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郭元

京东：

outOfMemory和stackOverFlow

1.stackOverFlow

每当java程序启动一个新的线程时,java虚拟机会为他分配一个栈,java栈以帧为单位保持线程运行状态;当线程调用一个方法时,jvm压入一个新的栈帧到这个线程的栈中,只要这个方法还没返回,这个帧就存在.

如果方法的嵌套调用层次太多(如递归调用),随着java栈中的帧的增多,最终导致这个线程的栈中的所有栈帧的大小的总和大于-Xss设置的值,而产生StackOverFlowError溢出异常.

2.outOfMemory:

2.1栈内存溢出

Java程序启动一个新线程时，没有足够的空间为该线程分配java栈，一个线程java栈的大小由-Xss设置确定；JVM则抛出OutOfMemoryError异常。

2.2 堆内存溢出

Java堆用于存放对象的实例，当需要为对象的实例分配内存时，而堆的占用已经达到了设置的最大值（通过-Xmx）设置最大值，则抛出OutOfMemoryError异常。

2.3方法区内存溢出

方法区用于存放java类的相关信息，如类名，访问修饰符，常量池，字段描述，方法描述等。在类加载器加载class文件到内存中的时候，jvm会提取其中的类信息，并将这些类信息放到方法区。

当需要存储这些类信息，而方法区的内存占用已经达到最大值（通过-XX：MaxPermSize）；

将会抛出OutOfMemoryError，异常对于这种情况的测试，基本的思路是运行时产生大量的类去填满方法区，直到溢出。这里需要借助CGLib直接操作字节码运行时，产生了大量的动态类。

数据库事物的四大特性

1,原子性

2,一致性

3,隔离性

4,持久性

什么是一致性,约束都有哪些?

作者：纳兰
链接：https://www.zhihu.com/question/31346392/answer/61742840
来源：知乎
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当然，如果只是想粗略的了解下，我就来举个例子吧——当然不可能太严谨。
假设我们10个人，每人有一个账号，里面有钱，可以转来转去，这组成了一个小型的数据系统，那么什么叫数据一致性？这是由你自己来定义的，比较通用的就是：这10个人的账号金额总数不变——满足这一条件，就叫数据一致，不满足，就叫数据不一致，或者在分布式的环境下，有一个数据在几个地方都保存了，那么任何时候，这几个地方的数据都必须相同，这也叫一致性。
现在我们就这个简单的一致性规则：10个人的账号金额总数不变。假设初始的时候每个人账号里有一万，A账号往B账号里转5000，这时候数据库要执行两行代码：
A：减去5000
B：加上5000
在执行完第一行代码的时候，这时候数据是不满足一致性条件的！必须要执行完第二行代码，数据才恢复到一致性的状态！换而言之，数据库中的数据是经常处于不一致的状态，这是不可避免的，因此我们提出了事务的概念，用于检测数据库中的数据是否处于一致性状态——如果数据库中有没有执行完的事务，那就是不一致的，否则，就是一致的。
上面的例子只是最简单的情况，实际的运用中要复杂得多，比如前面提到的分布式系统：某个数据存在了三个服务器上，现在要更新，就必须保证三个服务器上全都更新好，如果有一个没有成功，那么其他两个也应该维持不变，这又涉及到网络通信等问题，非常的折腾。

 

五大约束

1.—-主键约束（Primay Key Coustraint） 唯一性，非空性

2.—-唯一约束 （Unique Counstraint）唯一性，可以空，但只能有一个

3.—-检查约束 (Check Counstraint) 对该列数据的范围、格式的限制（如：年龄、性别等）

4.—-默认约束 (Default Counstraint) 该数据的默认值

5.—-外键约束 (Foreign Key Counstraint) 需要建立两表间的关系并引用主表的列

 

 

 

事物的隔离级别有哪些?

并发事务之间互相影响的程度，比如一个事务会不会读取到另一个未提交的事务修改的数据。在事务并发操作时，可能出现的问题有：
脏读：事务A修改了一个数据，但未提交，事务B读到了事务A未提交的更新结果，如果事务A提交失败，事务B读到的就是脏数据。
不可重复读：在同一个事务中，对于同一份数据读取到的结果不一致。比如，事务B在事务A提交前读到的结果，和提交后读到的结果可能不同。不可重复读出现的原因就是事务并发修改记录，要避免这种情况，最简单的方法就是对要修改的记录加锁，这回导致锁竞争加剧，影响性能。另一种方法是通过MVCC可以在无锁的情况下，避免不可重复读。
幻读：在同一个事务中，同一个查询多次返回的结果不一致。事务A新增了一条记录，事务B在事务A提交前后各执行了一次查询操作，发现后一次比前一次多了一条记录。幻读是由于并发事务增加记录导致的，这个不能像不可重复读通过记录加锁解决，因为对于新增的记录根本无法加锁。需要将事务串行化，才能避免幻读。
事务的隔离级别从低到高有：

Read uncommitted 读未提交

Readcommitted 读提交

Repeatableread 重复读

Serializable序列化

Read Uncommitted：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。
Read Committed：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
Repeated Read：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
Serialization：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
通常，在工程实践中，为了性能的考虑会对隔离性进行折中。

 

图的遍历

分为两种：深度优先，广度优先

深度优先相当于二叉树的先跟遍历

广度优先相当于二叉树的层次遍历

 

范式

 

Java final关键字

Final变量：

凡是对成员变量或者本地变量(在方法中的或者代码块中的变量称为本地变量)声明为final的都叫作final变量。final变量经常和static关键字一起使用，作为常量

final方法

final也可以声明方法。方法前面加上final关键字，代表这个方法不可以被子类的方法重写。如果你认为一个方法的功能已经足够完整了，子类中不需要改变的话，你可以声明此方法为final。final方法比非final方法要快，因为在编译的时候已经静态绑定了，不需要在运行时再动态绑定

final类：

使用final来修饰的类叫作final类。final类通常功能是完整的，它们不能被继承

 

排序算法思想

1，插入排序：  每次将一个待排序的数据元素，插入到前面已经排好序的数列中的适当位置，使数列依然有序

2，选择排序：比如在一个长度为N的无序数组中，在第一趟遍历N个数据，找出其中最小的数值与第一个元素交换，第二趟遍历剩下的N-1个数据，找出其中最小的数值与第二个元素交换......第N-1趟遍历剩下的2个数据，找出其中最小的数值与第N-1个元素交换，至此选择排序完成。

时间复杂度和空间复杂度

什么是排序算法的稳定性

假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。

编程：两个链表相加。