关于面试-java面试题汇总

项目介绍

大部分情况，这是一场面试的开门题，面试官问这个问题，主要是考察你的概述能力和全局视野。有的人经常抱怨自己每天在堆业务，但没有成长。事实上，很多情况下确实在堆业务，但并不是没有成长的。并非做中间件或者技术架构才是成长，例如我们的需求分析能力，沟通协作能力，产品思维能力，抽象建模能力等都是一个非常重要的硬实力。

Java基础

1、List 和 Set 的区别

1：List：可重复，有序，数组或者链表存储

2：Set：不可重复，无序，使用map存储
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2、HashSet 是如何保证不重复的

（1）如果hash码值(hashcode())相同，且equles判断相等，说明元素已经存在，不存；

（2）如果hash码值(hashcode())相同，且equles判断不相等，说明元素不存在，存；
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3、HashMap 是线程安全的吗，为什么不是线程安全的（最好画图说明多线程环境下不安全）?

    1. 对象不能安全发布，构造过程逃逸； 

    2. 内存的可见性，内容不能及时发布；

    3. 操作不是原子的； 

    4. 读写不能同步；

    5. 存在死锁的可能性；
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4、HashMap 的扩容过程

   HashMap的初始容量都是2的n次幂的形式存在的，而扩容也是2倍的原来的容量进行扩容
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5、HashMap 1.7 与 1.8 的 区别，说明 1.8 做了哪些优化，如何优化的？

  （1） 1.7的jdk采用Entry数组来存储数据，但是entry是链表结构。在数据量大的情况下，put/get操作时间会略长。

  （2） 1.8的jdk采用node数组存储数据，node采用链表+红黑树结构，那么当数据存储在数组格子里，且这个格子key超过8个，会把链表转换为红黑树。那么根据红黑树的特性，在大数据量put/get会跟快。
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6、HashMap实现原理 ？

    HashMap是基于hashing的原理，使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。
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hashmap原理：

    操作put时，初始化好并查询链表长度是否需要扩容（扩容2倍），在根据key求hash值在计算它的下标做存储。 如果链表长度超过阈值，就会扩容成红黑树。

    操作get时，使用键的hashcode求取bucket位置，在找到节点并返回。
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ConcurrentHashMap(安全)：

          （1）JDK1.7里面,ConcurrentHashMap是用Segment和HashEntry实现的，每个Segment都是继承于Reentrantlock的，在对该segment进行操作时，获取锁，结束操作释放锁。

          （2）JDK1.8里面，没有用segment，而是用Node+CAS+synchronized实现的。
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HashMap(不安全，存在死锁可能性)：默认16，扩容是2倍，一个Entry数组，当发生hash冲突的时候，hashmap是采用链表的方式来解决的，在对应的数组位置存放链表的头结点。对链表而言，新加入的节点会从头结点加入。

（1） 1.7的jdk采用Entry数组来存储数据，但是entry是链表结构。在数据量大的情况下，put/get操作时间会略长。

（2） 1.8的jdk采用node数组存储数据，node采用链表+红黑树结构，那么当数据存储在数组格子里，且这个格子key超过8个，会把链表转换为红黑树。那么根据红黑树的特性，在大数据量put/get会跟快。

7、HashMap 的并发问题？

    HashMap在多线程put后可能导致get无限循环 。

    如果扩容前相邻的两个Entry在扩容后还是分配到相同的table位置上，就会出现死循环的BUG。

    解决方案：

        使用ConcurrentHashMap进行替代
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8、Java反射

    java 获取反射常使用的三种方式：

        1.通过new对象实现反射机制

        2.通过路径实现反射机制

        3.通过类名实现反射机制

//方式一(通过建立对象)
Student stu = new Student();
Class classobj1 = stu.getClass();
System.out.println(classobj1.getName());
	
//方式二（所在通过路径-相对路径）
Class classobj2 = Class.forName("fanshe.Student");
System.out.println(classobj2.getName());
	
//方式三（通过类名）
Class classobj3 = Student.class;
System.out.println(classobj3.getName());
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Java 并发

1、synchronized 的实现原理以及锁优化？

    synchronized 常见的三种用法如下：

        普通同步方法，锁是当前实例对象

        静态同步方法，锁是当前类的class对象

        同步方法块，锁是括号里面的对象



   synchronized的对象锁，其指针指向的是一个monitor对象（由C++实现）的起始地址。每个对象实例都会有一个 monitor。其中monitor可以与对象一起创建、销毁；亦或者当线程试图获取对象锁时自动生成。需要注意的是monitor不是Java特有的概念.

实现原理：

    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，过程如下：

    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。
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2、volatile 的实现原理？

    1.保证共享变量可见性

        通俗来说就是，某个线程对一个volatile变量的修改，对于其它线程来说是可见的，即线程每次获取volatile变量的值都是最新的。

    2.禁止指令重排序

        volatile底层通过内存屏障实现禁止特定类型的处理器重排序

    原理：操作发送一个lock前缀的命令并写到系统内存，当其他线程来获取，效验这个lock，不对就重新获取值。（类似版本锁）
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3、Java 的信号灯？

    Semaphore是Java1.5之后提供的一种同步工具，Semaphore可以维护访问自身线程个数，并提供了同步机制。使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数，通过 acquire() 获取一个许可，如果没有就等待，而release() 释放一个许可。
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4、synchronized 在静态方法和普通方法的区别？

    synchronized修饰不加static的方法，锁是加在单个对象上，不同的对象没有竞争关系；

    synchronized修饰加了static的方法，锁是加载类上，这个类所有的对象竞争一把锁。
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5、怎么实现所有线程在等待某个事件的发生才会去执行？

    1.使用读写锁，刚开始主线程先获取写锁，然后所有子线程获取读锁，然后等事件发生时主线程释放写锁；

    2.使用CountDownLatch，初始值设为1，所有子线程调用await方法等待，等事件发生时调用countDown方法计数减为0；
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6、CAS？CAS 有什么缺陷，如何解决？

    Cas是另一个无锁解决方案，更准确的是采用乐观锁技术，实现线程安全的问题。cas有三个操作数----内存对象（V）、预期原值（A）、新值（B）。

   CAS缺点这个方式也存在一定的问题：

            1、自循环时间长，开销大

            2、只能保证一个共享变量的原子操作

            3、ABA问题
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7、synchronized 和 lock 有什么区别？

    1.Lock是一个接口，而synchronized是关键字。

    2.synchronized会自动释放锁，而Lock必须手动释放锁。

    3.Lock可以让等待锁的线程响应中断，而synchronized不会，线程会一直等待下去。

    4.通过Lock可以知道线程有没有拿到锁，而synchronized不能。

    5.synchronized能锁住类、方法和代码块，而Lock是块范围内的
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8、final finally finalize

    final 表示最终的、不可改变的。用于修饰类、方法和变量。

    finally 异常处理的一部分，它只能用在try/catch语句中，表示希望finally语句块中的代码最后一定被执行（但是不一定会被执行）

    finalize()是在java.lang.Object里定义的，Object的finalize方法什么都不做，对象被回收时finalized方法会被调用。

    特殊情况下，可重写finalize方法，当对象被回收的时候释放一些资源。但注意，要调用super.finalize()。
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9、强引用 、软引用、 弱引用、虚引用

      强引用: 是使用最普遍的引用。如果一个对象具有强引用，那垃圾回收器绝不会回收它。

      软引用: 如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；

      弱引用: 与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期 

      虚引用: 顾名思义，就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期
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10、ConcurrenHashMap 介绍？1.8 中为什么要用红黑树？

    ConcurrenHashMap 是当hash值相同的情况下（大于8），才会采用红黑树，利用红黑树的二分查找法进行定位。性能较高。
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11、ThreadLocal原理，用的时候需要注意什么？

    ThreadLocal是并发场景下用来解决变量共享问题的类,它能使原本线程间共享的对象进行线程隔离,即一个对象只对一个线程可见。

    需要注意的是，threadlocal在多线程下并不是线程安全的。
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12、如何检测死锁？怎么预防死锁？

    通过jvisualvm查看产生的死锁线程，一步步排查。 

    预防死锁可以设置加锁顺序，设置加锁时限等方法。
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13、Java 内存模型？

    程序计数器

    堆

    栈

    方法区
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14、线程池的种类，区别和使用场景？

    四种线程池：

        1. newCachedThreadPool（缓存）

        2. newFixedThreadPool（单线程）

        2. newScheduledThreadPool（定长）

        4.newSingleThreadExecutor（延迟）
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Spring

1、BeanFactory 和 FactoryBean？

        BeanFactory只是个接口,负责生产和管理bean，它为其他具体的IOC容器提供了最基本的规范。

        FactoryBean是一个接口，当在IOC容器中的Bean实现了FactoryBean后，通过getBean获取到的Bean对象并不是FactoryBean的实现类对象，而是这个实现类中的getObject()方法返回的对象。
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2、Spring IOC 的理解，其初始化过程？

    ioc即依赖注入，就是把某某托管给这个工厂去创建，并实现。

    初始化流程：

        1.Resource定位，读取xml获取对应加载类的路径获取主要注入的接口类。

        2.加载到spring的容器里。

        3.注册对应的接口类，并存到容器里。（map里）
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3、BeanFactory 和 ApplicationContext？

    BeanFactory只是个接口,负责生产和管理bean，它为其他具体的IOC容器提供了最基本的规范。

    ApplicationContext是负责加载上下文或读取资源文件的类，或者通过他去实例化bean。
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4、Spring Bean 的生命周期，如何被管理的？

    1.创建bean

    2.set方法注入

    3.调用init方法bean初始化

    4.执行初始化方法

    5.销毁
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5、如果要你实现Spring AOP，请问怎么实现？

6、如果要你实现Spring IOC，你会注意哪些问题？

7、Spring 是如何管理事务的，事务管理机制？

    Spring事务管理模块主要包括3个接口:

        PlatformTransactionManager：事务管理器，主要用于平台相关的事务管理。

        TransactionDefinition：事务定义信息(隔离级别、传播、超时、只读)通过配置如何进行事务管理。

        TransactionStatus：事务具体运行状态——事务管理过程中，每个时间点事务的状态信息。

    主要通过这三个接口来实现aop切面，对事务做管理。
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8、Spring 的不同事务传播行为有哪些，干什么用的？

   这里写图片描述
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9、Spring 中用到了那些设计模式？

    工厂，单例，模型，原型，适配器，策略，装饰者。
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Springboot

boot如何自动装配和启动流程是怎么样的？

  首先启动会先找到run方法，run方法会找到SpringBootApplication注解，里面包含三个注解，然后简单说一下每个注解的作用.

  1.SpringApplication.run 执行流程中有refreshContext(context)，内部会解析我们的配置类上的标签，实现自动装配功能的注解@EnableAntoConfiguration

  2.会解析@EnableAntoConfiguration这个注解里面的@Import引入的配置类@AntoConfigurationImportSelector

  3.@AntoConfigurationImportSelector这个类中有方法SpringFactoriesLoder.loadFactoryNames(getStringFactoriesLoaderFactoryClass(),getBeanClasLoader())；作用就是读取jarbao中的项目中的META-INF/spring.factories文件

  4.spring.factories 配置了要自动装配的 Configuration 类。
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什么是 Spring Boot Stater ？

starter负责配置好与spring整合相关的配置和相关依赖（jar和jar版本），使用者无需关心框架整合带来的问题。
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Netty

1、BIO、NIO和AIO

2、Netty 的各大组件

3、Netty的线程模型

4、TCP 粘包/拆包的原因及解决方法

5、了解哪几种序列化协议？包括使用场景和如何去选择

6、Netty的零拷贝实现

7、Netty的高性能表现在哪些方面

分布式相关

1、Dubbo的底层实现原理和机制

    Dubbo :是一个rpc框架，soa框架

    作为RPC:支持各种传输协议，如dubbo,hession,json,fastjson，底层采用mina,netty长连接进行传输！典型的provider和cusomer模式!

     作为SOA:具有服务治理功能，提供服务的注册和发现！用zookeeper实现注册中心！启动时候服务端会把所有接口注册到注册中心，并且订阅configurators,服务消费端订阅provide，configurators,routers,订阅变更时，zk会推送providers,configuators，routers,启动时注册长连接，进行通讯！proveider和provider启动后，后台启动定时器，发送统计数据到monitor！提供各种容错机制和负载均衡策略！！

    Dubbo的实现：

    Dubbo协议的Invoker转为Exporter发生在DubboProtocol类的export方法，它主要是打开socket侦听服务，并接收客户端发来的各种请求，通讯细节由Dubbo自己实现。

    dubbo原理：

        I.初始化过程

        2.解析服务

        3.暴露服务

        4.引用服务

    dubbo的泛化调用：泛化接口调用方式主要用于客户端没有 API 接口(泛化调用是指不需要依赖服务的二方包)及模型类元的情况，参数及返回值中的所有 POJO 均用 Map 表示，通常用于框架集成，API网关比如：实现一个通用的服务测试框架，可通过 GenericService 调用所有服务实现。泛化调用的方式可以有效减少平台型产品的二方包依赖，实现系统的轻量级运行。
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2、描述一个服务从发布到被消费的详细过程

    首先先获取zk的配置信息，然后获取需要生产者暴露的url，然后调用registry.register方法将url注册到zookeeper上去，然后去消费者配置对应配置，根据端口和接口到注册中心找到生产者接口，然后去调用。
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3、分布式系统怎么做服务治理

    服务治理解决方案：负载均衡，熔断降级限流，链路追踪，服务发现与配置中心，连接复用

    服务治理的痛点：超时配置，线程池配置，故障定位
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4、幂等性的概念

    一个操作重复执行多次,其效果(不考虑操作时间)和只执行一次是一样的,那么这个操作就叫做是幂等
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5、消息中间件如何解决消息丢失问题

    以rabbitmq为例：

        消息持久化：RabbitMQ 的消息默认存放在内存上面，如果不特别声明设置，消息不会持久化保存到硬盘上面的，如果节点重启或者意外crash掉，消息就会丢失。

        需要做到消息持久化，以下三个条件缺一不可。

            Exchange设置持久化

            Queue设置持久化 

            Message设置持久化    

        ack确认机制：就是消费端消费完成要通知服务端，服务端才把消息从内存删除。

    RabbitMQ消息丢失解决方案:

        第一步:设置创建queue设置为持久化(只会持久化queue元数据,但不会持久化queue中的数据);

        第二步:发送消息时,设置deliveryMode设置为2(此时queue中的数据也将被持久化);

        第三步:配合confirm机制使用（推荐使用异步监听机制，不推荐事务机制）,当消息被持久化后才通知生产者ack;

    RabbitMQ消费者丢失数据场景:

        消费者接收到消息,但是还没操作,消费者自己挂了,但是rabbitmq以为该条消息已经被消费.

    消费者丢失数据解决方案:

        将autoAck关闭,在处理完消息后再手动提交ack;    
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6、Dubbo的服务请求失败怎么处理

    重连或者配置超时请求
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7、重连机制会不会造成错误

    如果在高性能请求的环境下，会导致服务雪崩。
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8、对分布式事务的理解

    分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器分布于不同服务器节点上，要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败
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9、如何实现负载均衡，有哪些算法可以实现？

    轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法
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10、Zookeeper的用途，选举的原理是什么？

    zk的用途：1.命名服务 2.配置管理 3.集群管理 4.分布式锁 

    选举原理：当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的Server都恢复到一个正确的状态。

                    1.选举线程由当前Server发起选举的线程担任，其主要功能是对投票结果进行统计，并选出推荐的Server；

                    2.选举线程首先向所有Server发起一次询问(包括自己)；

                    3.举线程收到回复后，验证是否是自己发起的询问(验证zxid是否一致)，然后获取对方的id(myid)，并存储到当前询问对象列表中，最后获取对方提议的leader相关信息(id,zxid)，并将这些信息存储到当次选举的投票记录表中；

                     4. 收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的那个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server；

                     5.线程将当前zxid最大的Server设置为当前Server要推荐的Leader，如果此时获胜的Server获得n/2 + 1的Server票数， 设置当前推荐的leader为获胜的Server，将根据获胜的Server相关信息设置自己的状态，否则，继续这个过程，直到leader被选举出来。
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11、数据的垂直拆分水平拆分。

    垂直拆分：把一个拥有很多列的表拆分为多个表，原则根据使用度的区分，根据业务区分，根据复杂类型区分

    水平拆分：指按照业务对系统进行划分 。
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12、zookeeper原理和适用场景

    zookeeper基本原理：树形层次结构，树中的节点称为 Znode, 每个 Znode 存储的数据有小于 1m 的大小限制。zookeeper 对 Znode 提供了几种类型：临时 Znode、持久 Znode、顺序 node 等几种类型，用于不同的一致性需求。在 Znode 发生变化时，通过“观察”（watch）机制可以让客户端得到通知。可以针对 Zookeeper 服务的“操作”来设置观察，该服务的其他操作可以触发观察。Zookeeper 服务的“操作”包括一些对 Znode 添加修改获取操作。

    zookeeper适用场景：可以用作集群管理，服务名统一管理，配置管理等。
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13、zookeeper watch机制

    Znode发生变化（Znode本身的增加，删除，修改，以及子Znode的变化）可以通过Watch机制通知到客户端
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14、redis/zk节点宕机如何处理

        redis根据哨兵机制处理。

        zk根据心跳机制检测做轮询重新选举。
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15、分布式集群下如何做到唯一序列号

    数据库id,uuid，雪花算法等方式去生成唯一序列号
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16、如何做一个分布式锁

    可以使用redis来实现，当有一个商品下单，生成key签名，并把对应商品采用redis提供的锁做锁定，并设置时限，如果超出时间其他线程可下单。
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17.b和b+树的区别

    b树：

    b+树：

    区别：主要是存储的内容不一样，b树只存单一数据，b+可以存储hash集合等。检索查询的方式不一样，b是一层层遍历，b+顺序排列相连。
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缓存

1、Redis有过哪些数据，以及Redis底层怎么实现

    五种类型：（string）字符串对象，（list）列表对象，（hash）哈希对象，（set）集合对象，（zset）有序集合对象

      底层实现：

        1.String的底层实现：string原理

        底层字符串特性？

             1).二进制安全（体现在len这个字段上）

             2).避免频繁的内存分配，进行内存得预分配（体现在上面扩容过程）

             3).兼容c语言函数库（其实底层都会加\0占一个字节作为字符串结尾）

        

        2.哈希底层的实现：数组 + 链表（采用头插法解决冲突，不会像java语言的map一样转化为红黑树），redis会把kay、value封装成一个dictEntry的结构体（dictEntry的key为string类型，value是一个指针，指向一个redisObject对象（不像java语言一样把hashmap的key、value的具体值封装在一起））

              redis为什么要把value封装成一个redisObject对象？

              因为redis支持value的值有多种不同的数据类型

        3.list底层实现：底层是链表，有两个list，一个是ziplist，字面意是压缩列表，另一个是quicklist，字面意是快速列表，在redis中直接使用的是quicklist

        4.set底层实现： Set是一个特殊的value为空的Hash。

        5.zset底层实现：Zset底层是一种跳表SkipList数据结构（跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找，实质就是一种可以进行二分查找的
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2、Redis缓存穿透，缓存雪崩

缓存穿透问题

现象：用户大量并发请求的数据(key)对应的数据在redis和数据库中都不存在，导致尽管数据不存在但还是每次都会进行查DB。

为什么key对应数据在缓存和db中不存在还会每次都进行DB查询呢？因为很多开发同学写的代码写的逻辑都是先从redis缓存中查一把，如果缓存中为空则从DB中查，如果DB中查到的数据不为空则设置到缓存并返回给接口。那么问题来了，如果从DB中查询的数据为空呢？？

解决方案：

从DB中查询出来数据为空，也进行空数据的缓存，避免DB数据为空也每次都进行数据库查询；

使用布隆过滤器，但是会增加一定的复杂度及存在一定的误判率；
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缓存雪崩问题

现象：大量key同一时间点失效，同时又有大量请求打进来，导致流量直接打在DB上，造成DB不可用。

解决方案：

设置key永不失效（热点数据）；

设置key缓存失效时候尽可能错开；

使用多级缓存机制，比如同时使用redsi和memcache缓存，请求->redis->memcache->db；

3、如何使用Redis来实现分布式锁

4、Redis的并发竞争问题如何解决

5、Redis持久化的几种方式，优缺点是什么，怎么实现的

6、Redis的缓存失效策略

7、Redis集群，高可用，原理

8、Redis缓存分片

9、Redis的数据淘汰策略

JVM

1、详细jvm内存模型

2、讲讲什么情况下回出现内存溢出，内存泄漏？

3、说说Java线程栈

4、JVM 年轻代到年老代的晋升过程的判断条件是什么呢？

5、JVM 出现 fullGC 很频繁，怎么去线上排查问题？

6、类加载为什么要使用双亲委派模式，有没有什么场景是打破了这个模式？

7、类的实例化顺序

8、JVM垃圾回收机制，何时触发MinorGC等操作

9、JVM 中一次完整的 GC 流程（从 ygc 到 fgc）是怎样的

10、各种回收器，各自优缺点，重点CMS、G1 11、各种回收算法

12、OOM错误，stackoverflow错误，permgen space错误

1）put的时候导致的多线程数据不一致。

这个问题比较好想象，比如有两个线程A和B，首先A希望插入一个key-value对到HashMap中，首先计算记录所要落到的桶的索引坐标，然后获取到该桶里面的链表头结点，此时线程A的时间片用完了，而此时线程B被调度得以执行，和线程A一样执行，只不过线程B成功将记录插到了桶里面，假设线程A插入的记录计算出来的桶索引和线程B要插入的记录计算出来的桶索引是一样的，那么当线程B成功插入之后，线程A再次被调度运行时，它依然持有过期的链表头但是它对此一无所知，以至于它认为它应该这样做，如此一来就覆盖了线程B插入的记录，这样线程B插入的记录就凭空消失了，造成了数据不一致的行为。

2）另外一个比较明显的线程不安全的问题是HashMap的get操作可能因为resize而引起死循环（cpu100%）

java

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5.接口(http，webservice)

数据库

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4.数据库优化（执行计划解析，索引的场景，索引碎片的处理）

5.分区分表

流程图、甘特图、燃尽图

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懂点技术

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前端

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如果技术点的话，有：

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参考：面试宝典

https://gitee.com/MrString/study