普通 Java 面试 ,这是在评估者的知识结构。

普通 Java 面试 ,这是在评估者的知识结构。

JVM原理

JVM
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机主要由字节码指令集、寄存器、栈、垃圾回收堆和存储方法域等构成。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM在执行字节码时，实际上最终还是把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。

JVM声明周期
JVM伴随Java程序的开始而开始，程序的结束而停止。一个Java程序会开启一个JVM进程，一台计算机上可以运行多个程序，也就可以运行多个JVM进程。

JVM将线程分为两种：守护线程和普通线程。守护线程是JVM自己使用的线程，比如垃圾回收（GC）就是一个守护线程。普通线程一般是Java程序的线程，只要JVM中有普通线程在执行，那么JVM就不会停止。

JVM内存模型组成
JVM内存模型主要由堆内存、方法区、程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈组成，其组成的结构如下图所示。

其中，堆和方法区是所有线程共有的，而虚拟机栈，本地方法栈和程序计数器则是线程私有的。

堆内存
堆内存是所有线程共有的，可以分为两个部分：年轻代和老年代。下图中的Perm代表的是永久代，但是注意永久代并不属于堆内存中的一部分，同时jdk1.8之后永久代也将被移除。

堆内存是我们在生产环境中进行内存性能调优中的一个重要的内容，而内存回收的一些机制和算法也是常见的考点，大家可以访问下面的链接：Java性能优化之JVM GC

方法区
方法区与Java堆一样，是各个线程共享的区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量，即时编译(JIT)后的代码等数据。

由于程序中所有的线程共享一个方法区，所以访问方法区的信息必须确保线程是安全的。如果有两个线程同时去加载一个类，那么只能有一个线程被允许去加载这个类，另一个必须等待。

在程序运行时，方法区的大小是可以改变的，程序在运行时可以扩展。同时，方法区里面的对象也可以被垃圾回收，但条件非常严苛，必须在该类没有任何引用的情况下才能被GC回收。

程序计数器
在JVM的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令。分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

JVM的多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式来实现的，为了各条线程之间的切换后计数器能恢复到正确的执行位置，所以每条线程都会有一个独立的程序计数器。

当线程正在执行一个Java方法，程序计数器记录的是正在执行的JVM字节码指令的地址；如果正在执行的是一个Natvie（本地方法），那么这个计数器的值则为空（Underfined）。

程序计数器占用的内存空间很少，也是唯一一个在JVM规范中没有规定任何OutOfMemoryError（内存不足错误）的区域。

Java虚拟机栈
与程序计数器一样，Java虚拟机栈也是线程私有的，用通俗的话将它就是我们常常听说到堆栈中的那个“栈内存”。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型：每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表（局部变量表需要的内存在编译期间就确定了所以在方法运行期间不会改变大小），操作数栈，动态链接，方法出口等信息。每一个方法从调用至出栈的过程，就对应着栈帧在虚拟机中从入栈到出栈的过程。

本地方法栈
栈作为一种线性的管道结构，遵循先进后出的原则。主要用于存储本地方法的局部变量表，本地方法的操作数栈等信息。当栈内的数据在超出其作用域后，会被自动释放掉。

本地方法栈是在程序调用或JVM调用本地方法接口（Native）时候启用。
————————————————

多线程

1、并发编程三要素？

1）原子性

原子性指的是一个或者多个操作，要么全部执行并且在执行的过程中不被其他操作打断，要么就全部都不执行。

2）可见性

可见性指多个线程操作一个共享变量时，其中一个线程对变量进行修改后，其他线程可以立即看到修改的结果。

3）有序性

有序性，即程序的执行顺序按照代码的先后顺序来执行。

2、实现可见性的方法有哪些？

synchronized或者Lock：保证同一个时刻只有一个线程获取锁执行代码，锁释放之前把最新的值刷新到主内存，实现可见性。

3、多线程的价值？

1）发挥多核CPU的优势

多线程，可以真正发挥出多核CPU的优势来，达到充分利用CPU的目的，采用多线程的方式去同时完成几件事情而不互相干扰。

2）防止阻塞

从程序运行效率的角度来看，单核CPU不但不会发挥出多线程的优势，反而会因为在单核CPU上运行多线程导致线程上下文的切换，而降低程序整体的效率。但是单核CPU我们还是要应用多线程，就是为了防止阻塞。试想，如果单核CPU使用单线程，那么只要这个线程阻塞了，比方说远程读取某个数据吧，对端迟迟未返回又没有设置超时时间，那么你的整个程序在数据返回回来之前就停止运行了。多线程可以防止这个问题，多条线程同时运行，哪怕一条线程的代码执行读取数据阻塞，也不会影响其它任务的执行。

3）便于建模

这是另外一个没有这么明显的优点了。假设有一个大的任务A，单线程编程，那么就要考虑很多，建立整个程序模型比较麻烦。但是如果把这个大的任务A分解成几个小任务，任务B、任务C、任务D，分别建立程序模型，并通过多线程分别运行这几个任务，那就简单很多了。

4、创建线程的有哪些方式？

1）继承Thread类创建线程类

2）通过Runnable接口创建线程类

3）通过Callable和Future创建线程

4）通过线程池创建

5、创建线程的三种方式的对比？

1）采用实现Runnable、Callable接口的方式创建多线程。

优势是：

线程类只是实现了Runnable接口或Callable接口，还可以继承其他类。

在这种方式下，多个线程可以共享同一个target对象，所以非常适合多个相同线程来处理同一份资源的情况，从而可以将CPU、代码和数据分开，形成清晰的模型，较好地体现了面向对象的思想。

劣势是：

编程稍微复杂，如果要访问当前线程，则必须使用Thread.currentThread()方法。

2）使用继承Thread类的方式创建多线程

优势是：

编写简单，如果需要访问当前线程，则无需使用Thread.currentThread()方法，直接使用this即可获得当前线程。

劣势是：

线程类已经继承了Thread类，所以不能再继承其他父类。

3）Runnable和Callable的区别

Callable规定（重写）的方法是call()，Runnable规定（重写）的方法是run()。
Callable的任务执行后可返回值，而Runnable的任务是不能返回值的。
Call方法可以抛出异常，run方法不可以。
运行Callable任务可以拿到一个Future对象，表示异步计算的结果。它提供了检查计算是否完成的方法，以等待计算的完成，并检索计算的结果。通过Future对象可以了解任务执行情况，可取消任务的执行，还可获取执行结果。

6、线程的状态流转图

线程的生命周期及五种基本状态：

7、Java线程具有五中基本状态

1）新建状态（New）：当线程对象对创建后，即进入了新建状态，如：Thread t = new MyThread()；

2）就绪状态（Runnable）：当调用线程对象的start()方法（t.start();），线程即进入就绪状态。处于就绪状态的线程，只是说明此线程已经做好了准备，随时等待CPU调度执行，并不是说执行了t.start()此线程立即就会执行；

3）运行状态（Running）：当CPU开始调度处于就绪状态的线程时，此时线程才得以真正执行，即进入到运行状态。注：就
绪状态是进入到运行状态的唯一入口，也就是说，线程要想进入运行状态执行，首先必须处于就绪状态中；

4）阻塞状态（Blocked）：处于运行状态中的线程由于某种原因，暂时放弃对CPU的使用权，停止执行，此时进入阻塞状态，直到其进入到就绪状态，才 有机会再次被CPU调用以进入到运行状态。

根据阻塞产生的原因不同，阻塞状态又可以分为三种：

a.等待阻塞：运行状态中的线程执行wait()方法，使本线程进入到等待阻塞状态；

b.同步阻塞 – 线程在获取synchronized同步锁失败(因为锁被其它线程所占用)，它会进入同步阻塞状态；

c.其他阻塞 – 通过调用线程的sleep()或join()或发出了I/O请求时，线程会进入到阻塞状态。当sleep()状态超时、join()等待线程终止或者超时、或者I/O处理完毕时，线程重新转入就绪状态。

5）死亡状态（Dead）：线程执行完了或者因异常退出了run()方法，该线程结束生命周期。

8、什么是线程池？有哪几种创建方式？

线程池就是提前创建若干个线程，如果有任务需要处理，线程池里的线程就会处理任务，处理完之后线程并不会被销毁，而是等待下一个任务。由于创建和销毁线程都是消耗系统资源的，所以当你想要频繁的创建和销毁线程的时候就可以考虑使用线程池来提升系统的性能。

java 提供了一个 java.util.concurrent.Executor接口的实现用于创建线程池。

9、四种线程池的创建：

1）newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池

2）newFixedThreadPool 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数。

3）newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。

4）newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务。

10、线程池的优点？

1）重用存在的线程，减少对象创建销毁的开销。

2）可有效的控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。

3）提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。

11、常用的并发工具类有哪些？

CountDownLatch
CyclicBarrier
Semaphore
Exchanger

12、CyclicBarrier和CountDownLatch的区别

1）CountDownLatch简单的说就是一个线程等待，直到他所等待的其他线程都执行完成并且调用countDown()方法发出通知后，当前线程才可以继续执行。

2）cyclicBarrier是所有线程都进行等待，直到所有线程都准备好进入await()方法之后，所有线程同时开始执行！

3）CountDownLatch的计数器只能使用一次。而CyclicBarrier的计数器可以使用reset() 方法重置。所以CyclicBarrier能处理更为复杂的业务场景，比如如果计算发生错误，可以重置计数器，并让线程们重新执行一次。

4）CyclicBarrier还提供其他有用的方法，比如getNumberWaiting方法可以获得CyclicBarrier阻塞的线程数量。isBroken方法用来知道阻塞的线程是否被中断。如果被中断返回true，否则返回false。

13、synchronized的作用？

在Java中，synchronized关键字是用来控制线程同步的，就是在多线程的环境下，控制synchronized代码段不被多个线程同时执行。

synchronized既可以加在一段代码上，也可以加在方法上。

14、volatile关键字的作用

对于可见性，Java提供了volatile关键字来保证可见性。

当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。

从实践角度而言，volatile的一个重要作用就是和CAS结合，保证了原子性，详细的可以参见java.util.concurrent.atomic包下的类，比如AtomicInteger。

15、什么是CAS

CAS是compare and swap的缩写，即我们所说的比较交换。

cas是一种基于锁的操作，而且是乐观锁。在java中锁分为乐观锁和悲观锁。悲观锁是将资源锁住，等一个之前获得锁的线程释放锁之后，下一个线程才可以访问。而乐观锁采取了一种宽泛的态度，通过某种方式不加锁来处理资源，比如通过给记录加version来获取数据，性能较悲观锁有很大的提高。

CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。

java.util.concurrent.atomic 包下的类大多是使用CAS操作来实现的( AtomicInteger,AtomicBoolean,AtomicLong)。

16、CAS的问题

1）CAS容易造成ABA问题

一个线程a将数值改成了b，接着又改成了a，此时CAS认为是没有变化，其实是已经变化过了，而这个问题的解决方案可以使用版本号标识，每操作一次version加1。在java5中，已经提供了AtomicStampedReference来解决问题。

2） 不能保证代码块的原子性

CAS机制所保证的知识一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用synchronized了。

3）CAS造成CPU利用率增加

之前说过了CAS里面是一个循环判断的过程，如果线程一直没有获取到状态，cpu资源会一直被占用。

17、什么是Future？

在并发编程中，我们经常用到非阻塞的模型，在之前的多线程的三种实现中，不管是继承thread类还是实现runnable接口，都无法保证获取到之前的执行结果。通过实现Callback接口，并用Future可以来接收多线程的执行结果。

Future表示一个可能还没有完成的异步任务的结果，针对这个结果可以添加Callback以便在任务执行成功或失败后作出相应的操作。

18、什么是AQS

AQS是AbustactQueuedSynchronizer的简称，它是一个Java提高的底层同步工具类，用一个int类型的变量表示同步状态，并提供了一系列的CAS操作来管理这个同步状态。

AQS是一个用来构建锁和同步器的框架，使用AQS能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue，FutureTask等等皆是基于AQS的。

19、AQS支持两种同步方式：

1）独占式

2）共享式

这样方便使用者实现不同类型的同步组件，独占式如ReentrantLock，共享式如Semaphore，CountDownLatch，组合式的如ReentrantReadWriteLock。总之，AQS为使用提供了底层支撑，如何组装实现，使用者可以自由发挥。

20、ReadWriteLock是什么

首先明确一下，不是说ReentrantLock不好，只是ReentrantLock某些时候有局限。如果使用ReentrantLock，可能本身是为了防止线程A在写数据、线程B在读数据造成的数据不一致，但这样，如果线程C在读数据、线程D也在读数据，读数据是不会改变数据的，没有必要加锁，但是还是加锁了，降低了程序的性能。

因为这个，才诞生了读写锁ReadWriteLock。ReadWriteLock是一个读写锁接口，ReentrantReadWriteLock是ReadWriteLock接口的一个具体实现，实现了读写的分离，读锁是共享的，写锁是独占的，读和读之间不会互斥，读和写、写和读、写和写之间才会互斥，提升了读写的性能。

21、FutureTask是什么

这个其实前面有提到过，FutureTask表示一个异步运算的任务。FutureTask里面可以传入一个Callable的具体实现类，可以对这个异步运算的任务的结果进行等待获取、判断是否已经完成、取消任务等操作。当然，由于FutureTask也是Runnable接口的实现类，所以FutureTask也可以放入线程池中。

22、synchronized和ReentrantLock的区别

synchronized是和if、else、for、while一样的关键字，ReentrantLock是类，这是二者的本质区别。既然ReentrantLock是类，那么它就提供了比synchronized更多更灵活的特性，可以被继承、可以有方法、可以有各种各样的类变量，ReentrantLock比synchronized的扩展性体现在几点上：

1）ReentrantLock可以对获取锁的等待时间进行设置，这样就避免了死锁

2）ReentrantLock可以获取各种锁的信息

3）ReentrantLock可以灵活地实现多路通知

另外，二者的锁机制其实也是不一样的。ReentrantLock底层调用的是Unsafe的park方法加锁，synchronized操作的应该是对象头中mark word，这点我不能确定。

23、什么是乐观锁和悲观锁

1）乐观锁：就像它的名字一样，对于并发间操作产生的线程安全问题持乐观状态，乐观锁认为竞争不总是会发生，因此它不需要持有锁，将比较-替换这两个动作作为一个原子操作尝试去修改内存中的变量，如果失败则表示发生冲突，那么就应该有相应的重试逻辑。

2）悲观锁：还是像它的名字一样，对于并发间操作产生的线程安全问题持悲观状态，悲观锁认为竞争总是会发生，因此每次对某资源进行操作时，都会持有一个独占的锁，就像synchronized，不管三七二十一，直接上了锁就操作资源了。

24、线程B怎么知道线程A修改了变量

volatile修饰变量
synchronized修饰修改变量的方法
wait/notify
while轮询

25、synchronized、volatile、CAS比较

synchronized是悲观锁，属于抢占式，会引起其他线程阻塞。
volatile提供多线程共享变量可见性和禁止指令重排序优化。
CAS是基于冲突检测的乐观锁（非阻塞）

26、sleep方法和wait方法有什么区别?

这个问题常问，sleep方法和wait方法都可以用来放弃CPU一定的时间，不同点在于如果线程持有某个对象的监视器，sleep方法不会放弃这个对象的监视器，wait方法会放弃这个对象的监视器

27、ThreadLocal是什么？有什么用？

ThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类。主要用于将私有线程和该线程存放的副本对象做一个映射，各个线程之间的变量互不干扰，在高并发场景下，可以实现无状态的调用，特别适用于各个线程依赖不通的变量值完成操作的场景。

简单说ThreadLocal就是一种以空间换时间的做法，在每个Thread里面维护了一个以开地址法实现的ThreadLocal.ThreadLocalMap，把数据进行隔离，数据不共享，自然就没有线程安全方面的问题了。

28、为什么wait()方法和notify()/notifyAll()方法要在同步块中被调用

这是JDK强制的，wait()方法和notify()/notifyAll()方法在调用前都必须先获得对象的锁

29、多线程同步有哪几种方法？

Synchronized关键字，Lock锁实现，分布式锁等。

30、线程的调度策略

线程调度器选择优先级最高的线程运行，但是，如果发生以下情况，就会终止线程的运行：

1）线程体中调用了yield方法让出了对cpu的占用权利

2）线程体中调用了sleep方法使线程进入睡眠状态

3）线程由于IO操作受到阻塞

4）另外一个更高优先级线程出现

5）在支持时间片的系统中，该线程的时间片用完

31、ConcurrentHashMap的并发度是什么

ConcurrentHashMap的并发度就是segment的大小，默认为16，这意味着最多同时可以有16条线程操作ConcurrentHashMap，这也是ConcurrentHashMap对Hashtable的最大优势，任何情况下，Hashtable能同时有两条线程获取Hashtable中的数据吗？

32、Linux环境下如何查找哪个线程使用CPU最长

1）获取项目的pid，jps或者ps -ef | grep java，这个前面有讲过

2）top -H -p pid，顺序不能改变

33、Java死锁以及如何避免？

Java中的死锁是一种编程情况，其中两个或多个线程被永久阻塞，Java死锁情况出现至少两个线程和两个或更多资源。

Java发生死锁的根本原因是：在申请锁时发生了交叉闭环申请。

34、死锁的原因

1）是多个线程涉及到多个锁，这些锁存在着交叉，所以可能会导致了一个锁依赖的闭环。

例如：线程在获得了锁A并且没有释放的情况下去申请锁B，这时，另一个线程已经获得了锁B，在释放锁B之前又要先获得锁A，因此闭环发生，陷入死锁循环。

2）默认的锁申请操作是阻塞的。

所以要避免死锁，就要在一遇到多个对象锁交叉的情况，就要仔细审查这几个对象的类中的所有方法，是否存在着导致锁依赖的环路的可能性。总之是尽量避免在一个同步方法中调用其它对象的延时方法和同步方法。

35、怎么唤醒一个阻塞的线程

如果线程是因为调用了wait()、sleep()或者join()方法而导致的阻塞，可以中断线程，并且通过抛出InterruptedException来唤醒它；如果线程遇到了IO阻塞，无能为力，因为IO是操作系统实现的，Java代码并没有办法直接接触到操作系统。

36、不可变对象对多线程有什么帮助

前面有提到过的一个问题，不可变对象保证了对象的内存可见性，对不可变对象的读取不需要进行额外的同步手段，提升了代码执行效率。

37、什么是多线程的上下文切换

多线程的上下文切换是指CPU控制权由一个已经正在运行的线程切换到另外一个就绪并等待获取CPU执行权的线程的过程。

38、如果你提交任务时，线程池队列已满，这时会发生什么

这里区分一下：

1）如果使用的是无界队列LinkedBlockingQueue，也就是无界队列的话，没关系，继续添加任务到阻塞队列中等待执行，因为LinkedBlockingQueue可以近乎认为是一个无穷大的队列，可以无限存放任务

2）如果使用的是有界队列比如ArrayBlockingQueue，任务首先会被添加到ArrayBlockingQueue中，ArrayBlockingQueue满了，会根据maximumPoolSize的值增加线程数量，如果增加了线程数量还是处理不过来，ArrayBlockingQueue继续满，那么则会使用拒绝策略RejectedExecutionHandler处理满了的任务，默认是AbortPolicy

39、Java中用到的线程调度算法是什么

抢占式。一个线程用完CPU之后，操作系统会根据线程优先级、线程饥饿情况等数据算出一个总的优先级并分配下一个时间片给某个线程执行。

40、什么是线程调度器(Thread Scheduler)和时间分片(Time Slicing)？

线程调度器是一个操作系统服务，它负责为Runnable状态的线程分配CPU时间。一旦我们创建一个线程并启动它，它的执行便依赖于线程调度器的实现。时间分片是指将可用的CPU时间分配给可用的Runnable线程的过程。分配CPU时间可以基于线程优先级或者线程等待的时间。线程调度并不受到Java虚拟机控制，所以由应用程序来控制它是更好的选择（也就是说不要让你的程序依赖于线程的优先级）。

41、什么是自旋

很多synchronized里面的代码只是一些很简单的代码，执行时间非常快，此时等待的线程都加锁可能是一种不太值得的操作，因为线程阻塞涉及到用户态和内核态切换的问题。既然synchronized里面的代码执行得非常快，不妨让等待锁的线程不要被阻塞，而是在synchronized的边界做忙循环，这就是自旋。如果做了多次忙循环发现还没有获得锁，再阻塞，这样可能是一种更好的策略。

42、Java
Concurrency API中的Lock接口(Lock
interface)是什么？对比同步它有什么优势？

Lock接口比同步方法和同步块提供了更具扩展性的锁操作。他们允许更灵活的结构，可以具有完全不同的性质，并且可以支持多个相关类的条件对象。

它的优势有：

可以使锁更公平
可以使线程在等待锁的时候响应中断
可以让线程尝试获取锁，并在无法获取锁的时候立即返回或者等待一段时间
可以在不同的范围，以不同的顺序获取和释放锁

43、单例模式的线程安全性

老生常谈的问题了，首先要说的是单例模式的线程安全意味着：某个类的实例在多线程环境下只会被创建一次出来。单例模式有很多种的写法，我总结一下：

1）饿汉式单例模式的写法：线程安全

2）懒汉式单例模式的写法：非线程安全

3）双检锁单例模式的写法：线程安全

44、Semaphore有什么作用

Semaphore就是一个信号量，它的作用是限制某段代码块的并发数。Semaphore有一个构造函数，可以传入一个int型整数n，表示某段代码最多只有n个线程可以访问，如果超出了n，那么请等待，等到某个线程执行完毕这段代码块，下一个线程再进入。由此可以看出如果Semaphore构造函数中传入的int型整数n=1，相当于变成了一个synchronized了。

45、Executors类是什么？

Executors为Executor，ExecutorService，ScheduledExecutorService，ThreadFactory和Callable类提供了一些工具方法。

Executors可以用于方便的创建线程池

46、线程类的构造方法、静态块是被哪个线程调用的

这是一个非常刁钻和狡猾的问题。请记住：线程类的构造方法、静态块是被new这个线程类所在的线程所调用的，而run方法里面的代码才是被线程自身所调用的。

如果说上面的说法让你感到困惑，那么我举个例子，假设Thread2中new了Thread1，main函数中new了Thread2，那么：

1）Thread2的构造方法、静态块是main线程调用的，Thread2的run()方法是Thread2自己调用的

2）Thread1的构造方法、静态块是Thread2调用的，Thread1的run()方法是Thread1自己调用的

47、同步方法和同步块，哪个是更好的选择?

同步块，这意味着同步块之外的代码是异步执行的，这比同步整个方法更提升代码的效率。请知道一条原则：同步的范围越小越好。

48、Java线程数过多会造成什么异常？

1）线程的生命周期开销非常高

2）消耗过多的CPU资源

如果可运行的线程数量多于可用处理器的数量，那么有线程将会被闲置。大量空闲的线程会占用许多内存，给垃圾回收器带来压力，而且大量的线程在竞争CPU资源时还将产生其他性能的开销。

3）降低稳定性

JVM在可创建线程的数量上存在一个限制，这个限制值将随着平台的不同而不同，并且承受着多个因素制约，包括JVM的启动参数、Thread构造函数中请求栈的大小，以及底层操作系统对线程的限制等。如果破坏了这些限制，那么可能抛出OutOfMemoryError异常。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「梦澤羽」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/tanmomo/article/details/99671622

数据结构和算法

一、线性表
线性表是最常用且最简单的一种数据结构，它是n个数据元素的有限序列。

实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（存储单元可以是连续的，也可以是不连续的）。

数组实现
数组是一种大小固定的数据结构，对线性表的所有操作都可以通过数组来实现。虽然数组一旦创建之后，它的大小就无法改变了，但是当数组不能再存储线性表中的新元素时，我们可以创建一个新的大的数组来替换当前数组。这样就可以使用数组实现动态的数据结构。

代码1 创建一个更大的数组来替换当前数组
int[] oldArray = new int[10];

int[] newArray = new int[20];

for (int i = 0; i < oldArray.length; i++) {
newArray[i] = oldArray[i];
}

// 也可以使用System.arraycopy方法来实现数组间的复制
// System.arraycopy(oldArray, 0, newArray, 0, oldArray.length);

oldArray = newArray;
代码2 在数组位置index上添加元素e
//oldArray 表示当前存储元素的数组
//size 表示当前元素个数
public void add(int index, int e) {

if (index > size || index < 0) {
    System.out.println("位置不合法...");
}

//如果数组已经满了 就扩容
if (size >= oldArray.length) {
    // 扩容函数可参考代码1
}

for (int i = size - 1; i >= index; i--) {
    oldArray[i + 1] = oldArray[i];
}

//将数组elementData从位置index的所有元素往后移一位
// System.arraycopy(oldArray, index, oldArray, index + 1,size - index);

oldArray[index] = e;

size++;

}
上面简单写出了数组实现线性表的两个典型函数，具体我们可以参考Java里面的ArrayList集合类的源码。数组实现的线性表优点在于可以通过下标来访问或者修改元素，比较高效，主要缺点在于插入和删除的花费开销较大，比如当在第一个位置前插入一个元素，那么首先要把所有的元素往后移动一个位置。为了提高在任意位置添加或者删除元素的效率，可以采用链式结构来实现线性表。

链表
链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列节点组成，这些节点不必在内存中相连。每个节点由数据部分Data和链部分Next，Next指向下一个节点，这样当添加或者删除时，只需要改变相关节点的Next的指向，效率很高。

单链表的结构
下面主要用代码来展示链表的一些基本操作，需要注意的是，这里主要是以单链表为例，暂时不考虑双链表和循环链表。

代码3 链表的节点
class Node {

E item;
Node next;

//构造函数
Node(E element) {
   this.item = element;
   this.next = null;

}
}
代码4 定义好节点后，使用前一般是对头节点和尾节点进行初始化
//头节点和尾节点都为空 链表为空
Node head = null;
Node tail = null;
代码5 空链表创建一个新节点
//创建一个新的节点 并让head指向此节点
head = new Node(“nodedata1”);

//让尾节点也指向此节点
tail = head;
代码6 链表追加一个节点
//创建新节点 同时和最后一个节点连接起来
tail.next = new Node(“node1data2”);

//尾节点指向新的节点
tail = tail.next;
代码7 顺序遍历链表
Node current = head;
while (current != null) {
System.out.println(current.item);
current = current.next;
}
代码8 倒序遍历链表
static void printListRev(Node head) {
//倒序遍历链表主要用了递归的思想
if (head != null) {
printListRev(head.next);
System.out.println(head.item);
}
}
代码 单链表反转
//单链表反转 主要是逐一改变两个节点间的链接关系来完成
static Node revList(Node head) {

if (head == null) {
    return null;
}

Node nodeResult = null;

Node nodePre = null;
Node current = head;

while (current != null) {

    Node nodeNext = current.next;

    if (nodeNext == null) {
        nodeResult = current;
    }

    current.next = nodePre;
    nodePre = current;
    current = nodeNext;
}

return nodeResult;

}
上面的几段代码主要展示了链表的几个基本操作，还有很多像获取指定元素，移除元素等操作大家可以自己完成，写这些代码的时候一定要理清节点之间关系，这样才不容易出错。

链表的实现还有其它的方式，常见的有循环单链表，双向链表，循环双向链表。 循环单链表 主要是链表的最后一个节点指向第一个节点，整体构成一个链环。 双向链表 主要是节点中包含两个指针部分，一个指向前驱元，一个指向后继元，JDK中LinkedList集合类的实现就是双向链表。** 循环双向链表** 是最后一个节点指向第一个节点。

二、栈与队列
栈和队列也是比较常见的数据结构，它们是比较特殊的线性表，因为对于栈来说，访问、插入和删除元素只能在栈顶进行，对于队列来说，元素只能从队列尾插入，从队列头访问和删除。

栈

栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫作栈顶，对栈的基本操作有push(进栈)和pop(出栈)，前者相当于插入，后者相当于删除最后一个元素。栈有时又叫作LIFO(Last In First Out)表，即后进先出。

栈的模型
下面我们看一道经典题目，加深对栈的理解。

关于栈的一道经典题目
上图中的答案是C，其中的原理可以好好想一想。

因为栈也是一个表，所以任何实现表的方法都能实现栈。我们打开JDK中的类Stack的源码，可以看到它就是继承类Vector的。当然，Stack是Java2前的容器类，现在我们可以使用LinkedList来进行栈的所有操作。

队列

队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。

队列示意图
我们可以使用链表来实现队列，下面代码简单展示了利用LinkedList来实现队列类。

代码9 简单实现队列类
public class MyQueue {

private LinkedList list = new LinkedList<>();

// 入队
public void enqueue(E e) {
    list.addLast(e);
}

// 出队
public E dequeue() {
    return list.removeFirst();
}

}
普通的队列是一种先进先出的数据结构，而优先队列中，元素都被赋予优先级。当访问元素的时候，具有最高优先级的元素最先被删除。优先队列在生活中的应用还是比较多的，比如医院的急症室为病人赋予优先级，具有最高优先级的病人最先得到治疗。在Java集合框架中，类PriorityQueue就是优先队列的实现类，具体大家可以去阅读源码。

三、树与二叉树
树型结构是一类非常重要的非线性数据结构，其中以树和二叉树最为常用。在介绍二叉树之前，我们先简单了解一下树的相关内容。

树

** 树 是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为 根 节点；每一个非根节点有且只有一个 父节点 **；除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树。

树的结构
二叉树基本概念

定义
二叉树是每个节点最多有两棵子树的树结构。通常子树被称作“左子树”和“右子树”。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

相关性质
二叉树的每个结点至多只有2棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。

二叉树的第i层至多有2(i-1)个结点；深度为k的二叉树至多有2k-1个结点。

一棵深度为k，且有2^k-1个节点的二叉树称之为** 满二叉树 **；

深度为k，有n个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中，序号为1至n的节点对应时，称之为** 完全二叉树 **。

三种遍历方法
在二叉树的一些应用中，常常要求在树中查找具有某种特征的节点，或者对树中全部节点进行某种处理，这就涉及到二叉树的遍历。二叉树主要是由3个基本单元组成，根节点、左子树和右子树。如果限定先左后右，那么根据这三个部分遍历的顺序不同，可以分为先序遍历、中序遍历和后续遍历三种。

(1) 先序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先访问根节点，再先序遍历左子树，最后先序遍历右子树。 (2) 中序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先中序遍历左子树，再访问根节点，最后中序遍历右子树。(3) 后序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先后序遍历左子树访问根节点，再后序遍历右子树，最后访问根节点。

给定二叉树写出三种遍历结果
树和二叉树的区别
(1) 二叉树每个节点最多有2个子节点，树则无限制。 (2) 二叉树中节点的子树分为左子树和右子树，即使某节点只有一棵子树，也要指明该子树是左子树还是右子树，即二叉树是有序的。 (3) 树决不能为空，它至少有一个节点，而一棵二叉树可以是空的。

上面我们主要对二叉树的相关概念进行了介绍，下面我们将从二叉查找树开始，介绍二叉树的几种常见类型，同时将之前的理论部分用代码实现出来。

二叉查找树

定义
二叉查找树就是二叉排序树，也叫二叉搜索树。二叉查找树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： (1) 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2) 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3) 左、右子树也分别为二叉排序树；(4) 没有键值相等的结点。

典型的二叉查找树的构建过程
性能分析
对于二叉查找树来说，当给定值相同但顺序不同时，所构建的二叉查找树形态是不同的，下面看一个例子。

不同形态平衡二叉树的ASL不同
可以看到，含有n个节点的二叉查找树的平均查找长度和树的形态有关。最坏情况下，当先后插入的关键字有序时，构成的二叉查找树蜕变为单支树，树的深度为n，其平均查找长度(n+1)/2(和顺序查找相同），最好的情况是二叉查找树的形态和折半查找的判定树相同，其平均查找长度和log2(n)成正比。平均情况下，二叉查找树的平均查找长度和logn是等数量级的，所以为了获得更好的性能，通常在二叉查找树的构建过程需要进行“平衡化处理”，之后我们将介绍平衡二叉树和红黑树，这些均可以使查找树的高度为O(log(n))。

代码10 二叉树的节点

class TreeNode {

E element;
TreeNode left;
TreeNode right;

public TreeNode(E e) {
    element = e;
}

}
二叉查找树的三种遍历都可以直接用递归的方法来实现：

代码12 先序遍历
protected void preorder(TreeNode root) {

if (root == null)
    return;

System.out.println(root.element + " ");

preorder(root.left);

preorder(root.right);

}
代码13 中序遍历
protected void inorder(TreeNode root) {

if (root == null)
    return;

inorder(root.left);

System.out.println(root.element + " ");

inorder(root.right);

}
代码14 后序遍历
protected void postorder(TreeNode root) {

if (root == null)
    return;

postorder(root.left);

postorder(root.right);

System.out.println(root.element + " ");

}
代码15 二叉查找树的简单实现
/**

• @author JackalTsc
  */
  public class MyBinSearchTree {

  // 根
  private TreeNode root;

  // 默认构造函数
  public MyBinSearchTree() {
  }

  // 二叉查找树的搜索
  public boolean search(E e) {

   TreeNode current = root;
  
   while (current != null) {
  
       if (e.compareTo(current.element) < 0) {
           current = current.left;
       } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
           current = current.right;
       } else {
           return true;
       }
   }
  
   return false;
  

  }

  // 二叉查找树的插入
  public boolean insert(E e) {

   // 如果之前是空二叉树 插入的元素就作为根节点
   if (root == null) {
       root = createNewNode(e);
   } else {
       // 否则就从根节点开始遍历 直到找到合适的父节点
       TreeNode parent = null;
       TreeNode current = root;
       while (current != null) {
           if (e.compareTo(current.element) < 0) {
               parent = current;
               current = current.left;
           } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
               parent = current;
               current = current.right;
           } else {
               return false;
           }
       }
       // 插入
       if (e.compareTo(parent.element) < 0) {
           parent.left = createNewNode(e);
       } else {
           parent.right = createNewNode(e);
       }
   }
   return true;
  

  }

  // 创建新的节点
  protected TreeNode createNewNode(E e) {
  return new TreeNode(e);
  }

}

// 二叉树的节点
class TreeNode {

E element;
TreeNode left;
TreeNode right;

public TreeNode(E e) {
    element = e;
}

}

上面的代码15主要展示了一个自己实现的简单的二叉查找树，其中包括了几个常见的操作，当然更多的操作还是需要大家自己去完成。因为在二叉查找树中删除节点的操作比较复杂，所以下面我详细介绍一下这里。

二叉查找树中删除节点分析
要在二叉查找树中删除一个元素，首先需要定位包含该元素的节点，以及它的父节点。假设current指向二叉查找树中包含该元素的节点，而parent指向current节点的父节点，current节点可能是parent节点的左孩子，也可能是右孩子。这里需要考虑两种情况：

current节点没有左孩子，那么只需要将patent节点和current节点的右孩子相连。
current节点有一个左孩子，假设rightMost指向包含current节点的左子树中最大元素的节点，而parentOfRightMost指向rightMost节点的父节点。那么先使用rightMost节点中的元素值替换current节点中的元素值，将parentOfRightMost节点和rightMost节点的左孩子相连，然后删除rightMost节点。
// 二叉搜索树删除节点
public boolean delete(E e) {

    TreeNode parent = null;
    TreeNode current = root;

    // 找到要删除的节点的位置
    while (current != null) {
        if (e.compareTo(current.element) < 0) {
            parent = current;
            current = current.left;
        } else if (e.compareTo(current.element) > 0) {
            parent = current;
            current = current.right;
        } else {
            break;
        }
    }

    // 没找到要删除的节点
    if (current == null) {
        return false;
    }

    // 考虑第一种情况
    if (current.left == null) {
        if (parent == null) {
            root = current.right;
        } else {
            if (e.compareTo(parent.element) < 0) {
                parent.left = current.right;
            } else {
                parent.right = current.right;
            }
        }
    } else { // 考虑第二种情况
        TreeNode parentOfRightMost = current;
        TreeNode rightMost = current.left;
        // 找到左子树中最大的元素节点
        while (rightMost.right != null) {
            parentOfRightMost = rightMost;
            rightMost = rightMost.right;
        }

        // 替换
        current.element = rightMost.element;

        // parentOfRightMost和rightMost左孩子相连
        if (parentOfRightMost.right == rightMost) {
            parentOfRightMost.right = rightMost.left;
        } else {
            parentOfRightMost.left = rightMost.left;
        }
    }

    return true;
}

平衡二叉树

平衡二叉树又称AVL树，它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。

平衡二叉树
AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树算法。在AVL中任何节点的两个儿子子树的高度最大差别为1，所以它也被称为高度平衡树，n个结点的AVL树最大深度约1.44log2n。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是O（log n）。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。

红黑树

红黑树是平衡二叉树的一种，它保证在最坏情况下基本动态集合操作的事件复杂度为O(log n)。红黑树和平衡二叉树区别如下：(1) 红黑树放弃了追求完全平衡，追求大致平衡，在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，实现起来也更为简单。(2) 平衡二叉树追求绝对平衡，条件比较苛刻，实现起来比较麻烦，每次插入新节点之后需要旋转的次数不能预知。点击查看更多

四、图
简介
图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构，在线性表中，数据元素之间仅有线性关系，在树形结构中，数据元素之间有着明显的层次关系，而在图形结构中，节点之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。图的应用相当广泛，特别是近年来的迅速发展，已经渗入到诸如语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数学的其他分支中。

相关阅读
因为图这部分的内容还是比较多的，这里就不详细介绍了，有需要的可以自己搜索相关资料。

(1) 《百度百科对图的介绍》
(2) 《数据结构之图（存储结构、遍历）》

作者：尘语凡心
链接：https://www.jianshu.com/p/230e6fde9c75
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

高并发

设计模式等内容

P7 的技术问这些：

1. Redis实现分布式缓存有哪些坑？如何避免缓存穿透的问题？缓存数据一致性如何解决？
2. MySQL Innodb 索引结构是 B+树，具体 Innodb 的索引有什么特性？如果遇到慢查询、遇到高并发后，你从哪几个方向去优化
   MySQL？
3. 交易场景下，你的状态流转是怎么设计的？很多人全都是业务代码，你怎样才能做到更高层面的抽象？
4. 微服务架构下，对于服务降级和边界条件，你是怎么看的，一般都如何去设计？能结合实际场景，说说分布式事务、分布式锁么？