Service/@Repository 替代 @Component，增强代码可读性。
依赖注入最佳实践：优先 构造器注入（明确依赖，不可变），避免字段注入（不利于测试）。
配置解耦：复杂配置用 @ConfigurationProperties 批量绑定，减少 @Value 分散使用。
事务注意事项：@Transactional 仅对 public 方法 生效，且需确保事务管理器正确配置。

项目里用AOP了吗，了解吗？

项目里没有直接集成 AOP 框架来开发业务功能，但我专门仿写过 AOP 的实现逻辑，从最基础的静态代理、JDK 动态代理、CGLIB 代理，到模拟 Spring AOP 的工程化配置（比如 XML 定义切面、注解式切入点）都做了实现。通过这个过程，我对 AOP 的面向切面思想有了比较深入的理解，像连接点（目标方法）、切入点（筛选后的增强目标）、通知（前置 / 后置等增强逻辑）、切面（切入点 + 通知的组合）这些核心概念，不仅能说清楚定义，还能对应到具体的代码实现中，比如知道如何通过代理类在目标方法前后插入增强逻辑，如何通过切入点表达式精准匹配需要增强的方法。

（mybatis里）#{}和${}的区别?

①、当使用 #{} 时，MyBatis 会在 SQL 执行之前，将占位符替换为问号 ?，并使用参数值来替代这些问号。

由于 #{} 使用了预处理，所以能有效防止 SQL 注入，确保参数值在到达数据库之前被正确地处理和转义。

<select id="selectUser" resultType="User">SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
</select>

②、当使用 ${} 时，参数的值会直接替换到 SQL 语句中去，而不会经过预处理。

这就存在 SQL 注入的风险，因为参数值会直接拼接到 SQL 语句中，假如参数值是 1 or 1=1，那么 SQL 语句就会变成 SELECT * FROM users WHERE id = 1 or 1=1，这样就会导致查询出所有用户的结果。

${} 通常用于那些不能使用预处理的场合，比如说动态表名、列名、排序等，要提前对参数进行安全性校验。

<select id="selectUsersByOrder" resultType="User">SELECT * FROM users ORDER BY ${columnName} ASC
</select>

mybatis一级缓存二级缓存

一级缓存：默认开启，作用于的单个SqlSession（会话），是Mybatis最基础的缓存机制

工作原理：当通过SqlSession执行一次select查询时，Mybatis会将查询结果（以“MapperId + SQL语句 + 参数”为key ）存入SqlSession内部的缓存

若在同一个Sqlsession内，再次执行完全相同的查询（Mapper接口、SQL、参数均一致），Mybatis会直接从缓存只能怪取结果，不在访问数据库

缓存失效场景：

SqlSession关闭：当SqlSession.close()后，一级缓存随会话销毁

执行增删改操作：同一个SqlSession内，若执行了insert/update/delete，Mybatis会主动清空当前SqlSession的一级缓存（避免缓存数据与数据库不一致）

手动清空缓存：调用sqlsession.clearCache()可手动清空当前会话的一级缓存

适用场景：单会话内高频重复查询（如一次请求中多次查询同一用户信息），无需额外配置，开箱即用

**二级缓存：**需手动开启，作用于Mapper（即同一个namespace，通常对应一个Mapper接口或XML）多个SqlSession可共享缓存

工作原理：二级缓存的作用范围是整个namespace（即一个Mapper）缓存数据存储在Mapper的缓存对象中，不依赖于某个SqlSession

当第一个SqlSession执行查询后，关闭会话时（SqlSession.close()）查询结果会从一级缓存”刷入“二级缓存

后续其他SqlSession执行相同查询（同一Mapper、SQL、参数）时，会先查二级缓存，命中则直接返回；未命中再查一级缓存，最后查数据库

缓存失效场景：

执行增删改操作：同一namespace下执行insert/update/delete时，Mybatis会清空当前Mapper的二级缓存（保证数据一致性）

缓存过期：<cache/ >标签可配置eviction（回收策略，如LRU最近最少使用）、flushInterval（自动刷新时间）等，过期后缓存会被清理

注意：二级缓存的对象需实现serializable接口（因为缓存可能被序列化到磁盘，默认采用LRU回收策略时会落地）。适合“查询多、修改少”的场景（如字典表、商品分类表）；若表频繁修改，会导致缓存频繁失效，反而影响性能

一级缓存：基于PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存，存储作用域为SqlSession，各个SqlSession之间的缓存相互隔离，当Session flush或close之后，该SqlSession中的所有Cache就清空，mybatis默认打开一级缓存

二级缓存：默认采用PerpetualCache ，HashMap存储，不同之处在于其存储区域为Mapper，可以在多个SqlSession之间共享，并且可自定义存储源，如Ehcache

关系型数据库有哪些，了解那些

MySQL；Oracle（商业数据库）；SQL Server（微软开发）

mysql查询语句

WHERE：按条件筛选数据；
ORDER BY：对结果排序（ASC升序 / DESC降序）；
GROUP BY：按列分组，结合COUNT/SUM等聚合函数做统计；
JOIN：关联多表查询关联数据（内连接 / 左连接等）；
LIMIT：限制结果数量（用于分页）；

SELECT s.id AS 学生ID,s.name AS 学生姓名,COUNT(DISTINCT sc.subject_id) AS 及格科目数量  -- 去重统计，避免同一科目多次成绩重复计数
FROM student s
LEFT JOIN score sc ON s.id = sc.student_id  -- 关联成绩表，保留所有学生（包括无成绩的）
LEFT JOIN subject sub ON sc.subject_id = sub.id  -- 关联科目表（可选，此处用于确认科目有效性）
WHERE sc.score >= 60  -- 筛选及格成绩
GROUP BY s.id, s.name  -- 按学生分组
ORDER BY 及格科目数量 DESC;  -- 按及格数量降序排列

mysql索引

二哥的 Java 进阶之路：索引类型

索引的作用

加速搜索：通过索引直接定位数据位置，避免逐行扫描表中所有记录（尤其对大表，效果显著）

辅助排序：索引本身是有序的，可直接利用索引顺序完成ORDER BY排序，无需额外排序操作

一、从功能分（按索引的业务约束/能力划分）

主键索引：表中唯一标识行的字段，要求值唯一且非空

特点：InnoDB中，主键索引同时是聚簇索引（叶子节点直接存数据行），一张表只能有1个主键索引；若表无主键，InnoDB会选首个唯一非空列为隐式主键

唯一索引：强制字段唯一，但允许空值（NULL）（与主键的唯一区别）

特点：物理上是非聚簇索引（InnoDB中叶子节点存主键值，需要回表）；可用于约束重复

普通索引：最基础的索引，无唯一性、非空约束，仅加速查询

特点：物理上是非聚簇索引，叶子节点存主键值（需回表）；可创建多个，灵活用于各类查询字段

全文索引：针对长文本内容（如 TEXT、VARCHAR）的模糊查询优化，基于倒排索引（分词→映射文档）

特点：MySQL 5.6+ 支持InnoDB/MyISAM，但中文分词能力弱（需依赖第三方分词，或结合Elasticsearch）；代替低效的LIKE '%xxx%'，但仅支持 MATCH...AGAINST 语法。

二、数据结构分类（按索引底层存储结构划分）

B+树索引（MySQL最核心类型）

平衡多路树，叶子节点有序且通过链表连接，非叶子节点存索引键，叶子节点存数据（聚簇索引）或主键（非聚簇索引）

特点：支持范围查询（如 >、<、BETWEEN）和排序（ORDER BY），因为叶子节点有序。

适配磁盘IO：节点大小适配磁盘块，减少IO次数

哈希索引（Hash Index）

基于哈希表，索引键通过哈希函数映射到存储位置

特点：等值查询极快（时间复杂度O(1)），但不支持范围、排序（哈希结果无序）

MySQl中仅Memory引擎默认支持，InnoDB有自适应哈希索引（内存中对热点数据的优化、自动创建）

三、存储位置分类（按索引与数据的存储关系划分，InnoDB核心概念）

聚簇索引：索引的叶子节点直接存储数据行，数据与索引物理存储顺序一致（按索引键排序）

特点：主键索引就是聚簇索引（若表无主键，选唯一非空列，否则隐式生成）。查索引时直接获取数据，无需额外跳转（效率高）。一张表只能有1个聚簇索引

非聚簇索引（二级索引）：索引与数据物理存储分离，叶子节点存储索引键+聚簇索引键（主键），需通过主键”回表“取数据

特点：可创建多个非聚簇索引。查询时需两步：先查非聚簇索引得主键，再查聚簇索引得数据（回表，增加IO）

优化：若查询字段都在非聚簇索引（覆盖索引），可避免回表

最左前缀原则

最左前缀原则：MySQL使用联合索引时，必须从最左边的字段开始匹配，才能命中索引

假设创建了联合索引 idx(a, b, c)，以下是不同查询条件下的索引使用情况：

包含最左字段 a：
- where a = 1：使用索引（仅用 a 部分）；
- where a = 1 and b = 2：使用索引（用 a 和 b 部分）；
- where a = 1 and c = 3：使用索引（仅用 a 部分，c 无法利用索引，因为 b 未参与条件）；
- where a > 1 and b = 2：仅 a 部分可用（a 是范围查询，后续 b 无法利用索引，因 a>1 的记录中 b 无序）。
不包含最左字段 a：
- where b = 2：索引完全不生效；
- where b = 2 and c = 3：索引完全不生效。

一个联合索引（a，b，c），select * from 表 where a = 33 and b < 44 and c > 22，能用到联合索引吗

能够用到联合索引，但只能利用索引的前两列（a 和 b 部分），c 列的条件无法通过索引优化。

引起索引失效的场景

违反联合索引的 “最左前缀原则”

联合索引（如 (a, b, c)）的生效依赖于 “从左到右” 的连续匹配。若查询条件不包含最左列，或跳过中间列，会导致索引部分或完全失效。

例：索引 (a, b, c)，查询 where b = 1 and c = 2（缺少最左列 a）→ 索引完全失效；
例：查询 where a = 1 and c = 2（跳过中间列 b）→ 仅 a 部分生效，c 无法利用索引。

索引列上使用函数或表达式

若对索引列进行函数运算（如 substr(a, 1, 2)）或表达式计算（如 a + 1 = 5），数据库会先对每一行的索引列计算结果，再与条件匹配，导致索引无法直接利用（索引存储的是原始值，而非计算后的值）。

例：索引 a，查询 where substr(a, 1, 2) = 'ab' → 索引失效；
例：索引 num，查询 where num + 1 = 10 → 索引失效（可改为 where num = 9 避免）。

隐式类型转换

当索引列的类型与查询条件中的值类型不匹配时，数据库会自动进行 “隐式类型转换”，相当于对索引列执行了函数操作，导致索引失效。

例：索引列 name 是 varchar 类型，查询 where name = 123（条件是数字）→ 数据库会转换为 where cast(name as signed) = 123 → 索引失效；
解决：保证条件值类型与索引列一致，如 where name = '123'。

like 以通配符 % 开头

like 查询中，若匹配模式以 % 开头（如 '%abc'），索引无法利用（索引是按 “前缀有序” 存储的，% 开头会导致无法确定起始位置）。

例：索引 name，查询 where name like '%abc' → 索引失效；
例外：like 'abc%'（% 在末尾）可利用索引的前缀匹配。

使用不等判断（!=、<>、not in、is not null）

对于非主键索引，使用不等判断（如 a != 5、a not in (1,2)）时，优化器可能认为匹配的记录较多，全表扫描比索引查询更快，从而放弃索引。

例：索引 a，查询 where a != 3 → 可能索引失效；
注意：主键索引因唯一性，!= 可能仍会使用索引（视数据分布而定）。

or 条件中包含非索引列

or 连接的条件中，若存在某一列未建立索引，则整个查询可能无法使用索引（因为需要同时扫描索引和非索引列，优化器倾向于全表扫描）。

例：索引 a，查询 where a = 1 or b = 2（b 无索引）→ 索引失效；
解决：给 b 也建立索引，或避免 or 改用 union。

范围查询（>, <, between）截断后续索引

联合索引中，若某一列使用范围查询（如 a > 5），则其右侧的索引列无法利用（因范围查询后的数据无序，破坏了联合索引的排序结构）。

例：索引 (a, b, c)，查询 where a > 10 and b = 2 → 仅 a 部分生效，b 无法利用索引；
例外：= 是等值查询，不会截断（如 a = 10 and b > 5，a 和 b 均可利用索引）。

查询数据量过大（优化器选择）

若查询结果集占表数据的比例过高（如超过 30%），优化器可能认为全表扫描比 “通过索引定位 + 回表取数据” 更高效，从而主动放弃索引。

例：表有 100 万行，查询 where status = 1 匹配 50 万行 → 可能索引失效。

索引列存在 null 值且使用 is null

部分数据库（如 MySQL）中，索引不存储 null 值的位置信息（或处理方式特殊），若索引列存在大量 null，查询 where a is null 可能无法有效利用索引。

一个基础服务，只有 Java 应用、MySQL，没有 Redis，没有其他中间件，线上发现服务变慢，排查思路

第一步：快速定位资源瓶颈（5 分钟内）

用系统工具（top、htop）观察服务器实时资源占用，重点看：

CPU 使用率：Java 进程（如java）和 MySQL 进程（mysqld）的%CPU是否持续超过 80%；
内存占用：两者的RES（物理内存）是否接近服务器总内存，或存在内存泄漏（持续增长不释放）；
IO 等待：top中%wa（IO 等待占比）是否超过 20%（可能是 MySQL 频繁读写磁盘）。

第二步：针对性排查（根据资源瓶颈）

情况 1：Java 进程 CPU / 内存占比高 → 聚焦 Java 应用

CPU 高
- 用jstack <Java进程ID>导出线程栈，搜索RUNNABLE状态且占用 CPU 高的线程（结合
  
  top -H -p <PID>看线程 ID），排查是否有：
  - 死循环、递归调用（代码逻辑问题）；
  - 频繁 GC（用jstat -gcutil <PID> 1000看YGCT/FGCT是否每秒多次）；
  - 大量同步代码块竞争（线程栈中BLOCKED状态多，且锁定同一对象）。
内存高
- 用jmap -heap <PID>查看 JVM 堆配置（如Xms/Xmx是否过小，老年代是否占满）；
- 用jmap -histo:live <PID>看存活对象，是否有异常多的对象（如ArrayList、String，可能是内存泄漏）；
- 若怀疑泄漏，导出堆快照（jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <PID>），用 MAT 工具分析大对象来源。

情况 2：MySQL 进程 CPU / 内存占比高 → 聚焦 MySQL

CPU 高
- 用show processlist;查看当前 SQL，是否有大量Sending data（执行中）、Sorting result（排序耗时）的语句；
- 开启慢查询日志（set global slow_query_log=1），抓long_query_time（如 1 秒）以上的 SQL，用explain
  
  分析：
  - 是否全表扫描（type: ALL）、是否用对索引（key: NULL可能索引失效）；
  - 是否有大表排序 / 分组（Using filesort/Using temporary，内存不足时会写磁盘）。
内存高
- 检查innodb_buffer_pool_size（缓冲池）是否过大（超过服务器内存 70%，导致系统 OOM）；
- 查看连接数（show status like 'Threads_connected'）是否超过max_connections，导致频繁创建连接占用内存。

情况 3：两者资源都正常 → 排查交互逻辑

此时性能问题多源于 “应用与数据库的协作低效”，重点检查：

连接池配置
- 应用连接池（如 HikariCP）的maxPoolSize是否过小（并发请求时等待获取连接，日志中可能有waiting for available connection）；
- 连接超时设置（connectionTimeout）是否过短（频繁抛连接超时异常），或过长（无效等待拖慢响应）。
数据库交互频率
- 是否有 “N+1 查询”（如循环查数据库，1 次查列表 + N 次查详情）；
- 是否频繁执行小事务（如每次请求单独开事务，事务开销占比高）。
事务设计
- 是否有长事务（show engine innodb status\G看TRANSACTIONS，运行时间超过 10 秒），导致锁持有久，阻塞其他请求；
- 是否滥用select for update（悲观锁），高并发下导致锁争用。

动态数组

ArrayList核心特点

动态扩容：无需预先指定固定大小，元素数量超过当前容量时会自动扩容

随机访问高效：通过索引（如get(index)）访问元素的时间复杂度为O(1)

连续内存存储：元素在内存中连续排列（底层依赖Object[]数组）保证访问效率

非线程安全：多线程环境下并发修改可能导致异常（如需线程安全，可使用Collections.synchronizedlist()或CopyOnWriteArrayList）

动态扩容：

触发时机：当添加元素后，元素数量（size）等于底层数组容量（当前长度）时，触发扩容。
容量计算：
- 默认策略：新容量 = 原容量的 1.5 倍（通过位运算 oldCapacity + (oldCapacity >> 1) 实现）。
- 特殊情况：初始为空时（容量 0）直接扩至 10；若计算的新容量不足，直接用所需最小容量。
核心操作：创建新容量的数组，通过Arrays.copyOf()复制原元素，替换底层数组完成扩容。
注意：扩容的数组复制是 O (n) 耗时操作，提前指定初始容量可减少扩容次数优化性能。

Linux命令

文件 / 目录操作

pwd：显示当前路径
cd 目录：切换目录（cd ~ 回家目录，cd .. 上一级）
ls：列目录内容（ls -l 详细，ls -a 显隐藏文件）
mkdir 目录：创建目录（mkdir -p a/b 递归创建）
rm 文件/目录：删除（rm -r 删目录，rm -f 强制）
cp 源目标：复制（cp -r 复制目录）
mv 源目标：移动 / 重命名

文件内容

cat 文件名：查看全文
head -n 5 文件名：看前 5 行；tail -f 文件名：实时监控尾部
grep "关键词" 文件名：搜索（grep -r 递归搜目录）

系统资源

df -h：磁盘空间（人类可读格式）
free -h：内存使用
top：实时进程监控（按q退出）
uname -a：查看系统信息

用户 / 权限

sudo 命令：以 root 权限执行
chmod 755 文件名：改权限（r=4,w=2,x=1；7 = 读 + 写 + 执行）
chown 用户:组文件名：改所有者

进程管理

ps aux：查看所有进程
kill -9 PID：强制终止进程（PID 通过 ps 获取）

网络

ping 域名/IP：测试连通性
netstat -tuln：查看监听端口
curl 网址 / wget 网址：请求 / 下载网络内容

压缩 / 解压

tar -czvf 包名.tar.gz 目录：压缩
tar -xzvf 包名.tar.gz：解压

其他

find 路径 -name "文件名"：查找文件
man 命令：查看命令帮助
history：查看命令历史

git命令

仓库初始化与克隆

git init：在当前目录初始化本地仓库
git clone <远程仓库地址>：克隆远程仓库到本地（如 git clone https://github.com/xxx/xxx.git）

文件状态与提交

git status：查看工作区文件状态（已修改 / 未跟踪等）
git add <文件>：将文件添加到暂存区（git add . 添加所有修改）
git commit -m "提交说明"：将暂存区内容提交到本地仓库
git diff：查看工作区与暂存区的修改差异
git log：查看提交历史（git log --oneline 简洁显示）

分支管理

git branch：列出本地分支（git branch -r 查看远程分支）
git checkout -b <新分支名>：创建并切换到新分支
git checkout <分支名>：切换到已有分支
git merge <分支名>：将指定分支合并到当前分支
git branch -d <分支名>：删除本地分支（ -D 强制删除未合并分支）

远程仓库操作

git remote：查看关联的远程仓库（git remote -v 显示详细地址）
git pull：拉取远程仓库最新代码并合并到本地
git push：将本地提交推送到远程仓库（首次推送分支：git push -u origin <分支名>）

撤销与回滚

git checkout -- <文件>：放弃工作区对文件的修改
git reset HEAD <文件>：将暂存区的文件移除（保留工作区修改）
git revert <提交ID>：创建新提交以撤销某次提交（安全，不修改历史）

其他实用命令

git stash：暂存当前工作区修改（用于临时切换分支）
git stash pop：恢复最近一次暂存的修改
git tag <标签名>：给当前提交打标签（如版本号 git tag v1.0）
git fetch：拉取远程仓库最新信息（不自动合并）

merge和rebase都是git中整合不同分支

merge（合并）

作用：将目标分支的修改合并到当前分支，创建一个新的合并提交

特点：保留原分支的完整提交历史，历史记录会显示”分支合并“的节点（像一个分叉后又回合的树）

场景：适合公开分支（如main、develop）的合并，多人协作时能清晰追溯分支演进

rebase（变基）

作用：将当前分支的所有提交“移动”到目标分支的最新提交之后，形成线性历史（无合并节点）

特点：改写当前分支的提交历史，让历史看起来像“一条直线”，更整洁

场景：适合个人开发分支或未公开的分支，整理提交记录后再合并到主分支，方便review

Redis 常用数据结构

1. String（字符串）

特点：最基础的键值对，二进制安全（可存文本、图片二进制等），value 最大 512MB。
常用命令：SET key value（设值）、GET key（取值）、INCR key（自增）、EXPIRE key sec（设过期时间）。
场景：缓存（如用户信息）、计数器（如文章阅读量）、分布式锁、限流。

2. Hash（哈希）

特点：键值对集合（类似 JSON 对象），适合存储结构化数据，每个 hash 可存 2^32-1 个字段。
常用命令：HSET key field value（设字段）、HGET key field（取字段）、HMGET key field1 field2（批量取）、HDEL key field（删字段）。
场景：存储对象（如用户资料：user:100 {name: "xxx", age: 20}）、商品属性。

3. List（列表）

特点：有序、可重复的元素集合，基于双向链表实现，两端操作高效。
常用命令：LPUSH key value（左加）、RPOP key（右删）、LRANGE key start end（取范围元素）、LLEN key（长度）。
场景：消息队列（FIFO 特性）、最新列表（如朋友圈动态）、栈 / 队列实现。

4. Set（集合）

特点：无序、不可重复的元素集合，支持交集、并集、差集运算。
常用命令：SADD key member（加元素）、SMEMBERS key（取所有元素）、SINTER key1 key2（交集）、SUNION key1 key2（并集）。
场景：标签（如文章标签去重）、好友关系（共同好友）、抽奖（随机取元素）。

5. Sorted Set（有序集合）

特点：类似 Set，但每个元素关联一个「分数（score）」，按分数排序，不可重复。
常用命令：ZADD key score member（加元素）、ZRANGE key start end（按分数升序取）、ZREVRANGE key start end（降序取）、ZSCORE key member（查分数）。
场景：排行榜（如游戏积分排名）、范围查询（如按分数筛选用户）。

ThreadLocal

ThreadLocal 为每个线程创建一个变量的私有副本，线程对变量的操作仅影响自身副本，不干扰其他线程，实现线程隔离。ThreadLocal 的实现依赖于 Thread 内部的一个 ThreadLocalMap 对象

线程池参数

corePoolSize 核心线程数，maximumPoolSize 最大线程数，workQueue 新任务来后，判断当前运行的线程数量是否达到最大，若达到，新任务放在队列中，keepAliveTime 不会立即销毁，会等待，unit keepActiveTime 时间单位，threadFactory executor 创建新线程会用到，handler 饱和策略

synchronized

互斥性：同一时刻只有一个线程能执行被 synchronized 修饰的代码块（或方法）；可见性：线程在释放锁时，会将修改的变量同步到主内存；获取锁时，会从主内存读取最新变量值（避免线程缓存导致的数据不一致）；原子性：确保被修饰的代码块作为一个整体执行，不会被其他线程打断。修饰普通方法，锁住当前实例；修饰静态方法，锁住当前类的对象；修饰代码块