Java面试搜集整理1

Posted 2023-03-23 爱齐易

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Java面试搜集整理1相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Java面试搜集整理1：

提示：仅简单搜集整理，为秋季实习做准备，尽量做到一周一更（可根据题目直接网上搜索即可，通过整理题目以期对相关面试知识快速学习与复习）

掌握 Java 面试知识

学习：

1、怎么保证消息不被重复消费？怎么保证消息的顺序性？
保证消息不被重复消费的方法：

1.消息去重：在消费消息时，可以记录已经消费过的消息的ID或者其他标识，再次消费时先进行判断，如果已经消费过则跳过该消息。

2.消费者确认机制：消费者在消费完一条消息后，需要向消息队列发送确认消息，告诉消息队列这条消息已经被消费。如果消息队列没有收到确认消息，则会将该消息重新发送给其他消费者进行消费。

3.幂等性处理：在消费消息时，可以使用幂等性处理来保证消息不被重复消费。幂等性处理指的是对于同一个操作，多次执行所产生的结果是一致的，不会产生副作用。例如，对于数据库中的插入操作，可以使用主键去重来保证数据不被插入多次。

保证消息的顺序性的方法：

1.单一消费者：可以将消息队列的消费者数量设置为1，这样就可以保证消息的顺序性。

2.分区消费：将消息按照不同的分区进行发送和消费，每个分区只有一个消费者，这样可以保证每个分区的消息顺序性。

3.消息排序：在消息队列中添加消息排序的功能，根据消息的ID或者其他标识进行排序，保证消息的顺序性。
2、RabbitMQ的优势和劣势
RabbitMQ的优势：

1.高可靠性：RabbitMQ保证消息的可靠性，即使在消息发送或接收过程中出现故障，也能够保证消息不会丢失。

2.高并发：RabbitMQ支持多个消费者同时消费同一队列中的消息，能够满足高并发场景的需求。

3.可扩展性：RabbitMQ支持集群部署，可以通过增加节点来扩展消息队列的处理能力。

4.消息多样性：RabbitMQ支持多种消息协议，包括AMQP、STOMP、MQTT等，能够满足不同场景下的需求。

5.开源免费：RabbitMQ是一款开源免费的消息队列，可以节省企业的开发成本。

RabbitMQ的劣势：

1.性能相对较低：RabbitMQ在高并发场景下的性能相对较低，需要通过增加节点来提高消息队列的处理能力。

2.配置复杂：RabbitMQ的配置比较复杂，需要一定的技术水平才能够进行配置和管理。

3.消息堆积：如果消费者处理消息的速度跟不上消息的生产速度，就会导致消息堆积，影响消息队列的性能。

4.依赖于Erlang语言：RabbitMQ是使用Erlang语言开发的，对于一些开发者而言，学习成本相对较高。

3、了解过其他MQ嘛？高并发消息积压怎么办？
是的，我了解过其他的MQ，比如Kafka、ActiveMQ等。

高并发消息积压的处理：

1.增加消费者：可以通过增加消费者来提高消息的消费速度，从而减少消息积压的情况。

2.增加队列：可以通过增加队列来分摊消息的处理压力，从而减少消息积压的情况。

3.消息过期：可以设置消息的过期时间，如果消息在一定时间内没有被消费，则自动删除，避免消息积压。

4.消息分区：可以将消息按照不同的分区进行发送和消费，每个分区只有一个消费者，可以避免消息积压。

5.消息提醒：可以设置消息提醒机制，当消息积压到一定程度时，自动发送提醒通知，以便及时处理。

4、Redis的过期删除策略，Redis为什么速度快？
Redis的过期删除策略：

Redis采用了一种惰性删除的策略，即当一个键过期时，并不会立即删除该键，而是在客户端访问该键时，再进行删除。具体来说，Redis会在每个键上设置一个过期时间，当键过期时，会将该键添加到一个专门的删除列表中，然后在每次执行读写操作时，随机检查一小部分键，如果发现该键已经过期，则进行删除。这种惰性删除的策略可以减少Redis的CPU使用率和内存使用率。

Redis为什么速度快？

1.基于内存：Redis是一款基于内存的数据库，所有的数据都存储在内存中，因此可以快速读取和写入数据。

2.非阻塞I/O：Redis采用了非阻塞I/O模型，可以在单线程的情况下处理大量的请求，提高系统的并发性能。

3.数据结构简单：Redis支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希表、集合、有序集合等，这些数据结构都采用了简单且高效的算法，提高了Redis的读写速度。

4.单线程模型：Redis采用了单线程模型，避免了多线程的锁竞争和上下文切换，提高了Redis的性能。

5.持久化机制：Redis支持多种持久化机制，包括RDB和AOF，可以将数据持久化到磁盘中，保证数据的可靠性和持久性。

5、IO多路复用
IO多路复用是一种高效的I/O模型，它可以让一个线程同时监听多个I/O事件，从而提高系统的并发性能。在IO多路复用模型中，一个线程可以同时监听多个I/O事件，当有I/O事件发生时，线程会从内核中获取事件并进行处理，然后继续监听其他I/O事件。

IO多路复用主要有三种实现方式：

select：select是一种比较老的IO多路复用模型，它可以同时监听多个文件描述符，并在有事件发生时返回。但是由于select采用了线性扫描的方式来查找事件，所以效率较低。

poll：poll是select的改进版，它采用了链表来存储文件描述符，可以避免线性扫描，提高了效率。

epoll：epoll是Linux下的一种高效的IO多路复用模型，它采用了事件驱动的方式来监听文件描述符，可以处理大量的并发连接，具有高效、可扩展等特点。

IO多路复用的优点：

1.可以同时监听多个I/O事件，提高系统的并发性能。

2.可以避免多线程或多进程的上下文切换和资源占用，提高系统的效率。

3.可以减少系统的开销和资源占用，提高系统的性能和可靠性。

IO多路复用的缺点：

1.实现复杂：IO多路复用的实现比较复杂，需要掌握一定的技术知识。

2.适用场景有限：IO多路复用适用于I/O密集型的应用程序，对于计算密集型的应用程序并不适用。

6、Redsi持久化AOF、RDB？Redis的缓存穿透和缓存雪崩？
Redis的持久化机制：

Redis支持两种持久化机制，分别是AOF和RDB。

AOF（Append Only File）持久化机制：AOF持久化机制会将所有的写操作记录下来，以文本的形式保存在AOF文件中。当Redis重启时，可以通过读取AOF文件来恢复数据。

RDB（Redis DataBase）持久化机制：RDB持久化机制会定期将Redis的内存数据快照保存到磁盘中，以二进制的形式保存在RDB文件中。当Redis重启时，可以通过读取RDB文件来恢复数据。

Redis的缓存穿透：

缓存穿透是指当一个请求查询的数据在缓存中不存在，而且也不在数据库中存在时，每次请求都会穿透到数据库中，导致数据库压力过大。缓存穿透可以通过以下方式来解决：

1.布隆过滤器：可以使用布隆过滤器来判断请求的数据是否存在于缓存中，如果不存在则直接返回结果，避免了对数据库的查询。

2.缓存空对象：可以将查询结果为空的数据也缓存起来，下次查询时如果缓存中存在该数据，则直接返回空结果，避免了对数据库的查询。

Redis的缓存雪崩：

缓存雪崩是指在某个时间段内，缓存中的大量数据同时失效，导致大量的请求直接打到数据库上，从而导致数据库压力过大。缓存雪崩可以通过以下方式来解决：

1.缓存数据的过期时间设置随机：可以将缓存数据的过期时间设置为随机时间，避免了同时失效的情况。

2.多级缓存：可以使用多级缓存，将缓存数据分散到不同的缓存中，从而避免了同时失效的情况。

3.限流降级：可以在缓存失效时，通过限流降级等方式来减少对数据库的压力。

7、雪崩发生了怎么办？雪崩结束之后怎么做熔断恢复？
缓存雪崩发生后的处理：

1.限流：可以通过限制请求的速度和并发数来减少对数据库的压力，从而避免缓存雪崩的发生。

2.数据预热：可以在缓存失效之前，提前将数据加载到缓存中，避免了大量的请求同时打到数据库上。

3.强制刷新缓存：可以在缓存失效之前，强制刷新缓存，避免了大量的请求同时打到数据库上。

4.使用多级缓存：可以使用多级缓存，将缓存数据分散到不同的缓存中，从而避免了同时失效的情况。

缓存雪崩结束后的处理：

1.熔断：可以在缓存雪崩结束之后，通过熔断机制来限制请求的速度和并发数，避免了对数据库的压力过大。

2.数据预热：可以在缓存雪崩结束之后，提前将数据加载到缓存中，避免了数据的再次失效。

3.缓存更新策略：可以在缓存雪崩结束之后，优化缓存的更新策略，避免了大量的请求同时打到数据库上。

4.缓存监控：可以在缓存雪崩结束之后，加强对缓存的监控，及时发现并解决缓存问题，避免了类似问题的再次发生。

8、mysql的索引？那些场景需要索引？Mysql的日志了解吗？
MySQL的索引：

MySQL的索引是一种数据结构，用于提高查询效率。MySQL支持多种类型的索引，包括B-Tree索引、哈希索引、全文索引等，其中B-Tree索引是最常用的一种索引。

MySQL的索引可以大大提高查询效率，尤其是在大型数据表中，使用索引可以避免全表扫描，减少查询时间。但是索引的创建和维护也需要一定的时间和资源，因此在选择索引时需要根据具体的场景进行考虑。

那些场景需要索引？

通常需要使用索引的场景包括：

1.查询数据量较大的表；

2.经常需要排序或分组的查询；

3.需要使用JOIN语句进行查询的场景；

4.需要使用WHERE子句进行查询的场景；

5.需要使用ORDER BY或GROUP BY进行排序的场景；

6.需要使用DISTINCT进行去重的场景。

MySQL的日志：

MySQL有多种类型的日志，包括二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志等。

1.二进制日志：用于记录数据库的更新操作，可以用于数据恢复和数据同步。

2.错误日志：用于记录MySQL服务器的错误信息，包括启动错误、运行时错误等。

3.查询日志：用于记录MySQL服务器的查询日志，包括所有的SQL语句和执行时间等。

4.慢查询日志：用于记录查询时间超过指定阈值的SQL语句，可以用于优化查询效率。

5.事务日志：用于记录事务的提交和回滚操作，可以用于数据恢复和数据同步。

MySQL的日志可以帮助管理员进行系统管理和故障排查，对于数据恢复和数据同步也非常有用。

9、SQL调优有了解过吗？
是的，SQL调优是优化数据库性能的重要环节，它可以通过优化SQL语句的执行计划和索引来提高查询效率和性能。

SQL调优的方法：

1.分析执行计划：可以通过执行计划来分析SQL语句的执行过程，找出执行过程中的瓶颈，然后进行优化。

2.优化SQL语句：可以通过优化SQL语句的写法，避免使用子查询、嵌套查询等低效的写法，从而提高查询效率。

3.创建索引：可以通过创建索引来加快查询速度，但是需要根据具体的场景进行考虑，避免过多的索引导致性能下降。

4.使用缓存：可以使用缓存来减少对数据库的查询，从而提高查询效率。

5.分区表：可以将大型表进行分区，从而减少查询的数据量，提高查询效率。

6.优化数据结构：可以优化数据结构，避免冗余数据的存储，从而减少查询的数据量，提高查询效率。

7.调整系统参数：可以根据具体的场景调整系统参数，如缓存大小、连接数等，从而提高系统的性能。

总之，SQL调优是一个复杂的过程，需要根据具体的场景。

10、synchronize和ReentrantLock的区别？
synchronized和ReentrantLock都是用来实现多线程同步的机制，但在实现方式和使用上有一些区别：

实现方式：synchronized是Java内置的关键字，而ReentrantLock是Java提供的一个类。synchronized是通过JVM实现的，而ReentrantLock是通过Java代码实现的。

锁的获取和释放方式：synchronized在获取锁时，如果锁已经被其他线程占用，当前线程会被阻塞，直到获取到锁为止。在释放锁时，JVM会自动释放锁。ReentrantLock的获取和释放锁的方式要显式地调用lock()和unlock()方法。

可重入性：synchronized是可重入的，也就是说，一个线程已经拥有了某个对象的锁，再次请求该对象锁时仍然是可以获得该锁的。而ReentrantLock也是可重入的，但是需要注意的是，获取锁和释放锁的次数必须相等。

公平性：synchronized是非公平锁，也就是说，线程获取锁的顺序是不确定的，有可能会导致某些线程一直获取不到锁。而ReentrantLock可以是公平锁或非公平锁，通过构造函数传入的参数来指定锁的类型。

等待可中断：ReentrantLock提供了一种可中断等待锁的机制，也就是说，线程可以在等待锁的过程中被中断，而synchronized不支持这种中断操作。

总的来说，synchronized是更简单、更易于使用的一种多线程同步机制，而ReentrantLock提供了更多的高级特性，比如可重入性、公平性、可中断等待等，但使用起来也更加复杂。在实际开发中，应根据具体情况选择合适的同步机制。

11、使用分库分表？
分库分表是一种常用的数据库水平扩展方式，它可以提高数据库的性能和可扩展性。在实际应用中，当单个数据库的数据量达到一定规模时，会出现性能瓶颈和容量限制，此时可以考虑使用分库分表的方式来解决这个问题。

分库分表的基本思路是将数据按照某种规则分散到多个数据库或多个表中，从而实现数据的分散存储和查询。具体实现方式可以有多种，常见的方式有垂直分库和水平分表两种：

垂直分库：将不同的业务数据存储到不同的数据库中，每个数据库只存储一部分数据，这样可以减少单个数据库的负载压力和容量限制。例如，将用户信息、订单信息、商品信息等不同类型的数据存储到不同的数据库中。

水平分表：将同一类型的数据分散到多个表中，每个表只存储一部分数据，这样可以减少单个表的负载压力和容量限制。例如，将订单信息按照订单编号、订单日期等字段进行分表存储。

在实际应用中，分库分表的实现需要考虑多个因素，例如数据一致性、数据迁移、查询优化等问题。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的分库分表策略，并合理规划数据库的架构和设计。

12、如何协调多个线程？线程池有哪些核心的参数？Java的线程和操作系统的线程有关系吗？线程上下文切换主要耗时的是哪些操作？
如何协调多个线程？
协调多个线程可以使用Java提供的同步机制，例如synchronized关键字、wait()和notify()方法、Lock接口和Condition接口等。这些机制可以保证多个线程之间的互斥访问和同步执行，从而避免数据竞争和死锁等问题。

线程池有哪些核心的参数？
线程池有以下几个核心参数：

corePoolSize：线程池核心线程数，即线程池中最少的线程数。
maximumPoolSize：线程池最大线程数，即线程池中最多的线程数。
keepAliveTime：线程池中空闲线程的存活时间，即当线程池中的线程数量大于corePoolSize时，多余的线程在空闲时间超过keepAliveTime时会被销毁。
workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务。
threadFactory：线程工厂，用于创建新的线程。
handler：拒绝策略，用于处理任务队列已满时的情况。
Java的线程和操作系统的线程有关系吗？
Java的线程和操作系统的线程是有关系的。Java的线程是由操作系统的线程实现的，Java线程是由JVM管理的，JVM会将Java线程映射到操作系统的线程上执行。因此，Java线程的创建、调度和销毁都需要依赖操作系统的支持。

线程上下文切换主要耗时的是哪些操作？
线程上下文切换主要耗时的是以下几个操作：

保存和恢复寄存器状态：在进行线程切换时，需要保存当前线程的寄存器状态，包括PC指针、程序计数器、栈指针等，然后恢复下一个线程的寄存器状态。
切换页表：线程切换时，需要切换页表，将当前线程的地址空间切换到下一个线程的地址空间。
刷新CPU缓存：线程切换时，需要刷新CPU缓存，将当前线程的缓存数据写回主存，并清空缓存。
调度和上下文切换的开销：线程切换需要进行调度和上下文切换，这些操作都需要消耗一定的时间和计算资源。
以上操作都会导致线程上下文切换的开销增加，因此需要尽量避免线程的频繁切换，以提高系统的性能。

13、volatile解决了什么问题？
volatile主要解决了可见性和有序性两个问题。

可见性：当一个线程修改了共享变量的值时，其他线程可能无法立即看到这个变化，这是因为线程之间的工作内存是相互独立的，每个线程都有自己的工作内存，工作内存中的变量值需要与主内存中的变量值进行同步。使用volatile关键字修饰变量时，对这个变量的读写操作都会直接在主内存中进行，而不是在工作内存中进行，从而保证了变量值的可见性，即一个线程修改了变量值后，其他线程可以立即看到这个变化。

有序性：在多线程环境下，由于指令重排的存在，程序的执行顺序可能与代码顺序不一致，这会导致线程之间的执行顺序出现问题。使用volatile关键字修饰变量时，可以禁止指令重排优化，从而保证程序的执行顺序与代码顺序一致。

需要注意的是，虽然volatile关键字可以保证变量的可见性和有序性，但它并不能保证变量的原子性，即不能保证多个线程同时对变量进行读写操作时的正确性。如果需要保证变量的原子性，需要使用synchronized关键字或者Lock接口等同步机制。

14、了解响应式编程吗？
响应式编程是一种编程范式，它是一种基于异步数据流的编程模型，主要用于处理数据流和事件流等异步操作。响应式编程的核心思想是将异步操作抽象为数据流，通过对数据流的操作来实现异步操作的处理。

响应式编程的主要特点包括：

响应式：响应式编程通过将异步操作抽象为数据流，从而实现对异步操作的响应和处理。

异步：响应式编程是基于异步操作的编程范式，通过异步操作来实现对数据流和事件流的处理。

数据流：数据流是响应式编程的核心概念，它表示一组连续的数据或事件，可以通过对数据流的操作来实现对异步操作的处理。

声明式：响应式编程是一种声明式的编程模型，它强调对数据流的描述和操作，而不是对数据流的具体实现。

响应式库：响应式编程需要使用响应式库来实现对数据流的操作和处理，常见的响应式库包括RxJava、Reactor、Spring Reactor等。

响应式编程可以应用于多种场景，例如Web开发、移动应用开发、分布式系统等，它可以提高系统的可伸缩性、可靠性和性能。

15、lock和synchronized，具体怎么实现！！！底层实现机制？
synchronized和Lock都是Java中用于实现线程同步的机制，它们的底层实现机制是不同的。

synchronized的底层实现机制
synchronized是Java中内置的一种同步机制，它的底层实现是基于对象的监视器（Monitor）实现的。每个Java对象都有一个关联的Monitor对象，当一个线程进入一个synchronized块时，它会尝试获取该对象的Monitor锁，如果锁没有被其他线程占用，则该线程获取锁并进入synchronized块执行，否则该线程会被阻塞在Monitor对象的等待队列中，直到锁被释放后再次尝试获取锁。

Lock的底层实现机制
Lock是Java中提供的一种可重入锁，它的底层实现是基于CAS（Compare and Swap）机制实现的。CAS是一种无锁算法，它通过比较内存中的值和期望的值是否相等来判断是否需要更新内存中的值，从而实现对内存的原子性操作。

Lock接口提供了多种锁的实现，包括ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock等。以ReentrantLock为例，它的底层实现是基于一个同步器（Sync）实现的，同步器内部使用CAS机制来实现锁的获取和释放。当一个线程尝试获取锁时，如果锁没有被其他线程占用，则该线程获取锁并进入临界区执行，否则该线程会被加入到同步队列中等待锁的释放。当锁被释放时，同步器会从同步队列中取出一个线程并让其获取锁。

总的来说，synchronized的底层实现机制是基于对象的监视器实现的，而Lock的底层实现机制是基于CAS机制实现的。两者的实现方式有所不同，但都可以用于实现线程同步，需要根据具体情况选择合适的同步机制。

16、当一个线程结束了，如何通知其他线程或者其他线程怎么知道的？
当一个线程结束时，可以通过以下几种方式通知其他线程或让其他线程知道：

使用join方法：join方法可以让当前线程等待指定的线程执行完毕后再继续执行。当一个线程结束时，可以调用其他线程的join方法，让其他线程等待该线程执行完毕后再继续执行。

使用共享变量：可以使用共享变量来实现线程间的通信，当一个线程结束时，可以修改共享变量的值，让其他线程根据共享变量的值来判断是否继续执行。

使用信号量：信号量是一种用于线程间通信的同步工具，可以用于控制多个线程的执行顺序。当一个线程结束时，可以释放一个信号量，让其他线程根据信号量的状态来判断是否继续执行。

使用线程池：可以使用线程池来管理多个线程的执行，当一个线程结束时，线程池可以重新分配任务给其他线程执行。

需要注意的是，线程间的通信和协作需要考虑线程安全和数据一致性等问题，需要使用合适的同步机制和线程间通信方式，避免出现数据竞争和死锁等问题。

17、AQS？
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java中用于构建锁和同步工具的基础框架，它提供了一种实现锁和同步器的方法，可以被用来构建各种同步工具，如ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等。 AQS的核心思想是使用一个FIFO的双向队列（即“等待队列”）来管理线程的排队和唤醒，队列中的每个节点表示一个等待线程，节点中保存着等待线程的状态和相关信息。当一个线程需要获取锁或者同步器时，如果发现当前已经有其他线程占用了锁或者同步器，那么它就会加入等待队列中，等待被唤醒。 AQS提供了两种模式——独占模式和共享模式，独占模式用于构建独占锁，只允许一个线程获取锁，共享模式用于构建共享锁，允许多个线程同时获取锁或者同步器。 AQS的核心方法是acquire和release，它们分别用于获取锁或同步器和释放锁或同步器。AQS还提供了一些辅助方法，如tryAcquire、tryRelease、tryAcquireShared等，用于实现具体的锁或同步器。总的来说，AQS是Java中非常重要的同步框架，深入理解AQS对于开发高性能、高并发的Java应用程序非常有帮助。

18、innodb是用什么方式去实现事务的，底层原理？
InnoDB 是 MySQL 数据库中的一种存储引擎，它支持事务和行级锁定，并且是 MySQL 默认的存储引擎。

InnoDB 实现事务的方式是通过多版本并发控制（MVCC）机制，它为每个数据行维护了多个版本，每个版本有一个时间戳，用于实现事务的隔离性。

当一个事务开始时，InnoDB 会为该事务分配一个唯一的事务 ID。在事务执行过程中，所有对数据的修改都会被记录在事务日志中，同时在内存中创建一个新版本的数据行，该版本的时间戳为当前事务的事务 ID。在其他事务读取该数据行时，它们只能看到早于它们自己事务 ID 的版本，从而实现了事务的隔离性。

当事务提交时，InnoDB 会将事务日志写入磁盘，同时将该事务所涉及的所有数据行的新版本写入磁盘，从而保证数据的持久性。

底层原理是通过在每一行记录中维护一个多版本链表来实现的。每个版本都有一个唯一的时间戳，用于实现事务的隔离性。InnoDB 通过 MVCC 实现事务的隔离性，可以减少锁竞争，提高并发性能，是 MySQL 中非常重要的特性。

19、阻塞机制，线程的如何处理阻塞的问题？

阻塞是指线程因为某些原因无法继续执行，需要等待某些条件满足后才能继续执行的情况。常见的阻塞情况有等待IO、等待锁、等待信号等。

线程处理阻塞的问题通常分为两种方式：阻塞式和非阻塞式。

阻塞式处理阻塞的问题，是指线程在遇到阻塞情况时会一直等待，直到条件满足后再继续执行。这种方式的缺点是会占用线程资源，如果线程数过多，可能会导致系统性能下降。

非阻塞式处理阻塞的问题，是指线程在遇到阻塞情况时不会一直等待，而是会先执行其他任务，然后再回来检查条件是否满足。这种方式的优点是可以充分利用线程资源，但缺点是会增加代码的复杂度，需要使用回调、轮询等技术来实现。

Java中的线程处理阻塞的问题通常使用阻塞式方式，即线程在遇到阻塞情况时会一直等待，直到条件满足后再继续执行。Java提供了一些阻塞式的机制，如synchronized、wait、notify等，可以让线程在遇到阻塞情况时等待或唤醒其他线程。

除了阻塞式处理阻塞的问题之外，Java还提供了一些非阻塞式的机制，如Future、CompletableFuture、NIO等，可以让线程在遇到阻塞情况时先执行其他任务，然后再回来检查条件是否满足。这些机制通常需要使用回调、轮询等技术来实现，相对于阻塞式方式更加灵活和高效。

20、列举你知道的数据结构？说一说数组和链表的区别？在什么地方用到了数组和链表？

我可以列举一些比较常见的数据结构，包括：

数组（Array）
链表（Linked List）
栈（Stack）
队列（Queue）
哈希表（Hash Table）
树（Tree）
图（Graph）
数组和链表是两种最基本的数据结构之一，它们的区别主要体现在以下几个方面：

存储方式：数组是一段连续的内存空间，而链表则不是，它是由一系列的结点组成的。

插入和删除操作：数组的插入和删除操作比较麻烦，需要移动其他元素，时间复杂度为O(n)；而链表的插入和删除操作比较简单，只需要改变指针的指向，时间复杂度为O(1)。

访问元素的效率：数组的元素可以通过下标直接访问，时间复杂度为O(1)；而链表需要遍历整个链表才能访问到某个元素，时间复杂度为O(n)。

数组和链表在实际应用中都有广泛的运用，比如：

数组可以用来存储一组有序的数据，比如排序算法中的快排和归并排序。

链表可以用来实现队列和栈，以及LRU缓存淘汰算法。

数组和链表都可以用来实现哈希表，哈希表是一种常用的数据结构，用于实现字典、集合等数据类型。

数组和链表都可以用来实现树和图的相关算法，比如深度优先搜索和广度优先搜索。

总的来说，数组和链表是两种非常基础的数据结构，它们的优缺点各有所长，需要根据具体的应用场景选择合适的数据结构。

21、说一说Java的反射?
Java的反射机制是指在运行时动态地获取类的信息并操作类的属性、方法和构造方法等。Java反射机制提供了一种强大的机制，可以在运行时动态地创建对象、调用方法、操作属性等，是Java编程中非常重要的一部分。

Java反射机制的核心就是Class类，它是Java反射机制的入口点，可以通过Class类来获取类的所有信息。Java反射机制提供了一系列的API，可以用来获取类的构造方法、方法、属性等信息，也可以用来动态地创建对象、调用方法、操作属性等。

Java反射机制的主要优点包括：

可以在运行时动态地创建对象，可以实现插件化开发、框架扩展等功能。

可以在运行时动态地调用方法，可以实现动态代理、AOP等功能。

可以在运行时动态地操作属性，可以实现配置文件的读取、注解处理等功能。

Java反射机制的主要缺点包括：

反射操作比较耗时，会影响程序的性能。

反射操作容易引起类型转换异常、空指针异常等问题，需要进行异常处理。

在实际开发中，Java反射机制被广泛地应用于框架开发、插件化开发、动态代理、注解处理、配置文件读取等场景中。但是需要注意的是，在使用反射机制时需要遵循Java语言的规范，避免使用一些不安全的操作，同时也需要注意反射操作的性能问题。

22、Java内存模型？说一说有哪些垃圾回收器?
Java内存模型（Java Memory Model，JMM）是Java虚拟机规范中定义的一套内存模型，用于规定Java程序中的多线程并发访问的内存可见性、原子性、有序性等语义。Java内存模型主要包括两个方面：线程之间的共享内存和线程之间的通信。

Java内存模型采用了一些同步机制来保证多线程程序的正确性，包括volatile、synchronized、Lock等。这些同步机制可以保证变量的可见性和原子性，同时也可以保证线程之间的通信。

Java中的垃圾回收器是用于回收不再被使用的对象，以释放内存空间的系统组件。Java中有多种不同的垃圾回收器，主要包括以下几种：

Serial垃圾回收器：单线程垃圾回收器，适用于小型应用程序。

Parallel垃圾回收器：多线程垃圾回收器，适用于大型应用程序。

CMS垃圾回收器：基于标记-清除算法的垃圾回收器，适用于响应时间要求较高的应用程序。

G1垃圾回收器：基于分代收集算法的垃圾回收器，适用于大型应用程序。

以上垃圾回收器各有优缺点，可以根据具体的应用场景选择合适的垃圾回收器。同时，Java还提供了一些垃圾回收器相关的参数，可以通过调整这些参数来优化垃圾回收器的性能。

23、说一说一次完整的http请求的过程？

一次完整的HTTP请求过程通常包括以下几个步骤：

DNS解析：客户端首先需要将URL解析成IP地址，这个过程叫做DNS解析。客户端会向本地DNS服务器发送请求，如果本地DNS服务器没有缓存该域名的IP地址，它会向根DNS服务器发起请求，直到找到该域名对应的IP地址。

建立连接：客户端通过TCP三次握手建立与服务器的连接。客户端首先向服务器发送SYN报文，服务器收到后回复一个SYN+ACK报文，最后客户端再回复一个ACK报文，建立连接成功。

发送请求：客户端向服务器发送HTTP请求报文，报文中包含请求行、请求头和请求体等信息。

服务器响应：服务器收到请求后，会向客户端发送HTTP响应报文，报文中包含状态行、响应头和响应体等信息。

接收响应：客户端接收到服务器的响应报文后，会解析报文中的内容，并根据响应状态码判断请求是否成功。

渲染页面：如果请求成功，客户端会根据响应内容渲染页面，包括html、CSS、javascript等文件的解析和渲染。

断开连接：客户端和服务器之间的连接是通过TCP协议建立的，当客户端不再需要连接时，会发送FIN报文关闭连接，服务器收到后回复一个ACK报文，最后客户端再回复一个ACK报文，关闭连接成功。

以上是一次完整的HTTP请求过程，其中涉及到DNS解析、TCP连接、HTTP请求、响应和页面渲染等环节，了解这些环节对于理解Web应用程序的工作原理和优化性能都非常有帮助。

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最近很多群友们在到处搜集面试题，但是面试题都比较零散，所以博主将大家和博主自己搜集的面试题统一整理了下，并且全部归类了26个分类，历时半个多月终于整理的也差不多2000多题，先出一个1.0版本，后续还会持续更新。并且还会整理成一个题库，本来想将md文件上传到github上，但由于文件太大都无法显示所以直接整理成一个PDF，共大家学习。

好了，废话不多说，本手册目前为第一版，内容有以下目录：