五⾯拿下阿⾥飞猪offer，熬夜整理Java⾼频⾯试题
前⾔
Spring如何解决的循环依赖，是近两年流⾏起来的⼀道Java⾯试题。其实笔者本⼈对这类框架源码题还是持⼀定的怀疑态度的。如果笔者作为⾯试官，可能会问⼀些诸如“如果注⼊的属性为null，你会从哪⼏个⽅向去排查”这些场景题。那么既然写了这篇⽂章，闲话少说，发车看看Spring是如何解决的循环依赖，以及带⼤家看清循环依赖的本质是什么。
ClickHouse 是什么？
ClickHouse：是⼀个⽤于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)
我们⾸先理清⼀些基础概念
OLTP：是传统的关系型数据库，主要操作增删改查，强调事务⼀致性，⽐如银⾏系统、电商系统
OLAP：是仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析，侧重技术决策⽀持，提供直观简单的结果
接着我们⽤图⽰，来理解⼀下列式数据库和⾏式数据库区别
在传统的⾏式数据库系统中（MySQL、Postgres和MS SQL Server），数据按如下顺序存储：
font weight在列式数据库系统中（ClickHouse），数据按如下的顺序存储：
两者在存储⽅式上对⽐：
以上是ClickHouse基本介绍
⼆、业务问题
业务端现有存储在Mysql中，5000万数据量的⼤表及两个辅表，单次联表查询开销在3min+，执⾏效率极低。经过索引优化、⽔平分表、逻辑优化，成效较低，因此决定借助ClickHouse来解决此问题
最终通过优化，查询时间降低⾄1s内，查询效率提升200倍！
希望通过本⽂，可以帮助⼤家快速掌握这⼀利器，并能在实践中少⾛弯路。
三、ClickHouse实践
1.Mac下的Clickhouse安装
我是通过docker安装，也可以下载CK编译安装，相对⿇烦⼀些。查mysql版本命令
2.数据迁移：从Mysql到ClickHouse
ClickHouse⽀持Mysql⼤多数语法，迁移成本低，⽬前有[五种迁移]
create table engin mysql，映射⽅案数据还是在Mysql
insert into select from，先建表，在导⼊
mysql面试题sql
create table as select from，建表同时导⼊
csv离线导⼊
streamsets
选择第三种⽅案做数据迁移：
CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name ENGINE = Mergetree AS SELECT * FROM mysql('host:port', 'db', 'database', 'user', 'password')
二进制检验和xor3.性能测试对⽐
类型数据量表⼤⼩查询速度
Mysql5000万10G205s
ClickHouse5000万600MB1s内
4.数据同步⽅案
临时表
图⽚来源：新建temp中间表，将Mysql数据全量同步到ClickHouse内temp表，再替换原ClickHouse中的表，适⽤数据量适度，增量和变量频繁的场景
最后
很多程序员，整天沉浸在业务代码的 CRUD 中，业务中没有⼤量数据做并发，缺少实战经验，对并发仅仅停留在了解，做不到精通，所以总是与⼤⼚擦肩⽽过。
我把私藏的这套并发体系的笔记和思维脑图分享出来，理论知识与项⽬实战的结合，我觉得只要你肯花时间⽤⼼学完这些，⼀定可以快速掌握并发编程。
不管是查缺补漏还是深度学习都能有⾮常不错的成效，需要的话记得帮忙点个赞⽀持⼀下
网页版智慧职教⼀下
git处理pull冲突整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享⽀持⼀下⼩编~

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