1.所有的类都继承于 object 类，你用过的 object 类的直接子类有哪些，object 类常用的方法有哪些？

Boolean，Character，Character.Subset，Class，ClassLoader，Compiler，Enum，Math，Number，Package，Permission，Process，PfocessBuilder，Runtime，SecurityManager，StackTraceElement，StrictMath，String，StringBuffer，StringBuilder，System，Thread，ThreadGroup，ThreadLocal，Throwable，Void

equals()，hashCode()，toString()

2.string,StringBuilder,StringBuffer 的区别

String 字符串常量
StringBuffer 字符串变量（线程安全）
StringBuilder 字符串变量（非线程安全）

String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能区别其实在于 String 是不可变的对象, 因此在每次对 String 类型进行改变的时候其实都等同于生成了一个新的 String 对象，然后将指针指向新的 String 对象，所以经常改变内容的字符串最好不要用 String ，因为每次生成对象都会对系统性能产生影响，特别当内存中无引用对象多了以后， JVM 的 GC 就会开始工作，那速度是一定会相当慢的。
而如果是使用 StringBuffer 类则结果就不一样了，每次结果都会对 StringBuffer 对象本身进行操作，而不是生成新的对象，再改变对象引用。

StringBuilder被设计用作 StringBuffer 的一个简易替换，用在字符串缓冲区被单个线程使用的时候，底层实现上的话，StringBuffer其实就是比StringBuilder多了Synchronized修饰符

3.arraylist 和 linklist 的区别，hashmap 和 hashset 的区别，常用的集合有哪些？

1. ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，而LinkedList是基于链表的数据结构；

2. 对于随机访问get和set，ArrayList要优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针；

3. 对于添加和删除操作add和remove，一般大家都会说LinkedList要比ArrayList快，因为ArrayList要移动数据。但是实际情况并非这样，对于添加或删除，LinkedList和ArrayList并不能明确说明谁快谁慢，和数据量大小有关

HashSet和HashMap的区别

HashMap	HashSet
HashMap实现了Map接口	HashSet实现了Set接口
HashMap储存键值对	HashSet仅仅存储对象
使用put()方法将元素放入map中	使用add()方法将元素放入set中
HashMap中使用键对象来计算hashcode值	HashSet使用成员对象来计算hashcode值，对于两个对象来说hashcode可能相同，所以equals()方法用来判断对象的相等性，如果两个对象不同的话，那么返回false
HashMap比较快，因为是使用唯一的键来获取对象	HashSet较HashMap来说比较慢

4.==和 equals 的区别。

Java中hashcode()和equals()的联系

Intro

Object是Java中最原始的类，在Object中，有默认的hashCode和equals方法实现，二者是相互关联的。 JDK中Object.java定义了这两个方法：

public native int hashCode();

public boolean equals(Object obj) {
    return (this == obj);
}

其中hashCode方法是native方法，具体是实现是返回一个对象的内存地址作为其hashcode.

As much as is reasonably practical, the hashCode method defined by class Object does return distinct integers for distinct objects. (This is typically implemented by converting the internal address of the object into an intege

而equals方法则是简单的直接比较两个对象的地址。

Missleading

看到这这里可能会有疑问，一些教程说Java中 == 表示比较对象的内存地址，而equals比较具体的内容,这个说法其实不准确。equals的存在的作用在于允许程序员自己根据需要定义比较方法，由程序员自己决定两个对象满足什么条件算作是相等。一些书上这么写是因为使用String类的 == 和equals举例的。String.equals()只比较字符串的具体内容是由它的实现决定的。

String类继承自Object,并且覆写了其equals方法,使用的就是简单的循环匹配字符。代码如下：

public boolean equals(Object anObject) {
    if (this == anObject) {
        return true;
    }
    if (anObject instanceof String) {
        String anotherString = (String)anObject;
        int n = count;
        if (n == anotherString.count) {
            char v1[] = value;
            char v2[] = anotherString.value;
            int i = offset;
            int j = anotherString.offset;
            while (n-- != 0) {
                if (v1[i++] != v2[j++])
                    return false;
            }
            return true;
        }
    }
    return false;
}

举个例子，为某个应用定义一个User类，简单代码如下：

public class User {
    private int id;

    public User(int id) {
        this.id = id;
    }
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }
}

一般在数据库中，用id标识用户的唯一身份。所以理解上ID相同的User为同一个User。如果接下来直接比较两个id相同的User对象，结果应该可以想到：

    User user1 = new User(1);
    User user2 = new User(1);
    System.out.println(user1.equals(user2));

结果是false,原因是没有覆写equals方法，导致使用的Object中默认的实现，通过==进行比较。现在加上覆写的equals方法，结果就是true了。

@Override
public boolean equals(Object obj) {
    if (this == obj)
        return true;
    if (obj == null)
        return false;
    if (getClass() != obj.getClass())
        return false;
    User other = (User) obj;
    if (id != other.id)
        return false;
    return true;
}

Bad Case

一般在处理自定义的类的时候，做到这一步就结束了，但是却留下了隐患，继续刚才的例子，现在要管理一些用户，进行集合的操作。比如用户分组：

    HashSet<User> group = new HashSet<User>();
    
    User user1 = new User(1);
    User user2 = new User(1);
    group.add(user1);
    group.add(user2);
    System.out.println(group.size());
    User another = new User(1);
    System.out.println(group.contains(another));

我们期待是group的size是1，因为重复添加了同样的用户（HashSet满足集合中元素的唯一性，所以重复元素应该只存一个），并且期待最后打印true,因为集合中已经存在了id为1的用户。

但是结果并不如愿，group的size是2，而最后判断组中是否包含用户的结果是false.这跟HashSet的具体实现有关，简单的说是这样，HashSet确保元素的唯一性，它实际上用一个HashMap来保存所有的元素，并且把元素作为map的key存储。例如其源码HashSet.java中用的就是map本身的检查key的方法：

public boolean contains(Object o) {
    return map.containsKey(o);
}

这个方法把问题转换为，判断map中是否有指定的key,所以需要了解HashMap是如何去检测一个key是不是存在的：HashMap.java中相关的源码如下：

public boolean containsKey(Object key) {
    return getEntry(key) != null;
}
/**
 * Returns the entry associated with the specified key in the
 * HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
 * for the key.
 */
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}

在getEntry方法中，如果找到满足条件的key,就匹配成功能更。可以看到getEntry方法第一步就是计算hash值,做比较时第一个条件是e.hash == hash。没错，要先比较hash值，如果结果为false，由于逻辑短路，&&后面的就不会被计算了，直接得出表达式值为false,为了检验这部分代码，你可以在覆写的equals方法里面加上一句：

 System.out.println("invoke me?");

执行就会发现，equals方法其实都没有被调用，上面的条件里就已经直接为false了。hash值不同的原因很简单，因为我们没有覆写hashCode方法，所以调用默认实现，创建的新对象就会有不同的hash值。解决办法是动手实现hashCode()。查阅官方文档会发现一个常被忽略的原则，那就是下面的the hashCode and equals contract in Java。

the hashCode and equals contract in Java

If two objects are equal according to the equals(Object) method, then calling the hashCode method on each of the two objects must produce the same integer result.

It is not required that if two objects are unequal according to the equals(java.lang.Object) method, then calling the hashCode method on each of the two objects must produce distinct integer results.

文档中提到的约定的大致意思是：

如果两个对象通过equals方法比较是相等的，那么他们调用hashCode方法就要得到相同的hash返回值。
相反，如果两个对象调用hashCode有相同的返回值，不一定要求他们equals比较相等。

也就是说，当你为一个自定义类覆写equals方法时，也要记得覆写相应的hashCode方法，保持一致

5.throwable 有哪些子类，你遇到过哪些运行时异常？

Error 和Exception

6.创建线程的几种方法？

一、继承Thread类创建线程类

（1）定义Thread类的子类，并重写该类的run方法，该run方法的方法体就代表了线程要完成的任务。因此把run()方法称为执行体。

（2）创建Thread子类的实例，即创建了线程对象。

（3）调用线程对象的start()方法来启动该线程。

二、通过Runnable接口创建线程类

（1）定义runnable接口的实现类，并重写该接口的run()方法，该run()方法的方法体同样是该线程的线程执行体。

（2）创建 Runnable实现类的实例，并依此实例作为Thread的target来创建Thread对象，该Thread对象才是真正的线程对象。

（3）调用线程对象的start()方法来启动该线程。

三、通过Callable和Future创建线程

（1）创建Callable接口的实现类，并实现call()方法，该call()方法将作为线程执行体，并且有返回值。

（2）创建Callable实现类的实例，使用FutureTask类来包装Callable对象，该FutureTask对象封装了该Callable对象的call()方法的返回值。

（3）使用FutureTask对象作为Thread对象的target创建并启动新线程。

（4）调用FutureTask对象的get()方法来获得子线程执行结束后的返回值

那么在使用中，应该使用那种方式呢？当然使用哪种方式都行，然而在Runnable接口API文档中已经详细地说明该如何选择这两种方式：大多数情况下，如果只想重写 run() 方法，而不重写其他 Thread 方法，那么应使用 Runnable 接口。这很重要，因为除非程序员打算修改或增强类的基本行为，否则不应为该类（Thread）创建子类。在第二种方式中，经常会使用内部类的方式来使用。

7.Java基础类库和框架中用到的设计模式

Java io

装饰器模式：

有一些流处理器可以对另一些流处理器起到装饰作用，形成新的、具有改善了的功能的流处理器。

适配器模式：

有一些流处理器是数组适配器对流处理器的适配。

Java 集合框架

装饰器模式：

通过阅读源码发现TreeSet和 HashSet 的实现其实是对 TreeMap 和 HashMap 的包装，set 在 map 的基础上删减了一些功能并增加了一些特性。

Tomcat

观察者模式：

Tomcat 对组件生命周期的控制和监听可以说都是通过观察者模式实现的。观察者模式 jdk中有类库实现它，但 Tomcat使用了自己的实现。

责任链模式：

Tomcat 的初始化过程和启动过程都是责任链模式实现的。

模板方法模式：

Tomcat 源码中到处充满着模板方法模式，每个组件的实现控制都用到了模板方法模式。

门面(外观)模式：

Tomcat 内部 Request和Response对象通过门面模式转化为servlet中的Request和Response对象。

Spring

工厂模式：

Spring 数据库,bean的实现都用到了工厂模式。

模板方法模式：

Spring 源码中预留了很多扩展点，通过继承父类并重写某些方法可以自定义过程。

建造者模式：

Bean 的组装。

代理模式:

在Aop实现中用到了JDK的动态代理；

单例模式:

这个比如在创建bean的时候

其他用到的设计模式

策略模式：

Sort 中的 Comparator这个接口。多线程的实现。

原型模式：

Object 类的 clone方法。

迭代器模式：

Java 集合框架中的各种迭代器。

8.java 中垃圾回收机制你是怎么理解的？

如何确定一个对象是否可以被回收？

1、引用计数算法：判断对象的引用数量

2、可达性分析算法：判断对象的引用链是否可达

垃圾收集算法

1、标记清除算法

2、复制算法

3、标记整理算法

4、分代收集算法

垃圾收集器

Serial收集器（复制算法): 新生代单线程收集器，标记和清理都是单线程，优点是简单高效；
Serial Old收集器 (标记-整理算法): 老年代单线程收集器，Serial收集器的老年代版本；
ParNew收集器 (复制算法): 新生代收并行集器，实际上是Serial收集器的多线程版本，在多核CPU环境下有着比Serial更好的表现；
Parallel Scavenge收集器 (复制算法): 新生代并行收集器，追求高吞吐量，高效利用 CPU。吞吐量 = 用户线程时间/(用户线程时间+GC线程时间)，高吞吐量可以高效率的利用CPU时间，尽快完成程序的运算任务，适合后台应用等对交互相应要求不高的场景；
Parallel Old收集器 (标记-整理算法)： 老年代并行收集器，吞吐量优先，Parallel Scavenge收集器的老年代版本；
CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器（标记-清除算法）： 老年代并行收集器，以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，具有高并发、低停顿的特点，追求最短GC回收停顿时间。

G1(Garbage First)收集器 (标记-整理算法)： Java堆并行收集器，G1收集器是JDK1.7提供的一个新收集器，G1收集器基于“标记-整理”算法实现，也就是说不会产生内存碎片。此外，G1收集器不同于之前的收集器的一个重要特点是：G1回收的范围是整个Java堆(包括新生代，老年代)，而前六种收集器回收的范围仅限于新生代或老年代

9.java 会出现内存泄露吗，如果会，在哪种情况下？

(1). 诸如 HashMap、Vector 等集合类的静态使用最容易出现内存泄露，因为这些静态变量的生命周期和应用程序一致，所有的对象Object也不能被释放，因为他们也将一直被Vector等应用着。

(2). 各种资源连接包括数据库连接、网络连接、IO连接等没有显式调用close关闭，不被GC回收导致内存泄露。

(3). 监听器的使用，在释放对象的同时没有相应删除监听器的时候也可能导致内存泄露。

10.抽象类和接口的区别

参数	抽象类	接口
默认的方法实现	它可以有默认的方法实现	接口完全是抽象的。它根本不存在方法的实现
实现	子类使用extends关键字来继承抽象类。如果子类不是抽象类的话，它需要提供抽象类中所有声明的方法的实现。	子类使用关键字implements来实现接口。它需要提供接口中所有声明的方法的实现
构造器	抽象类可以有构造器	接口不能有构造器
与正常Java类的区别	除了你不能实例化抽象类之外，它和普通Java类没有任何区别	接口是完全不同的类型
访问修饰符	抽象方法可以有public、protected和default这些修饰符	接口方法默认修饰符是public。你不可以使用其它修饰符。
main方法	抽象方法可以有main方法并且我们可以运行它	接口没有main方法，因此我们不能运行它。
多继承	抽象方法可以继承一个类和实现多个接口	接口只可以继承一个或多个其它接口
速度	它比接口速度要快	接口是稍微有点慢的，因为它需要时间去寻找在类中实现的方法。
添加新方法	如果你往抽象类中添加新的方法，你可以给它提供默认的实现。因此你不需要改变你现在的代码。	如果你往接口中添加方法，那么你必须改变实现该接口的类。

11.string 类能被继承吗？为什么？

不能，是final的

12.关系型数据库和非关系型数据库的区别。

非关系型数据库的优势：
1. 性能
NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
2. 可扩展性
同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：
1. 复杂查询
可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
2. 事务支持
使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

13.Java中解析XML文件的方式。

1.DOM方式解析XML
Dom解析是将xml文件全部载入到内存，组装成一颗dom树，然后通过节点以及节点之间的关系来解析xml文件,与平台无关,java提供的一种基础的解析XML文件的API,理解较简单，但是由于整个文档都需要载入内存,不适用于文档较大时。
2.SAX方式解析XML
基于事件驱动,逐条解析,适用于只处理xml数据，不易编码,而且很难同时访问同一个文档中的多处不同数据
3.JDOM方式解析XML
简化与XML的交互并且比使用DOM实现更快,仅使用具体类而不使用接口因此简化了API,并且易于使用
4.DOM4j方式解析XML
JDOM的一种智能分支,功能较强大，建议熟练使用

14.设计模式

设计模式分为三大类：

创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。

结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。

行为型模式，共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。

其实还有两类：并发型模式和线程池模式。

设计模式的六大原则：

总原则－开闭原则

对扩展开放，对修改封闭。在程序需要进行拓展的时候，不能去修改原有的代码，而是要扩展原有代码，实现一个热插拔的效果。所以一句话概括就是：为了使程序的扩展性好，易于维护和升级。

想要达到这样的效果，我们需要使用接口和抽象类等，后面的具体设计中我们会提到这点。

1、单一职责原则

不要存在多于一个导致类变更的原因，也就是说每个类应该实现单一的职责，否则就应该把类拆分。

2、里氏替换原则（Liskov Substitution Principle）

任何基类可以出现的地方，子类一定可以出现。里氏替换原则是继承复用的基石，只有当衍生类可以替换基类，软件单位的功能不受到影响时，基类才能真正被复用，而衍生类也能够在基类的基础上增加新的行为。

里氏代换原则是对“开-闭”原则的补充。实现“开闭”原则的关键步骤就是抽象化。而基类与子类的继承关系就是抽象化的具体实现，所以里氏代换原则是对实现抽象化的具体步骤的规范。里氏替换原则中，子类对父类的方法尽量不要重写和重载。因为父类代表了定义好的结构，通过这个规范的接口与外界交互，子类不应该随便破坏它。

3、依赖倒转原则（Dependence Inversion Principle）

面向接口编程，依赖于抽象而不依赖于具体。写代码时用到具体类时，不与具体类交互，而与具体类的上层接口交互。

4、接口隔离原则（Interface Segregation Principle）

每个接口中不存在子类用不到却必须实现的方法，如果不然，就要将接口拆分。使用多个隔离的接口，比使用单个接口（多个接口方法集合到一个的接口）要好。

5、迪米特法则（最少知道原则）（Demeter Principle）

一个类对自己依赖的类知道的越少越好。无论被依赖的类多么复杂，都应该将逻辑封装在方法的内部，通过public方法提供给外部。这样当被依赖的类变化时，才能最小的影响该类。

最少知道原则的另一个表达方式是：只与直接的朋友通信。类之间只要有耦合关系，就叫朋友关系。耦合分为依赖、关联、聚合、组合等。我们称出现为成员变量、方法参数、方法返回值中的类为直接朋友。局部变量、临时变量则不是直接的朋友。我们要求陌生的类不要作为局部变量出现在类中。

6、合成复用原则（Composite Reuse Principle）

尽量首先使用合成/聚合的方式，而不是使用继承。

之前已经陆续整理了9种设计模式，链接如下，接下来一段时间陆续把剩余的过一遍，整理出来，理解设计模式还是很重要的。

创建型模式：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式

结构型模式：适配器模式、装饰者模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式

行为型模式：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式

还有两类：并发型模式和线程池模式。

15.spring ioc, aop的实现原理

IOC:控制反转也叫依赖注入。利用了工厂模式

将对象交给容器管理，你只需要在spring配置文件总配置相应的bean，以及设置相关的属性，让spring容器来生成类的实例对象以及管理对象。在spring容器启动的时候，spring会把你在配置文件中配置的bean都初始化好，然后在你需要调用的时候，就把它已经初始化好的那些bean分配给你需要调用这些bean的类（假设这个类名是A），分配的方法就是调用A的setter方法来注入，而不需要你在A里面new这些bean了。

IOC(控制反转)的实现建立在工厂模式、java反射机制和jdk的操作XML的DOM解析方式.

(1). IoC（Inversion of Control）是指容器控制程序对象之间的关系，而不是传统实现中，由程序代码直接操控。控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移是所谓反转。对于Spring而言，就是由Spring来控制对象的生命周期和对象之间的关系；IoC还有另外一个名字——“依赖注入（Dependency Injection）”。从名字上理解，所谓依赖注入，即组件之间的依赖关系由容器在运行期决定，即由容器动态地将某种依赖关系注入到组件之中。

(2). 在Spring的工作方式中，所有的类都会在spring容器中登记，告诉spring这是个什么东西，你需要什么东西，然后spring会在系统运行到适当的时候，把你要的东西主动给你，同时也把你交给其他需要你的东西。所有的类的创建、销毁都由 spring来控制，也就是说控制对象生存周期的不再是引用它的对象，而是spring。对于某个具体的对象而言，以前是它控制其他对象，现在是所有对象都被spring控制，所以这叫控制反转。

(3). 在系统运行中，动态的向某个对象提供它所需要的其他对象。

(4). 依赖注入的思想是通过反射机制实现的，在实例化一个类时，它通过反射调用类中set方法将事先保存在HashMap中的类属性注入到类中。总而言之，在传统的对象创建方式中，通常由调用者来创建被调用者的实例，而在Spring中创建被调用者的工作由Spring来完成，然后注入调用者，即所谓的依赖注入or控制反转。注入方式有两种：依赖注入和设置注入； IoC的优点：降低了组件之间的耦合，降低了业务对象之间替换的复杂性，使之能够灵活的管理对象。

AOP（Aspect Oriented Programming）

AOP(面向方面编程)的实现是建立在CGLib提供的类代理和jdk提供的接口代理

(1). AOP面向方面编程基于IoC，是对OOP的有益补充；

(2). AOP利用一种称为“横切”的技术，剖解开封装的对象内部，并将那些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块，并将其名为“Aspect”，即方面。所谓“方面”，简单地说，就是将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来，比如日志记录，便于减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。

(3). AOP代表的是一个横向的关系，将“对象”比作一个空心的圆柱体，其中封装的是对象的属性和行为；则面向方面编程的方法，就是将这个圆柱体以切面形式剖开，选择性的提供业务逻辑。而剖开的切面，也就是所谓的“方面”了。然后它又以巧夺天功的妙手将这些剖开的切面复原，不留痕迹，但完成了效果。

(4). 实现AOP的技术，主要分为两大类：一是采用动态代理技术，利用截取消息的方式，对该消息进行装饰，以取代原有对象行为的执行；二是采用静态织入的方式，引入特定的语法创建“方面”，从而使得编译器可以在编译期间织入有关“方面”的代码。

(5). Spring实现AOP：JDK动态代理和CGLIB代理 JDK动态代理：其代理对象必须是某个接口的实现，它是通过在运行期间创建一个接口的实现类来完成对目标对象的代理；其核心的两个类是InvocationHandler和Proxy。 CGLIB代理：实现原理类似于JDK动态代理，只是它在运行期间生成的代理对象是针对目标类扩展的子类。CGLIB是高效的代码生成包，底层是依靠ASM（开源的java字节码编辑类库）操作字节码实现的，性能比JDK强；需要引入包asm.jar和cglib.jar。使用AspectJ注入式切面和@AspectJ注解驱动的切面实际上底层也是通过动态代理实现的。

(6). AOP使用场景：

Authentication 权限检查

Caching 缓存

Context passing 内容传递

Error handling 错误处理

Lazy loading 延迟加载

Debugging 调试

logging, tracing, profiling and monitoring 日志记录，跟踪，优化，校准

Performance optimization 性能优化，效率检查

Persistence 持久化

Resource pooling 资源池

Synchronization 同步

Transactions 事务管理

另外Filter的实现和struts2的拦截器的实现都是AOP思想的体现。

15.volatile和synchronized

synchronized的作用？
当synchronized用来修饰一个方法或者一个代码块的时候，能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。
1)、当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchronized(this)同步方法或同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个同步方法或代码块以后才能执行该同步方法或代码块。
2)、然而，当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步方法或同步代码块时，另一个线程仍然可以访问该object中的非synchronized(this)同步方法或同步代码块。
3)、当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步方法或同步代码块时，其他线程对object中所有其它 synchronized(this)同步方法或同步代码块的访问将被阻塞。
4)、当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步代码块时，它就获得了这个object的对象锁。结果，其它线程对该 object对象所有同步代码部分的访问都被暂时阻塞。

volatile关键字用来修饰变量，作用是使得该变量在多个线程之间可见。
为了提高多线程数据访问的效率，实际上每个线程都有各自的“工作内存”，其会存储共享变量的私有拷贝，这样每个线程对共享变量的操作实际是对各自线程的私有拷贝数据进行操作，这样可能会出现数据不一致情况，为了避免这种情况，对共享变量用votatile关键字进行修饰，可以保证多个线程对数据的修改都会刷新到主存，每次读取共享变量都强制从主存中读取，这样可以保证数据的“可见性”。
volatile很容易被误用，用来进行原子性操作。
volatile只能保证对单次读/写的原子性，但是volatile不能保证复合操作的”原子性“。

16.concurrenthashmap

ConcurrentHashMap本质上是一个Segment数组，而一个Segment实例又包含若干个桶，每个桶中都包含一条由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。总的来说，ConcurrentHashMap的高效并发机制是通过以下三方面来保证的(具体细节见后文阐述)：

通过锁分段技术保证并发环境下的写操作；
通过 HashEntry的不变性、Volatile变量的内存可见性和加锁重读机制保证高效、安全的读操作；
通过不加锁和加锁两种方案控制跨段操作的的安全性。

17.wait（）、notify（）和notifyAll（）

wait方法

调用线程的sleep，yield方法时，线程并不会让出对象锁，wait却不同。

wait函数必须在同步代码块中调用(也就是当前线程必须持有对象的锁)，他的功能是这样的：

我累了，休息一会儿，对象的锁你们拿去用吧，CPU也给你们。

调用了wait函数的线程会一直等待，直到有其他线程调用了同一个对象的notify或者notifyAll方法才能被唤醒，需要注意的是：被唤醒并不代表立即获得对象的锁。也就是说，一个线程调用了对象的wait方法后，他需要等待两件事情的发生：

1. 有其他线程调用同一个对象的notify或者notifyAll方法（调用notify/notifyAll方法之前）

2. 被唤醒之后重新获得对象的锁(调用notify/notifyAll方法之后)才能继续往下执行后续动作。

如果一个线程调用了某个对象的wait方法，但是后续并没有其他线程调用该对象的notify或者notifyAll方法，则该线程将会永远等下去…

notify和notifyAll方法

notify/notifyAll方法也必须在同步代码块中调用(也就是调用线程必须持有对象的锁)，他们的功能是这样的：

女士们，先生们请注意，锁的对象我即将用完，请大家醒醒，准备一下，马上你们就能使用锁了。

不同的是，notify方法只会唤醒一个正在等待的线程(至于唤醒谁，不确定！)，而notifyAll方法会唤醒所有正在等待的线程。还有一点需要特别强调：调用notify和notifyAll方法后，当前线程并不会立即放弃锁的持有权，而必须要等待当前同步代码块执行完才会让出锁。

如果一个对象之前没有调用wait方法，那么调用notify方法是没有任何影响的。

18.什么情况下索引失效？为什么失效？

1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)

要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引

2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引

3.like查询以%开头

4.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,否则不使用索引

5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

18.TCP和UDP

TCP与UDP区别总结：
1、TCP面向连接（如打电话要先拨号建立连接）;UDP是无连接的，即发送数据之前不需要建立连接
2、TCP提供可靠的服务。也就是说，通过TCP连接传送的数据，无差错，不丢失，不重复，且按序到达;UDP尽最大努力交付，即不保证可靠交付
3、TCP面向字节流，实际上是TCP把数据看成一连串无结构的字节流;UDP是面向报文的
UDP没有拥塞控制，因此网络出现拥塞不会使源主机的发送速率降低（对实时应用很有用，如IP电话，实时视频会议等）
4、每一条TCP连接只能是点到点的;UDP支持一对一，一对多，多对一和多对多的交互通信
5、TCP首部开销20字节;UDP的首部开销小，只有8个字节
6、TCP的逻辑通信信道是全双工的可靠信道，UDP则是不可靠信道

3次握手过程:
1) 第一次握手: 客户端将syn包(即同步包)(同步序列编号Synchronize Sequence Number)发送给服务器,服务器进入SYN_SEND状态
2) 第二次握手: 服务器收到并确认客户端的syn包,然后也发送一个SYN包(SYN+ACK包),此时服务器进入 YN_RECV状态
3) 第三次握手: 客户端收到服务器的 SYN+ACK包后,向服务器发送确认包ACK,发送完毕,客户端和服务器进入 ESTABLISHED(TCP连接成功)状态,完成三次握手.

TCP/IP网络模型分为四层: 应用层, 传输层, 网络层, 网络接入层

应用层包括: 超文本传输协议(HTTP),文本传输协议(FTP),远程登录(Telnet)等

传输层包括:为应用提供端到端的通信功能,保证了数据包的传输顺序及数据完整性.两个主要协议就是 TCP 和 UDP

网络层:解决主机到主机的通信问题.该层有三个主要协议:网际协议(IP),互联网组管理协议(IGMP),和互联网控制报文协议(ICMP)

网络接入层:负责监视数据在主机和网络之间的交换

19.Set如何保证不重复？

1，如果hash码值不相同，说明是一个新元素，存；

如果没有元素和传入对象（也就是add的元素）的hash值相等，那么就认为这个元素在table中不存在，将其添加进table；

2（1），如果hash码值相同，且equles判断相等，说明元素已经存在，不存；

2（2），如果hash码值相同，且equles判断不相等，说明元素不存在，存；

如果有元素和传入对象的hash值相等，那么，继续进行equles()判断，如果仍然相等，那么就认为传入元素已经存在，不再添加，结束，否则仍然添加；

20.HashMap、Hashtable、concurrenthashmap

1. Hashtable 和 HashMap
（1）区别，这两个类主要有以下几方面的不同：
Hashtable和HashMap都实现了Map接口，但是Hashtable的实现是基于Dictionary抽象类。
在HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个；可以有一个或多个键所对应的值为null。
当get()方法返回null值时，即可以表示 HashMap中没有该键，也可以表示该键所对应的值为null。
因此，在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键，而应该用containsKey()方法来判断。
而在Hashtable中，无论是key还是value都不能为null 。
这两个类最大的不同在于：
（1）Hashtable是线程安全的，它的方法是同步了的，可以直接用在多线程环境中。
（2）而HashMap则不是线程安全的。在多线程环境中，需要手动实现同步机制。

2. 更好的选择：ConcurrentHashMap
java5中新增了ConcurrentMap接口和它的一个实现类ConcurrentHashMap。
ConcurrentHashMap提供了和Hashtable以及SynchronizedMap中所不同的锁机制。
Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而同一时刻只能由一个线程对其进行操作；
而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。
ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。
这样，原来只能一个线程进入，现在却能同时有16个写线程执行，并发性能的提升是显而易见的。
上面说到的16个线程指的是写线程，而读操作大部分时候都不需要用到锁。只有在size等操作时才需要锁住整个hash表。
在迭代方面，ConcurrentHashMap使用了一种不同的迭代方式。
在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，
取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据。
iterator完成后再将头指针替换为新的数据。
这样iterator线程可以使用原来老的数据。而写线程也可以并发的完成改变。

21.说说JVM

Java 虚拟机 Java 虚拟机（Java virtual machine，JVM）是运行 Java 程序必不可少的机制。JVM实现了Java语言最重要的特征：即平台无关性。原理：编译后的 Java 程序指令并不直接在硬件系统的 CPU 上执行，而是由 JVM 执行。JVM屏蔽了与具体平台相关的信息，使Java语言编译程序只需要生成在JVM上运行的目标字节码（.class）,就可以在多种平台上不加修改地运行。Java 虚拟机在执行字节码时，把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。因此实现java平台无关性。它是 Java 程序能在多平台间进行无缝移植的可靠保证，同时也是 Java 程序的安全检验引擎（还进行安全检查）。

JVM 是编译后的 Java 程序（.class文件）和硬件系统之间的接口（编译后：javac 是收录于 JDK 中的 Java 语言编译器。该工具可以将后缀名为. java 的源文件编译为后缀名为. class 的可以运行于 Java 虚拟机的字节码。）

22.字符串常量池

字符串的分配，和其他的对象分配一样，耗费高昂的时间与空间代价。JVM为了提高性能和减少内存开销，在实例化字符串常量的时候进行了一些优化。为了减少在JVM中创建的字符串的数量，字符串类维护了一个字符串池，每当代码创建字符串常量时，JVM会首先检查字符串常量池。如果字符串已经存在池中，就返回池中的实例引用。如果字符串不在池中，就会实例化一个字符串并放到池中。Java能够进行这样的优化是因为字符串是不可变的，可以不用担心数据冲突进行共享。

同一个包下同一个类中的字符串常量的引用指向同一个字符串对象；
同一个包下不同的类中的字符串常量的引用指向同一个字符串对象；
不同的包下不同的类中的字符串常量的引用仍然指向同一个字符串对象；
由常量表达式计算出的字符串在编译时进行计算,然后被当作常量；
在运行时通过连接计算出的字符串是新创建的，因此是不同的；
通过计算生成的字符串显示调用intern方法后产生的结果与原来存在的同样内容的字符串常量是一样的。

23.MySQL四种事务隔离级

===========================================================================================
隔离级别脏读（Dirty Read）不可重复读（NonRepeatable Read）幻读（Phantom Read）
===========================================================================================

未提交读（Read uncommitted）可能可能可能

已提交读（Read committed）不可能可能可能

可重复读（Repeatable read）不可能不可能可能

可串行化（Serializable ）不可能不可能不可能

===========================================================================================

·未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据

·提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)

·可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读

·串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞

① 脏读: 脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据

② 不可重复读:是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。

④ 幻读:第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象发生了幻觉一样。

24.cas算法

要实现无锁（lock-free）的非阻塞算法有多种实现方法，其中CAS（比较与交换，Compare and swap）是一种有名的无锁算法。CAS, CPU指令，在大多数处理器架构，包括IA32、Space中采用的都是CAS指令，CAS的语义是“我认为V的值应该为A，如果是，那么将V的值更新为B，否则不修改并告诉V的值实际为多少”，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有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。

25.java中都有什么锁

公平锁/非公平锁
可重入锁
独享锁/共享锁
互斥锁/读写锁
乐观锁/悲观锁
分段锁
偏向锁/轻量级锁/重量级锁
自旋锁

上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的状态，有的指锁的特性，有的指锁的设计，下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定的解释。

公平锁/非公平锁

公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。
非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能，会造成优先级反转或者饥饿现象。
对于Java ReentrantLock而言，通过构造函数指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。
对于Synchronized而言，也是一种非公平锁。由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度，所以并没有任何办法使其变成公平锁。

可重入锁

可重入锁又名递归锁，是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，在进入内层方法会自动获取锁。说的有点抽象，下面会有一个代码的示例。
对于Java ReentrantLock而言, 他的名字就可以看出是一个可重入锁，其名字是Re entrant Lock重新进入锁。
对于Synchronized而言,也是一个可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。

synchronized void setA() throws Exception{
    Thread.sleep(1000);
    setB();
}

synchronized void setB() throws Exception{
    Thread.sleep(1000);
}

上面的代码就是一个可重入锁的一个特点，如果不是可重入锁的话，setB可能不会被当前线程执行，可能造成死锁。

独享锁/共享锁

独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。
共享锁是指该锁可被多个线程所持有。

对于Java ReentrantLock而言，其是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock，其读锁是共享锁，其写锁是独享锁。
读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。
独享锁与共享锁也是通过AQS来实现的，通过实现不同的方法，来实现独享或者共享。
对于Synchronized而言，当然是独享锁。

互斥锁/读写锁

上面讲的独享锁/共享锁就是一种广义的说法，互斥锁/读写锁就是具体的实现。
互斥锁在Java中的具体实现就是ReentrantLock
读写锁在Java中的具体实现就是ReadWriteLock

乐观锁/悲观锁

乐观锁与悲观锁不是指具体的什么类型的锁，而是指看待并发同步的角度。
悲观锁认为对于同一个数据的并发操作，一定是会发生修改的，哪怕没有修改，也会认为修改。因此对于同一个数据的并发操作，悲观锁采取加锁的形式。悲观的认为，不加锁的并发操作一定会出问题。
乐观锁则认为对于同一个数据的并发操作，是不会发生修改的。在更新数据的时候，会采用尝试更新，不断重新的方式更新数据。乐观的认为，不加锁的并发操作是没有事情的。

从上面的描述我们可以看出，悲观锁适合写操作非常多的场景，乐观锁适合读操作非常多的场景，不加锁会带来大量的性能提升。
悲观锁在Java中的使用，就是利用各种锁。
乐观锁在Java中的使用，是无锁编程，常常采用的是CAS算法，典型的例子就是原子类，通过CAS自旋实现原子操作的更新。

分段锁

分段锁其实是一种锁的设计，并不是具体的一种锁，对于ConcurrentHashMap而言，其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。
我们以ConcurrentHashMap来说一下分段锁的含义以及设计思想，ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap（JDK7与JDK8中HashMap的实现）的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表；同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put元素的时候，并不是对整个hashmap进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中，然后对这个分段进行加锁，所以当多线程put的时候，只要不是放在一个分段中，就实现了真正的并行的插入。
但是，在统计size的时候，可就是获取hashmap全局信息的时候，就需要获取所有的分段锁才能统计。
分段锁的设计目的是细化锁的粒度，当操作不需要更新整个数组的时候，就仅仅针对数组中的一项进行加锁操作。

偏向锁/轻量级锁/重量级锁

这三种锁是指锁的状态，并且是针对Synchronized。在Java 5通过引入锁升级的机制来实现高效Synchronized。这三种锁的状态是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。
偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问，那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。
轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候，被另一个线程所访问，偏向锁就会升级为轻量级锁，其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。
重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候，另一个线程虽然是自旋，但自旋不会一直持续下去，当自旋一定次数的时候，还没有获取到锁，就会进入阻塞，该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让其他申请的线程进入阻塞，性能降低。

自旋锁

在Java中，自旋锁是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞，而是采用循环的方式去尝试获取锁，这样的好处是减少线程上下文切换的消耗，缺点是循环会消耗CPU。

26.spring传播事务

Propagation （事务的传播属性）
Propagation ： key属性确定代理应该给哪个方法增加事务行为。这样的属性最重要的部份是传播行为。有以下选项可供使用：
PROPAGATION_REQUIRED--支持当前事务，如果当前没有事务，就新建一个事务。这是最常见的选择。
PROPAGATION_SUPPORTS--支持当前事务，如果当前没有事务，就以非事务方式执行。
PROPAGATION_MANDATORY--支持当前事务，如果当前没有事务，就抛出异常。
PROPAGATION_REQUIRES_NEW--新建事务，如果当前存在事务，把当前事务挂起，执行当前新建事务完成以后，上下文事务恢复再执行。
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED--以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起，执行当前逻辑，结束后恢复上下文的事务。
PROPAGATION_NEVER--以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。

28.JVM内存模型

Java内存模型概述

Java内存模型(即Java Memory Model，简称JMM)本身是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。由于JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问，但线程对变量的操作(读取赋值等)必须在工作内存中进行，首先要将变量从主内存拷贝的自己的工作内存空间，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量写回主内存，不能直接操作主内存中的变量，工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝，前面说过，工作内存是每个线程的私有数据区域，因此不同的线程间无法访问对方的工作内存，线程间的通信(传值)必须通过主内存来完成，其简要访问过程如下图

需要注意的是，JMM与Java内存区域的划分是不同的概念层次，更恰当说JMM描述的是一组规则，通过这组规则控制程序中各个变量在共享数据区域和私有数据区域的访问方式，JMM是围绕原子性，有序性、可见性展开的(稍后会分析)。JMM与Java内存区域唯一相似点，都存在共享数据区域和私有数据区域，在JMM中主内存属于共享数据区域，从某个程度上讲应该包括了堆和方法区，而工作内存数据线程私有数据区域，从某个程度上讲则应该包括程序计数器、虚拟机栈以及本地方法栈。或许在某些地方，我们可能会看见主内存被描述为堆内存，工作内存被称为线程栈，实际上他们表达的都是同一个含义。关于JMM中的主内存和工作内存说明如下

主内存

主要存储的是Java实例对象，所有线程创建的实例对象都存放在主内存中，不管该实例对象是成员变量还是方法中的本地变量(也称局部变量)，当然也包括了共享的类信息、常量、静态变量。由于是共享数据区域，多条线程对同一个变量进行访问可能会发现线程安全问题。
工作内存

主要存储当前方法的所有本地变量信息(工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝)，每个线程只能访问自己的工作内存，即线程中的本地变量对其它线程是不可见的，就算是两个线程执行的是同一段代码，它们也会各自在自己的工作内存中创建属于当前线程的本地变量，当然也包括了字节码行号指示器、相关Native方法的信息。注意由于工作内存是每个线程的私有数据，线程间无法相互访问工作内存，因此存储在工作内存的数据不存在线程安全问题

30.Mybatis与Hibernate对比

Hibernate与Mybatis对比

1. 简介

Hibernate：Hibernate是当前最流行的ORM框架之一，对JDBC提供了较为完整的封装。Hibernate的O/R Mapping实现了POJO 和数据库表之间的映射，以及SQL的自动生成和执行。

Mybatis：Mybatis同样也是非常流行的ORM框架，主要着力点在于 POJO 与 SQL 之间的映射关系。然后通过映射配置文件，将SQL所需的参数，以及返回的结果字段映射到指定 POJO 。相对Hibernate“O/R”而言，Mybatis 是一种“Sql Mapping”的ORM实现。

2. 开发速度

难易度

Hibernate的真正掌握要比Mybatis困难，Hibernate比mybatis更加重量级一些。

Mybatis框架相对简单很容易上手，但也相对简陋些。
开发工作量

Mybatis需要我们手动编写SQL语句，回归最原始的方式，所以可以按需求指定查询的字段，提高程序的查询效率。

Hibernate也可以自己写SQL语句来指定需要查询的字段，但这样破坏了Hibernate封装以及简洁性。

3. 数据库移植性

Mybatis由于所有SQL都是依赖数据库书写的，所以扩展性，迁移性比较差。

Hibernate与数据库具体的关联都在XML中，所以HQL对具体是用什么数据库并不是很关心。

4. 缓存机制对比

相同点

Hibernate和Mybatis的二级缓存除了采用系统默认的缓存机制外，都可以通过实现你自己的缓存或为其他第三方缓存方案，创建适配器来完全覆盖缓存行为。
不同点

Hibernate的二级缓存配置在SessionFactory生成的配置文件中进行详细配置，然后再在具体的表-对象映射中配置是那种缓存。

MyBatis的二级缓存配置都是在每个具体的表-对象映射中进行详细配置，这样针对不同的表可以自定义不同的缓存机制。并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。
两者比较

因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。所以在使用二级缓存时如果出现脏数据，系统会报出错误并提示。而MyBatis在这一方面，使用二级缓存时需要特别小心。如果不能完全确定数据更新操作的波及范围，避免Cache的盲目使用。否则，脏数据的出现会给系统的正常运行带来很大的隐患。

5. 两者对比总结

两者相同点

Hibernate与MyBatis都可以是通过SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然后由SessionFactory 生成Session，最后由Session来开启执行事务和SQL语句。其中SessionFactoryBuider，SessionFactory，Session的生命周期都是差不多的。如下图所示：
Hibernate和MyBatis都支持JDBC和JTA事务处理。

Hibernate优势

Hibernate的DAO层开发比MyBatis简单，Mybatis需要维护SQL和结果映射。
Hibernate对对象的维护和缓存要比MyBatis好，对增删改查的对象的维护要方便。
Hibernate数据库移植性很好，MyBatis的数据库移植性不好，不同的数据库需要写不同SQL。
Hibernate有更好的二级缓存机制，可以使用第三方缓存。MyBatis本身提供的缓存机制不佳。

Mybatis优势

MyBatis可以进行更为细致的SQL优化，可以减少查询字段。
MyBatis容易掌握，而Hibernate门槛较高。

一句话总结

在博文的结尾，我们将Mybatis和Hibernate之间的区别自个用六个词做总结：

Mybatis：小巧、方便、高效、简单、直接、半自动化

Hibernate：强大、方便、高效、复杂、间接、全自动化

33.计算机网络中七层，五层，四层协议

一、7层

7层是指OSI七层协议模型，主要是：应用层（Application）、表示层（Presentation）、会话层（Session）、传输层（Transport）、网络层（Network）、数据链路层（Data Link）、物理层（Physical）。

二、5层

5层只是OSI和TCP/IP的综合，是业界产生出来的非官方协议模型，但是很多具体的应用。实际应用还是TCP/IP的四层结构。为了方便可以把下两层称为网络接口层。五层体系结构包括：应用层、运输层、网络层、数据链路层和物理层。

三、4层

4层是指TCP/IP四层模型，主要包括：应用层、运输层、网际层和网络接口层。

应用层：

HTTP：超文本传输协议，基于TCP，使用80号端口，是用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。

SMTP：简单邮件传输协议，基于TCP，使用25号端口，是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，用来控制信件的发送、中转。

FTP：文件传输协议，基于TCP，一般上传下载用FTP服务，数据端口是20号，控制端口是21号。

TELNET：远程登录协议，基于TCP，使用23号端口，是Internet远程登陆服务的标准协议和主要方式。为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。在终端使用者的电脑上使用telnet程序连接到服务器。使用明码传送，保密性差、简单方便。 DNS：域名解析，基于UDP，使用53号端口，提供域名到IP地址之间的转换。

SSH：安全外壳协议，基于TCP，使用22号端口，为建立在应用层和传输层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。

传输层：

TCP：传输控制协议。一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

UDP：用户数据报协议。一种面向无连接的通讯协议，不可靠的、基于报文的传输层通信协议。

SCTP：流量传输控制协议。一种面向连接的流传输协议。可以看做TCP协议的改进，继承了TCP较为完善的拥塞控制并改进TCP的一些不足：

a. SCTP是多宿主连接，而TCP是单地址连接，在连接建立阶段通告双方可用的多个IP地址。

b.一个TCP连接只能支持一个流，一个SCTP连接可以支持多个流，SCTP可以在某条路径拥塞或断开时，将数据转移到较好的备用路径传输。

c.由于使用多条路径传输，SCTP有更好的安全性。

MPTCP：多路径传输控制协议。TCP的多路径版本。SCTP虽然在首发两端有多条路径，但实际只是使用一条路径传输，当该条路径出现故障时，不需要断开连接，而是转移到其他路径。MPTCP真正意义上实现了多路径并行传输，在连接建立阶段，建立多条路径，然后使用多条路径同时传输数据。

网际层： IP：Internet 协议。通过路由选择将下一条IP封装后交给接口层。IP数据报是无连接服务。

ICMP：Internet 控制报文协议。是网络层的补充。用于在P主机、路由器之间传递控制消息，检测网络通不通、主机是否可达、路由是否可用等网络本身的消息。这些控制消息虽然并不传输用户数据，但是对于用户数据的传递起着重要的作用。Ping命令就是发送ICMP的echo包，通过回送的echo relay进行网络测试。

ARP：地址解析协议。通过目标设备的IP地址，查询目标设备的MAC地址，以保证通信的顺利进行。以太网中的数据帧从一个主机到达网内的另一台主机是根据48位的以太网地址（硬件地址）来确定接口的，而不是根据32位的IP地址。内核必须知道目的端的硬件地址才能发送数据。P2P的连接是不需要ARP的。

RARP：反向地址解析协议。

34.ReentrantLock和synchronized的区别

可重入性：

从名字上理解，ReenTrantLock的字面意思就是再进入的锁，其实synchronized关键字所使用的锁也是可重入的，两者关于这个的区别不大。两者都是同一个线程没进入一次，锁的计数器都自增1，所以要等到锁的计数器下降为0时才能释放锁。

锁的实现：

Synchronized是依赖于JVM实现的，而ReenTrantLock是JDK实现的，有什么区别，说白了就类似于操作系统来控制实现和用户自己敲代码实现的区别。前者的实现是比较难见到的，后者有直接的源码可供阅读。

性能的区别：

在Synchronized优化以前，synchronized的性能是比ReenTrantLock差很多的，但是自从Synchronized引入了偏向锁，轻量级锁（自旋锁）后，两者的性能就差不多了，在两种方法都可用的情况下，官方甚至建议使用synchronized，其实synchronized的优化我感觉就借鉴了ReenTrantLock中的CAS技术。都是试图在用户态就把加锁问题解决，避免进入内核态的线程阻塞。

功能区别：

便利性：很明显Synchronized的使用比较方便简洁，并且由编译器去保证锁的加锁和释放，而ReenTrantLock需要手工声明来加锁和释放锁，为了避免忘记手工释放锁造成死锁，所以最好在finally中声明释放锁。

锁的细粒度和灵活度：很明显ReenTrantLock优于Synchronized

ReenTrantLock独有的能力：

1. ReenTrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。

2. ReenTrantLock提供了一个Condition（条件）类，用来实现分组唤醒需要唤醒的线程们，而不是像synchronized要么随机唤醒一个线程要么唤醒全部线程。

3. ReenTrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制，通过lock.lockInterruptibly()来实现这个机制。

ReenTrantLock实现的原理：

在网上看到相关的源码分析，本来这块应该是本文的核心，但是感觉比较复杂就不一一详解了，简单来说，ReenTrantLock的实现是一种自旋锁，通过循环调用CAS操作来实现加锁。它的性能比较好也是因为避免了使线程进入内核态的阻塞状态。想尽办法避免线程进入内核的阻塞状态是我们去分析和理解锁设计的关键钥匙。

什么情况下使用ReenTrantLock：

答案是，如果你需要实现ReenTrantLock的三个独有功能时。

37.数据库去重操作

一、数据库中的去重操作（删除数据库中重复记录的SQL语句）主要有三种方法

（1）、rowid方法

（2）、group by 方法

（3）、distinct方法

1、用rowid方法

根据Oracle带的rowid属性，可以进行判断是否存在重复语句；

（1）、查出表1和表2中name相同的数据

Select * from table1 a

Where rowid !=(select max(rowid)

from table2 b

Where a.name1 = b.name1

And a.name2 = b.name2......)

（2）、删除表1和表2 中name相同的所有数据

Delete from table1 a

Where rowid !=(select max(rowid)

From table2 b

Where a.name1 = b.name1

And a.name2 = b.name2.......)

2、用group by方法

主要用于分组统计,一般都是使用在聚合函数中使用；

（1）、查数据

Select count(num), max(name) from student 列出表中的重复的记录数和学生名字的属性，

Group by num

Having count(num)>1 并按照num分组后找出表中num列出现次数大于一次的。

（2）、删除数据

Delete from student

Group by num

Having count(num)>1

//删除表中num列所有重复的数据

3、用distinct方法

一般用于比较小的表进行去重,会过滤掉多余的重复记录，返回不重复的记录或字段；

（1）、select distinct name

From student

38.final的四种使用情景

1)修饰类：

用final修饰的类，该类不可以被继承。

(2)修饰方法：

用final修饰的方法，不允许被重载。

(3)修饰成员变量:

用final修饰的基本类型变量，不可以被重新赋值。如果是引用类型变量，可以修改属性值。下面（4）有解释。但是如果没有被赋值的话，在构造方法和之前可以进行赋值一次。

(4)修饰局部变量：

权限修饰符(private protect public)修饰局部变量是没有意义的。final修饰局部变量如果是基本类型，那么跟修饰成员变量一样，不可以修改。修饰的如果是引用类型，那么引用的地址值不能改变，也就是不能再被重新分配内存空间

39.MySQL索引选取原则

1、表的某个字段值得离散度越高，该字段越适合选作索引的关键字。主键字段以及唯一性约束字段适合选作索引的关键字，原因就是这些字段的值非常离散。尤其是在主键字段创建索引时，cardinality（基数，集的势）的值就等于该表的行数。MySQL在处理主键约束以及唯一性约束时，考虑周全。数据库用户创建主键约束的同时，MySQL自动创建主索引（primary index），且索引名称为Primary；数据库用户创建唯一性索引时，MySQL自动创建唯一性索引（unique index），默认情况下，索引名为唯一性索引的字段名。
2、占用存储空间少的字段更适合选作索引的关键字。例如，与字符串相比，整数字段占用的存储空间较少，因此，较为适合选作索引关键字。
3、存储空间固定的字段更适合选作索引的关键字。与text类型的字段相比，char类型的字段较为适合选作索引关键字。
4、 Where子句中经常使用的字段应该创建索引，分组字段或者排序字段应该创建索引，两个表的连接字段应该创建索引。
5、更新频繁的字段不适合创建索引，不会出现在where子句中的字段不应该创建索引。
6、最左前缀原则。
7、尽量使用前缀索引。

40.IO与NIO的区别

NIO即New IO，这个库是在JDK1.4中才引入的。NIO和IO有相同的作用和目的，但实现方式不同，NIO主要用到的是块，所以NIO的效率要比IO高很多。在Java API中提供了两套NIO，一套是针对标准输入输出NIO，另一套就是网络编程NIO。

二、NIO和IO的主要区别

下表总结了Java IO和NIO之间的主要区别：

IO	NIO
面向流	面向缓冲
阻塞IO	非阻塞IO
无	选择器

1、面向流与面向缓冲

Java IO和NIO之间第一个最大的区别是，IO是面向流的，NIO是面向缓冲区的。 Java IO面向流意味着每次从流中读一个或多个字节，直至读取所有字节，它们没有被缓存在任何地方。此外，它不能前后移动流中的数据。如果需要前后移动从流中读取的数据，需要先将它缓存到一个缓冲区。 Java NIO的缓冲导向方法略有不同。数据读取到一个它稍后处理的缓冲区，需要时可在缓冲区中前后移动。这就增加了处理过程中的灵活性。但是，还需要检查是否该缓冲区中包含所有您需要处理的数据。而且，需确保当更多的数据读入缓冲区时，不要覆盖缓冲区里尚未处理的数据。

2、阻塞与非阻塞IO

Java IO的各种流是阻塞的。这意味着，当一个线程调用read() 或 write()时，该线程被阻塞，直到有一些数据被读取，或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。Java NIO的非阻塞模式，使一个线程从某通道发送请求读取数据，但是它仅能得到目前可用的数据，如果目前没有数据可用时，就什么都不会获取，而不是保持线程阻塞，所以直至数据变的可以读取之前，该线程可以继续做其他的事情。非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道，但不需要等待它完全写入，这个线程同时可以去做别的事情。线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作，所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道（channel）。

3、选择器（Selectors）

Java NIO的选择器允许一个单独的线程来监视多个输入通道，你可以注册多个通道使用一个选择器，然后使用一个单独的线程来“选择”通道：这些通道里已经有可以处理的输入，或者选择已准备写入的通道。这种选择机制，使得一个单独的线程很容易来管理多个通道。

四、总结

NIO可让您只使用一个（或几个）单线程管理多个通道（网络连接或文件），但付出的代价是解析数据可能会比从一个阻塞流中读取数据更复杂。

如果需要管理同时打开的成千上万个连接，这些连接每次只是发送少量的数据，例如聊天服务器，实现NIO的服务器可能是一个优势。同样，如果你需要维持许多打开的连接到其他计算机上，如P2P网络中，使用一个单独的线程来管理你所有出站连接，可能是一个优势。一个线程多个连接的设计方案如下图所示：

Java NIO: 单线程管理多个连接

如果你有少量的连接使用非常高的带宽，一次发送大量的数据，也许典型的IO服务器实现可能非常契合。下图说明了一个典型的IO服务器设计：

Java IO: 一个典型的IO服务器设计- 一个连接通过一个线程处理.

Java NIO是在jdk1.4开始使用的，它既可以说成“新I/O”，也可以说成非阻塞式I/O。下面是java NIO的工作原理：

1. 由一个专门的线程来处理所有的 IO 事件，并负责分发。
2. 事件驱动机制：事件到的时候触发，而不是同步的去监视事件。
3. 线程通讯：线程之间通过 wait,notify 等方式通讯。保证每次上下文切换都是有意义的。减少无谓的线程切换。

阅读过一些资料之后，下面贴出我理解的java NIO的工作原理图：

（注：每个线程的处理流程大概都是读取数据、解码、计算处理、编码、发送响应。）

Java NIO的服务端只需启动一个专门的线程来处理所有的 IO 事件，这种通信模型是怎么实现的呢？呵呵，我们一起来探究它的奥秘吧。java NIO采用了双向通道（channel）进行数据传输，而不是单向的流（stream），在通道上可以注册我们感兴趣的事件。一共有以下四种事件：

事件名	对应值
服务端接收客户端连接事件	SelectionKey.OP_ACCEPT(16)
客户端连接服务端事件	SelectionKey.OP_CONNECT(8)
读事件	SelectionKey.OP_READ(1)
写事件	SelectionKey.OP_WRITE(4)

服务端和客户端各自维护一个管理通道的对象，我们称之为selector，该对象能检测一个或多个通道 (channel) 上的事件。我们以服务端为例，如果服务端的selector上注册了读事件，某时刻客户端给服务端发送了一些数据，阻塞I/O这时会调用read()方法阻塞地读取数据，而NIO的服务端会在selector中添加一个读事件。服务端的处理线程会轮询地访问selector，如果访问selector时发现有感兴趣的事件到达，则处理这些事件，如果没有感兴趣的事件到达，则处理线程会一直阻塞直到感兴趣的事件到达为止。下面是我理解的java NIO的通信模型示意图：

41.第一二三范式

https://www.zhihu.com/question/24696366

42.订单超大并发访问

乐观锁思路

这个时候，我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁，是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制，大都是采用带版本号（Version）更新。实现就是，这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号符合的才能更新成功，其他的返回抢购失败。这样的话，我们就不需要考虑队列的问题，不过，它会增大CPU的计算开销。但是，综合来说，这是一个比较好的解决方案。

43.HTTP和HTTPS的区别

超文本传输协议HTTP协议被用于在Web浏览器和网站服务器之间传递信息，HTTP协议以明文方式发送内容，不提供任何方式的数据加密，如果攻击者截取了Web浏览器和网站服务器之间的传输报文，就可以直接读懂其中的信息，因此，HTTP协议不适合传输一些敏感信息，比如：信用卡号、密码等支付信息。

为了解决HTTP协议的这一缺陷，需要使用另一种协议：安全套接字层超文本传输协议HTTPS，为了数据传输的安全，HTTPS在HTTP的基础上加入了SSL协议，SSL依靠证书来验证服务器的身份，并为浏览器和服务器之间的通信加密。

一、HTTP和HTTPS的基本概念

HTTP：是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，是一个客户端和服务器端请求和应答的标准（TCP），用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议，它可以使浏览器更加高效，使网络传输减少。

HTTPS：是以安全为目标的HTTP通道，简单讲是HTTP的安全版，即HTTP下加入SSL层，HTTPS的安全基础是SSL，因此加密的详细内容就需要SSL。

HTTPS协议的主要作用可以分为两种：一种是建立一个信息安全通道，来保证数据传输的安全；另一种就是确认网站的真实性。

二、HTTP与HTTPS有什么区别？

HTTP协议传输的数据都是未加密的，也就是明文的，因此使用HTTP协议传输隐私信息非常不安全，为了保证这些隐私数据能加密传输，于是网景公司设计了SSL（Secure Sockets Layer）协议用于对HTTP协议传输的数据进行加密，从而就诞生了HTTPS。

HTTPS加密、加密、及验证过程，如下图所示：

简单来说，HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，要比http协议安全。

HTTPS和HTTP的区别主要如下：

1、https协议需要到ca申请证书，一般免费证书较少，因而需要一定费用。

2、http是超文本传输协议，信息是明文传输，https则是具有安全性的ssl加密传输协议。

3、http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样，前者是80，后者是443。

4、http的连接很简单，是无状态的；HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，比http协议安全。

六、HTTPS的优点

正是由于HTTPS非常的安全，攻击者无法从中找到下手的地方，从站长的角度来说，HTTPS的优点有以下2点：

1、SEO方面

谷歌曾在2014年8月份调整搜索引擎算法，并称“比起同等HTTP网站，采用HTTPS加密的网站在搜索结果中的排名将会更高”。

2、安全性

尽管HTTPS并非绝对安全，掌握根证书的机构、掌握加密算法的组织同样可以进行中间人形式的攻击，但HTTPS仍是现行架构下最安全的解决方案，主要有以下几个好处：

（1）、使用HTTPS协议可认证用户和服务器，确保数据发送到正确的客户机和服务器；

（2）、HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，要比http协议安全，可防止数据在传输过程中不被窃取、改变，确保数据的完整性。

（3）、HTTPS是现行架构下最安全的解决方案，虽然不是绝对安全，但它大幅增加了中间人攻击的成本。

七、HTTPS的缺点

虽然说HTTPS有很大的优势，但其相对来说，还是有些不足之处的，具体来说，有以下2点：

1、SEO方面

据ACM CoNEXT数据显示，使用HTTPS协议会使页面的加载时间延长近50%，增加10%到20%的耗电，此外，HTTPS协议还会影响缓存，增加数据开销和功耗，甚至已有安全措施也会受到影响也会因此而受到影响。

而且HTTPS协议的加密范围也比较有限，在黑客攻击、拒绝服务攻击、服务器劫持等方面几乎起不到什么作用。

最关键的，SSL证书的信用链体系并不安全，特别是在某些国家可以控制CA根证书的情况下，中间人攻击一样可行。

2、经济方面

（1）、SSL证书需要钱，功能越强大的证书费用越高，个人网站、小网站没有必要一般不会用。

（2）、SSL证书通常需要绑定IP，不能在同一IP上绑定多个域名，IPv4资源不可能支撑这个消耗（SSL有扩展可以部分解决这个问题，但是比较麻烦，而且要求浏览器、操作系统支持，Windows XP就不支持这个扩展，考虑到XP的装机量，这个特性几乎没用）。

（3）、HTTPS连接缓存不如HTTP高效，大流量网站如非必要也不会采用，流量成本太高。

（4）、HTTPS连接服务器端资源占用高很多，支持访客稍多的网站需要投入更大的成本，如果全部采用HTTPS，基于大部分计算资源闲置的假设的VPS的平均成本会上去。

（5）、HTTPS协议握手阶段比较费时，对网站的相应速度有负面影响，如非必要，没有理由牺牲用户体验。

三、HTTPS工作原理
HTTPS工作在客户端和服务器端之间。以上故事中，客户端可以看作为大师A，服务器端可以看作为大师B。客户端和服务器本身都会自带一些加密的算法，用于双方协商加密的选择项。
1、客户端首先会将自己支持的加密算法，打个包告诉服务器端。
2、服务器端从客户端发来的加密算法中，选出一组加密算法和HASH算法（注，HASH也属于加密），并将自己的身份信息以证书的形式发回给客户端。而证书中包含了网站的地址，加密用的公钥，以及证书的颁发机构等；
这里有提到公钥的概念是故事中没有的。我们常见的加密算法一般是一些对称的算法，如凯撒加密；对称算法即加密用的密钥和解密用的密钥是一个。如故事中的密钥是4。还有一种加密解密算法称之为非对称算法。这种算法加密用的密钥（公钥）和解密用的密钥（私钥）是两个不同的密钥；通过公钥加密的内容一定要使用私钥才能够解密。
这里，服务器就将自己用来加密用的公钥一同发还给客户端，而私钥则服务器保存着，用户解密客户端加密过后的内容。

3、客户端收到了服务器发来的数据包后，会做这么几件事情：
1）验证一下证书是否合法。一般来说，证书是用来标示一个站点是否合法的标志。如果说该证书由权威的第三方颁发和签名的，则说明证书合法。
2）如果证书合法，或者客户端接受和信任了不合法的证书，则客户端就会随机产生一串序列号，使用服务器发来的公钥进行加密。这时候，一条返回的消息就基本就绪。
3）最后使用服务器挑选的HASH算法，将刚才的消息使用刚才的随机数进行加密，生成相应的消息校验值，与刚才的消息一同发还给服务器。

4、服务器接受到客户端发来的消息后，会做这么几件事情：
1）使用私钥解密上面第2）中公钥加密的消息，得到客户端产生的随机序列号。
2）使用该随机序列号，对该消息进行加密，验证的到的校验值是否与客户端发来的一致。如果一致则说明消息未被篡改，可以信任。
3）最后，使用该随机序列号，加上之前第2步中选择的加密算法，加密一段握手消息，发还给客户端。同时HASH值也带上。

5、客户端收到服务器端的消息后，接着做这么几件事情：
1）计算HASH值是否与发回的消息一致
2）检查消息是否为握手消息

6、握手结束后，客户端和服务器端使用握手阶段产生的随机数以及挑选出来的算法进行对称加解密的传输。
为什么不直接全程使用非对称加密算法进行数据传输？这个问题的答案是因为非对称算法的效率对比起对称算法来说，要低得多得多；因此往往只用在HTTPS的握手阶段。
以下是我们一些经常使用的加密算法，是不是有熟悉的味道？
非对称加密算法：RSA, DSA/DSS
对称加密算法： AES, 3DES
HASH算法：MD5, SHA1, SHA256

44.FTP，FTPS，SFTP

一、FTP（文件传输协议）

FTP全称是File Transfer Protocol。用于Internet上的控制文件的双向传输。同时，它也是一个应用程序（Application）。基于不同的操作系统有不同的FTP应用程序，而所有这些应用程序都遵守同一种协议以传输文件。在FTP的使用当中，用户经常遇到两个概念：”下载”（Download）和”上传”（Upload）。”下载”文件就是从远程主机拷贝文件至自己的计算机上；”上传”文件就是将文件从自己的计算机中拷贝至远程主机上。用Internet语言来说，用户可通过客户机程序向（从）远程主机上传（下载）文件。TCP/IP协议中，FTP标准命令TCP端口号为21，Port方式数据端口为20，FTP的任务是从一台计算机将文件传送到另一台计算机，不受操作系统的限制。

FTP的传输有两种方式：ASCII、二进制。

1.ASCII传输方式

假定用户正在拷贝的文件包含的简单ASCII码文本，如果在远程机器上运行的不是UNIX，当文件传输时ftp通常会自动地调整文件的内容以便于把文件解释成另外那台计算机存储文本文件的格式。
但是常常有这样的情况，用户正在传输的文件包含的不是文本文件，它们可能是程序，数据库，字处理文件或者压缩文件。在拷贝任何非文本文件之前，用binary 命令告诉ftp逐字拷贝。

2.二进制传输模式

在二进制传输中，保存文件的位序，以便原始和拷贝的是逐位一一对应的。即使目的地机器上包含位序列的文件是没意义的。例如，macintosh以二进制方式传送可执行文件到Windows系统，在对方系统上，此文件不能执行。

如在ASCII方式下传输二进制文件，即使不需要也仍会转译。这会损坏数据。（ASCII方式一般假设每一字符的第一有效位无意义，因为ASCII字符组合不使用它。如果传输二进制文件，所有的位都是重要的。）

FTP支持两种模式：Standard (PORT方式，主动方式)，Passive (PASV，被动方式)。

1.Port模式

FTP 客户端首先和服务器的TCP 21端口建立连接，用来发送命令，客户端需要接收数据的时候在这个通道上发送PORT命令。PORT命令包含了客户端用什么端口接收数据。在传送数据的时候，服务器端通过自己的TCP 20端口连接至客户端的指定端口发送数据。FTP server必须和客户端建立一个新的连接用来传送数据。

2.Passive模式

建立控制通道和Standard模式类似，但建立连接后发送Pasv命令。服务器收到Pasv命令后，打开一个临时端口（端口号大于1023小于65535）并且通知客户端在这个端口上传送数据的请求，客户端连接FTP服务器此端口，然后FTP服务器将通过这个端口传送数据。

很多防火墙在设置的时候都是不允许接受外部发起的连接的，所以许多位于防火墙后或内网的FTP服务器不支持PASV模式，因为客户端无法穿过防火墙打开FTP服务器的高端端口；而许多内网的客户端不能用PORT模式登陆FTP服务器，因为从服务器的TCP 20无法和内部网络的客户端建立一个新的连接，造成无法工作。

二、FTPS (一种多传输协议)

一种多传输协议，相当于加密版的FTP。默认端口号是21。当你在FTP服务器上收发文件的时候，你面临两个风险。第一个风险是在上载文件的时候为文件加密。第二个风险是，这些文件在你等待接收方下载的时候将停留在FTP服务器上，这时你如何保证这些文件的安全。你的第二个选择（创建一个支持SSL的FTP服务器）能够让你的主机使用一个FTPS连接上载这些文件。这包括使用一个在FTP协议下面的SSL层加密控制和数据通道。一种替代FTPS的协议是安全文件传输协议(SFTP)。这个协议使用SSH文件传输协议加密从客户机到服务器的FTP连接。SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全（Transport Layer Security，TLS）是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。

FTPS是在安全套接层使用标准的FTP协议和指令的一种增强型FTP协议，为FTP协议和数据通道增加了SSL安全功能。FTPS也称作“FTP-SSL”和“FTP-over-SSL”。SSL是一个在客户机和具有SSL功能的服务器之间的安全连接中对数据进行加密和解密的协议。
和sftp连接方法类似，在windows中可以使用FileZilla等传输软件来连接FTPS进行上传，下载文件，建立，删除目录等操作,在FileZilla连接时，有显式和隐式TLS/SSL连接之分，连接时也有指纹提示。

这里写图片描述

SSL/TLS协议在传输层（TCP/IP）之上、但是在应用层之下工作的。因此，它可以很容易在诸如HTTP，Telnet，POP3，IMAP4，SMTP和FTP等应用层协议上实现。SSL安全扩展至少有两种不同的初始化方法：显式安全和隐式安全。
显示安全:为了建立SSL连接，显式安全要求FTP客户端在和FTP服务器建立连接后发送一个特定的命令给FTP服务器。客户端使用服务器的缺省端口。
隐式安全: 当FTP客户端连接到FTP服务器时，隐式安全将会自动和SSL连接一起开始运行。在隐式安全中服务器定义了一个特定的端口（TCP端口990）让客户端来和其建立安全连接。

三、SFTP（安全文件传送协议）

sftp是Secure File Transfer Protocol的缩写，安全文件传送协议。可以为传输文件提供一种安全的加密方法。sftp 与 ftp 有着几乎一样的语法和功能。SFTP 为 SSH的一部分，是一种传输档案至 Blogger 伺服器的安全方式。其实在SSH软件包中，已经包含了一个叫作SFTP(Secure File Transfer Protocol)的安全文件传输子系统，SFTP本身没有单独的守护进程，它必须使用sshd守护进程（端口号默认是22）来完成相应的连接操作，所以从某种意义上来说，SFTP并不像一个服务器程序，而更像是一个客户端程序。SFTP同样是使用加密传输认证信息和传输的数据，所以，使用SFTP是非常安全的。但是，由于这种传输方式使用了加密/解密技术，所以传输效率比普通的FTP要低得多，如果您对网络安全性要求更高时，可以使用SFTP代替FTP。

45.list，set，map的底层实现原理

ArrayList实现原理要点概括

参考文献：
http://zhangshixi.iteye.com/blog/674856l
https://www.cnblogs.com/leesf456/p/5308358.html

ArrayList是List接口的可变数组非同步实现，并允许包括null在内的所有元素。
底层使用数组实现
该集合是可变长度数组，数组扩容时，会将老数组中的元素重新拷贝一份到新的数组中，每次数组容量增长大约是其容量的1.5倍，这种操作的代价很高。
采用了Fail-Fast机制，面对并发的修改时，迭代器很快就会完全失败，而不是冒着在将来某个不确定时间发生任意不确定行为的风险
remove方法会让下标到数组末尾的元素向前移动一个单位，并把最后一位的值置空，方便GC

LinkedList实现原理要点概括

参考文献：
1.http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948610.htmll
2.https://www.cnblogs.com/leesf456/p/5308843.html

LinkedList是List接口的双向链表非同步实现，并允许包括null在内的所有元素。
底层的数据结构是基于双向链表的，该数据结构我们称为节点
双向链表节点对应的类Node的实例，Node中包含成员变量：prev，next，item。其中，prev是该节点的上一个节点，next是该节点的下一个节点，item是该节点所包含的值。
它的查找是分两半查找，先判断index是在链表的哪一半，然后再去对应区域查找，这样最多只要遍历链表的一半节点即可找到

HashMap实现原理要点概括

参考文献：http://zhangshixi.iteye.com/blog/672697
参考文献：http://blog.csdn.net/lizhongkaide/article/details/50595719

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现，允许使用null值和null键，但不保证映射的顺序。
底层使用数组实现，数组中每一项是个单向链表，即数组和链表的结合体；当链表长度大于一定阈值时，链表转换为红黑树，这样减少链表查询时间。
HashMap在底层将key-value当成一个整体进行处理，这个整体就是一个Node对象。HashMap底层采用一个Node[]数组来保存所有的key-value对，当需要存储一个Node对象时，会根据key的hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Node时，也会根据key的hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Node。
HashMap进行数组扩容需要重新计算扩容后每个元素在数组中的位置，很耗性能
采用了Fail-Fast机制，通过一个modCount值记录修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值。迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount，在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map，马上抛出异常

Hashtable实现原理要点概括

参考文献：http://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/42199477

Hashtable是基于哈希表的Map接口的同步实现，不允许使用null值和null键
底层使用数组实现，数组中每一项是个单链表，即数组和链表的结合体
Hashtable在底层将key-value当成一个整体进行处理，这个整体就是一个Entry对象。Hashtable底层采用一个Entry[]数组来保存所有的key-value对，当需要存储一个Entry对象时，会根据key的hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据key的hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。
synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占

ConcurrentHashMap实现原理要点概括

参考文献：http://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/42199477

ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术。
它使用了多个锁来控制对hash表的不同段进行的修改，每个段其实就是一个小的hashtable，它们有自己的锁。只要多个并发发生在不同的段上，它们就可以并发进行。
ConcurrentHashMap在底层将key-value当成一个整体进行处理，这个整体就是一个Entry对象。Hashtable底层采用一个Entry[]数组来保存所有的key-value对，当需要存储一个Entry对象时，会根据key的hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据key的hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。
与HashMap不同的是，ConcurrentHashMap使用多个子Hash表，也就是段(Segment)
ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。

HashSet实现原理要点概括

参考文献：http://zhangshixi.iteye.com/blog/673143l

HashSet由哈希表(实际上是一个HashMap实例)支持，不保证set的迭代顺序，并允许使用null元素。
基于HashMap实现，API也是对HashMap的行为进行了封装，可参考HashMap

LinkedHashMap实现原理要点概括

参考文献：http://zhangshixi.iteye.com/blog/673789l

LinkedHashMap继承于HashMap，底层使用哈希表和双向链表来保存所有元素，并且它是非同步，允许使用null值和null键。
基本操作与父类HashMap相似，通过重写HashMap相关方法，重新定义了数组中保存的元素Entry，来实现自己的链接列表特性。该Entry除了保存当前对象的引用外，还保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用，从而构成了双向链接列表。

LinkedHashSet实现原理要点概括

参考文献：http://zhangshixi.iteye.com/blog/673319l

对于LinkedHashSet而言，它继承与HashSet、又基于LinkedHashMap来实现的。LinkedHashSet底层使用LinkedHashMap来保存所有元素，它继承与HashSet，其所有的方法操作上又与HashSet相同。

46.线程池

线程池的好处

引用自 http://ifeve.com/java-threadpool/ 的说明：

降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

创建线程池

//参数初始化
private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//核心线程数量大小
private static final int corePoolSize = Math.max(2, Math.min(CPU_COUNT - 1, 4));
//线程池最大容纳线程数
private static final int maximumPoolSize = CPU_COUNT * 2 + 1;
//线程空闲后的存活时长
private static final int keepAliveTime = 30;

//任务过多后，存储任务的一个阻塞队列
BlockingQueue<Runnable>  workQueue = new SynchronousQueue<>();

//线程的创建工厂
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactory() {
    private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger(1);

    public Thread newThread(Runnable r) {
        return new Thread(r, "AdvacnedAsyncTask #" + mCount.getAndIncrement());
    }
};

//线程池任务满载后采取的任务拒绝策略
RejectedExecutionHandler rejectHandler = new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy();

//线程池对象，创建线程
ThreadPoolExecutor mExecute = new ThreadPoolExecutor(
        corePoolSize, 
        maximumPoolSize,
        keepAliveTime,
        TimeUnit.SECONDS,
        workQueue,
        threadFactory, 
        rejectHandler
);

具体参数介绍

corePoolSize

线程池的核心线程数。在没有设置 allowCoreThreadTimeOut 为 true 的情况下，核心线程会在线程池中一直存活，即使处于闲置状态。

maximumPoolSize

线程池所能容纳的最大线程数。当活动线程(核心线程+非核心线程)达到这个数值后，后续任务将会根据 RejectedExecutionHandler 来进行拒绝策略处理。

keepAliveTime

非核心线程闲置时的超时时长。超过该时长，非核心线程就会被回收。若线程池通过 allowCoreThreadTimeOut() 方法设置 allowCoreThreadTimeOut 属性为 true，则该时长同样会作用于核心线程，AsyncTask 配置的线程池就是这样设置的。

unit

keepAliveTime 时长对应的单位。

workQueue

线程池中的任务队列，通过线程池的 execute() 方法提交的 Runnable 对象会存储在该队列中。

ThreadFactory

线程工厂，功能很简单，就是为线程池提供创建新线程的功能。这是一个接口，可以通过自定义，做一些自定义线程名的操作。

RejectedExecutionHandler

当任务无法被执行时(超过线程最大容量 maximum 并且 workQueue 已经被排满了)的处理策略，这里有四种任务拒绝类型。

线程池工作原则

1、当线程池中线程数量小于 corePoolSize 则创建线程，并处理请求。
2、当线程池中线程数量大于等于 corePoolSize 时，则把请求放入 workQueue 中,随着线程池中的核心线程们不断执行任务，只要线程池中有空闲的核心线程，线程池就从 workQueue 中取任务并处理。
3 、当 workQueue 已存满，放不下新任务时则新建非核心线程入池，并处理请求直到线程数目达到 maximumPoolSize（最大线程数量设置值）。
4、如果线程池中线程数大于 maximumPoolSize 则使用 RejectedExecutionHandler 来进行任务拒绝处理。

任务队列 BlockingQueue

任务队列 workQueue 是用于存放不能被及时处理掉的任务的一个队列，它是一个 BlockingQueue 类型。

关于 BlockingQueue，虽然它是 Queue 的子接口，但是它的主要作用并不是容器，而是作为线程同步的工具，他有一个特征，当生产者试图向 BlockingQueue 放入(put)元素，如果队列已满，则该线程被阻塞；当消费者试图从 BlockingQueue 取出(take)元素，如果队列已空，则该线程被阻塞。(From 疯狂Java讲义)

任务拒绝类型

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:

当线程池中的数量等于最大线程数时抛 java.util.concurrent.RejectedExecutionException 异常，涉及到该异常的任务也不会被执行，线程池默认的拒绝策略就是该策略。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时,默默丢弃不能执行的新加任务，不报任何异常。

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时，重试添加当前的任务；它会自动重复调用execute()方法。

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy():

当线程池中的数量等于最大线程数时,抛弃线程池中工作队列头部的任务(即等待时间最久的任务)，并执行新传入的任务。

47.阻塞队列

1.什么是阻塞队列

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。

BlockingQueue有两个常见阻塞场景

当队列中没有数据的情况下，消费者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到有数据放入队列。
当队列中填满数据的情况下，生产者端的所有线程都会被自动阻塞（挂起），直到队列中有空的位置，线程被自动唤醒。

那么支持以上两种阻塞场景的队列我们称之为阻塞队列。

BlockingQueue的核心方法

放入数据：

offer(anObject):表示如果可能的话,将anObject加到BlockingQueue里,即如果BlockingQueue可以容纳,
则返回true,否则返回false.（本方法不阻塞当前执行方法的线程）
offer(E o, long timeout, TimeUnit unit),可以设定等待的时间，如果在指定的时间内，还不能往队列中
加入BlockingQueue，则返回失败。
put(anObject):把anObject加到BlockingQueue里,如果BlockQueue没有空间,则调用此方法的线程被阻断直到BlockingQueue里面有空间再继续.

获取数据：

poll(time):取走BlockingQueue里排在首位的对象,若不能立即取出,则可以等time参数规定的时间,
取不到时返回null;
poll(long timeout, TimeUnit unit)：从BlockingQueue取出一个队首的对象，如果在指定时间内，
队列一旦有数据可取，则立即返回队列中的数据。否则知道时间超时还没有数据可取，返回失败。
take():取走BlockingQueue里排在首位的对象,若BlockingQueue为空,阻断进入等待状态直到
BlockingQueue有新的数据被加入;
drainTo():一次性从BlockingQueue获取所有可用的数据对象（还可以指定获取数据的个数），
通过该方法，可以提升获取数据效率；不需要多次分批加锁或释放锁。

插入和移除操作的4种处理方式

抛出异常：是指当阻塞队列满时候，再往队列里插入元素，会抛出IllegalStateException(“Queue
full”)异常。当队列为空时，从队列里获取元素时会抛出NoSuchElementException异常。
返回特殊值：插入方法会返回是否成功，成功则返回true。移除方法，则是从队列里拿出一个元素，如果没有则返回null
一直阻塞：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到拿到数据，或者响应中断退出。当队列空时，消费者线程试图从队列里take元素，队列也会阻塞消费者线程，直到队列可用。
超时退出：当阻塞队列满时，队列会阻塞生产者线程一段时间，如果超过一定的时间，生产者线程就会退出。

2.Java中的阻塞队列

JDK7提供了7个阻塞队列，分别是：

ArrayBlockingQueue ：由数组结构组成的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue ：由链表结构组成的有界阻塞队列。
PriorityBlockingQueue ：支持优先级排序的无界阻塞队列。
DelayQueue：使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列。
LinkedTransferQueue：由链表结构组成的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque：由链表结构组成的双向阻塞队列。

ArrayBlockingQueue

用数组实现的有界阻塞队列。此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。默认情况下不保证访问者公平的访问队列，所谓公平访问队列是指阻塞的所有生产者线程或消费者线程，当队列可用时，可以按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞的生产者线程，可以先往队列里插入元素，先阻塞的消费者线程，可以先从队列里获取元素。通常情况下为了保证公平性会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列：

ArrayBlockingQueue fairQueue = new  ArrayBlockingQueue(1000,true);

LinkedBlockingQueue

基于链表的阻塞队列，同ArrayListBlockingQueue类似，此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序，其内部也维持着一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成），当生产者往队列中放入一个数据时，队列会从生产者手中获取数据，并缓存在队列内部，而生产者立即返回；只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时（LinkedBlockingQueue可以通过构造函数指定该值），才会阻塞生产者队列，直到消费者从队列中消费掉一份数据，生产者线程会被唤醒，反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。而LinkedBlockingQueue之所以能够高效的处理并发数据，还因为其对于生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步，这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能。
作为开发者，我们需要注意的是，如果构造一个LinkedBlockingQueue对象，而没有指定其容量大小，LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量（Integer.MAX_VALUE），这样的话，如果生产者的速度一旦大于消费者的速度，也许还没有等到队列满阻塞产生，系统内存就有可能已被消耗殆尽了。
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue是两个最普通也是最常用的阻塞队列，一般情况下，在处理多线程间的生产者消费者问题，使用这两个类足以。

PriorityBlockingQueue

是一个支持优先级的无界队列。默认情况下元素采取自然顺序升序排列。可以自定义实现compareTo()方法来指定元素进行排序规则，或者初始化PriorityBlockingQueue时，指定构造参数Comparator来对元素进行排序。需要注意哦的是不能保证同优先级元素的顺序。

DelayQueue

是一个支持延时获取元素的无界阻塞队列。队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。我们可以将DelayQueue运用在以下应用场景：

缓存系统的设计：可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue中获取元素时，表示缓存有效期到了。
定时任务调度：使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行，从比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。

SynchronousQueue

是一个不存储元素的阻塞队列。每一个put操作必须等待一个take操作，否则不能继续添加元素。SynchronousQueue可以看成是一个传球手，负责把生产者线程处理的数据直接传递给消费者线程。队列本身并不存储任何元素，非常适合于传递性场景,比如在一个线程中使用的数据，传递给另外一个线程使用，SynchronousQueue的吞吐量高于LinkedBlockingQueue 和 ArrayBlockingQueue。

LinkedTransferQueue

是一个由链表结构组成的无界阻塞TransferQueue队列。相对于其他阻塞队列，LinkedTransferQueue多了tryTransfer和transfer方法。
transfer方法。如果当前有消费者正在等待接收元素（消费者使用take()方法或带时间限制的poll()方法时），transfer方法可以把生产者传入的元素立刻transfer（传输）给消费者。如果没有消费者在等待接收元素，transfer方法会将元素存放在队列的tail节点，并等到该元素被消费者消费了才返回。transfer方法的关键代码如下：

Node pred = tryAppend(s, haveData);
return awaitMatch(s, pred, e, (how == TIMED), nanos);

第一行代码是试图把存放当前元素的s节点作为tail节点。第二行代码是让CPU自旋等待消费者消费元素。因为自旋会消耗CPU，所以自旋一定的次数后使用Thread.yield()方法来暂停当前正在执行的线程，并执行其他线程。

tryTransfer方法。则是用来试探下生产者传入的元素是否能直接传给消费者。如果没有消费者等待接收元素，则返回false。和transfer方法的区别是tryTransfer方法无论消费者是否接收，方法立即返回。而transfer方法是必须等到消费者消费了才返回。

对于带有时间限制的tryTransfer(E e, long timeout, TimeUnit unit)方法，则是试图把生产者传入的元素直接传给消费者，但是如果没有消费者消费该元素则等待指定的时间再返回，如果超时还没消费元素，则返回false，如果在超时时间内消费了元素，则返回true。

LinkedBlockingDeque

是一个由链表结构组成的双向阻塞队列。所谓双向队列指的你可以从队列的两端插入和移出元素。双端队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。相比其他的阻塞队列，LinkedBlockingDeque多了addFirst，addLast，offerFirst，offerLast，peekFirst，peekLast等方法，以First单词结尾的方法，表示插入，获取（peek）或移除双端队列的第一个元素。以Last单词结尾的方法，表示插入，获取或移除双端队列的最后一个元素。另外插入方法add等同于addLast，移除方法remove等效于removeFirst。但是take方法却等同于takeFirst，不知道是不是Jdk的bug，使用时还是用带有First和Last后缀的方法更清楚。

在初始化LinkedBlockingDeque时可以设置容量防止其过渡膨胀。另外双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。

48.SQL优化

1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了，不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num = 0

3.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以这样查询：

select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num = @num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2 = 100

应改为:

select id from t where num = 100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       -–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    --生成的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13.Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

15.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

16.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

17.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

18.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

19.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

20.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

21.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

22. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

49.JVM内存分区

Java虚拟机在程序执行过程会把jvm的内存分为若干个不同的数据区域来管理，这些区域有自己的用途，以及创建和销毁时间。
jvm管理的内存区域包括以下几个区域：
这里写图片描述

栈区：
栈分为java虚拟机栈和本地方法栈

重点是Java虚拟机栈，它是线程私有的，生命周期与线程相同。
每个方法执行都会创建一个栈帧，用于存放局部变量表，操作栈，动态链接，方法出口等。每个方法从被调用，直到被执行完。对应着一个栈帧在虚拟机中从入栈到出栈的过程。
通常说的栈就是指局部变量表部分，存放编译期间可知的8种基本数据类型，及对象引用和指令地址。局部变量表是在编译期间完成分配，当进入一个方法时，这个栈中的局部变量分配内存大小是确定的。
会有两种异常StackOverFlowError和 OutOfMemoneyError。当线程请求栈深度大于虚拟机所允许的深度就会抛出StackOverFlowError错误；虚拟机栈动态扩展，当扩展无法申请到足够的内存空间时候，抛出OutOfMemoneyError。
本地方法栈为虚拟机使用到本地方法服务（native）

堆区：

堆被所有线程共享区域，在虚拟机启动时创建，唯一目的存放对象实例。
堆区是gc的主要区域，通常情况下分为两个区块年轻代和年老代。更细一点年轻代又分为Eden区最要放新创建对象，From survivor 和 To survivor 保存gc后幸存下的对象，默认情况下各自占比 8:1:1。
不过很多文章介绍分为3个区块，把方法区算着为永久代。这大概是基于Hotspot虚拟机划分，然后比如IBM j9就不存在永久代概论。不管怎么分区，都是存放对象实例。
会有异常OutOfMemoneyError

方法区：

被所有线程共享区域，用于存放已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量等数据。被Java虚拟机描述为堆的一个逻辑部分。习惯是也叫它永久代（permanment generation）
垃圾回收很少光顾这个区域，不过也是需要回收的，主要针对常量池回收，类型卸载。
常量池用于存放编译期生成的各种字节码和符号引用，常量池具有一定的动态性，里面可以存放编译期生成的常量；运行期间的常量也可以添加进入常量池中，比如string的intern()方法。

程序计数器：

当前线程所执行的行号指示器。通过改变计数器的值来确定下一条指令，比如循环，分支，跳转，异常处理，线程恢复等都是依赖计数器来完成。
Java虚拟机多线程是通过线程轮流切换并分配处理器执行时间的方式实现的。为了线程切换能恢复到正确的位置，每条线程都需要一个独立的程序计数器，所以它是线程私有的。
唯一一块Java虚拟机没有规定任何OutofMemoryError的区块

50.Spring Boot 常用注解

https://blog.csdn.net/lipinganq/article/details/79155072

51.mybatis中#$的差别

1. #将传入的数据都当成一个字符串，会对自动传入的数据加一个双引号。如：order by #user_id#，如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by "111", 如果传入的值是id，则解析成的sql为order by "id".
　　
2. $将传入的数据直接显示生成在sql中。如：order by $user_id$，如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by user_id, 如果传入的值是id，则解析成的sql为order by id.
　　
3. #方式能够很大程度防止sql注入。
　　
4.$方式无法防止Sql注入。

5.$方式一般用于传入数据库对象，例如传入表名.
　　
6.一般能用#的就别用$.
MyBatis排序时使用order by 动态参数时需要注意，用$而不是#

52.synchronized与Lock的区别与使用

技术点：

1、线程与进程：

在开始之前先把进程与线程进行区分一下，一个程序最少需要一个进程，而一个进程最少需要一个线程。关系是线程–>进程–>程序的大致组成结构。所以线程是程序执行流的最小单位，而进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。以下我们所有讨论的都是建立在线程基础之上。

2、Thread的几个重要方法：

我们先了解一下Thread的几个重要方法。a、start()方法，调用该方法开始执行该线程；b、stop()方法，调用该方法强制结束该线程执行；c、join方法，调用该方法等待该线程结束。d、sleep()方法，调用该方法该线程进入等待。e、run()方法，调用该方法直接执行线程的run()方法，但是线程调用start()方法时也会运行run()方法，区别就是一个是由线程调度运行run()方法，一个是直接调用了线程中的run()方法！！

看到这里，可能有些人就会问啦，那wait()和notify()呢？要注意，其实wait()与notify()方法是Object的方法，不是Thread的方法！！同时，wait()与notify()会配合使用，分别表示线程挂起和线程恢复。

这里还有一个很常见的问题，顺带提一下：wait()与sleep()的区别，简单来说wait()会释放对象锁而sleep()不会释放对象锁。这些问题有很多的资料，不再赘述。

3、线程状态：

这里写图片描述

线程总共有5大状态，通过上面第二个知识点的介绍，理解起来就简单了。

新建状态：新建线程对象，并没有调用start()方法之前
就绪状态：调用start()方法之后线程就进入就绪状态，但是并不是说只要调用start()方法线程就马上变为当前线程，在变为当前线程之前都是为就绪状态。值得一提的是，线程在睡眠和挂起中恢复的时候也会进入就绪状态哦。
运行状态：线程被设置为当前线程，开始执行run()方法。就是线程进入运行状态
阻塞状态：线程被暂停，比如说调用sleep()方法后线程就进入阻塞状态
死亡状态：线程执行结束

4、锁类型

可重入锁：在执行对象中所有同步方法不用再次获得锁
可中断锁：在等待获取锁过程中可中断
公平锁：按等待获取锁的线程的等待时间进行获取，等待时间长的具有优先获取锁权利
读写锁：对资源读取和写入的时候拆分为2部分处理，读的时候可以多线程一起读，写的时候必须同步地写

synchronized与Lock的区别

1、我把两者的区别分类到了一个表中，方便大家对比：

类别	synchronized	Lock
存在层次	Java的关键字，在jvm层面上	是一个类
锁的释放	1、以获取锁的线程执行完同步代码，释放锁 2、线程执行发生异常，jvm会让线程释放锁	在finally中必须释放锁，不然容易造成线程死锁
锁的获取	假设A线程获得锁，B线程等待。如果A线程阻塞，B线程会一直等待	分情况而定，Lock有多个锁获取的方式，具体下面会说道，大致就是可以尝试获得锁，线程可以不用一直等待
锁状态	无法判断	可以判断
锁类型	可重入不可中断非公平	可重入可判断可公平（两者皆可）
性能	少量同步	大量同步

或许，看到这里还对LOCK所知甚少，那么接下来，我们进入LOCK的深入学习。

Lock详细介绍与Demo

以下是Lock接口的源码，笔者修剪之后的结果：

public interface Lock {

    /**
     * Acquires the lock.
     */
    void lock();

    /**
     * Acquires the lock unless the current thread is
     * {@linkplain Thread#interrupt interrupted}.
     */
    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;

    /**
     * Acquires the lock only if it is free at the time of invocation.
     */
    boolean tryLock();

    /**
     * Acquires the lock if it is free within the given waiting time and the
     * current thread has not been {@linkplain Thread#interrupt interrupted}.
     */
    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

    /**
     * Releases the lock.
     */
    void unlock();

}

lock()：获取锁，如果锁被暂用则一直等待
unlock():释放锁
tryLock(): 注意返回类型是boolean，如果获取锁的时候锁被占用就返回false，否则返回true
tryLock(long time, TimeUnit unit)：比起tryLock()就是给了一个时间期限，保证等待参数时间
lockInterruptibly()：用该锁的获得方式，如果线程在获取锁的阶段进入了等待，那么可以中断此线程，先去做别的事

尽可能去使用synchronized而不要去使用LOCK

什么概念呢？我和大家打个比方：你叫jdk，你生了一个孩子叫synchronized，后来呢，你领养了一个孩子叫LOCK。起初，LOCK刚来到新家的时候，它很乖，很懂事，各个方面都表现的比synchronized好。你很开心，但是你内心深处又有一点淡淡的忧伤，你不希望你自己亲生的孩子竟然还不如一个领养的孩子乖巧。这个时候，你对亲生的孩子教育更加深刻了，你想证明，你的亲生孩子synchronized并不会比领养的孩子LOCK差。（博主只是打个比方）

那如何教育呢？
在jdk1.6~jdk1.7的时候，也就是synchronized16、7岁的时候，你作为爸爸，你给他优化了，具体优化在哪里呢：

1、线程自旋和适应性自旋
我们知道，java’线程其实是映射在内核之上的，线程的挂起和恢复会极大的影响开销。并且jdk官方人员发现，很多线程在等待锁的时候，在很短的一段时间就获得了锁，所以它们在线程等待的时候，并不需要把线程挂起，而是让他无目的的循环，一般设置10次。这样就避免了线程切换的开销，极大的提升了性能。
而适应性自旋，是赋予了自旋一种学习能力，它并不固定自旋10次一下。他可以根据它前面线程的自旋情况，从而调整它的自旋，甚至是不经过自旋而直接挂起。

2、锁消除
什么叫锁消除呢？就是把不必要的同步在编译阶段进行移除。
那么有的小伙伴又迷糊了，我自己写的代码我会不知道这里要不要加锁？我加了锁就是表示这边会有同步呀？
并不是这样，这里所说的锁消除并不一定指代是你写的代码的锁消除，我打一个比方：
在jdk1.5以前，我们的String字符串拼接操作其实底层是StringBuffer来实现的（这个大家可以用我前面介绍的方法，写一个简单的demo，然后查看class文件中的字节码指令就清楚了），而在jdk1.5之后，那么是用StringBuilder来拼接的。我们考虑前面的情况，比如如下代码：

String str1="qwe";
String str2="asd";
String str3=str1+str2;

底层实现会变成这样：

StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("qwe");
sb.append("asd");

我们知道，StringBuffer是一个线程安全的类，也就是说两个append方法都会同步，通过指针逃逸分析（就是变量不会外泄），我们发现在这段代码并不存在线程安全问题，这个时候就会把这个同步锁消除。

3、锁粗化
在用synchronized的时候，我们都讲究为了避免大开销，尽量同步代码块要小。那么为什么还要加粗呢？
我们继续以上面的字符串拼接为例，我们知道在这一段代码中，每一个append都需要同步一次，那么我可以把锁粗化到第一个append和最后一个append（这里不要去纠结前面的锁消除，我只是打个比方）

4、轻量级锁

5、偏向锁

53.双亲委派

预定义类加载器和双亲委派机制

JVM预定义的三种类型类加载器：

除了以上列举的三种类加载器，还有一种比较特殊的类型 — 线程上下文类加载器。
- 启动（Bootstrap）类加载器：是用本地代码实现的类装入器，它负责将 <Java_Runtime_Home>/lib下面的类库加载到内存中（比如rt.jar）。由于引导类加载器涉及到虚拟机本地实现细节，开发者无法直接获取到启动类加载器的引用，所以不允许直接通过引用进行操作。
- 标准扩展（Extension）类加载器：是由 Sun 的 ExtClassLoader（sun.misc.Launcher$ExtClassLoader）实现的。它负责将< Java_Runtime_Home >/lib/ext或者由系统变量 java.ext.dir指定位置中的类库加载到内存中。开发者可以直接使用标准扩展类加载器。
- 系统（System）类加载器：是由 Sun 的 AppClassLoader（sun.misc.Launcher$AppClassLoader）实现的。它负责将系统类路径（CLASSPATH）中指定的类库加载到内存中。开发者可以直接使用系统类加载器。
双亲委派机制描述
某个特定的类加载器在接到加载类的请求时，首先将加载任务委托给父类加载器，依次递归，如果父类加载器可以完成类加载任务，就成功返回；只有父类加载器无法完成此加载任务时，才自己去加载。

54.谈谈消息队列

https://segmentfault.com/a/1190000015301449

55.排序

排序方法	时间复杂度（平均）	时间复杂度（最坏)	时间复杂度（最好)	空间复杂度	稳定性
冒泡排序	O(n2)	O(n2)	O(n)	O(1)	稳定
直接选择排序	O(n2)	O(n2)	O(n2)	O(1)	不稳定
直接插入排序	O(n2)	O(n2)	O(n)	O(1)	稳定
希尔排序	O(nlog2n)	O(n2)	O(n)	O(1)	不稳定
堆排序	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(1)	不稳定
快速排序	O(nlog2n)	O(n2)	O(nlog2n)	O(nlog2n)	不稳定
归并排序	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(nlog2n)	O(n)	稳定
基数排序	O(d(n+r))	O(d(n+r))	O(d(n+r))	O(n+r)	稳定

图片为转载，如侵删：

这里写图片描述

冒泡排序和选择排序用的不是很多，因为时间复杂度高，但是因为常数项少，小规模排序执行时间不一定比其他排序长。
插入排序 虽然时间复杂度高，但是因为常数项比较小，通常用在大致排序完成后最后的调整阶段。比如Java中Array.sort()的底层实现便用了二分插入排序（长度小于32的Tim sort算法）。
快速排序和归并排序是最常用的。堆排序的思想比较重要，涉及到优先队列的问题。
基数排序 能够解决一些特定的问题。

下面排序都会用到的辅助代码：

    //交换位置
    public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        /* 不能用于浮点数和交换自身
            arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
            arr[j] = arr[i] ^ arr[j];
            arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
        */
        int tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tmp;
    }

1. Bubble Sort（冒泡排序）

过程：
1. 从0位置开始，比较相邻两个数的大小，如果后面的数小于前面，则交换位置。
2. 遍历一遍下来，最后一个数为整个数组中的最大值。
3. 把最后一个数排除，继续比较剩下的数组。
4. 总共比较次数为N*N，时间复杂度为O（n²）。

2. Selection Sort （选择排序）

过程：

遍历一遍，找到整个数组中最小的数，与位置0的数交换位置。
从1位置开始，继续遍历，找到最小的数，与1位置交换。以此类推。
同冒泡排序，复杂度为O（n²）。

3. Insertion Sort（插入排序）

过程：

从1位置开始，比较与前面数的大小，如果小于前面的数，则交换位置，直到不再小于停止。
接着从2位置开始，重复这个过程。直到最后位置为止。
时间复杂度取决于数组的排序情况，当数组基本有序时候，复杂度很低，接近O（n）。当数组完全无序时，每个数都要经过多次移动，复杂度趋近于O（n²）。

    //Insertion Sort
    public static void insertionSort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            for (int j = i - 1; j >= 0 && arr[j] > arr[j + 1]; j--) {
                swap(arr, j, j + 1);
            }
        }
    }

4. Shell Sort（希尔排序）

过程：
1. 过程类似于插入排序，算是插入排序的一种优化。
2. 首先，需要确定一个步长k，根据步长，把数组分为N/k部分，每一部分单独排序。
3. 把步长缩短，继续排序，直到步长为1。
4. 通过步长，减少了数组需要移动的次数，从而降低了复杂度。
5. 所以复杂度的高低完全取决于步长的好坏，是一种特别不稳定的算法，也是一种实现简单分析困难的算法。

//维基上找的，没自己写
  # Sort an array a[0...n-1].
gaps = [701, 301, 132, 57, 23, 10, 4, 1]

# Start with the largest gap and work down to a gap of 1
foreach (gap in gaps)
{
    # Do a gapped insertion sort for this gap size.
    # The first gap elements a[0..gap-1] are already in gapped order
    # keep adding one more element until the entire array is gap sorted
    for (i = gap; i < n; i += 1)
    {
        # add a[i] to the elements that have been gap sorted
        # save a[i] in temp and make a hole at position i
        temp = a[i]
        # shift earlier gap-sorted elements up until the correct location for a[i] is found
        for (j = i; j >= gap and a[j - gap] > temp; j -= gap)
        {
            a[j] = a[j - gap]
        }
        # put temp (the original a[i]) in its correct location
        a[j] = temp
    }
}

5. Quick Sort（快速排序）

需要重点掌握：

快速排序是一种很重要也很常用的排序，也有一些很重要的应用，比如说BFPRT算法，荷兰国旗问题。
快速排序如果每次都选到最大值，或者最小值，就会产生最坏的情况，使复杂度达到O（n²）级别。但是可以通过随机选择partition值，从数学期望上避免这种情况的发生。所以可以默认其复杂度为O（N * lg N）。
一般默认快速排序是非稳定的。但是有论文级别的方法，可以使其实现稳定（0-1 stable sort）。看看就好。。。

过程：

随机选出一个partition值，把大于partition值的放在它右边，小于它的放在它左边。
从partition值的左右两边分割，调用自己，开始递归。
这里有一点优化，因为partition值在数组中可能不止一个，因此返回一个长度为2的数组，代表partition的左右边界，从边界两端进行递归，更加快速。

    public static void quickSort(int[] arr) {
        if ( arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        quickSort(arr, 0, arr.length-1);
    }

    public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        if ( left >= right ) {
            return;
        }
        //随机产生partition值，防止出现最坏情况
        swap(arr, right, (int) (Math.random() * ( right - left + 1)  )+ left );
        //返回的数组p为partition的左右边界
        int[] p = partition(arr, left, right);
        quickSort(arr, left, p[0]-1);
        quickSort(arr, p[1]+1, right);
    }

    public static int[] partition(int[] arr, int left, int right) {
        int less = left - 1, more = right;
        while ( left < more ) {
            if ( arr[left] < arr[right] ) {
                swap(arr, ++less, left++);
            } else if ( arr[left] > arr[right] ) {
                swap(arr, --more, left);
            } else {
                left++;
            }
        }
        swap(arr, more, right);
        return new int[] {less+1,more};
    }

6. Merge Sort（归并排序）

需要重点掌握：

归并排序的优势很明显，它是稳定排序。同时相对于快排，它占用较多的空间。
递归的思想很重要，分治法的应用也很广泛，把大问题分解成小问题一步步解决。
递归过程要掌握，递归过程一定要有一个终止条件。
压栈的过程，空间的占用要理解。
同样有论文级别的算法可以把归并排序的空间省下来，知道就好。ORZ。。。默认空间复杂度 O（n）。

过程：

把数组分成两部分，分别比较大小，最后合并。
递归调用自己。

    public static void mergeSort(int[] arr) {
        if ( arr == null || arr.length < 2 ) {
            return;
        }
        mergeSort(arr, 0, arr.length - 1 ) ;
    }

    public static void mergeSort(int[] arr, int l, int r) {
        if (l == r) {
            return;
        }
        int mid = l + ((r - l) >> 1);
        mergeSort(arr, l, mid);
        mergeSort(arr, mid + 1, r);
        merge(arr, l, mid, r);
    } 

    public static void merge(int[] arr, int l, int m, int r) {
        int[] help = new int[r - l + 1];
        int i = 0;
        int p1 = l;
        int p2 = m + 1;
        while (p1 <= m && p2 <= r) {
            help[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];
        }
        while (p1 <= m) {
            help[i++] = arr[p1++];
        }
        while (p2 <= r) {
            help[i++] = arr[p2++];
        }
        for (i = 0; i < help.length; i++) {
            arr[l + i] = help[i];
        }
    }

7. Heap Sort（堆排序）

重点：

堆排序是一种复杂度很稳定的算法，没有最差或者最好，稳定的 n * lg N。
堆排序可以拓展到优先队列的实现，在贪心算法中经常用到。

过程：

首先用数组构造一个大根堆。
把大根堆队顶和最后位置的元素交换位置，最后一个元素脱离大根堆，即数组长度减一。
队顶下沉，再次构造大根堆，重复这个过程，直至完全排序。

    public static void HeapSort(int[] arr) {
        if ( arr == null || arr.length < 2 ) {
            return;
        }
        for ( int i = 1; i < arr.length; i++ ) {
            insertHeap(arr, i);
        }
        int r = arr.length - 1;
        while(r > 0 ) {
            swap(arr, 0, r);
            heapify(arr, 0, r--);
        }
    }

    public static void insertHeap(int[] arr, int i) {
        while (arr[i] > arr[(i - 1) / 2]) {
            swap(arr, i, (i - 1) / 2);
            i = (i - 1) / 2;
        }
    }

    public static void heapify(int[] arr, int index, int size) {
        int left = index * 2 + 1;
        while ( left < size ) {
            int largest = left+1 < size && arr[left] < arr[left + 1] ? left+1 : left;
            if ( arr[index] > arr[largest] ) {
                return;
            }
            swap(arr, index, largest);
            index = largest;
            left = index * 2 + 1;
        }
    }

8. Radix Sort / Count Sort（基数排序 / 计数排序）

桶排序（Bucket Sort）属于非比较排序，因此适用范围很窄，但是在特定问题上可以把时间复杂度做到 O（n）。
桶排序只是一个概念，一种非比较排序的思想。基数排序和计数排序都算桶排序的一种落地（实现）。

计数排序（Count Sort）

适用范围:

计数排序适用于明确范围的数字排序

过程:

找的数组最大值max，new出来max+1个桶。
遍历整个数组，把数组里的数全部扔到对应的桶里。
从第一个桶开始遍历所有桶，把遍历的值填充到原来的数组中。

其他：

计算排序其实可以优化，但这个瓶颈会一直存在。即必须为一定范围内的数组集合。

代码:

基数排序（Radix Sort）

过程：

首先需要理解一点：当个位排好顺序时，再对十位开始排序时，个位的相对位置不变。
什么叫相对位置？比如对23，26，58，93进行排序，个位排好后是23，93，26，58。
这时再对十位进行排序，23，26的相对位置是不会变的，排序结束为23，26，58，93。
这个思维过程有点像动态规划，把问题分为n个小步骤，每个下一步都会用到上一步的结果。

代码:

    // only for no-negative value
    public static void radixSort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length < 2) {
            return;
        }
        radixSort(arr, 0, arr.length - 1, maxbits(arr));
    }

    public static int maxbits(int[] arr) {
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            max = Math.max(max, arr[i]);
        }
        int res = 0;
        while (max != 0) {
            res++;
            max /= 10;
        }
        return res;
    }

    public static void radixSort(int[] arr, int begin, int end, int digit) {
        final int radix = 10;
        int i = 0, j = 0;
        int[] count = new int[radix];
        int[] bucket = new int[end - begin + 1];
        for (int d = 1; d <= digit; d++) {
            for (i = 0; i < radix; i++) {
                count[i] = 0;
            }
            for (i = begin; i <= end; i++) {
                j = getDigit(arr[i], d);
                count[j]++;
            }
            for (i = 1; i < radix; i++) {
                count[i] = count[i] + count[i - 1];
            }
            for (i = end; i >= begin; i--) {
                j = getDigit(arr[i], d);
                bucket[count[j] - 1] = arr[i];
                count[j]--;
            }
            for (i = begin, j = 0; i <= end; i++, j++) {
                arr[i] = bucket[j];
            }
        }
    }

    public static int getDigit(int x, int d) {
        return ((x / ((int) Math.pow(10, d - 1))) % 10);
    }

java后端常见面试题记答案总结（一）

1.所有的类都继承于 object 类，你用过的 object 类的直接子类有哪些，object 类常用的方法有哪些？

2.string,StringBuilder,StringBuffer 的区别

3.arraylist 和 linklist 的区别，hashmap 和 hashset 的区别，常用的集合有哪些？

HashSet和HashMap的区别

4.==和 equals 的区别。

Intro

Missleading

Bad Case

the hashCode and equals contract in Java

5.throwable 有哪些子类，你遇到过哪些运行时异常？

6.创建线程的几种方法？

7.Java基础类库和框架中用到的设计模式

Java io

装饰器模式：

适配器模式：

Java 集合框架

装饰器模式：

Tomcat

观察者模式：

责任链模式：

模板方法模式：

门面(外观)模式：

Spring

工厂模式：

模板方法模式：

建造者模式：

代理模式:

单例模式:

其他用到的设计模式

策略模式：

原型模式：

迭代器模式：

8.java 中垃圾回收机制你是怎么理解的？

9.java 会出现内存泄露吗，如果会，在哪种情况下？

10.抽象类和接口的区别

11.string 类能被继承吗？为什么？

12.关系型数据库和非关系型数据库的区别。

13.Java中解析XML文件的方式。

14.设计模式

15.spring ioc, aop的实现原理

15.volatile和synchronized

16.concurrenthashmap

17.wait（）、notify（）和notifyAll（）

18.什么情况下索引失效？为什么失效？

18.TCP和UDP

19.Set如何保证不重复？

20.HashMap、Hashtable、concurrenthashmap

21.说说JVM

22.字符串常量池

23.MySQL四种事务隔离级

24.cas算法

25.java中都有什么锁

26.spring传播事务

28.JVM内存模型

30.Mybatis与Hibernate对比

Hibernate与Mybatis对比

1. 简介

2. 开发速度

3. 数据库移植性

4. 缓存机制对比

5. 两者对比总结

33.计算机网络中七层，五层，四层协议

34.ReentrantLock和synchronized的区别

37.数据库去重操作

38.final的四种使用情景

39.MySQL索引选取原则

40.IO与NIO的区别

41.第一二三范式

42.订单超大并发访问

43.HTTP和HTTPS的区别

44.FTP，FTPS，SFTP

45.list，set，map的底层实现原理

46.线程池

47.阻塞队列

1.什么是阻塞队列

2.Java中的阻塞队列

48.SQL优化

49.JVM内存分区

50.Spring Boot 常用注解