后端整理（JVM、Redis、反射）

1. JVM

文章仅为自身笔记
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1.1 什么是JVM

jvm是Java虚拟机

1.2 Java文件的编译过程

1. 程序员编写代码形成.java文件
2. 经过javac编译成.class文件
3. 再通过JVM的类加载器进入运行时数据区
   

1.3 什么是运行时数据区

就是我们java运行时的东西的存放区域
其中分为五个模块
线程共享的：

1. 方法区
2. 堆
   线程私有的：
3. 程序计数器
4. 本地方法栈
5. java虚拟机栈

1. java虚拟机是线程私有的，它的生命周期和线程相同
2. 每个方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量、操作数栈、动态链接、方法出口灯信息
   

1.4 JVM的垃圾回收机制

垃圾回收机制简称GC
GC主要管理的是Java的堆，Java中的堆是JVM管理的最大的一块内存空间，主要用于存放各种类的实例对象

1.4.1 垃圾回收机制是什么

当程序运行时会产生大量的内存垃圾，为了保证程序运行时的性能，JVM在程序运行时不断的自动进行垃圾回收（GC）
GC是不定时的去清理堆内存中不可达对象（也就是不再引用的对象）。垃圾回收器在java中的执行是自动的，不能强制执行，即使程序员通过 System.gc() 进行手动回收垃圾，也只是建议执行，是否执行是不可知的
手动执行GC

System.gc();

1.4.2 Minor GC 、Major GC 、Full GC区别以及触发条件

1. Minor GC 是新生代GC。GC频繁，回收速度也比较快
2. Major GC 是老年代GC。通常之星Major GC 会连着Minor GC一起执行。Major GC的速度要比Minor GC的速度慢的多
3. Full GC 是清理整个堆空间，包括年轻代和老年代
   Minor GC 触发条件一般为：

• Eden区满时触发Minor GC，即申请一个对象，发现Eden区不够用时，触发一次Minor GC
• 新建对象大小 > Eden区所剩空间
  Major GC 和 Full GC 触发条件一般为：
• 每次晋升到老年代的平均大小 > 老年代剩余空间
• Minor GC后存活的对象超过了老年代空间
• 永久代空间不足
• 执行 System.gc()
• CMS GC异常
• 堆内存分配很大的对象

1.5 垃圾回收机制策略

1. 引用计数法
2. 标记-清除算法
3. 标记-整理算法
4. 复制算法
5. 分代算法

2. Redis

2.1 Redis 数据类型

Redis是键值对（key-value）存储，所以它的数据类型指的value的数据类型
主要包括常见的5种数据类型，分别是：String 、Hash 、List 、Set 、Zset

2.2 应用场景

1. 缓存
   • 我们可以通过Redis将数据缓存，提高数据响应速度，减少数据库压力
2. 计数器
   • 日常生活中，我们使用的软件，如抖音的点赞、收藏可以使用Redis完成
3. 排行榜
   • 我们可以使用 sorted set 和一个计算热度的算法打造一个热度排行榜，例如微博的热点

2.3 常见问题

2.3.1 雪崩、穿透、击穿

雪崩
出现雪崩的情况有两种

1. Redis宕机

解决方法： 搭建集群。因为Redis有可能挂掉，所以多增加几台Redis实例（一主多从或者多主多从），这样一台挂掉后还有其他的可以继续工作

2. 在某个时间段，Redis中大量的key集体过期

解决方法： 将缓存失效的时间分开。比如我们可以在原有的过期时间的基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效

从而使大量请求直接访问数据库，导致数据库崩掉
穿透
用户访问一条不存在的数据，数据在缓存中没有找到，便访问数据库。如果用户一直请求或者大量访问不存在的数据，变回给数据库造成很大的压力从而导致数据库崩掉。这便是穿透

解决方法：

1. 在缓存中缓存空对象。当请求访问一条不存在的数据时，数据库返回一个空对象，并将这个空对象和请求相关联，当下次还是该请求，这时缓存命中，直接返回这个空对象
2. 添加布隆过滤器。将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当有人访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存和数据库挂掉

击穿
出现击穿的情况有两种

1. 一个冷门key突然被大量用户访问
2. 一个热门key，在缓存中时间恰好过期，这时有大量用户进行访问
   从而导致数据库压力增大而挂掉

解决方法： 常用的方法是加锁。当key过期时，给缓存和数据库加上一把锁，只允许第一个请求查询数据库，然后把数据库查到的值存储到缓存中，剩下的请求就可以从缓存中直接获取

2.3.2 多线程的情况下，如何保证缓存和数据库的数据一致

在这个问题下，我们首先会考虑两点是先改数据库还是先改缓存。

1. 先改数据库再更新缓存
   • 会将脏读数据刷新到缓存
2. 先改缓存再改数据库
   • 缓存更新后，数据库更新失败，则会造成数据不一致，而且用于并发问题
     所以在此问题上，我们提出了延迟双删
     什么是延迟双删
     为了保证数据的一致性，我们可以先删除缓存，再更新数据库，并在间隔一段时间后，再次删除缓存，再把数据库数据插入缓存中

为什么间隔一段时间： 间隔时间是为了让数据库保持主从一致。

3. 反射

3.1 什么是反射

反射就是在运行状态中，对于任意一个类，我们都可以知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，我们都能调用它的属性和方法
举个例子就是，黑客可以通过你的姓名来获取你的其他个人信息

3.2 使用场景

目前我们使用反射最多的地方是在框架
像Spring/Spring Boot 、MyBatis等等框架中都大量使用了反射机制

比如我们可以通过@Value这一注解获取配置文件中的值
通过@Autowired获取到一个Service实现类里面的方法和属性
这都是基于反射机制所实现的