1. Java并发类:

1、ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap其实就是线程安全版本的hashMap。前面我们知道HashMap是以链表的形式存放hash冲突的数据，以数组形式存放HashEntry等hash出来不一致的数据。为了保证容器的数据一致性，需要加锁。HashMap的实现方式是，只有put和remove的时候会引发数据的不一致，那为了保证数据的一致性，我在put和remove的时候进行加锁操作。但是随之而来的是性能问题，因为key-value形式的数据，读写频繁是很正常的，也就意味着我有大量数据做读写操作时会引发长时间的等待。为了解决这个问题，Java并发包问我们提供了新的思路。在每一个HashEntry上加一把锁，对于hash冲突的数据，因为采用链表存储，公用一把锁。这样我才在做不同hash数值的数据时，则是在不同的锁环境下执行，基本上是互不干扰的。在最好情况下，可以保证16个线程同时进行无阻塞的操作（HashMap的默认HashEntry是16，亦即默认的数组大小是16）。

那ConcurrentHashMap是如何保证数据操作的一致性呢？对于数据元素的大小，ConcurrentHashMap将对应数组（HashEntry的长度）的变量为voliate类型的，也就是任何HashEntry发生变更，所有的地方都会知道数据的大小。对于元素，如何保证我取出的元素的next不发生变更呢？（HashEntry中的数据采用链表存储，当读取数据的时候可能又发生了变更），这一点，ConcurrentHashMap采取了最简单的做法，hash值、key和next取出后都为final类型的，其next等数据永远不会发生变更。

另外ConcurrentHashMap采用的锁结构是将读和写分开的，大大的提升了性能。

2.CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList是线程安全版本的ArrayList。和ArrayList不同的是，CopyOnWriteArrayList默认是创建了一个大小为0的容器。通过ReentrantLock来保证线程安全。CopyOnWriteArrayList其实每次增加的时候，需要新创建一个比原来容量+1大小的数组，然后拷贝原来的元素到新的数组中，同时将新插入的元素放在最末端。然后切换引用。

针对CopyOnWriteArrayList，因为每次做插入和删除操作，都需要重新开辟空间和复制数组元素，因此对于插入和删除元素，CopyOnWriteArrayList的性能远远不如ArrayList，但是每次读取的时候，CopyOnWriteArrayList在不加锁的情况下直接锁定数据，会快很多（但是可能会引发脏读：脏读又称无效数据的读出，是指在数据库访问中，事务T1将某一值修改，然后事务T2读取该值，此后T1因为某种原因撤销对该值的修改，这就导致了T2所读取到的数据是无效的，值得注意的是，脏读一般是针对于update操作的。），对于迭代，CopyOnWriteArrayList会生成一个快照数组，因此当迭代过程中出现变化，快照数据没有变更，因此读到的数据也是不会变化的。在读多写少的环境下，CopyOnWriteArrayList的性能还是不错的。

2.Spring的IOC以及AOP.

IOC（DI）：把对象的创建权限交给Spring容器，让spring帮我们实例化对象，我们只是从spring容器中取得实例。

AOP：把一些非核心业务的代码抽取到一个通知类（增强），再创建需要被增强的类的代理对象，在调用代理对象的方法时，织入增强代码，并调用目标方法的一种面向切面技术，一种对OOP进行补充的编程方式。

3.Spring的Bean的加载过程.

Spring通过资源加载器加载相应的XML文件，使用读取器读取资源加载器中的文件到读取器中，在读取过程中，解析相应的xml文件元素，转化为spring定义的数据结BeanDefinition，把相应的BeanDefinition注册到注册表中。注册表中包含的BeanDefinition的数据结构，没有经过加工处理过，无法得到我们想要的bean对象。
我们如何得到Bean对象，spring都做了那些工作？BeanFactory提供了多种方式得到bean对象，getBean()方法是最核心得到bean对象
getBean主要由AbstractBeanFactory、AbstractAutowireCapableBeanFactory、以及DefaultListableBeanFactory实现
AbstractBeanFactory 实现了依赖关系处理
AbstractAutowireCapableBeanFactory 实现了bean的create过程
DefaultListableBeanFactory 实现了BeanDefinition的管理

以下是getBean方法的实现流程。

getBean经过方法重载后，最终调用的是doGetBean方法，
需要的方法参数如下：
1.name 你要得到bean对象的名称 不能为空
2.requiredType 这个bean对象的Class类型，可以为null
3.args 可以为null，如果有参数，则代表在找到这个bean定义后，通过构造方法或工厂方法或其他方法传入args参数来改变这个bean实例。
spring 工厂开始自动化处理了.

4. Spring的循环依赖处理方式.

所谓Spring的循环依赖，指的是这样一种场景：

当我们注入一个对象A时，需要注入对象A中标记了某些注解的属性，这些属性也就是对象A的依赖，把对象A中的依赖都初始化完成，对象A才算是创建成功。那么，如果对象A中有个属性是对象B，而且对象B中有个属性是对象A，那么对象A和对象B就算是循环依赖，如果不加处理，就会出现：创建对象A–>处理A的依赖B–>创建对象B–>处理B的对象A–>创建对象A–>处理A的依赖B–>创建对象B…这样无限的循环下去。

这事显然不靠谱。

Spring处理循环依赖的基本思路是这样的：

虽说要初始化一个Bean，必须要注入Bean里的依赖，才算初始化成功，但并不要求此时依赖的依赖也都注入成功，只要依赖对象的构造方法执行完了，这个依赖对象就算存在了，注入就算成功了，至于依赖的依赖，以后再初始化也来得及（参考Java的内存模型）。

因此，我们初始化一个Bean时，先调用Bean的构造方法，这个对象就在内存中存在了（对象里面的依赖还没有被注入），然后把这个对象保存下来，当循环依赖产生时，直接拿到之前保存的对象，于是循环依赖就被终止了，依赖注入也就顺利完成了。

举个例子：

假设对象A中有属性是对象B，对象B中也有属性是对象A，即A和B循环依赖。

创建对象A，调用A的构造，并把A保存下来。
然后准备注入对象A中的依赖，发现对象A依赖对象B，那么开始创建对象B。
调用B的构造，并把B保存下来。
然后准备注入B的构造，发现B依赖对象A，对象A之前已经创建了，直接获取A并把A注入B（注意此时的对象A还没有完全注入成功，对象A中的对象B还没有注入），于是B创建成功。
把创建成功的B注入A，于是A也创建成功了。
于是循环依赖就被解决了。

5.缓存穿透与缓存击穿问题

5.1缓存穿透（数据查询不到—>假数据、set集合放ID布隆过滤器过滤）

解决方案（防止mysql宕机）
在Redis中放入
1.假数据
2.set集合，里面放入所有mysql中的id，再通过布隆过滤器过滤，没有这个id的请求就不在mysql中找了

5.2、缓存击穿（热点数据到期—>访问一次加一次访问时间、加锁）

解决方案
1.从Redis处理：一个请求，给这个热点数据加一点时间（避免热点数据过期）
2.分布式锁：Tomcat集群synchronized-Tomcat分布式锁-Redis（避免大量数据访问数据库）

6、MySql存储引擎

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。

因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型(Table Type，即存储和操作此表的类型)。

InnoDB存储引擎
InnoDB是事务型数据库的首选引擎，通过上图也看到了，InnoDB是目前MYSQL的默认事务型引擎，是目前最重要、使用最广泛的存储引擎。支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。InnoDB主要特性有：

1、InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事物安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句中提供一个类似Oracle的非锁定读。这些功能增加了多用户部署和性能。在SQL查询中，可以自由地将InnoDB类型的表和其他MySQL的表类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合

2、InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据库引擎锁不能匹敌的

3、InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB将它的表和索引在一个逻辑表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘文件）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存放在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上

4、InnoDB支持外键完整性约束，存储表中的数据时，每张表的存储都按主键顺序存放，如果没有显示在表定义时指定主键，InnoDB会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键

5、InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上

InnoDB不创建目录，使用InnoDB时，MySQL将在MySQL数据目录下创建一个名为ibdata1的10MB大小的自动扩展数据文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5MB大小的日志文件。

场景：由于其支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
MyISAM存储引擎
MyISAM基于ISAM存储引擎，并对其进行扩展。它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM拥有较高的插入、查询速度，但不支持事物和外键。

MyISAM主要特性有：

1、大文件（达到63位文件长度）在支持大文件的文件系统和操作系统上被支持

2、当把删除和更新及插入操作混合使用的时候，动态尺寸的行产生更少碎片。这要通过合并相邻被删除的块，以及若下一个块被删除，就扩展到下一块自动完成

3、每个MyISAM表最大索引数是64，这可以通过重新编译来改变。每个索引最大的列数是16

4、最大的键长度是1000字节，这也可以通过编译来改变，对于键长度超过250字节的情况，一个超过1024字节的键将被用上

5、BLOB和TEXT列可以被索引，支持FULLTEXT类型的索引，而InnoDB不支持这种类型的索引

6、NULL被允许在索引的列中，这个值占每个键的0~1个字节

7、所有数字键值以高字节优先被存储以允许一个更高的索引压缩

8、每个MyISAM类型的表都有一个AUTO_INCREMENT的内部列，当INSERT和UPDATE操作的时候该列被更新，同时AUTO_INCREMENT列将被刷新。所以说，MyISAM类型表的AUTO_INCREMENT列更新比InnoDB类型的AUTO_INCREMENT更快

9、可以把数据文件和索引文件放在不同目录

10、每个字符列可以有不同的字符集

11、有VARCHAR的表可以固定或动态记录长度

12、VARCHAR和CHAR列可以多达64KB

存储格式：

1、静态表（默认）：字段都是非变长的（每个记录都是固定长度的）。存储非常迅速、容易缓存，出现故障容易恢复；占用空间通常比动态表多。

2、动态表：占用的空间相对较少，但是频繁的更新删除记录会产生碎片，需要定期执行optimize table或myisamchk -r命令来改善性能，而且出现故障的时候恢复比较困难。

3、压缩表：使用myisampack工具创建，占用非常小的磁盘空间。因为每个记录是被单独压缩的，所以只有非常小的访问开支。

静态表的数据在存储的时候会按照列的宽度定义补足空格，在返回数据给应用之前去掉这些空格。如果需要保存的内容后面本来就有空格，在返回结果的时候也会被去掉。（其实是数据类型char的行为，动态表中若有这个数据类型也同样会有这个问题）

使用MyISAM引擎创建数据库，将产生3个文件。文件的名字以表名字开始，扩展名之处文件类型：frm文件存储表定义、数据文件的扩展名为.MYD（MYData）、索引文件的扩展名时.MYI（MYIndex）。

场景：如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。
MERGE存储引擎
MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表结构必须完全相同，尽管其使用不如其它引擎突出，但是在某些情况下非常有用。

7.Mybatis的一级缓存和二级缓存的区别？

一级缓存(默认开启)
SqlSession级别的缓存，实现在同一个会话中数据的共享.
基于sqlSession默认开启,在操作数据库时需要构造SqlSession对象，在对象中有一个HashMap用于存储缓存数据。不同的SqlSession之间的缓存数据区域是互相不影响的。
二级缓存
SqlSessionFactory级别的缓存，实现不同会话中数据的共享，是一个全局变量。
不同的sqlSession两次执行相同的namespace下的sql语句，且向sql中传递的参数也相同，即最终执行相同的sql语句，则第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存，第二次查询会从缓存中获取数据，不再去底层数据库查询，从而提高效率。

8.HashMap

HashMap刚创建时，table是null，为了节省空间，当添加第一个元素时，table容量 调整为16，当元素个数大于阈值(16*0.75=12)时，会进行扩容，扩容后大小为原来的2倍。目的是 减少调整元素的个数，jdk1.8 当每个链表长度大于8，并且数组元素个数大于等于64时，会调整为红黑树，目 的提高执行效率，jdk1.8 当链表长度小于等于6时，调整成链表，jdk1.8以前，链表是头插入，jdk1.8以后是尾插入

HashMap的安全问题

jdk1.7及之前的HashMap

在HashMap扩容的是时候会调用resize（）方法中的transfer()方法，在这里由于是头插法所以在多线程情况下可能出现循环链表，所以后面的数据定位到这条链表的时候会造成数据丢失。和读取的可能导致死循环。

jdk1.8HashMap

1.8的HashMap对此做了优化，resize采用了尾插法，即不改变原来链表的顺序，所以不会出现1.7的循环链表的问题。但是它也不是线程线程安全的。不安全性如下：

在多线程情况下put时计算出的插入的数组下标可能是相同的，这时可能出现值的覆盖从而导致size也是不准确的。

9. final ， finally ， finalize区别

final修饰成员变量，成员方法，类
finally修饰代码块
finalize是Object类中的一个方法 -> 复活币 × 1

10.static关键字修饰什么

内部类
方法
变量
代码块
导包

11.volatile关键字

1.被volatile修饰的变量保证对所有线程可见。
2.禁止指令重排优化

12.CAS乐观锁（比较和交换）

CAS介绍（compare and swap比较和交换）：
CAS是项乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。CAS是一种非阻塞式的同步方式。
CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该包含值 A；如果包含该值，则将 B 放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。
CAS导致ABA问题：添加版本
线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B，在此之前，线程2将变量的值由A替换为C，又由C替换为A，然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A，所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了，尽管CAS成功，但可能存在潜藏的问题，如果CAS次数过多，会额外损耗CPU性能
解决ABA问题：增加版本号

13.GC的垃圾回收

1.JVM内存分代模型
年轻代和老年代
JVM将堆内存划分为了两个区域，即年轻代和老年代。年轻代主要存放的是创建和使用完即将被回收的对象，老年代存放的是一些长期被使用的对象。
2.确定是否回收

1、引用计数算法

判断对象的引用数量
   通过判断对象的引用数量来决定对象是否可以被回收；
   每个对象实例都有一个引用计数器，被引用则+1，完成引用则-1；
   任何引用计数为0的对象实例可以被当作垃圾收集。
优点：执行效率高，程序执行受影响较小。
缺点：无发检测出循环引用的情况，导致内存泄露。

2.可达性分析算法

有一系列名为GC Roots的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径被称
为“引用链”。
如果一个对象到GC Roots没有任何引用链相连接时，说明这个对象是不可用的。如果一个对象
到GC Roots有引用链相连接时，说明这个对象是可用的。
也就是说，给定一个集合的引用作为根节点出发，通过引用关系遍历对象图，能够遍历到的对象
就被判定为存活，不能够被遍历到的对象说明对象死亡。

3.常用垃圾算法

1.复制算法（新生代回收算法）

复制算法主要运用在新生代中，把新生代内存划分为两块内存区域，然后只使用其中一块，待
那块内存快满的时候，就把里面的存活对象一次性转移到另外一块内存区域，然后回收原来那
块的垃圾对象。

整个垃圾回收的流程就是，刚开始创建的对象都是在Eden区域的，如果Eden区域快满了，就会
触发垃圾回收。Eden区把存活的对象都转移到空着的S1区域，接着Eden区就会被请客。然后再
次分配对象到Eden区中直到满了进行下一次垃圾回收，这时会将S1中存活的对象和Eden区存活
的对象转移到空的Survivor区中（S2） 。这就是为什么新生代会被划分为8：1：1的结构了，
这样对内存的利用率会大大提升。

2.标记清除法

标记-清除算法采用从根集合（GC Roots）进行扫描，对存活的对象进行标记，标记完毕后，
再扫描整个空间中未被标记的对象，进行回收，如下图所示。标记-清除算法不需要进行对
象的移动，只需对不存活的对象进行处理，在存活对象比较多的情况下极为高效，但由于标
记-清除算法直接回收不存活的对象，因此会造成内存碎片。

3.标记整理算法（老年代回收算法）

标记-整理算法采用标记-清除算法一样的方式进行对象的标记，但在清除时不同，在回收不存活
的对象占用的空间后，会将所有的存活对象往左端空闲空间移动，并更新对应的指针。标记-整
理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高，但是却解决了内存
碎片的问题。

15.class文件是如何加载到JVM内存的

各个加载器的工作责任：

1）Bootstrap ClassLoader：负责加载$JAVA_HOME中jre/lib/rt.jar里所有的class，由C++实现，不是ClassLoader子类

2）Extension ClassLoader：负责加载java平台中扩展功能的一些jar包，包括$JAVA_HOME中jre/lib/*.jar或-Djava.ext.dirs指定目录下的jar包

3）App ClassLoader：负责记载classpath中指定的jar包及目录中class

工作过程：

1、当AppClassLoader加载一个class时，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把类加载
请求委派给父类加载器ExtClassLoader去完成。

2、当ExtClassLoader加载一个class时，它首先也不会自己去尝试加载这个类，而是把类加
载请求委派给BootStrapClassLoader去完成。

3、如果BootStrapClassLoader加载失败（例如在$JAVA_HOME/jre/lib里未查找到该class）
，会使用ExtClassLoader来尝试加载；

4、若ExtClassLoader也加载失败，则会使用AppClassLoader来加载

5、如果AppClassLoader也加载失败，则会报出异常ClassNotFoundException

这就是所谓的双亲委派模型。简单来说：如果一个类加载器收到了类加载的请求，它首先不会自己去尝试加载这个类，而是把请求委托给父加载器去完成，依次向上。

好处：防止内存中出现多份同样的字节码(安全性角度)

特别说明：类加载器在成功加载某个类之后，会把得到的 java.lang.Class类的实例缓存起来。下次再请求加载该类的时候，类加载器会直接使用缓存的类的实例，而不会尝试再次加载。

类加载详细过程

加载，查找并加载类的二进制数据，在Java堆中也创建一个java.lang.Class类的对象。
连接，连接又包含三块内容：验证、准备、解析。
1）验证，文件格式、元数据、字节码、符号引用验证；
2）准备，为类的静态变量分配内存，并将其初始化为默认值；
3）解析，把类中的符号引用转换为直接引用
初始化，为类的静态变量赋予正确的初始值。

16.JVM内存模型（待完善）

1.程序计数器(PC寄存器):

程序计数器是一块较小的内存空间,是当前线程正在执行的哪一条字节码指令的地址,若当前
线程正在执行的是一个本地方法

2.Java虚拟机栈（待完善）

描述Java方法运行过程的内存模型，保存局部变量、基本数据类型以及堆内存中对象的引用变量
随着线程创建而创建,随着线程的结束而销毁

3.本地方法栈

为JVM提供使用native方法的服务，本地方法栈描述本地方法运行过程的内存模型
也会抛出StackOverFlowError和OutOfMemoryError异常

4.堆

线程共享、垃圾回收的主要场地，在虚拟机启动的时候就被创建
堆这块区域是JVM中最大的，堆内存的大小是可以调节的

5.方法区

线程共享、 存储的是类信息+普通常量+静态常量+编译器编译后的代码等，
常量池（Constant Pool）是方法区的一部分

16.1虚拟机栈如何执行方法的

16.2方法区在JDK各个版本的更新

17.SQL语句的优化

sql本身优化，避免全盘扫描

18.聚簇索引和非聚簇索引

主键索引：
其他索引：

19.索引的常见结构

hash：数据量不大，效率远高于BTree

BTree，B+Tree：数据量大，更加稳定
树高问题，叶子节点指针

20.ES保存数据后，为什么不能立即查看到

我们经常有这样的需求，在对 Elasticsearch 数据进行操作的时候，要及时返回刚刚操作完毕的数据，或者数据列表。

比如加入存储一条数据后，我马上要返回数据的总条数，这个时候，会出问题，Elasticsearch会返回操作之前的数据，也就是假如开始有500条数据，我Insert了一条进去，按道理来说应该是501条，但是这个时候查询会发现，只有500条数据，再次请求又得到501条数据。

BulkRequestBuilder bulkRequest = ESTools.client.prepareBulk().setRefresh(true);

这里的setRefresh(true);

就是自动刷新的用处。所以在我们CRUD的时候，如果对数据增删改操作的时候，如果要及时返回最新数据，那么我们就需要加这个方法，及时刷新数据。

21.