热门知识

1.list接口的实现，arraylist与linkedlist的区别，arraylist的默认长度，何时扩容

ArrayList是使用数组方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素，它们都允许直接按序号索引元素，但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作，所以索引数据快而插入数据慢，线程不安全。

LinkedList使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行前向或后向遍历，但是插入数据时只需要记录本项的前后项即可，所以插入速度较快，线程不安全。

Vector与ArrayList相似，区别是Vector是重量级的组件，使用使消耗的资源比较多

在考虑并发的情况下用Vector（保证线程的安全）。

ArrayList默认构造的容量为10，没错。 因为ArrayList的底层是由一个Object[]数组构成的，而这个Object[]数组，默认的长度是10，所以有的文章会说ArrayList长度容量为10

jdk1.8新增元素后的大小minCapacity是否超过当前集合的容量elementData.length，如果超过，则调用grow方法进行扩容，自动容量扩充选择扩充1.5倍,Vector每次扩容容量是翻倍，即为原来的2倍

2.hashmap底层原理，何时扩容，以及扩容后长度

数组＋链表＋红黑树存储key/value，线程非安全，允许null作为key和value，key不可以重复，value允许重复，不保证元素迭代顺序是按照插入时的顺序，key的hash值是先计算key的hashcode值，然后再进行计算，每次容量扩容会重新计算所以key的hash值，会消耗资源，要求key必须重写equals和hashcode方法
默认初始容量16，加载因子0.75，扩容为旧容量乘2，查找元素快，如果key一样则比较value，如果value不一样，则按照链表结构存储value，就是一个key后面有多个value；
HashMap实现原理—散列
Hash哈希算法的意义在于提供了一种快速存取数据的方法,它用一种算法建立键值与真实值之间的对应关系。散列表又称为哈希表。散列表算法的基本思想是：以结点的关键字为自变量，通过一定的函数关系（散列函数）计算出对应的函数值，以这个值作为该结点存储在散列表中地址。
当散列表中的元素存放太满，就必须进行再散列，将产生一个新的散列表，所有元素存放到新的散列表中，原先的散列表将被删除。在Java语言中，通过负载因子(load factor)来决定何时对散列表进行再散列。例如：如果负载因子0.75，当散列表中已经有75%位置已经放满，那么将进行再散列。
负载因子越高(越接近1.0)，内存的使用效率越高，元素的寻找时间越长。负载因子越低(越接近0.0)，元素的寻找时间越短，内存浪费越多。

3.redis基本数据结构，zset如何实现排序

字符串类型（string），散列类型（hash），列表类型（list），集合类型（set），有序集合类型（zset）
zset类似map是一个key-value对，但是有序的。value是一个浮点数，称为score，内部是按照score从小到大排序
内部结构以ziplist或skiplist+hashtable来实现

3.1redis是否支持事务

Redis通过MULTI、EXEC、WATCH等命令来实现事务（transaction）功能。事务提供了一种将多个命令请求打包，然后一次性、按顺序地执行多个命令的机制，并且在事务执行期间，服务器不会中断事务而去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕才去处理其他客户端的命令请求。

3.2Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？

RDB：RDB 持久化机制，是对 redis 中的数据执行周期性的持久化。
AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。
RDB 优缺点
RDB 会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中 redis 的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说 Amazon 的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 ODPS 分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份 redis 中的数据。

RDB 对 redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 redis 保持高性能，因为 redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可。

相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于 RDB 数据文件来重启和恢复 redis 进程，更加快速。

如果想要在 redis 故障时，尽可能少的丢失数据，那么 RDB 没有 AOF 好。一般来说，RDB 数据快照文件，都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦 redis 进程宕机，那么会丢失最近 5 分钟的数据。

RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒。

AOF 优缺点
AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 会每隔 1 秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失 1 秒钟的数据。

AOF 日志文件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。

AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。在创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。

AOF 日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这个时候后台 rewrite 还没有发生，那么就可以立即拷贝 AOF 文件，将最后一条 flushall 命令给删了，然后再将该 AOF 文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。
对于同一份数据来说，AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大。

AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒 fsync 一次日志文件，当然，每秒一次 fsync，性能也还是很高的。（如果实时写入，那么 QPS 会大降，redis 性能会大大降低）
以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF 记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志 / merge / 回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug。不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

4.数据库事务的四大特性及其含义

原子性:整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
**一致性:**在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
**隔离性:**隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行 相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请 求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
**持久性:**在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

4.1数据库事务隔离级别有哪些?解释脏数据，不可重复读，幻读

数据库为我们提供的四种隔离级别：
　　① Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。

② Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。

③ Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。

④ Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。
　　
在MySQL数据库中默认的隔离级别为Repeatable read (可重复读)。

1，脏读
　　脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。
2，不可重复读
　　不可重复读是指在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。
　　
不可重复读和脏读的区别是，脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。

3.幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。

5.什么是索引，MySql索引的种类有哪些?索引为什么快，B/B+树结构

索引（Index）是帮助数据库高效获取数据的数据结构
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。
B树的特点：
有一个根节点，根节点只有一个记录和两个孩子或者根节点为空；
2. 每个节点记录中的key和指针相互间隔，指针指向孩子节点；
3. d是表示树的宽度，除叶子节点之外，其它每个节点有[d/2,d-1]条记录，并且些记录中的key都是从左到右按大小排列的，有[d/2+1,d]个孩子；
4. 在一个节点中，第n个子树中的所有key，小于这个节点中第n个key，大于第n-1个key
5. 所有的叶子节点必须在同一层次，也就是它们具有相同的深度；
B+tree查找树
非叶子节点的key个数等于m
每个节点的下级指针为n个（n为关键字个数，而不是n+1个）
为所有叶子节点增加一个链指针（注意链上的数据是有序的）
所有key都存在叶子节点中

为什么使用Btree结构?
索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。（换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。）

为了达到降低磁盘I/O的目的
磁盘按需读取，要求每次都会预读的长度一般为页的整数倍， 数据库系统将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点的元素数据只需要一次I/O就可以完全载入
每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O
把B-tree中的m值设的非常大，就会让树的高度降低，有利于一次完全载入

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引。
第一， 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
第二， 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
第三， 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
第四， 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
第五， 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
第六， 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

5.1数据库三大范式

1、第一范式*（确保每列保持原子性）
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库满足第一范式。
2、第二范式（确保表中的每列都和主键相关）
第二范式在第一范式的基础上更进一层，第二范式需要确保数据库表中每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。
3、第三范式（确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关）
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。

5.2.MySql有哪些存储引擎

一、MyISAM存储引擎
默认的存储引擎，提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。
不支持事务。表级锁。不能在表损坏后恢复数据。
每个表会生成三个文件(文件名就是表名)：
.frm 表结构；
.MYD 数据；
.MYI 索引。
适合在以下几种情况下使用：
1.做很多count的计算
2.查询非常频繁

二、InnoDB存储引擎
具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。
基于聚簇索引建立，聚簇索引对主键查询有很高的性能。不过它的二级索引(secondary index，非主键索引)中必须包含主键列，所以如果主键列很大的话，其他的所有索引都会很大。因此表上的索引较多的话，主键应当尽可能的小。
支持事务和外键。行级锁。
适合在以下几种情况下使用：
1.更新和查询都相当的频繁，多重并发
2.要求事务，或者可靠性要求比较高
3.外键约束，MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB
一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。

三、MEMORY（HEAP）引擎
数据保存在内存中，拥有极高的插入、更新和查询效率。但是不稳定，重启以后数据都会丢失。
不支持事务。支持表级锁，因此并发写入的性能较低。
支持长度不变的数据类型，不支持BLOB或TEXT长度可变的数据类型。VARCHAR是一种长度可变的类型，但因为它在MySQL内部当做长度固定不变的CHAR类型，所以可以使用。
每个表会生成一个.frm文件，该文件只存储表的结构。
支持HASH索引和B-Tree索引，擎默认使用HASH索引。B-Tree索引的优于HASH索引的是，可以使用部分查询和通配查询，也可以使用<、>和>=等操作符方便数据挖掘。HASH索引进行“相等比较”非常快，但是对“范围比较”的速度就慢多了，因此HASH索引值适合使用在=和<>的操作符中，不适合在<或>操作符中，也同样不适合用在order by子句中。
在内存中存放数据，所以会造成内存的使用，可以通过参数max_heap_table_size控制MEMORY表的大小。

四、ARCHIVE引擎
拥有很好的压缩机制，它使用zlib压缩库，在记录被请求时会实时压缩。
支持最基本的插入和查询两种功能。在MySQL 5.5开始支持索引。
不支持事务。支持行级锁和专用的缓存区，所以可以实现高并发的插入。
适合存储大量日志、历史数据。

五、BLACKHOLE引擎
接受但不存储数据，但是如果MySQL启用了二进制日志，SQL语句被写入日志（并被复制到从服务器）。
用于做日志记录或同步归档的中继存储。但这种应用方式会碰到很多问题，因此并不推荐。
支持事务，而且支持mvcc的行级锁。

六、CSV引擎
每个表会生成一个.CSV文件，将CSV类型的文件当做表进行处理。
把数据以逗号分隔的格式存储在文本文件中，这种文件是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。
不支持索引，即使用该种类型的表没有主键列，也不允许表中的字段为null。

6.SpringBoot自动装配原理

SpringBoot 自动配置主要通过 @EnableAutoConfiguration, @Conditional, @EnableConfigurationProperties 或者 @ConfigurationProperties 等几个注解来进行自动配置完成的。

@EnableAutoConfiguration 开启自动配置，主要作用就是调用 Spring-Core 包里的 loadFactoryNames()，将 autoconfig 包里的已经写好的自动配置加载进来。

@Conditional 条件注解，通过判断类路径下有没有相应配置的 jar 包来确定是否加载和自动配置这个类。

@EnableConfigurationProperties 的作用就是，给自动配置提供具体的配置参数，只需要写在 application.properties 中，就可以通过映射写入配置类的 POJO 属性中。

7.SpringMvc执行过程，以及常用的注解

（1）用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet；
（2） DispatcherServlet收到请求后，调用HandlerMapping处理器映射器，请求获取Handle；
（3）处理器映射器根据请求url找到具体的处理器，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet；
（4）DispatcherServlet 调用 HandlerAdapter处理器适配器；
（5）HandlerAdapter 经过适配调用 具体处理器(Handler，也叫后端控制器)；
（6）Handler执行完成返回ModelAndView；
（7）HandlerAdapter将Handler执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet；
（8）DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewResolver视图解析器进行解析；
（9）ViewResolver解析后返回具体View；
（10）DispatcherServlet对View进行渲染视图（即将模型数据填充至视图中）
（11）DispatcherServlet响应用户。

@RequestMapping：用于处理请求 url 映射的注解，可用于类或方法上。用于类上，则表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。

@RequestBody：注解实现接收http请求的json数据，将json转换为java对象。

7.1.@Autowired与@Resource区别

1.@Autowired与@Resource都可以用来装配bean. 都可以写在字段上,或写在setter方法上。
2.@Autowired是默认按照类型装配的 ,@Resource默认是按照名称装配的byName
3.@Autowired 默认按类型装配 。依赖对象必须存在，如果要允许null值，可以设置它的required属性为false @Autowired(required=false)。也可以使用名称装配，配合@Qualifier注解。
4.@Resource 默认按名称进行装配，通过name属性进行指定
5.@Resource装配顺序：
①如果同时指定了name和type，则从Spring上下文中找到唯一匹配的bean进行装配，找不到则抛出异常。
②如果指定了name，则从上下文中查找名称（id）匹配的bean进行装配，找不到则抛出异常。
③如果指定了type，则从上下文中找到类似匹配的唯一bean进行装配，找不到或是找到多个，都会抛出异常。
④如果既没有指定name，又没有指定type，则自动按照byName方式进行装配；如果没有匹配，则回退为一个原始类型进行匹配，如果匹配则自动装配。
@Resource的作用相当于@Autowired，只不过@Autowired按照byType自动注入。

8.Hashmap如何解决hash冲突

HashMap采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。
简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。

9.NIO相关知识，核心概念

NIO即New IO
1.IO是面向流的，NIO是面向缓冲区的
2.Java IO的各种流是阻塞的,Java NIO的非阻塞模式
3.Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道
4.NIO可让您只使用一个（或几个）单线程管理多个通道（网络连接或文件），但付出的代价是解析数据可能会比从一个阻塞流中读取数据更复杂。

10.springboot核心注解

启动类上面的注解是@SpringBootApplication，它是 Spring Boot 的核心注解，主要组合包含了以下 3 个注解：
@SpringBootConfiguration：组合了 @Configuration 注解，实现配置文件的功能。
@EnableAutoConfiguration：打开自动配置的功能，也可以关闭某个自动配置的选项，如关闭数据源自动配置功能： @SpringBootApplication(exclude = { DataSourceAutoConfiguration.class })。
@ComponentScan：Spring组件扫描。

11.SQL优化方式

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc’–name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’

9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，
否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，
如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

15.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

16.尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，
其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，
以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

21.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

24.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

14.spring对象管理原理

内部最核心的就是IOC了，动态注入，让一个对象的创建不用new了，可以自动的生产，这其实就是利用java里的反射，反射其实就是在运行时动态的去创建、调用对象，Spring就是在运行时，跟xml Spring的配置文件来动态的创建对象，和调用对象里的方法的 。

16.dubbo运行机制，注册中心挂了是否可以继续通信

dubbo 工作原理
第一层：service 层，接口层，给服务提供者和消费者来实现的
第二层：config 层，配置层，主要是对 dubbo 进行各种配置的
第三层：proxy 层，服务代理层，无论是 consumer 还是 provider，dubbo 都会给你生成代理，代理之间进行网络通信
第四层：registry 层，服务注册层，负责服务的注册与发现
第五层：cluster 层，集群层，封装多个服务提供者的路由以及负载均衡，将多个实例组合成一个服务
第六层：monitor 层，监控层，对 rpc 接口的调用次数和调用时间进行监控
第七层：protocal 层，远程调用层，封装 rpc 调用
第八层：exchange 层，信息交换层，封装请求响应模式，同步转异步
第九层：transport 层，网络传输层，抽象 mina 和 netty 为统一接口
第十层：serialize 层，数据序列化层

工作流程
第一步：provider 向注册中心去注册
第二步：consumer 从注册中心订阅服务，注册中心会通知 consumer 注册好的服务
第三步：consumer 调用 provider
第四步：consumer 和 provider 都异步通知监控中心

可以，因为刚开始初始化的时候，消费者会将提供者的地址等信息拉取到本地缓存，所以注册中心挂了可以继续通信。

17.ConcurrentHashMap原理

jdk1.7底层采用分段的数组+链表实现，线程安全
通过把整个Map分为N个Segment，可以提供相同的线程安全，但是效率提升N倍，默认提升16倍。(读操作不加锁，由于HashEntry的value变量是 volatile的，也能保证读取到最新的值。)
Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁
扩容：段内扩容（段内元素超过该段对应Entry数组长度的75%触发扩容，不会对整个Map进行扩容），插入前检测需不需要扩容，有效避免无效扩容
ConcurrentHashMap是使用了锁分段技术来保证线程安全的。
锁分段技术：首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap提供了与Hashtable和SynchronizedMap不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而在同一时刻只能由一个线程对其进行操作；而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。
ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get、put、remove等常用操作只锁住当前需要用到的桶。这样，原来只能一个线程进入，现在却能同时有16个写线程执行，并发性能的提升是显而易见的。

18.jdk1.8新特性

Lambda表达式
函数式接口
*方法引用和构造器调用
Stream API
接口中的默认方法和静态方法
新时间日期API

19.面向函数型编码注解是什么

简单来说就是只定义了一个抽象方法的接口（Object类的public方法除外），就是函数式接口，并且还提供了注解：@FunctionalInterface

20.Volatile关键字

并发编程中的三个重要特征。结论：要想并发程序正确地执行，必须要保证原子性、可见性以及有序性。只要有一个没有被保证，就有可能会导致程序运行不正确。
在 Java 中 volatile、synchronized 和 final 实现可见性。
在 Java 中 synchronized 和在 lock、unlock 中操作保证原子性。
Java 语言提供了 volatile 和 synchronized 两个关键字来保证线程之间操作的有序性,防止指令重排序

21.桶算法

22.mybatis中的#{}和${}区别

1. #将传入的数据都当成一个字符串，会对自动传入的数据加一个双引号。如：order by #user_id#，如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by “111”, 如果传入的值是id，则解析成的sql为order by “id”.
2. $将传入的数据直接显示生成在sql中。如：order by $user_id$，如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by user_id, 如果传入的值是id，则解析成的sql为order by id.
3. #方式能够很大程度防止sql注入。
   4.$方式无法防止Sql注入。
   5.$方式一般用于传入数据库对象，例如传入表名.
   6.一般能用#的就别用$.
   MyBatis排序时使用order by 动态参数时需要注意，用$而不是#

23.重载与重写的区别

方法重载是指同一个类中的多个方法具有相同的名字,但这些方法具有不同的参数列表,即参数的数量或参数类型不能完全相同

方法重写是存在子父类之间的,子类定义的方法与父类中的方法具有相同的方法名字,相同的参数表和相同的返回类型
注:
(1)子类中不能重写父类中的final方法
(2)子类中必须重写父类中的abstract方法

重载(Overloading)

（1） 方法重载是让类以统一的方式处理不同类型数据的一种手段。多个同名函数同时存在，具有不同的参数个数/类型。

重载Overloading是一个类中多态性的一种表现。

（2） Java的方法重载，就是在类中可以创建多个方法，它们具有相同的名字，但具有不同的参数和不同的定义。

调用方法时通过传递给它们的不同参数个数和参数类型来决定具体使用哪个方法, 这就是多态性。

（3） 重载的时候，方法名要一样，但是参数类型和个数不一样，返回值类型可以相同也可以不相同。无法以返回型别作为重载函数的区分标准。

重写（Overriding）

（1） 父类与子类之间的多态性，对父类的函数进行重新定义。如果在子类中定义某方法与其父类有相同的名称和参数，我们说该方法被重写 (Overriding)。在Java中，子类可继承父类中的方法，而不需要重新编写相同的方法。

但有时子类并不想原封不动地继承父类的方法，而是想作一定的修改，这就需要采用方法的重写。

方法重写又称方法覆盖。

（2）若子类中的方法与父类中的某一方法具有相同的方法名、返回类型和参数表，则新方法将覆盖原有的方法。

如需父类中原有的方法，可使用super关键字，该关键字引用了当前类的父类。

（3）子类函数的访问修饰权限不能少于父类的；
下面是重写的例子：

概念：即调用对象方法的机制。

最后

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