程序Bug的产生，通常分为三种类型
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逻辑漏洞：
低级错误，程序执行后无法达到想要效果。 -
越界访问：
访问了非法区域，造成程序崩溃。 -
条件考虑不全面：
你以为你万无一失，但你永远都不知道输入参数究竟是什么！
如何防范未知Bug：异常捕获
异常捕获一般依靠try，catch语句。很好理解：try（尝试）一下，如果有问题，直接捕获 （catch）住，防止程序崩溃。
如果核心流程处理到一半服务器崩了怎么处理?
这里同时存在三个问题：
- 问题排查以及快速恢复
- 异常数据修复
- 服务高可用，规避服务宕机
1、先抢通业务
当发现服务器宕机后，最关键的是抢通业务，而不是抢修服务器。
因此，需要做应急方案。最好准备2个网站服务器，他们存放的内容相同，而ip不同，并且机房的地理位置不同。这样第一时间发现宕机问题后，可以迅速的通过修域名记录，指向目前正常的网站空间。而且2个主机，同时宕机的可能性就大大降低了。
2、定位服务器崩溃原因
- 内存溢出，磁盘资源耗尽
- 线程死锁，进程过多或者不断创建，耗尽资源导致
- 数据库慢查询，连接数过多，临时表不够用，程序死锁
- 主备数据不一致
- 应用程序异常
- 流量负载过大
- DOSS攻击
- 散热问题
3、异常数据修复
- 写数据做事务控制，保障数据安全。
- 磁盘备份，重启服务时恢复数据。
- 记录关键日志。
4、服务高可用
- 服务多实例集群部署，负载均衡策略访问，做好服务降级、服务限流。
- 数据库读写分离、分库分表方案。
- 做好服务性能测试、压力测试。
开发中常见问题
空指针异常
在访问或操作对象之前，检查对象是否为null
类型转换异常
在进行类型转换之前，先检查对象的类型是否与目标类型兼容。
金额数值计算精度问题
金额一般都是用BigDecimal
循环条件错误
可能会导致死循环或者无法执行
文件操作异常
文件操作之前，先检查文件是否存在、是否可读写等。
事务不起作用没有回滚
异常被try.catch吃了，手动抛了别的异常Exception，默认情况下只会回滚RuntimeException
访问权限不是public；方法用final，static修饰；方法内部调用；
未开启事务；未被spring管理，需要创建bean实例。
内存溢出异常
在编写程序时，要注意控制内存的使用，及时释放不需要的对象。
性能问题
比如使用缓存、减少对象创建、优化算法等。
大数据量导出Excel存在问题及优化方案
问题1：一次性获取全部数据到内存当中，容易引起系统OOM。
解决方案：分页查询数据，分批处理。
问题2：分页查询存在深度分页问题，数据偏移量越大导致sqL查询变慢。
解决方案：使用标签记录优化(id自增且连续）、索引覆盖优化。
问题3：查询数据串行耗时长。
解决方案：可以通过线程编排，并行执行sql查询，最后顺序导出到excel。
问题4：一个excel文件数据过大，用户存在打不开的情况。
解决方案：通过easyexcel多sheet页导出数据。
实际开发中，如何正确使用多线程？
- 处理并行任务：多线程可以同时处理多个任务，提高程序的执行效率。比如批量处理数据、同时上传多个文件等。
- 事件驱动的编程：Java多线程可以用于事件驱动的编程，如GUI、网络编程等。
- 并发访问共享资源：多线程可以应用于并发访问共享资源的场景，如数据库连接池。
- 高效的IO操作：在网络编程中，Java多线程可以提供高效的IO操作，如同时读写多个Socket。
- 多任务协同处理：在复杂的任务中，不同的任务可以以各自独立的方式并行运行，最终合并结果。
- 节约资源：多线程可以提高CPU和内存的使用效率，使得我们能够更好地利用系统资源。
- 提高用户体验：在一些高并发场景下，如网站、游戏等，使用多线程可以提高用户体验，使得用户能够更快地得到反馈。
- 线程安全问题：
多个线程同时访问共享资源时可能导致数据不一致或异常。解决方案包括使用同步机制（如synchronized关键字、Lock对象）、使用线程安全的数据结构、避免共享状态等。 - 死锁问题：
多个线程因相互等待对方释放资源而无法继续执行。解决方案包括避免循环等待资源、按照固定顺序获取资源、设置超时时间等。 - 上下文切换问题：
线程切换需要耗费一定的时间和资源，如果线程频繁切换，会降低程序性能。解决方案包括合理设计线程数量、减少线程间的竞争、使用线程池等。 - 数据同步问题：
多个线程访问共享数据时，可能出现数据不一致的问题。解决方案包括使用锁来保证数据的原子性、使用volatile关键字保证可见性、使用线程安全的数据结构等。 - 过度创建线程问题：
创建线程需要消耗系统资源，如果过度创建线程，可能导致系统资源耗尽。解决方案包括使用线程池来复用线程、合理设置线程池大小等。
定时任务如果集群，如何保证不被重复执行？
- 独立部署，将定时任务独立出来，成为一个单独的项目工程，单一部署
- 配置实现，配置文件设置一个标识符号，定时任务读取此配置文件此属性, 读取到ture执行定时任务，否则不执行
- 利用分布式锁，虽然两个机器都会运行定时任务，但是一个时刻只有一台机器会真正的执行定时任务的核心方法
一个订单30分钟未支付自动取消功能，有几种实现方案？
- 数据库轮询
该方案通常是在小型项目中使用，即通过一个线程定时的去扫描数据库，通过订单时间来判断是否有超时的订单，然后进行 update 或 delete 等操作。优点：简单易行，支持集群操作。
缺点：对服务器内存消耗大；
存在延迟，比如你每隔 3 分钟扫描一次，那最坏的延迟时间就是 3 分钟；
假设你的订单有几千万条，每隔几分钟这样扫描一次，数据库损耗极大。 - JDK 的延迟队列
该方案是利用 JDK 自带的 DelayQueue 来实现，这是一个无界阻塞队列，该队列只有在延迟期满的时候才能从中获取元素，放入 DelayQueue 中的对象，是必须实现 Delayed 接口的。优点：效率高，任务触发时间延迟低。
缺点：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；代码复杂度较高；
因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常。 - 时间轮算法
时间轮算法可以类比于时钟，按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。优点：效率高，任务触发时间延迟时间比 delayQueue 低，代码复杂度比 delayQueue 低。
缺点：服务器重启后，数据全部消失，怕宕机；集群扩展相当麻烦；
因为内存条件限制的原因，比如下单未付款的订单数太多，那么很容易就出现 OOM 异常。 - Redis 缓存
思路一：利用 Redis 的 zset，zset 是一个有序集合，每一个元素 (member) 都关联了一个 score， 通过 score 排序来取集合中的值。
思路二：使用 Redis 的 Keyspace Notifications，中文翻译就是键空间机制，就是利用该机制可以在 key 失效之后，提供一个回调，实际上是 Redis 会给客户端发送一个消息。是需要 Redis 版本 2.8 以上。优点：由于使用 Redis 作为消息通道，消息都存储在 Redis 中。如果发送程序或者任务处理程序挂了，重启之后，还有重新处理数据的可能性；做集群扩展相当方便；时间准确度高。
缺点：需要额外进行 Redis 维护。 - 使用消息队列
可以采用 RabbitMQ 的延时队列。RabbitMQ可以实现延迟队列。优点：高效，可以利用 RabbitMQ 的分布式特性轻易的进行横向扩展，消息支持持久化增加了可靠性。
缺点：本身的易用度要依赖于 RabbitMQ 的运维。因为要引用 RabbitMQ， 所以复杂度和成本变高。
为什么不用eureka非要用nacos作为注册中心？
nacos在自动或手动下线服务，使用消息机制通知客户端，服务实例的修改很快响应；Eureka只能通过任务定时剔除无效的服务。
nacos可以根据namespace命名空间，DataId,Group分组，来区分不同环境（dev，test，prod），不同项目的配置。
Mq如何保证消息不丢失？
丢数据一般分为两种，一种是mq把消息丢了，一种就是消费时将消息丢了。
Mq如何保证消息顺序的一致性？
如何避免消息一直堆积在mq服务器端？
在遇到消息堆积的时候，先检查下导致堆积的原因，可能有如下几种：
- 消费失败时大量重试导致消息堆积。
- 消费者程序的故障：如 程序死锁，io阻塞等。
- 消费者资源瓶颈：目前的主流消息队列，单个节点消息收发的性能可以达到万级别甚至10万级+的水平。除非容量预估没有做好，一般不会出现这种问题。即使出现这种问题，通过Scale Out Broker 的实例数也是比较轻松可以解决的。
消息堆积的解决方案：
- 提高消费者数量；更多的消费者将允许同时处理更多的消息，并减少消息堆积。
- 调整超时设置；例如，在某些情况下，因为某些原因（例如网络延迟），MQ 消费者需要等待更长时间才能接收到新的消息。
- 批量操作；例如，在生产者端，您可以使用管道来一次性发送多条信息。在消费者端，您可以使用批处理来一次性处理多个消息。
- 数据结构优化；例如，在使用MQ时，可以通过在消息中添加一些元信息来优化处理流程，或者采用更合适的数据结构存储消息，以减少在 MQ 中积累的消息数量。
Mq异步消费，如何获取到返回结果？
以下用Rabbit为例：
- 异步操作，获取回调消费结果，需要实现RabbitTemplate.ConfirmCallback 接口，然后重写 confirm（）方法。
- 获取回调结果，指的是获取消息是否被消费端正常消费而返回的结果，并不是消费端返回的处理结果，这一点得注意，如果需要等待消费端返回处理结果，则需要做同步操作，而不是做回调操作。
- 需要做同步操作时，应该rabbitTemplate.convertSendAndReceive（）方法，返回结果类型是Object,需要根据消费端返回的数据类型来决定强转的类型。
- 异步则使用rabbitTemplate.convertAndSend（）方法。