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1：jdk1.7 到 jdk1.8 Map 發(fā)生了什么變化(底層)?
1.8 之后 hashMap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，從之前的單純的數(shù)組+鏈表結(jié)構(gòu)變成數(shù)組+鏈表+紅黑樹。也就是說在 JVM 存儲(chǔ) hashMap 的 K-V 時(shí)僅僅通過 key 來決定每一個(gè) entry 的存儲(chǔ)槽位（Node[]中的 index）。并且 Value 以鏈表的形式掛在到對(duì)應(yīng)槽位上（1.8 以后如果 value長度大于 8 則轉(zhuǎn)為紅黑樹）。
但是 hashmap1.7 跟 1.8 中都沒有任何同步操作，容易出現(xiàn)并發(fā)問題，甚至出現(xiàn)死循環(huán)導(dǎo)致系統(tǒng)不可用。解決方案是 jdk 的 ConcurrentHashMap，位于 java.util.concurrent 下，專門解決并發(fā)問題。
2. ConcurrentHashMap
思路與 hashMap 差不多，但是支持并發(fā)操作，要復(fù)雜很多
3. 并行跟并發(fā)有什么區(qū)別？
并發(fā)：指應(yīng)用交替執(zhí)行不同的任務(wù)，多線程原理
并行：指應(yīng)用同時(shí)執(zhí)行不用的任務(wù)
區(qū)別：一個(gè)是交替執(zhí)行，一個(gè)是同時(shí)執(zhí)行。
4. jdk1.7 到 jdk1.8 java 虛擬機(jī)發(fā)生了什么變化?
JVM 中內(nèi)存份為堆、棧內(nèi)存，及方法區(qū)。
棧內(nèi)存主要用途：執(zhí)行線程方法，存放本地臨時(shí)變量與線程方法執(zhí)行是需要的引用對(duì)象的地址。
堆內(nèi)存主要用途：JVM 中所有對(duì)象信息都存放在堆內(nèi)存中，相比棧內(nèi)存，堆內(nèi)存大很多
所以 JVM 一直通過對(duì)堆內(nèi)存劃分不同功能區(qū)塊實(shí)現(xiàn)對(duì)堆內(nèi)存中對(duì)象管理。
堆內(nèi)存不夠常見錯(cuò)誤：OutOfMemoryError
棧內(nèi)存溢出常見錯(cuò)誤：StackOverFlowError
在 JDK7 以及其前期的 JDK 版本中，堆內(nèi)存通常被分為三塊區(qū)域 Nursery 內(nèi)存(younggeneration)、長時(shí)內(nèi)存(old generation)、永久內(nèi)存(Permanent Generation for VM Matedata)，
顯示如下圖：
在最上面一層是 Nursery 內(nèi)存，一個(gè)對(duì)象被創(chuàng)建以后首先被房到 Nuersery 中的 Eden 內(nèi)存中，如果存活周期超過兩個(gè) Survivor（生存周期）之后會(huì)被轉(zhuǎn)移到 Old Generation 中。
永久內(nèi)存中存放對(duì)象的方法、變量等元數(shù)據(jù)信息。永久內(nèi)存不夠就會(huì)出現(xiàn) 以下錯(cuò)誤：java.lang.OutOfMemoryError:PermGen
但是在 JDK1.8 中一般都不會(huì)得到這個(gè)錯(cuò)誤，原因在于：1.8 中把存放元數(shù)據(jù)的永久內(nèi)存從堆內(nèi)存中已到了本地內(nèi)存（native Memory）中，1.8 中 JVM 內(nèi)存結(jié)構(gòu)變成了如下圖：
這樣永久內(nèi)存就不占用堆內(nèi)存，可以通過自增長來避免永久內(nèi)存錯(cuò)誤。
-XX:MaxMetaspaceSize=128m 這只最大的遠(yuǎn)內(nèi)存空間 128 兆
JDK1.8 移除 PermGen，取而代之的是 MetaSpace 源空間
MetaSpace 垃圾回收：對(duì)僵死的類及類加載器的垃圾回收機(jī)制昂在元數(shù)據(jù)使用達(dá)到
“MaxMetaSpaceSize”參數(shù)的設(shè)定值時(shí)運(yùn)行。
MetaSpace 監(jiān)控：元空間的使用情況可以在 HotSpot1.8 的詳細(xì) GC 日志輸出中得到。
更新 JDK1.8 的原因：
1.字符串存在永久代當(dāng)中，容易出現(xiàn)性能問題和內(nèi)存溢出
2.類及方法的信息比較難確定其大小，因此對(duì)永久代的大小制定比較困難，太小容易出
現(xiàn)永久代溢出，太大則容易導(dǎo)致老年代溢出。
3.永久代會(huì)為 GC 帶來不必要的復(fù)雜度，并且回收效率偏低
4.Oracle 可能會(huì)想 HotSpot 與 JRockit 合并。
5. 如果叫你自己設(shè)計(jì)一個(gè)中間件,你會(huì)如何設(shè)計(jì)?
我會(huì)從以下幾點(diǎn)方面考慮開發(fā)：
1) 遠(yuǎn)程過程調(diào)用
2) 面向消息：利用搞笑的消息傳遞機(jī)制進(jìn)行平臺(tái)無關(guān)的數(shù)據(jù)交流，并給予數(shù)據(jù)通信來進(jìn)行分布式系統(tǒng)的集成，有一下三個(gè)特點(diǎn)：
i) 通訊程序可以在不同的時(shí)間運(yùn)行
ii) 通訊晨旭之家可以一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)一甚至是
上述多種方式的混合
iii) 程序?qū)⑾⒎湃胂㈥?duì)列會(huì)從小吸毒列中取出消息來進(jìn)行通訊
3) 對(duì)象請(qǐng)求代理：提供不同形式的通訊服務(wù)包括同步、排隊(duì)、訂閱發(fā)布、廣播等。
可構(gòu)筑各種框架如：事物處理監(jiān)控器、分布數(shù)據(jù)訪問、對(duì)象事務(wù)管理器 OTM 等。
4) 事物處理監(jiān)控有一下功能：
a) 進(jìn)程管理，包括啟動(dòng) server 進(jìn)程、分配任務(wù)、監(jiān)控其執(zhí)行并對(duì)負(fù)載進(jìn)行平衡
b) 事務(wù)管理，保證在其監(jiān)控下的事務(wù)處理的原子性、一致性、獨(dú)立性和持久性
c) 通訊管理，為 client 和 server 之間提供多種通訊機(jī)制，包括請(qǐng)求響應(yīng)、會(huì)話、
排隊(duì)、訂閱發(fā)布和廣播等
6. 什么是中間件？
中間件是處于操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序之間軟件，使用時(shí)旺旺是一組中間件集成在一起，構(gòu)成一個(gè)平臺(tái)（開發(fā)平臺(tái)+運(yùn)行平臺(tái)），在這組中間件中必須要有一個(gè)通信中間件，即中間件= 平臺(tái)+通信。該定義也限定了只有勇于分布式系統(tǒng)中才能稱為中間件
主要分類：遠(yuǎn)程過程調(diào)用、面向消息的中間件、對(duì)象請(qǐng)求代理、事物處理監(jiān)控。
7. ThreadLock 用過沒有,說說它的作用?
ThreadLock 為本地線程，為每一個(gè)線程提供一個(gè)局部變量，也就是說只有當(dāng)前線層可以訪問，是線程安全的。原理：為每一個(gè)線程分配一個(gè)對(duì)象來工作，并不是由 ThreadLock 來完成的，而是需要在應(yīng)用層面保證的，ThreadLock 只是起到了一個(gè)容器的作用。原理為ThreadLock 的 set()跟 get()方法。
實(shí)現(xiàn)原理：
public void set(T value) {Thread t = Thread.currentThread();ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null)map.set(this, value);elsecreateMap(t, value);}public T get() {Thread t = Thread.currentThread();ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null) {ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);if (e != null)return (T)e.value;}return setInitialValue();}
8. Hashcode（）和 equals（）和==區(qū)別?
(1) hashcode()方法跟 equals()在 java 中都是判斷兩個(gè)對(duì)象是否相等
(2) 兩個(gè)對(duì)象相同，則 hashcode 至一定要相同，即對(duì)象相同 ---->成員變量相同---->hashcode 值一定相同
(3) 兩個(gè)對(duì)象的 hashcode 值相同，對(duì)象不一定相等。總結(jié)：equals 相等則 hashcode 一定相等，hashcode 相等，equals 不一定相等。
(4) ==比較的是兩個(gè)引用在內(nèi)存中指向的是不是同一對(duì)象（即同一內(nèi)存空間）
9. mysql 數(shù)據(jù)庫中,什么情況下設(shè)置了索引但無法使用?
(1) 索引的作用：在數(shù)據(jù)庫表中對(duì)字段建立索引可以大大提高查詢速度。
(2) Mysql 索引類型：
a) 普通索引
b) 唯一索引：唯一索引列的值必須唯一允許有空值，如果是組合索
引，則列值的組合必須唯一：
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length)) -- 修改表結(jié)構(gòu)
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length)) -- 創(chuàng)建表的時(shí)候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16)NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
c) 主鍵索引：一種特殊的唯一索引，不允許有空值，一般在創(chuàng)建表
的時(shí)候創(chuàng)建主鍵索引：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, usernameVARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
d) 組合索引：CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, usernameVARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INTNOT NULL );
為了進(jìn)一步榨取 MySQL 的效率，就要考慮建立組合索引。就是將 name, city, age 建到一個(gè)索引里：代碼如下:ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age
(name(10),city,age);
(3) 什么情況下有索引，但用不上？
a) 如果條件中有 OR，即使其中有部分條件帶索引也不會(huì)使用。注
意：要想使用 or，又想讓索引生效，只能將 or 條件中的每個(gè)列
都加上索引。
b) 對(duì)于多了索引，不是使用的第一部分，則不會(huì)使用索引。
c) Like 查詢以%開頭，不使用索引
d) 存在索引列的數(shù)據(jù)類型隱形轉(zhuǎn)換，則用不上索引，比如列類型是字符串，那一定要在條件中將數(shù)據(jù)使用引號(hào)引用起來,否則不使用索引
e) Where 子句里對(duì)索引列上有數(shù)學(xué)運(yùn)算，用不上索引
f) Where 子句中對(duì)索引列使用函數(shù)，用不上索引
g) Mysql 估計(jì)使用全表掃描要比用索引快，不使用索引
(4) 什么情況下不推薦使用索引？
a) 數(shù)據(jù)唯一性差的字段不要使用索引
b) 頻繁更新的字段不要使用索引
c) 字段不在 where 語句中出現(xiàn)時(shí)不要添加索引，如果 where 后含
IS NULL/IS NOT NULL/LIKE ‘%輸入符%’等條件，不要使用索引
d) Where 子句里對(duì)索引使用不等于（<>），不建議使用索引，效果一般
10. mysql 優(yōu)化會(huì)不會(huì),mycat 分庫,垂直分庫,水平分庫?
(1) 為查詢緩存優(yōu)化你的查詢
(2) EXPLAIN select 查詢：explain 的查詢結(jié)果會(huì)告訴你索引主鍵是如何被利用的
(3) 只需要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用 limit1
(4) 為搜索字段添加索引
(5) 在關(guān)聯(lián)表的時(shí)候使用相當(dāng)類型的例，并將其索引
(6) 千萬不要 ORDER BY RAND()
(7) 避免 select*
(8) 永遠(yuǎn)為每張表設(shè)置一個(gè) ID
(9) 使用 ENUM 而不是 VARCHAR
(10) 從 PROCEDURE ANALYS()提取建議
(11) 盡可能的使用 NOT NULL
(12) Java 中使用 Prepared Statements
(13) 無緩沖的查詢
(14) 把 IP 地址存成 UNSIGNED INT
(15) 固定表的長度
(16) 垂直分庫：“垂直分割”是一種把數(shù)據(jù)庫中的表按列變成幾張表的方法，這樣可以降低表的復(fù)雜度和字段的數(shù)目，從而達(dá)到優(yōu)化的目的。
(17) 水平分庫：“水平分割”是一種把數(shù)據(jù)庫中的表按行變成幾張表的方法，這樣可以降低表的復(fù)雜度和字段的數(shù)目，從而達(dá)到優(yōu)化的目的。
(18) 越小的列會(huì)越快
(19) 選擇正確的存儲(chǔ)引擎
(20) 使用一個(gè)對(duì)象關(guān)系映射器
(21) 小心永久鏈接
(22) 拆分大的 DELETE 活 INSERT 語句
11. 分布式事務(wù)解決方案?
(1) 什么是分布式事務(wù)？
a. 什么情況下需要用到分布式事務(wù)？
a) 當(dāng)本地?cái)?shù)據(jù)庫斷電、機(jī)器宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)異常、消息丟失、消息亂序、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、不可靠 TCP、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)丟失、其他異常等需要用到分布式事務(wù)。
b) 例如：當(dāng)本地事務(wù)數(shù)據(jù)庫斷電的這種秦光，如何保證數(shù)據(jù)一致性？數(shù)據(jù)庫由連個(gè)文件組成的，一個(gè)數(shù)據(jù)庫文件和一個(gè)日志文件，數(shù)據(jù)庫任何寫入操作都要先寫日志，在操作前會(huì)吧日志文件寫入磁盤，那么斷電的時(shí)候及時(shí)才做沒有完成，在重啟數(shù)據(jù)庫的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫會(huì)根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)情況進(jìn)行 undo 回滾活 redo 前滾，保證了數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。
c) 分布式理論：當(dāng)單個(gè)數(shù)據(jù)庫性能產(chǎn)生瓶頸的時(shí)候，可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分區(qū)（物理分區(qū)），分區(qū)之后不同的數(shù)據(jù)庫不同的服務(wù)器上 ，此時(shí)單個(gè)數(shù)據(jù)庫的 ACID 不適應(yīng)這種清苦啊，在此集群環(huán)境下很難達(dá)到集群的 ACID，甚至效率性能大幅度下降，重要的是再很難擴(kuò)展新的分區(qū)了。此時(shí)就需要引用一個(gè)新的理論來使用這種集群情況：CAP 定理
d) CAP定理:由加州肚餓伯克利分銷Eric Brewer教授提出，指出WEB服務(wù)無法同時(shí)滿足 3 個(gè)屬性：
a. 一致性：客戶端知道一系列的操作都會(huì)同時(shí)發(fā)生
（生效）
b. 可用性：每個(gè)操作都必須以可預(yù)期的響應(yīng)結(jié)束
c. 分區(qū)容錯(cuò)性：及時(shí)出現(xiàn)單組件無法可用，操作依然可以完成。具體的將在分布式系統(tǒng)中，在任何數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，一個(gè) WEB 應(yīng)至多只能同時(shí)支持上面兩個(gè)屬性。設(shè)計(jì)人員必須在一致性和可用性之間做出選擇。
e) BASE 理論：分布式系統(tǒng)中追求的是可用性，比一致性更加重要，BASE 理論來實(shí)現(xiàn)高可用性。核心思想是：我們無法做到羥乙酯，單每個(gè)應(yīng)用都可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，采用適當(dāng)?shù)姆绞绞瓜到y(tǒng)達(dá)到最終一致性。
f) 數(shù)據(jù)庫事務(wù)特性：ACID
i. 原子性
ii. 一致性
iii. 獨(dú)立性或隔離性
iv. 持久性
(2) 分布式系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的解決方案：
a. 兩階段提交 2PC
b. 補(bǔ)償事務(wù) TCC
c. 本地消息表（異步確保）
d. MQ 事務(wù)消息
e. Sagas 事務(wù)模型
12. sql 語句優(yōu)化會(huì)不會(huì),說出你知道的?
(1) 避免在列上做運(yùn)算，可能會(huì)導(dǎo)致索引失敗
(2) 使用 join 時(shí)應(yīng)該小結(jié)果集驅(qū)動(dòng)大結(jié)果集，同時(shí)把復(fù)雜的 join 查詢拆分成多個(gè) query，
不然 join 越多表，會(huì)導(dǎo)致越多的鎖定和堵塞。
(3) 注意 like 模糊查詢的使用，避免使用%%
(4) 不要使用 select * 節(jié)省內(nèi)存
(5) 使用批量插入語句，節(jié)省交互
(6) Limit 基數(shù)比較大時(shí)，使用 between and
(7) 不要使用 rand 函數(shù)隨機(jī)獲取記錄
(8) 避免使用 null，建表時(shí)，盡量設(shè)置 not nul，提高查詢性能
(9) 不要使用 count（id），應(yīng)該使用 count（*）
(10) 不要做無謂的排序，盡可能在索引中完成排序
(11) From 語句中一定不要使用子查詢
(12) 使用更多的 where 加以限制，縮小查找范圍(13) 合理運(yùn)用索引
(14) 使用 explain 查看 sql 性能
13. mysql 的存儲(chǔ)引擎了解過沒有?
(1) MySQL 存儲(chǔ)引擎種類：
(2) https://blog.csdn.net/m0_37888031/article/details/80704344
(3) https://blog.csdn.net/m0_37888031/article/details/80664138
(4) 事務(wù)處理：在整個(gè)流程中出現(xiàn)任何問題，都能讓數(shù)據(jù)回滾到最開始的狀態(tài)，這種處理方式稱之為事務(wù)處理。也就是說事務(wù)處理要么都成功，要么的失敗。
14. 紅黑樹原理？
(1) 紅黑樹的性質(zhì)：紅黑樹是一個(gè)二叉搜索樹。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)增加了一個(gè)存儲(chǔ)位記錄節(jié)點(diǎn)
的顏色，可以是 RED，也可以是 BLACK，通過任意一條從根到葉子簡單路徑上顏色
的約束，紅黑樹保證最長路徑不超過最短路徑的兩倍，加以平衡。性質(zhì)如下：
i. 每個(gè)節(jié)點(diǎn)顏色不是黑色就是紅色
ii. 根節(jié)點(diǎn)的顏色是黑色的
iii. 如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)是紅色，那么他的兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)就是黑色的，
沒有持續(xù)的紅節(jié)點(diǎn)
iv. 對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，從該節(jié)點(diǎn)到其后代葉節(jié)點(diǎn)的簡單路徑上，
均包含相同數(shù)目的黑色節(jié)點(diǎn)。
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