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小于不der
数据缝合工程师
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#每天一个知识点# Redis 有哪几种数据淘汰策略？
1.noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
2.allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
3.volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
4.allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
5.volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
6.volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放
1.noeviction:返回错误当内存限制达到，并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令。
2.allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
3.volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
4.allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
5.volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
6.volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放
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#每天一个知识点# kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？
Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。
优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者奔溃，太慢又可能造成浪费。
缺点：如果 broker 没有可供消费的消息，将导致 consumer 不断在循环中轮询，直到新消息到到达。为了避免这点，Kafka 有个参数可以让 consumer阻塞知道新消息到达(当然也可以阻塞知道消息的数量达到某个特定的量这样就可以批量发送)
Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。
优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者奔溃，太慢又可能造成浪费。
缺点：如果 broker 没有可供消费的消息，将导致 consumer 不断在循环中轮询，直到新消息到到达。为了避免这点，Kafka 有个参数可以让 consumer阻塞知道新消息到达(当然也可以阻塞知道消息的数量达到某个特定的量这样就可以批量发送)
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#每天一个知识点# 多线程中 synchronized 锁升级的原理是什么？
synchronized 锁升级原理：在锁对象的对象头里面有一个 threadid 字段，在第一次访问的时候 threadid 为空，jvm 让其持有偏向锁，并将 threadid 设置为其线程 id，再次进入的时候会先判断 threadid 是否与其线程 id 一致，如果一致则可以直接使用此对象，如果不一致，则升级偏向锁为轻量级锁，通过自旋循环一定次数来获取锁，执行一定次数之后，如果还没有正常获取到要使用的对象，此时就会把锁从轻量级升级为重量级锁，此过程就构成了 synchronized 锁的升级。
锁的升级的目的：锁升级是为了减低了锁带来的性能消耗。在 Java 6 之后优化 synchronized 的实现方式，使用了偏向锁升级为轻量级锁再升级到重量级锁的方式，从而减低了锁带来的性能消耗
synchronized 锁升级原理：在锁对象的对象头里面有一个 threadid 字段，在第一次访问的时候 threadid 为空，jvm 让其持有偏向锁，并将 threadid 设置为其线程 id，再次进入的时候会先判断 threadid 是否与其线程 id 一致，如果一致则可以直接使用此对象，如果不一致，则升级偏向锁为轻量级锁，通过自旋循环一定次数来获取锁，执行一定次数之后，如果还没有正常获取到要使用的对象，此时就会把锁从轻量级升级为重量级锁，此过程就构成了 synchronized 锁的升级。
锁的升级的目的：锁升级是为了减低了锁带来的性能消耗。在 Java 6 之后优化 synchronized 的实现方式，使用了偏向锁升级为轻量级锁再升级到重量级锁的方式，从而减低了锁带来的性能消耗
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