项目经验问题

跨域问题是什么?你如何解决跨域?

跨域问题是浏览器限制的,但决定权在与后端的网络协议中。

只有在客户端与服务器同源的情况下浏览器才会发送请求。但如果后端允许跨域,则浏览器也可以发送请求,这期间浏览器会去检查目标服务器是否允许跨域请求。

如果后端允许跨域,则浏览器就可以发送请求。如果后端不允许跨域,则可以使用代理去伪造同源请求。

跨域问题确实是由浏览器的同源策略引起的。浏览器的同源策略是为了防止某个源(协议,域名,端口都相同)的脚本(例如JavaScript)访问另一个源的文档或脚本时产生的恶意行为。它是一种安全机制,防止用户数据被恶意网站利用。

当一个网页上的JavaScript脚本尝试向不同的源发送请求时,浏览器会检查目标服务器是否允许跨域请求。这就需要服务器端进行配置,告诉浏览器是否允许这样的请求。这种配置通常在服务器的响应头中进行,称为CORS(跨域资源共享)策略。

如果服务器没有配置CORS,或者配置的CORS策略不允许来自特定源的请求,那么浏览器将会阻止该请求。即使服务器处理了请求并返回了结果,浏览器也会因为同源策略而不显示或处理返回的数据。

因此,即使跨域是浏览器的限制,后端服务器也需要适当地配置CORS,以允许特定的跨域请求。这样,前端的JavaScript代码才能成功地发送请求并处理返回的数据。

你在Java开发中最常使用的框架是什么?可以分享一些你在项目中使用该框架的经验吗?

Spring Boot、Vue、redis、MySQL、Mybatis。ES。Knife4j

JWT、看了下若依框架。

Spring Boot其目标是简化Spring应用程序的创建和开发过程。Spring Boot尽可能地进行自动配置,使开发人员能够更快地开始编写业务逻辑代码。

若依框架更像是快速开发平台,上面提供了很多的常见需求。其目标是简化Spring应用程序的创建和开发过程。Spring Boot尽可能地进行自动配置,使开发人员能够更快地开始编写业务逻辑代码。

ElasticStack:包含(Elasticsearch),数据的整合 => 提取 => 存储 => 使用,一整套!

beats:从各种不同类型的文件 / 应用来 采集数据  a,b,c,d,e,aa,bb,cc

Logstash:从多个采集器或数据源抽取 / 转换数据,向 es 输送 aa,bb,cc

elasticsearch:存储、查询数据

kibana:可视化 es 的数据

你在Java应用开发中遇到的最大挑战是什么?你是如何解决的?

虽然不是和Java相关的。以前用Python写过一个小工具,去爬日本向日葵卫星的公开地球卫星图片。我的需求是每隔一段时间去爬取这个图片并设置为电脑的桌面。这样我就可以每次显示桌面的时候看到地球的变化。

这期间我遇到了很多问题。每个问题都困扰了我很久。

1、我遇到的第一个问题就是爬图片。他们卫星图片有一个网站,我用模拟请求的方式去获取图片。我发现我用请求获取不到,因为需要携带token。后来我用模拟请求的方式去获取token,之后再用token携带图片请求去获取请求。期间遇到了put请求和post请求携带token去访问卫星的问题。

2、第二个我想获取高清图片。我们现在好一点的图片时4k,但他们的图片时上万像素的。是11000多。当时如果下载是非常慢的,一方面因为图片很大,另一方面服务器很慢,而且无法断点续传。我就想,那么他们是怎么在浏览器上展示10000多像素的卫星图片的。后来发现,他们是用小的图片去组装成一张大的图片。那思路就有了,把这些分割的图片全部爬下来,再组成一张完整的图片就好了。

3、下载速度,我一开始用的是一张图片建立一个连接。后面改成了用一个连接去下载多个图片。后面又改成了用多个连接去下载多个图片。

4、合成想要的图片,并做一定的裁剪,让图片符合我想要的尺寸。

5、将图片设置成桌面,这设计到window的服务了。自己搞比较困难,但借助第三方库也可以实现。我记得这部分代码不多。

6、设置弹窗、但后面已经和网络和java没有关系了。

7、后面还想做命令行的处理。 不过交互效果属实不太理想。

在你的项目中,你是如何处理数据库操作的?你熟悉哪些持久化框架或工具?

MyBatis允许开发者有更直接的控制权,在SQL语句的编写上提供更多的灵活性,而且它对于大型和复杂的查询操作也表现得非常优秀。

你在Java应用开发中遇到过性能瓶颈吗?你是如何识别和解决这些问题的?

性能瓶颈可能会出现在数据库访问、算法效率、内存使用和垃圾回收、并发处理等方面。

我还没遇到过实际的瓶颈问题。

但如果要排查瓶颈问题可能可以从下面一些方法入手:

  1. 数据库访问:我会查看是否存在没有索引的查询,是否有可以优化的复杂查询,或者是否可以使用批处理操作来减少数据库交互次数。同时,对于大数据量的操作,我会考虑使用数据库的分页查询,避免一次性加载过多的数据。
  2. 算法效率:我会重新审查代码以找出可以优化的地方。例如,是否可以使用更有效率的数据结构,或者是否有逻辑上的冗余。在复杂的算法中,我会尝试使用更高效的算法,或者使用并行处理来提升性能。
  3. 内存使用和垃圾回收:如果发现频繁的全量垃圾回收(Full GC),我会检查代码是否有过多的短期对象产生,或者是否存在内存泄漏。对于大内存的应用,我会调整Java堆的大小和垃圾收集器的设置来优化性能。
  4. 并发处理:如果发现并发瓶颈,我会查看是否存在锁竞争,或者是否可以使用更好的并发控制策略,如使用Java并发库中的工具,或者使用异步处理方式。

遇到了什么前端问题。

在前端的搜索上会遇到,如果你搜索的词条是不存在的,那么客户端唯一的结果就是不存在。这个通常称为“FE disaster”也就是“前端灾难”,这个是不被允许的。比如有个词条是首字母大写,但你搜索的时候没有大写就会什么也搜索不到,这样的前端体验是非常糟糕的。

解决办法可以使用模糊搜索,假如搜索一个“软件开发”就可以得到“前端开发人员”这样的结果。这是前端可以解决的办法。

MySQL问题

MySQL的存储引擎有哪些?请列举一些常见的存储引擎,并简要介绍它们的特点。

MySQL提供了多个存储引擎,每个存储引擎都有其独特的特点和适用场景。以下是一些常见的MySQL存储引擎及其特点的简要介绍:

  1. InnoDB:
    • InnoDB是MySQL的默认存储引擎,也是最常用的存储引擎之一。
    • 它支持事务、行级锁定和外键约束,提供了较高的并发性和数据完整性。
    • InnoDB还支持ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)事务特性,适用于高并发和数据一致性要求较高的应用。
  2. MyISAM:
    • MyISAM是另一个常见的MySQL存储引擎,具有较高的性能和较低的存储空间需求。
    • 它不支持事务和行级锁定,但对于读密集型应用非常有效。
    • MyISAM适用于非事务性的应用,如博客、新闻网站等,其中读操作远远超过写操作。
  3. Memory:
    • Memory(也称为Heap)存储引擎将表数据存储在内存中,提供了非常快的读写速度。
    • 由于数据存储在内存中,该存储引擎对于临时数据、缓存和其他需要快速访问的数据非常有用。
    • Memory存储引擎不支持事务、崩溃恢复和持久性,并且在数据库重新启动后数据会丢失。
  4. Archive:
    • Archive存储引擎专注于数据存档和压缩,适用于对数据进行归档和稀疏存储的场景。
    • 它支持高度压缩,占用较少的存储空间,但读写性能相对较低。
    • Archive存储引擎不支持索引、事务和并发操作,适合于数据归档和只进行少量查询的应用。
  5. CSV:
    • CSV存储引擎用于读写逗号分隔值(CSV)格式的数据。
    • 它将表数据存储在纯文本文件中,可用于将MySQL表导出到CSV文件或从CSV文件导入到MySQL表。
    • CSV存储引擎不支持索引、事务和崩溃恢复。

请解释MySQL中的ACID属性是什么意思。

什么是数据库事务?MySQL如何支持事务操作?

什么是索引?在MySQL中如何创建索引以提高查询性能?

聚集索引和非聚集索引之间的区别。

在MySQL中,聚集索引(Clustered Index)和非聚集索引(Non-clustered Index)是两种常见的索引类型,它们在索引的组织方式和存储方式上有一些区别。

  1. 聚集索引:
    • 聚集索引确定了表的物理顺序,它决定了数据在磁盘上的存储方式。
    • 一个表只能有一个聚集索引,通常是主键索引,或者是唯一索引(如果主键不存在)。
    • 聚集索引的叶子节点包含了实际的数据行,叶子节点按照索引键的顺序存储。
    • 由于数据行的物理顺序与聚集索引的顺序相同,通过聚集索引进行数据检索时,可以获得较好的性能。
  2. 非聚集索引:
    • 非聚集索引是在单独的数据结构中存储索引键和对应的行标识符。
    • 一个表可以有多个非聚集索引,它们提供了额外的查询路径,加快了数据检索速度。
    • 非聚集索引的叶子节点不包含实际的数据行,而是包含索引键和指向对应数据行的指针。
    • 通过非聚集索引进行数据检索时,需要先找到索引键,然后再根据指针查找对应的数据行。

总结:

  • 聚集索引决定了数据行的物理存储顺序,而非聚集索引仅提供了索引键和指向数据行的指针。
  • 聚集索引的叶子节点包含实际的数据行,而非聚集索引的叶子节点包含索引键和指针。
  • 一个表只能有一个聚集索引,通常是主键索引,而非聚集索引可以有多个。
  • 聚集索引的数据检索性能较好,特别适用于范围查询,而非聚集索引提供了更多的查询路径,适用于不同的查询需求。

需要注意的是,聚集索引和非聚集索引的实现方式可能因不同的数据库管理系统而有所不同,上述描述主要适用于一般情况下的MySQL数据库。

什么是MySQL的锁机制?请介绍一下MySQL中的共享锁和排他锁。

请解释MySQL的慢查询是什么,以及如何定位和优化慢查询问题。

在MySQL中,如何进行数据备份和恢复?请介绍一些常用的备份和恢复方法。

MySQL中的连接池是什么?它的作用和好处是什么?请介绍一些常见的连接池库。

Radis问题

为什么要用Redis?

Redis是一种高性能的内存数据库,具有以下几个主要的优点,这也是为什么它在许多应用场景下被广泛使用的原因:

  1. 高速读写:Redis数据完全存储在内存中,读写速度非常快,通常可以达到几十万甚至百万级的操作。这使得Redis成为处理实时数据和高并发请求的理想选择。
  2. 数据结构多样性:Redis支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。每种数据结构都有丰富的操作命令,可以满足不同的数据处理需求。
  3. 持久化支持:Redis提供两种持久化方式,可以将数据保存到磁盘中以防止数据丢失。通过快照(snapshotting)和追加日志(append-only file)两种方式,可以实现数据的持久化和恢复。
  4. 高可用和可扩展性:Redis支持主从复制,可以将数据复制到多个节点上,实现数据的备份和故障恢复。此外,Redis还可以通过分片(sharding)技术将数据分布到多个节点上,实现横向扩展。
  5. 发布订阅机制:Redis提供了发布订阅(pub/sub)功能,可以方便地实现消息的发布和订阅模式。这对于实现实时通信和消息传递非常有用。

综上所述,Redis具有高速读写、多样的数据结构、持久化支持、高可用性和可扩展性以及发布订阅机制等优点,使其成为许多应用场景下的首选数据库。

Redis为什么快?

Redis之所以快速主要有以下几个原因:

  1. 数据存储在内存中:Redis将数据完全存储在内存中,相比于磁盘存储的数据库,内存访问速度更快。内存的随机访问速度远高于磁盘的顺序访问速度,因此Redis可以实现非常低的读写延迟。
  2. 简单的数据结构:Redis使用简单而高效的数据结构,例如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。这些数据结构的实现经过优化,使得数据的读写操作非常高效。
  3. 单线程模型:Redis采用单线程模型,避免了多线程的线程切换和锁竞争带来的开销。在大多数情况下,单线程的性能已经足够高,而且减少了线程同步的复杂性。
  4. 异步操作:Redis支持异步操作,例如批量操作和管道(pipeline)操作。这些操作可以将多个请求打包发送给服务器,减少了网络通信的开销,并且可以更高效地利用服务器的处理能力。
  5. 高效的网络通信:Redis使用自己的高性能网络通信模块,采用了非阻塞的I/O多路复用机制,可以处理大量的并发连接。这使得Redis能够快速响应客户端的请求。

需要注意的是,虽然Redis具有很高的性能,但它也有一些限制,例如数据量不能超过可用内存大小,因为数据存储在内存中。此外,对于复杂的计算或者大规模的数据处理,可能需要借助其他工具或数据库来完成。

Redis合适的应用场景有哪些?

  1. 缓存:Redis最常见的用途就是作为缓存层。由于Redis具有高速读写和低延迟的特点,它可以用来缓存频繁访问的数据,减轻后端数据库的负载。通过将数据存储在Redis中,可以快速响应客户端的请求,提高系统的性能和吞吐量。
  2. 会话存储:在Web应用中,可以使用Redis来存储用户会话数据。将会话数据存储在Redis中可以实现快速的会话访问和管理,并且可以实现会话的共享和负载均衡,从而提高系统的可扩展性和可靠性。
  3. 队列系统:Redis的列表数据结构非常适合用作队列。可以使用Redis的列表操作命令实现生产者-消费者模式,实现任务队列或消息队列。通过将任务或消息放入Redis的列表中,消费者可以从列表中获取任务并进行处理,实现异步处理和解耦。
  4. 实时排行榜:Redis的有序集合数据结构非常适合实现排行榜功能。通过使用有序集合,可以将元素按照特定的分数进行排序,并且可以快速地获取排名和范围内的元素。这在游戏、社交网络和实时分析等场景中非常有用。
  5. 发布订阅系统:Redis提供了强大的发布订阅功能,可以用于构建实时消息系统、实时通知系统或实时数据更新系统。发布者可以将消息发布到特定的频道,订阅者可以订阅感兴趣的频道并接收消息,实现实时的消息传递和广播。
  6. 分布式锁:使用Redis的原子性操作和过期时间特性,实现分布式锁。例如,在分布式系统中,可以使用Redis的锁来保证同一时刻只有一个进程能够访问共享资源,从而避免竞态条件。
  7. 计数器:使用Redis的原子性操作和增减命令,实现各种计数功能。例如,统计网站的访问次数、点赞次数或者商品的库存数量等。

除了以上的应用场景,Redis还可以用于数据缓存和热门数据预加载等。总的来说,Redis在需要高速读写、数据结构丰富、持久化支持和实时数据处理等方面非常适用。

Redis有哪些数据类型?

Redis支持以下几种主要的数据类型:

  1. 字符串(String):字符串是Redis最基本的数据类型,可以存储任意类型的文本数据,例如用户信息、序列化的对象等。
  2. 哈希表(Hash):哈希表是一种键值对的集合,其中每个键都对应一个值。哈希表适用于存储对象的多个字段,例如用户信息的姓名、年龄、地址等。
  3. 列表(List):列表是一个有序的字符串集合,可以在列表的两端执行插入和删除操作。列表适用于实现队列、栈等数据结构,以及记录操作日志、消息队列等应用场景。
  4. 集合(Set):集合是一个无序的字符串集合,它不允许重复的元素。集合适用于存储唯一值的场景,例如用户的标签、文章的标签等。
  5. 有序集合(Sorted Set):有序集合是一个有序的字符串集合,每个元素都关联一个分数,用于排序。有序集合适用于实现排行榜、范围查询等场景,例如存储用户的得分和排名信息。

除了以上的数据类型,Redis还提供了一些其他的数据类型和功能,例如:

  • Bitmaps(位图):用于位级别的操作,支持对二进制位的设置、清除和统计等操作。
  • HyperLogLog:用于统计基数(去重后的元素数量),可以高效地估计大数据集合的基数。
  • 地理位置(Geospatial):用于存储地理位置信息,支持根据距离查询附近的位置。
  • 流(Stream):支持持久化的、有序的事件流,可以用于构建实时应用和消息队列。

这些不同的数据类型使得Redis在处理不同的数据结构和应用场景时非常灵活和高效。

怎么理解Redis中的事务?

在Redis中,事务是一组命令的有序执行集合,通过 MULTI、EXEC、WATCH 和 DISCARD 等命令来支持事务操作。Redis的事务提供了一种将多个命令打包成一个原子操作的机制。

通过使用 MULTI 开始一个事务,然后在 MULTI 和 EXEC 之间依次添加需要执行的命令,可以将多个命令作为一个原子操作执行。最后,通过 EXEC 命令触发事务的执行。如果事务执行成功,返回事务中每个命令的执行结果;如果事务执行失败(如有监视的键被修改),返回一个空的结果集。

Redis的事务并不是严格意义上的原子性,它不能保证在事务执行期间数据库的状态不会发生变化。事务中的命令会被顺序执行,但执行结果可能会受到其他客户端的影响。因此,在设计使用Redis事务时,需要充分考虑事务的原子性和数据的一致性。

Redis的过期策略以及内存淘汰机制。

需要注意过期策略和内存淘汰机制是两个不同的东西。

Redis使用两种策略来管理键的过期和内存淘汰:

  1. 过期策略(Expiration Policy):
    • 定时删除(TTL):每个键都可以设置过期时间(Time To Live,TTL),Redis会定期检查键的过期时间,并删除已过期的键。过期键的删除是惰性进行的,即在键被访问时检查其过期时间,如果过期则删除。
    • 惰性删除:当访问一个键时,Redis会先检查键是否过期,如果过期则删除。这种策略确保键在被访问时被删除,但也带来了一定的性能开销。
  2. 内存淘汰机制(Eviction Policy):
    • 内存淘汰是指当Redis的内存达到设定的最大使用量限制时,需要淘汰一些键来释放内存空间。Redis提供了几种内存淘汰策略:
      • LRU(Least Recently Used):选择最近最少使用的键进行淘汰。
      • LFU(Least Frequently Used):选择最不经常使用的键进行淘汰。
      • Random(随机):随机选择键进行淘汰。
      • Allkeys-LRU:在所有键中选择最近最少使用的键进行淘汰。
      • Volatile-LRU:在设置了过期时间的键中选择最近最少使用的键进行淘汰。
      • Volatile-TTL:在设置了过期时间的键中选择即将过期的键进行淘汰。

可以通过配置Redis的maxmemory参数来设置最大内存限制,并通过maxmemory-policy参数来选择内存淘汰策略。

需要注意的是,过期策略和内存淘汰机制并不是完全一致的。过期策略用于处理已过期的键的删除,而内存淘汰机制用于在达到最大内存限制时淘汰键来释放内存。过期策略可能会导致过期键仍然存在于内存中,直到被访问并检测到过期才会被删除。内存淘汰机制是为了处理内存不足的情况下的内存释放。

什么是缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩?如何避免?

  1. 缓存穿透(Cache Penetration):
    • 概念:缓存穿透指的是查询一个不存在的数据,导致缓存层和后端数据源都无法命中,每次请求都会穿透到后端系统,给系统造成额外的压力。
    • 解决方法:为了避免缓存穿透,可以采用以下方法:
      • 布隆过滤器(Bloom Filter):在查询前使用布隆过滤器判断请求的数据是否存在,如果不存在,则直接返回结果,避免查询到后端系统。
      • 空值缓存(Cache Null Values):当查询的数据在后端系统不存在时,在缓存中也存储一个空值,这样下次查询时可以直接命中缓存。
  2. 缓存击穿(Cache Breakdown):
    • 概念:缓存击穿指的是一个非常热门的缓存键过期或被删除,导致大量的请求直接访问后端系统,给后端系统带来很大压力,甚至引发系统崩溃。
    • 解决方法:为了避免缓存击穿,可以采用以下方法:
      • 设置热点数据永不过期:对于热门的缓存键,可以将其过期时间设置为永不过期,或者设置较长的过期时间,确保缓存不会在高并发下同时失效。
      • 加锁或互斥:在缓存失效时,使用分布式锁或互斥机制,只允许一个请求访问后端系统,并将结果缓存,其他请求等待并从缓存中获取数据。
  3. 缓存雪崩(Cache Avalanche):
    • 概念:缓存雪崩指的是缓存层中大量的缓存键同时失效或过期,导致大量的请求直接访问后端系统,给后端系统带来巨大的压力,甚至导致后端系统崩溃。
    • 解决方法:为了避免缓存雪崩,可以采用以下方法:
      • 设置不同的过期时间:将缓存的过期时间设置为随机值,避免缓存键同时失效,减少缓存层的并发请求压力。
      • 高可用和容错设计:使用多个缓存节点和后端系统的高可用方案,避免单点故障,保证系统的稳定性。
      • 数据预加载:提前加载热门数据到缓存中

Redis如何解决key冲突?

在Redis中,为了避免键(Key)之间的冲突,Redis采用了一种内部的键空间分割策略,即将所有键分散到多个哈希槽(Hash Slot)中。Redis使用的哈希槽数量是固定的,共计16384个。

下面是Redis解决键冲突的基本原理和策略:

  1. 一致性哈希算法(Consistent Hashing):Redis使用一致性哈希算法来将键映射到哈希槽中。这个算法确保在增加或减少节点时,尽可能少地影响已经映射的键的分布。通过一致性哈希算法,每个键都会映射到一个特定的哈希槽中。
  2. 哈希槽的分配和迁移:Redis在启动时将哈希槽平均地分布在可用的节点上。当节点增加或减少时,Redis会自动进行哈希槽的重新分配和迁移,确保负载均衡和数据的一致性。节点的增加或减少会导致一部分哈希槽的迁移,但它们的数量是可控的。
  3. Redis Cluster:Redis Cluster是Redis的集群解决方案,它将数据分布在多个节点上,并使用一致性哈希算法和哈希槽的分配来管理键的冲突。Redis Cluster提供了高可用性和扩展性,并自动处理节点的故障和重新分配。

通过以上的机制和策略,Redis能够有效地解决键冲突的问题,确保键的分布均匀且具有一致性。这样可以提高系统的性能和可靠性,并保证数据在集群中的负载均衡。

Redis持久化方式有哪些?有什么区别?

Redis提供了两种持久化方式来将数据保存到磁盘上,分别是RDB(Redis Database)和AOF(Append-Only File)。

  1. RDB(Redis Database)持久化:
    • 概念:RDB持久化是将Redis的数据保存到磁盘上的一个二进制文件中。它会在指定的时间间隔内生成一个快照文件,快照文件包含了当前数据库的数据。
    • 优点:
      • RDB文件是紧凑且压缩的二进制文件,适合用于备份和灾难恢复。
      • 在数据恢复时,由于RDB文件包含了完整的数据集,恢复速度比AOF快。
    • 缺点:
      • RDB持久化是全量持久化,只保存了生成快照时的数据,如果在生成快照之后发生故障,可能会丢失部分数据。
      • RDB文件需要定期生成,如果发生故障,可能会丢失最近一次生成快照之后的数据。
  2. AOF(Append-Only File)持久化:
    • 概念:AOF持久化是将Redis的每个写操作追加到一个日志文件中,这个日志文件记录了所有对Redis的写命令。通过重新执行这些写命令,可以恢复数据集的完整状态。
    • 优点:
      • AOF文件是一个追加写入的日志文件,可以不断地追加写命令,相对来说比RDB更加安全。
      • AOF持久化可以提供更高的数据可靠性,因为它记录了每个写操作。
      • AOF文件是文本文件,易于阅读和理解。
    • 缺点:
      • AOF文件相对于RDB文件来说更大,占用更多的磁盘空间。
      • AOF恢复速度比RDB慢,因为需要重新执行所有写命令。
      • AOF文件在长时间运行时可能会变得很大,需要进行压缩和重写,以避免文件过大。

两种持久化方式可以同时使用,也可以选择其中一种。使用RDB可以获得更高的性能和更小的文件大小,适用于备份和快速恢复。使用AOF可以提供更高的数据安全性,适用于确保数据的完整性和持久性。可以根据具体的需求和应用场景选择适合的持久化方式,或者结合两者使用以获得更好的性能和可靠性。

集合问题

集合有哪些?

  1. List(列表):
    • ArrayList:基于动态数组实现,支持快速随机访问,但插入和删除操作效率较低。
    • LinkedList:基于双向链表实现,插入和删除操作效率较高,但随机访问效率较低。
    • Vector:与ArrayList类似,但是是线程安全的,性能相对较低。
  2. Set(集):
    • HashSet:基于哈希表实现,不保证元素的顺序,不允许重复元素。
    • LinkedHashSet:在HashSet的基础上使用双向链表维护元素的插入顺序。
    • TreeSet:基于红黑树实现,元素按照自然顺序或自定义比较器排序,不允许重复元素。
  3. Queue(队列):
    • LinkedList:双向链表实现,可用作队列和栈。
    • PriorityQueue:基于堆实现的优先队列。
  4. Map(映射):
    • HashMap:基于哈希表实现,使用键值对存储数据,不保证顺序,允许使用null键和null值。
    • LinkedHashMap:在HashMap的基础上使用双向链表维护元素的插入顺序或访问顺序。
    • TreeMap:基于红黑树实现,按照键的自然顺序或自定义比较器排序。
  5. Stack(栈):
    • Stack:基于Vector实现的栈,后进先出(LIFO)。

以上是Java中常见的集合类,每种集合类都有其适用的场景和特点,可以根据具体的需求选择合适的集合类来存储和操作数据。

ArrayList和LinkedList的区别。

ArrayList和LinkedList是Java中两种常见的列表(List)实现,它们有以下区别:

  1. 内部实现结构:
    • ArrayList:基于动态数组实现,使用数组来存储元素,可以随机访问数组中的元素。
    • LinkedList:基于双向链表实现,每个节点包含一个元素和对前后节点的引用,插入和删除操作效率较高,但随机访问元素的效率较低。
  2. 访问效率:
    • ArrayList:由于基于数组实现,支持根据索引进行快速随机访问,时间复杂度为O(1)。
    • LinkedList:由于基于链表实现,随机访问需要从头或尾部开始遍历到指定位置,时间复杂度为O(n),其中n为元素的数量。
  3. 插入和删除效率:
    • ArrayList:在末尾进行插入和删除操作效率较高,时间复杂度为O(1)。但在列表中间进行插入和删除操作,需要移动后续元素,时间复杂度为O(n)。
    • LinkedList:由于基于链表实现,插入和删除操作只需修改节点的引用,效率较高,时间复杂度为O(1)。
  4. 内存占用:
    • ArrayList:由于使用动态数组存储元素,除了实际存储的元素外,还会有一定的空间浪费,因为需要预留一定的空间作为缓冲区。
    • LinkedList:由于使用链表存储元素,除了实际存储的元素外,还需要额外的空间来存储节点的引用,所以相对于ArrayList来说,占用的内存空间较多。

综上所述,当需要频繁地进行插入和删除操作时,LinkedList的效率更高。而当需要频繁地进行随机访问操作时,ArrayList的效率更高。因此,在选择ArrayList和LinkedList之间时,需要根据具体的需求和操作场景来决定使用哪种实现。

JDK1.7到JDK1.8中HashMap发生了什么变化?

在JDK 1.7和JDK 1.8之间,HashMap在内部实现上发生了一些变化,主要包括以下几点:

  1. 数据结构:
    • JDK 1.7中的HashMap采用数组+链表的数据结构来存储键值对。当发生哈希冲突时,使用链表将冲突的元素链接在一起。
    • JDK 1.8中的HashMap引入了红黑树,即链表长度超过一定阈值(默认为8)时,将链表转换为红黑树,以提高在哈希冲突较多的情况下的查找效率。
  2. 存储方式:
    • JDK 1.7中的HashMap在每个数组元素上都存储了一个Entry链表的头节点,即使在该链表上没有发生哈希冲突。
    • JDK 1.8中的HashMap对于没有发生哈希冲突的数组元素,不再存储头节点,而是使用一个空的特殊节点来表示空槽。
  3. 扩容机制:
    • 扩容机制有所不同。

这些变化的目的是为了提高HashMap在哈希冲突较多的情况下的查找效率,减少链表的长度,进而提升性能。通过引入红黑树来替代过长的链表,可以在最坏情况下将查找的时间复杂度从O(n)降低到O(log n)。同时,在存储空间上也有所改进,减少了空槽的占用。

需要注意的是,虽然JDK 1.8对HashMap进行了优化,但在实际应用中,还是需要根据具体的场景和需求选择合适的数据结构和容量,以达到最佳的性能和效果。

说下HashMap的Put方法。

HashMap的put(key, value)方法用于将指定的键值对存储到HashMap中。下面是HashMap的put方法的简要描述:

  1. 首先,将传入的key通过hashCode()方法计算哈希码(hash code),以确定该键值对在数组中的位置。
  2. 接着,通过哈希码和数组长度取模的方式,确定该键值对应的数组索引位置。如果该位置上没有元素,直接将键值对存储到该位置。
  3. 如果该位置已经存在元素(可能是链表或红黑树的头节点),则需要进行进一步的操作:
    • 如果该位置上的元素是链表,则遍历链表,根据键的equals()方法判断是否存在相同的键。如果找到相同的键,则替换对应的值。如果遍历完链表仍未找到相同的键,则将新的键值对添加到链表的末尾。
    • 如果该位置上的元素是红黑树,则通过红黑树的插入操作,将键值对插入到红黑树中。如果红黑树发生结构变化(如需要转换为链表),则可能需要进行相应的调整。
  4. 在插入键值对后,检查HashMap中的元素个数是否超过负载因子与当前容量的乘积,如果超过则进行扩容操作。

总结来说,HashMap的put方法通过哈希码计算数组索引位置,处理哈希冲突,处理链表和红黑树,以及进行扩容操作,确保键值对能够正确地存储在HashMap中。

HashMap的扩容机制原理。

HashMap的扩容机制是为了保持负载因子(Load Factor)在一个可接受的范围内,以保证HashMap的性能和空间利用率。当HashMap中的元素数量超过负载因子与当前容量的乘积时,就会触发扩容操作。

下面是HashMap的扩容机制的原理:

  1. 当HashMap中的元素数量超过负载因子与当前容量的乘积时,即 size > loadFactor * capacity,就会触发扩容操作。
  2. 扩容操作会创建一个新的容量更大的数组,通常是当前容量的两倍。
  3. 遍历原数组中的所有元素,重新计算每个键值对的哈希码,然后根据新容量的大小计算新的数组索引。
  4. 将每个键值对存储到新的数组中的对应位置,形成新的HashMap。
  5. 扩容完成后,原来的数组会被丢弃,成为可回收的垃圾。

扩容的目的是为了减少哈希冲突,保持数组中的链表或红黑树的长度较短,提高查找、插入和删除操作的性能。通过扩大容量,可以增加数组的槽位数量,使得键值对能够更均匀地分布在数组中,减少碰撞的概率。

需要注意的是,扩容操作可能会引起大量的键值对重新哈希和移动,这会耗费一定的时间和计算资源。因此,在设计HashMap时,需要根据实际情况合理设置负载因子,以在空间利用率和性能之间做出权衡。

ConcurrentHashMap和HashMap是什么关系,有什么区别?

ConcurrentHashMap和HashMap是Java集合框架中的两个不同的实现,它们有一些相似之处,但也存在一些关键的区别。

  1. 线程安全性:
    • HashMap是非线程安全的,不适合在多线程环境下并发访问和修改。如果多个线程同时对HashMap进行修改,可能会导致数据不一致或抛出异常。
    • ConcurrentHashMap是线程安全的,它通过使用分段锁(Segment Level Locking)和CAS操作(Compare and Swap)等技术来实现高效的并发访问和修改。多个线程可以同时对ConcurrentHashMap进行读取和写入操作,而不会导致数据不一致。
  2. 性能和并发度:
    • 在单线程环境下,HashMap的性能可能更好,因为它不需要额外的并发控制开销。
    • 在多线程环境下,并发度较高的情况下,ConcurrentHashMap的性能通常会优于HashMap,因为它可以支持更高的并发度,通过细粒度的锁机制和CAS操作减少了锁的争用。
  3. 迭代器:
    • HashMap的迭代器在遍历期间不是强一致性的。如果在迭代期间对HashMap进行修改,可能会导致ConcurrentModificationException异常。
    • ConcurrentHashMap的迭代器是强一致性的。它可以在遍历期间检测到并发修改,并防止抛出ConcurrentModificationException异常。

综上所述,ConcurrentHashMap是对HashMap的并发安全版本,它提供了线程安全的操作,并优化了在多线程环境下的性能和并发度。因此,如果需要在多线程环境中安全地进行并发操作,应选择ConcurrentHashMap;如果在单线程环境下或者不需要并发安全的场景下,可以选择HashMap以获得更好的性能。

ConcurrentHashMap和HashTable有什么区别?

ConcurrentHashMap和HashTable是Java集合框架中的两个线程安全的哈希表实现,它们有以下区别:

  1. 锁的粒度:
    • ConcurrentHashMap使用了分段锁(Segment Level Locking)的机制,将哈希表分成多个段,每个段都拥有独立的锁。这样可以使多个线程在并发访问时可以同时操作不同的段,减少了锁的竞争,提高了并发性能。
    • HashTable使用了全局锁(Synchronized)来保护整个哈希表,即一次只能有一个线程对整个表进行操作。这导致在并发访问时只能一个线程执行操作,性能较差。
  2. 空键和空值:
    • ConcurrentHashMap允许使用null作为键和值。它对null值进行了特殊处理,不会抛出NullPointerException异常。
    • HashTable不允许使用null作为键或值,如果尝试将null值存储到HashTable中,会抛出NullPointerException异常。
  3. 迭代器:
    • ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的(weakly consistent),它不会抛出ConcurrentModificationException异常。迭代器在遍历期间可以反映出迭代开始时的状态,但无法保证在遍历期间其他线程对Map的修改是否可见。
    • HashTable的迭代器是强一致性的(fail-fast),如果在迭代期间对HashTable进行修改,会抛出ConcurrentModificationException异常。
  4. 继承关系:
    • ConcurrentHashMap是JDK 1.5引入的新类,实现了ConcurrentMap接口,它是HashMap的并发安全版本。
    • HashTable是早期Java版本中提供的线程安全的哈希表实现,它继承自Dictionary类。

总体而言,ConcurrentHashMap是Java集合框架中更现代和高效的线程安全哈希表实现,相比之下,HashTable的性能和并发性能较差。因此,在并发环境下,推荐使用ConcurrentHashMap,而HashTable已经逐渐被废弃。

ConcurrentHashMap在1.8做了什么优化。

ConcurrentHashMap的扩容机制和流程。

ConcurrentHashMap读取数据的流程。

ConcurrentHashMap读取计数器的实现。

JVM问题

Java中有哪些类加载器?

在Java中,有以下几种常见的类加载器:

  1. 启动类加载器(Bootstrap Class Loader):也称为根加载器,是Java虚拟机的一部分,它负责加载Java核心库(如rt.jar)和其他支持文件,它是用本地代码实现的,不继承自java.lang.ClassLoader。
  2. 扩展类加载器(Extension Class Loader):也称为扩展加载器,它是用来加载Java的扩展库(如javax扩展包)的。它是由sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现的,它的父加载器是启动类加载器。
  3. 应用程序类加载器(Application Class Loader):也称为系统类加载器,它负责加载应用程序的类路径上指定的类库。它是由sun.misc.Launcher$AppClassLoader实现的,它的父加载器是扩展类加载器。

除了上述三种常见的类加载器外,还可以通过编写自定义的类加载器来实现特定的加载需求。自定义类加载器可以继承自java.lang.ClassLoader类,并重写其中的方法来定义自己的加载逻辑。

需要注意的是,类加载器遵循双亲委派模型(Parent Delegation Model),即当一个类加载器收到加载请求时,它首先将加载任务委派给父加载器,只有当父加载器无法加载时,才由当前加载器自己来完成加载。这个模型可以保证类的唯一性和安全性。

JVM有哪些垃圾回收算法。

Java虚拟机(JVM)中有以下几种常见的垃圾回收算法:

  1. 标记-清除算法(Mark and Sweep):标记-清除算法分为两个阶段,首先标记出所有活动对象,然后清除未标记的对象。这种算法会产生内存碎片,影响内存的连续分配。
  2. 复制算法(Copying):复制算法将可用内存划分为大小相等的两个区域,每次只使用其中的一个区域。当当前区域的对象存活时,将存活对象复制到另一个区域,然后清除当前区域中的所有对象。这种算法消耗了一部分内存空间,但是不会产生内存碎片,适用于存活对象较少的场景。
  3. 标记-整理算法(Mark and Compact):标记-整理算法也是分为两个阶段,首先标记出所有活动对象,然后将所有活动对象向一端移动,然后清理掉边界以外的内存。这种算法可以解决标记-清除算法产生的内存碎片问题。
  4. 分代收集算法(Generational Collection):分代收集算法根据对象的存活周期将堆内存分为不同的代(Generation),通常分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation)。年轻代中的对象存活时间较短,采用复制算法进行垃圾回收;老年代中的对象存活时间较长,采用标记-整理算法进行垃圾回收。这种算法充分利用了对象存活时间的特点,提高了垃圾回收的效率。

除了上述算法外,还有一些特定的垃圾回收算法,如增量式收集算法(Incremental Collection)、并发收集算法(Concurrent Collection)等。这些算法都有各自的特点和适用场景,Java虚拟机会根据具体的情况选择合适的垃圾回收算法来进行内存管理。

JVM有几个区域?

Java虚拟机(JVM)可以划分为以下几个主要的区域:

  1. 程序计数器(Program Counter):程序计数器是一块较小的内存区域,它记录了当前线程执行的字节码指令的地址或索引。每个线程都有独立的程序计数器,用于支持线程切换、方法调用和返回等操作。
  2. Java虚拟机栈(JVM Stack):Java虚拟机栈用于存储方法调用和局部变量。每个线程在执行Java方法时都会创建对应的栈帧,栈帧包含了方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。虚拟机栈可以动态地增长或缩小,具体取决于实现。
  3. 本地方法栈(Native Method Stack):本地方法栈类似于虚拟机栈,但是它用于支持本地方法(Native Method)的调用。本地方法是用其他编程语言(如C或C++)编写的,需要通过本地方法接口(JNI)与Java代码进行交互。
  4. Java堆(Java Heap):Java堆是Java虚拟机管理的最大的一块内存区域。它用于存储对象实例和数组。Java堆是所有线程共享的区域,被所有线程共同使用。
  5. 方法区(Method Area):方法区用于存储类的结构信息、常量、静态变量和编译后的代码等。方法区也是所有线程共享的区域。在较早的JVM实现中,方法区被实现为永久代(Permanent Generation),但在JDK 8及以后的版本中,永久代被元空间(Metaspace)所取代。

除了上述主要区域,还有一些其他的辅助区域,例如运行时常量池(Runtime Constant Pool)和直接内存(Direct Memory)。这些区域在Java虚拟机的内存布局中起到辅助的作用。

JVM有哪些是线程共享区。

在Java虚拟机(JVM)中,存在以下几个线程共享的区域:

  1. 堆(Heap):堆是Java虚拟机中最大的内存区域,用于存储对象实例和数组。所有线程共享堆内存,堆中的对象可以被多个线程访问和操作。
  2. 方法区(Method Area):方法区用于存储类的结构信息、常量、静态变量和编译后的代码等。它也是所有线程共享的区域。
  3. 运行时常量池(Runtime Constant Pool):运行时常量池是方法区的一部分,用于存储编译时期生成的各种字面量和符号引用。它也是所有线程共享的。
  4. 类数据共享区(Class Data Sharing,CDS):CDS 是一种特殊的线程共享区域,它允许多个Java虚拟机进程共享类的元数据和字节码信息,从而减少内存占用和启动时间。CDS 在JDK 5及以后的版本中引入。

除了上述线程共享的区域,Java虚拟机还有一些线程私有的区域,例如程序计数器(Program Counter,PC Register)、虚拟机栈(VM Stack)和本地方法栈(Native Method Stack)。这些区域在每个线程中都有独立的副本,用于支持线程的执行和方法调用。

Java基础问题

Java有哪些基础数据类型。

Java的基础数据类型(Primitive Data Types)包括以下几种:

  1. 整数类型(Integer Types):
    • byte:1字节,范围为-128到127。
    • short:2字节,范围为-32768到32767。
    • int:4字节,范围为-2147483648到2147483647。
    • long:8字节,范围为-9223372036854775808到9223372036854775807。
  2. 浮点类型(Floating-Point Types):
    • float:4字节,范围为1.4E-45到3.4028235E38,带有6-7位有效数字。
    • double:8字节,范围为4.9E-324到1.7976931348623157E308,带有15位有效数字。
  3. 字符类型(Character Type):
    • char:2字节,范围为0到65535,用于表示Unicode字符。
  4. 布尔类型(Boolean Type):
    • boolean:用于表示逻辑值,只有两个取值:true和false。

这些基础数据类型在Java中是直接支持的,它们具有固定的内存大小和取值范围,并且有对应的字面量表示方式。除了基础数据类型外,Java还提供了引用数据类型(Reference Types),如类、接口、数组等,这些类型可以通过关键字new来实例化。基础数据类型和引用数据类型之间有一些区别,例如基础数据类型存储的是值本身,而引用数据类型存储的是对象的引用。

JDK、JRE、JVM之间的区别。

String、StingBuffer、StringBuilder的区别。

==和equals的区别。

在Java中,”==”和”equals()”是用于比较对象的两个不同的操作符/方法,它们有以下区别:

  1. “==”操作符用于比较两个对象的引用是否相等。它比较的是对象的内存地址,即判断两个对象是否是同一个对象的引用。当使用”==”比较基本数据类型时,比较的是它们的值。
  2. “equals()”方法用于比较两个对象的内容是否相等。默认情况下,”equals()”方法比较的是两个对象的引用是否相等,与”==”操作符相同。但是,可以根据需要在类中重写”equals()”方法,以实现自定义的相等性比较逻辑。
  3. 通常情况下,”==”和”equals()”的行为是一致的,即当两个对象引用相等时,它们的内容一定相等。但是,当某个类重写了”equals()”方法时,它们的行为可能会有差异。
  4. 对于基本数据类型,”==”比较的是它们的值是否相等,而”equals()”方法不适用于基本数据类型,因为它是一个对象方法。
  5. 当比较引用数据类型时,需要注意”equals()”方法的重写,以确保比较的是对象的内容而不仅仅是引用。

总结起来,”==”操作符比较的是对象的引用是否相等,而”equals()”方法比较的是对象的内容是否相等。在比较引用数据类型时,通常应该使用”equals()”方法来确保正确的相等性比较。

hashCode()和equals()的关系。

hashCode()和equals()是Java中Object类的两个方法,它们在处理对象的相等性和集合操作中起着重要的作用。

equals()方法用于判断两个对象是否相等。它的默认实现是比较两个对象的引用是否相等(即比较内存地址),但可以根据需要进行重写。通常情况下,当我们希望比较对象的内容是否相等时,就需要重写equals()方法,并根据对象的特定属性进行比较。

hashCode()方法返回对象的哈希码(散列码)。哈希码是一个整数值,用于快速确定对象在哈希表等数据结构中的存储位置。hashCode()方法的默认实现使用对象的内存地址来计算哈希码,但也可以根据对象的内容计算哈希码。通常情况下,当我们重写equals()方法时,也需要同时重写hashCode()方法,以保证相等的对象具有相等的哈希码。

在Java中,hashCode()和equals()方法之间存在一个重要的约定,即如果两个对象相等(根据equals()方法的定义),则它们的哈希码必须相等。也就是说,如果两个对象通过equals()方法返回true,那么它们的hashCode()方法必须返回相同的值。这是为了保证对象在使用哈希表等数据结构时能够正确地工作。

需要注意的是,两个对象的哈希码相等,并不意味着它们一定相等。哈希码的计算可能存在冲突,不同的对象可能会生成相同的哈希码。因此,在进行哈希表等数据结构的操作时,仍然需要使用equals()方法进行详细的比较来确定对象的相等性。

总结起来,hashCode()和equals()方法在Java中是紧密相关的。重写equals()方法时,也应该同时重写hashCode()方法,以保持两者的一致性,从而正确地处理对象的相等性和集合操作。

泛型中extends和super的区别。

在Java泛型中,”extends”和”super”是用于限定泛型类型的关键字。它们的使用场景和含义有一些区别:

  1. “extends”关键字:
    • 在泛型类或泛型方法中使用时,用于限定类型参数必须是指定类型的子类(包括直接子类和间接子类)或者实现了指定接口的类。
    • 例如,class MyClass<T extends Number>表示泛型类型T必须是Number类或其子类。
    • 通过使用”extends”关键字,可以扩展泛型类型的范围,使其支持更多的具体类型。
  2. “super”关键字:
    • 在泛型类或泛型方法中使用时,用于限定类型参数必须是指定类型的父类(包括直接父类和间接父类)。
    • 例如,class MyClass<T super Number>表示泛型类型T必须是Number类或其父类。
    • 通过使用”super”关键字,可以实现对泛型类型的逆变,即可以接受指定类型及其父类型作为类型参数,从而更灵活地处理不同类型的数据。

总结起来,”extends”用于限定泛型类型必须是指定类型的子类或实现了指定接口的类,而”super”用于限定泛型类型必须是指定类型的父类。这两个关键字的使用使得泛型能够更加灵活地处理不同类型的数据,并增强了类型的安全性。

线程问题

线程

Java中线程的实现方式。

Java中线程的状态。

Java中的线程可以处于以下几种状态:

  1. 新建(New):线程被创建但尚未启动。
  2. 运行(Runnable):线程正在Java虚拟机中执行。它可能在等待CPU时间片段或等待其他资源。
  3. 阻塞(Blocked):线程被阻塞并暂时停止执行,通常是因为等待某个条件的满足,如等待I/O完成或获取锁。
  4. 等待(Waiting):线程进入等待状态,等待其他线程显式地唤醒,或者等待指定的时间过期。
  5. 超时等待(Timed Waiting):线程在等待一段时间后自动恢复运行,或者等待其他线程唤醒。
  6. 终止(Terminated):线程执行完其任务或因异常退出,不再运行。

线程的状态之间可以相互转换,具体取决于线程的运行情况和调度策略。例如,新建状态的线程可以通过调用start()方法启动进入运行状态;运行状态的线程可能因为等待资源或调用了wait()方法而进入阻塞或等待状态;阻塞或等待状态的线程可以通过其他线程的唤醒或等待时间的到期而转为运行状态;线程执行完任务或抛出异常后进入终止状态。

可以通过Thread类的getState()方法获取线程的状态,并通过相应的线程方法(如sleep()、wait()等)来改变线程的状态。了解线程状态对于理解和调试多线程程序非常重要,可以确保线程按照预期的方式执行和相互交互。

Java中如何停止线程。

sleep和wait方法的区别?

在Java中,sleep()和wait()方法都可以暂停线程的执行,但它们之间有一些关键的区别,如下所示:

  1. 来源:
    • sleep()方法是Thread类的静态方法,可以直接通过Thread类调用。
    • wait()方法是Object类的实例方法,需要在使用它的对象上调用。
  2. 调用方式:
    • sleep()方法在任何地方都可以调用,不需要获得对象的锁。
    • wait()方法只能在同步的上下文中调用,即必须先获得对象的锁,然后通过对象调用wait()方法。
  3. 使用的对象:
    • sleep()方法可以在任何地方使用,不依赖于特定的对象。
    • wait()方法必须在同步的上下文中使用,即在synchronized块或synchronized方法中,且使用的是同步对象的锁。
  4. 释放的锁:
    • sleep()方法不会释放对象的锁,线程仍然持有该对象的锁。
    • wait()方法会释放对象的锁,使得其他线程可以获得该对象的锁并执行。
  5. 唤醒方式:
    • sleep()方法会在指定的时间过后自动恢复执行。
    • wait()方法需要通过其他线程调用相同对象上的notify()或notifyAll()方法来唤醒等待的线程。

总体而言,sleep()方法用于暂时暂停线程的执行一段时间,不会释放锁,适用于线程需要等待一段时间后继续执行的情况。而wait()方法则是在同步的上下文中使用,会释放锁,并且需要其他线程调用notify()或notifyAll()方法来唤醒等待的线程。

需要注意的是,wait()方法和sleep()方法的调用方式和语义不同,使用时需要根据具体的需求和线程协作的方式选择合适的方法。


线程池

Jdk中提供了哪些线程池?

在JDK中,提供了以下几种线程池实现类:

  1. ThreadPoolExecutor:
    • ThreadPoolExecutor是JDK提供的最基础和最灵活的线程池实现。
    • 可以通过构造函数来自定义线程池的核心线程数、最大线程数、任务队列、线程存活时间等参数。
  2. Executors工厂类:
    • Executors类提供了一些静态方法,用于创建常见类型的线程池实例。
    • 这些方法包括:newFixedThreadPool、newCachedThreadPool、newSingleThreadExecutor等。
  3. ScheduledExecutorService:
    • ScheduledExecutorService是用于执行定时任务和周期性任务的线程池。
    • 它可以延迟执行任务或以固定的时间间隔重复执行任务。
  4. ForkJoinPool:
    • ForkJoinPool是Java 7引入的一种特殊的线程池实现,用于支持分治任务的并行处理。
    • 适用于任务可以划分成更小的子任务并且可以并行执行的场景。

这些线程池实现类提供了不同的功能和特性,可以根据应用的需求选择合适的线程池来管理和执行任务。其中,ThreadPoolExecutor是最通用和灵活的线程池实现,其他的线程池实现类都是在其基础上进行了封装和扩展。

需要注意的是,合理地选择和配置线程池是非常重要的,可以提高应用程序的性能和资源利用率。具体选择哪种线程池实现取决于应用的特点、负载情况以及对任务执行的需求。

java中线程池的核心参数。

线程池的核心参数应该如何设置。

线程池的状态。

线程池在Java中有几种状态,这些状态描述了线程池的当前运行情况。以下是线程池可能具有的状态:

  1. Running(运行状态):线程池处于运行状态,可以接受新的任务并执行任务队列中的任务。
  2. Shutdown(关闭状态):线程池不再接受新的任务,但会继续执行已添加到任务队列中的任务,直到任务队列为空。
  3. Stop(停止状态):线程池不再接受新的任务,同时会中断正在执行的任务并清空任务队列。
  4. Tidying(整理状态):线程池处于整理状态,即已经终止所有任务的执行,并且正在进行相关的清理操作。
  5. Terminated(终止状态):线程池处于终止状态,所有任务都已执行完毕,并且线程池已经完成了全部的清理工作。

通过调用线程池的不同方法可以改变线程池的状态,例如:

  • 调用shutdown()方法会将线程池的状态从”Running”转变为”Shutdown”。
  • 调用shutdownNow()方法会将线程池的状态从”Running”转变为”Stop”。
  • 当线程池中的任务执行完毕,并且完成了清理操作时,线程池的状态会从”Tidying”转变为”Terminated”。

了解线程池的状态可以帮助我们了解线程池的当前运行情况,从而更好地管理和调优线程池的使用。

线程池的执行流程。

线程池添加工作线程的流程。

线程池为什么要构建空任务的非核心线程。

准备的面试题,考到就是赚到。

说说你对面向对象的理解。

面向对象是编程思想,万物都可归类,万物皆是对象。

首先面向对象的三大特征:封装、继承和多态。这三大特征相辅相成。

封装是封装类的内部实现机制。可以在不影响使用的情况下去改变类的内部结构,只要接口不变,那类的内部结构如何改变都可以。同时也保护了数据。

继承是从原有的类中派生出新的类,新的类吸收旧类的数据属性和行为,并扩展新的能力。

多态是指类和类的关系,封装和继承归类于多态。因为有继承的关系,存在子类重写父类方法的条件下,可以调用父类的由父类的引用指向子类对象。

这三个特征都是为了写出更好的代码,也更符合人观察世界归纳总结事物的思想、可以增加代码复用性、可移植性、灵活性。

创建线程有几种方式?

表面上有四种:

1、继承Thread类创建线程。

2、实现runable接口创建线程。

3、实现Callable接口并结合FutureTask创建线程(可以拿到线程的返回结果)。

4、利用线程池的Executors的方式创建线程(不推荐)。

实际上底层都是实现了runable接口来实现的创建线程。例如Thread也是实现了runable接口。FutureTask也是间接继承了runable接口的。

但为什么不推荐使用第四种呢?因为创建的队列LinkedBlockingQueue,是一个无界的阻塞队列。如果使用该线程池执行任务,如果任务过多会就会不断往队列中添加任务,导致内存占用不断增加,最总内存耗尽导致OOM。

创建一个线程池有几个参数?分别是什么意思?

  1. corePoolSize(核心线程数):指定线程池中一直保持活动的线程数量。即使线程处于空闲状态,核心线程也不会被回收销毁。
  2. maxPoolSize(最大线程数):指定线程池中允许存在的最大线程数量,包括核心线程和非核心线程。当任务量增加时,线程池会创建新的线程,直到达到最大线程数。
  3. keepAliveTime(线程存活时间):表示非核心线程在空闲状态下的存活时间。当线程池中的线程数量超过核心线程数且空闲一段时间后,多余的非核心线程会被回收销毁,以减少资源占用。
  4. unit(时间单位):用于指定keepAliveTime的时间单位,例如秒、毫秒、分钟等。
  5. workQueue(阻塞队列):用于存储等待执行的任务的队列。当线程池中的线程都在忙碌时,新提交的任务会被放入阻塞队列中等待执行。
  6. threadFactory(线程工厂):用于创建新线程的工厂类。线程工厂定义了线程的创建方式,例如线程的名称、优先级等。
  7. handler(拒绝策略):当线程池无法继续接受新的任务时,拒绝策略定义了如何处理这些被拒绝的任务。常见的拒绝策略包括抛出异常、丢弃任务、丢弃最早的任务等。

通过调整这些参数,可以根据实际需求来控制线程池的行为,例如控制线程数量、任务队列大小以及拒绝策略等,以适应不同的并发场景。

HashMap的实现原理。

HashMap使用数组加链表的方式实现。当数组长度大于64,且链表长度大于等于8的时候会将链表转为红黑树,当长度下降为6时会转为链表。因为链表的查找时间复杂度为O(n),而红黑树的时间查找复杂度为O(logn),防止链表过长影响查找效率。

CAS和CQS是什么?简单说下这两者的基本原理。

CAS是compare and swap,也就是比较和交换。是在cpu层面去保证并发的原子性。

NIO

A等于某某某、B大于某某某、C小于某某某。应该如何创建索引。

在创建组合索引时候需要注意最左前缀的情况。

当创建组合索引(A, B, C)的时候,实际上是创建了三个索引分别是(A)、(A, B)、(A, B, C)

所以创建索引的时候应该把最经常使用的索引放在最左边。

数据库中的索引分为哪几种?为什么要建索引?

1、主键索引,数据列不允许、不允许为Null、一个表只能有一个主键。

2、唯一索引,数据列不允许重复、允许为Null,一个表允许多个列创建唯一索引。

3、普通索引,基本的索引类型,无唯一性约束,允许为Null值。

4、全文索引,是目前搜索引擎使用的关键技术,对文本内容进行分词和搜索。

5、覆盖索引,查询列要被所建的索引覆盖,不必独取数据行。

6、组合索引,用多列值组成索引,用于组合搜索,效率大于索引合并。

合理的建立索引可以提高查找效率,减少查找时间。有一些特殊索引可以保证数据完整性,比如唯一索引。

缺点是创建索引和维护索引需要时间。索引需要额外占用物理空间。对创建索引的表进行增加、修改、删除时会同步动态维护索引,这部分会造成性能的影响。

但只要这部分性能的影响小于查找所消耗的时间就可以接受。

innodb中执行更新语句时,数据库会上什么锁?

在InnoDB存储引擎中执行更新语句时,数据库会使用行级锁进行并发控制。具体来说,InnoDB支持两种类型的行级锁:

  1. 共享锁(Shared Lock):也称为读锁。当一个事务对某一行加上共享锁时,其他事务也可以对同一行加上共享锁,允许并发读取但不允许写入。共享锁之间不会互相阻塞,多个事务可以同时持有共享锁。
  2. 排他锁(Exclusive Lock):也称为写锁。当一个事务对某一行加上排他锁时,其他事务无法同时对同一行加上共享锁或排他锁,保证了写操作的独占性。排他锁会阻塞其他事务的读取和写入操作。

根据具体的情况,InnoDB在执行更新语句时会根据需要自动加上适当的行级锁。如果更新语句涉及的行已经被其他事务持有共享锁,那么当前事务需要等待其他事务释放共享锁或者将其升级为排他锁,才能获取到排他锁并执行更新操作。这样可以保证数据的一致性和并发控制。

需要注意的是,InnoDB的行级锁是基于索引的,而不是基于整个表。这意味着如果更新操作没有使用索引,或者使用了全表扫描的方式,那么InnoDB可能会使用更高级别的锁(如表级锁)来进行并发控制,而不是行级锁。因此,在设计数据库表结构和索引时,需要考虑到并发访问的需求,以减少锁冲突和提高性能。

简单说下IOC容器的启动过程。

IOC容器的启动过程可以概括为以下几个步骤:

  1. 加载配置文件:IOC容器首先会读取配置文件,通常是XML或注解方式的配置文件。配置文件中包含了定义和描述各个Bean(组件)的信息,包括类的路径、依赖关系、作用域等。
  2. 创建容器实例:根据配置文件的信息,IOC容器会创建一个容器实例,通常是通过特定的容器类(如ApplicationContext)来实现。容器实例是整个IOC容器的核心对象,负责管理和控制所有的Bean。
  3. 实例化Bean对象:IOC容器会根据配置文件中的定义,实例化所有需要管理的Bean对象。这一过程通常是通过反射机制来创建对象,调用构造函数实例化Bean。
  4. 处理Bean之间的依赖关系:IOC容器会解析配置文件中的依赖关系,根据依赖关系将实例化的Bean对象进行依赖注入。即将依赖的对象通过构造函数、属性注入或方法注入等方式设置到需要依赖的Bean中。
  5. 执行初始化操作:在完成依赖注入后,IOC容器会调用Bean的初始化方法(如init-method),对Bean进行必要的初始化操作。这个阶段可以进行一些自定义的逻辑,如数据加载、资源初始化等。
  6. 提供Bean的访问和管理:IOC容器会将实例化和初始化的Bean对象存储在容器内部的数据结构中,提供统一的访问接口供其他组件或应用程序使用。通过这个接口,可以获取和管理Bean的实例,以满足业务需求。

总体来说,IOC容器的启动过程包括加载配置文件、创建容器实例、实例化Bean对象、处理依赖关系、执行初始化操作以及提供Bean的访问和管理等步骤。通过这个过程,IOC容器可以实现对Bean的统一管理、依赖解耦和灵活的配置和扩展。

Bean的生命周期。

在Spring框架中,Bean的生命周期可以分为以下几个阶段:

  1. 实例化(Instantiation):在IOC容器启动时,根据配置信息或注解,IOC容器实例化Bean对象。这个阶段会调用Bean的构造函数来创建对象实例。
  2. 属性赋值(Population):在实例化后,IOC容器会将配置文件或注解中定义的属性值注入到Bean实例中。这个阶段可以通过构造函数注入、属性注入或方法注入来完成。
  3. 初始化(Initialization):在属性赋值完成后,IOC容器会调用Bean的初始化方法(如init-method),对Bean进行一些额外的初始化操作。这个阶段可以在Bean中自定义一些逻辑,如数据加载、资源初始化等。
  4. 使用(In Use):在初始化阶段完成后,Bean对象进入可用状态,可以被其他组件或应用程序使用。这个阶段是Bean正常运行和提供服务的阶段。
  5. 销毁(Destruction):当IOC容器关闭或销毁时,会调用Bean的销毁方法(如destroy-method),执行一些清理操作,释放资源等。这个阶段可以在Bean中进行一些善后处理,如关闭数据库连接、释放文件资源等。

需要注意的是,Bean的生命周期可以受到Spring框架提供的扩展接口的影响,例如BeanPostProcessor和InitializingBean接口。BeanPostProcessor接口可以在Bean实例化、属性赋值和初始化阶段对Bean进行自定义的处理,而InitializingBean接口可以在Bean初始化阶段进行一些特定的初始化操作。

总的来说,Bean的生命周期经历了实例化、属性赋值、初始化、使用和销毁等阶段。Spring框架通过控制和管理Bean的生命周期,提供了灵活的配置和扩展机制,使得开发者能够更好地控制和定制Bean的行为。

Spring的AOP怎么用的。

Spring的事务中,什么会导致事务失效。

Spring框架提供几种事务的传播行为

springboot相比于SSM的优势在哪劣势在哪

Spring Boot相比于传统的SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)框架具有以下优势和劣势:

优势:

  1. 简化配置:Spring Boot采用约定大于配置的原则,提供了自动化配置和默认配置,大大减少了开发者的配置工作量。通过自动依赖管理和自动配置,可以快速搭建和启动一个Spring应用程序。
  2. 内嵌服务器:Spring Boot集成了常用的内嵌服务器,如Tomcat、Jetty和Undertow,无需手动部署WAR文件到独立的服务器上,可以直接将Spring Boot应用程序打包成可执行的JAR文件,并通过Java命令启动应用。
  3. 自动装配:Spring Boot提供了丰富的自动配置功能,根据应用程序的依赖关系自动装配相关的组件和配置,简化了Spring应用程序的开发和部署。开发者只需关注业务逻辑的实现,无需过多配置和管理各种框架和组件。
  4. 微服务支持:Spring Boot为构建和管理微服务架构提供了一系列的解决方案和工具。通过Spring Cloud项目,可以轻松实现服务发现、负载均衡、配置管理等微服务相关功能,方便开发分布式系统。
  5. 生态系统:Spring Boot在Spring生态系统的基础上构建,可以无缝集成Spring框架的各个模块和第三方库。同时,Spring Boot拥有庞大的开发者社区和丰富的文档资源,提供了大量的插件和扩展,方便开发者快速解决问题。

劣势:

  1. 学习曲线:相对于传统的SSM框架,Spring Boot引入了一些新的概念和技术,初次接触的开发者可能需要花费一些时间来学习和理解这些新的概念和技术。
  2. 约束性较强:Spring Boot的约定和自动配置可以提高开发效率,但也可能限制了一些自定义需求和灵活性。在一些特殊场景下,开发者可能需要深入了解Spring Boot的工作原理,并进行一些额外的配置和调整。
  3. 复杂度增加:由于Spring Boot集成了很多功能和组件,其底层代码相对较复杂。在遇到问题时,需要对Spring Boot的内部机制和原理有一定的了解,才能更好地进行故障排查和调优。
  4. 配置管理:虽然Spring Boot提供了自动配置的功能,但在一些复杂的应用场景下,配置管理可能变得复杂。

手写springboot的starter

微服务项目的分布式事务怎么实现

分布式事务和传统的事务相同点和不同点

电商项目退单流程,退一部分

准备一些简单的面试准备。

没问到不亏,问到血赚。

内存泄漏和内存溢出分别是什么意思?

  1. 内存泄漏(Memory Leak)指的是在程序中分配的内存空间没有被正确释放或回收的情况。当一个对象在不再被使用时,如果没有显式释放其占用的内存空间,或者存在引用循环导致对象无法被垃圾回收器回收,就会出现内存泄漏。随着时间的推移,内存泄漏会导致系统可用内存逐渐减少,最终可能导致系统性能下降或崩溃。内存泄漏通常是由于程序逻辑错误、资源管理错误或不当的对象生命周期管理引起的。
  2. 内存溢出(Memory Overflow)指的是程序在申请内存时超过了系统或进程可用的内存空间。当程序需要分配的内存超过了系统或进程的限制,无法满足分配请求时,就会发生内存溢出。内存溢出可能导致程序崩溃、运行异常或者系统崩溃。内存溢出通常是由于程序中存在递归调用、大量数据存储、内存泄漏等情况引起的。

对于内存泄漏,需要确保正确释放不再使用的内存资源,避免资源占用过多。

对于内存溢出,需要合理规划内存使用,优化算法和数据结构,避免申请过多的内存。此外,使用合适的内存管理工具和编程语言的垃圾回收机制,也能帮助检测和解决内存泄漏和内存溢出问题。

NoSQL数据库是什么?

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即”不仅仅是SQL“,泛指非关系型的数据库

NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。

  • 不遵循SQL标准。
  • 不支持ACID
  • 远超于SQL的性能。
  • 数据无关联
  • 储存在内存当中

常见的就是Radis、MongoDB。

Radis有哪些数据类型。

有好多,但常用的有String、list、set、Hashes、Short Set。

MySql中的日志有哪几种?

redo log、undo log、bin log等

  1. Redo Log(重做日志): Redo Log用于保证数据库的事务持久性和崩溃恢复。它记录了正在进行中的事务所做的更改,以便在数据库发生崩溃时重新应用这些更改。Redo Log是物理日志,以块为单位记录数据修改操作。
  2. Undo Log(撤销日志): Undo Log用于支持事务的回滚操作。它记录了正在进行中的事务对数据的旧值的修改,以便在事务回滚时恢复数据到之前的状态。Undo Log也用于MVCC(多版本并发控制)的实现。
  3. 重做缓冲(Redo Buffer): 重做缓冲是内存中的一个缓冲区,用于暂存事务的重做日志记录。它提高了事务提交时的性能,减少了写入磁盘的频率。
  4. Bin log(二进制日志): 二进制日志记录了数据库的逻辑更改,包括数据库中执行的所有语句和数据修改操作。它用于实现数据复制、恢复和数据库同步等功能。
  5. 查询重放日志(Query Rewrite Log): 查询重放日志是一种高级日志功能,用于记录和重放查询重写操作。它可用于实现查询重写和优化器的测试、调试和性能分析。

这些日志类型在MySQL中发挥着不同的作用,用于确保数据的一致性、持久性和崩溃恢复,以及支持数据库的复制、同步和高级功能。它们共同组成了MySQL的日志系统,保证了数据库的可靠性和可恢复性。

==和equals的区别

==和equals都是用来判断两个内容是否相等。

但==一般用于基本数据类型的判断,对于引用数据类型==是判断地址是否相等。

equals一般用于引用数据类型的判断,比如两个字符串或两个引用对象是否相等。

一般会对equals方法进行重写。然后自己写对类的比较规则。

hashcode和equals如何使用。

在往hashmap里面放数据的时候,是参照hashcode的hash值的。这个值也对应在hashmap的数组中的位置。对于相同的对象会在链表的位置进行追加。而需要先进行equals比较才能判断是否要放进去。如果key相等就不放了,如果key不相等就会进行追加。

对两个对象进行判断的时候使用equals效率太低,一般是直接使用hashcode的值进行取模运算。

但两个不同的对象可能生成相同的hashcode。但如果两个对象的内存对象相同,则生成的hashcode也一定相同。

如果只重写equals方法,会导致hashcode不相同。

这也是为什么重写equals也要重写hashcode。

可能在集合中存放了相同值的对象。

Java中线程的状态。

官方是6种:new、runable、bloaked、waiting、timed_waiting、terminated。

当执行sleep()的时候会到timed_waiting,直到时间到了会被自动唤醒,回到runable。而waiting需要手动notifi唤醒。

操作系统层面是5种:new、ready、running、waiting、terminated

在程序遇到了如join()、sleep()、wait()这一类的阻塞操作,则会到等待状态waiting,直到又到了ready状态。

Java中sleep和wait方法的区别。

sleep是Thread中的静态方法。而wait是object类中的方法。

sleep属于timed_waiting,休眠后会被自动唤醒。sleep在持有cpu的情况下不会释放cpu资源。也就是拿着锁进入timed_waiting。

wait属于waiting,休眠后需要被手动唤醒。wait在持有cpu的情况下会释放cpu资源。

Java中的四种引用类型。

强引用、弱引用、软引用、虚引用。

谈谈你对Spring的理解。

Spring是一个开源的Java应用开发框架,旨在简化企业级应用程序的开发。它提供了一个轻量级的、非侵入性的编程和配置模型,使得开发人员可以更专注于业务逻辑的实现,而不必过多关注底层的技术细节。

  1. 依赖注入(Dependency Injection):Spring通过依赖注入的方式管理应用程序中的组件之间的依赖关系。通过配置文件或注解,Spring容器负责将相应的依赖项自动注入到需要它们的地方,从而实现了松耦合和可测试性。
  2. 面向切面编程(Aspect-Oriented Programming):Spring支持面向切面编程,通过AOP可以将横切关注点(如日志记录、性能监控、事务管理等)从业务逻辑中分离出来,提高了代码的可维护性和可复用性。
  3. 容器管理(Container):Spring提供了一个IoC容器,负责创建和管理应用程序中的对象。通过配置文件或注解,开发人员可以定义Bean的生命周期、作用域和依赖关系,Spring容器会负责实例化、组装和管理这些对象。
  4. 数据访问支持:Spring提供了对各种数据访问技术的集成支持,包括JDBC、ORM框架(如Hibernate、MyBatis)和NoSQL数据库等。通过Spring的数据访问抽象层,开发人员可以更方便地使用这些数据访问技术,而不必过多关注底层实现细节。
  5. MVC框架:Spring提供了一个灵活的MVC框架,用于构建Web应用程序。通过配置和扩展Spring MVC,开发人员可以实现URL路由、请求处理、数据绑定、视图解析等功能,从而更高效地开发出结构清晰、可扩展的Web应用。

综上所述,Spring是一个强大而灵活的开发框架,它提供了丰富的特性和功能,帮助开发人员构建可维护、可扩展、高效的企业级Java应用程序。

上面都是些套话。不过现在Spring不单是个框架了,更多的是一个生态。不同的开发技术相互依赖融合,构成更好的开发生态。提供了更多可以快速构建的可靠的相关工具框架、覆盖微服务、数据访问、安全和企业集成等等。这使得开发人员能够更高效地构建复杂的应用程序,并且能够与其他Spring生态系统中的组件无缝集成。极大提高代码质量和软件质量。

JDK、JRE、JVM的区别

JDK是开发工具、包括了Java编译器、Java运行时环境、以及常用类库等。可以用于开发、编译、运行Java程序。

JRE是Java运行时环境、用于运行Java字节码文件。其中包括了JVM和JVM所需的类库。普通用户安装JRE即可运行Java程序。

JVM是Java虚拟机、是JRE的一部分,它是整个Java实现跨平台的最核心部分,负责运行Java字节码文件。

String、StringBuffer、StringBuilder的区别。

String是常量是不可变的。就是我们通常的字符串。

StringBuffer是早期的类,是可以变的而且是线程安全的。

StringBuilder是后面出现的类。是可以变的但是线程不安全的。

如果需要频繁修改字符串内容且在多线程环境下使用,应该选择StringBuffer;如果在单线程环境下需要频繁修改字符串内容,可以选择StringBuilder以获得更好的性能;如果字符串内容不需要修改,或者在多线程环境下使用,应该选择String类。

hashmap中的get方法。

get方法会先去判断hashcode。在hashcode相同的情况下才会去判断equals。

ArrayList和LinkedList有什么区别

ArrayList是数组,LinkedList是链表。这两者都实现了List接口,LinkedList还额外实现了Deque接口(双端队列的接口)。

前者更适合随机查找。后者更适合删除、插入操作。

B树和B+树的区别。为什么MySql使用B+树。

B树的特点是所有的节点都是排序过的。一个节点里面可以存储多个元素。

B+树的叶子节点之间有指针,因为数据库需要支持范围查找。

Java中有哪些集合数据类型?继承关系是什么样的?

Collection 接口是 List、Set 和 Queue 接口的父接口。

List(列表):按照元素插入的顺序存储对象,可以包含重复元素。常见的实现类有ArrayList、LinkedList、Vector。

Set(集合):存储独一无二的对象,不允许重复元素。常见的实现类有HashSet、TreeSet、LinkedHashSet。

Queue(队列):按照特定规则插入和删除元素。常见的实现类有LinkedList、PriorityQueue、ArrayDeque。

Deque 接口继承自 Queue 接口,它在队列的两端都可以插入和删除元素,支持双向操作。常见的实现类有LinkedList、ArrayDeque。

Map 接口提供了键值对的存储和检索功能,它是独立于 Collection 接口的,不继承自 Collection 接口。用于存储键值对(key-value)的对象。每个键只能出现一次,但值可以重复。常见的实现类有HashMap、TreeMap、LinkedHashMap。

事务的特性有哪些?

事务(Transaction)是数据库操作的基本单位,具有以下四个特性,通常被称为ACID特性:

  1. 原子性(Atomicity):原子性指事务是一个不可分割的操作单位,要么全部执行成功,要么全部回滚到事务开始前的状态,不允许出现部分执行的情况。如果事务中的任何一个操作失败,整个事务都会被回滚,确保数据的一致性。
  2. 一致性(Consistency):一致性指事务在执行前后,数据库的状态必须保持一致。事务执行前和执行后,数据库中的数据必须满足事务定义的业务规则、约束条件和完整性约束,以确保数据的有效性和完整性。
  3. 隔离性(Isolation):隔离性指多个并发执行的事务之间应该相互隔离,每个事务都应该感知不到其他事务的存在。隔离性确保每个事务在执行过程中不受其他事务的干扰,避免了并发执行时可能出现的数据不一致问题。
  4. 持久性(Durability):持久性指一旦事务提交成功,其对数据库的修改就是永久性的,即使在系统故障或重启后也能够恢复。系统需要将事务的结果持久地存储到稳定的存储介质(如磁盘)上,以防止数据的丢失。

这些事务特性确保了数据库的数据在并发操作下的一致性和可靠性。数据库管理系统(DBMS)通过使用日志记录、锁机制、并发控制和回滚/恢复等技术来实现这些特性。

需要注意的是,ACID特性对于某些特定场景可能过于严格,会降低系统的性能和并发性。因此,在一些分布式系统中,为了更好地满足性能和可扩展性的需求,可能会采用柔性事务或最终一致性的方案。这些方案可能会在一定程度上放宽ACID特性的要求,如BASE(Basically Available, Soft state, Eventually consistent)模型。

说说DI、IOC、AOP

DI(依赖注入),IOC(控制反转)和AOP(面向切面编程)是三个常见的设计模式和编程范式,它们在软件开发中起着重要的作用。

  1. 依赖注入(Dependency Injection,DI): DI是一种通过外部注入依赖对象的方式,来解耦和管理组件之间的依赖关系的设计模式。传统的开发模式中,对象通常负责自己创建和管理所依赖的对象,而在DI模式中,对象不再自己创建依赖对象,而是通过外部的机制将依赖对象注入进来。这样可以降低对象之间的耦合性,提高代码的可测试性、可维护性和可扩展性。
  2. 控制反转(Inversion of Control,IOC): IOC是一种软件设计原则,用于解耦对象之间的关系。在传统的编程模式中,对象通常通过直接创建和管理依赖对象来满足自身的需求,而在IOC模式中,对象不再自己创建和管理依赖对象,而是通过外部的容器(如Spring容器)来创建和管理对象。控制反转将对象的控制权交给了容器,容器负责创建、配置和管理对象及其依赖关系,使得对象之间的关系更加灵活、可配置和可扩展。
  3. 面向切面编程(Aspect-Oriented Programming,AOP): AOP是一种编程范式,用于解决分散在应用程序各处的横切关注点(Cross-cutting Concerns),例如日志记录、事务管理、安全性等。在传统的面向对象编程中,这些横切关注点往往散布在应用程序的各个模块中,导致代码的重复和难以维护。AOP通过将这些横切关注点从主业务逻辑中分离出来,形成可重用的切面(Aspect),使得关注点的修改和管理更加集中和方便。AOP通过在运行时动态地将切面织入到目标对象中,实现了横切关注点的模块化和复用。

综上所述,DI、IOC和AOP是三个常见的设计模式和编程范式。DI通过注入依赖对象来解耦组件之间的依赖关系,IOC通过控制反转将对象的控制权交给容器来解耦对象的创建和管理,而AOP则通过将横切关注点从主业务逻辑中分离出来,实现关注点的复用和集中管理。这些模式和范式可以提高代码。

题外话:IOC最早是由Spring的创始人提出的并系统化的整理,后面Java看到了IOC的发展,也融入了IOC的思想提出了DI的概念(为了不和IOC的名称重复)。

什么是数据库连接池?为什么使用数据库连接池?

数据库连接池(Database Connection Pool)是一种管理和维护数据库连接的技术。它在应用程序和数据库之间建立一组预先创建的数据库连接,并对这些连接进行管理和重用。

使用数据库连接池的主要原因包括以下几点:

  1. 提高性能:数据库连接的建立和销毁是一项开销较大的操作。通过使用连接池,可以避免频繁地创建和销毁连接,而是重复利用已经建立的连接。这样可以减少系统开销,提高数据库访问的性能。
  2. 资源管理:数据库连接是有限资源,每个连接都需要占用一定的内存和系统资源。连接池可以有效地管理这些资源,确保在需要时可用,并且能够限制同时打开的连接数,避免过多的连接对数据库造成压力。
  3. 连接的可复用性:数据库连接池允许多个线程同时从连接池中获取连接,并在使用完毕后归还给池,以便其他线程重复使用。这样可以提高并发性能和资源利用率。
  4. 连接的管理和监控:连接池可以提供一些管理和监控功能,例如连接的状态监测、空闲连接超时检测、连接泄漏检测等。这些功能可以帮助开发人员及时发现和解决连接相关的问题。

总之,使用数据库连接池可以提高数据库访问的性能、资源利用率和可维护性。它是一种常见的数据库优化技术,被广泛应用于各种类型的应用程序中。常见的Java数据库连接池包括Apache Commons DBCP、C3P0、HikariCP等。这些连接池框架提供了易于使用的接口和配置选项,方便开发人员集成到他们的应用程序中。

什么是负载均衡,如何解决负载均衡?可以使用什么框架?

负载均衡(Load Balancing)是一种分布式系统中常用的技术,旨在平衡服务器资源的负载,确保在高负载情况下,请求能够均匀地分布到多个服务器上,提高系统的性能、可靠性和可扩展性。

解决负载均衡问题的方法有多种,以下是几种常见的方法:

  1. 硬件负载均衡:通过使用专门的硬件设备(如负载均衡器)来分发和管理流量。这些硬件设备根据特定的算法(如轮询、加权轮询、最少连接数等)将请求分发到后端服务器上。
  2. 软件负载均衡:使用软件来实现负载均衡,通常在应用层或网络层实现。常见的软件负载均衡方案包括反向代理服务器(如Nginx、Apache HTTP Server)和应用服务器集群(如Tomcat、JBoss)。
  3. DNS负载均衡:通过DNS服务器将请求分发到多个服务器的不同IP地址上。DNS服务器返回一个IP地址列表,客户端根据列表中的IP地址选择其中一个进行访问。这种方式适用于较小规模的负载均衡需求。
  4. 负载均衡框架:还有一些专门的负载均衡框架,如Netflix的Zuul、Spring Cloud的Ribbon和Eureka等,它们提供了在微服务架构中进行负载均衡和服务发现的能力。

选择负载均衡框架通常取决于具体的需求和技术栈。如果你正在构建基于Java的微服务架构,可以考虑使用Spring Cloud的负载均衡组件(如Ribbon)和服务发现组件(如Eureka)来实现负载均衡功能。这些框架提供了简便的配置和集成,并且与Spring生态系统很好地配合使用。

需要注意的是,负载均衡不仅限于单一的技术或框架,还需要综合考虑系统的架构、性能需求、可扩展性要求等因素,选择最适合的负载均衡解决方案。

解释一下Spring MVC框架的工作原理。

Spring MVC(Model-View-Controller)是Spring框架中用于开发Web应用程序的一部分。它遵循MVC设计模式,将应用程序的逻辑分为模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)三个组件。

下面是Spring MVC框架的工作原理:

  1. 请求到达前端控制器(Front Controller):在Spring MVC中,DispatcherServlet是前端控制器。当客户端发送请求时,DispatcherServlet接收并处理请求。
  2. 处理器映射器(Handler Mapping):DispatcherServlet使用处理器映射器(Handler Mapping)来确定哪个控制器将处理请求。处理器映射器根据请求的URL或其他标识符来映射到相应的控制器。
  3. 处理器适配器(Handler Adapter):处理器适配器负责将请求分发给相应的控制器。它将请求和控制器进行适配,确保控制器能够正确处理请求。
  4. 控制器处理请求:控制器是实际处理请求的组件。它接收请求,并根据业务逻辑执行相应的操作,例如调用服务层方法、访问数据库等。控制器可以返回数据模型和逻辑视图名称。
  5. 视图解析器(View Resolver):视图解析器负责将逻辑视图名称解析为实际的视图对象。它根据视图名称查找并返回对应的视图对象,例如JSP页面或Thymeleaf模板。
  6. 视图渲染和响应:视图对象接收数据模型,并负责将数据填充到视图模板中。它生成最终的HTML或其他类型的响应,并将其返回给客户端。
  7. 响应返回给客户端:DispatcherServlet将最终的响应返回给客户端,完成请求-响应周期。

通过这种方式,Spring MVC框架将请求的处理逻辑进行了解耦,并提供了灵活的配置和扩展选项。开发人员可以定义控制器和视图,以及配置处理器映射器、视图解析器等来满足特定的业务需求。

总结起来,Spring MVC框架的工作原理是通过DispatcherServlet作为前端控制器,使用处理器映射器、处理器适配器、控制器、视图解析器和视图等组件来实现请求的路由、处理和响应。

在Java中,什么是序列化(Serialization)?如何实现对象的序列化和反序列化?

在Java中,序列化(Serialization)是将对象转换为字节流的过程,以便可以将其存储在文件中、通过网络传输或在内存中进行持久化。反序列化(Deserialization)则是将字节流转换回对象的过程。

要实现对象的序列化和反序列化,需要满足以下条件:

  1. 类必须实现java.io.Serializable接口:该接口是一个标记接口,表示该类可以进行序列化。它不包含任何方法,只是用于标识可序列化的类。
  2. 序列化过程:使用ObjectOutputStream类将对象序列化为字节流。可以通过创建ObjectOutputStream对象,并使用其writeObject()方法将对象写入输出流。
  3. 反序列化过程:使用ObjectInputStream类将字节流反序列化为对象。可以通过创建ObjectInputStream对象,并使用其readObject()方法从输入流中读取对象。

需要注意的是,被序列化的类的所有非静态字段都将被序列化。如果某个字段不需要序列化,可以使用transient关键字进行标记。

另外,如果在序列化和反序列化过程中遇到不可序列化的字段,可以使用writeObject()readObject()方法在类中自定义序列化和反序列化的逻辑。

总结起来,序列化是将对象转换为字节流的过程,反序列化是将字节流转换回对象的过程。通过实现java.io.Serializable接口,并使用ObjectOutputStreamObjectInputStream类,可以在Java中实现对象的序列化和反序列化。

不知道写什么标题。

老爸今年应该是第四次类似感冒的症状在家里休息了。每次头晕感冒发烧什么的,他就会去厕所吐。

好在他去医院开了药,今天已经好差不多了,可能是二次阳了。

每周一上班的早上是我最难受的,并不是因为不想上班。而是因为早上要跟父母告别。我得说我要走了,他们和我说路上开车慢点。我边穿鞋边看着他们关上家门,再离开他们。从家里出门像是从我身上刮皮割肉一样,我得强忍疼痛离开他们。

之前有个日本广告,50人分饰两角,2分钟一镜到底演绎12年父女情的广告。为什么当父亲下车时两人可以那么镇定,笑着道别。

现在我虽然回家了,但却比以前还要想家。就像磁铁那样,明明离得更近,思念的磁力却越强。

我不敢想象以后与父母的分别。我希望每天早上起床能看见有老妈在热牛奶做饭,老爸在阳台洗漱。晚上回家钥匙插进钥匙孔,门刚打开就有人喊我的名字。

这些记忆在每天早上离开家的那一刻就会在脑子里爆发。你会想重新打开门去拥抱他们,告诉他们,你有多爱他们。

我希望老爸不要再生病,我希望老妈不要再那么拼命工作。我会给老妈买她最喜欢的冰淇淋,陪老爸看他喜欢看的电视剧。

想念如果会有声音,不愿那是悲伤的哭泣。