2020Java面试个人总结

1、class.forName和ClassLoader的区别

（1）class.forName()除了将类的.class文件加载到jvm中之外，还会对类进行解释，执行类中的static块。当然还可以指定是否执行静态块。

（2）classLoader只干一件事情，就是将.class文件加载到jvm中，不会执行static中的内容,只有在newInstance才会去执行static块。

2、http、tcp、udp之间的联系及区别

（参考：https://www.cnblogs.com/imfjj/p/11747910.html）

1.http和tcp的区别

（1）层次不同,http属于应用层，tcp属于传输层

（2）http是基于tcp，就相当于生活中的吃饭时候你都会用到碗，这个碗就是tcp，吃饭这件事情就相当于http，因为我们http发送数据之前，会先进行tcp三次握手，记住这时候只是发送一些状态码的确认等，并没有对http的数据进行发送。

（3）http长连接和短连接，其实就是tcp长连接与短连接，在HTTP/1.0中默认使用短连接。也就是说，客户端和服务器每进行一次HTTP操作，就建立一次连接，请求结束就中断连接，HTTP1.1就使用长连接，

2.tcp和udp的区别

（1）tcp是面向连接的，udp不是面向连接的，怎么说呢？就相当于我们生活中打电话或者微信聊天，要先嘟嘟嘟连接，之后才可以打电话聊天，这个就是面向连接的，也是比较可靠的，udp是不用先去做连接的，所以叫做面向非连接，类似生活中发短信，直接发送过去

	TCP	UDP
是否连接	面向连接	面向非连接
传输可靠性	可靠	不可靠
应用场景	传输大量数据，对可靠性要求较高	传输少量数据对可靠性要求不高
速度	慢	快

3、线程池的种类，区别和使用场景

（转载：https://blog.csdn.net/guo20082200/article/details/79881294）
newCachedThreadPool：
底层：返回ThreadPoolExecutor实例，corePoolSize为0；maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE；keepAliveTime为60L；unit为TimeUnit.SECONDS；workQueue为SynchronousQueue(同步队列)
通俗：当有新任务到来，则插入到SynchronousQueue中，由于SynchronousQueue是同步队列，因此会在池中寻找可用线程来执行，若有可以线程则执行，若没有可用线程则创建一个线程来执行该任务；若池中线程空闲时间超过指定大小，则该线程会被销毁。
适用：执行很多短期异步的小程序或者负载较轻的服务器

newFixedThreadPool：
底层：返回ThreadPoolExecutor实例，接收参数为所设定线程数量nThread，corePoolSize为nThread，maximumPoolSize为nThread；keepAliveTime为0L(不限时)；unit为：TimeUnit.MILLISECONDS；WorkQueue为：new LinkedBlockingQueue() 无解阻塞队列
通俗：创建可容纳固定数量线程的池子，每隔线程的存活时间是无限的，当池子满了就不在添加线程了；如果池中的所有线程均在繁忙状态，对于新任务会进入阻塞队列中(无界的阻塞队列)
适用：执行长期的任务，性能好很多

newSingleThreadExecutor:
底层：FinalizableDelegatedExecutorService包装的ThreadPoolExecutor实例，corePoolSize为1；maximumPoolSize为1；keepAliveTime为0L；unit为：TimeUnit.MILLISECONDS；workQueue为：new LinkedBlockingQueue() 无解阻塞队列
通俗：创建只有一个线程的线程池，且线程的存活时间是无限的；当该线程正繁忙时，对于新任务会进入阻塞队列中(无界的阻塞队列)
适用：一个任务一个任务执行的场景

NewScheduledThreadPool:
底层：创建ScheduledThreadPoolExecutor实例，corePoolSize为传递来的参数，maximumPoolSize为Integer.MAX_VALUE；keepAliveTime为0；unit为：TimeUnit.NANOSECONDS；workQueue为：new DelayedWorkQueue() 一个按超时时间升序排序的队列
通俗：创建一个固定大小的线程池，线程池内线程存活时间无限制，线程池可以支持定时及周期性任务执行，如果所有线程均处于繁忙状态，对于新任务会进入DelayedWorkQueue队列中，这是一种按照超时时间排序的队列结构
适用：周期性执行任务的场景

线程池任务执行流程：
当线程池小于corePoolSize时，新提交任务将创建一个新线程执行任务，即使此时线程池中存在空闲线程。
当线程池达到corePoolSize时，新提交任务将被放入workQueue中，等待线程池中任务调度执行
当workQueue已满，且maximumPoolSize>corePoolSize时，新提交任务会创建新线程执行任务
当提交任务数超过maximumPoolSize时，新提交任务由RejectedExecutionHandler处理
当线程池中超过corePoolSize线程，空闲时间达到keepAliveTime时，关闭空闲线程
当设置allowCoreThreadTimeOut(true)时，线程池中corePoolSize线程空闲时间达到keepAliveTime也将关闭

4、volatile和synchronized的区别

volatile本质是在告诉jvm当前变量在寄存器（工作内存）中的值是不确定的，需要从主存中读取； synchronized则是锁定当前变量，只有当前线程可以访问该变量，其他线程被阻塞住。
volatile仅能使用在变量级别；synchronized则可以使用在变量、方法、和类级别的
volatile仅能实现变量的修改可见性，不能保证原子性；而synchronized则可以保证变量的修改可见性和原子性
volatile不会造成线程的阻塞；synchronized可能会造成线程的阻塞。
volatile标记的变量不会被编译器优化；synchronized标记的变量可以被编译器优化

5、java中CyclicBarrir和countDwnLatch的区别

CountDownLatch是一个同步的辅助类，允许一个或多个线程，等待其他一组线程完成操作，再继续执行。
CyclicBarrier是一个同步的辅助类，允许一组线程相互之间等待，达到一个共同点，再继续执行。

6、JUC中有哪些类

JUC的atomic包下运用了CAS的AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicReference等原子变量类

JUC的locks包下的AbstractQueuedSynchronizer（AQS）以及使用AQS的ReentantLock（显式锁）、ReentrantReadWriteLock

附：运用了AQS的类还有：Semaphore、CountDownLatch、ReentantLock（显式锁）、ReentrantReadWriteLock

JUC下的一些同步工具类：CountDownLatch（闭锁）、Semaphore（信号量）、CyclicBarrier（栅栏）、FutureTask

JUC下的一些并发容器类：ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList

7、动态代理是什么?如何实现？有哪些应用？

动态代理：当想要给实现了某个接口的类中的方法，加一些额外的处理。比如说加日志，加事务等。可以给这个类创建一个代理，故名思议就是创建一个新的类，这个类不仅包含原来类方法的功能，而且还在原来的基础上添加了额外处理的新类。这个代理类并不是定义好的，是动态生成的。具有解耦意义，灵活，扩展性强。

动态代理实现：首先必须定义一个接口，还要有一个InvocationHandler(将实现接口的类的对象传递给它)处理类。再有一个工具类Proxy(习惯性将其称为代理类，因为调用他的newInstance()可以产生代理对象,其实他只是一个产生代理对象的工具类）。利用到InvocationHandler，拼接代理类源码，将其编译生成代理类的二进制码，利用加载器加载，并将其实例化产生代理对象，最后返回。

动态代理的应用：Spring的AOP，加事务，加权限，加日志。

8、BIO、AIO、NIO的区别

1.BIO：同步并阻塞，服务器的实现模式是一个连接一个线程，这样的模式很明显的一个缺陷是：由于客户端连接数与服务器线程数成正比关系，可能造成不必要的线程开销，严重的还将导致服务器内存溢出。当然，这种情况可以通过线程池机制改善，但并不能从本质上消除这个弊端。

2.NIO：在JDK1.4以前，Java的IO模型一直是BIO，但从JDK1.4开始，JDK引入的新的IO模型NIO，它是同步非阻塞的。而服务器的实现模式是多个请求一个线程，即请求会注册到多路复用器Selector上，多路复用器轮询到连接有IO请求时才启动一个线程处理。

3.AIO：JDK1.7发布了NIO2.0，这就是真正意义上的异步非阻塞，服务器的实现模式为多个有效请求一个线程，客户端的IO请求都是由OS先完成再通知服务器应用去启动线程处理（回调）。

9、JVM分区及其作用？

1、程序计数器

程序计数器是一块较小的内存分区，你可以把它看做当前线程所执行的字节码的指示器。

在虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时，就是通过改变计数器的值来选择下一条需要执行的字节码指令。

程序技术器为线程私有，每个线程都有它们各自的程序计数器，这样再多线程的情况下，线程之间的来回切换，也能正确找到上次切换时执行的位置。

如果线程正在执行的是一个Java方法，那么程序计数器记录的是当前线程正在执行的字节码指令的地址；如果线程正在执行的是一个native方法，则计数器值为空。

此内存区域是唯一一个Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError(OOM)情况的区域。

2、Java虚拟机栈

虚拟机栈也为线程私有的，它的生命周期与线程相同；

虚拟机栈可以看做是Java方法执行的内存模型：每个方法执行的同时都会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。一个Java方法从调用到执行完的过程，就对应着一个栈帧从虚拟机栈入栈到出栈的过程；

局部变量表中存放了编译期可知的基本数据类型、对象引用、returnAddress类型（指向了一条字节码指令的地址）；

在虚拟机栈中可能会出现两种异常：StackOverflowError和OutOfMemory

StackOverflowError：如果线程请求的栈深度大于当前虚拟机所允许的深度，会抛出该异常；

OutOfMemory：如果虚拟机栈可以动态扩展，当扩展时无法申请到足够的内存，会抛出该异常；

3、本地方法栈

本地方法栈类似与虚拟机栈，它们不同之处在于，虚拟机栈是为虚拟机执行的Java方法服务，而本地方法栈是为虚拟机使用到的Native方法服务；

在HotSpot虚拟机中直接把本地方法栈和虚拟机栈合二为一；

在本地方法栈可能会出现两种异常：StackOverflowError和OutOfMemory

4、Java堆

Java堆是被所有线程共享的一块区域，它也是Java虚拟机管理的内存中最大的一块，它在虚拟机启动时创建；

Java堆唯一的目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例的都在这里分配内存；

Java堆是垃圾收集器管理的主要区域，因此很多时候也被称为GC堆；

Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中，只要逻辑上连续即可，在实现时既可以是固定大小也可以是可扩展的，如果堆中没有内存完成实例分配，并且堆也无法再扩展时，将会抛出OutOfMemory异常；

5、方法区

方法区也是内存共享的一块区域，它用于存放已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即使编译器编译后的代码等数据；

在HotSpot虚拟机中，通常把方法区称之为永久代，本质上两者并不相同，只是HotSpot虚拟机的设计团队使用永久代来实现方法区；

方法区中，垃圾收集比较少见，但并不是不进行GC，这个区域的回收目标主要是针对常量池的回收和对类型的卸载

方法区类似于Java堆，不要连续的内存和可以选择固定大小或者可扩展。它还可以选择不实现垃圾收集；

当方法区无法满足内存分配需求时，会抛出OutOfMemory异常；

方法区中还存在一个运行时常量池，常量池用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用，它具有动态性，不要求常量一定只有编译期才能产生，运行期间也可能将新的常量放入池中；

10、数据库三大范式

第一范式（1NF）:列不可再分
第二范式（2NF）属性完全依赖于主键
属性不依赖于其它非主属性 属性直接依赖于主键

11、SQL注入是什么？如何防止

1、SQL注入

SQL注入（SQLi）是一种注入攻击，，可以执行恶意SQL语句。它通过将任意SQL代码插入数据库查询，使攻击者能够完全控制Web应用程序后面的数据库服务器。攻击者可以使用SQL注入漏洞绕过应用程序安全措施；可以绕过网页或Web应用程序的身份验证和授权，并检索整个SQL数据库的内容；还可以使用SQL注入来添加，修改和删除数据库中的记录。

SQL注入漏洞可能会影响使用SQL数据库（如MySQL，Oracle，SQL Server或其他）的任何网站或Web应用程序。犯罪分子可能会利用它来未经授权访问用户的敏感数据：客户信息，个人数据，商业机密，知识产权等。SQL注入攻击是最古老，最流行，最危险的Web应用程序漏洞之一。

2、如何防止

不要使用动态SQL

避免将用户提供的输入直接放入SQL语句中；最好使用准备好的语句和参数化查询，这样更安全。

不要将敏感数据保留在纯文本中

加密存储在数据库中的私有/机密数据；这样可以提供了另一级保护，以防攻击者成功地排出敏感数据。

限制数据库权限和特权

将数据库用户的功能设置为最低要求；这将限制攻击者在设法获取访问权限时可以执行的操作。

避免直接向用户显示数据库错误

攻击者可以使用这些错误消息来获取有关数据库的信息。

对访问数据库的Web应用程序使用Web应用程序防火墙（WAF）

这为面向Web的应用程序提供了保护，它可以帮助识别SQL注入尝试；根据设置，它还可以帮助防止SQL注入尝试到达应用程序（以及数据库）。

定期测试与数据库交互的Web应用程序

这样做可以帮助捕获可能允许SQL注入的新错误或回归。

将数据库更新为最新的可用修补程序

这可以防止攻击者利用旧版本中存在的已知弱点/错误。

12、BASE原理

BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency）。

基本可用(Basically Available)： 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。
软状态(Soft State)： 软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。
最终一致性(Eventual Consistency)： 最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。
ACID 和 BASE 的区别与联系：
ACID 是传统数据库常用的设计理念，追求强一致性模型。BASE 支持的是大型分布式系统，提出通过牺牲强一致性获得高可用性。

ACID 和 BASE 代表了两种截然相反的设计哲学，在分布式系统设计的场景中，系统组件对一致性要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 又会结合使用。

13、服务熔断和降级的区别

服务熔断和服务降级的比较
服务熔断对服务提供了proxy，防止服务不可能时，出现串联故障（cascading failure），导致雪崩效应。
服务熔断一般是某个服务（下游服务）故障引起，而服务降级一般是从整体负荷考虑。

共性：
目的 -> 都是从可用性、可靠性出发，提高系统的容错能力。
最终表现->使某一些应用不可达或不可用，来保证整体系统稳定。
粒度 -> 一般都是服务级别，但也有细粒度的层面：如做到数据持久层、只许查询不许增删改等。
自治 -> 对其自治性要求很高。都要求具有较高的自动处理机制。

区别：
触发原因 -> 服务熔断通常是下级服务故障引起；服务降级通常为整体系统而考虑。
管理目标 -> 熔断是每个微服务都需要的，是一个框架级的处理；而服务降级一般是关注业务，对业务进行考虑，抓住业务的层级，从而决定在哪一层上进行处理：比如在IO层，业务逻辑层，还是在外围进行处理。
实现方式 -> 代码实现中的差异。