像风一样

Java高频综合面试题汇总

高频面试问题分享

一、Mysql相关

1、mysql数据结构(B+Tree)（理解透彻）

1）、什么是索引（Index）？

本质是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，MySql中主要应用的索引数据结构为B+Tree。

2）、索引结构类型有哪些？

Mysql存储引擎主要有MySIAM、InnoDB。

而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等

3）、mysql数据和索引存储位置？

MySIAM的索引和数据分两个文件进行存储：MYI文件存储索引(B+树)、MYD文件存储数据

InnoDB的索引和数据存储在一个文件中：ibd文件（B+树）

4）、存储数据结构？

MySIAM、InnoDB两种存储引擎都是基于B+树数据结构存储表数据的。不同之处是：

MySIAM的B+树只存储了索引key值地址，真正的数据存储在别的地方

InnoDB 存储引擎中的B+树既存储了索引也存储了数据

5）、节点数据项存储的是什么？

MySIAM：非叶子节点存储的是索引列的值，叶子结点存储的为真实数据所在的地址。

InnoDB：

对于非主键索引（非聚集索引）：非叶子结点存储的是索引列的值，叶子结点存储的为主键ID值

对于主键索引（聚集索引）：非叶子结点存储的是ID值，叶子结点存储的为完整的数据

6）、为什么使用B+tree

由于数据存储于物理磁盘，所以要尽量减少从磁盘IO数据的次数，有效手段有：

1、磁盘局部预读原理，预读的大小通常为Page的倍数；

2、选取合适的数据结构存储数据，从磁盘IO次数越小越好，如BTree，渐进复杂度为O(h)=O(logdN)O(h)=O(logdN)，一般实际应用中，出度d

是非常大的数字，通常超过100，因此树的高度h非常小（通常不超过3层可容纳百万级数据）。所以，B+tree作为mysq数据库的数据结构搜索效率是很高的

7）、B+tree与B-tree联系和区别

（1）、B+tree是B-tree的变体；

（2）、在B-tree的基础上增加了叶子结点间的顺序访问指针，B+Tree提高了顺序访问的性能；

（3）、B-tree每个结点的指针上限为2d+1，B+tree每个结点的指针上限为2d；

（4）、B+tree非叶子结点只存储索引值，叶子结点存储真实数据，B-tree所有结点上都存储数据；

8）、聚集索引、非聚集索引

聚集索引：又叫主键索引，是指数据库表行中数据的物理存储顺序与数据的逻辑顺序相同，一张表中只允许存在一个聚集索引，对于mysql来说一般就是主键，

若无主键则为表中第一个非空的唯一索引，还是没有，就采用InnoDB存储引擎为每行数据内置的ROWID 作为聚集索引；

聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的即为整张表的记录数据。

聚集索引的叶子节点称为数据页，聚集索引的这个特性决定了索引组织表中的数据也是索引的一部分。

非聚集索引：又叫辅助索引、二级索引。是指除了聚集索引外的其他索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引。数据的逻辑顺序可能相邻，但是数据的实际存储物理地址可能相差十万八千里；
非聚集索引的叶子节点存储主键

9）、覆盖索引

这个概念就是指select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从聚集索引中的叶子结点数据项中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。索引是高效

找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据

就叫做覆盖索引。在mysql中只能使用BTree索引做覆盖索引、Hash索引不行如果实现了覆盖索引，在explain的Extra列可以看到“Using index”的信息

10）、查询过程

（1）、对于聚集索引（主键索引）来说，也就是通过主键查询，一次查询就能查询到具体的行数据信息；

（2）、对于非聚集索引来说（唯一索引、普通索引、全文索引）

如果需要查询的数据列在索引中，如A+B联合索引，根据A去查询B，则通过一次查询就能直接拿到索引上的数据，也就是覆盖索引现象；

如果需要查询的数据不在索引中，则需要先去普通索引树中进行第一次查找得到行数据的主键值，然后通过主键值去主键索引树中第二次搜索得到真实

数据，这种需要二次查询的现象叫做回表查询。

详细解释：从普通索引无法直接定位行记录，那普通索引的查询过程是怎么样的呢？通常情况下，需要扫码两遍索引树。

例如：select * from t where name=‘lisi’;*是如何执行的呢？

11）、B+Tree性质

（1）.我们知道IO次数取决于B+树的高度h，假设当前数据表的数据为N，每个磁盘块的数据项的数量是m，则有h=㏒(m+1)N，当数据量N一定的情况下，m越大，h越小；而m = 磁盘块的大小 / 数据项的大小，磁盘块的大小也就是一个数据页的大小，是固定的，如果数据项占的空间越小，数据项的数量越多，树的高度越低。这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。这也是为什么b+树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。当数据项等于1时将会退化成线性表。

（2）.当B+树的数据项是复合的数据结构，也就是联合索引比如(name,age,sex)的时候，b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来确定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比较age和sex，最后得到检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候name就是第一个比较因子，必须要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性原则。

2、mysql优化

1）、优化SQL语句层面（理解透彻）

（1）、尽量避免使用select *；

（2）、规范sql语句大小写，sql是有缓存的，避免每次都需要解析；

（3）、使用exsits代替in，要更高效；

（4）、mysql sql解析执行过程从右至左，基于这个规则，from后面能过滤掉更多数据的基础表放后面，where后面能过滤掉更多数据的查询条件放后面；

（5）、查询条件中用相同类型去查询，比如避免数值列用字符串查询条件；

（6）、合理使用索引

 		1、为合适的列添加索引(主键、唯一索引、组合索引)；
 		2、尽量建立联合索引，也省空间成本；
 		3、尽量使用覆盖索引；
 		3、避免以下会使索引失效的操作
     		1）、索引列有null值不走索引
     		2）、使用is null或is not null不走索引
     		3）、各种负向查询not ，not in， not like ，<> ,!= ,!> ,!<  不会使用索引
     		4）、like将%放左边不走索引
     		5）、查询条件的数据类型做了隐式转换
     		6）、使用in或union代替or，or两侧有非索引列就不会走索引
     		7）、尽量保持索引列干净，不在索引列上使用函数转换、运算
     		8）、联合索引要遵循最左匹配原则.
     				如建立联合索引（A,B,C）,查询顺序如下：
     				ABC会走索引，AB会走索引，A也会走索引，但是不能断开，如AC|CA|BC|CB|B|C都不会走索引
     		9）、使用比较运算或between会使联合索引从使用比较运算的下一个索引处断开

（7）、explain命令进行sql慢查询排查


对于执行``查询很慢的sql``，通常对sql语句执行``explain``命令进行分析，具体信息如下：

1. id //select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序，id相同，执行顺序从上至下 
      //id值越大，优先级越高，越先执行
2. select_type //查询类型 SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、DERIVED、UNION、UNION RESULT
3. table   //正在访问哪个表
4. partitions //匹配的分区
5. type //访问的类型  效率从快到慢：NULL>system>const>eq_ref>ref>ref_or_null>index_merge>range>index>ALL
6. possible_keys //显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，但不一定实际使用到
7. key    //实际使用到的索引，如果为NULL，则没有使用索引
8. key_len //表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
9. ref   //显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数，哪些列或常量被用于查找索引列上的值
10. rows //根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需读取的行数，这个数量越小越好
11. filtered //查询的表行占表的百分比
12. Extra //包含不适合在其它列中显示但十分重要的额外信息

2）、优化架构方面（了解）

在数据达到一定量级以后，需要对数据库从主从、分库分表数据分片方面进行优化：

读写分离：主节点写，从节点读

分库：根据业务或者其他维度把数据存放到不同数据库

分表：

1、水平分表：字段都一样，分多张表存放不同时间范围或不同维度的数据，如实时数据表、历史数据表。

2、垂直分表：将不同字段放在多张表，使用外键关联。

常用分库分表中间件：阿里的Cobar及开源社区基于Cobar维护的Mycat等。

3、mysql事务（理解透彻）

1）、事务有哪些特性？

原子性：事务中所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，不能出现一部分失败，一部分成功的现象；
一致性：指在事务的执行前后保持数据库的一致性；
隔离性：一个事务所做的修改在最终提交之前，对其他事务是不可见的；
永久性：一旦事务提交，它所做的修改将会永久保存到数据库中，及时系统发生崩溃，事务执行结果也不会丢失；

2）、哪几种事务隔离级别，会出现的问题？

事务隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交（read-uncommitted）	是	是	是
不可重复读（read-committed）	否	是	是
可重复读（repeatable-read）	否	否	是
串行化（serializable）	否	否	否

3）、脏读、不可重复读、幻读

脏读：一个事物读到了另一个事务尚未提交的数据，不符合事务的隔离性。
不可重复读：同一个事务中针对同一行记录两次读出来的结果不一样，原因就是第二次读到了其他事务修改提交的数据。
幻读：同一个事务中针对同一范围内的数据两次读出来的结果不一样，原因就是第二次读到了其他事务新增提交的数据。

4）、mysql和oracle默认事务隔离级别

mysql默认隔离级别：repeatable-read，但是一般会设置为read-committed，因为在实际业务中常常是：一个事务中需要读到别的事务提交修改的数据。
oraclel默认隔离级别：read-committed

4、mysql其它问题

1）、myISAM与 innodb 两种存储引擎的区别?

InnoDB 支持事务和外键，myISAM不支持
InnoDB 支持行锁，myISAM只支持表锁
InnoDB 的真实数据和索引存储在同一个文件中，而myISAM存储在两个文件中
InnoDB 不支持全文索引，而 MyISAM 支持。

2）、乐观锁与悲观锁

乐观锁:

思想为：乐观的认为本次事务操作数据不会有别的事务干扰，操作数据前不进行加锁，只是预先记录版本号，真正修改数据时再进行比对，

如果版本号没变则修改数据，版本号变了则表面别的事务在本次事务过程中修改了数据，本次事务不修改数据。

具体步骤：

1、先查出版本号：select status,version from t_goods where id=#{id}

2、真正修改数据时进行版本号比对修改：update t_goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};

悲观锁：

思想为：悲观的认为本次事务一定会有别的事务干扰，操作数据前必须先加锁

常见实现方式为 for update加行锁： select … from table where id = #{id} for update，这里注意，由于mysql锁是建立在索引上面的，所以查询条件必须用主键索引，

否则会造成数据全表扫描。

3）、char和vachar区别

char列长度固定，为创建表时声明的长度，长度值范围是1到255，当char值未填满指定长度时，其他空间会用空格进行填充，检索CHAR值时需删除尾随空格。

vachar长度为可变的，实际使用多少空间就占多少空间。

4）、使用varchar（255）的字段建索引可以吗？

理论上是可以的，拿Innodb和utf编码场景来说，索引长度极限为 767字节，utf8 编码时1个字符占3个字节，varchar 类型能建立索引的最大长度为

767/3 = 255，这也是为什么varchar最大长度为255的原因之一，但是实际业务场景中一般不会建如此大的索引，影响检索效率。

二、Redis相关

1、支持哪几种数据类型

支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

2、为什么读写速度很快

redis完全基于内存
数据结构简单
采用单线程，避免了加锁、释放锁、死锁、线程间切换等消耗
使用多路I/O复用模型，非阻塞IO

3、在你们项目有哪些应用场景

计数器：对 string 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。redis 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。如每日登录次数计数。

热点数据缓存：将热点数据放到内存中。如首页排行榜数据，具有很大访问频次，使用zset可以实现基于score分数排序；。

会话缓存：用redis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。

取数据交集、并集：基于redis set 的特性可以对共同好友进行很方便的查询。

分布式事务锁的使用：基于set lock requestId nx ex time 模式可以很方便编写分布式事务锁

4、基于什么协议

Redis 的通信协议是 Redis Serialization Protocol，翻译为 Redis 序列化协议，简称 RESP

在 TCP 层
是二进制安全的
基于请求 - 响应模式
简单、易懂（人都可以看懂）

5、线程模型是怎样的？

Redis 的线程模型：基于非阻塞的IO多路复用机制的线程模型，单线程

Redis 是基于 reactor 模式开发了网络事件处理器，这个处理器叫做文件事件处理器（file event handler）。由于这个文件事件处理器是单线程的，所以 Redis 才叫做

单线程的模型。采用 IO 多路复用机制同时监听多个 Socket，根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器来处理这个事件。

文件事件处理器的结构包含了四个部分：

多个 Socket：客户单发起多个 socket，每个socket 会产生不同的事件，不同的事件对应着不同的操作
IO 多路复用程序：IO 多路复用程序监听着这些 Socket，当这些 Socket 产生了事件，IO 多路复用程序会将这些事件放到一个队列中。
文件事件分派器：通过队列，将事件以有序、同步、每次一个事件的方式向文件时间分派器中传送，文件事件分派器将事件按类型分派给不同的事件处理器进行处理。
事件处理器：分为连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器，每个处理器对应不同的 socket 事件。

6、持久化机制是怎样的？

第一种：RDB，即 Redis 的内存快照，默认持久化机制，它是在某一个时间点将 Redis 的内存数据全量写入一个临时文件，当写入完成后，用该临时文件替换上一次持久化生成的文件，这样就完成了一次持久化过程，默认的文件名为dump.rdb。

1）、触发RDB机制：

（1）、save触发方式：该命令会阻塞当前Redis服务器，执行save命令期间，Redis不能处理其他命令，直到RDB过程完成为止。具体流程如下：

（2）、bgsave触发方式：执行该命令时，Redis会在后台异步fork出一个子线程进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。具体流程如下：

（3）、自动触发自动触发是由我们的配置文件来完成的。在redis.conf配置文件中，里面有如下配置，我们可以去设置：

save配置 这里是用来配置触发 Redis的 RDB 持久化条件，也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次

修改时，自动触发bgsave。

2）、优点：

>由于 RDB 文件是一个非常紧凑的二进制文件，所以加载的速度会快于 AOF 方式;

>fork 子进程方式，除了fork线程阶段，其他时候不会阻塞;

>RDB 文件代表着 Redis 服务器的某一个时刻的全量数据，所以它非常适合做冷备份和全量复制的场景;

3）、缺点：

>没办法做到实时持久化，会存在丢数据的风险。定时执行持久化过程，如果在这个过程中服务器崩溃了，则会导致这段时间的数据全部丢失。

第二种：AOF，即 append only file，它是将每一行对 Redis 数据进行修改的命令以独立日志的方式存储起来。由于 Redis 是将“操作 + 数据” 以格式化的方式保存在日志文件中，他代表了这段时间所有对 Redis 数据的的操作过程，所以在数据恢复时，我们可以直接 replay 该日志文件，即可还原所有操作过程，达到恢复数据的目的。它的主要目的是解决了数据持久化的实时性。

注意：AOF 默认关闭，需要在配置文件 redis.conf 中开启，appendonly yes。

1）、AOF 总共分为三个流程：

（1）、命令写入：将命令写入缓冲区

（2）、文件同步：命令写入到缓冲区，然后根据不同的策略刷到硬盘中。Redis 提供提供了三种不同的同步策略：

（3）、文件重写：随着命令的不断写入，AOF 文件会越来越庞大，直接的影响就是导致“数据恢复”时间延长，而且有些历史的操作是可以废弃的（比如超时、del等等），为了解决这些问题，Redis 提供了 “文件重写”功能，该功能有手动和自动两种方式触发。

重写AOF主要做了以下事情：

1、已过期的数据不在写入文件。

2、保留最终命令。例如 set key1 value1 、set key1 value2、…set key1 valuen，类似于这样的命令，只需要保留最后一个即可。

3、删除无用的命令。例如 set key1 valuel;del key1,这样的命令也是可以不用写入文件中的。

4、多条命令合并成一条命令。例如 lpush list a、lpush list b、lpush list c，可以转化为 lpush list a b c

2）、优点

> 相比于 RDB，AOF 更加安全，默认同步策略为 everysec 即每秒同步一次，所以顶多我们就失去一秒的数据；

> 根据关注点不同，AOF 提供了不同的同步策略，我们可以根据自己的需求来选择；

> AOF 文件是以 append-only 方式写入，相比如 RDB 全量写入的方式，它没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高；

3）、缺点

由于 AOF 日志文件是命令级别的，所以相比于 RDB 紧致的二进制文件而言它的加载速度会慢些。
AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低。

第三种：RDB-AOF 混合模式（鱼和熊掌可兼得的方案）

通过上面的介绍我们知道了 RDB 和 AOF 各有自己的优缺点，选择任意其一都需要接受他的缺点：

RDB 能够快速地存储和恢复数据，但是在服务器宕机时会丢失大量的数据，没有保证数据的实时性和安全性；

AOF 能够实时持久化数据并且提高了数据的安全性，但是在存储和恢复数据方面又会消耗大量时间；

Redis 4.0 推出了 RDB-AOF 混合持久化方案，该方案是在 AOF 重写阶段创建一个同时包含 RDB 数据和 AOF 数据的 AOF 文件，其中 RDB 数据位于AOF 文件的

开头，他存储了服务器开始执行重写操作时 Redis 服务器的数据状态（RDB 快照方案），重写操作执行之后的 Redis 命令，则会继续 append 在 AOF 文件末尾，

，一般这部分数据都会比较小。这样在 Redis 重启的时候，则可以先加载 RDB 的内容，然后再加载 AOF 的日志内容，这样重启的效率则会得到很大的提升，而且

由于在运行阶段 Redis 命令都会以 append 的方式写入 AOF 文件，保证了数据的实时性和安全性。

7、慢查询如何排查？

Redis 执行命令分为四个步骤：发送命令、命令排队、执行命令、返回结果。慢查询只关注步骤 3执行命令的时间，所以没有慢查询并不代表客户端没有超时问题。

Redis 慢查询可通过配置两个参数进行：

slowlog-log-slower-than：设置慢查询预设的超时阈值，单位是微秒
slowlog-max-len：表示慢查询日志存储的条数

Redis 中有两种修改配置的方法，一种是修改配置文件，另一种是使用 config set 命令动态修改：

slowlog-log-slower-than：默认是 10 毫秒，QPS太小，实际生产建议把这个参数调的更小一些

它表示的是慢查询预设的超时阈值。它所阐述的意思是如果某条命令（如 key *）执行”很慢“，执行时间超过了设置的阈值，那么这条命令将会被记录到慢查询日志中。

若设置 slowlog-log-slower-than = 0，则会记录所有命令

若设置 slowlog-log-slower-than < 0，则不会记录任何命令

slowlog-max-len：实际生产中这个参数可以设置得大一些，如1000以上，可以减缓慢查询被剔除的可能

Redis 会使用一个列表来存储慢查询日志，slowlog-max-len 就是该列表的最大长度。一个命令如果满足慢查询阈值条件则会加入到该列表来，但是如果该列表已经

处于最大长度时，那么会删除最开始的一条记录，然后将最新的命令插入到末尾，所以慢查询日志列表是一个有限的先进先出列表。

通过slowlog get [n]命令获取慢查询日志。

返回的慢查询日志由 4 个属性组成：1、日志的标识 id 2、发生的时间戳 3、命令耗时 4、执行的命令和参数

8、缓存穿透？缓存击穿？缓存雪崩？

1.缓存穿透：

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。

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）、引入布隆过滤器，过滤一些异常的请求。

2.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。

解决方案：

1）、设置热点数据不过期；

2）、第一时间去数据库获取数据填充到redis中，但是这个过程需要加锁，防止所有线程都去读取数据库，一旦有一个线程去数据库获取数据了，其他线程

取锁失败后可设置一个合理睡眠时间之后再去尝试去redis中获取数据；

3.缓存雪崩：

``缓存雪崩``：缓存雪崩是指``缓存中数据大批量到过期时间``，而``查询数据量巨大``，引起``数据库压力过大甚至down机``。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是大批量数据都过期了，大量数据都从redis中查不到，从而查数据库。

解决方案：

1）、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。

2）、如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同搞得缓存数据库中。

3）、允许的话，设置热点数据永远不过期。

4）、要保证redis的高可用，可以使用主从+哨兵或redis cluster，避免服务器不可用；

5）、使用redis的持久化RDB+AOF组合策略，防止缓存丢失并且可以快速恢复数据；

9、相比`memcached`有哪些区别？

redis支持丰富数据类型，支持字符串、链表、哈希、集合和有序集合，Memcache对数据类型支持相对简单，只支持字符串

Redis将数据存在内存和硬盘上，这样能保证数据的持久性，Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小

redis支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

10、键过期删除如何实现的？

redis中可以设置键的过期时间，到期后自动进行删除，那么redis中是怎么实现过期删除的？

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。

11、分布式事务锁怎么实现的？会有什么问题？

通过setnx上锁方式实现，但是不注意写法很可能会出现很多问题；

错误用法：先通过setnx上锁，再通过expire设置过期时间，最后执行完任务后手动del释放锁；

场景一问题（死锁）：通过setnx上锁后出现异常，导致无法去expire设置锁的过期时间，更无法最后去手动释放锁，造成死锁！

解决：使用上锁最新写法，保证上锁、设置过期时间一步完成的原子性： set(lockKey,value,nx,ex,exporeTime);

场景二问题（误删锁）：A机器中上锁并设置过期时间完成以后后，系统出现了阻塞，导致锁到了过期时间并自动删除了，这时还没有执行

手动释放锁的操作，这个时候B机器上锁成功，并去执行任务，任务还未执行完，A机器反应过来了，继续执行了手动释放锁的操作，把B机器

上的锁给误删了。

解决：上锁同时加上一个锁id，如当前线程ID，将锁id存入value值并记录在变量中，手动释放锁的时候比较一下value中的锁id跟变量中id是否一致，也就是判断一

下是否自己还在持有锁，如果不是，就不执行删除操作了。

场景三问题（误删锁）：这种误删锁是基于场景2判断锁id和释放锁操作这两步没有保证原子性所导致的。

具体为：A机器带锁id方式取锁、设置过期时间并执行完任务后，希望通过判断比较锁id之后去释放锁，判断通过后系统出现阻塞，

阻塞到锁也到了过期时间自动释放了锁，这时还未进行手动释放锁操作，这个时候B机器上锁成功，并去执行任务，任务还未执行完，

A机器反应过来了，继续执行了手动释放锁的操作，把B机器上的锁给误删了。

解决：保证判断锁和释放锁的原子性：使用redis执行LUA脚本，保证一步执行判断锁和释放锁。

	String luaScript = 'if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end';

redisClient.eval(luaScript , Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(threadId));

场景四问题（锁续命）：这种场景是指线程中任务还没执行完，锁就已经到过期时间，这种情况可以给任务执行线程添加守护线程，守护线程负责对锁的expire时间

进行监控，每当到过期前一秒就对过期进行判断，如果任务还在进行且锁马上过期，则对过期时间重新进行设置。

综上：正确使用redis分布式事务锁需要保证两个原子性：

1、上锁和设置过期时间需要保证原子性；

2、判断锁ID是否为自己所有和解锁需要保证原子性；

``补充``：其实关于上述四个场景的问题，使用redis客户端``Redisson``都能够得到很好的解决，redisson``内部已经实现了上述几点问题的解决机制``，原理同上。

三、多线程相关

1、线程相关

`1）、创建线程有哪几种方式？`

1、继承Thread类

2、实现Runable接口

3、实现带返回值的Callable接口

4、使用线程池创建线程

`2）、继承Thread类和实现Runable接口方式区别`

1、java是单继承，继承Thread后不能继承别的类，有局限性，但是java可以多实现，通过实现Runabel接口后还可以实现别的接口，可以间接实现多继承，

健壮性更高；

2、Runable接口是多线程中的上帝，主要就是用来封装任务，Thread类也是通过实现它而来；

3、使用Runable接口可以很方便对共享资源进行传入；

`3）、线程状态有几种?`

新建（new）：新建了一个线程，但是还没有调用开启线程的start（）方法；

可运行（runable）：调用了开启线程的start（）方法，但是还没有获得到CPU的执行权，处于等待获取执行权状态；

运行（running）：已经获得到了CPU执行权，并处于正常执行状态；

阻塞（blocked）：这种状态是指处于运行状态时因为某种原因放弃了使用CPU执行权，暂时停止了运行，需要后续某些操作后方可再次进入可运行状态，

进而才有机会再次转到运行状态，一般阻塞情况分三种：

(一).等待阻塞 ：运行(running)的线程执行o.wait()方法，JVM会把该线程放入等待队列(waitting queue)中，当别的线程执行了notify或者

notifyAll后可对其进行唤醒进入锁池，让该线程处于抢锁状态，进而有机会重新转入可运行(runnable)状态。

(二). 同步阻塞：运行(running)的线程在获取对象的同步锁时，若该同步锁被别的线程占用，则JVM会把该线程放入锁池(lock pool)中。

(三). 其他阻塞：运行(running)的线程执行Thread.sleep(long ms)或t.join()方法，或者发出了I/O请求时，JVM会把该线程置为阻塞状态。

当sleep()状态超时、join()等待线程终止或者超时、或者I/O处理完毕时，线程重新转入可运行(runnable)状态。

死亡（dead）：线程run()、main() 方法执行结束，或者因异常退出了run()方法，则该线程结束生命周期。死亡的线程不可再次复生。

`4）、run（）和 start（）区别 ?`

run（）方法只是一个封装任务的普通方法，调用run（）并不会开启线程，start（）方法会开启线程，底层会调用run（）方法；

`5）、wait（）与 sleep（）的区别？`

1、调用对象不同：wait()、notify()、notifyAll()等都是 Object 上的方法，任何对象都可以作为锁对象进行调用；

sleep()、join（）、yield()、interrupted()等都是属于Thread类的静态方法；

2、是否释放锁：sleep()方法不会释放锁，只让出了CPU执行权，但是wait()会释放锁，而且会加入到等待队列中。

3、使用位置：sleep()方法可以在任何地方使用；wait()方法则只能在synchronized同步方法或同步块中使用；

4、重运行机制：sleep()过了指定睡眠时间从阻塞状态自动回到可运行状态，wait()方法需要手动调用notify()或者notifyAll()方法手动进行唤醒，然后进入锁池等待。

`6）、什么情况下需要进行线程同步？`

多个线程操作共享资源，会造成共享资源安全问题场景下。

`7）、你们项目中有使用多线程吗？`

依据项目情况，准备一个多线程使用场景。

`8）、join()、yield()、interrupt ()的作用`

join（）：执行join方法的线程A释放CPU执行权，将执行权让给调用join（）的线程B，在B执行完之前A不可执行，可用于控制线程按顺序执行场景。

yield（）: 释放当前调用yield（）线程的CPU执行权，重新进入可运行状态，但是它跟sleep一样不会释放锁；

interrupt ()：用于中断线程。调用该方法的线程的状态将被置为”中断”状态。中断仅仅是置线程的中断状态位，不会停止线程。需要用户自己去监视线程的状态

位并做处理。

`9）、interrupted（）和isInterrupted（）区别`

interrupted（）：是Thread的静态方法，查询当前线程的中断状态，并且清除原状态。

isInterrupted()：用于查询指定线程的中断状态，不会清除原状态。

2、锁相关

Sychronized

`1、是公平锁还是非公平锁？`

非公平

`2、底层是怎么通过synchronized 在对象上实现加锁的？`

首先，java对象分为【对象头】、【对象实例数据】等几部分数据，这里由对象头中的Mard Word部分记录对象的锁信息。

其次，通过编译后的字节码文件可看出，上锁和解锁指令，同步代码块是使用monitorenter和monitorexit指令实现的，

同步方法（字节码中看不出来需要看JVM底层实现）依靠的是方法修饰符上的ACC_SYNCHRONIZED实现。

`3、synchronized 1.6之后做了哪些优化？`

自适应的CAS自旋、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁

`4、哪些用法？锁对象分别是什么？`

1）、同步代码块：锁对象为括号中的对象

2）、同步方法：锁对象为当前对象 this

3）、静态同步方法：锁对象为class字节码文件对象

`5、wait()、nofity()、notifyAll()为什么只能用在Synchronized在同步方法块中？`

1）、从运行层面来说，如果写在别的位置会报非法监视器异常，这里的监视器就是锁对象；

2）、从原理层面来说

这三个方法是用于线程间通讯的，而控制线程通讯的主体是锁对象，使用这三个方法控制线程通讯的时候必须先通过Synchronized获取并指定锁对象。

更具体点，如wait()方法会释放锁，释放锁之前必须先通过Synchronized同步代码块获取锁。

理解：锁对象维护着一个等待队列list，通过锁对象调用wait()方法则会让线程进入这个等待队列list，调用notifyAll方法则会从队列list中取出这个线程继续执行。

`6、notify（）执行完会释放锁吗？`

不会，必须等notify所在的同步代码块执行完才会释放锁

`7、在进入同步代码块获取锁失败进入阻塞时，是否可被打断？`

不可以

`8、什么是线程可重入特性？具备吗？`

在一个线程中某个方法获取锁后，进入该线程的其他方法时不需要重新取锁叫做线程可重入，synchronized具备线程可重入特性。

`9、一个线程如果出现了运行时异常会怎么样?`

如果这个异常没有被捕获的话，这个线程就停止执行了。

另外重要的一点是：如果这个线程持有某个对象的监视器，那么这个对象监视器会被立即释放。

JUC Lock

1、 `Synchronized 和 Lock体系异同？`

1）、Lock是JUC包下提供的封装好的锁，是类的概念，而synchronized是一个虚拟机层面的关键字。

2）、Lock显示的加锁和解锁，且解锁要在finally代码块中，否则可能会死锁，而synchronized为隐式的上锁和解锁。

3）、Lock锁提供了尝试获取锁和设置获取锁时间的机制，可返回取锁状态，当获取不到锁的时候也可以选择放弃取锁，而synchronized无法判断返回取锁

状态，取锁不成功只能阻塞，没有Lock灵活。

4）、Lock锁阻塞可被打断，而synchronized阻塞不可被打断。

5）、Lock可实现可重入、可公平锁，而synchronized是可重入、非公平锁。

6）、Lock可以很灵活的根据线程角色类型去创建Condition监视器对象，调用await()、signal()、signalAll()进行线程通讯调度，而synchronized使用Object

对象本身作为监视器对象去调用wait() 、notify()、notifyAll()进行线程通讯调度。

7）、Lock提供了更丰富的锁分类，如读锁、写锁，可以更细粒度的关注线程安全问题。

2、什么是AQS

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer抽象类，简称 AQS ，是一个用于构建锁和同步容器的队列同步器，它是整个JUC

包下Lock体系的核心，如ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、CountDownLatch、Semaphore都是基于它来实现的，它解决了在实现同步容器时设计

的大量细节问题，它的核心构成部分为：使用一个 先进先出的FIFO 的队列存储排队等待锁的线程，使用一个用volatile修饰的int类型的state同步状态来记录

当前是否有线程持有锁，0表示没有线程获得锁，1表示有，上锁state就加1，释放锁就对应减1，有重入锁现象，这个值就大于1，然后需要逐级去释放。

3、什么是CAS

CAS其实就是乐观锁的一种实现方式，而悲观锁比较典型的就是Java中的synchronized。

CAS全称compare and swap——比较并替换，保证对数据更改的原子性，它是并发条件下修改数据的一种机制，包含三个操作数：

需要修改的数据的内存地址（V）；
对这个数据的旧预期值（A）；
需要将它修改为的值（B）；

CAS的操作步骤如下：

1）、修改前记录数据的内存地址V；

2）、读取数据的当前的值，记录为A；

3）、需要修改值时查看地址V下的值是否仍然为A，若为A，则用B替换它；若地址V下的值不为A，表示在自己修改的过程中，其他的线程对数据进行

了修改，则不更新变量的值，而是重新从步骤2开始执行，这被称为自旋；

CAS 贯穿于整个AQS体系，是AQS实现的基础。

（1）优点
CAS是一种乐观锁，其优点就是不需要加锁就能进行原子操作；
（2）缺点

CAS的缺点主有三点：

CAS机制只能用在对某一个变量进行原子操作，无法用来保证多个变量或语句的原子性（synchronized可以）；

假设在修改数据的过程中经常与其他线程修改冲突，将导致需要多次的重新尝试；

有可能产生ABA问题；

（3）适用场景

由上面分析的优缺点可以看出，CAS适用于并发冲突发生频率较低的场合，而对于并发冲突较频繁的场合，CAS由于不断重试，反倒会降低效率。

总结：CAS是一种在并发下实现原子操作的机制，但是只能用来保证一个变量的原子性，适用于并发冲突频率较低的场合。

补充：关于数值类型操作原子性问题：

int++ 并不是一个原子操作，所以当一个线程读取它的值并加 1 时，另外一个线程有可能会读到之前的值，这就会引发错误。

JDK5 后，java.util.concurrent.atomic 包提供了 int 和 long 类型的原子包装类，它们可以自动的保证对于他们的操作是原子的并且不需要使用同步。

3、Lock的公平与非公平锁机制怎么实现的

步骤描述：

首先上锁第一时间，会去通过CAS机制去尝试获取锁：

final void lock() {
   if (compareAndSetState(0, 1)) {
       setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread());
   } else {
      acquire(1);
   }
}

取锁成功，设置拥有锁的线程为当前线程，皆大欢喜，如果取锁失败则会调用acquire(1)再去尝试取锁

其实ReentrantLock的公平锁和非公平锁都委托了AQS的acquire（）方法去请求获取的

public final void acquire(int arg) { 
 	if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) {
      	selfInterrupt(); 
 	}
}

acquire（）方法中调用了tryAcquire ，它是一个抽象方法，是公平与非公平的实现原理所在。

acquireQueued（）在多次循环中尝试获取到锁或者将当前线程阻塞。

addWaiter（）是取锁失败后将当前线程封装成Node结点后加入等待队列之中。

selfInterrupt（）如果线程在阻塞期间发生了中断，调用 Thread.currentThread().interrupt() 中断当前线程。

重点说这里面的tryAcquire（），这是区分公平与非公平的关键方法，而公平和非公锁自己分别去重写实现了内部逻辑。

对于非公平锁，tryAcquire内部调用了nonfairTryAcquire(acquires)方法：

final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {
 						final Thread current = Thread.currentThread();	//当前线程
							int c = getState();	//先获取当前有没有线程获取到锁标志位
 						if (c == 0) { //如果没有线程获取锁，则当前线程CAS获取锁。并设置自己为当前锁的拥有线程
    							if (compareAndSetState(0, acquires)) {
         						setExclusiveOwnerThread(current);
         						return true;
    							}
							 }
							 // 如果存在锁竞争，判断获取锁的线程是否是当前线程， 因为ReentrantLock是可重入锁，
 						else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
		                   //用state变量表示重入次数，即：使当前state+1；
     						int nextc = c + acquires;
     						if (nextc < 0) // overflow
         						throw new Error("Maximum lock count exceeded");
     						setState(nextc);
     						return true;
							 }
	                    //如果不是当前线程，则不能获取同步状态
 						return false;
			 }

		对于公平锁而言，内部实现逻辑如下：

protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
		final Thread current = Thread.currentThread();	//当前线程
		int c = getState();//拿到当前的同步状态, 如果是无锁状态， 则先进行hasQueuedPredecessors方法逻辑
//逻辑含义是：判断当前队列为空或线程本身是线程同步队列中的头结点。如果满足条件则CAS获取同步状态，并设置当前独占线程。
		if (c == 0) {
		    if (!hasQueuedPredecessors() && compareAndSetState(0, acquires)) {
 					setExclusiveOwnerThread(current);
 					return true;
			}
		}
		//重入锁逻辑 和非公平锁一样 不解释了
		else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
			int nextc = c + acquires;
			if (nextc < 0) {
 				throw new Error("Maximum lock count exceeded");
				setState(nextc);
				return true;
			}
		}
		return false;
}

总结：可以看出公平与非公平锁几乎没有逻辑差别，唯一区别就在于，公平锁多了一步!hasQueuedPredecessors() 的判断，限制了当前线程如果是线程

等待队列的头结点才会去获取锁，保证了公平性，而非公平锁则没有这个限制，可以直接去插队尝试获取锁。

4、Lock锁可重入实现原理

从上面可看出，可重入锁的实现，就是通过判断现在拥有锁的线程是否是当前线程，如果是，同步状态state则加1

final Thread current = Thread.currentThread();	//当前线程

if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
  		int nextc = c + acquires;
   		if (nextc < 0)
       		throw new Error("Maximum lock count exceeded");
   			setState(nextc);
   			return true;
		}
}

3、线程池相关

1）、为什么使用线程池？

1. 减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务。

2. 可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线线程的数目，防止因为消耗过多的内存，而把服务器累趴下(每个线程需要大约1MB内存，线程开的越多，

消耗的内存也就越大，最后死机)。

2）、线程池有哪几个组成部分？

程池包括以下四个基本组成部分：

1、线程池管理器（ThreadPool）：用于创建并管理线程池，包括创建线程池，销毁线程池，添加新任务；

2、工作线程（PoolWorker）：线程池中线程，在没有任务时处于等待状态，可以循环的执行任务；

3、任务接口（Task）：每个任务必须实现的接口，以供工作线程调度任务的执行，它主要规定了任务的入口，任务执行完后的收尾工作，任务的执行状态等；

4、任务队列（taskQueue）：用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。

3）、线程池体系？

Executor：线程池顶级接口

ExecutorService：真正的线程池接口。

ThreadPoolExecutor：ExecutorService的默认实现。

ScheduledExecutorService：任务调度类型的线程池接口，能和Timer/TimerTask类似，解决那些需要任务重复执行的问题。

ScheduledThreadPoolExecutor：继承ThreadPoolExecutor的ScheduledExecutorService接口实现，周期性任务调度的类实现。

4）、有哪几种创建线程池方式?

1. newSingleThreadExecutor

创建一个单线程的线程池。

 //创建细节：new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue()));

它创建单个工作线程来执行任务，如果这个线程异常结束，会创建一个新的来替代它。

它的特点是：能确保依照任务在队列中的顺序来串行执行。

2.newFixedThreadPool

//创建细节：new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue());

创建固定大小的线程池。

每次提交一个任务就创建一个线程，直到线程达到线程池的最大数量,这时线程规模将不再变化。

线程池的大小一旦达到最大值就会保持不变，如果某个线程因为执行异常而结束，那么线程池会补充一个新线程。

3. newCachedThreadPool

//创建细节：new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue());

创建一个可缓存的线程池。

如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程。

当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。此线程池不会对线程池大小做限制，线程池大小完全依赖于操作系统（或者说JVM）

能够创建的最大线程大小。

4. newScheduledThreadPool

创建了一个固定长度的线程池，而且以延迟或定时的方式来执行任务，类似 Timer

5）、创建线程池的各个参数意义？

Executors 提供了创建线程池的常用模板，实际场景下，我们可能需要自动以更灵活的线程池，此时就需要使用 ThreadPoolExecutor 类。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                     ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {
		if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)
   					throw new IllegalArgumentException();
		if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
   					throw new NullPointerException();
		this.corePoolSize = corePoolSize;
		this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
		this.workQueue = workQueue;
		this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
		this.threadFactory = threadFactory;
		this.handler = handler;
}

1、corePoolSize 参数，核心线程数大小，当线程数 < corePoolSize ，会创建线程执行任务。

2、maximumPoolSize参数，最大线程数，当线程数 >= corePoolSize 的时候，会把任务放入workQueue队列中。

3、keepAliveTime参数，保持存活时间，当线程数大于 corePoolSize 的空闲线程能保持的最大时间。

4、unit 参数，参数3的时间单位。

5、workQueue参数，保存任务的阻塞队列。

6、threadFactory 参数，创建线程的工厂。

7、handler参数：当到达最大线程数量后执行的拒绝策略

6）、`线程池核心的执行过程？`

在往线程池添加任务时：

1、如果正在运行的线程数量小于核心参数corePoolSize，直接创建新的线程运行这个任务；

如果正在运行的线程数量大于核心参数corePoolSize，将任务加入到阻塞队列workQueue中；

如果队列workQueue已满，同时正在运行的线程数量小于核心参数 maximumPoolSize ，继续创建新的线程运行这个任务；

如果队列workQueue已满，同时正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize ，根据设置的拒绝策略处理。

2、完成一个任务，继续取下一个任务处理。

没有任务继续处理，线程被中断或者线程池被关闭时，线程退出执行，如果线程池被关闭，线程结束。

否则，判断线程池正在运行的线程数量是否大于核心线程数，如果是，线程结束，否则线程阻塞。因此线程池任务全部执行完成后，继续留存的线程池

大小为 corePoolSize 。

`7）、常见任务队列类型`

直接提交类型：SynchronousQueue，它将任务直接提交给线程而不保持它们。

无界类型：使用无界队列（例如，不具有预定义容量的 LinkedBlockingQueue）将导致在所有corePoolSize 线程都忙时新任务在队列中等待。这样，创建的线程就不会超过 corePoolSize。

有界类型：当使用有限的 maximumPoolSizes时，有界队列（如 ArrayBlockingQueue）有助于防止资源耗尽，但是可能较难调整和控制，队列大小和最大池大小可能需要相互折衷。

8）、为什么单个线程池和固定线程池`corePoolSize` 和`maximumPoolSize`相等？`keepAliveTime` 为0？

因为单个类型线程池和固定类型线程池用的任务队列类型为LinkedBlockingQueue无界队列，一旦任务数量超出了corePoolSize，会存在一个无线大小的队列中，

不会再去新建线程，所以maximumPoolSize不可能会大于corePoolSize，更不可能会用到keepAliveTime参数。

9）、为什么可缓存的线程池的corePoolSize为0？maximumPoolSize 为 Integer.MAX_VALUE？

因为可缓存的线程池使用的任务队列类型为SynchronousQueue直接提交队列，一旦有任务过来任务队列不会保存任务，会直接新起一个线程去执行这个任

务，而且为了保证总是有线程能执行任务，将线程最大数设置成了最大值，保证任务能够顺利提交。

`10）、线程池的关闭方式有几种？`

ThreadPoolExecutor 提供了两个方法，用于线程池的关闭，分别是：

#shutdown() 方法，不会立即终止线程池，而是要等所有任务缓存队列中的任务都执行完后才终止，但再也不会接受新的任务。
#shutdownNow() 方法，立即终止线程池，并尝试打断正在执行的任务，并且清空任务缓存队列，返回尚未执行的任务。

11）、怎么合理的设置线程池的数量

这个得分具体的业务场景，设CPU大小为N

> 如果是 CPU 密集型应用，则线程池大小设置为 N+1因为 CPU 密集型任务使得 CPU 使用率很高，若开过多的线程数，只能增加上下文切换的次数，因此会带来

额外的开销。

> 如果是 IO 密集型应用，则线程池大小设置为 2N+1IO密集型任务 CPU 使用率并不高，因此可以让 CPU 在等待 IO 的时候去处理别的任务，充分利用 CPU 时间。

4、JUC 工具包相关

1）、CountdownLatch

具有计数器的功能，构造方法初始化数量，通常调用await方法控制某个线程等待，其他线程执行完会countDown一次进行减1，直到countDown为0才会执行阻塞的线程

值得注意的是CountDownLatch计数的次数一定要与构造器传入的数字一致，比如构造器传入的是3，则countDown()一定要执行3次，否则线await的程将一直阻塞。

CountDownLatch通常用来控制某个线程等待，让某组线程执行完才能执行调用await的线程。

2）、Cyclicbarrier

类似CountdownLatch，区别是线程在countDown()之后，会继续执行自己的任务，而CyclicBarrier会在所有线程任务结束之后，才会进行后续任务。

3）、Simephore

也是一种计数器，用来保护一个或者多个共享资源的访问。如果线程要访问一个资源就必须先获得信号量。如果信号量内部计数器大于0，信号量减1，

然后允许共享这个资源；否则，如果信号量的计数器等于0，信号量将会把线程置入休眠直至计数器大于0，当信号量使用完时，必须释放。

Simephore常用于控制某一共享资源访问的访问线程的最大数量。

5、其他

1）、讲讲volatile

volatile 是java关键字，是一个变量类型修饰符，被voltile修饰的变量具有以下特性：

可见性：保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的。

实现(缓存共享协议)：

对于用volatile形容的变量，线程写入本地内存中的同时会将数据立即刷新到主内存中。

其他线程读取该变量时，发现被volatile修饰，会将本地变量值置为无效，然后从主内存中读取。

有序性：禁止进行指令重排序。为提高执行效率，在不影响最终执行结果的前提下，代码在编译成字节码的时候有可能进行指令重新

排序，这在单线程情况下是没有问题的，但是在多线程的情况下会出现问题。volatile修饰的变量则可以避免这个问题。

不保证原子性：volatile 只能保证对单次读/写的原子性。i++ 这种操作不能保证原子性。关于volatile 原子性可以理解为把对volatile

变量的单个读/写，看成是使用同一个锁对这些单个读/写操作做了同步。

2）、讲讲TheadLocal

ThreadLocal是除了加锁这种同步方式之外的另一种可以规避出现多线程安全问题的思路。

ThreadLocal是JDK包提供的，它提供线程本地变量，如果创建一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个副本，在实际多线程操作

的时候，操作的是自己本地内存中的变量，从而规避了线程安全问题

主要方法有：get（）、set（）、remove（）

实现原理：每个线程都有属于自己的一个ThreadLocalMap，可通过Thread获得，这个map存储着以threadLock对象为key、以设置的值为value的键值对。

调用get或者set还有remove方法都是操作这个map

可能造成的问题：内存泄漏：

对于线程池里面不会销毁的线程, 里面总会存在着的强引用, 因为final static 修饰的 ThreadLocal 并不会释放,

而ThreadLocalMap 对于 Key 虽然是弱引用, 但是强引用不会释放, 弱引用当然也会一直有值, 同时创建的LocalVariable对象也不会释放, 就造成了内存

泄露; 如果LocalVariable对象不是一个大对象的话, 其实泄露的并不严重, 泄露的内存 = 核心线程数 * LocalVariable对象的大小;

解决：为了避免出现内存泄露的情况, ThreadLocal提供了一个清除线程中对象的方法, 即 remove, 其实内部实现就是调用 ThreadLocalMap 的remove方法:

3）、你有哪些多线程开发良好的实践？

1、给线程命名。

这样可以方便找 bug 或追踪。OrderProcessor、QuoteProcessor、TradeProcessor 这种名字比 Thread-1、Thread-2、Thread-3 好多了，给线程起一个和它要完成的任务相关的名字，所有的主要框架甚至JDK都遵循这个最佳实践。
2、最小化同步范围。

锁花费的代价高昂且上下文切换更耗费时间空间，试试最低限度的使用同步和锁，缩小临界区。因此相对于同步方法我更喜欢同步块，它给我拥有对锁的绝对控制权。
3、优先使用 volatile ，而不是 synchronized 。
4、尽可能使用更高层次的并发工具而非 wait 和 notify 方法来实现线程通信。

首先，CountDownLatch, Semaphore, CyclicBarrier 和 Exchanger 这些同步类简化了编码操作，而用 wait 和 notify 很难实现对复杂控制流的控制。

其次，这些类是由最好的企业编写和维护在后续的 JDK 中它们还会不断优化和完善，使用这些更高等级的同步工具你的程序可以不费吹灰之力获得优化。
5、优先使用并发容器，而非同步容器。

这是另外一个容易遵循且受益巨大的最佳实践，并发容器比同步容器的可扩展性更好，所以在并发编程时使用并发集合效果更好。如果下一次你需要用到 Map ，我们应该首先想到用 ConcurrentHashMap 类。
6、考虑使用线程池。

4）、同步和异步有何异同，在什么情况下分别使用他们？

如果数据将在线程间共享。例如正在写的数据以后可能被另一个线程读到，或者正在读的数据可能已经被另一个线程写过了，那么这些数据就是共享数据，必须进行

同步存取。当应用程序在对象上调用了一个需要花费很长时间来执行的方法，并且不希望让程序等待方法的返回时，就应该使用异步编程，在很多情况下采用异步

途径往往更有效率。当然，如果我们对效率没有特别大的要求，也不一定需要使用异步编程，因为它会带来编码的复杂性。总之，合适才是正确的。

四、SpringBoot相关

1、springboot是什么？

Spring Boot 是 Spring 的子项目、脚手架，正如其名字，提供 Spring 的引导( Boot )的功能。

通过 Spring Boot ，我们开发者可以快速配置 Spring 项目，引入各种 Spring MVC、Spring Transaction、Spring AOP、MyBatis 等等框架，而无需不断重复编写

繁重的 Spring 配置，降低了 Spring 的使用成本。Spring Boot 提供了各种 Starter 启动器，提倡约定大于配置的理念，提供各种标准化的默认配置。

2、springboot提供了哪些核心功能

1、独立运行 Spring 项目Spring Boot 可以以 jar 包形式独立运行，运行一个 Spring Boot 项目只需要通过 java -jar xx.jar 来运行。

2、内嵌 Servlet 容器

Spring Boot 可以选择内嵌 Tomcat、Jetty 或者 Undertow，这样我们无须以 war 包形式部署项目。

第 2 点是对第 1 点的补充，在 Spring Boot 未出来的时候，大多数 Web 项目，是打包成 war 包，部署到 Tomcat、Jetty 等容器。

3、提供 Starter 简化 Maven 配置Spring 提供了一系列的 starter pom 来简化 Maven 的依赖加载。

4、自动配置 Spring Bean：Spring Boot 检测到特定类的存在，就会针对这个应用做一定的配置，进行自动配置 Bean ，这样会极大地减少我们要使用的配置。

5、准生产的应用监控：Spring Boot 提供基于 HTTP、JMX、SSH 对运行时的项目进行监控。

6、无代码生成和 XML 配置：Spring Boot 没有引入任何形式的代码生成，它是使用的 Spring 4.0 的条件 @Condition 注解以实现根据条件进行配置。

同时使用了 Maven /Gradle 的依赖传递解析机制来实现 Spring 应用里面的自动配置。

3、Spring Boot、Spring MVC 和 Spring 有什么区别？

Spring 的完整名字，是 Spring Framework 。它提供了多个模块，Spring IoC、Spring AOP、Spring MVC 等等。所以，Spring MVC 是 Spring Framework

众多模块中的一个。而 Spring Boot 是构造在 Spring Framework 之上的 Boot 启动器，旨在更容易的配置一个 Spring 项目。

4、Spring Boot 中的 Starter 是什么？

Starter 主要用来简化依赖用的，是一组pom依赖的描述符，可以理解为是一组依赖的集合。比如spring-boot-starter-log4j、mybatis-spring-boot-starter.jar等，各自都代表

了一个相对完整的功能模块。它完成了两件事：

1）、引入模块所需的相关jar包。

2）、自动配置各自模块所需的属性，加载进spring IOC容器。

5、如何自定义Spring Starter

自定义Spring Starter的作用：

在我们的日常开发工作中，经常会有一些独立于业务之外的配置模块，我们经常将其放到一个特定的包下，然后如果另一个工程需要复用这块功能的时候，

需要将代码硬拷贝到另一个工程，重新集成一遍，麻烦至极。如果我们将这些可独立于业务代码之外的功配置模块封装成一个个starter，复用的时候只需要将

其在pom中引用依赖即可，SpringBoot为我们完成自动装配。

步骤：

1）、给提供复用代码的所在模块命名，命名规则为xxx-spring-boot-starter，以区分这是我们自定义的starter

2）、将提供复用代码的服务类通过config类@Bean的方式进行创建

3）、打开META-INF下的spring.factories，将config路径配置在org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration的value中，如：

org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=com.demo.starter.config.DemoConfig

4）、使用：在其他模块添加starter依赖，如：

	 <dependency>
         <groupId>com.demogroupId>
         <artifactId>demo-spring-boot-starterartifactId>
         <version>0.0.1-RELEASEversion>
     dependency>

6、快速创建 Spring Boot Project 的方式？

1、Spring Initializr 是创建 Spring Boot Projects 的一个很好的工具。打开 "https://start.spring.io/" 网站，我们可以看到 Spring Initializr 工具，如下图所示：

2、可以通过阿里的脚手架创建：https://start.aliyun.com/

7、如何统一引入 Spring Boot 版本？

目前有两种方式:

① 方式一：继承 spring-boot-starter-parent 项目。配置代码如下：

	<parent>
   		<groupId>org.springframework.bootgroupId>
   		<artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
  		 	<version>1.5.1.RELEASEversion>
	parent>

② 方式二：导入 spring-boot-dependencies 项目依赖。配置代码如下：

	<dependencyManagement>
  		<dependencies>
      		<dependency>
          		<groupId>org.springframework.bootgroupId>
         		 	<artifactId>spring-boot-dependenciesartifactId>
        		  	<version>1.5.1.RELEASEversion>
        		  	<type>pomtype>
          		<scope>importscope>
      		dependency>
  		dependencies>
	dependencyManagement>

如何选择？

因为一般我们的项目中，都有项目自己的 Maven parent 项目，所以【方式一】显然会存在冲突。所以实际场景下，推荐使用【方式二】。

详细的，推荐阅读《Spring Boot 不使用默认的 parent，改用自己的项目的 parent》文章。

另外，在使用 Spring Cloud 的时候，也可以使用这样的方式。

8、运行 Spring Boot 有哪几种方式？

1、打包成 Fat Jar ，直接使用 java -jar 运行。目前主流的做法，推荐。
2、在 IDEA 或 Eclipse 中，直接运行应用的 Spring Boot 启动类的 #main(String[] args) 启动。适用于开发调试场景。
3、如果是 Web 项目，可以打包成 War 包，使用外部 Tomcat 或 Jetty 等容器。

9、如何打包 Spring Boot 项目？

通过引入 spring-boot-maven-plugin 插件，执行 mvn clean package 命令，将 Spring Boot 项目打成一个 Fat Jar 。后续，我们就可以直接使用 java -jar

运行。关于 spring-boot-maven-plugin 插件，更多详细的可以看看 [《创建可执行 jar》](https://qbgbook.gitbooks.io/spring-boot-reference-guide-zh/II. Getting started/11.5. Creating an executable jar.html) 。

10、如果更改内嵌 Tomcat 的端口？

方式一，修改 application.properties 配置文件的 server.port 属性。
```
server.port=9090
```
方式二，通过启动命令增加 server.port 参数进行修改。
```
java -jar xxx.jar --server.port=9090
```
当然，以上的方式，不仅仅适用于 Tomcat ，也适用于 Jetty、Undertow 等服务器。

11、Spring Boot 的配置文件有哪几种格式？

Spring Boot 目前支持两种格式的配置文件：

1）、properties` 格式。示例如下：

server.port = 9090

2）、yaml 格式。示例如下：

		server:
			port: 9090
		yaml是一种可读的数据序列化语言，它通常用于配置文件。
		与 Properties 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。从上面的示例，我们可以看出 YAML 具有分层配置数据。
		当然 YAML 在 Spring 会存在一个缺陷，`@PropertySource`注解不支持读取 YAML 配置文件，仅支持 Properties 配置文件。
  		不过这个问题也不大，可以麻烦一点使用 [`@Value`] 注解，来读取 YAML 配置项。

12、Spring Boot 默认配置文件是什么？

对于 Spring Boot 应用，默认的配置文件根目录下的 application 配置文件，可以是 Properties 格式，也可以是 YAML 格式。

另外，如果是Spring Cloud项目，会有一个根目录下的bootstrap 配置文件比application 优先级更高。是 Spring Cloud 新增的启动配置文件，

需要引入 spring-cloud-context 依赖后，才会进行加载。它的特点和用途主要是：

参考《Spring Cloud 中配置文件名 bootstrap.yml 和 application.yml 区别》文章。

【特点】因为 bootstrap 由父 ApplicationContext 加载，比 application 优先加载。
【特点】因为 bootstrap 优先于 application 加载，所以不会被它覆盖。
【用途】使用配置中心 Spring Cloud Config 时，需要在 bootstrap 中配置配置中心的地址，从而实现父 ApplicationContext 加载时，从配置中心拉取相应的配置到

应用中。

13、Spring Boot 配置文件加载顺序？

文件夹读取优先级：file:./config/ > file:./ > classpath:/config/ > classpath:/

文件名优先级：application > application-default

文件名类型优先级：application.properties > application.xml > application.yml > application.yaml

14、Spring Boot 有哪几种读取配置的方式？

Spring Boot 目前支持 2 种读取配置：

@Value 注解，读取配置到属性。最最最常用。

另外，支持和 @PropertySource 注解一起使用，指定使用的配置文件。
@ConfigurationProperties 注解，读取配置到类上。

另外，支持和 @PropertySource 注解一起使用，指定使用的配置文件。

15、Spring Boot 如何实现自动配置

@SpringBootApplication为springboot核心注解，也是springboot完成自动配置的核心所在，本身包含如下注解：

1、@ComponentScan ： 扫描当前包及子包下所有被 @Component、@Controller、@Service、@Repositore注解所标注的类并纳入spring容器中

2、@SpringBootConfiguration ：其本质就是@Configuration，标注表示该类是一个配置类，可将其中被@Bean所标注的方法实例化并纳入spring容器中

3、@EnableAutoConfiguration 该注解也是一个复合注解，是SpringBoot能完成自动配置的核心注解，它主要流程包括：

1）、@AutoConfigurationPackage(配合@componentScan注解返回了当前主程序类的同级以及子级的包组件)

2）、借助@Import注解加载(AutoConfigurationImportSelector.class)

								 这个主要作用就是调用``selectImport``方法且借助``SpringfactoresLoader``去解析classpath下的``spring.factores``文件，将其中以

								 ``org.springfremwork.boot.autoconfigure.EnabelAutoConfiguration``为``key``对应的``value``加载进``cach``,这个``value``其实就是``希望纳入到``

								 ``spring容器的特殊实例类名``，也就是``pom文件的各种starter、jar``，之后再将其``实例化``并``加载到spring容器``中

16、Spring Boot 支持哪些日志框架？

Spring Boot 支持的常用日志框架有：

Logback
Log4j2
Log4j
Java Util Logging

默认使用的是 Logback 日志框架，也是目前较为推荐的，具体配置，可以参见《一起来学 SpringBoot 2.x | 第三篇：SpringBoot 日志配置》。

另外因为 Log4j2 的性能更加优秀，使用Log4j2 的也很多，可以参考《Spring Boot Log4j2 日志性能之巅》配置。

五、Dubbo

1、Dubbo是什么？

Dubbo是阿里巴巴开源的基于 Java 的高性能 RPC 分布式服务框架，现已成为 Apache 基金会孵化项目。

2、`为什么要用Dubbo？`

RPC层面，基于接口进行调用，非常方便，SOA服务治理层面，提供了较好的软负载均衡和容错机制。

阿里开源项目，国内很多互联网公司都在用，已经经过很多线上考验。内部使用了 Netty、Zookeeper，保证了高性能高可用性。

使用 Dubbo 可以将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，可用于提高业务复用灵活扩展，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。

3、Dubbo支持哪些协议？默认哪个？为什么？

dubbo://（推荐）长连接、适合小数据量传输，客户端大于服务端的场景。 http:// redis://

rmi:// 短连接，适合大数据量传输 webservice:// rest://

hessian:// memcached://

`4、Dubbo内置了哪几种服务容器？`

Spring Container、Jetty Container、Log4j Container

`5、Dubbo里面有哪几种节点角色？`

Provider: 暴露服务的服务提供方。
Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
Registry: 服务注册与发现的注册中心。
Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
Container: 服务运行容器。

6、dubbo`服务注册与发现的流程图`

7、`Dubbo使用什么注册中心，还有别的选择吗？`

我们使用 Zookeeper 作为注册中心，还有 Redis、Multicast、Simple 注册中心，但不推荐。

8、`Dubbo有哪几种配置方式？`

1）Spring 配置方式

2）Java API 配置方式

9、`在 Provider 上可以配置的 Consumer 端的属性有哪些？`

1）timeout：方法调用超时
2）retries：失败重试次数，默认重试 2 次
3）loadbalance：负载均衡算法，默认随机
4）actives 消费者端，最大并发调用限制

10、`Dubbo启动时如果依赖的服务不可用会怎样？`

Dubbo 缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止 Spring 初始化完成，默认 check=“true”，可以通过 check=“false” 关闭检查。

11、`Dubbo推荐使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？`

推荐使用Hessian序列化，还有Duddo、FastJson、Java自带序列化。

12、`Dubbo默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗？`

Dubbo 默认使用 Netty 框架，也是推荐的选择，另外内容还集成有Mina、Grizzly。

`13、注册了多个同一样的服务，如果测试指定的某一个服务呢？`

可以配置环境点对点直连，绕过注册中心，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表。

`14、Dubbo支持服务多协议吗？`

Dubbo 允许配置多协议，在不同服务上支持不同协议或者同一服务上同时支持多种协议。

`15、当一个服务接口有多种实现时怎么做？`

当一个接口有多种实现时，可以用 group 属性来分组，服务提供方和消费方都指定同一个 group 即可。

`16、服务上线怎么兼容旧版本？`

可以用版本号（version）过渡，多个不同版本的服务注册到注册中心，版本号不同的服务相互间不引用。这个和服务分组的概念有一点类似。

`17、Dubbo可以对结果进行缓存吗？`

可以，Dubbo 提供了声明式缓存，用于加速热门数据的访问速度，以减少用户加缓存的工作量。

`18、Dubbo服务之间的调用是阻塞的吗？`

默认是同步等待结果阻塞的，支持异步调用。

Dubbo 是基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个 Future 对象。

异步调用流程图如下：

`19、Dubbo支持服务降级吗？`

Dubbo 2.2.0 以上版本支持，使用Mock方式实现，当然，这个功能，并不能实现现代微服务的熔断器的功能

引入支持服务降级的组件:

目前开源社区常用的有两种组件支持服务降级的功能，分别是：

Alibaba Sentinel
Netflix Hystrix

因为目前 Hystrix 已经停止维护，并且和 Dubbo 的集成度不是特别高，需要做二次开发，所以一般使用 Sentinel 。

`20、服务提供者能实现失效踢出是什么原理？`

服务失效踢出基于 Zookeeper 的临时节点原理

`21、说说 Dubbo 服务暴露是基于什么实现。`

基于Java动态代理

22、注册中心挂了还可以通信吗？

可以。首先对于正在运行的 Consumer 调用 Provider 是不需要经过注册中心，所以不受影响。

其次，Consumer 进程中，内存已经缓存了 Provider 列表。

再其次如果 Provider 下线，如果 Provider 是正常关闭，它会主动且直接对和其处于连接中的 Consumer 们，发送一条“我要关闭”了的消息。那么，Consumer 们就不会

调用该 Provider ，而调用其它的 Provider 。

另外，因为 Consumer 也会持久化 Provider 列表到本地文件。所以，此处如果 Consumer 重启，依然能够通过本地缓存的文件，获得到 Provider 列表。

最后，一般情况下，注册中心是一个集群，如果一个节点挂了，Dubbo Consumer 和 Provider 将自动切换到集群的另外一个节点上。

23、Dubbo 在 Zookeeper 存储了哪些信息？

流程说明：

服务提供者启动时: 向 /dubbo/com.foo.BarService/providers 目录下写入自己的 URL 地址

服务消费者启动时: 订阅 /dubbo/com.foo.BarService/providers 目录下的提供者 URL 地址。并向 /dubbo/com.foo.BarService/consumers 目录下写入自己的 URL 地址

监控中心启动时: 订阅 /dubbo/com.foo.BarService 目录下的所有提供者和消费者 URL 地址。

在图中，我们可以看到 Zookeeper 的节点层级，自上而下是：
- Root 层：根目录，可通过的 "group" 设置 Zookeeper 的根节点，缺省使用 "dubbo" 。
- Service 层：服务接口全名。
- Type 层：分类。目前除了我们在图中看到的 "providers"( 服务提供者列表 ) "consumers"( 服务消费者列表 ) 外，还有 "routes"( 路由规则列表 ) 和 "configurations"( 配置规则列表 )。
- URL 层：URL ，根据不同 Type 目录，下面可以是服务提供者 URL 、服务消费者 URL 、路由规则 URL 、配置规则 URL 。
- 实际上 URL 上带有 "category" 参数，已经能判断每个 URL 的分类，但是 Zookeeper 是基于节点目录订阅的，所以增加了 Type 层。
实际上，服务消费者启动后，不仅仅订阅了 "providers" 分类，也订阅了 "routes" "configurations" 分类。

24、Dubbo Consumer 只能调用从注册中心获取的 Provider 么？

不是，Consumer 可以强制直连 Provider 。

在开发及测试环境下，经常需要绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连，点对点直连方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表，

A 接口配置点对点，不影响 B 接口从注册中心获取列表。

25、Dubbo 在安全机制方面是如何解决的？

通过令牌验证在注册中心控制权限，以决定要不要下发令牌给消费者，可以防止消费者绕过注册中心访问提供者。

另外通过注册中心可灵活改变授权方式，而不需修改或升级提供者。

认证流程

26、Dubbo 服务如何监控和管理？

一旦使用 Dubbo 做了服务化后，必须必须必须要做服务治理，也就是说，要做服务的管理与监控。当然，还有服务的降级和限流

Dubbo 管理平台 + 监控平台

dubbo-monitor 监控平台，基于 Dubbo 的【monitor 监控层】，实现相应的监控数据的收集到监控平台。
dubbo-admin 管理平台，基于注册中心，可以获取到服务相关的信息。

`27、在使用过程中都遇到了些什么问题？`

挺多，如：

Dubbo 的默认使用hession序列化，当子类和父类有同一个属性时，会出现父类属性覆盖子类属性值变为null的情况，解决：保留父类或子类其中的一个

Dubbo 服务消费端捕获不到服务生产端的自定义异常，跟踪Dubbo源码 ExceptionFilter可以发现这其中的细节

1、如果是CheckedException 异常直接抛出

2、如果在方法签名上声明异常，直接抛出

3、如果异常类和接口类在一个jar包中，直接抛出

4、如果是JDK自带的异常，java 和 javax 包下的异常直接抛出

5、如果是dubbo自己的异常，直接抛出

6、如果是其他异常，包装成 RuntimeException 后，抛出，导致消费端捕捉不到那个自定义异常

解决：方式有很多种，但是最简单的方式是：在方法签名上显示的抛出自定义异常。

六、SpringCloud相关

1、什么是 Spring Cloud ？

Spring Cloud 是构建在 Spring Boot 基础之上，用于快速构建分布式系统的通用模式的工具集。或者说，换成大家更为熟知的，用于构建微服务的技术栈。

2、Spring Cloud 核心功能是什么？

Spring Cloud 可以说是目前微服务架构的最好的选择，涵盖了基本我们需要的所有组件，所以也被称为全家桶。Spring Cloud 主要提供了如下核心的功能：

Distributed/versioned configuration 分布式/版本化的配置管理
Service registration and discovery 服务注册与服务发现
Routing 路由
Service-to-service calls 端到端的调用
Load balancing 负载均衡
Circuit Breakers 断路器
Global locks 全局锁
Leadership election and cluster state 选举与集群状态管理
Distributed messaging 分布式消息

3、Spring Cloud 有哪些组件？

Spring Cloud的组件相当繁杂，拥有诸多子项目。如下脑图所示：

我们最为熟知的，就是 Spring Cloud Netflix ，它是 Netflix 公司基于它们自己的 Eureka、Hystrix、Zuul、Ribbon 等组件，构建的一个 Spring Cloud 实现技术栈。

	Netflix	阿里	其它
注册中心	Eureka	Nacos	Zookeeper、Consul、Etcd
熔断器	Hystrix	Sentinel	Resilience4j
网关	Zuul1	暂无	Spring Cloud Gateway
负载均衡	Ribbon	Dubbo(未来)	`spring-cloud-loadbalancer`

其它组件，例如配置中心、链路追踪、服务引用等等，都有相应其它的实现。

4、Spring Cloud 和 Spring Boot 的区别和关系？

Spring Boot 专注于快速方便的开发单个个体微服务。
Spring Cloud 是关注全局的微服务协调整理治理框架以及一整套的落地解决方案，它将 Spring Boot 开发的一个个单体微服务整合并管理起来，为各个微服务之间提供：配置管理，服务发现，断路器，路由，微代理，事件总线等的集成服务。
Spring Boot 可以离开 Spring Cloud 独立使用，但是 Spring Cloud 离不开 Spring Boot ，属于依赖的关系。

总结：

Spring Boot 专注于快速，方便的开发单个微服务个体。
Spring Cloud 关注全局的服务治理框架。

5、微服务的优缺点分别是什么？

1）优点

每一个服务足够内聚,代码容易理解
开发效率提高，一个服务只做一件事
微服务能够被小团队单独开发
微服务是松耦合的，是有功能意义的服务
可以用不同的语言开发,面向接口编程
易于与第三方集成
微服务只是业务逻辑的代码，不会和 HTML、CSS 或者其他界面组合
- 开发中，两种开发模式
  - 前后端分离
  - 全栈工程师
可以灵活搭配,连接公共库/连接独立库

2）缺点

分布式系统的负责性
多服务运维难度，随着服务的增加，运维的压力也在增大
系统部署依赖
服务间通信成本
数据一致性
系统集成测试
性能监控

6、SpringCloud可用哪些注册中心

在 Spring Cloud 中，能够使用的注册中心，还是比较多的，如下：

spring-cloud-netflix-eureka-server 和 spring-cloud-netflix-eureka-client ，基于 Eureka 实现。
spring-cloud-alibaba-nacos-discovery ，基于 Nacos 实现。
spring-cloud-zookeeper-discovery ，基于 Zookeeper 实现。
… 等等

以上的实现，都是基于 spring-cloud-commons 的 discovery 的 DiscoveryClient 接口，实现统一的客户端的注册发现。

7、SpringCloud Eureka

作用：实现服务治理（服务注册与发现）
简介：Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix项目下的服务治理模块。
由两个组件组成：Eureka 服务端和 Eureka 客户端。
- Eureka 服务端，用作服务注册中心，支持集群部署。
- Eureka 客户端，是一个 Java 客户端，用来处理服务注册与发现。

在应用启动时，Eureka 客户端向服务端注册自己的服务信息，同时将服务端的服务信息缓存到本地。客户端会和服务端周期性的进行心跳交互，以更新服务租约和服务信息。

Eureka 原理，整体如下图：

8、什么是 Eureka 自我保护机制？

Eureka Server 在运行期间会去统计心跳失败比例在 15 分钟之内是否低于 85%，如果低于 85%，Eureka Server 会将这些实例保护起来，让这些实例不会过期，但是在保护

期内如果服务刚好这个服务提供者非正常下线了，此时服务消费者就会拿到一个无效的服务实例，此时会调用失败，对于这个问题需要服务消费者端要有一些容错机制，如

重试，断路器等。

我们在单机测试的时候很容易满足心跳失败比例在 15 分钟之内低于 85%，这个时候就会触发 Eureka 的保护机制，一旦开启了保护机制，则服务注册中心维护的服务实例就

不是那么准确了，此时我们可以使用eureka.server.enable-self-preservation=false来关闭保护机制，这样可以确保注册中心中不可用的实例被及时的剔除（不推荐）。

自我保护模式被激活的条件是：在 1 分钟后，Renews (last min) < Renews threshold。

这两个参数的意思：

Renews threshold：Eureka Server 期望每分钟收到客户端实例续约的总数。
Renews (last min)：Eureka Server 最后 1 分钟收到客户端实例续约的总数。

9、Zookeeper与Eureka之CAP

CAP

CAP 原则指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得，在分布式架构里, P必须保证

Zookeeper保证C P

当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要

高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，

30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，

虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

Eureka保证A P

Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。

而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可

能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了

网络故障，此时会出现以下几种情况：

Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

因此， Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪

10. 什么是服务熔断?什么是服务降级？

在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种

因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用

引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样放大到C和D时，雪崩效应就形成了。

所谓的服务熔断指的是某个服务故障或异常一起类似显示世界中的“保险丝"当某个异常条件被触发就直接熔断整个服务，而不是一直等到此服务超时。

服务熔断就是相当于我们电闸的保险丝,一旦发生服务雪崩的,就会熔断整个服务,通过维护一个自己的线程池,当线程达到阈值的时候就启动服务降级,如果其他请求继续访问就

直接返回fallback的默认值

springcloud服务熔断组件：Hystrix：保护服务高可用的最后一道防线。

防雪崩利器，具备服务降级，服务熔断，依赖隔离，监控（Hystrix Dashboard）

优先核心服务，非核心服务不可用或弱可用。通过HystrixCommand注解指定。

fallbackMethod(回退函数)中具体实现降级逻辑。

11、什么是Feigin？它的优点是什么？

Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单，它的使用方法就是定义一个接口，然后在上面添加注解，同时也支持JAX-RS标准

的注解。

1.Feign采用的是基于接口的注解
2.Feign整合了ribbon，具有负载均衡的能力
3.整合了Hystrix，具有熔断的能力

使用:
1.添加pom依赖。

2.启动类添加@EnableFeignClients

3.定义一个接口@FeignClient(name=“xxx”)指定调用哪个服务

12、 Ribbon和Feign的区别？

1.Ribbon都是调用其他服务的，但方式不同。

2.启动类注解不同，Ribbon是@RibbonClient feign的是@EnableFeignClients

3.服务指定的位置不同，Ribbon是在@RibbonClient注解上声明，Feign则是在定义抽象方法的接口中使用@FeignClient声明。

4.调用方式不同，Ribbon需要自己构建http请求，模拟http请求然后使用RestTemplate发送给其他服务，步骤相当繁琐。Feign需要将调用的方法定义成抽象方法即可

13. 什么是Spring Cloud Bus?

spring cloud bus 将分布式的节点用轻量的消息代理连接起来，它可以用于广播配置文件的更改或者服务直接的通讯，也可用于监控。

如果修改了配置文件，发送一次请求，所有的客户端便会重新读取配置文件。

使用:
1.添加依赖
2.配置rabbimq

14. 什么是SpringCloud Config?

在分布式系统中，由于服务数量巨多，为了方便服务配置文件统一管理，实时更新，所以需要分布式配置中心组件。在Spring Cloud中，有分布式配置中心组件spring cloud config ，它支持配置服务放在配置服务的内存中（即本地），也支持放在远程Git仓库中。在spring cloud config 组件中，分两个角色，一是config server，二是config client。

使用：
1、添加pom依赖
2、配置文件添加相关配置
3、启动类添加注解@EnableConfigServer

Java高频综合面试题汇总

高频面试问题分享

一、Mysql相关

1、mysql数据结构(B+Tree)（理解透彻）

1）、什么是索引（Index）？

2）、索引结构类型有哪些？

3）、mysql数据和索引存储位置？

4）、存储数据结构？

5）、节点数据项存储的是什么？

6）、为什么使用B+tree

7）、B+tree与B-tree联系和区别

8）、聚集索引、非聚集索引

9）、覆盖索引

10）、查询过程

11）、B+Tree性质

2、mysql优化

1）、优化SQL语句层面（理解透彻）

2）、优化架构方面（了解）

3、mysql事务（理解透彻）

1）、事务有哪些特性？

2）、哪几种事务隔离级别，会出现的问题？

3）、脏读、不可重复读、幻读

4）、mysql和oracle默认事务隔离级别

4、mysql其它问题

1）、myISAM与 innodb 两种存储引擎的区别?

2）、乐观锁与悲观锁

乐观锁:

悲观锁：

3）、char和vachar区别

4）、使用varchar（255）的字段建索引可以吗？

二、Redis相关

1、支持哪几种数据类型

2、为什么读写速度很快

3、在你们项目有哪些应用场景

4、基于什么协议

5、线程模型是怎样的？

6、持久化机制是怎样的？

1）、AOF 总共分为三个流程：

2）、优点

3）、缺点

7、慢查询如何排查？

8、缓存穿透？缓存击穿？缓存雪崩？

1.缓存穿透：

解决方案：

2.缓存击穿：

解决方案：

3.缓存雪崩：

解决方案：

9、相比memcached有哪些区别？

10、键过期删除如何实现的？

11、分布式事务锁怎么实现的？会有什么问题？

三、多线程相关

1、线程相关

1）、创建线程有哪几种方式？

2）、继承Thread类和实现Runable接口方式区别

3）、线程状态有几种?

4）、run（）和 start（）区别 ?

5）、wait（）与 sleep（）的区别？

6）、什么情况下需要进行线程同步？

7）、你们项目中有使用多线程吗？

8）、join()、yield()、interrupt ()的作用

9）、interrupted（）和isInterrupted（）区别

2、锁相关

Sychronized

1、是公平锁还是非公平锁？

2、底层是怎么通过synchronized 在对象上实现加锁的？

3、synchronized 1.6之后做了哪些优化？

4、哪些用法？锁对象分别是什么？

5、wait()、nofity()、notifyAll()为什么只能用在Synchronized在同步方法块中？

6、notify（）执行完会释放锁吗？

7、在进入同步代码块获取锁失败进入阻塞时，是否可被打断？

8、什么是线程可重入特性？具备吗？

9、一个线程如果出现了运行时异常会怎么样?

JUC Lock

1、 Synchronized 和 Lock体系 异同？

2、什么是AQS

3、什么是CAS

3、Lock的公平与非公平锁机制怎么实现的

4、Lock锁可重入实现原理

3、线程池相关

9、相比`memcached`有哪些区别？

`1）、创建线程有哪几种方式？`

`2）、继承Thread类和实现Runable接口方式区别`

`3）、线程状态有几种?`

`4）、run（）和 start（）区别 ?`

`5）、wait（）与 sleep（）的区别？`

`6）、什么情况下需要进行线程同步？`

`7）、你们项目中有使用多线程吗？`

`8）、join()、yield()、interrupt ()的作用`

`9）、interrupted（）和isInterrupted（）区别`

`1、是公平锁还是非公平锁？`

`2、底层是怎么通过synchronized 在对象上实现加锁的？`

`3、synchronized 1.6之后做了哪些优化？`

`4、哪些用法？锁对象分别是什么？`

`5、wait()、nofity()、notifyAll()为什么只能用在Synchronized在同步方法块中？`

`6、notify（）执行完会释放锁吗？`

`7、在进入同步代码块获取锁失败进入阻塞时，是否可被打断？`

`8、什么是线程可重入特性？具备吗？`

`9、一个线程如果出现了运行时异常会怎么样?`

1、 `Synchronized 和 Lock体系异同？`

6）、`线程池核心的执行过程？`

`7）、常见任务队列类型`

8）、为什么单个线程池和固定线程池`corePoolSize` 和`maximumPoolSize`相等？`keepAliveTime` 为0？

`10）、线程池的关闭方式有几种？`

2、`为什么要用Dubbo？`

`4、Dubbo内置了哪几种服务容器？`

`5、Dubbo里面有哪几种节点角色？`

6、dubbo`服务注册与发现的流程图`

7、`Dubbo使用什么注册中心，还有别的选择吗？`

8、`Dubbo有哪几种配置方式？`

9、`在 Provider 上可以配置的 Consumer 端的属性有哪些？`

10、`Dubbo启动时如果依赖的服务不可用会怎样？`

11、`Dubbo推荐使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？`

12、`Dubbo默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗？`

`13、注册了多个同一样的服务，如果测试指定的某一个服务呢？`

`14、Dubbo支持服务多协议吗？`

`15、当一个服务接口有多种实现时怎么做？`

`16、服务上线怎么兼容旧版本？`

`17、Dubbo可以对结果进行缓存吗？`

`18、Dubbo服务之间的调用是阻塞的吗？`

`19、Dubbo支持服务降级吗？`

`20、服务提供者能实现失效踢出是什么原理？`

`21、说说 Dubbo 服务暴露是基于什么实现。`

`27、在使用过程中都遇到了些什么问题？`