Spring面试总结
Posted 黄小斜
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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Spring面试总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
原文出处http://cmsblogs.com/ 『chenssy』
到目前为止，我们在Java世界里看到了两种实现key-value的数据结构：Hash、TreeMap，这两种数据结构各自都有着优缺点。
- Hash表：插入、查找最快，为O(1)；如使用链表实现则可实现无锁；数据有序化需要显式的排序操作。
- 红黑树：插入、查找为O(logn)，但常数项较小；无锁实现的复杂性很高，一般需要加锁；数据天然有序。
然而，这次介绍第三种实现key-value的数据结构：SkipList。SkipList有着不低于红黑树的效率，但是其原理和实现的复杂度要比红黑树简单多了。
SkipList
什么是SkipList？Skip List ，称之为跳表，它是一种可以替代平衡树的数据结构，其数据元素默认按照key值升序，天然有序。Skip list让已排序的数据分布在多层链表中，以0-1随机数决定一个数据的向上攀升与否，通过“空间来换取时间”的一个算法，在每个节点中增加了向前的指针，在插入、删除、查找时可以忽略一些不可能涉及到的结点，从而提高了效率。
我们先看一个简单的链表，如下：
如果我们需要查询9、21、30，则需要比较次数为3 + 6 + 8 = 17 次，那么有没有优化方案呢？有！我们将该链表中的某些元素提炼出来作为一个比较“索引”，如下：
我们先与这些索引进行比较来决定下一个元素是往右还是下走，由于存在“索引”的缘故，导致在检索的时候会大大减少比较的次数。当然元素不是很多，很难体现出优势，当元素足够多的时候，这种索引结构就会大显身手。
SkipList的特性
SkipList具备如下特性：
- 由很多层结构组成，level是通过一定的概率随机产生的
- 每一层都是一个有序的链表，默认是升序，也可以根据创建映射时所提供的Comparator进行排序，具体取决于使用的构造方法
- 最底层(Level 1)的链表包含所有元素
- 如果一个元素出现在Level i 的链表中，则它在Level i 之下的链表也都会出现
- 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素
我们将上图再做一些扩展就可以变成一个典型的SkipList结构了
SkipList的查找
SkipListd的查找算法较为简单，对于上面我们我们要查找元素21，其过程如下：
- 比较3，大于，往后找（9），
- 比9大，继续往后找（25），但是比25小，则从9的下一层开始找（16）
- 16的后面节点依然为25，则继续从16的下一层找
- 找到21
如图
红色虚线代表路径。
SkipList的插入
SkipList的插入操作主要包括：
- 查找合适的位置。这里需要明确一点就是在确认新节点要占据的层次K时，采用丢硬币的方式，完全随机。如果占据的层次K大于链表的层次，则重新申请新的层，否则插入指定层次
- 申请新的节点
- 调整指针
假定我们要插入的元素为23，经过查找可以确认她是位于25后，9、16、21前。当然需要考虑申请的层次K。
如果层次K > 3
需要申请新层次（Level 4）
如果层次 K = 2
直接在Level 2 层插入即可
这里会涉及到以个算法：通过丢硬币决定层次K，该算法我们通过后面ConcurrentSkipListMap源码来分析。还有一个需要注意的地方就是，在K层插入元素后，需要确保所有小于K层的层次都应该出现新节点。
SkipList的删除
删除节点和插入节点思路基本一致：找到节点，删除节点，调整指针。
比如删除节点9，如下：
ConcurrentSkipListMap
通过上面我们知道SkipList采用空间换时间的算法，其插入和查找的效率O(logn)，其效率不低于红黑树，但是其原理和实现的复杂度要比红黑树简单多了。一般来说会操作链表List，就会对SkipList毫无压力。
ConcurrentSkipListMap其内部采用SkipLis数据结构实现。为了实现SkipList，ConcurrentSkipListMap提供了三个内部类来构建这样的链表结构：Node、Index、HeadIndex。其中Node表示最底层的单链表有序节点、Index表示为基于Node的索引层，HeadIndex用来维护索引层次。到这里我们可以这样说ConcurrentSkipListMap是通过HeadIndex维护索引层次，通过Index从最上层开始往下层查找，一步一步缩小查询范围，最后到达最底层Node时，就只需要比较很小一部分数据了。在JDK中的关系如下图：
** Node **
static final class Node<K,V> {
final K key;
volatile Object value;
volatile ConcurrentSkipListMap.Node<K, V> next;
/** 省略些许代码 */
}static final class Node<K,V> {
final K key;
volatile Object value;
volatile ConcurrentSkipListMap.Node<K, V> next;
/** 省略些许代码 */
}Node的结构和一般的单链表毫无区别，key-value和一个指向下一个节点的next。
Index
static class Index<K,V> {
final ConcurrentSkipListMap.Node<K,V> node;
final ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> down;
volatile ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> right;
/** 省略些许代码 */
}static class Index<K,V> {
final ConcurrentSkipListMap.Node<K,V> node;
final ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> down;
volatile ConcurrentSkipListMap.Index<K,V> right;
/** 省略些许代码 */
}Index提供了一个基于Node节点的索引Node，一个指向下一个Index的right，一个指向下层的down节点。
HeadIndex
static final class HeadIndex<K,V> extends Index<K,V> {
final int level; //索引层，从1开始，Node单链表层为0
HeadIndex(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right, int level) {
super(node, down, right);
this.level = level;
}
}static final class HeadIndex<K,V> extends Index<K,V> {
final int level; //索引层，从1开始，Node单链表层为0
HeadIndex(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right, int level) {
super(node, down, right);
this.level = level;
}
}HeadIndex内部就一个level来定义层级。
ConcurrentSkipListMap提供了四个构造函数，每个构造函数都会调用initialize()方法进行初始化工作。
final void initialize() {
keySet = null;
entrySet = null;
values = null;
descendingMap = null;
randomSeed = seedGenerator.nextInt() | 0x0100; // ensure nonzero
head = new ConcurrentSkipListMap.HeadIndex<K,V>(new ConcurrentSkipListMap.Node<K,V>(null, BASE_HEADER, null),
null, null, 1);
}final void initialize() {
keySet = null;
entrySet = null;
values = null;
descendingMap = null;
randomSeed = seedGenerator.nextInt() | 0x0100; // ensure nonzero
head = new ConcurrentSkipListMap.HeadIndex<K,V>(new ConcurrentSkipListMap.Node<K,V>(null, BASE_HEADER, null),
null, null, 1);
}注意，initialize()方法不仅仅只在构造函数中被调用，如clone，clear、readObject时都会调用该方法进行初始化步骤。这里需要注意randomSeed的初始化。
private transient int randomSeed;
randomSeed = seedGenerator.nextInt() | 0x0100; // ensure nonzeroprivate transient int randomSeed;
randomSeed = seedGenerator.nextInt() | 0x0100; // ensure nonzerorandomSeed一个简单的随机数生成器（在后面介绍）。
put操作
CoucurrentSkipListMap提供了put()方法用于将指定值与此映射中的指定键关联。源码如下：
public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, false);
}public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, false);
}首先判断value如果为null，则抛出NullPointerException，否则调用doPut方法，其实如果各位看过JDK的源码的话，应该对这样的操作很熟悉了，JDK源码里面很多方法都是先做一些必要性的验证后，然后通过调用do**()方法进行真正的操作。
doPut()方法内容较多，我们分步分析。
private V doPut(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Node<K,V> z; // added node
if (key == null)
throw new NullPointerException();
// 比较器
Comparator<? super K> cmp = comparator;
outer: for (;;) {
for (Node<K, V> b = findPredecessor(key, cmp), n = b.next; ; ) {
/** 省略代码 */private V doPut(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Node<K,V> z; // added node
if (key == null)
throw new NullPointerException();
// 比较器
Comparator<? super K> cmp = comparator;
outer: for (;;) {
for (Node<K, V> b = findPredecessor(key, cmp), n = b.next; ; ) {
/** 省略代码 */doPut()方法有三个参数，除了key,value外还有一个boolean类型的onlyIfAbsent，该参数作用与如果存在当前key时，该做何动作。当onlyIfAbsent为false时，替换value，为true时，则返回该value。用代码解释为：
if (!map.containsKey(key))
return map.put(key, value);
else
return map.get(key);if (!map.containsKey(key))
return map.put(key, value);
else
return map.get(key);首先判断key是否为null，如果为null，则抛出NullPointerException，从这里我们可以确认ConcurrentSkipList是不支持key或者value为null的。然后调用findPredecessor()方法，传入key来确认位置。findPredecessor()方法其实就是确认key要插入的位置。
private Node<K,V> findPredecessor(Object key, Comparator<? super K> cmp) {
if (key == null)
throw new NullPointerException(); // don't postpone errors
for (;;) {
// 从head节点开始，head是level最高级别的headIndex
for (Index<K,V> q = head, r = q.right, d;;) {
// r != null，表示该节点右边还有节点，需要比较
if (r != null) {
Node<K,V> n = r.node;
K k = n.key;
// value == null，表示该节点已经被删除了
// 通过unlink()方法过滤掉该节点
if (n.value == null) {
//删掉r节点
if (!q.unlink(r))
break; // restart
r = q.right; // reread r
continue;
}
// value != null，节点存在
// 如果key 大于r节点的key 则往前进一步
if (cpr(cmp, key, k) > 0) {
q = r;
r = r.right;
continue;
}
}
// 到达最右边，如果dowm == null，表示指针已经达到最下层了，直接返回该节点
if ((d = q.down) == null)
return q.node;
q = d;
r = d.right;
}
}
}private Node<K,V> findPredecessor(Object key, Comparator<? super K> cmp) {
if (key == null)
throw new NullPointerException(); // don't postpone errors
for (;;) {
// 从head节点开始，head是level最高级别的headIndex
for (Index<K,V> q = head, r = q.right, d;;) {
// r != null，表示该节点右边还有节点，需要比较
if (r != null) {
Node<K,V> n = r.node;
K k = n.key;
// value == null，表示该节点已经被删除了
// 通过unlink()方法过滤掉该节点
if (n.value == null) {
//删掉r节点
if (!q.unlink(r))
break; // restart
r = q.right; // reread r
continue;
}
// value != null，节点存在
// 如果key 大于r节点的key 则往前进一步
if (cpr(cmp, key, k) > 0) {
q = r;
r = r.right;
continue;
}
}
// 到达最右边，如果dowm == null，表示指针已经达到最下层了，直接返回该节点
if ((d = q.down) == null)
return q.node;
q = d以上是关于Spring面试总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章