Kafka是一个高吞吐、分布式的消息系统，采用发布-订阅模型，通过分区机制实现并行处理。核心组件包括生产者、消费者、Broker集群和ZooKeeper协调服务。消息通过Topic组织，每个Topic分为多个Partition保证消息有序性，并通过副本机制确保数据可靠性。生产者支持同步/异步发送和三种消息确认级别(acks)，消费者通过消费者组实现负载均衡。Kafka通过单分区内有序、分区间无序的

然后CPU剥夺了线程1的执行权，紧接着线程2通过getInstance方法来获取实例，当执行if (instance == null)时，发现instance不为null了，就直接返回instance了，并使用instance，由于Singleton实例还未被初始化(类的静态变量都未被赋值)，使用Singleton实例就会报错。作者对这个方法的评价：这种写法在功能上与共有域方法相近，但是它更简洁，

责任链模式(Iterator Pattern)是一种行为型设计模式，使多个对象都有机会处理同一个请求，将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它为止。处理器链HandlerChain：通过数组或链表组织各个具体的处理器形成一个处理器链，提供添加处理器的方法，并调用处理器的处理方法。2.在请求处理器个数未知的情况下，或者请求处理器可动态配置的情况下，可以使用责任链模式。具体处

假设线程1执行修改数据的工作，在执行完第一步后，用完了CPU时间片，CPU开始运行线程2执行读取数据的工作，线程2先查询缓存，发现为空，就去查询数据库(注意：这时数据库中的数据还是旧数据)，然后更新到缓存并返回给用户。假设先淘汰缓存，再写数据库：第一步淘汰缓存成功，第二步写数据库失败【如下图：cache中无数据，db中是旧数据】。假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失

4）volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。（2）惰性删除：键过期了就过期了，不管。然后，Redis检查内存使用情况，如果已使用

这行代码中的child.evalNode("dataSource")方法，该方法的作用就是解析< dataSource >标签及其子标签的属性值，获取数据库连接属性，如下图所示。这三种连接数据库属性的配置方式，任选一种即可，也可以三种方式混合使用。Mybatis在加载这些属性时，首先读取第一种方式配置的，其次读取第二种方式配置的，最后读取第三种方式配置的，如果三种方式中存在同名属性，先读取的属性会

ArrayBlockingQueue是一个阻塞队列，内部由ReentrantLock来实现线程安全，由Condition的await和signal控制等待唤醒从而实现阻塞队列的功能。它的数据结构是数组，准确的说是一个循环数组（可以类比一个圆环），所有的下标在到达最大长度时自动从0继续开始。LinkedBlockingQueue是一个阻塞队列，内部由两个ReentrantLock来实现出入队列的线程

ArrayBlockingQueue是一个阻塞队列，内部由ReentrantLock来实现线程安全，由Condition的await和signal控制等待唤醒从而实现阻塞队列的功能。它的数据结构是数组，准确的说是一个循环数组（可以类比一个圆环），所有的下标在到达最大长度时自动从0继续开始。LinkedBlockingQueue是一个阻塞队列，内部由两个ReentrantLock来实现出入队列的线程

Kubernetes高级调度部分介绍了CronJob定时任务、InitContainer初始化容器、污点(Taint)与容忍度(Toleration)机制，以及节点/Pod亲和性调度策略。其中，污点机制通过NoSchedule、PreferNoSchedule和NoExecute三种效果控制Pod调度。Helm作为Kubernetes包管理器，通过Chart(应用模板)、Config(配置参数)和

假设线程1执行修改数据的工作，在执行完第一步后，用完了CPU时间片，CPU开始运行线程2执行读取数据的工作，线程2先查询缓存，发现为空，就去查询数据库(注意：这时数据库中的数据还是旧数据)，然后更新到缓存并返回给用户。假设先淘汰缓存，再写数据库：第一步淘汰缓存成功，第二步写数据库失败【如下图：cache中无数据，db中是旧数据】。假设先写数据库，再淘汰缓存：第一步写数据库操作成功，第二步淘汰缓存失