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写本文之前，其实我自己已经开源了一个 Java学习指南的文档，里面包含了一些基础知识和一些偏后端（Java方向）的知识。到目前为止收获了 6.1k star 以及 1.5 k fork，close 了 10个 pr 以及 10 个issue。开源只是为了让更多的人看到和参与进来，这样文档的正确性和质量才能很好的保证。毕竟，我个人能力、时间以及知识广度和深度有限，一份好的项目的诞生肯定离不开和其他人的共同努力。 另外，我个人觉得不论你是前端还是后端（部分内容可能会偏 Java 方向一点）都能从本文中学到东西。 本人技术水品有限，欢迎各位指正！写的不好的话，请多见谅！ 目录
关注我：私信回复“架构资料”获取往期Java高级架构资料、源码、笔记、视频 Dubbo、Redis、Netty、zookeeper、Spring cloud、分布式、高并发等架构技术 前言不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试，如何去准备这些东西就显得格外重要。不论是笔试还是面试都是有章可循的，我这个“有章可循”说的意思只是说应对技术面试是可以提前准备。 我其实特别不喜欢那种临近考试就提前背啊记啊各种题的行为，非常反对！我觉得这种方法特别极端，而且在稍有一点经验的面试官面前是根本没有用的。建议大家还是一步一个脚印踏踏实实地走。 运筹帷幄之后，决胜千里之外！不打毫无准备的仗，我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试：
“80%的offer掌握在20%的人手中” 这句话也不是不无道理的。决定你面试能否成功的因素中实力固然占有很大一部分比例，但是如果你的心态或者说运气不好的话，依然无法拿到满意的 offer。运气暂且不谈，就拿心态来说，千万不要因为面试失败而气馁或者说怀疑自己的能力，面试失败之后多总结一下失败的原因，后面你就会发现自己会越来越强大。 另外，大家要明确的很重要的几点是：
笔主能力有限，如果有不对的地方或者和你想法不同的地方，敬请雅正、不舍赐教。 一 简历该如何写
1.1 为什么说简历很重要？ 假如你是网申，你的简历必然会经过HR的筛选，一张简历HR可能也就花费10秒钟看一下，然后HR就会决定你这一关是Fail还是Pass。 假如你是内推，如果你的简历没有什么优势的话，就算是内推你的人再用心，也无能为力。 另外，就算你通过了筛选，后面的面试中，面试官也会根据你的简历来判断你究竟是否值得他花费很多时间去面试。 1.2 这3点你必须知道
1.3 两大法则了解一下 目前写简历的方式有两种普遍被认可，一种是 STAR， 一种是 FAB。 STAR法则（Situation Task Action Result）：
FAB 法则（Feature Advantage Benefit）：
1.4 项目经历怎么写？ 简历上有一两个项目经历很正常，但是真正能把项目经历很好的展示给面试官的非常少。对于项目经历大家可以考虑从如下几点来写：
1.5 专业技能该怎么写？ 先问一下你自己会什么，然后看看你意向的公司需要什么。一般HR可能并不太懂技术，所以他在筛选简历的时候可能就盯着你专业技能的关键词来看。对于公司有要求而你不会的技能，你可以花几天时间学习一下，然后在简历上可以写上自己了解这个技能。比如你可以这样写：
1.6 开源程序员简历模板分享
二 计算机网络常见面试点总结计算机网络常见问题回顾
下面列举几个常见问题的回答！ 2.1 TCP、UDP 协议的区别 UDP 在传送数据之前不需要先建立连接，远地主机在收到 UDP 报文后，不需要给出任何确认。虽然 UDP 不提供可靠交付，但在某些情况下 UDP 确是一种最有效的工作方式（一般用于即时通信），比如： QQ 语音、 QQ 视频 、直播等等 TCP 提供面向连接的服务。在传送数据之前必须先建立连接，数据传送结束后要释放连接。 TCP 不提供广播或多播服务。由于 TCP 要提供可靠的，面向连接的运输服务（TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立连接，而且在数据传递时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制，在数据传完后，还会断开连接用来节约系统资源），这一难以避免增加了许多开销，如确认，流量控制，计时器以及连接管理等。这不仅使协议数据单元的首部增大很多，还要占用许多处理机资源。TCP 一般用于文件传输、发送和接收邮件、远程登录等场景。 2.2 在浏览器中输入url地址 ->> 显示主页的过程 百度好像最喜欢问这个问题。
图片来源：《图解HTTP》 总体来说分为以下几个过程:
2.3 各种协议与HTTP协议之间的关系 一般面试官会通过这样的问题来考察你对计算机网络知识体系的理解。 图片来源：《图解HTTP》 2.4 HTTP长连接、短连接 在HTTP/1.0中默认使用短连接。也就是说，客户端和服务器每进行一次HTTP操作，就建立一次连接，任务结束就中断连接。当客户端浏览器访问的某个HTML或其他类型的Web页中包含有其他的Web资源（如JavaScript文件、图像文件、CSS文件等），每遇到这样一个Web资源，浏览器就会重新建立一个HTTP会话。 而从HTTP/1.1起，默认使用长连接，用以保持连接特性。使用长连接的HTTP协议，会在响应头加入这行代码： Connection:keep-alive复制代码 在使用长连接的情况下，当一个网页打开完成后，客户端和服务器之间用于传输HTTP数据的TCP连接不会关闭，客户端再次访问这个服务器时，会继续使用这一条已经建立的连接。Keep-Alive不会永久保持连接，它有一个保持时间，可以在不同的服务器软件（如Apache）中设定这个时间。实现长连接需要客户端和服务端都支持长连接。 HTTP协议的长连接和短连接，实质上是TCP协议的长连接和短连接。 2.5 TCP 三次握手和四次挥手(面试常客) 为了准确无误地把数据送达目标处，TCP协议采用了三次握手策略。 漫画图解： 图片来源：《图解HTTP》 简单示意图：
三次握手的目的是建立可靠的通信信道，说到通讯，简单来说就是数据的发送与接收，而三次握手最主要的目的就是双方确认自己与对方的发送与接收是正常的。 第一次握手：Client 什么都不能确认；Server 确认了对方发送正常 第二次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己接收正常，对方发送正常 第三次握手：Client 确认了：自己发送、接收正常，对方发送、接收正常；Server 确认了：自己发送、接收正常，对方发送接收正常 所以三次握手就能确认双发收发功能都正常，缺一不可。
接收端传回发送端所发送的 SYN 是为了告诉发送端，我接收到的信息确实就是你所发送的信号了。
双方通信无误必须是两者互相发送信息都无误。传了 SYN，证明发送方到接收方的通道没有问题，但是接收方到发送方的通道还需要 ACK 信号来进行验证。 断开一个 TCP 连接则需要“四次挥手”：
任何一方都可以在数据传送结束后发出连接释放的通知，待对方确认后进入半关闭状态。当另一方也没有数据再发送的时候，则发出连接释放通知，对方确认后就完全关闭了TCP连接。 举个例子：A 和 B 打电话，通话即将结束后，A 说“我没啥要说的了”，B回答“我知道了”，但是 B 可能还会有要说的话，A 不能要求 B 跟着自己的节奏结束通话，于是 B 可能又巴拉巴拉说了一通，最后 B 说“我说完了”，A 回答“知道了”，这样通话才算结束。 三 Linux3.1 简单介绍一下 Linux 文件系统？
在Linux操作系统中，所有被操作系统管理的资源，例如网络接口卡、磁盘驱动器、打印机、输入输出设备、普通文件或是目录都被看作是一个文件。 也就是说在LINUX系统中有一个重要的概念：一切都是文件。其实这是UNIX哲学的一个体现，而Linux是重写UNIX而来，所以这个概念也就传承了下来。在UNIX系统中，把一切资源都看作是文件，包括硬件设备。UNIX系统把每个硬件都看成是一个文件，通常称为设备文件，这样用户就可以用读写文件的方式实现对硬件的访问。
Linux支持5种文件类型 ： Linux的目录结构如下： Linux文件系统的结构层次鲜明，就像一棵倒立的树，最顶层是其根目录： 常见目录说明：
3.2 一些常见的 Linux 命令了解吗？
1）打包并压缩文件： Linux中的打包文件一般是以.tar结尾的，压缩的命令一般是以.gz结尾的。 而一般情况下打包和压缩是一起进行的，打包并压缩后的文件的后缀名一般.tar.gz。 命令：tar -zcvf 打包压缩后的文件名 要打包压缩的文件 其中： z：调用gzip压缩命令进行压缩 c：打包文件 v：显示运行过程 f：指定文件名 比如：加入test目录下有三个文件分别是 :aaa.txt bbb.txt ccc.txt,如果我们要打包test目录并指定压缩后的压缩包名称为test.tar.gz可以使用命令：tar -zcvf test.tar.gz aaa.txt bbb.txt ccc.txt或：tar -zcvf test.tar.gz /test/ 2）解压压缩包： 命令：tar [-xvf] 压缩文件 其中：x：代表解压 示例： 1 将/test下的test.tar.gz解压到当前目录下可以使用命令：tar -xvf test.tar.gz 2 将/test下的test.tar.gz解压到根目录/usr下:tar -xvf xxx.tar.gz -C /usr（- C代表指定解压的位置）
四 MySQL4.1 说说自己对于 MySQL 常见的两种存储引擎：MyISAM与InnoDB的理解 关于二者的对比与总结:
MyISAM更适合读密集的表，而InnoDB更适合写密集的的表。 在数据库做主从分离的情况下，经常选择MyISAM作为主库的存储引擎。 一般来说，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率(MyISAM的表锁的粒度太大，所以当该表写并发量较高时，要等待的查询就会很多了)，InnoDB是不错的选择。如果你的数据量很大（MyISAM支持压缩特性可以减少磁盘的空间占用），而且不需要支持事务时，MyISAM是最好的选择。 4.2 数据库索引了解吗？ Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。 Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
4.3 对于大表的常见优化手段说一下 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
垂直拆分的优点： 可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。 垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂； 水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。 水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
五 Redis
关于 redis 必知必会的11个问题！后两个问题，暂未更新！如有需要，可以关注，私信回复“架构资料”即可 领取
5.1 redis 简介 Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。 5.2 为什么要用 redis /为什么要用缓存 主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。 高性能： 假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！
高并发： 直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。
5.3 为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存? 缓存分为本地缓存和分布式缓存。以java为例，使用自带的map或者guava实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。 使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。 5.4 redis 和 memcached 的区别 对于 redis 和 memcached 我总结了下面四点。现在公司一般都是用 redis 来实现缓存，而且 redis 自身也越来越强大了！
5.5 redis 常见数据结构以及使用场景分析 1. String
String数据结构是简单的key-value类型，value其实不仅可以是String，也可以是数字。 常规key-value缓存应用； 常规计数：微博数，粉丝数等。 2.Hash
Hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接仅仅修改这个对象中的某个字段的值。 比如我们可以Hash数据结构来存储用户信息，商品信息等等。比如下面我就用 hash 类型存放了我本人的一些信息： key=JavaUser293847value={ “id”: 1, “name”: “SnailClimb”, “age”: 22, “location”: “Wuhan, Hubei”}复制代码 3.List
list就是链表，Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如微博的关注列表，粉丝列表，消息列表等功能都可以用Redis的 list 结构来实现。 Redis list 的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。 另外可以通过 lrange 命令，就是从某个元素开始读取多少个元素，可以基于 list 实现分页查询，这个很棒的一个功能，基于 redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西（一页一页的往下走），性能高。 4.Set
set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的。 当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。 比如：在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程，具体命令如下： sinterstore key1 key2 key3 将交集存在key1内复制代码 5.Sorted Set
和set相比，sorted set增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。 举例： 在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息，适合使用 Redis 中的 SortedSet 结构进行存储。 5.6 redis 设置过期时间 Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在 redis 数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库，这是非常实用的。如我们一般项目中的token或者一些登录信息，尤其是短信验证码都是有时间限制的，按照传统的数据库处理方式，一般都是自己判断过期，这样无疑会严重影响项目性能。 我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，通过过期时间我们可以指定这个 key 可以存货的时间。 如果假设你设置一个一批 key 只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？ 定期删除+惰性删除。 通过名字大概就能猜出这两个删除方式的意思了。
但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。我们想一下：如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了。怎么解决这个问题呢？ redis 内存淘汰机制。 5.7 redis 内存淘汰机制（MySQL里有2000w数据，Redis中只存20w的数据，如何保证Redis中的数据都是热点数据？） redis 配置文件 redis.conf 中有相关注释，我这里就不贴了，大家可以自行查阅或者通过这个网址查看： download.redis.io/redis-stabl… redis 提供 6种数据淘汰策略：
备注： 关于 redis 设置过期时间以及内存淘汰机制，我这里只是简单的总结一下，后面会专门写一篇文章来总结！ 5.8 redis 持久化机制（怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复） 很多时候我们需要持久化数据也就是将内存中的数据写入到硬盘里面，大部分原因是为了之后重用数据（比如重启机器、机器故障之后回复数据），或者是为了防止系统故障而将数据备份到一个远程位置。 Redis不同于Memcached的很重一点就是，Redis支持持久化，而且支持两种不同的持久化操作。Redis的一种持久化方式叫快照（snapshotting，RDB）,另一种方式是只追加文件（append-only file,AOF）.这两种方法各有千秋，下面我会详细这两种持久化方法是什么，怎么用，如何选择适合自己的持久化方法。 快照（snapshotting）持久化（RDB） Redis可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在某个时间点上的副本。Redis创建快照之后，可以对快照进行备份，可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本（Redis主从结构，主要用来提高Redis性能），还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。 快照持久化是Redis默认采用的持久化方式，在redis.conf配置文件中默认有此下配置： save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，Redis就会自动触发BGSAVE命令创建快照。复制代码 AOF（append-only file）持久化 与快照持久化相比，AOF持久化 的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。默认情况下Redis没有开启AOF（append only file）方式的持久化，可以通过appendonly参数开启： appendonly yes复制代码 开启AOF持久化后每执行一条会更改Redis中的数据的命令，Redis就会将该命令写入硬盘中的AOF文件。AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置的，默认的文件名是appendonly.aof。 在Redis的配置文件中存在三种不同的 AOF 持久化方式，它们分别是： appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件,这样会严重降低Redis的速度appendfsync everysec #每秒钟同步一次，显示地将多个写命令同步到硬盘appendfsync no #让操作系统决定何时进行同步复制代码 为了兼顾数据和写入性能，用户可以考虑 appendfsync everysec选项 ，让Redis每秒同步一次AOF文件，Redis性能几乎没受到任何影响。而且这样即使出现系统崩溃，用户最多只会丢失一秒之内产生的数据。当硬盘忙于执行写入操作的时候，Redis还会优雅的放慢自己的速度以便适应硬盘的最大写入速度。 补充内容：AOF 重写 AOF重写可以产生一个新的AOF文件，这个新的AOF文件和原有的AOF文件所保存的数据库状态一样，但体积更小。 AOF重写是一个有歧义的名字，该功能是通过读取数据库中的键值对来实现的，程序无须对现有AOF文件进行任伺读入、分析或者写人操作。 在执行 BGREWRITEAOF 命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子进程创建新AOF文件期间，记录服务器执行的所有写命令。当子进程完成创建新AOF文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新AOF文件的末尾，使得新旧两个AOF文件所保存的数据库状态一致。最后，服务器用新的AOF文件替换旧的AOF文件，以此来完成AOF文件重写操作 5.9 缓存雪崩和缓存穿透问题解决方案 缓存雪崩 简介：缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决办法（中华石杉老师在他的视频中提到过）：
缓存穿透 简介：一般是黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。 解决办法： 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。 六 Java6.1 Java 基础知识
重载： 发生在同一个类中，方法名必须相同，参数类型不同、个数不同、顺序不同，方法返回值和访问修饰符可以不同，发生在编译时。 重写： 发生在父子类中，方法名、参数列表必须相同，返回值范围小于等于父类，抛出的异常范围小于等于父类，访问修饰符范围大于等于父类；如果父类方法访问修饰符为 private 则子类就不能重写该方法。
可变性 简单的来说：String 类中使用 final 关键字字符数组保存字符串，private final char value[]，所以 String 对象是不可变的。而StringBuilder 与 StringBuffer 都继承自 AbstractStringBuilder 类，在 AbstractStringBuilder 中也是使用字符数组保存字符串char[]value 但是没有用 final 关键字修饰，所以这两种对象都是可变的。 StringBuilder 与 StringBuffer 的构造方法都是调用父类构造方法也就是 AbstractStringBuilder 实现的，大家可以自行查阅源码。 AbstractStringBuilder.java abstract class AbstractStringBuilder implements Appendable, CharSequence { char[] value; int count; AbstractStringBuilder() { } AbstractStringBuilder(int capacity) { value = new char[capacity]; }复制代码 线程安全性 String 中的对象是不可变的，也就可以理解为常量，线程安全。AbstractStringBuilder 是 StringBuilder 与 StringBuffer 的公共父类，定义了一些字符串的基本操作，如 expandCapacity、append、insert、indexOf 等公共方法。StringBuffer 对方法加了同步锁或者对调用的方法加了同步锁，所以是线程安全的。StringBuilder 并没有对方法进行加同步锁，所以是非线程安全的。 性能 每次对 String 类型进行改变的时候，都会生成一个新的 String 对象，然后将指针指向新的 String 对象。StringBuffer 每次都会对 StringBuffer 对象本身进行操作，而不是生成新的对象并改变对象引用。相同情况下使用 StirngBuilder 相比使用 StringBuffer 仅能获得 10%~15% 左右的性能提升，但却要冒多线程不安全的风险。 对于三者使用的总结：
装箱：将基本类型用它们对应的引用类型包装起来； 拆箱：将包装类型转换为基本数据类型；
== : 它的作用是判断两个对象的地址是不是相等。即，判断两个对象是不是同一个对象。(基本数据类型==比较的是值，引用数据类型==比较的是内存地址) equals() : 它的作用也是判断两个对象是否相等。但它一般有两种使用情况：
举个例子： public class test1 { public static void main(String[] args) { String a = new String('ab'); // a 为一个引用 String b = new String('ab'); // b为另一个引用,对象的内容一样 String aa = 'ab'; // 放在常量池中 String bb = 'ab'; // 从常量池中查找 if (aa == bb) // true System.out.println('aa==bb'); if (a == b) // false，非同一对象 System.out.println('a==b'); if (a.equals(b)) // true System.out.println('aEQb'); if (42 == 42.0) { // true System.out.println('true'); } }}复制代码 说明：
final关键字主要用在三个地方：变量、方法、类。
6.2 Java 集合框架
补充：数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表，是链表的一种，它的每个数据结点中都有两个指针，分别指向直接后继和直接前驱。所以，从双向链表中的任意一个结点开始，都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。一般我们都构造双向循环链表，如下图所示，同时下图也是LinkedList 底层使用的是双向循环链表数据结构。
Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的，所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。
①JDK1.8之前 JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的时数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。 所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法 换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。 JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码: JDK 1.8 的 hash方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。 static final int hash(Object key) { int h; // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode // ^ ：按位异或 // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }复制代码 对比一下 JDK1.7的 HashMap 的 hash 方法源码. static int hash(int h) { // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}复制代码 相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。 所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
②JDK1.8之后 相比于之前的版本， JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
TreeMap、TreeSet以及JDK1.8之后的HashMap底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。 设计模式 设计模式比较常见的就是让你手写一个单例模式（注意单例模式的几种不同的实现方法）或者让你说一下某个常见的设计模式在你的项目中是如何使用的，另外面试官还有可能问你抽象工厂和工厂方法模式的区别、工厂模式的思想这样的问题。 建议把代理模式、观察者模式、（抽象）工厂模式好好看一下，这三个设计模式也很重要。 七 数据结构数据结构比较常问的就是：二叉树、红黑树（很可能让你手绘一个红黑树出来哦！）、二叉查找树（BST）、平衡二叉树（Self-balancing binary search tree）、B-树，B+树与B*树的优缺点比较、 LSM 树这些知识点。 数据结构很重要，而且学起来也相对要难一些。建议学习数据结构一定要循序渐进的来，一步一个脚印的走好。一定要搞懂原理，最好自己能用代码实现一遍。 八 算法常见的加密算法、排序算法都需要自己提前了解一下，排序算法最好自己能够独立手写出来。 我觉得面试中最刺激、最有压力或者说最有挑战的一个环节就是手撕算法了。面试中大部分算法题目都是来自于Leetcode、剑指offer上面，建议大家可以每天挤出一点时间刷一下算法题。 九 SpringSpring一般是不可避免的，如果你的简历上注明了你会Spring Boot或者Spring Cloud的话，那么面试官也可能会同时问你这两个技术,比如他可能会问你springboot和spring的区别。 所以，一定要谨慎对待写在简历上的东西，一定要对简历上的东西非常熟悉。 另外，AOP实现原理、动态代理和静态代理、Spring IOC的初始化过程、IOC原理、自己怎么实现一个IOC容器？ 这些东西都是经常会被问到的。 9.1 Spring Bean 的作用域
9.2 Spring 事务中的隔离级别 TransactionDefinition 接口中定义了五个表示隔离级别的常量：
9.3 Spring 事务中的事务传播行为 支持当前事务的情况：
不支持当前事务的情况：
其他情况：
9.4 AOP AOP思想的实现一般都是基于 代理模式 ，在JAVA中一般采用JDK动态代理模式，但是我们都知道，JDK动态代理模式只能代理接口而不能代理类。因此，Spring AOP 会这样子来进行切换，因为Spring AOP 同时支持 CGLIB、ASPECTJ、JDK动态代理。
9.5 IOC Spring IOC的初始化过程：
十 实际场景题我觉得实际场景题就是对你的知识运用能力以及思维能力的考察。建议大家在平时养成多思考问题的习惯，这样面试的时候碰到这样的问题就不至于慌了。另外，如果自己实在不会就给面试官委婉的说一下，面试官可能会给你提醒一下。切忌不懂装懂，乱答一气。 面试官可能会问你类似这样的问题：①假设你要做一个银行app，有可能碰到多个人同时向一个账户打钱的情况，有可能碰到什么问题，如何解决（锁）②你是怎么保证你的代码质量和正确性的？③下单过程中是下订单减库存还是付款减库存，分析一下两者的优劣；④同时给10万个人发工资，怎么样设计并发方案，能确保在1分钟内全部发完。⑤如果让你设计xxx系统的话，你会如何设计。 写在最后最后，再强调几点：
另外，我个人觉得面试也像是一场全新的征程，失败和胜利都是平常之事。所以，劝各位不要因为面试失败而灰心、丧失斗志。也不要因为面试通过而沾沾自喜，等待你的将是更美好的未来，继续加油！ 初次之外，笔主也在这里给自己挖一个坑，关于 dubbo、zookeeper 等内容我会在后续做一个系统总结。保证大家看了之后，一定有收获！ |
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