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分布式事务框架在线播放_分布式事务锁实现方式(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

分布式事务框架

山东大地纬华Java实习面试全攻略一面自我介绍 𐟑‹ 个人情况介绍 𐟓‹ Java集合框架 𐟓š ArrayList与LinkedList的区别 𐟔„ HashMap的原理 𐟔犧𚿧若…觚„ArrayList 𐟛᯸ 类加载机制 𐟌 MySQL索引优化 𐟚€ 慢SQL优化 ⚙️ Redis数据结构 𐟔‘ 缓存雪崩问题 ❄️ AOP概念 𐟛 ️ 微服务生命周期 𐟔„ 二面自我介绍 𐟑‹ 分布式事务解释 𐟌 项目中使用分布式事务的情况 𐟓‹ 为什么选择ES 𐟔 Redis集群部署方式 𐟔— 缓存击穿问题 𐟒” 工作地点选择济南的原因 𐟏™️ 经过两周的两轮面试，终于拿到了offer，心里的一块石头总算落地了。𐟎‰

25届OPPO后端一面面试经验分享面试开始，先来个自我介绍吧。然后面试官开始提问了：你本科阶段最有挑战的一门课是什么？为什么觉得它最难？我提到了《人工智能》，然后详细讲解了一个人工智能算法，具体应用场景和潜在用途。面试官追问DDQN相比于DQN的优化点。接下来，面试官让我挑一段实习经历，详细讲解一个系统并说明负责的模块。我提到了开放API，面试官进一步问如果负责API维护，如何做限流、流控和负载均衡来保障系统可用性。有一个实习需求是JVM调优，面试官让我讲解JVM模型、垃圾回收算法、垃圾回收器和垃圾回收流程。还问如何在实习中发现需要进行垃圾回收。实习系统中用到了哪些开源项目？我提到了Dubbo、Redis、MQ等，并说明这些项目都封装了一层。面试官追问重新封装的RPC框架比Dubbo好在哪，为什么还要重新封装，以及Dubbo的核心原理是什么。还问是否了解Netty。有一个项目是秒杀系统，面试官问如何做分布式事务保障。我回答是单机系统，然后简单讲解了两阶段提交。面试官进一步问如果现在设计如何做，还问是否用到线程池，参数如何设置，以及拒绝策略和无限队列内存设置的问题。最后，面试官问是否了解Docker和K8s这类云原生技术，我简单分享了一下使用经历。总的来说，这次面试还是挺有挑战的，但也有很多收获。希望我的分享能帮到大家！𐟒ꀀ

Java培训必学内容与进阶路线 𐟌🊡va的学习路线，干货分享𐟒ᾊ 𐟌ˆ第一阶段: Java SE Java语法基础、常见算法、二进制计算等 Java面向对象设计、设计模式、接口等 Java API：集合、IO、线程、线程池、网络编程、反射、NIO等类加载过程、JVM内存模型、JUC包等 𐟌ˆ第二阶段: Java Web 前端技术：HTML5+CSS3、ES6+、DOM、事件、BOM等 Ajax+JSON技术：异步请求、restful接口、前端UI框架 MySQL：SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、触发器等 Servlet、过滤器、监听器、session、cookie等 JWT、跨域、Redis缓存应用、Linux操作系统部署 𐟌ˆ第三阶段: 企业级框架 Git+Maven：框架环境搭建 Spring+Spring MVC+MyBatis：框架配置与整合、框架原理 SpringBoot+MyBatis-Plus+Vue+Shiro：前后端分离项目技术 𐟌ˆ第四阶段: 互联网前沿技术 SpringBoot+SpringCloud微服务技术分布式存储+OAuth2.0认证 Redis缓存中间件、MongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件、OSS分布式对象存储 Docker+Jenkins自动化集成部署 Mycat分库分表、微服务日志处理等 𐟌ˆ第五阶段 MySQL优化：事务、索引、锁、慢查询等 JVM深入：JVM内存模型、GC机制、JVM调优等高并发专题技术：并发集合、锁机制、线程池等 SE源码解析：集合源码、工具类源码、Lambda表达式、Socket 框架深入：RPC、Redis雪崩、击穿解决方案、熔断设计、ES大量检索、消息端积压等 Mycat分库分表、微服务日志处理等

Java后端研发岗位面试全攻略投了Java研发岗位（社招），终于入职了，来分享一下我的面试经历吧。第一轮：中文面试自我介绍：简单说说个人背景和前公司的工作经历。技术框架：之前用的Spring Cloud，聊了聊分布式配置、服务注册中心、网关、缓存、消息队列这些组件，还问了整体架构。项目经历：有哪些项目，负责什么模块。功能点：主要负责的模块有哪些开发功能点。业务技术：交流了业务模块所使用的技术点和解决方案。缓存：包括延时双删这种解决方案，怎么体现在业务中。八股文：问了ArrayList和LinkedList的区别。 static关键字：底层理解static关键字的作用。这一轮相对简单，感谢面试官手下留情𐟘‚𐟙 第二轮：英语面试跟第一轮类似，不过用英语表达。个人背景：个人背景、项目经历、技术框架。 OOP原理：对象关系映射（ORM）的基本原理。数据库索引：B+树、聚族索引和非聚族索引。 Spring：如何实现依赖注入和IOC。事务并发：事务并发引起的问题。事务隔离级别：不同的事务隔离级别。 Live Coding：实现Hierarchy结构，主要用递归和Map。虽然当时没想到用Map，但思路是对的。Live Coding主要考验你的思考能力。 Behavioral问题：在团队中，当出现不同解决方案时，应该使用什么策略来决定方案。这一轮难度较高，结束第二天没收到HR回复，还以为挂了，主动去找HR才知道通过了。感谢TL捞我𐟘‚𐟙 第三轮：HR面过了技术面，就是谈福利和薪资报酬等了。可能还有其他问题，但没印象了，记起来再补充吧。

字节跳动三年：从技术到视角的全面分析离职的原因有很多，其中一个重要的原因是我在字节跳动工作三年后，发现自己越来越“菜”了。以下是我从文化、技术和视角三个方面的观察和思考。文化：频繁换领导，新人难留在字节跳动，新项目启动时，老人挂帅，带着自己的嫡系，找一堆新人来干活。新人满怀热情，想着“干一番大事”，结果可能不尽人意。如果有成果，空降一个leader来摘桃子，新人一般会觉得委屈，要么转岗，要么离职。如果选择留下，也只能划水，毕竟做出了成绩，薪水也不会低。从小兵的视角来看，老板几个月一换，部门目标常常更新，动不动就“脑暴”一波，很难建立个人职业发展的长远规划。技术：从零开始到“加机器” 大学时，我能搭一个网站/小程序，会点硬件，会深度学习调包……想象中，到了字节就可以深度掌握这些技术，但事实并非如此。第一年，我的技术有大幅度提升，熟悉了字节的技术基础架构，能够独立写项目、查问题、提升对业务和需求的理解，还能独立设计项目。但字节的基建太好了，不需要我去做分布式事务，不需要我去操作分库分表。遇到问题的方法论非常贫瘠：加机器。加机器也不需要我手动操作，点一下网页就好了。另外，我对技术有浓厚兴趣，所以在字节的第一年，我开发了一个数据库框架，推广到组内使用。但如果没有当时组长的大力支持和老板的欣赏，以及业务的高速发展，我这个框架大概也会夭折。然后就是三年的增删改查，哦对了，没有删，增改查…… 视角：从大学到公司从大学到公司，我学到了业务视角、架构视角、团队视角。但后面的时间，尽管职级和薪资有提升，我仍然做的是螺丝钉的事情。有了新视角和思考方法，却没有新的信息输入、新的实践，导致我没法把这些东西具象化，只能走马观花。而出来创业半年后，我很快结合过往的思考，建立了对市场、运营、产品、研发、财务的具体认知。总结：字节的挑战与感激字节跳动是一个业务公司，对利润负责，对投资人负责，对业务发展负责。不需要对我这位普通的研发同学负责。也许到这个时间，我才真正理解到CTO在新人文档中写的《成长是自己的事情》这句话的意义。也许正因为如此，我对字节充满了感激。

Java自学路线：从零开始到大师 𐟒ᠧ𜖧苦˜憎ž接世界的桥梁，而Java是这座桥梁的基础。对于普通家庭出身的我来说，通过学习编程，我得以窥见更广阔的世界。 𐟓š 第一阶段：JavaSE JavaSE是Java语言的基础版，涵盖了数据类型、基础语法、运算符、流程控制、数组、面向对象、常用类、异常处理、集合、IO流、多线程、反射、注解、解析等核心内容。如果JavaSE学不好，理解不透彻，后面学框架时会有很大困难。 𐟌 第二阶段：Java Web 前端技术：HTML5+CSS、ES6+、DOM、事件、BOM等。 Ajax+JSON技术：异步请求、restful接口、前端UI框架。数据库：SQL事务管理、视图、存储过程、事务、触发器等。后端技术：servlet、过滤器、session、cookie等。其他技术：JWT、跨域、redis缓存应用、Linux系统部署。 𐟏—️ 第三阶段：高级框架 Springframework核心IOC容器。 Spring Boot：在Spring基础上的更全面提升效率的Spring工具。 ORM框架：Mybatis和MP(Mybatis插件)。模板技术：Freemarker。 Spring Cloud微服务框架：提供分布式系统处理方案。 𐟚€ 第四阶段：互联网前沿技术 SpringBoot+SpringCloud微服务。分布式存储+OAuth2.0认证。 Redis缓存中间件、MongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件、OSS分布式对象存储。 Docker+Jenkins自动化集成部署。 mycat分库分表、微服务日志处理等。 𐟔砧쬤𚔩˜𖦮𕊦•𐦍“：事务、索引、锁、慢查询等。 JVM：内存模型、GC机制、JVM调优等。高并发专题技术：并发集合、锁机制、线程池等。 SE源码解析：集合源码、工具类源码、lambda表达式、socket源码。 𐟒ᠥ𘌦œ›这些建议能帮助正在自学Java的你，一步步走向大师之路！

五步进阶Java，成为技术大咖！ 𐟚€𐟚€𐟚€第一步：Java SE基础学习Java语法、常见算法和二进制计算；掌握Java面向对象设计、设计模式和接口；熟悉Java API，包括集合、IO、线程、线程池、网络编程和NIO。 𐟌𐟌𐟌第二步：Java Web开发掌握前端技术，如HTML5+CSS、ES6+、DOM、事件和BOM；熟悉Ajax和JSON技术，包括异步请求、restful接口和前端UI框架；了解mySQL，掌握SQL操作、SQL事务管理、视图、存储过程、事务和触发器；学习servlet、过滤器、监听器、session和cookie；掌握JWT、跨域、redis缓存应用和Linux操作系统部署。 𐟏—️𐟏—️𐟏—️第三步：企业级框架使用git和maven搭建框架环境；掌握Spring、Spring MVC和myBatis的配置与整合，了解框架原理；学习SpringBoot、myBatis-plus、vue和shiro，进行前后端分离项目开发。 𐟌𐟌𐟌第四步：互联网前沿技术掌握SpringBoot和SpringCloud微服务技术；了解分布式存储和OAuth2.0认证；熟悉Redis缓存中间件、mongoDB、MQ消息中间件、ES查询中间件和00S分布式对象存储；掌握docker和jenkins自动化集成部署；学习mycat分库分表和微服务日志处理。 𐟔簟”簟”秬줺”步：深入技术优化优化mySQL，掌握事务、索引、锁和慢查询；深入了解JVM内存模型、GC机制和JVM调优；掌握高并发专题技术，包括并发集合、锁机制和线程池；解析SE源码，了解集合源码、工具类源码、lambada表达式和socket源码；深入学习框架，解决RPC、redis雪崩、击穿问题，设计熔断，处理ES大量检索和消息端积压。

2024年Java面试八股文精简版 𐟓š Spring框架 Spring框架是什么？ Spring常用的注解有哪些？ Spring框架的好处有哪些？ Spring由哪些主要模块组成？ Spring1OC容器是什么？ Spring1OC的好处有哪些？ BeanFactory和ApplicationContext的区别是什么？ Spring依赖注入是什么意思？ Spring依赖注入有哪几种方式？ Spring bean支持哪几种作用域？ Spring bean生命周期是怎样的？ Spring bean为什么默认为单例？ Spring bean是线程安全的吗？ Spring这几个注解的区别是什么？ 𐟌 JVM JVM、JRE、JVM的关系是什么？如何查看启动程序加载了哪些类以及加载顺序？ class字节码文件有哪10个主要组成部分？ JVM内存结构图是什么？程序计数器是什么？ Java虚拟机栈是什么？本地方法栈是什么？什么时候抛出StackOverflowError？ Java7和Java8在内存模型上有什么区别？直接内存是什么？什么时候会出现内存溢出？如何实现一个堆内存溢出？ JVM中三种常见的垃圾收集算法是什么？ 𐟒𛠊ava基础 Java语言的三大特性是什么？ Java语言的主要特性有哪些？ JDK和JRE有什么区别？ Java基本数据类型及其封装类是什么？如果main方法被声明为private会怎样？为什么Java里没有全局变量？ while循环和do循环有什么不同？ &和&&的区别是什么？ Java中final、finally、finalize的区别与用法是什么？深拷贝和浅拷贝的区别是什么？ Java中操作字符串都有哪些类？它们之间有什么区别？抽象类能使用final修饰吗？ static关键字的五连问是什么？ 𐟔砥𙶥‘编程并发编程三要素是什么？实现可见性的方法有哪些？ Java线程具有五种基本状态是什么？常用的并发工具类有哪些？ synchronized的作用是什么？ volatile关键字的作用是什么？ CAS是什么？ CAS的问题是什么？什么是Future？什么是AQS？ AQS支持两种同步方式是什么？ ReadWriteLock是什么？ FutureTask是什么？ synchronized和ReentrantLock的区别是什么？ 𐟔頍ySQL MySQL支持事务吗？ MySQL里记录货币用什么字段类型好？ MySQL有关权限的表都有哪些？列的字符串类型可以是什么？ MySQL数据库作发布系统的存储，每天五万条以上的增量，预计运维三年，怎么优化？锁的优化策略是什么？索引的底层实现原理和优化是什么？什么情况下设置了索引但无法使用？实践中如何优化MySQL？优化数据库的方法有哪些？简单描述MySQL中，索引、主键、唯一索引、联合索引的区别，对数据库性能的影响（从读写两方面）。 𐟔砒edis Redis哈希槽的概念是什么？ Redis集群的主从复制模型是怎样的？ Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？ Redis集群之间是如何复制的？ Redis集群最大节点个数是多少？ Redis集群如何选择数据库？怎么测试Redis的连通性？怎么理解Redis事务？ Redis事务相关的命令有哪些？ Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？ Redis如何做内存优化？ Redis回收进程如何工作的？ Redis的内存用完了会发生什么？ 𐟔項lasticsearch Elasticsearch了解多少？说说你们公司ES的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段。 Elasticsearch的倒排索引是什么？ Elasticsearch索引数据多了怎么办，如何调优，部署？ Elasticsearch是如何实现master选举的？详细描述一下Elasticsearch搜索的过程。 Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？ Lucence内部结构是什么？ Elasticsearch是如何实现Master选举的？ 𐟔砄ubbo 为什么要用Dubbo？ Dubbo的整体架构设计有哪些分层？默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗？服务调用是阻塞的吗？一般使用什么注册中心？还有别的选择吗？默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？服务提供者能实现失效踢出是什么原理？服务上线怎么不影响旧版本？如何解决服务调用链过长的问题？说说核心的配置有哪些？ Dubbo推荐用什么协议？ 𐟔頍yBatis Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？如何执行批量插入？如何获取自动生成的（主）键值？在mapper中如何传递多个参数？ Mybatis动态sql有什么用？执行原理？有哪些动态sql？ Xml映射文件中，除了常见的select、insert、update、delete标签之外，还有哪些标签？为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具？它与全自动的区别在哪里？ MyBatis实现一对一有几种方式？具体怎么操作的？ Mapper编写有哪几种方式？ 𐟔砌inux Linux系统root和普通用户的区别是什么？ Linux怎么区分root和普通用户？ Linux怎么切换用户？ Linux中的bash是什么？ Linux中的Shell是什么？ Linux怎么显示目录下的文件？ Linux中和ls命令的区别是什么？ Linux怎么创建文件？ Linux怎么切换到上级目录？ Linux下的权限有哪几种？ Linux文件调用权限分为哪3级？ Linux怎么修改文件权限？ Linux怎么查看磁盘的使用情况？ Linux怎么查看内存的使用情况？ Linux怎么看端口被哪个进程占用？ 𐟔頦𖈦縉Ÿ列消息队列如何保证消息顺序消费？消息延迟推送有哪些应用场景？什么是拉模式和推模式？什么是消息持久化？消息持久化有什么缺点？什么是JMS？什么是RabbitMQ？ RabbitMQ有哪些优点？ RabbitMQ有哪些重要的组件？ RabbitMQ有哪些重要的角色？ RabbitMQ交换器类型有哪些？ RabbitMQ消息基于什么传输？ RabbitMQ怎么避免消息丢失？ RabbitMQ怎么保证消息的稳定性？ RabbitMQ消息持久化的条件是什么？ 𐟔砥ˆ†布式 SOA和微服务架构有什么区别？什么是CAP原则？什么是BASE原则？什么是RMI？ RMI和RPC有什么区别？分布式系统下会遇到哪些问题？分布式Session共享怎么实现？分布式唯一ID怎么实现？什么是分布式事务？分布式事务的解决方案有哪些？什么是微服务？微服务架构有什么优势？微服务架构有什么缺点？什么是服务治理？服务降级的方案有哪些？ 𐟔頚ookeeper ZooKeeper是什么？ ZooKeeper有哪些特性？ ZooKeeper有哪些应用场景？ Zookeeper支持哪些数据节点类型？ Zookeeper常用的命令有哪些？ Zookeeper服务器有哪几种角色？ Zookeeper服务器有哪几种工作状态？ Zookeeper支持哪些Java客户端？ ZooKeeper有几种部署模式？ Zookeeper集群最少要几台机器？为什么？ Zookeeper集群支持动态添加机器吗？ Zookeeper是如何实现分布式锁的？ Zookeeper中的文件系统怎么理解？ 𐟔砓pring Cloud Spring Cloud是什么？ Spring Cloud和Spring Boot的关系是什么？ Spring Cloud有哪些重要的组件？ Spring Cloud和Dubbo的区别是什么？ Spring Cloud版本号怎么理解？ Spring Cloud Eureka保护机制是什么？ SpringCloud注册中心有哪些实现方案？ Spring Cloud配置中心有哪些实现方案？ Spring Cloud如何保证微服务调用安全性？ Spring Cloud中的Ribbon是什么？ Spring Cloud中的Feign是什么？ Spring Cloud for Alibaba是什么？ 𐟔頓pring Boot SpringBoot有哪些条件注解？ SpringBoot有哪两种方式集成？ Spring Boot需要独立的容器运行吗？ Spring Boot中的默认内嵌容器是什么？ Spring Boot中间的内嵌容器可以替换成别的吗？ SpringBoot自动配置原理是什么？ Spring Boot开启自动配置的注解是什么？ Spring Boot自动配置的类型在哪里注册？ Spring Boot自动配置报告怎么查看？ SpringBoot怎么排除某些自动配置？ Spring Boot怎么开启和关闭自动配置？ Spring Boot的目录结构是怎样的？ 𐟌 网络编程什么是IO、BIO、NIO、AIO？什么是比特(Bit)、字节(Byte)、字符(Char)？ Java有哪几种类型的流？字节流和字符流的区别是什么？ Java序列化是什么？怎么序列化一个对象？ Java有哪两种序列化方式？怎么控制类中的某些变量不被序列化？静态变量能不能被序列化？ OSI的七层模型都有哪些？ TCP和UDP协议的区别是什么？ TCP为什么要三次握手，两次不行吗？

𐟚€高效学习Java的五大阶段𐟒ꊰŸŒŸ想要高效学习Java？这里为你总结了五大阶段，帮助你更快掌握！ 𐟓š第一阶段：Java SE基础 - Java语法、算法、二进制计算 - 面向对象设计、设计模式 - Java API，如集合、I/O、线程等 𐟌第二阶段：Java Web开发 - 前端技术：HTML5、CSS3、ES6等 - Ajax、JSON技术，异步请求与restful接口 - 数据库操作、服务器相关知识 𐟛𐯸第三阶段：企业级框架应用 - Git、Maven框架环境搭建 - Spring、Spring MVC、MyBatis配置与整合 - 熟练使用各种开发框架与工具 𐟚€第四阶段：互联网前沿技术探索 - SpringBoot、SpringCloud微服务技术 - 分布式存储、OAuth2.0认证等前沿技术 - Docker、Jenkins自动化集成部署 𐟔第五阶段：深入优化与源码解析 - MySQL优化：事务、索引、锁等 - JVM内存管理、GC机制调优 - 高并发技术、源码解析及框架深入 𐟒妌‰照这五大阶段逐步学习，相信你能成为Java高手！加油！𐟒ꀀ

大数据加权关联规则挖掘算法研究随着传统行业信息化的普及和互联网+技术的迅速发展，产生了大量的管理数据，如何对其高效数据挖掘成为当下研究重点。关联规则挖掘主要用于发现隐藏在数据中的知识。但传统的关联规则挖掘算法忽略了项目在数据集中的重要程度且对大数据集挖掘的效率不高。针对此问题，本文基于分布式计算框架，提出了大数据环境下的加权关联规则挖掘算法，实现在大数据集上高效、准确的挖掘出加权关联规则。设I是全部项的集合，相关的数据D=(T1T2T3...T）是包含n条事务项集的数据库事务集合，其中每个事务T是项的集合，使得TI即TTITI,TI3,...,T。每一个事务有一个事务标识符，称作TID(TransactionIdentifier)设A是一个项集，事务T包含A当且仅当ACI，包含K个事务项的项集被称为K-项集。规则AB在事务集D中具有置信度c，如果D中包含A的事务的同时也包含B的百分比是c，这是条件概率P(AIB)。负关联规则(NegativeAR,NAR)主要研究A-B、AB及A-B这三种形式的关联规则。对于一个频繁项A，s(A)表示A的否定规则支持度,计算如公式(2-1)所示。S(-A)=1-S(A)(2-1) 公式(2-2)计算A与否定B的支持度，公式(2-3)计算否定A与B的支持度，公式(2-4)计算否定X与否定Y的支持度。 S(A=-B)=S(A)-S(A=B)式中:s(A)表示项A的支持度;S(A=B)表示项集A,B)的支持度。 S(-A=B)=S(B)-S(AB)式中:s(B)表示项A的支持度:S(AB)表示项集AB的支持度。 S(-A=-B)=1-S(A)-S(B)-S(A=B)(2-4)式中:s(A)表示项A的支持度。 s(B)表示项B的支持度;S(AB)表示项集{A,B)的支持度。假设某饮品店交易数据库中顾客一次性购买咖啡和果汁的情况，最小支持度阈值和最小置信度阈值是0.2和0.5。可以得到：规则1：购买咖啡，购买果汁的支持度s=800/2000=0.4，置信度c=800/1500=0.53，所以该规则是一条强关联规则。规则2:不购买咖啡，购买果汁的可能性为400/500=0.8,可以明显观察到规则1的可能性小于规则2的可能性。这样的矛盾规则体现了支持度—置信度模型的不合理性，在不能识别负关联规则的同时容易生成有误导性的强关联规则。但在真实事务数据库中项目间的重要程度往往具有一定的差异性，所以在经典关联规则算法无论将支持度阈值设置的偏低或偏高都很难得到更有价值的关联规则。例如：设某商超电子商品类目出售商品数据库，项A、B、C、D分别表示为摄像头、键盘、主机、鼠标。设最小支持度阈值为35%，最小置信度阈值为70%，使用Apriori算法对其进行关联规则挖掘。使用Apriori算法对该数据实例中的事务集进行扫描可以得出候选1-项集分别为：{A}40%、{B}60%、{C}50%、{D}70%，均大于最小支持度阈值35%。得到频繁1-项集后进一步生成候选2-项集：{AB}30%、{AC}30%、{AD}20%、{BC}40%、{BD}50%、{CD}30%。剪枝之后得到频繁2-项集：{BC}、{BD}，候选3-项集{BCD}的支持度为30%，不符合剪枝条件。对于频繁2-项集{BC}、{BD}蕴含的关联规则B?C的置信度为66.7%，B?D的置信度为83.3%，所以最终产生强关联规则B?D。通过Apriori算法挖掘出的强关联规则B?D，意味着每笔交易订单中将有50%的概率同时出现键盘和鼠标这两个事务。并且在每笔交易订单中出现事务键盘后出现事务鼠标的概率为83.3%。而因以上强关联规则中的两个商品的利润不高，此强关联规则对决策者的关联并不大，决策者更倾向于关注利润率极高的商品C（主机）的关联关系。例如：规则D?C。而通过经典关联规则算法Apriori的挖掘，规则D?C的支持度仅为30%，置信度仅为42.9%，不满足剪枝要求而被舍弃。加权关联规则挖掘方式的提出是对传统关联规则挖掘方式的改进，在加权关联规则的研究中，项目重要程度的具体表示—权值。所以在算法中引入权值后往往会破坏算法的封闭性。从而造成频繁项集的子集不一定是频繁项集的后果，导致无法利用该性质进行候选项集的剪枝操作，最终降低算法的整体运行效率和有效规则的产出率。所以权值赋予方法是加权关联规则至关重要的一环。综上所述，随大数据环境的日益发展，在人们实际生活生产中应用经典关联规则算法时，得到的结果往往不是人们所期待的。为了打破这种局限性，根据决策者对不同项目的关注度与兴趣度，引入加权思想，通过构建加权模型为每一个项目赋权，这样才能使最终挖掘出的结果是准确且符合决策者所期待的规则。

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