基础篇
基本功
面向对象的特征
封装：是指利用抽象数据类型对数据信息以及对数据的操作进行打包，将其变成一个不可分割的实体。
继承：是指从多种实现类中抽象出一个基类，使其具备多种实现类的共同特性。
多态：算是比较官方的解释：在面向对象语言中，接口的多种不同的实现方式即为多态，多态性是允许你将父对象设置成为 一个或更多的他的子对象相等的技术，赋值之后，父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作， 允 许将子类类型的指针赋值给父类类型的指针。而在java中，多态的实现主要通过方法重载和方法重写来实现的。
final, finally, finalize 的区别
final：可以作为修饰符修饰变量、方法和类，被final修饰的变量只能一次赋值；被final修饰的方法不能够在子类中被重写（override）；被final修饰的类不能够被继承。
finally用在异常处理中定义总是执行代码，无论try块中的代码是否引发异常，catch是否匹配成功，finally块中的代码总是被执行，除非JVM被关闭（System.exit(1)），通常用作释放外部资源(不会被垃圾回收器回收的资源)。
finalize：finalize()方法是Object类中定义的方法，当垃圾回收器将无用对象从内存中清除时，该对象的finalize()方法被调用。由于该方法是protected方法，子类可以通过重写（override）该方法以整理资源或者执行其他的清理工作。
int 和 Integer 有什么区别
（1）Integer是int的包装类；int是基本数据类型；
（2）Integer变量必须实例化后才能使用；int变量不需要；
（3）Integer实际是对象的引用，指向此new的Integer对象；int是直接存储数据值 ；
（4）Integer的默认值是null；int的默认值是0。
深入对比
（1）由于Integer变量实际上是对一个Integer对象的引用，所以两个通过new生成的Integer变量永远是不相等的（因为new生成的是两个对象，其内存地址不同）。
Integer i = new Integer(100);
Integer j = new Integer(100);
System.out.print(i == j); //false（2）Integer变量和int变量比较时，只要两个变量的值是向等的，则结果为true（因为包装类Integer和基本数据类型int比较时，java会自动拆包装为int，然后进行比较，实际上就变为两个int变量的比较）
Integer i = new Integer(100);
int j = 100；（3）非new生成的Integer变量和new Integer()生成的变量比较时，结果为false。（因为非new生成的Integer变量指向的是java常量池中的对象，而new Integer()生成的变量指向堆中新建的对象，两者在内存中的地址不同）
Integer i = new Integer(100);
Integer j = 100;（4）对于两个非new生成的Integer对象，进行比较时，如果两个变量的值在区间-128到127之间，则比较结果为true，如果两个变量的值不在此区间，则比较结果为false
Integer i = 100;
Integer j = 100;
System.out.print(i == j); //true
Integer i = 128;
Integer j = 128;
System.out.print(i == j); //false对于第4条的原因： java在编译Integer i = 100 ;时，会翻译成为Integer i = Integer.valueOf(100)。而java API中对Integer类型的valueOf的定义如下，对于-128到127之间的数，会进行缓存，Integer i = 127时，会将127进行缓存，下次再写Integer j = 127时，就会直接从缓存中取，就不会new了。
public static Integer valueOf(int i){
assert IntegerCache.high >= 127;
if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high){
return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)];
}
return new Integer(i);
}重载和重写的区别
override（重写）
1、方法名、参数、返回值相同。
2、子类方法不能缩小父类方法的访问权限。
3、子类方法不能抛出比父类方法更多的异常(但子类方法可以不抛出异常)。
4、存在于父类和子类之间。
5、方法被定义为final不能被重写。
overload（重载）
1、参数类型、个数、顺序至少有一个不相同。
2、不能重载只有返回值不同的方法名。
存在于父类和子类、同类中。
抽象类和接口有什么区别
抽象类是用来捕捉子类的通用特性的。它不能被实例化，只能被用作子类的超类。抽象类是被用来创建继承层级里的子类的模板。
接口是抽象方法的集合，如果一个类实现类某个接口，那么他就继承了这个接口的抽象方法。这就像契约模式。如果实现了这个接口，那么就必须确保使用这些方法。接口只是一种形式，接口自身不能做任何事情。
参数 | 抽象类 | 接口 | |
默认的方法实现 | 它可以有默认的方法实现 | 接口是完全抽象的，它根本不存在方法的实现 | |
实现 | 子类使用extends关键字来继承抽象类 | 子类使用implements来实现接口 | |
构造器 | 抽象类可以有构造器 | 接口不能有构造器 | |
修饰访问符 | 抽象方法可以有public,protected,和default | 接口方法默认 修饰符是public | |
多继承 | 抽象方法可以继承一个类或实现多个接口 | 接口只可以继承一个或多个其他接口 |
第一点． 接口是抽象类的变体，接口中所有的方法都是抽象的。而抽象类是声明方法的存在而不去实现它的类。
第二点． 接口可以多继承，抽象类不行
第三点． 接口定义方法，不能实现，而抽象类可以实现部分方法。
第四点． 接口中基本数据类型为static 而抽类象不是的。
说说反射的用途及实现
百度百科，Java反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能调用他的任意方法和属性。这个基本就是反射的百度百科。
在很多的项目比如Spring，Mybatis都都可以看到反射的身影。通过反射机制，我们可以在运行期间获取对象的类型信息。利用这一点我们可以实现工厂模式和代理模式等设计模式，同时也可以解决java泛型擦除等令人苦恼的问题。
例如：，比如Spring，他要根据配置文件来调用类（写在配置文件里面的bean就是这样的）
获取一个对象对应的反射类，在Java中有三种方法可以获取一个对象的反射类，
- 通过getClass()方法
- 通过Class.forName()方法；
- 使用类.class
- 通过类加载器实现，getClassLoader()
HTTP 请求的 GET 与 POST 方式的区别
- GET - 从指定的资源请求数据。
- POST - 向指定的资源提交要被处理的数据
比较 GET 与 POST
方法 | GET | POST | |
缓存 | 能被缓存 | 不能缓存 | |
编码类型 | application/x-www-form-urlencoded | application/x-www-form-urlencoded 或 multipart/form-data。为二进制数据使用多重编码。 | |
对数据长度的限制 | 是的。当发送数据时，GET 方法向 URL 添加数据；URL 的长度是受限制的（URL 的最大长度是 2048 个字符） | 无限制。 | |
对数据类型的限制 | 只允许 ASCII 字符 | 没有限制。也允许二进制数据。 | |
安全性 | 与 POST 相比，GET 的安全性较差，因为所发送的数据是 URL 的一部分。在发送密码或其他敏感信息时绝不要使用 GET | POST 比 GET 更安全，因为参数不会被保存在浏览器历史或 web 服务器日志中。 | |
可见性 | 数据在 URL 中对所有人都是可见的。 | 数据不会显示在 URL 中。 |
session 与 cookie 区别
- session是存储在服务器端的，cookie是存储在客户端的，所以session的安全性要高于cookie。
- 再者，我们获取的session里的信息是通过存放在会话cookie里的sessionId获取的
- 因为session是存放在服务器里的，所以session里的东西不断增加会增加服务器的负担，我们会把一些重要的东西放在session里，不太重要的放在客户端cookie里
- cookie分为两大类，一个是会话cookie和持久化cookie，他们的生命周期和浏览器是一致的，浏览器关了会话cooki也就消失了，而持久化会存储在客户端硬盘中。
- 当浏览器关闭的时候回话cookie也就消失所以我们的session也就消失了，session在什么情况下丢失，就是在服务器关闭的时候，或者是session过期（30分钟默认）
6. 单个cookie保存的数据不能超过4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie。
7. 所以个人建议：
将登陆信息等重要信息存放为SESSION
其他信息如果需要保留，可以放在COOKIE中
session 分布式处理
1、粘性session
2、服务器session复制
3、session共享机制
4、session持久化到数据库
5、Terracotta实现session复制
JDBC 流程
JDBC编程的六个步骤：
准备工作中导入ojdbc文件，然后右键选中添加路径
build path-->到oracle安装目录里添加oracle的ojdbc.jar包
(1).注册驱动
Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
(2).连接数据库
String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:xe";//其中xe为sid
String user = "XXX";
String password = "XXX";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url,name,password);
(3).创建搬运工statement
Statement state = conn.createStatement();
(4).搬运数据,执行SQL语句
String sql = "select id,name from s_emp"; //"insert into s_emp(id,name) values(12,'zhangsan')";
ResultSet rs = state.executeQuery(sql);
(5).处理结果集
while(rs.next()){
int id = rs.getInt("id");
String name = rs.getString(2);
System.out.println(id+" "+name);
}
(6).关闭连接
rs.close();
state.close();
conn.close();
public void test_insert()
{
String driver="oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
String url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl";//orcl为sid
String user="briup";
String password="briup";
Connection conn=null;
Statement stat=null;
try {
//1、注册驱动
Class.forName(driver);
//2、获取连接
conn= DriverManager.getConnection(url, user, password);
//System.out.println(conn);
//3、创建statement对象
stat=conn.createStatement();
//4、执行sql语句
String sql="insert into lover values(5,'suxingxing',to_date('21-9-2016','dd-mm-yyyy'))";
stat.execute(sql);
//System.out.println(stat.execute(sql));
//5、处理结果集,如果有的话就处理，没有就不用处理，当然insert语句就不用处理了
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
finally{
//6、关闭资源
try {
if(stat!=null)stat.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
try {
if(conn!=null)conn.close();
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}MVC 设计思想
是一种软件架构的思想，将一个软件按照模型、视图、控制器进行划分。其中，模型用来封装业务逻辑，视图用来实现表示逻辑，控制器用来协调模型与视图(视图要通过控制器来调用模型，模型返回的处理结果也要先交给控制器，由控制器来选择合适的视图来显示 处理结果)。
1)模型: 业务逻辑包含了业务数据的加工与处理以及相应的基础服务(为了保证业务逻辑能够正常进行的事务、安全、权限、日志等等的功能模块)
2)视图:展现模型处理的结果；另外，还要提供相应的操作界面，方便用户使用。
3)控制器:视图发请求给控制器，由控制器来选择相应的模型来处理；模型返回的结果给控制器，由控制器选择合适的视图。
equals 与 == 的区别
当我们创建一个对象（new Object）时，就会调用它的构造函数来开辟空间，将对象数据存储到堆内存中，与此同时在栈内存中生成对应的引用，当我们在后续代码中调用的时候用的都是栈内存中的引用，还需注意的一点，基本数据类型是存储在栈内存中。有了一定的了解 我们来看Equals和==的区别。
基本类型的比较(因为都在栈中，所以表较的都是都是值)
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int n=3;
int m=3;
System.out.println(n==m); true
System.out.println(n.equals(m)); true
}引用类型的比较
public class Main {
public static void main(String[] args) {String str = new String("hello");
String str1 = new String("hello");
String str2 = new String("hello");
System.out.println(str1==str2); false //比较内存地址
System.out.println(str1.equals(str2)); true //因为复写了equals方法，所以比较对象的值
str1 = str;
str2 = str;
System.out.println(str1==str2); true //因为他们的对象引用都是str的，所以ture
System.out.println(str1.equals(str2)); true //同一个对象，地址一样， -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
String str3 = "abc";
String str4 = "abc";
System.out.println(str3==str4); true
System.out.println(str3.equals.(str4)); true
这是因为jvm在程序运行的时候会创建一个缓冲池，当使用表达式创建的时候，程序会在缓冲池中寻找相同值的对象，如果
找到，就把这个对象的地址赋给当前创
建的对象，因此，str3和str4实际上都指向了str3的引用。因此在使用==时会返回true
}
基本类型的包装类，都复写的equals方法，所以比较的都是对象，而不是地址，例如下面String复写的equals方法
1 public boolean equals(Object anObject) {
2 if (this == anObject) {
3 return true;
4 }
5 if (anObject instanceof String) {
6 String anotherString = (String)anObject;
7 int n = count;
8 if (n == anotherString.count) {
9 char v1[] = value;
10 char v2[] = anotherString.value;
11 int i = offset;
12 int j = anotherString.offset;
13 while (n-- != 0) {
14 if (v1[i++] != v2[j++])
15 return false;
16 }
17 return true;
18 }
19 }
20 return false;
21 }集合
collection
├List
collection │├LinkedList map
│├ArrayList |-Hashtable
│└Vector |-hashMap
│└Stack |-WeakHashMap
├set
│├hashset
│├treeset
Java中的集合包括三大类，它们是Set、List和Map，它们都处于java.util包中，Set、List和Map都是接口，它们有各自的实现类。 Set的实现类主要有HashSet和TreeSet，List的实现类主要有ArrayList，Map的实现类主要有HashMap和TreeMap。
List 、Set、Map 区别
Set中的对象不按特定方式排序，并且没有重复对象。但它的有些实现类能对集合中的对象按特定方式排序， 例如TreeSet类，它可以按照默认排序，也可以通过实现java.util.Comparator<Type>接口来自定义排序方式。 List中的对象按照索引位置排序，可以有重复对象，允许按照对象在集合中的索引位置检索对象， 如通过list.get(i)方式来获得List集合中的元素。 Map中的每一个元素包含一个键对象和值对象，它们成对出现。键对象不能重复，值对象可以重复。
Arraylist 与 LinkedList 与 Vector 区别
Arraylist和Vector是采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插入元素，都允许直接序号索引元素，但是插入数据要涉及到数组元素移动等内存操作，所以插入数据慢，查找有下标，所以查询数据快，Vector由于使用了synchronized方法-线程安全，所以性能上比ArrayList要差，LinkedList使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行向前或向后遍历，但是插入数据时只需要记录本项前后项即可，插入数据较快。
HashMap 和 Hashtable 的区别
- 两者最主要的区别在于Hashtable是线程安全，而HashMap则非线程安全。Hashtable的实现方法里面都添加了synchronized关键字来确保线程同步，因此相对而言HashMap性能会高一些，我们平时使用时若无特殊需求建议使用HashMap，在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合（Collections.synchronizedMap()实现原理是Collections定义了一个SynchronizedMap的内部类，这个类实现了Map接口，在调用方法时使用synchronized来保证线程同步,当然了实际上操作的还是我们传入的HashMap实例，简单的说就是Collections.synchronizedMap()方法帮我们在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步，类似的其它Collections.synchronizedXX方法也是类似原理。
- HashMap可以使用null作为key，不过建议还是尽量避免这样使用。HashMap以null作为key时，总是存储在table数组的第一个节点上。而Hashtable则不允许null作为key。
- HashMap继承了AbstractMap，HashTable继承Dictionary抽象类，两者均实现Map接口。
- HashMap的初始容量为16，Hashtable初始容量为11，两者的填充因子默认都是0.75。
- HashMap扩容时是当前容量翻倍即:capacity*2，Hashtable扩容时是容量翻倍+1即:capacity*2+1。
- HashMap和Hashtable的底层实现都是数组+链表结构实现。
- 两者计算hash的方法不同：
Hashtable计算hash是直接使用key的hashcode对table数组的长度直接进行取模：
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;HashMap计算hash对key的hashcode进行了二次hash，以获得更好的散列值，然后对table数组长度取摸：
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
HashSet 和 HashMap 区别
HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别
HashMap 的工作原理及代码实现
HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。
//HashMap的主干数组，可以看到就是一个Entry数组，初始值为空数组{}，主干数组的长度一定是2的次幂，至于为什么这么做，
后面会有详细分析。
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;Entry是HashMap中的一个静态内部类。代码如下
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;//存储指向下一个Entry的引用，单链表结构
int hash;//对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Entry，避免重复计算
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}所以，HashMap的整体结构如下
简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
HashMap有4个构造器，其他构造器如果用户没有传入initialCapacity 和loadFactor这两个参数，会使用默认值
initialCapacity默认为16，loadFactory默认为0.75
ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现
众所周知，哈希表是中非常高效，复杂度为O(1)的数据结构，在Java开发中，我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。
HashMap ：先说HashMap，HashMap是线程不安全的，在并发环境下，可能会形成环状链表（扩容时可能造成，具体原因自行百度google或查看源码分析），导致get操作时，cpu空转，所以，在并发环境中使用HashMap是非常危险的。
HashTable ： HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别无非是1.HashTable不允许key和value为null；2.HashTable是线程安全的。但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
Segment继承了ReentrantLock，所以它就是一种可重入锁（ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap，一个Segment就是一个子哈希表，Segment里维护了一个HashEntry数组，并发环境下，对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。（就按默认的ConcurrentLeve为16来讲，理论上就允许16个线程并发执行，有木有很酷）
所以，对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步，不同的Segment则无需考虑。
初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity为16，loadFactor为0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel为16。
从上面的代码可以看出来,Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的，但是却不一定等于concurrentLevel，ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如：默认情况下concurrentLevel是16，则ssize为16；若concurrentLevel为14，ssize为16；若concurrentLevel为17，则ssize为32。为什么Segment的数组大小一定是2的次幂？其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。
get方法无需加锁，由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰，volatile可以保证内存可见性，所以不会读取到过期数据。
来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法，Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。
线程
创建线程的方式及实现
在Java当中，线程通常都有五种状态，创建、就绪、运行、阻塞和死亡。
第一是创建状态。在生成线程对象，并没有调用该对象的start方法，这是线程处于创建状态。
第二是就绪状态。当调用了线程对象的start方法之后，该线程就进入了就绪状态，但是此时线程调度程序还没有把该线程设置为当前线程，此时处于就绪状态。在线程运行之后，从等待或者睡眠中回来之后，也会处于就绪状态。
第三是运行状态。线程调度程序将处于就绪状态的线程设置为当前线程，此时线程就进入了运行状态，开始运行run函数当中的代码。
第四是阻塞状态。线程正在运行的时候，被暂停，通常是为了等待某个时间的发生(比如说某项资源就绪)之后再继续运行。sleep,suspend，wait等方法都可以导致线程阻塞。
第五是死亡状态。如果一个线程的run方法执行结束或者调用stop方法后，该线程就会死亡。对于已经死亡的线程，无法再使用start方法令其进入就绪。
一、继承Thread类
二、实现runnable借口
三、通过Callable和Future创建线程
（1）创建Callable接口的实现类，并实现call()方法，该call()方法将作为线程执行体，并且有返回值。
（2）创建Callable实现类的实例，使用FutureTask类来包装Callable对象，该FutureTask对象封装了该Callable对象的call()方法的返回值。
（3）使用FutureTask对象作为Thread对象的target创建并启动新线程。
（4）调用FutureTask对象的get()方法来获得子线程执行结束后的返回值
package com.thread;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
public class CallableThreadTest implements Callable<Integer>
{
public static void main(String[] args)
{
CallableThreadTest ctt = new CallableThreadTest();
FutureTask<Integer> ft = new FutureTask<>(ctt);
for(int i = 0;i < 100;i++)
{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 的循环变量i的值"+i);
if(i==20)
{
new Thread(ft,"有返回值的线程").start();
}
}
try
{
System.out.println("子线程的返回值："+ft.get());
} catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public Integer call() throws Exception
{
int i = 0;
for(;i<100;i++)
{
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" "+i);
}
return i;
}
}
sleep() 、join（）、yield（）、wait（）有什么区别
sleep()和wait()区别
- 这两个方法来自不同的类，sleep是Thread类的方法，而wait是Object类的方法；
- 执行sleep方法后不会释放锁，而执行wait方法后会释放锁；
- wait，notify和notifyAll只能在同步方法或同步代码块中调用，而sleep可以在任何地方调用；
- sleep必须捕获异常，而wait，notify和notifyAll不需要捕获异常。（如果不是在同步方法或同步代码块中调用wait()方法，则抛出IllegalMOnitorStateException，它是RuntimeException的一个子类，因此，不需要try-catch语句进行捕捉异常）
需要注意以下几点：
1. 在执行notify()或notifyAll()方法后，当前线程不会马上释放该对象锁，需要等到notify()或notifyAll()方法所在的同步方法或同步代码块执行完成，当前线程才会释放锁。
2. 在sleep()状态下interrupt()中断线程，会进入catch语句，并且清除停止状态值，使之变成false。
3. wait(long)方法：如果线程在指定时间(long)内未被唤醒，则自动唤醒。wait(0)等价于wait()。
4. Thread.Sleep(0)的作用是“触发操作系统立刻重新进行一次CPU竞争”
sleep()和yield()区别
- sleep()方法给其他线程运行机会时不考虑其他线程的优先级，因此会给低优先级的线程运行的机会；yield()方法只会给相同优先级或更高优先级的线程运行的机会。
- 线程执行sleep()方法后转入阻塞（blocked）状态，而执行yield()方法后转入就绪（ready）状态。
- sleep()方法声明抛出InterruptedException异常，而yield()方法没有声明任何异常。
- sleep()方法比yield()方法具有更好的可移植性（跟操作系统CPU调度相关）。
- sleep方法需要参数，而yield方法不需要参数。
join()方法
作用：使所属的线程对象x正常执行run()方法中的任务，而使当前线程z进行无限期的阻塞，直到线程x执行完成之后(销毁后)再继续执行线程z后面的代码。
join方法具有使线程排队运行的作用，有些类似同步的运行效果。join与synchronized的区别是：
join：在内部使用wait()方法进行等待
synchronized：使用的是“对象监视器”原理作为同步
join与异常： 在join使用过程中，如果当前线程对象z被中断，则当前线程z出现异常。
join(long)中的参数是设定等待时间。
join(long)与sleep(long)的区别：
join(long)的功能在内部使用wait(long)方法来实现的，所以join(long)方法具有释放锁的特点，sleep()方法不具有释放锁的特点
jion（）源码
public final synchronized void join(long millis)
throws InterruptedException {
long base = System.currentTimeMillis();
long now = 0;
if (millis < 0) {
throw new IllegalArgumentException("timeout value is negative");
}
if (millis == 0) {
while (isAlive()) {
wait(0);
}
} else {
while (isAlive()) { //获取当前线程执行状态的值，如果此线程已经开始但尚未正常终止，则为 true，否则为 false。
long delay = millis - now;
if (delay <= 0) {
break;
}
wait(delay);
now = System.currentTimeMillis() - base;
}
}
}说说 Exchanger 原理
Exchanger是自jdk1.5起开始提供的工具套件，一般用于两个工作线程之间交换数据。在本文中我将采取由浅入深的方式来介绍分析这个工具类。首先我们来看看官方的api文档中的叙述：
在以上的描述中，有几个要点：
- 此类提供对外的操作是同步的；
- 用于成对出现的线程之间交换数据；
- 可以视作双向的同步队列；
- 可应用于基因算法、流水线设计等场景。
实战场景
1.问题描述
最近接到外部项目组向我组提出的接口需求，需要查询我们业务办理量的统计情况。我们系统目前的情况是，有一个日增长十多万、总数据量为千万级别的业务办理明细表（xxx_info），每人次的业务办理结果会实时写入其中。以往对外提供的业务统计接口是在每次被调用时候在明细表中执行SQL查询（select、count、where、group by等），响应时间很长，对原生产业务的使用也有很大的影响。于是我决定趁着这次新增接口的上线机会对系统进行优化。
2.优化思路
首先是在明细表之外再建立一个数据统计（xxx_statistics）表，考虑到目前数据库的压力以及公司内部质管流控等因素，暂没有分库存放，仍旧与原明细表放在同一个库。再设置一个定时任务于每日凌晨对明细表进行查询、过滤、统计、排序等操作，把统计结果插入到统计表中。然后对外暴露统计接口查询统计报表。现在的设计与原来的实现相比，虽然牺牲了统计表所占用的少量额外的存储空间（每日新增的十来万条业务办理明细记录经过处理最终会变成几百条统计表的记录），但是却能把select、count这样耗时的数据统计操作放到凌晨时段执行以避开白天的业务办理高峰，分表处理能够大幅降低对生产业务明细表的性能影响，而对外提供的统计接口的查询速度也将得到几个数量级的提升。当然，还有一个缺点是，不能实时提供当天的统计数据，不过这也是双方可以接受的。
3.设计实现
设计一个定时任务，每日凌晨执行。在定时任务中启动两个线程，一个线程负责对业务明细表（xxx_info）进行查询统计，把统计的结果放置在内存缓冲区，另一个线程负责读取缓冲区中的统计结果并插入到业务统计表（xxx_statistics）中。
亲，这样的场景是不是听起来很有感觉？没错!两个线程在内存中批量交换数据，这个事情我们可以使用Exchanger去做！我们马上来看看代码如何实现。
线程池的几种方式
线程的生命周期
锁机制
说说线程安全问题
volatile 实现原理
synchronize 实现原理
synchronized 与 lock 的区别
CAS 乐观锁
ABA 问题
乐观锁的业务场景及实现方式
核心篇
数据存储
MySQL 索引使用的注意事项
不要在列上使用函数和进行运算
不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where year(publish_time) < 2017
为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。
select * from news where publish_time < '2017-01-01'
还有一个建议，不要在列上进行运算，这也将导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where id / 100 = 1
为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。
select * from news where id = 1 * 100
尽量避免使用 != 或 not in或 <> 等否定操作符
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
尽量避免使用 or 来连接条件
应该尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，因为这会导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where id = 1 or id = 2
多个单列索引并不是最佳的选择
MySQL 只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引，因此，为多个列创建单列索引，并不能提高 MySQL 的查询性能。
假设，有两个单列索引，分别为 news_year_idx(news_year) 和 news_month_idx(news_month)。现在，有一个场景需要针对资讯的年份和月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where news_year = 2017 and news_month = 1
事实上，MySQL 只能使用一个单列索引。为了提高性能，可以使用复合索引 news_year_month_idx(news_year, news_month) 保证 news_year 和 news_month 两个列都被索引覆盖。
复合索引的最左前缀原则
复合索引遵守“最左前缀”原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用。因此，在复合索引中索引列的顺序至关重要。如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
假设，有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where news_month = 1
此时，无法使用 news_year_month_idx(news_year, news_month) 索引，因为遵守“最左前缀”原则，在查询条件中没有使用复合索引的第一个字段，索引是不会被使用的。
覆盖索引的好处
如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值，直接根据索引的查询结果返回数据，而无需读表，能够极大的提高性能。因此，可以定义一个让索引包含的额外的列，即使这个列对于索引而言是无用的。
范围查询对多列查询的影响
查询中的某个列有范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。
举个例子，假设有一个场景需要查询本周发布的资讯文章，其中的条件是必须是启用状态，且发布时间在这周内。那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where publish_time >= '2017-01-02' and publish_time <= '2017-01-08' and enable = 1
这种情况下，因为范围查询对多列查询的影响，将导致 news_publish_idx(publish_time, enable) 索引中 publish_time 右边所有列都无法使用索引优化查找。换句话说，news_publish_idx(publish_time, enable) 索引等价于 news_publish_idx(publish_time) 。
对于这种情况，我的建议：对于范围查询，务必要注意它带来的副作用，并且尽量少用范围查询，可以通过曲线救国的方式满足业务场景。
例如，上面案例的需求是查询本周发布的资讯文章，因此可以创建一个news_weekth 字段用来存储资讯文章的周信息，使得范围查询变成普通的查询，SQL 可以改写成：
select * from news where news_weekth = 1 and enable = 1
然而，并不是所有的范围查询都可以进行改造，对于必须使用范围查询但无法改造的情况，我的建议：不必试图用 SQL 来解决所有问题，可以使用其他数据存储技术控制时间轴，例如 Redis 的 SortedSet 有序集合保存时间，或者通过缓存方式缓存查询结果从而提高性能。
索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
因此，在数据库设计时，除非有一个很特别的原因使用 NULL 值，不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。
隐式转换的影响
当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引失效而进行全表扫描。下面的案例中，date_str 是字符串，然而匹配的是整数类型，从而发生隐式转换。
select * from news where date_str = 201701
因此，要谨记隐式转换的危害，时刻注意通过同类型进行比较。
like 语句的索引失效问题
like 的方式进行查询，在 like “value%” 可以使用索引，但是对于 like “%value%” 这样的方式，执行全表查询，这在数据量小的表，不存在性能问题，但是对于海量数据，全表扫描是非常可怕的事情。所以，根据业务需求，考虑使用 ElasticSearch 或 Solr 是个不错的方案。
说说反模式设计
第一范式（1NF）
第一范式，强调属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解。
举个例子，活动表（活动编码，活动名称，活动地址），假设这个场景中，活动地址可以细分为国家、省份、城市、市区、位置，那么就没有达到第一范式。
第二范式（2NF）
第二范式，强调记录的唯一性约束，表必须有一个主键，并且没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分
举个例子，版本表（版本编码，版本名称，产品编码，产品名称），其中主键是（版本编码，产品编码），这个场景中，数据库设计并不符合第二范式，因为产品名称只依赖于产品编码。存在部分依赖。所以，为了使其满足第二范式，可以改造成两个表：版本表（版本编码，产品编码）和产品表（产品编码，产品名称）。
第三范式（3NF）
第三范式，强调属性冗余性的约束，即非主键列必须直接依赖于主键。
举个例子，订单表（订单编码，顾客编码，顾客名称），其中主键是（订单编码），这个场景中，顾客编码、顾客名称都完全依赖于主键，因此符合第二范式，但是顾客名称依赖于顾客编码，从而间接依赖于主键，所以不能满足第三范式。为了使其满足第三范式，可以拆分两个表：订单表（订单编码，顾客编码）和顾客表（顾客编码，顾客名称），拆分后的数据库设计，就可以完全满足第三范式的要求了。
值得注意的是，第二范式的侧重点是非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分。第三范式的侧重点是非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
反模式
范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减轻维护数据完整性的麻烦。
然而，通过数据库范式化设计，将导致数据库业务涉及的表变多，并且可能需要将涉及的业务表进行多表连接查询，这样将导致性能变差，且不利于分库分表。因此，出于性能优先的考量，可能在数据库的结构中需要使用反模式的设计，即空间换取时间，采取数据冗余的方式避免表之间的关联查询。至于数据一致性问题，因为难以满足数据强一致性，一般情况下，使存储数据尽可能达到用户一致，保证系统经过一段较短的时间的自我恢复和修正，数据最终达到一致。
需要谨慎使用反模式设计数据库。一般情况下，尽可能使用范式化的数据库设计，因为范式化的数据库设计能让产品更加灵活，并且能在数据库层保持数据完整性。
有的时候，提升性能最好的方法是在同一表中保存冗余数据，如果能容许少量的脏数据，创建一张完全独立的汇总表或缓存表是非常好的方法。举个例子，设计一张“下载次数表”来缓存下载次数信息，可使在海量数据的情况下，提高查询总数信息的速度。
另外一个比较典型的场景，出于扩展性考虑，可能会使用 BLOB 和 TEXT 类型的列存储 JSON 结构的数据，这样的好处在于可以在任何时候，将新的属性添加到这个字段中，而不需要更改表结构。但是，这个设计的缺点也比较明显，就是需要获取整个字段内容进行解码来获取指定的属性，并且无法进行索引、排序、聚合等操作。因此，如果需要考虑更加复杂的使用场景，更加建议使用 MongoDB 这样的文档型数据库。
说说分库与分表设计
面对海量数据，例如，上千万甚至上亿的数据，查询一次所花费的时间会变长，甚至会造成数据库的单点压力。因此，分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
分表概述
随着用户数的不断增加，以及数据量的不断增加，会使得单表压力越来越大，面对上千万甚至上亿的数据，查询一次所花费的时间会变长，如果有联合查询的情况下，甚至可能会成为很大的瓶颈。此外，MySQL 存在表锁和行锁，因此更新表数据可能会引起表锁或者行锁，这样也会导致其他操作等待，甚至死锁问题。
通过分表，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。
分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分。
垂直拆分，把表的字段进行拆分，即一张字段比较多的表拆分为多张表，这样使得行数据变小。一方面，可以减少客户端程序和数据库之间的网络传输的字节数，因为生产环境共享同一个网络带宽，随着并发查询的增多，有可能造成带宽瓶颈从而造成阻塞。另一方面，一个数据块能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数。举个例子，假设用户表中有一个字段是家庭地址，这个字段是可选字段，在数据库操作的时候除了个人信息外，并不需要经常读取或是更改这个字段的值。在这种情况下，更建议把它拆分到另外一个表，从而提高性能。
如何设计好垂直拆分，我的建议：
将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表，例如前面讲解到的用户家庭地址，这个字段是可选字段，在数据库操作的时候除了个人信息外，并不需要经常读取或是更改这个字段的值。
将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表，例如 BLOB 和 TEXT 字符串类型的字段，以及 TINYBLOB、 MEDIUMBLOB、 LONGBLOB、 TINYTEXT、 MEDIUMTEXT、 LONGTEXT字符串类型。这样可以减少客户端程序和数据库之间的网络传输的字节数。
将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。举个例子，假设用户表的设计中，还存在“最后登录时间”字段，每次用户登录时会被更新。这张用户表会存在频繁的更新操作，此外，每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以，可以把这个字段放到另一个表中，这样查询缓存会增加很多性能。
对于需要经常关联查询的字段，建议放在同一张表中。不然在联合查询的情况下，会带来数据库额外压力。
水平拆分，把表的行进行拆分。因为表的行数超过几百万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。水平拆分，有许多策略，例如，取模分表，时间维度分表，以及自定义 Hash 分表，例如用户 ID 维度分表等。在不同策略分表情况下，根据各自的策略写入与读取。
实际上，垂直拆分后的表依然存在单表数据量过大的问题，需要进行水平拆分。因此，实际情况中，水平拆分往往会和垂直拆分结合使用。假设，随着用户数的不断增加，用户表单表存在上千万的数据，这时可以把一张用户表的数据拆成多张用户表来存放。
常见的水平分表策略归纳起来，可以总结为随机分表和连续分表两种情况。例如，取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。
连续分表可以快速定位到表进行高效查询，大多数情况下，可以有效避免跨表查询。如果想扩展，只需要添加额外的分表就可以了，无需对其他分表的数据进行数据迁移。但是，连续分表有可能存在数据热点的问题，有些表可能会被频繁地查询从而造成较大压力，热数据的表就成为了整个库的瓶颈，而有些表可能存的是历史数据，很少需要被查询到。
随机分表是遵循规则策略进行写入与读取，而不是真正意义上的随机。通常，采用取模分表或者自定义 Hash 分表的方式进行水平拆分。随机分表的数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是，分表扩展需要迁移旧的数据。此外，随机分表比较容易面临跨表查询的复杂问题。
对于日志场景，可以考虑根据时间维度分表，例如年份维度分表或者月份维度分表，在日志记录表的名字中包含年份和月份的信息，例如 log_2017_01，这样可以在已经没有新增操作的历史表上做频繁地查询操作，而不会影响时间维度分表上新增操作。
对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
对于租户场景，可以考虑租户维度分表，不同的租户数据独立，而不应该在每张表中添加租户 ID，这是一个不错的选择。
分库概述
库内分表，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库策略也可以归纳为垂直拆分和水平拆分。
垂直拆分，按照业务和功能划分，把数据分别放到不同的数据库中。举个例子，可以划分资讯库、百科库等。
水平拆分，把一张表的数据划分到不同的数据库，两个数据库的表结构一样。实际上，水平分库与水平分表类似，水平拆分有许多策略，例如，取模分库，自定义 Hash 分库等，在不同策略分库情况下，根据各自的策略写入与读取。举个例子，随着业务的增长，资讯库的单表数据过大，此时采取水平拆分策略，根据取模分库。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策
分库和分表带来的困境和应对之策
随着用户数的不断增加，以及数据量的不断增加，通过分库与分表的方式提高查询性能的同时，带来了一系列分布式困境。
数据迁移与扩容问题
前面介绍到水平分表策略归纳总结为随机分表和连续分表两种情况。连续分表有可能存在数据热点的问题，有些表可能会被频繁地查询从而造成较大压力，热数据的表就成为了整个库的瓶颈，而有些表可能存的是历史数据，很少需要被查询到。连续分表的另外一个好处在于比较容易，不需要考虑迁移旧的数据，只需要添加分表就可以自动扩容。随机分表的数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是，分表扩展需要迁移旧的数据。
针对于水平分表的设计至关重要，需要评估中短期内业务的增长速度，对当前的数据量进行容量规划，综合成本因素，推算出大概需要多少分片。对于数据迁移的问题，一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。
表关联问题
在单库单表的情况下，联合查询是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，联合查询就遇到跨库关联和跨表关系问题。在设计之初就应该尽量避免联合查询，可以通过程序中进行拼装，或者通过反范式化设计进行规避。
分页与排序问题
一般情况下，列表分页时需要按照指定字段进行排序。在单库单表的情况下，分页和排序也是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，也会遇到跨库排序和跨表排序问题。为了最终结果的准确性，需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
分布式事务问题
随着分库与分表的演变，一定会遇到分布式事务问题，那么如何保证数据的一致性就成为一个必须面对的问题。目前，分布式事务并没有很好的解决方案，难以满足数据强一致性，一般情况下，使存储数据尽可能达到用户一致，保证系统经过一段较短的时间的自我恢复和修正，数据最终达到一致。
分布式全局唯一ID
在单库单表的情况下，直接使用数据库自增特性来生成主键ID，这样确实比较简单。在分库分表的环境中，数据分布在不同的分表上，不能再借助数据库自增长特性。需要使用全局唯一 ID，例如 UUID、GUID等。关于如何选择合适的全局唯一 ID，我会在后面的章节中进行介绍。
总结
分库与分表主要用于应对当前互联网常见的两个场景：海量数据和高并发。然而，分库与分表是一把双刃剑，虽然很好的应对海量数据和高并发对数据库的冲击和压力，但是却提高的系统的复杂度和维护成本。
因此，我的建议：需要结合实际需求，不宜过度设计，在项目一开始不采用分库与分表设计，而是随着业务的增长，在无法继续优化的情况下，再考虑分库与分表提高系统的性能。
MySQL 遇到的死锁问题
数据库索引的原理
为什么要用
聚集索引与非聚集索引的区别
limit 20000 加载很慢怎么解决
选择合适的分布式主键方案
选择合适的数据存储方案
ObjectId 规则
聊聊
倒排索引
聊聊
缓存使用
Redis 有哪些类型
Redis 内部结构
聊聊
Redis 持久化机制
Redis 如何实现持久化
Redis 集群方案与实现
Redis 为什么是单线程的
缓存奔溃
缓存降级
使用缓存的合理性问题
消息队列
消息队列的使用场景
消息的重发补偿解决思路
消息的幂等性解决思路
消息的堆积解决思路
自己如何实现消息队列
如何保证消息的有序性
框架篇
Spring
BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别
Spring Bean 的生命周期
Spring IOC 如何实现
说说
Spring AOP 实现原理
动态代理（cglib 与 JDK）
Spring 事务实现方式
Spring 事务底层原理
如何自定义注解实现功能
Spring MVC 运行流程
Spring MVC 启动流程
Spring 的单例实现原理
Spring 框架中用到了哪些设计模式
Spring 其他产品（Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等）
Netty
为什么选择
说说业务中，Netty 的使用场景
原生的
什么是TCP 粘包/拆包
TCP粘包/拆包的解决办法
Netty 线程模型
说说
Netty 内部执行流程
Netty 重连实现
微服务篇
微服务
前后端分离是如何做的
微服务哪些框架
你怎么理解
说说
说说
你怎么理解
说说如何设计一个良好的
如何理解
如何保证接口的幂等性
说说
怎么考虑数据一致性问题
说说最终一致性的实现方案
你怎么看待微服务
微服务与
如何拆分服务
微服务如何进行数据库管理
如何应对微服务的链式调用异常
对于快速追踪与定位问题
微服务的安全
分布式
谈谈业务中使用分布式的场景
Session 分布式方案
分布式锁的场景
分布是锁的实现方案
分布式事务
集群与负载均衡的算法与实现
说说分库与分表设计
分库与分表带来的分布式困境与应对之策
安全问题
安全要素与
防范常见的
服务端通信安全攻防
HTTPS 原理剖析
HTTPS 降级攻击
授权与认证
基于角色的访问控制
基于数据的访问控制
性能优化
性能指标有哪些
如何发现性能瓶颈
性能调优的常见手段
说说你在项目中如何进行性能调优
工程篇
需求分析
你如何对需求原型进行理解和拆分
说说你对功能性需求的理解
说说你对非功能性需求的理解
你针对产品提出哪些交互和改进意见
你如何理解用户痛点
设计能力
说说你在项目中使用过的
你如何考虑组件化
你如何考虑服务化
你如何进行领域建模
你如何划分领域边界
说说你项目中的领域建模
说说概要设计
设计模式
你项目中有使用哪些设计模式
说说常用开源框架中设计模式使用分析
说说你对设计原则的理解
23种设计模式的设计理念
设计模式之间的异同，例如策略模式与状态模式的区别
设计模式之间的结合，例如策略模式+简单工厂模式的实践
设计模式的性能，例如单例模式哪种性能更好。
业务工程
你系统中的前后端分离是如何做的
说说你的开发流程
你和团队是如何沟通的
你如何进行代码评审
说说你对技术与业务的理解
说说你在项目中经常遇到的
说说你在项目中遇到感觉最难Bug，怎么解决的
说说你在项目中遇到印象最深困难，怎么解决的
你觉得你们项目还有哪些不足的地方
你是否遇到过
你是否遇到过 内存
说说你对敏捷开发的实践
说说你对开发运维的实践
介绍下工作中的一个对自己最有价值的项目，以及在这个过程中的角色
软实力
说说你的亮点
说说你最近在看什么书
说说你觉得最有意义的技术书籍
工作之余做什么事情
说说个人发展方向方面的思考
说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力
说说你认为的架构师是什么样的，架构师主要做什么
说说你所理解的技术专家
（完）
