- 一 基础篇
- 1.
System.out.println(3|9)输出什么? - 2. 说一下转发(Forward)和重定向(Redirect)的区别
- 3. 在浏览器中输入 url 地址到显示主页的过程,整个过程会使用哪些协议
- 4. TCP 三次握手和四次挥手 - 为什么要三次握手 - 为什么要传回 SYN - 传了 SYN,为啥还要传 ACK - 为什么要四次挥手
- 5. IP 地址与 MAC 地址的区别
- 6. HTTP 请求,响应报文格式
- 7. 为什么要使用索引?索引这么多优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?索引是如何提高查询速度的?说一下使用索引的注意事项?Mysql 索引主要使用的两种数据结构?什么是覆盖索引?
- 8. 进程与线程的区别是什么?进程间的几种通信方式说一下?线程间的几种通信方式知道不?
- 9. 为什么要用单例模式?手写几种线程安全的单例模式?
- 10. 简单介绍一下 bean;知道 Spring 的 bean 的作用域与生命周期吗?
- 11. Spring 中的事务传播行为了解吗?TransactionDefinition 接口中哪五个表示隔离级别的常量? - 事务传播行为 - 隔离级别
- 12. SpringMVC 原理了解吗?
- 13. Spring AOP IOC 实现原理
- 1.
- 二 进阶篇
- 三 终结篇
这些问题是 2018 年去美团面试的同学被问到的一些常见的问题，希望对你有帮助！
正确答案：11。
考察知识点：&和&&；|和||
&和&&：
共同点：两者都可做逻辑运算符。它们都表示运算符的两边都是 true 时，结果为 true；
不同点: &也是位运算符。& 表示在运算时两边都会计算，然后再判断；&&表示先运算符号左边的东西，然后判断是否为 true，是 true 就继续运算右边的然后判断并输出，是 false 就停下来直接输出不会再运行后面的东西。
|和||：
共同点：两者都可做逻辑运算符。它们都表示运算符的两边任意一边为 true，结果为 true，两边都不是 true，结果就为 false；
不同点：|也是位运算符。| 表示两边都会运算，然后再判断结果；|| 表示先运算符号左边的东西，然后判断是否为 true，是 true 就停下来直接输出不会再运行后面的东西，是 false 就继续运算右边的然后判断并输出。
回到本题：
3 | 9=0011（二进制） | 1001（二进制）=1011（二进制）=11（十进制）
转发是服务器行为，重定向是客户端行为。
转发（Forword） 通过 RequestDispatcher 对象的forward（HttpServletRequest request,HttpServletResponse response）方法实现的。RequestDispatcher 可以通过HttpServletRequest 的 getRequestDispatcher()方法获得。例如下面的代码就是跳转到 login_success.jsp 页面。
request.getRequestDispatcher("login_success.jsp").forward(request, response);重定向（Redirect） 是利用服务器返回的状态码来实现的。客户端浏览器请求服务器的时候，服务器会返回一个状态码。服务器通过 HttpServletRequestResponse 的 setStatus(int status)方法设置状态码。如果服务器返回 301 或者 302，则浏览器会到新的网址重新请求该资源。
- 从地址栏显示来说：forward 是服务器请求资源，服务器直接访问目标地址的 URL，把那个 URL 的响应内容读取过来，然后把这些内容再发给浏览器。浏览器根本不知道服务器发送的内容从哪里来的，所以它的地址栏还是原来的地址。redirect 是服务端根据逻辑，发送一个状态码，告诉浏览器重新去请求那个地址。所以地址栏显示的是新的 URL。
- 从数据共享来说：forward：转发页面和转发到的页面可以共享 request 里面的数据。redirect：不能共享数据。
- 从运用地方来说：forward：一般用于用户登陆的时候，根据角色转发到相应的模块。redirect：一般用于用户注销登陆时返回主页面和跳转到其它的网站等。
- 从效率来说：forward：高。redirect：低。
图片来源：《图解 HTTP》：
总体来说分为以下几个过程:
- DNS 解析
- TCP 连接
- 发送 HTTP 请求
- 服务器处理请求并返回 HTTP 报文
- 浏览器解析渲染页面
- 连接结束
具体可以参考下面这篇文章：
修正 issue-568：上图中 IP 数据包在路由器之间使用的协议为 OPSF 协议错误，应该为 OSPF 协议 。
IP 数据包在路由器之间传播大致分为 IGP 和 BGP 协议，而 IGP 目前主流为 OSPF 协议，思科，华为和 H3C 等主流厂商都有各自实现并使用；BGP 协议为不同 AS（自治系统号）间路由传输，也分为 I-BGP 和 E-BGP，详细资料请查看《TCP/IP 卷一》
为了准确无误地把数据送达目标处，TCP 协议采用了三次握手策略。
漫画图解：
图片来源：《图解 HTTP》
简单示意图：
- 客户端–发送带有 SYN 标志的数据包–一次握手–服务端
- 服务端–发送带有 SYN/ACK 标志的数据包–二次握手–客户端
- 客户端–发送带有带有 ACK 标志的数据包–三次握手–服务端
三次握手的目的是建立可靠的通信信道，说到通讯，简单来说就是数据的发送与接收，而三次握手最主要的目的就是双方确认自己与对方的发送与接收是正常的。
第一次握手：Client 什么都不能确认；Server 确认了对方发送正常，自己接收正常。
第二次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己接收正常，对方发送正常
第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常
所以三次握手就能确认双发收发功能都正常，缺一不可。
接收端传回发送端所发送的 SYN 是为了告诉发送端，我接收到的信息确实就是你所发送的信号了。
SYN 是 TCP/IP 建立连接时使用的握手信号。在客户机和服务器之间建立正常的 TCP 网络连接时，客户机首先发出一个 SYN 消息，服务器使用 SYN-ACK 应答表示接收到了这个消息，最后客户机再以 ACK(Acknowledgement[汉译：确认字符 ,在数据通信传输中，接收站发给发送站的一种传输控制字符。它表示确认发来的数据已经接受无误。 ]）消息响应。这样在客户机和服务器之间才能建立起可靠的 TCP 连接，数据才可以在客户机和服务器之间传递。
双方通信无误必须是两者互相发送信息都无误。传了 SYN，证明发送方（主动关闭方）到接收方（被动关闭方）的通道没有问题，但是接收方到发送方的通道还需要 ACK 信号来进行验证。
断开一个 TCP 连接则需要“四次挥手”：
- 客户端-发送一个 FIN，用来关闭客户端到服务器的数据传送
- 服务器-收到这个 FIN，它发回一 个 ACK，确认序号为收到的序号加 1 。和 SYN 一样，一个 FIN 将占用一个序号
- 服务器-关闭与客户端的连接，发送一个 FIN 给客户端
- 客户端-发回 ACK 报文确认，并将确认序号设置为收到序号加 1
任何一方都可以在数据传送结束后发出连接释放的通知，待对方确认后进入半关闭状态。当另一方也没有数据再发送的时候，则发出连接释放通知，对方确认后就完全关闭了 TCP 连接。
举个例子：A 和 B 打电话，通话即将结束后，A 说“我没啥要说的了”，B 回答“我知道了”，但是 B 可能还会有要说的话，A 不能要求 B 跟着自己的节奏结束通话，于是 B 可能又巴拉巴拉说了一通，最后 B 说“我说完了”，A 回答“知道了”，这样通话才算结束。
上面讲的比较概括，推荐一篇讲的比较细致的文章：https://blog.csdn.net/qzcsu/article/details/72861891
参考：https://blog.csdn.net/guoweimelon/article/details/50858597
IP 地址是指互联网协议地址（Internet Protocol Address）IP Address 的缩写。IP 地址是 IP 协议提供的一种统一的地址格式，它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址，以此来屏蔽物理地址的差异。
MAC 地址又称为物理地址、硬件地址，用来定义网络设备的位置。网卡的物理地址通常是由网卡生产厂家写入网卡的，具有全球唯一性。MAC 地址用于在网络中唯一标示一个网卡，一台电脑会有一或多个网卡，每个网卡都需要有一个唯一的 MAC 地址。
HTTP 请求报文主要由请求行、请求头部、请求正文 3 部分组成
HTTP 响应报文主要由状态行、响应头部、响应正文 3 部分组成
详细内容可以参考：https://blog.csdn.net/a19881029/article/details/14002273
为什么要使用索引？
- 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
- 可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
- 帮助服务器避免排序和临时表
- 将随机 IO 变为顺序 IO
- 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
索引这么多优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？
- 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
- 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
- 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
索引是如何提高查询速度的？
将无序的数据变成相对有序的数据（就像查目录一样）
说一下使用索引的注意事项
- 避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。
- 在使用 InnoDB 时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。
- 将打算加索引的列设置为 NOT NULL ，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
- 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用
- 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能
Mysql 索引主要使用的哪两种数据结构？
- 哈希索引：对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择 BTree 索引。
- BTree 索引：Mysql 的 BTree 索引使用的是 B 树中的 B+Tree。但对于主要的两种存储引擎（MyISAM 和 InnoDB）的实现方式是不同的。
更多关于索引的内容可以查看我的这篇文章：【思维导图-索引篇】搞定数据库索引就是这么简单
什么是覆盖索引?
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。我们知道在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
进程与线程的区别是什么？
线程与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。另外，也正是因为共享资源，所以线程中执行时一般都要进行同步和互斥。总的来说，进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。
进程间的几种通信方式说一下？
- 管道（pipe）：管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有血缘关系的进程间使用。进程的血缘关系通常指父子进程关系。管道分为 pipe（无名管道）和 fifo（命名管道）两种，有名管道也是半双工的通信方式，但是它允许无亲缘关系进程间通信。
- 信号量（semophore）：信号量是一个计数器，可以用来控制多个进程对共享资源的访问。它通常作为一种锁机制，防止某进程正在访问共享资源时，其他进程也访问该资源。因此，主要作为进程间以及同一进程内不同线程之间的同步手段。
- 消息队列（message queue）：消息队列是由消息组成的链表，存放在内核中 并由消息队列标识符标识。消息队列克服了信号传递信息少，管道只能承载无格式字节流以及缓冲区大小受限等缺点。消息队列与管道通信相比，其优势是对每个消息指定特定的消息类型，接收的时候不需要按照队列次序，而是可以根据自定义条件接收特定类型的消息。
- 信号（signal）：信号是一种比较复杂的通信方式，用于通知接收进程某一事件已经发生。
- 共享内存（shared memory）：共享内存就是映射一段能被其他进程所访问的内存，这段共享内存由一个进程创建，但多个进程都可以访问，共享内存是最快的 IPC 方式，它是针对其他进程间的通信方式运行效率低而专门设计的。它往往与其他通信机制，如信号量配合使用，来实现进程间的同步和通信。
- 套接字（socket）：socket，即套接字是一种通信机制，凭借这种机制，客户/服务器（即要进行通信的进程）系统的开发工作既可以在本地单机上进行，也可以跨网络进行。也就是说它可以让不在同一台计算机但通过网络连接计算机上的进程进行通信。也因为这样，套接字明确地将客户端和服务器区分开来。
线程间的几种通信方式知道不？
1、锁机制
- 互斥锁：提供了以排它方式阻止数据结构被并发修改的方法。
- 读写锁：允许多个线程同时读共享数据，而对写操作互斥。
- 条件变量：可以以原子的方式阻塞进程，直到某个特定条件为真为止。对条件测试是在互斥锁的保护下进行的。条件变量始终与互斥锁一起使用。
2、信号量机制：包括无名线程信号量与有名线程信号量
3、信号机制：类似于进程间的信号处理。
线程间通信的主要目的是用于线程同步，所以线程没有象进程通信中用于数据交换的通信机制。
简单来说使用单例模式可以带来下面几个好处:
- 对于频繁使用的对象，可以省略创建对象所花费的时间，这对于那些重量级对象而言，是非常可观的一笔系统开销；
- 由于 new 操作的次数减少，因而对系统内存的使用频率也会降低，这将减轻 GC 压力，缩短 GC 停顿时间。
懒汉式(双重检查加锁版本)
public class Singleton {
//volatile保证，当uniqueInstance变量被初始化成Singleton实例时，多个线程可以正确处理uniqueInstance变量
private volatile static Singleton uniqueInstance;
private Singleton() {
}
public static Singleton getInstance() {
//检查实例，如果不存在，就进入同步代码块
if (uniqueInstance == null) {
//只有第一次才彻底执行这里的代码
synchronized(Singleton.class) {
//进入同步代码块后，再检查一次，如果仍是null，才创建实例
if (uniqueInstance == null) {
uniqueInstance = new Singleton();
}
}
}
return uniqueInstance;
}
}静态内部类方式
静态内部实现的单例是懒加载的且线程安全。
只有通过显式调用 getInstance 方法时，才会显式装载 SingletonHolder 类，从而实例化 instance（只有第一次使用这个单例的实例的时候才加载，同时不会有线程安全问题）。
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
}
private Singleton (){}
public static final Singleton getInstance() {
return SingletonHolder.INSTANCE;
}
}在 Spring 中，那些组成应用程序的主体及由 Spring IOC 容器所管理的对象，被称之为 bean。简单地讲，bean 就是由 IOC 容器初始化、装配及管理的对象，除此之外，bean 就与应用程序中的其他对象没有什么区别了。而 bean 的定义以及 bean 相互间的依赖关系将通过配置元数据来描述。
Spring 中的 bean 默认都是单例的，这些单例 Bean 在多线程程序下如何保证线程安全呢？ 例如对于 Web 应用来说，Web 容器对于每个用户请求都创建一个单独的 Sevlet 线程来处理请求，引入 Spring 框架之后，每个 Action 都是单例的，那么对于 Spring 托管的单例 Service Bean，如何保证其安全呢？ Spring 的单例是基于 BeanFactory 也就是 Spring 容器的，单例 Bean 在此容器内只有一个，Java 的单例是基于 JVM，每个 JVM 内只有一个实例。
Spring 的 bean 的生命周期以及更多内容可以查看：一文轻松搞懂 Spring 中 bean 的作用域与生命周期
事务传播行为（为了解决业务层方法之间互相调用的事务问题）： 当事务方法被另一个事务方法调用时，必须指定事务应该如何传播。例如：方法可能继续在现有事务中运行，也可能开启一个新事务，并在自己的事务中运行。在 TransactionDefinition 定义中包括了如下几个表示传播行为的常量：
支持当前事务的情况：
- TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED： 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。
- TransactionDefinition.PROPAGATION_SUPPORTS： 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则以非事务的方式继续运行。
- TransactionDefinition.PROPAGATION_MANDATORY： 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则抛出异常。（mandatory：强制性）
不支持当前事务的情况：
- TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW： 创建一个新的事务，如果当前存在事务，则把当前事务挂起。
- TransactionDefinition.PROPAGATION_NOT_SUPPORTED： 以非事务方式运行，如果当前存在事务，则把当前事务挂起。
- TransactionDefinition.PROPAGATION_NEVER： 以非事务方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常。
其他情况：
- TransactionDefinition.PROPAGATION_NESTED： 如果当前存在事务，则创建一个事务作为当前事务的嵌套事务来运行；如果当前没有事务，则该取值等价于 TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED。
TransactionDefinition 接口中定义了五个表示隔离级别的常量：
- TransactionDefinition.ISOLATION_DEFAULT: 使用后端数据库默认的隔离级别，Mysql 默认采用的 REPEATABLE_READ 隔离级别 Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED 隔离级别.
- TransactionDefinition.ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读
- TransactionDefinition.ISOLATION_READ_COMMITTED: 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生
- TransactionDefinition.ISOLATION_REPEATABLE_READ: 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
- TransactionDefinition.ISOLATION_SERIALIZABLE: 最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。
客户端发送请求-> 前端控制器 DispatcherServlet 接受客户端请求 -> 找到处理器映射 HandlerMapping 解析请求对应的 Handler-> HandlerAdapter 会根据 Handler 来调用真正的处理器处理请求，并处理相应的业务逻辑 -> 处理器返回一个模型视图 ModelAndView -> 视图解析器进行解析 -> 返回一个视图对象->前端控制器 DispatcherServlet 渲染数据（Model）->将得到视图对象返回给用户
关于 SpringMVC 原理更多内容可以查看我的这篇文章：SpringMVC 工作原理详解
过了秋招挺长一段时间了，说实话我自己也忘了如何简要概括 Spring AOP IOC 实现原理，就在网上找了一个较为简洁的答案，下面分享给各位。
IOC： 控制反转也叫依赖注入。IOC 利用 java 反射机制，AOP 利用代理模式。IOC 概念看似很抽象，但是很容易理解。说简单点就是将对象交给容器管理，你只需要在 spring 配置文件中配置对应的 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。
AOP： 面向切面编程。（Aspect-Oriented Programming） 。AOP 可以说是对 OOP 的补充和完善。OOP 引入封装、继承和多态性等概念来建立一种对象层次结构，用以模拟公共行为的一个集合。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，属于静态代理。
消息队列/消息中间件应该是 Java 程序员必备的一个技能了，如果你之前没接触过消息队列的话，建议先去百度一下某某消息队列入门，然后花 2 个小时就差不多可以学会任何一种消息队列的使用了。如果说仅仅学会使用是万万不够的，在实际生产环境还要考虑消息丢失等等情况。关于消息队列面试相关的问题，推荐大家也可以看一下视频《Java 工程师面试突击第 1 季-中华石杉老师》，如果大家没有资源的话，可以在我的公众号“Java 面试通关手册”后台回复关键字“1”即可！
面试官一般会先问你这个问题，预热一下，看你知道消息队列不，一般在第一面的时候面试官可能只会问消息队列 MQ 的应用场景/使用消息队列的好处、使用消息队列会带来什么问题、消息队列的技术选型这几个问题，不会太深究下去，在后面的第二轮/第三轮技术面试中可能会深入问一下。
《大型网站技术架构》第四章和第七章均有提到消息队列对应用性能及扩展性的提升。
通过以上分析我们可以得出消息队列具有很好的削峰作用的功能——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。 举例：在电子商务一些秒杀、促销活动中，合理使用消息队列可以有效抵御促销活动刚开始大量订单涌入对系统的冲击。如下图所示：
我们知道模块分布式部署以后聚合方式通常有两种：1.分布式消息队列和 2.分布式服务。
先来简单说一下分布式服务：
目前使用比较多的用来构建SOA（Service Oriented Architecture 面向服务体系结构）的分布式服务框架是阿里巴巴开源的Dubbo。如果想深入了解 Dubbo 的可以看我写的关于 Dubbo 的这一篇文章：《高性能优秀的服务框架-dubbo 介绍》：https://juejin.im/post/5acadeb1f265da2375072f9c
再来谈我们的分布式消息队列：
我们知道如果模块之间不存在直接调用，那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小，这样系统的可扩展性无疑更好一些。
我们最常见的事件驱动架构类似生产者消费者模式，在大型网站中通常用利用消息队列实现事件驱动结构。如下图所示：
消息接受者对消息进行过滤、处理、包装后，构造成一个新的消息类型，将消息继续发送出去，等待其他消息接受者订阅该消息。因此基于事件（消息对象）驱动的业务架构可以是一系列流程。
另外为了避免消息队列服务器宕机造成消息丢失，会将成功发送到消息队列的消息存储在消息生产者服务器上，等消息真正被消费者服务器处理后才删除消息。在消息队列服务器宕机后，生产者服务器会选择分布式消息队列服务器集群中的其他服务器发布消息。
备注： 不要认为消息队列只能利用发布-订阅模式工作，只不过在解耦这个特定业务环境下是使用发布-订阅模式的，比如在我们的 ActiveMQ 消息队列中还有点对点工作模式，具体的会在后面的文章给大家详细介绍，这一篇文章主要还是让大家对消息队列有一个更透彻的了解。
这个问题一般会在上一个问题问完之后，紧接着被问到。“使用消息队列会带来什么问题？”这个问题要引起重视，一般我们都会考虑使用消息队列会带来的好处而忽略它带来的问题！
- 系统可用性降低： 系统可用性在某种程度上降低，为什么这样说呢？在加入 MQ 之前，你不用考虑消息丢失或者说 MQ 挂掉等等的情况，但是，引入 MQ 之后你就需要去考虑了！
- 系统复杂性提高： 加入 MQ 之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等等问题！
- 一致性问题： 我上面讲了消息队列可以实现异步，消息队列带来的异步确实可以提高系统响应速度。但是，万一消息的真正消费者并没有正确消费消息怎么办？这样就会导致数据不一致的情况了!
了解下面这个问题是为了我们更好的进行技术选型！该部分摘自：《Java 工程师面试突击第 1 季-中华石杉老师》，如果大家没有资源的话，可以在我的公众号“Java 面试通关手册”后台回复关键字“1”即可！
| 特性 | ActiveMQ | RabbitMQ | RocketMQ | Kafka |
|---|---|---|---|---|
| 单机吞吐量 | 万级，吞吐量比 RocketMQ 和 Kafka 要低了一个数量级 | 万级，吞吐量比 RocketMQ 和 Kafka 要低了一个数量级 | 10 万级，RocketMQ 也是可以支撑高吞吐的一种 MQ | 10 万级别，这是 kafka 最大的优点，就是吞吐量高。一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景 |
| topic 数量对吞吐量的影响 | topic 可以达到几百，几千个的级别，吞吐量会有较小幅度的下降这是 RocketMQ 的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的 topic | topic 从几十个到几百个的时候，吞吐量会大幅度下降。所以在同等机器下，kafka 尽量保证 topic 数量不要过多。如果要支撑大规模 topic，需要增加更多的机器资源 | ||
| 可用性 | 高，基于主从架构实现高可用性 | 高，基于主从架构实现高可用性 | 非常高，分布式架构 | 非常高，kafka 是分布式的，一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用 |
| 消息可靠性 | 有较低的概率丢失数据 | 经过参数优化配置，可以做到 0 丢失 | 经过参数优化配置，消息可以做到 0 丢失 | |
| 时效性 | ms 级 | 微秒级，这是 rabbitmq 的一大特点，延迟是最低的 | ms 级 | 延迟在 ms 级以内 |
| 功能支持 | MQ 领域的功能极其完备 | 基于 erlang 开发，所以并发能力很强，性能极其好，延时很低 | MQ 功能较为完善，还是分布式的，扩展性好 | 功能较为简单，主要支持简单的 MQ 功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用，是事实上的标准 |
| 优劣势总结 | 非常成熟，功能强大，在业内大量的公司以及项目中都有应用。偶尔会有较低概率丢失消息，而且现在社区以及国内应用都越来越少，官方社区现在对 ActiveMQ 5.x 维护越来越少，几个月才发布一个版本而且确实主要是基于解耦和异步来用的，较少在大规模吞吐的场景中使用 | erlang 语言开发，性能极其好，延时很低；吞吐量到万级，MQ 功能比较完备而且开源提供的管理界面非常棒，用起来很好用。社区相对比较活跃，几乎每个月都发布几个版本分在国内一些互联网公司近几年用 rabbitmq 也比较多一些但是问题也是显而易见的，RabbitMQ 确实吞吐量会低一些，这是因为他做的实现机制比较重。而且 erlang 开发，国内有几个公司有实力做 erlang 源码级别的研究和定制？如果说你没这个实力的话，确实偶尔会有一些问题，你很难去看懂源码，你公司对这个东西的掌控很弱，基本职能依赖于开源社区的快速维护和修复 bug。而且 rabbitmq 集群动态扩展会很麻烦，不过这个我觉得还好。其实主要是 erlang 语言本身带来的问题。很难读源码，很难定制和掌控。 | 接口简单易用，而且毕竟在阿里大规模应用过，有阿里品牌保障。日处理消息上百亿之多，可以做到大规模吞吐，性能也非常好，分布式扩展也很方便，社区维护还可以，可靠性和可用性都是 ok 的，还可以支撑大规模的 topic 数量，支持复杂 MQ 业务场景。而且一个很大的优势在于，阿里出品都是 java 系的，我们可以自己阅读源码，定制自己公司的 MQ，可以掌控。社区活跃度相对较为一般，不过也还可以，文档相对来说简单一些，然后接口这块不是按照标准 JMS 规范走的有些系统要迁移需要修改大量代码。还有就是阿里出台的技术，你得做好这个技术万一被抛弃，社区黄掉的风险，那如果你们公司有技术实力我觉得用 RocketMQ 挺好的 | kafka 的特点其实很明显，就是仅仅提供较少的核心功能，但是提供超高的吞吐量，ms 级的延迟，极高的可用性以及可靠性，而且分布式可以任意扩展。同时 kafka 最好是支撑较少的 topic 数量即可，保证其超高吞吐量。而且 kafka 唯一的一点劣势是有可能消息重复消费，那么对数据准确性会造成极其轻微的影响，在大数据领域中以及日志采集中，这点轻微影响可以忽略这个特性天然适合大数据实时计算以及日志收集。 |
这部分内容，我这里不给出答案，大家可以自行根据自己学习的消息队列查阅相关内容，我可能会在后面的文章中介绍到这部分内容。另外，下面这些问题在视频《Java 工程师面试突击第 1 季-中华石杉老师》中都有提到，如果大家没有资源的话，可以在我的公众号“Java 面试通关手册”后台回复关键字“1”即可！
- 引入消息队列之后如何保证高可用性？
- 如何保证消息不被重复消费呢？
- 如何保证消息的可靠性传输（如何处理消息丢失的问题）？
- 我该怎么保证从消息队列里拿到的数据按顺序执行？
- 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？
- 如果让你来开发一个消息队列中间件，你会怎么设计架构？
- count 运算上的区别： 因为 MyISAM 缓存有表 meta-data（行数等），因此在做 COUNT(*)时对于一个结构很好的查询是不需要消耗多少资源的。而对于 InnoDB 来说，则没有这种缓存
- 是否支持事务和崩溃后的安全恢复： MyISAM 强调的是性能，每次查询具有原子性，其执行速度比 InnoDB 类型更快，但是不提供事务支持。但是 InnoDB 提供事务支持，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
- 是否支持外键： MyISAM 不支持，而 InnoDB 支持。
MyISAM 更适合读密集的表，而 InnoDB 更适合写密集的表。 在数据库做主从分离的情况下，经常选择 MyISAM 作为主库的存储引擎。
一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率(MyISAM 的表锁的粒度太大，所以当该表写并发量较高时，要等待的查询就会很多了)，InnoDB 是不错的选择。如果你的数据量很大（MyISAM 支持压缩特性可以减少磁盘的空间占用），而且不需要支持事务时，MyISAM 是最好的选择。
- 1. 是否保证线程安全： ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保证线程安全；
- 2. 底层数据结构： Arraylist 底层使用的是 Object 数组；LinkedList 底层使用的是双向链表数据结构（注意双向链表和双向循环链表的区别：）；
- 3. 插入和删除是否受元素位置的影响： ① ArrayList 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。 比如：执行
add(E e)方法的时候， ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)）时间复杂度就为 O(n-i)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。 ② LinkedList 采用链表存储，所以插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响，都是近似 O(1) 而数组为近似 O(n) 。 - 4. 是否支持快速随机访问： LinkedList 不支持高效的随机元素访问，而 ArrayList 支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象（对应于
get(int index)方法）。 - 5. 内存空间占用： ArrayList 的空 间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间（因为要存放直接后继和直接前驱以及数据）。
补充内容:RandomAccess 接口
public interface RandomAccess {
}查看源码我们发现实际上 RandomAccess 接口中什么都没有定义。所以，在我看来 RandomAccess 接口不过是一个标识罢了。标识什么？ 标识实现这个接口的类具有随机访问功能。
在 binarySearch() 方法中，它要判断传入的 list 是否 RamdomAccess 的实例，如果是，调用 indexedBinarySearch() 方法，如果不是，那么调用 iteratorBinarySearch() 方法
public static <T>
int binarySearch(List<? extends Comparable<? super T>> list, T key) {
if (list instanceof RandomAccess || list.size()<BINARYSEARCH_THRESHOLD)
return Collections.indexedBinarySearch(list, key);
else
return Collections.iteratorBinarySearch(list, key);
}ArraysList 实现了 RandomAccess 接口， 而 LinkedList 没有实现。为什么呢？我觉得还是和底层数据结构有关！ArraysList 底层是数组，而 LinkedList 底层是链表。数组天然支持随机访问，时间复杂度为 O(1) ，所以称为快速随机访问。链表需要遍历到特定位置才能访问特定位置的元素，时间复杂度为 O(n) ，所以不支持快速随机访问。，ArraysList 实现了 RandomAccess 接口，就表明了他具有快速随机访问功能。 RandomAccess 接口只是标识，并不是说 ArraysList 实现 RandomAccess 接口才具有快速随机访问功能的！
下面再总结一下 list 的遍历方式选择：
- 实现了 RandomAccess 接口的 list，优先选择普通 for 循环 ，其次 foreach,
- 未实现 RandomAccess 接口的 ist， 优先选择 iterator 遍历（foreach 遍历底层也是通过 iterator 实现的），大 size 的数据，千万不要使用普通 for 循环
Java 中的集合这类问题几乎是面试必问的，问到这类问题的时候，HashMap 又是几乎必问的问题，所以大家一定要引起重视！
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的时数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。
所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
问完 HashMap 的底层原理之后，面试官可能就会紧接着问你 HashMap 底层数据结构相关的问题！
红黑树特点:
- 每个节点非红即黑；
- 根节点总是黑色的；
- 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL 节点）；
- 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）；
- 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）
红黑树的应用：
TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。
为什么要用红黑树
简单来说红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
说一下自己对于这个问题的看法：我们知道红黑树属于（自）平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，这费事啊。你说说我们引入红黑树就是为了查找数据快，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树的，你引入之后还要付出代价维持它的平衡。但是链表过长就不一样了。至于为什么选 8 这个值呢？通过概率统计所得，这个值是综合查询成本和新增元素成本得出的最好的一个值。
HashMap 和 Hashtable 的区别
- 线程是否安全： HashMap 是非线程安全的，Hashtable 是线程安全的；Hashtable 内部的方法基本都经过
synchronized修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧！）； - 效率： 因为线程安全的问题，HashMap 要比 Hashtable 效率高一点。另外，Hashtable 基本被淘汰，不要在代码中使用它；
- 对 Null key 和 Null value 的支持： 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。但是在 Hashtable 中 put 进的键值只要有一个 null，直接抛出 NullPointerException。
- 初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 ： ① 创建时如果不指定容量初始值，Hashtable 默认的初始大小为 11，之后每次扩充，容量变为原来的 2n+1。HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。② 创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而 HashMap 会将其扩充为 2 的幂次方大小（HashMap 中的
tableSizeFor()方法保证，下面给出了源代码）。也就是说 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是 2 的幂次方。 - 底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。
HashSet 和 HashMap 区别
如果你看过 HashSet 源码的话就应该知道：HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的。（HashSet 的源码非常非常少，因为除了 clone() 方法、writeObject()方法、readObject()方法是 HashSet 自己不得不实现之外，其他方法都是直接调用 HashMap 中的方法。）
这个问题，面试中经常出现。我觉得不论是出于应付面试还是说更好地掌握 Java 这门编程语言，大家都要掌握！
Object 类是一个特殊的类，是所有类的父类。它主要提供了以下 11 个方法：
public final native Class<?> getClass()//native方法，用于返回当前运行时对象的Class对象，使用了final关键字修饰，故不允许子类重写。
public native int hashCode() //native方法，用于返回对象的哈希码，主要使用在哈希表中，比如JDK中的HashMap。
public boolean equals(Object obj)//用于比较2个对象的内存地址是否相等，String类对该方法进行了重写用户比较字符串的值是否相等。
protected native Object clone() throws CloneNotSupportedException//naitive方法，用于创建并返回当前对象的一份拷贝。一般情况下，对于任何对象 x，表达式 x.clone() != x 为true，x.clone().getClass() == x.getClass() 为true。Object本身没有实现Cloneable接口，所以不重写clone方法并且进行调用的话会发生CloneNotSupportedException异常。
public String toString()//返回类的名字@实例的哈希码的16进制的字符串。建议Object所有的子类都重写这个方法。
public final native void notify()//native方法，并且不能重写。唤醒一个在此对象监视器上等待的线程(监视器相当于就是锁的概念)。如果有多个线程在等待只会任意唤醒一个。
public final native void notifyAll()//native方法，并且不能重写。跟notify一样，唯一的区别就是会唤醒在此对象监视器上等待的所有线程，而不是一个线程。
public final native void wait(long timeout) throws InterruptedException//native方法，并且不能重写。暂停线程的执行。注意：sleep方法没有释放锁，而wait方法释放了锁 。timeout是等待时间。
public final void wait(long timeout, int nanos) throws InterruptedException//多了nanos参数，这个参数表示额外时间（以毫微秒为单位，范围是 0-999999）。 所以超时的时间还需要加上nanos毫秒。
public final void wait() throws InterruptedException//跟之前的2个wait方法一样，只不过该方法一直等待，没有超时时间这个概念
protected void finalize() throws Throwable { }//实例被垃圾回收器回收的时候触发的操作问完上面这个问题之后，面试官很可能紧接着就会问你“hashCode 与 equals”相关的问题。
面试官可能会问你：“你重写过 hashcode 和 equals 么，为什么重写 equals 时必须重写 hashCode 方法？”
hashCode() 的作用是获取哈希码，也称为散列码；它实际上是返回一个 int 整数。这个哈希码的作用是确定该对象在哈希表中的索引位置。hashCode() 定义在 JDK 的 Object.java 中，这就意味着 Java 中的任何类都包含有 hashCode() 函数。另外需要注意的是： Object 的 hashcode 方法是本地方法，也就是用 c 语言或 c++ 实现的，该方法通常用来将对象的 内存地址 转换为整数之后返回。
public native int hashCode();散列表存储的是键值对(key-value)，它的特点是：能根据“键”快速的检索出对应的“值”。这其中就利用到了散列码！（可以快速找到所需要的对象）
我们以“HashSet 如何检查重复”为例子来说明为什么要有 hashCode：
当你把对象加入 HashSet 时，HashSet 会先计算对象的 hashcode 值来判断对象加入的位置，同时也会与其他已经加入的对象的 hashcode 值作比较，如果没有相符的 hashcode，HashSet 会假设对象没有重复出现。但是如果发现有相同 hashcode 值的对象，这时会调用 equals（）方法来检查 hashcode 相等的对象是否真的相同。如果两者相同，HashSet 就不会让其加入操作成功。如果不同的话，就会重新散列到其他位置。（摘自我的 Java 启蒙书《Head fist java》第二版）。这样我们就大大减少了 equals 的次数，相应就大大提高了执行速度。
- 如果两个对象相等，则 hashcode 一定也是相同的
- 两个对象相等，对两个对象分别调用 equals 方法都返回 true
- 两个对象有相同的 hashcode 值，它们也不一定是相等的
- 因此，equals 方法被覆盖过，则 hashCode 方法也必须被覆盖
- hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写 hashCode()，则该 class 的两个对象无论如何都不会相等（即使这两个对象指向相同的数据）
在这里解释一位小伙伴的问题。以下内容摘自《Head Fisrt Java》。
因为 hashCode() 所使用的杂凑算法也许刚好会让多个对象传回相同的杂凑值。越糟糕的杂凑算法越容易碰撞，但这也与数据值域分布的特性有关（所谓碰撞也就是指的是不同的对象得到相同的 hashCode）。
我们刚刚也提到了 HashSet,如果 HashSet 在对比的时候，同样的 hashcode 有多个对象，它会使用 equals() 来判断是否真的相同。也就是说 hashcode 只是用来缩小查找成本。
==与 equals 的对比也是比较常问的基础问题之一！
== : 它的作用是判断两个对象的地址是不是相等。即，判断两个对象是不是同一个对象。(基本数据类型==比较的是值，引用数据类型==比较的是内存地址)
equals() : 它的作用也是判断两个对象是否相等。但它一般有两种使用情况：
- 情况 1：类没有覆盖 equals()方法。则通过 equals()比较该类的两个对象时，等价于通过“==”比较这两个对象。
- 情况 2：类覆盖了 equals()方法。一般，我们都覆盖 equals()方法来两个对象的内容相等；若它们的内容相等，则返回 true(即，认为这两个对象相等)。
举个例子：
public class test1 {
public static void main(String[] args) {
String a = new String("ab"); // a 为一个引用
String b = new String("ab"); // b为另一个引用,对象的内容一样
String aa = "ab"; // 放在常量池中
String bb = "ab"; // 从常量池中查找
if (aa == bb) // true
System.out.println("aa==bb");
if (a == b) // false，非同一对象
System.out.println("a==b");
if (a.equals(b)) // true
System.out.println("aEQb");
if (42 == 42.0) { // true
System.out.println("true");
}
}
}说明：
- String 中的 equals()方法是被重写过的，因为 Object 的 equals()方法是比较的对象的内存地址，而 String 的 equals()方法比较的是对象的值。
- 当创建 String 类型的对象时，虚拟机会在常量池中查找有没有已经存在的值和要创建的值相同的对象，如果有就把它赋给当前引用。如果没有就在常量池中重新创建一个 String 对象。
在【备战春招/秋招系列 5】美团面经总结进阶篇 （附详解答案） 这篇文章中，我们已经提到了一下关于 HashMap 在面试中常见的问题：HashMap 的底层实现、简单讲一下自己对于红黑树的理解、红黑树这么优秀，为何不直接使用红黑树得了、HashMap 和 Hashtable 的区别/HashSet 和 HashMap 区别。HashMap 和 ConcurrentHashMap 这俩兄弟在一般只要面试中问到集合相关的问题就一定会被问到，所以各位务必引起重视！
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。
- 底层数据结构： JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现，JDK1.8 采用的数据结构跟 HashMap1.8 的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的；
- 实现线程安全的方式（重要）： ① 在 JDK1.7 的时候，ConcurrentHashMap（分段锁） 对整个桶数组进行了分割分段(Segment)，每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。（默认分配 16 个 Segment，比 Hashtable 效率提高 16 倍。） 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了 Segment 的概念，而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。（JDK1.6 以后 对 synchronized 锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap，虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本；② Hashtable(同一把锁)：使用 synchronized 来保证线程安全，效率非常低下。当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈效率越低。
两者的对比图：
图片来源：http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6842045.html
Hashtable：
JDK1.7 的 ConcurrentHashMap：
首先将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。
Segment 实现了 ReentrantLock，所以 Segment 是一种可重入锁，扮演锁的角色。HashEntry 用于存储键值对数据。
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
}一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和 HashMap 类似，是一种数组和链表结构，一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素，每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得对应的 Segment 的锁。
ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采用 CAS 和 synchronized 来保证并发安全。数据结构跟 HashMap1.8 的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。
synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产生并发，效率又提升 N 倍。
① 两者都是可重入锁
两者都是可重入锁。“可重入锁”概念是：自己可以再次获取自己的内部锁。比如一个线程获得了某个对象的锁，此时这个对象锁还没有释放，当其再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的，如果不可锁重入的话，就会造成死锁。同一个线程每次获取锁，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。
② synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API
synchronized 是依赖于 JVM 实现的，前面我们也讲到了 虚拟机团队在 JDK1.6 为 synchronized 关键字进行了很多优化，但是这些优化都是在虚拟机层面实现的，并没有直接暴露给我们。ReentrantLock 是 JDK 层面实现的（也就是 API 层面，需要 lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句块来完成），所以我们可以通过查看它的源代码，来看它是如何实现的。
③ ReentrantLock 比 synchronized 增加了一些高级功能
相比 synchronized，ReentrantLock 增加了一些高级功能。主要来说主要有三点：① 等待可中断；② 可实现公平锁；③ 可实现选择性通知（锁可以绑定多个条件）
- 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。也就是说正在等待的线程可以选择放弃等待，改为处理其他事情。
- 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。 ReentrantLock 默认情况是非公平的，可以通过 ReentrantLock 类的
ReentrantLock(boolean fair)构造方法来制定是否是公平的。 - synchronized 关键字与 wait()和 notify/notifyAll()方法相结合可以实现等待/通知机制，ReentrantLock 类当然也可以实现，但是需要借助于 Condition 接口与 newCondition() 方法。Condition 是 JDK1.5 之后才有的，它具有很好的灵活性，比如可以实现多路通知功能也就是在一个 Lock 对象中可以创建多个 Condition 实例（即对象监视器），线程对象可以注册在指定的 Condition 中，从而可以有选择性的进行线程通知，在调度线程上更加灵活。 在使用 notify/notifyAll()方法进行通知时，被通知的线程是由 JVM 选择的，用 ReentrantLock 类结合 Condition 实例可以实现“选择性通知” ，这个功能非常重要，而且是 Condition 接口默认提供的。而 synchronized 关键字就相当于整个 Lock 对象中只有一个 Condition 实例，所有的线程都注册在它一个身上。如果执行 notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程这样会造成很大的效率问题，而 Condition 实例的 signalAll()方法 只会唤醒注册在该 Condition 实例中的所有等待线程。
如果你想使用上述功能，那么选择 ReentrantLock 是一个不错的选择。
④ 两者的性能已经相差无几
在 JDK1.6 之前，synchronized 的性能是比 ReentrantLock 差很多。具体表示为：synchronized 关键字吞吐量随线程数的增加，下降得非常严重。而 ReentrantLock 基本保持一个比较稳定的水平。我觉得这也侧面反映了， synchronized 关键字还有非常大的优化余地。后续的技术发展也证明了这一点，我们上面也讲了在 JDK1.6 之后 JVM 团队对 synchronized 关键字做了很多优化。JDK1.6 之后，synchronized 和 ReentrantLock 的性能基本是持平了。所以网上那些说因为性能才选择 ReentrantLock 的文章都是错的！JDK1.6 之后，性能已经不是选择 synchronized 和 ReentrantLock 的影响因素了！而且虚拟机在未来的性能改进中会更偏向于原生的 synchronized，所以还是提倡在 synchronized 能满足你的需求的情况下，优先考虑使用 synchronized 关键字来进行同步！优化后的 synchronized 和 ReentrantLock 一样，在很多地方都是用到了 CAS 操作。
线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例如已完成任务的数量。
这里借用《Java 并发编程的艺术》提到的来说一下使用线程池的好处：
- 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，任务可以不需要的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。
- FixedThreadPool： 该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时，线程池中若有空闲线程，则立即执行。若没有，则新的任务会被暂存在一个任务队列中，待有线程空闲时，便处理在任务队列中的任务。
- SingleThreadExecutor： 方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池，任务会被保存在一个任务队列中，待线程空闲，按先入先出的顺序执行队列中的任务。
- CachedThreadPool： 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。线程池的线程数量不确定，但若有空闲线程可以复用，则会优先使用可复用的线程。若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。
- ScheduledThreadPoolExecutor： 主要用来在给定的延迟后运行任务，或者定期执行任务。ScheduledThreadPoolExecutor 又分为：ScheduledThreadPoolExecutor（包含多个线程）和 SingleThreadScheduledExecutor （只包含一个线程）两种。
- FixedThreadPool： 适用于为了满足资源管理需求，而需要限制当前线程数量的应用场景。它适用于负载比较重的服务器；
- SingleThreadExecutor： 适用于需要保证顺序地执行各个任务并且在任意时间点，不会有多个线程是活动的应用场景；
- CachedThreadPool： 适用于执行很多的短期异步任务的小程序，或者是负载较轻的服务器；
- ScheduledThreadPoolExecutor： 适用于需要多个后台执行周期任务，同时为了满足资源管理需求而需要限制后台线程的数量的应用场景；
- SingleThreadScheduledExecutor： 适用于需要单个后台线程执行周期任务，同时保证顺序地执行各个任务的应用场景。
（1） 使用 Executors 创建
我们上面刚刚提到了 Java 提供的几种线程池，通过 Executors 工具类我们可以很轻松的创建我们上面说的几种线程池。但是实际上我们一般都不是直接使用 Java 提供好的线程池，另外在《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数 的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
Executors 返回线程池对象的弊端如下：
FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致OOM。
CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致OOM。（2） ThreadPoolExecutor 的构造函数创建
我们可以自己直接调用 ThreadPoolExecutor 的构造函数来自己创建线程池。在创建的同时，给 BlockQueue 指定容量就可以了。示例如下：
private static ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(13, 13,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue(13));这种情况下，一旦提交的线程数超过当前可用线程数时，就会抛出 java.util.concurrent.RejectedExecutionException，这是因为当前线程池使用的队列是有边界队列，队列已经满了便无法继续处理新的请求。但是异常（Exception）总比发生错误（Error）要好。
（3） 使用开源类库
Hollis 大佬之前在他的文章中也提到了：“除了自己定义 ThreadPoolExecutor 外。还有其他方法。这个时候第一时间就应该想到开源类库，如 apache 和 guava 等。”他推荐使用 guava 提供的 ThreadFactoryBuilder 来创建线程池。下面是参考他的代码示例：
public class ExecutorsDemo {
private static ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("demo-pool-%d").build();
private static ExecutorService pool = new ThreadPoolExecutor(5, 200,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024), namedThreadFactory, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
pool.execute(new SubThread());
}
}
}通过上述方式创建线程时，不仅可以避免 OOM 的问题，还可以自定义线程名称，更加方便的出错的时候溯源。
Nginx 是一款轻量级的 Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。 Nginx 主要提供反向代理、负载均衡、动静分离(静态资源服务)等服务。下面我简单地介绍一下这些名词。
谈到反向代理，就不得不提一下正向代理。无论是正向代理，还是反向代理，说到底，就是代理模式的衍生版本罢了
- **正向代理：**某些情况下，代理我们用户去访问服务器，需要用户手动的设置代理服务器的 ip 和端口号。正向代理比较常见的一个例子就是 VPN 了。
- 反向代理： 是用来代理服务器的，代理我们要访问的目标服务器。代理服务器接受请求，然后将请求转发给内部网络的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。
通过下面两幅图，大家应该更好理解（图源：http://blog.720ui.com/2016/nginx_action_05_proxy/）：
所以，简单的理解，就是正向代理是为客户端做代理，代替客户端去访问服务器，而反向代理是为服务器做代理，代替服务器接受客户端请求。
在高并发情况下需要使用，其原理就是将并发请求分摊到多个服务器执行，减轻每台服务器的压力，多台服务器(集群)共同完成工作任务，从而提高了数据的吞吐量。
Nginx 支持的 weight 轮询（默认）、ip_hash、fair、url_hash 这四种负载均衡调度算法，感兴趣的可以自行查阅。
负载均衡相比于反向代理更侧重的是将请求分担到多台服务器上去，所以谈论负载均衡只有在提供某服务的服务器大于两台时才有意义。
动静分离是让动态网站里的动态网页根据一定规则把不变的资源和经常变的资源区分开来，动静资源做好了拆分以后，我们就可以根据静态资源的特点将其做缓存操作，这就是网站静态化处理的核心思路。
这部分内容参考极客时间—Nginx 核心知识 100 讲的内容。
如果面试官问你这个问题，就一定想看你知道 Nginx 服务器的一些优点吗。
Nginx 有以下 5 个优点：
- 高并发、高性能（这是其他 web 服务器不具有的）
- 可扩展性好（模块化设计，第三方插件生态圈丰富）
- 高可靠性（可以在服务器行持续不间断的运行数年）
- 热部署（这个功能对于 Nginx 来说特别重要，热部署指可以在不停止 Nginx 服务的情况下升级 Nginx）
- BSD 许可证（意味着我们可以将源代码下载下来进行修改然后使用自己的版本）
这部分内容参考极客时间—Nginx 核心知识 100 讲的内容。
- Nginx 二进制可执行文件：由各模块源码编译出一个文件
- nginx.conf 配置文件：控制 Nginx 行为
- acess.log 访问日志： 记录每一条 HTTP 请求信息
- error.log 错误日志：定位问题