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Java核心技术 1. ConcurrentHashMap的数据结构和并发安全机制： o 数据结构：ConcurrentHashMap采用了分段锁（在Java 8及以后版本中改为使用CAS和Node数组+链表/红黑树的结构）来减少锁的竞争，提高并发性能。 o 并发安全机制：通过细粒度的锁（如锁分段或CAS操作）来确保在并发环境下的线程安全，同时利用红黑树等数据结构优化查找和插入性能。 2. JVM的垃圾回收机制： o 介绍了JVM内存结构（堆、栈、方法区等），并详细阐述了垃圾回收的触发条件、算法（如标记-清除、复制、标记-整理、分代收集等）以及JVM提供的垃圾回收器（如Serial、Parallel、CMS、G1等）的特点和使用场景。 3. 线程池的常用参数： o 解释了线程池的基本概念，包括核心线程数、最大线程数、非核心线程存活时间、任务队列等关键参数，并讨论了这些参数如何影响线程池的性能和资源使用。 ### Java核心技术 #### 1. ConcurrentHashMap的数据结构和并发安全机制 **数据结构**：`ConcurrentHashMap`在设计上充分考虑了并发环境下的性能优化。早期版本（Java 7及之前）采用的是分段锁机制，即将整个哈希表划分为多个段（Segment），每个段都是一个小的`ConcurrentHashMap`实例，这样可以降低锁的竞争，提升并发性能。从Java 8开始，为了进一步提高性能，`ConcurrentHashMap`改用了基于`CAS`（Compare and Swap）的操作和`Node`数组+链表/红黑树的结构。当链表的节点数量达到一定阈值时（默认为8），链表会转换为红黑树以减少查找时间。 **并发安全机制**：`ConcurrentHashMap`通过细粒度的锁来确保线程安全，例如在更新操作中使用`CAS`操作而不是锁来减少锁定带来的开销。此外，对于链表转换为红黑树的过程，也利用了红黑树的自平衡性质来优化查找和插入性能。这样的设计不仅保证了线程安全性，还有效提升了并发处理能力。 #### 2. JVM的垃圾回收机制 **内存结构**：JVM内存主要分为堆内存（Heap）、栈内存（Stack）和方法区（Method Area）。其中，堆内存用于存放对象实例，是垃圾回收的主要场所；栈内存用于存储局部变量、方法调用等；而方法区则用于存放类的信息、静态变量等。 **垃圾回收**：垃圾回收主要关注如何自动释放不再使用的内存空间。其触发条件通常是在堆内存不足时发生。常用的垃圾回收算法包括： - **标记-清除**：首先标记所有需要回收的对象，然后统一进行清除。这种算法简单但效率不高，会产生大量碎片。 - **复制**：将内存分为两块相等的空间，每次只使用一块，垃圾回收时将存活的对象复制到另一块空间中，这种方式可以避免内存碎片问题。 - **标记-整理**：在标记阶段完成后，将所有的存活对象都向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存，这种方式同样可以避免内存碎片问题。 - **分代收集**：基于对象存活周期的不同将堆内存分为新生代和老年代，针对不同代采用不同的垃圾回收策略，以提高整体效率。 **垃圾回收器**：JVM提供了多种垃圾回收器，每种都有自己的特点和适用场景： - **Serial Collector**：单线程的垃圾回收器，适用于小型应用或服务器资源受限的情况。 - **Parallel Collector**：多线程的垃圾回收器，适用于需要较高吞吐量的应用。 - **CMS Collector**：并发标记-清扫垃圾回收器，注重缩短暂停时间，适用于用户界面对响应时间有较高要求的应用。 - **G1 Collector**：一种可预测的低延迟垃圾回收器，适合大型堆内存的应用。 #### 3. 线程池的常用参数 **基本概念**：线程池是一种管理执行线程的方式，它可以复用预分配的线程来执行任务，避免了频繁创建和销毁线程的开销。 - **核心线程数**：线程池维护的最小线程数量，即使没有任务执行也会保持这些线程。 - **最大线程数**：线程池允许创建的最大线程数量。 - **非核心线程存活时间**：当线程池中的线程数量超过核心线程数时，这些额外的线程将在空闲一段时间后被销毁。 - **任务队列**：用于存储等待执行的任务，队列的大小会影响线程池的性能和资源使用情况。 这些参数的合理配置对线程池的性能至关重要。例如，较大的核心线程数可以减少线程创建的开销，但如果设置得过高，则可能导致系统资源紧张；适当的任务队列大小可以平衡线程池的负载与资源使用。 ### 数据库技术 #### 1. InnoDB为什么选择B+树，优势有哪些 **原因**：InnoDB作为MySQL的一种存储引擎，使用B+树作为索引结构的主要原因是B+树能够高效地支持范围查询和顺序访问。B+树的所有键值都存储在叶子节点中，并且叶子节点之间通过指针相互连接，这使得B+树能够很好地支持范围查询和顺序访问。此外，B+树通过将键值和数据存储在同一级别（即叶子节点）来减少磁盘I/O次数，从而提高查询效率。 **优势**： - **高效的顺序访问**：由于B+树的所有叶子节点都是通过指针相连的，因此可以很方便地进行顺序访问。 - **支持范围查询**：通过叶子节点之间的链接，可以很容易地实现范围查询。 - **良好的缓存利用**：B+树的结构有利于缓存的利用，能够减少磁盘I/O操作，提高查询速度。 #### 2. 对SQL调优的理解 **基本原则**： - **查询优化器的使用**：了解数据库查询优化器的工作原理可以帮助更好地编写查询语句。 - **合理使用索引**：索引可以极大地提高查询效率，但过度使用或不合理使用索引也可能带来负面影响。 - **避免全表扫描**：尽量减少不必要的全表扫描，可以通过添加合适的索引来避免。 - **优化查询语句**：例如，使用JOIN代替子查询可以提高查询性能。 - **合理使用事务和锁**：正确地使用事务和锁可以提高并发处理能力，减少死锁的发生。 ### 缓存技术 #### 缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的原因和解决方案 **缓存穿透**：当缓存层查询到不存在的数据时，如果后端数据库也没有该数据，这会导致每次请求都会直接打到数据库，增加了数据库的压力。解决方案包括使用布隆过滤器来快速判断数据是否存在，以及采用空值缓存策略，即即使数据不存在也在缓存中保存一个特殊值。 **缓存击穿**：当缓存中的热点数据突然失效时，大量的并发请求会直接打到数据库，导致数据库压力骤增。解决方案可以设置热点数据永不超时或者使用互斥锁来避免多个线程同时去加载数据。 **缓存雪崩**：当大量缓存数据同时失效时，会导致短时间内大量的请求直接打到数据库，可能会导致数据库宕机。解决方案包括设置不同的过期时间，使缓存失效分散开来，以及采用限流和降级策略来减轻数据库的压力。 ### 算法方面 #### 1. 层序遍历二叉树 **实现方式**：层序遍历二叉树可以通过使用队列来实现。首先将根节点入队，然后重复以下过程直至队列为空：取出队首元素访问，将其左右子节点（如果存在）依次入队。通过这种方式，可以按照从上到下、从左到右的顺序访问二叉树的节点。 #### 2. 快排（快速排序） **基本思想**：快速排序采用分治的思想，选择一个基准值，通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。 **步骤**： - **选取基准值**：从序列中选择一个元素作为基准值。 - **分区操作**：将所有小于基准值的元素放在基准值的左边，所有大于基准值的元素放在基准值的右边。 - **递归排序**：对基准值左右两侧的子序列递归执行快速排序。 #### 3. 找链表倒数第k个节点 **解法**： - **双指针法**：使用两个指针，初始时快指针先向前移动k步，然后两个指针同时移动。当快指针到达链表尾部时，慢指针所在的位置即为倒数第k个节点。 - **栈或队列辅助法**：首先遍历链表，将所有节点依次入栈或入队，然后再遍历到倒数第k个节点。这种方法虽然简单，但空间复杂度较高。