防止重复提交，接口幂等性

文章介绍了接口幂等性的概念及其重要性，即用户对同一操作发起的一次或多次请求结果一致，不会因多次点击产生副作用。文章列举了需要防止非幂等性的情况，如用户多次点击按钮、页面回退再次提交等，并以SQL为例说明了哪些操作是天然幂等的。对于如何保证幂等性，提出了多种解决方案：使用token机制（需注意先删除还是后删除token的问题及原子性）、数据库悲观锁与乐观锁、业务层分布式锁、数据库唯一约束、Redis set防重以及防重表和全局请求唯一ID等方法。这些方案各有优缺点，适用于不同的场景。

RabbitMQ消息确认机制-可靠抵达

为了确保消息的可靠传递，可以采用事务消息，但其性能会大幅下降。为此，引入了确认机制以提高效率。确认机制包括生产者端的ConfirmCallback和ReturnCallback以及消费者端的ack机制。 - **ConfirmCallback**：通过设置`spring.rabbitmq.publisher-confirms=true`或`spring.rabbitmq.publisher-confirm-type=correlated`开启，并在RabbitTemplate中设置确认回调，当消息被成功接收时触发。 - **ReturnCallback**：通过配置`spring.rabbitmq.publisher-returns=true`及`spring.rabbitmq.template.mandatory=true`启用，在消息未能正确路由到队列时触发回调。 - **消费者确认**：默认情况下，消费者自动确认消息；若需手动控制，则应将`spring.jms.listener.acknowledge-mode`设为`manual`，并在监听器中实现具体的消息签收（`basicAck`）或拒收逻辑（`basicNack`/`basicReject`）。这样即使处理过程中出现问题，也能保证消息不会丢失。

RabbitMQ的安装及使用

RabbitMQ是一款使用Erlang开发的开源消息中间件，支持AMQP协议。它具有高可靠性、灵活的消息分发策略（如简单模式、工作队列模式等）、集群支持、多种协议兼容性以及丰富的客户端语言支持。RabbitMQ还提供了可视化管理界面和插件扩展机制。通过Docker可以方便地安装和配置RabbitMQ，并设置为开机自启。文章详细介绍了四种类型的Exchange（Direct, Fanout, Topic, Headers）及其应用场景，同时展示了如何在Spring Boot项目中整合RabbitMQ，包括依赖引入、配置设置、组件启用及消息发送与接收的具体实现。这为开发者提供了一个全面了解和使用RabbitMQ作为消息中间件的基础指南。

SpringCache

Spring从3.1版本开始引入了`Cache`和`CacheManager`接口来统一不同缓存技术，并支持JCache(JSR-107)注解以简化开发。`Cache`接口的实现包括`RedisCache`、`EhCacheCache`等。每次调用需要缓存的方法时，Spring会检查该方法是否已执行过，若存在结果则直接返回缓存中的数据；否则执行方法并将结果缓存后返回。 使用步骤如下： 1. 添加依赖：`spring-boot-starter-cache`。 2. 在配置文件中指定缓存类型（如Redis）及过期时间。 3. 编写配置类设置缓存序列化方式及其他属性。 4. 通过`@EnableCaching`启用缓存功能。 Spring Cache提供了多个注解如`@Cacheable`用于定义缓存、`@CachePut`更新缓存、`@CacheEvict`清除缓存等。此外，`@Caching`可以组合多种缓存操作。对于缓存问题，如穿透、击穿和雪崩，Spring提供了相应解决方案，例如缓存空值、加锁以及随机过期时间策略。针对读多写少且一致性要求不高的场景，Spring Cache是一个很好的选择。

分布式锁Redisson

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, B

本地缓存与分布式缓存

缓存在服务端编程当中，缓存主要是指将数据库的数据加载到内存中，之后对该数据的访问都在内存中完成，从而减少了对数据库的访问，解决了高并发场景中数据库容易成为性能瓶颈的问题；以及基于内存的访问速度高于磁盘的访问速度的原理（数据库读取数据一般需要从磁盘读取），提高了数据的访问速度和程序性能。本地缓存本地缓

Redis分布式锁基本原理

高并发下缓存失效问题:缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

lettuce堆外内存溢出bug

在进行压力测试时，可能会遇到堆外内存溢出（OutOfDirectMemoryError）的问题。这主要是由于Spring Boot 2.0之后默认使用的Redis客户端lettuce存在bug，导致Netty在处理网络通信时出现堆外内存溢出。Netty如果没有明确指定堆外内存大小，默认会使用Xms的值，可以通过设置-Dio.netty.maxDirectMemory来调整，但这不是根本解决办法。为了解决这一问题，建议升级Spring Boot版本或切换到使用Jedis作为Redis客户端。如果选择后者，需要在项目的依赖中排除lettuce-core，并添加jedis依赖。

MySql乐观锁和悲观锁

本文介绍了乐观锁和悲观锁的概念及其在数据库中的实现方式。乐观锁假设数据通常不会被其他事务修改，因此读取时不加锁，仅在提交更新时检查是否有冲突；常见的实现方法包括使用版本号或时间戳字段来跟踪数据更改。而悲观锁则认为数据很可能被其他事务修改，所以在每次操作前都会锁定数据，确保同一时间只有一个事务可以修改数据。乐观锁适用于读多写少的场景，能提高吞吐量但可能在高并发写入时导致多次重试；悲观锁适合写多读少的情况，虽然保证了数据的安全性，但会增加系统开销并降低吞吐量。此外，文章还提到了多版本并发控制（MVCC）作为另一种并发控制机制。