本文倒序。
作者：金山软件西山居技术经理 刘超
09-结束语丨栉风沐雨，砥砺前行！
结束nothing
08-模块七 实战演练场(4讲)
43丨记一次双十一抢购性能瓶颈调优20200803
1.限流实现优化
nginx 包含了两个限流模块：ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module 前者限制单个ip单位时间内的请求数量，后者是用来限制单位时间内所有皮的请求数量。
配置：
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
server {
location / {
limit_conn addr 1
}
}
http {
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
server{
location / {
limit_req zone=one burst=5 nodelay;
}
}
在网关层，可以tongueolua编写OpenResty来实现一套限流功能，也可以通过现成的Kong安装插件来实现。
还可以基于服务才能实现接口的限流，通过Zuul RateLimit 活Guava RateLimiter实现。
42丨如何使用缓存优化系统性能？20200803 无重点
1.前端缓存
本地缓存
If-Modified-Since 字段与返回头部中的 Last- Modified 字段实现，也可以基于请求头部中的 If-None-Match 字段与返回头部中的 ETag 字段来实现。前者基于时间，后者基于唯一标示。
网关缓存
CDN
2.服务器缓存技术
Guava cache
Redis
41丨电商系统的分布式事务调优20200803 重要
1.分布式事务实现方式有多种，例如
XA协议实现的二阶段提交 2pc
DTP 模型，该模型规范了分布式事务的模型设计。DTP 规范中主要包含了 AP、RM、TM 三个部分，其中 AP 是应用程序，是事务发起和结 束的地方;RM 是资源管理器，主要负责管理每个数据库的连接数据源;TM 是事务管理器，负责事务的全局管理，包括事务的生命周期管理和资源的分配协调等。
三阶段提交3pc
3pc把2pc的准备阶段分为了准备阶段和预处理阶段。
第一阶段只是询问各个资源节点是否可以执行事务。
第二阶段 所有的几点反馈可以执行事务，才开始执行事务。
第三阶段 执行提交或回滚操作。RM、TM都引入了超时机制。
缺点：无法解决在最后提交全局事务时，由于网络故障无法通知到一些节点的问题，特别是回滚通知，会导致事务等待超时从而默认提交。
XA规范实现的事务提交，由于阻塞等性能问题，低性能、低吞吐。
TCC补偿性事务：最常用的分布式事务解决方案
分别在不同服务上连接数据源，提交数据库操作。
采用最终一致性的方式实现了一种柔性分布式事务，基于服务层实现的一种二阶事务提交。
三个阶段：
Try
Confirm
Cancel
缺点：对业务侵入性非常大，实现和维护成本高。
需要在设计的时候考虑预留资源；
需要编写大量业务性代码
考虑每个方法的幂等性
2.业务无侵入方案-Seata(Fescar)
40丨如何设计更优的分布式锁？20200728
1.数据库分布式锁
2.zookeeper分布式锁
3.Redis实现分布式锁
4.Redlock算法 redisson
07-模块六 数据库性能调优(6讲)
39丨答疑课堂：MySQL中InnoDB的知识点串讲 略，可以单独加强InnoDB 内容20200702
1.缓存池：不仅缓存了索引页和数据页，还包括了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息。
2.后台线程
Master Thread 主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，初次之外还包括插入缓存，undo页的回收等。
IO Thread 是负责读写 IO 的线程，而 Purge Thread 主要用于回 收事务已经提交了的 undo log
3.存储文件
4.InnoDB 逻辑存储结构
InnoDB 逻辑存储结构分为表空间(Tablespace)、段 (Segment)、区 (Extent)、页 Page) 以及行 (row)。
表空间:
5.InnoDB 事务之 redo log 工作原理
6.LRU淘汰策略
InnoDB 则是将数据放在一个 midpoint 位置，通常这个 midpoint 为列 表长度的 5/8。避免一些不常查询的操作突然将热点数据淘汰出去。
38丨数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里 略 20200702
1.SWAP 页交换:SWAP 分区在系统的物理内存不够用的时候，就会把物理内 存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。被释放的空间可能 来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间的数据被临时保 存到 SWAP 分区中，等到那些程序要运行时，再从 SWAP 分区中恢复保存 的数据到内存中。
2.redo log 主要是为了解决 crash-safe 问题而引入的。
3.InnoDB Buffer Pool(IBP)是InnoDB存储引擎的一个缓冲池。
innodb_buffer_pool_size ：默认128M，推荐配置IBP的大小为服务器内存的80%。
innodb_buffer_pool_instances：IBP被划分了多个实例，只有上面1G时才有用。
innodb_log_file_size：1g
innodb_log_buffer_size：InnoDB重做日志缓冲池的大小，默认8M
innodb_flush_log_at_trx_commit：控制重做日志从缓存写入文件刷新到磁盘中的策略，默认1
37丨电商系统表设计优化案例分析20200702
1.平时不用看，面试可略一眼
36丨什么时候需要分表分库20200702 看笔记即可
1.分布式事务，两阶段提交(2PC)以及补偿事务提交TCC.
2.中间件：Spring 实现的JTA，Fescar(seata)
3.跨节点JOIN查询问题
冗余基础表或者个别字段
4.跨节点分页查询问题
两套存储： 一套数据库，一套Elasticsearch
5.全局主键ID
uuid：性能差
redis分布式锁实现一个递增的主键ID，有一定性能损耗
Twiitter开源的分布式ID生产算法：snowflake。
6.扩容问题
2的倍数设置表数量
7.表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。
分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。
分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表。
ALTER TABLE erp_bill_index PARTITION by RANGE(to_days(billdate))
35丨记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？20200702
1.我们可以在 information_schema 数据库 中查询到具体的死锁情况
2.此节值得关注。
3.查看运行中事务：select * from information_schema.innodb_trx
当前出现的锁： select * from information_schema.innodb_locks
锁等待的对应关系 select * from information_schema.innodb_lock_waits
4.非唯一索引，RR事务隔离级别，for update 加锁类型为 gap lock。
34丨MySQL调优之索引：索引的失效与优化20200702
1.回表
基于主键查询可以直接获取到行信息，而基于辅助索引作为查询条 件，则需要进行回表，然后再通过主键索引获取到数据。
2.建立和使用索引 的调优方法
A覆盖索引优化查询
B自增字段作主键优化查询
C前缀索引优化
减小索引字段大小，可以增加一个页中存储的索引想，有效提高索引的查询速度，但又一定局限性，order by 无法使用前缀索引，无法吧前缀索引作为覆盖索引。
D防止索引失效
对索引进行函数操作或者表达式计算也会导致索引的失效
33丨MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优20200701
1.行锁通过索引实现，如果不同过索引条件检索数据，行锁会升级到表锁。
2.优化高并发事务
结合业务场景，使用低级别事务隔离
避免行锁升级为表锁
控制事务的大小，减少锁定的资源量和锁定的时间长度。
3.binlog + redo log 两阶段提交保证持久性
事务的回滚机制 保证原子性 要么全部提交成功 要么回滚
undo log + MVCC 保证一致性 事务开始和结束的过程不会其它事务看到 为了并发可以适当破坏一致性。
32丨MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？
1.explain
type：结果值从好到差依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
2.通过 Show Profile 分析 SQL 执行性能 -new
3.常用的SQL优化
优化分页查询，利用子查询优化分页查询。
select count(*) 可以增加汇总统计。
4.是否开启了记录慢sql的功能，以及最大的执行时间
Show variables like 'slow_query%’;
Show variables like 'long_query_time';
06-模块五 设计模式调优(6讲)
31 丨 答疑课堂：模块五思考题集锦 20200703
1.单例和享元模式区别联系
单例模式更多的是强调减少实例化提升性能
享元模式更多的是强调共享相同对象或对象属性，以此节约内存使用空间
共性：
这两种设计模式也有共性，单例模式可以避免重复创建对象，节约内存空间，享
元模式也可以避免一个类的重复实例化。
2.work-thread模式中，如果要获取子线程的结果
jdk1.5后Future 类 ，性能比较糟糕。
jdk1.8中提供了CompletableFuture 类，它是基于异步函数式编程。相对阻塞式等待返回结果， CompletableFuture 可以通过回调的方式来处理计算结果，所以实现了异步非阻塞，从性 能上来说它更加优越了。
3.漏桶算法可以通过限制容量池大小来控制流量，而令牌算法则可以通过限制
发放令牌的速率来控制流量
4.策略模式和装饰者模式区别：
策略模式与装饰器模式则更为相似，策略模式主要由一个策略基类、具体策略类以及一个工厂环境类组成，与装饰器模式不同的是，策略模式是指某个对象在不同的场景中，选择的实现策略不一样。例如，同样是价格策略，在一些场景中，我们就可以使用策略模式实现。基于红包的促销活动商品，只能使用红包策略，而基于折扣券的促销活动商品，也只能使用折扣券。
30 丨 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？ 20200703
1.可借鉴 复杂情景 业务开发。
29 丨 生产者消费者模式：电商库存设计优化 20200703
1.问题：生产方则会因为瞬时高并发，而发生大量线程阻塞。面对这样的情况，你知道有
什么方式可以优化线程阻塞所带来的性能问题吗？
精选答案：
A.网关与服务之间增加令牌桶 或者mq 以保护秒杀服务不会被大的流量压垮.
B.在网关层中把请求放入到mq中，后端服务从消费队列中消费消息并处理;或者用有固定容 量的消费队列的令牌桶，令牌发生器预估预计的处理能力，匀速生产放入令牌队列中，满 了直接丢弃，网关收到请求之后消费一个令牌，获得令牌的请求才能进行后端秒杀请求， 反之直接返回秒杀失败
C限流
2.其他略
28丨如何使用设计模式优化并发编程？20200703
整体来讲没咋理解。
线程上下文设计模式 没太明白
Thread-Per-Message 设计模式
Thread-Per-Message 设计模式翻译过来的意思就是每个消息一个线程的意思。
Worker-Thread 设计模式
当主线程处理每次请求都非常耗时时，就可能出现阻塞问题，这时候我们可以考虑将主线程 业务分工到新的业务线程中，从而提高系统的并行处理能力。而 Thread-Per-Message 设 计模式以及 Worker-Thread 设计模式则都是通过多线程分工来提高系统并行处理能力的设 计模式。
27丨原型模式与享元模式：提升系统性能的利器-新知识 20200702
1.通过 clone 方法复制的对象才是真正的对象复制，clone 方法赋值的对象完全是一个独立 的对象。
2.浅拷贝
拷贝成员变量值，但对于对象的引用以及List等类型的成员属性，只能复制这些对象的引用了。super.clone()属于浅拷贝。
3.深拷贝
深拷贝就是基于浅拷贝来递归实现具体的每个对象。
4.原型模式使用场景：
循环体内创建对象时
Student stu = new Student();
for(int i=0; i
Student stu1 = (Student)stu.clone();
}5.为什么使用原型模式：
Object 类的 clone 方法是一个本地方法，它可以直接操作内存中的二进制流，所以性能相 对 new 实例化来说，更佳。
享元模式
1.运用共享技术有效地最大限度地复用细粒度对象的一种模式。
2.使用场景
字符串常量，线程池就是享元模式的一种实现。
26丨单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？
1.happens—before: 前一个操作的结果可以被后续的操作获取。这条规则规范了编译器对程序的重排序优化。
2.单例内部类 写法-new。
05-模块四·JVM性能监测及调优(3讲)
25丨答疑课堂：模块四热点问题解答
1.cms
2.G1 和 CMS 主要的区别在于:
CMS 主要集中在老年代的回收，而G1集中在分代回收，包括了年轻代的Young GC以及老年代的 Mix GC;
G1 使用了Region方式对堆内存进行了划分，且基于标记整理算法实现，整体减少了垃圾碎片的产生;
在初始化标记阶段，搜索可达对象使用到的 Card Table，其实现方式不一样。
CMS 和 G1 在解决并发标记时漏标的方式也不一样，CMS 使用的是 Incremental Update 算法，而 G1 使用的是 SATB 算法.
24丨内存持续上升，我该如何排查问题？20200720
本节有一个内存溢出的案例-threadlocal。
1.vmstat 是一款指定采样周期和次数的功能性监测工具，它不仅可以统计内存的使用情况，还可以观测到 CPU 的使用率、swap 的使用情况。但 vmstat 一般很少用来查看内存的使用情况，而是经常被用来观察进程的上下文切换。
2.pidstat 命令则是深入到线程级别
3.jstat 可以监测 Java 应用程序的实时运行情况，包括堆内存信息以及垃圾回收信息。
4. jstack是一种线程堆栈分析工具，最常用的功能就是使 用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，通常会结合 top -Hp pid 或 pidstat -p pid -t 一 起查看具体线程的状态，也经常用来排查一些死锁的异常。
5.jmap 查看堆内存初始化配置信息以及堆内存的使用情况。还可以使用 jmap 输出堆内存中的对象信息，包括产生了哪些对象， 对象数量多少等。
jmap -dump:format=b,file=/tmp/heap.hprof 28677
将文件下载下来使用MAT工具分析。
6.实例：https://mp.weixin.qq.com/s/IPi3xiordGh-zcSSRie6nA
https://mp.weixin.qq.com/s/ji_8NhN4NnEHrfAlA9X_ag
23丨如何优化JVM内存分配？
1.基本不打用看
22丨如何优化垃圾回收机制？
1.Gc调优策略
降低Minor GC频率
降低Full Gc的频率
减少创建大对象。
增加堆内存空间
选择合适的Gc回收期
2.对吞吐量有要求时，可以选择Parallel Scavenge回收器来提高系统的吞吐量。
3.在Java语言里，可作为GC Root对象的包括如下几种: 1. Java虚拟机栈中的引用的对 象 ; 2. 方法区中的类静态属性引用的对象 ; 3. 方法区中的常量引用的对象 ; 4. 本地方法栈中 JNI的引用的对象。
我们知道，垃圾回收一般是回收堆和方法区的对象，而堆中的对象在正常情况下，一般是通过常 量、全局变量、静态变量等间接引用堆中的对象，所以这些可以作为GC Root。
4.
21丨深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译 20200720
本节主要：学习运行时编译如何实现对java代码的优化
1.编译后的字节码文件主要包括常量池和方法表集合这两部分。
2.在字节码转换为机器码的过程中，虚拟机中还存在着一道编译，那就是即时编译。
3.在hotpot虚拟机中，内置了两个JIT，分别是C1编译器和C2编译器。分层编译将jvm执行状态分为了5个层次。
4.热点探测是JIT优化的条件。虚拟机为每个方法指标了两类计数器：方法计数器和回边计数器。
建立汇编计数器的主要目的是为了出发OSR编译，(On StackReplacement) ，即 栈上编译。
5.编译优化技术
方法内联
逃逸分析
是判断一个对象是否被外部方法引用或外部线程访问的分析技术，编译器会根据逃逸分析的结果对代码进行优化。
锁消除
6.Class.forName加载类的时候会对类进行初始化，如静态代码块，ClassLoader 不会做初 始化。spring做类加载的时候应该用的是ClassLoader把。
7.
20丨磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型
1.方法区主要是用来存放已被虚拟机加载的类相关信息，包括类信息、运行时常量池、字符串常量池。类信息又包括了类的版本、字段、方法、接口和父类等信息。
2.方法区与堆空间类似，也是一个共享内存区，所以方法区是线程共享的。
JVM 的运行原理
1.过程
A.JVM 向操作系统申请内存，根据参数内部分配
B.JVM获得内存空间后，会根据配置参数分配堆，栈以及方法区的内存大小
C.class文件加载验证准备以及解析。
D.初始化，JVM执行构造器
E.执行main
04-模块三 . 多线程性能调优(8讲)
加餐丨什么是数据的强、弱一致性？20200717
1.Java 提出了 Happens-before 规则来规范线程的执行顺序
2.
答疑课堂：模块三热点问题解答20200717
1.vmstat是一款指定采样周期和次数的动能性检测工具，可以使用他监控进程上下文切换的情况。
2.pidstat命令：
检测到具体的线程的上下文切换。
3.jstack
查看具体线程的上下文切换异常，可以使用jstack命令查看堆栈的运行情况。
jstack 最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程堆栈 信息，通常是结合 pidstat -p pid -t 一起查看具体线程的状 态，也经常用来排查一些死锁的异常。
19丨如何用协程来优化多线程业务？
1.内核线程(Kernel-Level Thread, KLT)是由 操作系统内核支持的线程，内核通过调度器对线程进行调 度，并负责完成线程的切换。
2.轻量级进程(Light Weight Process，即 LWP)：使用 clone() 系统调用创建线程。LWP 是跟内核线程一对一映射的，每个 LWP 都是由一个内核线程支持。
3.实现线程主要有三种方式:
轻量级进程和内核线程一对一相 互映射实现的 1:1 线程模型
复制一份，占用大量内存空间，又消耗大量 CPU 时间用 来初始化内存空间以及复制数据。
用户线程和内核线程实现的 N:1 线程模型以及用户线程
N:1 线程模型的缺点在于操作系统不能感知用户态的线程， 因此容易造成某一个线程进行系统调用内核线程时被阻塞， 从而导致整个进程被阻塞。
轻量级进程混合实现的 N:M 线程模型。
N:M 线程模型是基于上述两种线程模型实现的一种混合线 程管理模型，即支持用户态线程通过 LWP 与内核线程连 接，用户态的线程数量和内核态的 LWP 数量是 N:M 的映 射关系。
4.我们可以将协程看作是一个类函数或者一块函数中的代码，我们可以在一个主线程里面轻松创建多个协程。
5.协程少了由于同步资源竞争带来的 CPU 上下文 切换，I/O 密集型的应用比较适合使用，特别是在网络请求 中，有较多的时间在等待后端响应，协程可以保证线程不会 阻塞在等待网络响应中，充分利用了多核多线程的能力。
6.线程是通过 共享内存来实现数据共享，而协程是使用了通信的方式来实 现了数据共享，主要就是为了避免内存共享数据而带来的线 程安全问题。
7.I/O 阻塞型场景也就是协程在 Java 中的主要应用。
8.Kilim
18丨如何设置线程池大小？20200716
1.调用 prestartAllCoreThreads() 或者 prestartCoreThread() 方法的话，可以提前创建等于核心线程数的线程数量，这种方式被称为预热，在抢购系统中 就经常被用到。
2.CPU 密集型任务:这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N(CPU 核心 数)+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因 导致的任务暂停而带来的影响。
3.I/O 密集型任务:2N。
4.参考以下公式来计算线程数:
线程数 =N(CPU 核数)*(1+WT(线程等待时间)/ST(线程时间运行时间))
17丨并发容器的使用：识别不同场景下最优容器20200715
1.在非线程安全的 Map容器中，用TreeMap容器来存取大数据;在线程安全的Map容器中，用SkipListMap 容器来存取大数据。
2.跳跃表
跳跃表是基于链表扩展实现的一种特殊链表，类似于树的实现，跳跃表不仅实现了横向链表，还实现了垂直方向的分层索引。
3.如果对数据有强一致要求，则需使用 Hashtable;在大部分场景通常都是弱一致性的情况 下，使用ConcurrentHashMap 即可;如果数据量在千万级别，且存在大量增删改操作， 则可以考虑使用 ConcurrentSkipListMap。
4.
16丨多线程调优(下)：如何优化多线程上下文切换？20200715
1.竞争锁优化：
在多线程编程中，锁其实不是性能开销的根源，竞争锁才是。
优化方式：
减少锁的持有时间
降低锁粒度：锁分离；锁分段
非阻塞乐观锁替代竞争锁
15丨多线程调优(上)：哪些操作导致了上下文切换？20200710
1.自发性上下文切换指线程由 Java 程序调用导致切出，在多 线程编程中，执行调用以下方法或关键字，常常就会引发自 发性上下文切换。
非自发性上下文切换指线程由于调度器的原因被迫切出。常见的有:线程被分配的时间片用完，虚拟机垃圾回收导致或者执行优先级的问题导致。
2.进程上下文切换，是指用户态和内核态的来回切 换。当Synchronized锁资源竞争激烈，线程将会被阻塞， 阻塞的线程将会从用户态调用内核态，尝试获取mutex，这 个过程是Synchronized锁产生的进程上下文切换。
14丨多线程之锁优化(下)：使用乐观锁优化并行操作
1.不会带来死锁、饥饿等活性故障问题，线程间的相互影响也远远比悲观锁要小。更为重要的是，乐观锁没有因竞争造成的系统开销，所以在性能上也是更胜一筹。
2.CAS 是实现乐观锁的核心算法，它包含了 3 个参数:V(需 要更新的变量)、E(预期值)和 N(最新值)。
3.目前最新的处理器都支持缓存锁定机制。
4.LongAdder
将热点数据value被分离成多个单 元的cell，每个cell独自维护内部的值，当前对象的实际值 由cell[]数组中所有的cell累计合成。这样，热点就进行了 有效的分离，提高了并行度，所以LongAdder虽然降低 了并发竞争，但是却对实时更新的数据不友好。
在高并发场景下会比 AtomicInteger 和 AtomicLong 的性能更好，代价就是会消耗更多的内存空 间。
5.CAS 乐观锁在平常使用时比较受限，它只能保证单个变量操 作的原子性，当涉及到多个变量时，CAS 就无能为力了,但 前两讲讲到的悲观锁可以通过对整个代码块加锁来做到这 点。
6.
13丨多线程之锁优化(中)：深入了解Lock同步锁的优化方法
ReentrantReadWriteLock 和 StampedLock还需要再看看。
1.
2.ReentrantLock 独占锁。
3.读写锁 ReentrantReadWriteLock
state
获取写锁：
获取写锁：
4.读写锁再优化之StampedLock
在读很多、写入很少的情况下，RRW会使写线程遭遇饥饿问题，也就是说写入线程会因迟迟无法竞争到锁而一直处于等待状态。
StampedLock控制锁有是三种模式：
写
悲观读
乐观读
StampedLoack不支持重入，不支持条件变量，线程中断时可能导致CPU暴涨。
12丨多线程之锁优化(上)：深入了解Synchronized同步锁的优化方法 20200630
1.synchronizede 修饰方法时，jvm使用了ACC_SYNCHRONIZED访问标志来区分一个方法是否是同步方法。synchronizede修改代码块时，使用monitorenter和moniterexit指令，依靠底层操作系统的Mutex Lock来实现互斥的。存在用户态和内核态之间的切换，增加了性能开销。
synchronized 加在非静态方法是对象锁，静态方法是类锁。
2.jdk1.6引入了偏向锁、轻量级锁、重量级锁概念，来减少锁竞争带来的上下文切换，
而正是新增的Java对象头实现锁升级功能。
3.java对象头由mark word、指向类的指针以及数组长度三部分组成。
4.偏向锁：主要用来优化统一线程多次申请同一个锁的竞争。
5.轻量级锁：使用与线程交替执行同步快的场景。
6.在锁竞争不激烈且锁占用时间非常短的场景下，自旋锁可以提高系统性能。
-XX:-UseSpinning // 参数关闭自旋锁优化 (默认打开)
7.锁消除，同步快只被一个线程访问，不会生产synchonized所表示的锁的申请和释放的机器码。java7后自动
8.锁粗化
9.减小锁粒度
经典：jdk1.8之前实现的concurrentHashMap版本。
03-模块二 · Java编程性能调优 (10讲)
加餐丨推荐几款常用的性能测试工具
本节可略
1.ab -c 并发次数，例如：10个请求，10个并发，实际就是1人请求1次。
2.付费测试工具LoadRunner，支持iP欺骗
11丨答疑课堂：深入了解NIO的优化实现原理
本节 关于I/O模型东西多，不是很理解。可在看一遍
- 阻塞IO:调用read()线程阻塞了
- 非阻塞IO:调用read()马上拿到一个数据未就绪，或者就绪。
- I/O多路复用:selector线程阻塞，channel非阻塞，用阻塞一个selector线程换了多个channel了非阻塞。select()函数基于数组，fd个数限制1024，poll()函数也是基于数组但是fd数目无限制。都会负责所有的fd(未就绪的开销浪了)，
- epll()基于红黑数实现，fd无大小限制，平衡二叉数插入删除效率高。
- 信号驱动模式IO:对IO多路复用进一步优化，selector也非阻塞了。但是sign信号无法区分多信号源。所以socket未使用这种，只有在单一信号模型上才能应用。
- 异步IO模型:真正的非阻塞IO，其实前面的四种IO都不是真正的非阻塞IO，他们的非阻塞只是，从网络或者内存磁盘到内核空间的非阻塞，调用read()后还需要从内核拷贝到用户空间。异步IO基于回调，这一步也非阻塞了，从内核拷贝到用户空间后才通知用户进程。
tomcat 调优
10丨网络通信优化之通信协议：如何优化RPC网络通信？
1.作者认为 微服务的核心是远程通信和服务治理。
2.无论是微服务、SOA还是RPC架构，他们都是分布式服务架构，都需要实现服务之间的互相通信，我们通常吧这种通信统称为RPC通信.
3.RPC remote Process Call 即远程服务调用，是通过网络请求远程计算机程序服务的通信技术。
4.RMI Remote Method Invocation 是jdk中最先实现了RPC通信的框架之一。
5.一个高并发场景下的RPC通信优化路径：
RPC 通信包括建立通信、实现报文、传输协议以及传输数据编码解码等操作。
A.选择合适的通信协议
B.使用单一长链接
C.使用Socket通信
D.量身定做报文格式
E.编码、解码
F.调整Linux的TCP参数设置选项：需要看 pdf
6.三次握手：
URG：紧急指针(urgent pointer)有效。
ACK：确认序号有效。
PSH：接收方应该尽快将这个报文交给应用层。
RST：重置连接。
SYN：发起一个新连接。
FIN：释放一个连接。
7.四次挥手：
所谓的四次挥手即TCP连接的释放(解除)。连接的释放必须是一方主动释放，另一方被动释放
2MSL:为的是确认服务器端是否收到客户端发出的ACK确认报文
大文件传输，使用 hessian协议较好。
09丨网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化20200701
1.java序列化机制：能够将一个对象序列化为二进制形式(字节数组)，用于写入磁盘活输出到网络，同时也能从网络或磁盘中读取字节数组，反序列化成对象，在程序中使用。
2.java序列化的缺陷
无法跨语言
易被攻击
序列化后的流太大
序列化性能太差
3.使用protobuf序列化替换Java序列化
4.没太懂：单例模式 implements serializable ，序列化会通过反射调用午餐构造器返回一个新对象，破坏单例模式。
解决方法是添加readResolve()方法，自定义返回对象策略。
08丨网络通信优化之I-O模型：如何解决高并发下I-O瓶颈？20200701
本节略简单，看下笔记即可
1.传统IO和NIO的做大区别就是传统IO是面向流，NIO是面向Buffer。
Buffer可以将文件一次性读入内存在做后续处理，而传统的方式是边读文件边处理数据。
NIO是基于块(block)的，以块为基本单位处理数据。
2.NIO提供了一个直接访问物理内存的类DirectBuffer。非jvm，创建和小会代价很高。
3.NIO NON-block I/O 非阻塞I/O.
通过 通道和多路复用器两个基本组件实现了NIO的非阻塞。
通道：channel
多路复用器：用于检查一个或多个NIO channel的状态是否处于可读、可写。
epoll 相比传统的select机制，epoll没有最大连接句柄的限制。所以selector理论上可以轮询成千上万个的客户端。
4.AIO 实现了真正意义 上的异步 I/O，它是直接将 I/O 操作交给操作系统进行异步处理。这也是对 I/O 操作的一 种优化，那为什么现在很多容器的通信框架都还是使用 NIO 呢?
答：异步I/O没有在Linux内核中实现
07丨深入浅出HashMap的设计与优化-基础知识补强 20200701
1.
2.Object类中的equals方法和“==”是一样的，没有区别，即俩个对象的比较是比较他们的栈内存中存储的内存地址。而String类，Integer类等等一些类，是重写了equals方法，才使得equals和“==不同”，他们比较的是值是不是相等。所以，当自己创建类时，自动继承了Object的equals方法，要想实现不同的等于比较，必须重写equals方法。
3.但一个面临问题：若两个对象equals相等，但不在一个区间，因为hashCode的值在重写之前是对内存地址计算得出，所以根本没有机会进行比较，会被认为是不同的对象。所以Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：
1 如果两个对象相同，那么它们的hashCode值一定要相同。也告诉我们重写equals方法，一定要重写hashCode方法，也就是说hashCode值要和类中的成员变量挂上钩，对象相同–>成员变量相同—->hashCode值一定相同。
4. putVal 方法中的 (n - 1) & hash 决定 该 Node 的存储位置？为什么？
2的幂次方减1后每一位都是1，让数组每一个位置都能添加到元素。
例如十进制8，对应二进制1000，减1是0111，这样在&hash值使数组每个位置都是可以添加到元素的，如果有一个位置为0，那么无论hash值是多少那一位总是0，例如0101，&hash后第二位总是0，也就是说数组中下标为2的位置总是空的。
如果初始化大小设置的不是2的幂次方，hashmap也会调整到比初始化值大且最近的一个2的幂作为capacity。
总之，减少哈希冲突，均匀分布元素。
5.
06丨Stream如何提高遍历集合效率？20200630
本节新知识
1.Stream操作类型
中间操作
- 无状态Stateless
- 有状态Stateful
终结操作
- 非短路操作
- 短路操作
2.使用场景：
在循环迭代次数较少的情况下，常规的迭代方式性能反 而更好;在单核 CPU 服务器配置环境中，也是常规迭代方式更有优势;而在大数据循环迭 代中，如果服务器是多核 CPU 的情况下，Stream 的并行迭代优势明显。所以我们在平时 处理大数据的集合时，应该尽量考虑将应用部署在多核 CPU 环境下，并且使用 Stream 的 并行迭代方式进行处理。
05丨ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍
1.可略
04丨慎重使用正则表达式
可参考：
1.
2.三种匹配模式：
贪婪模式、懒惰模式、独占模式
独占模式：正则表达式尽可能长地去匹配字符串，一旦匹配不成功就会结束匹配而不会回溯
3.正则引擎主要可以分为基本不同的两大类：一种是DFA(确定型有穷自动机)，另一种是NFA(不确定型有穷自动机)
4.正则表达式的优化：
A少用贪婪模式，多用独占模式
B减少分支选择 (X|Y|Z)
C减少捕获嵌套
捕获组是指把正则表达式中，子表达式匹配的内容保存到以数字编号或显式命名的数组中， 方便后面引用。一般一个 () 就是一个捕获组，捕获组可以进行嵌套。
如果你并不需要获取某一个分组内的文本，那么就使用非捕获分组。例如，使 用“(?:X)”代替“(X)”，我们再看下面的例子: 具体看例子。
03丨字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据
1.在java中，有两种创建字符串对象的方式，一种是通过字符串常量创建，如String s=“abc”;
另一张是字符串变量通过new形式创建String s =new Stirng(“abc”)
2.String对象的优化
A如何构建超大字符串，StringBuidler 线程不安全
B如何使用String.intern节省内存
在字符串常量中，默认会将对象放入常量池。
3.如何使用字符串的分割方法
A.
02-模块一 · 概述 (2讲) 20200629
02丨如何制定性能调优策略？
1.两种常用的测试方法
微基准性能测试
宏基准性能测试：是一个综合测试，需要考虑到测试环境、测试场景和测试目标
2.几种调优策略
A.优化代码,LinkedList集合 for慢，要使用Iterator(迭代器)，因为LinkedList是链表实现的，如果使用for循环获取元素，在每次循环获取元素时，都会去遍历一次List，这样会降低读的效率。
B.优化设计
C.优化算法
D.时间换空间
E.空间换时间：使用存储空间来提升访问速度
F.参数调优
01 如何制定性能调优标准
性能调优的标准：响应时间、吞吐量、计算机资源分配使用率、负载承受能力
1.磁盘吞吐量
IOPS：Input/output Per Second ，每秒的输入输出量(或读写次数)
数据吞吐量：单位时间内可以成功传输的数据量。
精选问题：请问老师最近段时间遇到端口被CLOSE_WAIT占用，重启后过了半天又重现，以前没有出现过，一般如何排查：
作者回复: 可以通过tcpdump抓包看看连接状态，分析是否是服务端的FIN packet没有发出去。
正常的关闭流程是:服务端在接收到客户端发送的关闭请求FIN后，会进入CLOSE_WAIT状态，同 时发送ACK回去。在完成与客户端直接的通信操作之后，再向客户端发送FIN，进入LAST_ACK状态。
如果连接是CLOSE_WAIT状态，而不是LAST_ACK状态，说明还没有发FIN给Client，那么可能是 在关闭连接之前还有许多数据要发送或者其他事要做，导致没有发这个FIN packet。
建议确定关闭请求的四次握手，哪个环节出了问题，再去排查业务代码，可能是由于超时或者异
常导致没有正常关闭连接。
01-开篇词
