Java中高级面试宝典.docx

Java中高级面试宝典主要涵盖了Java开发中的高级概念和技术，其中特别强调了缓存系统Memcached的使用和优化。Memcached是一种广泛应用于Web应用的分布式内存缓存系统，它的核心特性在于客户端实现的分布式策略。 Memcached的分布式原理并不在服务器端，而是由客户端库来处理。这意味着每个服务器都是独立的，客户端根据特定算法决定数据存储在哪个服务器上。这种设计简化了服务器端的复杂性，但也带来了一些挑战，例如如何有效地分配和管理内存。 在Memcached中，数据存储采用Slab Allocator内存分配机制。它将内存预划分成多个仓库（slabs），每个仓库内部再细分为不同大小的chunk，以适应各种大小的数据。然而，这种机制可能导致内存碎片，因为chunk大小固定，无法充分利用剩余空间。增长因子（Grace factor）通常设置为1.25，用于调整chunk大小，以适应数据大小的变化。当所需存储的数据大小超过现有chunk大小时，如果找不到匹配的chunk，Memcached会选择踢掉旧数据，而不是使用更大的chunk，这是一种空间管理策略。 Memcached的惰性失效机制也是其一大特点。当数据过期时，并不会立即从内存中删除，只有在用户尝试获取该数据时，才会进行检查。如果数据已过期，才将其从内存中清除，这种延迟删除的方式被称为“惰性失效”，它节省了CPU资源，降低了检查成本。 “无底洞现象”是Memcached在大规模使用时遇到的问题。随着服务器数量增加，由于键的分散存储，访问同一组数据可能需要连接更多的服务器，反而降低了效率。这个问题可以通过优化键的设计和使用一致性Hash算法来解决。 一致性Hash算法是分布式系统中常用的负载均衡策略。它将服务器映射到一个虚拟的Hash环上，数据根据其键的Hash值定位到最近的服务器。例如，如果有ABC三台服务器，数据的Hash值会在环上找到最近的服务器位置，从而确保相同前缀的键会被分配到同一台服务器，减少跨服务器的通信。 总结来说，Java中高级面试中涉及到的Memcached知识点包括：客户端实现的分布式、Slab Allocator内存管理、惰性失效机制、无底洞现象及其解决方案以及一致性Hash算法的应用。理解并掌握这些概念对于优化和管理Java应用中的缓存系统至关重要。