2023MySql高频面试题总结

学好mysql对于管理和分析数据非常重要。首先，mysql是一种开源的关系型数据库管理系统，具有高稳定性和安全性，可以广泛应用于企业级应用和网站中。通过学习mysql，你可以更好地理解和管理企业数据。其次，在现代企业中，数据变得越来越重要。mysql可以帮助你有效地管理数据并进行数据分析。学习mysql可以帮助你使用SQL语言对数据进行查询、筛选、排序和汇总，并提取有价值的信息。最后，mysql技能是很多职业岗位需要的技能之一，在很多行业中，数据库管理和数据分析人才需求较大，具有mysql技能可以增加你的就业机会。总之，学好mysql可以使你在管理和分析数据方面更加高效、准确，也可以提高你的工作竞争力。 本文列举了20个Mysql高频考点，希望可以助你一臂之力

Java各种锁的使用方式及其对比

Java中使用锁是为了在多线程程序中保证同步访问共享资源的正确性和一致性。在多线程环境下，多个线程可以同时访问共享资源，这可能导致数据的不一致性和错误的结果。例如，如果两个线程同时更新同一个变量，那么可能会出现竞争条件的问题，导致数据错误或者程序崩溃。 Java提供了多种类型的锁，包括 `synchronized` 块，可重入锁，读写锁和印章锁等。这些锁可以用来控制对共享资源的访问，从而保证数据一致性和线程安全。 在程序中使用锁需要注意锁定的粒度和时长，过大的锁粒度或过长的锁时间可能会导致性能问题。因此，在编写并发程序时，需要根据实际情况选择合适的锁类型并合理使用锁，以充分发挥多线程程序的性能优势。

20种ChatGPT玩法.pdf

ChatGPT大火之后，相信大家也都见识过它的强大之处，本文的方向也很简单，通过询问ChatGPT自身，让ChatGPT来给出你可以借助他去做的20件事情，发散一下思维； 以下的内容生成，使用的是Bito插件，强烈推荐大家去装一下，简直不要太好用！！ 还是那句话，注意去引导

Java利用spring aop进行监测方法执行耗时

使用 Spring AOP 进行方法耗时监测的好处有以下几点： 1. 代码实现简单，易于维护：使用 Spring AOP 可以将耗时监测的逻辑与业务逻辑进行解耦，避免业务逻辑代码的冗余和代码维护难度的提高。 2. 安全性高：使用 Spring AOP 进行方法耗时监测，可以在不修改业务逻辑代码的情况下，对业务方法进行耗时监测；避免了因为在业务代码中加入计时逻辑而导致的安全风险。 3. 可扩展性强：使用 Spring AOP 进行方法耗时监测，可以方便的对其他的切面进行扩展，例如：日志、异常处理、权限控制等切面。 4. 提高系统性能：通过对系统中的方法进行耗时监测，可以及时发现系统中的性能瓶颈，从而进行优化；避免了因为性能问题导致的系统运行效率低下和用户体验差的情况。

Java商城毕业设计源码（涵数据库表设计）

钱到碗里来商城是一个由Java编写，集合Spring+SpringMVC+Mybatis等技术的毕设项目，前端渲染页面选择了JSP，编写代码的适合考虑到了安全性、扩展性和优雅程度， 源代码理解非常简单，注释写的也很明确，非常适合做学习参考

Java九九乘法表优化例子

九九乘法表大家都会写，但是除了传统的写法之外，还有没有更加好的写法呢？性能才是我们需要考虑的，以下的例子就是一个优化后的九九乘法表

Java实现简单LRU缓存算法

这里的LRUCache类维护了一个双向链表和一个哈希表，用于实现LRU算法。具体实现细节如下： - get方法：首先在哈希表中查找对应的键值对，如果不存在，则返回-1；如果存在，则将对应的节点从双向链表中删除，并将其添加到链表头部。最后返回节点的值。 - put方法：首先在哈希表中查找对应的键值对，如果存在，则将该节点的值更新，并将其从双向链表中删除并添加到链表头部；如果不存在，则判断当前链表是否已满（达到容量上限），如果是，则删除链表尾部的节点并在哈希表中删除对应的键值对；然后创建一个新的节点，并将其添加到链表头部和哈希表中。 - addNode方法：将新节点添加到链表头部。 - removeNode方法：从链表中删除指定节点。 - Node类：表示双向链表中的节点，包含了键值对、前驱节点和后继节点。 另外，需要注意哈希表和双向链表的一致性维护。在put方法中，当新建节点或者更新节点时，都需要更新哈希表中的键值对，并将节点添加到链表头部；同样，在删除节点时，也需要从哈希表中删除对应的键值对。

利用Java手写一个布隆过滤器Bloom Filter

布隆过滤器是一种数据结构，主要用于判断一个元素是否可能在一个集合中存在。它可以在插入和查询数据时快速地判断一个元素是否可能在这个集合中，比如在缓存中查询一个元素是否存在。 它的原理是使用多个哈希函数对元素进行哈希，然后将哈希值映射到一个位数组中的多个位置上。当查询一个元素时，它会通过哈希函数得到多个哈希值，并检查这些哈希值对应的位数组上的值是否都为1。如果都为1，则认为这个元素可能存在于集合中；如果有一个为0，则认为这个元素一定不存在于集合中。 由于哈希函数的特殊性，可能会出现误判的情况。即使元素不存在于集合中，也有可能所有哈希值对应的位数组上都是1，导致误判。但是，误判的概率可以通过调整哈希函数的个数和位数组的大小来控制，可以在不增加太多空间开销的情况下，大大提高查询效率。 本例子给出使用多个seed作为计算质数，大大减低误判的情况，推荐给大家参考

elasticsearch7.6.1版本+jsoup爬取京东商品数据并使用

Java+spring boot+elasticsearch爬取网站数据写到es中，再从es中根据关键字搜索的简单例子

Java策略模式的使用（枚举策略与简单工厂策略）

后端同学在开发过程中，势必会遇到多条件判断的情况，大部分时候都会直接采用if-else的形式去处理，这样的操作会存在不易扩展的问题，那么如何解决这个问题呢？ 这里给出策略模式的例子，以汉堡打折为原型设计，存在优惠券、买一送一、打折、免费等场景的时候，该如何精简代码？ 对比枚举策略与简单工厂+策略模式的不同使用，抛砖引玉，引发你更多的思考