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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。

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架构图

四层结构

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  1. 适配层（Adapter Layer）：负责对前端展示（web，wireless，wap）的路由和适配，对于传统B/S系统而言，adapter就相当于MVC中的controller；

  2. 应用层（Application Layer）：主要负责获取输入，组装上下文，参数校验，调用领域层做业务处理，如果需要的话，发送消息通知等。层次是开放的，应用层也可以绕过领域层，直接访问基础实施层；

  3. 领域层（Domain Layer）：主要是封装了核心业务逻辑，并通过领域服务（Domain Service）和领域对象（Domain Entity）的方法对App层提供业务实体和业务逻辑计算。领域是应用的核心，不依赖任何其他层次；

  4. 基础实施层（Infrastructure Layer）：主要负责技术细节问题的处理，比如数据库的CRUD、搜索引擎、文件系统、分布式服务的RPC等。此外，领域防腐的重任也落在这里，外部依赖需要通过gateway的转义处理，才能被上面的App层和Domain层使用。

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简述

ThreadLocal是什么，是java中用于实现线程内变量的工具类。允许每个线程都拥有自己的副本，从而实现线程隔离，解决多线程的共享对象的线程安全问题。

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ThreadLocal的使用

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public static ThreadLocal<String> localVariable = new ThreadLocal<>(); // 新建
localVariable.set("他是沙雕"); // 设置值
String value = localVariable.get(); // 获取值

详述

实现原理

ThreadLocal的底层实现是一个特殊的map，可以理解往ThreadLocal设置一个xxx值，就是往这个特殊的map中设置一个key为当前线程，value为xxx的值。由于他的key只能为当前线程，所以在某个线程中set和get都不会影响其他线程，从而到达线程安全。下图的ThreadLocalMap就是拿个特殊的map。

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总体来说，java在运行的过程中会维护一个ThreadLocalMap，这个ThreadLocalMap的key为各个线程，value为各个线程想存放的东西，可以是String，可以是map，List等等。当时由于key为各个线程，所有每个线程只能由一个Entry ，也就是一个键值对（key-value），当然线程也可以不设置不存放。

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简述

IoC是指控制反转，是指有容器来控制对象的生命周期和对象之间的关系。简单来说就是之前使用对象首先需要new一个对象，而现在直接从容器中取就可以了。这就像有小农经济转变到商品经济。

小农经济：自给自足，什么东西都需要自己动手也就类似于对象需要自己new。

商品经济：需要啥去商店买就行，这里的商店就相当于容器，商品就相当于对象，生成商品的工厂就相当于对象工厂等。

Spring IOC 的简单实现

分析

1、首先我们得有一个容器，这个容器负责保存和生成bean，这也就是对象工厂BeanFactory 。

2、其次，得有一个bean注册器，这负责bean的注册和真正生成。

3、然后，还得有一个资源加载器，用来加载bean的定义

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简述

都知道spring的自动加载是通过注解实现的，但是这注解又是怎么实现的呢？

通过@SpringBootApplication注解开启，读取配置文件中的配置类，然后过滤掉不需要的配置类，最后将剩余的配置类加载配置。

具体过程

上面说了一下大概的概念，接下来我们分析一下具体的执行过程。

1、开启自动加载

都知道自动开启加载注解@SpringBootApplication，但是这个注解是个复合注解，他是由多个注解合并而成，但是主要的是三个注解：

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@SpringBootConfiguration // 配置文件
@EnableAutoConfiguration // 开启自动配置
@ComponentScan // 扫描

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@EnableAutoConfiguration注解继续下钻，主要有@AutoConfigurationPackage和@Import({AutoConfigurationImportSelector.class})两个注解，@AutoConfigurationPackage继续下钻主要有@Import({AutoConfigurationPackages.Registrar.class})这个注解。

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代理模式

Spring AOP 就是基于代理模式，被代理对象有实现某个接口，则用JDK Proxy创建对象，没有实现接口则用Cglib创建代理对象。

当然也可以使用AspectJ，AspectJ是Java生态系统中最完整的AOP框架。

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Spring AOP属于运行时增强，AspectJ是编译时增强。

Spring AOP AspectJ
1 与spring ioc紧密集成，新项目使用 维护老项目使用
2 运行时织入 编译时生成
3 不支持static和final修饰方法和类 支持
4 简单，有注解 复杂，需要.aj文件来创建切面，并且需要使用ajc来编译代码

两者异同：https://developer.aliyun.com/article/720402

模板方法

父类定义算法骨架或者关键步骤，而具体实现延迟到子类中，使子类再不改变父类结构的情况下可重定义某些特定步骤的实现。

Spring 中 JdbcTemplate、HibernateTemplate 等以 Template 结尾的对数据库操作的类，它们就使用到了模板模式。一般情况下，我们都是使用继承的方式来实现模板模式，但是 Spring 并没有使用这种方式，而是使用 Callback 模式与模板方法模式配合，既达到了代码复用的效果，同时增加了灵活性。定义了资源获取、执行SQL、释放资源这些基本流程，执行sql的具体方式又以回调函数的形式开放。

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分支定义

  1. master

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    长期分支，存在与整个项目开发过程。

    由项目主要技术负责人管理该分支。

  2. release/xxx

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    release/test 和 release/prod
    既可以为长期分支也可以为短期分支，可能存在于一个或者多个版本之间.

    由测试负责人负责人管理该分支。

  3. feature/fixbug/hotfix

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    临时分支
    用于开发的具体功能特性和修复bug的分支，功能完成后删除.
    格式为：feature_$date_$name_$description
           fixbug_$date_$name_$description
           hotfix_$date_$name_$description
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两段式提交是MySQL数据持久化的保证。

两种日志

binlog和redolog

binlog记录了数据库表结构和表数据变更，主要有两个作用：复制和恢复数据

redo log 是 Innodb 引擎独有的日志模块，它只记录有关 Innodb 引擎的事务日志，记录内容为 对数据页的物理操作

binlog redolog
适用对象不同 mysql server 层 Innodb 存储引擎层
写入方式不同适用对象不同 追加写，一个文件满了写新文件mysql server 层 循环写固定文件Innodb 存储引擎层
写入方式不同 逻辑日志，一个事务具体操作内容 物理日志，页的修改情况
写入磁盘时间不同 提交事务前一次写入 在事务进行中有后台线程不断同步
用途不同 主从复制、数据备份 数据恢复

两段式提交

两种日志虽然都保证持久化，但是侧重点不同。

1、redo log（重做日志）让InnoDB存储引擎拥有了崩溃恢复能力。

2、binlog（归档日志）保证了MySQL集群架构的数据一致性，主从节点的同步都是通过binlog保证的。

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简述

说起回表，肯定要说起MySQL的存储结构B+树。

每条数据是以主键和数据的形式存放在B+树的节点上，如果我们通过主键查询的话，直接通过和节点上的主键比较判断，相等的话直接取。

其他索引是将索引和主键值放在一起的，通过索引查到主键，在通过主键去查找数据。这也就是为什么主键索引会比其他索引快。

主键查询

主键和数据是通过B+数的形式存储的，查的时候肯定也是通过树的查询方式查询的。如下图查询主键Id为4的数据，先根据根节点查询，4小于10，再往子节点查找，然后跟子节点的值比较，在2、4之间，再寻找这区间的节点，第一个值是3，不匹配，在查找下一个，值是4匹配，放回数据记录data。

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非主键索引查询

其实和主键查询差不多，只不过相当于两次主键索引查询，第一个查询到的不是数据，是主键值，再根据主键值，按照主键索引查询再来一次。如图，如果数据有一条数据是2019-04-01创建的，数据的主键id为4，我们想根据这个创建时间（不知道主键id）找到这条数据。那就是先根据创建时间找到主键4，后根据主键4找到记录数据data。

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结构简述

HashMap和ConcurrentHashMap的结构都是一样的，jdk1.8之后都是 数组+链表+红黑树，链表长度超过8之后转红黑树。

计算

节点为6个的时候，链表的平均查询时间：(1+2+3+4+5+6)/ 6 = 3.5，红黑树的平均查询时间 (1+22+33)/6=2.3

节点为7个的时候，链表的平均查询时间：(1+2+3+4+5+6+7)/ 7 = 4，红黑树的平均查询时间 (1+22+34)/7=2.4

节点为8个的时候，链表的平均查询时间：(1+2+3+4+5+6+7+8)/ 8 = 4.5，红黑树的平均查询时间 (1+22+34+1*4)/8=2.6

链表的时间复杂度为O(n)，而树的时间复杂度为O(ln n)，上面计算有明显的效率变化，至于为啥选8这个阈值，应该是基于大量数据收集之后比较而定的。

结构图

HashMap

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虽然网上已经有很多了，但是我还是尝试总结一下，添加一点自己的心得。

总体来说，数组和链表是两种数据结构，所有的异同都是这两种数据结构的特点导致的。这两种数宝结构是计算机的基本数据结构，基态所有都是基于这两种数据结构实现的，只不过在细节上有区别。

简述

数组：多用于读多写少的情况，读取O(1)，写入O(n)，修改O(1)，删除O(n)；需要连续内存。

链表：多用于读少写多的情况，读取O(n)，写入O(1)，修改O(n)，删除O(1)；不需要连续内存。

数据结构差异

​ 从下图很明显就能看出两者的差别。数组需要连续，即连在一起，而链表不需要，只需要有个指针指向下一个。但是这个指向下一个的指针，也需要占用内存，导致链表中的单个元素比数组中的一个元素的内存大。

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增删改查的效率差异

上面的数据结构差异，不可避免的导致了读写性能的差异。

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