高频面试题整理（一）

平台无关性如何实现？

通过javac执行java源文件，会生成一个 .class 的二进制字节码文件

JDK自带的反编译器： javap -help -查看帮助文档

javap -c java源文件名 ------ 就可以反汇编了

.java文件 ------------ > .class 文件 ------------ > JVM解析

Java源码首先被编译成字节码，再由不同平台的JVM解析，Java语言在不同平台上运行时不需要重新进行编译，Java虚拟机在执行字节码的时候，会把字节码装换成具体平台上的机器指令。

为什么JVM不直接将源码解析成机器码去执行？

准备工作：每次执行都需要各种检查
兼容性：也可以将别的语言解释成字节码

JVM如何加载 .class文件？

Java虚拟机：Java虚拟机是内存中的虚拟机，JVM的存储就是在内存中

• ClassLoder: 依据特定格式，加载class文件到内存
• Excution Engine: 对命令进行解析
• Native Interface: 融合不同开发语言的原生库为Java所用
• Runtime Data Area: JVM内存空间模型

什么是反射?

JAVA反射机制是指在运行状态中，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，都能够调用他的任意方法和属性，这种动态获取信息以及动态调用对象方法的功能称为Java语言的反射机制。

写一个放射的例子?
通过Class.forName(“类的全限定名”)，拿到类的class对象，假如为clazz

通过clazz.newInstance()方法创建 一个该类的对象

通过clazz.getDeclareMethod()获取类的私有方法（既可以获取该类中的所有方法），但不能获取到父类的方法，或者是实现的接口中的方法，同时需要关闭安全检查getHello.setAccessible(true);

通过getMethod可以获取公有的方法，同时可以获取父类和实现接口中的方法

谈谈ClassLoader

ClassLoader在Java中有卓非常重要的作用，它主要工作在Class装载的加载阶段，其主要作用是从系统外部获得Class二进制数据流，它是Java的核心组件，所有的Class都是由ClassLoader进行加载的，ClassLoafer负责通过将Class文件里的二进制数据流装载进系统，然后交给Java虚拟机进行连接，初始化等操作。

ClassLoader源码分析：核心方法loadClass , parent也是一个ClassLoader

ClassLoader的种类：

• BootStrapClassLoader: C++编写，加载核心库java.*,例如java.lang包 ----- 用户看不到
• ExtClassLoader: Java编写，加载扩展库 javax.* ---- javaWeb的核心类库 ------ 用户可以看到
• AppClassLoder； Java编写，加载程序目录 ------- 用户可以看到
• 自定义ClassLoader，需要继承系统的ClassLoader: Java编写，定制化加载
  • 重写关键函数：findClass ----- 用户寻找类文件
  • return defineClass,参数为一个字节数组 ------- 用户加载类文件

谈谈类的双亲委派机制

避免多份同样字节码的加载，因为内存是宝贵的，没必要保存同样两份类的字节码

类的加载方式

• 隐式加载：new ,通过该方式支持带惨的构造器
• 显示加载：loadClass,forName — 不支持传入参数

类的装载过程：

• 加载：通过ClassLoader加载class字节码文件，生成Class对象
• 链接
• 校验：检查加载的class的正确性和安全性
• 准备：为类变量分配存储空间并设置类变量的初始值
• 解析：JVM将常量池内的符号引用转为直接引用
• 初始化：执行变量赋值和静态代码块

loadClass和forName的区别：

• loadClass只是加载 了这个类，并没有进行链接和初始化的
• forName得到Class是已经完成了初始化的

Java的内存模型?

内存简介：

可寻址空间根据操作系统不同，范围也不同

地址空间的划分：

• 内核空间：主要的操作系统程序和C运行时空间，连接计算机硬件，以及提供联网和虚拟内存
• 用户空间：除去内核空间就是用户空间了，这里才是Java进程实际运行的内存空间

JVM内存模型-jdk8

程序计数器：

当前线程所执行的字节码行号指示器（逻辑）

改变计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令

和线程是一对一的关系，即线程私有

对Java方法计数，如果是Native方法，则计数器的值为Undefined
不会发生内存泄漏

Java虚拟机栈

Java方法执行的内存模型

包含多个栈帧

局部变量表和操作数栈：

局部变量表：包含操作方法执行过程中的所有变量

操作数栈：入栈，出栈，复制，交换，产生消费变量

递归为什么会出现StackOverFlowError?

递归过深，栈帧数超出虚拟机深度

虚拟机栈过多会引发OutOfMemoryError

元空间（MetaSpace）与永久代（PerGen）的区别？
元空间使用的是本地内存，而永久代使用的是jvm内存

优势：字符串常量池存在永久代中，容易出现性能问题和内存溢出

类和方法的信息大小难以确定，给永久代的大小指定带来困难

永久代会为GC带来不必要的复杂性

Java堆（Heap）
对象实例的分配区域

GC管理的主要区域

JVM三大性能调优参数 -Xms -Xmx -Xss的含义

• -Xss:规定了每个线程虚拟机栈（堆栈）的大小，一般设为 256k — 影响此进程中并发线程数的大小
• -Xms:堆得初始值， 若 超过该值，将会自动扩容，扩大到Xmx
• -Xmx:堆能达到的最大值，一般和Xms的值设为一样，由于在扩容时，会发生内存抖动，影城程序运行时的稳定性。

Java内存模型中堆和栈的区别-内存分配策略

• 静态存储：编译时确定每个数据目标在运行时的存储空间需求
• 栈式存储：数据区需求在编译时未知，运行时模块入口前确定
• 堆式存储：编译时和运行时都无法确定，动态分配

内存模型中堆和栈区别：
联系：引用对象，数组时，栈中定义变量保存在堆中的目标地址

管理方式：栈自动释放，堆需要GC

空间大小：栈比堆小

碎片相关：栈产生的碎片远小于堆

分配方式：栈支持静态分配和动态分配，而堆仅支持动态分配

效率：栈的效率比堆高

不同JDK版本之间的intern（）方法的区别？

JDK1.6：当调用intern()方法时，如果字符串常量池先前已经创建好该字符串对象，则返回池中该字符串的引用。否则，将此字符串对象添加到字符串常量池中，并且返回该字符串对象的引用。

添加到JDK1.6之后：当调用intern()方法时，如果字符串常量池先前已经创建好该字符串对象，则返回池中该字符串的引用。否则，如果该字符串对象已经在Java堆中，则将堆中此对象的引用添加到字符串常量池中，并且返回该引用，如果堆中不存在，则在池中创建该字符串并返回其引用。

谈谈你了解的垃圾回收算法？

标记-清除算法（Mark and Sweep）

标记：从根集合进行扫描，对存活的对象进行标记 ---- 利用可达性算法找到垃圾对象

清除：对内存从头到尾进行线性遍历，回收不可达对象内存

缺点：由于该算法不需要堆栈的移动，会产生大量不连续的内存碎片

复制算法

分为对象面和空闲面

对象在对象面上创建

存活的对象被从对象复制到空闲面

将对象面的所有对象内存清除

优点：
解决了碎片化问题

顺序分配内存

简单高效

适用于对象存活率低的场景

标记-整理算法（Compacting）

• 标记：从根集合进行扫描，对存活的对象进行标记
• 清除：移动所有存活的对象，且按照内存地址次序依次排列，然后将末端内存地址以后的内存全部回收

优点：
避免内存的不连续性

不用设置两块内存互换

适用于对象存活率高的场景

分代收集算法（Generational Collector）

垃圾回收算法的组合拳

按照对象生命周期的不同划分区域以采用不同的垃圾回收算法

目的：提高JVM的回收效率

在jdk7之前，JAVA堆内存分为年轻代，老年代，永久代

在JDK8之后，永久 代就被去掉了

年轻代的存活率低，就使用的是复制算法，老年代的存活率高，就使用的是标记整理算法

GC的分类
Minor GC: Minor GC是发生在年轻代的垃圾回收动作，所采用的是复制算法，年轻代几乎是所有对象出生的地方，以及Java对象内存的申请和存放，都是在这里，新生代是GC收集垃圾对象的频繁区域。

Full GC：与老年代相关，由于对老年代的回收，一般会伴随着年轻代对象垃圾的收集，因此，第二种GC被称为Full GC.

年轻代：尽可能快速地收集掉那些生命周期短的对象

Eden区：两个Survivor区：

对象如晋升到老年代？

• 经历一定 Minor次数依然存活的对象
• Survivor区中存放不下的对象
• 新生成的大对象（-XX：+PretenuerSizeThreshold，超过该Size大小，就立即放入老年代中）

常用的调优参数：

• -XX：SurvivorRation: Eden和Survivor的比值，默认为8：1
• -XX:NewRation: 老年代和年轻代内存大小的比例
• -XX：MaxTenuringThreshold: 对象从年轻代晋升到老年代经过GC次数的最大阈值

老年代：存放生命周期较长的对象
标记清理算法或者标记整理算法

Full GC和 Major GC

• Full GC: 对整个堆内存进行回收
• 说Major GC一定要问清楚，是指Full GC，还是针对老年代的GC

Full GC比Minor GC要慢的多，一般会慢十倍以上，但执行频率低

触发Full GC的条件：

• 老年代空间不足----- 解决办法；不要创建太大的对象
• 永久代空间不足 ------- 针对JDK之前
• CMS GC时出现promotion failed,concurrent mode fallure
• Minor GC晋升到老年代的平均大小大于老年代的剩余空间
• 调用System.gc() -------- 该方法只是提醒虚拟机进行回收，程序员对是否回收没有绝对的控制权。
• 使用RMC来进行RPC或管理JDK应用，每小时执行一次Full gc

Stop-the-World
JVM由于要执行GC而停止了应用程序的执行

任何一种GC算法中都会发生

多数GC优化就是通过减少Stop-the-World发生的时间来提高程序的性能，从而使系统具有高吞吐，低停顿的特点。

Safepoint
分析过程中对象引用关系不会发生变化的点

产生Safepoint的地方，方法调用，循环跳转，异常跳转等

安全点数量适中

常见的垃圾收集器

JVM的运行模式

Server：启动速度较慢------启动的是重量级JVM，运行速度更快
Client:启动速度较快------启动的是轻量级JVM，运行速度慢一些

垃圾收集器之间的联系

年轻代中常见的垃圾收集器：

Serial收集器（-XX：+UseSerialGC,复制算法）

• 单线程收集，进行垃圾收集时，必须暂停所有工作线程
• 简单高效，Clien模式下默认的年轻代收集器
  
  ParNew收集器（-XX：+UseParNewGC,复制算法）
• 多线程收集，其余的行为，特点和Serial收集器一样
• 单执行效率不如Serial,在多核下执行才有优势

Parallel Scavenge收集器（-XX：+UseParallelGC,复制算法）

• 吞吐量：运行用户代码时间/（运行用户代码时间+垃圾收集时间）
• 比起关注用户线程停顿时间，更关注系统的吞吐量
• 在多核下执行才有优势，Server模式下默认的年轻代收集器
• 

老年代常见的垃圾收集器

Serial Old收集器（-XX：UseSerialGC,标记整理算法）

• 单线程收集，进行垃圾回收时，必须暂停所有线程工作
• 简单高效，Client模式下默认的老年代收集器

Parallel Old收集器（-XX：UseParallelGC,标记整理算法）
多线程，吞吐量优先

CMS收集器（-XX：+UseConcMarkSweepGC,你标记清除算法）

• 初始标记：stop-the-world
• 并发标记：并发追溯标记，程序不会停顿
• 并发预清理：查找执行并发标记阶段从年轻代晋升到老年代的对象
• 重新标记：暂停虚拟机，扫描CMS堆中剩余的对象
• 并发清理：清理垃圾对象，程序不会停顿
• 并发重置：重置CMS收集器的数据结构
  

JAVA中的强引用，软引用，弱引用，虚引用有什么用？

强引用（Strong References）：

最普遍的引用：Object obj = new Object();

在内存不足时，JVM宁可抛出OutOfMemoryError终止程序也不会回收
具有强引用的对象

通过将对象设置为null，来弱化引用，使其被回收

软引用（Soft Reference）：

对象在有用但非必需的状态

只有当内存不足时，DC会回收该引用的对象的内存

可以用来实现高速缓存

弱引用（Weak Reference）

非必需的对象，比软引用更弱一些

GC时会被回收，不管内存是否不足

被回收的概率也不大，因为GC线程优先级较低

适用于偶尔被使用且不影响垃圾收集的对象

虚引用（PhantomReference）

不会决定对象的生命周期

任何时候都可能被垃圾回收器回收

跟踪对象被垃圾回收器回收的活动，起哨兵的作用

必须何引用队列ReferenceQueue联合使用

引用队列：ReferenceQueue

Redis常用的数据类型?

String
最基本的数据类型，二进制安全

Hash
String元素组成的字典，适合于存储对象

List
列表，按照String元素插入的顺序的排序

Set
String元素组成无序集合，通过哈希表实现，不允许重复

Zset
通过分数为集合中的成员进行从小到大的排序

从海量key里查询出某一固定前缀的key?

使用Keys线上业务的影响

keys pattern :查找所有符合给定模式pattern的key

keys指令一次性返回所有匹配的key

键的数量过大会使服务卡顿，对内存的消耗和redis服务器都是隐患

SCAN cursor [MATCH pattern] [Count count]
基于游标的迭代器，需要基于上一次的游标延续之前的迭代过程

以0作为游标开始一次新的迭代，直到命令返回游标0完成一次遍历

不保证每次执行都返回某个给定数量的元素，支持模糊查询

一次返回的数量不可控，只能是大概count参数

第一条数据就是游标，第二条数据就是查找到的结果集，下一次迭代通过该游标进行继续迭代，通过该方式可能获取倒重复的数据，需要在Web程序去重

如何通过Redis实现分布式锁？

分布式锁需要解决的问题：

• 互斥性：任意时刻，只能有一个客户端获取到锁
• 安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能被其他客户端删除
• 死锁：获取锁的客户端由于某些原因而宕机，导致不饿能释放锁，其他客户端再也不能获取到该锁
• 容错：当部分节点（Redis节点）宕机的时候，客户端可以获取锁和释放锁

SETNX key value:如果键不存在，则创建并赋值，时间复杂度为 O(1)，返回值：设置成功，返回1；设置失败，返回0

如何解决SETNX长期有效的问题？
方式一：
EXPIRE key seconds 给key设置过期时间，当key过期时，就会被自动删除

缺点：原子性得不到满足，虽然SETNX和EXPIRE指令都是原子性的，但组合起来就不是了

方式二：
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

• EX second :设置键的过期时间为second秒
• PX milliseconds :设置键的过期时间为millisecond毫秒
• NX：只有在键不存在时，才对键进行设置操作
• XX：只在键已经存在时，才对键进行设置

SET操作成功完成时，返回OK，否则返回 nil

大量key同时过期的注意事项：

• 集中过期，由于清除大量的key会耗时，会出现短暂的卡顿现象
• 解决方案：在设置key过期时间的时候，给每个key加上随机值

如何使用Redis做异步队列？

使用List作为队列，RPUSH生产消息，LPOP消费消息

缺点：不会等待队列有值才去消费

弥补：可以通过在应用层引入Sleep机制去调用LPOP重试

有没别的方法？

BLPOP key [key...] timeout: 阻塞直到队列有消息或者超时

缺点：只提供 一个消费者消费

如何实现生产一次，并让多个消费者消费呢？

使用pub/sub 主题订阅模式

发送者pub发送消息，订阅者sub接收消息

订阅者可以订阅任意数量的频道

缺点：消息的发布是无状态的，无法保证可达

Redis如何做持久化？

RDB(快照)持久化

保存某个时间点的全量数据快照

SAVE：阻塞Redis的服务器进程，直到RDB文件被创建完毕

BGSAVE：Fork(派生)出一个子进程来创建RDB文件，不阻塞服务器进程

可以通过lastsave查看 上次保存RDB文件的时间

自动触发RDB持久化的方式

根据redis.conf配置里的SAVE m n 定时触发，用的是BGSAVE

主从复制时，主节点自动触发

执行Debug Reload

执行Shutdown且没有开启AOF持久化

系统调用fork(): 创建进程，实现了Copy-on-Write

如果有多个调用者同时要求相同资源（如内存或磁盘上的数据存储），他们会共同获取相同的指针，指向相同的资源，直到某个调用者试图修改资源的内容时，系统才会真正复制一份专用的副本给该调用者，而其他调用者所见到的最初的资源操持不变。

缺点：内存数据的全量同步，数据量大会由于I/O而严重影响性能。可能会因为Redis挂掉而丢失从当前至最近的一次快照期间的数据

AOF（Append-Only-File）日志追加

保存写状态

记录下除了查询以外的所有变更数据库的指令

以append的形式追加保存到AOF文件中

日志重写解决AOF文件大小不断增大的问题，原理如下：

调用fork,创建一个子进程

子进程把新的AOF写到一个临时文件里，不依赖原来的AOF文件

主进程持续把新的变动同时写到内存和原来的AOF里

主进程获取子进程重写AOF完成信号，往新AOF同步增量变动

使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件

RDB和AOF文件共存情况下的恢复流程？

RDB和AOF的优缺点
RDB优点：全量数据快照，文件小，恢复快

RDB缺点：无法保存最近一次快照之后的数据

AOF优点：可读性高，适合保存增量数据，数据不易丢失

AOF缺点：文件体积大，恢复时间长

redis4.0之后提供了RDB-AOF混合持久方式：系统默认

BGSAVE做镜像全量持久化，AOF做增量持久化

使用Pipline的好处
Pipline和Liunx的管道类似

Redis基于请求/响应模型，单个请求处理需要一一应答

Pipline批量执行指令，节省多次I/O往返的时间

有顺序依赖的指令建议分批发送

Redis同步机制

主从同步原理

全同步过程：

slave 发送sync命令到master

master启动一个后台进程，将redis中的数据快照保存到文件中

master将保存的数据快照期间接收到的写命令缓存起来

master完成文件写操作后，将该文件发送给slave

使用新的AOF文件替换掉旧的AOF文件

master将这期间收集的增量命令发送给slave端

增量同步过程

master接受到用户的操作指令。判断是否需要传播到slave

将操作记录追加到AOF文件

将操作记录传播到其他slave：1，对齐主从库 ；2，往响应缓存写入指令

将缓存中的数据发送给slave

Redis Sentinel
解决主从同步Master宕机后主从切换的问题

监控：检查主从服务器是否正常运行

提醒：通过API向管理员或其他应用程序发送故障通知

自动故障转移：主从切换

流言协议Gossip：在杂乱无章中寻求一致

每个节点都随机地与对方通信，最终所有节点的状态达成一致

种子节点定期随机向其他节点发送节点列表以及需要传播的消息

不保证信息一定会传递给所有节点，但是最终会趋于一致

如何从海量数据里快速找到所需？

分片：按照某种规则区划分数据，分散存储在多个节点上，不同的key放在不同的redis节点上

获取key的hash值，然后根据节点数取模，常规的按照哈希划分无法实现节点的动态增减

一致性哈希算法：对2的32次方取模将哈希值空间组织成虚拟的圆环，将数据key使用相同的函数hash计算出哈希值，这样就可以确定每台服务器在哈希环上的具体位置

Liunx中常见的面试问题？

在Liunx中如何让查找指定文件？

• find / -name “target.java” 精确查找文件
• find / -name “target*” 模糊查找文件
• find ~ -iname “target*” 不区分文件名大小写去查找文件
• man find: 跟多关于find指令的使用说明

检索文件常用命令？
管道操作符 |

可将操作指令连接起来，前一个 指令的输出作为后一个指令的输入

注意：只处理前一个命令正确的输出，不处理错误的输出

• 在内存中查找包含某个字段的文件：grep ‘partial[true]’ bsc-plat-al-data.info.log
• 选择出符合正则表达式的内容：grep -o ‘engine[[0-9a-z]*]’
• 过滤掉包含相关字符串的内容：grep -v ‘grep’

如何对文件内容做统计？
awk --------- 适合于对表格化的数据进行处理

语法：awk [options] 'cmd' file

一次读取一行文本，按输入的分隔符进行切片，切成多个组成部分，将切片直接保存在内建的变量中，$1，$2…($0表示行的全部)，支持对单个切片的判断，支持循环判断，默认分隔符为空格

切片1，切片四即代表第一列和第四列的信息，通过print打印出来

定义一个数组名字。通过下标来保存引擎的名字，该数组的值就是对应引擎的值，一旦相同的引擎出现，则对应的值就在原来的基础上进行累加，END就是扫描结束后，要执行的操作，只要于操作相关 ，就要使用花括号，表里数组中的值，并将器其值打印出来

对内容逐行进行统计操作，并列出对应的统计结果，默认的分隔符是空格

如何批量替换文件中的内容？
sed
语法：sed [option] 'sed command' filename
全名：stream editor 流编辑器

适用于对文本的行内容进行处理

筛选出Str打头的行，并进行替换目标文件

持续更新中…

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