java面试题2020持续更新

Java基础篇

java的8大基本数据类型

	byte	char	short	int	long	float	double	boolean
占用空间	1字节（B）	2字节	2字节	4字节	8字节	4字节	8字节	jvm未定义
初始值	0	空格	0	0	0	0.0	0.0	false

Java的三大特性

1)封装:隐藏内部功能实现,保留外部交流数据的接口,有利于数据的安全
2)继承:派生类能继承超类的属性和方法,有利于代码的高效重用
3)多态:同一动作在不同对象上产生不同的行为,有利于代码的复用

面向对象

1)核心是类和对象,万物皆对象
2)类:对一类事物的描述,抽象的
3)对象:实际存在该类事物的一个个体,具象的
4)对象对象程序设计,重点是类的设计
5)类是对象的描述,对象是类的实例化(instance)
6)类不占内存,对象才占内存

Java的特点

1)跨平台性
2)面向对象
3)安全性
4)多线程
5)简单易用

JVM与字节码

JVM:Java虚拟机(jvm)是java运行字节码的虚拟机
	JVM针对不同的系统的实现,目的使用相同的字节码文件,能有相同的运行结果(一次编译,到处运行)
字节码:JVM可以理解的代码就是字节码(扩展名为.class),不面向特定处理器,只面向虚拟机.解决了传统解释型语言执行效率低的问题,保留了解释型可移植的特点.

JDK与JRE

JDK:Java Development Kit,java开发工具包,包含有jre,还有编译器(javac)和工具(Javadoc,jdb).能够创建和编译程序
JRE:Java Runtime Environment,java运行时环境,运行已编译的java程序所需要内容的集合,包括jvm及java类库,java命令和其他的基础构件.

String、StringBuilder、StringBuffer的区别

String:不可变字符串
	每次对String进行操作时,会在常量池中寻找是否有,如果没有就创建新的对象;如果有,就不用创建,之前的对象会被gc回收.如果要操作少量的数据用 String
StringBuffer和StringBuilder都是字符串变量
StringBuilder:线程不安全	效率高	单线程操作字符串缓冲区下操作大量数据
StringBuffer:线程安全	效率低	多线程操作字符串缓冲区下操作大量数据
https://blog.csdn.net/u011702479/article/details/82262823

简单介绍下多态、重载、重写

多态:同一种事物的不同形态.
	作用:1)不用为每个派生类编写功能调用,只需要对抽象基类进行处理即可,提高可复用性;
		2)派生类的功能可以被基类的方法或引用变量调用,提高可扩展型.
编译时多态--方法重载overload
		①方法名相同
		②参数列表不同(形参类型,性参数量不同)
		③与返回值类型无关
运行时多态--方法重写overwrite
		①必须存在继承关系
		②重写方法/返回值类型/参数列表必须和父类方法一致
		③子类的访问修饰符不能低于父类方法的访问修饰符

自动装箱和拆箱

自动装箱:将基本类型用它们对应的引用类型包装起来;
自动拆箱:将包装类型转换为基本数据类型
引用类型能调用相关方法

String能被继承么？

不能.String是被final修饰的
底层是由数组实现,数组长度不变

简单介绍一下static关键字

1)static标记的变量或者方法是所在类的所有实例共享的,不用创建对象直接使用
2)static成员也称静态成员变量
3)随着类的加载加载
4)可修饰属性和方法

super()和this()

super():1)使用super可以调用父类的成员方法和属性
		2)可以从子类的构造方法中调用父类的构造方法(必须放在第一行)
this():	1)当成员变量和局部变量重名,(this.成员变量=局部变量)
		2)代表当前对象
		3)this(参数列表),调用本类中重载的构造方法,必须放在第一行

equals和==

==：基本类型比较的是值的大小
	引用类型比较的是内存地址
equals：默认比较是否是同一个对象
	例如String、Date等类对equals方法进行了重写的话，比较的是所指向的对象的内容
	注意：equals方法不能作用于基本数据类型的变量

关于常量池

1)定义:存放常量的内存空间
		①基本数据类型
		②final修饰并赋值后的常量
2)位置:	JDK1.7以前,位于方法区
		以后,位于堆中
3)作用:	①节省内存空间:所有常量池中相同的常量有同样的内存地址
		②加快运行速率
		https://blog.csdn.net/zhudi1994/article/details/100783120

抽象类与接口

抽象类:
		1)要有构造方法
		2)含有抽象方法的类必须声明为抽象类
		3)抽象类不能被实例化,子类必须重写父类抽象方法
		4)abstract不能修饰属性/构造器/private/static/final
		5)抽象类中可以有抽象方法和非抽象方法
		6)抽象方法只有声明没有实现
接口:
		1)特殊的抽象类
		2)接口都是抽象方法,没有方法体
		3)实现接口必须实现接口中的全部方法
		4)属性private static final;方法:public abstract
区别:
		1)抽象类有构造器;接口没有
		2)抽象类可以有非抽象方法,接口只能偶抽象方法
		3)抽象类可以定义static方法,接口不行

Java中的比较器(Comparable和Comparator)

1)两个都是接口
	内部比较器:Comparable
	外部比较器:Comparator
2)排序规则实现的方法不同
	Comparable接口的方法:compareTo(Object o)
	Comparator接口的方法:compare(Object o1,Object o2)
3)Comparable接口用于在类的设计中使用;设计初期,就实现这个接口,指定排序方式.
  Comparator接口用于类设计已经完成,根据需求新建排序类实现排序

Java中的堆和栈

一、Java中的变量在内存中的分配
1.类变量(static)：在程序加载时系统就为他在堆中开辟了内存，堆中的内存地址存放在栈中，以便于高速访问
	静态变量的周期持续到系统关闭(静态域)。
2.实例变量：当使用new时，使在堆中开辟相应的内存空间。当实例变量的引用丢失后，将被GC列入可回收名单。
3.局部变量：当执行到他的时候，在栈中开辟内存，当局部变量一旦脱离作用域，内存立即释放。
二、堆内存用来存放由new创建的对象和数组，由GC来管理，然后在栈中定义一个特殊的变量，让栈中的这个变量的取值等于数组或对象在堆内存中的首地址，
	栈中这个变量就成了数组或对象的引用变量。
三、总结：
	1)基本数据类型，局部变量都是存放在栈内存中，用完就消失，没有默认初始化值。
	2)new 创建的实例化对象及数组，是放在堆内存中的，用完之后靠GC不定期自动消除；
	3)堆内存中所有实体都有内存地址值，有默认初始化值；实体不再被指向时，GC自动清除。
	局部变量：存储在栈中，必须事先赋值；
	成员变量：存储在堆中，有默认初始值。

final/finally/finalize

final：
	1.修饰变量：被声明为final的变量必须在声明时给出变量的初始值，而在以后的引用中只能读取。
	2.final声明方法：方法不能被重写
	3.修饰类：不能被继承
finally：在异常处理中作为一个必定会执行的语句块。
finalize：java技术允许使用finalize方法在垃圾收集器将对象从内存中清除出去之前做必要的清理工作

数组和链表的区别

1.存储位置上：
	数组逻辑上相邻的元素在物理存储位置上也相邻，而链表不一定；
2.存储空间上：
	数组是连续的一段内存空间；链表存放的内存空间可以是连续的，也可以不连续的
3.长度可变性：
	数组长度一旦声明不可变，链表的长度是按照实际需求进行分配的
数组的优点：随机访问性强；查找速度快；
数组的优点：1.长度不可变；2.存放对象的个数不确定
数组的缺陷：1.插入和删除效率低；2.可能浪费内存；3.必须有足够的内存空间；4.数组大小固定
链表的优点：1.插入删除速度快；2.内存利用率高；3.可扩展
链表的缺点：1.不能随机查找，必须从第一个开始遍历，查找效率低
https://blog.csdn.net/qq_35044419/article/details/88580775

为什么提出集合框架

然而在我们的开发实践中，经常需要保存一些变长的数据集合，于是，我们需要一些能够动态增长长度的容器来保存我们的数据。

  而我们需要对数据的保存的逻辑可能各种各样，于是就有了各种各样的数据结构。我们将数据结构在Java中实现，于是就有了我们的集合框架。
  集合框架

组成    特点                         应用

list      可以重复不排序        末尾追加数据

Set      不能重复排序        　　【不重复】自动排序

Linked   适合中间数据插入移除   插入 删除 

Map      键 不能重复 -》值 （可以重复）对 形式
已有的数据结构不能满足实际不同情况的数据需要
 　　

集合的概述以及底层数据结构

Collection接口
	1)List 有序的 可重复的
		ArrayList：Object数组
		LinkedList：双向链表(JDK1.6之前为循环链表，JDK1.7取消了循环)
		Vector：Object数组
	2)Set 存储无序的 不可重复的
		HashSet： 基于 HashMap 实现的，底层采用 HashMap 来保存元素
		LinkedHashSet：基于LinkedHashMap 实现
		TreeSet： 红黑树(自平衡的排序二叉树)
	3)Map 接口 key-value键值对
		HashMap：JDK8之前HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（“拉链法”解决冲突）。JDK8以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间
LinkedHashMap： 继承自 HashMap，所以它的底层仍然是基于拉链式散列结构即由数组和链表或红黑树组成。另外，LinkedHashMap 在上面结构的基础上，增加了一条双向链表，使得上面的结构可以保持键值对的插入顺序。同时通过对链表进行相应的操作，实现了访问顺序相关逻辑
		TreeMap：红黑树（自平衡的排序二叉树）
		Hashtable： 数组+链表组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的

多线程

并行与并发

并发：是指同一个时间段内多个任务同时都在执行，并且都没有执行结束。并发任务强调在一个时间段内同时执行，而一个时间段由多个单位时间累积而成，所以说并发的多个任务在单位时间内不一定同时在执行 。
并行：是说在单位时间内多个任务同时在执行 。

sleep和wait的区别

sleep()方法是线程类（Thread）的静态方法，让调用线程进入睡眠状态，让出执行机会给其他线程，等到休眠时间结束后，线程进入就绪状态和其他线程一起竞争cpu的执行时间。
因为sleep() 是static静态的方法，他不能改变对象的机锁，当一个synchronized块中调用了sleep() 方法，线程虽然进入休眠，但是对象的机锁没有被释放，其他线程依然无法访问这个对象。
wait()是Object类的方法，当一个线程执行到wait方法时，它就进入到一个和该对象相关的等待池，同时释放对象的机锁，使得其他线程能够访问，可以通过notify，notifyAll方法来唤醒等待的线程

线程的生命周期

新建->就绪->运行->阻塞->死亡

什么时候出现进程僵死

线程关键字

sleep(long Millies) thread类 指定毫秒数内线程休眠,占有锁

wait() object类	睡眠时,释放对象锁
notify() object类
notifyAll()

yield() thread类 暂停当前线程,执行其他线程

join() thread类  让等待线程终止

interrupt() thread类 发送中断信号,让线程无限等待,

isAlive() 判断线程是否活跃

isDaemon(): 一个线程是否为守护线程。 

什么是线程/进程

进程：是程序的一次执行，是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运动活动，是操作系统资源分配和调度的最小单位。
线程：是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它包含在进程之中，是进程中实际运作单位。
两者关系：进程是指程序执行时的一个实例，线程是进程的一个实体；
		线程必定也只数据一个进程，而进程可以拥有多个线程而且至少拥有一个线程。

线程和进程的区别

进程：
	1)拥有独立的堆栈空间和数据段，系统开销大
	2)由于进程之间是独立的特点 使得进程的安全性比较高 有独立的地址空间 一个进程崩溃 不影响其他进程
	3)进程的通信机制相对复杂 譬如管道、信号、消息队列、套接字等
线程：
	1)线程拥有独立的堆栈空间 但是共享数据段，它们彼此之间使用相同的地址空间，比进程开销小
	2)线程是一个进程中不同的执行路径 一个线程的死亡就等于整个进程的死亡。
	3)通信相对方便

图解进程线程

从上图可以看出：一个进程中可以有多个线程，多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)资源，但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈 *和* 本地方法栈。

什么是线程安全/为什么提出线程安全/如何实现?

当一个线程在操作共享资源时，未执行完毕的情况下，其他线程参与进来，导致共享资源出现安全问题。
方式一:同步代码块
synchronized(同步监视器){
	同步的代码
}
同步监视器：可以由任何对象来承担,针对于实现的方式可以用对象，也可以采用this关键字。对于继承方式 只能采用静态的对象。
方式二：同步方法
确保当中一个线程执行此方法时 其他线程等待知道当前线程执行完。

Thread类中start()和run()方法有什么区别?

start()方法被用来启动新创建的线程，而且start()内部调用了run()方法，这和直接调用run()方法的效果不一样。
当你调用run()方法的时候，只会是在原来的线程中调用，没有新的线程启动;start()方法才会启动新线程。

Java中notify和notifyAll有什么区别

notify()方法不能唤醒某个具体的线程，所以只有一个线程在等待的时候它才有用武之地。
而notifyAll()唤醒所有线程并允许他们争夺锁确保了至少有一个线程能继续运行。

创建线程的方式

// 1. 从Java.lang.Thread类派生一个新的线程类，重写它的run()方法
// 2. 实现Runnable接口，重写Runnable接口中的run()方法
Thread t = new Thread(() -> [run方法方法体]).start();

线程池

为什么需要线程池?创建线程池的方式有哪些

线程池的几个重要参数,如何合理配置线程池的大小?

分析线程池的实现原理和线程的调优过程

TheadLocal、volatile的实现原理和使用场景

ThreadLocal什么时候会出现OOM的情况?为什么?

volatile、synchronized区别

synchronized锁粒度

模拟死锁场景

原子性和可见性

泛型是什么?为什么使用?

简单的说一种标签，不确定的类型，用户使用的时候确定类型，是JDK1.5出现的新特性，用于解决安全问题，是一种类型安全机制。
好处：
	-将运行时期会可能出现的异常转移到编译期
	-提高了安全性
	-避免了强制类型转换的麻烦。

概述反射和序列化

反射：
JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；
对于任意一个对象，都能够调用它的任意方法和属性；这种动态获取信息以及动态调用对象方法的功能称为java语言的反射机制。
序列化：
序列化可以理解成把对象转换为容易传输的格式的过程。

序列化的好处

方便保存对象。因为对象不能保存，所以可以序列化，将其保存。

使用JDBC的过程

1.加载JDBC驱动程序
	Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") ;
2.提供JDBC连接的URL
	jdbc:mysql: //localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8 ;
3.创建数据库的连接
	Connection con = DriverManager.getConnection(url , username , password )
4.实现PreparedStatement
	PreparedStatement pstmt = con.prepareStatement(sql) ;
5.执行SQL语句
6.处理结果 
	-返回结果集
	-影响的记录数
7.关闭JDBC对象

JVM

数据库篇

数据库的基本操作

增(插入数据):
-- 为表的所有字段插入数据
INSERT INTO 表名 VALUES (value 1, value 2,···);
INSERT INTO 表名 (属性1,属性2,···,属性n) VALUES (value 1,value 2,···,value n);
-- 为表的指定字段插入数据
INSERT INTO 表名 (属性1,属性2,···,属性n) VALUES (value 1,value 2,···,value n);
-- 同时插入多条数据
INSERT INTO 表名 [(属性列表)] VALUES (取值列表 1),(取值列表 2),...,(取值列表 n);
-- 将查询结果插入到表中
INSERT INTO 表名1 (属性列表 1) SELECT 属性列表 2 FROM 表名2 WHERE 条件表达式;
	/* 其中,'表名1'参数说明记录是插入到哪个表中;
	'表名2'表示记录是从哪个表查出来的;
	'属性列表1'表示为哪些字段赋值;
	'属性列表2'表示从表中查询出哪些字段的数据;
	'条件表达式'参数设置了 SELECT 语句的查询条件。
	*/

删除(删):
DELETE FROM 表名 [WHERE 条件表达式];

更新(改):
UPDATE 表名 SET 属性名1 = 取值1,属性名2 = 取值2,...,属性名n = 取值n WHERE 条件表达式

查询(查):
SELECT 需要查询的属性 FROM 表名 [WHERE 条件表达式]
SELECT 属性名1 [AS] 别名1, 属性名2 [AS] 别名2 FROM 表名 [WHERE 条件表达式]

MySQL底层采用什么数据结构存储数据?

B-树、平衡树

innodb
MyLSAM
LSAM

分页所用关键字

MySQL中使用 LIMIT
select * from students limit 0, 10   从第0条开始查，一共查询10条记录。

Oracle中使用 ROWNUM
select * from students where rownum >= 1 and rownum <= 10 

SQL实现数据表的复制

select into from 和 insert into select都是用来复制表.
两者的主要区别为： 
select into from 要求目标表不存在，因为在插入时会自动创建
insert into select from 要求目标表存在
两者的语法：
SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1
Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1

什么是事务

事务(Transaction)是并发控制的基本单位。所谓事务,它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。

事务的四大特性

1)原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行
2)一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。
3)隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行
4)持久性（Durability）：已被提交的事务对数据库的修改应该永久保存在数据库中

什么是存储过程

存储过程可以说是一个记录集吧，也可以认为是一个方法，它是由一些SQL语句组成的代码块，
这些SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。

简单介绍一下触发器

触发器是由 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等事件来触发某种特定操作。
满足触发器的触发条件时，数据库系统就会执行触发器中定义的程序语句。这样做可以保证某些操作之间的一致性。
例如，在执行完一句插入语句时，触发查询所有，保证信息的完整性。

什么是E-R图

 ER图中包含了实体（即数据对象）、关系和属性3种基本成分；
 通常用矩形框代表实体，用连接相关实体的菱形框表示关系，用椭圆形或圆角矩形表示实体（或关系）的属性，并用直线把实体（或关系）与其属性连接起来。
 三种联系：
 	1)1：1 例如，一个部门有一个经理，而每个经理只在一个部门任职，则部门与经理的联系是一对一的
 	2)1：N 例如，某校教师与课程之间存在一对多的联系“教”，即每位教师可以教多门课程，但是每门课程只能由一位教师来教。
 	3)M：N 例如，学生与课程间的联系（“学”）是多对多的，即一个学生可以学多门课程，而每门课程可以有多个学生来学。

什么是外连接/内连接?

内连接：根据连接条件只保留两个表中有对应数据的记录；
外连接：当一个表中记录在另一个表中没有对应记录时，会生成一条与 NULL 值对应的记录

什么是索引?有什么用?

索引相当于目录，可以更加方便的用于查询。

范式

第一范式
第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。
若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
第二范式
满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）
第二范式要求实体中没一行的所有非主属性都必须完全依赖于主键；即：非主属性必须完全依赖于主键。
完全依赖：主键可能由多个属性构成，完全依赖要求不允许存在非主属性依赖于主键中的某一部分属性。若存在哪个非主属性依赖于主键中的一部分属性，那么要将发生部分依赖的这一组属性单独新建一个实体，并且在旧实体中用外键与新实体关联，并且新实体与旧实体间是一对多的关系。
第三范式
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式。
第三范式要求：实体中的属性不能是其他实体中的非主属性。因为这样会出现冗余。即：属性不依赖于其他非主属性。
如果一个实体中出现其他实体的非主属性，可以将这两个实体用外键关联，而不是将另一张表的非主属性直接写在当前表中。

https://blog.csdn.net/wenco1/article/details/88077279

锁机制介绍：行锁，表锁，共享锁，排它锁

乐观锁的业务场景及实现方式

分布式事务的理解，常见的解决方案有哪些，什么是两阶段提交，三阶段提交

数据结构与算法篇

算法

快速排序(思想重要,解决绝大部分算法的关键)

/*
1)先选取一个标准,然后定义左右标记,
2)从两端往中间移动,当左标记比标准大时,移到标准右边,当右标记比标准小时,移到标准左边.
3)对标准的左右两块进行递归
4)当左标记和右标记重合时,交换标记和标准
	1,4,2,-1,0,8
	  ^      ^			l=1		h=4
	1,0,2,-1,4,8
	    ^  ^			l=2		h=3
	1,0,-1,2,4,8		
		^  ^			l=3		h=2   
*/

class Quick(){
     
    int[] arr = new {
     1,}
}

归并排序(同上)

拓扑排序(同上)

冒泡排序(基本排序)

假设有一些数字:10,20,90,5,18,33,46,66
(10,20,5,18,33,46,66,90)
排序规则:依次拿每个数字的相邻进行比较,小的放前面,大的放后面.
排序次数n-1趟,n个数

for(int i=0;iarr[j+1]){
			int t = arr[j];
			arr[j] = arr[j+1];
			arr[j+1] = t;
		}
	}
}

插入排序(基本排序)

依次遍历无序的数据,将无序的部分拿出数据插入到已经有序中去,

二分查找

也叫折半查找,
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1635498997846582026&wfr=spider&for=pc

二叉树的遍历

1)先序遍历
2)中序遍历
3)后序遍历

bf算法

bf算法:也就是串的模式匹配算法,在主串中查找与副串相匹配的子串,直到匹配成功,可以指定开始位置.
步骤:
1)副串的第一个字符和主串依次匹配,
2)当第一个字符匹配后,副串第二个字符接着与主串的下一个字符进行匹配,如果匹配不到则从新从主串第一个匹配成功的字符的下一个字符开始匹配,重复匹配过程.

数据结构

什么是红黑树

1)节点是红色或者黑色
2)根节点黑色
3)每个叶子节点都是黑色的空节点(NULL)
4)每个红色节点的两个子节点都是黑色的
5)从任意节点到其每个叶子的所有路径都包含相同的黑色节点

红黑树的实现原理和应用场景

HashMap内部数据结构是什么?底层怎么实现

HashMap有什么并发问题,有可能还会扩展到ConcurrentHashMap

了解LinkedHashMap的应用吗

计算机网络篇

TCP和UDP

TCP：面向有连接的，三次握手机制；传输的数据大小无限制；安全可靠协议；效率低，区分客户端和服务器
UDP：是面向无连接的，发送的数据是通过数据报包的形式，不超过64k；不安全（可靠）协议，效率高；不区分客户端和服务器。（叫发送端和接收端）

TCP三次握手/四次挥手

	1)进行三次握手，首先向服务器发送一个syn报文，其中syn=1，seq number=1022(随机)；
	2)服务器接收到syn报文，根据syn=1判断客户端请求建立连接，并返回一个syn报文，为第一次握手，其中ack number=1023(客户端seq number+1)，seq number=2032(随机)，syn=1，ack=1；
	3)客户端根据服务器的syn报文，确认其ack number是否与上一次发送的seq number+1相等，且ack=1，确认正确，则回应一个ack报文，为第二次握手，
即ack number=2033(服务器seq number+1)，ack=1；
	4)服务器根据接收到的ack报文，确认ack number是否与上一次发送的seq number+1相等，并且ack=1，确认正确，则建立连接，
进入Established状态，为第三次握手。

网络的七层协议

OSI中的层	功能	TCP/IP协议族
应用层	文件传输、电子邮件、文件服务等	TFTP、HTTP、FTP、SMTP、DNS、Telnet、SNMP
表示层	数据格式化、代码转换、数据加密	无
会话层	解除或建立与别的结点的联系	无
传输层	提供端对端的接口	TCP、UDP
网络层	为数据包选择路由	IP、ICMP、OSPF、BGP、ARP、RARP
数据链路层	传输有地址的帧以及错误检测功能	SLIP、CSLIP、PPP、MTU、ARP、RARP
物理层	以二进制数据形式在屋里媒体上传输数据	ISO2110、IEEE802、IEEE802.2

当在浏览器输入栏按下回车会发生什么

1)回车键按下后，浏览器会对输入的地址数据进行解析
2)进行DNS（域名服务器 UDP的）递归查询
3)使用套接字进行数据访问
4)建立TCP连接（三次握手）
5)浏览器处理数据

邮件服务器之间发送邮件通常使用什么协议,他们分别使用哪个端口,简述其功能

 邮件服务器之间常用邮件协议 SMTP POP3 IMAP。
1)SMTP:的一个重要特点是它能够在传送中接力传送邮件，即邮件可以通过不同网络上的主机接力式传送。工作在两种情况下：一是电子邮件从客户机传输到服务器；二是从某一个服务器传输到另一个服务器。SMTP是个请求/响应协议，它监听25号端口，用于接收用户的Mail请求，并与远端Mail服务器建立SMTP连接。
2)POP3:仍采用Client/Server工作模式，当客户机需要服务时，客户端的软件将与POP3服务器建立TCP连接，此后要经过POP3协议的三种工作状态，首先是认证过程，确认客户机提供的用户名和密码，在认证通过后便转入处理状态，在此状态下用户可收取自己的邮件或做邮件的删除，在完成响应的操作后客户机便发出quit命令，此后便进入更新状态，将做删除标记的邮件从服务器端删除掉,到此为止整个POP过程完成。
3)IMAP:主要提供的是通过Internet获取信息的一种协议。IMAP像POP那样提供了方便的邮件下载服务，让用户能进行离线阅读，但IMAP能完成的却远远不只这些。IMAP提供的摘要浏览功能可以让你在阅读完所有的邮件到达时间、主题、发件人、大小等信息后才作出是否下载的决定

web篇

表单中的get和post区别

get：
	1.不能传递敏感数据
	2.不能传递大量的数据，每次只能传递1024B
	3.不能上传附件
post：
	1.相对安全
	2.可以上传海量数据
	3.可以上传附件

什么Ajax,好处是什么

1)通过在后台与服务器进行少量数据交换，AJAX 可以使网页实现异步更新。
2)这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下，对网页的某部分进行更新。

jsp九大内置对象

1)PrintWriter out	 输出服务器响应的输出流对象；
2)Object page  JSP页面本身；
3)PageContext pageContext  通过该对象可以获取其他对象；
4)HttpServletRequest request  封装客户端的请求，其中包含来自GET或POST请求的参数；
5)HttpServletResponse response  封装服务器对客户端的响应；
6)HttpSession session  封装用户会话的对象；
7)ServletContext application  封装服务器运行环境的对象--全局变量；
8)Exception exception  封装页面抛出异常的对象；
9)ServletConfig config  Web应用的配置对象。

转发(Forward)和重定向(Redirect)的区别

转发是服务器行为，重定向是客户端行为。
转发（Forward） 通过RequestDispatcher对象的forward（HttpServletRequest request,HttpServletResponse response）方法实现的。RequestDispatcher可以通过HttpServletRequest 的getRequestDispatcher()方法获得。例如下面的代码就是跳转到success.jsp页面。

重定向（Redirect） 是利用服务器返回的状态码来实现的。客户端浏览器请求服务器的时候，服务器会返回一个状态码。服务器通过 HttpServletResponse 的 setStatus(int status) 方法设置状态码。如果服务器返回301或者302，则浏览器会到新的网址重新请求该资源。

从地址栏显示来说
forward是服务器请求资源,服务器直接访问目标地址的URL,把URL的响应内容读取过来,然后把这些内容再发给浏览器.浏览器不知道服务器发送的内容从哪里来的,所以地址栏还是原来的地址. 
redirect是服务端根据逻辑,发送一个状态码,告诉浏览器重新去请求那个地址.所以地址栏显示的是新的URL.

从数据共享来说
forward:转发页面和转发到的页面可以共享request里面的数据.
redirect:不能共享数据.

从运用地方来说
forward:一般用于用户登陆的时候,根据角色转发到相应的模块. 
redirect:一般用于用户注销登陆时返回主页面和跳转到其它的网站等

从效率来说
forward:高. 
redirect:低.

cookie和session

cookie：浏览器A访问服务器的时候，服务器就给这个A一个id，浏览器会将这个id 保存到本地 cookie中；由web服务器在http响应头中附带给浏览器；一旦浏览器保存了cookie 每次访问web服务器时，都会在http请求头中将cookie 回传给web服务器
session：采用的是在服务端保持Http状态信息的方案(保存在服务端)；当服务端需要为某个客户端的请求创建一个session时，服务器首先检查这个客户端的请求里是否包含了一个session标识(即JSESSIONID)；在服务端的session对象的内容，可以访问到，这些变量信息是存在服务器的中的。

你了解监听器吗?

监听器是一个专门用于对其他对象身上发生的事件或状态改变进行监听和相应处理的对象，当被监视的对象发生情况时，立即采取相应的行动。
java的事件监听机制
1、事件监听涉及到三个组件：事件源、事件对象、事件监听器。
2、当事件源上发生某一个动作时，它会调用事件监听器的一个方法，并在调用该方法时把事件对象传递进去，
开发人员在监听器中通过事件对象，就可以拿到事件源，从而对事件源进行操作。

框架篇(SSM)

mybatis

mybatis环境搭建

步骤
1)创建maven工程,导入mybatis,mysql的包
2)创建实体类User,创建dao接口
3)创建主配置文件
	MybatisConfig.xml
4)创建映射配置文件
	UserMapper.xml
注:写了接口后,实现类是也是有的,只是由mybatis根据,xml中namespace和id创建实现类

Mybatis默认使用什么做的日志管理

log4j

解析xml的技术用的是?

dom4j

Mybatis动态代理

开发者只需声明mapper接口(类似dao接口)，无需声明实现类 而由mybatis框架通过创建接口的代理对象,就和实现类类似。需要按照一定的规范来开发接口和映射文件。
动态代理规则：
1.映射文件mapper.xml的名称要和接口的名称一致
2.映射文件的namespace是 接口的全路径
3.映射文件的sql statement的id是 接口的方法名称
4.映射文件的输入参数类型(parameterType)和接口方法的参数类型一致
5.映射文件的输出结果类型(resultType)和接口方法的返回类型一致

Mybatis的输入输出类型

输入输出支持类型:
输入：parameterType 支持的类型： java简单类型 、 hashmap 、 自定义pojo对象
输出1：resultType: 支持的类型: java简单类型 、 hashmap 、 自定义pojo对象
注意：封装到自定义pojo对象的要求:对象的属性名和数据库表的字段名一一对应的！！！
输出2： resultMap:
1.可以解决对象属性名和数据库字段名不一致的问题
2.还可以做一对一 和 一对多

resultMap的使用

<resultMap type="order" id="orderResultMap">
        
        
        
        <id property="id" column="id" />

        
        <result property="userId" column="user_id" />
        <result property="number" column="number" />
resultMap>

为什么使用Druid(德鲁伊),不使用c3p0

史上最好的data source，有一个监控面板
	- 可以监控每条sql语句的使用次数、运行效率，
	- url的监控，请求时间、并发等，
	- 也能监控session

MyBatis简介

MyBatis是什么？

MyBatis 是一款优秀的持久层框架，一个半 ORM（对象关系映射）框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO（Plain Old Java Objects，普通老式 Java 对象）为数据库中的记录。

什么是ORM

对象关系映射（Object Relational Mapping）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的技术 ；
简单的说， ORM是通过使用描述对象和数据库之间的映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中

为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具？它与全自动的区别在哪里？

Hibernate属于全自动ORM映射工具，使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时，可以根据对象关系模型直接获取，所以它是全自动的。

而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时，需要手动编写sql来完成，所以，称之为半自动ORM映射工具。

传统JDBC开发存在的问题

• 频繁创建数据库连接对象、释放，容易造成系统资源浪费，影响系统性能。可以使用连接池解决这个问题。但是使用jdbc需要自己实现连接池。
• sql语句定义、参数设置、结果集处理存在硬编码。实际项目中sql语句变化的可能性较大，一旦发生变化，需要修改java代码，系统需要重新编译，重新发布。不好维护。
• 使用preparedStatement向占有位符号传参数存在硬编码，因为sql语句的where条件不一定，可能多也可能少，修改sql还要修改代码，系统不易维护。
• 结果集处理存在重复代码，处理麻烦。如果可以映射成Java对象会比较方便。

JDBC编程有哪些不足之处，MyBatis是如何解决这些问题的？

1、数据库链接创建、释放频繁造成系统资源浪费从而影响系统性能，如果使用数据库连接池可解决此问题。

解决：在mybatis-config.xml中配置数据链接池，使用连接池管理数据库连接。

2、Sql语句写在代码中造成代码不易维护，实际应用sql变化的可能较大，sql变动需要改变java代码。

解决：将Sql语句配置在XXXXmapper.xml文件中与java代码分离。

3、向sql语句传参数麻烦，因为sql语句的where条件不一定，可能多也可能少，占位符需要和参数一一对应。

解决： Mybatis自动将java对象映射至sql语句。

4、对结果集解析麻烦，sql变化导致解析代码变化，且解析前需要遍历，如果能将数据库记录封装成pojo对象解析比较方便。

解决：Mybatis自动将sql执行结果映射至java对象。

Mybatis优缺点

优点

与传统的数据库访问技术相比，ORM有以下优点：

• 基于SQL语句编程，相当灵活，不会对应用程序或者数据库的现有设计造成任何影响，SQL写在XML里，解除sql与程序代码的耦合，便于统一管理；提供XML标签，支持编写动态SQL语句，并可重用
• 与JDBC相比，减少了50%以上的代码量，消除了JDBC大量冗余的代码，不需要手动开关连接
• 很好的与各种数据库兼容（因为MyBatis使用JDBC来连接数据库，所以只要JDBC支持的数据库MyBatis都支持）
• 提供映射标签，支持对象与数据库的ORM字段关系映射；提供对象关系映射标签，支持对象关系组件维护
• 能够与Spring很好的集成

缺点

SQL语句的编写工作量较大，尤其当字段多、关联表多时，对开发人员编写SQL语句的功底有一定要求
SQL语句依赖于数据库，导致数据库移植性差，不能随意更换数据库

MyBatis框架适用场景

• MyBatis专注于SQL本身，是一个足够灵活的DAO层解决方案。
• 对性能的要求很高，或者需求变化较多的项目，如互联网项目，MyBatis将是不错的选择。

Hibernate 和 MyBatis 的区别

相同点

都是对jdbc的封装，都是持久层的框架，都用于dao层的开发。

不同点

映射关系

• MyBatis 是一个半自动映射的框架，配置Java对象与sql语句执行结果的对应关系，多表关联关系配置简单

• Hibernate 是一个全表映射的框架，配置Java对象与数据库表的对应关系，多表关联关系配置复杂
  SQL优化和移植性

• Hibernate 对SQL语句封装，提供了日志、缓存、级联（级联比 MyBatis 强大）等特性，此外还提供 HQL（Hibernate Query Language）操作数据库，数据库无关性支持好，但会多消耗性能。如果项目需要支持多种数据库，代码开发量少，但SQL语句优化困难。

• MyBatis 需要手动编写 SQL，支持动态 SQL、处理列表、动态生成表名、支持存储过程。开发工作量相对大些。直接使用SQL语句操作数据库，不支持数据库无关性，但sql语句优化容易。

开发难易程度和学习成本

• Hibernate 是重量级框架，学习使用门槛高，适合于需求相对稳定，中小型的项目，比如：办公自动化系统

• MyBatis 是轻量级框架，学习使用门槛低，适合于需求变化频繁，大型的项目，比如：互联网电子商务系统

总结

MyBatis 是一个小巧、方便、高效、简单、直接、半自动化的持久层框架，

Hibernate 是一个强大、方便、高效、复杂、间接、全自动化的持久层框架。

MyBatis的解析和运行原理

MyBatis编程步骤是什么样的？

1、 创建SqlSessionFactory

2、 通过SqlSessionFactory创建SqlSession

3、 通过sqlsession执行数据库操作

4、 调用session.commit()提交事务

5、 调用session.close()关闭会话

请说说MyBatis的工作原理

在学习 MyBatis 程序之前，需要了解一下 MyBatis 工作原理，以便于理解程序。MyBatis 的工作原理如下图

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Z6A756Rb-1597749630720)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\Mybatis工作原理.png)]

1）读取 MyBatis 配置文件：mybatis-config.xml 为 MyBatis 的全局配置文件，配置了 MyBatis 的运行环境等信息，例如数据库连接信息。

2）加载映射文件。映射文件即 SQL 映射文件，该文件中配置了操作数据库的 SQL 语句，需要在 MyBatis 配置文件 mybatis-config.xml 中加载。mybatis-config.xml 文件可以加载多个映射文件，每个文件对应数据库中的一张表。

3）构造会话工厂：通过 MyBatis 的环境等配置信息构建会话工厂 SqlSessionFactory。

4）创建会话对象：由会话工厂创建 SqlSession 对象，该对象中包含了执行 SQL 语句的所有方法。

5）Executor 执行器：MyBatis 底层定义了一个 Executor 接口来操作数据库，它将根据 SqlSession 传递的参数动态地生成需要执行的 SQL 语句，同时负责查询缓存的维护。

6）MappedStatement 对象：在 Executor 接口的执行方法中有一个 MappedStatement 类型的参数，该参数是对映射信息的封装，用于存储要映射的 SQL 语句的 id、参数等信息。

7）输入参数映射：输入参数类型可以是 Map、List 等集合类型，也可以是基本数据类型和 POJO 类型。输入参数映射过程类似于 JDBC 对 preparedStatement 对象设置参数的过程。

8）输出结果映射：输出结果类型可以是 Map、 List 等集合类型，也可以是基本数据类型和 POJO 类型。输出结果映射过程类似于 JDBC 对结果集的解析过程。

MyBatis的功能架构是怎样的

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9HcgV8ke-1597749630724)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\Mybatis架构图.png)]

我们把Mybatis的功能架构分为三层：

• API接口层：提供给外部使用的接口API，开发人员通过这些本地API来操纵数据库。接口层一接收到调用请求就会调用数据处理层来完成具体的数据处理。
• 数据处理层：负责具体的SQL查找、SQL解析、SQL执行和执行结果映射处理等。它主要的目的是根据调用的请求完成一次数据库操作。
• 基础支撑层：负责最基础的功能支撑，包括连接管理、事务管理、配置加载和缓存处理，这些都是共用的东西，将他们抽取出来作为最基础的组件。为上层的数据处理层提供最基础的支撑。

MyBatis的框架架构设计是怎么样的

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fgb977OF-1597749630726)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\Mybatis框架设计图.png)]

这张图从上往下看。MyBatis的初始化，会从mybatis-config.xml配置文件，解析构造成Configuration这个类，就是图中的红框。

(1)加载配置：配置来源于两个地方，一处是配置文件，一处是Java代码的注解，将SQL的配置信息加载成为一个个MappedStatement对象（包括了传入参数映射配置、执行的SQL语句、结果映射配置），存储在内存中。

(2)SQL解析：当API接口层接收到调用请求时，会接收到传入SQL的ID和传入对象（可以是Map、JavaBean或者基本数据类型），Mybatis会根据SQL的ID找到对应的MappedStatement，然后根据传入参数对象对MappedStatement进行解析，解析后可以得到最终要执行的SQL语句和参数。

(3)SQL执行：将最终得到的SQL和参数拿到数据库进行执行，得到操作数据库的结果。

(4)结果映射：将操作数据库的结果按照映射的配置进行转换，可以转换成HashMap、JavaBean或者基本数据类型，并将最终结果返回。

为什么需要预编译

定义：
SQL 预编译指的是数据库驱动在发送 SQL 语句和参数给 DBMS 之前对 SQL 语句进行编译，这样 DBMS 执行 SQL 时，就不需要重新编译。

为什么需要预编译
JDBC 中使用对象 PreparedStatement 来抽象预编译语句，使用预编译。预编译阶段可以优化 SQL 的执行。预编译之后的 SQL 多数情况下可以直接执行，DBMS 不需要再次编译，越复杂的SQL，编译的复杂度将越大，预编译阶段可以合并多次操作为一个操作。同时预编译语句对象可以重复利用。把一个 SQL 预编译后产生的 PreparedStatement 对象缓存下来，下次对于同一个SQL，可以直接使用这个缓存的 PreparedState 对象。Mybatis默认情况下，将对所有的 SQL 进行预编译。

Mybatis都有哪些Executor执行器？它们之间的区别是什么？

Mybatis有三种基本的Executor执行器，SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor。

SimpleExecutor：每执行一次update或select，就开启一个Statement对象，用完立刻关闭Statement对象。

ReuseExecutor：执行update或select，以sql作为key查找Statement对象，存在就使用，不存在就创建，用完后，不关闭Statement对象，而是放置于Map内，供下一次使用。简言之，就是重复使用Statement对象。

BatchExecutor：执行update（没有select，JDBC批处理不支持select），将所有sql都添加到批处理中（addBatch()），等待统一执行（executeBatch()），它缓存了多个Statement对象，每个Statement对象都是addBatch()完毕后，等待逐一执行executeBatch()批处理。与JDBC批处理相同。

作用范围：Executor的这些特点，都严格限制在SqlSession生命周期范围内。

Mybatis中如何指定使用哪一种Executor执行器？

在Mybatis配置文件中，在设置（settings）可以指定默认的ExecutorType执行器类型，也可以手动给DefaultSqlSessionFactory的创建SqlSession的方法传递ExecutorType类型参数，如SqlSession openSession(ExecutorType execType)。

配置默认的执行器。SIMPLE 就是普通的执行器；REUSE 执行器会重用预处理语句（prepared statements）； BATCH 执行器将重用语句并执行批量更新。

Mybatis是否支持延迟加载？如果支持，它的实现原理是什么？

Mybatis仅支持association关联对象和collection关联集合对象的延迟加载，association指的就是一对一，collection指的就是一对多查询。在Mybatis配置文件中，可以配置是否启用延迟加载lazyLoadingEnabled=true|false。

它的原理是，使用CGLIB创建目标对象的代理对象，当调用目标方法时，进入拦截器方法，比如调用a.getB().getName()，拦截器invoke()方法发现a.getB()是null值，那么就会单独发送事先保存好的查询关联B对象的sql，把B查询上来，然后调用a.setB(b)，于是a的对象b属性就有值了，接着完成a.getB().getName()方法的调用。这就是延迟加载的基本原理。

当然了，不光是Mybatis，几乎所有的包括Hibernate，支持延迟加载的原理都是一样的。

映射器

#{}和${}的区别

#{}是占位符，预编译处理；${}是拼接符，字符串替换，没有预编译处理。

Mybatis在处理#{}时，#{}传入参数是以字符串传入，会将SQL中的#{}替换为?号，调用PreparedStatement的set方法来赋值。

Mybatis在处理时，是原值传入，就是把 {}时，是原值传入，就是把时，是原值传入，就是把{}替换成变量的值，相当于JDBC中的Statement编译

变量替换后，#{} 对应的变量自动加上单引号 ‘’；变量替换后，${} 对应的变量不会加上单引号 ‘’

#{} 可以有效的防止SQL注入，提高系统安全性；${} 不能防止SQL 注入

#{} 的变量替换是在DBMS 中；${} 的变量替换是在 DBMS 外

模糊查询like语句该怎么写

（1）’%${question}%’ 可能引起SQL注入，不推荐

（2）"%"#{question}"%" 注意：因为#{…}解析成sql语句时候，会在变量外侧自动加单引号’ '，所以这里 % 需要使用双引号" "，不能使用单引号 ’ '，不然会查不到任何结果。

（3）CONCAT(’%’,#{question},’%’) 使用CONCAT()函数，推荐

（4）使用bind标签

<select id="listUserLikeUsername" resultType="com.jourwon.pojo.User">
　　<bind name="pattern" value="'%' + username + '%'" />
　　select id,sex,age,username,password from person where username LIKE #{pattern}
select>

在mapper中如何传递多个参数

方法1：顺序传参法

public User selectUser(String name, int deptId);

<select id="selectUser" resultMap="UserResultMap">
    select * from user
    where user_name = #{
     0} and dept_id = #{
     1}
</select>

#{}里面的数字代表传入参数的顺序。

这种方法不建议使用，sql层表达不直观，且一旦顺序调整容易出错。

方法2：@Param注解传参法

public User selectUser(@Param("userName") String name, int @Param("deptId") deptId);

<select id="selectUser" resultMap="UserResultMap">
    select * from user
    where user_name = #{
     userName} and dept_id = #{
     deptId}
</select>

#{}里面的名称对应的是注解@Param括号里面修饰的名称。

这种方法在参数不多的情况还是比较直观的，推荐使用。

方法3：Map传参法

public User selectUser(Map<String, Object> params);

<select id="selectUser" parameterType="java.util.Map" resultMap="UserResultMap">
    select * from user
    where user_name = #{
     userName} and dept_id = #{
     deptId}
</select>

#{}里面的名称对应的是Map里面的key名称。

这种方法适合传递多个参数，且参数易变能灵活传递的情况。

方法4：Java Bean传参法

public User selectUser(User user);

<select id="selectUser" parameterType="com.jourwon.pojo.User" resultMap="UserResultMap">
    select * from user
    where user_name = #{
     userName} and dept_id = #{
     deptId}
</select>

#{}里面的名称对应的是User类里面的成员属性。

这种方法直观，需要建一个实体类，扩展不容易，需要加属性，但代码可读性强，业务逻辑处理方便，推荐使用。

Mybatis如何执行批量操作

使用foreach标签

foreach的主要用在构建in条件中，它可以在SQL语句中进行迭代一个集合。foreach标签的属性主要有item，index，collection，open，separator，close。

• item　　表示集合中每一个元素进行迭代时的别名，随便起的变量名；
• index　　指定一个名字，用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置，不常用；
• open　　表示该语句以什么开始，常用“(”；
• separator表示在每次进行迭代之间以什么符号作为分隔符，常用“,”；
• close　　表示以什么结束，常用“)”。

在使用foreach的时候最关键的也是最容易出错的就是collection属性，该属性是必须指定的，但是在不同情况下，该属性的值是不一样的，主要有一下3种情况：

1. 如果传入的是单参数且参数类型是一个List的时候，collection属性值为list
2. 如果传入的是单参数且参数类型是一个array数组的时候，collection的属性值为array
3. 如果传入的参数是多个的时候，我们就需要把它们封装成一个Map了，当然单参数也可以封装成map，实际上如果你在传入参数的时候，在MyBatis里面也是会把它封装成一个Map的，
   map的key就是参数名，所以这个时候collection属性值就是传入的List或array对象在自己封装的map里面的key

具体用法如下：

 //推荐使用
<insert id="addEmpsBatch">
    INSERT INTO emp(ename,gender,email,did)
    VALUES
    <foreach collection="emps" item="emp" separator=",">
        (#{emp.eName},#{emp.gender},#{emp.email},#{emp.dept.id})
    foreach>
insert>

  
<insert id="addEmpsBatch">
    <foreach collection="emps" item="emp" separator=";">                                 
        INSERT INTO emp(ename,gender,email,did)
        VALUES(#{emp.eName},#{emp.gender},#{emp.email},#{emp.dept.id})
    foreach>
insert>

使用ExecutorType.BATCH

Mybatis内置的ExecutorType有3种，默认为simple,该模式下它为每个语句的执行创建一个新的预处理语句，单条提交sql；而batch模式重复使用已经预处理的语句，并且批量执行所有更新语句，显然batch性能将更优； 但batch模式也有自己的问题，比如在Insert操作时，在事务没有提交之前，是没有办法获取到自增的id，这在某型情形下是不符合业务要求的

具体用法如下

//批量保存方法测试
@Test  
public void testBatch() throws IOException{
     
    SqlSessionFactory sqlSessionFactory = getSqlSessionFactory();
    //可以执行批量操作的sqlSession
    SqlSession openSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH);

    //批量保存执行前时间
    long start = System.currentTimeMillis();
    try {
     
        EmployeeMapper mapper = openSession.getMapper(EmployeeMapper.class);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
     
            mapper.addEmp(new Employee(UUID.randomUUID().toString().substring(0, 5), "b", "1"));
        }

        openSession.commit();
        long end = System.currentTimeMillis();
        //批量保存执行后的时间
        System.out.println("执行时长" + (end - start));
        //批量 预编译sql一次==》设置参数==》10000次==》执行1次   677
        //非批量  （预编译=设置参数=执行 ）==》10000次   1121

    } finally {
     
        openSession.close();
    }
}

mapper和mapper.xml如下

public interface EmployeeMapper {
        
    //批量保存员工
    Long addEmp(Employee employee);
}

<mapper namespace="com.jourwon.mapper.EmployeeMapper"
     


<filter>
    <filter-name>CharacterEncodingFilterfilter-name>
    <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilterfilter-class>

    <init-param>
        <param-name>encodingparam-name>
        <param-value>utf-8param-value>
    init-param>

filter>

<filter-mapping>
    <filter-name>CharacterEncodingFilterfilter-name>
    <url-pattern>/*url-pattern>
filter-mapping>



1
②另外一种方法对参数进行重新编码：
String userName = new String(request.getParamter(“userName”).getBytes(“ISO8859-1”),“utf-8”)
ISO8859-1是tomcat默认编码，需要将tomcat编码后的内容按utf-8编码。

SpringMVC的异常处理？

答：可以将异常抛给Spring框架，由Spring框架来处理；我们只需要配置简单的异常处理器，在异常处理器中添视图页面即可。

如果在拦截请求中，我想拦截get方式提交的方法,怎么配置

答：可以在@RequestMapping注解里面加上method=RequestMethod.GET。

怎样在方法里面得到Request,或者Session？

答：直接在方法的形参中声明request,Spring MVC就自动把request对象传入。

如果想在拦截的方法里面得到从前台传入的参数,怎么得到？

答：直接在形参里面声明这个参数就可以,但必须名字和传过来的参数一样。

如果前台有很多个参数传入,并且这些参数都是一个对象的,那么怎么样快速得到这个对象？

答：直接在方法中声明这个对象,Spring MVC就自动会把属性赋值到这个对象里面。

SpringMVC中函数的返回值是什么？

答：返回值可以有很多类型,有String, ModelAndView。ModelAndView类把视图和数据都合并的一起的，但一般用String比较好。

SpringMVC用什么对象从后台向前台传递数据的？

答：通过ModelMap对象,可以在这个对象里面调用put方法,把对象加到里面,前台就可以通过el表达式拿到。

怎么样把ModelMap里面的数据放入Session里面？

答：可以在类上面加上@SessionAttributes注解,里面包含的字符串就是要放入session里面的key。

SpringMVC里面拦截器是怎么写的

<mvc:interceptors>
    
    <bean id="myInterceptor" class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptor">bean>
    
    <mvc:interceptor>
       <mvc:mapping path="/modelMap.do" />
       <bean class="com.zwp.action.MyHandlerInterceptorAdapter" />
    mvc:interceptor>
mvc:interceptors>

介绍一下 WebApplicationContext

WebApplicationContext 继承了ApplicationContext 并增加了一些WEB应用必备的特有功能，它不同于一般的ApplicationContext ，因为它能处理主题，并找到被关联的servlet。

SpringBoot

常用注解

概述

什么是 Spring Boot？

Spring Boot 是 Spring 开源组织下的子项目，是 Spring 组件一站式解决方案，主要是简化了使用 Spring 的难度，简省了繁重的配置，提供了各种启动器，开发者能快速上手。

Spring Boot 有哪些优点？

Spring Boot 主要有如下优点：

1. 容易上手，提升开发效率，为 Spring 开发提供一个更快、更广泛的入门体验。
2. 开箱即用，远离繁琐的配置。
3. 提供了一系列大型项目通用的非业务性功能，例如：内嵌服务器、安全管理、运行数据监控、运行状况检查和外部化配置等。
4. 没有代码生成，也不需要XML配置。
5. 避免大量的 Maven 导入和各种版本冲突。

SpringBoot对Spring做了哪些改进？

Spring Boot 的核心注解是哪个？它主要由哪几个注解组成的？

启动类上面的注解是@SpringBootApplication，它也是 Spring Boot 的核心注解，主要组合包含了以下 3 个注解：

@SpringBootConfiguration：组合了 @Configuration 注解，实现配置文件的功能。

@EnableAutoConfiguration：打开自动配置的功能，也可以关闭某个自动配置的选项，如关闭数据源自动配置功能： @SpringBootApplication(exclude = { DataSourceAutoConfiguration.class })。

@ComponentScan：Spring组件扫描。

配置

什么是 JavaConfig？

Spring JavaConfig 是 Spring 社区的产品，它提供了配置 Spring IoC 容器的纯Java 方法。因此它有助于避免使用 XML 配置。使用 JavaConfig 的优点在于：

（1）面向对象的配置。由于配置被定义为 JavaConfig 中的类，因此用户可以充分利用 Java 中的面向对象功能。一个配置类可以继承另一个，重写它的@Bean 方法等。

（2）减少或消除 XML 配置。基于依赖注入原则的外化配置的好处已被证明。但是，许多开发人员不希望在 XML 和 Java 之间来回切换。JavaConfig 为开发人员提供了一种纯 Java 方法来配置与 XML 配置概念相似的 Spring 容器。从技术角度来讲，只使用 JavaConfig 配置类来配置容器是可行的，但实际上很多人认为将JavaConfig 与 XML 混合匹配是理想的。

（3）类型安全和重构友好。JavaConfig 提供了一种类型安全的方法来配置 Spring容器。由于 Java 5.0 对泛型的支持，现在可以按类型而不是按名称检索 bean，不需要任何强制转换或基于字符串的查找。

Spring Boot 自动配置原理是什么？

注解 @EnableAutoConfiguration, @Configuration, @ConditionalOnClass 就是自动配置的核心，

@EnableAutoConfiguration 给容器导入META-INF/spring.factories 里定义的自动配置类。

筛选有效的自动配置类。

每一个自动配置类结合对应的 xxxProperties.java 读取配置文件进行自动配置功能

你如何理解 Spring Boot 配置加载顺序？

在 Spring Boot 里面，可以使用以下几种方式来加载配置。

1）properties文件；

2）YAML文件；

3）系统环境变量；

4）命令行参数；

等等……

什么是 YAML？

YAML 是一种人类可读的数据序列化语言。它通常用于配置文件。与属性文件相比，如果我们想要在配置文件中添加复杂的属性，YAML 文件就更加结构化，而且更少混淆。可以看出 YAML 具有分层配置数据。

YAML 配置的优势在哪里 ?

YAML 现在可以算是非常流行的一种配置文件格式了，无论是前端还是后端，都可以见到 YAML 配置。那么 YAML 配置和传统的 properties 配置相比到底有哪些优势呢？

1. 配置有序，在一些特殊的场景下，配置有序很关键
2. 支持数组，数组中的元素可以是基本数据类型也可以是对象
3. 简洁

相比 properties 配置文件，YAML 还有一个缺点，就是不支持 @PropertySource 注解导入自定义的 YAML 配置。

Spring Boot 是否可以使用 XML 配置 ?

Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置，但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置，通过 @ImportResource 注解可以引入一个 XML 配置。

spring boot 核心配置文件是什么？bootstrap.properties 和 application.properties 有何区别 ?

单纯做 Spring Boot 开发，可能不太容易遇到 bootstrap.properties 配置文件，但是在结合 Spring Cloud 时，这个配置就会经常遇到了，特别是在需要加载一些远程配置文件的时侯。

spring boot 核心的两个配置文件：

• bootstrap (. yml 或者 . properties)：boostrap 由父 ApplicationContext 加载的，比 applicaton 优先加载，配置在应用程序上下文的引导阶段生效。一般来说我们在 Spring Cloud Config 或者 Nacos 中会用到它。且 boostrap 里面的属性不能被覆盖；
• application (. yml 或者 . properties)： 由ApplicatonContext 加载，用于 spring boot 项目的自动化配置。

什么是 Spring Profiles？

Spring Profiles 允许用户根据配置文件（dev，test，prod 等）来注册 bean。因此，当应用程序在开发中运行时，只有某些 bean 可以加载，而在 PRODUCTION中，某些其他 bean 可以加载。假设我们的要求是 Swagger 文档仅适用于 QA 环境，并且禁用所有其他文档。这可以使用配置文件来完成。Spring Boot 使得使用配置文件非常简单。

如何在自定义端口上运行 Spring Boot 应用程序？

为了在自定义端口上运行 Spring Boot 应用程序，您可以在application.properties 中指定端口。server.port = 8090

安全

如何实现 Spring Boot 应用程序的安全性？

为了实现 Spring Boot 的安全性，我们使用 spring-boot-starter-security 依赖项，并且必须添加安全配置。它只需要很少的代码。配置类将必须扩展WebSecurityConfigurerAdapter 并覆盖其方法。

比较一下 Spring Security 和 Shiro 各自的优缺点 ?

由于 Spring Boot 官方提供了大量的非常方便的开箱即用的 Starter ，包括 Spring Security 的 Starter ，使得在 Spring Boot 中使用 Spring Security 变得更加容易，甚至只需要添加一个依赖就可以保护所有的接口，所以，如果是 Spring Boot 项目，一般选择 Spring Security 。当然这只是一个建议的组合，单纯从技术上来说，无论怎么组合，都是没有问题的。Shiro 和 Spring Security 相比，主要有如下一些特点：

1. Spring Security 是一个重量级的安全管理框架；Shiro 则是一个轻量级的安全管理框架
2. Spring Security 概念复杂，配置繁琐；Shiro 概念简单、配置简单
3. Spring Security 功能强大；Shiro 功能简单

Spring Boot 中如何解决跨域问题 ?

跨域可以在前端通过 JSONP 来解决，但是 JSONP 只可以发送 GET 请求，无法发送其他类型的请求，在 RESTful 风格的应用中，就显得非常鸡肋，因此我们推荐在后端通过 （CORS，Cross-origin resource sharing） 来解决跨域问题。这种解决方案并非 Spring Boot 特有的，在传统的 SSM 框架中，就可以通过 CORS 来解决跨域问题，只不过之前我们是在 XML 文件中配置 CORS ，现在可以通过实现WebMvcConfigurer接口然后重写addCorsMappings方法解决跨域问题。

@Configuration
public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer {
     

    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
     
        registry.addMapping("/**")
                .allowedOrigins("*")
                .allowCredentials(true)
                .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS")
                .maxAge(3600);
    }

}

项目中前后端分离部署，所以需要解决跨域的问题。
我们使用cookie存放用户登录的信息，在spring拦截器进行权限控制，当权限不符合时，直接返回给用户固定的json结果。
当用户登录以后，正常使用；当用户退出登录状态时或者token过期时，由于拦截器和跨域的顺序有问题，出现了跨域的现象。
我们知道一个http请求，先走filter，到达servlet后才进行拦截器的处理，如果我们把cors放在filter里，就可以优先于权限拦截器执行。

@Configuration
public class CorsConfig {
     

    @Bean
    public CorsFilter corsFilter() {
     
        CorsConfiguration corsConfiguration = new CorsConfiguration();
        corsConfiguration.addAllowedOrigin("*");
        corsConfiguration.addAllowedHeader("*");
        corsConfiguration.addAllowedMethod("*");
        corsConfiguration.setAllowCredentials(true);
        UrlBasedCorsConfigurationSource urlBasedCorsConfigurationSource = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
        urlBasedCorsConfigurationSource.registerCorsConfiguration("/**", corsConfiguration);
        return new CorsFilter(urlBasedCorsConfigurationSource);
    }

}

什么是 CSRF 攻击？

CSRF 代表跨站请求伪造。这是一种攻击，迫使最终用户在当前通过身份验证的Web 应用程序上执行不需要的操作。CSRF 攻击专门针对状态改变请求，而不是数据窃取，因为攻击者无法查看对伪造请求的响应。

监视器

Spring Boot 中的监视器是什么？

Spring boot actuator 是 spring 启动框架中的重要功能之一。Spring boot 监视器可帮助您访问生产环境中正在运行的应用程序的当前状态。有几个指标必须在生产环境中进行检查和监控。即使一些外部应用程序可能正在使用这些服务来向相关人员触发警报消息。监视器模块公开了一组可直接作为 HTTP URL 访问的REST 端点来检查状态。

如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性？

默认情况下，所有敏感的 HTTP 端点都是安全的，只有具有 ACTUATOR 角色的用户才能访问它们。安全性是使用标准的 HttpServletRequest.isUserInRole 方法实施的。 我们可以使用来禁用安全性。只有在执行机构端点在防火墙后访问时，才建议禁用安全性。

我们如何监视所有 Spring Boot 微服务？

Spring Boot 提供监视器端点以监控各个微服务的度量。这些端点对于获取有关应用程序的信息（如它们是否已启动）以及它们的组件（如数据库等）是否正常运行很有帮助。但是，使用监视器的一个主要缺点或困难是，我们必须单独打开应用程序的知识点以了解其状态或健康状况。想象一下涉及 50 个应用程序的微服务，管理员将不得不击中所有 50 个应用程序的执行终端。为了帮助我们处理这种情况，我们将使用位于的开源项目。 它建立在 Spring Boot Actuator 之上，它提供了一个 Web UI，使我们能够可视化多个应用程序的度量。

整合第三方项目

什么是 WebSockets？

WebSocket 是一种计算机通信协议，通过单个 TCP 连接提供全双工通信信道。

1、WebSocket 是双向的 -使用 WebSocket 客户端或服务器可以发起消息发送。

2、WebSocket 是全双工的 -客户端和服务器通信是相互独立的。

3、单个 TCP 连接 -初始连接使用 HTTP，然后将此连接升级到基于套接字的连接。然后这个单一连接用于所有未来的通信

4、Light -与 http 相比，WebSocket 消息数据交换要轻得多。

什么是 Spring Data ?

Spring Data 是 Spring 的一个子项目。用于简化数据库访问，支持NoSQL 和 关系数据存储。其主要目标是使数据库的访问变得方便快捷。Spring Data 具有如下特点：

SpringData 项目支持 NoSQL 存储：

1. MongoDB （文档数据库）
2. Neo4j（图形数据库）
3. Redis（键/值存储）
4. Hbase（列族数据库）

SpringData 项目所支持的关系数据存储技术：

1. JDBC
2. JPA

Spring Data Jpa 致力于减少数据访问层 (DAO) 的开发量. 开发者唯一要做的，就是声明持久层的接口，其他都交给 Spring Data JPA 来帮你完成！Spring Data JPA 通过规范方法的名字，根据符合规范的名字来确定方法需要实现什么样的逻辑。

什么是 Spring Batch？

Spring Boot Batch 提供可重用的函数，这些函数在处理大量记录时非常重要，包括日志/跟踪，事务管理，作业处理统计信息，作业重新启动，跳过和资源管理。它还提供了更先进的技术服务和功能，通过优化和分区技术，可以实现极高批量和高性能批处理作业。简单以及复杂的大批量批处理作业可以高度可扩展的方式利用框架处理重要大量的信息。

什么是 FreeMarker 模板？

FreeMarker 是一个基于 Java 的模板引擎，最初专注于使用 MVC 软件架构进行动态网页生成。使用 Freemarker 的主要优点是表示层和业务层的完全分离。程序员可以处理应用程序代码，而设计人员可以处理 html 页面设计。最后使用freemarker 可以将这些结合起来，给出最终的输出页面。

如何集成 Spring Boot 和 ActiveMQ？

对于集成 Spring Boot 和 ActiveMQ，我们使用依赖关系。 它只需要很少的配置，并且不需要样板代码。

什么是 Apache Kafka？

Apache Kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统。它是一个可扩展的，容错的发布 - 订阅消息系统，它使我们能够构建分布式应用程序。这是一个 Apache 顶级项目。Kafka 适合离线和在线消息消费。

什么是 Swagger？你用 Spring Boot 实现了它吗？

Swagger 广泛用于可视化 API，使用 Swagger UI 为前端开发人员提供在线沙箱。Swagger 是用于生成 RESTful Web 服务的可视化表示的工具，规范和完整框架实现。它使文档能够以与服务器相同的速度更新。当通过 Swagger 正确定义时，消费者可以使用最少量的实现逻辑来理解远程服务并与其进行交互。因此，Swagger消除了调用服务时的猜测。

前后端分离，如何维护接口文档 ?
前后端分离开发日益流行，大部分情况下，我们都是通过 Spring Boot 做前后端分离开发，前后端分离一定会有接口文档，不然会前后端会深深陷入到扯皮中。一个比较笨的方法就是使用 word 或者 md 来维护接口文档，但是效率太低，接口一变，所有人手上的文档都得变。在 Spring Boot 中，这个问题常见的解决方案是 Swagger ，使用 Swagger 我们可以快速生成一个接口文档网站，接口一旦发生变化，文档就会自动更新，所有开发工程师访问这一个在线网站就可以获取到最新的接口文档，非常方便。

其他

如何重新加载 Spring Boot 上的更改，而无需重新启动服务器？Spring Boot项目如何热部署？

这可以使用 DEV 工具来实现。通过这种依赖关系，您可以节省任何更改，嵌入式tomcat 将重新启动。Spring Boot 有一个开发工具（DevTools）模块，它有助于提高开发人员的生产力。Java 开发人员面临的一个主要挑战是将文件更改自动部署到服务器并自动重启服务器。开发人员可以重新加载 Spring Boot 上的更改，而无需重新启动服务器。这将消除每次手动部署更改的需要。Spring Boot 在发布它的第一个版本时没有这个功能。这是开发人员最需要的功能。DevTools 模块完全满足开发人员的需求。该模块将在生产环境中被禁用。它还提供 H2 数据库控制台以更好地测试应用程序。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-devtoolsartifactId>
dependency>

您使用了哪些 starter maven 依赖项？

使用了下面的一些依赖项

spring-boot-starter-activemq

spring-boot-starter-security

这有助于增加更少的依赖关系，并减少版本的冲突。

Spring Boot 中的 starter 到底是什么 ?

首先，这个 Starter 并非什么新的技术点，基本上还是基于 Spring 已有功能来实现的。首先它提供了一个自动化配置类，一般命名为 XXXAutoConfiguration ，在这个配置类中通过条件注解来决定一个配置是否生效（条件注解就是 Spring 中原本就有的），然后它还会提供一系列的默认配置，也允许开发者根据实际情况自定义相关配置，然后通过类型安全的属性注入将这些配置属性注入进来，新注入的属性会代替掉默认属性。正因为如此，很多第三方框架，我们只需要引入依赖就可以直接使用了。当然，开发者也可以自定义 Starter

spring-boot-starter-parent 有什么用 ?

我们都知道，新创建一个 Spring Boot 项目，默认都是有 parent 的，这个 parent 就是 spring-boot-starter-parent ，spring-boot-starter-parent 主要有如下作用：

1. 定义了 Java 编译版本为 1.8 。
2. 使用 UTF-8 格式编码。
3. 继承自 spring-boot-dependencies，这个里边定义了依赖的版本，也正是因为继承了这个依赖，所以我们在写依赖时才不需要写版本号。
4. 执行打包操作的配置。
5. 自动化的资源过滤。
6. 自动化的插件配置。
7. 针对 application.properties 和 application.yml 的资源过滤，包括通过 profile 定义的不同环境的配置文件，例如 application-dev.properties 和 application-dev.yml。

Spring Boot 打成的 jar 和普通的 jar 有什么区别 ?

Spring Boot 项目最终打包成的 jar 是可执行 jar ，这种 jar 可以直接通过 java -jar xxx.jar 命令来运行，这种 jar 不可以作为普通的 jar 被其他项目依赖，即使依赖了也无法使用其中的类。

Spring Boot 的 jar 无法被其他项目依赖，主要还是他和普通 jar 的结构不同。普通的 jar 包，解压后直接就是包名，包里就是我们的代码，而 Spring Boot 打包成的可执行 jar 解压后，在 \BOOT-INF\classes 目录下才是我们的代码，因此无法被直接引用。如果非要引用，可以在 pom.xml 文件中增加配置，将 Spring Boot 项目打包成两个 jar ，一个可执行，一个可引用。

运行 Spring Boot 有哪几种方式？

1）打包用命令或者放到容器中运行

2）用 Maven/ Gradle 插件运行

3）直接执行 main 方法运行

Spring Boot 需要独立的容器运行吗？

可以不需要，内置了 Tomcat/ Jetty 等容器。

开启 Spring Boot 特性有哪几种方式？

1）继承spring-boot-starter-parent项目

2）导入spring-boot-dependencies项目依赖

如何使用 Spring Boot 实现异常处理？

Spring 提供了一种使用 ControllerAdvice 处理异常的非常有用的方法。 我们通过实现一个 ControlerAdvice 类，来处理控制器类抛出的所有异常。

如何使用 Spring Boot 实现分页和排序？

使用 Spring Boot 实现分页非常简单。使用 Spring Data-JPA 可以实现将可分页的传递给存储库方法。

微服务中如何实现 session 共享 ?

在微服务中，一个完整的项目被拆分成多个不相同的独立的服务，各个服务独立部署在不同的服务器上，各自的 session 被从物理空间上隔离开了，但是经常，我们需要在不同微服务之间共享 session ，常见的方案就是 Spring Session + Redis 来实现 session 共享。将所有微服务的 session 统一保存在 Redis 上，当各个微服务对 session 有相关的读写操作时，都去操作 Redis 上的 session 。这样就实现了 session 共享，Spring Session 基于 Spring 中的代理过滤器实现，使得 session 的同步操作对开发人员而言是透明的，非常简便。

Spring Boot 中如何实现定时任务 ?

定时任务也是一个常见的需求，Spring Boot 中对于定时任务的支持主要还是来自 Spring 框架。

在 Spring Boot 中使用定时任务主要有两种不同的方式，一个就是使用 Spring 中的 @Scheduled 注解，另一个则是使用第三方框架 Quartz。

使用 Spring 中的 @Scheduled 的方式主要通过 @Scheduled 注解来实现。

使用 Quartz ，则按照 Quartz 的方式，定义 Job 和 Trigger 即可。

SpringCloud

SpringCloud对比Dubbo什么场景下使用SpringCloud

你有写过分布式业务吗？分布式存储呢？你觉得分布式会遇到什么问题？

你了解几种消息中间件？各产品有什么优缺点介绍？

消息中间件如何保证消息的一致性和如何进行消息的重试机制

Redis

概述

什么是Redis

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

Redis有哪些优缺点

优点

• 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
• 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
• 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。
• 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。
• 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

• 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
• Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
• 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。
• Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。

为什么要用 Redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能：

假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aazVcEfj-1597749630734)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\Redis高性能图.png)]

高并发：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4dinnpsA-1597749630735)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\Redis高并发.png)]

为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?

缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

Redis为什么这么快

1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；

2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计的；

3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；

4、使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；

5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

数据类型

Redis有哪些数据类型

Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分的使用要求

数据类型	可以存储的值	操作	应用场景
STRING	字符串、整数或者浮点数	对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作 对整数和浮点数执行自增或者自减操作	做简单的键值对缓存
LIST	列表	从两端压入或者弹出元素 对单个或者多个元素进行修剪， 只保留一个范围内的元素	存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的数据
SET	无序集合	添加、获取、移除单个元素 检查一个元素是否存在于集合中 计算交集、并集、差集 从集合里面随机获取元素	交集、并集、差集的操作，比如交集，可以把两个人的粉丝列表整一个交集
HASH	包含键值对的无序散列表	添加、获取、移除单个键值对 获取所有键值对 检查某个键是否存在	结构化的数据，比如一个对象
ZSET	有序集合	添加、获取、删除元素 根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名	去重但可以排序，如获取排名前几名的用户

Redis的应用场景

总结一

计数器

可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过最好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现

在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的 RedLock 分布式锁实现。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。

总结二

Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

数据类型说明string字符串，最简单的k-v存储hashhash格式，value为field和value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

string——适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。

hash——一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。

list——因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等。

set——可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。

Sorted Set——是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。

持久化

什么是Redis持久化？

持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？

Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:

RDB：是Redis DataBase缩写快照

RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JaPNGezc-1597749630738)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\redis持久化.png)]

优点：

1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
3、性能最大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
4.相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。
缺点：

1、数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
2、AOF（Append-only file)持久化方式： 是指所有的命令行记录以 redis 命令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。
AOF：持久化

AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。

当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6kBzDJRF-1597749630739)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\AOF持久化.png)]

优点：

1、数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
2、通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-check-aof 工具解决数据一致性问题。
3、AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)
缺点：

1、AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
2、数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。
优缺点是什么？

AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
AOF比RDB更安全也更大
RDB性能比AOF好
如果两个都配了优先加载AOF

如何选择合适的持久化方式

• 一般来说， 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis 重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。
• 如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用RDB持久化。
• 有很多用户都只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成RDB快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免AOF程序的bug。
• 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化方式。

Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？

如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。

过期键的删除策略

Redis的过期键的删除策略

我们都知道，Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种：

• 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
• 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
• 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。
  (expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)
  Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？

EXPIRE和PERSIST命令。

我们知道通过expire来设置key 的过期时间，那么对过期的数据怎么处理呢?

除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

定时去清理过期的缓存；

当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。

内存相关

MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。

Redis的内存淘汰策略有哪些

Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

全局的键空间选择性移除

• noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。（这个是最常用的）
• allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。

设置过期时间的键空间选择性移除

• volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
• volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
• volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。

总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。

Redis主要消耗什么物理资源？

内存。

Redis的内存用完了会发生什么？

如果达到设置的上限，Redis的写命令会返回错误信息（但是读命令还可以正常返回。）或者你可以配置内存淘汰机制，当Redis达到内存上限时会冲刷掉旧的内容。

Redis如何做内存优化？

可以好好利用Hash,list,sorted set,set等集合类型数据，因为通常情况下很多小的Key-Value可以用更紧凑的方式存放到一起。尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key，而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面

线程模型

Redis线程模型

Redis基于Reactor模式开发了网络事件处理器，这个处理器被称为文件事件处理器（file event handler）。它的组成结构为4部分：多个套接字、IO多路复用程序、文件事件分派器、事件处理器。因为文件事件分派器队列的消费是单线程的，所以Redis才叫单线程模型。

• 文件事件处理器使用 I/O 多路复用（multiplexing）程序来同时监听多个套接字， 并根据套接字目前执行的任务来为套接字关联不同的事件处理器。
• 当被监听的套接字准备好执行连接应答（accept）、读取（read）、写入（write）、关闭（close）等操作时， 与操作相对应的文件事件就会产生， 这时文件事件处理器就会调用套接字之前关联好的事件处理器来处理这些事件。

虽然文件事件处理器以单线程方式运行， 但通过使用 I/O 多路复用程序来监听多个套接字， 文件事件处理器既实现了高性能的网络通信模型， 又可以很好地与 redis 服务器中其他同样以单线程方式运行的模块进行对接， 这保持了 Redis 内部单线程设计的简单性。

参考：https://www.cnblogs.com/barrywxx/p/8570821.html

事务

什么是事务？

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

Redis事务的概念

Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结说：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

Redis事务的三个阶段

1. 事务开始 MULTI
2. 命令入队
3. 事务执行 EXEC

事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队

Redis事务相关命令

Redis事务功能是通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH 四个原语实现的

Redis会将一个事务中的所有命令序列化，然后按顺序执行。

1. redis 不支持回滚，“Redis 在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”， 所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
2. 如果在一个事务中的命令出现错误，那么所有的命令都不会执行；
3. 如果在一个事务中出现运行错误，那么正确的命令会被执行。

• WATCH 命令是一个乐观锁，可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。 可以监控一个或多个键，一旦其中有一个键被修改（或删除），之后的事务就不会执行，监控一直持续到EXEC命令。
• MULTI命令用于开启一个事务，它总是返回OK。 MULTI执行之后，客户端可以继续向服务器发送任意多条命令，这些命令不会立即被执行，而是被放到一个队列中，当EXEC命令被调用时，所有队列中的命令才会被执行。
• EXEC：执行所有事务块内的命令。返回事务块内所有命令的返回值，按命令执行的先后顺序排列。 当操作被打断时，返回空值 nil 。
• 通过调用DISCARD，客户端可以清空事务队列，并放弃执行事务， 并且客户端会从事务状态中退出。
• UNWATCH命令可以取消watch对所有key的监控。

事务管理（ACID）概述

• 原子性（Atomicity）
  原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
• 一致性（Consistency）
  事务前后数据的完整性必须保持一致。
• 隔离性（Isolation）
  多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行
• 持久性（Durability）
  持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

Redis的事务总是具有ACID中的一致性和隔离性，其他特性是不支持的。当服务器运行在AOF持久化模式下，并且appendfsync选项的值为always时，事务也具有耐久性。

Redis事务支持隔离性吗

Redis 是单进程程序，并且它保证在执行事务时，不会对事务进行中断，事务可以运行直到执行完所有事务队列中的命令为止。因此，Redis 的事务是总是带有隔离性的。

Redis事务保证原子性吗，支持回滚吗

Redis中，单条命令是原子性执行的，但事务不保证原子性，且没有回滚。事务中任意命令执行失败，其余的命令仍会被执行。

Redis事务其他实现

• 基于Lua脚本，Redis可以保证脚本内的命令一次性、按顺序地执行，
  其同时也不提供事务运行错误的回滚，执行过程中如果部分命令运行错误，剩下的命令还是会继续运行完
• 基于中间标记变量，通过另外的标记变量来标识事务是否执行完成，读取数据时先读取该标记变量判断是否事务执行完成。但这样会需要额外写代码实现，比较繁琐

集群方案

哨兵模式

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哨兵的介绍

sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：

• 集群监控：负责监控 redis master 和 slave 进程是否正常工作。
• 消息通知：如果某个 redis 实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
• 故障转移：如果 master node 挂掉了，会自动转移到 slave node 上。
• 配置中心：如果故障转移发生了，通知 client 客户端新的 master 地址。

哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。

• 故障转移时，判断一个 master node 是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题。
• 即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了。

哨兵的核心知识

• 哨兵至少需要 3 个实例，来保证自己的健壮性。
• 哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。
• 对于哨兵 + redis 主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练。

官方Redis Cluster 方案(服务端路由查询)

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redis 集群模式的工作原理能说一下么？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？

简介

Redis Cluster是一种服务端Sharding技术，3.0版本开始正式提供。Redis Cluster并没有使用一致性hash，而是采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽。将请求发送到任意节点，接收到请求的节点会将查询请求发送到正确的节点上执行

方案说明

通过哈希的方式，将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽(哈希值)区间的数据，默认分配了16384 个槽位
每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上
数据写入先写主节点，再同步到从节点(支持配置为阻塞同步)
同一分片多个节点间的数据不保持一致性
读取数据时，当客户端操作的key没有分配在该节点上时，redis会返回转向指令，指向正确的节点
扩容时时需要需要把旧节点的数据迁移一部分到新节点
在 redis cluster 架构下，每个 redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加1w 的端口号，比如 16379。

16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议，gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。

节点间的内部通信机制

基本通信原理

集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信。

分布式寻址算法

• hash 算法（大量缓存重建）
• 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
• redis cluster 的 hash slot 算法

优点

• 无中心架构，支持动态扩容，对业务透明
• 具备Sentinel的监控和自动Failover(故障转移)能力
• 客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可
• 高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗

缺点

• 运维也很复杂，数据迁移需要人工干预
• 只能使用0号数据库
• 不支持批量操作(pipeline管道操作)
• 分布式逻辑和存储模块耦合等

基于客户端分配

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简介

Redis Sharding是Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。Java redis客户端驱动jedis，支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool

优点

优势在于非常简单，服务端的Redis实例彼此独立，相互无关联，每个Redis实例像单服务器一样运行，非常容易线性扩展，系统的灵活性很强

缺点

由于sharding处理放到客户端，规模进一步扩大时给运维带来挑战。
客户端sharding不支持动态增删节点。服务端Redis实例群拓扑结构有变化时，每个客户端都需要更新调整。连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化

基于代理服务器分片

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简介

客户端发送请求到一个代理组件，代理解析客户端的数据，并将请求转发至正确的节点，最后将结果回复给客户端

特征

• 透明接入，业务程序不用关心后端Redis实例，切换成本低
• Proxy 的逻辑和存储的逻辑是隔离的
• 代理层多了一次转发，性能有所损耗

业界开源方案

• Twtter开源的Twemproxy
• 豌豆荚开源的Codis

Redis 主从架构

单机的 redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。

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redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发

redis replication 的核心机制

• redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点，不过 redis2.8 开始，slave node 会周期性地确认自己每次复制的数据量；
• 一个 master node 是可以配置多个 slave node 的；
• slave node 也可以连接其他的 slave node；
• slave node 做复制的时候，不会 block master node 的正常工作；
• slave node 在做复制的时候，也不会 block 对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务；但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了；
• slave node 主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。

注意，如果采用了主从架构，那么建议必须开启 master node 的持久化，不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备，因为那样的话，如果你关掉 master 的持久化，可能在 master 宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制， slave node 的数据也丢了。

另外，master 的各种备份方案，也需要做。万一本地的所有文件丢失了，从备份中挑选一份 rdb 去恢复 master，这样才能确保启动的时候，是有数据的，即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node 可以自动接管 master node，但也可能 sentinel 还没检测到 master failure，master node 就自动重启了，还是可能导致上面所有的 slave node 数据被清空。

redis 主从复制的核心原理

当启动一个 slave node 的时候，它会发送一个 PSYNC 命令给 master node。

如果这是 slave node 初次连接到 master node，那么会触发一次 full resynchronization 全量复制。此时 master 会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件，

同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。RDB 文件生成完毕后， master 会将这个 RDB 发送给 slave，slave 会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中，

接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave，slave 也会同步这些数据。

slave node 如果跟 master node 有网络故障，断开了连接，会自动重连，连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。

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过程原理

1. 当从库和主库建立MS关系后，会向主数据库发送SYNC命令
2. 主库接收到SYNC命令后会开始在后台保存快照(RDB持久化过程)，并将期间接收到的写命令缓存起来
3. 当快照完成后，主Redis会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从Redis
4. 从Redis接收到后，会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令
5. 之后，主Redis每当接收到写命令时就会将命令发送从Redis，从而保证数据的一致

缺点

所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理，会照成master节点压力太大，使用主从从结构来解决

Redis集群的主从复制模型是怎样的？

为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型，每个节点都会有N-1个复制品

生产环境中的 redis 是怎么部署的？

redis cluster，10 台机器，5 台机器部署了 redis 主实例，另外 5 台机器部署了 redis 的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5 个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒 5 万，5 台机器最多是 25 万读写请求/s。

机器是什么配置？32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘，但是分配给 redis 进程的是10g内存，一般线上生产环境，redis 的内存尽量不要超过 10g，超过 10g 可能会有问题。

5 台机器对外提供读写，一共有 50g 内存。

因为每个主实例都挂了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，redis 从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。

你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少？商品数据，每条数据是 10kb。100 条数据是 1mb，10 万条数据是 1g。常驻内存的是 200 万条商品数据，占用内存是 20g，仅仅不到总内存的 50%。目前高峰期每秒就是 3500 左右的请求量。

其实大型的公司，会有基础架构的 team 负责缓存集群的运维。

说说Redis哈希槽的概念？

Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？

Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

Redis集群之间是如何复制的？

异步复制

Redis集群最大节点个数是多少？

16384个

Redis集群如何选择数据库？

Redis集群目前无法做数据库选择，默认在0数据库。

分区

Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？

可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。

为什么要做Redis分区？

分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升，Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

你知道有哪些Redis分区实现方案？

• 客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。
• 代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy
• 查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

Redis分区有什么缺点？

• 涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。
• 同时操作多个key,则不能使用Redis事务.
• 分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集（The partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）
• 当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。
• 分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点，能做到最大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

分布式问题

Redis实现分布式锁

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。

当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。

返回值：设置成功，返回 1 。设置失败，返回 0 。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1gZba6CZ-1597749630749)(C:\Users\Administrator\Desktop\面试题\picture\RedisSetNX.png)]

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下：

使用SETNX命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功

为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用SETNX命令总是返回0而进入死锁状态，需要为该key设置一个“合理”的过期时间

释放锁，使用DEL命令将锁数据删除

如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）

基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

参考：https://www.jianshu.com/p/8bddd381de06

分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？

既然Redis是如此的轻量（单实例只使用1M内存），为防止以后的扩容，最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让Redis以分布式的方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。

一开始就多设置几个Redis实例，例如32或者64个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。一旦你添加了另一台服务器，你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。

什么是 RedLock

Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：

安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁
避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务

缓存异常

缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
一般并发量不是特别多的时候，使用最多的解决方案是加锁排队。
给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。
缓存穿透
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
3. 采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力

附加

对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。
Bitmap： 典型的就是哈希表
缺点是，Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息，如果还想完成额外的功能，恐怕只能靠牺牲更多的空间、时间来完成了。

布隆过滤器（推荐）

就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。
它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。
Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。
Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。

缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案

设置热点数据永远不过期。
加互斥锁，互斥锁

缓存预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

解决方案

直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；

数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；

定时刷新缓存；

缓存降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；

警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；

错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；

严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

热点数据和冷数据

热点数据，缓存才有价值

对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存

对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。

数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。

那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。

缓存热点key

缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案

对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询

常用工具

Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

Redis和Redisson有什么关系？

Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。

Jedis与Redisson对比有什么优缺点？

Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构，和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。

其他问题

Redis与Memcached的区别

两者都是非关系型内存键值数据库，现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！Redis 与 Memcached 主要有以下不同：

对比参数	Redis	Memcached
类型	1. 支持内存 2. 非关系型数据库	1. 支持内存 2. 键值对形式 3. 缓存形式
数据存储类型	1. String 2. List 3. Set 4. Hash 5. Sort Set 【俗称ZSet】	1. 文本型 2. 二进制类型
查询【操作】类型	1. 批量操作 2. 事务支持 3. 每个类型不同的CRUD	1.常用的CRUD 2. 少量的其他命令
附加功能	1. 发布/订阅模式 2. 主从分区 3. 序列化支持 4. 脚本支持【Lua脚本】	1. 多线程服务支持
网络IO模型	1. 单线程的多路 IO 复用模型	1. 多线程，非阻塞IO模式
事件库	自封转简易事件库AeEvent	贵族血统的LibEvent事件库
持久化支持	1. RDB 2. AOF	不支持
集群模式	原生支持 cluster 模式，可以实现主从复制，读写分离	没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据
内存管理机制	在 Redis 中，并不是所有数据都一直存储在内存中，可以将一些很久没用的 value 交换到磁盘	Memcached 的数据则会一直在内存中，Memcached 将内存分割成特定长度的块来存储数据，以完全解决内存碎片的问题。但是这种方式会使得内存的利用率不高，例如块的大小为 128 bytes，只存储 100 bytes 的数据，那么剩下的 28 bytes 就浪费掉了。
适用场景	复杂数据结构，有持久化，高可用需求，value存储内容较大	纯key-value，数据量非常大，并发量非常大的业务

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？

一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况

串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库，然后再删除缓存。

问题场景	描述	解决
先写缓存，再写数据库，缓存写成功，数据库写失败	缓存写成功，但写数据库失败或者响应延迟，则下次读取（并发读）缓存时，就出现脏读	这个写缓存的方式，本身就是错误的，需要改为先写数据库，把旧缓存置为失效；读取数据的时候，如果缓存不存在，则读取数据库再写缓存
先写数据库，再写缓存，数据库写成功，缓存写失败	写数据库成功，但写缓存失败，则下次读取（并发读）缓存时，则读不到数据	缓存使用时，假如读缓存失败，先读数据库，再回写缓存的方式实现
需要缓存异步刷新	指数据库操作和写缓存不在一个操作步骤中，比如在分布式场景下，无法做到同时写缓存或需要异步刷新（补救措施）时候	确定哪些数据适合此类场景，根据经验值确定合理的数据不一致时间，用户数据刷新的时间间隔

Redis常见性能问题和解决方案？

1. Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化。
2. 如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
3. 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。
4. 尽量避免在压力较大的主库上增加从库
5. Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
6. 为了Master的稳定性，主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更稳定，即主从关系为：Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…，这样的结构也方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换，也即，如果Master挂了，可以立马启用Slave1做Master，其他不变。

Redis官方为什么不提供Windows版本？

因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题。

一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？

512M

Redis如何做大量数据插入？

Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。

假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。
对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？
这个时候你要回答redis关键的一个特性：redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

使用Redis做过异步队列吗，是如何实现的

使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。

Redis如何实现延时队列

使用sortedset，使用时间戳做score, 消息内容作为key,调用zadd来生产消息，消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。

Redis回收进程如何工作的？

1. 一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
2. Redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制， 则根据设定好的策略进行回收。
3. 一个新的命令被执行，等等。
4. 所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

Redis回收使用的是什么算法？

LRU算法

MongoDB

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