笔记

Bean的生命周期

一个Bean的生命周期分为四个阶段：实例化(Instantiation)、 属性设置(populate)、初始化(Initialization)、销毁(Destruction)

实例化（反射），设置bean属性、检查awre接口，beanpostprocesser前置处理、初始化、后置处理、使用、销毁

Bean的六种作用域

• singleton: 在IoC容器中只有一份实例,获取Bean(指使用ApplicationContext.getBean()等方法获取)和装配Bean(即使用@Autowired注入),获取到的都是同一个对象.

• prototype: 每次对该作用域下的Bean的请求都会创建新的实例,获取Bean(指使用ApplicationContext.getBean()等方法获取)和装配Bean(即使用@Autowired注入),获取到的都是新的对象.

• request(请求作用域): 一次http请求中会生成一个新的Bean实例类似于prototype

• session(会话作用域): 在http session中定义一个Bean实例

• application(全局作用域): 在⼀个http servlet Context中，定义⼀个Bean实例

• websocket(HTTP WebSocket作用域): 在一个HTTP WebSocket生命周期中,定义一个Bean实例

什么是AOP：

​ AOP，一般称为面向切面编程，作为面向对象的一种补充，用于将那些与业务无关，但却对多个对象产生影响的公共行为和逻辑，抽取并封装为一个可重用的模块，这个模块被命名为“切面”（Aspect），切面将那些与业务无关，却被业务模块共同调用的逻辑提取、并封装起来，减少了系统中的重复代码，降低了模块间的耦合度，同时提高了系统的可维护性。可用于权限认证、日志、事务处理等。

AOP代理：

代理指为一个目标对象提供一个代理对象，并由代理对象控制对目标对象的引用，使用代理对象，是为了在不修改目标对象的基础上，增强目标对象的业务逻辑。

​ AOP代理主要分为静态代理和动态代理。

静态代理会为每一个业务Bean增强都提供一个代理类，由代理类来创建代理对象， 而动态代理并不存在代理类，代理对象是通过动态字节码技术，在程序运行时直接动态生成代理对象( 反射）。

​ 静态代理的代表为AspectJ；动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理。

 **jdk代理** ：JDK动态代理要求该业务Bean必须要有实现的接口，通过和该业务Bean--即目标对象，实现相同的接口保证功能一致。

​ cglib代理 ： CGLib动态代理是通过继承该业务Bean–即目标对象，来保证功能一致，即，生成目标对象的子类, 这个子类对象就是代理对象。

• @Before 前置通知：目标方法之前执行
• @After 后置通知：目标方法之后执行（始终执行）
• @AfterReturning 返回通知：执行方法结束前执行（异常不执行）
• @AfterThrowing 异常通知：出现异常的时候执行
• @Around 环绕通知：环绕目标方法执行

Spring5: (Spring4 @Around在@After之前)

Spring 是怎么解决循环依赖的？

Spring 内部通过 3 级缓存来解决循环依赖。

第一级缓存：singletonObjects ，存放已经经历完整生命周期的 Bean 对象

第二级缓存：earlySingletonObjects ，存放早期暴露出来的 Bean 对象，Bean 的生命周期未结束（属性还未填充完成），就是 bean 已经创建了，但是属性还没有初始化。类似于房子买好了，但是家具还没有搬进来。

第三级缓存：singletonFactories 存放可以生成 Bean 的工厂。

只有单例的 bean 会通过三级缓存提前暴露来解决循环依赖问题，而非单例的 bean ，每次从容器中获取的都是一个新的对象，都会重新创建，所以非单例的 bean 是没有缓存的，不会将其放到三级缓存中。

A/B 两个对象在三级缓存中的迁移说明：

1、A 创建过程需要 B ，于是 A 将自己放到三级缓存中，去实例化 B

2、B 实例化的时候发现需要A，于是 B 先查一级缓存，没有，再查二级缓存，还是没有，再查三级缓存，找到了A，然后把三级缓存里面的A放到二级缓存里面，并删除三级缓存里面的A

3、B顺利初始化完毕，将自己放到一级缓存里面（此时 B 中的 A 依然是创建中状态），然后回来接着创建A，此时B已经创建结束，直接冲一级缓存中拿到B，然后完成创建，并将 A 自己放到一级缓存里面。

实际开发中创建索引时有哪些优化

1、索引覆盖：索引覆盖指索引中包含了要查询的全部字段，在查询时，从索引中即能得到查询结果，无需读取记录数据。当使用的是聚簇索引时，无需读取记录数据那么就避免了回表操作。

​ 避免回表：回表指使用非聚簇索引时，一次select需要执行两次查询：先从非聚簇索引树中查到目标记录的主键，在根据主键值在聚簇索引树中查到真正的记录数据。

尽量使用主键查询查找数据，因为主键默认建立索引，通过主键查询信息时不仅会用到索引，而且不会回表。

2、在模糊查询中（like），A% 前缀查询可以使用索引，%A中缀和%A%后缀查询都不能使用索引。

Redis 数据类型

五种redis的类型与java的数据类型的类比

• string –> String
• hash –> Hashmap
• list –> LinkList
• set –> HashSet
• zset –> TreeSet

String类型应用场景

1、大型应用中会进行分表操作，为保证主键唯一并且递增。

​ 可以使用到Redis的String数据类型，对key自增，作为数据的主键。

2、对于热门商品，过了指定时间后不在热门的情况。

​ 对Redis的key设置过期时间。

3、博客主页高频信息显示控制，博主的粉丝数、关注数、获得的赞等热点数据，存入Redis。

hash类型应用场景

1、电商网站购物车的设计与实现。

2、Hash实现抢购，限购发放优惠券，激活码等。

• 以商家id作为key
• 将参与抢购的商品id作为field
• 将参与抢购的商品数量作为对应的value
• 抢购时使用降至的方式控制产品数量

list类型应用场景

1、博客主页高频信息显示控制，博主的粉丝用户、关注用户等按照用户的关注顺序进行展示。

​ list的数据具有顺序的特征，以博主id为key存入粉丝的id。

2、微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息。

set类型应用场景

1、共同好友

• 求两个集合的交、并、差集

  sinter key1 [key2] //交集
  sunion key1 [key2] //并集
  sdiff key1 [key2] //差集(key1有但是key2没有的)

• 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中

  sinterstore destination key1 [key2]
  sunionstore destination key1 [key2]
  sdiffstore destination key1 [key2]

2、黑白名单

• 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则
• 周期性更行满足规则的用户黑名单，加入set集合
• 用户行为信息达到后与黑名单进行比比对，确认行为去向
• 黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源
• 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源
• 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源

zst类型应用场景

1、建立排序依据

• 获取数据对应的索引（排名）

zrank key member //正数第几位
zrevrank key member //倒数第几位

Redis服崩了，内存中的数据该如何恢复

Redis中的数据存在内存中，如果突然宕机，那么内存中的数据将全部丢失。最好的方式是对数据进行持久化，并能当宕机的时候能快速恢复。在Redis中有如下两种持久化方式，rdb快照和aof日志

RDB

rdb就是对当前数据库的状态做一个快照，将某个阶段的数据通过二进制文件保存下来。你可以类比照相。内存中的数据越多，生成快照的时候就越长，同时将快照写入磁盘耗费的时间也越长。

save：在主线程中执行，会导致阻塞

bgsave：主线程fork出一个子进程负责创建rdb文件，不会阻塞主线程

COW机制(Copy-On-Write)

数据段由很多操作系统的页面组成，当父进程对其中一个页面的数据进行修改时，会将被共享的页面复制一份分离出来，然后对这个复制的页面进行修改。这时子进程相应的页面是没有变化的，还是进程产生时的数据。子进程中的数据一直没有变化.

AOF

当我们每次执行一条命令的时候，把对应的操作记到aof日志中，当redis宕机的时候我们只要重放日志就能恢复数据。

先执行命令，再写日志。

提供了三种写aof日志的方式：

always：同步写回，写命令执行完就同步到磁盘

everysec：每秒写回，每个写命令执行完，只是先把日志写到aof文件的内存缓冲区，每隔1秒将缓冲区的内容写入磁盘

no：操作系统控制写回，每个写命令执行完，只是先把日志写到aof文件的内存缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回到磁盘

AOF日志重写

读取读取内存中的最新值，然后保存对应的命令。

rpush list 1

rpush list 2

rpush list 3

rpush list 1 2 3

数据库和redis缓存不一致怎么解决

1.给缓存数据设置过期时间

2.缓存延时双删

1. 先淘汰缓存
2. 再写数据库
3. 休眠1秒，再淘汰缓存（这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。）

3.删除缓存重试机制

若休眠后删除缓存失败了，则多删除几次,保证删除缓存成功，所以可以引入删除缓存重试机制。

（1）更新数据库数据；
（2）缓存因为种种问题删除失败
（3）将需要删除的key发送至消息队列
（4）自己消费消息，获得需要删除的key
（5）继续重试删除操作，直到成功

4.读取biglog异步删除缓存

流程如下图所示：

（1）更新数据库数据
（2）数据库会将操作信息写入binlog日志当中
（3）订阅程序提取出所需要的数据以及key
（4）另起一段非业务代码，获得该信息
（5）尝试删除缓存操作，发现删除失败
（6）将这些信息发送至消息队列
（7）重新从消息队列中获得该数据，重试操作。