在实际编程过程中，我们常常遇到这种情况：有一个对象 A，需要一个和 A 完全相同新对象 B，并且此后对 B 任何改动都不会影响到 A 中的值，也就是说，A 与 B 是两个独立的对象，但 B 的初始值是由 A 对象确定的。在 Java 语言中，用简单的赋值语句是不能满足这种需求的。如果不重写clone()方法，对象将获得一个默认的浅复制行为，这意味着基本字段将被复制，但引用类型字段将只复制引用，而不

finally是在return后面的表达式运算后执行的（此时并没有返回运算后的值，而是先把要返回的值保存起来，管finally中的代码怎么样，返回的值都不会改变，仍然是之前保存的值），所以函数返回值是在finally执行前确定的；如果finally块中包含了return语句，即使前面的catch块重新抛出了异常，则调用该方法的语句也不会获得catch块重新抛出的异常，而是会得到finally块的返

通过上篇的文章,我们已经知道了和DI的基本操作,接下来我们来系统的学习SpringIoC和DI 的操作.

AOP是Aspect Oriented Programming的简称（又称为面向切⾯编程）什么是面向切面编程呢?切面就是指某⼀类特定问题,所以AOP也可以理解为面向特定方法编程.什么是面向特定方法编程呢?比如在前面文章实现的"登录校验",就是⼀类特定问题.登录校验拦截器,就是对"登录校验"这类问题的统⼀处理.所以,拦截器也是AOP的⼀种应用.AOP是⼀种思想,拦截器是AOP思想的⼀种实现.Spri

适配器模式,也叫包装器模式.将⼀个类的接⼝，转换成客⼾期望的另⼀个接⼝,适配器让原本接⼝不兼容的类可以合作⽆间.简单来说就是⽬标类不能直接使⽤,通过⼀个新类进⾏包装⼀下,适配调⽤⽅使⽤.把两个不兼容的接⼝通过⼀定的⽅式使之兼容.比如下⾯两个接⼝,本⾝是不兼容的(参数类型不⼀样,参数个数不⼀样等等适配器模式角色Target:⽬标接⼝(可以是抽象类或接⼝),客⼾希望直接⽤的接⼝Adaptee:适配者,

在一个分布式的系统中，也会涉及到多个节点访问同一个公共资源的情况，此时就需要通过锁来做互斥控制, 避免出现类似于 “线程安全” 的问题。而 Java 的 synchronized 或者 C++ 的 std::mutex，这样的锁都是只能在当前进程中生效，在分布式的这种多个进程多个主机的场景下就无能为力了，此时就需要使用到分布式锁.本质上就是使用一个公共的服务器，来记录加锁状态。

这里包含了集群的配置信息（该节点的 id，该节点从属于哪个分片，是主节点还是从节点，从属于谁，持有哪些 slots 的位图...）。前面学习的哨兵模式，提高了系统的可用性。A 判定 B 为 PFAIL 之后，会通过 redis 内置的 Gossip 协议和其他节点进行沟通，向其他节点确认 B 的状态（每个节点都会维护一个自己的 “下线列表”，由于视角不同，每个节点的下线列表也不一定相同）。随着业务

在分布式系统中为了解决单点问题（某个服务器程序只有一个节点（只搞一个物理服务器来部署这个服务器程序）。可用性不高：如果这个机器挂了意味着服务就中断了；性能 / 支持的并发量比较有限）。通常会把数据复制多个副本部署到其他服务器，满足故障恢复和负载均衡等需求。在分布式 系统中，往往希望有多个服务器来部署 Redis 服务，从而构成一个 Redis 集群，此时就可以让这个集群给整个分布式系统中的其他服务

这个时候其实就容易引起歧义。因此，即使不保证严格的隔离性，至少也要告诉用户，当前的操作可能存在风险。watch 命令就是用来解决上述这个问题的，watch 在该客户端上监控一组具体的 key，看看这个 key 在事务的 multi 和 exec 之间，set key 之后，是否在外部被其他客户端修改了。当开启事务的时候，如果对 watch 的 key 进行修改，就会记录当前 key 的 “版本号”

如果对应的值是负数，则视为减去对应的值。为了解决这个问题，可以使用 Redis 将用户的 Session 信息进行集中管理，如图 2-13 所示，在这种模式下，只要保证 Redis 是高可用和可扩展性的，无论用户被均衡到哪台 Web 服务器上，都集中从Redis 中查询、更新 Session 信息。1）首先 Redis 中所有的键的类型都是字符串类型，而且其他几种数据结构也都是在字符串类似基础上构