Collection接口
Collection是一个抽象出来的接口，定义如下：
```
public interface Collection<E> extends Iterable<E> {}
```
其中包括了集合的基本操作，包括： 删除、添加、遍历、大小等
List接口
List接口继承自Collection，List中的元素的有序且允许重复的。定义如下：
```
public interface List<E> extends Collection<E> {}
```
Set接口
Set接口继承自Collection，Set是数学中定义的集合，元素无需不允许重复。定义如下：
public interface Set extends Collection {}

Map接口，也是顶层接口，Map保存的是键值对映射，映射关系可以是一对一或者一对多。

参考资料： https://blog.csdn.net/weixin_34176694/article/details/88708182

3.21.4 请说明Collection和Collections的区别

Collection是集合类的顶级接口，继承与他的接口主要有List和Set。而Collections是针对集合类的一个工具类，它提供了一系列的静态方法实现对各种集合的搜索、排序、线程安全化等操作。

3.21.5 ArrayList和Vector以及LinkedList三者有啥区别？

ArrayList 和Vector底层都是使用数组方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素，它们都允许直接按序号索引元素，但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作，所以索引数据快而插入数据慢，Vector由于使用了synchronized方法（线程安全），通常性能上较ArrayList差，而LinkedList使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行前向或后向遍历，但是插入数据时只需要记录本项的前后项即可，所以插入速度较快。
请说明ArrayList和LinkedList的区别？
ArrayList和LinkedList都实现了List接口，ArrayList是基于索引的数据接口，它的底层是数组。它可以以O(1)时间复杂度对元素进行随机访问。而LinkedList是以元素列表的形式存储它的数据，每一个元素都和它的前一个和后一个元素链接在一起，在这种情况下，查找某个元素的时间复杂度是O(n)。LinkedList的插入，添加，删除操作比ArrayList速度更快，因为当元素被添加到集合任意位置的时候，不需要像数组那样重新计算大小或者是更新索引。LinkedList比ArrayList更占内存，因为LinkedList为每一个节点存储了两个引用，一个指向前一个元素，一个指向下一个元素。

3.21.6 HashMap和HashTable有何区别？

HashTable
底层数组+链表实现，无论key还是value都不能为null，线程安全，适合于多线程环境，实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable，效率低，ConcurrentHashMap做了相关优化

初始size为11，扩容：newsize = olesize*2+1

计算index的方法：index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length
HashMap
底层数组+链表实现，可以存储null键和null值，线程不安全，更适合于单线程环境

初始size为16，扩容：newsize = oldsize*2，size一定为2的n次幂

扩容针对整个Map，每次扩容时，原来数组中的元素依次重新计算存放位置，并重新插入
插入元素后才判断该不该扩容，有可能无效扩容（插入后如果扩容，如果没有再次插入，就会产生无效扩容）

当Map中元素总数超过Entry数组的75%，触发扩容操作，为了减少链表长度，元素分配更均匀

计算index方法：index = hash & (tab.length – 1)

更详细的介绍，可参考我的另一篇博客： HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的区别和原理浅析

3.21.7 HashTable和ConcurrentHashMap有何区别？

相同点
Hashtable和HashMap都实现了Map接口，两者都是线程安全的
不同点
Java5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，ConcurrentHashMap比HashTable的扩展性更好，性能也大大提升了
为什么说ConcurrentHashMap性能大大提高了？

简单来说，ConcurrentHashMap底层有分段锁，类似于mysql中的行级锁，而Hashtable是锁整个hash表，类似于mysql中的表级锁

ConcurrentHashMap提供了与Hashtable和SynchronizedMap不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而在同一时刻只能由一个线程对其进行操作，而ConcurrentHashMap是使用了锁分段技术来保证线程安全的，是一次锁住一个桶。

ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get、put、remove等常用操作只锁住当前需要用到的桶。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。

锁分段技术： 首先将数据分成一段一段的存储，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的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

3.21.8 ConcurrentHashMap底层实现原理

底层采用分段的数组+链表实现，是线程安全的
通过把整个Map分为N个Segment，可以提供相同的线程安全，但是效率提升N倍，默认提升16倍。(读操作不加锁，由于HashEntry的value变量是 volatile的，也能保证读取到最新的值。)
Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，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
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁
扩容：段内扩容（段内元素超过该段对应Entry数组长度的75%触发扩容，不会对整个Map进行扩容），插入前检测需不需要扩容，有效避免无效扩容

3.21.9 ThreadLocal底层是如何实现的

4 Java EE

4.1 UML类和类之间的关系详解

UML类和类之间的关系详解

4.2 UML图使用详解

UML图使用详解

Spring Boot和Spring Cloud有什么区别？

10、Spring MVC执行流程？

11、对Spring Ioc和Aop理解？

12、Spring 事务传播行为有哪些？有什么区别？

13、说一下动态代理和静态代理有何区别？动态代理有JDK动态代理和Cglib动态代理，这两个代理如何实现的，有何区别？

5 设计模式

14、项目中用到了那些设计模式？哪些好的框架里面有使用过这些设计模式？

6 MySQL总结

6.1 Java JDBC编程

Java JDBC编程

6.2 MySQL使用总结以及MySQL性能优化

MySQL使用总结以及MySQL性能优化

6.3 MySQL四大特性是什么（MySQL事务的基本要素（ACID）有哪些）？

原子性（Atomicity）
事务开始后所有操作，要么全部做完（要么都成功），要么全部不做（要么都失败），不可能停滞在中间环节。事务执行过程中出错，会回滚到事务开始前的状态，所有的操作就像没有发生一样。也就是说事务是一个不可分割的整体，就像化学中学过的原子，是物质构成的基本单位。
一致性（Consistency）
事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
隔离性（Isolation）
同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程中，B不能向这张卡转账。
持久性（Durability）
事务完成后，事务对数据库的所有更新将被保存到数据库，不能回滚。

6.4 MySQL隔离级别有几种，有什么区别？

6.4.1 MySQL四种隔离级别

MySQL默认的隔离级别是可重复读（repeatable-read），MySQL事务隔离级别有以下四种：

事务隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交（read-uncommitted）	是	是	是
读已提交（read-committed）	否	是	是
可重复读（repeatable-read）	否	否	是
串行化（serializable）	否	否	否

6.4.2 MySQL事务的并发问题

脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表

具体示例，可以参考我另一篇博客： https://blog.csdn.net/smilehappiness/article/details/119656138

6.5 MySQL索引，主键索引与普通索引区别？

6.6 B+Tree索引结构底层实现原理？

6.7 MySQL如何进行性能优化？

6.8 MySQL什么情况下索引会失效？

7 JDK和JVM总结

8、Java8新特性有哪些？
Stream api，函数作为参数传递
26、Jvm垃圾回收、老年代、新生代、双亲委派模型等，以及JVM参数优化

27、如何阻止gc垃圾回收？

8 多线程总结

9、单Spring boot应用线程有几种同步方式？
synchronized,CountDownLatch
33、多线程如何使用的？
自定义线程池、Executors工具类四种线程池区别？

9 分布式技术总结

9.1 Redis缓存穿透 && 缓存击穿 && 缓存雪崩

9.1.1 缓存处理流程

前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。

9.1.2 Redis缓存穿透

缓存穿透是指大量不存在的key请求，由于缓存没有，便开始查询数据库，但数据库也没有查到数据，比如一些恶意攻击、爬虫等造成大量空命中。即：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，会导致数据库压力过大，甚至宕机。

解决方案：

方案一： 缓存空结果，对数据库查询不存在的数据仍然记录在缓存中缓存一条数据，比如缓存一条空值 unknow，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用不存在的key暴力攻击，这样能有效的减少查询数据库的次数。（无论如何，要保证数据库的可用性）
方案二： 使用布隆过滤器

9.1.3 Redis缓存击穿

缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力导致数据库不可用的现象。

高并发条件下，对于热点数据（一般地，80%的情况下都是访问某些热点数据，也就是访问某些热点key，其他key访问会比较少），当数据缓存失效的一瞬间，或者刚开始时缓存中还没有对热点数据进行缓存，所有请求都被发送到数据库去查询，导致数据库被压垮。

解决方案：

方案一： 使用全局互斥锁，就是在访问数据库之前都先请求全局锁，获得锁的那个才有资格去访问数据库，其他线程必须等待。由于现在的业务都是分布式的，本地锁没法控制其他服务器也等待，所以要用到全局锁，比如分布式锁。
方案二： 对即将过期的数据主动刷新，比如起一个后台定时任务轮询，主动更新缓存数据，保证缓存不会全部失效。
方案三： 设置热点数据永远不过期

9.1.4 Redis缓存雪崩

缓存雪崩是指：比如我们给所有的数据设置了同样的过期时间，然后在某一个历史性时刻，整个缓存的数据全部过期了，然后瞬间所有的请求都落到数据库，数据库被压垮，或者是缓存发生故障，导致所有的请求都落入到数据库，数据库被压垮。

简单来说就是，缓存雪崩是指缓存中数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库，缓存雪崩更加的严重。

缓存雪崩的核心就是你的缓存不能用了，不能用了包含两种情况：
突然有一个高并发请求：

我要查的数据都没有缓存，那么都查询数据库，数据库可能被查询宕机
缓存本身就不能用了，比如缓存宕机了，那么也导致所有请求都查询数据库，数据库宕机

解决方案：
事前：

redis要高可用（搭建集群或者主从哨兵），避免redis不可用
缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生
如果缓存数据库是分布式部署，将热点数据均匀分布在不同的缓存数据库中

事中：

本地ehcache缓存(mybatis二级缓存)+限流&降级（比如返回：系统繁忙，请稍后再试或者网络开小差了等等），避免数据库被压垮
也可以使用极端的处理，把热点数据设置为-1，即永远不过期

事后： redis持久化，快速恢复缓存数据

9.2 Redis系列-Java面试题干货系列（四）

Redis系列问题总结

9.3 分布式保证系统数据一致性，如何使用的分布式锁？有哪几种方式？

基于Redis实现分布式锁
 基于Zookeeper实现分布式锁

16、redis有哪些数据类型？项目中使用了那些场景？

18、分布式事务怎么实现的？

18、使用了消费组件有哪些？有哪些组件类？延迟队列有使用过吗？消息丢失怎么处理？
rabbitmq，
20、nginx如何实现不同资源的转发访问？

21、nginx如何实现负载均衡，有哪几种方式？
24、Elasticsearch底层实现原理？
倒排索引

10 微服务总结

19、Spring Cloud使用了那些组件？负载均衡如何实现的？如何鉴权？
nacos、zuul、gateway网关、ribbon、feign、hystrix，基于ribbon实现动态负载均衡，基于nginx实现静态负载均衡

22、nacos服务注册如何实现的？

23、nacos服务配置动态刷新如何实现？底层如何实现的？
@RefreshScope，注解底层是使用cglib动态代理来实现，而cglib是创建动态子类继承来完成功能的增强

如何使用Hystrix进行熔断降级？
如果A服务调用B服务、然后调用C服务，假设C服务故障无法响应

如何抗住高并发？
单应用服务A，可以进行业务细粒度的拆分，比如说crm系统，可以拆分为客户服务、订单服务、附件服务等，每个细粒度的应用服务，又可以进行多实例集群，这样就可以提高系统的吞吐量

高并发海量数据，如何处理？
分库分表（横向拆分：按省份，每个省份一个库，每个库再分多个订单表，比如0_order、1-order等，当然了，也可以对6556进行取余，余数作为库名，比如0_order、1_order，库划分好了，再分多个表，进行读写分离）

11 项目问题总结

11.1 Git使用总结

Git使用详解

15、项目中遇到问题，如何排查？
25、解决线上bug问题，举一个印象最深刻的例子？
多次提交，重复数据问题，基于token做幂等校验
线上问题不能及时反馈，添加钉钉预警及时触达

12 数据结构和算法

13 Linux常用命令有哪些

Linux crontab 命令
 Linux怎样使用top命令查看系统状态

14 前端问题

34、Vue生命周期函数有哪些？React生命周期函数有哪些？

15 有什么想要问的吗？

1、如果有幸加入的话，主要负责的项目是什么？
2、咱们项目用到了什么技术、架构？

写博客是为了记住自己容易忘记的东西，另外也是对自己工作的总结，希望尽自己的努力，做到更好，大家一起努力进步！

如果有什么问题，欢迎大家一起探讨，代码如有问题，欢迎各位大神指正！

给自己的梦想添加一双翅膀，让它可以在天空中自由自在的飞翔！

以上是关于中高级Java程序员，你不得不掌握的基本功，挑战20k+的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

中高级Java程序员，你不得不掌握的基本功，挑战20k+

中高级Java面试中你不得不会的知识点，项目实战

成为高级程序员不得不了解的并发

学习大数据需要掌握的知识（不得不看）

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