第1面
1.在工作中，你会如何选择ArrayList，LinkedList呢？
在选择使用 ArrayList 还是 LinkedList 时，需要考虑以下因素：
访问速度：如果需要频繁地按索引进行访问操作，使用 ArrayList 会更快，因为 ArrayList 会在内存中连续地存储元素，因此可以通过索引直接访问元素。
插入/删除速度：如果需要频繁地在集合中插入/删除元素，使用 LinkedList 会更快，因为插入和删除只需要修改相邻元素的指针，而不需要对整个集合进行移动。
内存使用：如果需要存储大量的元素，使用 LinkedList 可以节省内存空间，因为 LinkedList 每个节点只需要存储元素本身和相邻节点的指针，而 ArrayList 则需要预先分配连续的内存空间。
线程安全：如果需要在多线程环境下使用集合，应该使用线程安全的集合，如 Vector 或 CopyOnWriteArrayList。
综上所述，如果需要频繁地按索引访问元素，并且集合的大小相对较小，则使用 ArrayList 会更合适。如果需要频繁地插入或删除元素，并且集合的大小相对较大，则使用 LinkedList 会更合适。
2. ArrayList会如何进行扩容呢？
当 ArrayList 中的元素数量超过了当前容量（即内部数组的长度），就需要进行扩容。ArrayList 会根据增量（默认为原容量的一半）计算出新的容量，然后创建一个新的内部数组，将原数组中的元素复制到新数组中，并将新数组设置为内部数组。这个过程称为“扩容”。
具体地，ArrayList 扩容的过程如下：
首先，当元素数量超过当前容量时，ArrayList 会根据增量计算出新的容量。计算公式如下：
newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
其中，oldCapacity 是当前容量，>> 1 表示将 oldCapacity 右移一位，相当于 oldCapacity 除以 2。
然后，ArrayList 会创建一个新的内部数组，长度为新的容量。
接着，ArrayList 将原数组中的元素复制到新数组中。
最后，ArrayList 将新数组设置为内部数组。
这个过程中，如果原数组的长度小于等于新的容量，则不会进行扩容操作。这是因为扩容的目的是为了避免频繁地进行数组复制，因此如果原数组长度已经足够大，就没有必要进行扩容操作了。
3. JDK中Arrays里有个sort方法，是JDK为我们提供的一个排序方法，这个sort方法用的是什么排序算法？
JDK中 Arrays.sort 方法在不同版本的 JDK 中可能会使用不同的排序算法，具体使用哪个算法取决于排序的数据类型、数据大小和实现方式。一般而言，JDK 会根据具体情况选择合适的排序算法以实现更高效的排序。
在 JDK 7 中，Arrays.sort 使用的是 Dual-Pivot Quicksort（双轴快速排序）算法。这个算法在处理大数据集时表现良好，能够快速地排序大部分数据集，而且实现也相对简单。
在 JDK 8 中，Arrays.sort 对基本数据类型和对象类型使用的算法有所不同。对于基本数据类型，Arrays.sort 会使用一种新的、改进版的 Dual-Pivot Quicksort 算法，它对于数据集大小和数据分布的不同情况，选择了不同的快速排序策略，能够更加高效地进行排序。对于对象类型，Arrays.sort 使用的则是 TimSort 算法，这个算法能够处理各种数据分布情况下的数据集，同时也具有稳定性。
总之，JDK 中 Arrays.sort 方法会根据具体情况选择合适的排序算法，以实现更高效的排序。
4. JDK中的快速排序，做了哪些方面的优化和改进，为什么要做这些改进？
JDK 中的快速排序在不同版本的 JDK 中可能会有一些优化和改进。这些改进通常都是为了提高排序的效率、稳定性、适应性和鲁棒性。下面列举一些常见的优化和改进：
双轴快速排序（Dual-Pivot Quicksort）：在 JDK 7 中引入的一种改进版的快速排序算法，它使用两个轴点而不是一个轴点来划分数组，可以更快地排序大数据集。
三向切分快速排序（Three-Way Quicksort）：JDK 8 中对快速排序进行了优化，使得它能够更好地处理重复元素，避免了快速排序在存在大量重复元素时的退化情况。
插入排序优化：在排序过程中，当待排序的子数组变得很小（通常是小于等于 7 个元素）时，会切换到插入排序，因为插入排序在处理小数据集时比快速排序更快。
随机化优化：为了避免快速排序在处理特定的数据集时出现退化情况，JDK 中的快速排序会对数组进行随机化处理，使得快速排序的划分更加均匀。
切换到归并排序：当快速排序的递归深度达到一定程度时，JDK 中的快速排序会切换到归并排序，因为归并排序可以避免快速排序的最坏情况，同时也可以处理大数据集。
总之，JDK 中的快速排序通过引入双轴快速排序、三向切分快速排序、插入排序优化、随机化优化和切换到归并排序等方式，对快速排序进行了优化和改进，以提高排序的效率、稳定性、适应性和鲁棒性。
5. JVM中是怎么判断对象可回收的？
在 JVM 中，垃圾回收器通过判断对象是否可达来判断对象是否可回收。当一个对象不再被任何强引用所引用时，就可以认为该对象已经成为垃圾，可以被回收了。
具体来说，JVM 通过一些算法来判断对象是否可达。其中最基本的算法是引用计数算法，该算法为每个对象维护一个计数器，每当有一个引用指向该对象时，计数器加 1，每当一个引用被销毁或者指向其他对象时，计数器减 1。当一个对象的计数器为 0 时，就可以判断该对象已经成为垃圾了。
但是，引用计数算法有一个缺点，即无法处理循环引用的情况。因此，在实际中，JVM 使用更为复杂的算法来判断对象是否可达，例如根搜索算法（Roots Tracing Algorithm）。根搜索算法通过一组称为“根”的对象作为起点，然后遍历对象之间的引用关系，找出所有可达的对象，并把未被找到的对象标记为垃圾。在这个过程中，JVM 可以忽略那些已经不可达的对象，从而提高垃圾回收的效率。
总之，在 JVM 中，垃圾回收器通过判断对象是否可达来判断对象是否可回收，而判断对象是否可达的算法一般都是根搜索算法。
6. JVM中垃圾收集有哪些算法，各自的特点？
标记-清除算法（Mark-and-Sweep）：该算法分为两个阶段，第一阶段是标记阶段，通过根搜索算法找出所有的可达对象并进行标记；第二阶段是清除阶段，清除所有未标记的对象。标记-清除算法的主要缺点是会产生大量的碎片，影响分配内存的效率。
复制算法（Copying）：该算法将内存分为两个相等大小的区域，每次只使用其中一个区域，当这个区域的空间使用完毕时，将其中的存活对象复制到另一个区域，然后清空这个区域。复制算法的主要优点是简单高效，缺点是浪费了一半的空间。
标记-整理算法（Mark-and-Compact）：该算法和标记-清除算法类似，但是在清除未标记对象时，它会将所有存活对象向一端移动，然后清除另一端的所有对象，从而避免了碎片的产生。但是，标记-整理算法的效率比较低，需要大量的时间移动存活对象。
分代收集算法（Generational Collection）：该算法根据对象的生命周期将内存分为不同的代，通常将新生代的对象放在一块内存区域中，旧生代的对象放在另一块内存区域中，然后针对不同的代采用不同的垃圾回收算法。通常新生代使用复制算法，旧生代使用标记-清除算法或标记-整理算法。这种算法的优点是可以根据对象的生命周期采用不同的回收策略，从而提高回收效率。
分区算法（Partitioning）：该算法将内存分为多个区域，每个区域采用不同的垃圾回收算法，可以根据需要对每个区域进行单独的回收，从而提高回收效率。
总之，在 JVM 中，垃圾回收算法根据其特点和应用场景的不同，有多种选择，可以根据实际情况进行调整。
7. 请概述线程池的创建参数和对线程行为的影响，怎么样合理配置一个线程池的参数？
线程池的创建参数和对线程行为的影响如下：
corePoolSize：线程池的核心线程数，即线程池中始终保持的线程数，不会被回收。该参数会直接影响到线程池的并发能力，如果并发量较大，应该适当增大该值。
maximumPoolSize：线程池的最大线程数，包括核心线程数和非核心线程数。当任务队列已满且非核心线程数达到最大值时，新提交的任务将被拒绝执行。该参数会直接影响到线程池的最大并发能力，如果并发量较大，应该适当增大该值。
keepAliveTime：非核心线程的空闲存活时间，当线程池中的线程数大于核心线程数时，空闲时间超过该参数设定的值，线程将被回收。该参数对于线程池的性能影响不大，但可以影响到资源的占用情况，应该根据实际情况适当调整。
unit：keepAliveTime 参数的时间单位。
workQueue：线程池中的任务队列，用于存放等待执行的任务。不同的队列实现对线程池的性能影响不同，应该根据实际情况选择合适的队列。
threadFactory：线程工厂，用于创建线程池中的线程。
handler：当线程池的任务队列已满且非核心线程数达到最大值时，新提交的任务的拒绝策略。
线程池的参数配置需要根据实际情况进行调整，可以考虑以下几个方面：
并发量：核心线程数和最大线程数需要根据并发量进行调整，避免线程池过大或过小，影响系统性能。
任务类型：任务队列需要根据任务类型进行选择，避免队列过长或过短，影响系统性能。
系统资源：线程池的大小需要根据系统资源进行调整，避免资源占用过多，影响系统稳定性。
稳定性：当线程池中的任务队列已满且非核心线程数达到最大值时，新提交的任务的拒绝策略需要根据系统稳定性进行选择，避免任务丢失或系统崩溃。
总之，在实际应用中，线程池的参数需要根据实际情况进行调整，避免出现问题，提高系统性能。
8. 说一下TCP的三次握手过程，为什么TCP握手需要三次?
TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）采用三次握手（Three-way Handshake）建立连接，具体过程如下：
第一次握手：客户端向服务器发送一个 SYN（同步）标志的数据包，请求建立连接。此时，客户端处于 SYN_SENT（同步已发送）状态。
第二次握手：服务器收到客户端的 SYN 数据包后，向客户端发送一个 ACK（确认）标志和一个 SYN 标志的数据包，表示同意建立连接。此时，服务器处于 SYN_RCVD（同步已接收）状态。
第三次握手：客户端收到服务器的数据包后，向服务器发送一个 ACK 标志的数据包，表示连接建立成功。此时，客户端处于 ESTABLISHED（已建立连接）状态。
在这个过程中，客户端和服务器共发送了三个数据包，因此称为三次握手。
TCP 握手需要三次的原因是为了确保双方都能收到对方的确认信息，并且防止旧的连接请求报文段突然又传送到了服务端，从而产生错误。具体来说，三次握手过程如下：
第一次握手：客户端发送 SYN 报文，服务端接收到后进入 SYN_RECEIVED 状态，表示客户端请求连接。此时客户端并不知道服务端是否收到了自己的请求。
第二次握手：服务端向客户端发送 SYN ACK 报文，表示服务端已经收到了客户端的请求，并且同意建立连接。此时服务端并不知道客户端是否收到了自己的确认。
第三次握手：客户端向服务端发送 ACK 报文，表示客户端已经收到了服务端的确认，并且同意建立连接。此时服务端才知道客户端已经收到了自己的确认。
通过三次握手，双方都确认了对方的能力和意愿，建立了可靠的连接。如果握手过程中有任何一次握手失败，TCP协议会尝试重新建立连接。
9. 查询优化的基本思路是什么
查询优化是指在执行查询语句时，对查询语句进行分析、重写和选择最优执行计划的过程，以提高查询的性能。
查询优化的基本思路如下：
语法分析：解析查询语句，检查语法是否正确。
语义分析：根据查询语句的语义，确定查询的对象、关系和操作。
重写查询：根据查询语句的语义和结构，进行语义等价的变换，以便更好地处理查询。
选择最优执行计划：通过优化器选择最优的执行计划，包括选择合适的索引、关联表的顺序等，以尽可能地减少查询的成本和时间。
执行查询：按照最优执行计划执行查询语句，返回查询结果。
总的来说，查询优化的基本思路是尽可能减少查询的成本和时间，以提高查询性能。对于大型的数据库系统，查询优化是非常重要的一环，能够有效地提高查询效率和整个数据库系统的运行效率。
10. 索引优化的几点原则
索引是数据库查询优化中的重要手段，其可以提高查询的效率，加快数据检索的速度。在进行索引优化时，可以遵循以下几点原则：
建立合适的索引：需要根据具体业务场景和查询特点来确定需要建立的索引。对于经常查询的字段，或者作为查询条件的字段，可以建立索引，同时也要考虑不要建立过多的索引，否则会影响写入性能。
使用前缀索引：对于文本类型的数据，可以使用前缀索引来提高查询效率。前缀索引只对字段的前若干个字符进行索引，可以大大减小索引的大小，从而提高查询效率。
避免使用过多的索引：过多的索引会占用大量的磁盘空间，导致查询效率变慢。因此，需要根据具体业务场景来确定需要建立的索引，并避免过多的冗余索引。
避免使用索引列进行计算：对于需要进行计算的列，不应该使用索引列，因为计算操作会影响索引的效率，同时也会导致查询速度变慢。
使用覆盖索引：覆盖索引是指索引包含了查询所需要的所有数据，这样可以避免在查询时访问数据表，从而提高查询效率。
定期维护索引：对于长时间运行的系统，索引可能会出现失效、重复等问题，需要定期维护索引，包括重新建立索引、删除不必要的索引等操作，以保证查询效率和数据的完整性。
总之，索引优化的原则是建立合适的索引、避免过多的索引、使用覆盖索引、避免使用索引列进行计算以及定期维护索引等。这些原则可以提高查询效率，加快数据检索的速度。
第2面
- 为什么需要代理模式?
代理模式是一种常见的设计模式，它提供了一个代理对象来控制对另一个对象的访问。代理对象和被代理对象实现相同的接口，因此代理对象可以用来代替被代理对象，同时在代理对象中可以添加额外的逻辑。
代理模式的主要目的是通过代理对象来控制对被代理对象的访问，从而达到对被代理对象的保护、扩展、优化等目的。以下是代理模式的几种常见用途：
远程代理：远程代理可以将网络通信的细节隐藏起来，使得客户端和服务器端的交互更加简单和直接。
虚拟代理：虚拟代理可以在需要时创建和初始化被代理对象，从而实现懒加载和节省系统资源。
安全代理：安全代理可以控制对敏感信息或关键操作的访问，从而保证系统的安全性。
智能代理：智能代理可以添加额外的逻辑，如缓存、统计等，从而优化系统的性能。
总之，代理模式可以帮助我们在不改变原有代码的情况下，实现对被代理对象的保护、扩展、优化等目的。在实际应用中，代理模式有着广泛的应用场景，是一种常用的设计模式。
讲讲静态代理模式的优点及其瓶颈?
静态代理是指在编译时确定代理关系，由程序员手动编写代理类的代码，实现对被代理类的代理。其优点主要有以下几点：
简单易用：静态代理模式的实现相对简单，只需要编写代理类即可。使用起来也很方便，客户端只需要和代理类打交道即可。
易于扩展：由于代理类和被代理类实现相同的接口，因此可以很方便地扩展代理类的功能，而不影响被代理类的实现。
控制粒度更细：静态代理可以对不同的方法进行不同的代理，从而实现更细粒度的控制，比如可以只代理某个方法而不是整个类。
更加安全：通过代理可以在代理类中添加一些控制逻辑，从而提高系统的安全性。
然而，静态代理模式也有一些瓶颈和限制：
静态代理需要手动编写代理类的代码，如果代理类和被代理类的接口变更，就需要修改代理类的代码，工作量较大。
静态代理只能代理实现了相同接口的类，如果被代理类没有实现接口，就不能使用静态代理。
静态代理只能代理一个类，如果需要代理多个类，就需要编写多个代理类，代码量较大。
静态代理在编译时就确定了代理关系，因此无法动态地改变代理关系。
总之，静态代理模式是一种简单易用、易于扩展和控制粒度更细的代理模式。但是它的瓶颈和限制也需要我们在实际应用中进行考虑和权衡，选择合适的代理模式。
2. mybatis中在配置二级缓存的时候，可以配置缓存淘汰策略，缓存大小、失效时间、是否加同步控制、是否进行同步控制等附加功能，请问基于什么设计模式实现的？
MyBatis中在配置二级缓存时，可以配置多种缓存淘汰策略、缓存大小、失效时间、是否加同步控制、是否进行同步控制等附加功能。这些功能的实现基于设计模式中的装饰器模式。
装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许动态地将责任附加到对象上，而不影响其他对象。在MyBatis中，缓存的配置参数和功能是通过一个个装饰器来实现的。每个装饰器负责一个缓存配置参数或一个附加功能，它们按顺序包装缓存实现对象，最终形成一个完整的缓存对象。
例如，在MyBatis中，可以通过配置CacheSize装饰器来设置缓存大小，CacheTTL装饰器来设置缓存失效时间，SynchronizedCache装饰器来设置缓存是否加同步控制，SerializedCache装饰器来设置缓存是否进行序列化等。这些装饰器可以根据需要组合在一起，形成一个完整的缓存实现对象。
装饰器模式的优点在于，它允许我们在不改变原有代码的情况下，动态地增加或修改一个对象的功能。在MyBatis中，这种设计模式使得缓存的配置参数和功能更加灵活和可扩展。同时，装饰器模式的缺点在于，会增加类的数量，增加代码的复杂度。
3. 你可以说出几个在JDK库中使用的设计模式吗？
在JDK库中，使用了许多经典的设计模式。以下是一些常见的例子：
单例模式：Runtime类是一个单例类，它只允许创建一个实例。
工厂模式：Calendar类中的getInstance()方法就是一个工厂方法，用于创建Calendar类的实例。
观察者模式：JDK中的事件处理机制就是观察者模式的典型应用，例如，ActionListener接口和ActionEvent类就是观察者模式中的观察者和主题。
适配器模式：JDK中的适配器模式也非常常见，例如，MouseAdapter和KeyAdapter类都是适配器类，它们提供了空方法，使得我们可以只重写需要用到的方法。
模板方法模式：JDK中的一些类库也使用了模板方法模式，例如，java.util.AbstractCollection中的iterator()方法就是一个典型的模板方法。
除此之外，还有许多其他的设计模式在JDK中得到应用，例如装饰器模式、代理模式、迭代器模式、建造者模式等等。这些设计模式的应用让JDK更加灵活、可扩展和易于维护。
4. 请简单谈谈Redis持久化机制
Redis是一款内存数据库，其数据默认存储在内存中，因此一旦服务器停止或崩溃，所有的数据都会丢失。为了避免这种情况的发生，Redis提供了持久化机制，可以将数据存储到磁盘上，以便在重启后能够恢复数据。
Redis支持两种不同的持久化方式：RDB和AOF。
RDB持久化方式：RDB是Redis默认的持久化方式，它可以将Redis在内存中的数据定期保存到磁盘上。RDB持久化方式可以通过配置文件指定保存数据的频率和方式，例如，可以配置每隔一定时间保存一次数据，或者在一定时间内数据变化超过一定阈值时才保存数据。RDB持久化方式的优点是可以最大限度地减少Redis服务器的I/O开销，缺点是在服务器停止工作时，可能会丢失最后一次保存的数据。
AOF持久化方式：AOF持久化方式通过记录Redis服务器所执行的所有写操作来实现数据的持久化。AOF持久化方式可以记录所有写操作，也可以只记录部分写操作（例如，仅记录新写入的数据），以便在数据量较大时减少磁盘空间的占用。AOF持久化方式的优点是可以实现更高级别的数据安全保障，缺点是在数据量较大时，可能会影响服务器的性能。
通过以上两种方式，Redis可以实现数据的持久化，以保证服务器在重启后能够恢复数据。可以根据实际情况选择使用哪种方式，或者同时使用两种方式以获得更好的数据安全保障。
5. Redis的缓存失效策略?
Redis的缓存失效策略是通过设置过期时间来实现的。当向Redis存储数据时，可以设置键的过期时间（expire），表示该键在一定时间内有效，过期时间可以是固定的时间（例如，10秒）或者相对于当前时间的时间戳（例如，10秒后过期）。
Redis中有两种缓存失效策略：惰性删除和定期删除。
惰性删除：惰性删除是指当用户尝试获取一个已过期的键时，Redis才会将该键删除。这种删除方式的优点是可以最大程度地利用内存，不会出现缓存数据被浪费的情况，缺点是可能会出现用户获取到已经过期的数据的情况。
定期删除：定期删除是指Redis会周期性地扫描键空间，删除其中已经过期的键。这种删除方式的优点是可以保证过期键及时被删除，缺点是会占用一定的CPU资源和I/O资源。
在实际使用中，可以根据数据的特点和访问模式选择合适的缓存失效策略。例如，对于访问频繁的数据，可以使用惰性删除方式以最大化地利用内存；而对于访问不频繁的数据，可以使用定期删除方式以保证过期键及时被删除。同时，还可以通过设置合适的过期时间来进一步优化缓存失效策略。
6. 如何使用Redis实现分布式锁？
使用Redis实现分布式锁可以避免多个线程或进程同时访问共享资源，从而避免数据竞争和不一致的问题。
以下是使用Redis实现分布式锁的一般步骤：
在Redis中创建一个键（key），表示需要锁住的资源。
尝试获取这个锁，可以使用Redis的SETNX命令（即SET IF NOT EXISTS），如果成功获取锁，则该键的值为锁的持有者（可以是线程ID或进程ID等）。
如果获取锁失败，则等待一段时间后重新尝试获取锁，直到获取锁成功或等待时间超时。
在操作完共享资源后，释放锁，可以使用Redis的DEL命令删除该键。
在实现分布式锁时，需要注意以下几点：
在使用SETNX命令时，需要确保原子性，可以使用Redis的单线程特性来保证。
释放锁时，需要确保只有持有锁的客户端才能删除该键，可以在设置键时使用随机字符串作为值，释放锁时先检查键的值是否与随机字符串相同，如果相同则删除该键。
获取锁失败后，需要设置等待时间，可以使用Redis的BLPOP或BRPOP命令来实现阻塞式等待。
为了避免锁一直被持有而导致死锁，可以为锁设置过期时间，可以在设置键时同时设置过期时间，或者使用Redis的EXPIRE命令单独设置过期时间。
使用Redis实现分布式锁可以避免多个线程或进程同时访问共享资源，从而保证数据的一致性和可靠性。
7. 什么是缓存雪崩？如何解决？
缓存雪崩是指缓存中的大量数据同时失效或者过期，导致大量的请求直接访问数据库，从而导致数据库瞬时压力过大，甚至崩溃。缓存雪崩的出现主要是由于以下几个原因：
缓存数据没有设置过期时间，导致缓存中的数据同时失效。
缓存中的数据设置了相同的过期时间，导致缓存中的数据同时失效。
缓存服务器宕机，导致所有的请求直接访问数据库。
数据库压力过大，导致缓存数据被频繁的淘汰或删除。
为了解决缓存雪崩问题，可以采取以下几个方法：
缓存数据设置随机过期时间，防止缓存同时失效。
在缓存数据时使用互斥锁或分布式锁，防止缓存雪崩时大量请求同时访问数据库。
引入多级缓存，即将缓存分为多个层次，当一级缓存失效时，可以从二级缓存或者三级缓存中获取数据。
预加载缓存，即在系统启动时将常用的数据预加载到缓存中，避免在高并发时大量请求同时访问数据库。
限流降级，即对请求进行限流和降级，避免系统崩溃。
以上方法可以有效的解决缓存雪崩问题，同时也可以提高系统的可靠性和可用性。
8. 你们有没有做MySQL读写分离？如何实现mysql的读写分离？MySQL主从复制原理的是啥？
是的，MySQL读写分离是常用的提高系统性能和可用性的手段。MySQL读写分离的实现原理是：在MySQL数据库中设置一个主服务器（写操作）和多个从服务器（读操作），主服务器负责写操作，从服务器负责读操作。应用程序在进行读写操作时，先通过主服务器进行写操作，然后通过从服务器进行读操作，从而达到分担主服务器压力和提高读取性能的目的。
MySQL主从复制是指将一个MySQL服务器的数据复制到另一个或多个MySQL服务器的过程。其实现原理是在主服务器上开启binlog（二进制日志）功能，记录主服务器上所有的更新操作，从服务器连接主服务器，将主服务器上的binlog日志复制到从服务器上，并重放其中的更新操作。MySQL主从复制可以提高系统性能和可用性，同时还可以实现数据备份和灾备恢复的目的。
在实现MySQL读写分离时，可以采用以下几个方法：
基于MySQL自带的复制机制实现主从复制。
使用中间件，如MyCat、Cobar等，通过代理方式实现读写分离。
通过程序控制，使用不同的数据源，实现读写分离。
采用第三方组件，如Alibaba的Druid和Spring的AbstractRoutingDataSource等，实现读写分离。
以上方法都可以实现MySQL读写分离，但各自的适用场景和实现细节有所不同。需要根据具体的业务场景和需求选择合适的方法。
9. 分库分表之后，id主键如何处理？
在分库分表之后，ID主键如何处理取决于具体的分库分表策略。一般来说，可以采用以下几种方法：
在所有分表中都使用自增长的ID，但是需要通过某种方式保证ID不重复，例如通过使用数据库自带的auto_increment特性或者使用雪花算法生成全局唯一ID。
在所有分表中使用复合主键，其中一部分为分库的关键字段，另一部分为自增长的ID，这样可以在分表后保证数据的唯一性。
采用分布式ID生成器，例如Twitter的Snowflake算法或百度的UidGenerator，生成全局唯一的ID，以此作为主键。
需要根据具体的业务场景和需求选择合适的方法，同时需要注意分库分表之后的主键ID生成方式要与分库分表策略相匹配，以保证数据的正确性和完整性。
10. 单例模式的双重检查模式不安全实现的原因是什么？
单例模式的双重检查模式（Double-Checked Locking Pattern）是一种在多线程环境下创建单例对象的常用方式，它的基本思路是先检查实例是否已经创建，如果没有再同步块内部进行创建。但是，在早期的JDK版本中，这种方式存在一些潜在的线程安全问题，主要有以下两个原因：
Java编译器和处理器指令重排。在执行双重检查模式时，由于Java编译器和处理器的指令重排，可能导致实例的创建顺序与预期不一致，进而导致多个线程获取到不同的单例对象。
Java内存模型（JMM）的原子性保证。在Java内存模型中，对于非volatile修饰的变量，不保证其对所有线程的可见性和原子性操作，因此可能会导致某些线程看到的对象状态不一致。
为了解决这些问题，可以采用以下方式：
在实例变量前加上volatile关键字，确保在多线程环境下对实例变量的读写操作都具有可见性和原子性。
将同步块内部的实例变量声明为局部变量，并在同步块外部进行判空检查，这样可以避免多次获取锁和实例对象的重复创建。这种方式被称为“延迟初始化占位类模式”。
使用上述方式，可以保证双重检查模式的线程安全性，同时保持了单例模式的懒加载特性。
11. 请概述AQS
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是Java中实现锁、同步器等并发工具的基础框架，是ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch等工具的核心实现类。
AQS采用了基于FIFO队列的锁获取机制，将等待锁的线程加入到队列中，当锁被释放时，队列中的第一个线程将获得锁。
AQS的核心是内部的state变量，表示同步状态。同时，AQS也提供了可重写的方法来实现自定义的同步操作，包括获取锁、释放锁、条件变量等操作。AQS在实现时使用了模板方法模式，将复杂的同步逻辑交给子类实现。
AQS的实现还涉及到了CAS（Compare-And-Swap）操作、同步队列的维护等技术，具有高效、灵活、可扩展等优点。
12. 死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？
死锁和活锁都是多线程并发编程中的常见问题，它们都会导致线程无法继续执行，但二者的原因和表现略有不同。
死锁是指两个或多个线程在等待对方释放资源的状态下陷入了无限等待的情况。简单来说，就是多个线程互相持有对方所需的资源，导致互相等待无法继续执行。死锁通常是在并发环境下，通过不当的锁使用导致的，需要谨慎避免。
而活锁是指线程一直在运行，但却没有取得进展，看上去像是一直在忙碌，但实际上没有做任何有意义的工作。活锁通常是由于线程间相互协调不当导致的，例如两个线程都主动放弃锁，希望让对方先执行，结果导致两个线程一直在轮流放弃锁，最终无法正常执行。
死锁和饥饿的区别在于，死锁是多个线程互相等待对方所需的资源而导致无限等待，而饥饿是指某个线程无法获取所需的资源而无法继续执行。死锁是由于资源的相互依赖导致的，而饥饿则是因为资源分配不均导致的，一个线程始终无法获取所需的资源而一直无法执行。解决死锁和饥饿问题的方法也不同，需要根据具体情况采取不同的措施。
13. 说几条你遵循的多线程最佳实践
以下是一些我遵循的多线程最佳实践：
尽量使用线程池来管理线程，避免频繁地创建和销毁线程；
避免使用过多的全局变量或静态变量，尽量避免线程之间的竞争和状态共享；
保证线程安全，尽量使用线程安全的类或使用同步控制来避免并发问题；
选择适当的数据结构和算法，以提高多线程程序的效率；
尽量使用无锁数据结构和CAS操作，以避免使用重量级锁所带来的性能问题；
避免使用Thread.stop()等已废弃的方法，使用线程的interrupt()方法来中断线程；
注意处理线程间的异常，及时捕获和处理异常；
避免过度优化，先保证代码的正确性和可读性，再考虑优化性能；
遵循编码规范和注释规范，以提高代码的可维护性和可读性；
尽量避免使用ThreadLocal，因为它可能会导致内存泄漏和上下文切换的性能问题。
14. 什么是cap理论，和BASE理论
CAP理论和BASE理论是分布式系统中的两个重要理论。
CAP理论指的是一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个特性，最多只能同时满足其中两个。在分布式系统中，由于网络分区、节点故障等原因，分区容错性是必须保证的，因此在满足分区容错性的前提下，要根据实际需求选择是更注重一致性还是可用性。
BASE理论是对CAP理论的一种补充，它强调基于可用性的设计思想，核心思想是：基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）、最终一致性（Eventually consistent）。在BASE理论中，基本可用是指系统能够在部分节点故障的情况下仍然能够正常提供服务；软状态是指系统中的数据状态会随着时间推移而发生变化，不同节点之间可能会有不同的数据状态；最终一致性是指在一段时间后，系统中的数据最终会达到一致状态。相比于传统的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，BASE更注重可用性和灵活性，适用于分布式系统的场景。
15. 说说你了解的几种分布式事务
在分布式系统中，由于涉及多个数据源和多个节点的操作，要保证数据的一致性和可靠性是非常困难的，因此需要采用一种机制来保证分布式系统的事务处理。以下是几种分布式事务的实现方式：
2PC（Two-phase commit）: 两阶段提交是一种分布式事务协议，它由一个协调者和多个参与者组成。第一阶段，协调者向所有参与者询问是否可以提交事务，并告诉他们是否可以进行提交。第二阶段，协调者根据第一阶段的结果通知所有参与者提交或回滚事务。
3PC（Three-phase commit）: 三阶段提交是对两阶段提交的改进，引入了超时机制，以避免协调者失效的情况。第一阶段，参与者将投票结果返回协调者，如果超时或者异常，则进入第三阶段。第二阶段，协调者将提交或回滚指令发送给所有参与者，如果超时或者异常，则进入第三阶段。第三阶段，如果收到回滚指令，则进行回滚，如果收到提交指令，则进行提交。
TCC（Try, Confirm, Cancel）: TCC是一种基于业务逻辑实现的分布式事务机制，将事务分为Try阶段、Confirm阶段和Cancel阶段，通过对业务逻辑进行精细化拆分来实现分布式事务的一致性和可靠性。
Saga: Saga是一种以事件为驱动的分布式事务机制，将事务分为一系列的事件，每个事件都包含了本地事务和消息的发送。当所有事件都执行成功时，分布式事务即为成功；当某个事件执行失败时，后续事件将被回滚。
Seata: Seata是一种开源的分布式事务解决方案，它支持多种分布式事务协议，包括2PC和TCC等，可以轻松地与Spring Cloud等常见的分布式框架集成。它提供了高可用性、高性能、易于使用的分布式事务解决方案。
第3面
- 你认为你自身的优势在哪?
- 你将如何同一个似乎总是不能按时完成工作的员工一起工作?
如果一个员工总是不能按时完成工作，可能是因为他们缺乏一些必要的技能、知识或资源，或者是因为他们没有正确的时间管理技巧。作为一个团队领导者，我将采取以下步骤来帮助这位员工：
确定问题：首先，我将与该员工进行面对面的谈话，了解他们在工作中遇到的问题和挑战，以及他们感到自己不能按时完成工作的原因是什么。
提供培训和支持：如果这位员工缺乏一些必要的技能或知识，我将提供培训和支持，以帮助他们提高工作能力，并向他们提供必要的资源和工具。
制定计划：我将与这位员工一起制定一个明确的计划，包括任务分配、工作时间表和优先级，以确保工作得以按时完成。
给予反馈：我将定期与这位员工进行反馈，帮助他们了解他们的工作进展和表现，以及他们需要做出哪些改进。
鼓励沟通和合作：最后，我将鼓励这位员工积极与其他团队成员进行沟通和合作，以确保团队的协作和效率。
3. 你怎样在计划中运用新技术?
在计划中运用新技术，需要考虑以下几个方面：
确定技术的目的和优势：了解新技术的主要功能和优点，看看它是否能够解决当前面临的问题或提高工作效率。
评估风险和挑战：评估新技术的风险和挑战，了解它的缺点和限制，并确保团队具备相应的技能和知识来使用新技术。
制定详细的计划：根据需要，制定详细的计划，包括时间表、资源需求和预算，以确保项目能够按时完成。
小规模测试和验证：在大规模投入之前，建议先对新技术进行小规模的测试和验证，以确保它能够满足预期的功能和性能需求。
持续学习和改进：了解新技术的最新发展和趋势，并持续学习和改进，以确保团队拥有最新的技能和知识来应对新的挑战和机遇。
