支付宝借呗日利息万3和万2.5的人，都是一些支付宝铁粉，只有借呗的忠实粉丝才能享受到这个待遇！意思就是指经常使用借呗的人，每月送利息给马云的这些大神人物。
 
关于马云与借呗的一个笑话
 
马云这么有钱，自然就是有很多人向马云借钱，而作为马云的亲戚朋友开口借钱了又不好意思不借。所以马云想到一个办法，那就是通过支付宝借呗借钱，既然是自己的亲戚朋友，自然就是会把借呗利息降低，也就是给到日利息万1.5了，让亲戚朋友都在借呗借钱，这样又不伤和气，而且又不怕亲戚朋友不还。当然这只是一个笑话而已，但现实生活当中的马云也是可能出现这种现象。
 
分析一下借呗的利息
 
支付宝借呗的日利息总体都是1.5%~6%之间，每个借呗用户的利息是不同的，折合成年利率是5.475%~24%，同样在借呗借钱，每个人的借钱的利息是相差很大的。
 
所以从支付宝日利息的来看，日利息万3~万2.5的并不是什么大神级别人物，真正更牛逼的就是日利息万1.5的人，这个才是真正的福利，马云给这些人借钱才是真正的大方，已经完全比银行借钱还便宜。
 
借呗日3万~万2.5的人都是哪些人？
 
支付宝借呗日利息万2.5~万3的，折合成年利率为9.125%~10.95%，这个贷款利率同比银行利息要高，但同比网商贷款利率有有些低，这个贷款利率属于正常利率，并不是什么大神级别的人物才可以享受到这个利率了，属于普遍现象。所以我认为有以下三类人有这个利率。
 
第一种人:经常使用借呗的人
 
现在很多人都是养成了提现消费的习惯，每个人都是透支生活，等发工资之后就还钱，就这样循环下去。每个人都是靠借呗借钱过日子的人，每个人都是给马云送钱的人。
 
所以马云也会做人，既然这些人每个人都给自己赚钱，让利一些给这些人，鼓励这些人更经常的使用借呗，这叫做薄利多销，所以马云给以这些人一些福利，降低借呗利息在万2.5~万3的利息。
 
第二种人:不使用借呗的人
 
还有一种人，这些人自己都是有钱的，根本不会借马云钱过日子的人。而借呗也是需要赚钱的。需要挖掘潜在客户的啊。不给点优惠，这些不缺钱的人又怎么可能会使用借呗，给借呗赚钱呢？所以会把借呗利息给到相对较低，甚至会更低来激发这些潜在客户，这是马云的聪明之处。
 
第三种人:跟马云关系户的人
 
跟马云有关系的，类似七大姑八大姨的，还有就是亲戚朋友，同事，员工等等一大堆的人。从而把这些人的借呗利息调低了，这样也是当做一种福利给这些人，也是马云间接性的帮助这些身边有需要的人。
 
综合以上分析，借呗日利息万2.5~万3的人的人物大概率就是以上三类人，你的借呗利率是多少呢？你是属于以上三种的哪类人呢？

 
没钱怎么办？借呗在手，说有就有！
 
借呗的推出确实方面了很多人，让贷款变得更加简便快捷，让原本难搞的贷款走进了千家万户。据阿里巴巴官方数据显示，借呗推出10个月，已经累积放款3000亿，用户超过1000万。
 

 
面对如此庞大的用户群体，不论是哪个贷款机构都会面临着一个问题，那就是逾期催收，可能很多人跟贷款教授一样好奇，借呗贷款用户群体那么多，如果出现了逾期，借呗是怎么催收的呢？所以今天我们就来好好探讨下。
 
第一步、发送信息提醒
 
一般在还款日期到期前几天，支付宝会发信息提醒你，包括短信和支付宝内部信息。如果你超过了还款日期还没还款，那支付宝会继续发现信息提醒你逾期，要及时还款。
 

 
发短信的对象是逾期在1个月以内的，超过1个月请看第二步。
 
第二步、电话联系本人
 
如果你逾期了还视提醒短信而不见，也没有及时还款，这种情况超过1个月以上的，支付宝会给你打电话，提醒你还款，打电话的一般是支付宝委托的第三方催收公司，催收的问题就是一些你为什么不还钱啊？你欠了多少钱啊？你现在住哪里啊？你目前做什么工作啊，你能还多少啊等等，然后限制你在3天内还清，否则后果自负！
 

 
这时候建议大家及时还款，要不然后面的影响可就不太友好了，如果你在接到电话催收之后还是不还钱，那请看第三步。
 
第三步、联系你家人
 
如果你接到催收电话之后仍然无动于衷，或者是换号码、停机、关机等，那支付宝就会联系你通讯录里面的人，别问支付宝是怎么拿到你的通讯录的，你在借款的时候人家早就把你家底摸透了。
 
当然支付宝的催收团队也不是说一上来就按你通讯录里面的所有人打一遍，把你借款不还的光辉事迹告知所有认识你的人。刚开始的时候催收的mm主要会联系你的父母，让你的父母劝你还款。如果你还是不还，在多次和你父母沟通无果之后，不排除联系其他人的可能。
 
一但催收团队联系通讯录里面的人，说你借款不还，那你光辉的的形象可能就更光辉了！
 
第四步、冻结账户等
 
如果你在接到催款通知单之后你还是纹丝不动，不想还，或者没有能力还，这时候支付宝可能就会把你淘宝账号和支付宝账号冻结，你的钱只能进，不能出，让你没法使用阿里的平台，更不要说什么花呗借呗了。
 

 
第五步、发送催款通知书
 
如果前面三步你都置之不理，那么好吧，支付宝这个时候就会给你寄来催款通知单，到了这一步说明你的逾期已经比较严重了。这就为后面的法律催收做铺垫了。
 

 
第六步、上传征信系统
 
借款人逾期不还，除了芝麻信用的分值会降低之外，连续逾期多个月不还的，那支付宝还会把你的逾期记录上传到央行的征信系统，这对于个人信用来说可是影响很大的。
 

 
第七步、法院起诉
 
终极大招，起诉！当然这不是针对每一个人，要是每个人不还就起诉，那借呗就没法开了。这一步主要针对的是逾期金额比较大的，逾期个1、2万不至于被起诉。
 
最后提醒大家，逾期无小事，逾期不仅会影响自己的生活、工作，还会影响自己的信用，所以借钱一定要按时还款，有借有还，再借不难。

面试题
 
es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？
 
面试官心理分析
 
问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是......
 
对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？
 
面试题剖析
 
es 写数据过程
 
客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。
coordinating node 对 document 进行路由，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。
实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node。
coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。
 
es 读数据过程
 
可以通过 doc id 来查询，会根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。
 
客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node。
coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，将请求转发到对应的 node，此时会使用 round-robin 随机轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求负载均衡。
接收请求的 node 返回 document 给 coordinate node。
coordinate node 返回 document 给客户端。
es 搜索数据过程
 
es 最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据：
 
java真好玩儿啊
java好难学啊
j2ee特别牛
 
你根据 java 关键词来搜索，将包含 java的 document 给搜索出来。es 就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊。
 
客户端发送请求到一个 coordinate node。
协调节点将搜索请求转发到所有的 shard 对应的 primary shard 或 replica shard，都可以。
query phase：每个 shard 将自己的搜索结果（其实就是一些 doc id）返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果。
fetch phase：接着由协调节点根据 doc id 去各个节点上拉取实际的 document 数据，最终返回给客户端。
写数据底层原理
 
 
先写入内存 buffer，在 buffer 里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入 translog 日志文件。
 
如果 buffer 快满了，或者到一定时间，就会将内存 buffer 数据 refresh 到一个新的 segment file 中，但是此时数据不是直接进入 segment file 磁盘文件，而是先进入 os cache 。这个过程就是 refresh。
 
每隔 1 秒钟，es 将 buffer 中的数据写入一个新的 segment file，每秒钟会产生一个新的磁盘文件 segment file，这个 segment file 中就存储最近 1 秒内 buffer 中写入的数据。
 
但是如果 buffer 里面此时没有数据，那当然不会执行 refresh 操作，如果buffer里面有数据，默认 1 秒钟执行一次 refresh 操作，刷入一个新的 segment file 中。
 
操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做 os cache，即操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入 os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。只要 buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache中，这个数据就可以被搜索到了。
 
为什么叫 es 是准实时的？ NRT，全称 near real-time。默认是每隔 1 秒 refresh 一次的，所以 es 是准实时的，因为写入的数据 1 秒之后才能被看到。可以通过 es 的 restful api 或者 java api，手动执行一次 refresh 操作，就是手动将 buffer 中的数据刷入 os cache中，让数据立马就可以被搜索到。只要数据被输入 os cache 中，buffer 就会被清空了，因为不需要保留 buffer 了，数据在 translog 里面已经持久化到磁盘去一份了。
 
重复上面的步骤，新的数据不断进入 buffer 和 translog，不断将 buffer 数据写入一个又一个新的 segment file 中去，每次 refresh 完 buffer 清空，translog保留。随着这个过程推进，translog 会变得越来越大。当 translog 达到一定长度的时候，就会触发 commit 操作。
 
commit 操作发生第一步，就是将 buffer 中现有数据 refresh 到 os cache 中去，清空 buffer。然后，将一个 commit point写入磁盘文件，里面标识着这个 commit point 对应的所有 segment file，同时强行将 os cache 中目前所有的数据都 fsync 到磁盘文件中去。最后清空 现有 translog 日志文件，重启一个 translog，此时 commit 操作完成。
 
这个 commit 操作叫做 flush。默认 30 分钟自动执行一次 flush，但如果 translog 过大，也会触发 flush。flush 操作就对应着 commit 的全过程，我们可以通过 es api，手动执行 flush 操作，手动将 os cache 中的数据 fsync 强刷到磁盘上去。
 
translog 日志文件的作用是什么？你执行 commit 操作之前，数据要么是停留在 buffer 中，要么是停留在 os cache 中，无论是 buffer 还是 os cache 都是内存，一旦这台机器死了，内存中的数据就全丢了。所以需要将数据对应的操作写入一个专门的日志文件 translog 中，一旦此时机器宕机，再次重启的时候，es 会自动读取 translog 日志文件中的数据，恢复到内存 buffer 和 os cache 中去。
 
translog 其实也是先写入 os cache 的，默认每隔 5 秒刷一次到磁盘中去，所以默认情况下，可能有 5 秒的数据会仅仅停留在 buffer 或者 translog 文件的 os cache 中，如果此时机器挂了，会丢失 5 秒钟的数据。但是这样性能比较好，最多丢 5 秒的数据。也可以将 translog 设置成每次写操作必须是直接 fsync 到磁盘，但是性能会差很多。
 
实际上你在这里，如果面试官没有问你 es 丢数据的问题，你可以在这里给面试官炫一把，你说，其实 es 第一是准实时的，数据写入 1 秒后可以搜索到；可能会丢失数据的。有 5 秒的数据，停留在 buffer、translog os cache、segment file os cache 中，而不在磁盘上，此时如果宕机，会导致 5 秒的数据丢失。
 
 
 
数据写入 segment file 之后，同时就建立好了倒排索引。
 
 
删除/更新数据底层原理
 
如果是删除操作，commit 的时候会生成一个 .del 文件，里面将某个 doc 标识为 deleted 状态，那么搜索的时候根据 .del文件就知道这个 doc 是否被删除了。
 
如果是更新操作，就是将原来的 doc 标识为 deleted 状态，然后新写入一条数据。
 
buffer 每次 refresh 一次，就会产生一个 segment file，所以默认情况下是 1 秒钟一个 segment file，这样下来 segment file 会越来越多，此时会定期执行 merge。每次 merge 的时候，会将多个 segment file 合并成一个，同时这里会将标识为 deleted 的 doc 给物理删除掉，然后将新的 segment file 写入磁盘，这里会写一个 commit point，标识所有新的 segment file，然后打开 segment file 供搜索使用，同时删除旧的 segment file。
 
底层 lucene
 
简单来说，lucene 就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引的算法代码。我们用 Java 开发的时候，引入 lucene jar，然后基于 lucene 的 api 去开发就可以了。
 
通过 lucene，我们可以将已有的数据建立索引，lucene 会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。
 
倒排索引
 
在搜索引擎中，每个文档都有一个对应的文档 ID，文档内容被表示为一系列关键词的集合。例如，文档 1 经过分词，提取了 20 个关键词，每个关键词都会记录它在文档中出现的次数和出现位置。
 
那么，倒排索引就是关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现了关键词。
 
举个栗子。
 
有以下文档：
 
DocId
Doc
1
谷歌地图之父跳槽 Facebook
2
谷歌地图之父加盟 Facebook
3
谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟 Facebook
4
谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 项目取消有关
5
谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook
对文档进行分词之后，得到以下倒排索引。
 
WordId
Word
DocIds
1
谷歌
1,2,3,4,5
2
地图
1,2,3,4,5
3
之父
1,2,4,5
4
跳槽
1,4
5
Facebook
1,2,3,4,5
6
加盟
2,3,5
7
创始人
3
8
拉斯
3,5
9
离开
3
10
与
4
..
..
..
另外，实用的倒排索引还可以记录更多的信息，比如文档频率信息，表示在文档集合中有多少个文档包含某个单词。
 
那么，有了倒排索引，搜索引擎可以很方便地响应用户的查询。比如用户输入查询 Facebook，搜索系统查找倒排索引，从中读出包含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜索结果。

聊呗
 

一、项目介绍
 
基于Websocket实现的多⽤户聊天系统，实现了⽤户注册、登 录、私聊、群聊、上下线提醒等基本功能。
 
1.数据库设计：
 
 
2.封装数据库操作：
 
基础类BaseDao中封装数据源、数据库连接、关闭资源等操作
AccountDao继承BaseDao实现用户的注册和登陆
3.使用WebSocket实现私聊与群聊
 
4.客户端与服务端的通信过程
 
用户登录，客户端与服务端建立连接，将自己的用户名与Socket保存到服务端缓存
服务端保存新用户上线的信息
服务端将当前在线用户信息发送给客户端
服务端将新用户上线信息广播给其他用户
客户端读取服务端发来的在线好友信息
客户端新建一个后台线程不断读取服务端发来的消息
二、项目测试
 
1.单元测试：
 
在编码过程中使用IDEA配置JUnit对用户dao层、工具类等各个模块进行单元测试 ,验证软件最小单位的正确性。
 
1.功能测试：
 
自动化测试：使用Selenium工具+Python语言进行Web自动化测试，测试用户注册、登录、私聊、群聊等功能。
 
测试代码：https://github.com/BetterMe1/TestChatRoom
 
手工测试：
 
（1）注册
 
验证用户名的长度、字符类型（公共测试用例）
验证密码的长度、字符类型、密码是否在界面隐式输入（公共测试用例）
用户名或密码为空时是否可以注册，是否有提示（公共测试用例）
用户名和密码是否可以复制粘贴（公共测试用例）
用户名、密码正确且用户没有被注册过，点击注册是否弹出注册成功提示框，并跳转到登录页面
用户名或密码错误或用户已被注册，点击注册是否弹出注册失败提示框，页面不跳转
连接断开时是否可以成功注册
（2）登录：       
 
调用用户名、密码的公共测试用例验证
用户名、密码正确且存在，点击登录是否弹出登录成功提示框，并跳转到聊天页面
用户名或密码错误或用户不存在，点击登录是否弹出登录错误提示框，页面不跳转
是否可以登录已被删除的用户
是否可以多次登录同一个用户
用户名、密码正确时是否可以被记住
页面下方MyBlog是否可以正常单击并跳转到正确界面
页面下方Github是否可以正常单击并跳转到正确界面
正确登陆后所有在线好友是否收到新用户上线提醒
连接断开时是否可以成功登陆
（3）聊天输入框：
 
验证输入框输入文字的长度、字符类型
输入框为空时点击发送是否可以成功发送
输入框内容是否可以复制粘贴
连接断开时是否可以成功发送消息
（4）群聊：
 
发送消息是否所有在线用户都可以收到
消息的显示与发送顺序是否一致
（5）私聊：
 
聊天人员是否可以正常选择
是否所有选择的人员可以收到消息，其他人员都无法收到
消息的显示与发送顺序是否一致
（6）下线：
 
当有用户下线时是否剩余所有在线用户都可以收到下线通知
2.页面测试：
 
查看页面布局、字体、颜色、是否美观等，缩放页面查看效果
3.安全性测试：
 
登录失败是否有次数限制
是否可以同时登录多个相同账号
4.易用性测试
 
输入框使用Tab键切换
输入用户名和密码按回车登录
5.性能测试：
 
使用LoadRunner对用户登录事务做性能测试：
 
300个并发用户，持续时间60s,事务通过总数265.32，平均每秒点击次数17.27
 600个并发用户，持续时间60s,事务通过总数306.85，平均每秒点击次数19.13
 800个并发用户，持续时间60s,事务通过总数281.56，平均每秒点击次数18.33
 
6.兼容性测试
 
在Chrome、Firefox、IE等浏览器上,调用整个项目的公共测试用例测试兼容性
项目代码:https://github.com/BetterMe1/chatroom