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1.1 hashMap
1.2 哈希冲突的解决方法
1.3 讲解一下CAS的aba问题
1.4 concurrentHashMap的并发方案为什么要使用cas
ConcurrentHashMap 是 Java 并发包 java.util.concurrent 中的一个重要组件#xff0c;用于提供高并发、高性能、线程安全的哈希映射。为了达到这样…1 java
1.1 hashMap
1.2 哈希冲突的解决方法
1.3 讲解一下CAS的aba问题
1.4 concurrentHashMap的并发方案为什么要使用cas
ConcurrentHashMap 是 Java 并发包 java.util.concurrent 中的一个重要组件用于提供高并发、高性能、线程安全的哈希映射。为了达到这样的性能ConcurrentHashMap 在其内部实现中使用了多种并发策略其中 CAS (Compare-And-Swap) 是其关键技术之一。以下是使用 CAS 的原因 无锁操作CAS 是一种无锁操作它允许多个线程在没有互斥量或锁的情况下对数据进行并发更新。这提高了整体性能因为线程不需要等待锁也不会因为锁竞争而上下文切换。 精细化锁定尽管 ConcurrentHashMap 使用了分段锁技术在 Java 8 之前和 Node 级别的锁定在 Java 8 及以后来降低锁的竞争但某些操作如计数器增加或某些节点状态的更新可以通过 CAS 完成以避免使用传统锁。 性能优势相对于重量级锁CAS 在高并发情况下通常提供更好的性能尤其是当锁竞争较低时。CAS 的开销相对较小这使得在高并发场景下ConcurrentHashMap 的吞吐量和响应时间都有所提高。 线程安全的延迟初始化ConcurrentHashMap 中的某些结构如 table 数组可以使用 CAS 进行线程安全的延迟初始化这确保了只有一个线程可以成功地初始化数组而其他线程则会看到已经初始化的版本。 实现无锁读ConcurrentHashMap 允许完全无锁的读取操作。为了实现这一点并保持数据的一致性CAS 操作在更新数据时发挥了关键作用。
需要注意的是尽管 CAS 提供了许多优势但它并不是万能的。CAS 操作可能会因为其他线程的干扰而失败导致自旋。但在实际应用中由于 ConcurrentHashMap 的数据结构和策略选择CAS 失败的次数通常很少所以它仍然是一个非常高效的机制。
总的来说CAS 是 ConcurrentHashMap 达到高并发性能的关键技术之一。
1.5 java里面有没有cas这个相关的类
是的Java中有与CASCompare-and-Swap操作相关的类它位于java.util.concurrent.atomic包中。这个包提供了一些原子类它们使用无锁的机制通常是基于CAS操作来支持线程安全的加法、递增、递减等操作。
以下是一些常用的原子类 AtomicInteger: 一个整数值可以被多个线程原子地更新。 主要方法get(), set(int newValue), getAndIncrement(), getAndDecrement(), compareAndSet(int expect, int update)等。 AtomicLong: 类似于AtomicInteger但用于长整数。 AtomicBoolean: 一个布尔值可以被多个线程原子地更新。 AtomicReferenceV: 一个对象引用支持原子性更新。
例如使用AtomicInteger的CAS操作
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class CASDemo {public static void main(String[] args) {AtomicInteger atomicInt new AtomicInteger(0);// CAS操作boolean updated atomicInt.compareAndSet(0, 1); // 如果当前值为0那么更新为1System.out.println(updated); // 输出: trueSystem.out.println(atomicInt.get()); // 输出: 1updated atomicInt.compareAndSet(0, 2); // 由于当前值为1这个CAS操作将失败System.out.println(updated); // 输出: falseSystem.out.println(atomicInt.get()); // 输出: 1}
}这些原子类可以在高并发环境中提供性能优势因为它们通常不需要使用重的锁。然而它们的使用必须小心以确保算法的整体正确性。
1.6 java里的cas如何解决aba问题
是的您触及了一个非常关键的点。compareAndSet操作确实是受到所谓的ABA问题的影响。ABA问题是指在一个线程读取某个值A、在另一个线程修改了这个值并将其设置为B然后又设置回A后第一个线程再执行compareAndSet操作时仍然会认为值没有变化。
但在上面的示例中我们没有实际遇到ABA问题因为这是一个简单的例子仅展示了compareAndSet的基本使用。但在真实的多线程环境中确实需要考虑ABA问题。
为了解决ABA问题Java提供了AtomicStampedReferenceV类它使用一个stamp类似于版本号来跟踪变量的更改。每次变量被修改时stamp都会递增。这样即使值回到了之前的状态stamp也会是不同的因此线程可以知道在它读取值之后发生了多少次修改。
例如
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;public class CASDemo {public static void main(String[] args) {AtomicStampedReferenceInteger atomicRef new AtomicStampedReference(0, 0);int stamp atomicRef.getStamp();boolean updated atomicRef.compareAndSet(0, 1, stamp, stamp 1);System.out.println(updated); // 输出: trueSystem.out.println(atomicRef.getReference()); // 输出: 1// 模拟ABA问题stamp atomicRef.getStamp();atomicRef.compareAndSet(1, 2, stamp, stamp 1);stamp atomicRef.getStamp();atomicRef.compareAndSet(2, 0, stamp, stamp 1);stamp atomicRef.getStamp();updated atomicRef.compareAndSet(0, 3, stamp - 2, stamp 1); // 尝试使用旧的stampSystem.out.println(updated); // 输出: falseSystem.out.println(atomicRef.getReference()); // 输出: 0}
}在上面的例子中即使值回到了0由于stamp的改变我们仍然可以知道在这之前发生了其他的操作因此可以避免ABA问题。 2 mysql
2.1 innodb和myIsam的区别 3 redis
3.1 你用过redis的什么数据结构
实现限流器时可以选择不同的数据结构和策略具体选择哪种取决于所需的限流策略和具体场景。以下是一些常见的限流策略和对应的推荐数据结构 固定窗口限流 数据结构: 计数器 (通常使用 String 或 Hash in Redis)实现: 每当有一个请求进来都会将对应的计数器加一并设置一个固定的过期时间。如果计数器超过了限制值则拒绝请求。适合简单场景但可能在窗口边界时出现请求高峰。 滑动窗口限流 数据结构: 列表 (List in Redis) 或时间序列实现: 记录每次请求的时间戳。当请求进来时移除早于当前时间窗口的时间戳并检查列表/时间序列中的条目数量。如果超过了限制则拒绝请求。这种方法相对平滑不会在窗口边界时突然放行或拒绝大量请求。 漏桶限流 数据结构: 队列实现: 将请求视为进入一个有固定容量的“桶”。如果桶满了则拒绝新的请求。请求以固定的速率从桶中“漏出”。这种方法可以很好地应对突发流量。 令牌桶限流 数据结构: 计数器实现: 有一个令牌生成器以固定速率生成令牌并放入令牌桶。当请求进来时尝试从桶中取出一个令牌。如果桶中没有令牌则拒绝请求。这种方法允许一定程度的突发流量因为令牌可以累积到一定数量。
如果使用 Redis 来实现限流器INCR、EXPIRE、LIST 和 ZSET 等操作都很有用。例如使用 INCR 和 EXPIRE 可以轻松实现固定窗口限流使用 LPUSH、LTRIM 和 EXPIRE 可以实现滑动窗口限流。
在选择数据结构和策略时需要考虑应用的具体需求例如限流的精度、是否允许突发流量、限流器的性能要求等因素。
3.2 redis的hash和string的区别是什么呢不都是key-value嘛hash结构什么时候会用到呢
确实Redis 的 String 和 Hash 都是基于 key-value 的数据结构但它们的用途和特点有所不同。 String 类型: 是最简单的类型每个 key 只对应一个 value。value 可以是字符串、整数或浮点数。可以进行数学操作例如增加、减少值。适用于存储简单的 key-value 数据例如计数器、配置项、会话信息等。 Hash 类型: 每个 key 对应一个内部的 key-value 映射。这意味着 Hash 在 Redis 中实际上是一个嵌套的 key-value 结构即 “field1” - “value1”, “field2” - “value2”。适用于存储对象或者多个相关的数据点。例如一个用户对象可能有多个属性如 “name”、“age”、“email”这些都可以作为一个 Hash 的字段存储。对于部分更新或读取场景Hash 更为高效。例如你可以仅更新用户的 “email” 字段而不需要获取和重新设置整个对象。Hash 结构在存储小数据对象时更为存储高效。
Hash 的应用场景:
存储对象: 例如用户的属性、商品信息、文章的元数据等。部分更新: 当需要经常更新某个对象的部分字段时Hash 是一个很好的选择。存储关联数据: 如果你有一系列相关的数据点可以将它们存储为 Hash这样你可以一次性取回所有相关数据。存储小数据量的字段: Hash 在存储少量字段时相对于其他数据结构如 JSON 字符串存储在 String 类型中更为存储高效。
总之虽然 String 和 Hash 都是 key-value 结构但 Hash 提供了一种更复杂的、嵌套的 key-value 结构非常适合存储和管理对象或多个相关的数据点。
4 秒杀
4.1 etcd解决超卖问题能说一下吗
4.2 如果db那边处理扣减失败怎么办呢重要
答秒杀场景中高并发和数据一致性是两个关键的挑战。当在扣减真实库存时数据库操作失败可以采取以下策略和措施来处理 重试机制: 如果数据库操作失败是由于临时的网络波动或其他瞬时原因可以考虑重试机制。但需要注意过于频繁的重试可能会加剧系统的压力。因此重试策略需要有最大重试次数和适当的延迟策略。 回滚库存: 如果库存扣减失败那么之前对预扣减的库存例如在缓存中的预扣减应当进行回滚使其重新可用。这需要确保整个操作是原子性的要么都成功要么都失败。 异步补偿机制: 使用消息队列或事件驱动的方法将失败的扣减操作放入队列后续通过异步补偿任务来重试。这样即使实时操作失败后续也有机会保持数据的一致性。 告警机制: 当库存扣减失败时应立即触发告警通知相关人员介入处理。监控系统和日志分析是在这种场景中的关键工具。 限流和降级: 如果数据库压力过大导致操作失败可以考虑启动限流策略限制进一步的请求流量。同时启用服务降级例如临时关闭秒杀活动或者将用户引导到一个简化的流程。 数据库优化: 使用更高效的数据库操作如批量更新减少单点操作的数量。考虑数据库的分区、分片等策略以便更好地扩展并处理大量请求。 使用分布式锁: 在扣减库存的操作中使用分布式锁确保在给定时刻只有一个操作在进行。这可以避免并发操作导致的数据不一致但可能会降低系统的并发处理能力。 备份方案: 如果主要的数据库操作持续失败可以考虑启用备份方案例如将请求转发到备用的数据库或服务。
秒杀场景下应确保系统的韧性和可恢复性以应对各种意外和故障。预期的失败和应对策略应在系统设计阶段就进行详细考虑。
4.3 我觉得可以将重试和回滚库存这两个策略结合起来
当然可以。将重试机制与库存回滚策略结合在秒杀场景中是一个很实用的做法。以下是一个结合两者的策略示例 预扣减库存: 当用户尝试购买时首先在缓存或其他高速存储中预扣减库存。预扣减成功后进行后续的数据库扣减操作。 数据库扣减与重试: 尝试在数据库中扣减真实的库存。如果操作失败可能是因为瞬时的网络问题、数据库繁忙等原因则进入重试逻辑。在重试逻辑中设置最大的重试次数例如3次每次重试之间设置适当的延迟如500ms。如果在最大重试次数内仍然失败则进入库存回滚策略。 库存回滚: 对于刚刚预扣减的库存在缓存或其他高速存储中进行库存的回滚操作将其恢复到之前的数量。在这一步也需要确保操作的原子性确保数据的一致性。 用户反馈: 如果经过重试仍然失败并执行了库存回滚需要及时通知用户操作失败并给出相应的错误信息和建议。
结合重试机制与库存回滚策略不仅可以提高成功处理的概率还可以在真正的失败时确保系统的数据一致性。但需要注意这种策略在高并发的场景下需要确保高效的执行避免不必要的延迟和系统压力。 5 mini-spring
5.1 讲一讲你怎么实现aop的
5.2 一级缓存怎么实现你的aop
5.3 为什么spring创建bean时需要三级缓存而不是二级不是一级
确实三级缓存设计的目的在于解决特定的问题而这些问题在只有一级或二级缓存的情况下可能无法得到满足。让我们更深入地探讨为什么三级缓存和二级缓存不能融合以及为什么两者都是必要的。
为什么需要三级缓存 singletonFactories三级缓存 的存在是为了防止属性注入过程中的循环依赖。这是一个工厂方法可以返回原始对象的早期引用而这个对象可能还没有完全初始化。这种方法允许Spring在A依赖B而B又依赖A的情况下获取到A的早期引用以完成B的初始化。 earlySingletonObjects二级缓存 存放已经实例化但还没有完成完整初始化的bean。这是一个中间步骤确保其他bean可以引用它即使它还没有被完全初始化。但这只是一个引用不能用于创建新的bean实例。 使用三级缓存的一个重要原因是Spring的AOP和其他后处理机制。这些机制可能会在bean完全初始化之前对其进行修改或包裹。所以为了保证能够获取到正确的对象版本而不仅仅是原始的、未经处理的bean实例Spring引入了ObjectFactory来实现延迟解析只有当真正需要时才会触发真正的bean创建。
为什么不能融合
两者的主要区别在于其目的和内容
三级缓存singletonFactories中存储的是创建bean实例的工厂对象它可以产生bean实例尤其是代理实例因为bean有多个扩展点后面的扩展点可能会包装前面的旧代理生成新的代理这就需要三级缓存中存的工厂对象生成新代理对象。二级缓存earlySingletonObjects中存储的是已经部分初始化的bean实例本身。
当我们尝试解决循环依赖问题时我们首先从三级缓存中获取bean工厂用它来创建一个早期版本的bean并存储在二级缓存中。这样当其他bean试图在其初始化过程中引用这个早期bean时它可以从二级缓存中直接获取而不需要再次创建。
如果我们尝试融合这两个缓存就会失去分离如何创建bean三级缓存和早期的bean引用二级缓存的能力这是解决循环依赖的关键。
综上所述为了有效地处理循环依赖并确保bean的创建和引用都是高效和正确的Spring选择了使用三级缓存而不是仅仅融合为一个或两个缓存。
5.4 循环依赖的解决过程
你的描述确实准确地描述了循环依赖的解决过程而且是在只涉及一级和二级缓存的情况下。但三级缓存的作用在特定情况下是必要的特别是在涉及bean工厂对象即ObjectFactory时。
为了更加准确地理解三级缓存的角色我们要考虑到bean的生命周期和AOP代理的创建。考虑以下情景
A开始被初始化但在完成前它被放入三级缓存即singletonFactories作为一个ObjectFactory。在A的初始化过程中B开始被初始化。B需要A。但A还没有完全初始化。此时B可以从singletonFactories三级缓存中获取到A的ObjectFactory并通过这个工厂对象获得A的早期引用。这个早期引用随后被放入二级缓存earlySingletonObjects。B完成其初始化并被放入一级缓存。A接着完成其初始化并被放入一级缓存。
这种情况经常发生在涉及Spring AOP时。例如当A是一个需要被代理的bean可能因为事务、安全等原因其实际的bean实例会被一个代理包裹。在这种情况下singletonFactories缓存中存放的ObjectFactory能够生产出正确的代理对象而不仅仅是原始的bean实例。
所以虽然在简单的循环依赖情况下你可能只看到了一级和二级缓存的作用但在涉及复杂的bean生命周期和AOP代理的场景下三级缓存是必要的。
5.5 如果A不是一个代理对象在早期直接放入二级缓存就可以了对吧
是的你是对的。如果A不是一个代理对象或不需要经过其他复杂的生命周期处理它的早期引用可以直接放入二级缓存earlySingletonObjects。但如果A需要被代理或有其他后处理操作那么使用ObjectFactory放在三级缓存singletonFactories中是有用的因为这个工厂能够在被触发时生产出正确的对象例如代理对象。
6 rpc
6.1 讲讲rpc框架的调用流程 7 算法题
7.1 写一个滑动窗口的限流器每秒限流100次返回true或者false就行带测试用例
答我每一秒产生一个限流器限流的大小是100这样会产生最多1s的误差同时使用ConcurrentHashMap保证并发安全
class LimitFlowObject{Integer flowNum;Timestamp timestamp;public final static Integer THRESHOLD_FLOW100;// 存放限流窗口static ConcurrentHashMapString, LimitFlowObject mpnew ConcurrentHashMap();static boolean limitFlow(String user,String interfaceName){String keyuser:interfaceName;long curTimeStamp System.currentTimeMillis();if(mp.containsKey(key)mp.get(key).timestamp.getTime()curTimeStamp){LimitFlowObject limitFlowObjectmp.get(key);limitFlowObject.flowNum1;mp.put(key, limitFlowObject);}else{LimitFlowObject limitFlowObjectnew LimitFlowObject();limitFlowObject.flowNum1;limitFlowObject.timestampnew Timestamp(curTimeStamp1000);mp.put(key, limitFlowObject);}if(mp.get(key).flowNumTHRESHOLD_FLOW){return false;}return true;}public static void main(String[] args) {Thread t1new Thread(new Runnable() {Overridepublic void run() {for (int i 0; i 50; i) {boolean flimitFlow(a,b);if(!f)System.out.println(ith call:i, res:f);}try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}for (int i 50; i 153; i) {boolean flimitFlow(a,b);if(!f)System.out.println(ith call:i, res:f);}}});t1.start();}
} 7.2 gpt4的改进
首先我看到了您试图实现一个基于滑动窗口的限流器。但这个实现有一些问题这里列举一些问题和提议 线程安全性: ConcurrentHashMap 本身是线程安全的但当您执行 mp.containsKey(key) 后 mp.get(key) 的操作时之间存在的时间间隔可能导致数据不一致。可能的解决方案是使用 compute() 或 computeIfAbsent() 方法。 滑动窗口的设计: 目前的实现并不是真正的滑动窗口因为它只考虑了1秒内的请求数量。真正的滑动窗口会在窗口范围内滑动可能需要更复杂的数据结构来实现。 时间戳的处理: 使用 Timestamp 是可以的但直接使用 System.currentTimeMillis() 作为long类型可能会更直观一些。 流控计数: 当窗口过期后你应该重置计数。
考虑上述问题和建议我为您提供了一个简化的实现基于滑动窗口的精确实现通常更为复杂
import java.sql.Timestamp;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;class LimitFlowObject {Integer flowNum;long timestamp;public final static Integer THRESHOLD_FLOW 100;static ConcurrentHashMapString, LimitFlowObject mp new ConcurrentHashMap();static boolean limitFlow(String user, String interfaceName) {String key user : interfaceName;long curTimeStamp System.currentTimeMillis();return mp.compute(key, (k, limitFlowObject) - {if (limitFlowObject null || limitFlowObject.timestamp curTimeStamp) {limitFlowObject new LimitFlowObject();limitFlowObject.flowNum 1;limitFlowObject.timestamp curTimeStamp 1000;} else {limitFlowObject.flowNum;}return limitFlowObject;}).flowNum THRESHOLD_FLOW;}public static void main(String[] args) {Thread t1 new Thread(() - {for (int i 0; i 50; i) {boolean f limitFlow(a, b);if (!f)System.out.println(ith call: i , res: f);}try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}for (int i 50; i 153; i) {boolean f limitFlow(a, b);if (!f)System.out.println(ith call: i , res: f);}});t1.start();}
}这个实现简化了一些逻辑并确保了操作的原子性。但需要注意这并不是滑动窗口的完整或最优实现仅仅是一个起点。
