2022 京东面试题

以你之姓@ 2024-03-22 09:29 91阅读 0赞

**1****、****Kaf****k****a** **是****什么****？****主要应****用****场景****有哪****些？**

Kafka 是一个分布式流式处理平台。这到底是什么意思呢？

流平台具有三个关键功能：

⚫ **消息队列**：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息 队列的原因。

⚫ **容错的持久方式存储记录消息流**： Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失的 风险。

⚫ **流式处理平台：** 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库。 Kafka 主要有两大应用场景：

⚫ **消息队列** ：建立实时流数据管道，以可靠地在系统或应用程序之间获取数据。

⚫ **数据处理：** 构建实时的流数据处理程序来转换或处理数据流。

**2****、****k****a****f****k****a****为什****么有** **top****i****c** **还****要用****p****a****ti****t****i****o****n****?**

⚫ Kafka可以将主题划分为多个分区（Partition），会根据分区规则选择把消息存储到哪个 分区中，只要分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中， 这样就实现了负载均衡和水平扩展。另外，多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消 费数据，以支撑海量数据处理能力。

⚫ producer只需要关心消息发往哪个topic，而consumer只关心自己订阅哪个topic，并 不关心每条消息存于整个集群的哪个broker。 为了性能考虑，如果topic内的消息只存 于一个broker，那这个broker会成为瓶颈，无法做到水平扩展。所以把topic内的数据 分布到整个集群就是一个自然而然的设计方式。

⚫ Partition的引入就是解决水平扩展问题的一个方案。

**3****、客户****端****和服****务器****之间最****多****能建****立多****少个连****接****？**

65535 。

服务器的 ip ，端口号 ，客户端的 ip 都是确定的。 能变的只有客户端的端口号。 加网卡 ，保证四元组唯一，理论上能是客户端和服务器之间建立 10 万以上的连接 。

**4****、****H****a****s****h****M****ap** **结****构****，线程****不****安全****举个****例子****？**

⚫ 多个线程同时操作一个hashmap就可能出现不安全的情况。

⚫ 如果两个线程同时遇到HashMap的大小达到12的倍数时，就很有可能会出现在将 oldTable转移到newTable的过程中遇到问题，从而导致最终的HashMap的值存储异 常。

⚫ 构造entry<K,V>单链表时，也会出现不安全的情况。

**5****、****M****y****SQL****索****引****分****类****?**

**单列索引**

⚫ 普通索引：MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值 和空值，纯粹为了查询数据更快一点。

⚫ 唯一索引：索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值，

⚫ 主键索引：是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

**组合索引：**  
多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时遵循最左前缀集合。

**全文索引：**  
只有在MyISAM引擎上才能使用，只能在CHAR,VARCHAR,TEXT  类型字段上使用全文索引，介绍了要求，说说什么是全文索引，就是在一堆文字中，通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有"你是个靓仔，靓女 ..." 通过靓仔，可能就可以找到该条记录

**空间索引：**  
空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有四种，  
GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。在创建空间索引时，使用SPATIAL关键字。要求，引擎为MyISAM，创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL。

**6****、了解****线****程****&** **进****程的区****别****吗？**

操作系统中可以拥有多个进程，一个进程里可以拥有多个线程，线程在进程内执行 进程和线程的区别

⚫ 容易创建新线程。创建新进程需要重复父进程

⚫ 线程可以控制同一进程的其他线程。进程无法控制兄弟进程，只能控制其子进程

⚫ 进程拥有自己的内存空间。线程使用进程的内存空间，且要和该进程的其他线程共享这个 空间；而不是在进程中给每个线程单独划分一点空间。

⚫ （同一进程中的）线程在共享内存空间中运行，而进程在不同的内存空间中运行

⚫ 线程可以使用wait（），notify（），notifyAll（）等方法直接与其他线程（同一进程） 通信；而，进程需要使用“进程间通信”（IPC）来与操作系统中的其他进程通信。

**7****、****J****a****v****a****进****程****间****的****几种通****信****方式****？**

⚫ 管道( pipe )：管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘 关系的进程间使用。进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。

⚫ 有名管道 (named pipe) ： 有名管道也是半双工的通信方式，但是它允许无亲缘关系进程 间的通信。

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:17.5pt;"> ⚫&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:478.5pt;"> 信号量(&nbsp;semophore&nbsp;)&nbsp;：&nbsp;信号量是一个计数器，可以用来控制多个进程对共享资源的访 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

问。它常作为一种锁机制，防止某进程正在访问共享资源时，其他进程也访问该资源。因此，主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段。

⚫ 消息队列( message queue ) ： 消息队列是由消息的链表，存放在内核中并由消息队列 标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少、管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大 小受限等缺点。

⚫ 信号 ( sinal ) ： 信号是一种比较复杂的通信方式，用于通知接收进程某个事件已经发生。

⚫ 共享内存( shared memory ) ：共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段 共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问。共享内存是最快的 IPC 方式，它是针 对其他进程间通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制，如信号两，配 合使用，来实现进程间的同步和通信。

⚫ 套接字( socket ) ： 套解口也是一种进程间通信机制，与其他通信机制不同的是，它可用 于不同及其间的进程通信。

**8****、多台****服****务器****同时****对一个****数****据定****时任****务，怎****么****处****理****？**

**对于一个定时任务，如果当前任务已经被某一个服务器处理后，另外一个服务器就不需要执行这个任务了**

⚫ 在定时任务里加锁机制，等某台服务器获取权限，其他服务器将不再执行此次定时任务。

⚫ 在数据库的创建定时任务控制表job\_controller，创建updated\_by字段，用来存放执行 代码的服务器生成的序列号。创建updateTime字段，用于记录标记更新update\_by的 时间戳，也可以理解为上一次任务执行的时间戳。

⚫ 在代码层面，在执行任务的时候，首先生成一个序列号，然后将序列号存储在当前任务的 记录上。然后再从数据库里查询当前记录的序列号，在做标记前，首先检查当前任务的上 一次执行时间离当前时间超过阈值（自己定义），如果超过则表明还没有其他节点执行该 任务，然后为task保存标签和当前运行时间。当然如果上一次运行时间为空的情况下， 也是允许标记的，如果数据库中的序列号与当前节点生成序列号相匹配，则执行任务的具 体逻辑，反之，则什么都不做处理。

**9****、常见****分****布式****锁的****几种实****现****方式？**

⚫ 基于数据库实现分布式锁

⚫ 基于缓存实现分布式锁

⚫ 基于Zookeeper实现分布式锁

**10****、****R****e****di****s****分****布式****锁实现****原****理？**

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:17.5pt;"> ⚫&nbsp;⚫&nbsp;⚫&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:478.5pt;"> set&nbsp;px&nbsp;nx &nbsp; 守护线程，进行renew&nbsp;&nbsp; Redis分布式锁实现：&nbsp;先拿setnx来争抢锁，抢到之后，再用expire(过期)给锁加一个过 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

期时间防止锁忘记了释放。

⚫ 如果在setnx之后执行expire之前进程意外crash或者要重启维护了，那会怎么样：set 指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！

**11****、****R****e****di****s****的****数据****类型及****它****们的****使用****场景？**

string

⚫ key/value； 二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或 者序列化的对象 。一个键最大能存储512MB。

hash

⚫ 存储对象数据

list ： 简单的字符串列表

关注列表

⚫ 队列

set： string类型的无序集合

共同关注列表

⚫ 统计独立IP   
zset : （sorted set：有序集合）,每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

排行

⚫ 带权重的消息队列

**12****、信号****量****与信****号****的区****别****?**

⚫ 信号：（signal）是一种处理异步事件的方式。信号是比较复杂的通信方式，用于通知接 受进程有某种事件发生，除了用于进程外，还可以发送信号给进程本身。

⚫ 信号量：（Semaphore）进程间通信处理同步互斥的机制。是在多线程环境下使用的一 种设施, 它负责协调各个线程, 以保证它们能够正确、合理的使用公共资源。

简单地说，信号就是一种异步通信，通知进程某种事件的发生；信号量是进程/线程同步与互斥的一种机制，保证进程/线程间之间的有序执行或对公共资源的有序访问。

**13****、****selec****t****和****ep****o****ll****的底层****结****构是****什****么原理**

select：支持阻塞操作的设备驱动通常会实现一组自身的等待队列如读/写等待队列用于支持上层(用户层)所需的BLOCK或NONBLOCK操作。当应用程序通过设备驱动访问该设备时(默认为BLOCK操作)，若该设备当前没有数据可读或写，则将该用户进程插入到该设备驱动对应的读/写等待队列让其睡眠一段时间，等到有数据可读/写时再将该进程唤醒。

select就是巧妙的利用等待队列机制让用户进程适当在没有资源可读/写时睡眠，有资源可读/写时唤醒。

epoll：epoll由三个系统调用组成，分别是epoll\_create，epoll\_ctl和epoll\_wait。epoll\_create用于创建和初始化一些内部使用的数据结构；epoll\_ctl用于添加，删除或者修改指定的fd及其期待的事件，epoll\_wait就是用于等待任何先前指定的fd事件。

**14****、场景****题****：****1** **亿****个数据****取****出最大****前****1****0****0****个有什****么****方****法****？**

⚫ 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法 的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。

⚫ 局部淘汰法，该方法与排序方法类似，用一个容器保存前10000个数，然后将剩余的所 有数字——与容器内的最小数字相比，如果所有后续的元素都比容器内的10000个数还 小，那么容器内这个10000个数就是最大10000个数。如果某一后续元素比容器内最小 数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的 结果容器中保存的数即为最终结果了。此时的时间复杂度为O（n\+m^2），其中m为容 器的大小，即10000。

⚫ 分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的10000 个，最后在剩下的10010000个数据里面找出最大的10000个。如果100万数据选择足 够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。100万个数据里面查找最大的 10000个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N 大于10000个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大的那堆个数N大于10000 个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大堆个数N小于10000个，就在小的那堆 里面快速排序一次，找第10000\-n大的数字；递归以上过程，就可以找到第1w大的 数。参考上面的找出第1w大数字，就可以类似的方法找到前10000大数字了。此种方法 需要每次的内存空间为10^64=4MB，一共需要101次这样的比较。

⚫ Hash法，如果这1亿个书里面有很多重复的数，先通过Hash法，把这1亿个数字去重 复，这样如果重复率很高的话，会减少很大的内存用量，从而缩小运算空间，然后通过分 治法或最小堆法查找最大的10000个数。

⚫ 采用最小堆法，首先读入前10000个数来创建大小为10000的最小堆，建堆的时间复杂 度为O（mlogm）（m为数组的大小即为10000），然后遍历后续的数字，并于堆顶 （最小）数字进行比较。如果比最小的数小，则继续读取后续数字；如果比堆顶数字大， 则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至1亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10000个数字。该算法的时间复杂度为O（nmlogm），空间复杂度是10000（常数）。

**15****、****ka****f****k****a****如何****保****证消息****可****靠****?**

**生产者丢失消息的情况**

生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。 为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果，Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法发送消息实际上是异步的操作，我们可以通过 get()方法获取调用结果，但是这样也让它变为了同步操作，可以采用为其添加回调函数的形式，示例代码如下： 
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send(topic, o); future.addCallback(result \-> logger.info("生产者成功发送消息到topic:\{\} partition:\{ \}的消息", result.getRecordMetadata().topic(), result.getRecordMetadata().partition()),

ex \-> logger.error("生产者发送消失败，原因：\{\}", ex.getMessage()));

**P****r****odu****c****e****r****的**retries**（重试次数）设置一个比较合理的值，一般****是** **3** **，但是为了保证消****息****不丢失的话一般会设置比较大一点。设置完成之后，当出现网络问题之后能够自动重试消息发送，避免消息丢失。另外，建议还要设置重试间隔，因为间隔太小的话重试的效果就不明显了，网络波动一次****你****3****次一下子就重试完了**

**消费者丢失消息的情况**

当消费者拉取到了分区的某个消息之后，消费者会自动提交了 offset。自动提交的话会有一个问题，试想一下，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。

**解决办法也比较粗暴，我们手动关闭自动提交****o****f****f****s****e****t****，每次在真正消费完消息之后再自己手动提交****o****ffset****。** 但是，细心的朋友一定会发现，这样会带来消息被重新消费的问题。比如你刚刚消费完消息之后，还没提交 offset，结果自己挂掉了，那么这个消息理论上就会被消费两次。

**K****afka****弄丢了消****息**

**试想一种情况：假如** **lea****d****e****r****副本所在的****b****r****oke****r****突然挂掉，那么就要从** **f****o****l****l****ow****er****副本重新选出一个****l****ea****d****e****r****，但是** **lea****d****er** **的数据还有一些没有被** **f****o****l****l****ow****er****副本的同步的话，就会造成消息丢失。**

当我们配置了 **u****n****c****l****ea****n****.le****a****der.elec****t****ion****.****e****n****a****bl****e =** **f****a****l****s****e** 的话，当 leader 副本发生故障时就不会从 follower 副本中和 leader 同步程度达不到要求的副本中选择出 leader ，这样降低了消息丢失的可能性。

**16****、消息****队****列的****使****用场****景****?**

消息队列在实际应用中包括如下四个场景：

⚫ 应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程 失败；

⚫ 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处 理，减少处理时间；

⚫ 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；

⚫ 消息驱动的系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息， 消费者(可能有多个)负责对消息进行处理；

**17****、乐观****锁****和悲****观****锁的理****解****及如****何****实****现，有****哪****些实****现方****式？**

**悲观锁：**  
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如 Java 里面的同步原语 synchronized 关键字的实现也是悲观锁。

**乐观锁：**  
顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于 write\_condition 机制，其实都是提供的乐观锁。在 Java中 java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

**18****、****A****r****r****a****y****L****i****st****和****Li****n****ked****L****i****st** **的****区****别****在哪里****？**

⚫ 数据结构实现：ArrayList ：基于数组，便于按 index 访问，超过数组需要扩容，扩容成 本较高。LinkedList：使用链表实现，无需扩容。

⚫ 随机访问效率：ArrayList 比LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为LinkedList 是 线性的数据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。

⚫ 增加和删除效率：在非首尾的增删操作，LinkedList要比ArrayList效率要高，因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。

⚫ 内存空间占用：LinkedList 比 ArrayList更占内存，因为LinkedList的节点除了存储数 据，还存储了两个引用，一个指向前一个元素，一个指向后一个元素。

⚫ 线程安全：ArrayList 和LinkList都是不同步的，不保证线程安全。

⚫ 综合来说，需要频繁读取集合中的元素时，更推荐使用Arrayist，而在增删操作较多时， 更推荐使用LinkedList。

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:17.5pt;"> ⚫&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:478.5pt;"> LinkedList的双向链表是链表的一种，它的每个数据结点中都有2个指针，分别指向直接 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便的访问它的前驱结点和后继结点。

**19****、谈谈****你****对****S****Q****L****注入****式****攻击****的****理****解****？**

所谓SQL注入式攻击，就是攻击者把SQL命令插入到Web表单的输入域或页面请求的查询字符串，**欺骗服务器执行恶意****的****S****Q****L****命****令**。

**如何防****范****SQ****L****注入式攻击？**

在利用表单输入的内容构造SQL命令之前，把所有输入内容过滤一番就可以了。过滤输入内容可以按多种方式进行。

⚫ 对于动态构造SQL查询的场合  
a. 替换单引号，即把所有单独出现的单引号改成两个单引号，防止攻击者修改SQL命令的含 义。

b. 删除用户输入内容中的所有连字符  
c. 对于用来执行查询的数据库帐户，限制其权限**。**用不同的用户帐户执行查询、插入、更新、删 除操作。

⚫ 用存储过程来执行所有的查询。

⚫ 限制表单或查询字符串输入的长度。

⚫ 检查用户输入的合法性。

⚫ 将用户登录名称、密码等数据加密保存。

⚫ 检查提取数据的查询所返回的记录数量。

**20****、数据****库****事务****的****特性****？**

⚫ 原子性：即不可分割性，事务要么全部被执行，要么就全部不被执行。

⚫ 一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态

⚫ 隔离性。在事务正确提交之前，不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务，

⚫ 持久性。事务正确提交后，其结果将永久保存在数据库中，即使在事务提交后有了其他故 障，事务的处理结果也会得到保存。

**21****、****R****e****di****s****如****何做****内存优****化？**

尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.

**22****、缓存****穿****透，****缓****存击穿****，****缓存****雪****崩****都是咋****回****事？****解决****办法？**

**缓存穿透**

⚫ 问题：大量并发查询不存在的KEY，在缓存和数据库中都不存在，同时给缓存和数据库带 来压力。

⚫ 原因：一般而言，缓存穿透有2种可能性：业务数据被误删，导致缓存和数据库中都没有 数据。恶意进行ddos 攻击。

⚫ 分析：为什么会多次透传呢？不存在 一直为空，需要注意让缓存能够区分KEY不存在和 查询到一个空值。

⚫ 解决办法：缓存空值的KEY，这样第一次不存在也会被加载会记录，下次拿到有这个 KEY。Bloom过滤或RoaingBitmap 判断KEY是否存在，如果布隆过滤器中没有查到这 个数据，就不去数据库中查。在处理请求前增加恶意请求检查，如果检测到是恶意攻击， 则拒绝进行服务。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略（异步线程负责维护缓存的 数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。

**缓存击穿**

⚫ 问题：某个KEY失效的时候，正好有大量并发请求访问这个KEY。

⚫ 分析：跟穿透其实很像，属于比较偶然的。

⚫ 解决办法：KEY的更新操作添加全局互斥锁。完全以缓存为准，使用延迟异步加载的策略 （异步线程负责维护缓存的数据，定期或根据条件触发更新），这样就不会触发更新。

**缓存雪崩**

⚫ 问题：当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况，导致大量的请求无法获取数据，从而将 流量压力传导到数据库上，导致数据库压力过大甚至宕机。

⚫ 原因：一般而言，缓存雪崩有2种可能性：大量的数据同一个时间失效：比如业务关系强 相关的数据要求同时失效Redis 宕机

⚫ 分析：一般来说，由于更新策略、或者数据热点、缓存服务宕机等原因，可能会导致缓存 数据同一个时间点大规模不可用，或者都更新。所以，需要我们的更新策略要在时间上合 适，数据要均匀分享，缓存服务器要多台高可用。

⚫ 解决办法：更新策略在时间上做到比较平均。如果数据需要同一时间失效，可以给这批数 据加上一些随机值，使得这批数据不要在同一个时间过期，降低数据库的压力。使用的热 数据尽量分散到不同的机器上。多台机器做主从复制或者多副本，实现高可用。做好主从 的部署，当主节点挂掉后，能快速的使用从结点顶上。实现熔断限流机制，对系统进行负 载能力控制。对于非核心功能的业务，拒绝其请求，只允许核心功能业务访问数据库获取 数据。服务降价：提供默认返回值，或简单的提示信息。

**23****、数组****和****链表****的****区别？****当****数组****内****存****过大时****会****出现****什么****问题？****链****表增****删过****多会**

**出现的****什****么问****题？**

⚫ 数组静态分配内存，链表动态分配内存；

⚫ 数组事先定义固定的长度，不能适应数据动态的增减的情况。当数据增加时，可能超出原 先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；

⚫ 链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况

⚫ 数组在内存中连续，链表不连续；

⚫ 数组元素在栈区，链表元素在堆区；

⚫ （静态）数组从栈中分配空间，对于程序员方便快速，但是自由度小；

⚫ 链表从堆中分配空间，自由度大但是申请管理比较麻烦。

⚫ 数组利用下标定位，时间复杂度为O(1)，链表定位元素时间复杂度O(n)；

⚫ 数组插入或删除元素的时间复杂度O(n)，链表的时间复杂度O(1)。

⚫ 当数组内存过大时会出现什么问题（堆内存溢出），链表增删过多会出现的什么问题（大 量内存碎片）

**24****、常见****排****序算****法****和分别****的****复杂****度？**

⚫ 冒泡排序，O(n2)，通过重复走完数组的所有元素，通过两两比较，直到没有数可以交换 的时候结束这个数，再到下个数，直到整个数组排好顺序。

⚫ 插入排序，O(n2)，每次从未排好序的数据堆中拿出一个数，插入到已排好序的数据队列 的正确位置。

⚫ 选择排序，O(n2)，每次从未排好序的数据堆中找到最小的数，插入到已排好序的数据队 列的头部。

⚫ 快速排序，O(N\*logN)，以数据堆中的一个数为标准，将数据堆分为小于等于和大于该数 的两堆，对于分割后的两堆数再分别利用上述方法进行分割，以此类推，直到堆中只有一 个数为止。

⚫ 堆排序，O(N\*logN)，将数据堆中的数两两组队排序，对于排序好的这些子堆再两两组队 排序，以此类推，直到只剩下一个堆。

⚫ 归并排序，O(N\*logN)，基于堆的排序算法，分为最大堆和最小堆。排序分为两个过程堆 的构造和堆的排序。

**25****、****jd****k** **1.****8****的** **JVM** **内存****划****分模型****，****堆和栈****的****区****别**

⚫ 方法区(method)：被所有的线程共享。方法区包含所有的类信息和静态变量。（运行时 常量池）

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:17.5pt;"> ⚫&nbsp; ⚫&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:478.5pt;"> 堆(heap)：被所有的线程共享，存放对象实例以及数组，Java堆是GC的主要区域。&nbsp;&nbsp; 栈(stack)：每个线程包含一个栈区，栈中保存一些局部变量等。（本地局部变量、操作数 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

栈、动态链接、返回地址）

⚫ 程序计数器：是当前线程执行的字节码的行指示器。

⚫ 本地方法栈

**26****、简单****描****述** **My****S****QL****中****，索****引****，主****键****，唯一****索****引，****联****合****索引的****区****别，****对数****据**

**库的性****能****有什****么****影****响（从****读****写两****方面****）？**

⚫ 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着 对数据表里所有记录的引用指针。

⚫ 普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。

⚫ 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相 同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一 索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。

⚫ 主键，是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一 条记录，使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。

⚫ 索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。

⚫ 索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执 行这些写操作时，还要操作索引文件。

**27****、****I/O****模****型有****哪****几种****？**

阻塞I/O， 非阻塞I/O模型，I/O复用模型，信号驱动I/O模型 ，异步I/O模型。

**28****、当你****用****浏览****器****打开一****个****链接****的****时****候，计****算****机做****了哪****些工作****步****骤？**

域名解析–> 发起TCP的3次握手 –> 建立TCP连接后发起http请求 –> 服务器响应http请求–>浏览器得到html代码 –> 浏览器解析html代码，并请求html代码中的资源（如js、css、图片等） –> 浏览器对页面进行渲染呈现给用户 。

**29****、虚拟****D****O****M** **的****优劣如****何****?**

**优点****:**

⚫ 保证性能下限: 虚拟DOM可以经过diff找出最小差异,然后批量进行patch,这种操作虽然 比不上手动优化,但是比起粗暴的DOM操作性能要好很多,因此虚拟DOM可以保证性能 下限

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:17.5pt;"> ⚫&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:478.5pt;"> 无需手动操作DOM: 虚拟DOM的diff和patch都是在一次更新中自动进行的,我们无需 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

手动操作DOM,极大提高开发效率

⚫ 跨平台: 虚拟DOM本质上是JavaScript对象,而DOM与平台强相关,相比之下虚拟DOM 可以进行更方便地跨平台操作,例如服务器渲染、移动端开发等等  
**缺点****:**  
无法进行极致优化: 在一些性能要求极高的应用中虚拟DOM无法进行针对性的极致优化,比如VScode采用直接手动操作DOM的方式进行极端的性能优化。

**30****、幻读****是****什么****，****用什么****隔****离级****别****可****以防止****幻****读？**

幻读是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候、后一次查询看到了前一次查询未看到的行。

在可重复读隔离级别下，普通的查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在“当前读”下才会出现。

SERIALIZABLE(可串行化)可以防止幻读：最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰。