不懂开发的程序猿

Java面试总结笔记

Java
- ★ 常见知识
- ★ 重点知识
- 集合常见面试题
- - Collection
  - Map
  - 扩容
- 并发
数据库
Redis
Maven
Spring/SpringBoot
MyBatis
系统设计
分布式
高性能
高可用
JVM

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本博客绝大部分内容整理自https://javaguide.cn/，少部分是自己的平时的笔记，仅用于面试学习分享，不构成任何商业用途，侵删

Java

★ 常见知识

1、Java 语言特点？

面向对象（封装，继承，多态）
平台无关性（ Java 虚拟机实现平台无关性）
编译与解释并存

2、如何解释Java语言是编译与解释并存？

JVM 类加载器首先加载字节码文件，然后通过解释器逐行解释执行，这种方式的执行速度会相对比较慢

JIT 属于运行时编译器，通过引进 JIT（just-in-time compilation）编译器，当 JIT 编译器完成第一次编译后，会将字节码对应的机器码保存下来，下次可以直接使用。

3、Java 和 C++ 的区别?

Java 中没有指针函数，程序员不能通过指针函数直接操作内存
Java 的类是单继承的，C++ 支持多重继承；虽然 Java 的类不可以多继承，但是接口可以多继承。
Java 有自动内存管理垃圾回收机制(GC)，不需要程序员手动释放无用内存。
C ++同时支持方法重载和操作符重载，但是 Java 只支持方法重载

4、成员变量与局部变量的区别？

语法上

成员变量是属于类的，成员变量可以被 public,private,static 等修饰符所修饰
局部变量是在代码块或方法中定义的变量或是方法的参数
相同点：成员变量和局部变量都能被 final 所修饰。

存储方式上

从变量在内存中的存储方式来看,如果成员变量是使用 static 修饰的，那么这个成员变量是属于类的，如果没有使用 static 修饰，这个成员变量是属于实例的。局部变量则存在于栈内存。

生存时间

成员变量是对象的一部分，它随着对象的创建而存在
局部变量随着方法的调用而自动生成，随着方法的调用结束而消亡。

5、包装类型的缓存机制？

Java 基本数据类型的包装类型的大部分都用到了缓存机制来提升性能。Byte,Short,Integer,Long 这 4 种包装类默认创建了数值 [-128，127] 的相应类型的缓存数据，Character 创建了数值在 [0,127] 范围的缓存数据，Boolean 直接返回 True or False 两种浮点数类型的包装类 Float,Double 并没有实现缓存机制。

Integer i1 = 40;
Integer i2 = new Integer(40);
System.out.println(i1==i2);

Integer i1=40 这一行代码会发生装箱，也就是说这行代码等价于 Integer i1=Integer.valueOf(40) 。因此，i1 直接使用的是缓存中的对象。而Integer i2 = new Integer(40) 会直接创建新的对象。

6、深拷贝、浅拷贝、引用拷贝的区别？

浅拷贝： 浅拷贝会在堆上创建一个新的对象（区别于引用拷贝的一点），不过，如果原对象内部的属性是引用类型的话，浅拷贝会直接复制内部对象的引用地址，也就是说拷贝对象和原对象共用同一个内部对象。
深拷贝： 深拷贝会完全复制整个对象，包括这个对象所包含的内部对象
引用拷贝： 引用拷贝就是两个不同的引用指向同一个对象。

7、== 和 equals() 的区别？

== 对于基本类型和引用类型的作用效果是不同的：

对于基本数据类型来说，== 比较的是值。
对于引用数据类型来说，== 比较的是对象的内存地址
类没有重写 equals()方法 ：通过equals()比较该类的两个对象时，等价于通过“==”比较这两个对象
类重写了 equals()方法 ：一般我们都重写 equals()方法来比较两个对象中的属性是否相等；若它们的属性相等，则返回 true(即，认为这两个对象相等)

8、为什么重写 equals() 时必须重写 hashCode() 方法？

因为两个相等的对象的 hashCode 值必须是相等。也就是说如果 equals 方法判断两个对象是相等的，那这两个对象的 hashCode 值也要相等。

如果重写 equals() 时没有重写 hashCode() 方法的话就可能会导致 equals 方法判断是相等的两个对象，hashCode 值却不相等

9、Java 9 为何要将 String 的底层实现由 char[] 改成了 byte[] ?

新版的 String 其实支持两个编码方案： Latin-1 和 UTF-16。如果字符串中包含的汉字没有超过 Latin-1 可表示范围内的字符，那就会使用 Latin-1 作为编码方案。Latin-1 编码方案下，byte 占一个字节(8 位)，char 占用 2 个字节（16），byte 相较 char 节省一半的内存空间。

10、关于字符串拼接用“+”还是 StringBuilder.append() ？

字符串对象通过“+”的字符串拼接方式，实际上是通过 StringBuilder 调用 append() 方法实现的，拼接完成之后调用 toString() 得到一个 String 对象。

11、字符串常量池的作用了解吗？

JVM 为了提升性能和减少内存消耗针对字符串（String 类）专门开辟的一块区域，主要目的是为了避免字符串的重复创建

12、String s1 = new String(“abc”);这句话创建了几个字符串对象？

会创建 1 或 2 个字符串对象。

如果字符串常量池中不存在字符串对象“abc”的引用，那么会在堆中创建 2 个字符串对象“abc”。
如果字符串常量池中已存在字符串对象“abc”的引用，则只会在堆中创建 1 个字符串对象“abc”。

13、Object.equals() 和 String.equals()

Object 的 equals 方法是比较的对象的内存地址，而 String 的 equals 方法比较的是字符串的值是否相等。如果你使用 == 比较两个字符串是否相等的话，IDEA 还是提示你使用 equals() 方法替换

14、Exception 和 Error 有什么区别？

相同点：都是java.lang.Throwable包下的
Exception :程序本身可以处理的异常，可以通过 catch 来进行捕获。
- 常见的受检查异常(Checked Exception)有： IO 相关的异常、ClassNotFoundException 、SQLException…。
- RuntimeException 及其子类都统称为非受检查异常(Unchecked Exception)，常见的有：
- NullPointerException(空指针错误)
  
  IllegalArgumentException(参数错误比如方法入参类型错误)
  
  NumberFormatException（字符串转换为数字格式错误，IllegalArgumentException的子类）
  
  ArrayIndexOutOfBoundsException（数组越界错误）
  
  ClassCastException（类型转换错误）
  
  ArithmeticException（算术错误）
  
  SecurityException （安全错误比如权限不够）
  
  UnsupportedOperationException(不支持的操作错误比如重复创建同一用户)
Error ：Error 属于程序无法处理的错误。例如 Java 虚拟机运行错误（Virtual MachineError）、虚拟机内存不够错误(OutOfMemoryError)、类定义错误（NoClassDefFoundError）等

15、Throwable 类常用方法有哪些？

String getMessage(): 返回异常发生时的简要描述
String toString(): 返回异常发生时的详细信息
String getLocalizedMessage(): 返回异常对象的本地化信息。使用 Throwable 的子类覆盖这个方法，可以生成本地化信息。如果子类没有覆盖该方法，则该方法返回的信息与 getMessage()返回的结果相同
void printStackTrace(): 在控制台上打印 Throwable 对象封装的异常信息

16、finally 中的代码一定会执行吗？

不一定的！在某些情况下，finally 中的代码不会被执行。

就比如说 finally 之前虚拟机被终止运行的话，finally 中的代码就不会被执行。
程序所在的线程死亡。
关闭 CPU。

17、项目中哪里用到了泛型？

自定义接口通用返回结果
构建集合工具类

18、Java中的序列化机制和反序列化机制？

如果我们需要持久化 Java 对象比如将 Java 对象保存在文件中，或者在网络传输 Java 对象，这些场景都需要用到序列化。

序列化的主要目的是通过网络传输对象或者说是将对象存储到文件系统、数据库、内存中

序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程
反序列化：将在序列化过程中所生成的二进制字节流转换成数据结构或者对象的过程

19、序列化和反序列化常见应用场景？

对象在进行网络传输（比如远程方法调用 RPC 的时候）之前需要先被序列化，接收到序列化的对象之后需要再进行反序列化；
将对象存储到文件之前需要进行序列化，将对象从文件中读取出来需要进行反序列化；
将对象存储到数据库（如 Redis）之前需要用到序列化，将对象从缓存数据库中读取出来需要反序列化；
将对象存储到内存之前需要进行序列化，从内存中读取出来之后需要进行反序列化。

20、序列化协议对应于 TCP/IP 4 层模型的哪一层？– 应用层

序列化协议对应于 OSI 7 层模型的哪一层？– 表示层

TCP/IP 4 层模型：

应用层：应用层、表示层、会话层
传输层：传输层
网络层：网络层
接口层：数据链路层、物理层

OSI 7 层模型：

应用层：为计算机用户提供服务
表示层：数据的编码节码
会话层：建立应用程序之间的会话
传输层：TCP，UDP传输网络报文，协议+端口套接字
网络层：IP协议，路由寻址
数据链路层：编码，校验，分组转发，
物理层：定义物理接口，透明传输比特流

21、如果有些字段不想进行序列化怎么办？

对于不想进行序列化的变量，使用 transient 关键字修饰。

transient 关键字的作用是：阻止实例中那些用此关键字修饰的的变量序列化；当对象被反序列化时，被 transient 修饰的变量值不会被持久化和恢复。

22、常见序列化协议有哪些？

比较常用的序列化协议有 Hessian、Kryo、Protobuf、ProtoStuff，这些都是基于二进制的序列化协议

23、serialVersionUID 有什么作用？

序列化号 serialVersionUID 属于版本控制的作用。反序列化时，会检查 serialVersionUID 是否和当前类的 serialVersionUID 一致。如果 serialVersionUID 不一致则会抛出 InvalidClassException 异常。强烈推荐每个序列化类都手动指定其 serialVersionUID，如果不手动指定，那么编译器会动态生成默认的 serialVersionUID。

24、为什么不推荐使用 JDK 自带的序列化？

JDK 自带的序列化，只需实现 java.io.Serializable接口即可。

不支持跨语言调用
性能差
存在安全问题

25、I/O流分哪几种？

按操作数据单位不同分为：字节流(8 bit)（InputStream，OutputStream），字符流(16 bit) （Reader，Writer）
按数据流的流向不同分为：输入流，输出流
按流的角色的不同分为：节点流，处理流

抽象基类         节点流（或文件流）                               缓冲流（处理流的一种）
InputStream     FileInputStream   (read(byte[] buffer))        BufferedInputStream (read(byte[] buffer))
OutputStream    FileOutputStream  (write(byte[] buffer,0,len)  BufferedOutputStream (write(byte[] buffer,0,len) / flush()
Reader          FileReader (read(char[] cbuf))                 BufferedReader (read(char[] cbuf) / readLine())
Writer          FileWriter (write(char[] cbuf,0,len)           BufferedWriter (write(char[] cbuf,0,len) / flush()

26、信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？

字符流是由JVM将字节转换得到的，所以这个过程还是非常耗时的，I/O流就干净利索的提供了一个直接操作字符的接口，方便我们平时对字符进行流操作。

当然图片和音频这些文件我们还是用字节流比较好。

涉及到字符的我们就使用字符流比较好

27、Java 中有哪些常见的语法糖？

Java 中最常用的语法糖主要有泛型、自动拆装箱、变长参数、枚举、内部类、增强 for 循环、try-with-resources 语法、lambda 表达式等。

★ 重点知识

1、Java 中实参传递给方法（或函数）的方式是值传递？还是引用传递？

只有值传递！！！Java摒弃了C、C++ 的引用传递

如果参数是基本类型的话，传递的就是基本类型的字面量值的拷贝，会创建副本。
如果参数是引用类型，传递的就是实参所引用的对象在堆中地址值的拷贝，同样也会创建副本。

2、Java中的反射机制

什么是反射？
- 可以获取任意一个类的所有属性和方法，还可以调用这些方法和属性
反射的应用场景？
- Spring/Spring Boot、MyBatis 等等框架中都大量使用了反射机制。这些框架中也大量使用了动态代理，而动态代理的实现也依赖反射。
- 像 Java 中的一大利器注解的实现也用到了反射。

获取 Class 对象的四种方式？

    //获取Class的实例的方式（前三种方式需要掌握）
    @Test
    public void test3() throws ClassNotFoundException {
        //方式一：调用运行时类的属性：.class
        Class<Person> clazz1 = Person.class;
        System.out.println(clazz1);//class com.jerry.java.Person

        //方式二：通过运行时类的对象,调用getClass()
        Person person = new Person();
        Class clazz2 = person.getClass();
        System.out.println(clazz2);//Person()   class com.jerry.java.Person

        //方式三：调用Class的静态方法：forName(String classPath)
        Class<?> clazz3 = Class.forName("com.jerry.java.Person");
        System.out.println(clazz3);//class com.jerry.java.Person

        System.out.println(clazz1 == clazz2);//true
        System.out.println(clazz1 == clazz3);//true

        //方式四：使用类的加载器：ClassLoader  (了解)
        ClassLoader classLoader = ReflectionTest.class.getClassLoader();
        Class<?> clazz4 = classLoader.loadClass("com.jerry.java.Person");
        System.out.println(clazz4);//class com.jerry.java.Person

        System.out.println(clazz1 == clazz4);//true
    }

语法糖（Syntactic Sugar） 让程序更加简洁，有更高的可读性。

Java 虚拟机并不支持这些语法糖。这些语法糖在编译阶段就会被还原成简单的基础语法结构，这个过程就是解语法糖。

Java 中有哪些常见的语法糖？

switch 支持 String 与枚举（Java 7 中switch开始支持String，字符串的 switch 是通过equals()和hashCode()方法来实现的）
泛型（虚拟机中没有泛型，只有普通类和普通方法，所有泛型类的类型参数在编译时都会被擦除，泛型类并没有自己独有的Class类对象。比如并不存在List.class或是List.class，而只有List.class。
自动装箱与拆箱（装箱过程是通过调用包装器的 valueOf 方法实现的，而拆箱过程是通过调用包装器的 xxxValue 方法实现的。）
可变长参数（在 Java 1.5 中引入的一个特性，它允许一个方法把任意数量的值作为参数）
枚举（当我们使用enum来定义一个枚举类型的时候，编译器会自动帮我们创建一个final类型的类继承Enum类，所以枚举类型不能被继承。）
内部类（内部类之所以也是语法糖，是因为它仅仅是一个编译时的概念，outer.java里面定义了一个内部类inner，一旦编译成功，就会生成两个完全不同的.class文件了，分别是outer.class和outer$inner.class。所以内部类的名字完全可以和它的外部类名字相同。）
数值字面量（在 java 7 中，数值字面量，不管是整数还是浮点数，都允许在数字之间插入任意多个下划线。这些下划线不会对字面量的数值产生影响，目的就是方便阅读。）
增强 for 循环（for-each）for-each 的实现原理其实就是使用了普通的 for 循环和迭代器
Lambda 表达式（lambda 表达式的实现其实是依赖了一些底层的 api，在编译阶段，编译器会把 lambda 表达式进行解糖，转换成调用内部 api 的方式。）

集合常见面试题

Java 集合，也叫作容器，主要是由两大接口派生而来：一个是 Collection接口，主要用于存放单一元素；另一个是 Map 接口，主要用于存放键值对。

Collection

List：元素有序、可重复的集合
- ArrayList： Object[] ”变长”数组
  - ArrayList的JDK1.8之前与之后的实现区别？
    - JDK1.7：ArrayList像饿汉式，直接创建一个初始容量为10的数组
    - JDK1.8：ArrayList像懒汉式，一开始创建一个长度为0的数组，当添加第一个元素时再创建一个始容量为10的数组
- Vector：Object[] 数组，Vector是线程安全的。
- LinkedList：双向链表(JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环)，内部没有声明数组，而是定义了Node类型的first和last，用于记录首末元素。同时，定义内部类Node，作为LinkedList中保存数据的基本结构。Node除了保存数据，还定义了两个变量：
  
  prev变量记录前一个元素的位置
  
  next变量记录下一个元素的位置
Set：元素无序、不可重复的集合
- HashSet(无序，唯一): 基于 HashMap 实现的，底层采用 HashMap 来保存元素
  - HashSet 集合判断两个元素相等的标准：两个对象通过 hashCode() 方法比较相等，并且两个对象的 equals() 方法返回值也相等。
- LinkedHashSet: LinkedHashSet 是 HashSet 的子类，并且其内部是通过 LinkedHashMap 来实现的。有点类似于我们之前说的 LinkedHashMap 其内部是基于 HashMap 实现一样，不过还是有一点点区别的。LinkedHashSet 根据元素的 hashCode 值来决定元素的存储位置，但它同时使用双向链表维护元素的次序，这使得元素看起来是以插入顺序保存的。
- TreeSet(有序，唯一): 红黑树(自平衡的排序二叉树)
  - TreeSet 两种排序方法：自然排序和定制排序。默认情况下，TreeSet 采用自然排序。
    
    自然排序：TreeSet 会调用集合元素的 compareTo(Object obj) 方法来比较元素之间的大小关系，然后将集合元素按升序(默认情况)排列
    
    如果试图把一个对象添加到 TreeSet 时，则该对象的类必须实现 Comparable 接口。
    - 实现 Comparable 的类必须实现 compareTo(Object obj) 方法，两个对象即通过 compareTo(Object obj) 方法的返回值来比较大小。
Queue
- PriorityQueue: Object[] 数组来实现二叉堆
- ArrayQueue: Object[] 数组 + 双指针

Map

HashMap： JDK1.8 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）。JDK1.8 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）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间
LinkedHashMap： 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
Hashtable：数组+链表组成的，数组是 Hashtable 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的
TreeMap：红黑树（自平衡的排序二叉树）

说说 List, Set, Queue, Map 四者的区别？

List(对付顺序的好帮手): 存储的元素是有序的、可重复的。
Set(注重独一无二的性质): 存储的元素是无序的、不可重复的。
Queue(实现排队功能的叫号机): 按特定的排队规则来确定先后顺序，存储的元素是有序的、可重复的。
Map(用 key 来搜索的专家): 使用键值对（key-value）存储，key 是无序的、不可重复的，value 是无序的、可重复的，每个键最多映射到一个值

如何选用集合?

主要根据集合的特点来选用，比如我们需要根据键值获取到元素值时就选用 Map 接口下的集合，需要排序时选择 TreeMap,不需要排序时就选择 HashMap,需要保证线程安全就选用 ConcurrentHashMap。

当我们只需要存放元素值时，就选择实现Collection 接口的集合，需要保证元素唯一时选择实现 Set 接口的集合比如 TreeSet 或 HashSet，不需要保证元素唯一时就选择实现 List 接口的比如 ArrayList 或 LinkedList，然后再根据实现这些接口的集合的特点来选用。

为什么要使用集合？–> 数据的类型多样

ArrayList 和 Vector 的区别？

都是 List 的实现类，底层都是使用 Object[]存储，
ArrayList线程不安全，Vector线程安全

ArrayList 与 LinkedList 区别?

是否保证线程安全： ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保证线程安全；

底层数据结构： ArrayList 底层使用的是 Object 数组；LinkedList 底层使用的是 双向链表 数据结构（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环）

插入和删除是否受元素位置的影响：

ArrayList 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。比如：执行add(E e)方法的时候， ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。
LinkedList 采用链表存储，所以，如果是在头尾插入或者删除元素不受元素位置的影响（add(E e)、addFirst(E e)、addLast(E e)、removeFirst() 、 removeLast()），时间复杂度为 O(1)，如果是要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)，remove(Object o)），时间复杂度为 O(n) ，因为需要先移动到指定位置再插入。

是否支持快速随机访问： LinkedList 不支持高效的随机元素访问，而 ArrayList（实现了RandomAccess接口）支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于get(int index)方法)。

内存空间占用： ArrayList 的空间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间（因为要存放直接后继和直接前驱以及数据）。

Comparable 和 Comparator 的区别

Comparable 接口实际上是出自java.lang包它有一个 compareTo(Object obj)方法用来自然排序

    @Override
    public int compareTo(Object o) {
        if (o instanceof Goods) {
            Goods goods = (Goods) o;
//            if (this.price > goods.price) {
//                return 1;
//            } else if (this.price < goods.getPrice()) {
//                return -1;
//            }else {
//                return 0;
//            }
            //方式二：
           return Double.compare(this.price,goods.price);
        }
        throw new RuntimeException("传入的数据类型不一致！");
    }

1、comparator接口实际上是出自 java.util 包它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来定制排序，当元素的类型没有实现java.lang.Comparable接口而又不方便修改代码，或者实现了java.lang.Comparable接口的排序规则不适合当前的操作，那么可以考虑使用 Comparator 的对象来排序，强行对多个对象进行整体排序的比较。2、可以将 Comparator 传递给 sort 方法（如 Collections.sort 或 Arrays.sort），从而允许在排序顺序上实现精确控制。3、还可以使用 Comparator 来控制某些数据结构（如有序 set或有序映射）的顺序，或者为那些没有自然顺序的对象 collection 提供排序。

        Arrays.sort(all,new Comparator(){

            @Override
            public int compare(Object o1, Object o2) {
                Goods goods1 = (Goods) o1;
                Goods goods2 = (Goods) o2;
                return goods1.getName().compareTo(goods2.getName());
            }
        });

比较 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 三者的异同

HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Set 接口的实现类，都能保证元素唯一，并且都不是线程安全的。
HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 的主要区别在于底层数据结构不同。HashSet 的底层数据结构是哈希表（基于 HashMap 实现）。LinkedHashSet 的底层数据结构是链表和哈希表，元素的插入和取出顺序满足 FIFO。TreeSet 底层数据结构是红黑树，元素是有序的，排序的方式有自然排序和定制排序。
底层数据结构不同又导致这三者的应用场景不同。HashSet 用于不需要保证元素插入和取出顺序的场景，LinkedHashSet 用于保证元素的插入和取出顺序满足 FIFO 的场景，TreeSet 用于支持对元素自定义排序规则的场景。

Collection 子接口之 Queue (LeetCode上经常用，手撕算法题！！！)

Queue 与 Deque 的区别

Queue 是单端队列，只能从一端插入元素，另一端删除元素，实现上一般遵循 先进先出（FIFO） 规则。

Queue 扩展了 Collection 的接口，根据 因为容量问题而导致操作失败后处理方式的不同 可以分为两类方法: 一种在操作失败后会抛出异常，另一种则会返回特殊值

`Queue` 接口	抛出异常	返回特殊值
插入队尾	add(E e)	offer(E e)
删除队首	remove()	poll()
查询队首元素	element()	peek()

Deque 是双端队列，在队列的两端均可以插入或删除元素。

Deque 扩展了 Queue 的接口, 增加了在队首和队尾进行插入和删除的方法，同样根据失败后处理方式的不同分为两类：

`Deque` 接口	抛出异常	返回特殊值
插入队首	addFirst(E e)	offerFirst(E e)
插入队尾	addLast(E e)	offerLast(E e)
删除队首	removeFirst()	pollFirst()
删除队尾	removeLast()	pollLast()
查询队首元素	getFirst()	peekFirst()
查询队尾元素	getLast()	peekLast()

事实上，Deque 还提供有 push() 和 pop() 等其他方法，可用于模拟栈。

说一说 PriorityQueue

PriorityQueue 是在 JDK1.5 中被引入的, 其与 Queue 的区别在于元素出队顺序是与优先级相关的，即总是优先级最高的元素先出队。

这里列举其相关的一些要点：

PriorityQueue 利用了二叉堆的数据结构来实现的，底层使用可变长的数组来存储数据
PriorityQueue 通过堆元素的上浮和下沉，实现了在 O(logn) 的时间复杂度内插入元素和删除堆顶元素。
PriorityQueue 是非线程安全的，且不支持存储 NULL 和 non-comparable 的对象。
PriorityQueue 默认是小顶堆，但可以接收一个 Comparator 作为构造参数，从而来自定义元素优先级的先后。

HashMap 和 Hashtable 的区别

线程是否安全： HashMap 是非线程安全的，Hashtable 是线程安全的,因为 Hashtable 内部的方法基本都经过synchronized 修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧！）；
效率： 因为线程安全的问题，HashMap 要比 Hashtable 效率高一点。另外，Hashtable 基本被淘汰，不要在代码中使用它；
对 Null key 和 Null value 的支持： HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个；Hashtable 不允许有 null 键和 null 值，否则会抛出 NullPointerException。
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同： ① 创建时如果不指定容量初始值，Hashtable 默认的初始大小为 11，之后每次扩充，容量变为原来的 2n+1。HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。② 创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而 HashMap 会将其扩充为 2 的幂次方大小（HashMap 中的tableSizeFor()方法保证，下面给出了源代码）。也就是说 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是 2 的幂次方。
底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 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（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树），以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。

HashMap 和 HashSet 区别

HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的

`HashMap`	`HashSet`
实现了 `Map` 接口	实现 `Set` 接口
存储键值对	仅存储对象
调用 `put()`向 map 中添加元素	调用 `add()`方法向 `Set` 中添加元素
`HashMap` 使用键（Key）计算 `hashcode`	`HashSet` 使用成员对象来计算 `hashcode` 值，对于两个对象来说 `hashcode` 可能相同，所以`equals()`方法用来判断对象的相等性

HashMap 和 TreeMap 区别

相比于HashMap来说 TreeMap 主要多了对集合中的元素根据键排序的能力以及对集合内元素的搜索的能力

HashSet 如何检查重复?

当你把对象加入HashSet时，HashSet 会先计算对象的hashcode值来判断对象加入的位置，同时也会与其他加入的对象的 hashcode 值作比较，如果没有相符的 hashcode，HashSet 会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同 hashcode 值的对象，这时会调用equals()方法来检查 hashcode 相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet 就不会让加入操作成功。

在 JDK1.8 中，HashSet的add()方法只是简单的调用了HashMap的put()方法，并且判断了一下返回值以确保是否有重复元素

HashMap 有哪几种常见的遍历方式?

1、使用迭代器（Iterator）EntrySet 的方式进行遍历；

Iterator<Map.Entry<Integer, String>> iterator = map.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Integer, String> entry = iterator.next();
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        }

2、使用迭代器（Iterator）KeySet 的方式进行遍历；

        Iterator<Integer> iterator = map.keySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Integer key = iterator.next();
            System.out.println(key);
            System.out.println(map.get(key));
        }

3、使用 For Each EntrySet 的方式进行遍历；

        for (Map.Entry<Integer, String> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        }

4、使用 For Each KeySet 的方式进行遍历；

        for (Integer key : map.keySet()) {
            System.out.println(key);
            System.out.println(map.get(key));
        }

5、使用 Lambda 表达式的方式进行遍历；

        map.forEach((key, value) -> {
            System.out.println(key);
            System.out.println(value);
        });

6、使用 Streams API 单线程的方式进行遍历；

        map.entrySet().stream().forEach((entry) -> {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        });

7、使用 Streams API 多线程的方式进行遍历。

        map.entrySet().parallelStream().forEach((entry) -> {
            System.out.println(entry.getKey());
            System.out.println(entry.getValue());
        });

扩容

说一说 ArrayList 的扩容机制吧

请问ArrayList/LinkedList/Vector的异同，谈谈你的理解？ArrayList底层是什么？扩容机制？Vector和ArrayList的最大区别?
1、ArrayList和LinkedList的异同
二者都线程不安全，相对线程安全的Vector，执行效率高。
此外，ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构。对于随机访问get和set，ArrayList优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。对于新增和删除操作add(特指插入)和remove，LinkedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。
2、ArrayList和Vector的区别
Vector和ArrayList几乎是完全相同的,唯一的区别在于Vector是同步类(synchronized)，属于强同步类。因此开销就比ArrayList要大，访问要慢。正常情况下,大多数的Java程序员使用ArrayList而不是Vector,因为同步完全可以由程序员自己来控制。Vector每次扩容请求其大小的2倍空间，而ArrayList是1.5倍。Vector还有一个子类Stack。

向HashSet中添加元素的过程

当向 HashSet 集合中存入一个元素时，HashSet 会调用该对象的 hashCode() 方法来得到该对象的 hashCode 值，然后根据 hashCode 值，通过某种散列函数决定该对象在 HashSet 底层数组中的存储位置。（这个散列函数会与底层数组的长度相计算得到在数组中的下标，并且这种散列函数计算还尽可能保证能均匀存储元素，越是散列分布，该散列函数设计的越好）

如果两个元素的hashCode()值相等，会再继续调用equals方法，如果equals方法结果为true，添加失败；如果为false，那么会保存该元素，但是该数组的位置已经有元素了，那么会通过链表的方式继续链接

如果两个元素的 equals() 方法返回 true，但它们的 hashCode() 返回值不相等，hashSet 将会把它们存储在不同的位置，但依然可以添加成功。

底层也是数组，初始容量为16，当如果使用率超过0.75，（16*0.75=12）就会扩大容量为原来的2倍。（16扩容为32，依次为64,128…等）

为什么用Eclipse/IDEA复写hashCode方法，有31这个数字？

选择系数的时候要选择尽量大的系数。因为如果计算出来的hash地址越大，所谓的 “冲突”就越少，查找起来效率也会提高。（减少冲突）

并且31只占用5bits,相乘造成数据溢出的概率较小。

31可以由i*31== (i<<5)-1来表示,现在很多虚拟机里面都有做相关优化。（提高算法效率）

31是一个素数，素数作用就是如果我用一个数字来乘以这个素数，那么最终出来的结果只能被素数本身和被乘数还有1来整除！(减少冲突)

HashMap的存储结构：

JDK 7及以前版本：HashMap是数组+链表结构(即为链地址法)

JDK 8版本发布以后：HashMap是数组+链表+红黑树实现。

HashMap的存储结构：JDK 1.8之前

HashMap的内部存储结构其实是数组和链表的结合。当实例化一个HashMap时，系统会创建一个长度为Capacity的Entry数组，这个长度在哈希表中被称为容量 (Capacity)，在这个数组中可以存放元素的位置我们称之为“桶”(bucket)，每个 bucket都有自己的索引，系统可以根据索引快速的查找bucket中的元素。

每个bucket中存储一个元素，即一个Entry对象，但每一个Entry对象可以带一个引用变量，用于指向下一个元素，因此，在一个桶中，就有可能生成一个Entry链。而且新添加的元素作为链表的head。

添加元素的过程：

对于 put 方法的分析如下：

① 如果定位到的数组位置没有元素就直接插入。
② 如果定位到的数组位置有元素，遍历以这个元素为头结点的链表，依次和插入的 key 比较，如果 key 相同就直接覆盖，不同就采用头插法插入元素

HashMap的扩容

当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，而在 HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

那么HashMap什么时候进行扩容呢？

当HashMap中的元素个数超过数组大小(数组总大小length,不是数组中个数 size)loadFactor 时，就会进行数组扩容， loadFactor 的默认值 (DEFAULT_LOAD_FACTOR)为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12（这个值就是代码中的threshold值，也叫做临界值）的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能

HashMap的存储结构：JDK 1.8

HashMap的内部存储结构其实是数组+链表+树的结合。当实例化一个 HashMap时，会初始化initialCapacity和loadFactor，在put第一对映射关系时，系统会创建一个长度为initialCapacity的Node数组，这个长度在哈希表中被称为容量(Capacity)，在这个数组中可以存放元素的位置我们称之为 “桶”(bucket)，每个bucket都有自己的索引，系统可以根据索引快速的查找bucket中的元素。

每个bucket中存储一个元素，即一个Node对象，但每一个Node对象可以带一个引用变量next，用于指向下一个元素，因此，在一个桶中，就有可能生成一个Node链。也可能是一个一个TreeNode对象，每一个TreeNode对象可以有两个叶子结点left和right，因此，在一个桶中，就有可能生成一个 TreeNode树。而新添加的元素作为链表的last，或树的叶子结点

那么HashMap什么时候进行扩容和树形化呢？

当HashMap中的元素个数超过数组大小(数组总大小length,不是数组中个数 size)*loadFactor 时，就会进行数组扩容， loadFactor 的默认值 (DEFAULT_LOAD_FACTOR)为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12（这个值就是代码中的threshold值，也叫做临界值）的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知 HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

当HashMap中的其中一个链的对象个数如果达到了8个，此时如果capacity没有达到64，那么HashMap会先扩容解决，如果已经达到了64，那么这个链会变成树，结点类型由Node变成TreeNode类型。当然，如果当映射关系被移除后，下次resize方法时判断树的结点个数低于6个，也会把树再转为链表。

关于映射关系的key是否可以修改？answer：不要修改

映射关系存储到HashMap中会存储key的hash值，这样就不用在每次查找时重新计算每一个Entry或Node（TreeNode）的hash值了，因此如果已经put到Map中的映射关系，再修改key的属性，而这个属性又参与hashcode值的计算，那么会导致匹配不上。

总结： JDK1.8相较于之前的变化：

1.HashMap map = new HashMap();//默认情况下，先不创建长度为16的数组

2.当首次调用map.put()时，再创建长度为16的数组

3.数组为Node类型，在jdk7中称为Entry类型

4.形成链表结构时，新添加的key-value对在链表的尾部（七上八下）

5.当数组指定索引位置的链表长度>8时，且map中的数组的长度> 64时，此索引位置上的所有key-value对使用红黑树进行存储

HashMap源码中的重要常量

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : HashMap的默认容量，16
MAXIMUM_CAPACITY ： HashMap的最大支持容量，2^30
DEFAULT_LOAD_FACTOR：HashMap的默认加载因子
TREEIFY_THRESHOLD：Bucket中链表长度大于该默认值，转化为红黑树
UNTREEIFY_THRESHOLD：Bucket中红黑树存储的Node小于该默认值，转化为链表
MIN_TREEIFY_CAPACITY：桶中的Node被树化时最小的hash表容量。（当桶中Node的
数量大到需要变红黑树时，若hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，此时应执行
resize扩容操作这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4
倍。）
table：存储元素的数组，总是2的n次幂
entrySet：存储具体元素的集
size：HashMap中存储的键值对的数量
modCount：HashMap扩容和结构改变的次数。
threshold：扩容的临界值，=容量*填充因子
loadFactor：填充因子

面试题：谈谈你对HashMap中put/get方法的认识？如果了解再谈谈 HashMap的扩容机制？默认大小是多少？什么是负载因子( 或填充比)？什么是吞吐临界值(或阈值、threshold)？

面试题：负载因子值的大小，对HashMap有什么影响

负载因子的大小决定了HashMap的数据密度。

负载因子越大密度越大，发生碰撞的几率越高，数组中的链表越容易长, 造成查询或插入时的比较次数增多，性能会下降。

负载因子越小，就越容易触发扩容，数据密度也越小，意味着发生碰撞的几率越小，数组中的链表也就越短，查询和插入时比较的次数也越小，性能会更高。但是会浪费一定的内容空间。而且经常扩容也会影响性能，建议初始化预设大一点的空间。

按照其他语言的参考及研究经验，会考虑将负载因子设置为0.7~0.75，此时平均检索长度接近于常数。

I/O流中的设计模式？

装饰器模式
- 可以在不改变原有对象的情况下拓展其功能
适配器模式
- 主要用于接口互不兼容的类的协调工作
工厂模式
- 工厂模式用于创建对象，NIO 中大量用到了工厂模式
观察者模式
- NIO 中的文件目录监听服务基于 WatchService 接口和 Watchable 接口。WatchService 属于观察者，Watchable 属于被观察者

并发

创建线程有几种方式？ ==> 4 种

JDK1.5之前创建新执行线程有两种方法：

1、继承Thread类的方式

定义子类继承Thread类。
子类中重写Thread类中的run方法。
创建Thread子类对象，即创建了线程对象。
调用线程对象start方法：启动线程，调用run方法。

注意点：

如果自己手动调用run()方法，那么就只是普通方法，没有启动多线程模式。

run()方法由JVM调用，什么时候调用，执行的过程控制都有操作系统的CPU 调度决定。

想要启动多线程，必须调用start方法。

一个线程对象只能调用一次start()方法启动，如果重复调用了，则将抛出以上的异常“IllegalThreadStateException”。

2、实现Runnable接口的方式

定义子类，实现Runnable接口。
子类中重写Runnable接口中的run方法。
通过Thread类含参构造器创建线程对象。
将Runnable接口的子类对象作为实际参数传递给Thread类的构造器中。
调用Thread类的start方法：开启线程，调用Runnable子类接口的run方法。

JDK1.5新增线程创建方式

3、新增方式一：实现Callable接口

与使用Runnable相比， Callable功能更强大些

相比run()方法，可以有返回值

方法可以抛出异常

支持泛型的返回值

需要借助FutureTask类，比如获取返回结果

4、新增方式二：使用线程池

什么是进程、线程?

进程是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位。在 Java 中，当我们启动 main 函数时其实就是启动了一个 JVM 的进程，而 main 函数所在的线程就是这个进程中的一个线程，也称主线程

进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位

从 JVM 角度说进程和线程之间的关系

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。

线程是进程划分成的更小的运行单位。线程和进程最大的不同在于基本上各进程是独立的，而各线程则不一定，因为同一进程中的线程极有可能会相互影响。线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反

并发与并行的区别

并发：两个及两个以上的作业在同一 时间段 内执行。
并行：两个及两个以上的作业在同一时刻执行。

同步和异步的区别

同步：发出一个调用之后，在没有得到结果之前，该调用就不可以返回，一直等待。
异步：调用在发出之后，不用等待返回结果，该调用直接返回。

可以直接调用 Thread 类的 run 方法吗

new 一个 Thread，线程进入了新建状态。调用 start()方法，会启动一个线程并使线程进入了就绪状态，当分配到时间片后就可以开始运行了。 start() 会执行线程的相应准备工作，然后自动执行 run() 方法的内容，这是真正的多线程工作。但是，直接执行 run() 方法，会把 run() 方法当成一个 main 线程下的普通方法去执行，并不会在某个线程中执行它，所以这并不是多线程工作。

总结：调用 start() 方法方可启动线程并使线程进入就绪状态，直接执行 run() 方法的话不会以多线程的方式执行。

如何保证变量的可见性？

在 Java 中，volatile 关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为 volatile ，这就指示 JVM，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中进行读取。

volatile 关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性。synchronized 关键字两者都能保证。

乐观锁和悲观锁

悲观锁：每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。（悲观锁通常用于多写场景）
乐观锁：无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改（采用版本号机制或 CAS 算法）（乐观锁通常用于多读场景）

CAS 算法

CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换） ，用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 涉及到三个操作数：

V ：要更新的变量值(Var)
E ：预期值(Expected)
N ：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

举一个简单的例子 ：i 原来为 1，线程 A 要修改变量 i 的值为 6，（V = 1，E=1，N=6，假设不存在 ABA 问题）。

i 与 1 进行比较，如果相等，则说明没被其他线程修改，可以被设置为 6 。
i 与 1 进行比较，如果不相等，则说明被其他线程修改，当前线程放弃更新，CAS 操作失败。

CAS 经常会用到自旋操作来进行重试，也就是不成功就一直循环执行直到成功。如果长时间不成功，会给 CPU 带来非常大的执行开销。

ABA 问题

如果一个变量 V 初次读取的时候是 A 值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 "ABA"问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。

ThreadLocal 有什么用？–> 实现每一个线程都有自己的专属本地变量

ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值

ThreadLocal 内存泄露问题是怎么导致的？

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用，而 value 是强引用。所以，如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下，在垃圾回收的时候，key 会被清理掉，而 value 不会被清理掉。

这样一来，ThreadLocalMap 中就会出现 key 为 null 的 Entry。假如我们不做任何措施的话，value 永远无法被 GC 回收，这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap 实现中已经考虑了这种情况，在调用 set()、get()、remove() 方法的时候，会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后最好手动调用remove()方法

AQS 是什么？

AQS 的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。这个类在 java.util.concurrent.locks 包下面。AQS 就是一个抽象类，主要用来构建锁和同步器。

AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的是实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器，比如我们提到的 ReentrantLock，Semaphore，其他的诸如 ReentrantReadWriteLock，SynchronousQueue等等皆是基于 AQS 的。

并发编程三个重要特性 - -> 原子性，可见性，有序性

数据库

数据库的三大范式
1NF 原子性
2NF 联合主键完全依赖
3NF 确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关
巴斯范式
4NF
5NF(完美范式)

一个 SQL 语句在 MySQL 中的执行流程

连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。
查询缓存： 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
分析器： 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。
优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。
执行器： 执行语句，然后从存储引擎返回数据。执行语句之前会先判断是否有权限，如果没有权限的话，就会报错。
插件式存储引擎 ：主要负责数据的存储和读取，采用的是插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种存储引擎。

MySQL 存储引擎

MySQL 存储引擎采用的是 插件式架构 ，支持多种存储引擎，我们甚至可以为不同的数据库表设置不同的存储引擎以适应不同场景的需要。存储引擎是基于表的，而不是数据库。

MyISAM 和 InnoDB 有什么区别？

1.是否支持行级锁

MyISAM 只有表级锁(table-level locking)，而 InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁。

2.是否支持事务

MyISAM 不提供事务支持。InnoDB 提供事务支持，实现了 SQL 标准定义了四个隔离级别，具有提交(commit)和回滚(rollback)事务的能力。并且，InnoDB 默认使用的 REPEATABLE-READ（可重读）隔离级别是可以解决幻读问题发生的（基于 MVCC 和 Next-Key Lock）。Multi-Version Concurrency Control

3.是否支持外键

4.是否支持数据库异常崩溃后的安全恢复

5.是否支持 MVCC

6.索引实现不一样。

虽然 MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是两者的实现方式不太一样。

InnoDB 引擎中，其数据文件本身就是索引文件。相比 MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构，树的叶节点 data 域保存了完整的数据记录。

ACID

原子性（Atomicity）：事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
一致性（Consistency）：执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务中，无论事务是否成功，转账者和收款人的总额应该是不变的；
隔离性（Isolation）：并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性（Durability）：一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

这里要额外补充一点：**只有保证了事务的持久性、原子性、隔离性之后，一致性才能得到保障。也就是说 A、I、D 是手段，C 是目的！

MySQL 怎么保证原子性的?

我们知道如果想要保证事务的原子性，就需要在异常发生时，对已经执行的操作进行回滚，在 MySQL 中，恢复机制是通过 回滚日志（undo log） 实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后再执行相关的操作。如果执行过程中遇到异常的话，我们直接利用 回滚日志 中的信息将数据回滚到修改之前的样子即可！并且，回滚日志会先于数据持久化到磁盘上。这样就保证了即使遇到数据库突然宕机等情况，当用户再次启动数据库的时候，数据库还能够通过查询回滚日志来回滚之前未完成的事务

数据库的并发问题

对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:
- 脏读: 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段。之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的。
- 不可重复读: 对于两个事务T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段。之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了。
- 幻读: 对于两个事务T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段, 然后 T2 在该表中插入了一些新的行。之后, 如果 T1 再次读取同一个表, 就会多出几行。

并发事务的控制方式有哪些？

MySQL 中并发事务的控制方式无非就两种：锁和 MVCC。锁可以看作是悲观控制的模式，多版本并发控制（MVCC，Multiversion concurrency control）可以看作是乐观控制的模式

1、MySQL 中主要是通过 读写锁 来实现并发控制。

共享锁（S 锁） ：又称读锁，事务在读取记录的时候获取共享锁，允许多个事务同时获取（锁兼容）。
排他锁（X 锁） ：又称写锁/独占锁，事务在修改记录的时候获取排他锁，不允许多个事务同时获取。如果一个记录已经被加了排他锁，那其他事务不能再对这条记录加任何类型的锁（锁不兼容）。

读写锁可以做到读读并行，但是无法做到写读、写写并行。另外，根据根据锁粒度的不同，又被分为 表级锁(table-level locking) 和 行级锁(row-level locking) 。InnoDB 不光支持表级锁，还支持行级锁，默认为行级锁。行级锁的粒度更小，仅对相关的记录上锁即可（对一行或者多行记录加锁），所以对于并发写入操作来说， InnoDB 的性能更高。不论是表级锁还是行级锁，都存在共享锁（Share Lock，S 锁）和排他锁（Exclusive Lock，X 锁）这两类

2、MVCC 是多版本并发控制方法，即对一份数据会存储多个版本，通过事务的可见性来保证事务能看到自己应该看到的版本。通常会有一个全局的版本分配器来为每一行数据设置版本号，版本号是唯一的。

事务隔离级别：

Mysql 支持 4 种事务隔离级别。Mysql 默认的事务隔离级别为: REPEATABLE-READ。

SQL 标准定义了四个隔离级别：

READ-UNCOMMITTED(读取未提交) ：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
READ-COMMITTED(读取已提交) ：允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
REPEATABLE-READ(可重复读) ：对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
SERIALIZABLE(可串行化) ：最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。

InnoDB 实现的 REPEATABLE-READ 隔离级别其实是可以解决幻读问题发生的

快照读 ：由 MVCC 机制来保证不出现幻读。

当前读 ：使用 Next-Key Lock 进行加锁来保证不出现幻读，Next-Key Lock 是行锁（Record Lock）和间隙锁（Gap Lock）的结合，行锁只能锁住已经存在的行，为了避免插入新行，需要依赖间隙锁。

MySQL 的隔离级别是基于锁实现的吗？

MySQL 的隔离级别基于锁和 MVCC 机制共同实现的。

SERIALIZABLE 隔离级别是通过锁来实现的，READ-COMMITTED 和 REPEATABLE-READ 隔离级别是基于 MVCC 实现的。不过， SERIALIZABLE 之外的其他隔离级别可能也需要用到锁机制，就比如 REPEATABLE-READ 在当前读情况下需要使用加锁读来保证不会出现幻读。

能用 MySQL 直接存储文件（比如图片）吗？

可以是可以，直接存储文件对应的二进制数据即可。不过，还是建议不要在数据库中存储文件，会严重影响数据库性能，消耗过多存储空间。

MySQL 如何存储 IP 地址？

可以将 IP 地址转换成整形数据存储，性能更好，占用空间也更小。

MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址

INET_ATON() ：把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)
INET_NTOA() :把整型的 ip 转为地址

插入数据前，先用 INET_ATON() 把 ip 地址转为整型，显示数据时，使用 INET_NTOA() 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。

B 树& B+树两者有何异同呢？

B 树的所有节点既存放键(key) 也存放数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。

redo log（重做日志）、binlog（二进制日志）、undo log （回滚日志）

redo log（重做日志）是InnoDB存储引擎独有的，它让MySQL拥有了崩溃恢复能力。

比如 MySQL 实例挂了或宕机了，重启时，InnoDB存储引擎会使用redo log恢复数据，保证数据的持久性与完整性。MySQL 中数据是以页为单位，你查询一条记录，会从硬盘把一页的数据加载出来，加载出来的数据叫数据页，会放入到 Buffer Pool 中。后续的查询都是先从 Buffer Pool 中找，没有命中再去硬盘加载，减少硬盘 IO 开销，提升性能。

主键自增值不连续的 4 个场景：

自增初始值和自增步长设置不为 1
唯一键冲突
事务回滚
批量插入（如 insert...select 语句）

Redis

说一下 Redis 和 Memcached 的区别和共同点

共同点 ：

都是基于内存的数据库，一般都用来当做缓存使用。
都有过期策略。
两者的性能都非常高。

区别：

Redis 支持更丰富的数据类型（支持更复杂的应用场景）。Redis 不仅仅支持简单的 k/v 类型的数据，同时还提供 list，set，zset，hash 等数据结构的存储。Memcached 只支持最简单的 k/v 数据类型。
Redis 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用,而 Memcached 把数据全部存在内存之中。
Redis 有灾难恢复机制。 因为可以把缓存中的数据持久化到磁盘上。
Redis 在服务器内存使用完之后，可以将不用的数据放到磁盘上。但是，Memcached 在服务器内存使用完之后，就会直接报异常。
Memcached 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；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的。
Memcached 是多线程，非阻塞 IO 复用的网络模型；Redis 使用单线程的多路 IO 复用模型。 （Redis 6.0 引入了多线程 IO ）
Redis 支持发布订阅模型、Lua 脚本、事务等功能，而 Memcached 不支持。并且，Redis 支持更多的编程语言。
Memcached 过期数据的删除策略只用了惰性删除，而 Redis 同时使用了惰性删除与定期删除。

Redis 除了做缓存，还能做什么？

分布式锁 ：通过 Redis 来做分布式锁是一种比较常见的方式。通常情况下，我们都是基于 Redisson 来实现分布式锁。

限流：一般是通过 Redis + Lua 脚本的方式来实现限流

消息队列 ：Redis 自带的 list 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。它比较类似于 Kafka，有主题和消费组的概念，支持消息持久化以及 ACK 机制。

复杂业务场景 ：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 bitmap 统计活跃用户、通过 sorted set 维护排行榜。

Redis 常用的数据结构有哪些？

5 种基础数据结构 ：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
3 种特殊数据结构 ：HyperLogLogs（基数统计）、Bitmap （位存储）、Geospatial (地理位置)。

购物车信息用 String 还是 Hash 存储更好呢?

由于购物车中的商品频繁修改和变动，购物车信息建议使用 Hash 存储：

用户 id 为 key
商品 id 为 field，商品数量为 value

那用户购物车信息的维护具体应该怎么操作呢？

用户添加商品就是往 Hash 里面增加新的 field 与 value；
查询购物车信息就是遍历对应的 Hash；
更改商品数量直接修改对应的 value 值（直接 set 或者做运算皆可）；
删除商品就是删除 Hash 中对应的 field；
清空购物车直接删除对应的 key 即可。

使用 Redis 实现一个排行榜怎么做？

Redis 中有一个叫做 sorted set 的数据结构经常被用在各种排行榜的场景，比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。

使用 Bitmap 统计活跃用户怎么做？

使用日期（精确到天）作为 key，然后用户 ID 为 offset，如果当日活跃过就设置为 1

使用 HyperLogLog 统计页面 UV 怎么做？(全称Unique Visitor，也叫独立访客量)

1、将访问指定页面的每个用户 ID 添加到 HyperLogLog 中。

PFADD PAGE_1:UV USER1 USER2 ...... USERn

2、统计指定页面的 UV

PFCOUNT PAGE_1:UV

那 Redis6.0 之前为什么不使用多线程？

单线程编程容易并且更容易维护；
Redis 的性能瓶颈不在 CPU ，主要在内存和网络；
多线程就会存在死锁、线程上下文切换等问题，甚至会影响性能。

Redis6.0 引入多线程主要是为了提高网络 IO 读写性能，因为这个算是 Redis 中的一个性能瓶颈

Redis 单线程模型了解吗？

Redis 基于 Reactor 模式设计开发了一套高效的事件处理模型，这套事件处理模型对应的是 Redis 中的文件事件处理器（file event handler）由于文件事件处理器是单线程方式运行的，所以我们一般都说 Redis 是单线程模型

既然是单线程，那怎么监听大量的客户端连接呢？

Redis 通过 IO 多路复用程序 来监听来自客户端的大量连接（或者说是监听多个 socket） I/O 多路复用技术的使用让 Redis 不需要额外创建多余的线程来监听客户端的大量连接，降低了资源的消耗

文件事件处理器（file event handler）主要是包含 4 个部分：

多个 socket（客户端连接）
IO 多路复用程序（支持多个客户端连接的关键）
文件事件分派器（将 socket 关联到相应的事件处理器）
事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

Redis 给缓存数据设置过期时间有啥用？–> 一直保存在内存的话，会 Out of memory

如果使用传统的数据库来处理的话，一般都是自己判断过期，这样更麻烦并且性能要差很多。

Redis 是如何判断数据是否过期的呢？

Redis 通过一个叫做过期字典结构体（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(键)，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。

大量 key 集中过期问题

给 key 设置随机过期时间。
开启 lazy-free（惰性删除/延迟释放）。lazy-free 特性是 Redis 4.0 开始引入的，指的是让 Redis 采用异步方式延迟释放 key 使用的内存，将该操作交给单独的子线程处理，避免阻塞主线程。

过期的数据的删除策略了解么？

惰性删除 ：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。

定期删除 ：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。

定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。所以 Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。

仅仅通过给 key 设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期 key 的情况。这样就导致大量过期 key 堆积在内存里，然后就 Out of memory

怎么解决这个问题呢？答案就是：Redis 内存淘汰机制

Redis 内存淘汰机制了解么？

相关问题：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 提供 6 种数据淘汰策略：

volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru（least recently used）：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：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！

4.0 版本后增加以下两种：

volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰
allkeys-lfu（least frequently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的 key

Redis 持久化机制

Redis 支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis 的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB），另一种方式是只追加文件（append-only file, AOF）。

RDB：Redis 可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis 创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis 主从结构，主要用来提高 Redis 性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。
AOF：开启 AOF 持久化后每执行一条会更改 Redis 中的数据的命令，Redis 就会将该命令写入到内存缓存 server.aof_buf 中，然后再根据 appendfsync 配置来决定何时将其同步到硬盘中的 AOF 文件。

布隆过滤器

由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构

当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：

使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：

对给定元素再次进行相同的哈希计算；
得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。 布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。

使用场景：防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

1、可以利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器。G它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

2、官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module

什么是缓存穿透？

大量请求的 key 是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中 ，请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层（把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中）

缓存击穿？

请求的 key 对应的是 热点数据 ，该数据 存在于数据库中，但不存在于缓存中 。这就可能会导致瞬时大量的请求直接打到了数据库上，对数据库造成了巨大的压力，宕机

有哪些解决办法？

设置热点数据永不过期或者过期时间比较长。
针对热点数据提前预热，将其存入缓存中并设置合理的过期时间比如秒杀场景下的数据在秒杀结束之前不过期。
请求数据库写数据到缓存之前，先获取互斥锁，保证只有一个请求会落到数据库上，减少数据库的压力。

什么是缓存雪崩？-- > 缓存中大量数据同时过期

针对 Redis 服务不可用的情况：

采用 Redis 集群，避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使用。
限流，避免同时处理大量的请求

3种常用的缓存读写策略

1、Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）

Cache Aside Pattern 是我们平时使用比较多的一个缓存读写模式，比较适合读请求比较多的场景。

Cache Aside Pattern 中服务端需要同时维系 db 和 cache，并且是以 db 的结果为准。

写策略 ：

先更新 db
然后直接删除 cache

读策略 :

从 cache 中读取数据，读取到就直接返回
cache 中读取不到的话，就从 db 中读取数据返回
再把数据放到 cache 中

2、Read/Write Through Pattern（读写穿透）

3、Write Behind Pattern（异步缓存写入）

Maven

Maven 的依赖范围如下：

compile：编译依赖范围（默认），使用此依赖范围对于编译、测试、运行三种都有效，即在编译、测试和运行的时候都要使用该依赖 Jar 包。
test：测试依赖范围，从字面意思就可以知道此依赖范围只能用于测试，而在编译和运行项目时无法使用此类依赖，典型的是 JUnit，它只用于编译测试代码和运行测试代码的时候才需要。
provided ：此依赖范围，对于编译和测试有效，而对运行时无效。比如 servlet-api.jar 在 Tomcat 中已经提供了，我们只需要的是编译期提供而已。
runtime：运行时依赖范围，对于测试和运行有效，但是在编译主代码时无效，典型的就是 JDBC 驱动实现。

对于 Maven 而言，同一个 groupId 同一个 artifactId 下，只能使用一个 version。

项目的两个依赖同时引入了某个依赖。

依赖链路一：A -> B -> C -> X(1.0) dist=3
依赖链路二：A -> D -> X(2.0)      dist=2

遵循 路径最短优先 和 声明顺序优先 两大原则：先按最短路径优先原则，如果路径相同，顺序最前的那个依赖优先

Spring/SpringBoot

谈谈自己对于 Spring IoC 的了解

IoC（Inversion of Control:控制反转） 是一种设计思想，而不是一个具体的技术实现。IoC 的思想就是将原本在程序中手动创建对象的控制权，交由 Spring 框架来管理。不过， IoC 并非 Spring 特有，在其他语言中也有应用。

将对象之间的相互依赖关系交给 IoC 容器来管理，并由 IoC 容器完成对象的注入。这样可以很大程度上简化应用的开发，把应用从复杂的依赖关系中解放出来。 IoC 容器就像是一个工厂一样，当我们需要创建一个对象的时候，只需要配置好配置文件/注解即可，完全不用考虑对象是如何被创建出来的。

为什么叫控制反转？

控制：指的是对象创建（实例化、管理）的权力
反转：控制权交给外部环境（Spring 框架、IoC 容器）

什么是 Spring Bean？

简单来说，Bean 代指的就是那些被 IoC 容器所管理的对象。

我们需要告诉 IoC 容器帮助我们管理哪些对象，这个是通过配置元数据来定义的。配置元数据可以是 XML 文件、注解或者 Java 配置类。

将一个类声明为 Bean 的注解有哪些?

@Component ：通用的注解，可标注任意类为 Spring 组件。如果一个 Bean 不知道属于哪个层，可以使用@Component 注解标注。
@Repository : 对应持久层即 Dao 层，主要用于数据库相关操作。
@Service : 对应服务层，主要涉及一些复杂的逻辑，需要用到 Dao 层。
@Controller : 对应 Spring MVC 控制层，主要用于接受用户请求并调用 Service 层返回数据给前端页面。

@Component 和 @Bean 的区别是什么？

@Component 注解作用于类，而@Bean注解作用于方法。
@Component通常是通过类路径扫描来自动侦测以及自动装配到 Spring 容器中（我们可以使用 @ComponentScan 注解定义要扫描的路径从中找出标识了需要装配的类自动装配到 Spring 的 bean 容器中）。@Bean 注解通常是我们在标有该注解的方法中定义产生这个 bean,@Bean告诉了 Spring 这是某个类的实例，当我需要用它的时候还给我。
@Bean 注解比 @Component 注解的自定义性更强，而且很多地方我们只能通过 @Bean 注解来注册 bean。比如当我们引用第三方库中的类需要装配到 Spring容器时，则只能通过 @Bean来实现。

注入 Bean 的注解有哪些？

Spring 内置的 @Autowired 以及 JDK 内置的 @Resource 和 @Inject 都可以用于注入 Bean。

@Autowired 和 @Resource 的区别是什么？

@Autowired 是 Spring 提供的注解，@Resource 是 JDK 提供的注解。
Autowired 默认的注入方式为byType（根据类型进行匹配），@Resource默认注入方式为 byName（根据名称进行匹配）。
当一个接口存在多个实现类的情况下，@Autowired 和@Resource都需要通过名称才能正确匹配到对应的 Bean。Autowired 可以通过 @Qualifier 注解来显式指定名称，@Resource可以通过 name 属性来显式指定名称。

Bean 的作用域有哪些?

Spring 中 Bean 的作用域通常有下面几种：

singleton : IoC 容器中只有唯一的 bean 实例。Spring 中的 bean 默认都是单例的，是对单例设计模式的应用。
prototype : 每次获取都会创建一个新的 bean 实例。也就是说，连续 getBean() 两次，得到的是不同的 Bean 实例。
request （仅 Web 应用可用）: 每一次 HTTP 请求都会产生一个新的 bean（请求 bean），该 bean 仅在当前 HTTP request 内有效。
session （仅 Web 应用可用） : 每一次来自新 session 的 HTTP 请求都会产生一个新的 bean（会话 bean），该 bean 仅在当前 HTTP session 内有效。
application/global-session （仅 Web 应用可用）：每个 Web 应用在启动时创建一个 Bean（应用 Bean），该 bean 仅在当前应用启动时间内有效。
websocket （仅 Web 应用可用）：每一次 WebSocket 会话产生一个新的 bean。

谈谈自己对于 AOP 的了解

AOP(Aspect-Oriented Programming: 面向切面编程) 能够将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任（例如事务处理、日志管理、权限控制等）封装起来，便于减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可拓展性和可维护性。

Spring AOP 就是基于动态代理的，如果要代理的对象，实现了某个接口，那么 Spring AOP 会使用 JDK Proxy，去创建代理对象，而对于没有实现接口的对象，就无法使用 JDK Proxy 去进行代理了，这时候 Spring AOP 会使用 Cglib 生成一个被代理对象的子类来作为代理

Spring AOP 和 AspectJ AOP 有什么区别？

Spring AOP 属于运行时增强，而 AspectJ 是编译时增强。 Spring AOP 基于代理(Proxying)，而 AspectJ 基于字节码操作(Bytecode Manipulation)。Spring AOP 已经集成了 AspectJ ，AspectJ 相比于 Spring AOP 功能更加强大，但是 Spring AOP 相对来说更简单

说说自己对于 Spring MVC 了解?

Java Bean(Model)+ JSP（View）+Servlet（Controller）

MVC 是一种设计模式，Spring MVC 是一款很优秀的 MVC 框架。MVC 是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)的简写，其核心思想是通过将业务逻辑、数据、显示，分离来组织代码。Spring MVC 下我们一般把后端项目分为 Service 层（处理业务）、Dao 层（数据库操作）、Entity 层（实体类）、Controller 层(控制层，返回数据给前台页面)。

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Spring MVC 的核心组件有哪些？

记住了下面这些组件，也就记住了 SpringMVC 的工作原理。

DispatcherServlet ：核心的中央处理器，负责接收请求、分发，并给予客户端响应。
HandlerMapping ：处理器映射器，根据 uri 去匹配查找能处理的 Handler ，并会将请求涉及到的拦截器和 Handler 一起封装。
HandlerAdapter ：处理器适配器，根据 HandlerMapping 找到的 Handler ，适配执行对应的 Handler；
Handler ：请求处理器，处理实际请求的处理器。
ViewResolver ：视图解析器，根据 Handler 返回的逻辑视图 / 视图，解析并渲染真正的视图，并传递给 DispatcherServlet 响应客户端

SpringMVC 工作原理了解吗?

流程说明（重要）：

客户端（浏览器）发送http request请求， DispatcherServlet拦截请求。
DispatcherServlet 根据请求信息调用 HandlerMapping 。HandlerMapping 根据 uri 去匹配查找能处理的 Handler（也就是我们平常说的 Controller 控制器），并会将请求涉及到的拦截器和 Handler 一起封装。
DispatcherServlet 调用 HandlerAdapter适配执行 Handler 。
Handler 完成对用户请求的处理后，会返回一个 ModelAndView 对象给DispatcherServlet，ModelAndView 顾名思义，包含了数据模型以及相应的视图的信息。Model 是返回的数据对象，View 是个逻辑上的 View。
ViewResolver 会根据逻辑 View 查找实际的 View。
DispaterServlet 把返回的 Model 传给 View（视图渲染）。
把 View 返回http response给请求者（浏览器）

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统一异常处理怎么做？

推荐使用注解的方式统一异常处理，具体会使用到 @ControllerAdvice + @ExceptionHandler 这两个注解。这种异常处理方式下，会给所有或者指定的 Controller 织入异常处理的逻辑（AOP），当 Controller 中的方法抛出异常的时候，由被@ExceptionHandler 注解修饰的方法进行处理。

Spring 框架中用到了哪些设计模式？

工厂设计模式 : Spring 使用工厂模式通过 BeanFactory、ApplicationContext 创建 bean 对象。

代理设计模式 : Spring AOP 功能的实现。

单例设计模式 : Spring 中的 Bean 默认都是单例的。

模板方法模式 : Spring 中 jdbcTemplate、hibernateTemplate 等以 Template 结尾的对数据库操作的类，它们就使用到了模板模式。

包装器设计模式 : 我们的项目需要连接多个数据库，而且不同的客户在每次访问中根据需要会去访问不同的数据库。这种模式让我们可以根据客户的需求能够动态切换不同的数据源。

观察者模式: Spring 事件驱动模型就是观察者模式很经典的一个应用。

适配器模式 : Spring AOP 的增强或通知(Advice)使用到了适配器模式、spring MVC 中也是用到了适配器模式适配Controller。

Spring 管理事务的方式有几种？

编程式事务 ：在代码中硬编码(不推荐使用) : 通过 TransactionTemplate或者 TransactionManager 手动管理事务，实际应用中很少使用
声明式事务 ：在 XML 配置文件中配置或者直接基于注解（推荐使用） : 实际是通过 AOP 实现（基于@Transactional 的全注解方式使用最多）

@Transactional(rollbackFor = Exception.class)注解了解吗？

Exception 分为运行时异常 RuntimeException 和非运行时异常。

当 @Transactional 注解作用于类上时，该类的所有 public 方法将都具有该类型的事务属性，同时，我们也可以在方法级别使用该标注来覆盖类级别的定义。如果类或者方法加了这个注解，那么这个类里面的方法抛出异常，就会回滚，数据库里面的数据也会回滚。

在 @Transactional 注解中如果不配置rollbackFor属性,那么事务只会在遇到RuntimeException的时候才会回滚，加上 rollbackFor=Exception.class,可以让事务在遇到非运行时异常时也回滚

Spring 事务中哪几种事务传播行为? --> 事务传播行为是为了解决业务层方法之间互相调用的事务问题。

当事务方法被另一个事务方法调用时，必须指定事务应该如何传播。

1.TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED

使用的最多的一个事务传播行为，我们平时经常使用的@Transactional注解默认使用就是这个事务传播行为。如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。

2.TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW

创建一个新的事务，如果当前存在事务，则把当前事务挂起。也就是说不管外部方法是否开启事务，Propagation.REQUIRES_NEW修饰的内部方法会新开启自己的事务，且开启的事务相互独立，互不干扰。

3.TransactionDefinition.PROPAGATION_NESTED

如果当前存在事务，则创建一个事务作为当前事务的嵌套事务来运行；如果当前没有事务，则该取值等价于TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED。

4.TransactionDefinition.PROPAGATION_MANDATORY

如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则抛出异常。（mandatory：强制性）

Spring 事务中的隔离级别有哪几种? --> Spring 也相应地定义了一个枚举类：Isolation

	DEFAULT(TransactionDefinition.ISOLATION_DEFAULT),

    READ_UNCOMMITTED(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_UNCOMMITTED),

    READ_COMMITTED(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_COMMITTED),

    REPEATABLE_READ(TransactionDefinition.ISOLATION_REPEATABLE_READ),

    SERIALIZABLE(TransactionDefinition.ISOLATION_SERIALIZABLE);

如果我们想让某个字段不被持久化，也就是不被数据库存储怎么办？ --> @Transient

JPA 的审计功能是做什么的？有什么用？

审计功能主要是帮助我们记录数据库操作的具体行为比如某条记录是谁创建的、什么时间创建的、最后修改人是谁、最后修改时间是什么时候。

如何对密码进行加密？Spring Security 提供了多种加密算法的实现，开箱即用，非常方便。这些加密算法实现类的父类是 PasswordEncoder

Spring&SpringBoot常用注解总结

1、@SpringBootApplication

可以把 @SpringBootApplication看作是 @Configuration、@EnableAutoConfiguration、@ComponentScan 注解的集合。

@SpringBootApplication
public class SpringBootDemo {
      public static void main(java.lang.String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootDemo.class, args);
    }
}

2、@RestController

@RestController注解是@Controller和@ResponseBody的合集,表示这是个控制器 bean,并且是将函数的返回值直接填入 HTTP 响应体中,是 REST 风格的控制器。

单独使用 @Controller 不加 @ResponseBody的话一般是用在要返回一个视图的情况，这种情况属于比较传统的 Spring MVC 的应用，对应于前后端不分离的情况。@Controller +@ResponseBody 返回 JSON 或 XML 形式数据

3、@Scope --> 声明 Spring Bean 的作用域

四种常见的 Spring Bean 的作用域：

singleton : 唯一 bean 实例，Spring 中的 bean 默认都是单例的。
prototype : 每次请求都会创建一个新的 bean 实例。
request : 每一次 HTTP 请求都会产生一个新的 bean，该 bean 仅在当前 HTTP request 内有效。
session : 每一个 HTTP Session 会产生一个新的 bean，该 bean 仅在当前 HTTP session 内有效

4、@Configuration --> 一般用来声明配置类，可以使用 @Component注解替代

5、@PathVariable 和 @RequestParam

@PathVariable用于获取路径参数，@RequestParam用于获取查询参数。

6、@RequestBody

用于读取 Request 请求的 body 部分并且Content-Type 为 application/json 格式的数据。一个请求方法只可以有一个@RequestBody，但是可以有多个@RequestParam和@PathVariable

7、@Value(常用) --> 使用 @Value("${property}") 读取比较简单的配置信息

8、参数校验

即使在前端对数据进行校验的情况下，我们还是要对传入后端的数据再进行一遍校验，避免用户绕过浏览器直接通过一些 HTTP 工具直接向后端请求一些违法数据。JSR(Java Specification Requests） 是一套 JavaBean 参数校验的标准，它定义了很多常用的校验注解，我们可以直接将这些注解加在我们 JavaBean 的属性上面

9、@Transient --> 声明不需要与数据库映射的字段，在保存的时候不需要保存进数据库。

讲述一下 SpringBoot 自动装配原理？

可以从以下几个方面回答：

什么是 SpringBoot 自动装配？–> 自动装配可以简单理解为：通过注解或者一些简单的配置就能在 Spring Boot 的帮助下实现某块功能
SpringBoot 是如何实现自动装配的？如何实现按需加载？
如何实现一个 Starter？

如何实现自动装配?

@EnableAutoConfiguration：启用 SpringBoot 的自动配置机制

@Configuration：允许在上下文中注册额外的 bean 或导入其他配置类

@ComponentScan：扫描被@Component (@Service,@Controller)注解的 bean，注解默认会扫描启动类所在的包下所有的类，可以自定义不扫描某些 bean。

Spring Boot 通过@EnableAutoConfiguration开启自动装配，通过 SpringFactoriesLoader 最终加载META-INF/spring.factories中的自动配置类实现自动装配，自动配置类其实就是通过@Conditional按需加载的配置类，想要其生效必须引入spring-boot-starter-xxx包实现起步依赖

MyBatis

#{} 和 ${} 的区别是什么？

${}是 Properties 文件中的变量占位符，它可以用于标签属性值和 sql 内部，属于静态文本替换，比如${driver}会被静态替换为com.mysql.jdbc. Driver。
#{}是 sql 的参数占位符，MyBatis 会将 sql 中的#{}替换为? 号，在 sql 执行前会使用 PreparedStatement 的参数设置方法，按序给 sql 的? 号占位符设置参数值，防止恶意SQL注入

xml 映射文件中，除了常见的 select、insert、update、delete 标签之外，还有哪些标签？

Dao/mapper 接口的工作原理是什么？Dao/mapper 接口里的方法，参数不同时，方法能重载吗？

通常一个 xml 映射文件，都会写一个 Dao 接口与之对应，接口的全限名，就是映射文件中的 namespace 的值，Dao 接口里的方法可以重载，但是 Mybatis 的 xml 里面的 ID 不允许重复。

Mybatis 的 Dao 接口可以有多个重载方法，但是多个接口对应的映射必须只有一个，否则启动会报错。

Dao 接口的工作原理是 JDK 动态代理，MyBatis 运行时会使用 JDK 动态代理为 Dao 接口生成代理 proxy 对象，代理对象 proxy 会拦截接口方法，转而执行 MappedStatement 所代表的 sql，然后将 sql 执行结果返回。

Dao 接口方法可以重载，但是需要满足以下条件：

仅有一个无参方法和一个有参方法
多个有参方法时，参数数量必须一致。且使用相同的 @Param

MyBatis 是如何进行分页的？分页插件的原理是什么？–> MyBatis 使用 RowBounds 对象进行分页，它是针对 ResultSet 结果集执行的内存分页，而非物理分页；

MyBatis 执行批量插入，能返回数据库主键列表吗？–> 能，JDBC 都能，MyBatis 当然也

MyBatis 动态 sql 是做什么的？都有哪些动态 sql？能简述一下动态 sql 的执行原理？

MyBatis 动态 sql 可以让我们在 xml 映射文件内，以标签的形式编写动态 sql，完成逻辑判断和动态拼接 sql 的功能。

MyBatis 是如何将 sql 执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？

第一种是使用标签，逐一定义列名和对象属性名之间的映射关系
第二种是使用 sql 列的别名功能，将列别名书写为对象属性名，比如 T_NAME AS NAME，对象属性名一般是 name

MyBatis 的 xml 映射文件中，不同的 xml 映射文件，id 是否可以重复？

不同的 xml 映射文件，如果配置了 namespace，那么 id 可以重复；如果没有配置 namespace，那么 id 不能重复；毕竟 namespace 不是必须的。原因就是 namespace+id 是作为 Map 的 key 使用的，如果没有 namespace，就剩下 id，那么，id 重复会导致数据互相覆盖。有了 namespace，自然 id 就可以重复，namespace 不同，namespace+id 自然也就不同

MyBatis 映射文件中，如果 A 标签通过 include 引用了 B 标签的内容，请问，B 标签能否定义在 A 标签的后面，还是说必须定义在 A 标签的前面？

虽然 MyBatis 解析 xml 映射文件是按照顺序解析的，但是，被引用的 B 标签依然可以定义在任何地方，MyBatis 都可以正确识别。

原理是：MyBatis 解析 A 标签，发现 A 标签引用了 B 标签，但是 B 标签尚未解析到，尚不存在，此时，MyBatis 会将 A 标签标记为未解析状态，然后继续解析余下的标签，包含 B 标签，待所有标签解析完毕，MyBatis 会重新解析那些被标记为未解析的标签，此时再解析 A 标签时，B 标签已经存在，A 标签也就可以正常解析完成了。

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。

系统设计

REST 是 REpresentational State Transfer 的缩写。翻译过来就是“表现层状态转化”。REST 的全称是 Resource Representational State Transfer，翻译过来就是 “资源”在网络传输中以某种“表现形式”进行“状态转移”

综合上面的解释，我们总结一下什么是 RESTful 架构：

每一个 URI 代表一种资源；
客户端和服务器之间，传递这种资源的某种表现形式比如 json，xml，image,txt 等等；
客户端通过特定的 HTTP 动词，对服务器端资源进行操作，实现"表现层状态转化"

状态码（Status Codes）

2xx：成功	3xx：重定向	4xx：客户端错误	5xx：服务器错误
200 成功	301 永久重定向	400 错误请求	500 服务器错误
201 创建	304 资源未修改	401 未授权	502 网关错误
		403 禁止访问	504 网关超时
		404 未找到
		405 请求方法不对

常见的设计模式

常见的软件设计原则

认证 (Authentication) 和授权 (Authorization)的区别是什么？

Authentication（认证） 是身份/用户验证，Authorization（授权）：访问系统的权限

RBAC 模型了解吗？

RBAC 即基于角色的权限访问控制（Role-Based Access Control）。这是一种通过角色关联权限，角色同时又关联用户的授权的方式。通常来说，如果系统对于权限控制要求比较严格的话，一般都会选择使用 RBAC 模型来做权限控制。

ABAC 模型了解吗？

基于属性的访问控制（Attribute-Based Access Control，简称 ABAC） 是一种比 RBAC模型 更加灵活的授权模型，它的原理是通过各种属性来动态判断一个操作是否可以被允许。这个模型在云系统中使用的比较多，比如 AWS，阿里云等。

ABAC 模型的原理

在 ABAC模型 中，一个操作是否被允许是基于对象、资源、操作和环境信息共同动态计算决定的。

对象：对象是当前请求访问资源的用户。用户的属性包括 ID，个人资源，角色，部门和组织成员身份等
资源：资源是当前用户要访问的资产或对象，例如文件，数据，服务器，甚至 API
操作：操作是用户试图对资源进行的操作。常见的操作包括“读取”，“写入”，“编辑”，“复制”和“删除”
环境：环境是每个访问请求的上下文。环境属性包含访问的时间和位置，对象的设备，通信协议和加密强度等

新权限系统的权限模型：用户最终权限 = 用户拥有的角色带来的权限 + 用户独立配置的权限，两者取并集。

什么是 Cookie ? Cookie 的作用是什么?

Cookie 存放在客户端，一般用来保存用户信息。Cookie 数据保存在客户端(浏览器端)，Session 数据保存在服务器端。相对来说 Session 安全性更高。如果使用 Cookie ，一些敏感信息不要写入 Cookie 中，最好能将 Cookie 信息加密然后使用到的时候再去服务器端解密。

如何使用 Session 进行身份验证？

很多时候我们都是通过 SessionID 来实现特定的用户，SessionID 一般会选择存放在 Redis 中。

用户成功登陆系统，然后返回给客户端具有 SessionID 的 Cookie 。
当用户向后端发起请求的时候会把 SessionID 带上，这样后端就知道你的身份状态了

流程：

用户向服务器发送用户名、密码、验证码用于登陆系统。

服务器验证通过后，服务器为用户创建一个 Session，并将 Session 信息存储起来。

服务器向用户返回一个 SessionID，写入用户的 Cookie。

当用户保持登录状态时，Cookie 将与每个后续请求一起被发送出去。

服务器可以将存储在 Cookie 上的 SessionID 与存储在内存中或者数据库中的 Session 信息进行比较，以验证用户的身份，返回给用户客户端响应信息的时候会附带用户当前的状态。

多服务器节点下 Session-Cookie 方案如何做？

1、某个用户的所有请求都通过特性的哈希策略分配给同一个服务器处理。优点： 每个服务器都保存了一部分用户的 Session 信息。缺点： 服务器宕机，其保存的所有 Session 信息就完全丢失了。

2、每一个服务器保存的 Session 信息都是互相同步的，也就是说每一个服务器都保存了全量的 Session 信息。每当一个服务器的 Session 信息发生变化，我们就将其同步到其他服务器。缺点： 这种方案成本太大，并且，节点越多时，同步成本也越高。

3、单独使用一个所有服务器都能访问到的数据节点（比如缓存）来存放 Session 信息。为了保证高可用，数据节点尽量要避免是单点。

如果没有 Cookie 的话 Session 还能用吗？【经典面试题】

一般是通过 Cookie 来保存 SessionID ，假如你使用了 Cookie 保存 SessionID 的方案的话，如果客户端禁用了 Cookie，那么 Session 就无法正常工作。

但是，并不是没有 Cookie 之后就不能用 Session 了，比如你可以将 SessionID 放在请求的 url 里面。这种方案的话可行，但是安全性和用户体验感降低。当然，为了你也可以对 SessionID 进行一次加密之后再传入后端。

为什么 Cookie 无法防止 CSRF 攻击，而 Token 可以？

CSRF(Cross Site Request Forgery) 跨站请求伪造 ，进行 Session 认证的时候，我们一般使用 Cookie 来存储 SessionId。如果别人通过 Cookie 拿到了 SessionId 后就可以代替你的身份访问系统了。

登录成功获得 Token 之后，一般会选择存放在 localStorage （浏览器本地存储）中。然后我们在前端通过某些方式会给每个发到后端的请求加上这个 Token,这样就不会出现 CSRF 漏洞的问题。因为，即使有个你点击了非法链接发送了请求到服务端，这个非法请求是不会携带 Token 的，所以这个请求将是非法的。

需要注意的是：不论是 Cookie 还是 Token 都无法避免 跨站脚本攻击（Cross Site Scripting）XSS 。

什么是 JWT?JWT 由哪些部分组成？

JWT （JSON Web Token）是目前最流行的跨域认证解决方案，是一种基于 Token 的认证授权机制。从 JWT 的全称可以看出，JWT 本身也是 Token，一种规范化之后的 JSON 结构的 Token。

JWT 本质上就是一组字串，通过（.）切分成三个为 Base64 编码的部分：

Header : 描述 JWT 的元数据，定义了生成签名的算法以及 Token 的类型。
Payload : 用来存放实际需要传递的数据
Signature（签名） ：服务器通过 Payload、Header 和一个密钥(Secret)使用 Header 里面指定的签名算法（默认是 HMAC SHA256）生成。

如何基于 JWT 进行身份验证？

步骤如下：

用户向服务器发送用户名、密码以及验证码用于登陆系统。
如果用户用户名、密码以及验证码校验正确的话，服务端会返回已经签名的 Token，也就是 JWT。
用户以后每次向后端发请求都在 Header 中带上这个 JWT 。
服务端检查 JWT 并从中获取用户相关信息。

两点建议：

建议将 JWT 存放在 localStorage 中，放在 Cookie 中会有 CSRF 风险。
请求服务端并携带 JWT 的常见做法是将其放在 HTTP Header 的 Authorization 字段中（Authorization: Bearer Token）。

如何防止 JWT 被篡改？

服务端拿到 JWT 之后，会解析出其中包含的 Header、Payload 以及 Signature 。服务端会根据 Header、Payload、密钥再次生成一个 Signature。拿新生成的 Signature 和 JWT 中的 Signature 作对比，如果一样就说明 Header 和 Payload 没有被修改。

如果服务端的秘钥也被泄露的话，黑客就可以同时篡改 Signature 、Header 、Payload 了。黑客直接修改了 Header 和 Payload 之后，再重新生成一个 Signature 就可以了。

密钥一定保管好，一定不要泄露出去。JWT 安全的核心在于签名，签名安全的核心在密钥。

使用 JWT 进行身份验证不需要依赖 Cookie ，因此可以避免 CSRF 攻击。

什么是 SSO?

SSO(Single Sign On)即单点登录，说的是用户登陆多个子系统的其中一个就有权访问与其相关的其他系统。优点：

用户角度 :用户能够做到一次登录多次使用，无需记录多套用户名和密码，省心。
系统管理员角度 : 管理员只需维护好一个统一的账号中心就可以了，方便。
新系统开发角度: 新系统开发时只需直接对接统一的账号中心即可，简化开发流程，省时。

如何设计实现一个 SSO 系统？

什么是 OAuth 2.0？

实际上它就是一种授权机制，它的最终目的是为第三方应用颁发一个有时效性的令牌 Token，使得第三方应用能够通过该令牌获取相关的资源。OAuth 2.0 比较常用的场景就是第三方登录

敏感词过滤方案

敏感词过滤用的使用比较多的 Trie 树算法 和 DFA 算法

Trie 树 也称为字典树、单词查找树，哈系树的一种变种，通常被用于字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。像浏览器搜索的关键词提示一般就是基于 Trie 树来做的。
DFA（Deterministic Finite Automata)即确定有穷自动机，与之对应的是 NFA（Non-Deterministic Finite Automata，不确定有穷自动机)。

数据脱敏

数据脱敏说的就是我们根据特定的规则对敏感信息数据进行变形，比如我们把手机号、身份证号某些位数使用 * 来代替

消息推送常见方案

轮询(polling) 应该是实现消息推送方案中最简单的一种，这里我们暂且将轮询分为短轮询和长轮询。

短轮询

短轮询很好理解，指定的时间间隔，由浏览器向服务器发出 HTTP 请求，服务器实时返回未读消息数据给客户端，浏览器再做渲染显示。一个简单的 JS 定时器就可以搞定，每秒钟请求一次未读消息数接口，返回的数据展示即可。短轮询实现固然简单，缺点也是显而易见，由于推送数据并不会频繁变更，无论后端此时是否有新的消息产生，客户端都会进行请求，势必会对服务端造成很大压力，浪费带宽和服务器资源。

长轮询

长轮询其实原理跟轮询差不多，都是采用轮询的方式。不过，如果服务端的数据没有发生变更，会一直 hold 住请求，直到服务端的数据发生变化，或者等待一定时间超时才会返回。返回后，客户端又会立即再次发起下一次长轮询。

服务器发送事件(Server-Sent Events, SSE)

SSE 与 WebSocket 作用相似，都可以建立服务端与浏览器之间的通信，实现服务端向客户端推送消息，但还是有些许不同：

1、SSE 是基于 HTTP 协议的，它们不需要特殊的协议或服务器实现即可工作；WebSocket 需单独服务器来处理协议。

2、SSE 单向通信，只能由服务端向客户端单向通信；WebSocket 全双工通信，即通信的双方可以同时发送和接受信息。

3、SSE 实现简单开发成本低，无需引入其他组件；WebSocket 传输数据需做二次解析，开发门槛高一些。

4、SSE 默认支持断线重连；WebSocket 则需要自己实现。

5、SSE 只能传送文本消息，二进制数据需要经过编码后传送；WebSocket 默认支持传送二进制数据。

SSE 与 WebSocket 该如何选择？

技术并没有好坏之分，只有哪个更合适

SSE 好像一直不被大家所熟知，一部分原因是出现了 WebSocket，这个提供了更丰富的协议来执行双向、全双工通信。对于游戏、即时通信以及需要双向近乎实时更新的场景，拥有双向通道更具吸引力。

但是，在某些情况下，不需要从客户端发送数据。而你只需要一些服务器操作的更新。比如：站内信、未读消息数、状态更新、股票行情、监控数量等场景，SEE 不管是从实现的难易和成本上都更加有优势。此外，SSE 具有 WebSocket 在设计上缺乏的多种功能，例如：自动重新连接、事件 ID 和发送任意事件的能力。

前端只需进行一次 HTTP 请求，带上唯一 ID，打开事件流，监听服务端推送的事件就可以了

Websocket

是一种在 TCP 连接上进行全双工通信的协议，建立客户端和服务器之间的通信渠道。浏览器和服务器仅需一次握手，两者之间就直接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输。

什么是 MQTT 协议？

MQTT (Message Queue Telemetry Transport)是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的轻量级通讯协议，通过订阅相应的主题来获取消息，是物联网（Internet of Thing）中的一个标准传输协议。

该协议将消息的发布者（publisher）与订阅者（subscriber）进行分离，因此可以在不可靠的网络环境中，为远程连接的设备提供可靠的消息服务，使用方式与传统的 MQ 有点类似。

为什么要用 MQTT 协议？

MQTT 协议为什么在物联网（IOT）中如此受偏爱？而不是其它协议，比如我们更为熟悉的 HTTP 协议呢？

首先 HTTP 协议它是一种同步协议，客户端请求后需要等待服务器的响应。而在物联网（IOT）环境中，设备会很受制于环境的影响，比如带宽低、网络延迟高、网络通信不稳定等，显然异步消息协议更为适合 IOT 应用程序。
HTTP 是单向的，如果要获取消息客户端必须发起连接，而在物联网（IOT）应用程序中，设备或传感器往往都是客户端，这意味着它们无法被动地接收来自网络的命令。
通常需要将一条命令或者消息，发送到网络上的所有设备上。HTTP 要实现这样的功能不但很困难，而且成本极高。

Nacos配置中心交互模型是 push 还是 pull ？（阿里面试）–> nacos采用的是客户端主动拉pull模型，长轮询（Long Polling）的方式来获取配置数据

总结

	介绍	优点	缺点
短轮询	客户端定时向服务端发送请求，服务端直接返回响应数据（即使没有数据更新）	简单、易理解、易实现	实时性太差，无效请求太多，频繁建立连接太耗费资源
长轮询	与短轮询不同是，长轮询接收到客户端请求之后等到有数据更新才返回请求	减少了无效请求	挂起请求会导致资源浪费
iframe 流	服务端和客户端之间创建一条长连接，服务端持续向`iframe`传输数据。	简单、易理解、易实现	维护一个长连接会增加开销，效果太差（图标会不停旋转）
SSE	一种服务器端到客户端(浏览器)的单向消息推送。	简单、易实现，功能丰富	不支持双向通信
WebSocket	除了最初建立连接时用 HTTP 协议，其他时候都是直接基于 TCP 协议进行通信的，可以实现客户端和服务端的全双工通信。	性能高、开销小	对开发人员要求更高，实现相对复杂一些
MQTT	基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的轻量级通讯协议，通过订阅相应的主题来获取消息。	成熟稳定，轻量级	对开发人员要求更高，实现相对复杂一些

分布式

CAP

CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以下三点中的两个：

一致性（Consistency） : 所有节点访问同一份最新的数据副本
可用性（Availability）: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。
分区容错性（Partition Tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。

CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C

因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。 比如 ZooKeeper、HBase 就是 CP 架构，Cassandra、Eureka 就是 AP 架构，Nacos 不仅支持 CP 架构也支持 AP 架构

BASE

BASE 是 Basically Available（基本可用） 、Soft-state（软状态） 和 Eventually Consistent（最终一致性） 三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中一致性 C 和可用性 A 权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的，它大大降低了我们对系统的要求

即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性

基本可用

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但是，这绝不等价于系统不可用。

软状态

软状态指允许系统中的数据存在中间状态（CAP 理论中的数据不一致），并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

最终一致性

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

ACID 是数据库事务完整性的理论，CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。

Paxos 算法

在 Paxos 中主要有三个角色，分别为 Proposer提案者、Acceptor表决者、Learner学习者。Paxos 算法和 2PC 一样，也有两个阶段，分别为 Prepare 和 accept 阶段。

prepare 阶段

Proposer提案者：负责提出 proposal，每个提案者在提出提案时都会首先获取到一个 具有全局唯一性的、递增的提案编号N，即在整个集群中是唯一的编号 N，然后将该编号赋予其要提出的提案，在第一阶段是只将提案编号发送给所有的表决者。
Acceptor表决者：每个表决者在 accept 某提案后，会将该提案编号N记录在本地，这样每个表决者中保存的已经被 accept 的提案中会存在一个编号最大的提案，其编号假设为 maxN。每个表决者仅会 accept 编号大于自己本地 maxN 的提案，在批准提案时表决者会将以前接受过的最大编号的提案作为响应反馈给 Proposer 。

accept 阶段

当一个提案被 Proposer 提出后，如果 Proposer 收到了超过半数的 Acceptor 的批准（Proposer 本身同意），那么此时 Proposer 会给所有的 Acceptor 发送真正的提案（你可以理解为第一阶段为试探），这个时候 Proposer 就会发送提案的内容和提案编号。

表决者收到提案请求后会再次比较本身已经批准过的最大提案编号和该提案编号，如果该提案编号 大于等于 已经批准过的最大提案编号，那么就 accept 该提案（此时执行提案内容但不提交），随后将情况返回给 Proposer 。如果不满足则不回应或者返回 NO 。

ZAB

ZAB(ZooKeeper Atomic Broadcast) 原子广播协议，该协议能够很好地支持 崩溃恢复 。

Raft 算法

在任意的时间，每个服务器一定会处于以下三个状态中的一个：

Leader：负责发起心跳，响应客户端，创建日志，同步日志。
Candidate：Leader 选举过程中的临时角色，由 Follower 转化而来，发起投票参与竞选。
Follower：接受 Leader 的心跳和日志同步数据，投票给 Candidate。

在正常的情况下，只有一个服务器是 Leader，剩下的服务器是 Follower。Follower 是被动的，它们不会发送任何请求，只是响应来自 Leader 和 Candidate 的请求。

什么是网关？

微服务背景下，一个系统被拆分为多个服务，但是像安全认证，流量控制，日志，监控等功能是每个服务都需要的，没有网关的话，我们就需要在每个服务中单独实现，这使得我们做了很多重复的事情并且没有一个全局的视图来统一管理这些功能。

一般情况下，网关可以为我们提供请求转发、安全认证（身份/权限认证）、流量控制、负载均衡、降级熔断、日志、监控、参数校验、协议转换等功能。

实际上，网关主要做了两件事情：请求转发 + 请求过滤。

有哪些常见的网关系统？

Zuul 是 Netflix 开发的一款提供动态路由、监控、弹性、安全的网关服务，基于 Java 技术栈开发，可以和 Eureka、Ribbon、Hystrix 等组件配合使用。

SpringCloud Gateway 属于 Spring Cloud 生态系统中的网关，其诞生的目标是为了替代老牌网关 Zuul。准确点来说，应该是 Zuul 1.x。SpringCloud Gateway 起步要比 Zuul 2.x 更早。为了提升网关的性能，SpringCloud Gateway 基于 Spring WebFlux 。Spring WebFlux 使用 Reactor 库来实现响应式编程模型，底层基于 Netty 实现同步非阻塞的 I/O。

什么是分布式 ID？

一个最基本的分布式 ID 需要满足下面这些要求：

全局唯一 ：ID 的全局唯一性肯定是首先要满足的！
高性能 ：分布式 ID 的生成速度要快，对本地资源消耗要小。
高可用 ：生成分布式 ID 的服务要保证可用性无限接近于 100%。
方便易用 ：拿来即用，使用方便，快速接入！

除了这些之外，一个比较好的分布式 ID 还应保证：

安全：ID 中不包含敏感信息。
有序递增 ：如果要把 ID 存放在数据库的话，ID 的有序性可以提升数据库写入速度。并且，很多时候，我们还很有可能会直接通过 ID 来进行排序。
有具体的业务含义 ：生成的 ID 如果能有具体的业务含义，可以让定位问题以及开发更透明化（通过 ID 就能确定是哪个业务）。
独立部署 ：也就是分布式系统单独有一个发号器服务，专门用来生成分布式 ID。这样就生成 ID 的服务可以和业务相关的服务解耦。不过，这样同样带来了网络调用消耗增加的问题。总的来说，如果需要用到分布式 ID 的场景比较多的话，独立部署的发号器服务还是很有必要的。

分布式 ID 常见解决方案

1、数据库主键自增

这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
数据库主键自增这种模式，每次获取 ID 都要访问一次数据库，ID 需求比较大的时候，肯定是不行的。

2、数据库号段模式

如果我们可以批量获取，然后存在在内存里面，需要用到的时候，直接从内存里面拿就舒服了！这也就是我们说的 **基于数据库的号段模式来生成分布式 ID。**数据库的号段模式也是目前比较主流的一种分布式 ID 生成方式。像滴滴开源的Tinyidopen in new window 就是基于这种方式来做的。不过，TinyId 使用了双号段缓存、增加多 db 支持等方式来进一步优化

相比于数据库主键自增的方式，**数据库的号段模式对于数据库的访问次数更少，数据库压力更小。**另外，为了避免单点问题，你可以从使用主从模式来提高可用性。

数据库号段模式的优缺点:

优点：ID 有序递增、存储消耗空间小
缺点：存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！）

3、Redis

NoSQL 方案使用 Redis 多一些。

我们通过 Redis 的 incr 命令即可实现对 id 原子顺序递增。

为了提高可用性和并发，我们可以使用 Redis Cluster。Redis Cluster 是 Redis 官方提供的 Redis 集群解决方案（3.0+版本）除了 Redis Cluster 之外，你也可以使用开源的 Redis 集群方案Codisopen in new window （大规模集群比如上百个节点的时候比较推荐）。

除了高可用和并发之外，我们知道 Redis 基于内存，我们需要持久化数据，避免重启机器或者机器故障后数据丢失。Redis 支持两种不同的持久化方式：快照（snapshotting，RDB）、只追加文件（append-only file, AOF）。并且，Redis 4.0 开始支持 RDB 和 AOF 的混合持久化（默认关闭，可以通过配置项 aof-use-rdb-preamble 开启）。

Redis 方案的优缺点：

优点：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
缺点：和数据库主键自增方案的缺点类似

4、MongoDB ObjectId

MongoDB ObjectId 一共需要 12 个字节存储：

0~3：时间戳
3~6：代表机器 ID
7~8：机器进程 ID
9~11 ：自增值

MongoDB 方案的优缺点：

优点：性能不错并且生成的 ID 是有序递增的
缺点：需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）、有安全性问题（ID 生成有规律性）

5、UUID

优点：生成速度比较快、简单易用
缺点：存储消耗空间大（32 个字符串，128 位）、不安全（基于 MAC 地址生成 UUID 的算法会造成 MAC 地址泄露)、无序（非自增）、没有具体业务含义、需要解决重复 ID 问题（当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）

6、Snowflake(雪花算法)

优点：生成速度比较快、生成的 ID 有序递增、比较灵活（可以对 Snowflake 算法进行简单的改造比如加入业务 ID）
缺点：需要解决重复 ID 问题（依赖时间，当机器时间不对的情况下，可能导致会产生重复 ID）。

7、开源框架（改进版的雪花算法）

UidGenerator(百度)、Leaf(美团)、Tinyid(滴滴)

分布式锁

对于单机多线程来说，在 Java 中，我们通常使用 ReetrantLock 类、synchronized 关键字这类 JDK 自带的 本地锁 来控制一个 JVM 进程内的多个线程对本地共享资源的访问。分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。于是，分布式锁 就诞生了。

一个最基本的分布式锁需要满足：

互斥：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有；
高可用 ：锁服务是高可用的。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。
可重入：一个节点获取了锁之后，还可以再次获取锁。

为什么要给锁设置一个过期时间？

为了避免锁无法被释放，我们可以想到的一个解决办法就是： 给这个 key（也就是锁）设置一个过期时间 。

如何实现锁到期的续期？

Redisson 中的分布式锁自带自动续期机制，提供了一个专门用来监控和续期锁的 Watch Dog（看门狗），如果操作共享资源的线程还未执行完成的话，Watch Dog 会不断地延长锁的过期时间，进而保证锁不会因为超时而被释放。

如何实现可重入锁？

所谓可重入锁指的是在一个线程中可以多次获取同一把锁，比如一个线程在执行一个带锁的方法，该方法中又调用了另一个需要相同锁的方法，则该线程可以直接执行调用的方法即可重入，而无需重新获得锁。像 Java 中的 synchronized 和 ReentrantLock 都属于可重入锁。

不可重入的分布式锁基本可以满足绝大部分业务场景了，一些特殊的场景可能会需要使用可重入的分布式锁。

可重入分布式锁的实现核心思路是线程在获取锁的时候判断是否为自己的锁，如果是的话，就不用再重新获取了。为此，我们可以为每个锁关联一个可重入计数器和一个占有它的线程。当可重入计数器大于 0 时，则锁被占有，需要判断占有该锁的线程和请求获取锁的线程是否为同一个。

实际项目中，我们不需要自己手动实现，推荐使用 Redisson ，其内置了多种类型的锁比如可重入锁（Reentrant Lock）、自旋锁（Spin Lock）、公平锁（Fair Lock）、多重锁（MultiLock）、红锁（RedLock）、读写锁（ReadWriteLock）。

Redis 如何解决集群情况下分布式锁的可靠性？

为了避免单点故障，生产环境下的 Redis 服务通常是集群化部署的。由于 Redis 集群数据同步到各个节点时是异步的，如果在 Redis 主节点获取到锁后，在没有同步到其他节点时，Redis 主节点宕机了，此时新的 Redis 主节点依然可以获取锁，所以多个应用服务就可以同时获取到锁。

针对这个问题，Redis 之父 antirez 设计了 Redlock 算法来解决

为什么要 RPC ？ 因为，两个不同的服务器上的服务提供的方法不在一个内存空间，所以，需要通过网络编程才能传递方法调用所需要的参数。并且，方法调用的结果也需要通过网络编程来接收。但是，如果我们自己手动网络编程来实现这个调用过程的话工作量是非常大的，因为，我们需要考虑底层传输方式（TCP还是UDP）、序列化方式等等方面。

RPC 的原理是什么?

整个 RPC的核心功能看作是下面 5 个部分实现的：

客户端（服务消费端） ：调用远程方法的一端。
客户端 Stub（桩） ：这其实就是一代理类。代理类主要做的事情很简单，就是把你调用方法、类、方法参数等信息传递到服务端。
网络传输 ：网络传输就是你要把你调用的方法的信息比如说参数啊这些东西传输到服务端，然后服务端执行完之后再把返回结果通过网络传输给你传输回来。网络传输的实现方式有很多种比如最近基本的 Socket或者性能以及封装更加优秀的 Netty（推荐）。
服务端 Stub（桩） ：这个桩就不是代理类了，这里的服务端 Stub 实际指的就是接收到客户端执行方法的请求后，去执行对应的方法然后返回结果给客户端的类。
服务端（服务提供端） ：提供远程方法的一端。

具体原理图如下

[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-WApRgVja-1678855575285)(E:/typora/37345851.jpg)]

服务消费端（client）以本地调用的方式调用远程服务；
客户端 Stub（client stub）接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体（序列化）：RpcRequest；
客户端 Stub（client stub）找到远程服务的地址，并将消息发送到服务提供端；
服务端 Stub（桩）收到消息将消息反序列化为Java对象: RpcRequest；
服务端 Stub（桩）根据RpcRequest中的类、方法、方法参数等信息调用本地的方法；
服务端 Stub（桩）得到方法执行结果并将组装成能够进行网络传输的消息体：RpcResponse（序列化）发送至消费方；
客户端 Stub（client stub）接收到消息并将消息反序列化为Java对象:RpcResponse ，这样也就得到了最终结果。

常见的 RPC 框架？

我们这里说的 RPC 框架指的是可以让客户端直接调用服务端方法，就像调用本地方法一样简单的框架，比如Dubbo、Motan、gRPC这些。如果需要和 HTTP 协议打交道，解析和封装 HTTP 请求和响应。这类框架并不能算是“RPC 框架”，比如Feign

HTTP 和 RPC 有什么区别

服务发现

在 HTTP 中，通过 DNS 服务 去解析域名得到它背后的 IP 地址，默认 80 端口。

而 RPC 的话，就有些区别，一般会有专门的中间服务去保存服务名和 IP 信息，比如 Consul、Etcd、Nacos、ZooKeeper，甚至是 Redis。

底层连接形式

主流的 HTTP1.1 协议为例，其默认在建立底层 TCP 连接之后会一直保持这个连接（keep alive），之后的请求和响应都会复用这条连接。

RPC 协议，也跟 HTTP 类似，也是通过建立 TCP 长链接进行数据交互，但不同的地方在于，RPC 协议一般还会再建个 连接池，在请求量大的时候，建立多条连接放在池内，要发数据的时候就从池里取一条连接出来，用完放回去，下次再复用

传输内容

RPC，定制化程度更高，可以采用体积更小的 Protobuf 或其他序列化协议去保存结构体数据

总结

纯 TCP 是能收发数据，但它是个无边界的数据流，上层需要定义消息格式用于定义 消息边界 。于是就有了各种协议，HTTP 和各类 RPC 协议就是在 TCP 之上定义的应用层协议。
RPC 本质上不算是协议，而是一种调用方式，而像 gRPC 和 Thrift 这样的具体实现，才是协议，它们是实现了 RPC 调用的协议。目的是希望程序员能像调用本地方法那样去调用远端的服务方法。同时 RPC 有很多种实现方式，不一定非得基于 TCP 协议。
从发展历史来说，HTTP 主要用于 B/S 架构，而 RPC 更多用于 C/S 架构。但现在其实已经没分那么清了，B/S 和 C/S 在慢慢融合。 很多软件同时支持多端，所以对外一般用 HTTP 协议，而内部集群的微服务之间则采用 RPC 协议进行通讯。
RPC 其实比 HTTP 出现的要早，且比目前主流的 HTTP1.1 性能要更好，所以大部分公司内部都还在使用 RPC。
HTTP2.0 在 HTTP1.1 的基础上做了优化，性能可能比很多 RPC 协议都要好，但由于是这几年才出来的，所以也不太可能取代掉 RPC。

ZooKeeper 典型应用场景

ZooKeeper 概览中，我们介绍到使用其通常被用于实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能

下面选 3 个典型的应用场景来专门说说：

分布式锁 ：通过创建唯一节点获得分布式锁，当获得锁的一方执行完相关代码或者是挂掉之后就释放锁。
命名服务 ：可以通过 ZooKeeper 的顺序节点生成全局唯一 ID
数据发布/订阅 ：通过 Watcher 机制 可以很方便地实现数据发布/订阅。当你将数据发布到 ZooKeeper 被监听的节点上，其他机器可通过监听 ZooKeeper 上节点的变化来实现配置的动态更新。

ZooKeeper 总结

ZooKeeper 本身就是一个分布式程序（只要半数以上节点存活，ZooKeeper 就能正常服务）。
为了保证高可用，最好是以集群形态来部署 ZooKeeper，这样只要集群中大部分机器是可用的（能够容忍一定的机器故障），那么 ZooKeeper 本身仍然是可用的。
ZooKeeper 将数据保存在内存中，这也就保证了高吞吐量和低延迟（但是内存限制了能够存储的容量不太大，此限制也是保持 znode 中存储的数据量较小的进一步原因）。
ZooKeeper 是高性能的。在“读”多于“写”的应用程序中尤其地明显，因为“写”会导致所有的服务器间同步状态。（“读”多于“写”是协调服务的典型场景。）
ZooKeeper 有临时节点的概念。当创建临时节点的客户端会话一直保持活动，瞬时节点就一直存在。而当会话终结时，瞬时节点被删除。持久节点是指一旦这个 znode 被创建了，除非主动进行 znode 的移除操作，否则这个 znode 将一直保存在 ZooKeeper 上。
ZooKeeper 底层其实只提供了两个功能：① 管理（存储、读取）用户程序提交的数据；② 为用户程序提供数据节点监听服务。

高性能

读写分离会带来什么问题？ --> 主从同步延迟

如何解决？

1.强制将读请求路由到主库处理。

既然你从库的数据过期了，那我就直接从主库读取嘛！这种方案虽然会增加主库的压力，但是，实现起来比较简单，也是我了解到的使用最多的一种方式。

比如 Sharding-JDBC 就是采用的这种方案。通过使用 Sharding-JDBC 的 HintManager 分片键值管理器，我们可以强制使用主库。

如何实现读写分离？

部署多台数据库，选择其中的一台作为主数据库，其他的一台或者多台作为从数据库。
保证主数据库和从数据库之间的数据是实时同步的，这个过程也就是我们常说的主从复制。
系统将写请求交给主数据库处理，读请求交给从数据库处理。

主从复制原理是什么？

MySQL binlog(binary log 即二进制日志文件) 主要记录了 MySQL 数据库中数据的所有变化(数据库执行的所有 DDL 和 DML 语句)。因此，我们根据主库的 MySQL binlog 日志就能够将主库的数据同步到从库中。

引入分库分表之后，会给系统带来什么挑战呢？

join 操作 ：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。
事务问题 ：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。
分布式 id ：分库之后，数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 id 了。

分库分表后，数据怎么迁移呢？

比较简单同时也是非常常用的方案就是停机迁移

双写方案

什么是 CDN ？

CDN 全称是 Content Delivery Network/Content Distribution Network，翻译过的意思是 内容分发网络

CDN 工作原理是什么

1、静态资源是如何被缓存到 CDN 节点中的？

你可以通过预热的方式将源站的资源同步到 CDN 的节点中。这样的话，用户首次请求资源可以直接从 CDN 节点中取，无需回源。这样可以降低源站压力，提升用户体验。

如果不预热的话，你访问的资源可能不再 CDN 节点中，这个时候 CDN 节点将请求源站获取资源，这个过程是大家经常说的回源。

命中率 和 回源率 是衡量 CDN 服务质量两个重要指标。命中率越高越好，回源率越低越好。

如果资源有更新的话，你也可以对其刷新，删除 CDN 节点上缓存的资源，当用户访问对应的资源时直接回源获取最新的资源，并重新缓存。

2、如何找到最合适的 CDN 节点？

GSLB （Global Server Load Balance，全局负载均衡）是 CDN 的大脑，负责多个CDN节点之间相互协作，最常用的是基于 DNS 的 GSLB。

浏览器向 DNS 服务器发送域名请求；
DNS 服务器向根据 CNAME( Canonical Name ) 别名记录向 GSLB 发送请求；
GSLB 返回性能最好（通常距离请求地址最近）的 CDN 节点（边缘服务器，真正缓存内容的地方）的地址给浏览器；
浏览器直接访问指定的 CDN 节点。

GSLB 内部可以看作是 CDN 专用 DNS 服务器和负载均衡系统组合。CDN 专用 DNS 服务器会返回负载均衡系统 IP 地址给浏览器，浏览器使用 IP 地址请求负载均衡系统进而找到对应的 CDN 节点。

GSLB 是如何选择出最合适的 CDN 节点呢？ GSLB 会根据请求的 IP 地址、CDN 节点状态（比如负载情况、性能、响应时间、带宽）等指标来综合判断具体返回哪一个 CDN 节点的地址

3、如何防止资源被盗刷？

设置 Referer 防盗链，具体来说就是根据 HTTP 请求的头信息里面的 Referer 字段对请求进行限制。我们可以通过 Referer 字段获取到当前请求页面的来源页面的网站地址，这样我们就能确定请求是否来自合法的网站。

如果站点的防盗链配置允许 Referer 为空的话，通过隐藏 Referer，可以直接绕开防盗链。一种常用的机制是 时间戳防盗链 。相比之下，时间戳防盗链 的安全性更强一些。时间戳防盗链加密的 URL 具有时效性，过期之后就无法再被允许访问

消息队列(Message Queue, MQ)有什么用？

通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）
削峰/限流
降低系统耦合性。

削峰/限流 --> 先将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，然后后端服务再慢慢根据自己的能力去消费这些消息，这样就避免直接把后端服务打垮掉。

使用消息队列会带来哪些问题？

系统可用性降低： 系统可用性在某种程度上降低，为什么这样说呢？在加入 MQ 之前，你不用考虑消息丢失或者说 MQ 挂掉等等的情况，但是，引入 MQ 之后你就需要去考虑了！
系统复杂性提高： 加入 MQ 之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题！
一致性问题： 我上面讲了消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了

RPC 和消息队列的区别：

从用途来看 ：RPC 主要用来解决两个服务的远程通信问题，不需要了解底层网络的通信机制。通过 RPC 可以帮助我们调用远程计算机上某个服务的方法，这个过程就像调用本地方法一样简单。消息队列主要用来降低系统耦合性、实现任务异步、有效地进行流量削峰。
从通信方式来看 ：RPC 是双向直接网络通讯，消息队列是单向引入中间载体的网络通讯。
从架构上来看 ：消息队列需要把消息存储起来，RPC 则没有这个要求，因为前面也说了 RPC 是双向直接网络通讯。
从请求处理的时效性来看 ：通过 RPC 发出的调用一般会立即被处理，存放在消息队列中的消息并不一定会立即被处理。

RPC 和消息队列本质上是网络通讯的两种不同的实现机制，两者的用途不同，万不可将两者混为一谈

常见的消息队列有哪些？

1、Kafka

Kafka 是 LinkedIn 开源的一个分布式流式处理平台。流式处理平台具有三个关键功能：

消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。
容错的持久方式存储记录消息流： Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失的风险。
流式处理平台： 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库

2、RocketMQ

RocketMQ 是阿里开源的一款云原生“消息、事件、流”实时数据处理平台，借鉴了 Kafka，已经成为 Apache 顶级项目

3、RabbitMQ

RabbitMQ 是采用 Erlang 语言实现 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议）的消息中间件，它最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息

高可用

常见限流算法有哪些

1、固定窗口计数器算法

固定窗口其实就是时间窗口。固定窗口计数器算法 规定了我们单位时间处理的请求数量。这种限流算法无法保证限流速率，因而无法保证突然激增的流量。

固定窗口计数器算法的实现思路如下：

给定一个变量 counter 来记录当前接口处理的请求数量，初始值为 0（代表接口当前 1 分钟内还未处理请求）。
1 分钟之内每处理一个请求之后就将 counter+1 ，当 counter=33 之后（也就是说在这 1 分钟内接口已经被访问 33 次的话），后续的请求就会被全部拒绝。
等到 1 分钟结束后，将 counter 重置 0，重新开始计数。

2、滑动窗口计数器算法

滑动窗口计数器算法相比于固定窗口计数器算法的优化在于：它把时间以一定比例分片 。

例如我们的接口限流每分钟处理 60 个请求，我们可以把 1 分钟分为 60 个窗口。每隔 1 秒移动一次，每个窗口一秒只能处理不大于 60(请求数)/60（窗口数） 的请求，如果当前窗口的请求计数总和超过了限制的数量的话就不再处理其他请求。

很显然， 当滑动窗口的格子划分的越多，滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。

3、漏桶算法

我们可以把发请求的动作比作成注水到桶中，我们处理请求的过程可以比喻为漏桶漏水。我们往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水。当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。

如果想要实现这个算法的话也很简单，准备一个队列用来保存请求，然后我们定期从队列中拿请求来执行就好了（和消息队列削峰/限流的思想是一样的）

4、令牌桶算法

令牌桶算法也比较简单。和漏桶算法算法一样。不过现在桶里装的是令牌了，请求在被处理之前需要拿到一个令牌，请求处理完毕之后将这个令牌丢弃（删除）。我们根据限流大小，按照一定的速率往桶里添加令牌。如果桶装满了，就不能继续往里面继续添加令牌了

单机限流怎么做？单机限流针对的是单体架构应用。

单机限流可以直接使用 Google Guava 自带的限流工具类 RateLimiter 。 RateLimiter 基于令牌桶算法，可以应对突发流量。

分布式限流怎么做？

借助中间件架限流 ：可以借助 Sentinel 或者使用 Redis 来自己实现对应的限流逻辑。
网关层限流 ：比较常用的一种方案，直接在网关层把限流给安排上了。不过，通常网关层限流通常也需要借助到中间件/框架。就比如 Spring Cloud Gateway 的分布式限流实现RedisRateLimiter就是基于 Redis+Lua 来实现的，再比如 Spring Cloud Gateway 还可以整合 Sentinel 来做限流。

超时（Timeout） 和 重试（Retry） 机制

我们平时接触到的超时可以简单分为下面 2 种：

连接超时（ConnectTimeout） ：客户端与服务端建立连接的最长等待时间。
读取超时（ReadTimeout） ：客户端和服务端已经建立连接，客户端等待服务端处理完请求的最长时间。实际项目中，我们关注比较多的还是读取超时

JVM

运行时数据区域

Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它管理的内存划分成若干个不同的数据区域

线程私有的：

程序计数器
虚拟机栈
本地方法栈

线程共享的：

堆
方法区
直接内存 (非运行时数据区的一部分)

程序计数器

主要有两个作用：

字节码解释器通过改变程序计数器来依次读取指令，从而实现代码的流程控制，如：顺序执行、选择、循环、异常处理。
在多线程的情况下，程序计数器用于记录当前线程执行的位置，从而当线程被切换回来的时候能够知道该线程上次运行到哪儿了。

⚠️ 注意：程序计数器是唯一一个不会出现 OutOfMemoryError 的内存区域，它的生命周期随着线程的创建而创建，随着线程的结束而死亡

Java 虚拟机栈

除了一些 Native 方法调用是通过本地方法栈实现的(后面会提到)，其他所有的 Java 方法调用都是通过栈来实现的（也需要和其他运行时数据区域比如程序计数器配合）

栈由一个个栈帧组成，而每个栈帧中都拥有：局部变量表、操作数栈、动态链接、方法返回地址。和数据结构上的栈类似，两者都是先进后出的数据结构，只支持出栈和入栈两种操作。

局部变量表 主要存放了编译期可知的各种数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）、对象引用（reference 类型，它不同于对象本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置）。

操作数栈 主要作为方法调用的中转站使用，用于存放方法执行过程中产生的中间计算结果。另外，计算过程中产生的临时变量也会放在操作数栈中

动态链接 当一个方法要调用其他方法，需要将常量池中指向方法的符号引用转化为其在内存地址中的直接引用。动态链接的作用就是为了将符号引用转换为调用方法的直接引用，这个过程也被称为 动态连接

程序运行中栈可能会出现两种错误：

StackOverFlowError： 若栈的内存大小不允许动态扩展，那么当线程请求栈的深度超过当前 Java 虚拟机栈的最大深度的时候，就抛出 StackOverFlowError 错误。
OutOfMemoryError： 如果栈的内存大小可以动态扩展，如果虚拟机在动态扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出OutOfMemoryError异常。

本地方法栈

和虚拟机栈所发挥的作用非常相似，区别是： 虚拟机栈为虚拟机执行 Java 方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则调用虚拟机使用到的 Native 方法服务

堆

堆内存被通常分为下面三部分：

新生代内存(Young Generation)，包含Eden 区、两个 Survivor 区 S0 和 S1
老生代(Old Generation)
永久代(Permanent Generation)/Metaspace(元空间)

大部分情况，对象都会首先在 Eden 区域分配，在一次young GC后，如果对象还存活，则会进入 S0 或者 S1，并且对象的年龄还会加 1(Eden 区->Survivor 区后对象的初始年龄变为 1)，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁），就会被晋升到老年代中。

方法区

方法区属于是 JVM 运行时数据区域的一块逻辑区域，是各个线程共享的内存区域

当虚拟机要使用一个类时，它需要读取并解析 Class 文件获取相关信息，再将信息存入到方法区。方法区会存储已被虚拟机加载的 类信息、字段信息、方法信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等数据。

方法区和永久代以及元空间是什么关系呢？ 方法区和永久代/元空间的关系很像 Java 中接口和类的关系，这里的类就可以看作是永久代/元空间，接口可以看作是方法区，也就是说永久代/元空间是 HotSpot 虚拟机对虚拟机规范中方法区的两种实现方式。

运行时常量池

Class 文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有用于存放编译期生成的各种字面量（Literal）和符号引用（Symbolic Reference）的 常量池表(Constant Pool Table) 。

字面量是源代码中的固定值的表示法，即通过字面我们就能知道其值的含义。字面量包括整数、浮点数和字符串字面量。常见的符号引用包括类符号引用、字段符号引用、方法符号引用、接口方法符号。

字符串常量池

字符串常量池 是 JVM 为了提升性能和减少内存消耗针对字符串（String 类）专门开辟的一块区域，主要目的是为了避免字符串的重复创建。StringTable 中保存的是字符串对象的引用，字符串对象的引用指向堆中的字符串对象。

JDK1.7 之前，字符串常量池存放在永久代。JDK1.7 字符串常量池和静态变量从永久代移动了 Java 堆中

JDK 1.7 为什么要将字符串常量池移动到堆中？

主要是因为永久代（方法区实现）的 GC 回收效率太低，只有在整堆收集 (Full GC)的时候才会被执行 GC。Java 程序中通常会有大量的被创建的字符串等待回收，将字符串常量池放到堆中，能够更高效及时地回收字符串内存。

直接内存

直接内存是一种特殊的内存缓冲区，并不在 Java 堆或方法区中分配的，而是通过 JNI 的方式在本地内存上分配的

内存分配和回收原则

1、对象优先在 Eden 区分配

大多数情况下，对象在新生代中 Eden 区分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次 Minor GC。

2、大对象直接进入老年代

大对象就是需要大量连续内存空间的对象（比如：字符串、数组）。大对象直接进入老年代主要是为了避免为大对象分配内存时由于分配担保机制带来的复制而降低效率。

3、长期存活的对象将进入老年代

既然虚拟机采用了分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。为了做到这一点，虚拟机给每个对象一个对象年龄（Age）计数器。

大部分情况，对象都会首先在 Eden 区域分配。如果对象在 Eden 出生并经过第一次 Minor GC 后仍然能够存活，并且能被 Survivor 容纳的话，将被移动到 Survivor 空间（s0 或者 s1）中，并将对象年龄设为 1(Eden 区->Survivor 区后对象的初始年龄变为 1)。

对象在 Survivor 中每熬过一次 MinorGC,年龄就增加 1 岁，当它的年龄增加到一定程度（默认为 15 岁），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。

针对 HotSpot VM 的实现，它里面的 GC 其实准确分类只有两大种：

部分收集 (Partial GC)：

新生代收集（Minor GC / Young GC）：只对新生代进行垃圾收集；
老年代收集（Major GC / Old GC）：只对老年代进行垃圾收集。需要注意的是 Major GC 在有的语境中也用于指代整堆收集；
混合收集（Mixed GC）：对整个新生代和部分老年代进行垃圾收集。

整堆收集 (Full GC)：收集整个 Java 堆和方法区。

死亡对象判断方法？

1、引用计数法

给对象中添加一个引用计数器：

每当有一个地方引用它，计数器就加 1；
当引用失效，计数器就减 1；
任何时候计数器为 0 的对象就是不可能再被使用的。

这个方法实现简单，效率高，但是目前主流的虚拟机中并没有选择这个算法来管理内存，其最主要的原因是它很难解决对象之间相互循环引用的问题。

2、可达性分析算法

这个算法的基本思想就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起点，从这些节点开始向下搜索，节点所走过的路径称为引用链，当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连的话，则证明此对象是不可用的，需要被回收。

哪些对象可以作为 GC Roots 呢？

虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象
本地方法栈(Native 方法)中引用的对象
方法区中类静态属性引用的对象
方法区中常量引用的对象
所有被同步锁持有的对象

对象可以被回收，就代表一定会被回收吗？

即使在可达性分析法中不可达的对象，也并非是“非死不可”的，这时候它们暂时处于“缓刑阶段”，要真正宣告一个对象死亡，至少要经历两次标记过程；可达性分析法中不可达的对象被第一次标记并且进行一次筛选，筛选的条件是此对象是否有必要执行 finalize 方法。当对象没有覆盖 finalize 方法，或 finalize 方法已经被虚拟机调用过时，虚拟机将这两种情况视为没有必要执行。

被判定为需要执行的对象将会被放在一个队列中进行第二次标记，除非这个对象与引用链上的任何一个对象建立关联，否则就会被真的回收。

引用类型

分为强引用、软引用、弱引用、虚引用四种（引用强度逐渐减弱）

弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程，因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。

虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。

特别注意，在程序设计中一般很少使用弱引用与虚引用，使用软引用的情况较多，这是因为软引用可以加速 JVM 对垃圾内存的回收速度，可以维护系统的运行安全，防止内存溢出（OutOfMemory）等问题的产生。

如何判断一个类是无用的类

类需要同时满足下面 3 个条件才能算是 “无用的类” ：

该类所有的实例都已经被回收，也就是 Java 堆中不存在该类的任何实例。
加载该类的 ClassLoader 已经被回收。
该类对应的 java.lang.Class 对象没有在任何地方被引用，无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

垃圾收集算法

1、标记-清除算法

该算法分为“标记”和“清除”阶段：首先标记出所有不需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有没有被标记的对象。它是最基础的收集算法，后续的算法都是对其不足进行改进得到。这种垃圾收集算法会带来两个明显的问题：

效率问题
空间问题（标记清除后会产生大量不连续的碎片）

2、标记-复制算法

为了解决效率问题，“标记-复制”收集算法出现了。它可以将内存分为大小相同的两块，每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块去，然后再把使用的空间一次清理掉。这样就使每次的内存回收都是对内存区间的一半进行回收。

3、标记-整理算法

根据老年代的特点提出的一种标记算法，标记过程仍然与“标记-清除”算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象回收，而是让所有存活的对象向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存。

4、分代收集算法（HotSpot 为什么要分为新生代和老年代？）–> 为了分代收集

当前虚拟机的垃圾收集都采用分代收集算法，这种算法没有什么新的思想，只是根据对象存活周期的不同将内存分为几块。一般将 java 堆分为新生代和老年代，这样我们就可以根据各个年代的特点选择合适的垃圾收集算法。

比如在新生代中，每次收集都会有大量对象死去，所以可以选择”标记-复制“算法，只需要付出少量对象的复制成本就可以完成每次垃圾收集。而老年代的对象存活几率是比较高的，而且没有额外的空间对它进行分配担保，所以我们必须选择“标记-清除”或“标记-整理”算法进行垃圾收集。

垃圾收集器

1、Serial 收集器

Serial（串行）收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。它的 “单线程” 的意义不仅仅意味着它只会使用一条垃圾收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是它在进行垃圾收集工作的时候必须暂停其他所有的工作线程（ “Stop The World” ），直到它收集结束。

新生代采用标记-复制算法，老年代采用标记-整理算法。

2、ParNew 收集器

ParNew 收集器其实就是 Serial 收集器的多线程版本，除了使用多线程进行垃圾收集外，其余行为（控制参数、收集算法、回收策略等等）和 Serial 收集器完全一样。

新生代采用标记-复制算法，老年代采用标记-整理算法。

3、Parallel Scavenge 收集器

Parallel Scavenge 收集器也是使用标记-复制算法的多线程收集器。Parallel Scavenge 收集器关注点是吞吐量（高效率的利用 CPU）。CMS 等垃圾收集器的关注点更多的是用户线程的停顿时间（提高用户体验）。所谓吞吐量就是 CPU 中用于运行用户代码的时间与 CPU 总消耗时间的比值。 Parallel Scavenge 收集器提供了很多参数供用户找到最合适的停顿时间或最大吞吐量，如果对于收集器运作不太了解，手工优化存在困难的时候，使用 Parallel Scavenge 收集器配合自适应调节策略，把内存管理优化交给虚拟机去完成也是一个不错的选择。

新生代采用标记-复制算法，老年代采用标记-整理算法。

是 JDK1.8 默认收集器

4、CMS 收集器

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。它非常符合在注重用户体验的应用上使用。

CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器是 HotSpot 虚拟机第一款真正意义上的并发收集器，它第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程（基本上）同时工作。

从名字中的Mark Sweep这两个词可以看出，CMS 收集器是一种 “标记-清除”算法实现的，它的运作过程相比于前面几种垃圾收集器来说更加复杂一些。整个过程分为四个步骤：

初始标记： 暂停所有的其他线程，并记录下直接与 root 相连的对象，速度很快；
并发标记： 同时开启 GC 和用户线程，用一个闭包结构去记录可达对象。但在这个阶段结束，这个闭包结构并不能保证包含当前所有的可达对象。因为用户线程可能会不断的更新引用域，所以 GC 线程无法保证可达性分析的实时性。所以这个算法里会跟踪记录这些发生引用更新的地方。
重新标记： 重新标记阶段就是为了修正并发标记期间因为用户程序继续运行而导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录，这个阶段的停顿时间一般会比初始标记阶段的时间稍长，远远比并发标记阶段时间短
并发清除： 开启用户线程，同时 GC 线程开始对未标记的区域做清扫。

是一款优秀的垃圾收集器，主要优点：并发收集、低停顿。但是它有下面三个明显的缺点：

对 CPU 资源敏感；
无法处理浮动垃圾；
它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生。

类的生命周期

类从被加载到虚拟机内存中开始到卸载出内存为止，它的整个生命周期可以简单概括为 7 个阶段：：加载（Loading）、验证（Verification）、准备（Preparation）、解析（Resolution）、初始化（Initialization）、使用（Using）和卸载（Unloading）。其中，前三个阶段可以统称为连接（Linking）

系统加载 Class 类型的文件主要三步：加载->连接->初始化。连接过程又可分为三步：验证->准备->解析。

1、加载

加载这一步主要是通过 类加载器 完成的。类加载器有很多种，当我们想要加载一个类的时候，具体是哪个类加载器加载由 双亲委派模型 决定（不过，我们也能打破由双亲委派模型）。

2、验证

验证是连接阶段的第一步，这一阶段的目的是确保 Class 文件的字节流中包含的信息符合《Java 虚拟机规范》的全部约束要求，保证这些信息被当作代码运行后不会危害虚拟机自身的安全

验证阶段主要由四个检验阶段组成：

文件格式验证（Class 文件格式检查）
元数据验证（字节码语义检查）
字节码验证（程序语义检查）
符号引用验证（类的正确性检查）

3、准备

准备阶段是正式为类变量分配内存并设置类变量初始值的阶段，这些内存都将在方法区中分配。

4、解析

解析阶段是虚拟机将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程。 解析动作主要针对类或接口、字段、类方法、接口方法、方法类型、方法句柄和调用限定符 7 类符号引用进行。

5、初始化

初始化阶段是执行初始化方法 ()方法的过程，是类加载的最后一步，这一步 JVM 才开始真正执行类中定义的 Java 程序代码(字节码)。

类加载器介绍

类加载器是一个负责加载类的对象，用于实现类加载过程中的加载这一步。
每个 Java 类都有一个引用指向加载它的 ClassLoader。
数组类不是通过 ClassLoader 创建的（数组类没有对应的二进制字节流），是由 JVM 直接生成的。

简单来说，类加载器的主要作用就是加载 Java 类的字节码（ .class 文件）到 JVM 中（在内存中生成一个代表该类的 Class 对象）。

类加载器加载规则

JVM 启动的时候，并不会一次性加载所有的类，而是根据需要去动态加载。也就是说，大部分类在具体用到的时候才会去加载，这样对内存更加友好。

对于已经加载的类会被放在 ClassLoader 中。在类加载的时候，系统会首先判断当前类是否被加载过。已经被加载的类会直接返回，否则才会尝试加载。也就是说，对于一个类加载器来说，相同二进制名称的类只会被加载一次。

JVM 中内置了三个重要的 ClassLoader：

BootstrapClassLoader(启动类加载器) ：最顶层的加载类，由 C++实现，通常表示为 null，并且没有父级，主要用来加载 JDK 内部的核心类库（ %JAVA_HOME%/lib目录下的 rt.jar 、resources.jar 、charsets.jar等 jar 包和类）以及被 -Xbootclasspath参数指定的路径下的所有类。
ExtensionClassLoader(扩展类加载器) ：主要负责加载 %JRE_HOME%/lib/ext 目录下的 jar 包和类以及被 java.ext.dirs 系统变量所指定的路径下的所有类。
AppClassLoader(应用程序类加载器) ：面向我们用户的加载器，负责加载当前应用 classpath 下的所有 jar 包和类。

双亲委派模型

介绍可以看出：

ClassLoader 类使用委托模型来搜索类和资源。
双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器外，其余的类加载器都应有自己的父类加载器。
ClassLoader 实例会在试图亲自查找类或资源之前，将搜索类或资源的任务委托给其父类加载器。

双亲委派模型的执行流程：

在类加载的时候，系统会首先判断当前类是否被加载过。已经被加载的类会直接返回，否则才会尝试加载（每个父类加载器都会走一遍这个流程）。
类加载器在进行类加载的时候，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把这个请求委派给父类加载器去完成（调用父加载器 loadClass()方法来加载类）。这样的话，所有的请求最终都会传送到顶层的启动类加载器 BootstrapClassLoader 中。
只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求（它的搜索范围中没有找到所需的类）时，子加载器才会尝试自己去加载（调用自己的 findClass() 方法来加载类）。

拓展：

JVM 判定两个 Java 类是否相同的具体规则 ：JVM 不仅要看类的全名是否相同，还要看加载此类的类加载器是否一样。只有两者都相同的情况，才认为两个类是相同的。即使两个类来源于同一个 Class 文件，被同一个虚拟机加载，只要加载它们的类加载器不同，那这两个类就必定不相同。

双亲委派模型的好处

双亲委派模型保证了 Java 程序的稳定运行，可以避免类的重复加载（JVM 区分不同类的方式不仅仅根据类名，相同的类文件被不同的类加载器加载产生的是两个不同的类），也保证了 Java 的核心 API 不被篡改。

JVM 参数总结

1、堆内存相关

如果我们要为 JVM 分配最小 2 GB 和最大 5 GB 的堆内存大小，我们的参数应该这样来写：

-Xms2G -Xmx5G

如果我们要为新生代分配最小 256m 的内存，最大 1024m 的内存我们的参数应该这样来写：

-XX:NewSize=256m
-XX:MaxNewSize=1024m

如果我们要为新生代分配 256m 的内存（NewSize 与 MaxNewSize 设为一致），我们的参数应该这样来写：

-Xmn256m

设置老年代与新生代内存的比值为 1。也就是说老年代和新生代所占比值为 1：1，新生代占整个堆栈的 1/2。

-XX:NewRatio=1

显式指定永久代/元空间的大小

-XX:PermSize=N #方法区 (永久代) 初始大小
-XX:MaxPermSize=N #方法区 (永久代) 最大大小,超过这个值将会抛出 OutOfMemoryError 异常:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen

2、GC 日志记录

# 必选
# 打印基本 GC 信息
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
# 打印对象分布
-XX:+PrintTenuringDistribution
# 打印堆数据
-XX:+PrintHeapAtGC
# 打印Reference处理信息
# 强引用/弱引用/软引用/虚引用/finalize 相关的方法
-XX:+PrintReferenceGC
# 打印STW时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

# 可选
# 打印safepoint信息，进入 STW 阶段之前，需要要找到一个合适的 safepoint
-XX:+PrintSafepointStatistics
-XX:PrintSafepointStatisticsCount=1

# GC日志输出的文件路径
-Xloggc:/path/to/gc-%t.log
# 每个文件上限大小，超过就触发分割
-XX:GCLogFileSize=50M

JDK 命令行工具

这些命令在 JDK 安装目录下的 bin 目录下：

jps (JVM Process Status）: 类似 UNIX 的 ps 命令。用于查看所有 Java 进程的启动类、传入参数和 Java 虚拟机参数等信息；
jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）: 用于收集 HotSpot 虚拟机各方面的运行数据;
jinfo (Configuration Info for Java) : Configuration Info for Java,显示虚拟机配置信息;
jmap (Memory Map for Java) : 生成堆转储快照;
jhat (JVM Heap Dump Browser) : 用于分析 heapdump 文件，它会建立一个 HTTP/HTML 服务器，让用户可以在浏览器上查看分析结果;
jstack (Stack Trace for Java) : 生成虚拟机当前时刻的线程快照，线程快照就是当前虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合

内存监控

JConsole 可以显示当前内存的详细信息。不仅包括堆内存/非堆内存的整体信息，还可以细化到 eden 区、survivor 区等的使用情况

VisualVM 提供在 Java 虚拟机 (Java Virutal Machine, JVM) 上运行的 Java 应用程序的详细信息
r` 中。在类加载的时候，系统会首先判断当前类是否被加载过。已经被加载的类会直接返回，否则才会尝试加载。也就是说，对于一个类加载器来说，相同二进制名称的类只会被加载一次。

JVM 中内置了三个重要的 ClassLoader：

BootstrapClassLoader(启动类加载器) ：最顶层的加载类，由 C++实现，通常表示为 null，并且没有父级，主要用来加载 JDK 内部的核心类库（ %JAVA_HOME%/lib目录下的 rt.jar 、resources.jar 、charsets.jar等 jar 包和类）以及被 -Xbootclasspath参数指定的路径下的所有类。
ExtensionClassLoader(扩展类加载器) ：主要负责加载 %JRE_HOME%/lib/ext 目录下的 jar 包和类以及被 java.ext.dirs 系统变量所指定的路径下的所有类。
AppClassLoader(应用程序类加载器) ：面向我们用户的加载器，负责加载当前应用 classpath 下的所有 jar 包和类。

双亲委派模型

介绍可以看出：

ClassLoader 类使用委托模型来搜索类和资源。
双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器外，其余的类加载器都应有自己的父类加载器。
ClassLoader 实例会在试图亲自查找类或资源之前，将搜索类或资源的任务委托给其父类加载器。

双亲委派模型的执行流程：

在类加载的时候，系统会首先判断当前类是否被加载过。已经被加载的类会直接返回，否则才会尝试加载（每个父类加载器都会走一遍这个流程）。
类加载器在进行类加载的时候，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把这个请求委派给父类加载器去完成（调用父加载器 loadClass()方法来加载类）。这样的话，所有的请求最终都会传送到顶层的启动类加载器 BootstrapClassLoader 中。
只有当父加载器反馈自己无法完成这个加载请求（它的搜索范围中没有找到所需的类）时，子加载器才会尝试自己去加载（调用自己的 findClass() 方法来加载类）。

拓展：

双亲委派模型的好处

JVM 参数总结

1、堆内存相关

如果我们要为 JVM 分配最小 2 GB 和最大 5 GB 的堆内存大小，我们的参数应该这样来写：

-Xms2G -Xmx5G

如果我们要为新生代分配最小 256m 的内存，最大 1024m 的内存我们的参数应该这样来写：

-XX:NewSize=256m
-XX:MaxNewSize=1024m

如果我们要为新生代分配 256m 的内存（NewSize 与 MaxNewSize 设为一致），我们的参数应该这样来写：

-Xmn256m

设置老年代与新生代内存的比值为 1。也就是说老年代和新生代所占比值为 1：1，新生代占整个堆栈的 1/2。

-XX:NewRatio=1

显式指定永久代/元空间的大小

-XX:PermSize=N #方法区 (永久代) 初始大小
-XX:MaxPermSize=N #方法区 (永久代) 最大大小,超过这个值将会抛出 OutOfMemoryError 异常:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen

2、GC 日志记录

# 必选
# 打印基本 GC 信息
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
# 打印对象分布
-XX:+PrintTenuringDistribution
# 打印堆数据
-XX:+PrintHeapAtGC
# 打印Reference处理信息
# 强引用/弱引用/软引用/虚引用/finalize 相关的方法
-XX:+PrintReferenceGC
# 打印STW时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

# 可选
# 打印safepoint信息，进入 STW 阶段之前，需要要找到一个合适的 safepoint
-XX:+PrintSafepointStatistics
-XX:PrintSafepointStatisticsCount=1

# GC日志输出的文件路径
-Xloggc:/path/to/gc-%t.log
# 每个文件上限大小，超过就触发分割
-XX:GCLogFileSize=50M

JDK 命令行工具

这些命令在 JDK 安装目录下的 bin 目录下：

jps (JVM Process Status）: 类似 UNIX 的 ps 命令。用于查看所有 Java 进程的启动类、传入参数和 Java 虚拟机参数等信息；
jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）: 用于收集 HotSpot 虚拟机各方面的运行数据;
jinfo (Configuration Info for Java) : Configuration Info for Java,显示虚拟机配置信息;
jmap (Memory Map for Java) : 生成堆转储快照;
jhat (JVM Heap Dump Browser) : 用于分析 heapdump 文件，它会建立一个 HTTP/HTML 服务器，让用户可以在浏览器上查看分析结果;
jstack (Stack Trace for Java) : 生成虚拟机当前时刻的线程快照，线程快照就是当前虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合

内存监控

JConsole 可以显示当前内存的详细信息。不仅包括堆内存/非堆内存的整体信息，还可以细化到 eden 区、survivor 区等的使用情况

VisualVM 提供在 Java 虚拟机 (Java Virutal Machine, JVM) 上运行的 Java 应用程序的详细信息

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Java面试总结笔记