一个月面了几家大厂总结了5W字的后端面经（持续更新）

末蓝、 2023-09-23 20:55 132阅读 0赞

#### 心配置文件 ####

（1）：Application.yml 一般用来定义单个应用级别的，如果搭配 spring-cloud-config 使用

（2）.Bootstrap.yml（先加载） 系统级别的一些参数配置，这些参数一般是不变的

#### Zuul与Gateway区别 ####

（1）：zuul则是netflix公司的项目集成在spring-cloud中使用而已， Gateway是spring-cloud的 一个子项目；

（2）：zuul不提供异步支持流控等均由hystrix支持， gateway提供了异步支持，提供了抽象负载均衡，提供了抽象流控； 理论上gateway则更适合于提高系统吞吐量（但不一定能有更好的性能），最终性能还需要通过严密的压测来决定

（3）：两者底层实现都是servlet，但是gateway多嵌套了一层webflux框架

（4）： zuul可用至其他微服务框架中，内部没有实现限流、负载均衡；gateway只能用在springcloud中；

#### Zuul原理分析 ####

（1）：请求给zuulservlet处理（HttpServlet子类） zuulservlet中有一个zuulRunner对象，该对象中初始化了RequestContext（存储请求的数据），RequestContext被所有的zuulfilter共享；

（2）： zuulRunner中有 FilterProcessor（zuulfilter的管理器），其从filterloader 中获取zuulfilter；

（3）：有了这些filter之后， zuulservelet执行的Pre-> route-> post 类型的过滤器，如果在执行这些过滤器有错误的时候则会执行error类型的过滤器，执行完后把结果返回给客户端.

#### Gateway原理分析 ####

（1）：请求到达DispatcherHandler， DispatchHandler在IOC容器初始化时会在容器中实例化HandlerMapping接口

（2）：用handlerMapping根据请求URL匹配到对应的Route，然后有对应的filter做对应的请求转发最终response返回去

#### Zookeeper 工作原理（待查） ####

Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 Zab 协议。Zab 协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。

#### zoo与eur区别 ####

*  zookeeper保证cp（一致性）
 *  eureka保证ap（可用性）
 *  zoo在选举期间注册服务瘫痪，期间不可用
 *  eur各个节点平等关系，只要有一台就可保证服务可用，而查询到的数据可能不是最新的，可以很好应对网络故障导致部分节点失联情况
 *  zoo有leader和follower角色，eur各个节点平等
 *  zoo采用半数存活原则（避免脑裂），eur采用自我保护机制来解决分区问题
 *  eur本质是个工程，zoo只是一个进程 ZooKeeper基于CP，不保证高可用，如果zookeeper正在选主，或者Zookeeper集群中半数以上机器不可用，那么将无法获得数据。 Eureka基于AP，能保证高可用，即使所有机器都挂了，也能拿到本地缓存的数据。作为注册中心，其实配置是不经常变动的，只有发版（发布新的版本）和机器出故障时会变。对于不经常变动的配置来说，CP是不合适的，而AP在遇到问题时可以用牺牲一致性来保证可用性，既返回旧数据，缓存数据。 所以理论上Eureka是更适合做注册中心。而现实环境中大部分项目可能会使用ZooKeeper，那是因为集群不够大，并且基本不会遇到用做注册中心的机器一半以上都挂了的情况。所以实际上也没什么大问题。

#### Hystrix原理（待查） ####

通过维护一个自己的线程池，当线程池达到阈值的时候，就启动服务降级，返回fallback默认值

#### 为什么需要hystrix熔断 ####

防止雪崩，及时释放资源，防止系统发生更多的额级联故障，需要对故障和延迟进行隔离，防止单个依赖关系的失败影响整个应用程序；

#### 微服务优缺点 ####

*  每个服务高内聚，松耦合，面向接口编程；
 *  服务间通信成本，数据一致性，多服务运维难度增加，http传输效率不如rpc

#### eureka自我保护机制 ####

*  eur不移除长时间没收到心跳而应该过期的服务
 *  仍然接受新服务注册和查询请求，但是不会同步到其它节点（高可用）
 *  当网络稳定后，当前实例新注册信息会同步到其它节点（最终一致性）

#### MQ对比 ####

ActiveMQ：Apache出品，最早使用的消息队列产品，时间比较长了，最近版本更新比较缓慢。 RabbitMQ：erlang语言开发，支持很多的协议，非常重量级，更适合于企业级的开发。性能较好，但是不利于做二次开发和维护。 RocketMQ：阿里开源的消息中间件，纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点，分布式事务。 ZeroMQ：号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景，采用 C 语言实现。 消息队列的选型需要根据具体应用需求而定，ZeroMQ 小而美，RabbitMQ 大而稳，Kakfa 和 RocketMQ 快而强劲

### JAVA基础 ###

#### AVL树与红黑树（R-B树）的区别与联系 ####

*  AVL是严格的平衡树，因此在增加或者删除节点的时候，根据不同情况，旋转的次数比红黑树要多；
 *  红黑树是用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低开销；
 *  所以简单说，查询多选择AVL树，查询更新次数差不多选红黑树
 *  AVL树顺序插入和删除时有20%左右的性能优势，红黑树随机操作15%左右优势，现实应用当然一般都是随机情况，所以红黑树得到了更广泛的应用 索引为B+树 Hashmap为红黑树

#### 为啥redis zset使用跳跃链表而不用红黑树实现 ####

*  skiplist的复杂度和红黑树一样，而且实现起来更简单。
 *  在并发环境下红黑树在插入和删除时需要rebalance，性能不如跳表。

#### JAVA基本数据类型 ####

（1个字节是8个bit） 整数型：byte（1字节）、short（2字节）、int（4字节）、long（8字节） 浮点型：float（4字节）、double（8字节） 布尔型：boolean（1字节） 字符型：char（2字节）

#### IO与NIO ####

包括 类File，outputStream，inputStream，writer，readerseralizable（5类1接口）

NIO三大核心内容 selector（选择器，用于监听channel），channel（通道），buffer（缓冲区）

NIO与IO区别，IO面向流，NIO面向缓冲区；io阻塞，nio非阻塞

#### 异常类 ####

throwable为父类，子为error跟exception，exception分runtime（空指针，越界等）跟checkexception（sql，io，找不到类等异常）

#### LVS（4层与7层）原理 ####

*  由前端虚拟负载均衡器和后端真实服务器群组成；
 *  请求发送给虚拟服务器后其根据包转发策略以及负载均衡调度算法转发给真实服务器
 *  所谓四层（lvs，f5）就是基于IP+端口的负载均衡；七层（nginx）就是基于URL等应用层信息的负载均衡

#### StringBuilder与StringBuffer ####

*  StringBuilder 更快；
 *  StringBuffer是线程安全的

#### interrupt/isInterrupted/interrupt区别 ####

*  interrupt（） 调用该方法的线程的状态为将被置为"中断"状态（set操作）
 *  isinterrupted（） 是作用于调用该方法的线程对象所对应的线程的中断信号是true还是false（get操作）。例如我们可以在A线程中去调用B线程对象的isInterrupted方法，查看的是A
 *  interrupted（）是静态方法：内部实现是调用的当前线程的isInterrupted（），并且会重置当前线程的中断状态（getandset）

#### sleep与wait区别 ####

sleep属于线程类，wait属于object类；sleep不释放锁

#### CountDownLatch和CyclicBarrier区别 ####

*  con用于主线程等待其他子线程任务都执行完毕后再执行，cyc用于一组线程相互等待大家都达到某个状态后，再同时执行；
 *  CountDownLatch是不可重用的，CyclicBarrier可重用

#### 终止线程方法 ####

*  使用退出标志，说线程正常退出；
 *  通过判断this.interrupted（） throw new InterruptedException（）来停止 使用String常量池作为锁对象会导致两个线程持有相同的锁，另一个线程不执行，改用其他如new Object（）

#### ThreadLocal的原理和应用 ####

原理：

线程中创建副本，访问自己内部的副本变量，内部实现是其内部类名叫ThreadLocalMap的成员变量threadLocals，key为本身，value为实际存值的变量副本

应用：

*  用来解决数据库连接，存放connection对象，不同线程存放各自session；
 *  解决simpleDateFormat线程安全问题；
 *  会出现内存泄漏，显式remove..不要与线程池配合，因为worker往往是不会退出的；

#### threadLocal 内存泄漏问题 ####

如果是强引用，设置tl=null，但是key的引用依然指向ThreadLocal对象，所以会有内存泄漏，而使用弱引用则不会； 但是还是会有内存泄漏存在，ThreadLocal被回收，key的值变成null，导致整个value再也无法被访问到； 解决办法：在使用结束时，调用ThreadLocal.remove来释放其value的引用；

#### 如果我们要获取父线程的ThreadLocal值呢 ####

ThreadLocal是不具备继承性的，所以是无法获取到的，但是我们可以用InteritableThreadLocal来实现这个功能。InteritableThreadLocal继承来ThreadLocal，重写了createdMap方法，已经对应的get和set方法，不是在利用了threadLocals，而是interitableThreadLocals变量。

这个变量会在线程初始化的时候（调用init方法），会判断父线程的interitableThreadLocals变量是否为空，如果不为空，则把放入子线程中，但是其实这玩意没啥鸟用，当父线程创建完子线程后，如果改变父线程内容是同步不到子线程的。。。同样，如果在子线程创建完后，再去赋值，也是没啥鸟用的

#### 线程状态 ####

线程池有5种状态：running，showdown，stop，Tidying，TERMINATED。

*  running：线程池处于运行状态，可以接受任务，执行任务，创建线程默认就是这个状态了
 *  showdown：调用showdown（）函数，不会接受新任务，但是会慢慢处理完堆积的任务。
 *  stop：调用showdownnow（）函数，不会接受新任务，不处理已有的任务，会中断现有的任务。
 *  Tidying：当线程池状态为showdown或者stop，任务数量为0，就会变为tidying。这个时候会调用钩子函数terminated（）。
 *  TERMINATED：terminated（）执行完成。

在线程池中，用了一个原子类来记录线程池的信息，用了int的高3位表示状态，后面的29位表示线程池中线程的个数。

#### Java中的线程池是如何实现的？ ####

*  线程中线程被抽象为静态内部类Worker，是基于AQS实现的存放在HashSet中；
 *  要被执行的线程存放在BlockingQueue中；
 *  基本思想就是从workQueue中取出要执行的任务，放在worker中处理；

#### 如果线程池中的一个线程运行时出现了异常，会发生什么 ####

如果提交任务的时候使用了submit，则返回的feature里会存有异常信息，但是如果数execute则会打印出异常栈。但是不会给其他线程造成影响。之后线程池会删除该线程，会新增加一个worker。

#### 线程池原理 ####

*  提交一个任务，线程池里存活的核心线程数小于corePoolSize时，线程池会创建一个核心线程去处理提交的任务
 *  如果线程池核心线程数已满，即线程数已经等于corePoolSize，一个新提交的任务，会被放进任务队列workQueue排队等待执行。
 *  当线程池里面存活的线程数已经等于corePoolSize了，并且任务队列workQueue也满，判断线程数是否达到maximumPoolSize，即最大线程数是否已满，如果没到达，创建非核心线程执行提交的任务。
 *  如果当前的线程数达到了maximumPoolSize，还有新的任务过来的话，直接采用拒绝策略处理。

#### 拒绝策略 ####

*  AbortPolicy直接抛出异常阻止线程运行；
 *  CallerRunsPolicy如果被丢弃的线程任务未关闭，则执行该线程；
 *  DiscardOldestPolicy移除队列最早线程尝试提交当前任务
 *  DiscardPolicy丢弃当前任务，不做处理

#### newFixedThreadPool （固定数目线程的线程池） ####

*  阻塞队列为无界队列LinkedBlockingQueue
 *  适用于处理CPU密集型的任务，适用执行长期的任务

#### newCachedThreadPool（可缓存线程的线程池） ####

*  阻塞队列是SynchronousQueue
 *  适用于并发执行大量短期的小任务

#### newSingleThreadExecutor（单线程的线程池） ####

*  阻塞队列是LinkedBlockingQueue
 *  适用于串行执行任务的场景，一个任务一个任务地执行

#### newScheduledThreadPool（定时及周期执行的线程池） ####

*  阻塞队列是DelayedWorkQueue
 *  周期性执行任务的场景，需要限制线程数量的场景

### java锁相关 ###

#### synchronized实现原理 ####

contentionList（请求锁线程队列） entryList（有资格的候选者队列） waitSet（wait方法后阻塞队列） onDeck（竞争候选者） ower（竞争到锁线程） !ower（执行成功释放锁后状态）； Synchronized 是非公平锁。

Synchronized 在线程进入 ContentionList 时，等待的线程会先尝试自旋获取锁，如果获取不到就进入 ContentionList，这明显对于已经进入队列的线程是不公平的，还有一个不公平的事情就是自旋获取锁的线程还可能直接抢占 OnDeck 线程的锁资源。

底层是由一对monitorenter和monitorexit指令实现的（监视器锁）

每个对象有一个监视器锁（monitor）。当monitor被占用时就会处于锁定状态，线程执行monitorenter指令时尝试获取monitor的所有权，过程：

*  如果monitor的进入数为0，则该线程进入monitor，然后将进入数设置为1，该线程即为monitor的所有者。
 *  如果线程已经占有该monitor，只是重新进入，则进入monitor的进入数加1.
 *  如果其他线程已经占用了monitor，则该线程进入阻塞状态，直到monitor的进入数为0，再重新尝试获取monitor的所有权。

#### ReentrantLock 是如何实现可重入性的 ？ ####

内部自定义了同步器 Sync，加锁的时候通过CAS 算法 ，将线程对象放到一个双向链表 中，每次获取锁的时候 ，看下当前维 护的那个线程ID和当前请求的线程ID是否一样，一样就可重入了；

#### ReentrantLock如何避免死锁? ####

*  响应中断lockInterruptibly（）
 *  可轮询锁tryLock（）
 *  定时锁tryLock（long time）

#### tryLock 和 lock 和 lockInterruptibly 的区别 ####

（1）：tryLock 能获得锁就返回 true，不能就立即返回 false，

（2）：tryLock（long timeout，TimeUnit unit），可以增加时间限制，如果超过该时间段还没获得锁，返回 false

（3）：lock 能获得锁就返回 true，不能的话一直等待获得锁

（4）：lock 和 lockInterruptibly，如果两个线程分别执行这两个方法，但此时中断这两个线程， lock 不会抛出异常，而 lockInterruptibly 会抛出异常。

#### CountDownLatch和CyclicBarrier的区别是什么 ####

CountDownLatch是等待其他线程执行到某一个点的时候，在继续执行逻辑（子线程不会被阻塞，会继续执行），只能被使用一次。最常见的就是join形式，主线程等待子线程执行完任务，在用主线程去获取结果的方式（当然不一定），内部是用计数器相减实现的（没错，又特么是AQS），AQS的state承担了计数器的作用，初始化的时候，使用CAS赋值，主线程调用await（）则被加入共享线程等待队列里面，子线程调用countDown的时候，使用自旋的方式，减1，知道为0，就触发唤醒。

CyclicBarrier回环屏障，主要是等待一组线程到底同一个状态的时候，放闸。CyclicBarrier还可以传递一个Runnable对象，可以到放闸的时候，执行这个任务。CyclicBarrier是可循环的，当调用await的时候如果count变成0了则会重置状态，如何重置呢，CyclicBarrier新增了一个字段parties，用来保存初始值，当count变为0的时候，就重新赋值。还有一个不同点，CyclicBarrier不是基于AQS的，而是基于RentrantLock实现的。存放的等待队列是用了条件变量的方式。

#### synchronized与ReentrantLock区别 ####

*  都是可重入锁； R是显示获取和释放锁，s是隐式；
 *  R更灵活可以知道有没有成功获取锁，可以定义读写锁，是api级别，s是JVM级别；
 *  R可以定义公平锁；Lock是接口，s是java中的关键字

#### 什么是信号量Semaphore ####

信号量是一种固定资源的限制的一种并发工具包，基于AQS实现的，在构造的时候会设置一个值，代表着资源数量。信号量主要是应用于是用于多个共享资源的互斥使用，和用于并发线程数的控制（druid的数据库连接数，就是用这个实现的），信号量也分公平和非公平的情况，基本方式和reentrantLock差不多，在请求资源调用task时，会用自旋的方式减1，如果成功，则获取成功了，如果失败，导致资源数变为了0，就会加入队列里面去等待。调用release的时候会加一，补充资源,并唤醒等待队列。

#### Semaphore 应用 ####

*  acquire（） release（） 可用于对象池，资源池的构建，比如静态全局对象池，数据库连接池；
 *  可创建计数为1的S，作为互斥锁（二元信号量）

#### 可重入锁概念 ####

（1）：可重入锁是指同一个线程可以多次获取同一把锁，不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞；

（2）：reentrantLock和synchronized都是可重入锁

（3）：可重入锁的一个优点是可一定程度避免死锁

### ReentrantLock原理（CAS+AQS） ###

#### CAS+AQS队列来实现 ####

（1）：先通过CAS尝试获取锁， 如果此时已经有线程占据了锁，那就加入AQS队列并且被挂起；

（2）： 当锁被释放之后， 排在队首的线程会被唤醒CAS再次尝试获取锁，

（3）：如果是非公平锁， 同时还有另一个线程进来尝试获取可能会让这个线程抢到锁；

（4）：如果是公平锁， 会排到队尾，由队首的线程获取到锁。

#### AQS 原理 ####

Node内部类构成的一个双向链表结构的同步队列，通过控制（volatile的int类型）state状态来判断锁的状态，对于非可重入锁状态不是0则去阻塞；

对于可重入锁如果是0则执行，非0则判断当前线程是否是获取到这个锁的线程，是的话把state状态＋1，比如重入5次，那么state=5。 而在释放锁的时候，同样需要释放5次直到state=0其他线程才有资格获得锁

#### AQS两种资源共享方式 ####

*  Exclusive：独占，只有一个线程能执行，如ReentrantLock
 *  Share：共享，多个线程可以同时执行，如Semaphore、CountDownLatch、ReadWriteLock，CyclicBarrier

#### CAS原理 ####

内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B，当A=V时，将内存值修改为B，否则什么都不做；

CAS的缺点：

（1）：ABA问题； （2）：如果CAS失败，自旋会给CPU带来压力； （3）：只能保证对一个变量的原子性操作，i++这种是不能保证的

CAS在java中的应用：

（1）：Atomic系列

#### 公平锁与分公平锁 ####

（1）：公平锁指在分配锁前检查是否有线程在排队等待获取该锁，优先分配排队时间最长的线程，非公平直接尝试获取锁 （2）：公平锁需多维护一个锁线程队列，效率低；默认非公平

独占锁与共享锁

（1）：ReentrantLock为独占锁（悲观加锁策略） （2）：ReentrantReadWriteLock中读锁为共享锁 （3）： JDK1.8 邮戳锁（StampedLock）， 不可重入锁 读的过程中也允许获取写锁后写入！这样一来，我们读的数据就可能不一致，所以，需要一点额外的代码来判断读的过程中是否有写入，这种读锁是一种乐观锁， 乐观锁的并发效率更高，但一旦有小概率的写入导致读取的数据不一致，需要能检测出来，再读一遍就行

#### 4种锁状态 ####

*  无锁
 *  偏向锁 会偏向第一个访问锁的线程，当一个线程访问同步代码块获得锁时，会在对象头和栈帧记录里存储锁偏向的线程ID，当这个线程再次进入同步代码块时，就不需要CAS操作来加锁了，只要测试一下对象头里是否存储着指向当前线程的偏向锁 如果偏向锁未启动，new出的对象是普通对象（即无锁，有稍微竞争会成轻量级锁），如果启动，new出的对象是匿名偏向（偏向锁） 对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段， 存储对象自身的运行时数据）、class Pointer（类型指针， 是对象指向它的类元数据的指针）
 *  轻量级锁（自旋锁） （1）：在把线程进行阻塞操作之前先让线程自旋等待一段时间，可能在等待期间其他线程已经 解锁，这时就无需再让线程执行阻塞操作，避免了用户态到内核态的切换。（自适应自旋时间为一个线程上下文切换的时间）
 *  （2）：在用自旋锁时有可能造成死锁，当递归调用时有可能造成死锁
 *  （3）：自旋锁底层是通过指向线程栈中Lock Record的指针来实现的
 *  重量级锁

#### 轻量级锁与偏向锁的区别 ####

（1）：轻量级锁是通过CAS来避免进入开销较大的互斥操作

（2）：偏向锁是在无竞争场景下完全消除同步，连CAS也不执行

#### 自旋锁升级到重量级锁条件 ####

（1）：某线程自旋次数超过10次；

（2）：等待的自旋线程超过了系统core数的一半；

#### 读写锁了解嘛，知道读写锁的实现方式嘛 ####

常用的读写锁ReentrantReanWritelock，这个其实和reentrantLock相似，也是基于AQS的，但是这个是基于共享资源的，不是互斥，关键在于state的处理，读写锁把高16为记为读状态，低16位记为写状态，就分开了，读读情况其实就是读锁重入，读写/写读/写写都是互斥的，只要判断低16位就好了。

#### zookeeper实现分布式锁 ####

（1）：利用节点名称唯一性来实现，加锁时所有客户端一起创建节点，只有一个创建成功者获得锁，解锁时删除节点。

（2）：利用临时顺序节点实现，加锁时所有客户端都创建临时顺序节点，创建节点序列号最小的获得锁，否则监视比自己序列号次小的节点进行等待

（3）：方案2比1好处是当zookeeper宕机后，临时顺序节点会自动删除释放锁，不会造成锁等待；

（4）：方案1会产生惊群效应（当有很多进程在等待锁的时候，在释放锁的时候会有很多进程就过来争夺锁）。

（5）：由于需要频繁创建和删除节点，性能上不如redis锁

#### volatile变量 ####

（1）：变量可见性

（2）：防止指令重排序

（3）：保障变量单次读，写操作的原子性，但不能保证i++这种操作的原子性，因为本质是读，写两次操作

#### volatile如何保证线程间可见和避免指令重排 ####

volatile可见性是有指令原子性保证的，在jmm中定义了8类原子性指令，比如write，store，read，load。而volatile就要求write-store，load-read成为一个原子性操作，这样子可以确保在读取的时候都是从主内存读入，写入的时候会同步到主内存中（准确来说也是内存屏障），指令重排则是由内存屏障来保证的，由两个内存屏障:

*  一个是编译器屏障：阻止编译器重排，保证编译程序时在优化屏障之前的指令不会在优化屏障之后执行。
 *  第二个是cpu屏障：sfence保证写入，lfence保证读取，lock类似于锁的方式。java多执行了一个“load addl $0x0, (%esp)”操作，这个操作相当于一个lock指令，就是增加一个完全的内存屏障指令。

### JVM ###

#### jre、jdk、jvm的关系： ####

jdk是最小的开发环境，由jre++java工具组成。

jre是java运行的最小环境，由jvm+核心类库组成。

jvm是虚拟机，是java字节码运行的容器，如果只有jvm是无法运行java的，因为缺少了核心类库。

#### JVM内存模型 ####

（1）：堆<对象，静态变量，共享

（2）：方法区<存放类信息，常量池，共享>（java8移除了永久代（PermGen），替换为元空间（Metaspace））

（3）：虚拟机栈<线程执行方法的时候内部存局部变量*会存堆中对象的地址*等等数据>

（4）：本地方法栈<存放各种native方法的局部变量表之类的信息>

（5）：程序计数器<记录当前线程执行到哪一条字节码指令位置>

#### 对象4种引用 ####

（1）：强（内存泄露主因）

（2）：软（只有软引用的话，空间不足将被回收），适合缓存用

（3）：弱（只，GC会回收）

（4）：虚引用（用于跟踪GC状态）用于管理堆外内存

#### 对象的构成： ####

一个对象分为3个区域：对象头、实例数据、对齐填充

对象头：主要是包括两部分，1.存储自身的运行时数据比如hash码，分代年龄，锁标记等（但是不是绝对哦，锁状态如果是偏向锁，轻量级锁，是没有hash码的。。。是不固定的）2.指向类的元数据指针。还有可能存在第三部分，那就是数组类型，会多一块记录数组的长度（因为数组的长度是jvm判断不出来的，jvm只有元数据信息）

实例数据：会根据虚拟机分配策略来定，分配策略中，会把相同大小的类型放在一起，并按照定义顺序排列（父类的变量也会在哦）

对齐填充：这个意义不是很大，主要在虚拟机规范中对象必须是8字节的整数，所以当对象不满足这个情况时，就会用占位符填充

#### 如果判断一个对象是否存活： ####

一般判断对象是否存活有两种算法，一种是引用计数，另外一种是可达性分析。在java中主要是第二种

#### java是根据什么来执行可达性分析的： ####

根据GC ROOTS。GC ROOTS可以的对象有：虚拟机栈中的引用对象，方法区的类变量的引用，方法区中的常量引用，本地方法栈中的对象引用。

#### JVM 类加载顺序 ####

（1）：加载 获取类的二进制字节流，将其静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构

（2）：校验 文件格式验证，元数据验证，字节码验证，符号引用验证

（3）：准备 在方法区中对类的static变量分配内存并设置类变量数据类型默认的初始值，不包括实例变量，实例变量将会在对象实例化的时候随着对象一起分配在Java堆中

（4）：解析 将常量池内的符号引用替换为直接引用的过程

（5）：初始化 为类的静态变量赋予正确的初始值（Java代码中被显式地赋予的值）

#### JVM三种类加载器 ####

（1）：启动类加载器（home） 加载jvm核心类库，如java.lang.\*等

（2）：扩展类加载器（ext）， 父加载器为启动类加载器，从jre/lib/ext下加载类库

（3）：应用程序类加载器（用户classpath路径） 父加载器为扩展类加载器，从环境变量中加载类

#### 双亲委派机制 ####

（1）：类加载器收到类加载的请求

（2）：把这个请求委托给父加载器去完成，一直向上委托，直到启动类加载器

（3）：启动器加载器检查能不能加载，能就加载（结束）；否则，抛出异常，通知子加载器进行加载

（4）：保障类的唯一性和安全性以及保证JDK核心类的优先加载

#### 双亲委派模型有啥作用： ####

保证java基础类在不同的环境还是同一个Class对象，避免出现了自定义类覆盖基础类的情况，导致出现安全问题。还可以避免类的重复加载。

#### 如何打破双亲委派模型？ ####

（1）：自定义类加载器，继承ClassLoader类重写loadClass方法；

（2）：SPI

tomcat是如何打破双亲委派模型：

tomcat有着特殊性，它需要容纳多个应用，需要做到应用级别的隔离，而且需要减少重复性加载，所以划分为：/common 容器和应用共享的类信息，/server容器本身的类信息，/share应用通用的类信息,/WEB-INF/lib应用级别的类信息。整体可以分为：boostrapClassLoader->ExtensionClassLoader->ApplicationClassLoader->CommonClassLoader->CatalinaClassLoader（容器本身的加载器）/ShareClassLoader（共享的）->WebAppClassLoader。虽然第一眼是满足双亲委派模型的，但是不是的，因为双亲委派模型是要先提交给父类装载，而tomcat是优先判断是否是自己负责的文件位置，进行加载的。

SPI： （Service Provider interface）

（1）：服务提供接口（服务发现机制）：

（2）：通过加载ClassPath下META\_INF/services，自动加载文件里所定义的类

（3）：通过ServiceLoader.load/Service.providers方法通过反射拿到实现类的实例

SPI应用?

（1）：应用于JDBC获取数据库驱动连接过程就是应用这一机制

（2）：apache最早提供的common-logging只有接口.没有实现..发现日志的提供商通过SPI来具体找到日志提供商实现类

#### 双亲委派机制缺陷? ####

（1）：双亲委派核心是越基础的类由越上层的加载器进行加载， 基础的类总是作为被调用代码调用的API，无法实现基础类调用用户的代码….

（2）：JNDI服务它的代码由启动类加载器去加载，但是他需要调独立厂商实现的应用程序，如何解决? 线程上下文件类加载器（Thread Context ClassLoader）， JNDI服务使用这个线程上下文类加载器去加载所需要的SPI代码，也就是父类加载器请求子类加载器去完成类加载动作Java中所有涉及SPI的加载动作基本上都采用这种方式，例如JNDI，JDBC

#### 导致fullGC的原因 ####

（1）：老年代空间不足

（2）：永久代（方法区）空间不足

（3）：显式调用system.gc（）

#### 堆外内存的优缺点 ####

Ehcache中的一些版本，各种 NIO 框架，Dubbo，Memcache 等中会用到，NIO包下ByteBuffer来创建堆外内存 堆外内存，其实就是不受JVM控制的内存。

相比于堆内内存有几个优势：

减少了垃圾回收的工作，因为垃圾回收会暂停其他的工作。 加快了复制的速度。因为堆内在 flush 到远程时，会先复制到直接内存（非堆内存），然后在发送；而堆外内存相当于省略掉了复制这项工作。 可以扩展至更大的内存空间。比如超过 1TB 甚至比主存还大的空间。

缺点总结如下：

堆外内存难以控制，如果内存泄漏，那么很难排查，通过-XX：MaxDirectMemerySize来指定，当达到阈值的时候，调用system.gc来进行一次full gc 堆外内存相对来说，不适合存储很复杂的对象。一般简单的对象或者扁平化的比较适合 jstat查看内存回收概况，实时查看各个分区的分配回收情况， jmap查看内存栈，查看内存中对象占用大小， jstack查看线程栈，死锁，性能瓶颈

#### JVM七种垃圾收集器 ####

（1）： Serial 收集器 复制算法，单线程，新生代）

（2）： ParNew 收集器（复制算法，多线程，新生代）

（3）： Parallel Scavenge 收集器（多线程，复制算法，新生代，高吞吐量）

（4）：Serial Old 收集器（标记-整理算法，老年代）

（5）：Parallel Old 收集器（标记-整理算法，老年代，注重吞吐量的场景下，jdk8默认采用 Parallel Scavenge + Parallel Old 的组合）

（6）：CMS 收集器（标记-清除算法，老年代，垃圾回收线程几乎能做到与用户线程同时工作，吞吐量低，内存碎片）以牺牲吞吐量为代价来获得最短回收停顿时间-XX：+UseConcMarkSweepGC jdk1.8 默认垃圾收集器Parallel Scavenge（新生代）+Parallel Old（老年代） jdk1.9 默认垃圾收集器G1

使用场景：

（1）：应用程序对停顿比较敏感

（2）：在JVM中，有相对较多存活时间较长的对象（老年代比较大）会更适合使用CMS

cms垃圾回收过程：

（1）：初始标识<找到gcroot（stw）>

GC Roots有以下几种：

1：系统类加载器加载的对象

2：处于激活状态的线程

3：JNI栈中的对象

4：正在被用于同步的各种锁对象

5：JVM自身持有的对象，比如系统类加载器等。

（2）：并发标记（三色标记算法） 三色标记算法处理并发标记出现对象引用变化情况： 黑：自己+子对象标记完成 灰：自己完成，子对象未完成 白：未标记； 并发标记 黑->灰->白 重新标记 灰->白引用消失，黑引用指向->白，导致白漏标 cms处理办法是incremental update方案 （增量更新）把黑色变成灰色 多线程下并发标记依旧会产生漏标问题，所以cms必须remark一遍（jdk1.9以后不用cms了）

G1 处理方案：

SATB（snapshot at the begining）把白放入栈中，标记过程是和应用程序并发运行的（不需要Stop-The-World） 这种方式会造成某些是垃圾的对象也被当做是存活的，所以G1会使得占用的内存被实际需要的内存大。不过下一次就回收了 ZGC 处理方案： 颜色指针（color pointers） 2\*42方=4T

（3）：重新标记（stw）

（4）并发清理

备注：重新标记是防止标记成垃圾之后，对象被引用

（5）：G1 收集器（新生代 + 老年代，在多 CPU 和大内存的场景下有很好的性能） G1在java9 便是默认的垃圾收集器，是cms 的替代者 逻辑分代，用分区（region）的思想（默认分2048份） 还是有stw 为解决CMS算法产生空间碎片HotSpot提供垃圾收集器，通过-XX：+UseG1GC来启用

G1中提供了三种模式垃圾回收模式

（1）：young gc（eden region被耗尽无法申请内存时，就会触发）

（2）：mixed gc（当老年代大小占整个堆大小百分比达到该阈值时，会触发）

（3）：full gc（对象内存分配速度过快，mixed gc来不及回收，导致老年代被填满，就会触发）

（8）：ZGC和shenandoah （oracle产收费） no stw

#### arthas 监控工具 ####

（1）：dashboard命令查看总体jvm运行情况

（2）：jvm显示jvm详细信息

（3）：thread 显示jvm里面所有线程信息（类似于jstack） 查看死锁线程命令thread -b

（4）：sc \* 显示所有类（search class）

（5）：trace 跟踪方法

#### 定位频繁full GC，堆内存满 oom ####

第一步：jps获取进程号 第二步：jmap -histo pid | head -20 得知有个对象在不断创建 备注：jmap如果线上服务器堆内存特别大，，会卡死需堆转存（一般会说在测试环境压测，导出转存） -XX：+HeapDumpOnOutOfMemoryError或jmap -dumpLformat=b，file=xxx pid 转出文件进行分析 （arthas没有实现jmap命令）heapdump --live /xxx/xx.hprof导出文件

#### G1垃圾回收器（重点） ####

回收过程 （1）：young gc（年轻代回收）--当年轻代的Eden区用尽时--stw 第一阶段，扫描根。 根是指static变量指向的对象，正在执行的方法调用链条上的局部变量等 第二阶段，更新RS（Remembered Sets）。 处理dirty card queue中的card，更新RS。此阶段完成后，RS可以准确的反映老年代对所在的内存分段中对象的引用 第三阶段，处理RS。 识别被老年代对象指向的Eden中的对象，这些被指向的Eden中的对象被认为是存活的对象。 第四阶段，复制对象。 此阶段，对象树被遍历，Eden区内存段中存活的对象会被复制到Survivor区中空的内存分段 第五阶段，处理引用。 处理Soft，Weak，Phantom，Final，JNI Weak 等引用。

（2）：concrruent marking（老年代并发标记） 当堆内存使用达到一定值（默认45%）时，不需要Stop-The-World，在并发标记前先进行一次young gc

（3）：混合回收（mixed gc） 并发标记过程结束以后，紧跟着就会开始混合回收过程。混合回收的意思是年轻代和老年代会同时被回收

（4）：Full GC? Full GC是指上述方式不能正常工作，G1会停止应用程序的执行，使用单线程的内存回收算法进行垃圾回收，性能会非常差，应用程序停顿时间会很长。要避免Full GC的发生，一旦发生需要进行调整。

#### 什么时候发生Full GC呢？ ####

比如堆内存太小，当G1在复制存活对象的时候没有空的内存分段可用，则会回退到full gc，这种情况可以通过增大内存解决

尽管G1堆内存仍然是分代的，但是同一个代的内存不再采用连续的内存结构

年轻代分为Eden和Survivor两个区，老年代分为Old和Humongous两个区

新分配的对象会被分配到Eden区的内存分段上

Humongous区用于保存大对象，如果一个对象占用的空间超过内存分段Region的一半；

如果对象的大小超过一个甚至几个分段的大小，则对象会分配在物理连续的多个Humongous分段上。

Humongous对象因为占用内存较大并且连续会被优先回收

为了在回收单个内存分段的时候不必对整个堆内存的对象进行扫描（单个内存分段中的对象可能被其他内存分段中的对象引用）引入了RS数据结构。RS使得G1可以在年轻代回收的时候不必去扫描老年代的对象，从而提高了性能。每一个内存分段都对应一个RS，RS保存了来自其他分段内的对象对于此分段的引用

JVM会对应用程序的每一个引用赋值语句object.field=object进行记录和处理，把引用关系更新到RS中。但是这个RS的更新并不是实时的。G1维护了一个Dirty Card Queue

#### 那为什么不在引用赋值语句处直接更新RS呢？ ####

这是为了性能的需要，使用队列性能会好很多。

#### 线程本地分配缓冲区（TLAB： Thread Local Allocation Buffer）? ####

栈上分配->tlab->堆上分配 由于堆内存是应用程序共享的，应用程序的多个线程在分配内存的时候需要加锁以进行同步。为了避免加锁，提高性能每一个应用程序的线程会被分配一个TLAB。TLAB中的内存来自于G1年轻代中的内存分段。当对象不是Humongous对象，TLAB也能装的下的时候，对象会被优先分配于创建此对象的线程的TLAB中。这样分配会很快，因为TLAB隶属于线程，所以不需要加锁

#### PLAB： Promotion Thread Local Allocation Buffer ####

G1会在年轻代回收过程中把Eden区中的对象复制（“提升”）到Survivor区中，Survivor区中的对象复制到Old区中。G1的回收过程是多线程执行的，为了避免多个线程往同一个内存分段进行复制，那么复制的过程也需要加锁。为了避免加锁，G1的每个线程都关联了一个PLAB，这样就不需要进行加锁了

#### OOM问题定位方法 ####

（1）：jmap -heap 10765如上图，可以查看新生代，老生代堆内存的分配大小以及使用情况；

（2）：jstat 查看GC收集情况

（3）：jmap -dump：live，format=b，file=到本地

（4）：通过MAT工具打开分析

### DUBBO ###

#### dubbo流程 ####

（1）：生产者（Provider）启动，向注册中心（Register）注册

（2）：消费者（Consumer）订阅，而后注册中心通知消费者

（3）：消费者从生产者进行消费

（4）：监控中心（Monitor）统计生产者和消费者

#### Dubbo推荐使用什么序列化框架，还有哪些？ ####

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

#### Dubbo默认使用的是什么通信框架，还有哪些？ ####

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

#### Dubbo有哪几种负载均衡策略，默认是哪种? ####

（1）：随机调用<默认>

（2）：权重轮询

（3）：最少活跃数

（4）：一致性Hash

#### RPC流程 ####

（1）消费者调用需要消费的服务，

（2）：客户端存根将方法、入参等信息序列化发送给服务端存根

（3）：服务端存根反序列化操作根据解码结果调用本地的服务进行相关处理

（4）：本地服务执行具体业务逻辑并将处理结果返回给服务端存根

（5）：服务端存根序列化

（6）：客户端存根反序列化

（7）：服务消费方得到最终结果

RPC框架的实现目标PC框架的实现目标是把调用、编码/解码的过程给封装起来，让用户感觉上像调用本地服务一样的调用远程服务

#### 服务暴露、服务引用、服务调用（TODO） ####

### Redis ###

#### redis单线程为什么执行速度这么快? ####

（1）：纯内存操作，避免大量访问数据库，减少直接读取磁盘数据，redis将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制，所以速度快

（2）：单线程操作，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗

（3）：采用了非阻塞I/O多路复用机制

#### Redis数据结构底层实现 ####

String：

（1）Simple dynamic string（SDS）的数据结构

struct sdshdr{
     //记录buf数组中已使用字节的数量
     //等于 SDS 保存字符串的长度
     int len；
     //记录 buf 数组中未使用字节的数量
     int free；
     //字节数组，用于保存字符串
     char buf[]；
    }
    复制代码

它的优点： （1）不会出现字符串变更造成的内存溢出问题

（2）获取字符串长度时间复杂度为1

（3）空间预分配， 惰性空间释放free字段，会默认留够一定的空间防止多次重分配内存

应用场景： String 缓存结构体用户信息，计数

Hash：

数组+链表的基础上，进行了一些rehash优化； 1.Reids的Hash采用链地址法来处理冲突，然后它没有使用红黑树优化。

2.哈希表节点采用单链表结构。

3.rehash优化 （采用分而治之的思想，将庞大的迁移工作量划分到每一次CURD中，避免了服务繁忙）

应用场景： 保存结构体信息可部分获取不用序列化所有字段

List：

应用场景： （1）：比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现

（2）：list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历

Set：

内部实现是一个 value为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员 是否在集合内的原因。 应用场景： 去重的场景，交集（sinter）、并集（sunion）、差集（sdiff），实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能

Zset：

内部使用HashMap和跳跃表（SkipList）来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score，使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。 跳表：每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的 应用场景： 实现延时队列

#### redis事务 ####

（1）：Multi开启事务

（2）：Exec执行事务块内命令

（3）：Discard 取消事务

（4）：Watch 监视一个或多个key，如果事务执行前key被改动，事务将打断

#### redis事务的实现特征 ####

（1）：所有命令都将会被串行化的顺序执行，事务执行期间，Redis不会再为其它客户端的请求提供任何服务，从而保证了事物中的所有命令被原子的执行。

（2）：Redis事务中如果有某一条命令执行失败，其后的命令仍然会被继续执行

（3）：在事务开启之前，如果客户端与服务器之间出现通讯故障并导致网络断开，其后所有待执行的语句都将不会被服务器执行。然而如果网络中断事件是发生在客户端执行EXEC命令之后，那么该事务中的所有命令都会被服务器执行

（4）：当使用Append-Only模式时，Redis会通过调用系统函数write将该事务内的所有写操作在本次调用中全部写入磁盘。

然而如果在写入的过程中出现系统崩溃，如电源故障导致的宕机，那么此时也许只有部分数据被写入到磁盘，而另外一部分数据却已经丢失。

Redis服务器会在重新启动时执行一系列必要的一致性检测，一旦发现类似问题，就会立即退出并给出相应的错误提示。此时，我们就要充分利用Redis工具包中提供的redis-check-aof工具，该工具可以帮助我们定位到数据不一致的错误，并将已经写入的部分数据进行回滚。修复之后我们就可以再次重新启动Redis服务器了

#### Redis的同步机制？ ####

（1）：全量拷贝， 1.slave第一次启动时，连接Master，发送PSYNC命令，

2.master会执行bgsave命令来生成rdb文件，期间的所有写命令将被写入缓冲区。

3. master bgsave执行完毕，向slave发送rdb文件
    
    
    
    
    
    slave收到rdb文件，丢弃所有旧数据，开始载入rdb文件
    
    
    
    
    
    
    rdb文件同步结束之后，slave执行从master缓冲区发送过来的所以写命令。
    
    
    
    
    
    
    此后 master 每执行一个写命令，就向slave发送相同的写命令。
    复制代码

1.  `slave收到rdb文件，丢弃所有旧数据，开始载入rdb文件`
2.  `rdb文件同步结束之后，slave执行从master缓冲区发送过来的所以写命令。`
3.  `此后 master 每执行一个写命令，就向slave发送相同的写命令。`

（2）：增量拷贝 如果出现网络闪断或者命令丢失等异常情况，从节点之前保存了自身已复制的偏移量和主节点的运行ID

1.  主节点根据偏移量把复制积压缓冲区里的数据发送给从节点，保证主从复制进入正常状态。
    
    #### redis集群模式性能优化 ####
    
    （1） Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
    
    （2） 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
    
    （3） 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
    
    （4） 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
    
    （5） 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
    
    #### Redis集群方案 ####
    
    （1）：官方cluster方案
    
    （2）：twemproxy
    
    代理方案twemproxy是一个单点，很容易对其造成很大的压力，所以通常会结合keepalived来实twemproy的高可用
    
    （3）：codis 基于客户端来进行分片

#### 集群不可用场景 ####

（1）：master挂掉，且当前master没有slave

（2）：集群超过半数以上master挂掉，无论是否有slave集群进入fail状态

#### redis 最适合的场景 ####

（1）：会话缓存session cache

（2）：排行榜/计数器ZRANGE

（3）：发布/订阅

#### 缓存淘汰策略 ####

（1）：先进先出算法（FIFO）

（2）：最近使用最少Least Frequently Used（LFU）

（3）：最长时间未被使用的Least Recently Used（LRU）

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重

#### redis过期key删除策略 ####

（1）：惰性删除，cpu友好，但是浪费cpu资源

（2）：定时删除（不常用）

（3）：定期删除，cpu友好，节省空间

#### 缓存雪崩以及处理办法 ####

同一时刻大量缓存失效；

处理方法：

（1）：缓存数据增加过期标记

（2）：设置不同的缓存失效时间

（3）：双层缓存策略C1为短期，C2为长期

（4）：定时更新策略

#### 缓存击穿原因以及处理办法 ####

频繁请求查询系统中不存在的数据导致；

处理方法：

（1）：cache null策略，查询反馈结果为null仍然缓存这个null结果，设置不超过5分钟过期时间

（2）：布隆过滤器，所有可能存在的数据映射到足够大的bitmap中 google布隆过滤器：基于内存，重启失效不支持大数据量，无法在分布式场景 redis布隆过滤器：可扩展性，不存在重启失效问题，需要网络io，性能低于google

#### redis阻塞原因 ####

（1）：数据结构使用不合理bigkey

（2）：CPU饱和

（3）：持久化阻塞，rdb fork子线程，aof每秒刷盘等

#### hot key出现造成集群访问量倾斜解决办法 ####

（1）：使用本地缓存

（2）： 利用分片算法的特性，对key进行打散处理（给hot key加上前缀或者后缀，把一个hotkey 的数量变成 redis 实例个数N的倍数M，从而由访问一个 redis key 变成访问 N \* M 个redis key）

#### Redis分布式锁 ####

2.6版本以后lua脚本保证setnx跟setex进行原子性（setnx之后，未setex，服务挂了，锁不释放） a获取锁，超过过期时间，自动释放锁，b获取到锁执行，a代码执行完remove锁，a和b是一样的key，导致a释放了b的锁。 解决办法：remove之前判断value（高并发下value可能被修改，应该用lua来保证原子性）

#### Redis如何做持久化 ####

bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据 ，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，会使用bgsave持久化文件重新构建内存，再使用aof重放近期的操作指令来 实 现完整恢复重启之前的状态。

#### 对方追问那如果突然机器掉电会怎样？ ####

取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据.

#### redis锁续租问题? ####

（1）：基于redis的redission分布式可重入锁RLock，以及配合java集合中lock；

（2）：Redission 内部提供了一个监控锁的看门狗，不断延长锁的有效期，默认检查锁的超时时间是30秒

（3）：此方案的问题：如果你对某个redis master实例，写入了myLock这种锁key的value，此时会异步复制给对应的master ，slave实例。但是这个过程中一旦发生redis master宕机，主备切换，redis slave变为了redis master。

接着就会导致，客户端2来尝试加锁的时候，在新的redis master上完成了加锁，而客户端1也以为自己成功加了锁。 此时就会导致多个客户端对一个分布式锁完成了加锁 解决办法：只需要将新的redis实例，在一个TTL时间内，对客户端不可用即可，在这个时间内，所有客户端锁将被失效或者自动释放.

#### bgsave的原理是什么？ ####

fork和cow。fork是指redis通过创建子进程来进行bgsave操作，cow指的是copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写进的页面数据会逐渐和子进程分离开来。

#### RDB与AOF区别 ####

（1）：R文件格式紧凑，方便数据恢复，保存rdb文件时父进程会fork出子进程由其完成具体持久化工作，最大化redis性能，恢复大数据集速度更快，只有手动提交save命令或关闭命令时才触发备份操作；

（2）：A记录对服务器的每次写操作（默认1s写入一次），保存数据更完整，在redis重启是会重放这些命令来恢复数据，操作效率高，故障丢失数据更少，但是文件体积更大；

#### 1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？ ####

使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。 如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？ redis的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了 ，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

#### 如何使用Redis做异步队列? ####

一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。

#### 可不可以不用sleep呢？ ####

list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。

#### 能不能生产一次消费多次呢？ ####

使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1：N的消息队列。

#### pub/sub有什么缺点？ ####

在消费者下线的情况下，生产的消息会丢失，得使用专业的消息队列如rabbitmq等。

#### redis如何实现延时队列？ ####

使用sortedset，想要执行时间的时间戳作为score，消息内容作为key调用zadd来生产消息，消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。

#### 为啥redis zset使用跳跃链表而不用红黑树实现? ####

（1）：skiplist的复杂度和红黑树一样，而且实现起来更简单。

（2）：在并发环境下红黑树在插入和删除时需要rebalance，性能不如跳表。

### MYSQL ###

#### 数据库三范式 ####

一： 确保每列的原子性

二：非主键列不存在对主键的部分依赖 （要求每个表只描述一件事情）

三： 满足第二范式，并且表中的列不存在对非主键列的传递依赖

#### 数据库主从复制原理 ####

（1）：主库db的更新事件（update、insert、delete）被写到binlog

（2）：主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库

（3）：从库创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log.

（4）：从库还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容写入到slave的db.

#### 复制方式分类 ####

（1）：异步复制（默认） 主库写入binlog日志后即可成功返回客户端，无须等待binlog日志传递给从库的过程，但是一旦主库宕机，就有可能出现丢失数据的情况。

（2）半同步复制：（ 5.5版本之后） （安装半同步复制插件）确保从库接收完成主库传递过来的binlog内容已经写入到自己的relay log（传送log）后才会通知主库上面的等待线程。如果等待超时，则关闭半同步复制，并自动转换为异步复制模式，直到至少有一台从库通知主库已经接收到binlog信息为止

#### 存储引擎 ####

（1）：Myiasm是mysql默认的存储引擎，不支持数据库事务，行级锁，外键；插入更新需锁表，效率低，查询速度快，Myisam使用的是非聚集索引

（2）：innodb 支持事务，底层为B+树实现，适合处理多重并发更新操作，普通select都是快照读，快照读不加锁。InnoDb使用的是聚集索引

#### 聚集索引 ####

（1）：聚集索引就是以主键创建的索引

（2）：每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放，实际的数据页只能按照一颗 B+ 树进行排序

（3）：表记录的排列顺序和与索引的排列顺序一致

（4）：聚集索引存储记录是物理上连续存在

（5）：聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多

（6）：聚簇索引适合排序，非聚簇索引不适合用在排序的场合，因为聚簇索引叶节点本身就是索引和数据按相同顺序放置在一起，索引序即是数据序，数据序即是索引序，所以很快。非聚簇索引叶节点是保留了一个指向数据的指针，索引本身当然是排序的，但是数据并未排序，数据查询的时候需要消耗额外更多的I/O，所以较慢

（7）：更新聚集索引列的代价很高，因为会强制innodb将每个被更新的行移动到新的位置

#### 非聚集索引 ####

（1）：除了主键以外的索引

（2）：聚集索引的叶节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，并保留一个链接指向对应数据块

（3）：聚簇索引适合排序，非聚簇索引不适合用在排序的场合

（4）：聚集索引存储记录是物理上连续存在，非聚集索引是逻辑上的连续。

#### 使用聚集索引为什么查询速度会变快？ ####

使用聚簇索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻

#### 建立聚集索引有什么需要注意的地方吗？ ####

在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置，索引此时会重排，会造成很大的资源浪费

#### InnoDB 表对主键生成策略是什么样的？ ####

优先使用用户自定义主键作为主键，如果用户没有定义主键，则选取一个Unique键作为主键，如果表中连Unique键都没有定义的话，则InnoDB会为表默认添加一个名为row\_id隐藏列作为主键。

#### 非聚集索引最多可以有多少个？ ####

每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存

#### BTree 与 Hash 索引有什么区别？ ####

（1）：BTree索引可能需要多次运用折半查找来找到对应的数据块 （2）：HASH索引是通过HASH函数，计算出HASH值，在表中找出对应的数据 （3）：大量不同数据等值精确查询，HASH索引效率通常比B+TREE高 （4）：HASH索引不支持模糊查询、范围查询和联合索引中的最左匹配规则，而这些Btree索引都支持

#### 数据库索引优缺点 ####

（1）：需要查询，排序，分组和联合操作的字段适合建立索引

（2）：索引多，数据更新表越慢，尽量使用字段值不重复比例大的字段作为索引，联合索引比多个独立索引效率高

（3）：对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引

（4）：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。

#### 索引的底层实现是B+树，为何不采用红黑树，B树? ####

（1）：B+Tree非叶子节点只存储键值信息，降低B+Tree的高度，所有叶子节点之间都有一个链指针，数据记录都存放在叶子节点中

（2）： 红黑树这种结构，h明显要深的多，效率明显比B-Tree差很多

（3）：B+树也存在劣势，由于键会重复出现，因此会占用更多的空间。但是与带来的性能优势相比，空间劣势往往可以接受，因此B+树的在数据库中的使用比B树更加广泛

#### 索引失效条件 ####

（1）：条件是or，如果还想让or条件生效，给or每个字段加个索引

（2）：like开头%

（3）：如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引

（4）：where中索引列使用了函数或有运算

#### 数据库事务特点 ####

ACID 原子性，一致性，隔离性，永久性

数据库事务说是如何实现的?

（1）：通过预写日志方式实现的，redo和undo机制是数据库实现事务的基础

（2）：redo日志用来在断电/数据库崩溃等状况发生时重演一次刷数据的过程，把redo日志里的数据刷到数据库里，保证了事务 的持久性（Durability）

（3）：undo日志是在事务执行失败的时候撤销对数据库的操作，保证了事务的原子性

数据库事务隔离级别

（1）：读未提交read-uncommitted-- 脏，不可重复读--幻读 A读取了B未提交的事务，B回滚，A 出现脏读；

（2）：不可重复读read-committed-- 不可重复读--幻读 A只能读B已提交的事务，但是A还没结束，B又更新数据隐式提交，然后A又读了一次出现不可重复读；

（3）：可重复读repeatable-read<默认>-- 幻读 事务开启，不允许其他事务的UPDATE修改操作 A读取B已提交的事务，然而B在该表插入新的行，之后A在读取的时候多出一行，出现幻读；

（4）：串行化serializable--

#### 七种事务传播行为 ####

（1）Propagation.REQUIRED<默认> 如果当前存在事务，则加入该事务，如果当前不存在事务，则创建一个新的事务。

（2）Propagation.SUPPORTS 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前不存在事务，则以非事务的方式继续运行。

（3）Propagation.MANDATORY 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前不存在事务，则抛出异常。

（4）Propagation.REQUIRES\_NEW 重新创建一个新的事务，如果当前存在事务，延缓当前的事务。

（5）Propagation.NOT\_SUPPORTED 以非事务的方式运行，如果当前存在事务，暂停当前的事务。

（6）Propagation.NEVER 以非事务的方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常。

（7）Propagation.NESTED 如果没有，就新建一个事务；如果有，就在当前事务中嵌套其他事务。

#### 产生死锁的四个必要条件 ####

（1）：互斥： 资源x的任意一个时刻只能被一个线程持有 （2）：占有且等待：线程1占有资源x的同时等待资源y，并不释放x （3）：不可抢占：资源x一旦被线程1占有，其他线程不能抢占x （4）：循环等待：线程1持有x，等待y，线程2持有y，等待x 当全部满足时才会死锁

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### 用于掘金字数限制2W字，原文大家去我的Git或者公众号看吧，我掐准了2W字发的 ###

### 总结 ###

内容过于硬核了，导致很多排版细节，我没办法做得像其他期一样精致了，大家见谅。

涉及的内容和东西太多了，可能很多都是点到为止，也有很多不全的，也有很多错误的点，已经快3W字了，我校验实在困难，我会放在GitHub上面，大家可以跟我一起更新这个文章，造福后人吧。

搞不好下次我需要看的时候，我都得看着这个复习了。

我是敖丙，一个在互联网苟且偷生的工具人。

**你知道的越多，你不知道的越多**，**人才**们的 **【三连】** 就是丙丙创作的最大动力，我们下期见！

注：如果本篇博客有任何错误和建议，欢迎人才们留言，**你快说句话啊**！

原文链接：https://juejin.cn/post/6844904161612398600  
来源：稀土掘金

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