Redis 为什么使用跳表而不是 B+ 树？

  1. B+树很耗费空间，而内存的空间是很宝贵的，相比之下跳表这种可控参数更合适
  2. B+树的范围查询，通过跳表也可以实现
  3. B+树在并发编程下的锁粒度更大
  4. B+树比跳表更难维护和利用

Java 的类加载机制

  1. 加载 (Loading)： 通过全限定名获取二进制字节流，在内存中生成 java.lang.Class 对象。
  2. 链接 (Linking)：
    • 验证： 确保字节码符合 JVM 规范，没有安全风险。
    • 准备： 为静态变量分配内存并设置初始默认值（如 int 为 0）。注意：此时还没执行赋值动作。
    • 解析： 将符号引用替换为直接引用（内存地址）。
  3. 初始化 (Initialization)： 执行类构造器 <clinit>() 方法的过程，真正执行静态变量赋值和 static 代码块。
  4. 使用 (Using)： 程序执行业务逻辑。
  5. 卸载 (Unloading)： 类从方法区移除（条件非常苛刻）。

类什么时候会被卸载

  1. 无任何实例对象：该类及其子类在堆中没有任何实例对象
  2. 类加载器回收：根据双亲委派模型，由于系统类加载器几乎不会被回收，只要是自己创建的类，几乎都不会被卸载
  3. 该类的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用

布隆过滤器的原理是什么？以及主要解决什么问题？

主要解决缓存穿透问题（大量请求访问不存在的数据，大量请求打崩数据库）

核心是一个位数组和hash函数

具体来说，插入一个key时，通过k个hash函数计算出k个不同hash值，然后位数组在k个hash值处置1，每次请求前先根据key和这个key对应的hash值是否置1，就可以判断这个值是否存在

Redis 集群模式下，一致性 Hash 是怎么做的？

利用CRC16循环冗余码对key计算一个16位的整数，然后用16384（槽位数）取模，最后结果就是slot计算得到的hash槽

优点：槽位数固定，增删节点的时候无需改变其他key的位置

缓存三剑客

缓存穿透：非法请求攻击数据库。布隆过滤器，缓存空对象（非法请求第一次访问数据库时，向缓存中添加一条空数据），拒绝非法请求

缓存雪崩：大量key同时过期。设置不同的过期时间，设计架构（熔断控制，限流控制，多级缓存）

缓存击穿：key过期时被大量访问。互斥锁，逻辑过期（不设置过期时间，value中添加一个逻辑过期时间，如果过期了就异步更新一次数据），热数据不过期