一、基础
1.HashMap结构
数组+链表 1.8加入了红黑树，参考：HashMap? ConcurrentHashMap? 相信看完这篇没人能难住你！
2.JVM原理
参考：JVM运行原理详解 JVM结构、GC工作机制详解
3.JVM调优
参考：JVM调优总结
二、框架
1.Spring的IOC、AOP、DI
IOC：控制反转，把创建对象的操作交给框架，spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系
AOP：面向切面编程主要用来解决一些系统层面上的问题，比如日志，事务，权限等
DI：动态的向某个对象提供它所需要的其他对象
2.过滤器和拦截器的区别
过滤器依赖于servlet容器。在实现上基于函数回调，可以对几乎所有请求进行过滤，但是缺点是一个过滤器实例只能在容器初始化时调用一次。
拦截器依赖于web框架。在实现上基于Java的反射机制，属于面向切面编程（AOP）的一种运用。由于拦截器是基于web框架的调用，因此可以使用Spring的依赖注入（DI）进行一些业务操作，同时一个拦截器实例在一个controller生命周期之内可以多次调用。但是缺点是只能对controller请求进行拦截，对其他的一些比如直接访问静态资源的请求则没办法进行拦截处理。
3.springMVC和struts2区别
Struts2采用Filter（StrutsPrepareAndExecuteFilter）实现。
Struts2框架是类级别的拦截，每次请求就会创建一个Action，和Spring整合时Struts2的ActionBean注入作用域是原型模式prototype（否则会出现线程并发问题），然后通过setter，getter吧request数据注入到属性。
Struts2中，一个Action对应一个request，response上下文，在接收参数时，可以通过属性接收，这说明属性参数是让多个方法共享的。
Struts2中Action的一个方法可以对应一个url，而其类属性却被所有方法共享，这也就无法用注解或其他方式标识其所属方法了
SpringMVC（DispatcherServlet）则采用Servlet实现。
SpringMVC是方法级别的拦截，一个方法对应一个Request上下文，所以方法直接基本上是独立的，独享request，response数据。而每个方法同时又何一个url对应，参数的传递是直接注入到方法中的，是方法所独有的。处理结果通过ModeMap返回给框架。
在Spring整合时，SpringMVC的Controller Bean默认单例模式Singleton，所以默认对所有的请求，只会创建一个Controller，有应为没有共享的属性，所以是线程安全的，如果要改变默认的作用域，需要添加@Scope注解修改。
三、多线程
1.ThreadLocal类
当使用ThreadLocal维护变量时，ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。
2.BlockingQueue
这个queue是单向队列，可以在队列头添加元素和在队尾删除或取出元素。
除了传统的queue功能（表格左边的两列）之外，还提供了阻塞接口put和take，带超时功能的阻塞接口offer和poll。put会在队列满的时候阻塞，直到有空间时被唤醒；take在队列空的时候阻塞，直到有东西拿的时候才被唤醒。
3.ThreadPoolExecutor
ThreadPoolExecutor是线程池的真正实现，他通过构造方法的一系列参数，来构成不同配置的线程池 参考：ThreadPoolExecutor构造方法和规则
4.常见线程池
①newSingleThreadExecutor
单个线程的线程池，即线程池中每次只有一个线程工作，单线程串行执行任务
②newFixedThreadExecutor(n)
固定数量的线程池，没提交一个任务就是一个线程，直到达到线程池的最大数量，然后后面进入等待队列直到前面的任务完成才继续执行
③newCacheThreadExecutor（推荐使用）
可缓存线程池，当线程池大小超过了处理任务所需的线程，那么就会回收部分空闲（一般是60秒无执行）的线程，当有任务来时，又智能的添加新线程来执行。
④newScheduleThreadExecutor
大小无限制的线程池，支持定时和周期性的执行线程
四、设计模式
1.23种设计模式
参考：Java开发中的23种设计模式详解
五、数据库
1.乐观锁和悲观锁
乐观锁总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。
悲观锁总是假设最坏的情况，每次取数据时都认为其他线程会修改，所以都会加锁（读锁、写锁、行锁等），当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现，如行锁、读锁和写锁等，都是在操作之前加锁，在Java中，synchronized的思想也是悲观锁。
2.SQL优化
3.索引
3.1建索引原则
1．选择唯一性索引
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引
经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。
3．为常作为查询条件的字段建立索引
如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。
4．限制索引的数目
索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。
5．尽量使用数据量少的索引
如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。
6．尽量使用前缀来索引
如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。
7．删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。
8 . 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a 1=”” and=”” b=”2” c=”“> 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
9 .=和in可以乱序。
比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
10 . 尽量选择区分度高的列作为索引。
区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就 是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条 记录
11 .索引列不能参与计算，保持列“干净”。
比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本 太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
12 .尽量的扩展索引，不要新建索引。
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可
注意：选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。
4.Redis
六、服务框架
1.dubbo
2.zookeeper