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避免在 MySQL 中使用 NULL 作为默认值，核心思路是 “用有明确业务语义的具体值替代 NULL”，需结合字段类型和业务场景设计默认值，并通过建表规范、约束校验强化落地

在项目中使用 Redis 主要是利用其高性能、多数据结构、支持分布式的特性，解决业务中的性能瓶颈与并发问题；其“快”和“高性能高并发保障”均源于底层设计与上层优化的结合

Spring Bean 的生命周期是指 Bean 从创建、初始化、使用到销毁的完整过程，核心由 Spring 容器全程管理，主要可分为 4 个核心阶段，关键节点需结合初始化/销毁方法和后置处理器。

Redis 渐进式 rehash（重哈希）的核心是 分批次、穿插在日常操作中迁移数据，通过维护关键状态变量和双表并行机制，实现非阻塞的数据迁移

1. 哈希冲突解决方式 Redis 字典（Dict）通过 链地址法（Separate Chaining） 解决哈希冲突：当多个键计算出相同的哈希值时，会将这些键值对以 单向链表 的形式存储在同一哈希桶

MySQL 核心日志文件主要有4类，分别对应不同的数据记录与运维需求，具体作用如下： 1. 二进制日志（Binary Log）2.慢查询日志；3.错误日志；4.通用查询日志

常见的线程安全类 Java 中典型的线程安全类主要集中在 java.util.concurrent 包及基础类库中，核心包括： 并发集合类：原子类操作；锁与同步工具类；基础类型包装类。

MySQL 查询慢，除索引问题外，核心原因集中在数据设计、查询逻辑、硬件资源、数据库配置、锁与事务五大维度

MVCC（多版本并发控制）与锁并非对立关系，而是协同工作的机制，核心目标是在保证数据一致性的前提下，最大化提升数据库并发性能，二者的关系可从“分工互补”和“协同逻辑”两方面理解

Redis ZSet 在 score 相同时，通过 “固定排序规则+value 唯一性” 双重保障，实现排序结果的绝对稳定

要理解三者关系，核心是“从基础框架到简化工具”的演进，具体定义和定位如下： 1. Spring（核心框架） 本质：一个Java EE的基础开发框架，核心是IoC（控制反转） 和AOP（面向切面编程）

Spring声明式事务在多线程中失效，核心原因是事务上下文（ThreadLocal绑定）无法跨线程传递，导致子线程无法继承主线程的事务状态。解决需围绕“确保事务上下文共享”或“避免跨线程事务依赖”

Thread.sleep(0) 的核心意义是主动触发线程重新调度，而非休眠。它是一种“温和”的线程资源让渡方式，虽非必需，但在特定场景（如避免 CPU 独占、调试调度问题）下有实际价值。

电商订单号的设计，核心是在唯一性基础上，平衡「业务实用性」「系统性能」和「安全合规」，既要满足用户识别、内部运营需求，也要适配技术架构（如分布式系统），同时规避泄露敏感信息的风险。

1.优先选Dubbo：纯Java技术栈、高并发（TPS超1万）、追求低延迟（如核心交易链路）； 2.优先选OpenFeign：多语言混合、用Spring Cloud生态、对性能要求不高

在 E 级别（通常指 10^18 量级，实际工程中多为 PB 级数据量）数据库中快速查询 UID=4 的数据，核心是通过“数据分片+索引优化”减少查询扫描范围，需结合数据库架构设计和底层优化

在 Java 中，ThreadLocal 默认仅在当前线程内共享变量，父子线程无法直接共享（子线程会创建独立的 ThreadLocalMap）。实现父子线程共享变量，核心是让子线程能访问到父线程变量

MySQL 的 MVCC（多版本并发控制）并未完全解决幻读问题，仅在特定隔离级别（Repeatable Read，可重复读）下缓解了部分幻读场景，无法处理“当前读”引发的幻读。

MySQL 中，自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI） 是 InnoDB 存储引擎的一项内存级优化功能，核心是自动将热数据的索引页（B+树索引）缓存为哈希表，以加速等值查询

首先明确二者定位：Buffer Pool（缓冲池） 是 InnoDB 核心内存区域，缓存高频访问的「数据页/索引页」；Change Buffer（写缓冲） 是 Buffer Pool 的特殊分区