# 实现幂等过滤过多的重复请求

在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等！

# 定义

任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。按照这个含义，最终的含义就是 对数据库的影响只能是一次性的，不能重复处理。

# 保证其幂等性的方式

1、数据库建立唯一性索引，可以保证最终插入数据库的只有一条数据 2、token机制，每次接口请求前先获取一个token，然后再下次请求的时候在请求的header体中加上这个token，后台进行验证，如果验证通过删除token，下次请求再次判断token 3、悲观锁或者乐观锁，悲观锁可以保证每次for update的时候其他sql无法update数据(在数据库引擎是innodb的时候,select的条件必须是唯一索引,防止锁全表) 4、先查询后判断，首先通过查询数据库是否存在数据，如果存在证明已经请求过了，直接拒绝该请求，如果没有存在，就证明是第一次进来，直接放行。

# 秒杀系统介绍

秒杀系统相信网上已经介绍了很多了，我也不想黏贴很多定义过来了。

废话少说，秒杀系统主要应用在商品抢购的场景，比如：

• 电商抢购限量商品
• 卖周董演唱会的门票
• 火车票抢座
• …

秒杀系统抽象来说就是以下几个步骤：

• 用户选定商品下单
• 校验库存
• 扣库存
• 创建用户订单
• 用户支付等后续步骤…

听起来就是个用户买商品的流程而已嘛，确实，所以我们为啥要说他是个专门的系统呢。。

# 为什么要做所谓的“系统”

如果你的项目流量非常小，完全不用担心有并发的购买请求，那么做这样一个系统意义不大。

但如果你的系统要像12306那样，接受高并发访问和下单的考验，那么你就需要一套完整的流程保护措施，来保证你系统在用户流量高峰期不会被搞挂了。（就像12306刚开始网络售票那几年一样）

这些措施有什么呢：

• 严格防止超卖：库存100件你卖了120件，等着辞职吧
• 防止黑产：防止不怀好意的人群通过各种技术手段把你本该下发给群众的利益全收入了囊中。
• 保证用户体验：高并发下，别网页打不开了，支付不成功了，购物车进不去了，地址改不了了。这个问题非常之大，涉及到各种技术，也不是一下子就能讲完的，甚至根本就没法讲完。

# JUC（java util concurrent）

# 线程池参数确定

• CPU密集型 => 线程池的大小推荐为CPU数量 + 1，CPU数量可以根据Runtime.availableProcessors方法获取

• IO密集型 => CPU数量 * CPU利用率 * (1 + 线程等待时间/线程CPU时间)

• 混合型 => 将任务分为CPU密集型和IO密集型，然后分别使用不同的线程池去处理，从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整

• 阻塞队列 => 推荐使用有界队列，有界队列有助于避免资源耗尽的情况发生

• 拒绝策略 => 默认采用的是AbortPolicy拒绝策略，直接在程序中抛出RejectedExecutionException异常【因为是运行时异常，不强制catch】，这种处理方式不够优雅。处理拒绝策略有以下几种比较推荐： 1）在程序中捕获RejectedExecutionException异常，在捕获异常中对任务进行处理。针对默认拒绝策略 2）使用CallerRunsPolicy拒绝策略，该策略会将任务交给调用execute的线程执行【一般为主线程】，此时主线程将在一段时间内不能提交任何任务，从而使工作线程处理正在执行的任务。此时提交的线程将被保存在TCP队列中，TCP队列满将会影响客户端，这是一种平缓的性能降低 3）自定义拒绝策略，只需要实现RejectedExecutionHandler接口即可 4）如果任务不是特别重要，使用DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy拒绝策略将任务丢弃也是可以的

如果使用Executors的静态方法创建ThreadPoolExecutor对象，可以通过使用Semaphore对任务的执行进行限流也可以避免出现OOM异常

# CyclicBarrier 循环栅栏

作用是会让所有线程都等待完成后才会继续下一步行动。举个例子，就像生活中我们会约朋友们到某个餐厅一起吃饭，有些朋友可能会早到，有些朋友可能会晚到，但是这个餐厅规定必须等到所有人到齐之后才会让我们进去。这里的朋友们就是各个线程，餐厅就是 CyclicBarrier。

1、构造方法：

public CyclicBarrier(int parties)
//parties参与线程的个数，barrierAction最后一个到达的线程要做的任务
public CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)

首先，最重要的安装淘宝镜像： $ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

# Vue 生命周期

• beforeCreate： 在实例初始化之后，数据观测 (data observer) 和 event/watcher 事件配置之前被调用。

• created： 在实例创建完成后被立即调用。在这一步，实例已完成以下的配置：数据观测 (data observer)，属性和方法的运算，watch/event 事件回调。然而，挂载阶段还没开始，$el 属性目前不可见。

• beforeMount： 在挂载开始之前被调用：相关的 render 函数首次被调用。 该钩子在服务器端渲染期间不被调用。以下周期在服务端渲染期间都不被调用。

• mounted： el 被新创建的 vm.$el 替换，并挂载到实例上去之后调用该钩子。如果 root 实例挂载了一个文档内元素，当 mounted 被调用时 vm.$el 也在文档内。注意 mounted 不会承诺所有的子组件也都一起被挂载。如果你希望等到整个视图都渲染完毕，可以用 vm.$nextTick 替换掉 mounted。

• beforeUpdate： 数据更新时调用，发生在虚拟 DOM 打补丁之前。这里适合在更新之前访问现有的 DOM，比如手动移除已添加的事件监听器。

• updated： 由于数据更改导致的虚拟 DOM 重新渲染和打补丁，在这之后会调用该钩子。

• activated： keep-alive 组件激活时调用。

• deactivated： keep-alive 组件停用时调用。

• beforeDestroy： 实例销毁之前调用。在这一步，实例仍然完全可用。

• destroyed： Vue 实例销毁后调用。调用后，Vue 实例指示的所有东西都会解绑定，所有的事件监听器会被移除，所有的子实例也会被销毁。

# 一、为什么要用锁？

锁-是为了解决并发操作引起的脏读、数据不一致的问题。

# 二、锁实现的基本原理

# 1、volatile

java允许线程访问共享变量， 为了确保共享变量能被准确和一致地更新，线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量。volatile在多处理器开发中保证了共享变量的“ 可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。

结论：如果volatile变量修饰符使用恰当的话，它比synchronized的使用和执行成本更低，因为它不会引起线程上下文的切换和调度。

# Java程序

java程序执行过程分为两步：

第一步：将java源码(.java文件)通过编译器(javac.exe)编译成JVM文件(.class文件)

第二步：将JVM文件通过java.exe执行，输出结果。

通过如上分析，我们发现JVM至关重要，其向上屏蔽了操作系统的差异，也正因为JVM的该作用，才使java这门编程语言能够实现跨平台，

# JVM性能监控

参考：https://blog.csdn.net/maosijunzi/article/details/46049117 https://blog.csdn.net/he90227/article/details/52136154

依据

• GC日志
• 堆转储快照（heapdump/hprof文件）
• 线程快照（threaddump/javacore文件）
• 运行日志
• 异常堆栈

分析依据的工具

• jps：显示指定系统内的所有JVM进程，如：jps -l
• jstat：收集JVM各方面的运行数据，如: jstat -guctil PID
• jinfo：显示JVM配置信息，格式：jinfo -flag parameter PID
• jmap：形成堆转储快照（heapdump文件），格式： jmap -dump:format=b,file=文件名 PID；查看最占内存元素：jmap -histo PID
• jhat：分析heapdump文件，格式：``jhat 文件名`
• jstack：显示JVM的线程快照(定位线程长时间卡顿的原因（线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待），格式：jstack -l PID
• jconsole #图形化界面
• visualVM #图形化界面

# 1、多线程有什么用?

一个可能在很多人看来很扯淡的一个问题：我会用多线程就好了，还管它有什么用？在我看来，这个回答更扯淡。所谓"知其然知其所以然"，"会用"只是"知其然"，"为什么用"才是"知其所以然"，只有达到"知其然知其所以然"的程度才可以说是把一个知识点运用自如。OK，下面说说我对这个问题的看法：

# 发挥多核CPU的优势

随着工业的进步，现在的笔记本、台式机乃至商用的应用服务器至少也都是双核的，4核、8核甚至16核的也都不少见，如果是单线程的程序，那么在双核CPU上就浪费了50%，在4核CPU上就浪费了75%。单核CPU上所谓的"多线程"那是假的多线程，同一时间处理器只会处理一段逻辑，只不过线程之间切换得比较快，看着像多个线程"同时"运行罢了。多核CPU上的多线程才是真正的多线程，它能让你的多段逻辑同时工作，多线程，可以真正发挥出多核CPU的优势来，达到充分利用CPU的目的。