Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。以下是一些Git的常用命令和简单解释：

1. git init：初始化一个新的Git仓库。
2. git clone：克隆一个远程仓库到本地。
3. git add：将文件添加到暂存区。
4. git commit：将暂存区的更改提交到本地仓库。
5. git status：查看当前仓库状态。
6. git log：查看提交历史。
7. git branch：查看、创建、删除分支。
8. git checkout：切换分支或检出文件。
9. git merge：合并分支。
10. git fetch：获取远程仓库的最新更改。
11. git pull：拉取远程仓库的更改并合并到当前分支。
12. git push：推送更改到远程仓库。

示例代码：

# 初始化一个新的Git仓库
git init
 
# 克隆一个远程仓库
git clone https://github.com/user/repo.git
 
# 添加文件到暂存区
git add README.md
 
# 提交更改到本地仓库
git commit -m "Initial commit"
 
# 查看当前仓库状态
git status
 
# 查看提交历史
git log
 
# 创建一个新分支
git branch feature-x
 
# 切换到新分支
git checkout feature-x
 
# 合并分支
git checkout master
git merge feature-x
 
# 获取远程仓库的最新更改
git fetch
 
# 拉取远程仓库的更改并合并到当前分支
git pull
 
# 推送更改到远程仓库
git push origin master

这些命令是Git版本控制的基础，更复杂的操作如分支管理、冲突解决、标签管理等需要根据具体情况进行操作。

在iOS和Android与JavaScript交互时，主要的差别在于两个平台提供的桥接方式不同。iOS主要通过WKWebView与JavaScript交互，而Android则通过WebView及其相关类进行。

在iOS中，你可以通过WKScriptMessageHandler协议来接收JavaScript发送的消息，并且可以使用WKUserContentController来添加用于接收消息的JavaScript处理函数。

在Android中，你可以通过WebChromeClient或WebViewClient的相关方法来接收JavaScript发送的消息，并且可以使用addJavascriptInterface方法将一个Java对象绑定到JavaScript的全局变量上，从而允许JavaScript调用Java对象的方法。

以下是一个简单的例子，展示了如何在iOS和Android中发送和接收消息：

iOS (Swift):

import WebKit
 
class ViewController: UIViewController, WKScriptMessageHandler {
 
    var webView: WKWebView?
 
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
 
        let config = WKWebViewConfiguration()
        let contentController = WKUserContentController()
        contentController.add(self, name: "observeMessage")
        config.userContentController = contentController
 
        webView = WKWebView(frame: view.bounds, configuration: config)
        view.addSubview(webView!)
 
        let url = URL(string: "https://yourwebsite.com")
        let request = URLRequest(url: url!)
        webView?.load(request)
    }
 
    func userContentController(_ userContentController: WKUserContentController, didReceive message: WKScriptMessage) {
        print("Received message from JS: \(message.body)")
    }
}

Android (Java):

import android.os.Bundle;
import android.webkit.WebChromeClient;
import android.webkit.WebView;
import android.webkit.WebViewClient;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
 
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
 
    private WebView webView;
 
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
 
        webView = findViewById(R.id.webView);
        webView.getSettings().setJavaScriptEnabled(true);
        webView.addJavascriptInterface(new Object() {
            @JavascriptInterface
            public void observeMessage(String message) {
                // Handle message received from JS
                System.out.println("Received message from JS: " + message);
            }
  

package main
 
import (
    "github.com/opensds/multi-cloud/api/pkg/common"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/db"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/utils"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/utils/config"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/utils/constants"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/utils/error"
    "github.com/opensds/multi-cloud/osdproxy/pkg/utils/log"
    "os"
)
 
func main() {
    // 初始化配置
    config.Init()
 
    // 初始化日志
    log.InitLog(constants.OSDProxydName)
 
    // 初始化数据库
    db.Init()
 
    // 初始化错误处理器
    error.InitErrHandleModule(constants.OSDProxydName)
 
    // 初始化服务
    common.InitializeServer()
 
    // 启动服务
    common.Start()
}

在这个示例代码中，我们首先初始化配置，然后初始化日志系统，接着初始化数据库，并设置错误处理器。最后，我们初始化并启动了一个通用的服务。这个示例展示了如何在一个分布式代理服务中进行基本的初始化操作。

-- 引入Redis和Redis连接池模块
local redis = require 'resty.redis'
local red = redis:new()
 
-- 连接Redis
red:set_timeout(1000) -- 设置超时时间
local ok, err = red:connect('127.0.0.1', 6379)
if not ok then
    ngx.say("连接Redis失败: ", err)
    return
end
 
-- 为了简化，这里不使用密码进行连接
 
-- 初始化限流器参数
local limit = 100 -- 每秒允许的最大请求数
local window = 1 -- 时间窗口，这里为1秒
local counter_key = "rate_limit_counter" -- Redis中计数器的键
local lock_key = "rate_limit_lock" -- 用于分布式锁的键
 
-- 获取分布式锁，避免并发更新计数器时的数据竞争
local ok, err = red:setnx(lock_key, true)
if not ok then
    ngx.say("获取分布式锁失败: ", err)
    return
end
 
-- 检查是否已经有其他请求获得了分布式锁，如果是，则等待下一次尝试
if err == 0 then
    ngx.say("已达到限流限制")
    return
end
 
-- 计数器存在，获取当前计数
local current_count = tonumber(red:get(counter_key) or 0)
 
-- 如果计数器超过限制，则等待下一个时间窗口
if current_count >= limit then
    ngx.say("已达到限流限制")
    return
end
 
-- 计数器未超过限制，增加计数
current_count = current_count + 1
red:set(counter_key, current_count)
 
-- 解锁
red:del(lock_key)
 
-- 业务逻辑继续执行...
ngx.say("请求通过限流器")

这段代码示例展示了如何使用Redis和Lua脚本在Nginx环境中实现一个简单的分布式限流器。它使用Redis的计数器和分布式锁来控制请求的频率。在实际应用中，你可能需要根据具体需求调整限流器的参数和逻辑。

在Linux环境下搭建Elasticsearch，可以遵循以下步骤：

1. 安装Java环境：Elasticsearch需要Java运行环境，可以安装OpenJDK。

sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk

2. 导入Elasticsearch公钥：

wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

3. 添加Elasticsearch源：

echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list

4. 更新包索引并安装Elasticsearch：

sudo apt update
sudo apt install elasticsearch

5. 启动并使Elasticsearch随系统启动：

sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch

6. 验证安装是否成功：

curl -X GET "localhost:9200/"

以上步骤安装的是Elasticsearch的稳定版本7.x，如果需要其他版本，请替换相应的版本号。注意，Elasticsearch对内存和CPU资源有最低要求，请确保你的服务器硬件配置满足这些最低要求。

在Windows系统上使用Docker搭建Hadoop分布式环境可以参考以下步骤：

1. 安装Docker Desktop for Windows：确保你的Windows系统支持Hyper-V，并安装Docker Desktop。
2. 配置Docker for Windows为Linux容器：在Docker Desktop的设置中，将“Use the WSL 2 based engine”选项勾选上，并重启Docker。
3. 拉取Hadoop镜像：你可以使用已经准备好的Hadoop Docker镜像，例如sequenceiq/hadoop-docker。
4. 运行Hadoop容器：使用Docker命令行运行Hadoop。

以下是一个简单的示例，用于启动一个包含HDFS和YARN的基本Hadoop环境：

docker run -it --name hadoop-master --hostname hadoop-master sequenceiq/hadoop-docker:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 /etc/bootstrap.sh -bash

进入容器后，你可以通过运行Hadoop脚本来启动各个服务：

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager

为了连接到Hadoop的HDFS和YARN，你可能还需要配置端口映射，以便可以从宿主机访问这些服务。

注意：这只是一个基本的环境，如果你需要更复杂的配置，可能需要自定义Dockerfile或修改启动脚本。

关于JDBC和Kafka的超详细笔记，我无法提供完整的内容，因为这会涉及到大量的知识点。但我可以提供一个关于JDBC和KDBC的简单概述和一个Kafka分布原理的简要说明。

JDBC概述：

JDBC（Java Database Connectivity）是Java中用于数据库连接的API。它允许Java程序员使用标准的SQL语句来操作数据库。

Kafka概述：

Kafka是一个分布式流处理平台。它被广泛用于日志处理、消息系统、实时分析等场景。

JDBC连接数据库示例：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
 
public class JdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        String jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb";
        String username = "myuser";
        String password = "mypassword";
 
        try {
            Connection connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password);
            // 使用connection进行数据库操作
            connection.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Kafka分布式原理：

Kafka是通过分区（Partition）、副本（Replica）和控制器（Controller）实现的。

• 分区：Kafka将每个主题分割成多个分区，数据被分散存储在不同的分区中，从而提供了并行处理的能力。
• 副本：Kafka为每个分区维护副本集，副本分为leader副本和follower副本。leader负责处理读写请求，follower从leader复制数据。
• 控制器：Kafka集群中的一个broker会被选为控制器，负责管理副本的状态及分区领导者的选举。

这些是关于JDBC和Kafka的基本概述和示例，实际应用中还会涉及到更多的细节和配置。

题目中提到的“阿里JAVA架构师面试136题”可能是指一系列关于Java技术栈的面试问题，包括但不限于JVM、Spring框架、分布式系统和并发编程等方面。由于136题的具体内容非常广泛，我将提供每一个大类的典型问题和解答。

JVM:

1. 描述JVM的类加载器。
2. 如何进行JVM内存分配和垃圾回收。
3. 常见的JVM调优参数有哪些。
4. 如何分析JVM的堆栈跟踪信息。

Spring框架:

1. Spring框架中的IoC和AOP是什么。
2. 如何使用Spring MVC和Spring Boot。
3. 解释Spring的事务管理。
4. 说明Spring中Bean的生命周期。

分布式系统:

1. 分布式事务的解决方案。
2. 如何实现服务的负载均衡。
3. 分布式锁的实现方式。
4. 分布式会话管理的机制。

并发编程:

1. 线程和进程的区别。
2. 如何处理线程安全问题。
3. 如何使用并发工具如CountDownLatch和CyclicBarrier。
4. 解释volatile关键字的作用。

这些是关于JVM、Spring、分布式和并发编程的一些概览性问题，实际的面试中可能还会涉及到其他方面的知识点，如中间件（如RocketMQ、Kafka）、数据库（如MySQL、Redis）等。由于篇幅限制，以上答案仅供参考，具体解决方案需要根据面试官的提问和实际情况进行调整。

# 示例: Kubernetes微服务平台的Service部分
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-microservice
spec:
  selector:
    app: my-microservice
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  type: ClusterIP

这个YAML文件定义了一个Kubernetes Service，它为名为my-microservice的微服务提供负载均衡。selector指定了该Service关联的Pod标签，这里是app: my-microservice。ports部分定义了Service对外暴露的端口和它转发到Pods的端口。type: ClusterIP表明这个Service在集群内部是可访问的。这样的配置是构建微服务架构时一个重要的组成部分。

import time
import random
from redis import Redis
 
# 连接到Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 生产者：将任务推送到Redis列表中
def produce_tasks():
    for i in range(10):
        task = f"task_{i}"
        # 使用LPUSH将任务推入列表的左端
        redis_client.lpush("tasks_list", task)
        print(f"Produced: {task}")
        time.sleep(random.random())
 
# 消费者：从Redis列表中取出任务并执行
def consume_tasks():
    while True:
        # 使用BRPOP从列表的右端取出一个任务，超时设置为5秒
        task = redis_client.brpop("tasks_list", 5)
        if task:
            task_name = task[1]
            print(f"Consumed: {task_name}")
            # 这里可以添加任务处理的代码
            # handle_task(task_name)
        else:
            print("No tasks available")
 
# 启动生产者和消费者
produce_tasks()
consume_tasks()

这段代码演示了如何使用Redis的列表数据结构作为消息队列，来实现生产者和消费者模型。生产者函数produce_tasks将任务推入列表，消费者函数consume_tasks从列表中取出任务并处理。代码中使用了lpush和brpop命令，分别用于向列表左端添加元素和从列表右端取出元素并进行阻塞，从而实现了一个简单的分布式任务队列。