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面向面经学习JAVASE
牛客网商汤一面
1.Java语言的特点
面向对象 （封装 继承 多态）
平台无关（JVM虚拟机）
可靠性 安全性 支持多线程（C++无内置多线程机制，JAVA内置
编译与解释并存
2.continue、break和return的区别
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return ：直接跳出当前的方法,返回到该调用的方法的语句处,继续执行
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break：在循环体内结束整个循环过程
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continue ：结束本次的循环，直接进行下一次的循环
3.Java基本数据类型以及各自占多少字节
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byte/8
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char/16
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short/16
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int/32
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float/32
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long/64
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double/64
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boolean/~
boolean 只有两个值：true、false，可以使用 1 bit 来存储，但是具体大小没有明确规定。JVM 会在编译时期将 boolean 类型的数据转换为 int，使用 1 来表示 true，0 表示 false。JVM 支持 boolean 数组，但是是通过读写 byte 数组来实现的。
4.接口和抽象类的区别
- 接⼝的⽅法默认是 public ，所有⽅法在接⼝中不能有实现(Java 8 开始接⼝⽅法可以有默认 实现），⽽抽象类可以有⾮抽象的⽅法。
- 接⼝中除了 static 、 final 变量，不能有其他变量，⽽抽象类中则不⼀定。
- ⼀个类可以实现多个接⼝，但只能实现⼀个抽象类。接⼝⾃⼰本身可以通过 extends 关键 字扩展多个接⼝。
- 接⼝⽅法默认修饰符是 public ，抽象⽅法可以有 public 、 protected 和 default 这些修饰 符（抽象⽅法就是为了被重写所以不能使⽤ private 关键字修饰！）。
- 从设计层⾯来说，抽象是对类的抽象，是⼀种模板设计，⽽接⼝是对⾏为的抽象，是⼀种行为的规范。
总结⼀下 jdk7~jdk9 Java 中接⼝概念的变化（相关阅读）： 1. 在 jdk 7 或更早版本中，接⼝⾥⾯只能有常量变量和抽象⽅法。这些接⼝⽅法必须由选择实 现接⼝的类实现。 2. jdk 8 的时候接⼝可以有默认⽅法和静态⽅法功能。 3. Jdk 9 在接⼝中引⼊了私有⽅法和私有静态⽅法。
5.创建线程的方式
1）继承Thread类创建线程
2）实现Runnable接口创建线程
3）使用Callable和Future创建线程
4）使用线程池例如用Executor框架
6.线程池的原理
首先：池化技术相⽐⼤家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个 思想的应⽤。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提⾼对资源的利⽤率
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
execute方法
7.线程为什么调用start方法而不是直接调用run方法
首先通过对象.run()方法可以执行方法，但是不是使用的多线程的方式，就是一个普通的方法，要想实现多线程的方式，一定需要通过对象.start()方法。
private native void start0();start0 被标记成 native ，也就是本地方法，并不需要我们去实现或者了解，**为什么 start0() 会标记成 native？ **
start() 方法调用 start0() 方法后，该线程并不一定会立马执行，只是将线程变成了可运行状态。具体什么时候执行，取决于 CPU ，由 CPU 统一调度。
我们又知道 Java 是跨平台的，可以在不同系统上运行，每个系统的 CPU 调度算法不一样，所以就需要做不同的处理，这件事情就只能交给 JVM 来实现了，start0() 方法自然就表标记成了 native。
最后，总结一下，Java 中实现真正的多线程是 start 中的 start0() 方法，run() 方法只是一个普通的方法。 认识 native 即 JNI,Java Native Interface
Java平台有个用户和本地C代码进行互操作的API，称为Java Native Interface (Java本地接口)。
native是与C++联合开发的时候用的！java自己开发不用的！
native的意思就是通知操作系统， 这个函数你必须给我实现，因为我要使用。 所以native关键字的函数都是操作系统实现的， java只能调用。
Java无法直接访问到操作系统底层（如系统硬件等)，为此Java使用native方法来扩展Java程序的功能。
8.ArrayList和LinkedList区别，是否都支持快速随机访问
ArrayList 基于动态数组实现，LinkedList 基于双向链表实现。ArrayList 和 LinkedList 的区别可以归结为数组和链表的区别：
- 数组支持随机访问，但插入删除的代价很高，需要移动大量元素；
- 链表不支持随机访问，但插入删除只需要改变指针。
LinkedList不支持高效的随机元素访问
9.说说HashMap
以JDK1.7为例
- 存储结构
内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。Entry 存储着键值对。它包含了四个字段，从 next 字段我们可以看出 Entry 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶，一个桶存放一个链表。HashMap 使用拉链法来解决冲突，同一个链表中存放哈希值和散列桶取模运算结果相同的 Entry。
- 拉链法 处理冲突
HashMap 允许插入键为 null 的键值对。但是因为无法调用 null 的 hashCode() 方法，也就无法确定该键值对的桶下标，只能通过强制指定一个桶下标来存放。HashMap 使用第 0 个桶存放键为 null 的键值对
- 扩容-基本原理
设 HashMap 的 table 长度为 M，需要存储的键值对数量为 N，如果哈希函数满足均匀性的要求，那么每条链表的长度大约为 N/M，因此查找的复杂度为 O(N/M)。
为了让查找的成本降低，应该使 N/M 尽可能小，因此需要保证 M 尽可能大，也就是说 table 要尽可能大。HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值来调整 M 值，使得空间效率和时间效率都能得到保证。 4. 扩容后需要重新计算桶下标
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计算数值容量
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链表转红黑树
从JDK1.8开始，一个桶存储的链表长度大于等于 8 时会将链表转换为红黑树
10.HashMap是线程安全的吗？有什么线程安全的方法
HashMap 是线程不安全的。
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JDK 1.7 HashMap 采用数组 + 链表的数据结构，多线程背景下，在数组扩容的时候，存在 Entry 链死循环和数据丢失问题。
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JDK 1.8 HashMap 采用数组 + 链表 + 红黑二叉树的数据结构，优化了 1.7 中数组扩容的方案，解决了 Entry 链死循环和数据丢失问题。但是多线程背景下，put 方法存在数据覆盖的问题
Hashtable、ConcurrentHashMap、copyOnWriteArrayList是线程安全的。
HashTable 容器使用 synchronized 来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效率非常低下。因为当一个线程访问 HashTable 的同步方法，其他线程也访问 HashTable 的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用 put 进行元素添加，线程2不但不能使用 put 方法添加元素，也不能使用 get 方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低
JDK 1.8 ConcurrentHashMap 采用数组 + 链表 + 红黑树的方式实现，结构基本上和 1.8 中的 HashMap 一样，不过大量的利用了 volatile，final，CAS 等 lock-free 技术来减少锁竞争对于性能的影响，从而保证线程安全性。
11.算法题：单词翻转（比如abc->cba），句子逆序（His name is Jack->Jack is name His）
双指针算法 left<right 句子逆序： 把整个句子翻转，然后把所有的单词翻转
12.字符串拼接的方式（String StringBuilder StringBuffer）
效率（用时短到长）：StringBuilder < StringBuffer < concat < + < StringUtils.join
1）"+"是Java提供的一个语法糖，而使用+拼接的字符串，它将String转成了StringBuilder后，再使用StringBuilder.append进行处理。如果不是在循环体中进行字符串拼接的话，直接使用+就好了。
（2）concat方法，其实是new了一个新的String
（3）StringUtils.join也是通过StringBuilder来实现的
（4）StringBuffer在StringBuilder的基础上，做了同步处理，所以在耗时上会相对多一些。
（5）如果在并发场景中进行字符串拼接的话，要使用StringBuffer来替代StringBuilder。因为StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的
※ 区分【String str="HW"】和【String str=new String("HW")】
（1）字面量赋值方式 eg：String str = "Hello"；
该种直接赋值的方法，JVM会去字符串常量池（String对象不可变）中寻找是否有equals("Hello")的String对象，如果有，就把该对象在字符串常量池中"Hello"的引用复制给字符串变量str，如若没有，就在堆中新建一个对象，同时把引用驻留在字符串常量池中，再把引用赋给字符串变量str。 用该方法创建字符串时，无论创建多少次，只要字符串的值(内容)相同，那么它们所指向的都是堆中的同一个对象。 该方法直接赋值给变量的字符串存放在常量池里 （2）new关键字创建新对象 eg：String str = new String("Hello")；
利用new来创建字符串时，无论字符串常量池中是否有与当前值相同的对象引用，都会在堆中新开辟一块内存，创建一个新的对象。
注意：对字符串进行拼接操作，即做"+"运算的时候，分2种情况：
表达式右边是纯字符串常量，那么存放在常量池里面。eg：String str = "Hello" + "World"； 表达式右边如果存在字符串引用，也就是字符串对象的句柄，那么就存放在堆里面。eg：String str = str1 + str2；
13.用过哪些数据库（MySQL Redis）
14.MySQL事务的特性
15.写一个SQL（找出分数前五的学生姓名）
16.MySQL的索引有哪些类型
17.B+树索引的结构
支持等值查询和范围查询
18.使用索引查询一定会变快吗
19.Spring常见的注解
- @Component 组件，没有明确的角色
- @Service 在业务逻辑层使用（service层）
- @Repository 在数据访问层使用（dao层）
- @Controller 在展现层使用，控制器的声明（C）
20.@Transactional是做什么的？是不是加了这个注解事务一定生效？（不知道，面试官提醒涉及到代理可能会失效）
21.ES的原理，为什么会那么快
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎。它提供了具有 HTTP Web 界面和无架构 JSON 文档的分布式，多租户能力的全文搜索引擎。 Elasticsearch 是用 Java 开发的，根据 Apache 许可条款作为开源发布。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
传统的检索方式是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。 倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，也称倒排表，这种词典 + 映射表即为倒排索引。
其中词典中存储词元，倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。 有了倒排索引，就能实现 O(1) 时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。
加分项： 倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
Lucene 从 4+ 版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点： 1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间； 2）查询速度快。O(len(str)) 的查询时间复杂度。
22.Redis数据类型
| 数据类型 | 可以存储的值 | 操作 |
|---|---|---|
| STRING | 字符串、整数或者浮点数 | 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作 对整数和浮点数执行自增或者自减操作 |
| LIST | 列表 | 从两端压入或者弹出元素 对单个或者多个元素进行修剪， 只保留一个范围内的元素 |
| SET | 无序集合 | 添加、获取、移除单个元素 检查一个元素是否存在于集合中 计算交集、并集、差集 从集合里面随机获取元素 |
| HASH | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对 获取所有键值对 检查某个键是否存在 |
| ZSET | 有序集合 | 添加、获取、删除元素 根据分值范围或者成员来获取元素 计算一个键的排名 |
23.算法题：只保留首字母和尾字母，中间显示除去首尾字母有多少个数字（如abc->a1c，abcd->a2d）
24.算法题：保留首字母和尾字母，数字保留在首字母后或尾字母前，返回一个字符串列表并分析时间复杂度与空间复杂度（如world->[w3d, w2ld, w1rld, wo2d, wor1d]）
25.你用过哪些常见的Linux命令，如果要查看CPU或内存使用情况用什么命令（top），如果要在两台服务器之间拷贝文件用什么命令（scp）
26.反问环节
总的来说还是比较基础的，考察的面很广，但都不难，许愿二面
MySQL 默认的事务型存储引擎,只有在需要它不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。
实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读（REPEATABLE READ）。在可重复读隔离级别下，通过多版本并发控制（MVCC）+ Next-Key Locking 防止幻影读。
主索引是聚簇索引，在索引中保存了数据，从而避免直接读取磁盘，因此对查询性能有很大的提升。
内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性读、能够加快读操作并且自动创建的自适应哈希索引、能够加速插入操作的插入缓冲区等。
支持真正的在线热备份。其它存储引擎不支持在线热备份，要获取一致性视图需要停止对所有表的写入，而在读写混合场景中，停止写入可能也意味着停止读取。
不支持事务。
不支持行级锁，只能对整张表加锁，读取时会对需要读到的所有表加共享锁，写入时则对表加排它锁。但在表有读取操作的同时，也可以往表中插入新的记录，这被称为并发插入（CONCURRENT INSERT）。
可以手工或者自动执行检查和修复操作，但是和事务恢复以及崩溃恢复不同，可能导致一些数据丢失，而且修复操作是非常慢的。
- 事务：InnoDB 是事务型的，可以使用 Commit 和 Rollback 语句。
- 并发：MyISAM 只支持表级锁，而 InnoDB 还支持行级锁。
- 外键：InnoDB 支持外键。
- 备份：InnoDB 支持在线热备份。
- 崩溃恢复：MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。
- 其它特性：MyISAM 支持压缩表和空间数据索引。
- 概念
NoSQL非关系型数据库，主要指那些非关系型的、分布式的，且一般不保证ACID的数据存储系统，主要代表MongoDB，Redis、CouchDB。
NoSQL提出了另一种理念，以键值来存储，且结构不稳定，每一个元组都可以有不一样的字段，这种就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，需要进行多表查询。仅仅需要根据key来取出对应的value值即可。
- 分类
非关系数据库大部分是开源的，实现比较简单，大都是针对一些特性的应用需求出现的。根据结构化方法和应用场景的不同，分为以下几类。
（1）面向高性能并发读写的key-value数据库
主要特点是具有极高的并发读写性能，例如Redis、Tokyo Cabint等。
（2）面向海量数据访问的面向文档数据库
特点是，可以在海量的数据库快速的查询数据。例如MongoDB以及CouchDB.
（3）面向可拓展的分布式数据库
解决的主要问题是传统数据库的扩展性上的缺陷。
- 缺点
但是由于Nosql约束少，所以也不能够像sql那样提供where字段属性的查询。因此适合存储较为简单的数据。有一些不能够持久化数据，所以需要和关系型数据库结合。
- 存储
Sql通常以数据库表的形式存储，例如存储用户信息，SQL中增加外部关系的话，需要在原表中增加一个外键，来关联外部数据表。如下：
NoSql采用key-value的形式存储
- 事务
SQL中如果多张表需要同批次被更新，即如果其中一张表更新失败的话，其他表也不会更新成功。这种场景可以通过事务来控制，可以在所有命令完成之后，再统一提交事务。在Nosql中没有事务这个概念，每一个数据集都是原子级别的。
- 数据表 VS 数据集
关系型是表格型的，存储在数据表的行和列中。彼此关联，容易提取。而非关系型是大块存储在一起。
- 预定义结构 VS 动态结构
在sql中，必须定义好地段和表结构之后，才能够添加数据，例如定义表的主键、索引、外键等。表结构可以在定义之后更新，但是如果有比较大的结构变更，就会变的比较复杂。
在Nosql数据库中，数据可以在任何时候任何地方添加。不需要预先定义。
- 存储规范 VS 存储代码
关系型数据库为了规范性，把数据分配成为最小的逻辑表来存储避免重复，获得精简的空间利用。但是多个表之间的关系限制，多表管理就有点复杂。
当然精简的存储可以节约宝贵的数据存储，但是现在随着社会的发展，磁盘上付出的代价是微不足知道的。
非关系型是平面数据集合中，数据经常可以重复，单个数据库很少被分开，而是存储成为一个整体，这种整块读取数据效率更高。
- 纵向拓展 VS 横向拓展
为了支持更多的并发量，SQL数据采用纵向扩展，提高处理能力，通过提高计算机性能来提高处理能力。
NoSql通过横向拓展，非关系型数据库天然是分布式的，所以可以通过集群来实现负载均衡。
在查找时，从上层指针开始查找，找到对应的区间之后再到下一层去查找。下图演示了查找 22 的过程。
与红黑树等平衡树相比，跳跃表具有以下优点：
- 插入速度非常快速，因为不需要进行旋转等操作来维护平衡性；
- 更容易实现；
- 支持无锁操作。
RDB 快照和 AOF 日志
单例不安全 因为有反射
使用枚举 反射不能破坏枚举