Java程序员日常积累

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Java程序员日常积累

--ping端口需要装服务telnet命令 --、面试题:MySQL性能调优——索引详解与索引的优化     ~、索引优化，可以说是数据库相关优化、理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一。     所以，只有深入索引的实现原理、存储方式、不同索引间区别，才能设计或使用最优的索引，最大幅度的提升查询效率！     ~、BTree索引：使用最频繁的索引类型         MyISAM引擎索引结构：存放的并不是实际的数据记录，而是数据记录的地址。             特点：不支持事务、只支持表级锁、不支持外键、保存数据库表中表的具体行数         InnoDB引擎索引结构：存放的就是实际的数据记录             四大特性：事务性存储引擎、支持ACID特性、INNODB 支持行级锁、innodb 状态检查             应用场景：innodb 适合大多数的OLTP应用，支持全文索引和空间函数         MySQL的存储引擎InnoDB使用重做日志(redo log)保证一致性与持久性，回滚日志(undo log)保证原子性，使用各种锁来保证隔离性。     ~、Hash索引：使用Hash索引的数据库并不多         优点：索引的检索效率非常高，可以一次定位，不像B-Tree索引需要进行从根节点到叶节点的多次IO操作。         缺点：1、Hash索引仅仅能满足等值的查询，范围查询不保证结果正确             2、Hash索引不能被排序             3、Hash索引不能避免表数据的扫描             4、Hash索引在发生大量Hash值相同的情况时性能不一定比B-Tree索引高             5、Hash索引不能使用部分索引键查询     ~、Full-Text索引：         目前MySQL中只有MyISAM存储引擎支持，并且只有CHAR、VARCHAR、TEXT类型支持。          判断是否应该建索引的条件         1、较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引         2、唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件         3、增、删、改操作较多的数据库字段不适合建索引      --、遇到程序报错要知道两个问题：     1、在哪报错？     2、报什么错？ --、MySQL数据库查看大小     //各个数据大小 数据单位M     select table_schema ,round(sum(data_length/1024/1024),2) as size from information_schema.tables group by table_schema order by size desc;

    //数据库整个大小,单位M     select round(sum(data_length/1024/1024),2) as size from  information_schema.tables;

--、是否应该使用 MongoDB？     *、应用不需要事务及复杂 join 支持     *、新应用，需求会变，数据模型无法确定，想快速迭代开发     *、应用需要2000-3000以上的读写QPS（更高也可以）     *、应用需要TB甚至 PB 级别数据存储     *、应用发展迅速，需要能快速水平扩展     *、应用要求存储的数据不丢失     *、应用需要99.999%高可用     *、应用需要大量的地理位置查询、文本查询

    如果上述有1个符合，可以考虑 MongoDB，2个及以上的符合，选择 MogoDB 绝不会后悔。

--、MongoDB 比较适用哪些业务场景？     *、游戏场景，使用 MongoDB 存储游戏用户信，用户的装备、积分等直接以内嵌文档的形式存储，方便查询、更新     *、物流场景，使用 MongoDB 存储订单信，订单状态在运送过程中会不断更新，以 MongoDB      内嵌数组的形式来存储，一次查询就能将订单所有的变更读取出来。     *、社交场景，使用 MongoDB 存储存储用户信，以及用户发表的朋友圈信，通过地理位置索引实现附近的人、地点等功能     *、物联网场景，使用 MongoDB 存储所有接入的智能设备信，以及设备汇报的日志信，并对这些信进行多维度的分析     *、视频直播，使用 MongoDB 存储用户信、礼物信等

--、CI(持续集成)/CD(持续交付/持续部署)介绍：     互联网软件的开发和发布，已经形成了一套标准流程，假如把开发工作流程分为以下几个阶段：     编码 --> 构建 --> 集成 --> 测试 --> 交付 --> 部署           --、NVM介绍及使用：维护多个版本的node，在同一台PC机上可以随意切换node版本。      --、Advanced Packaging Tool（APT）是Linux下的一款安装包管理工具，是一个客户/服务器系统。

--、sails其实是内置的express,所以如果你之前使用的是express，那么你将很快的入门该框架，     因为sails基本的语法同express相同，只不过sails集成了很多其他工具，使得我们开发更简单。 

--、软件文档编写规范     标题：宋体 二号 加粗     一级标题：黑体三号     二级标题：黑体四号     正文：仿宋_GB2312 四号  1.5倍行距，首行缩进2个字符      --、lomak     hutools     p3c --、端口号被占用问题：     1、根据端口号查找对应的进程号         netstat -ano | findstr 80 //列出进程极其占用的端口，且包含 80     2、据进程号寻找进程名称         tasklist | findstr 9268     3、杀死80的进程号         taskkill -PID <进程号> -F //强制关闭某个进程      --、学习新知识之前一定要搞明白的几个问题：     1、有什么用？好处     2、有什么弊端？坏处     3、比较同类知识优缺点。     以上三个问题被也要背下来

--、学习MQ：     1、作用：             1）、系统解耦             2）、异步：将消写入消队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，加快响应速度             3）、流量削峰     2、坏处：         1）系统可用性降低         2）、系统复杂性增加     3、对比            特性        ActiveMQ                RabbitMQ                RocketMQ            kafka     开发语言    Java                    erlang                    java                scala     单机吞吐量    万级                    万级                    10万级                10万级     时效性        ms级                    us级                    ms级                ms级以内     可用性        高(主从架构)            高(主从架构)            非常高(分布式架构)    非常高(分布式架构)     功能特性    成熟的产品，在很多公司得到应用；                 有较多的文档；各种协议支持较好    基于erlang开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低;管理界面较丰富    MQ功能比较完备，扩展性佳    只支持主要的MQ功能，像一些消查询，消回溯等功能没有提供，毕竟是为大数据准备的，在大数据领域应用广。

--、Vuex概念理解     在SPA单页面组件的开发中 Vue的vuex和React的Redux 都统称为同一状态管理，个人的理解是全局状态管理更合适；     简单的理解就是你在state中定义了一个数据之后，你可以在所在项目中的任何一个组件里进行获取、进行修改，     并且你的修改可以得到全局的响应变更。      --、约定大于配置

--、entity：ocr/..    dao:ocr/..     --、全部注释的文件：     OcrDocumentAnalyzeKeywordServiceImpl.java     AbstractCustomsCreate.java     OcrIntelWaybillServiceImpl.java

--、git使用顺序：     1、本地先commit到本地     2、pull=>master pull,同时注意刷新     3、冲突：解决冲突     4、commit本地     5、push 到自己的分支：注意修改分支     6、确认没有冲突-->请求合并到master主分支      

--、权限控制：还用不用移？ 2019年4月26日： --、code + name 放在一张表里面 维护压力大       code在主表，name放在数据展示表里面 --、字段不明，立马提出来，不要私自套 --、msql 对同一张表里面的字段数是由限制的 --、制单主表一对一的，创建时必须都要创建，不管空不空 --、表明命名规范     表开头：T     视图开头：VW      --、层级；     controller：不要写太多的业务逻辑，把业务逻辑放在service层     service     dao      --、数据来源：     来源一：先整理基础数据到数据库     来源二：最值钱的技术点：             1、ocr：读PDF和图片             2、excel表              --、MyBatis Generator 自定义生成注释     segmentfault/a/1190000016525887

--、传参：个数尽量要少，扩展性要好(增加/减少属性方法方法不需要改)

--、代码规范：尽量少的访问数据库     查询字典，先全部查出来放到List里面，然后根据需要遍历出符合要求的数据格式和数据类型要求。

--、防止二次提交     前端：通过JavaScript屏蔽提交按钮（不推荐）     后台：{             1、利用Session防止表单重复提交（推荐）             2、使用AOP自定义切入实现             3、使用redis计数器防止并发请求         }     数据库： 给数据库增加唯一键约束（简单粗暴）      --、jQuery在页面上找到所有格text类型、可见、不是readonly及不是disabled的input框，      每次输入完之后自动跳到下一个input框  

   if (flag != false) {         var inputs = $("input:text:visible").not("[readonly]").not("[disabled]");         for (var s in inputs) {             if ($(inputs[s]).attr("id") == dateOfPort + "_text") {                 $(inputs[parseInt(s) + 1]).focus();                 return false;             }         }     }

--、pojo里面关于金额的字段类型要用BigDecimal，不要用double，更不能用float     主要考虑到精度的问题，涉及金额的都要力求做到一点不能错

--、mysql里面的in字段可以写3000个值，oracle数据量里面的in字段可以写1000个值      --、上传单据加文件大小属性

--、权限问题：     1、分为：行为权限和数据权限         行为权限：把每一种操作看作一个行为。         数据权限：要用一张表来关联用户要看那些数据的关系。表里面要有部门id，组id等等。

--、JPA学习     1、增删改     2、查询：         》普通查询         》关联查询：只支持链式关联查询         》查询处对象之后，不要使用set方法修改查询出来的对象，             JPA在事务中碰到异常会把查询的对象回写到数据库中。     3、JPA和Mybatis的事务是一样的

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