众所周知 synchronized 关键字是解决并发问题常用解决方案，有以下三种使用方式:
1、map->hashmap HashMap 底层是基于数组和链表实现的。其中有两个重要的参数：容量；负载因子.容量的默认大小是 16，负载因子是 0.75，当 HashMap 的 size > 16*0.75 时就会发生扩容(容量和负载因子都可以自由调整)。
key是采用传入参数的hashcode 在进行取模运算，在参数的hash是2^n时候跟位运算是一样的，所以采用位运算来做取模。
首先，int n = cap -1是为了防止cap已经是2的幂时，执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity是这个cap的2倍，因为cap已经是2的幂了，就已经满足条件了。 如果不懂可以往下看完几个无符号移位后再回来看。
比如容量是8 符合2^n次方，但是也满足了扩容。
所以不直接用2^n来，而是采用位运算
开发也经常需要跑并发测试，要是每次需要开jmater/loadrunner那这样太麻烦了，这边简单记录一个单元测试，实际生产使用需要对这快在进行优化。
synchronized是互斥锁，每次只能有一个线程，semaphore也是同步锁维护的是一个许可集，调用acquire()获取一个许可，release()释放一个许可。
countDownLatch 信号枪当countDown退到0时候就执行awit的方法。可以用于并发/主线城等待等方式上的使用。
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很早就听说了分库分表操作，但是一直没记住，这里只是单纯做个笔记。
将数据库分为主从库，一个主库（Master）用于写数据，多个从库（Slaver）进行轮询读取数据的过程，主从库之间通过某种通讯机制进行数据的同步，是一种常见的数据库架构。读写分离有个问题就是同步问题，有时候我们想要及时返回数据呢？所以我们经常是把一些着急返回的通过代码形式从主库去获取。
大多数互联网数据操作往往都是读多写少，随着数据的增长，数据库的“读”会首先成为瓶颈。如果我们希望能线性地提升数据库的读性能和写性能，就需要让读写尽可能的不相互影响，各自为政。在使用读写分离之前我们应该考虑使用缓存能不能解决问题。然后再考虑对数据库按照 “读” 和 “写” 进行分组。读写分离意味着将一体的结构的进行分散，在数据量大、高并发的情景中要考虑以下这些问题
more >>spring-boot提倡通过annotation来进行bean的配置，现在spring-boot里面常用的两种创建bean的方式有auto-configuration和configuration两种方式。
在配置文件(添加@configuration的类)跟启动类在同个包路径下可用直接被扫描，因为springbootApplication注解自带ComponentScan,不需要在main方法添加扫描器。
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缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
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