这个项目的整体结构来源于牛客网，主要使用了Springboot、Mybatis、MySQL、Redis、Kafka、等工具。主要实现了用户的注册、登录、发帖、点赞、系统通知、按热度排序、搜索等功能。另外引入了redis数据库来提升网站的整体性能，实现了用户凭证的存取、点赞关注的功能。基于 Kafka 实现了系统通知：当用户获得点赞、评论后得到通知。利用定时任务定期计算帖子的分数，并在页面上展现热帖排行榜。

1.如何实现项目的注册问题

我们对每一个请求的开发都是由Dao——>sevice——controller层。在插入数据前，会对数据进行空值验证，对账号邮箱进行重复性验证，使用map来存储错误信息，如果controller层拿到的map为空就说明注册成功，进行后续的激活处理。在插入数据时，会对密码进行加盐处理后，在使用MD5算法进行加密，然后存储到数据库，最开始的数据Status设为0，表示无效，需要进行激活处理。

2.项目如何实现用户唯一性检验

在创建MySQL表时，使用unqiue关键字保证用户名username字段的唯一性。另外，在注册用户时进行重复性验证，如果已经用户已经存在，不能进行注册。

3.登录状态保存在哪

保存在用户凭证表，包括用户id，用户凭证，用户状态和过期时间，对于用户凭证表是0有效1无效。在登录时验证账号密码是否为空，或者密码是否错误等，如果没有错误就生成登录凭证。

4.用户登陆上之后怎么显示登录页面

用户在登录后会以ticket名称为key，以及实际的ticket为value创建一个cookie存入浏览器，之后服务端根据用户凭证在用户凭证表中查询user信息封装在模板中然后返回给浏览器。代码和流程如下图所示

这个过程是每一个用户登录都会存在的，所以我们需要拦截器来处理。同时对于服务端来说，同时可能会有大量的浏览器请求，所以这里还涉及到线程安全问题。

5.拦截器（Interceptor）

目的：让未登录用户不能访问某些页面
原理：在方法前标注自定义注解，拦截所有的请求，只处理带有该注解的方法。

拦截器：1.自定义拦截器 2.配置拦截器

首先验证用户（preHandle方法），如果用户存在，则在本次请求中持有用户，放进hostHolder里

经过controller后，返回到拦截器，拦截器再将用户信息存入model。

自定义拦截器需要实现HandlerInterceptor，然后重写preHandle（controller前执行）,postHandle（controller后执行）,以及afterCompletion（模板解析后执行）

配置拦截器：需要实现WebMvcConfigurer接口，然后重写addInterceptors方法，排除拦截静态页面。

6.ThreadLocal（线程安全）

从上面的代码可以看出，ThreadLocal set赋值的时候首先会获取当前线程thread,并获取thread线程中的ThreadLocalMap属性。如果map属性不为空，则直接更新value值，如果map为空，则实例化threadLocalMap,并将value值初始化

ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部静态类，而它的构成主要是用Entry来保存数据，而且还是继承的弱引用。在Entry内部使用ThreadLocal作为key，使用我们设置的value作为value。

通过当前线程对象的getMap()方法获取ThreadMap对象然后将当前ThreadLocal对象作为key值存入map 这能保证线程内的资源共享而不同线程之间独立

7.md5原理知道吗？安全吗？可逆吗？

可以将MD5算法看作一台机器，计算机的任何内容（字符串，图片，视频等）被丢进去都将输出一个长度为128比特的MD5值。

因此在我们这个项目中，会将用户密码进行加盐处理（密码末尾加随机的字符串）然后再进行MD5加密存入数据库。

MD5是否可逆：不可逆，原因是MD5是一种散列函数，使用的是hash算法，在计算过程中原文的部分信息是丢失了的。

8.项目哪块用到AOP了？（面向切面编程）

项目中统一处理日志时，用到了AOP。如果我们在每个业务组件中都记录日志，那么会产生非常多的重复代码。如果我们采用OOP的思想，将记录日志的功能封装成一个bean去调用，那么会产生耦合度高等问题。因为记录日志本身不属于业务需求，它属于系统需求，所以我们不应该将业务需求和系统需求耦合在一起，这个时候我们就需要用AOP来处理。AOP解决统一处理系统需求的方式是将代码定义到一个额外的bean，叫切面组件Aspect，这个组件在程序运行之前就需要被框架织入到某些连接点。切面组件的pointcut声明织入到哪个位置，通知Advice方法声明切面要处理什么样的逻辑。

9.项目中redis怎么用的

缓存点赞和关注：

1）、Redis缓存用户点赞数用String类型，以用户ID为key，点赞时，自增，取消赞时，自减；

缓存实体点赞数，set类型，用户给实体点赞时添加进列表，取消赞时则移除，最后用size统计；

2）、缓存粉丝列表，使用zset，存入粉丝的id和关注的时间戳，使用zCard获得粉丝数量。利用reverseRange的时间戳反向排序，按关注时间加载粉丝列表。

优化登录：

1）、使用Redis缓存用户信息。将user缓存到Redis中，获取user时，先从Redis获取。取不到时，则从数据库中查询，再缓存到Redis中。因为很多界面都要用到user信息，并发时，频繁的访问数据库，会导致数据库崩溃。变更数据库时，先更新数据库，再清空缓存；

2）、使用Redis缓存验证码。原本添加到session中，减轻服务器压力。将验证码存到Redis中，方便查询检验；

-验证码需要频繁的访问与刷新，对性能要求很高；

-验证码不需要永久存储，通常在很短的时间内就会失效；

-分布式部署时，存在session共享问题；

3）、登录凭证：原本添加到MySQL中，为减轻每次登录都去查询数据库的压力，将登录凭证ticket缓存在Redis中，防止每次都要进行数据库的查询，提高并发能力。退出登录时，原本要修改数据库中的登录凭证，现在只需要修改Redis即可。

10.redis的key怎么设计（怎样存储的点赞、关注、缓存用户数据）？

redis的key是String类型的，编写了一个工具类来生成redis的key。key由多个单词拼接而成，中间采用冒号隔开，有的单词是固定的，有些单词是动态的。

点赞使用set类型存储，key为点赞对象，set中保存点赞人的ID
关注使用zSet类型存储，key为被关注者，set保存关注者以及关注时间为score
缓存用户数据使用Value类型，key为用userID得到的key，value为user对象（设置过期时间，且数据修改时需要清除缓存）

验证码是与user相关的，但是这里我们不能直接传入userId,因为还未登录，我们不知道用户是谁。这里传入了一个字符串owner，这是在用户访问登录页面的时候，给他发一个凭证（随机字符串），存到cookie里，用的时候从cookie内将这个owner取出来，在得到rediskey，然后获取验证码，与输入的验证码进行对比。

11.缓存点赞数如何实现

帖子和评论的赞一起存，统称为实体的赞。还需要统计用户的赞（用户的帖子和评论收到的赞的总和）。因为如果统计用户所有帖子和评论的赞得到用户获得的赞太麻烦，所以这里以用户ID采用rediskey工具拼接为key记录点赞数量（这就会涉及到事务操作。用户的帖子或者评论的点赞数增加了对应的用户的赞要增加）。

具体实现：使用redis来存储点赞数，首先需要构造redis的key，

点赞使用set类型存储，key为点赞对象，set中保存点赞人的ID

点赞的时候需要判断用户是否已经点赞：通过redistemplate.opsforSet().ismember方法如果已经点过赞了就要把点赞记录删除否则添加数据。这里用到了事务操作重写了execute方法

项目中的redis在存储用户信息时，是只读模式。

12.如何解决缓存和数据库的数据不一致问题？

缓存和数据库的数据不一致一般是由两个原因导致的，提供了相应的解决方案。

删除缓存值或更新数据库失败而导致数据不一致，可以使用重试机制确保删除或更新操作成功。
在删除缓存值、更新数据库的这两步操作中，有其他线程的并发读操作，导致其他线程读取到旧值，应对方案是延迟双删。

重试机制：具体来说，可以把要删除的缓存值或者是要更新的数据库值暂存到消息队列中。当应用没有能够成功地删除缓存值或者是更新数据库值时，可以从消息队列中重新读取这些值，然后再次进行删除或更新。如果能够成功地删除或更新，我们就要把这些值从消息队列中去除，以免重复操作，此时，我们也可以保证数据库和缓存的数据一致了。否则的话，我们还需要再次进行重试。如果重试超过的一定次数，还是没有成功，我们就需要向业务层发送报错信息了。

延迟双删：一般应用于先删除缓存，再更新数据库的多线程并发访问的情况。这是因为，先更新数据库值，再删除缓存值的情况下，如果线程 A 删除了数据库中的值，但还没来得及删除缓存值，线程 B 就开始读取数据了，那么此时，线程 B 查询缓存时，发现缓存命中，就会直接从缓存中读取旧值。不过，在这种情况下，如果其他线程并发读缓存的请求不多，那么，就不会有很多请求读取到旧值。而且，线程 A 一般也会很快删除缓存值，这样一来，其他线程再次读取时，就会发生缓存缺失，进而从数据库中读取最新值。所以，这种情况对业务的影响较小。

总结如图：

13 kafka消息模型和常见术语？
kafka入门

Apache Kafka是一个分布式流平台。一个分布式的流平台应该包含3点关键的能力：

·kafka特点

-高吞吐量：处理TB级的海量数据

-消息持久化：持久化，将数据存储到硬盘上，而不仅仅存储在内存中，长久保存消息，存到硬盘中的读取速度远远小于内存，读写硬盘的效率高低取决于读取硬盘的方式，硬盘的顺序读写的效率是很高的，kafka保证对硬盘消息的读写都是顺序的；

-高可靠性：kafka是分布式部署，一台服务器挂了，还有别的，有容错机制

-高拓展性：集群的服务器不够时，可以扩展服务器，只需简单的配置

·kafka术语

消息模型：发布-订阅模型，消费者订阅了某一主题（topic）后，生产者采用类似广播的方式，将消息通过主题传递给所有的订阅者。
Topic：主题，类似于文件夹，用来存放不同的数据。
Partition：主题分区，同一主题的不同分区可以存放在不同的Broker上面，保证并发能力和负载均衡。
Offset：消息在Partition中的存放位置。
Broker：可以理解为kafka集群里面的一台或多台服务器，它本身是没有复制的，上面可能运行着topic1的leader， topic2的follower等等。

14、项目哪里用到了kafka？

当有点赞，评论，关注请求时，会发送系统通知点赞，评论，关注的对象。在处理系统信息时，使用到了Kafka，具体来说，先定义了生产者类和消费者类，其中生产者被点赞/评论/关注功能对应的Controller使用，产生消息。而消费者负责消息（message）到来时，把消息存到数据库内。

14 消息队列放到内存还是磁盘？放磁盘为什么还这么快？

Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。

从数据写入和读取两方面分析，为什么Kafka速度这么快

写入数据：磁盘读写的快慢取决于你怎么使用它，也就是顺序读写或者随机读写。在顺序读写的情况下，磁盘的顺序读写速度和内存持平。因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。

即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。

读取数据：实现了零拷贝

15 什么是ElasticSearch，存储原理，功能，特点

概念：ES是一个基于lucene构建的，分布式的，RESTful的开源全文搜索引擎。
存储原理：数据按照Index – Type – Document – 字段四级存储，其中Index对应数据库，Type对应表，Document为搜索的原子单位，包含一个或多个容器，基于JSON表示。字段是指JSON中的每一项组成，类似于数据库中的行/列。Mapping是文档分析过滤后的结果，根据用户自定义，将某些文字过滤掉，类似于表结构定义DDL？？。同时ES也和分布式数据库一样，支持shard的replication。
功能：
1、分布式的搜索引擎和数据分析引擎
2、全文检索，结构化检索，数据分析。
3、对海量数据进行近实时的处理
特点：
1、可以作为分布式集群处理PB级别的数据，也可单机使用。
2、不是特有技术，而是将分布式+全文搜索（lucene) + 数据分析合并在一起。
3、操作简单，作为传统数据库的补充，提供了数据库所不具备的很多功能。

16 项目中哪里使用到了ES,如何使用

在进行帖子搜索时，使用到了ES。可用Repository和Template两种方式，由于Repository搜索到的结果（直接返回的post类，方便）没有高亮标签（why），所以使用了template方式重写了mapResults函数，获得了带有高亮标签的post。
使用消息队列（kafka）的方式，实现发帖/删帖后ES数据库的自动更新。
搜索：定义SearchQuery，确定搜素内容，排序方式，高亮等。接着使用elasticTemplate.queryForPage方法，需要重写mapResults函数，得到高亮数据。

17 TrieTree前缀树介绍一下（敏感词过滤）

前缀树是一种多叉树的树形数据结构，在项目中用于对敏感词进行过滤。

构造前缀树：第一层就存所有敏感词的第一个字符

前缀树特点是：1.根节点不包含任何信息除了根节点的每个节点只包含一个字符，2.从根节点到某一个节点经过的路径，字符所连接的字符串就是这个节点所对应的字符串 3.每个节点的所有子节点包含的字符不同

过滤敏感词算法：

三个指针，一个指向树根（node），另两个指针（begin和position），都指向文本首，其中一个一直向后移动（begin），另一个跟着动，发现不是敏感词，就说明以begin开头的字符不可能组成敏感词，将其存入StringBuilder，begin后移，然后再返回至begin。若是敏感词，则替换，并另两个指针都后移，树指针指向根节点。

18.怎样统计网站UA和DAU

使用Redis的高级数据结构：
HyperLogLog：超级日志，统计独立整数个数。统计UA（独立访问）时，以日期为 rediskey ，将客户端IP add 到HyperLogLog中（redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey, i);）
Bitmap：位图，比如365天的签到，只需要３６５／８个字节的大小。统计DAU（日活跃用户）时，以日期为 rediskey ，以用户ID作为位（在数据中的位置），用 or 操作，既可以方便的统计一段时间内的注册用户访问人数。

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