java IO相关用法大汇总，创建一个新文件，删除一个文件，列出指定目录的全部文件（包括隐藏文件）……
IoC & AOP 不是 Spring 提出来的，它们在 Spring 之前其实已经存在了，只不过当时更加偏向于理论。Spring 在技术层次将这两个思想进行了很好的实现。
代码写了那么多，你知道 a = 1 + 2 这条代码是怎么被 CPU 执行的吗？软件用了那么多，你知道软件的 32 位和 64 位之间的区别吗？再来 32 位的操作系统可以运行在 64 位的电脑上吗？64 位的操作系统可以运行在 32 位的电脑上吗？如果不行，原因是什么？
如果父类在执行构造函数的时候调用了一个可以被重写的方法，那么在该方法中可能会使用到未初始化的数据，从而导致运行时异常或者意外结束。
引发性能问题的原因通常不是单方面缘由，特别是大型系统迭代多年后，长期积劳成疾造成，所以我们要必要分析找到症结所在，并按瓶颈优先级逐个击破，拿我们项目为例，大概分几个方面：
密码学是网络安全、信息安全、区块链等产品的基础，常见的非对称加密、对称加密、散列函数等，都属于密码学范畴。密码学有数千年的历史，从最开始的替换法到如今的非对称加密算法，经历了古典密码学，近代密码学和现代密码学三个阶段。密码学不仅仅是数学家们的智慧，更是如今网络空间安全的重要基础。
上面的例子中，我们模拟一个转账的过程，amount用来表示用户余额。transfer用来将当前账号的一部分金额转移到目标对象中。为了保证在transfer的过程中，两个账户不被别人修改，我们使用了两个synchronized关键字，分别把transfer对象和目标对象进行锁定。
Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。
自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信。它是融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学。它涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题。
和其它数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎的架构上，插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
我们关注主从复制之前，首先要考虑单机有什么问题？ 机器故障 容量瓶颈 QPS瓶颈
CPU 使用率是最直观和最常用的系统性能指标，更是我们在排查性能问题时，通常会关注的第一个指标。
某服务所在机器统计显示，其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。
在大型分布式IT架构领域，微服务是一项必不可少的技术。从本质上来讲，微服务是一种架构风格，将一个大型的系统拆分为多个拥有独立生命周期的应用，应用之间采用轻量级的通信机制进行通信。这些应用都是围绕具体业务进行构建，可以独立部署、独立迭代，也可能根据业务负载独立的水平扩展。
在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出。造成内存原因是不一样的，当然处理方式也不一样。这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结。常见的一般会有下面三种情况：
我们需要在虚拟机中安装好两台centos系统，然后再去搭建一主一从的redis架构。
异常是java程序员无法避免的一个话题，我们会有JVM自己的异常也有应用程序的异常，对于不同的异常，我们的处理原则是不是一样的呢？
近日来，和很多来自传统行业、国企、政府的客户在沟通技术细节时，发现云原生所代表的技术已经逐渐成为大家的共识，从一个虚无缥缈的概念渐渐变成这些客户的下一个技术战略。自然，应用架构就会提到微服务，以及其中最重要的分布式协作的模式——服务发现。模式（pattern）是指在特定上下文中的解决方案，很适合描述服务发现这个过程。不过相对于 2016 年，现在我们最少有十多种的方式能实现服务发现，这的确是个好时机来进行回顾和展望，最终帮助我们进行技术选型与确定演进方向。
汇总函数:（1）count(列名)：求某列的行数，不包含空值。（2）sum(列名)：对某列数据进行求和，只能对数值类型的列计算。（3）avg(列名)：求某列数据的平均值，只能对数值类型的列的计算。（4）max(列名)：求某列数据的最大值。（5）min(列名)：求某列数据的最小值。
当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
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