一、JAVA

基础

基本数据类型

•布尔型:boolean •整数型:byte、short、int、long •浮点型:float、double •字符型:char

数据结构

数组（Arrays） 数组（Arrays）是一种基本的数据结构，可以存储固定大小的相同类型的元素。 特点： 固定大小，存储相同类型的元素。 优点： 随机访问元素效率高。 缺点： 大小固定，插入和删除元素相对较慢。

列表（Lists） Java 提供了多种列表实现，如 ArrayList 和 LinkedList。

ArrayList: 特点： 动态数组，可变大小。 优点： 高效的随机访问和快速尾部插入。 缺点： 中间插入和删除相对较慢。

LinkedList: 特点： 双向链表，元素之间通过指针连接。 优点： 插入和删除元素高效，迭代器性能好。 缺点： 随机访问相对较慢。

集合（Sets） 集合（Sets）用于存储不重复的元素，常见的实现有 HashSet 和 TreeSet。

HashSet: 特点： 无序集合，基于HashMap实现。 优点： 高效的查找和插入操作。 缺点： 不保证顺序。

TreeSet: 特点：TreeSet 是有序集合，底层基于红黑树实现，不允许重复元素。 优点： 提供自动排序功能，适用于需要按顺序存储元素的场景。 缺点： 性能相对较差，不允许插入 null 元素。

映射（Maps） 映射（Maps）用于存储键值对，常见的实现有 HashMap 和 TreeMap。

HashMap: 特点： 基于哈希表实现的键值对存储结构。 优点： 高效的查找、插入和删除操作。 缺点： 无序，不保证顺序。

TreeMap: 特点： 基于红黑树实现的有序键值对存储结构。 优点： 有序，支持按照键的顺序遍历。 缺点： 插入和删除相对较慢。

栈（Stack） 栈（Stack）是一种线性数据结构，它按照后进先出（Last In, First Out，LIFO）的原则管理元素。在栈中，新元素被添加到栈的顶部，而只能从栈的顶部移除元素。这就意味着最后添加的元素是第一个被移除的。

Stack 类: 特点： 代表一个栈，通常按照后进先出（LIFO）的顺序操作元素。

队列（Queue） 队列（Queue）遵循先进先出（FIFO）原则，常见的实现有 LinkedList 和 PriorityQueue。 Queue 接口: 特点： 代表一个队列，通常按照先进先出（FIFO）的顺序操作元素。 实现类： LinkedList, PriorityQueue, ArrayDeque。

堆（Heap） 堆（Heap）优先队列的基础，可以实现最大堆和最小堆。

树（Trees） Java 提供了 TreeNode 类型，可以用于构建二叉树等数据结构。

字符串

String直接创建的字符串存储在公共池中，而 new 创建的字符串对象在堆上。

StringBuffer 和 StringBuilder（线程不安全）。

重写(Override)/重载(Overload)

重写（Override）是指子类定义了一个与其父类中具有相同名称、参数列表和返回类型的方法，并且子类方法的实现覆盖了父类方法的实现。 即外壳不变，核心重写！

重载(overloading) 是在一个类里面，方法名字相同，而参数不同。返回类型可以相同也可以不同。 每个重载的方法（或者构造函数）都必须有一个独一无二的参数类型列表。

集合

JAVA集合图解

常用集合说明

ArrayList/LinkedList

ArrayList底层是数组，增删慢，查找快，需要连续内存。 LinkedList底层是双向链表，增删快，查找慢。

HashMap/HashTable

HashMap 和 HashTable 都是 Map 接口的实现类 。HashMap 采用数组、链表和红黑树的数据结构，非线程安全且无序，查找效率高，初始化默认容量为 2^4，每次扩容为原来的 2 倍；而 HashTable 采用数组和链表的数据结构，线程安全，键值均不允许为 null，默认初始大小为 11，每次扩充为原来的 2n+1。

多线程

线程状态如图

在java中一共有四种常见的创建方式，分别是：继承Thread类、实现runnable接口、实现Callable接口、线程池创建线程。

创建线程的runable和callble区别 Runnable 接口run方法没有返回值；Callable接口call方法有返回值，是个泛型，和Future、FutureTask配合可以用来获取异步执行的结果

Callalbe接口支持返回执行结果，需要调用FutureTask.get()得到，此方法会阻塞主进程的继续往下执行，如果不调用不会阻塞。 Callable接口的call()方法允许抛出异常；

而Runnable接口的run()方法的异常只能在内部消化，不能继续上抛（向上抛异常就是throws exception，内部消化指的是可以用try catch）

notify()和notifyAll()方法 notifyAll：唤醒所有wait的线程 notify：只随机唤醒一个 wait 线程

wait和sleep方法 wait()方法释放锁，等通知执行；sleep()方法 ,不释放锁等执行

**synchronized ** 采用互斥的方式，让同一时刻至多只有一个线程能持有【对象锁】

常用框架

springboot/hibernate/mybatis/mybatisplus 微服务组件:

  1. Spring Cloud Netflix：基于Netflix OSS（如Eureka, Zuul, Ribbon）的服务发现和路由。
  2. Spring Cloud Gateway：用于API网关的路由和过滤。
  3. Spring Cloud Config：用于管理分布式系统的配置。
  4. Spring Cloud Sleuth：用于日志收集和分布式追踪。
  5. Spring Cloud OpenFeign：声明式的Web服务客户端，使得调用远程服务更加简单。
  6. Prometheus和Grafana：用于监控微服务的性能和健康状态。
  7. ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）：用于日志的收集、分析和可视化

数据库

mysql/oracle/PGsql/ES/崖山DB... sql执行步骤

  1. 连接器：建立连接并验证权限
  2. 分析器：进行词法分析和语法分析，构建语法树
  3. 预处理器：检查表/列存在性、验证权限、展开视图
  4. 优化器：进行逻辑优化和物理优化，生成最优执行计划
  5. 执行器：根据执行计划调用存储引擎接口执行查询

优化心得

  1. 索引优化 针对性创建索引，定时审视索引情况，避免索引失效。

  2. 查询语句优化

  • 只选择必要列：避免使用SELECT *
  • 使用limit限制返回行数
  • 优化连接与子查询:使用JOIN替代子查询;使用EXISTS替代IN
  • 在WHERE子句中避免导致索引失效的操作，如对字段进行NULL值判断、表达式计算或使用负向查询条件（!=、NOT IN等）避免全表扫描。
  • GROUP BY前用WHERE过滤：减少分组处理的数据量
  • 尽量避免GROUP BY
  • 使用批量操作，减少事务开销。
  • 正确应用索引左前原则
  1. 执行计划优化 使用EXPLAIN，分析执行计划 oracle可以在执行sql的时候可以干预执行计划

中间件

kafka、activeMQ、MQS

job/第三方

xx-job/LTS/SchedulerX... 流计算...

缓存

redis/MongoDB

负载

nginx

  • 轮旋
  • 最小连接
  • IP HASH
  • 随机
  • 权重

其他

jenkins、Git、maven、docker、k8s...

监控工具:skywalking

开发流程工具:TFS/禅道/云龙...