17年阿里Java高级面试题
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  1,java堆,分新生代老年代,新生代有Eden,fromsurviver,tosurviver三个空间,堆被所有线程共。eden内存不足时,发生一次minorGC,会把fromsurvivor和eden的对象复制到tosurvivor,这次的tosurvivor就变成了下次的fromsurvivor,经过多次minorGC,默认15次,达到次数的对象会从survivor进行老年代。1次new如果新生代装不下,则直接进入老年代。
 
  2,HashMap和HashTable是使用数组+链表结构实现,根据Hash和table长度计算数组的下标index做操作,hashMap默认数组长度为16,hashMap对null值的key都放在table[0]的位置,table[index]形成1个链表,当然在新版jdk中链表节点数>8会变成红黑树结构。hashMap达到最大数量会扩容,扩容table长度变为2倍,每个元素(table中)但重新计算index放到新的table中。
 
  3,堆的年轻代和老年代。
 
  堆的年轻代大则老年代小,GC少,但是每次时间会比较长。年轻代小则老年代大,会缩短每次GC的时间,但是次数频繁。可以让老年代尽量缓存常用对象,JVM默认年轻代和老年代的大小比例为1:2,。观察峰值老年代内存,不影响fullGC,加大老年代可调1:1,但是要给老年代预留三分之一的空间。减少使用全局变量和大对象,调整新生代,老年代到最合适。
 
  4,字节流不会用到内存缓冲区,文件本身直接操作。字符流操作使用内存缓存区,用缓存存操作文件。字符流在输出前将所有内容暂时保存到内存中,即缓存区暂时存储,如果想不关闭也将字符流输出则可以使用flush方法强制刷出。字节字符转化可能存在系统编码lang,要制定编码。getbyte字节流使用更加广泛。
 
  5,中文占用2个字节,read()函数读1个字节把A会读入的原因。ASCII码是8位,A在ASCII码中有对应码,A只要8位就能表示,但是unicode是支持ASCII码的,在unicode中表示A是使用低8位的ASCII码,补上高8位的0,read()1分字节就已经读入A的ASCII码,打印时会给其高8位补上0,所以显示正常A。
 
  6,唤醒一个阻塞的线程
 
  如因为Sleep,wait,join等阻塞,可以使用interruptedexception异常唤醒。
 
  7,内存溢出可能原因和解决。
 
  原因可能是A,数据加载过多,如1次从数据库中取出过多数据B,集合类中有对对象的引用,用完后没有清空或者集合对象未置空导致引用存在等,是的JVM无法回收C,死循环,过多重复对象D,第三方软件的bugE,启动参数内存值设定的过小。
 
  例如方法:修改JVM启动参数,加内存(-Xms,-Xmx);错误日志,是否还有其他错误;代码走查
 
  8,redis使用单线程模型,数据顺序提交,redis支持主从模式,mencache只支持一致性hash做分布式;redis支持数据落地,rdb定时快照和aof实时记录操作命令的日志备份,memcache不支持;redis数据类型丰富,有string,hash,set,list,sortset,而memcache只支持简单数据类型;memcache使用cas乐观锁做一致性。
 
  jedis操作Hash:hmset,hmget,hdel,hkeys
 
  jedis操作List:lpush,lrange按照范围取出,rpush,del,sort等keyjedis操作Set:sadd,srem移除noname,smembers,sismember,scard等。
 
  使用场景例如
 
  Hash:存储读取更新用户多个属性
 
  List:微博TimeLine,消息列表
 
  Set:共同好友,二度好友,用唯一性可以统计网站所有独立IP,好友推荐根据tag求交集,大于threshold就可以推荐。
 
  sortset:set增加1个权重score参数
 
  其他场景:A订阅发布系统,redis对某个key消息发布及订阅,当1个key消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应消息,例如实时消息系统,即时聊天,群聊等。
 
  事务-常用EX,EC提交执行的命令,在server不出问题,可以保证一连串的命令是顺序执行额;提供1个watch功能,对1个key作watch,然后再执行transation。
 
  9,Class.forName()将类加载到JVM,还会对类解释,执行static块,而ClassLoader也加载到JVM,但是不会执行static块,并且只有调用了newInstance方法才会调用构造函数。
 
  10,java反射机制。
 
  可以在运行时判断一个对象所属的类,构造一个类的对象,判断类具有的成员变量和方法,调用1个对象的方法。4个关键的类:Class,Constructor,Field,Method。getConstructor获得构造函数/getDeclardConstructor;getField/getFields/getDeclardFields获得类所生命的所有字段;getMethod/getMethods/getDeclardMethod获得类声明的所有方法,正常方法是一个类创建对象,而反射是1个对象找到1个类。
 
  11,Object类中的方法:clone(),但是使用该方法必须实现Java.lang.Cloneable接口,equal()方法判断引用是否一致,指向同一对象,即相等于==,只有覆写了equals()方法之后,才可以说不同。hashcode(),对象的地址,toString(),finalize()。
 
  12,序列化和反序列化
 
  序列化和反序列化即对象和字节序列间的转化,进程间传送文本图片音频等以二进制传送。JDK中ObjectOuputStream和ObjectInputStream为输出输入流,只有实现SeriaLizable/Externalizable接口的类才能被序列化。如Person对象传递给内存流使用DataConstractJsonSeralizer,MemoryStreamstream=newMemoryStream();DataConstractJsonSeralizerSER=newDataConstractJsonSeralizer(typeof(person));ser.writeObjectStream(stream,person);显示json输出,StramReadersr=newStreamReader(stream1);sr.ReadToEnd()。
 
  13,讲讲分布式唯一ID。
 
  确定ID存储用64位,1个64位二进制1是这样的00000000.....1100......0101,切割64位,某段二进制表示成1个约束条件,前41位为毫秒时间,后紧接9位为IP,IP之后为自增的二进制,记录当前面位数相同情况下是第几个id,如现在有10台机器,这个id生成器生成id极限是同台机器1ms内生成2的14次方个ID。
 
  分布式唯一ID=时间戳<<41位,int类型服务器编号<<10,序列自增sequence。每个时间戳内只能生成固定数量如(10万)个自增号,达到最大值则同步等待下个时间戳,自增从0开始。将毫秒数放在最高位,保证生成的ID是趋势递增的,每个业务线、每个机房、每个机器生成的ID都是不同的。如39bit毫秒数|4bit业务线|2bit机房|预留|7bit序列号。高位取2016年1月1日1到现在的毫秒数,系统运行10年,至少需要10年x365天x24小时x3600秒x1000毫秒=320x10~9,差不多39bit给毫秒数,每秒单机高峰并发小于100,差不多7bit给每毫秒的自增号,5年内机房小于100台机器,预留2bit给机房,每个机房小于100台机器,预留7bit给每个机房,业务线小于10个,预留4bit给业务线标识。
 
  64bit分布式ID(42bit毫秒+5bit机器ID+12位自增)等
 
  生成分布式ID的方式:A,2个自增表,步长相互隔开B,时间的毫秒或者纳秒C,UUIDD,64位约束条件(如上)
 
  14,NIO和IO的区别
 
  第一点,NIO少了1次从内核空间到用户空间的拷贝。
 
  ByteBuffer.allocateDirect()分配的内存使用的是本机内存而不是Java堆上的内存,和网络或者磁盘交互都在操作系统的内核空间中发生。allocateDirect()的区别在于这块内存不由java堆管理,但仍然在同一用户进程内。
 
  第二点,NIO以块处理数据,IO以流处理数据
 
  第三点,非阻塞,NIO1个线程可以管理多个输入输出通道
 
  15,内存泄漏
 
  未对作废数据内存单元置为null,尽早释放无用对象的引用,使用临时变量时,让引用变量在推出活动域后自动设置为null,暗示垃圾收集器收集;程序避免用String拼接,用StringBuffer,因为每个String会占用内存一块区域;尽量少用静态变量(全局不会回收);不要集中创建对象尤其大对象,可以使用流操作;尽量使用对象池,不再循环中创建对象,优化配置;创建对象到单例getInstance中,对象无法回收被单例引用;服务器session时间设置过长也会引起内存泄漏。
 
  16,对象克隆和实现方式
 
  克隆的对象可能包含一些已经修改过的属性,而new1个对象属性都还是初始化时候的值,被复制克隆的类要实现Clonable接口,覆盖clone()方法,访问修饰符为public,方法中调用super.clone()得到所需要的复制方法,类中的属性类也需要实现Clonable接口,覆写clone()方法,并在super中也调用子属性类的clone()复制,才可以实现深拷贝。
 
  或者写到流中序列化的方式来实现,不必考虑引用类型中还包含引用类型,直接用序列化来实现对象的深复制拷贝,即将对象写到流,再从流中读出来,需要实现seriazation接口。
 
  17,redis内存数据上升到一定大小会执行数据淘汰策略,redis提供了6种数据淘汰策略。
 
  LRU:从已设置过期时间的数据集合中挑选最近最少使用的数据淘汰
 
  random:从已设置过期时间的数据中挑选任意数据淘汰
 
  ttl:从已设置过期时间的数据集合中挑选将要过期的数据淘汰。
 
  notenvision:禁止驱逐数据
 
  如mysql中有2千万数据,redis只存储20万的热门数据。LRU或者TTL都满足热点数据读取较多,不太可能超时特点。
 
  redis特点:速度块,O(1),丰富的数据类型,支持事物原子性,可用于缓存,比memecache速度块,可以持久化数据。
 
  常见问题和解决:Master最好不做持久化如RDB快照和AOF日志文件;如果数据比较重要,某分slave开启AOF备份数据,策略为每秒1次,为了主从复制速度及稳定,MS主从在同一局域网内;主从复制不要用图状结构,用单向链表更为稳定M-S-S-S-S。。。。;redis过期采用懒汉+定期,懒汉即get/set时候检查key是否过期,过期则删除key,定期遍历每个DB,检查制定个数个key;结合服务器性能调节并发情况。
 
  过期淘汰,数据写入redis会附带1个有效时间,这个有效时间内该数据被认为是正确的并不关心真实情况,例如对支付等业务采用版本号实现,redis中每一份数据都维持1个版本号,DB中也维持1份,只有当redis的与DB中的版本一致时,才会认为redis为有效的,不过仍然每次都要访问DB,只需要查询version版本字段即可。
 
  18,异步化,生产接口每秒钟10万并发,消费者用异步慢慢消费。缓存模式空间换时间,把1两亿的数据名单打到缓存。服务降级,把不重要的任务放弃;静态资源离线包下载机制,在wify下会主动提前把静态下载前端层保护可请将用户请求延长,点击后主动给它随机等待2s的时间/2分钟之内不能请求;后端做部分接口的开关,设置超短耗时时间,原来只用5ms的只给20ms。
 
  系统一段时间内会自动重试,重试多次后就认为是失败了,检查支付接口返回该订单的钱,支付操作如果回复错误则回滚扣库存的事务,没返回则会记录进行中pendding状态,结束整个过程,等通知失败/成功,AB系统之间会出现死循环补偿,如B退单不成功,一般就是记录错误日志了。超时每隔一段时间去定时回调服务定时回滚,一定次数还是超时则提示用户联系客服,订单库存可以不会滚,记录状态,如果一直调用支付不成功,则让用户自己去处理联系客服,可以不回滚用户的数据,金额扣了才算真正完成,是一种简单粗暴的做法。
 
  公共配置抽象成存储到zookeeper配置中心或者redis等,DB也存储一份,各应用监听ZK的配置变化,可以建一个配置web管理页面。
 
  19,dubbo用ProxyFactoty代理工厂将HelloServiceImpl封装成1个Inoke执行,即ProxyFactory.getInvoke(ref,(Class)接口,注册URL,解码参数),并将Invoke导出成1个Exporter,包括去注册中心ZK注册服务。Invoke有本地执行的Invoke,远程通信执行的Invoke。
 
  20,每次扣减库存时加上1个请求流水编号,上层请求扣减库存没拿到结果的话,重新查询1次做重试操作,量不大都是加锁处理。减少锁的时间,牺牲幂等性,扣减为DB下地操作,查询扣减和设置合成1步,中间没有网络请求。利用缓存,通过写log记录操作,异步合并日志及更新,重启时cache失效,读log恢复,避免重复提交,写操作不建议重试快速失败。多个商品同时增减库存,可使用订单号做幂等处理,应用层对单个商品减库存,操作排队,商品消息ID路由在1个应用server处理,读本地缓存,失效再redis,DB采用乐观锁,组提交,1次减库存多个订单的购买量。可将同一个key下库存m分为n组k1......kn,每组数为m/n,扣减依次在各组扣减,减少并发冲突。队列装满后关闭队列进入,然后用户轮训自己是否抢到了异步ajax,用户资源队列固定长度。2个队列,1个销售的资源队列放入redis,有另外1个队列用来装抢购的会员的uid。
 
  红包状态正常,并成功将状态改为“已领取”,且消息发送成功,用户端开始消费该消息,如果消费失败/超时,用MQ做重试做幂等,直到成功,每条消息有唯一编号且保证消息处理成功与去重表的日志同时出现。
 
  热点将hotdata拆分,分在不同库和不同表,分散热点Data,减轻DB并发更新热点带来RT升高和应用连接超时。SQL在mysql层加以限制,SQL超时/thradrunning到1定值则拒绝SQL执行,一定时间异步将结果写入DB,nginx对IP做限制,可能误杀。
 
  21,SpringAOP,XML配置<aop:config>,切面<aop:aspect>切点<aop:pointcut>,连接切点和通知方法<aop:before>和<aop:after>等,注解可以直接使用@before执行方法@after,@before(“pointcut()”),@after("pointcut"),@Aroud("excutete()),@AfteReturning,@AfterThrowing,可作日志事务,权限等待,AOP即通过把具体的类创建对应的代理类,从代理类来对具体进行操作。
 
  目标实现了接口,默认采用JDK实现AOP,也可以强制使用CGlib来实现AOP,目标没有实现接口的话,则必须采用CGlib,Spring自动在JDK和CGlib切换。如果要求spring强制使用CGlib实现AOP,则可以配置,添加Cglib库。。。jar,Spring配置文件中加入<aop:aspecj-autoproxyproxy-target-Class=true>
 
  22,MyISM采用表级锁,对Myism表读不会阻塞读,会阻塞同表写,对Myism写则会阻塞读和写,即一个线程获得1个表的写锁后,只有持有锁的线程可以对表更新操作,其他线程的读和写都会等待。
 
  InnoDB,采用行级锁,支持事务,例如只对a列加索引,如果update...wherea=1andb=2其实也会锁整个表,select使用共享锁,updateinsertdelete采用排它锁,commit会把锁取消,当然selectbyidforupdate也可以制定排它锁。
 
  23,实时队列采用双队列模式,生产者将行为记录写入Queue1,worker服务从Queue1消费新鲜数据,如果异常则写入Queue2(主要保存异常数据),RetryWorker会监听Queue2,消费异常数据,如果还未处理成功按照一定的策略等待或者将异常数据再写入Queue2,如果数据发生积压可以调整worker的消费游标,从最新数据重新开始消费,保证了最新data得到处理,中间未处理的一段则可以启动backupWorker指定起止游标在消费完指定区间的数据后,backupWorker会自动停止。
 
  DB降级开关后,可直接写入redis(storm),同时将数据写入一份到Retry队列,在开启DB降级开关后消费Retry队列中的数据,从而把数据写入到mysql中,达到最终一致性。MYSQL切分为分片为2的N次方,例如原来分为两个库d0和d1均放在s0服务器上,s0同时有备机s1,扩容只要几步骤:确保s0到s1服务器同步顺利,没有明显延迟;s0暂时关闭读写权限;确保s1已经完全同步到s0更新;s1开放读写权限;d1的dns由s0切换到s1;s0开放读写权限。
 
  24,DB的特性和隔离级别
 
  4大特性:原子性,一致性,分离性,持久性
 
  隔离级别:
 
  读提交:写事务禁止读
 
  读未提交:写事务允许读
 
  可重复读:写事务禁止读事务,读禁止写
 
  序列化:全部禁止
 
  详细说明:读提交1个事务开始写则全部禁止其他事务访问该行。读未提交1个事务开始写则不允许其他事务同时写,但可以读。可重复读读事务会禁止写事务,写事物则禁止其他任何事务。序列化性能最低,全部禁止,串行执行。MYSQL默认的是可重复读。
 
  25,帖子服务、元数据服务、帖子搜索服务,提供索引数据存储,tid和uid查询直接从帖子服务从元数据返回,其他检索查询有帖子搜索服务从索引数据检索并返回,帖子服务增删改查用MQ同步到帖子搜索服务,搜索服务修改索引的数据(索引树,倒排表),索引表t_mapping(tid,uid)。
 
  300亿数据在全量索引库中,数百万一天内修改过的数据在一天库中,50万小时内修改过的数据在小时库中,在update请求时,只会操作最低级别的索引例如小时库。小时库,1小时合并一次,合并到天库,天库一天合并1次,合并到全量库中。
 
  26,讲一下NIO和网络传输
 
  NIOReactor反应器模式,例如汽车是乘客访问的实体reactor,乘客上车后到售票员处Acceptor登记,之后乘客便可休息睡觉了,到达乘客目的地后,售票员Aceptor将其唤醒即可。持久TCP长链接每个client和server之间有存在一个持久连接,当CCU(用户并发数量)上升,阻塞server无法为每个连接运行1个线程,自己开发1个二进制协议,将message压缩至3-6倍,传输双向且消息频率高,假设server链接了2000个client,每个client平均每分钟传输1-10个message,1个messaged的大小为几百字节/几千字节,而server也要向client广播其他玩家的当前信息,需要高速处理消息的能力。Buffer,网络字节存放传输的地方,从channel中读写,从buffer作为中间存储格式,channel是网络连接与buffer间数据通道,像之前的socket的stream。
 
  27,缓存击透
 
  预加载;
 
  加载DB时同步,其他则等待;
 
  DB端做SQL合并,Queue合并排队处理;
 
  部分缓存设置为永不过期;
 
  先清除缓存,读取数据时候则等待500ms,500ms缓存应该已经加载完成;
 
  采用双key缓存,A1为原始缓存,A2为拷贝缓存;
 
  如果DB为空null则g给redis设置1个NFC空nei容。
 
  28,Dubbo源码使用了哪些设计模式
 
  A,工厂模式,ExtenstionLoader.getExtenstionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtenstion()
 
  B,装饰器模式+责任链,以provider的调用链为例,具体调用链代码是在protocolFilterWrapper的buildInvokeChain完成的,将注解中含有group=provider的Filter实现,调用顺序为EchoFilter->ClassLoaderFilter->GenericFilter->ContextFilter->ExceptionFilter->TimeoutFilter->MonitorFilter->TraceFilter。装饰器模式和责任链混合使用,Echo是回声测试请求,ClassLoaderFilter则只是在其主功能上添加了功能。
 
  C,观察者模式,provider启动时需要与注册中心交互,先注册自己的服务,再订阅自己的服务,订阅时采用了观察者模式,注册中心每5s定时检查是否有服务更新,有更新则向服务提供者发送1个notify消息后即可运行NotifyListener的notity方法,执行监听器方法。
 
  D,动态代理模式。扩展JDK的ExtensionLoaderdeAdaptive实现,根据调用阶段动态参数决定调用哪个类,生成代理类的代码是ExtensionLoader的createAdaptiveExtenstionClassLoader方法。
 
  29,平衡二叉树,左右高度之差不超过1,Add/delete可能造成高度>1,此时要旋转,维持平衡状态,避免二叉树退化为链表,让Add/Delete时间复杂度但控制在O(log2N),旋转算法2个方法,1是求树的高度,2是求2个高度最大值,1个空树高度为-1,只有1个根节点的树的高度为0,以后每一层+1,平衡树任意节点最多有2个儿子,因此高度不平衡时,此节点的2棵子树高度差为2。例如单旋转,双旋转,插入等。
 
  红黑树放弃完全平衡,追求大致平衡,保证每次插入最多要3次旋转就能平衡。
 
  30,多线程同步锁
 
  A,RentrantLock,可重入的互斥锁,可中断可限时,公平锁,必须在finally释放锁,而synchronize由JVM释放。可重入但是要重复退出,普通的lock()不能响应中断,lock.lockInterruptbly()可响应中断,可以限时tryLock(),超时返回false,不会永久等待构成死锁。
 
  B,Confition条件变量,signal唤醒其中1个在等待的线程,signalall唤醒所有在等待的线程await()等待并释放锁,与lock结合使用。
 
  C,semaphore信号量,多个线程比(额度=10)进入临界区,其他则阻塞在临界区外。
 
  D,ReadWriteLock,读读不互斥,读写互斥,写写互斥。
 
  E,CountDownLantch倒数计时器,countdown()和await()
 
  F,CyCliBarrier
 
  G,LockSupport,方法park和unpark
 
  31,栈溢出的原因
 
  是否递归的调用;大量循环;全局变量是否过多;数组,List,Map数据是否过大;用DDMS工具检查地方。
 
  内存溢出的原因
 
  过多使用了static;static最好只用int和string等基本类型;大量的递归或者死循环;大数据项的查询,如返回表的所有记录,应该采用分页查询。检查是否有数组、List、map中存放的是对象的引用而不是对象,这些引用会让对应对象不能被释放。
 
  栈过大会导致内存占用过多,频繁页交换阻碍效率。
 
  32,说一下http/2
 
  Http/2采用二进制格式而不是文本
 
  Http/2是完全多路复用的,而非有序并阻塞的。
 
  Http/2使用报头压缩
 
  Http/2让服务器可以将响应主动推送到客户端缓存中。
 
  33,说一下内存泄露
 
  A,HashMap,vector等容易(静态集合类),和应用程序生命周期一样,所引用的所有对象Object也不能释放。
 
  B,当集合类里面的对象属性被修改后,再调用remove()不起作用,hashcode值发生了改变
 
  C,其对象add监听器,但是往往释放对象时忘记去删除这些监听器
 
  D,各种连接记得关闭
 
  E,内部类的引用
 
  F,调用其他模块,对象作用参数
 
  G,单例模式,持有外部对象引用无法收回。
 
  内存泄露例子
 
  Vector<String>A=newVector<String>();
 
  for(inti=0;i<100;i++){
 
  Objecto=newObject();
 
  A.add(o);
 
  o=null;
 
  }
 
  ........
 
  内存溢出的例子
 
  StringBufferb=newStringBuffer();
 
  for(inti=0;i<100;i++){
 
  for(intj=0;i<100;j++){
 
  b.append(*);
 
  }
 
  }
 
  34,SpirngMVC的生命周期和SpringBean的生命周期
 
  SpirngMVC的生命周期:
 
  A,DispatcherSerlvet(前端控制器)
 
  B,-》HandlerMapping(处理器映射器),根据xml注解查找对应的Hander-》返回Handler
 
  C,-》处理器适配器去执行Handler
 
  D,-》Handler执行完成后给处理器适配器返回ModelAndView
 
  E,-》前端控制器请求视图解析器去执行视图解析,根据逻辑视图名解析成真正的视图JSP,向前端控制器返回view
 
  F,-》前端控制器进行视图渲染,将模型数据放到request-》返回给用户
 
  SpringBean的生命周期:
 
  Instance实例化-》设置属性值-》调用BeanNameAware的setBeanName方法-》调用BeanPostProsessor的预初始化方法-》调用InitializationBean的afterPropertiesSet()的方法-》调用定制的初始化方法callCustom的init-method-》调用BeanPostProsessor的后初始化方法-》Bean可以使用了-》容器关闭-》调用DisposableBean的destroy方法-》调用定制的销毁方法CallCustom的destroy-method。
 
  35,AQS,抽象队列同步器
 
  AQS定义2种资源共享方式:独占与share共享
 
  独占:只能有1个线程运行
 
  share共享:多个线程可以同p执行如samphore/countdownlanch
 
  AQS负责获取共享state的入队和/唤醒出队等,AQS在顶层已经实现好了,AQS有几种方法:acquire()是独占模式下线程共享资源的顶层入口,如获取到资源,线程直接返回,否则进入等待队列,直到获取到资源为止。tryAcquire()将线程加入等待队列的尾部,并标志为独占。acquireQueued()使线程在等待队列中获取资源,一直到获取资源后不返回,如果过程被中断也返回true,否则false。
 
  线程在等待过程中被中断是不响应的,获取资源才补上中断。将线程添加到队列尾部用了CAS自旋(死循环直到成功),类似于AutomicInteger的CAS自旋volatile变量。
 
  start->tryAcquire->入队->找安全点->park等待状态->当前节点成对头->End
 
  36,单例模式的7种写法
 
  懒汉2种,枚举,饿汉2种,静态内部类,双重校验锁(推荐)。
 
  37,lucence倒排索引
 
  三个文件:字典文件,频率文件,位置文件。词典文件不仅保存有每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的指针,通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
 
  field的概念,用于表达信息所在位置(如标题中,文章中,url中),在建索引中,该field信息也记录在词典文件中,每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。
 
  关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。
 
  假设要查询单词“live”,lucene先对词典二元查找、找到该词,通过指向频率文件的指针读出所有文章号,然后返回结果。词典通常非常小,因而,整个过程的时间是毫秒级的。
 
  对词典文件中的关键词进行了压缩,关键词压缩为<前缀长度,后缀>,例如:当前词为“阿拉伯语”,上一个词为“阿拉伯”,那么“阿拉伯语”压缩为<3,语>。对数字的压缩,数字只保存与上一个值的差值。
 
  38,ZooKeeper分布式高可用
 
  ZooKeeper
 
  运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新数据。集群超过半数的机器能够正常工作,集群就能够对外提供服务。
 
  zookeeper可以选出N台机器作主机,它可以实现M:N的备份;keepalive只能选出1台机器作主机,所以keepalive只能实现M:1的备份。
 
  通常有以下两种部署方案:双机房部署(一个稳定性更好、设备更可靠的机房,这个机房就是主要机房,而另外一个机房则更加廉价一些,例如,对于一个由
 
  7台机器组成的ZooKeeper集群,通常在主要机房中部署4台机器,剩下的3台机器部署到另外一个机房中);三机房部署(无论哪个机房发生了故障,剩下两个机房的机器数量都超过半数。在三个机房中都部署若干个机器来组成一个
 
  ZooKeeper集群。假设机器总数为N,各机房机器数:N1=(N-1)/2,N2=1~(N-N1)/2,N3=N-N1-N2)。
 
  水平扩容就是向集群中添加更多机器,Zookeeper2种方式(不完美),一种是集群整体重启,另外一种是逐台进行服务器的重启。
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