1，java堆，分新生代老年代，新生代有Eden，from surviver，to surviver三個(gè)空間，堆被所有線程共。eden內(nèi)存不足時(shí)，發(fā)生一次minor GC，會(huì)把from survivor和eden的對(duì)象復(fù)制到to survivor，這次的to?survivor就變成了下次的from survivor，經(jīng)過(guò)多次minor GC，默認(rèn)15次，達(dá)到次數(shù)的對(duì)象會(huì)從survivor進(jìn)行老年代。1次new如果新生代裝不下，則直接進(jìn)入老年代。

2，HashMap和HashTable是使用數(shù)組+鏈表結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，根據(jù)Hash和table長(zhǎng)度計(jì)算數(shù)組的下標(biāo)index做操作，hashMap默認(rèn)數(shù)組長(zhǎng)度為16，hashMap對(duì)null值的key都放在table[0]的位置，table[index]形成1個(gè)鏈表，當(dāng)然在新版jdk中鏈表節(jié)點(diǎn)數(shù)>8會(huì)變成紅黑樹(shù)結(jié)構(gòu)。hashMap達(dá)到最大數(shù)量會(huì)擴(kuò)容，擴(kuò)容table長(zhǎng)度變?yōu)?倍，每個(gè)元素（table中）但重新計(jì)算index放到新的table中。

3，堆的年輕代和老年代。

堆的年輕代大則老年代小，GC少，但是每次時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)。年輕代小則老年代大，會(huì)縮短每次GC的時(shí)間，但是次數(shù)頻繁。可以讓老年代盡量緩存常用對(duì)象，JVM默認(rèn)年輕代和老年代的大小比例為1:2,。觀察峰值老年代內(nèi)存，不影響full GC，加大老年代可調(diào)1:1，但是要給老年代預(yù)留三分之一的空間。減少使用全局變量和大對(duì)象 ，調(diào)整新生代，老年代到最合適。

4，字節(jié)流不會(huì)用到內(nèi)存緩沖區(qū)，文件本身直接操作。字符流操作使用內(nèi)存緩存區(qū)，用緩存存操作文件。字符流在輸出前將所有內(nèi)容暫時(shí)保存到內(nèi)存中，即緩存區(qū)暫時(shí)存儲(chǔ)，如果想不關(guān)閉也將字符流輸出則可以使用flush方法強(qiáng)制刷出。字節(jié)字符轉(zhuǎn)化可能存在系統(tǒng)編碼lang，要制定編碼。getbyte字節(jié)流使用更加廣泛。

5，中文占用2個(gè)字節(jié)，read()函數(shù)讀1個(gè)字節(jié)把A會(huì)讀入的原因。ASCII碼是8位，A在ASCII碼中有對(duì)應(yīng)碼，A只要8位就能表示，但是unicode是支持ASCII碼的，在unicode中表示A是使用低8位的ASCII碼，補(bǔ)上高8位的0，read()1分字節(jié)就已經(jīng)讀入A的ASCII碼，打印時(shí)會(huì)給其高8位補(bǔ)上0，所以顯示正常A。

6，喚醒一個(gè)阻塞的線程

如因?yàn)镾leep，wait，join等阻塞，可以使用interrupted exception異常喚醒。

7，內(nèi)存溢出可能原因和解決。

原因可能是A，數(shù)據(jù)加載過(guò)多，如1次從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出過(guò)多數(shù)據(jù) ? B，集合類中有對(duì)對(duì)象的引用，用完后沒(méi)有清空或者集合對(duì)象未置空導(dǎo)致引用存在等，是的JVM無(wú)法回收 ?C，死循環(huán)，過(guò)多重復(fù)對(duì)象 D，第三方軟件的bug ? ? ? E，啟動(dòng)參數(shù)內(nèi)存值設(shè)定的過(guò)小。

例如方法：修改JVM啟動(dòng)參數(shù)，加內(nèi)存(-Xms，-Xmx)；錯(cuò)誤日志，是否還有其他錯(cuò)誤；代碼走查

8，redis使用單線程模型，數(shù)據(jù)順序提交，redis支持主從模式，mencache只支持一致性hash做分布式；redis支持?jǐn)?shù)據(jù)落地，rdb定時(shí)快照和aof實(shí)時(shí)記錄操作命令的日志備份，memcache不支持；redis數(shù)據(jù)類型豐富，有string，hash，set，list， sort set，而memcache只支持簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型；memcache使用cas樂(lè)觀鎖做一致性。

jedis操作Hash：hmset, hmget, hdel, hkeys

jedis操作List： lpush，lrange按照范圍取出，rpush， del， sort等keyjedis操作Set：sadd，srem移除noname，smembers， sismember， scard等。

使用場(chǎng)景例如

Hash：存儲(chǔ)讀取更新用戶多個(gè)屬性

List：微博TimeLine，消息列表

Set：共同好友，二度好友，用唯一性可以統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站所有獨(dú)立IP，好友推薦根據(jù)tag求交集，大于threshold就可以推薦。

sortset：set增加1個(gè)權(quán)重score參數(shù)

其他場(chǎng)景：A訂閱發(fā)布系統(tǒng)，redis對(duì)某個(gè)key消息發(fā)布及訂閱，當(dāng)1個(gè)key消息發(fā)布后，所有訂閱它的客戶端都會(huì)收到相應(yīng)消息，例如實(shí)時(shí)消息系統(tǒng)，即時(shí)聊天，群聊等。

事務(wù)-常用EX,EC提交執(zhí)行的命令，在server不出問(wèn)題，可以保證一連串的命令是順序執(zhí)行額；提供1個(gè)watch功能，對(duì)1個(gè)key作watch，然后再執(zhí)行transation。

?

?

9，Class.forName()將類加載到JVM，還會(huì)對(duì)類解釋，執(zhí)行static塊，而ClassLoader也加載到JVM，但是不會(huì)執(zhí)行static塊，并且只有調(diào)用了new Instance方法才會(huì)調(diào)用構(gòu)造函數(shù)。

10，java反射機(jī)制。

可以在運(yùn)行時(shí)判斷一個(gè)對(duì)象所屬的類，構(gòu)造一個(gè)類的對(duì)象，判斷類具有的成員變量和方法，調(diào)用1個(gè)對(duì)象的方法。4個(gè)關(guān)鍵的類：Class，Constructor，Field，Method。 ? ?getConstructor獲得構(gòu)造函數(shù)/getDeclardConstructor； getField/getFields/getDeclardFields獲得類所生命的所有字段；getMethod/getMethods/getDeclardMethod獲得類聲明的所有方法，正常方法是一個(gè)類創(chuàng)建對(duì)象，而反射是1個(gè)對(duì)象找到1個(gè)類。

11，Object類中的方法：clone()，但是使用該方法必須實(shí)現(xiàn)Java.lang.Cloneable接口，equal()方法判斷引用是否一致，指向同一對(duì)象，即相等于==，只有覆寫(xiě)了equals()方法之后，才可以說(shuō)不同。hashcode()，對(duì)象的地址， toString()， finalize()。

12，序列化和反序列化

序列化和反序列化即對(duì)象和字節(jié)序列間的轉(zhuǎn)化，進(jìn)程間傳送文本圖片音頻等以二進(jìn)制傳送。JDK中ObjectOuputStream和ObjectInputStream為輸出輸入流，只有實(shí)現(xiàn)SeriaLizable/Externalizable接口的類才能被序列化。如Person對(duì)象傳遞給內(nèi)存流使用DataConstractJsonSeralizer， MemoryStream stream = new MemoryStream();?DataConstractJsonSeralizer SER = new?DataConstractJsonSeralizer(typeof(person)); ?ser.writeObjectStream(stream, person);顯示json輸出，StramReader sr = new StreamReader(stream1); sr.ReadToEnd()。

13，講講分布式唯一ID。

確定ID存儲(chǔ)用64位，1個(gè)64位二進(jìn)制1是這樣的00000000.....1100......0101，切割64位，某段二進(jìn)制表示成1個(gè)約束條件，前41位為毫秒時(shí)間，后緊接9位為IP，IP之后為自增的二進(jìn)制，記錄當(dāng)前面位數(shù)相同情況下是第幾個(gè)id，如現(xiàn)在有10臺(tái)機(jī)器，這個(gè)id生成器生成id極限是同臺(tái)機(jī)器1ms內(nèi)生成2的14次方個(gè)ID。

分布式唯一ID = 時(shí)間戳 << 41位， int類型服務(wù)器編號(hào) << 10，序列自增sequence。每個(gè)時(shí)間戳內(nèi)只能生成固定數(shù)量如（10萬(wàn)）個(gè)自增號(hào)，達(dá)到最大值則同步等待下個(gè)時(shí)間戳，自增從0開(kāi)始。將毫秒數(shù)放在最高位，保證生成的ID是趨勢(shì)遞增的，每個(gè)業(yè)務(wù)線、每個(gè)機(jī)房、每個(gè)機(jī)器生成的ID都是不同的。如39bit毫秒數(shù)|4bit業(yè)務(wù)線|2bit機(jī)房|預(yù)留|7bit序列號(hào)。高位取2016年1月1日1到現(xiàn)在的毫秒數(shù)，系統(tǒng)運(yùn)行10年，至少需要10年x365天x24小時(shí)x3600秒x1000毫秒=320x10~9，差不多39bit給毫秒數(shù)，每秒單機(jī)高峰并發(fā)小于100，差不多7bit給每毫秒的自增號(hào)，5年內(nèi)機(jī)房小于100臺(tái)機(jī)器，預(yù)留2bit給機(jī)房，每個(gè)機(jī)房小于100臺(tái)機(jī)器，預(yù)留7bit給每個(gè)機(jī)房，業(yè)務(wù)線小于10個(gè)，預(yù)留4bit給業(yè)務(wù)線標(biāo)識(shí)。

64bit分布式ID（42bit毫秒+5bit機(jī)器ID+12位自增）等

生成分布式ID的方式：A，2個(gè)自增表，步長(zhǎng)相互隔開(kāi) ? B，時(shí)間的毫秒或者納秒 ?C，UUID ? ? ? ? D，64位約束條件（如上）

14，NIO和IO的區(qū)別

第一點(diǎn)，NIO少了1次從內(nèi)核空間到用戶空間的拷貝。

ByteBuffer.allocateDirect()分配的內(nèi)存使用的是本機(jī)內(nèi)存而不是Java堆上的內(nèi)存，和網(wǎng)絡(luò)或者磁盤交互都在操作系統(tǒng)的內(nèi)核空間中發(fā)生。allocateDirect()的區(qū)別在于這塊內(nèi)存不由java堆管理, 但仍然在同一用戶進(jìn)程內(nèi)。

第二點(diǎn)，NIO以塊處理數(shù)據(jù)，IO以流處理數(shù)據(jù)

第三點(diǎn)，非阻塞，NIO1個(gè)線程可以管理多個(gè)輸入輸出通道

15，內(nèi)存泄漏

未對(duì)作廢數(shù)據(jù)內(nèi)存單元置為null，盡早釋放無(wú)用對(duì)象的引用，使用臨時(shí)變量時(shí)，讓引用變量在推出活動(dòng)域后自動(dòng)設(shè)置為null，暗示垃圾收集器收集；程序避免用String拼接，用StringBuffer，因?yàn)槊總€(gè)String會(huì)占用內(nèi)存一塊區(qū)域；盡量少用靜態(tài)變量（全局不會(huì)回收）；不要集中創(chuàng)建對(duì)象尤其大對(duì)象，可以使用流操作；盡量使用對(duì)象池，不再循環(huán)中創(chuàng)建對(duì)象，優(yōu)化配置；創(chuàng)建對(duì)象到單例getInstance中，對(duì)象無(wú)法回收被單例引用；服務(wù)器session時(shí)間設(shè)置過(guò)長(zhǎng)也會(huì)引起內(nèi)存泄漏。

16，對(duì)象克隆和實(shí)現(xiàn)方式

克隆的對(duì)象可能包含一些已經(jīng)修改過(guò)的屬性，而new1個(gè)對(duì)象屬性都還是初始化時(shí)候的值，被復(fù)制克隆的類要實(shí)現(xiàn)Clonable接口，覆蓋clone()方法，訪問(wèn)修飾符為public，方法中調(diào)用super.clone()得到所需要的復(fù)制方法，類中的屬性類也需要實(shí)現(xiàn)Clonable接口，覆寫(xiě)clone()方法，并在super中也調(diào)用子屬性類的clone()復(fù)制，才可以實(shí)現(xiàn)深拷貝。

或者寫(xiě)到流中序列化的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，不必考慮引用類型中還包含引用類型，直接用序列化來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)象的深復(fù)制拷貝，即將對(duì)象寫(xiě)到流，再?gòu)牧髦凶x出來(lái)，需要實(shí)現(xiàn)seriazation接口。

17，redis內(nèi)存數(shù)據(jù)上升到一定大小會(huì)執(zhí)行數(shù)據(jù)淘汰策略，redis提供了6種數(shù)據(jù)淘汰策略。

LRU：從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集合中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰

random：從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)中挑選任意數(shù)據(jù)淘汰

ttl：從已設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù)集合中挑選將要過(guò)期的數(shù)據(jù)淘汰。

notenvision：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)

如mysql中有2千萬(wàn)數(shù)據(jù)，redis只存儲(chǔ)20萬(wàn)的熱門數(shù)據(jù)。LRU或者TTL都滿足熱點(diǎn)數(shù)據(jù)讀取較多，不太可能超時(shí)特點(diǎn)。

redis特點(diǎn)：速度塊，O(1)，豐富的數(shù)據(jù)類型，支持事物原子性，可用于緩存，比memecache速度塊，可以持久化數(shù)據(jù)。

常見(jiàn)問(wèn)題和解決：Master最好不做持久化如RDB快照和AOF日志文件；如果數(shù)據(jù)比較重要，某分slave開(kāi)啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略為每秒1次，為了主從復(fù)制速度及穩(wěn)定，MS主從在同一局域網(wǎng)內(nèi)；主從復(fù)制不要用圖狀結(jié)構(gòu)，用單向鏈表更為穩(wěn)定 M-S-S-S-S。。。。；redis過(guò)期采用懶漢+定期，懶漢即get/set時(shí)候檢查key是否過(guò)期，過(guò)期則刪除key，定期遍歷每個(gè)DB，檢查制定個(gè)數(shù)個(gè)key；結(jié)合服務(wù)器性能調(diào)節(jié)并發(fā)情況。

過(guò)期淘汰，數(shù)據(jù)寫(xiě)入redis會(huì)附帶1個(gè)有效時(shí)間，這個(gè)有效時(shí)間內(nèi)該數(shù)據(jù)被認(rèn)為是正確的并不關(guān)心真實(shí)情況，例如對(duì)支付等業(yè)務(wù)采用版本號(hào)實(shí)現(xiàn)，redis中每一份數(shù)據(jù)都維持1個(gè)版本號(hào)，DB中也維持1份，只有當(dāng)redis的與DB中的版本一致時(shí)，才會(huì)認(rèn)為redis為有效的，不過(guò)仍然每次都要訪問(wèn)DB，只需要查詢version版本字段即可。

18，異步化，生產(chǎn)接口每秒鐘10萬(wàn)并發(fā)，消費(fèi)者用異步慢慢消費(fèi)。緩存模式空間換時(shí)間，把1兩億的數(shù)據(jù)名單打到緩存。服務(wù)降級(jí)，把不重要的任務(wù)放棄；靜態(tài)資源離線包下載機(jī)制，在wify下會(huì)主動(dòng)提前把靜態(tài)下載前端層保護(hù)可請(qǐng)將用戶請(qǐng)求延長(zhǎng)，點(diǎn)擊后主動(dòng)給它隨機(jī)等待2s的時(shí)間/2分鐘之內(nèi)不能請(qǐng)求；后端做部分接口的開(kāi)關(guān)，設(shè)置超短耗時(shí)時(shí)間，原來(lái)只用5ms的只給20ms。

系統(tǒng)一段時(shí)間內(nèi)會(huì)自動(dòng)重試，重試多次后就認(rèn)為是失敗了，檢查支付接口返回該訂單的錢，支付操作如果回復(fù)錯(cuò)誤則回滾扣庫(kù)存的事務(wù)，沒(méi)返回則會(huì)記錄進(jìn)行中pendding狀態(tài)，結(jié)束整個(gè)過(guò)程，等通知失敗/成功，AB系統(tǒng)之間會(huì)出現(xiàn)死循環(huán)補(bǔ)償，如B退單不成功，一般就是記錄錯(cuò)誤日志了。超時(shí)每隔一段時(shí)間去定時(shí)回調(diào)服務(wù)定時(shí)回滾，一定次數(shù)還是超時(shí)則提示用戶聯(lián)系客服，訂單庫(kù)存可以不會(huì)滾，記錄狀態(tài)，如果一直調(diào)用支付不成功，則讓用戶自己去處理聯(lián)系客服，可以不回滾用戶的數(shù)據(jù)，金額扣了才算真正完成，是一種簡(jiǎn)單粗暴的做法。

公共配置抽象成存儲(chǔ)到zookeeper配置中心或者redis等，DB也存儲(chǔ)一份，各應(yīng)用監(jiān)聽(tīng)ZK的配置變化，可以建一個(gè)配置web管理頁(yè)面。

19，dubbo用ProxyFactoty代理工廠將HelloServiceImpl封裝成1個(gè)Inoke執(zhí)行，即ProxyFactory.getInvoke(ref, (Class)接口，注冊(cè)URL，解碼參數(shù))，并將Invoke導(dǎo)出成1個(gè)Exporter，包括去注冊(cè)中心ZK注冊(cè)服務(wù)。Invoke有本地執(zhí)行的Invoke，遠(yuǎn)程通信執(zhí)行的Invoke。

20，每次扣減庫(kù)存時(shí)加上1個(gè)請(qǐng)求流水編號(hào)，上層請(qǐng)求扣減庫(kù)存沒(méi)拿到結(jié)果的話，重新查詢1次做重試操作，量不大都是加鎖處理。減少鎖的時(shí)間，犧牲冪等性，扣減為DB下地操作，查詢扣減和設(shè)置合成1步，中間沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。利用緩存，通過(guò)寫(xiě)log記錄操作，異步合并日志及更新，重啟時(shí)cache失效，讀log恢復(fù)，避免重復(fù)提交，寫(xiě)操作不建議重試快速失敗。多個(gè)商品同時(shí)增減庫(kù)存，可使用訂單號(hào)做冪等處理，應(yīng)用層對(duì)單個(gè)商品減庫(kù)存，操作排隊(duì)，商品消息ID路由在1個(gè)應(yīng)用server處理，讀本地緩存，失效再redis，DB采用樂(lè)觀鎖，組提交，1次減庫(kù)存多個(gè)訂單的購(gòu)買量。可將同一個(gè)key下庫(kù)存m分為n組k1......kn，每組數(shù)為m/n，扣減依次在各組扣減，減少并發(fā)沖突。隊(duì)列裝滿后關(guān)閉隊(duì)列進(jìn)入，然后用戶輪訓(xùn)自己是否搶到了異步ajax，用戶資源隊(duì)列固定長(zhǎng)度。2個(gè)隊(duì)列，1個(gè)銷售的資源隊(duì)列放入redis，有另外1個(gè)隊(duì)列用來(lái)裝搶購(gòu)的會(huì)員的uid。

紅包狀態(tài)正常，并成功將狀態(tài)改為“已領(lǐng)取”，且消息發(fā)送成功，用戶端開(kāi)始消費(fèi)該消息，如果消費(fèi)失敗/超時(shí)，用MQ做重試做冪等，直到成功，每條消息有唯一編號(hào)且保證消息處理成功與去重表的日志同時(shí)出現(xiàn)。

熱點(diǎn)將hot data拆分，分在不同庫(kù)和不同表，分散熱點(diǎn)Data，減輕DB并發(fā)更新熱點(diǎn)帶來(lái)RT升高和應(yīng)用連接超時(shí)。SQL在mysql層加以限制，SQL超時(shí)/thradrunning到1定值則拒絕SQL執(zhí)行，一定時(shí)間異步將結(jié)果寫(xiě)入DB，nginx對(duì)IP做限制，可能誤殺。

21，SpringAOP，XML配置<aop:config>，切面<aop:aspect>切點(diǎn)<aop:pointcut>，連接切點(diǎn)和通知方法<aop:before>和<aop:after>等，注解可以直接使用@before執(zhí)行方法@after ，@before(“pointcut()”) ，@after("pointcut")， @Aroud("excutete())，@AfteReturning，@AfterThrowing，可作日志事務(wù)，權(quán)限等待，AOP即通過(guò)把具體的類創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的 代理類，從代理類來(lái)對(duì)具體進(jìn)行操作。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

目標(biāo)實(shí)現(xiàn)了接口，默認(rèn)采用JDK實(shí)現(xiàn)AOP，也可以強(qiáng)制使用CGlib來(lái)實(shí)現(xiàn)AOP，目標(biāo)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)接口的話，則必須采用CGlib，Spring自動(dòng)在JDK和CGlib切換。如果要求spring強(qiáng)制使用CGlib實(shí)現(xiàn)AOP，則可以配置，添加Cglib庫(kù)。。。jar， Spring配置文件中加入<aop:aspecj-autoproxy proxy-target-Class=true> ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

22，MyISM采用表級(jí)鎖，對(duì)Myism表讀不會(huì)阻塞讀，會(huì)阻塞同表寫(xiě)，對(duì)Myism寫(xiě)則會(huì)阻塞讀和寫(xiě)，即一個(gè)線程獲得1個(gè)表的寫(xiě)鎖后，只有持有鎖的線程可以對(duì)表更新操作，其他線程的讀和寫(xiě)都會(huì)等待。

InnoDB，采用行級(jí)鎖，支持事務(wù)，例如只對(duì)a列加索引，如果update ...where a=1 and b=2其實(shí)也會(huì)鎖整個(gè)表， select 使用共享鎖，update insert delete采用排它鎖，commit會(huì)把鎖取消，當(dāng)然select by id for update也可以制定排它鎖。

23，實(shí)時(shí)隊(duì)列采用雙隊(duì)列模式，生產(chǎn)者將行為記錄寫(xiě)入Queue1，worker服務(wù)從Queue1消費(fèi)新鮮數(shù)據(jù)，如果異常則寫(xiě)入Queue2（主要保存異常數(shù)據(jù)），RetryWorker會(huì)監(jiān)聽(tīng)Queue2，消費(fèi)異常數(shù)據(jù)，如果還未處理成功按照一定的策略等待或者將異常數(shù)據(jù)再寫(xiě)入Queue2，如果數(shù)據(jù)發(fā)生積壓可以調(diào)整worker的消費(fèi)游標(biāo)，從最新數(shù)據(jù)重新開(kāi)始消費(fèi)，保證了最新data得到處理，中間未處理的一段則可以啟動(dòng)backupWorker指定起止游標(biāo)在消費(fèi)完指定區(qū)間的數(shù)據(jù)后，backupWorker會(huì)自動(dòng)停止。

DB降級(jí)開(kāi)關(guān)后，可直接寫(xiě)入redis（storm），同時(shí)將數(shù)據(jù)寫(xiě)入一份到Retry隊(duì)列，在開(kāi)啟DB降級(jí)開(kāi)關(guān)后消費(fèi)Retry隊(duì)列中的數(shù)據(jù)，從而把數(shù)據(jù)寫(xiě)入到mysql中，達(dá)到最終一致性。MYSQL切分為分片為2的N次方，例如原來(lái)分為兩個(gè)庫(kù)d0和d1均放在s0服務(wù)器上，s0同時(shí)有備機(jī)s1，擴(kuò)容只要幾步驟：確保s0到s1服務(wù)器同步順利，沒(méi)有明顯延遲；s0暫時(shí)關(guān)閉讀寫(xiě)權(quán)限；確保s1已經(jīng)完全同步到s0更新；s1開(kāi)放讀寫(xiě)權(quán)限；d1的dns由s0切換到s1；s0開(kāi)放讀寫(xiě)權(quán)限。

24，DB的特性和隔離級(jí)別

4大特性：原子性，一致性，分離性，持久性

隔離級(jí)別：

讀提交：寫(xiě)事務(wù)禁止讀

讀未提交：寫(xiě)事務(wù)允許讀

可重復(fù)讀：寫(xiě)事務(wù)禁止讀事務(wù)，讀禁止寫(xiě)

序列化：全部禁止

詳細(xì)說(shuō)明：讀提交1個(gè)事務(wù)開(kāi)始寫(xiě)則全部禁止其他事務(wù)訪問(wèn)該行。讀未提交1個(gè)事務(wù)開(kāi)始寫(xiě)則不允許其他事務(wù)同時(shí)寫(xiě)，但可以讀。可重復(fù)讀 讀事務(wù)會(huì)禁止寫(xiě)事務(wù)，寫(xiě)事物則禁止其他任何事務(wù)。序列化性能最低，全部禁止，串行執(zhí)行。 MYSQL默認(rèn)的是可重復(fù)讀。

25，帖子服務(wù)、元數(shù)據(jù)服務(wù)、帖子搜索服務(wù)，提供索引數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，tid和uid查詢直接從帖子服務(wù)從元數(shù)據(jù)返回，其他檢索查詢有帖子搜索服務(wù)從索引數(shù)據(jù)檢索并返回，帖子服務(wù)增刪改查用MQ同步到帖子搜索服務(wù)，搜索服務(wù)修改索引的數(shù)據(jù)（索引樹(shù)，倒排表），索引表t_mapping（tid，uid）。

300億數(shù)據(jù)在全量索引庫(kù)中，數(shù)百萬(wàn)一天內(nèi)修改過(guò)的數(shù)據(jù)在一天庫(kù)中，50萬(wàn)小時(shí)內(nèi)修改過(guò)的數(shù)據(jù)在小時(shí)庫(kù)中，在update請(qǐng)求時(shí)，只會(huì)操作最低級(jí)別的索引例如小時(shí)庫(kù)。小時(shí)庫(kù)，1小時(shí)合并一次，合并到天庫(kù)，天庫(kù)一天合并1次，合并到全量庫(kù)中。

26，講一下NIO和網(wǎng)絡(luò)傳輸

NIO Reactor反應(yīng)器模式，例如汽車是乘客訪問(wèn)的實(shí)體reactor，乘客上車后到售票員處Acceptor登記，之后乘客便可休息睡覺(jué)了，到達(dá)乘客目的地后，售票員Aceptor將其喚醒即可。持久TCP長(zhǎng)鏈接每個(gè)client和server之間有存在一個(gè)持久連接，當(dāng)CCU（用戶并發(fā)數(shù)量）上升，阻塞server無(wú)法為每個(gè)連接運(yùn)行1個(gè)線程，自己開(kāi)發(fā)1個(gè)二進(jìn)制協(xié)議，將message壓縮至3-6倍，傳輸雙向且消息頻率高，假設(shè)server鏈接了2000個(gè)client，每個(gè)client平均每分鐘傳輸1-10個(gè)message，1個(gè)messaged的大小為幾百字節(jié)/幾千字節(jié)，而server也要向client廣播其他玩家的當(dāng)前信息，需要高速處理消息的能力。Buffer，網(wǎng)絡(luò)字節(jié)存放傳輸?shù)牡胤?#xff0c;從channel中讀寫(xiě)，從buffer作為中間存儲(chǔ)格式，channel是網(wǎng)絡(luò)連接與buffer間數(shù)據(jù)通道，像之前的socket的stream。

27，緩存擊透

預(yù)加載；

加載DB時(shí)同步，其他則等待；

DB端做SQL合并，Queue合并排隊(duì)處理；

部分緩存設(shè)置為永不過(guò)期；

先清除緩存，讀取數(shù)據(jù)時(shí)候則等待500ms，500ms緩存應(yīng)該已經(jīng)加載完成；

采用雙key緩存，A1為原始緩存，A2為拷貝緩存；

如果DB為空null則g給redis設(shè)置1個(gè)NFC空nei容。

28，Dubbo源碼使用了哪些設(shè)計(jì)模式

A，工廠模式，ExtenstionLoader.getExtenstionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtenstion()

B，裝飾器模式+責(zé)任鏈，以provider的調(diào)用鏈為例，具體調(diào)用鏈代碼是在protocolFilterWrapper的buildInvokeChain完成的,將注解中含有g(shù)roup=provider的Filter實(shí)現(xiàn)，調(diào)用順序?yàn)镋choFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter -> ExceptionFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> TraceFilter。裝飾器模式和責(zé)任鏈混合使用，Echo是回聲測(cè)試請(qǐng)求，ClassLoaderFilter則只是在其主功能上添加了功能。

C，觀察者模式，provider啟動(dòng)時(shí)需要與注冊(cè)中心交互，先注冊(cè)自己的服務(wù)，再訂閱自己的服務(wù)，訂閱時(shí)采用了觀察者模式，注冊(cè)中心每5s定時(shí)檢查是否有服務(wù)更新，有更新則向服務(wù)提供者發(fā)送1個(gè)notify消息后即可運(yùn)行NotifyListener的notity方法，執(zhí)行監(jiān)聽(tīng)器方法。

D，動(dòng)態(tài)代理模式。 ?擴(kuò)展JDK的ExtensionLoaderdeAdaptive實(shí)現(xiàn)，根據(jù)調(diào)用階段動(dòng)態(tài)參數(shù)決定調(diào)用哪個(gè)類，生成代理類的代碼是ExtensionLoader的createAdaptiveExtenstionClassLoader方法。

29，平衡二叉樹(shù)，左右高度之差不超過(guò)1，Add/delete可能造成高度>1，此時(shí)要旋轉(zhuǎn)，維持平衡狀態(tài)，避免二叉樹(shù)退化為鏈表，讓Add/Delete時(shí)間復(fù)雜度但控制在O(log2N)，旋轉(zhuǎn)算法2個(gè)方法，1是求樹(shù)的高度，2是求2個(gè)高度最大值，1個(gè)空樹(shù)高度為-1，只有1個(gè)根節(jié)點(diǎn)的樹(shù)的高度為0，以后每一層+1，平衡樹(shù)任意節(jié)點(diǎn)最多有2個(gè)兒子，因此高度不平衡時(shí)，此節(jié)點(diǎn)的2棵子樹(shù)高度差為2。例如單旋轉(zhuǎn)，雙旋轉(zhuǎn)，插入等。

紅黑樹(shù)放棄完全平衡，追求大致平衡，保證每次插入最多要3次旋轉(zhuǎn)就能平衡。

30，多線程同步鎖

A，RentrantLock，可重入的互斥鎖，可中斷可限時(shí)，公平鎖，必須在finally釋放鎖，而synchronize由JVM釋放。可重入但是要重復(fù)退出，普通的lock()不能響應(yīng)中斷，lock.lockInterruptbly()可響應(yīng)中斷，可以限時(shí)tryLock()，超時(shí)返回false，不會(huì)永久等待構(gòu)成死鎖。

B，Confition條件變量，signal喚醒其中1個(gè)在等待的線程，signalall喚醒所有在等待的線程await()等待并釋放鎖，與lock結(jié)合使用。

C，semaphore信號(hào)量，多個(gè)線程比（額度=10）進(jìn)入臨界區(qū)，其他則阻塞在臨界區(qū)外。

D，ReadWriteLock，讀讀不互斥，讀寫(xiě)互斥，寫(xiě)寫(xiě)互斥。

E，CountDownLantch倒數(shù)計(jì)時(shí)器，countdown()和await()

F，CyCliBarrier

G，LockSupport，方法park和unpark

31，棧溢出的原因

是否遞歸的調(diào)用；大量循環(huán)；全局變量是否過(guò)多；數(shù)組，List，Map數(shù)據(jù)是否過(guò)大；用DDMS工具檢查地方。

內(nèi)存溢出的原因

過(guò)多使用了static；static最好只用int和string等基本類型；大量的遞歸或者死循環(huán)；大數(shù)據(jù)項(xiàng)的查詢，如返回表的所有記錄，應(yīng)該采用分頁(yè)查詢。檢查是否有數(shù)組、List、map中存放的是對(duì)象的引用而不是對(duì)象，這些引用會(huì)讓對(duì)應(yīng)對(duì)象不能被釋放。

棧過(guò)大會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存占用過(guò)多，頻繁頁(yè)交換阻礙效率。

32，說(shuō)一下http/2

Http/2采用二進(jìn)制格式而不是文本

Http/2是完全多路復(fù)用的，而非有序并阻塞的。

Http/2使用報(bào)頭壓縮

Http/2讓服務(wù)器可以將響應(yīng)主動(dòng)推送到客戶端緩存中。

33，說(shuō)一下內(nèi)存泄露

A，HashMap,vector等容易（靜態(tài)集合類）， 和應(yīng)用程序生命周期一樣，所引用的所有對(duì)象Object也不能釋放。

B，當(dāng)集合類里面的對(duì)象屬性被修改后，再調(diào)用remove()不起作用，hashcode值發(fā)生了改變

C，其對(duì)象add監(jiān)聽(tīng)器，但是往往釋放對(duì)象時(shí)忘記去刪除這些監(jiān)聽(tīng)器

D，各種連接記得關(guān)閉

E，內(nèi)部類的引用

F，調(diào)用其他模塊，對(duì)象作用參數(shù)

G，單例模式，持有外部對(duì)象引用無(wú)法收回。

內(nèi)存泄露例子

Vector<String> A = new?Vector<String>();

for(int i = 0; i < 100; i++){

Object o = new Object ();

A.add(o);

o = null;

}

?........

內(nèi)存溢出的例子

StringBuffer b = new?StringBuffer ();

for(int i =0; i < 100; i++){

for(int j =0; i < 100; j++){

b.append(*);

}

}

34，SpirngMVC的生命周期 和 SpringBean的生命周期

SpirngMVC的生命周期 ：

A，DispatcherSerlvet（前端控制器）

B，-》 HandlerMapping（處理器映射器），根據(jù)xml注解查找對(duì)應(yīng)的Hander -》 返回Handler

C，-》處理器適配器去執(zhí)行Handler

D，-》Handler執(zhí)行完成后給處理器適配器返回ModelAndView

E，-》前端控制器請(qǐng)求視圖解析器去執(zhí)行視圖解析，根據(jù)邏輯視圖名解析成真正的視圖JSP，向前端控制器返回view

F，-》前端控制器進(jìn)行視圖渲染，將模型數(shù)據(jù)放到request-》返回給用戶

SpringBean的生命周期：

Instance實(shí)例化-》設(shè)置屬性值-》調(diào)用BeanNameAware的setBeanName方法-》調(diào)用BeanPostProsessor的預(yù)初始化方法-》調(diào)用InitializationBean的afterPropertiesSet()的方法-》調(diào)用定制的初始化方法callCustom的init-method-》調(diào)用BeanPostProsessor的后初始化方法-》Bean可以使用了 -》 容器關(guān)閉-》 調(diào)用DisposableBean的destroy方法-》調(diào)用定制的銷毀方法CallCustom的destroy-method。

35，AQS，抽象隊(duì)列同步器

AQS定義2種資源共享方式：獨(dú)占與share共享

獨(dú)占：只能有1個(gè)線程運(yùn)行

share共享：多個(gè)線程可以同p執(zhí)行如samphore/countdownlanch

AQS負(fù)責(zé)獲取共享state的入隊(duì)和/喚醒出隊(duì)等，AQS在頂層已經(jīng)實(shí)現(xiàn)好了，AQS有幾種方法：acquire()是獨(dú)占模式下線程共享資源的頂層入口，如獲取到資源，線程直接返回，否則進(jìn)入等待隊(duì)列，直到獲取到資源為止。tryAcquire()將線程加入等待隊(duì)列的尾部，并標(biāo)志為獨(dú)占。acquireQueued()使線程在等待隊(duì)列中獲取資源，一直到獲取資源后不返回，如果過(guò)程被中斷也返回true，否則false。

線程在等待過(guò)程中被中斷是不響應(yīng)的，獲取資源才補(bǔ)上中斷。將線程添加到隊(duì)列尾部用了CAS自旋（死循環(huán)直到成功），類似于AutomicInteger的CAS自旋volatile變量。

start->tryAcquire -> 入隊(duì) -> 找安全點(diǎn) -> park等待狀態(tài) -> 當(dāng)前節(jié)點(diǎn)成對(duì)頭 -> End

36，單例模式的7種寫(xiě)法

懶漢2種，枚舉，餓漢2種，靜態(tài)內(nèi)部類，雙重校驗(yàn)鎖（推薦）。

37，lucence倒排索引

三個(gè)文件：字典文件，頻率文件，位置文件。詞典文件不僅保存有每個(gè)關(guān)鍵詞，還保留了指向頻率文件和位置文件的指針，通過(guò)指針可以找到該關(guān)鍵字的頻率信息和位置信息。

field的概念，用于表達(dá)信息所在位置（如標(biāo)題中，文章中，url中），在建索引中，該field信息也記錄在詞典文件中，每個(gè)關(guān)鍵詞都有一個(gè)field信息(因?yàn)槊總€(gè)關(guān)鍵字一定屬于一個(gè)或多個(gè)field)。

關(guān)鍵字是按字符順序排列的（lucene沒(méi)有使用B樹(shù)結(jié)構(gòu)），因此lucene可以用二元搜索算法快速定位關(guān)鍵詞。

假設(shè)要查詢單詞 “l(fā)ive”，lucene先對(duì)詞典二元查找、找到該詞，通過(guò)指向頻率文件的指針讀出所有文章號(hào)，然后返回結(jié)果。詞典通常非常小，因而，整個(gè)過(guò)程的時(shí)間是毫秒級(jí)的。 　　

對(duì)詞典文件中的關(guān)鍵詞進(jìn)行了壓縮，關(guān)鍵詞壓縮為<前綴長(zhǎng)度，后綴>，例如：當(dāng)前詞為“阿拉伯語(yǔ)”，上一個(gè)詞為“阿拉伯”，那么“阿拉伯語(yǔ)”壓縮為<3，語(yǔ)>。對(duì)數(shù)字的壓縮，數(shù)字只保存與上一個(gè)值的差值。

38，ZooKeeper分布式高可用

ZooKeeper 運(yùn)行期間，集群中至少有過(guò)半的機(jī)器保存了最新數(shù)據(jù)。集群超過(guò)半數(shù)的機(jī)器能夠正常工作，集群就能夠?qū)ν馓峁┓?wù)。

zookeeper可以選出N臺(tái)機(jī)器作主機(jī)，它可以實(shí)現(xiàn)M:N的備份；keepalive只能選出1臺(tái)機(jī)器作主機(jī)，所以keepalive只能實(shí)現(xiàn)M:1的備份。

通常有以下兩種部署方案：雙機(jī)房部署（一個(gè)穩(wěn)定性更好、設(shè)備更可靠的機(jī)房，這個(gè)機(jī)房就是主要機(jī)房，而另外一個(gè)機(jī)房則更加廉價(jià)一些，例如，對(duì)于一個(gè)由 7 臺(tái)機(jī)器組成的 ZooKeeper 集群，通常在主要機(jī)房中部署 4 臺(tái)機(jī)器，剩下的 3 臺(tái)機(jī)器部署到另外一個(gè)機(jī)房中）；三機(jī)房部署（無(wú)論哪個(gè)機(jī)房發(fā)生了故障，剩下兩個(gè)機(jī)房的機(jī)器數(shù)量都超過(guò)半數(shù)。在三個(gè)機(jī)房中都部署若干個(gè)機(jī)器來(lái)組成一個(gè) ZooKeeper 集群。假設(shè)機(jī)器總數(shù)為 N，各機(jī)房機(jī)器數(shù)：N1 = (N-1)/2?，N2=1~(N-N1)/2?，N3 = N - N1 - N2?）。

水平擴(kuò)容就是向集群中添加更多機(jī)器，Zookeeper2種方式（不完美），一種是集群整體重啟，另外一種是逐臺(tái)進(jìn)行服務(wù)器的重啟。
?

39，如何將數(shù)據(jù)分布在redis第幾個(gè)庫(kù)？

答：redis 本身支持16個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò) 數(shù)據(jù)庫(kù)id 設(shè)置，默認(rèn)為0。
例如jedis客戶端設(shè)置。一：JedisPool(org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool.Config poolConfig, String host, int port, int timeout, String password, int database);
第一種通過(guò)指定構(gòu)造函數(shù)database字段選擇庫(kù)，不設(shè)置則默認(rèn)0庫(kù)。二：jedis.select(index);調(diào)用jedis的select方法指定。

40，類加載器的雙親委派加載機(jī)制？

答：當(dāng)一個(gè)類收到了類加載請(qǐng)求，他首先不會(huì)嘗試自己去加載這個(gè)類，而是把這個(gè)請(qǐng)求委派給父類去完成，每一個(gè)層次類加載器都是如此，因此所有的加載請(qǐng)求都應(yīng)該傳送到啟動(dòng)類加載其中，只有當(dāng)父類加載器反饋?zhàn)约簾o(wú)法完成這個(gè)請(qǐng)求的時(shí)候（在它的加載路徑下沒(méi)有找到所需加載的Class），子類加載器才會(huì)嘗試自己去加載。

41，kafka高性能的原因？

答：

A，Broker NIO異步消息處理，實(shí)現(xiàn)了IO線程與業(yè)務(wù)線程分離；

B，磁盤順序?qū)?#xff1b;

C， 零拷貝（跳過(guò)用戶緩沖區(qū)的拷貝，建立一個(gè)磁盤空間和內(nèi)存的直接映射，數(shù)據(jù)不再?gòu)?fù)制到用戶態(tài)緩沖區(qū)）；

D，分區(qū)/分段（每次文件操作都是對(duì)一個(gè)小文件的操作，非常輕便，同時(shí)也增加了并行處理能力）；

F，批量發(fā)送 (可以指定緩存的消息達(dá)到某個(gè)量的時(shí)候就發(fā)出去，或者緩存了固定的時(shí)間后就發(fā)送出去，大大減少服務(wù)端的I/O次數(shù))

E，數(shù)據(jù)壓縮

42，冪等的處理方式？

答：一、查詢與刪除操作是天然冪等

二、唯一索引，防止新增臟數(shù)據(jù)

三、token機(jī)制，防止頁(yè)面重復(fù)提交

四、悲觀鎖 ?for update

五、樂(lè)觀鎖（通過(guò)版本號(hào)/時(shí)間戳實(shí)現(xiàn)，?通過(guò)條件限制where avai_amount-#subAmount# >= 0）

六、分布式鎖

七、狀態(tài)機(jī)冪等（如果狀態(tài)機(jī)已經(jīng)處于下一個(gè)狀態(tài)，這時(shí)候來(lái)了一個(gè)上一個(gè)狀態(tài)的變更，理論上是不能夠變更的，這樣的話，保證了有限狀態(tài)機(jī)的冪等。）

八、select + insert（并發(fā)不高的后臺(tái)系統(tǒng)，或者一些任務(wù)JOB，為了支持冪等，支持重復(fù)執(zhí)行）

43，HTTPS工作流程？
a、客戶端發(fā)送自己支持的加密規(guī)則給服務(wù)器，代表告訴服務(wù)器要進(jìn)行連接了
b、服務(wù)器從中選出一套加密算法和hash算法以及自己的身份信息(地址等)以證書(shū)的形式發(fā)送給瀏覽器，證書(shū)中包含服務(wù)器信息，加密公鑰，證書(shū)的辦法機(jī)構(gòu)
c、客戶端收到網(wǎng)站的證書(shū)之后要做下面的事情：?
? ? ? ? c1、驗(yàn)證證書(shū)的合法性
? ? ? ? c2、如果驗(yàn)證通過(guò)證書(shū)，瀏覽器會(huì)生成一串隨機(jī)數(shù)作為密鑰K，并用證書(shū)中的公鑰進(jìn)行加密
? ? ? ? c3、用約定好的hash算法計(jì)算握手消息，然后用生成的密鑰K進(jìn)行加密，然后一起發(fā)送給服務(wù)器
d、服務(wù)器接收到客戶端傳送來(lái)的信息，要求下面的事情：?
? ? ? ?d1、用私鑰解析出密碼，用密碼解析握手消息，驗(yàn)證hash值是否和瀏覽器發(fā)來(lái)的一致
? ? ? ?d2、使用密鑰加密消息，回送
如果計(jì)算法hash值一致，握手成功
?

44，RabbitMQ消息堆積怎么處理？

答：

• 增加消費(fèi)者的處理能力(例如優(yōu)化代碼)，或減少發(fā)布頻率
• 單純升級(jí)硬件不是辦法，只能起到一時(shí)的作用
• 考慮使用隊(duì)列最大長(zhǎng)度限制，RabbitMQ 3.1支持
• 給消息設(shè)置年齡，超時(shí)就丟棄
• 默認(rèn)情況下，rabbitmq消費(fèi)者為單線程串行消費(fèi)，設(shè)置并發(fā)消費(fèi)兩個(gè)關(guān)鍵屬性concurrentConsumers和prefetchCount，concurrentConsumers設(shè)置的是對(duì)每個(gè)listener在初始化的時(shí)候設(shè)置的并發(fā)消費(fèi)者的個(gè)數(shù)，prefetchCount是每次一次性從broker里面取的待消費(fèi)的消息的個(gè)數(shù)
• 建立新的queue，消費(fèi)者同時(shí)訂閱新舊queue
• 生產(chǎn)者端緩存數(shù)據(jù)，在mq被消費(fèi)完后再發(fā)送到mq
• 打破發(fā)送循環(huán)條件，設(shè)置合適的qos值，當(dāng)qos值被用光，而新的ack沒(méi)有被mq接收時(shí)，就可以跳出發(fā)送循環(huán)，去接收新的消息；消費(fèi)者主動(dòng)block接收進(jìn)程，消費(fèi)者感受到接收消息過(guò)快時(shí)主動(dòng)block，利用block和unblock方法調(diào)節(jié)接收速率，當(dāng)接收線程被block時(shí)，跳出發(fā)送循環(huán)。
• 新建一個(gè)topic，partition是原來(lái)的10倍；然后寫(xiě)一個(gè)臨時(shí)的分發(fā)數(shù)據(jù)的consumer程序，這個(gè)程序部署上去消費(fèi)積壓的數(shù)據(jù)，消費(fèi)之后不做耗時(shí)的處理，直接均勻輪詢寫(xiě)入臨時(shí)建立好的10倍數(shù)量的queue；接著臨時(shí)征用10倍的機(jī)器來(lái)部署consumer，每一批consumer消費(fèi)一個(gè)臨時(shí)queue的數(shù)據(jù)；等快速消費(fèi)完積壓數(shù)據(jù)之后，得恢復(fù)原先部署架構(gòu)，重新用原先的consumer機(jī)器來(lái)消費(fèi)消息；

45，RabbitMQ的消息丟失解決方案？

答：

• 消息持久化：Exchange 設(shè)置持久化：durable:true；Queue 設(shè)置持久化；Message持久化發(fā)送。
• ACK確認(rèn)機(jī)制：消息發(fā)送確認(rèn)；消息接收確認(rèn)。

46，負(fù)載均衡算法？

常見(jiàn)6種負(fù)載均衡算法：輪詢，隨機(jī)，源地址哈希，加權(quán)輪詢，加權(quán)隨機(jī)，最小連接數(shù)。

nginx5種負(fù)載均衡算法：輪詢，weight，ip_hash，fair（響應(yīng)時(shí)間），url_hash

dubbo負(fù)載均衡算法：隨機(jī)，輪詢，最少活躍調(diào)用數(shù)，一致性Hash

47，JVM內(nèi)存區(qū)域劃分？

答：

• 堆：Java中的堆是用來(lái)存儲(chǔ)對(duì)象本身的以及數(shù)組（當(dāng)然，數(shù)組引用是存放在Java棧中的），是Java垃圾收集器管理的主要區(qū)域。堆是被所有線程共享的，在JVM中只有一個(gè)堆。
• 虛擬機(jī)棧：虛擬機(jī)棧中存放的是一個(gè)個(gè)的棧幀，每個(gè)棧幀對(duì)應(yīng)一個(gè)被調(diào)用的方法，在棧幀中包括局部變量表、操作數(shù)棧、指向當(dāng)前方法所屬的類的運(yùn)行時(shí)常量池的引用、方法返回地址和一些額外的附加信息。當(dāng)線程執(zhí)行一個(gè)方法時(shí)，就會(huì)隨之創(chuàng)建一個(gè)對(duì)應(yīng)的棧幀，并將建立的棧幀壓棧。當(dāng)方法執(zhí)行完畢之后，便會(huì)將棧幀出棧。
• 本地方法棧：本地方法棧則是為執(zhí)行本地方法（Native Method）服務(wù)的，在HotSopt虛擬機(jī)中直接就把本地方法棧和Java棧合二為一
• 方法區(qū)：方法區(qū)與堆一樣，是被線程共享的區(qū)域。方法區(qū)存儲(chǔ)了類的信息（包括類的名稱、方法信息、字段信息）、靜態(tài)變量、常量以及編譯器編譯后的代碼等。在方法區(qū)中有一個(gè)非常重要的部分就是運(yùn)行時(shí)常量池，它是每一個(gè)類或接口的常量池的運(yùn)行時(shí)表示形式，在類和接口被加載到JVM后，對(duì)應(yīng)的運(yùn)行時(shí)常量池就被創(chuàng)建出來(lái)。當(dāng)然并非Class文件常量池中的內(nèi)容才能進(jìn)入運(yùn)行時(shí)常量池，在運(yùn)行期間也可將新的常量放入運(yùn)行時(shí)常量池中，比如String的intern方法。當(dāng)方法區(qū)無(wú)法滿足內(nèi)存分配需求時(shí)，則拋出OutOfMemoryError異常。在HotSpot虛擬機(jī)中，用永久代來(lái)實(shí)現(xiàn)方法區(qū)，將GC分代收集擴(kuò)展至方法區(qū)，但是這樣容易遇到內(nèi)存溢出的問(wèn)題。JDK1.7中，已經(jīng)把放在永久代的字符串常量池移到堆中。JDK1.8撤銷永久代，引入元空間。
• 程序計(jì)數(shù)器（線程私有）：是當(dāng)前線程所執(zhí)行的字節(jié)碼的行號(hào)指示器，每條線程都要有一個(gè)獨(dú)立的程序計(jì)數(shù)器，這類內(nèi)存也稱為“線程私有”的內(nèi)存。正在執(zhí)行java方法的話，計(jì)數(shù)器記錄的是虛擬機(jī)字節(jié)碼指令的地址（當(dāng)前指令的地址）。如果還是Native方法，則為空。
• 直接內(nèi)存：在JDK1.4中新加入的NOI類，引入了一種基于通道與緩沖區(qū)的I/O方式，它可以使用Native函數(shù)直接分配堆外內(nèi)存，然后通過(guò)一個(gè)存儲(chǔ)在Java堆中的DirectByteBuffer對(duì)象作為這塊內(nèi)存的引用進(jìn)行操作。

48，jvm YGC和FGC發(fā)生的具體場(chǎng)景？

答：

正在處理的實(shí)現(xiàn)事務(wù)功能，下次自動(dòng)回滾。

隊(duì)列實(shí)現(xiàn)持久化儲(chǔ)存，下次啟動(dòng)自動(dòng)載入。

添加標(biāo)志位，未處理 0，處理中 1，已處理 2。每次啟動(dòng)的時(shí)候，把所有狀態(tài)為 1 的，置為 0。

關(guān)鍵性的應(yīng)用就給電腦配個(gè) UPS。

?

YGC ：對(duì)新生代堆進(jìn)行g(shù)c。頻率比較高，因?yàn)榇蟛糠謱?duì)象的存活壽命較短，在新生代里被回收。性能耗費(fèi)較小。
FGC ：全堆范圍的gc。默認(rèn)堆空間使用到達(dá)80%(可調(diào)整)的時(shí)候會(huì)觸發(fā)fgc。以我們生產(chǎn)環(huán)境為例，一般比較少會(huì)觸發(fā)fgc，有時(shí)10天或一周左右會(huì)有一次。

YGC發(fā)生場(chǎng)景：edn空間不足
FGC發(fā)生場(chǎng)景：old空間不足，perm空間不足，調(diào)用方法System.gc() ，ygc時(shí)的悲觀策略, dump live的內(nèi)存信息時(shí)(jmap –dump:live)

49，一個(gè)線程池正在處理服務(wù)如果忽然斷電該怎么辦？

答：

隊(duì)列實(shí)現(xiàn)持久化儲(chǔ)存，下次啟動(dòng)自動(dòng)載入。
但是實(shí)際需要看情況，大體思路是這樣。
添加標(biāo)志位，未處理 0，處理中 1，已處理 2。每次啟動(dòng)的時(shí)候，把所有狀態(tài)為 1 的，置為 0。或者定時(shí)器處理
關(guān)鍵性的應(yīng)用就給電腦配個(gè) UPS。

50，SpringBoot的優(yōu)點(diǎn)？

答：

快速構(gòu)建項(xiàng)目，極大的提高了開(kāi)發(fā)、部署效率。
對(duì)主流開(kāi)發(fā)框架的無(wú)配置集成。
項(xiàng)目可獨(dú)立運(yùn)行，無(wú)須外部依賴Servlet容器。
提供運(yùn)行時(shí)的應(yīng)用監(jiān)控。

51，DoS，DDoS，DRDoS攻擊分別是什么？

答：DoS是Denial of Service的簡(jiǎn)寫(xiě)就是拒絕服務(wù)。

DDoS就是Distributed Denial of Service的簡(jiǎn)寫(xiě)就是分布式拒絕服務(wù)。

DRDoS就是Distributed Reflection Denial of Service的簡(jiǎn)寫(xiě),分布反射式拒絕服務(wù)。

DoS、DDos以及DRDoS攻擊手段和防范措施

52，服務(wù)限流的方式？

答：

• 漏桶：水(請(qǐng)求)先進(jìn)入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有響應(yīng)速率),當(dāng)水流入速度過(guò)大會(huì)直接溢出(訪問(wèn)頻率超過(guò)接口響應(yīng)速率),然后就拒絕請(qǐng)求。
• 令牌桶算法：系統(tǒng)會(huì)按恒定1/QPS時(shí)間間隔(如果QPS=100,則間隔是10ms)往桶里加入Token，如果桶已經(jīng)滿了就不再加了.新請(qǐng)求來(lái)臨時(shí),會(huì)各自拿走一個(gè)Token,如果沒(méi)有Token就拒絕服務(wù)。
• 基于redis實(shí)現(xiàn)的限流：假設(shè)每分鐘訪問(wèn)次數(shù)不能超過(guò)10次，在Redis中創(chuàng)建一個(gè)鍵，過(guò)期60秒，對(duì)此服務(wù)接口的訪問(wèn)就把鍵值加1，在60秒內(nèi)增加到10的時(shí)候，禁止訪問(wèn)服務(wù)接口。
• 計(jì)數(shù)器，滑動(dòng)窗口

53，Quartz實(shí)現(xiàn)原理?

答：A、scheduler是一個(gè)計(jì)劃調(diào)度器容器（總部），容器里面可以盛放眾多的JobDetail和trigger，當(dāng)容器啟動(dòng)后，里面的每個(gè)JobDetail都會(huì)根據(jù)trigger按部就班自動(dòng)去執(zhí)行。
B、JobDetail是一個(gè)可執(zhí)行的工作，它本身可能是有狀態(tài)的。
C、Trigger代表一個(gè)調(diào)度參數(shù)的配置，什么時(shí)候去調(diào)。
D、當(dāng)JobDetail和Trigger在scheduler容器上注冊(cè)后，形成了裝配好的作業(yè)（JobDetail和Trigger所組成的一對(duì)兒），就可以伴隨容器啟動(dòng)而調(diào)度執(zhí)行了。
E、scheduler是個(gè)容器，容器中有一個(gè)線程池，用來(lái)并行調(diào)度執(zhí)行每個(gè)作業(yè)，這樣可以提高容器效率。

54，數(shù)據(jù)庫(kù)的鎖？

答：行鎖（共享鎖和排他鎖），表鎖，頁(yè)級(jí)鎖，頁(yè)級(jí)鎖，意向鎖，讀鎖，寫(xiě)鎖，悲觀鎖，樂(lè)觀鎖等

55，簡(jiǎn)述ThreadPoolExecutor內(nèi)部工作原理？

答：

先查看當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，如果不是RUNNING 狀態(tài)會(huì)拒絕執(zhí)行任務(wù)，如果是RUNNING狀態(tài)，就會(huì)查看當(dāng)前運(yùn)行的線程數(shù)量，如果小于核心線程數(shù)，會(huì)創(chuàng)建新的線程來(lái)執(zhí)行這個(gè)任務(wù)，如果不小于核心線程，會(huì)將這個(gè)任務(wù)放到阻塞隊(duì)列去等代執(zhí)行，直到上一個(gè)任務(wù)執(zhí)行完再來(lái)執(zhí)行這個(gè)任務(wù)。如果失敗會(huì)創(chuàng)建一個(gè)非核心線程來(lái)執(zhí)行這個(gè)任務(wù)如果當(dāng)前線程數(shù)大于最大線程數(shù)，會(huì)直接拒絕該任務(wù)。

56，聚集索引和非聚集索引的區(qū)別？

答：

聚集索引：
索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應(yīng)行的物理順序（索引中的數(shù)據(jù)物理存放地址和索引的順序是一致的），可以這么理解：只要是索引是連續(xù)的，那么數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)介質(zhì)上的存儲(chǔ)位置也是連續(xù)的。
比方說(shuō)：想要到字典上查找一個(gè)字，我們可以根據(jù)字典前面的拼音找到該字，注意拼音的排列時(shí)有順序的。
聚集索引就像我們根據(jù)拼音的順序查字典一樣，可以大大的提高效率。在經(jīng)常搜索一定范圍的值時(shí)，通過(guò)索引找到第一條數(shù)據(jù)，根據(jù)物理地址連續(xù)存儲(chǔ)的特點(diǎn)，然后檢索相鄰的數(shù)據(jù)，直到到達(dá)條件截至項(xiàng)。
非聚集索引
索引的邏輯順序與磁盤上的物理存儲(chǔ)順序不同。非聚集索引的鍵值在邏輯上也是連續(xù)的，但是表中的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)介質(zhì)上的物理順序是不一致的，即記錄的邏輯順序和實(shí)際存儲(chǔ)的物理順序沒(méi)有任何聯(lián)系。索引的記錄節(jié)點(diǎn)有一個(gè)數(shù)據(jù)指針指向真正的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置。
總結(jié)如下：
如果一個(gè)主鍵被定義了，那么這個(gè)主鍵就是作為聚集索引
如果沒(méi)有主鍵被定義，那么該表的第一個(gè)唯一非空索引被作為聚集索引
如果沒(méi)有主鍵也沒(méi)有合適的唯一索引，那么innodb內(nèi)部會(huì)生成一個(gè)隱藏的主鍵作為聚集索引，這個(gè)隱藏的主鍵是一個(gè)6個(gè)字節(jié)的列，改列的值會(huì)隨著數(shù)據(jù)的插入自增。
InnoDB引擎會(huì)為每張表都加一個(gè)聚集索引，而聚集索引指向的的數(shù)據(jù)又是以物理磁盤順序來(lái)存儲(chǔ)的，自增的主鍵會(huì)把數(shù)據(jù)自動(dòng)向后插入，避免了插入過(guò)程中的聚集索引排序問(wèn)題。如果對(duì)聚集索引進(jìn)行排序，這會(huì)帶來(lái)磁盤IO性能損耗是非常大的。

57，java并發(fā)包下有哪些類？

答：ConcurrentHashMap，ConcurrentSkipListMap，ConcurrentNavigableMap

CopyOnWriteArrayList

BlockingQueue，BlockingDeque （ArrayBlockingQueue，LinkedBlockingDeque，LinkedBlockingQueue，DelayQueue，PriorityBlockingQueue，SynchronousQueue）

ConcurrentLinkedDeque，ConcurrentLinkedQueue，TransferQueue，LinkedTransferQueue

CopyOnWriteArraySet，ConcurrentSkipListSet

CyclicBarrier，CountDownLatch

Lock（ReetrantLock，ReetrantReadWriteLock）

Atomic包

58，threadlocal為什么會(huì)出現(xiàn)oom？

答：ThreadLocal里面使用了一個(gè)存在弱引用的map, map的類型是ThreadLocal.ThreadLocalMap. Map中的key為一個(gè)threadlocal實(shí)例。這個(gè)Map的確使用了弱引用，不過(guò)弱引用只是針對(duì)key。每個(gè)key都弱引用指向threadlocal。 當(dāng)把threadlocal實(shí)例置為null以后，沒(méi)有任何強(qiáng)引用指向threadlocal實(shí)例，所以threadlocal將會(huì)被gc回收。?
但是，我們的value卻不能回收，而這塊value永遠(yuǎn)不會(huì)被訪問(wèn)到了，所以存在著內(nèi)存泄露。因?yàn)榇嬖谝粭l從current thread連接過(guò)來(lái)的強(qiáng)引用。只有當(dāng)前thread結(jié)束以后，current thread就不會(huì)存在棧中，強(qiáng)引用斷開(kāi)，Current Thread、Map value將全部被GC回收。最好的做法是將調(diào)用threadlocal的remove方法。

在ThreadLocal的get(),set(),remove()的時(shí)候都會(huì)清除線程ThreadLocalMap里所有key為null的value，但是這些被動(dòng)的預(yù)防措施并不能保證不會(huì)內(nèi)存泄漏：

（1）使用static的ThreadLocal，延長(zhǎng)了ThreadLocal的生命周期，可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。?
（2）分配使用了ThreadLocal又不再調(diào)用get(),set(),remove()方法，那么就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存泄漏，因?yàn)檫@塊內(nèi)存一直存在。

59，mysql數(shù)據(jù)庫(kù)鎖表怎么解決？

答：查詢鎖表信息
當(dāng)前運(yùn)行的所有事務(wù)
select * from information_schema.innodb_trx
當(dāng)前出現(xiàn)的鎖
select * from information_schema.innodb_locks
鎖等待的對(duì)應(yīng)關(guān)系
select * from information_schema.innodb_lock_waits ?

通過(guò) select * from information_schema.innodb_trx 查詢 trx_mysql_thread_id然后執(zhí)行 kill 線程ID
KILL ? 8807;//后面的數(shù)字即時(shí)進(jìn)程的ID

60，java 判斷對(duì)象是否是某個(gè)類的類型方法？

• instanceof 運(yùn)算符是用來(lái)在運(yùn)行時(shí)指出對(duì)象是否是特定類的一個(gè)實(shí)例。instanceof通過(guò)返回一個(gè)布爾值來(lái)指出，這個(gè)對(duì)象是否是這個(gè)特定類或者是它的子類的一個(gè)實(shí)例。
• getClass判斷，如o.getClass().equals(ClassA.class)。（使用instanceof來(lái)判斷一個(gè)對(duì)象是不是屬于某個(gè)類，但是有時(shí)候這個(gè)類是繼承于一個(gè)父類的，所以，不能嚴(yán)格判斷出是不是自己的類，而不是自己的父類。）?

61，Spring+MyBatis實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離簡(jiǎn)述？

答：

• 方案一：通過(guò)MyBatis配置文件創(chuàng)建讀寫(xiě)分離兩個(gè)DataSource，每個(gè)SqlSessionFactoryBean對(duì)象的mapperLocations屬性制定兩個(gè)讀寫(xiě)數(shù)據(jù)源的配置文件。將所有讀的操作配置在讀文件中，所有寫(xiě)的操作配置在寫(xiě)文件中。
• 方案二：通過(guò)Spring AOP在業(yè)務(wù)層實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離，在DAO層調(diào)用前定義切面，利用Spring的AbstractRoutingDataSource解決多數(shù)據(jù)源的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)選擇數(shù)據(jù)源
• 方案三：通過(guò)Mybatis的Plugin在業(yè)務(wù)層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離，在MyBatis創(chuàng)建Statement對(duì)象前通過(guò)攔截器選擇真正的數(shù)據(jù)源，在攔截器中根據(jù)方法名稱不同（select、update、insert、delete）選擇數(shù)據(jù)源。
• 方案四：通過(guò)spring的AbstractRoutingDataSource和mybatis Plugin攔截器實(shí)現(xiàn)非常友好的讀寫(xiě)分離，原有代碼不需要任何改變。推薦第四種方案

62，紅黑樹(shù)的特點(diǎn)？

答：（1）每個(gè)節(jié)點(diǎn)或者是黑色，或者是紅色。
（2）根節(jié)點(diǎn)是黑色。
（3）每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)（NIL）是黑色。?[注意：這里葉子節(jié)點(diǎn)，是指為空(NIL或NULL)的葉子節(jié)點(diǎn)！]
（4）如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)是紅色的，則它的子節(jié)點(diǎn)必須是黑色的。
（5）從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)的子孫節(jié)點(diǎn)的所有路徑上包含相同數(shù)目的黑節(jié)點(diǎn)。[這里指到葉子節(jié)點(diǎn)的路徑]

63，kafka消息會(huì)不會(huì)丟失？

答：Kafka消息發(fā)送分同步(sync)、異步(async)兩種方式。默認(rèn)是使用同步方式，可通過(guò)producer.type屬性進(jìn)行配置；Kafka保證消息被安全生產(chǎn)，有三個(gè)選項(xiàng)分別是0,1,-1。
通過(guò)request.required.acks屬性進(jìn)行配置：
0代表：不進(jìn)行消息接收是否成功的確認(rèn)(默認(rèn)值)；
1代表：當(dāng)Leader副本接收成功后，返回接收成功確認(rèn)信息；
-1代表：當(dāng)Leader和Follower副本都接收成功后，返回接收成功確認(rèn)信息；

• 網(wǎng)絡(luò)異常
  acks設(shè)置為0時(shí)，不和Kafka集群進(jìn)行消息接受確認(rèn)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生異常等情況時(shí)，存在消息丟失的可能；
• 客戶端異常
  異步發(fā)送時(shí)，消息并沒(méi)有直接發(fā)送至Kafka集群，而是在Client端按一定規(guī)則緩存并批量發(fā)送。在這期間，如果客戶端發(fā)生死機(jī)等情況，都會(huì)導(dǎo)致消息的丟失；
• 緩沖區(qū)滿了
  異步發(fā)送時(shí)，Client端緩存的消息超出了緩沖池的大小，也存在消息丟失的可能；
• Leader副本異常
  acks設(shè)置為1時(shí)，Leader副本接收成功，Kafka集群就返回成功確認(rèn)信息，而Follower副本可能還在同步。這時(shí)Leader副本突然出現(xiàn)異常，新Leader副本(原Follower副本)未能和其保持一致，就會(huì)出現(xiàn)消息丟失的情況；

以上就是消息丟失的幾種情況，在日常應(yīng)用中，我們需要結(jié)合自身的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)選擇不同的配置。
想要更高的吞吐量就設(shè)置：異步、ack=0；想要不丟失消息數(shù)據(jù)就選：同步、ack=-1策略

64，kafka的leader副本選舉？

答：如果某個(gè)分區(qū)patition的Leader掛了,那么其它跟隨者將會(huì)進(jìn)行選舉產(chǎn)生一個(gè)新的leader,之后所有的讀寫(xiě)就會(huì)轉(zhuǎn)移到這個(gè)新的Leader上,在kafka中,其不是采用常見(jiàn)的多數(shù)選舉的方式進(jìn)行副本的Leader選舉,而是會(huì)在Zookeeper上針對(duì)每個(gè)Topic維護(hù)一個(gè)稱為ISR（in-sync replica，已同步的副本）的集合,顯然還有一些副本沒(méi)有來(lái)得及同步。只有這個(gè)ISR列表里面的才有資格成為leader(先使用ISR里面的第一個(gè)，如果不行依次類推，因?yàn)镮SR里面的是同步副本，消息是最完整且各個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一樣的)。
??通過(guò)ISR,kafka需要的冗余度較低，可以容忍的失敗數(shù)比較高。假設(shè)某個(gè)topic有f+1個(gè)副本，kafka可以容忍f個(gè)不可用,當(dāng)然,如果全部ISR里面的副本都不可用,也可以選擇其他可用的副本,只是存在數(shù)據(jù)的不一致。

65，kafka消息的檢索？

答：其實(shí)很簡(jiǎn)單主要是用二分查找算法,比如我們要查找一條offest=10000的文件,kafka首先會(huì)在對(duì)應(yīng)分區(qū)下的log文件里采用二分查看定位到某個(gè)記錄該offest
=10000這條消息的log,然后從相應(yīng)的index文件定位其偏移量,然后拿著偏移量到log里面直接獲取。這樣就完成了一個(gè)消息的檢索過(guò)程。

66，RabbitMQ 集群方式？

答：

1）普通集群：

以兩個(gè)節(jié)點(diǎn)（rabbit01、rabbit02）為例來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。
????rabbit01和rabbit02兩個(gè)節(jié)點(diǎn)僅有相同的元數(shù)據(jù)，即隊(duì)列的結(jié)構(gòu)，但消息實(shí)體只存在于其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)rabbit01（或者rabbit02）中。
????當(dāng)消息進(jìn)入rabbit01節(jié)點(diǎn)的Queue后，consumer從rabbit02節(jié)點(diǎn)消費(fèi)時(shí)，RabbitMQ會(huì)臨時(shí)在rabbit01、rabbit02間進(jìn)行消息傳輸，把A中的消息實(shí)體取出并經(jīng)過(guò)B發(fā)送給consumer。所以consumer應(yīng)盡量連接每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，從中取消息。即對(duì)于同一個(gè)邏輯隊(duì)列，要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)建立物理Queue。否則無(wú)論consumer連rabbit01或rabbit02，出口總在rabbit01，會(huì)產(chǎn)生瓶頸。當(dāng)rabbit01節(jié)點(diǎn)故障后，rabbit02節(jié)點(diǎn)無(wú)法取到rabbit01節(jié)點(diǎn)中還未消費(fèi)的消息實(shí)體。如果做了消息持久化，那么得等rabbit01節(jié)點(diǎn)恢復(fù)，然后才可被消費(fèi)；如果沒(méi)有持久化的話，就會(huì)產(chǎn)生消息丟失的現(xiàn)象。

2）鏡像集群：

?在普通集群的基礎(chǔ)上，把需要的隊(duì)列做成鏡像隊(duì)列，消息實(shí)體會(huì)主動(dòng)在鏡像節(jié)點(diǎn)間同步，而不是在客戶端取數(shù)據(jù)時(shí)臨時(shí)拉取，也就是說(shuō)多少節(jié)點(diǎn)消息就會(huì)備份多少份。該模式帶來(lái)的副作用也很明顯，除了降低系統(tǒng)性能外，如果鏡像隊(duì)列數(shù)量過(guò)多，加之大量的消息進(jìn)入，集群內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)帶寬將會(huì)被這種同步通訊大大消耗掉。所以在對(duì)可靠性要求較高的場(chǎng)合中適用
? ? 由于鏡像隊(duì)列之間消息自動(dòng)同步，且內(nèi)部有選舉master機(jī)制，即使master節(jié)點(diǎn)宕機(jī)也不會(huì)影響整個(gè)集群的使用，達(dá)到去中心化的目的，從而有效的防止消息丟失及服務(wù)不可用等問(wèn)題

67，ElasticSearch如何解決深度分頁(yè)的問(wèn)題？

答：使用scroll（有狀態(tài)）和search after（無(wú)狀態(tài)）的游標(biāo)方式。

68，java代碼優(yōu)化(一)

答：盡量指定類、方法的final修飾符。
盡量重用對(duì)象。
盡可能使用局部變量。
及時(shí)關(guān)閉流。
盡量減少對(duì)變量的重復(fù)計(jì)算。
盡量采用懶加載的策略，即在需要的時(shí)候才創(chuàng)建。
慎用異常。
不要在循環(huán)中使用try...catch...，應(yīng)該把其放在最外層。
如果能估計(jì)到待添加的內(nèi)容長(zhǎng)度，為底層以數(shù)組方式實(shí)現(xiàn)的集合、工具類指定初始長(zhǎng)度。
當(dāng)復(fù)制大量數(shù)據(jù)時(shí)，使用System.arraycopy()命令。
乘法和除法使用移位操作。
循環(huán)內(nèi)不要不斷創(chuàng)建對(duì)象引用。
基于效率和類型檢查的考慮，應(yīng)該盡可能使用array，無(wú)法確定數(shù)組大小時(shí)才使用ArrayList。
盡量使用HashMap、ArrayList、StringBuilder，除非線程安全需要，否則不推薦使用Hashtable、Vector、StringBuffer，后三者由于使用同步機(jī)制而導(dǎo)致了性能開(kāi)銷。
不要將數(shù)組聲明為public static final。

69，java代碼優(yōu)化(二)

答：盡量在合適的場(chǎng)合使用單例。
盡量避免隨意使用靜態(tài)變量。
及時(shí)清除不再需要的會(huì)話。
實(shí)現(xiàn)RandomAccess接口的集合比如ArrayList，應(yīng)當(dāng)使用最普通的for循環(huán)而不是foreach循環(huán)來(lái)遍歷
使用同步代碼塊替代同步方法。
將常量聲明為static final，并以大寫(xiě)命名。
不要?jiǎng)?chuàng)建一些不使用的對(duì)象，不要導(dǎo)入一些不使用的類。
程序運(yùn)行過(guò)程中避免使用反射。
使用數(shù)據(jù)庫(kù)連接池和線程池。
使用帶緩沖的輸入輸出流進(jìn)行IO操作。
順序插入和隨機(jī)訪問(wèn)比較多的場(chǎng)景使用ArrayList，元素刪除和中間插入比較多的場(chǎng)景使用LinkedList。
不要讓public方法中有太多的形參。
字符串變量和字符串常量equals的時(shí)候?qū)⒆址Ａ繉?xiě)在前面。
請(qǐng)知道，在java中if (i == 1)和if (1 == i)是沒(méi)有區(qū)別的，但從閱讀習(xí)慣上講，建議使用前者。
不要對(duì)數(shù)組使用toString()方法。
不要對(duì)超出范圍的基本數(shù)據(jù)類型做向下強(qiáng)制轉(zhuǎn)型。

70，java代碼優(yōu)化(三)

答:公用的集合類中不使用的數(shù)據(jù)一定要及時(shí)remove掉。
把一個(gè)基本數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)為字符串，基本數(shù)據(jù)類型.toString()是最快的方式、String.valueOf(數(shù)據(jù))次之、數(shù)據(jù)+""最慢
使用最有效率的方式去遍歷Map。
對(duì)資源的close()建議分開(kāi)操作。
對(duì)于ThreadLocal使用前或者使用后一定要先remove。
切記以常量定義的方式替代魔鬼數(shù)字，魔鬼數(shù)字的存在將極大地降低代碼可讀性，字符串常量是否使用常量定義可以視情況而定。
long或者Long初始賦值時(shí)，使用大寫(xiě)的L而不是小寫(xiě)的l，因?yàn)樽帜竘極易與數(shù)字1混淆，這個(gè)點(diǎn)非常細(xì)節(jié)，值得注意。
所有重寫(xiě)的方法必須保留@Override注解。
推薦使用JDK7中新引入的Objects工具類來(lái)進(jìn)行對(duì)象的equals比較，直接a.equals(b)，有空指針異常的風(fēng)險(xiǎn)。
循環(huán)體內(nèi)不要使用"+"進(jìn)行字符串拼接，而直接使用StringBuilder不斷append。
不捕獲Java類庫(kù)中定義的繼承自RuntimeException的運(yùn)行時(shí)異常類。
避免Random實(shí)例被多線程使用，雖然共享該實(shí)例是線程安全的，但會(huì)因競(jìng)爭(zhēng)同一seed導(dǎo)致的性能下降，JDK7之后，可以使用ThreadLocalRandom來(lái)獲取隨機(jī)數(shù)。
靜態(tài)類、單例類、工廠類將它們的構(gòu)造函數(shù)置為private。

71，單點(diǎn)登錄原理與簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)？

答：相比于單系統(tǒng)登錄，sso需要一個(gè)獨(dú)立的認(rèn)證中心，只有認(rèn)證中心能接受用戶的用戶名密碼等安全信息，其他系統(tǒng)不提供登錄入口，只接受認(rèn)證中心的間接授權(quán)。間接授權(quán)通過(guò)令牌實(shí)現(xiàn)，sso認(rèn)證中心驗(yàn)證用戶的用戶名密碼沒(méi)問(wèn)題，創(chuàng)建授權(quán)令牌，在接下來(lái)的跳轉(zhuǎn)過(guò)程中，授權(quán)令牌作為參數(shù)發(fā)送給各個(gè)子系統(tǒng)，子系統(tǒng)拿到令牌，即得到了授權(quán)，可以借此創(chuàng)建局部會(huì)話，局部會(huì)話登錄方式與單系統(tǒng)的登錄方式相同。這個(gè)過(guò)程，也就是單點(diǎn)登錄的原理，用下圖說(shuō)明

單點(diǎn)登錄自然也要單點(diǎn)注銷，在一個(gè)子系統(tǒng)中注銷，所有子系統(tǒng)的會(huì)話都將被銷毀，用下面的圖來(lái)說(shuō)明

72，MQ做數(shù)據(jù)同步也會(huì)造成不一致，又需要引入監(jiān)控，實(shí)時(shí)計(jì)算2個(gè)集群的數(shù)據(jù)同步，做一致性同步。大部分來(lái)說(shuō)，同步es和solr不要在代碼中去同步，同步失敗無(wú)法保證事務(wù)，而且業(yè)務(wù)耦合。可以使用Databug和cancel等工具去做代碼解耦，MQ支持重試，存儲(chǔ)失敗后拋出異常下次再處理。數(shù)據(jù)做異構(gòu)，對(duì)外服務(wù)時(shí)任意拼裝，MYSQL在半同步復(fù)制上做了一些優(yōu)化，保證了一致性，引入了諸如paxos等主流算法保證強(qiáng)一致性問(wèn)題。
當(dāng)DB（監(jiān)聽(tīng)從庫(kù)），binlog有變化，cancel監(jiān)聽(tīng)到時(shí)候解析過(guò)濾發(fā)送MQ（表名字，主鍵等）到變化的實(shí)時(shí)從庫(kù)中查詢數(shù)據(jù)同步到ES聚合表，MQ可以重試，系統(tǒng)解耦。事務(wù)log挖掘縣城會(huì)對(duì)DB的事務(wù)log監(jiān)聽(tīng)，并把這些事件發(fā)布到消息代理。

73，分布式服務(wù)調(diào)用可以實(shí)現(xiàn)跟蹤系統(tǒng)，可以在業(yè)務(wù)日志中添加調(diào)用鏈ID，各個(gè)環(huán)節(jié)RPC均添加調(diào)用時(shí)延,QPS等。

非業(yè)務(wù)組件應(yīng)該少加入業(yè)務(wù)代碼，服務(wù)調(diào)用采用買點(diǎn)，也會(huì)采用配置采樣率方式，買點(diǎn)即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上下文信息，包含TraceId，RPCId，開(kāi)始結(jié)束時(shí)間，類型，協(xié)議，調(diào)用方IP，端口，服務(wù)名等，以及其他異常信息，報(bào)文等擴(kuò)展，日志采用離線+實(shí)時(shí)的如flume結(jié)合kafka等，應(yīng)按照TraceId匯總?cè)罩竞蟀碦PCId順序整理。

74，Sentinel 工作原理？

答：（1）每個(gè) Sentinel 以每秒鐘一次的頻率向它所知的 Master，Slave 以及其他 Sentinel 實(shí)例發(fā)送一個(gè) PING 命令；
（2）如果一個(gè)實(shí)例（instance）距離最后一次有效回復(fù) PING 命令的時(shí)間超過(guò) down-after-milliseconds 選項(xiàng)所指定的值， 則這個(gè)實(shí)例會(huì)被 Sentinel 標(biāo)記為主觀下線；
（3）如果一個(gè) Master 被標(biāo)記為主觀下線，則正在監(jiān)視這個(gè) Master 的所有 Sentinel 要以每秒一次的頻率確認(rèn) Master 的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)；
（4）當(dāng)有足夠數(shù)量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的時(shí)間范圍內(nèi)確認(rèn) Master 的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)，則 Master 會(huì)被標(biāo)記為客觀下線；
（5）在一般情況下， 每個(gè) Sentinel 會(huì)以每 10 秒一次的頻率向它已知的所有 Master，Slave 發(fā)送 INFO 命令；
當(dāng) Master 被 Sentinel 標(biāo)記為客觀下線時(shí)，Sentinel 向下線的 Master 的所有 Slave 發(fā)送 INFO 命令的頻率會(huì)從 10 秒一次改為每秒一次；
（6）若沒(méi)有足夠數(shù)量的 Sentinel 同意 Master 已經(jīng)下線， Master 的客觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除；
（7）若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回復(fù)， Master 的主觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除。

監(jiān)控（ Monitoring ）： Redis Sentinel 實(shí)時(shí)監(jiān)控主服務(wù)器和從服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)；
自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移：如果一個(gè) master 不正常運(yùn)行了，哨兵可以啟動(dòng)一個(gè)故障轉(zhuǎn)移進(jìn)程，將一個(gè) slave 升級(jí)成為 master，其他的 slave 被重新配置使用新的 master，并且應(yīng)用程序使用 Redis 服務(wù)端通知的新地址；

75，高性能統(tǒng)計(jì)UV的方式？

（1）使用redis的set集合

（2）使用redis的bitmap（注意內(nèi)存消耗）

76，Hbase二級(jí)索引，索引海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)方案？

答：

(1) 方案1:使用開(kāi)源的hbase-indexer，是借助于hbase的WAL實(shí)現(xiàn)，不會(huì)影響hbase性能

? ?https://blog.csdn.net/xiahoujie_90/article/details/53400044

(2)? 方案2：基于ES自己實(shí)現(xiàn)，利用habse的協(xié)處理器實(shí)現(xiàn)，會(huì)影響hbase性能

關(guān)鍵注意點(diǎn)：因?yàn)閿?shù)據(jù)是存在Hbase中，ES充當(dāng)?shù)氖撬饕巧?#xff0c;所以在創(chuàng)建ES的mapping時(shí)，

應(yīng)指定_source為enabled:false。關(guān)閉存儲(chǔ)原始文檔。

https://wenku.baidu.com/view/422722fdd0f34693daef5ef7ba0d4a7303766c71.html

77，Elasticsearch分片使用優(yōu)化?

答：(1)拆分集群
對(duì)于存在明顯分界線的業(yè)務(wù)，可以按照業(yè)務(wù)、地域使用不同集群，這種拆分集群的思路是非常靠譜的。對(duì)于我們的場(chǎng)景，已經(jīng)按照地域拆分了集群，且同一地域的子業(yè)務(wù)間分界線不明顯，拆分過(guò)多的集群維護(hù)成本較高。
(2)調(diào)整滾動(dòng)周期
根據(jù)保留時(shí)長(zhǎng)調(diào)整index滾動(dòng)周期是最簡(jiǎn)單有效的思路。例如保留3天的數(shù)據(jù)按天滾動(dòng)，保留31天的數(shù)據(jù)按周滾動(dòng)，保留一年的數(shù)據(jù)按月滾動(dòng)。合理的滾動(dòng)周期，可以在存儲(chǔ)成本增加不大的情況下，大幅降低分片數(shù)量。
對(duì)于我們的場(chǎng)景，大部分?jǐn)?shù)據(jù)保留31天，在按周滾動(dòng)的情況下，集群的總分片數(shù)可以下降到6.5w~個(gè)。
(3)合理設(shè)置分片數(shù)和副本數(shù)
除個(gè)別子業(yè)務(wù)壓力較高外，大部分業(yè)務(wù)壓力較小，合理設(shè)置單Index的分片數(shù)效果也不錯(cuò)。我們的經(jīng)驗(yàn)是單個(gè)分片的大小在10GB~30GB之間比較合適，對(duì)于壓力非常小的業(yè)務(wù)可以直接分配1個(gè)分片。其他用戶可結(jié)合具體場(chǎng)景考慮，同時(shí)注意單分片的記錄條數(shù)不要超過(guò)上限2,147,483,519。
在平衡我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)可靠性的要求 及 不同副本數(shù)對(duì)存儲(chǔ)成本的開(kāi)銷 兩個(gè)因素之后，我們選擇使用一主一從的副本策略。
目前我們集群?jiǎn)蜪ndex的平均分配數(shù)為3，集群的總分片數(shù)下降到3w~個(gè)。
(4)分片分配流程優(yōu)化
默認(rèn)情況下，ES在分配分片時(shí)會(huì)考慮分片relocation對(duì)磁盤空間的影響。在分片數(shù)較少時(shí)，這個(gè)優(yōu)化處理的副作用不明顯。但隨著單機(jī)分片數(shù)量的上升，這個(gè)優(yōu)化處理涉及的多層循環(huán)嵌套過(guò)程耗時(shí)愈發(fā)明顯。可通過(guò)cluster.routing.allocation.disk.include_relocations: false關(guān)閉此功能，這對(duì)磁盤均衡程度影響不明顯。
(5)預(yù)創(chuàng)建Index
對(duì)于單集群3w分片的場(chǎng)景，集中在每周某天0點(diǎn)創(chuàng)建Index，對(duì)集群的壓力還是較大，且存儲(chǔ)空間存在波動(dòng)。考慮到集群的持續(xù)擴(kuò)展能力和可靠性，我們采用預(yù)創(chuàng)建方式提前創(chuàng)建分片，并把按Index的創(chuàng)建時(shí)間均勻打散到每周的每一天。
(6)持續(xù)調(diào)整分片數(shù)
對(duì)于集群分片的調(diào)整，通常不是一蹴而就的。隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，不斷新增的子業(yè)務(wù) 或 原有子業(yè)務(wù)規(guī)模發(fā)生突變，都需要持續(xù)調(diào)整分片數(shù)量。
默認(rèn)情況下，新增的子業(yè)務(wù)會(huì)有默認(rèn)的分片數(shù)量，如果不足，會(huì)在測(cè)試階段及上線初期及時(shí)發(fā)現(xiàn)。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，系統(tǒng)會(huì)考慮Index近期的數(shù)據(jù)量、寫(xiě)入速度、集群規(guī)模等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整分片數(shù)量。

78，如何編寫(xiě)高質(zhì)量代碼151建議？

答：

一、Java開(kāi)發(fā)中通用的方法和準(zhǔn)則
不要在常量和變量中出現(xiàn)易混淆的字母;
莫讓常量蛻變成變量;
三元操作符的類型務(wù)必一致;
避免帶有變長(zhǎng)參數(shù)的方法重載;
別讓null值和空值威脅到變長(zhǎng)方法;
覆寫(xiě)變長(zhǎng)方法也要循規(guī)蹈矩;
警惕字增的陷阱;
不要讓舊語(yǔ)法困擾你;
少用靜態(tài)導(dǎo)入;
不要在本類中覆蓋靜態(tài)導(dǎo)入的變量和方法;
養(yǎng)成良好習(xí)慣，顯示聲明UID;
避免用序列化類在構(gòu)造函數(shù)中為不變量賦值;
避免為final變量復(fù)雜賦值;
使用序列化類的私有方法巧妙解決部分屬性持久化問(wèn)題;
break萬(wàn)萬(wàn)不可忘;
易變業(yè)務(wù)使用腳本語(yǔ)言編寫(xiě);
慎用動(dòng)態(tài)編譯;
避免instantceof非預(yù)期結(jié)果;
斷言對(duì)決不是雞肋;
不要只替換一個(gè)類;

二、基本類型
使用偶判斷，不用奇判斷;
用整數(shù)類型處理貨幣;
不要讓類型默默轉(zhuǎn)換;
邊界，邊界，還是邊界;
不要讓四舍五入虧了一方;
提防包裝類型的null值;
謹(jǐn)慎包裝類型的大小比較;
優(yōu)先使用整型池;
優(yōu)先選擇基本類型;
不要隨便設(shè)置隨機(jī)種子;

三、類、對(duì)象及方法
在接口中不要存在實(shí)現(xiàn)代碼;
靜態(tài)變量一定要先聲明后賦值;
不要覆寫(xiě)靜態(tài)方法;
構(gòu)造函數(shù)盡量簡(jiǎn)化;
避免在構(gòu)造函數(shù)中初始化其他類;
使用構(gòu)造代碼塊精煉程序;
使用靜態(tài)內(nèi)部類提供封裝性;
使用匿名類的構(gòu)造函數(shù);
匿名類的構(gòu)造函數(shù)很特殊;
讓多重繼承成為現(xiàn)實(shí);
讓工具類不可實(shí)例化;
避免對(duì)象的淺拷貝;
推薦使用序列化實(shí)現(xiàn)對(duì)象的拷貝;
覆寫(xiě)equals方法時(shí)不要識(shí)別不出自己;
equals應(yīng)該考慮null值情景;
在equals中使用getClass進(jìn)行類型判斷;
覆寫(xiě)equals方法必須覆寫(xiě)hashCode方法;
推薦覆寫(xiě)toString方法;
使用package-info類為包服務(wù);
不要主動(dòng)進(jìn)行垃圾回收;

四、字符串
推薦使用String直接量賦值;
注意方法中傳遞的參數(shù)要求;
正確使用String、StringBuffer、StringBuilder;
注意字符串的位置;
自由選擇字符串拼接方法;
推薦在復(fù)雜字符串操作中使用正則表達(dá)式;
強(qiáng)烈建議使用UTF編碼;
對(duì)字符串排序持一種寬容的心態(tài);

五、數(shù)組和集合
性能考慮，數(shù)組是首選;
若有必要，使用變長(zhǎng)數(shù)組;
警惕數(shù)組的淺拷貝;
在明確的場(chǎng)景下，為集合指定初始容量;
多種最值方法，適時(shí)選擇;
避開(kāi)基本類型數(shù)組轉(zhuǎn)換列表陷阱;
asList方法產(chǎn)生的List對(duì)象不可更改;
不同的列表選擇不同的遍歷方法;
頻繁插入和刪除時(shí)使用LinkedList;
列表相等只需關(guān)心元素?cái)?shù)據(jù);
推薦使用subList處理局部列表;
生成子表后不要再操作原列表;
使用Comparator進(jìn)行排序;
不推薦使用binarySearch對(duì)列表進(jìn)行檢索;
集合中的元素必須做到compareTo和equals同步;
集合運(yùn)算時(shí)使用更優(yōu)雅的方式;
使用shuffle大亂列表;
減少HashMap中元素的數(shù)量;
集合中的哈希碼不要重復(fù);
多線程使用Vector或者HashTable;
非穩(wěn)定排序推薦使用List;

六、枚舉和注解
推薦使用枚舉定義常量;
使用構(gòu)造函數(shù)協(xié)助描述枚舉項(xiàng);
小心switch帶來(lái)的空值異常;
在switch的default代碼塊中增加AssertionError錯(cuò)誤;
使用valueOf前必須進(jìn)行校驗(yàn);
用枚舉實(shí)現(xiàn)工廠方法模式更簡(jiǎn)潔;
枚舉項(xiàng)的數(shù)量限制在64個(gè)以內(nèi);
小心注解繼承;
枚舉和注解結(jié)合使用威力更大;
注意@Override不同版本的區(qū)別;

七、枚舉和注解
Java的泛型是類型擦除的;
不能初始化泛型參數(shù)和數(shù)組;
強(qiáng)制聲明泛型的實(shí)際類型;
不同的場(chǎng)景使用不同的泛型通配符;
警惕泛型是不能協(xié)變和逆變的;
建議采用的順序是List<T>、List<?>、List<Object>;
嚴(yán)格限定泛型類型采用多重界限;
數(shù)組的真實(shí)類型必須是泛型類型的子類型;
注意Class類的特殊性;
適時(shí)選擇getDeclaredXXX和getXXX;
反射訪問(wèn)屬性或方法時(shí)將Accessible設(shè)置為true;
使用forName動(dòng)態(tài)加載類文件;
動(dòng)態(tài)加載不合適數(shù)組;
動(dòng)態(tài)代理可以使代理模式更加靈活;
反射讓模板方法模式更強(qiáng)大;
不需要太多關(guān)注反射效率;

八、異常
提倡異常封裝;
采用異常鏈傳遞異常;
受檢異常盡可能轉(zhuǎn)化為非受檢異常;
不要在finally塊中處理返回值;
使用Throwable獲取棧信息;
異常只為異常服務(wù);
多使用異常，把性能問(wèn)題放一邊;

九、多線程和并發(fā)
不推薦覆寫(xiě)start方法;
啟動(dòng)線程前stop方法是不可靠的;
不使用stop方法停止線程;
線程優(yōu)先級(jí)只使用三個(gè)等級(jí);
使用線程異常處理器提升系統(tǒng)可靠性;
volatile不能保證數(shù)據(jù)同步;
異步運(yùn)算多考慮使用Callable接口;
優(yōu)先選擇線程池;
適時(shí)選擇不同的線程池來(lái)實(shí)現(xiàn);
Lock與synchronized是不一樣的;
預(yù)防線程死鎖;
適當(dāng)設(shè)置阻塞隊(duì)列長(zhǎng)度;
使用CountDownLatch協(xié)調(diào)子線程;
CyclicBarrier讓多線程齊步走;

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與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里java高级工程师面试100题（建议收藏）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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