Linux
Java相关命令
列出所有包含 “java” 的进程
ps aux | grep java 通过进程名搜索
ps aux | grep 进程名
```
强制终止进程id为PID的程序
``` Bash
kill -9 <PID>
```
运行时指定 JVM 参数：
``` Bash
java -Xmx1024m -Xms512m -jar MyApp.jar 常见 JVM 参数：
-Xmx: 最大堆内存（如 -Xmx4g）
-Xms: 初始堆内存
-XX:+UseG1GC: 使用 G1 垃圾回收器
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError: OOM 时自动生成堆转储文件
- 查看 CPU、内存、磁盘、负载
查看 CPU / 负载：top、htop
查看内存：free -h
查看磁盘：df -h
查看目录大小：du -sh 目录
系统负载：uptime
查看端口占用
netstat -tulpn | grep 端口
lsof -i:端口杀死进程
kill -9 PID查看日志常用命令
实时看日志：
tail -f xxx.log看最后 N 行：
tail -n 200 xxx.log搜索日志：
grep '关键字' xxx.log
grep -C 10 '关键字' xxx.log # 前后10行翻页查看：
less xxx.log文件查找
按文件名查找：
find /path -name "xxx.jar"按内容查找：
grep -r "内容" /path进程相关
查看 Java 进程：
运行
ps -ef | grep java优雅停止：kill PID
强制杀死：kill -9 PID
磁盘满了怎么排查？
df -h 看哪个盘满
du -sh /* 看大目录
重点清理：
日志文件 .log
临时文件 /tmp
大文件无用备份
CPU 高怎么排查？
top 找到高 CPU 进程 PID
top -Hp PID 找到高耗 CPU 线程
将线程 ID 转 16 进制
jstack PID 导出栈，定位代码块
内存溢出 / 泄漏怎么定位？
看内存：free -h、top
导出堆 dump：
bash
运行
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof PID
用 MAT/JProfiler 分析泄漏点
软链接、硬链接区别
硬链接：同一个 inode，删原文件不影响
软链接：类似快捷方式，原文件删了失效
创建：
bash
运行
ln 源文件 目标 # 硬
ln -s 源文件 目标 # 软
权限问题（rwx）
r=4，w=2，x=1
755：所有者读写执行，其他读执行
777：所有权限（不推荐生产）
修改：
bash
运行
chmod 755 文件
chown 用户:组 文件
定时任务
bash
运行
crontab -e
示例：每天凌晨 2 点执行
plaintext
0 2 * * * /脚本.sh
网络问题
测试连通性：ping IP
测试端口通不通：telnet IP 端口、nc -zv IP 端口
查看路由：route -n
消息队列
消息队列的话,它主要是一种用于异步通信的中间件，核心就是异步通信和解耦
网络通信相关
TCP与UDP的区别;
TCP 是面向连接的（需三次握手建立连接），UDP 是无连接的（直接发送数据）
TCP 保证数据可靠传输（确认、重传、排序），UDP 不保证（可能丢包、乱序）
适用场景
TCP 用于文件传输、网页浏览等可靠场景；UDP 用于视频流、在线游戏等实时性要求高的场景。
TCP 的三次握手（建立连接）
目的：确保双方能正常通信，并同步初始序列号（ISN）。
TCP协议的三次握手,四次挥手
过程
第一次握手
客户端发送 （请求连接），进入 SYN_SENT 状态。
第二次握手
服务器回复 （收到客户端请求），进入 SYN_RCVD 状态。
第三次握手
客户端发送 连接建立
TCP 的四次挥手（断开连接）
目的：确保双方数据完全传输完毕后再释放连接。
过程
第一次挥手（FIN）
主动方（如客户端）发送（请求断开）
第二次挥手（ACK）
被动方（如服务器）回复 （收到断开请求）
第三次挥手（FIN）
被动方发送 （确认自己数据已发送完毕）
第四次挥手（ACK）
主动方回复 （确认被动方断开），被动方收到后直接关闭。
网络通信的三要素
IP,端口,传输协议
Quartz
Quartz的 Cron 表达式
Cron 表达式用于定义复杂的定时任务调度规则
字段顺序：秒（0-59） 分（0-59） 时（0-23） 日（1-31） 月（1-12） 周（1-7） [年（可选）]
特殊符号：
* : 任意值（如秒=*)
? : 不指定值（仅用于日和周字段，避免冲突）
- : 范围（如日=1-5）
, : 列表（如周=1,3,5）
/ : 步长（如秒=0/15 表示每15秒：0,15,30,45）
L : 最后（如日=L 表示月末）
W : 最近工作日（如日=15W 表示离15号最近的工作日）
# : 第几个（如周=6#3 表示每月第三个星期五）集群与分布式
集群（Cluster）
概念：一组通过高速网络互联的物理或虚拟服务器，协同工作以提升系统的性能、可靠性或扩展性。
目标：通过资源聚合（如计算、存储、网络）实现高可用性或高性能。
特点：
节点通常位于同一数据中心或相近网络环境。
节点间共享负载（如负载均衡集群）或共同完成任务（如高性能计算集群）。
分布式系统（Distributed System）
概念：由多个独立计算机节点通过网络连接组成的系统，节点协同完成统一任务，对外表现为单一系统。
目标：通过跨节点协作实现资源共享、容错性和地理分布支持。
特点：
节点可分布在不同地理位置，甚至异构环境（不同硬件、操作系统）。
强调数据一致性（如分布式数据库）或任务协调（如区块链）。
容器和虚拟机的区别
容器和虚拟机都是虚拟化技术
容器是“轻量级进程隔离”，适合敏捷开发和云原生；虚拟机是“完整的系统虚拟化”，适合强隔离和异构环境
Docker和Kubernetes(k8s)
Docker 是容器化技术，负责打包和运行单个容器
Kubernetes 是容器编排工具，负责管理多个容器（尤其是跨主机集群）的生命周期，提供高可用性、弹性伸缩等能力
你们这个项目如何部署的
我们这个项目就是所里边的人用,更新的时候就说一下,然后就是直接打成jar包传到服务器
启动的时候用的是nohup命令nohup java -jar jar包
服务器用的是
nginx
设计模式
单例模式的实现方式？懒汉式和饿汉式区别？
饿汉式：类加载时创建实例，线程安全，缺点：启动慢、浪费内存；
懒汉式：使用时创建，线程不安全（加 synchronized / 双重检查锁解决）；
推荐：双重校验锁的懒汉式实现、枚举（防止反射破坏）。
场景：工具类、配置类、线程池、数据库连接池
开发里常用双重校验锁的懒汉式实现，
项目里的库存统计工具类、全局配置读取类都用了，保证全项目一个实例，避免重复创建浪费资源，还兼顾了懒加载和线程安全。
双重校验锁的懒汉式实现:核心是把构造器私有，通过全局静态方法获取唯一实例，避免重复创建对象浪费资源，同时保证多线程场景下调用不出问题
工厂模式
简单工厂：一个工厂造一类产品。
工厂方法：每个产品对应一个工厂。
抽象工厂：造一 “家族” 的产品。
好处：解耦，调用方不用关心对象怎么创建，以后换实现不用改代码。
核心是工厂方法模式:
- 定义统一的数据源解析接口：抽离所有数据源解析的公共方法，比如（数据接入）、（数据解析）、（解析后数据校验）
- 为每个数据源写专属的解析实现类：比如wos解析类、IEEE 解析类、
- 封装简单工厂做解析对象的统一创建：写一个数据源解析工厂类，里面根据传入的「数据源类型标识」（比如配置里的 WOS、IEEE、ZIP），动态创建对应解析实现类的对象
设计核心思路:是用接口定标准、实现类做差异化、工厂做对象创建，核心就是把「对象创建」和「业务使用」解耦，适配多数据源的扩展需求。
代理模式
核心是对方法做前置 / 后置增强，Spring AOP 底层就是这个。
比如后台管理系统的操作日志，
第一步：自定义日志注解，标记需要记录日志的方法
第二步：编写切面类，定义日志的核心处理逻辑
方法执行前：获取操作用户，记录操作开始时间
方法执行后：获取方法执行结果、返回值，；
异常处理：记录异常信息，
第三步：日志持久化与异步优化
把封装好的日志实体类通过Spring 的 @Async 注解交给异步线程池处理，异步将日志写入MySQL 日志表
第四步：全局配置，实现日志的统一管控
在 Nacos 里配置日志记录的开关和日志级别，比如测试环境关闭部分高频操作的日志，生产环境开启全量日志；同时在切面里做了日志过滤，比如忽略一些测试类方法、空数据批次的操作，避免无效日志产生，让日志记录更精准
核心业务代码里完全没有日志相关代码，保证了核心逻辑的纯净性，后期排查问题时，能通过日志表快速追溯每一次数据处理的全链路信息
Java常见数据结构及特点
数组（Array）
数组是通过连续的内存空间存储元素，每个元素位置由索引直接定位
- 特点：连续内存、索引直接访问速度快、大小固定。
- 适用：频繁随机访问、内存敏感场景。
- 扩容成本高：需创建新数组并复制旧数据
数组是内存效率最高、访问最快的结构，但灵活性差；适合静态数据或已知大小的场景，动态场景优先用ArrayList
队列
队列是先进先出的结构，核心操作：入列、出列、判空。
- 类似于单向管道,先进去的先出来
- 顺序性：元素按加入顺序排列，先进入的先被移除。
- 两端操作：仅在队首（Head）出队，队尾（Tail）入队。
- 状态检查：需支持判断队列是否为空。
核心原则：队列的核心是顺序控制，选择时需平衡操作频率与性能需求。
链表
链表是通过节点（Node）链接数据，每个节点包含值域和指针域（指向下一个节点）
- 动态大小：无需预分配内存，按需扩展。
- 插入/删除快：只需调整指针（O(1)时间，头尾最优）。
- 随机访问慢：需从头遍历（O(n)时间）。
- 内存碎片：节点分散存储，缓存命中率低。
应用场景
动态数据集：频繁增删但少查询的场景（如LRU缓存淘汰机制）。
内存敏感场景：节点可动态分配，适合大规模数据存储。
队列/栈实现：链表可实现高效的头尾操作（如Java的LinkedList底层是双向链表）。 - 总结
单链表：内存占用小，但尾插和删除需遍历。
双向链表：功能更强大，但指针维护稍复杂。
适用原则：
高频头尾操作 → 双向链表。
仅需单向遍历 → 单链表。
线程安全 → 用ConcurrentLinkedDeque
