- 容器基本内容
- HashMap的底层
- 多线程同步方法
- 消息队列问题
- 设计模式中的生产者消费者模型
- 同步异步接口
- Mysql两种引擎的区别
- mybatis与hibernate的区别
- Struts2 拦截器与Spring AOP的区别
- HashMap容量为什么是2^n
- HashMap的负载因子
1. 容器基本内容
Java集合类里面最基本的接口如下：
Collection：一个独立元素的序列，这些元素都服从一条或者多条规则。 List必须按照插入的顺序保存元素，而set不能有重复的元素。Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与它们被插入的顺序相同）。
Map：一组成对的“键值对”对象，允许你使用键来查找值。
2. HashMap的底层
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现，Java最基本数据结构就是两种，一种是数组，一种是引用。所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。
HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。Entry就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
3. 多线程同步方法
为何要使用同步？
java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查）， 将会导致数据不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用， 从而保证了该变量的唯一性和准确性。1.同步方法
即有synchronized关键字修饰的方法。
由于java的每个对象都有一个内置锁，当用此关键字修饰方法时， 内置锁会保护整个方法。在调用该方法前，需要获得内置锁，否则就处于阻塞状态。
public synchronized void save(){
}
注： synchronized关键字也可以修饰静态方法，此时如果调用该静态方法，将会锁住整个类
- 同步代码块
即有synchronized关键字修饰的语句块。 被该关键字修饰的语句块会自动被加上内置锁，从而实现同步。
- 同步代码块
synchronized(object){
}
- 3.使用特殊域变量(volatile)实现线程同步
volatile关键字为域变量的访问提供了一种免锁机制， 使用volatile修饰域相当于告诉虚拟机该域可能会被其他线程更新， 因此每次使用该域就要重新计算，而不是使用寄存器中的值 volatile不会提供任何原子操作，它也不能用来修饰final类型的变量。
//需要同步的变量加上volatile
private volatile int account = 100;
- 使用重入锁
ReenreantLock类的常用方法有：
ReentrantLock() : 创建一个ReentrantLock实例
lock() : 获得锁
unlock() : 释放锁
- 使用重入锁
//需要声明这个锁
private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
try{
account += money;
}finally{
lock.unlock();
}
- 5.使用局部变量实现线程同步
如果使用ThreadLocal管理变量，则每一个使用该变量的线程都获得该变量的副本，
副本之间相互独立，这样每一个线程都可以随意修改自己的变量副本，而不会对其他线程产生影响。
ThreadLocal 类的常用方法
ThreadLocal() : 创建一个线程本地变量
get() : 返回此线程局部变量的当前线程副本中的值
initialValue() : 返回此线程局部变量的当前线程的"初始值"
set(T value) : 将此线程局部变量的当前线程副本中的值设置为value
public class Bank{
//使用ThreadLocal类管理共享变量account
private static ThreadLocal<Integer> account = new ThreadLocal<Integer>(){
@Override
protected Integer initialValue(){
return 100;
}
};
public void save(int money){
account.set(account.get()+money);
}
public int getAccount(){
return account.get();
}
}
上面的五种偏底层
- 6.使用原子变量实现线程同步
原子操作就是指将读取变量值、修改变量值、保存变量值看成一个整体来操作即-这几种行为要么同时完成，要么都不完成。
在java的util.concurrent.atomic包中提供了创建了原子类型变量的工具类
class Bank {
private AtomicInteger account = new AtomicInteger(100);
public AtomicInteger getAccount() {
return account;
}
public void save(int money) {
account.addAndGet(money);
}
}
- 7.使用阻塞队列实现线程同步
阻塞队列与普通队列的区别在于，当队列是空的时，从队列中获取元素的操作将会被阻塞，或者当队列是满时，往队列里添加元素的操作会被阻塞。
同时，阻塞队列里面的put、take方法是被加：synchronized 同步限制。
4. 消息队列问题
消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。
-
- 异步处理
引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。
- 异步处理
- 应用解耦
场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败。可以通过消息队列将两者解耦和。
- 应用解耦
- 流量削锋
流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
场景说明：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。
- 流量削锋
- 日志处理
日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。
- 日志处理
5. 设计模式中的生产者消费者模型：
生产者消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一存储空间，生产者向空间里生产数据，而消费者取走数据。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。
6. 同步异步接口：
同步交互：指发送一个请求,需要等待返回,然后才能够发送下一个请求，有个等待过程；
异步交互：指发送一个请求,不需要等待返回,随时可以再发送下一个请求，即不需要等待。
7. Mysql两种引擎的区别：
主要区别：
MYIASM为默认引擎。
1、MyIASM是非事务安全的，而InnoDB是事务安全的
2、MyIASM锁的粒度是表级的，而InnoDB支持行级锁
3、MyIASM支持全文类型索引，而InnoDB不支持全文索引
4、MyIASM相对简单，效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyIASM
5、MyIASM表保存成文件形式，跨平台使用更加方便
8. mybatis与hibernate的区别
Mybatis学习门槛低，简单易学，程序员直接编写原生态sql，可严格控制sql执行性能，灵活度高，非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发
Hibernate对象/关系映射能力强，数据库无关性好，对于关系模型要求高的软件（例如需求固定的定制化软件）如果用hibernate开发可以节省很多代码，提高效率。但是Hibernate的学习门槛高。
9. Struts2 拦截器与Spring AOP的区别
Struts2 简单来说，就是一个拦截器栈也就是一系列的拦截器。处理用户的请求，OGNL的使用，表单验证等都是默认的拦截器在起作用。
AOP，面向切面编程，考虑对哪些方法进行拦截，拦截后怎么处理，这些关注点称之为横切关注点。所以spring的拦截器，主要体现在AOP的事务管理方面，还有比如一些错误或者异常的日志的显示也是通过配置spring的log拦截器来实现的。
广义来说spring和struts2的拦截器的工作原理都一样。
10. HashMap的容量为什么是2^n?
static int indexFor(int h,int length) {
return h & (length-1);
}
key的hashCode经过hash后，为了让其在table（table为hashMap的entry[]）的范围内，需要再hash一次。这里实际上是采用的“除余法”。
如果length是2的N次方，那么数h对length的模运算结果等价于a和(length-1)的按位与运算，也就是 h%length <=> h&(length-1)。
位运算当然比取余效率高，所以HashMap容量要求为2^n。
11. HashMap的负载因子
负载因子默认是0.75，会影响HashMap的性能。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
threshold为HashMap的size最大值
所以负载因子越大则散列表的装填程度越高，也就是能容纳更多的元素，元素多了，链表就长了，所以此时索引效率就会降低。
