2年java，蚂蚁一面，卒

其实我一个都没答上来。并不是因为我笨，是因为我不会。在大扰的帮助下，现在我会了，求求你再给我一个机会。

TreeSet/HashSet 区别

顾名思义，首先是结构上的不同

1、TreeSet背后的结构是TreeMap，也就是红黑树，能够实现自动排序。它通过equals方法或者compareTo方法进行内容的比较。
2、HashSet背后是HashMap，key是无序的，只能做外部排序。既然是Hash，那么就要重写其中对象的hashCode和equals方法

另外，还有个细微的差别可以拿来装b：

1、HashSet可以接受null值，有且只有一个

2、TreeSet默认不可以接受null值，会直接抛出空指针异常

set里没有重复数据，TreeSet里连虚无都没有。

HashMap 如何解决冲突,扩容机制

烂大街的问题，问哪答哪吧。这样的东西就是靠背。
HashMap的内部结构其实是数组+链表（java8后如果长度大于8则转换为红黑树）。HashMap初始化时，默认有16个hash槽。
存入对象时，首先，通过对象的hashCode，定位到hash槽。如果多个对象同时落入同一个槽，那么就会使用链表解决本槽上的冲突。
HashMap在创建时，会有一个负载因子。每次put操作，都会检查当前容量是否会超出阈值(initailCapacity*loadFactor)。如果超出，则扩容为当前的两倍。扩容后，数据需要重新散列，也就是transfer方法。

经验：resize非常耗时，所以如果能够提前预估容量，可以把initailCapacity提前固定下来。

ConcurrentHashMap 如何做到高并发的

简单点说，使用了分段锁（分离锁）。每一把锁用于锁住容器中的一部分数据，减少线程间对锁的竞争。

这道题往深里问会死人的，篇幅有限，不啰嗦。

线程池平常怎么用

普通的场景，使用工厂类Executors创建就可以了。常用的有Single、Fixed、Cached三种。
更多时候，为了更精细的控制，会直接对ThreadPoolExecutor类进行定制。阿里的规范也要求这么搞（当然要舔一舔），我尤其关心其中的阻塞队列和饱和策略。
当然，你只有对阻塞队列和拒绝策略熟悉才能这么说。否则给自己挖坑就太不聪明了

他们很喜欢你提到阿里规范，这让我觉得jdk设计的很low

多个线程等待到某一节点然后统一放行有几种实现方式?

最经典的就是CountDownLatch，主线程阻塞在await方法，每个线程调用countDown。可以解决一些经典的赛马问题。
还有一个变种就是CyclicBarrier。每个线程都阻塞在await方法，达到一定阈值集体放行。
另外还可以使用一些较初级的api，比如Thread的join方法。Future的get方法等。复杂不推荐。

也可以答sleep啊。有什么问题么？我用while等待一个变量也是可以的，但我为什么要这么做？

数据库索引结构

B+ Tree，为了适应缓慢的磁盘而生的一种索引结构。必须保证按照索引的最左前缀查询。

Hash 和HashMap类似，处理冲突的方式是链表

pg的索引结构就多了去了。Mysql这么少怎么感觉怪怪的？难道要我回答存储引擎的区别？

select * from t where a=? and b>? order by c limit 0,100 如何加索引

知道这个就结论就行了=> 当order by 字段出现在where条件中时，才会利用索引而无需排序操作。其他情况，order by不会出现排序操作。

按照最左原则，我可以创建 (a,b) 的索引。

什么是聚簇索引和非聚簇索引

一个表只能有一个聚簇索引。主索引文件和数据文件为同一份文件，默认的InnoDB就支持聚簇索引，B+ Tree的叶子节点上的data就是数据本身。
而MyISAM就不支持聚簇索引，它的叶子结点存放的不是数据本身，而是数据存放的地址。在文件结构上，会分为一个索引文件、一个数据文件。

对编程来说没什么鸟用。

了解 CAP 吗?redis 里的 CAP 是怎样的?

• Consistency 一致性
• Availability 可用性
• Partition tolerance 分区容错 一般，都在C、A之间进行权衡。

redis简单主从模式侧重于CP的，即对于一致性要求较高。 redis-cluster，则属于AP类型，更加强调可用性

cap就是帽子，绿油油的那种

如何理解幂等?项目中接口的幂等是如何做的?

幂等是指多次执行，影响相同。

比如大多数Post操作，重复提交订单等，最终只会有一个订单生成成功。还有一种情况就是消息，由于大多数MQ之保证at least once，所以消息有时会重复。

1. 对于Post请求，我一般在请求成功后，强制跳转到其他页面，避免刷新提交。

2. 复杂的操作一般使用流水号来实现。

3. 某些不带流水号的消息，处理的时候，就要进行多次校验和check，甚至引入消息状态表，来保证幂等。

就如同表白，每次表白都是被拒绝，因为我就是那个id！

解释下乐观锁悲观锁

悲观锁总是假设情况最坏，每次操作数据都认为别人会修改，就加锁来保证安全。后面的访问者只能等待。数据库中的行锁、表锁，java中的同步关键字等，都属于悲观锁。
乐观锁正好相反，总是假设最好的情况，不用对数据加锁，但多了一次额外的判断操作。比如concurrent包里大量的CAS操作、判断新旧版本号机制等。

悲观锁是老婆，有你独占；乐观锁是炮友，按预约规划

JVM 判断对象是否回收?

答案就是GC roots。也就是从根对象出发，没有任何一个对象引用到它，那么就判断这个对象是不可达的。

通常被骂“断子绝孙”的人，就是要被回收的root

GCROOT 有哪些?

1. 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。

2. 本地方法栈中JNI（即一般说的native方法）引用的对象。

3. 方法区中的静态变量和常量引用的对象。

4. 活跃线程的引用对象

所以不要让他们过度繁殖。

反射能获得类里面方法的名称吗?参数名称呢?参数类型呢?

都可以。

java8以后，通过Parameter类获取参数名称。但有前提，需要加编译开关。

javac -parameters

默认是关闭的，干！

问题都偏到月球上去了

动态代理的实现方式?CgLib 和 jdk 的代理有什么区别?

java中通过实现InvocationHandler接口来实现动态代理，然后使用Proxy将其初始化。

Cglib使用了ASM自己吗生成框架，可以代理普通类，但代理不了final类，而jdk的只能代理接口。

在spring里，cglib胜出

分布式锁有哪些主流实现方式?redis 和 zk 锁有什么区别?

大体分为两类。

乐观锁： 基于版本号机制和CAS实现，与存放版本号的存储无关。

悲观锁：

1. 基于数据库记录，进入时写数据，退出时删记录

2. 数据库行锁，比如分布式quartz，它是一把排它锁

3. 基于Redis的setnx函数（由于大多数会设置超时，所以推荐用带px的set原子函数）

4. 基于zookeeper

区别：

redis获取锁是轮训机制。锁释放后会有多个调用者争抢，某些任务有可能饿死。

zk是监听机制，有变动会接到通知。除了非公平锁，也可以实现公平锁。

从优雅性来说，显然redis胜出

ThreadLocal 作用是什么?说下用法

ThreadLocal用来隔离数据。
ThreadLocal中存放的是与线程相关的数据，底层实际上是一个map，通过线程可以获取存储数据的map。
这种方式与Servlet中的Request类似。
一些需要绑定到线程的数据，比如一些线程的统计数据，就可以放在这里。

据说这是一种线程同步方式，但它明显无锁啊。

ThreadLocal有没有优化方式?

ThreadLocal中的Map性能较差，解决Hash采用的线性探测方法。

Netty就对它进行了优化，优化方式是继承了Thread类，实现了自己的FastThreadLocal。它使用

搞不懂jdk，明明有O(1)的Map，非要自己造个更慢的轮子，为什么呢？话说，这个问题，简直又偏到火星了。

设计秒杀系统要考虑哪些点?

1. 数据预热 秒杀都是瞬时操作，不要等流量来了再加载数据。可以提前对数据进行预热，比如加载到缓存等。
2. 缓存 包括CDN缓存和数据缓存。保证缓存系统的高可用，数据随后落地。
3. 解决超卖 引入MQ，串行化操作库存，达到阈值后不再消费，并关闭购买功能。或者直接操作缓存。
4. 流量削峰 通过引入MQ，将耗时业务进行削峰，平稳处理用户需求。
5. 熔断限流 熔断，优先保证主要业务的进行。限流，识别异常流量，进行封锁；同时，允许部分请求失败。
6. 弹性扩容 在判断系统负载达到极限时，可以通过增加服务器的途径抵抗峰值。需要打通运维环境，能够快速扩容。

怕就怕抓住一点问到底。秒杀个屁啊，淘宝的秒杀要么抢不到，要么500！