在Spring Boot中，"bean" 是一个非常重要的概念，它代表了一个由Spring容器管理的对象实例。这些对象通常用于组成应用程序的各个部分，并且可以在整个应用程序中共享和重用。Spring Boot的Bean管理是基于Spring框架的IoC（控制反转）和DI（依赖注入）原理构建的。

以下是Spring Boot中Bean的一些关键特性和用途：

1. 组件管理: Bean管理允许您创建、配置和管理应用程序中的各种组件，例如服务、数据访问对象（DAO）、控制器等。这些组件可以通过Spring容器进行实例化和初始化，然后在需要的地方进行注入。
2. 依赖注入: Spring Boot容器负责管理Bean之间的依赖关系。通过依赖注入，一个Bean可以将它所依赖的其他Bean注入到它自己的属性或构造函数中，从而实现了组件之间的解耦和松散耦合。
3. 单例管理: 默认情况下，Spring Boot将Bean配置为单例（Singleton）。这意味着容器只会创建一个Bean实例，并在需要时重用它。这有助于减少资源消耗和提高性能。
4. 配置管理: Spring Boot允许您使用注解或XML配置文件来定义Bean及其依赖关系。您可以在应用程序的配置文件中声明哪些类应该被实例化为Bean，并且可以配置它们的属性和行为。
5. 生命周期管理: Spring容器管理Bean的生命周期，包括实例化、初始化、使用和销毁。您可以定义初始化和销毁方法，以便在Bean的生命周期中执行自定义逻辑。
6. AOP（面向切面编程） : Spring Boot支持AOP，允许您定义横切关注点，如日志记录、性能监控等，并将它们应用于Bean的方法。
7. 测试: Spring Boot的Bean管理使单元测试和集成测试变得更容易，因为您可以轻松地模拟或替换Bean的依赖关系。

总之，Spring Boot中的Bean是一种灵活且强大的机制，用于组织和管理应用程序的各个组件，使应用程序更易于维护、测试和扩展。通过Spring容器的帮助，Bean可以以一种高度可配置的方式进行管理，从而实现了松散耦合、可维护性和可测试性。

DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(): 在这里，创建了一个 Druid 数据源对象。Druid 是一个流行的数据库连接池，用于管理数据库连接。

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kubectl kubelet kubeadm版本: 1.23.1 操作系统版本: CentOS 8.2 64位

外网放开30000端口，后续浏览器登陆k8s dashboard看板使用。并检查ssh服务端口22是否正常开启。

安装常用工具：

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 iproute-tc

国内存在墙的问题，添加阿里源加速：

yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

要创建一个定时任务，你可以使用@Scheduled注解来标记一个方法，并指定任务的触发时间。以下是一个示例：

import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ScheduledTask {

    @Scheduled(fixedRate = 5000) // 每隔5秒执行一次
    public void performScheduledTask() {
        // 执行定时任务的逻辑
        // 这里可以是任何你需要定期执行的代码
    }
}

在上面的示例中，performScheduledTask方法使用@Scheduled注解标记为定时任务，fixedRate参数指定了任务的触发时间，这里是每隔5秒执行一次。

4. 配置异步任务和定时任务

确保在你的Spring Boot应用程序的配置类上添加@EnableAsync和@EnableScheduling注解，以启用异步任务和定时任务的支持。例如：

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableAsync;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

@Configuration
@EnableAsync
@EnableScheduling
public class TaskConfig {
    // 配置类
}

对文本搜索一般可以分为三种类型：模糊搜索、精确搜索、分词搜索。

• 模糊搜索：如sql中的like查询语句，匹配包含搜索关键字的内容。
• 精确搜索：文本内容与搜索关键字一致。
• 分词搜索：将文本先进行分词，包括搜索关键字分词和搜索内容进行分词，再匹配相关内容。

#!/bin/bash

# 定义要关闭的应用程序的名称
APP_NAME=""

# 查找应用程序的进程ID（PID）
PID=$(ps -ef | grep "$APP_NAME" | grep -v grep | awk '{ print $2 }')

if [ -z "$PID" ]; then
  echo "应用程序已经停止"
else
  echo "正在关闭应用程序 $APP_NAME (PID: $PID) ..."
  kill -9 "$PID"
  echo "应用程序已成功关闭"
fi

image.png

/ect/profile 用来设置环境变量，内容样例如下

# Get the aliases and functions
if [ -f ~/.bashrc ]; then
        . ~/.bashrc
fi
export JAVA_HOME=/usr/share/jdk1.8.0_14
export PATH=$JAVA_HOME/bin:.....

image.png

image.png

MySQL 索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它们通过创建存储在表中数据的副本，以加速检索和查询操作。索引的主要目的是减少数据库系统需要扫描的数据量，从而加快数据检索的速度。

以下是一个示例数据库和示例代码，用于说明 MySQL 索引的作用和使用方式：

示例数据库：

假设我们有一个简单的学生信息数据库，其中包含一个名为 students 的表，用于存储学生的信息，包括学生ID、姓名、年龄和课程。这是一个示例的数据库表结构：

CREATE TABLE students (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT,
    course VARCHAR(50)
);

表中包含以下示例数据：

示例代码：

以下是一些示例代码，演示如何使用 MySQL 索引来优化查询操作。

1. 创建索引：
   在 students 表的 name 列上创建一个索引：

CREATE INDEX idx_name ON students (name);

1. 查询优化：
   查询所有年龄为 22 岁的学生：

SELECT * FROM students WHERE age = 22;

使用索引后，查询将更加高效，因为 MySQL 可以快速定位到年龄为 22 岁的学生。

1. 覆盖索引：
   如果只需要查询学生的姓名而不需要其他信息，可以使用覆盖索引：

SELECT name FROM students WHERE age = 22;

这将减少数据的读取量，因为只需要访问索引而不需要访问实际数据行。

1. 联合索引：
   创建一个联合索引，以优化多个列的查询：

CREATE INDEX idx_age_course ON students (age, course);

查询年龄为 22 岁且课程为 "Math" 的学生：

SELECT * FROM students WHERE age = 22 AND course = 'Math';

联合索引可以加速复合条件的查询。

总之，MySQL 索引是用来提高数据库查询性能的重要工具。通过创建适当的索引，可以加速常见查询操作，减少数据扫描的时间，从而提高数据库的响应速度。但是，需要谨慎使用索引，因为不当使用索引可能会导致性能下降。在设计数据库时，需要根据具体的查询需求和数据分布情况来选择创建哪些索引。

在MySQL中，有多种类型和方法的索引可供选择，每种类型和方法都有其适用的场景和特点。以下是一些常见的MySQL索引类型和方法以及如何使用它们的示例：

1. B-Tree 索引： B-Tree（平衡树）索引是最常见的索引类型，用于支持等值查询、范围查询和排序操作。

示例： 创建一个B-Tree索引来优化students表中的student_id列：

CREATE INDEX idx_student_id ON students (student_id);

2. 哈希索引： 哈希索引是用于等值查询的特殊索引类型，适用于只需要精确匹配的情况。

示例： 创建一个哈希索引来优化users表中的user_id列：

CREATE INDEX idx_user_id ON users (user_id) USING HASH;

3. 全文索引： 全文索引用于支持全文搜索，通常在文本列上使用。

示例： 创建一个全文索引来优化articles表中的content列：

CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles (content);

4. 空间索引： 空间索引用于地理空间数据，支持地理空间查询。

示例： 创建一个空间索引来优化locations表中的coordinates列：

CREATE SPATIAL INDEX idx_coordinates ON locations (coordinates);

5. 联合索引： 联合索引是在多个列上创建的索引，用于优化多条件的查询。

示例： 创建一个联合索引来优化orders表中的customer_id和order_date列：

CREATE INDEX idx_customer_order ON orders (customer_id, order_date);

6. 前缀索引： 前缀索引是在列的一部分上创建的索引，用于减少索引大小。

示例： 创建一个前缀索引来优化products表中的product_name列的前5个字符：

CREATE INDEX idx_product_name ON products (product_name(5));

7. 自定义索引方法： MySQL允许您创建自定义索引方法，以满足特定的查询需求。

sudo rm /usr/local/mysql

sudo rm -rf /usr/local/mysql*

sudo rm -rf /Library/StartupItems/MySQLCOM

sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/My*

sudo rm -rf /Library/Receipts/mysql*

sudo rm -rf /Library/Receipts/MySQL*

sudo rm -rf /var/db/receipts/com.mysql.*

启动kafka之前必须启动zookeeper

zookeeper集群，查看进程

启动kafka

启动脚本

不能通过命令行的方式去修改副本

0:生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。

1:生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。

-1(all):生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。

双端队列

发送流程

SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
String dateTime=sdf.format(new Date());
sysRole.setUpdateT(dateTime);

生产经验，数据有序

#!/bin/bash

# 定义要关闭的应用程序的名称
APP_NAME="admin-gateway-1.0-SNAPSHOT.jar"

# 查找应用程序的进程ID（PID）
PID=$(ps -ef | grep "$APP_NAME" | grep -v grep | awk '{ print $2 }')

if [ -z "$PID" ]; then
  echo "应用程序已经停止"
else
  echo "正在关闭应用程序 $APP_NAME (PID: $PID) ..."
  kill -9 "$PID"
  echo "应用程序已成功关闭"
fi

仓库地址：https://github.com/webVueBlog/JavaGuideInterview