面试题整理

gc策略 cms g1 和 zgc 

1. 初始标记(CMS initial mark)

2. 并发标记(CMS concurrent mark)

3. 重新标记(CMS remark)

4. 并发清除(CMS concurrent sweep)

G1能充分利用多CPU,多核的硬件优势来缩短Stop—The—World停顿的时间，部分其它收集器原本需要停顿用户线程执行的GC动作，
G1依然可以通过并发的方式让用户线程继续执行。

并行 指用户线程与垃圾收集线程同时执行（但不一定是并行的，可能会交替执行）；
用户程序在继续运行，而垃圾收集程序线程运行于另一个CPU上
    
zgc 缩短时长的策略几乎都是从串行改为并行

做了哪些工作来提高查询的速度 查询的并发数 
单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

2.1增加并发数1.比如增加tomcat并发的线程数，开喝服务器性能匹配的线程数，可以更多满足服务请求。
2.增加数据库的连接数，预建立合适数量的TCP连接数
3.后端服务尽量无状态话，可以更好支持横向扩容，满足更大流量要求
4.调用链路上的各个系统和服务尽量不要单点，要从头到尾都是能力对等的，不能让其中某一点成为瓶颈。
5.RPC调用的尽量使用线程池，预先建立合适的连接数。

2.2减少平均响应时间
1.请求尽量越前结束，越好，这样压力就不要穿透到后面的系统上，可以在各个层上加上缓存
2.流量消峰。放行适当的流量，处理不了的请求直接返回错误或者其他提示。和水坝道理很类似
3.减少调用链
4.优化程序
5.减少网络开销，适当使用长连接
6.优化数据库，建立索引

spring生成对象默认是单例的。通过scope属性可以更改为多例
Spring核心机制：依赖注入  反射

控制反转还是依赖注入，他们都可以这样理解：当某个Java实例（调用者）需要另一个Java实例（被调用者）时，在传统的程序设计过程中，通常有调用者来创建被调用者的实例。但是在依赖注入/控制反转模式下，创建被调用者的工作不再是有调用者来完成，而是由Spring容器来完成，然后注入调用者。
 
          对于Spring而言，Spring采用动态、灵活的方式来管理各种对象。对象与对象之间的具体实现都是透明的。Spring的依赖注入对调用者和被调用者几乎没有任何要求，完全支持对POJO之间依赖关系的管理。
 
          依赖注入通常有如下两种：
         1、  
设置注入：IoC容器使用属性的setter方法来注入被依赖的实例。
         2、  
构造注入：IoC容器使用构造器来注入被依赖的实例。

一致性模型数据的一致性模型可以分成以下 3 类：
强一致性：数据更新成功后，任意时刻所有副本中的数据都是一致的，一般采用同步的方式实现。
弱一致性：数据更新成功后，系统不承诺立即可以读到最新写入的值，也不承诺具体多久之后可以读到。
最终一致性：弱一致性的一种形式，数据更新成功后，系统不承诺立即可以返回最新写入的值，但是保证最终会返回上一次更新操作的值。

yncronized 与 lock 区别

下，你对synchronized是不是了解的很清晰了呢。接下来我们再聊一聊Lock。

Lock：Lock实现和synchronized不一样，后者是一种悲观锁，它胆子很小，它很怕有人和它抢吃的，所以它每次吃东西前都把自己关起来。
而Lock呢底层其实是CAS乐观锁的体现，它无所谓，别人抢了它吃的，它重新去拿吃的就好啦，所以它很乐观。具体底层怎么实现，

可见性与原子性
   可见性：一个线程对共享变量的修改，更够及时的被其他线程看到
   原子性：即不可再分了，不能分为多步操作。比如赋值或者return。比如"a = 1;"和 "return a;"这样的操作都具有原子性。类似"a += b"这样的操作不具有原子性，在某些JVM中"a += b"可能要经过这样三个步骤：
①　取出a和b
②　计算a+b
③　将计算结果写入内存

(1)Synchronized：保证可见性和原子性    Synchronized能够实现原子性和可见性；在Java内存模型中，synchronized规定，线程在加锁时，先清空工作内存→在主内存中拷贝最新变量的副本到工作内存→执行完代码→将更改后的共享变量的值刷新到主内存中→释放互斥锁。
(2)Volatile：保证可见性，但不保证操作的原子性

Synchronized和Volatile的比较    
1）Synchronized保证内存可见性和操作的原子性   
 2）Volatile只能保证内存可见性   
 3）Volatile不需要加锁，比Synchronized更轻量级，并不会阻塞线程（volatile不会造成线程的阻塞；synchronized可能会造成线程的阻塞。）    
4）volatile标记的变量不会被编译器优化,而synchronized标记的变量可以被编译器优化（如编译器重排序的优化）.   
 5）volatile是变量修饰符，仅能用于变量，而synchronized是一个方法或块的修饰符。

主线程等待所有线程都运行完后，再执行逻辑
，这个需求很普遍。比如，在处理数据时，为了效率期间，起了10个线程，分别处理一块数据，这样能缩短处理时间，10个线程都执行完后，继续进行下边的逻辑（有点map/reduce的意思）

。这里我们就需要用到java的线程同步类 CountDownLatch ，count down是计数的意思，latch是门闩的意思，合起来也就是计数的开关。我们看一下CountDownLatch的API。

个同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。
  
  用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 
  方法会一直受阻塞。之后，会释放所有等待的线程，await 
  的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。如果需要重置计数，请考虑使用 CyclicBarrier。
  
  CountDownLatch 是一个通用同步工具，它有很多用途。将计数 1 初始化的 CountDownLatch 
  用作一个简单的开/关锁存器，或入口：在通过调用 countDown() 的线程打开入口前，所有调用 await 的线程都一直在入口处等待。用 
  N 初始化的 CountDownLatch 可以使一个线程在 N 个线程完成某项操作之前一直等待，或者使其在某项操作完成 N 
  次之前一直等待。
  
  CountDownLatch 的一个有用特性是，它不要求调用 countDown 
  方法的线程等到计数到达零时才继续，而在所有线程都能通过之前，它只是阻止任何线程继续通过一个 await。

codeReview 时候主要关注哪些方面？有那些固定的代码规范 
比如 代码提交前一定要格式化   异常处理不能吃掉异常 
集合初始化时，指定集合初始值大小 如hashmap 默认是16
java.util.Objects#equals （JDK7引入的工具类）
在foreach循环里进行元素的remove/add操作。remove元素请使用Iterator方式，如果并发操作，需要对Iterator对象加锁。

捕获异常是为了处理它，不要捕获了却什么都不处理而抛弃之，如果不想处理它，请将该异常抛给它的调用者。最外层的业务使用者，必须处理异常，将其转化为用户可以理解的内容。

mysql问题

如何提高sql语句的执行效率 有哪些方面需要注意    关联表少 建立索引 频率高 多字段组合 不要用模糊 计算 索引范围太小 分辨率   最左原则不知道  b+数 

mysql的索引的原则  用在a、b两列上创建复合索引，应该把a放前面，还是把b放前面    

mysql的两种存储引擎的索引存储机制
MyISAM索引实现 InnoDB索引实现

目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构
B-树的特性：
1.关键字集合分布在整颗树中；
2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3.搜索有可能在非叶子结点结束；
4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
5.自动层次控制

请简述项目中优化sql语句执行效率的方法，从哪些方面。sql语句性能如何分析？

（1）尽量选择较小的列 
（2）将where中用的比较频繁的字段建立索引 
（3）select子句中避免使用‘*’ 
（4）避免在索引列上使用计算，not，in和<>等操作 
（5）当只需要一行数据的时候使用limit 1 
（6）保证表单数据不超过200w，适时分割表 
（7）针对查询较慢的语句，可以使用explain来分析该语句具体的执行情况

建索引的几大原则
(1) 最左前缀匹配原则

对于多列索引，总是从索引的最前面字段开始，接着往后，中间不能跳过。比如创建了多列索引(name,age,sex)，会先匹配name字段，再匹配age字段，再匹配sex字段的，中间不能跳过。mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。
(2) 尽量选择区分度高的列作为索引
(3) =和in可以乱序

比如a = 1 and b = 2 and c = 3，建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

(4) 索引列不能参与计算，保持列“干净”

比如：Flistid+1>‘2000000608201108010831508721‘。原因很简单，假如索引列参与计算的话，那每次检索时，都会先将索引计算一次，再做比较，显然成本太大。

(5) 尽量的扩展索引，不要新建索引。

mysql可以开启慢sql日志 通过查看日志文件来监控慢sql

也可以使用Druid连接池来监控SQL执行状态