接口概述:

接口是Java语言中的一种引用类型，是方法的"集合"，所以接口的内部主要就是定义方法，包含常量,抽象方法（JDK 7及以前），额外增加默认方法和静态方法（JDK 8）,额外增加私有方法(jdk9)。
接口的定义，它与定义类方式相似，但是使用 interface 关键字。它也会被编译成.class文件，但一定要明确它并不是类，而是另外一种引用数据类型。
public class 类名.java–>.class
public interface 接口名.java–>.class
接口的使用，它不能创建对象，但是可以被实现（implements ，类似于被继承）。一个实现接口的类（可以看做是接口的子类），需要实现接口中所有的抽象方法，创建该类对象，就可以调用方法了，否则它必须是一个抽象类。

Cache aside

Cache aside也就是旁路缓存，是比较常用的缓存策略。

（1）读请求常见流程

应用首先会判断缓存是否有该数据，缓存命中直接返回数据，缓存未命中即缓存穿透到数据库，从数据库查询数据然后回写到缓存中，最后返回数据给客户端。

（2）写请求常见流程

首先更新数据库，然后从缓存中删除该数据。

看了写请求的图之后，有些同学可能要问了：为什么要删除缓存，直接更新不就行了？这里涉及到几个坑，我们一步一步踩下去。

Cache aside踩坑

Cache aside策略如果用错就会遇到深坑，下面我们来逐个踩。

踩坑一：先更新数据库，再更新缓存

如果同时有两个写请求需要更新数据，每个写请求都先更新数据库再更新缓存，在并发场景可能会出现数据不一致的情况。

如上图的执行过程：

（1）写请求1更新数据库，将 age 字段更新为18；

（2）写请求2更新数据库，将 age 字段更新为20；

（3）写请求2更新缓存，缓存 age 设置为20；

（4）写请求1更新缓存，缓存 age 设置为18；

执行完预期结果是数据库 age 为20，缓存 age 为20，结果缓存 age为18，这就造成了缓存数据不是最新的，出现了脏数据。

踩坑二：先删缓存，再更新数据库

如果写请求的处理流程是先删缓存再更新数据库，在一个读请求和一个写请求并发场景下可能会出现数据不一致情况。

如上图的执行过程：

（1）写请求删除缓存数据；

（2）读请求查询缓存未击中(Hit Miss)，紧接着查询数据库，将返回的数据回写到缓存中；

（3）写请求更新数据库。

整个流程下来发现数据库中age为20，缓存中age为18，缓存和数据库数据不一致，缓存出现了脏数据。

踩坑三：先更新数据库，再删除缓存

在实际的系统中针对写请求还是推荐先更新数据库再删除缓存，但是在理论上还是存在问题，以下面这个例子说明。

如上图的执行过程：

（1）读请求先查询缓存，缓存未击中，查询数据库返回数据；

（2）写请求更新数据库，删除缓存；

（3）读请求回写缓存；

整个流程操作下来发现数据库age为20，缓存age为18，即数据库与缓存不一致，导致应用程序从缓存中读到的数据都为旧数据。

但我们仔细想一下，上述问题发生的概率其实非常低，因为通常数据库更新操作比内存操作耗时多出几个数量级，上图中最后一步回写缓存（set age 18）速度非常快，通常会在更新数据库之前完成。

如果这种极端场景出现了怎么办？我们得想一个兜底的办法：缓存数据设置过期时间。通常在系统中是可以允许少量的数据短时间不一致的场景出现。

Read through

在 Cache Aside 更新模式中，应用代码需要维护两个数据源头：一个是缓存，一个是数据库。而在 Read-Through 策略下，应用程序无需管理缓存和数据库，只需要将数据库的同步委托给缓存提供程序 Cache Provider 即可。所有数据交互都是通过抽象缓存层完成的。

如上图，应用程序只需要与Cache Provider交互，不用关心是从缓存取还是数据库。

在进行大量读取时，Read-Through 可以减少数据源上的负载，也对缓存服务的故障具备一定的弹性。如果缓存服务挂了，则缓存提供程序仍然可以通过直接转到数据源来进行操作。

Read-Through 适用于多次请求相同数据的场景，这与 Cache-Aside 策略非常相似，但是二者还是存在一些差别，这里再次强调一下：

• 在 Cache-Aside 中，应用程序负责从数据源中获取数据并更新到缓存。
• 在 Read-Through 中，此逻辑通常是由独立的缓存提供程序（Cache Provider）支持。

Write through

Write-Through 策略下，当发生数据更新(Write)时，缓存提供程序 Cache Provider 负责更新底层数据源和缓存。

缓存与数据源保持一致，并且写入时始终通过抽象缓存层到达数据源。

Cache Provider类似一个代理的作用。

Write behind

Write behind在一些地方也被成为Write back， 简单理解就是：应用程序更新数据时只更新缓存， Cache Provider每隔一段时间将数据刷新到数据库中。说白了就是延迟写入。

如上图，应用程序更新两个数据，Cache Provider 会立即写入缓存中，但是隔一段时间才会批量写入数据库中。

这种方式有优点也有缺点：

• 优点是数据写入速度非常快，适用于频繁写的场景。

• 缺点是缓存和数据库不是强一致性，对一致性要求高的系统慎用。

最后

整理的这些资料希望对Java开发的朋友们有所参考以及少走弯路，本文的重点是你有没有收获与成长，其余的都不重要，希望读者们能谨记这一点。

再免费分享一波我的Java专题面试真题+视频学习详解+Java进阶学习书籍

[外链图片转存中…(img-8SCFLBFg-1622802507909)]

再免费分享一波我的Java专题面试真题+视频学习详解+Java进阶学习书籍

其实面试这一块早在第一个说的25大面试专题就全都有的。以上提及的这些全部的面试+学习的各种笔记资料，我这差不多来回搞了三个多月，收集整理真的很不容易，其中还有很多自己的一些知识总结。正是因为很麻烦，所以对以上这些学习复习资料感兴趣，