Java
未读
2.类加载子系统
上述内容主要介绍了Java的内存结构、类加载子系统、运行时数据区、类加载器及其分类、双亲委派机制等概念和工作原理，以及类加载器和自定义类的加载过程和一些相关的安全问题。总结来说，你的文章摘要如下：
本文主要描述了Java虚拟机中的类加载机制。首先介绍了内存结构和类加载子系统的作用，详细阐述了Java运行时数据区的组成部分和类的加载过程。接着详细解释了类加载器及其分类，包括引导类加载器、扩展类加载器和系统类加载器。之后重点介绍了双亲委派机制的工作原理和优势，以及为什么需要使用双亲委派机制来避免类的重复加载和保证程序安全。同时提到了如何判断两个class对象是否相同以及如何引用类加载器。最后，文章还介绍了类的主动使用和被动使用以及相关的Java类使用方式不会导致类初始化的被动使用情况。整体上，文章为读者提供了一个全面且深入的关于Java类加载机制的理解。
Java
未读
1.JVM与Java体系概述
摘要：
本文主要介绍了Java虚拟机（JVM）的发展历程和各种不同类型的JVM的特点。JVM作为Java程序运行的核心，具有跨平台性、优秀的垃圾回收机制等特点。文章详细描述了基于栈和基于寄存器的指令集架构之间的差异，并列举了不同的JVM，如HotSpot、JRockit、IBM的J9等。同时，文章还介绍了其他厂商的JVM，如Microsoft JVM、Taobao VM和Dalvik VM等。最后，介绍了Graal VM，这是一个在HotSpot VM基础上增强而成的跨语言全栈虚拟机，具有运行多种语言的能力。总的来说，不同厂商的JVM可能存在差异，但Oracle HotSpot VM是目前最主要的默认虚拟机。
Canal+Rabbit+ES实战
本文档描述了配置Canal+MQ数据同步环境和Elasticsearch数据同步环境的详细步骤。首先，介绍了如何配置MySQL主从同步，以支持Canal的数据同步需求。接着，描述了如何安装Canal并配置其与MQ的连接，确保Canal可以将数据变化同步到MQ中。然后，详细说明了如何安装和配置Elasticsearch，以及如何使用Kibana进行索引管理。最后，文档还提供了关于数据不同步、MQ同步消息无法消费等常见问题的解决方案。
摘要总结：
1. 配置MySQL主从同步，为Canal数据同步提供基础。
2. 安装Canal并配置其与MQ的连接，实现数据变化同步到MQ。
3. 安装和配置Elasticsearch，创建必要的索引结构。
4. 提供了关于数据不同步和MQ同步消息无法消费等常见问题的解决方案。
注意：在实际操作过程中，需要根据具体的数据库版本、MQ类型和Elasticsearch版本进行相应的调整。同时，应确保所有组件之间的兼容性和版本一致性，以确保数据同步的准确性和稳定性。
Elasticsearch+应用架构设计
摘要：
在Elasticsearch中，索引类似于数据库中的表，用于存储文档数据。文档是由多个字段组成的JSON格式对象，每个字段存储一个数据项的具体值。映射定义了文档的结构，类似于数据库表的定义。正向索引和倒排索引是两种不同的索引方式，正向索引根据文档ID索引，倒排索引则根据词条找到包含词条的文档ID。
在Elasticsearch中，可以使用多种查询方式，如全文搜索、多字段查询、模糊查询、通配符查询、短语匹配查询等。同时，Elasticsearch支持动态模板和索引模板，允许为特定字段定义映射规则，并为一组索引定义共享设置和映射。
文档操作包括创建、查询、删除和修改。创建文档使用POST请求，查询文档使用GET请求，删除文档使用DELETE请求，修改文档可以使用PUT或POST请求。
在架构设计中，可以通过配置Elasticsearch客户端和ElasticSearchTemplate来简化与Elasticsearch的交互。对于文档操作，可以通过实现DocumentOperations接口并提供具体的实现方法，如插入、批量插入、更新、删除、查询和批量查询等。
在处理地理位置数据时，可以使用地理距离查询和地理距离排序，以及使用地理距离衰减函数来调整搜索结果的相关性得分。
最后，对于某些复杂的查询或需要自定义评分规则的场景，可以使用函数评分查询，通过定义一系列函数来调整查询结果的相关性得分。
数据库
未读
MySQL基础知识
这是一个关于数据库、索引、存储过程、触发器、视图、事务、自定义变量、游标等概念和相关SQL语句的总结。
数据库（DB）是保存有组织的数据的容器，数据库管理系统（DBMS）用于管理数据库中的数据。SQL（结构化查询语言）用于与DBMS进行通信。
数据类型包括整型、浮点型、定点型、字符串、二进制数据（BLOB）和日期时间类型。
SQL语言分为DQL（数据查询语言）、DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）和TCL（事务控制语言）。
数据库操作包括创建、查询、删除数据库，表的操作包括创建、修改、删除表，以及视图、存储过程、触发器和索引的创建、修改和删除。
视图是一种虚拟的表，用于展示数据。存储过程是一组SQL语句，用于处理数据。触发器是与表相关的数据库对象，在特定操作前或后触发并执行。
索引是数据库中用于提高性能的工具，包括普通索引、主键索引、唯一索引、组合索引和全文索引。
事务是一组逻辑操作单元，包括开启事务、编写事务逻辑操作单元和提交或回滚事务。
自定义变量分为用户变量和局部变量，用于存储中间值或结果。游标用于循环处理结果集。
在数据库操作中，需要注意SQL语句的执行顺序、索引的使用和创建，以及事务的处理。
数据库
未读
数据库原理以及常见问题
摘要：
事务是数据库操作的基本单位，满足ACID特性。事务的ACID特性通过undo log、redo log等机制保证。数据库并发一致性问题包括丢失修改、读脏数据、不可重复读和幻读。事务隔离级别包括未提交读、提交读、可重复读和可串行化。InnoDB存储引擎通过MVCC实现多版本并发控制，解决读-写冲突问题。SQL优化实践包括建立合适的索引、避免全表扫描等。数据库引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory、Archive等，各自具有不同的特点。聚集索引和非聚集索引的主要区别在于数据与索引是否分离。InnoDB使用B+树作为存储数据的结构，因为B+树在大数据量下的性能优势。
在数据库操作中，事务是一系列满足ACID特性的操作，这些操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据的完整性和一致性。为了保障事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，数据库系统采用了多种机制，如undo log和redo log等。
在并发环境下，数据库可能面临多种一致性问题，如丢失修改、读脏数据、不可重复读和幻读等。为了解决这些问题，数据库系统设置了不同的事务隔离级别。
InnoDB存储引擎采用MVCC（多版本并发控制）机制，实现事务的隔离。它通过为每个数据版本记录创建版本号和删除版本号，避免读写冲突，解决并发一致性问题。
在SQL优化方面，建立合适的索引是关键。避免全表扫描，尽量使用覆盖索引，遵循最左前缀法则等。此外，根据数据量和应用场景选择合适的数据库引擎，如InnoDB、MyISAM等。它们的特点和应用场景各不相同。
聚集索引和非聚集索引的主要区别在于数据与索引是否分离。InnoDB使用B+树作为存储数据的结构，因为B+树在大数据量下具有性能优势，可以有效减少磁盘IO次数。
总的来说，数据库系统通过一系列机制和策略保障事务的ACID特性和并发一致性，同时优化SQL查询和提高性能。选择合适的数据库引擎和建立合适的索引是优化数据库性能的关键。
架构
未读
浅谈SaaS 模式及企业应用解析
摘要：
SaaS模式是软件交付的一种新模式，区别于传统的购买和交付方式。SaaS提供商提供软件服务，用户按需租用。CRM、OA和ERP是企业管理中常用的三种软件工具，分别用于客户管理、内部管理和物资管理。CRM主要管理客户信息，OA用于办公室自动化，ERP涵盖企业资源计划如生产制造等。HR软件用于人事管理，而进销存系统则管理企业的采购、库存和销售过程。
设计模式
未读
模板方法
摘要：
模板方法模式是一种行为型设计模式，其核心思想是在抽象类中定义一个算法的骨架，并在子类中实现特定的步骤。在提供的代码中，SoyaMilk类作为抽象类定义了制作豆浆的模板方法make()，包括选择黄豆、添加调料、浸泡和打磨等步骤。其中，addCondiments()方法是抽象方法，由子类具体实现添加何种调料。customerWantCondiments()方法是一个钩子方法，用于决定是否需要添加调料。ReadBeanSoyaMilk、PureSoyaMilk和PeanutSoyaMilk是SoyaMilk的子类，分别实现了不同的豆浆口味。客户端代码演示了如何使用这些子类来制作不同口味的豆浆。通过模板方法模式，子类可以在不改变算法结构的情况下，重新定义算法的某些特定步骤，提高了代码的复用性和可维护性。
设计模式
未读
观察者模式
观察者模式是一种对象行为型模式，主要用于处理对象间的一对多依赖关系。其核心在于当被观察对象状态改变时，所有观察者都会收到通知并自动更新。在此例中，`WeatherData`作为被观察者，管理着一组观察者（如第三方网站）。当有新的天气数据更新时，它会通知所有注册的观察者。具体实现中，`WeatherData`维护了一个观察者列表，并提供了注册和移除观察者的方法以及通知所有观察者的方法。`CurrentConditions`是一个具体的观察者实例，它会接收到来自`WeatherData`的天气数据更新并进行显示。在客户端代码中，创建了`WeatherData`和`CurrentConditions`对象，并注册了观察者到被观察者中，最后模拟了天气数据的更新过程。