Java-lock
对锁的一些认知 有哪些锁同一进程重入锁使用 ReentrantLock 获取锁的时候会会判断当前线程是否为获取锁的线程，如果是则将同步的状态 +1 ,释放锁的时候则将状态 -1。只有将同步状态的次数置为 0 的时候才会最终释放锁。
读写锁使用 ReentrantReadWriteLock ,同时维护
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ID-generator
分布式 ID 生成器一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性，其中包括一些如订单 ID，消息 ID ，会话 ID，他们都有一些共有的特性：
全局唯一。
趋势递增。
全局唯一很好理解，目的就是唯一标识某个次请求，某个业务。
通常有以下几种方案：
基于数据库可以利用 MySQL 中
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ClassLoad
类加载机制双亲委派模型模型如下图：
双亲委派模型中除了启动类加载器之外其余都需要有自己的父类加载器
当一个类收到了类加载请求时: 自己不会首先加载，而是委派给父加载器进行加载，每个层次的加载器都是这样。
所以最终每个加载请求都会经过启动类加载器。只有当父类加载返回不能加载时子加载器才会进行加载。
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DB-split
数据库水平垂直拆分当数据库量非常大的时候，DB 已经成为系统瓶颈时就可以考虑进行水平垂直拆分了。
水平拆分一般水平拆分是根据表中的某一字段(通常是主键 ID )取模处理，将一张表的数据拆分到多个表中。这样每张表的表结构是相同的但是数据不同。
不但可以通过 ID 取模分表还可以通过时间分表，比如每月生
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GarbageCollection
垃圾回收
垃圾回收主要思考三件事情:
哪种内存需要回收？
什么时候回收？
怎么回收？
对象是否存活引用计数法这是一种非常简单易理解的回收算法。每当有一个地方引用一个对象的时候则在引用计数器上 +1，当失效的时候就 -1，无论什么时候计数器为 0 的时候则认为该对象死亡可以回收了。
这种算法虽然
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Consistent-Hash
一致 Hash 算法当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时，不可避免的都会遇到一个问题:
如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。
Hash 取模随机放置就不说了，会带来很多问题。通常最容易想到的方案就是 hash 取模了。
可以将传入的 Key 按照 in
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Cache-design
分布式缓存设计目前常见的缓存方案都是分层缓存，通常可以分为以下几层：
NG 本地缓存，命中的话直接返回。
NG 没有命中时则需要查询分布式缓存，如 Redis 。
如果分布式缓存没有命中则需要回源到 Tomcat 在本地堆进行查询，命中之后异步写回 Redis 。
以上都没有命中那就只有从 DB
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ArrayList
ArrayList/Vector 的底层分析ArrayListArrayList 实现于 List、RandomAccess 接口。可以插入空数据，也支持随机访问。
ArrayList相当于动态数据，其中最重要的两个属性分别是:elementData 数组，以及 size 大小。在调用 add()
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