qq_40476356
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java面试准备

1、java基础

（1）wait() 和 notify() 使用
（2）sleep() 和 wait() 的区别
（3）volatile用处和原理（这个很重要，需要深刻理解Java内存模型把）
（4）HashMap为什么不是线程安全的，底层原理
（5）TCP为什么是三次握手和四次挥手
（6）Synchronized作用，底层实现原理
（7）分布式锁怎么实现，使用Zookeeper
（8）redis的数据类型有哪些，存储方式有哪些
（9）JVM中的新生代，老年代问题，常见的JVM参数
（10）GC都有哪些算法，详细说一说
（11）tomcat目录有哪些，分别有什么作用
（12）数据库连接池技术
（13）java转发和重定向的区别
（14）对于java并发编程的理解，常用的线程池举例说明
（15）说一说对NIO的理解，BIO、NIO、AIO的区别有哪些
（16）手写一个单例，饿汉式和懒汉式（记得考虑线程安全问题）

《------------------------------------------------------------------------------------------------------》

（1）wait() 和 notify() 使用

wait和notify的区别：
jdk官方文档中这样解释：
wait（）：
public final void wait() throws InterruptedException
在其他线程调用此对象的 notify() 方法或 notifyAll() 方法前，导致当前线程等待。换句话说，此方法的行为就好像它仅执行 wait(0) 调用一样。
当前线程必须拥有此对象监视器。该线程发布对此监视器的所有权并等待，直到其他线程通过调用 notify 方法，或 notifyAll 方法通知在此对象的监视器上等待的线程醒来。然后该线程将等到重新获得对监视器的所有权后才能继续执行。
对于某一个参数的版本，实现中断和虚假唤醒是可能的，而且此方法应始终在循环中使用：
synchronized (obj) {
while ()
obj.wait();
… // Perform action appropriate to condition
}
此方法只应由作为此对象监视器的所有者的线程来调用。有关线程能够成为监视器所有者的方法的描述，请参阅 notify 方法。
抛出：
IllegalMonitorStateException - 如果当前线程不是此对象监视器的所有者。
InterruptedException - 如果在当前线程等待通知之前或者正在等待通知时，任何线程中断了当前线程。在抛出此异常时，当前线程的 中断状态 被清除。
notify（）：
public final void notify()
唤醒在此对象监视器上等待的单个线程。如果所有线程都在此对象上等待，则会选择唤醒其中一个线程。选择是任意性的，并在对实现做出决定时发生。线程通过调用其中一个 wait 方法，在对象的监视器上等待。
直到当前线程放弃此对象上的锁定，才能继续执行被唤醒的线程。被唤醒的线程将以常规方式与在该对象上主动同步的其他所有线程进行竞争；例如，唤醒的线程在作为锁定此对象的下一个线程方面没有可靠的特权或劣势。
此方法只应由作为此对象监视器的所有者的线程来调用。通过以下三种方法之一，线程可以成为此对象监视器的所有者：
通过执行此对象的同步实例方法。
通过执行在此对象上进行同步的 synchronized 语句的正文。
对于 Class 类型的对象，可以通过执行该类的同步静态方法。
一次只能有一个线程拥有对象的监视器。
抛出：
IllegalMonitorStateException - 如果当前线程不是此对象监视器的所有者。

简单实例：


/**
 * wait()&¬ify()方法
 * 这两个方法是在Object中定义的，用于协调线程同步，比join更加灵活
 */
public class NotifyDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //写两个线程 1.图片下载
        Object obj=new Object();
        Thread download=new Thread(){
            public void run() {
                System.out.println("开始下载图片");
                for (int i = 0; i < 101; i+=10) {
                    System.out.println("down"+i+"%");
                    try {
                        Thread.sleep(50);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                System.out.println("图片下载成功");
                synchronized (obj) {
                    obj.notify();//唤起
                }
                System.out.println("开始下载附件");
                for (int i = 0; i < 101; i+=10) {
                    System.out.println("附件下载"+i+"%");

                try {
                    Thread.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
                System.out.println("附件下载成功");
            }
        };
        //2.图片展示
        Thread show=new Thread(){
            public void run(){
                synchronized (obj) {
                    try {
                        obj.wait();//阻塞当前
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println("show:开始展示图片");
                    System.out.println("图片展示完毕");
                }

            }
        };
        download.start();
        show.start();
    }
}

 （2）sleep() 和 wait() 的区别

1、这两个方法来自不同的类分别是Thread和Object，sleep方法属于Thread类中的静态方法，wait属于Object的成员方法。
2、最主要是sleep方法没有释放锁，而wait方法释放了锁，使得其他线程可以使用同步控制块或者方法。
3、wait，notify和notifyAll只能在同步控制方法或者同步控制块里面使用，而sleep可以在任何地方使用（使用范围）。

sleep方法属于Thread类中方法，表示让一个线程进入睡眠状态，等待一定的时间之后，自动醒来进入到可运行状态，不会马上进入运行状态，因为线程调度机制恢复线程的运行也需要时间，一个线程对象调用了sleep方法之后，并不会释放他所持有的所有对象锁，所以也就不会影响其他进程对象的运行。但在sleep的过程中有可能被其他对象调用它的interrupt(),产生InterruptedException异常，如果你的程序不捕获这个异常，线程就会异常终止，进入TERMINATED结束状态，如果你的程序捕获了这个异常，那么程序就会继续执行catch语句块（可能还有finally语句块）以及以后的代码。

wait属于Object的成员方法，一旦一个对象调用了wait方法，必须要采用notify()和notifyAll()方法唤醒该线程;如果线程拥有某个或某些对象的同步锁，那么在调用了wait()后，这个线程就会释放它持有的所有同步资源，而不限于这个被调用了wait()方法的对象。wait()方法也同样会在wait的过程中有可能被其他对象调用interrupt()方法而产生InterruptedException，效果以及处理方式同sleep()方法.

（3）volatile用处和原理（这个很重要，需要深刻理解Java内存模型把）

volatile内存语义

volatile在并发编程中很常见，但也容易被滥用，现在我们就进一步分析volatile关键字的语义。volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制。volatile关键字有如下两个作用

    保证被volatile修饰的共享gong’x变量对所有线程总数可见的，也就是当一个线程修改了一个被volatile修饰共享变量的值，新值总数可以被其他线程立即得知。

    禁止指令重排序优化。

volatile的可见性

关于volatile的可见性作用，我们必须意识到被volatile修饰的变量对所有线程总数立即可见的，对volatile变量的所有写操作总是能立刻反应到其他线程中，但是对于volatile变量运算操作在多线程环境并不保证安全性，如下

public class VolatileVisibility {
    public static volatile int i =0;

    public static void increase(){
        i++;
    }
}

    1
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    3
    4
    5
    6
    7

正如上述代码所示，i变量的任何改变都会立马反应到其他线程中，但是如此存在多条线程同时调用increase()方法的话，就会出现线程安全问题，毕竟i++;操作并不具备原子性，该操作是先读取值，然后写回一个新值，相当于原来的值加上1，分两步完成，如果第二个线程在第一个线程读取旧值和写回新值期间读取i的域值，那么第二个线程就会与第一个线程一起看到同一个值，并执行相同值的加1操作，这也就造成了线程安全失败，因此对于increase方法必须使用synchronized修饰，以便保证线程安全，需要注意的是一旦使用synchronized修饰方法后，由于synchronized本身也具备与volatile相同的特性，即可见性，因此在这样种情况下就完全可以省去volatile修饰变量。

public class VolatileVisibility {
    public static int i =0;

    public synchronized static void increase(){
        i++;
    }
}

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7

现在来看另外一种场景，可以使用volatile修饰变量达到线程安全的目的，如下

public class VolatileSafe {

    volatile boolean close;

    public void close(){
        close=true;
    }

    public void doWork(){
        while (!close){
            System.out.println("safe....");
        }
    }
}

    1
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由于对于boolean变量close值的修改属于原子性操作，因此可以通过使用volatile修饰变量close，使用该变量对其他线程立即可见，从而达到线程安全的目的。那么JMM是如何实现让volatile变量对其他线程立即可见的呢？实际上，当写一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的工作内存中的共享变量值刷新到主内存中，当读取一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的工作内存置为无效，那么该线程将只能从主内存中重新读取共享变量。volatile变量正是通过这种写-读方式实现对其他线程可见（但其内存语义实现则是通过内存屏障，稍后会说明）。
volatile禁止重排优化

volatile关键字另一个作用就是禁止指令重排优化，从而避免多线程环境下程序出现乱序执行的现象，关于指令重排优化前面已详细分析过，这里主要简单说明一下volatile是如何实现禁止指令重排优化的。先了解一个概念，内存屏障(Memory Barrier）。
内存屏障，又称内存栅栏，是一个CPU指令，它的作用有两个，一是保证特定操作的执行顺序，二是保证某些变量的内存可见性（利用该特性实现volatile的内存可见性）。由于编译器和处理器都能执行指令重排优化。如果在指令间插入一条Memory Barrier则会告诉编译器和CPU，不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序，也就是说通过插入内存屏障禁止在内存屏障前后的指令执行重排序优化。Memory Barrier的另外一个作用是强制刷出各种CPU的缓存数据，因此任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。总之，volatile变量正是通过内存屏障实现其在内存中的语义，即可见性和禁止重排优化。下面看一个非常典型的禁止重排优化的例子DCL，如下：

/**
 * Created by zejian on 2017/6/11.
 * Blog : http://blog.csdn.net/javazejian [原文地址,请尊重原创]
 */
public class DoubleCheckLock {

    private static DoubleCheckLock instance;

    private DoubleCheckLock(){}

    public static DoubleCheckLock getInstance(){

        //第一次检测
        if (instance==null){
            //同步
            synchronized (DoubleCheckLock.class){
                if (instance == null){
                    //多线程环境下可能会出现问题的地方
                    instance = new DoubleCheckLock();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

   

上述代码一个经典的单例的双重检测的代码，这段代码在单线程环境下并没有什么问题，但如果在多线程环境下就可以出现线程安全问题。原因在于某一个线程执行到第一次检测，读取到的instance不为null时，instance的引用对象可能没有完成初始化。因为instance = new DoubleCheckLock();可以分为以下3步完成(伪代码)

memory = allocate(); //1.分配对象内存空间
instance(memory);    //2.初始化对象
instance = memory;   //3.设置instance指向刚分配的内存地址，此时instance！=null

  

由于步骤1和步骤2间可能会重排序，如下：

memory = allocate(); //1.分配对象内存空间
instance = memory;   //3.设置instance指向刚分配的内存地址，此时instance！=null，但是对象还没有初始化完成！
instance(memory);    //2.初始化对象

   

由于步骤2和步骤3不存在数据依赖关系，而且无论重排前还是重排后程序的执行结果在单线程中并没有改变，因此这种重排优化是允许的。但是指令重排只会保证串行语义的执行的一致性(单线程)，但并不会关心多线程间的语义一致性。所以当一条线程访问instance不为null时，由于instance实例未必已初始化完成，也就造成了线程安全问题。那么该如何解决呢，很简单，我们使用volatile禁止instance变量被执行指令重排优化即可。

  //禁止指令重排优化
  private volatile static DoubleCheckLock instance;

（4）HashMap为什么不是线程安全的，底层原理

线程不安全的HashMap

因为多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

如以下代码：

 

 

  1. final HashMap map = new HashMap(2);

  2. Thread t = new Thread(new Runnable() {

  3. @Override

  4. public void run() {

  5. for (int i = 0; i < 10000; i++) {

  6. new Thread(new Runnable() {

  7. @Override

  8. public void run() {

  9. map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");

  10. }

  11. }, "ftf" + i).start();

  12. }

  13. }

  14. }, "ftf");

  15. t.start();

  16. t.join();

    效率低下的HashTable容器

     

    HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下，HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

     

    ConcurrentHashMap的锁分段技术

    HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁住容器中的一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。

     

    ConcurrentHashMap的结构

    我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。

     

    ConcurrentHashMap

     

    ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构，一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。

     

     

     

    ConcurrentHashMap的初始化

    ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组，段偏移量segmentShift，段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组。

    初始化segments数组。让我们来看一下初始化segmentShift、segmentMask和segments数组的源代码。

     

     

  17. if(concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)

  18. concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;

  19. // Find power-of-two sizes best matching arguments

  20. int sshift = 0;

  21. int ssize = 1;

  22. while(ssize < concurrencyLevel) {

  23. ++shift;

  24. ssize <<= 1;

  25. }

  26. segmentShift = 32 - sshift;

  27. segmentMask = ssize - 1;

  28. this.segments = Segment.newArray(ssize);


  29. 由上面的代码可知segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of two size)，所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14，,15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16.注意concurrencyLevel的最大大小是65535，意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。

     

    初始化segmentShift和segmentMask。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用，sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移动4次，所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash运算的位数，segmentShift等于32间sshift，所以等于28，这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的，后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是哈希运算的掩码，等于ssize减1，即15，掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。

    初始化每个segment。输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadFactor是每个segment的负载因子，在构造方法中需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。

     

     

  30. if(initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)

  31. initialCapacity = MAXUMUM_CAPACITY;

  32. int c = initialCapacity / ssize;

  33. if(c * ssize < initialCapacity)

  34. ++c;

  35. int cap = 1;

  36. while(cap < c)

  37. cap <<= 1;

  38. for(int i = 0; i < this.segments.length; ++i)

  39. this.segments[i] = new Segment(cap, loadFactor);


  40. 上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。segment的容量threshold=(int)cap * loadFactor，默认情况下initialCapacity等于16。loadFactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。

     

    定位Segment

    既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据，那么在插入和获取元素的时候，必须先通过哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次哈希。

     

     

  41. private static int hash(int h) {

  42. h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10);

  43. h += (h << 3); h ^= (h >>> 6);

  44. h += (h << 2) + (h << 14); return h ^ (h >>> 16);

  45. }


  46. 再哈希，其目的是为了减少哈希冲突，使元素能够均匀的分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。我做了一个测试，不通过再哈希而直接执行哈希计算。

     

     

     

  47. System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);

  48. System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);

  49. System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);

  50. System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);


  51. 计算后输出的哈希值全是15，通过这个例子可以发现如果不进行再哈希，哈希冲突会非常严重，因为只要低位一样，无论高位是什么数，其哈希值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再哈希后结果如下，为了方便阅读，不足32位的高位补了0，每个四位用竖线分隔。

     

     

    0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110
1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000
0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110
1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

    可以发现每一位的数据都散列开了，通过这种再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中，从而减少哈希冲突。ConcurrentHashMap通过以下哈希算法定位到segment。

     

    默认情况下segmentShift为28，segmentMask为15，再哈希后的数最大是32位二进制数据，向右无符号移动28位，意思是让高4位参与到hash运算中，(hash >>> segmentShift) & segmentMask的运算结果分别是4，15，7和8，可以看到hash值没有再发生冲突。

     

     

  52. final Segment segmentFor(int hash) {

  53. return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];

  54. }

  55.  

    Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再哈希，然后使用这个哈希值通过哈希运算定位到segment，再通过哈希算法定位到元素，代码如下：

     

     

  56. public V get(Object key) {

  57. int hash = hash(key.hashCode());

  58. return segmentFor(hash).get(key, hash);

  59. }


  60. get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空的才会加锁重读，我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile，如用于统计当前Segment大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写(有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值)，在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值，是根据Java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改或获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。

     

     

     

  61. transient volatile int count;

  62. volatile V value;


  63. 在定位元素的代码里我们发现定位HashEntry和定位Segment的哈希算法虽然一样，都与数组的长度减去一相与，但是相与的值不一样，定位Segment使用的元素的hashcode通过再哈希后得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用的是再哈希后的值。其目的是避免两次哈希后的值一样，导致元素虽然在Segment中散列开，但是却没有在HashEntry里散列开。

     

     

     

  64. (hash >>> segmentShift) & segmentMask; //定位Segment所使用的Hash算法

  65. int index = hash & (tab.length - 1); //定位HashEntry所使用的Hash算法

  66.  

     

    ConcurrentHashMap的put操作

     

    由于put方法需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须得加锁。put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。

    是否需要扩容。在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量的阈值(threshold)，如果超过阈值，数组进行扩容。值的一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经达到容量的阈值，如果到达了就进行扩容，但是有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

    如何扩容。扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

     

    ConcurrentHashMap的size操作

    如果我们需要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获得每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然很低效。

    因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。

    那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put，remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。

     

     

    ConcurrentHashMap的get操作

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