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Java面向对象有哪些特征，如何应用

​ 面向对象编程是利用类和对象编程的一种思想。万物可归类，类是对于世界事物的高度抽象 ，不同的事物之间有不同的关系 ，一个类自身与外界的封装关系，一个父类和子类的继承关系， 一个类和多个类的多态关系。万物皆对象，对象是具体的世界事物，面向对象的三大特征封装，继承，多态。封装，封装说明一个类行为和属性与其他类的关系，低耦合，高内聚；继承是父类和子类的关系，多态说的是类与类的关系。

​ 封装隐藏了类的内部实现机制，可以在不影响使用的情况下改变类的内部结构，同时也保护了数据。对外界而已它的内部细节是隐藏的，暴露给外界的只是它的访问方法。属性的封装：使用者只能通过事先定制好的方法来访问数据，可以方便地加入逻辑控制，限制对属性的 不合理操作；方法的封装：使用者按照既定的方式调用方法，不必关心方法的内部实现，便于使用； 便于修改，增强 代码的可维护性；

​ 继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。在本质上是特殊~一般的关系，即常说的is-a关系。子类继承父类，表明子类是一种特殊的父类，并且具有父类所不具有的一些属性或方法。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 ，当实现类用extends关键字继承了基类（父类）后，实现类就具备了这些相同的属性。继承的类叫做子类（派生类或者超类），被继承的类叫做父类（或者基类）。比如从猫类、狗类、虎类中可以抽象出一个动物类，具有和猫、狗、虎类的共同特性（吃、跑、叫等）。Java通过extends关键字来实现继承，父类中通过private定义的变量和方法不会被继承，不能在子类中直接操作父类通过private定义的变量以及方法。继承避免了对一般类和特殊类之间共同特征进行的重复描述，通过继承可以清晰地表达每一项共同特征所适应的概念范围，在一般类中定义的属性和操作适应于这个类本身以及它以下的每一层特殊类的全部对象。运用继承原则使得系统模型比较简练也比较清晰。

​ 相比于封装和继承，Java多态是三大特性中比较难的一个，封装和继承最后归结于多态， 多态指的是类和类的关系，两个类由继承关系，存在有方法的重写，故而可以在调用时有父类引用指向子类对象。多态必备三个要素：继承，重写，父类引用指向子类对象。

HashMap原理是什么，在jdk1.7和1.8中有什么区别

HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为 null。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections 的 synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力，或者使用 ConcurrentHashMap。我们用下面这张图来介绍

HashMap 的结构。

JAVA7 实现

大方向上，HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。上图中，每个绿色

的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。

1. capacity：当前数组容量，始终保持 2^n，可以扩容，扩容后数组大小为当前的 2 倍。
2. loadFactor：负载因子，默认为 0.75。
3. threshold：扩容的阈值，等于 capacity * loadFactor

JAVA8实现

Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。

根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决

于链表的长度，为 O(n)。为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度为 O(logN)。

ArrayList和LinkedList有什么区别

ArrayList和LinkedList都实现了List接口，他们有以下的不同点：
ArrayList是基于索引的数据接口，它的底层是数组。它可以以O(1)时间复杂度对元素进行随机访问。与此对应，LinkedList是以元素列表的形式存储它的数据，每一个元素都和它的前一个和后一个元素链接在一起，在这种情况下，查找某个元素的时间复杂度是O(n)。
相对于ArrayList，LinkedList的插入，添加，删除操作速度更快，因为当元素被添加到集合任意位置的时候，不需要像数组那样重新计算大小或者是更新索引。
LinkedList比ArrayList更占内存，因为LinkedList为每一个节点存储了两个引用，一个指向前一个元素，一个指向下一个元素。
也可以参考ArrayList vs. LinkedList。

1. 因为 Array 是基于索引 (index) 的数据结构，它使用索引在数组中搜索和读取数据是很快的。 Array 获取数据的时间复杂度是 O(1), 但是要删除数据却是开销很大的，因为这需要重排数组中的所有数据。
2. 相对于 ArrayList ， LinkedList 插入是更快的。因为 LinkedList 不像 ArrayList 一样，不需要改变数组的大小，也不需要在数组装满的时候要将所有的数据重新装入一个新的数组，这是 ArrayList 最坏的一种情况，时间复杂度是 O(n) ，而 LinkedList 中插入或删除的时间复杂度仅为 O(1) 。 ArrayList 在插入数据时还需要更新索引（除了插入数组的尾部）。
3. 类似于插入数据，删除数据时， LinkedList 也优于 ArrayList 。
4. LinkedList 需要更多的内存，因为 ArrayList 的每个索引的位置是实际的数据，而 LinkedList 中的每个节点中存储的是实际的数据和前后节点的位置 ( 一个 LinkedList 实例存储了两个值： Node first 和 Node last 分别表示链表的其实节点和尾节点，每个 Node 实例存储了三个值： E item,Node next,Node pre) 。

什么场景下更适宜使用 LinkedList，而不用ArrayList

1. 你的应用不会随机访问数据 。因为如果你需要LinkedList中的第n个元素的时候，你需要从第一个元素顺序数到第n个数据，然后读取数据。
2. 你的应用更多的插入和删除元素，更少的读取数据 。因为插入和删除元素不涉及重排数据，所以它要比ArrayList要快。

换句话说，ArrayList的实现用的是数组，LinkedList是基于链表，ArrayList适合查找，LinkedList适合增删

以上就是关于 ArrayList和LinkedList的差别。你需要一个不同步的基于索引的数据访问时，请尽量使用ArrayList。ArrayList很快，也很容易使用。但是要记得要给定一个合适的初始大小，尽可能的减少更改数组的大小。

高并发中的集合有哪些问题

第一代线程安全集合类

Vector、Hashtable

是怎么保证线程安排的： 使用synchronized修饰方法*

缺点：效率低下

第二代线程非安全集合类

ArrayList、HashMap

线程不安全，但是性能好，用来替代Vector、Hashtable

使用ArrayList、HashMap，需要线程安全怎么办呢？

使用 Collections.synchronizedList(list); Collections.synchronizedMap(m);

底层使用synchronized代码块锁 虽然也是锁住了所有的代码，但是锁在方法里边，并所在方法外边性能可以理解为稍有提高吧。毕竟进方法本身就要分配资源的

第三代线程安全集合类

在大量并发情况下如何提高集合的效率和安全呢？

java.util.concurrent.*

ConcurrentHashMap：

CopyOnWriteArrayList ：

CopyOnWriteArraySet： 注意 不是CopyOnWriteHashSet*

底层大都采用Lock锁（1.8的ConcurrentHashMap不使用Lock锁），保证安全的同时，性能也很高。

jdk1.8的新特性有哪些

一、接口的默认方法

Java 8允许我们给接口添加一个非抽象的方法实现，只需要使用 default关键字即可，这个特征又叫做扩展方法，示例如下：

代码如下:

interface Formula { double calculate(int a);

default double sqrt(int a) { return Math.sqrt(a); } }

Formula接口在拥有calculate方法之外同时还定义了sqrt方法，实现了Formula接口的子类只需要实现一个calculate方法，默认方法sqrt将在子类上可以直接使用。

代码如下:

Formula formula = new Formula() { @Override public double calculate(int a) { return sqrt(a * 100); } };

formula.calculate(100); // 100.0 formula.sqrt(16); // 4.0

文中的formula被实现为一个匿名类的实例，该代码非常容易理解，6行代码实现了计算 sqrt(a * 100)。在下一节中，我们将会看到实现单方法接口的更简单的做法。

译者注： 在Java中只有单继承，如果要让一个类赋予新的特性，通常是使用接口来实现，在C++中支持多继承，允许一个子类同时马士兵java基础面试具有多个父类的接口与功能，在其他语言中，让一个类同时具有其他的可复用代码的方法叫做mixin。新的Java 8 的这个特新在编译器实现的角度上来说更加接近Scala的trait。 在C#中也有名为扩展方法的概念，允许给已存在的类型扩展方法，和Java 8的这个在语义上有差别。

二、Lambda 表达式

首先看看在老版本的Java中是如何排列字符串的：

代码如下:

List names = Arrays.asList(“peterF”, “anna”, “mike”, “xenia”);

Collections.sort(names, new Comparator() { @Override public int compare(String a, String b) { return b.compareTo(a); } });

只需要给静态方法 Collections.sort 传入一个List对象以及一个比较器来按指定顺序排列。通常做法都是创建一个匿名的比较器对象然后将其传递给sort方法。

在Java 8 中你就没必要使用这种传统的匿名对象的方式了，Java 8提供了更简洁的语法，lambda表达式：

代码如下:

Collections.sort(names, (String a, String b) -> { return b.compareTo(a); });

看到了吧，代码变得更段且更具有可读性，但是实际上还可以写得更短：

代码如下:

Collections.sort(names, (String a, String b) -> b.compareTo(a));

对于函数体只有一行代码的，你可以去掉大括号{}以及return关键字，但是你还可以写得更短点：

代码如下:

Collections.sort(names, (a, b) -> b.compareTo(a));

Java编译器可以自动推导出参数类型，所以你可以不用再写一次类型。接下来我们看看lambda表达式还能作出什么更方便的东西来：

三、函数式接口

Lambda表达式是如何在java的类型系统中表示的呢？每一个lambda表达式都对应一个类型，通常是接口类型。而“函数式接口”是指仅仅只包含一个抽象方法的接口，每一个该类型的lambda表达式都会被匹配到这个抽象方法。因为 默认方法 不算抽象方法，所以你也可以给你的函数式接口添加默认方法。

我们可以将lambda表达式当作任意只包含一个抽象方法的接口类型，确保你的接口一定达到这个要求，你只需要给你的接口添加 @FunctionalInterface 注解，编译器如果发现你标注了这个注解的接口有多于一个抽象方法的时候会报错的。

示例如下：

代码如下:

@FunctionalInterface interface Converter<F, T> { T convert(F from); } Converter<String, Integer> converter = (from) -> Integer.valueOf(from); Integer converted = converter.convert(“123”); System.out.println(converted); // 123

需要注意如果@FunctionalInterface如果没有指定，上面的代码也是对的。

译者注 将lambda表达式映射到一个单方法的接口上，这种做法在Java 8之前就有别的语言实现，比如Rhino JavaScript解释器，如果一个函数参数接收一个单方法的接口而你传递的是一个function，Rhino 解释器会自动做一个单接口的实例到function的适配器，典型的应用场景有 org.w3c.dom.events.EventTarget 的addEventListener 第二个参数 EventListener。

四、方法与构造函数引用

前一节中的代码还可以通过静态方法引用来表示：

代码如下:

Converter<String, Integer> converter = Integer::valueOf; Integer converted = converter.convert(“123”); System.out.println(converted); // 123

Java 8 允许你使用 :: 关键字来传递方法或者构造函数引用，上面的代码展示了如何引用一个静态方法，我们也可以引用一个对象的方法：

代码如下:

converter = something::startsWith; String converted = converter.convert(“Java”); System.out.println(converted); // “J”

接下来看看构造函数是如何使用::关键字来引用的，首先我们定义一个包含多个构造函数的简单类：

代码如下:

class Person { String firstName; String lastName;

Person() {}

Person(String firstName, String lastName) { this.firstName = firstName; this.lastName = lastName; } }

接下来我们指定一个用来创建Person对象的对象工厂接口：

代码如下:

interface PersonFactory

{ P create(String firstName, String lastName); }

这里我们使用构造函数引用来将他们关联起来，而不是实现一个完整的工厂：

代码如下:

PersonFactory personFactory = Person::new; Person person = personFactory.create(“Peter”, “Parker”);

我们只需要使用 Person::new 来获取Person类构造函数的引用，Java编译器会自动根据PersonFactory.create方法的签名来选择合适的构造函数。

五、Lambda 作用域

在lambda表达式中访问外层作用域和老版本的匿名对象中的方式很相似。你可以直接访问标记了final的外层局部变量，或者实例的字段以及静态变量。

六、访问局部变量

我们可以直接在lambda表达式中访问外层的局部变量：

代码如下:

final int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num);

stringConverter.convert(2); // 3

但是和匿名对象不同的是，这里的变量num可以不用声明为final，该代码同样正确：

代码如下:

int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num);

stringConverter.convert(2); // 3

不过这里的num必须不可被后面的代码修改（即隐性的具有final的语义），例如下面的就无法编译：

代码如下:

int num = 1; Converter<Integer, String> stringConverter = (from) -> String.valueOf(from + num); num = 3;

在lambda表达式中试图修改num同样是不允许的。

七、访问对象字段与静态变量

和本地变量不同的是，lambda内部对于实例的字段以及静态变量是即可读又可写。该行为和匿名对象是一致的：

代码如下:

class Lambda4 { static int outerStaticNum; int outerNum;

void testScopes() { Converter<Integer, String> stringConverter1 = (from) -> { outerNum = 23; return String.valueOf(from); };

Converter<Integer, String> stringConverter2 = (from) -> { outerStaticNum = 72; return String.valueOf(from); }; } }

八、访问接口的默认方法

还记得第一节中的formula例子么，接口Formula定义了一个默认方法sqrt可以直接被formula的实例包括匿名对象访问到，但是在lambda表达式中这个是不行的。 Lambda表达式中是无法访问到默认方法的，以下代码将无法编译：

代码如下:

Formula formula = (a) -> sqrt( a * 100); Built-in Functional Interfaces

JDK 1.8 API包含了很多内建的函数式接口，在老Java中常用到的比如Comparator或者Runnable接口，这些接口都增加了@FunctionalInterface注解以便能用在lambda上。 Java 8 API同样还提供了很多全新的函数式接口来让工作更加方便，有一些接口是来自Google Guava库里的，即便你对这些很熟悉了，还是有必要看看这些是如何扩展到lambda上使用的。

Predicate接口

Predicate 接口只有一个参数，返回boolean类型。该接口包含多种默认方法来将Predicate组合成其他复杂的逻辑（比如：与，或，非）：

代码如下:

Predicate predicate = (s) -> s.length() > 0;

predicate.test(“foo”); // true predicate.negate().test(“foo”); // false

Predicate nonNull = Objects::nonNull; Predicate isNull = Objects::isNull;

Predicate isEmpty = String::isEmpty; Predicate isNotEmpty = isEmpty.negate();

Function 接口

Function 接口有一个参数并且返回一个结果，并附带了一些可以和其他函数组合的默认方法（compose, andThen）：

代码如下:

Function<String, Integer> toInteger = Integer::valueOf; Function<String, String> backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);

backToString.apply(“123”); // “123”

Supplier 接口 Supplier 接口返回一个任意范型的值，和Function接口不同的是该接口没有任何参数

代码如下:

Supplier personSupplier = Person::new; personSupplier.get(); // new Person

Consumer 接口 Consumer 接口表示执行在单个参数上的操作。

代码如下:

Consumer greeter = § -> System.out.println("Hello, " + p.firstName); greeter.accept(new Person(“Luke”, “Skywalker”));

Comparator 接口 Comparator 是老Java中的经典接口， Java 8在此之上添加了多种默认方法：

代码如下:

Comparator comparator = (p1, p2) -> p1.firstName.compareTo(p2.firstName);

Person p1 = new Person(“John”, “Doe”); Person p2 = new Person(“Alice”, “Wonderland”);

comparator.compare(p1, p2); // > 0 comparator.reversed().compare(p1, p2); // < 0

Optional 接口

Optional 不是函数是接口，这是个用来防止NullPointerException异常的辅助类型，这是下一届中将要用到的重要概念，现在先简单的看看这个接口能干什么：

Optional 被定义为一个简单的容器，其值可能是null或者不是null。在Java 8之前一般某个函数应该返回非空对象但是偶尔却可能返回了null，而在Java 8中，不推荐你返回null而是返回Optional。

代码如下:

Optional optional = Optional.of(“bam”);

optional.isPresent(); // true optional.get(); // “bam” optional.orElse(“fallback”); // “bam”

optional.ifPresent((s) -> System.out.println(s.charAt(0))); // “b”

Stream 接口

java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样你就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行执行或者并行执行。

首先看看Stream是怎么用，首先创建实例代码的用到的数据List：

代码如下:

List stringCollection = new ArrayList<>(); stringCollection.add(“ddd2”); stringCollection.add(“aaa2”); stringCollection.add(“bbb1”); stringCollection.add(“aaa1”); stringCollection.add(“bbb3”); stringCollection.add(“ccc”); stringCollection.add(“bbb2”); stringCollection.add(“ddd1”);

Java 8扩展了集合类，可以通过 Collection.stream() 或者 Collection.parallelStream() 来创建一个Stream。下面几节将详细解释常用的Stream操作：

Filter 过滤

过滤通过一个predicate接口来过滤并只保留符合条件的元素，该操作属于中间操作，所以我们可以在过滤后的结果来应用其他Stream操作（比如forEach）。forEach需要一个函数来对过滤后的元素依次执行。forEach是一个最终操作，所以我们不能在forEach之后来执行其他Stream操作。

代码如下:

stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith(“a”)) .forEach(System.out::println);

// “aaa2”, “aaa1”

Sort 排序

排序是一个中间操作，返回的是排序好后的Stream。如果你不指定一个自定义的Comparator则会使用默认排序。

代码如下:

stringCollection .stream() .sorted() .filter((s) -> s.startsWith(“a”)) .forEach(System.out::println);

// “aaa1”, “aaa2”

需要注意的是，排序只创建了一个排列好后的Stream，而不会影响原有的数据源，排序之后原数据stringCollection是不会被修改的：

代码如下:

System.out.println(stringCollection); // ddd2, aaa2, bbb1, aaa1, bbb3, ccc, bbb2, ddd1

Map 映射 中间操作map会将元素根据指定的Function接口来依次将元素转成另外的对象，下面的示例展示了将字符串转换为大写字符串。你也可以通过map来讲对象转换成其他类型，map返回的Stream类型是根据你map传递进去的函数的返回值决定的。

代码如下:

stringCollection .stream() .map(String::toUpperCase) .sorted((a, b) -> b.compareTo(a)) .forEach(System.out::println);

// “DDD2”, “DDD1”, “CCC”, “BBB3”, “BBB2”, “AAA2”, “AAA1”

Match 匹配

Stream提供了多种匹配操作，允许检测指定的Predicate是否匹配整个Stream。所有的匹配操作都是最终操作，并返回一个boolean类型的值。

代码如下:

boolean anyStartsWithA = stringCollection .stream() .anyMatch((s) -> s.startsWith(“a”));

System.out.println(anyStartsWithA); // true

boolean allStartsWithA = stringCollection .stream() .allMatch((s) -> s.startsWith(“a”));

System.out.println(allStartsWithA); // false

boolean noneStartsWithZ = stringCollection .stream() .noneMatch((s) -> s.startsWith(“z”));

System.out.println(noneStartsWithZ); // true

Count 计数 计数是一个最终操作，返回Stream中元素的个数，返回值类型是long。

代码如下:

long startsWithB = stringCollection .stream() .filter((s) -> s.startsWith(“b”)) .count();

System.out.println(startsWithB); // 3

Reduce 规约

这是一个最终操作，允许通过指定的函数来讲stream中的多个元素规约为一个元素，规越后的结果是通过Optional接口表示的：

代码如下:

Optional reduced = stringCollection .stream() .sorted() .reduce((s1, s2) -> s1 + “#” + s2);

reduced.ifPresent(System.out::println); // “aaa1#aaa2#bbb1#bbb2#bbb3#ccc#ddd1#ddd2”

并行Streams

前面提到过Stream有串行和并行两种，串行Stream上的操作是在一个线程中依次完成，而并行Stream则是在多个线程上同时执行。

下面的例子展示了是如何通过并行Stream来提升性能：

首先我们创建一个没有重复元素的大表：

代码如下:

int max = ; List values = new ArrayList<>(max); for (int i = 0; i < max; i++) { UUID uuid = UUID.randomUUID(); values.add(uuid.toString()); }

然后我们计算一下排序这个Stream要耗时多久， 串行排序：

代码如下:

long t0 = System.nanoTime();

long count = values.stream().sorted().count(); System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format(“sequential sort took: %d ms”, millis));

// 串行耗时: 899 ms 并行排序：

代码如下:

long t0 = System.nanoTime();

long count = values.parallelStream().sorted().count(); System.out.println(count);

long t1 = System.nanoTime();

long millis = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(t1 - t0); System.out.println(String.format(“parallel sort took: %d ms”, millis));

// 并行排序耗时: 472 ms 上面两个代码几乎是一样的，但是并行版的快了50%之多，唯一需要做的改动就是将stream()改为parallelStream()。

Map

前面提到过，Map类型不支持stream，不过Map提供了一些新的有用的方法来处理一些日常任务。

代码如下:

Map<Integer, String> map = new HashMap<>();

for (int i = 0; i < 10; i++) { map.putIfAbsent(i, “val” + i); }

map.forEach((id, val) -> System.out.println(val)); 以上代码很容易理解， putIfAbsent 不需要我们做额外的存在性检查，而forEach则接收一个Consumer接口来对map里的每一个键值对进行操作。

下面的例子展示了map上的其他有用的函数：

代码如下:

map.computeIfPresent(3, (num, val) -> val + num); map.get(3); // val33

map.computeIfPresent(9, (num, val) -> null); map.containsKey(9); // false

map.computeIfAbsent(23, num -> “val” + num); map.containsKey(23); // true

map.computeIfAbsent(3, num -> “bam”); map.get(3); // val33

接下来展示如何在Map里删除一个键值全都匹配的项：

代码如下:

map.remove(3, “val3”); map.get(3); // val33

map.remove(3, “val33”); map.get(3); // null

另外一个有用的方法：

代码如下:

map.getOrDefault(42, “not found”); // not found

对Map的元素做合并也变得很容易了：

代码如下:

map.merge(9, “val9”, (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9

map.merge(9, “concat”, (value, newValue) -> value.concat(newValue)); map.get(9); // val9concat

Merge做的事情是如果键名不存在则插入，否则则对原键对应的值做合并操作并重新插入到map中。

九、Date API

Java 8 在包java.time下包含了一组全新的时间日期API。新的日期API和开源的Joda-Time库差不多，但又不完全一样，下面的例子展示了这组新API里最重要的一些部分：

Clock 时钟

Clock类提供了访问当前日期和时间的方法，Clock是时区敏感的，可以用来取代 System.currentTimeMillis() 来获取当前的微秒数。某一个特定的时间点也可以使用Instant类来表示，Instant类也可以用来创建老的java.util.Date对象。

代码如下:

Clock clock = Clock.systemDefaultZone(); long millis = clock.millis();

Instant instant = clock.instant(); Date legacyDate = Date.from(instant); // legacy java.util.Date

Timezones 时区

在新API中时区使用ZoneId来表示。时区可以很方便的使用静态方法of来获取到。 时区定义了到UTS时间的时间差，在Instant时间点对象到本地日期对象之间转换的时候是极其重要的。

代码如下:

System.out.println(ZoneId.getAvailableZoneIds()); // prints all available timezone ids

ZoneId zone1 = ZoneId.of(“Europe/Berlin”); ZoneId zone2 = ZoneId.of(“Brazil/East”); System.out.println(zone1.getRules()); System.out.println(zone2.getRules());

// ZoneRules[currentStandardOffset=+01:00] // ZoneRules[currentStandardOffset=-03:00]

LocalTime 本地时间

LocalTime 定义了一个没有时区信息的时间，例如 晚上10点，或者 17:30:15。下面的例子使用前面代码创建的时区创建了两个本地时间。之后比较时间并以小时和分钟为单位计算两个时间的时间差：

代码如下:

LocalTime now1 = LocalTime.now(zone1); LocalTime now2 = LocalTime.now(zone2);

System.out.println(now1.isBefore(now2)); // false

long hoursBetween = ChronoUnit.HOURS.between(now1, now2); long minutesBetween = ChronoUnit.MINUTES.between(now1, now2);

System.out.println(hoursBetween); // -3 System.out.println(minutesBetween); // -239

LocalTime 提供了多种工厂方法来简化对象的创建，包括解析时间字符串。

代码如下:

LocalTime late = LocalTime.of(23, 59, 59); System.out.println(late); // 23:59:59

DateTimeFormatter germanFormatter = DateTimeFormatter .ofLocalizedTime(FormatStyle.SHORT) .withLocale(Locale.GERMAN);

LocalTime leetTime = LocalTime.parse(“13:37”, germanFormatter); System.out.println(leetTime); // 13:37

LocalDate 本地日期

LocalDate 表示了一个确切的日期，比如 2014-03-11。该对象值是不可变的，用起来和LocalTime基本一致。下面的例子展示了如何给Date对象加减天/月/年。另外要注意的是这些对象是不可变的，操作返回的总是一个新实例。

代码如下:

LocalDate today = LocalDate.now(); LocalDate tomorrow = today.plus(1, ChronoUnit.DAYS); LocalDate yesterday = tomorrow.minusDays(2);

LocalDate independenceDay = LocalDate.of(2014, Month.JULY, 4); DayOfWeek dayOfWeek = independenceDay.getDayOfWeek();

System.out.println(dayOfWeek); // FRIDAY 从字符串解析一个LocalDate类型和解析LocalTime一样简单：

代码如下:

DateTimeFormatter germanFormatter = DateTimeFormatter .ofLocalizedDate(FormatStyle.MEDIUM) .withLocale(Locale.GERMAN);

LocalDate xmas = LocalDate.parse(“24.12.2014”, germanFormatter); System.out.println(xmas); // 2014-12-24

LocalDateTime 本地日期时间

LocalDateTime 同时表示了时间和日期，相当于前两节内容合并到一个对象上了。LocalDateTime和LocalTime还有LocalDate一样，都是不可变的。LocalDateTime提供了一些能访问具体字段的方法。

代码如下:

LocalDateTime sylvester = LocalDateTime.of(2014, Month.DECEMBER, 31, 23, 59, 59);

DayOfWeek dayOfWeek = sylvester.getDayOfWeek(); System.out.println(dayOfWeek); // WEDNESDAY

Month month = sylvester.getMonth(); System.out.println(month); // DECEMBER

long minuteOfDay = sylvester.getLong(ChronoField.MINUTE_OF_DAY); System.out.println(minuteOfDay); // 1439

只要附加上时区信息，就可以将其转换为一个时间点Instant对象，Instant时间点对象可以很容易的转换为老式的java.util.Date。

代码如下:

Instant instant = sylvester .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toInstant();

Date legacyDate = Date.from(instant); System.out.println(legacyDate); // Wed Dec 31 23:59:59 CET 2014

格式化LocalDateTime和格式化时间和日期一样的，除了使用预定义好的格式外，我们也可以自己定义格式：

代码如下:

DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter .ofPattern(“MMM dd, yyyy - HH:mm”);

LocalDateTime parsed = LocalDateTime.parse(“Nov 03, 2014 - 07:13”, formatter); String string = formatter.format(parsed); System.out.println(string); // Nov 03, 2014 - 07:13

和java.text.NumberFormat不一样的是新版的DateTimeFormatter是不可变的，所以它是线程安全的。

十、Annotation 注解

在Java 8中支持多重注解了，先看个例子来理解一下是什么意思。 首先定义一个包装类Hints注解用来放置一组具体的Hint注解：

代码如下:

@interface Hints { Hint[] value(); }

@Repeatable(Hints.class) @interface Hint { String value(); }

Java 8允许我们把同一个类型的注解使用多次，只需要给该注解标注一下@Repeatable即可。

例 1: 使用包装类当容器来存多个注解（老方法）

代码如下:

@Hints({@Hint(“hint1”), @Hint(“hint2”)}) class Person {}

例 2：使用多重注解（新方法）

代码如下:

@Hint(“hint1”) @Hint(“hint2”) class Person {}

第二个例子里java编译器会隐性的帮你定义好@Hints注解，了解这一点有助于你用反射来获取这些信息：

代码如下:

Hint hint = Person.class.getAnnotation(Hint.class); System.out.println(hint); // null

Hints hints1 = Person.class.getAnnotation(Hints.class); System.out.println(hints1.value().length); // 2

Hint[] hints2 = Person.class.getAnnotationsByType(Hint.class); System.out.println(hints2.length); // 2

即便我们没有在Person类上定义@Hints注解，我们还是可以通过 getAnnotation(Hints.class) 来获取 @Hints注解，更加方便的方法是使用 getAnnotationsByType 可以直接获取到所有的@Hint注解。 另外Java 8的注解还增加到两种新的target上了：

代码如下:

@Target({ElementType.TYPE_PARAMETER, ElementType.TYPE_USE}) @interface MyAnnotation {}

关于Java 8的新特性就写到这了，肯定还有更多的特性等待发掘。JDK 1.8里还有很多很有用的东西，比如Arrays.parallelSort, StampedLock和CompletableFuture等等。

Java中重写和重载有哪些区别

方法的重载和重写都是实现多态的方式，区别在于前者实现的是编译时的多态性，而后者实现的是运行时的多态

性。重载发生在一个类中，同名的方法如果有不同的参数列表（参数类型不同、参数个数不同或者二者都不同）则视为

重载；重写发生在子类与父类之间，重写要求子类被重写方法与父类被重写方法有相同的返回类型，比父类被重写方

法更好访问，不能比父类被重写方法声明更多的异常（里氏代换原则）。重载对返回类型没有特殊的要求。

方法重载的规则：

1.方法名一致，参数列表中参数的顺序，类型，个数不同。

2.重载与方法的返回值无关，存在于父类和子类，同类中。

3.可以抛出不同的异常，可以有不同修饰符

方法重写的规则：

1.参数列表必须完全与被重写方法的一致，返回类型必须完全与被重写方法的返回类型一致。

2.构造方法不能被重写，声明为 final 的方法不能被重写，声明为 static 的方法不能被重写，但是能够被再次

声明。

3.访问权限不能比父类中被重写的方法的访问权限更低。

4.重写的方法能够抛出任何非强制异常（UncheckedException，也叫非运行时异常），无论被重写的方法是

否抛出异常。但是，重写的方法不能抛出新的强制性异常，或者比被重写方法声明的更广泛的强制性异常，反之则

可以。

接口和抽象类有哪些区别

不同：

抽象类：

1.抽象类中可以定义构造器

2.可以有抽象方法和具体方法

3.接口中的成员全都是 public 的

4.抽象类中可以定义成员变量

5.有抽象方法的类必须被声明为抽象类，而抽象类未必要有抽象方法

6.抽象类中可以包含静态方法

7.一个类只能继承一个抽象类

接口：

1.接口中不能定义构造器

2.方法全部都是抽象方法

3.抽象类中的成员可以是 private、默认、protected、public

4.接口中定义的成员变量实际上都是常量

5.接口中不能有静态方法

6.一个类可以实现多个接口

相同：

1.不能够实例化

2.可以将抽象类和接口类型作为引用类型

3.一个类如果继承了某个抽象类或者实现了某个接口都需要对其中的抽象方法全部进行实现，否则该类仍然需要

被声明为抽象类

怎样声明一个类不会被继承，什么场景下会用

如果一个类被final修饰，此类不可以有子类，不能被其它类继承，如果一个中的所有方法都没有重写的需要，当前类没有子类也罢，就可以使用final修饰类。

Java中==和equals有哪些区别

equals 和== 最大的区别是一个是方法一个是运算符。

==：如果比较的对象是基本数据类型，则比较的是数值是否相等；如果比较的是引用数据类型，则比较的是对象

的地址值是否相等。

equals()：用来比较方法两个对象的内容是否相等。

注意：equals 方法不能用于基本数据类型的变量，如果没有对 equals 方法进行重写，则比较的是引用类型的变

量所指向的对象的地址。

String、StringBuffer、StringBuilder区别及使用场景

Java 平台提供了两种类型的字符串：String 和 StringBuffer/StringBuilder，它们都可以储存和操作字符串，区别

如下。

1）String 是只读字符串，也就意味着 String 引用的字符串内容是不能被改变的。初学者可能会有这样的误解：

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如上，字符串 str 明明是可以改变的呀！其实不然，str 仅仅是一个引用对象，它指向一个字符串对象“abc”。第

二行代码的含义是让 str 重新指向了一个新的字符串“bcd”对象，而“abc”对象并没有任何改变，只不过该对象已

经成为一个不可及对象罢了。

2）StringBuffer/StringBuilder 表示的字符串对象可以直接进行修改。

3）StringBuilder 是 Java5 中引入的，它和 StringBuffer 的方法完全相同，区别在于它是在单线程环境下使用的，

因为它的所有方法都没有被 synchronized 修饰，因此它的效率理论上也比 StringBuffer 要高。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZUaPfdKp-64)(images/StringBuilder.png)]

Java代理的几种实现方式

第一种:静态代理,只能静态的代理某些类或者某些方法,不推荐使用,功能比较弱,但是编码简单

第二种:动态代理,包含Proxy代理和CGLIB动态代理

Proxy代理是JDK内置的动态代理

​ 特点:面向接口的,不需要导入三方依赖的动态代理,可以对多个不同的接口进行增强,通过反射读取注解时,只能读取到接口上的注解

​ 原理:面向接口,只能对实现类在实现接口中定义的方法进行增强

定义接口和实现

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CGLIB动态代理

​ 特点:面向父类的动态代理,需要导入第三方依赖

​ 原理:面向父类,底层通过子类继承父类并重写方法的形式实现增强

Proxy和CGLIB是非常重要的代理模式,是springAOP底层实现的主要两种方式

CGLIB的核心类：
net.sf.cglib.proxy.Enhancer – 主要的增强类
net.sf.cglib.proxy.MethodInterceptor – 主要的方法拦截类，它是Callback接口的子接口，需要用户实现
net.sf.cglib.proxy.MethodProxy – JDK的java.lang.reflect.Method类的代理类，可以方便的实现对源对象方法的调用,如使用：
Object o = methodProxy.invokeSuper(proxy, args);//虽然第一个参数是被代理对象，也不会出现死循环的问题。

net.sf.cglib.proxy.MethodInterceptor接口是最通用的回调（callback）类型，它经常被基于代理的AOP用来实现拦截（intercept）方法的调用。这个接口只定义了一个方法
public Object intercept(Object object, java.lang.reflect.Method method,
Object[] args, MethodProxy proxy) throws Throwable;

第一个参数是代理对像，第二和第三个参数分别是拦截的方法和方法的参数。原来的方法可能通过使用java.lang.reflect.Method对象的一般反射调用，或者使用 net.sf.cglib.proxy.MethodProxy对象调用。net.sf.cglib.proxy.MethodProxy通常被首选使用，因为它更快。

hashcode和equals如何使用

equals()源自于java.lang.Object,该方法用来简单验证两个对象的相等性。Object类中定义的默认实现只检查两个对象的对象引用，以验证它们的相等性。 通过重写该方法,可以自定义验证对象相等新的规则,如果你使用ORM处理一些对象的话，你要确保在hashCode()和equals()对象中使用getter和setter而不是直接引用成员变量

hashCode()源自于java.lang.Object ,该方法用于获取给定对象的唯一的整数(散列码)。当这个对象需要存储在哈希表这样的数据结构时，这个整数用于确定桶的位置。默认情况下，对象的hashCode()方法返回对象所在内存地址的整数表示。hashCode()是HashTable、HashMap和HashSet使用的。默认的，Object类的hashCode()方法返回这个对象存储的内存地址的编号。

hash散列算法,使得在hash表中查找一个记录速度变O(1). 每个记录都有自己的hashcode,散列算法按照hashcode把记录放置在合适的位置. 在查找一个记录,首先先通过hashcode快速定位记录的位置.然后再通过equals来比较是否相等。如果hashcode没找到，则不equal，元素不存在于哈希表中；即使找到了，也只需执行hashcode相同的几个元素的equal，如果不equal，还是不存在哈希表中。

HashMap和HashTable的区别及底层实现

HashMap和HashTable对比

1. HashTable线程同步，HashMap非线程同步。
2. HashTable不允许<键,值>有空值，HashMap允许<键,值>有空值。
3. HashTable使用Enumeration，HashMap使用Iterator。
4. HashTable中hash数组的默认大小是11，增加方式的old*2+1，HashMap中hash数组的默认大小是16，增长方式是2的指数倍。

5.HashMap jdk1.8之前list + 链表 jdk1.8之后list + 链表,当链表长度到8时，转化为红黑树

6.HashMap链表插入节点的方式 在Java1.7中，插入链表节点使用头插法。Java1.8中变成了尾插法

7.Java1.8的hash()中，将hash值高位（前16位）参与到取模的运算中，使得计算结果的不确定性增强，降低发生哈希碰撞的概率

HashMap扩容优化:

扩容以后,1.7对元素进行rehash算法,计算原来每个元素在扩容之后的哈希表中的位置,1.8借助2倍扩容机制,元素不需要进行重新计算位置

JDK 1.8 在扩容时并没有像 JDK 1.7 那样，重新计算每个元素的哈希值，而是通过高位运算（e.hash & oldCap）来确定元素是否需要移动，比如 key1 的信息如下：

使用 e.hash & oldCap 得到的结果，高一位为 0，当结果为 0 时表示元素在扩容时位置不会发生任何变化，而 key 2 信息如下

高一位为 1，当结果为 1 时，表示元素在扩容时位置发生了变化，新的下标位置等于原下标位置 + 原数组长度hashmap,不必像1.7一样全部重新计算位置

为什么hashmap扩容的时候是两倍？

查看源代码

在存入元素时,放入元素位置有一个 (n-1)&hash 的一个算法,和hash&(newCap-1),这里用到了一个&位运算符

当HashMap的容量是16时，它的二进制是10000，(n-1)的二进制是01111，与hash值得计算结果如下

下面就来看一下HashMap的容量不是2的n次幂的情况，当容量为10时，二进制为01010，(n-1)的二进制是01001，向里面添加同样的元素，结果为

可以看出，有三个不同的元素进过&运算得出了同样的结果，严重的hash碰撞了

只有当n的值是2的N次幂的时候，进行&位运算的时候，才可以只看后几位，而不需要全部进行计算

hashmap线程安全的方式？

HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.

方法一:通过Collections.synchronizedMap()返回一个新的Map,这个新的map就是线程安全的. 这个要求大家习惯基于接口编程,因为返回的并不是HashMap,而是一个Map的实现.

方法二:重新改写了HashMap,具体的可以查看java.util.concurrent.ConcurrentHashMap. 这个方法比方法一有了很大的改进.

方法一特点:

通过Collections.synchronizedMap()来封装所有不安全的HashMap的方法,就连toString, hashCode都进行了封装. 封装的关键点有2处,1)使用了经典的synchronized来进行互斥, 2)使用了代理模式new了一个新的类,这个类同样实现了Map接口.在Hashmap上面,synchronized锁住的是对象,所以第一个申请的得到锁,其他线程将进入阻塞,等待唤醒. 优点:代码实现十分简单,一看就懂.缺点:从锁的角度来看,方法一直接使用了锁住方法,基本上是锁住了尽可能大的代码块.性能会比较差.

方法二特点:

重新写了HashMap,比较大的改变有如下几点.使用了新的锁机制,把HashMap进行了拆分,拆分成了多个独立的块,这样在高并发的情况下减少了锁冲突的可能,使用的是NonfairSync. 这个特性调用CAS指令来确保原子性与互斥性.当如果多个线程恰好操作到同一个segment上面,那么只会有一个线程得到运行.

优点:需要互斥的代码段比较少,性能会比较好. ConcurrentHashMap把整个Map切分成了多个块,发生锁碰撞的几率大大降低,性能会比较好. 缺点:代码繁琐

Java异常处理方式

Java 通过面向对象的方法进行异常处理，一旦方法抛出异常，系统自动根据该异常对象寻找合适异常处理器（Exception Handler）来处理该异常，把各种不同的异常进行分类，并提供了良好的接口。在 Java 中，每个异常都是一个对

象，它是 Throwable 类或其子类的实例。当一个方法出现异常后便抛出一个异常对象，该对象中包含有异常信息，调用这个对象的方法可以捕获到这个异常并可以对其进行处理。Java 的异常处理是通过 5 个关键词来实现的：try、 catch、throw、throws 和 finally。

在Java应用中，异常的处理机制分为声明异常，抛出异常和捕获异常。

throw和throws的区别：
（1）位置不同：
throw：方法内部
throws: 方法的签名处，方法的声明处

（2）内容不同：
throw+异常对象（检查异常，运行时异常）
throws+异常的类型（可以多个类型，用，拼接）

（3）作用不同：
throw：异常出现的源头，制造异常。
throws:在方法的声明处，告诉方法的调用者，这个方法中可能会出现我声明的这些异常。然后调用者对这个异常进行处理：
要么自己处理要么再继续向外抛出异常

1.throws声明异常

通常，应该捕获那些知道如何处理的异常，将不知道如何处理的异常继续传递下

去。传递异常可以在方法签名处使用 throws 关键字声明可能会抛出的异常。注意

非检查异常（Error、RuntimeException 或它们的子类）不可使用 throws 关键字来声明要抛出的异常。

​ 一个方法出现编译时异常，就需要 try-catch/ throws 处理，否则会导致编译错误

2.throw抛出异常

如果你觉得解决不了某些异常问题，且不需要调用者处理，那么你可以抛出异常。 throw关键字作用是在方法内部抛出一个Throwable类型的异常。任何Java代码都可以通过throw语句抛出异常。

3.trycatch捕获异常

程序通常在运行之前不报错，但是运行后可能会出现某些未知的错误，但是还不想直接抛出到上一级，那么就需要通过try…catch…的形式进行异常捕获，之后根据不同的异常情况来进行相应的处理。如何选择异常类型

可以根据下图来选择是捕获异常，声明异常还是抛出异常

自定义异常在生产中如何应用

2、在分层的软件结构中，通常是在表现层统一对系统其他层次的异常进行捕获处理。

如何实现一个IOC容器?

​ IOC(Inversion of Control),意思是控制反转，不是什么技术，而是一种设计思想，IOC意味着将你设计好的对象交给容器控制，而不是传统的在你的对象内部直接控制。

​ 在传统的程序设计中，我们直接在对象内部通过new进行对象创建，是程序主动去创建依赖对象，而IOC是有专门的容器来进行对象的创建，即IOC容器来控制对象的创建。

​ 在传统的应用程序中，我们是在对象中主动控制去直接获取依赖对象，这个是正转，反转是由容器来帮忙创建及注入依赖对象，在这个过程过程中，由容器帮我们查找级注入依赖对象，对象只是被动的接受依赖对象。

​ 1、先准备一个基本的容器对象，包含一些map结构的集合，用来方便后续过程中存储具体的对象

​ 2、进行配置文件的读取工作或者注解的解析工作，将需要创建的bean对象都封装成BeanDefinition对象存储在容器中

​ 3、容器将封装好的BeanDefinition对象通过反射的方式进行实例化，完成对象的实例化工作

​ 4、进行对象的初始化操作，也就是给类中的对应属性值就行设置，也就是进行依赖注入，完成整个对象的创建，变成一个完整的bean对象，存储在容器的某个map结构中

​ 5、通过容器对象来获取对象，进行对象的获取和逻辑处理工作

​ 6、提供销毁操作，当对象不用或者容器关闭的时候，将无用的对象进行销毁

说说你对Spring 的理解？

官网地址：https://spring.io/projects/spring-framework#overview

压缩包下载地址：https://repo.spring.io/release/org/springframework/spring/

源码地址：https://github.com/spring-projects/spring-framework

你觉得Spring的核心是什么？

​ spring是一个开源框架。

​ spring是为了简化企业开发而生的，使得开发变得更加优雅和简洁。

​ spring是一个IOC和AOP的容器框架。

​ IOC：控制反转

​ AOP：面向切面编程

​ 容器：包含并管理应用对象的生命周期，就好比用桶装水一样，spring就是桶，而对象就是水

说一下使用spring的优势？

​ 1、Spring通过DI、AOP和消除样板式代码来简化企业级Java开发

​ 2、Spring框架之外还存在一个构建在核心框架之上的庞大生态圈，它将Spring扩展到不同的领域，如Web服务、REST、移动开发以及NoSQL

​ 3、低侵入式设计，代码的污染极低

​ 4、独立于各种应用服务器，基于Spring框架的应用，可以真正实现Write Once,Run Anywhere的承诺

​ 5、Spring的IoC容器降低了业务对象替换的复杂性，提高了组件之间的解耦

​ 6、Spring的AOP支持允许将一些通用任务如安全、事务、日志等进行集中式处理，从而提供了更好的复用

​ 7、Spring的ORM和DAO提供了与第三方持久层框架的的良好整合，并简化了底层的数据库访问

​ 8、Spring的高度开放性，并不强制应用完全依赖于Spring，开发者可自由选用Spring框架的部分或全部

Spring是如何简化开发的？

​ 基于POJO的轻量级和最小侵入性编程

​ 通过依赖注入和面向接口实现松耦合

​ 基于切面和惯例进行声明式编程

​ 通过切面和模板减少样板式代码

说说你对Aop的理解？

​ AOP全称叫做 Aspect Oriented Programming 面向切面编程。它是为解耦而生的，解耦是程序员编码开发过程中一直追求的境界，AOP在业务类的隔离上，绝对是做到了解耦，在这里面有几个核心的概念：

• 切面（Aspect）: 指关注点模块化，这个关注点可能会横切多个对象。事务管理是企业级Java应用中有关横切关注点的例子。 在Spring AOP中，切面可以使用通用类基于模式的方式（schema-based approach）或者在普通类中以注解（@AspectJ 注解方式）来实现。
• 连接点（Join point）: 在程序执行过程中某个特定的点，例如某个方法调用的时间点或者处理异常的时间点。在Spring AOP中，一个连接点总是代表一个方法的执行。
• 通知（Advice）: 在切面的某个特定的连接点上执行的动作。通知有多种类型，包括“around”, “before” and “after”等等。通知的类型将在后面的章节进行讨论。 许多AOP框架，包括Spring在内，都是以拦截器做通知模型的，并维护着一个以连接点为中心的拦截器链。
• 切点（Pointcut）: 匹配连接点的断言。通知和切点表达式相关联，并在满足这个切点的连接点上运行（例如，当执行某个特定名称的方法时）。切点表达式如何和连接点匹配是AOP的核心：Spring默认使用AspectJ切点语义。
• 引入（Introduction）: 声明额外的方法或者某个类型的字段。Spring允许引入新的接口（以及一个对应的实现）到任何被通知的对象上。例如，可以使用引入来使bean实现 接口， 以便简化缓存机制（在AspectJ社区，引入也被称为内部类型声明（inter））。
• 目标对象（Target object）: 被一个或者多个切面所通知的对象。也被称作被通知（advised）对象。既然Spring AOP是通过运行时代理实现的，那么这个对象永远是一个被代理（proxied）的对象。
• AOP代理（AOP proxy）:AOP框架创建的对象，用来实现切面契约（aspect contract）（包括通知方法执行等功能）。在Spring中，AOP代理可以是JDK动态代理或CGLIB代理。
• 织入（Weaving）: 把切面连接到其它的应用程序类型或者对象上，并创建一个被被通知的对象的过程。这个过程可以在编译时（例如使用AspectJ编译器）、类加载时或运行时中完成。 Spring和其他纯Java AOP框架一样，是在运行时完成织入的。

  这些概念都太学术了，如果更简单的解释呢，其实非常简单：

  任何一个系统都是由不同的组件组成的，每个组件负责一块特定的功能，当然会存在很多组件是跟业务无关的，例如日志、事务、权限等核心服务组件，这些核心服务组件经常融入到具体的业务逻辑中，如果我们为每一个具体业务逻辑操作都添加这样的代码，很明显代码冗余太多，因此我们需要将这些公共的代码逻辑抽象出来变成一个切面，然后注入到目标对象（具体业务）中去，AOP正是基于这样的一个思路实现的，通过动态代理的方式，将需要注入切面的对象进行代理，在进行调用的时候，将公共的逻辑直接添加进去，而不需要修改原有业务的逻辑代码，只需要在原来的业务逻辑基础之上做一些增强功能即可。

说说你对IOC的理解？

​ 如果这个过程比较难理解的话，那么可以想象自己找女朋友和婚介公司找女朋友的过程。如果这个过程能够想明白的话，那么我们现在回答上面的问题：

BeanFactory和ApplicationContext有什么区别

相同：

• Spring提供了两种不同的IOC 容器，一个是BeanFactory，另外一个是ApplicationContext，它们都是Java interface，ApplicationContext继承于BeanFactory(ApplicationContext继承ListableBeanFactory。
• 它们都可以用来配置XML属性，也支持属性的自动注入。
• 而ListableBeanFactory继承BeanFactory)，BeanFactory 和 ApplicationContext 都提供了一种方式，使用getBean(“bean name”)获取bean。

不同：

• 当你调用getBean()方法时，BeanFactory仅实例化bean，而ApplicationContext 在启动容器的时候实例化单例bean，不会等待调用getBean()方法时再实例化。
• BeanFactory不支持国际化，即i18n，但ApplicationContext提供了对它的支持。
• BeanFactory与ApplicationContext之间的另一个区别是能够将事件发布到注册为监听器的bean。
• BeanFactory 的一个核心实现是XMLBeanFactory 而ApplicationContext 的一个核心实现是ClassPathXmlApplicationContext，Web容器的环境我们使用WebApplicationContext并且增加了getServletContext 方法。
• 如果使用自动注入并使用BeanFactory，则需要使用API注册AutoWiredBeanPostProcessor，如果使用ApplicationContext，则可以使用XML进行配置。
• 简而言之，BeanFactory提供基本的IOC和DI功能，而ApplicationContext提供高级功能，BeanFactory可用于测试和非生产使用，但ApplicationContext是功能更丰富的容器实现，应该优于BeanFactory

简述spring bean的生命周期？

1、实例化bean对象

​ 通过反射的方式进行对象的创建，此时的创建只是在堆空间中申请空间，属性都是默认值

2、设置对象属性

​ 给对象中的属性进行值的设置工作

3、检查Aware相关接口并设置相关依赖

​ 如果对象中需要引用容器内部的对象，那么需要调用aware接口的子类方法来进行统一的设置

4、BeanPostProcessor的前置处理

​ 对生成的bean对象进行前置的处理工作

5、检查是否是InitializingBean的子类来决定是否调用afterPropertiesSet方法

​ 判断当前bean对象是否设置了InitializingBean接口，然后进行属性的设置等基本工作

6、检查是否配置有自定义的init-method方法

​ 如果当前bean对象定义了初始化方法，那么在此处调用初始化方法

7、BeanPostProcessor后置处理

​ 对生成的bean对象进行后置的处理工作

8、注册必要的Destruction相关回调接口

​ 为了方便对象的销毁，在此处调用注销的回调接口，方便对象进行销毁操作

9、获取并使用bean对象

​ 通过容器来获取对象并进行使用

10、是否实现DisposableBean接口

​ 判断是否实现了DisposableBean接口，并调用具体的方法来进行对象的销毁工作

11、是否配置有自定义的destory方法

​ 如果当前bean对象定义了销毁方法，那么在此处调用销毁方法

spring支持的bean作用域有哪些？

① singleton

使用该属性定义Bean时，IOC容器仅创建一个Bean实例，IOC容器每次返回的是同一个Bean实例。

② prototype

使用该属性定义Bean时，IOC容器可以创建多个Bean实例，每次返回的都是一个新的实例。

③ request

该属性仅对HTTP请求产生作用，使用该属性定义Bean时，每次HTTP请求都会创建一个新的Bean，适用于WebApplicationContext环境。

④ session

该属性仅用于HTTP Session，同一个Session共享一个Bean实例。不同Session使用不同的实例。

⑤ global-session

该属性仅用于HTTP Session，同session作用域不同的是，所有的Session共享一个Bean实例。

Spring框架中的单例Bean是线程安全的么？

​ Spring中的Bean对象默认是单例的，框架并没有对bean进行多线程的封装处理

​ 如果Bean是有状态的，那么就需要开发人员自己来保证线程安全的保证，最简单的办法就是改变bean的作用域把singleton改成prototype，这样每次请求bean对象就相当于是创建新的对象来保证线程的安全

​ 有状态就是由数据存储的功能

​ 无状态就是不会存储数据，你想一下，我们的controller，service和dao本身并不是线程安全的，只是调用里面的方法，而且多线程调用一个实例的方法，会在内存中复制遍历，这是自己线程的工作内存，是最安全的。

​ 因此在进行使用的时候，不要在bean中声明任何有状态的实例变量或者类变量，如果必须如此，也推荐大家使用ThreadLocal把变量变成线程私有，如果bean的实例变量或者类变量需要在多个线程之间共享，那么就只能使用synchronized，lock，cas等这些实现线程同步的方法了。

spring框架中使用了哪些设计模式及应用场景

​ 1.工厂模式，在各种BeanFactory以及ApplicationContext创建中都用到了

​ 2.模版模式，在各种BeanFactory以及ApplicationContext实现中也都用到了

​ 3.代理模式，Spring AOP 利用了 AspectJ AOP实现的! AspectJ AOP 的底层用了动态代理

​ 4.策略模式，加载资源文件的方式，使用了不同的方法，比如：ClassPathResourece，FileSystemResource，ServletContextResource，UrlResource但他们都有共同的借口Resource；在Aop的实现中，采用了两种不同的方式，JDK动态代理和CGLIB代理

​ 5.单例模式，比如在创建bean的时候。

​ 6.观察者模式，spring中的ApplicationEvent，ApplicationListener,ApplicationEventPublisher

​ 7.适配器模式，MethodBeforeAdviceAdapter,ThrowsAdviceAdapter,AfterReturningAdapter

​ 8.装饰者模式，源码中类型带Wrapper或者Decorator的都是

spring事务的实现方式原理是什么？

​ 在使用Spring框架的时候，可以有两种事务的实现方式，一种是编程式事务，有用户自己通过代码来控制事务的处理逻辑，还有一种是声明式事务，通过@Transactional注解来实现。

​ 其实事务的操作本来应该是由数据库来进行控制，但是为了方便用户进行业务逻辑的操作，spring对事务功能进行了扩展实现，一般我们很少会用编程式事务，更多的是通过添加@Transactional注解来进行实现，当添加此注解之后事务的自动功能就会关闭，有spring框架来帮助进行控制。

​ 其实事务操作是AOP的一个核心体现，当一个方法添加@Transactional注解之后，spring会基于这个类生成一个代理对象，会将这个代理对象作为bean，当使用这个代理对象的方法的时候，如果有事务处理，那么会先把事务的自动提交给关系，然后去执行具体的业务逻辑，如果执行逻辑没有出现异常，那么代理逻辑就会直接提交，如果出现任何异常情况，那么直接进行回滚操作，当然用户可以控制对哪些异常进行回滚操作。

TransactionInterceptor

spring事务的隔离级别有哪些？

​ spring中的事务隔离级别就是数据库的隔离级别，有以下几种：

​ read uncommitted

​ read committed

​ repeatable read

​ serializable

​ 在进行配置的时候，如果数据库和spring代码中的隔离级别不同，那么以spring的配置为主。

spring的事务传播机制是什么？

​ 多个事务方法相互调用时，事务如何在这些方法之间进行传播,spring中提供了7中不同的传播特性，来保证事务的正常执行：

​ REQUIRED：默认的传播特性，如果当前没有事务，则新建一个事务，如果当前存在事务，则加入这个事务

​ SUPPORTS：当前存在事务，则加入当前事务，如果当前没有事务，则以非事务的方式执行

​ MANDATORY：当前存在事务，则加入当前事务，如果当前事务不存在，则抛出异常

​ REQUIRED_NEW：创建一个新事务，如果存在当前事务，则挂起改事务

​ NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行，如果存在当前事务，则挂起当前事务

​ NEVER：不使用事务，如果当前事务存在，则抛出异常

​ NESTED：如果当前事务存在，则在嵌套事务中执行，否则REQUIRED的操作一样

​ NESTED和REQUIRED_NEW的区别：

​ REQUIRED_NEW是新建一个事务并且新开始的这个事务与原有事务无关，而NESTED则是当前存在事务时会开启一个嵌套事务，在NESTED情况下，父事务回滚时，子事务也会回滚，而REQUIRED_NEW情况下，原有事务回滚，不会影响新开启的事务

​ NESTED和REQUIRED的区别：

​ REQUIRED情况下，调用方存在事务时，则被调用方和调用方使用同一个事务，那么被调用方出现异常时，由于共用一个事务，所以无论是否catch异常，事务都会回滚，而在NESTED情况下，被调用方发生异常时，调用方可以catch其异常，这样只有子事务回滚，父事务不会回滚。

spring事务什么时候会失效？

​ 1、bean对象没有被spring容器管理

​ 2、方法的访问修饰符不是public

​ 3、自身调用问题

​ 4、数据源没有配置事务管理器

​ 5、数据库不支持事务

​ 6、异常被捕获

​ 7、异常类型错误或者配置错误

什么的是bean的自动装配，它有哪些方式？

​ bean的自动装配指的是bean的属性值在进行注入的时候通过某种特定的规则和方式去容器中查找，并设置到具体的对象属性中，主要有五种方式：

​ no – 缺省情况下，自动配置是通过“ref”属性手动设定，在项目中最常用
​ byName – 根据属性名称自动装配。如果一个bean的名称和其他bean属性的名称是一样的，将会自装配它。
​ byType – 按数据类型自动装配，如果bean的数据类型是用其它bean属性的数据类型，兼容并自动装配它。
​ constructor – 在构造函数参数的byType方式。
​ autodetect – 如果找到默认的构造函数，使用“自动装配用构造”; 否则，使用“按类型自动装配”。

spring、springmvc、springboot的区别是什么？

​ spring和springMvc：

1. spring是一个一站式的轻量级的java开发框架，核心是控制反转（IOC）和面向切面（AOP），针对于开发的WEB层(springMvc)、业务层(Ioc)、持久层(jdbcTemplate)等都提供了多种配置解决方案；
2. springMvc是spring基础之上的一个MVC框架，主要处理web开发的路径映射和视图渲染，属于spring框架中WEB层开发的一部分；

springMvc和springBoot：

1、springMvc属于一个企业WEB开发的MVC框架，涵盖面包括前端视图开发、文件配置、后台接口逻辑开发等，XML、config等配置相对比较繁琐复杂；

2、springBoot框架相对于springMvc框架来说，更专注于开发微服务后台接口，不开发前端视图，同时遵循默认优于配置，简化了插件配置流程，不需要配置xml，相对springmvc，大大简化了配置流程；

总结：

1、Spring 框架就像一个家族，有众多衍生产品例如 boot、security、jpa等等。但他们的基础都是Spring的ioc、aop等. ioc 提供了依赖注入的容器， aop解决了面向横切面编程，然后在此两者的基础上实现了其他延伸产品的高级功能；

2、springMvc主要解决WEB开发的问题，是基于Servlet 的一个MVC框架，通过XML配置，统一开发前端视图和后端逻辑；

3、由于Spring的配置非常复杂，各种XML、JavaConfig、servlet处理起来比较繁琐，为了简化开发者的使用，从而创造性地推出了springBoot框架，默认优于配置，简化了springMvc的配置流程；但区别于springMvc的是，springBoot专注于单体微服务接口开发，和前端解耦，虽然springBoot也可以做成springMvc前后台一起开发，但是这就有点不符合springBoot框架的初衷了；

springmvc工作流程是什么？

​ 当发起请求时被前置的控制器拦截到请求，根据请求参数生成代理请求，找到请求对应的实际控制器，控制器处理请求，创建数据模型，访问数据库，将模型响应给中心控制器，控制器使用模型与视图渲染视图结果，将结果返回给中心控制器，再将结果返回给请求者。

1、DispatcherServlet表示前置控制器，是整个SpringMVC的控制中心。用户发出请求，DispatcherServlet接收请求并拦截请求。
2、HandlerMapping为处理器映射。DispatcherServlet调用HandlerMapping,HandlerMapping根据请求url查找Handler。
3、返回处理器执行链，根据url查找控制器，并且将解析后的信息传递给DispatcherServlet
4、HandlerAdapter表示处理器适配器，其按照特定的规则去执行Handler。
5、执行handler找到具体的处理器
6、Controller将具体的执行信息返回给HandlerAdapter,如ModelAndView。
7、HandlerAdapter将视图逻辑名或模型传递给DispatcherServlet。
8、DispatcherServlet调用视图解析器(ViewResolver)来解析HandlerAdapter传递的逻辑视图名。
9、视图解析器将解析的逻辑视图名传给DispatcherServlet。
10、DispatcherServlet根据视图解析器解析的视图结果，调用具体的视图，进行试图渲染
11、将响应数据返回给客户端

springmvc的九大组件有哪些？

springboot自动配置原理是什么？

在之前的课程中我们讲解了springboot的启动过程，其实在面试过程中问的最多的可能是自动装配的原理，而自动装配是在启动过程中完成，只不过在刚开始的时候我们选择性的跳过了，下面详细讲解自动装配的过程。

1、在springboot的启动过程中，有一个步骤是创建上下文，如果不记得可以看下面的代码：

2、在prepareContext方法中查找load方法，一层一层向内点击，找到最终的load方法

3、实际执行load的是BeanDefinitionLoader中的load方法，如下：

4、下面方法将用来判断是否资源的类型，是使用groovy加载还是使用注解的方式

5、下面方法判断启动类中是否包含@Component注解，但是会神奇的发现我们的启动类中并没有该注解，继续更进发现MergedAnnotations类传入了一个参数SearchStrategy.TYPE_HIERARCHY，会查找继承关系中是否包含这个注解，@SpringBootApplication–>@SpringBootConfiguration–>@Configuration–>@Component,当找到@Component注解之后，会把该对象注册到AnnotatedBeanDefinitionReader对象中

当看完上述代码之后，只是完成了启动对象的注入，自动装配还没有开始，下面开始进入到自动装配。

6、自动装配入口，从刷新容器开始

7、在invokeBeanFactoryPostProcessors方法中完成bean的实例化和执行

8、查看invokeBeanFactoryPostProcessors的具体执行方法

9、开始执行自动配置逻辑（启动类指定的配置，非默认配置），可以通过debug的方式一层层向里进行查找，会发现最终会在ConfigurationClassParser类中，此类是所有配置类的解析类，所有的解析逻辑在parser.parse(candidates)中

10、继续跟进doProcessConfigurationClass方法，此方式是支持注解配置的核心逻辑

11、查看获取配置类的逻辑

12、继续回到ConfigurationClassParser中的parse方法中的最后一行,继续跟进该方法：

如何理解springboot中的starter？

​ 使用spring+springmvc框架进行开发的时候，如果需要引入mybatis框架，那么需要在xml中定义需要的bean对象，这个过程很明显是很麻烦的，如果需要引入额外的其他组件，那么也需要进行复杂的配置，因此在springboot中引入了starter

​ starter就是一个jar包，写一个@Configuration的配置类，将这些bean定义在其中，然后再starter包的META-INF/spring.factories中写入配置类，那么springboot程序在启动的时候就会按照约定来加载该配置类

​ 开发人员只需要将相应的starter包依赖进应用中，进行相关的属性配置，就可以进行代码开发，而不需要单独进行bean对象的配置

什么是嵌入式服务器，为什么使用嵌入式服务器？

​ 在springboot框架中，大家应该发现了有一个内嵌的tomcat，在之前的开发流程中，每次写好代码之后必须要将项目部署到一个额外的web服务器中，只有这样才可以运行，这个明显要麻烦很多，而使用springboot的时候，你会发现在启动项目的时候可以直接按照java应用程序的方式来启动项目，不需要额外的环境支持，也不需要tomcat服务器，这是因为在springboot框架中内置了tomcat.jar，来通过main方法启动容器，达到一键开发部署的方式，不需要额外的任何其他操作。

mybatis的优缺点有哪些？

1、Mybait的优点：

（1）简单易学，容易上手（相比于Hibernate） 基于SQL编程；
（2）JDBC相比，减少了50%以上的代码量，消除了JDBC大量冗余的代码，不需要手动开关连接；
（3）很好的与各种数据库兼容（因为MyBatis使用JDBC来连接数据库，所以只要JDBC支持的数据库MyBatis都支持，而JDBC提供了可扩展性，所以只要这个数据库有针对Java的jar包就可以就可以与MyBatis兼容），开发人员不需要考虑数据库的差异性。
（4）提供了很多第三方插件（分页插件 / 逆向工程）；
（5）能够与Spring很好的集成；
（6）MyBatis相当灵活，不会对应用程序或者数据库的现有设计强加任何影响，SQL写在XML里，从程序代码中彻底分离，解除sql与程序代码的耦合，便于统一管理和优化，并可重用。
（7）提供XML标签，支持编写动态SQL语句。
（8）提供映射标签，支持对象与数据库的ORM字段关系映射。
（9）提供对象关系映射标签，支持对象关系组建维护。
2、MyBatis框架的缺点：

mybatis和hibernate有什么区别？

Hibernate的优点：

1、hibernate是全自动，hibernate完全可以通过对象关系模型实现对数据库的操作，拥有完整的JavaBean对象与数据库的映射结构来自动生成sql。

2、功能强大，数据库无关性好，O/R映射能力强，需要写的代码很少，开发速度很快。

3、有更好的二级缓存机制，可以使用第三方缓存。

4、数据库移植性良好。

5、hibernate拥有完整的日志系统，hibernate日志系统非常健全，涉及广泛，包括sql记录、关系异常、优化警告、缓存提示、脏数据警告等

Hibernate的缺点：

1、学习门槛高，精通门槛更高，程序员如何设计O/R映射，在性能和对象模型之间如何取得平衡，以及怎样用好Hibernate方面需要的经验和能力都很强才行

2、hibernate的sql很多都是自动生成的，无法直接维护sql；虽然有hql查询，但功能还是不及sql强大，见到报表等变态需求时，hql查询要虚，也就是说hql查询是有局限的；hibernate虽然也支持原生sql查询，但开发模式上却与orm不同，需要转换思维，因此使用上有些不方便。总之写sql的灵活度上hibernate不及mybatis。

Mybatis的优点：

1、易于上手和掌握，提供了数据库查询的自动对象绑定功能，而且延续了很好的SQL使用经验，对于没有那么高的对象模型要求的项目来说，相当完美。

2、sql写在xml里，便于统一管理和优化， 解除sql与程序代码的耦合。

3、提供映射标签，支持对象与数据库的orm字段关系映射

4、 提供对象关系映射标签，支持对象关系组建维护

5、提供xml标签，支持编写动态sql。

6、速度相对于Hibernate的速度较快

Mybatis的缺点：

1、关联表多时，字段多的时候，sql工作量很大。

2、sql依赖于数据库，导致数据库移植性差。

3、由于xml里标签id必须唯一，导致DAO中方法不支持方法重载。

4、对象关系映射标签和字段映射标签仅仅是对映射关系的描述，具体实现仍然依赖于sql。

5、DAO层过于简单，对象组装的工作量较大。

6、不支持级联更新、级联删除。

7、Mybatis的日志除了基本记录功能外，其它功能薄弱很多。

8、编写动态sql时,不方便调试，尤其逻辑复杂时。

9、提供的写动态sql的xml标签功能简单，编写动态sql仍然受限，且可读性低。

mybatis中#{}和${}的区别是什么？

a、#{}是预编译处理，KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 24: …。 b、Mybatis 在处理#̲{}时，会将 sql 中的#{…{}时，就是把${}替换成变量的值。
d、使用#{}可以有效的防止 SQL 注入，提高系统安全性

简述一下mybatis插件运行原理及开发流程？

mybatis只支持针对ParameterHandler、ResultSetHandler、StatementHandler、Executor这四种接口的插件，mybatis使用jdk的动态代理，为需要拦截的接口生成代理对象以实现接口方法拦截功能，每当执行这四种接口对象的方法时，就会进入拦截方法，具体就是InvocationHandler的invoke方法，拦截那些你指定需要拦截的方法。

编写插件：实现Mybatis的Interceptor接口并复写intercept方法啊，然后给插件编写注解，指定要拦截哪一个接口的哪些方法，在配置文件中配置编写的插件即可。

索引的基本原理

1、为什么要有索引?
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
2、什么是索引？
索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能
非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。

3、索引的原理

索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等

本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段…这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？按照搜索树的模型，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。

4、索引的数据结构

MySQL主要用到两种结构：B+ Tree索引和Hash索引
Innodb存储引擎 默认是 B+Tree索引
Memory 存储引擎 默认 Hash索引；
MySQL中，只有Memory(Memory表只存在内存中，断电会消失，适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引，是Memory表的默认索引类型，尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。Hash索引把数据以hash形式组织起来，因此当查找某一条记录的时候，速度非常快。但是因为hash结构，每个键只对应一个值，而且是散列的方式分布。所以它并不支持范围查找和排序等功能。
B+Tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构，是InnoDB和MyISAM存储引擎模式的索引类型。相对Hash索引，B+Tree在查找单条记录的速度比不上Hash索引，但是因为更适合排序等操作，所以它更受欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。
对比：
hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

mysql聚簇和非聚簇索引的区别是什么？

​ mysql的索引类型跟存储引擎是相关的，innodb存储引擎数据文件跟索引文件全部放在ibd文件中，而myisam的数据文件放在myd文件中，索引放在myi文件中，其实区分聚簇索引和非聚簇索引非常简单，只要判断数据跟索引是否存储在一起就可以了。

​ innodb存储引擎在进行数据插入的时候，数据必须要跟索引放在一起，如果有主键就使用主键，没有主键就使用唯一键，没有唯一键就使用6字节的rowid，因此跟数据绑定在一起的就是聚簇索引，而为了避免数据冗余存储，其他的索引的叶子节点中存储的都是聚簇索引的key值，因此innodb中既有聚簇索引也有非聚簇索引，而myisam中只有非聚簇索引。

mysql索引结构有哪些，各自的优劣是什么？

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，mysql中使用较多的索引有hash索引，B+树索引，innodb的索引实现为B+树，memory存储引擎为hash索引。

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的二节点间有指针相关连接，在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。因为，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。

如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值，前提是键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，知道找到对应的数据

如果是范围查询检索，这时候哈徐索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索

哈希所有也没办法利用索引完成排序，以及like这样的部分模糊查询

哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则

B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因此存在哈希碰撞问题。

索引的设计原则有哪些？

​ 在进行索引设计的时候，应该保证索引字段占用的空间越小越好，这只是一个大的方向，还有一些细节点需要注意下：

​ 1、适合索引的列是出现在where字句中的列，或者连接子句中指定的列

​ 2、基数较小的表，索引效果差，没必要创建索引

​ 3、在选择索引列的时候，越短越好，可以指定某些列的一部分，没必要用全部字段的值

​ 4、不要给表中的每一个字段都创建索引，并不是索引越多越好

​ 5、定义有外键的数据列一定要创建索引

​ 6、更新频繁的字段不要有索引

​ 7、创建索引的列不要过多，可以创建组合索引，但是组合索引的列的个数不建议太多

​ 8、大文本、大对象不要创建索引

mysql锁的类型有哪些？

基于锁的属性分类：共享锁、排他锁。

基于锁的粒度分类：行级锁（innodb ）、表级锁（ innodb 、myisam）、页级锁（ innodb引擎）、记录锁、间隙锁、临键锁。

基于锁的状态分类：意向共享锁、意向排它锁。

共享锁（share lock）： 共享锁又称读锁，简称 S 锁；当一个事务为数据加上读锁之后，其他事务只能对该数据加读锁，而不能对数据加写锁，直到所有的读锁释放之后其他事务才能对其进行加持写锁。共享锁的特性主要是为了支持并发的读取数据，读取数据的时候不支持修改，避免出现重复读的问题。

排他锁（exclusive lock）：排他锁又称写锁，简称 X 锁；当一个事务为数据加上写锁时，其他请求将不能再为数据加任何锁，直到该锁释放之后，其他事务才能对数据进行加锁。排他锁的目的是在数据修改时候，不允许其他人同时修改，也不允许其他人读取，避免了出现脏数据和脏读的问题。

表锁（table lock）：表锁是指上锁的时候锁住的是整个表，当下一个事务访问该表的时候，必须等前一个事务释放了锁才能进行对表进行访问；特点：粒度大，加锁简单，容易冲突；

行锁：行锁是指上锁的时候锁住的是表的某一行或多行记录，其他事务访问同一张表时，只有被锁住的记录不能访问，其他的记录可正常访问，特点：粒度小，加锁比表锁麻烦，不容易冲突，相比表锁支持的并发要高

记录锁（Record lock）:记录锁也属于行锁中的一种，只不过记录锁的范围只是表中的某一条记录，记录锁是说事务在加锁后锁住的只是表的某一条记录，加了记录锁之后数据可以避免数据在查询的时候被修改的重复读问题，也避免了在修改的事务未提交前被其他事务读取的脏读问题

页锁：页级锁是 MysQL 中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁．表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间，会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

间隙锁：是属于行锁的一种，间隙锁是在事务加锁后其锁住的是表记录的某一个区间，当表的相邻ID之间出现空隙则会形成一个区间，遵循左开右闭原则。范围查询并且查询未命中记录，查询条件必须命中索引、间隙锁只会出现在REPEATABLE_READ（重复读）的事务级别中。

临键锁（Next-Key lock)：也属于行锁的一种，并且它是INNODB的行锁默认算法，总结来说它就是记录锁和间隙锁的组合，临键锁会把查询出来的记录锁住，同时也会把该范围查询内的所有间隙空间也会锁住，再之它会把相邻的下一个区间也会锁住。

mysql执行计划怎么看？

​ 在企业的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。

​ 可以使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。

​ 官网地址： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

1、执行计划中包含的信息

id

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序

id号分为三种情况：

​ 1、如果id相同，那么执行顺序从上到下

​ 2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

​ 3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

select_type

主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询

table

​ 2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表

​ 3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id

type

type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref

possible_keys

​ 显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

key

​ 实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。

key_len

表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。

ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows

根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好

extra

包含额外的信息。

事务的基本特性是什么？

事务四大特征：原子性，一致性，隔离性和持久性。

1. 原子性（Atomicity）
   一个原子事务要么完整执行，要么干脆不执行。这意味着，工作单元中的每项任务都必须正确执行。如果有任一任务执行失败，则整个工作单元或事务就会被终止。即此前对数据所作的任何修改都将被撤销。如果所有任务都被成功执行，事务就会被提交，即对数据所作的修改将会是永久性的。
2. 一致性（Consistency）
   一致性代表了底层数据存储的完整性。它必须由事务系统和应用开发人员共同来保证。事务系统通过保证事务的原子性，隔离性和持久性来满足这一要求; 应用开发人员则需要保证数据库有适当的约束(主键，引用完整性等)，并且工作单元中所实现的业务逻辑不会导致数据的不一致(即，数据预期所表达的现实业务情况不相一致)。例如，在一次转账过程中，从某一账户中扣除的金额必须与另一账户中存入的金额相等。支付宝账号100 你读到余额要取，有人向你转100 但是事物没提交（这时候你读到的余额应该是100，而不是200） 这种就是一致性
3. 隔离性（Isolation）
   隔离性意味着事务必须在不干扰其他进程或事务的前提下独立执行。换言之，在事务或工作单元执行完毕之前，其所访问的数据不能受系统其他部分的影响。
4. 持久性（Durability）
   持久性表示在某个事务的执行过程中，对数据所作的所有改动都必须在事务成功结束前保存至某种物理存储设备。这样可以保证，所作的修改在任何系统瘫痪时不至于丢失。

MySQL的隔离级别有哪些？

MySQL定义了四种隔离级别，包括一些具体规则，用于限定事务内外哪些改变是可见的，哪些改变是不可见的。低级别的隔离一般支持更高的并发处理，并且拥有更低的系统开销。
REPEATABLE READ 可重复读
MySQL数据库默认的隔离级别。该级别解决了READ UNCOMMITTED隔离级别导致的问题。它保证同一事务的多个实例在并发读取事务时，会“看到同样的”数据行。不过，这会导致另外一个棘手问题“幻读”。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制机制解决了幻读问题。
READ COMMITTED 读取提交内容
大多数数据库系统的默认隔离级别（但是不是MySQL的默认隔离级别），满足了隔离的早先简单定义：一个事务开始时，只能“看见”已经提交事务所做的改变，一个事务从开始到提交前，所做的任何数据改变都是不可见的，除非已经提交。这种隔离级别也支持所谓的“不可重复读”。这意味着用户运行同一个语句两次，看到的结果是不同的。
READ UNCOMMITTED 读取未提交内容
在这个隔离级别，所有事务都可以“看到”未提交事务的执行结果。在这种级别上，可能会产生很多问题，除非用户真的知道自己在做什么，并有很好的理由选择这样做。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不必其他性能好多少，而别的级别还有其他更多的优点。读取未提交数据，也被称为“脏读”
SERIALIZABLE 可串行化
该级别是最高级别的隔离级。它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简而言之，SERIALIZABLE是在每个读的数据行上加锁。在这个级别，可能导致大量的超时Timeout和锁竞争Lock Contention现象，实际应用中很少使用到这个级别，但如果用户的应用为了数据的稳定性，需要强制减少并发的话，也可以选择这种隔离级。

1. 脏读

2. 不可重复读

3. 虚读(幻读)

怎么处理MySQL的慢查询？

1、开启慢查询日志，准确定位到哪个sql语句出现了问题

2、分析sql语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写

3、分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引

4、如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。

ACID是靠什么保证的？

原子性由undolog日志来保证，它记录了需要回滚的日志信息，事务回滚时撤销已经执行成功的sql

一致性是由其他三大特性保证，程序代码要保证业务上的一致性

隔离性是由MVCC来保证

持久性由redolog来保证，mysql修改数据的时候会在redolog中记录一份日志数据，就算数据没有保存成功，只要日志保存成功了，数据仍然不会丢失

什么是MVCC？

1、MVCC

​ MVCC，全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本并发控制。MVCC是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。

2、当前读

​ 像select lock in share mode(共享锁), select for update ; update, insert ,delete(排他锁)这些操作都是一种当前读，为什么叫当前读？就是它读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。

3、快照读（提高数据库的并发查询能力）

​ 像不加锁的select操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读；快照读的前提是隔离级别不是串行级别，串行级别下的快照读会退化成当前读；之所以出现快照读的情况，是基于提高并发性能的考虑，快照读的实现是基于多版本并发控制，即MVCC,可以认为MVCC是行锁的一个变种，但它在很多情况下，避免了加锁操作，降低了开销；既然是基于多版本，即快照读可能读到的并不一定是数据的最新版本，而有可能是之前的历史版本

4、当前读、快照读、MVCC关系

​ MVCC多版本并发控制指的是维持一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读是MySQL为实现MVCC的一个非阻塞读功能。MVCC模块在MySQL中的具体实现是由三个隐式字段，undo日志、read view三个组件来实现的。

MVCC解决的问题是什么？

​ 数据库并发场景有三种，分别为：

​ 1、读读：不存在任何问题，也不需要并发控制

​ 2、读写：有线程安全问题，可能会造成事务隔离性问题，可能遇到脏读、幻读、不可重复读

​ 3、写写：有线程安全问题，可能存在更新丢失问题

​ MVCC是一种用来解决读写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单项增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读操作只读该事务开始前的数据库的快照，所以MVCC可以为数据库解决一下问题：

​ 1、在并发读写数据库时，可以做到在读操作时不用阻塞写操作，写操作也不用阻塞读操作，提高了数据库并发读写的性能

​ 2、解决脏读、幻读、不可重复读等事务隔离问题，但是不能解决更新丢失问题

MVCC实现原理是什么？

​ mvcc的实现原理主要依赖于记录中的三个隐藏字段，undolog，read view来实现的。

​ 隐藏字段

​ 每行记录除了我们自定义的字段外，还有数据库隐式定义的DB_TRX_ID,DB_ROLL_PTR,DB_ROW_ID等字段

​ DB_TRX_ID

​ 6字节，最近修改事务id，记录创建这条记录或者最后一次修改该记录的事务id

​ DB_ROLL_PTR

​ 7字节，回滚指针，指向这条记录的上一个版本,用于配合undolog，指向上一个旧版本

​ DB_ROW_JD

​ 6字节，隐藏的主键，如果数据表没有主键，那么innodb会自动生成一个6字节的row_id

​ 记录如图所示：

​ 在上图中，DB_ROW_ID是数据库默认为该行记录生成的唯一隐式主键，DB_TRX_ID是当前操作该记录的事务ID，DB_ROLL_PTR是一个回滚指针，用于配合undo日志，指向上一个旧版本

​ undo log

​ undolog被称之为回滚日志，表示在进行insert，delete，update操作的时候产生的方便回滚的日志

​ 当进行insert操作的时候，产生的undolog只在事务回滚的时候需要，并且在事务提交之后可以被立刻丢弃

​ 当进行update和delete操作的时候，产生的undolog不仅仅在事务回滚的时候需要，在快照读的时候也需要，所以不能随便删除，只有在快照读或事务回滚不涉及该日志时，对应的日志才会被purge线程统一清除（当数据发生更新和删除操作的时候都只是设置一下老记录的deleted_bit，并不是真正的将过时的记录删除，因为为了节省磁盘空间，innodb有专门的purge线程来清除deleted_bit为true的记录，如果某个记录的deleted_id为true，并且DB_TRX_ID相对于purge线程的read view 可见，那么这条记录一定时可以被清除的）

​ 下面我们来看一下undolog生成的记录链

​ 1、假设有一个事务编号为1的事务向表中插入一条记录，那么此时行数据的状态为：

​ 2、假设有第二个事务编号为2对该记录的name做出修改，改为lisi

​ 在事务2修改该行记录数据时，数据库会对该行加排他锁

​ 然后把该行数据拷贝到undolog中，作为 旧记录，即在undolog中有当前行的拷贝副本

​ 拷贝完毕后，修改该行name为lisi，并且修改隐藏字段的事务id为当前事务2的id，回滚指针指向拷贝到undolog的副本记录中

​ 事务提交后，释放锁

​ 3、假设有第三个事务编号为3对该记录的age做了修改，改为32

​ 在事务3修改该行数据的时，数据库会对该行加排他锁

​ 然后把该行数据拷贝到undolog中，作为旧纪录，发现该行记录已经有undolog了，那么最新的旧数据作为链表的表头，插在该行记录的undolog最前面

​ 修改该行age为32岁，并且修改隐藏字段的事务id为当前事务3的id，回滚指针指向刚刚拷贝的undolog的副本记录

​ 事务提交，释放锁

​ 从上述的一系列图中，大家可以发现，不同事务或者相同事务的对同一记录的修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本线性表，即链表，undolog的链首就是最新的旧记录，链尾就是最早的旧记录。

​ Read View

​ 上面的流程如果看明白了，那么大家需要再深入理解下read view的概念了。

​ Read View是事务进行快照读操作的时候生产的读视图，在该事务执行快照读的那一刻，会生成一个数据系统当前的快照，记录并维护系统当前活跃事务的id，事务的id值是递增的。

​ 其实Read View的最大作用是用来做可见性判断的，也就是说当某个事务在执行快照读的时候，对该记录创建一个Read View的视图，把它当作条件去判断当前事务能够看到哪个版本的数据，有可能读取到的是最新的数据，也有可能读取的是当前行记录的undolog中某个版本的数据

​ Read View遵循的可见性算法主要是将要被修改的数据的最新记录中的DB_TRX_ID（当前事务id）取出来，与系统当前其他活跃事务的id去对比，如果DB_TRX_ID跟Read View的属性做了比较，不符合可见性，那么就通过DB_ROLL_PTR回滚指针去取出undolog中的DB_TRX_ID做比较，即遍历链表中的DB_TRX_ID，直到找到满足条件的DB_TRX_ID,这个DB_TRX_ID所在的旧记录就是当前事务能看到的最新老版本数据。

​ Read View的可见性规则如下所示：

​ 首先要知道Read View中的三个全局属性：

​ trx_list:一个数值列表，用来维护Read View生成时刻系统正活跃的事务ID（1,2,3）

​ up_limit_id:记录trx_list列表中事务ID最小的ID（1）

​ low_limit_id:Read View生成时刻系统尚未分配的下一个事务ID，（4）

​ 具体的比较规则如下：

​ 1、首先比较DB_TRX_ID < up_limit_id,如果小于，则当前事务能看到DB_TRX_ID所在的记录，如果大于等于进入下一个判断

​ 2、接下来判断DB_TRX_ID >= low_limit_id,如果大于等于则代表DB_TRX_ID所在的记录在Read View生成后才出现的，那么对于当前事务肯定不可见，如果小于，则进入下一步判断

​ 3、判断DB_TRX_ID是否在活跃事务中，如果在，则代表在Read View生成时刻，这个事务还是活跃状态，还没有commit，修改的数据，当前事务也是看不到，如果不在，则说明这个事务在Read View生成之前就已经开始commit，那么修改的结果是能够看见的。

7、MVCC的整体处理流程

假设有四个事务同时在执行，如下图所示：

从上述表格中，我们可以看到，当事务2对某行数据执行了快照读，数据库为该行数据生成一个Read View视图，可以看到事务1和事务3还在活跃状态，事务4在事务2快照读的前一刻提交了更新，所以，在Read View中记录了系统当前活跃事务1，3，维护在一个列表中。同时可以看到up_limit_id的值为1，而low_limit_id为5，如下图所示：

在上述的例子中，只有事务4修改过该行记录，并在事务2进行快照读前，就提交了事务，所以该行当前数据的undolog如下所示：

​ 当事务2在快照读该行记录的是，会拿着该行记录的DB_TRX_ID去跟up_limit_id,lower_limit_id和活跃事务列表进行比较，判读事务2能看到该行记录的版本是哪个。

​ 具体流程如下：先拿该行记录的事务ID（4）去跟Read View中的up_limit_id相比较，判断是否小于，通过对比发现不小于，所以不符合条件，继续判断4是否大于等于low_limit_id,通过比较发现也不大于，所以不符合条件，判断事务4是否处理trx_list列表中，发现不再次列表中，那么符合可见性条件，所以事务4修改后提交的最新结果对事务2 的快照是可见的，因此，事务2读取到的最新数据记录是事务4所提交的版本，而事务4提交的版本也是全局角度的最新版本。如下图所示：

当上述的内容都看明白了的话，那么大家就应该能够搞清楚这几个核心概念之间的关系了，下面我们讲一个不同的隔离级别下的快照读的不同。

8、RC、RR级别下的InnoDB快照读有什么不同

​ 因为Read View生成时机的不同，从而造成RC、RR级别下快照读的结果的不同

​ 1、在RR级别下的某个事务的对某条记录的第一次快照读会创建一个快照即Read View,将当前系统活跃的其他事务记录起来，此后在调用快照读的时候，还是使用的是同一个Read View,所以只要当前事务在其他事务提交更新之前使用过快照读，那么之后的快照读使用的都是同一个Read View,所以对之后的修改不可见

​ 2、在RR级别下，快照读生成Read View时，Read View会记录此时所有其他活动和事务的快照，这些事务的修改对于当前事务都是不可见的，而早于Read View创建的事务所做的修改均是可见

​ 3、在RC级别下，事务中，每次快照读都会新生成一个快照和Read View,这就是我们在RC级别下的事务中可以看到别的事务提交的更新的原因。

​ 总结：在RC隔离级别下，是每个快照读都会生成并获取最新的Read View,而在RR隔离级别下，则是同一个事务中的第一个快照读才会创建Read View，之后的快照读获取的都是同一个Read View.

什么是mysql的主从复制？

​ MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。MySQL 默认采用异步复制方式，这样从节点不用一直访问主服务器来更新自己的数据，数据的更新可以在远程连接上进行，从节点可以复制主数据库中的所有数据库或者特定的数据库，或者特定的表。

mysql为什么需要主从同步？

1、在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作。

2、做数据的热备

3、架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。

mysql复制原理是什么？

​ （1）master服务器将数据的改变记录二进制binlog日志，当master上的数据发生改变时，则将其改变写入二进制日志中；

​ （2）slave服务器会在一定时间间隔内对master二进制日志进行探测其是否发生改变，如果发生改变，则开始一个I/OThread请求master二进制事件

​ （3）同时主节点为每个I/O线程启动一个dump线程，用于向其发送二进制事件，并保存至从节点本地的中继日志中，从节点将启动SQL线程从中继日志中读取二进制日志，在本地重放，使得其数据和主节点的保持一致，最后I/OThread和SQLThread将进入睡眠状态，等待下一次被唤醒。

也就是说：

• 从库会生成两个线程,一个I/O线程,一个SQL线程;
• I/O线程会去请求主库的binlog,并将得到的binlog写到本地的relay-log(中继日志)文件中;
• 主库会生成一个log dump线程,用来给从库I/O线程传binlog;
• SQL线程,会读取relay log文件中的日志,并解析成sql语句逐一执行;

注意：

1–master将操作语句记录到binlog日志中，然后授予slave远程连接的权限（master一定要开启binlog二进制日志功能；通常为了数据安全考虑，slave也开启binlog功能）。
2–slave开启两个线程：IO线程和SQL线程。其中：IO线程负责读取master的binlog内容到中继日志relay log里；SQL线程负责从relay log日志里读出binlog内容，并更新到slave的数据库里，这样就能保证slave数据和master数据保持一致了。
3–Mysql复制至少需要两个Mysql的服务，当然Mysql服务可以分布在不同的服务器上，也可以在一台服务器上启动多个服务。
4–Mysql复制最好确保master和slave服务器上的Mysql版本相同（如果不能满足版本一致，那么要保证master主节点的版本低于slave从节点的版本）
5–master和slave两节点间时间需同步

具体步骤：

1、从库通过手工执行change master to 语句连接主库，提供了连接的用户一切条件（user 、password、port、ip），并且让从库知道，二进制日志的起点位置（file名 position 号）； start slave

2、从库的IO线程和主库的dump线程建立连接。

3、从库根据change master to 语句提供的file名和position号，IO线程向主库发起binlog的请求。

4、主库dump线程根据从库的请求，将本地binlog以events的方式发给从库IO线程。

5、从库IO线程接收binlog events，并存放到本地relay-log中，传送过来的信息，会记录到master.info中

6、从库SQL线程应用relay-log，并且把应用过的记录到relay-log.info中，默认情况下，已经应用过的relay 会自动被清理purge

简述Myisam和Innodb的区别？

1 支持行锁
2 支持外键
3 支持自动增加列AUTO_INCREMENT属性
4 支持事务
5 支持MVCC模式的读写
6 读的效率低于MYISAM
7.写的效率高优于MYISAM
8.适合频繁修改以及设计到安全性较高的应用
9.清空整个表的时候，Innodb是一行一行的删除，

MyISAM存储引擎: 是MySQL官方提供的存储引擎，主要面向OLAP(Online Analytical Processing,在线分析处理)方面的应用。

特点：

1 独立于操作系统，当建立一个MyISAM存储引擎的表时，就会在本地磁盘建立三个文件，例如我建立tb_demo表，那么会生成以下三个文件tb_demo.frm,tb_demo.MYD,tb_demo.MYI
2 不支持事务，
3 支持表锁和全文索引
4 MyISAM存储引擎表由MYD和MYI组成，MYD用来存放数据文件，MYI用来存放索引文件。MySQL数据库只缓存其索引文件，数据文件的缓存交给操作系统本身来完成；
5 MySQL5.0版本开始，MyISAM默认支持256T的单表数据；
6.选择密集型的表：MYISAM存储引擎在筛选大量数据时非常迅速，这是他最突出的优点
7.读的效率优于InnoDB
8.写的效率低于InnoDB
9.适合查询以及插入为主的应用
10.清空整个表的时候，MYISAM则会新建表

简述mysql中索引类型有哪些，以及对数据库的性能的影响？

普通索引：允许被索引的数据列包含重复的值

唯一索引：可以保证数据记录的唯一性

主键索引：是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字primary key来创建

联合索引：索引可以覆盖多个数据列

全文索引：通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率，解决判断字段是否包含的问题，是目前搜索引擎使用的一种关键技术

索引可以极大地提高数据的查询速度

通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能

但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作的时候，还要操作索引文件

索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要简历聚簇索引，那么需要的空间就会更大，如果非聚簇索引很多，一旦聚簇索引改变，那么所有非聚簇索引都会跟着变

什么是字节码？

因为JVM针对各种操作系统和平台都进行了定制，无论在什么平台，都可以通过javac命令将一个.java文件编译成固定格式的字节码（.class文件）供JVM使用。之所以被称为字节码，是因为.class文件是由十六进制值组成的，JVM以两个十六进制值为一组，就是以字节为单位进行读取
格式如下

字节码的组成结构是什么？

JVM对字节码的规范是有要求的，要求每一个字节码文件都要有十部分固定的顺序组成，如下图：

1. 魔数

所有的.class文件的前4个字节都是魔数，魔数以一个固定值：0xCAFEBABE，放在文件的开头，JVM就可以根据这个文件的开头来判断这个文件是否可能是一个.class文件，如果是以这个开头，才会往后执行下面的操作，这个魔数的固定值是Java之父James Gosling指定的，意为CafeBabe（咖啡宝贝）

2. 版本号

版本号是魔术之后的4个字节，前两个字节表示次版本号（Minor Version），后两个字节表示主版本号（Major Version），上面的0000 0032，次版本号0000转为十进制是0，主版本号0032 转为十进制50，对应下图的版本映射关系，可以看到对应的java版本号是1.6

3. 常量池

紧接着主版本号之后的字节为常量池入口，常量池中有两类常量：字面量和符号引用，字面量是代码中申明为Final的常量值，符号引用是如类和接口的全局限定名、字段的名称和描述符、方法的名称和描述符。常量池整体分为两个部分：常量池计数器以及常量池数据区

4. 访问标志

常量池结束后的两个字节，描述的是类还是接口，以及是否被Public、Abstract、Final等修饰符修饰，JVM规范规定了9种访问标示（Access_Flag）JVM是通过按位或操作来描述所有的访问标示的，比如类的修饰符是Public Final，则对应的访问修饰符的值为ACC_PUBLIC | ACC_FINAL，即0x0001 | 0x0010=0x0011

5. 当前类索引

6. 父类索引

当前类名后的两个字节，描述的父类的全限定名，也是保存的常量池中的索引值

7. 接口索引

父类名称后的两个字节，是接口计数器，描述了该类或者父类实现的接口数量，紧接着的n个字节是所有接口名称的字符串常量的索引值

8. 字段表

用于描述类和接口中声明的变量，包含类级别的变量和实例变量，但是不包含方法内部声明的局部变量，字段表也分为两个部分，第一部分是两个字节，描述字段个数，第二部分是每个字段的详细信息fields_info

9. 方法表

字段表结束后为方法表，方法表也分为两个部分，第一个部分是两个字节表述方法的个数，第二部分是每个方法的详细信息
方法的访问信息比较复杂，包括方法的访问标志、方法名、方法的描述符和方法的属性：

10. 附加属性

字节码的最后一部分，该项存放了在该文件中类或接口所定义属性的基本信息。

class初始化过程是什么？

首先类加载的机制过程分为5个部分：加载、验证、准备、解析、初始化

我们现在主要分析类的初始化过程：

1. 类的初始化阶段，是真正开始执行类中定义的java程序代码(字节码)并按程序员的意图去初始化类变量的过程。更直接地说，初始化阶段就是执行类构造器()方法的过程。()方法是由编译器自动收集类中的所有类变量的赋值动作和静态代码块static{}中的语句合并产生的，其中编译器收集的顺序是由语句在源文件中出现的顺序所决定。
2. 关于类初始化的顺序（静态变量、静态初始化块：决于它们在类中出现的先后顺序）>（变量、初始化块：决于它们在类中出现的先后顺序）>构造器
3. 关于类初始化的详细过程，参见 Java虚拟机规范一书中，其中类初始化过程如下：
   1. 每个类都有一个初始化锁LC，进程获取LC，这个操作会导致当前线程一直等待，直到获取到LC锁
   2. 如果C正在被其他线程初始化，当前线程会释放LC进去阻塞状态，并等待C初始化完成。此时当前线程需要重试这一过程。执行初始化过程时，线程的中断状态不受影响
   3. 如果C正在被本线程初始化，即递归初始化，释放LC并且正常返回
   4. 如果C已经被初始化完成，释放LC并且正常返回
   5. 如果C处于错误状态，表明不可能再完成初始化，释放LC并抛出异常NoClassDefFoundError异常
   6. 否则，将C标记为正在被本线程初始化，释放LC；然后，初始化那些final且为基础类型的类成员变量
   7. 如果C是类而不是接口，且C的父类Super Class（SC）和各个接口SI_n（按照implements子句中的顺序来）还没有初始化，那么就在SC上面递归地进行完整的初始化过程，如果有必要，需要先验证和准备SC ；如果SC或SIn初始化过程中抛出异常，则获取LC，将C标记为错误状态，并通知所有正在等待的线程，然后释放LC，然后再抛出同样的异常。
   8. 从C的classloader处获取assertion断言机制是否被打开
   9. 接下来，按照文本顺序执行类变量初始化和静态代码块，或接口的字段初始化，把它们当作是一个个单独的代码块。
   10. 如果执行正常，那就获取LC，标记C对象为已初始化，并通知所有正在等待的线程，然后释放LC，正常退出整个过程
   11. 否则，如果抛出了异常E那么会中断退出。若E不是Error，则以E为参数创建新的异常ExceptionInInitializerError作为E。如果因为OutOfMemoryError导致无法创建ExceptionInInitializerError，则将OutOfMemoryError作为E。
   12. 获取LC，将C标记为错误状态，通知所有等待的线程，释放LC，并抛出异常E。

可以看到 JLS确实规定了父类先初始化、static块和类变量赋值按照文本顺序来

JVM内存模型如何分配的？

JVM性能调优的原则有哪些？

1. 多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化，虚拟机内部已有很多优化来保证应用的稳定运行，所以不要为了调优而调优，不当的调优可能适得其反
2. 在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（适合）
3. 在进行GC优化之前，需要确认项目的架构和代码等已经没有优化空间。我们不能指望一个系统架构有缺陷或者代码层次优化没有穷尽的应用，通过GC优化令其性能达到一个质的飞跃
4. GC优化是一个系统而复杂的工作，没有万能的调优策略可以满足所有的性能指标。GC优化必须建立在我们深入理解各种垃圾回收器的基础上，才能有事半功倍的效果
5. 处理吞吐量和延迟问题时，垃圾处理器能使用的内存越大，即java堆空间越大垃圾收集效果越好，应用运行也越流畅。这称之为GC内存最大化原则
6. 在这三个属性（吞吐量、延迟、内存）中选择其中两个进行jvm调优，称之为GC调优3选2

什么情况下需要JVM调优？

• Heap内存（老年代）持续上涨达到设置的最大内存值
• Full GC 次数频繁
• GC 停顿（Stop World）时间过长（超过1秒，具体值按应用场景而定）
• 应用出现OutOfMemory 等内存异常
• 应用出现OutOfDirectMemoryError等内存异常（ failed to allocate byte(s) of direct memory (used: , max: )）
• 应用中有使用本地缓存且占用大量内存空间
• 系统吞吐量与响应性能不高或下降
• 应用的CPU占用过高不下或内存占用过高不下

在JVM调优时，你关注哪些指标？

1. 吞吐量：用户代码时间 / （用户代码执行时间 + 垃圾回收时间）。是评价垃圾收集器能力的重要指标之一，是不考虑垃圾收集引起的停顿时间或内存消耗，垃圾收集器能支撑应用程序达到的最高性能指标。吞吐量越高算法越好。
2. 低延迟：STW越短，响应时间越好。评价垃圾收集器能力的重要指标，度量标准是缩短由于垃圾收集引起的停顿时间或完全消除因垃圾收集所引起的停顿，避免应用程序运行时发生抖动。暂停时间越短算法越好
3. 在设计（或使用）GC 算法时，我们必须确定我们的目标：一个 GC 算法只可能针对两个目标之一（即只专注于最大吞吐量或最小暂停时间），或尝试找到一个二者的折衷
4. MinorGC尽可能多的收集垃圾对象。我们把这个称作MinorGC原则，遵守这一原则可以降低应用程序FullGC 的发生频率。FullGC 较耗时，是应用程序无法达到延迟要求或吞吐量的罪魁祸首
5. 堆大小调整的着手点、分析点：
   1. 统计Minor GC 持续时间
   2. 统计Minor GC 的次数
   3. 统计Full GC的最长持续时间
   4. 统计最差情况下Full GC频率
   5. 统计GC持续时间和频率对优化堆的大小是主要着手点
   6. 我们按照业务系统对延迟和吞吐量的需求，在按照这些分析我们可以进行各个区大小的调整
6. 一般来说吞吐量优先的垃圾回收器：-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC，即常规的（PS/PO）
7. 响应时间优先的垃圾回收器：CMS、G1

JVM常用参数有哪些？

1. Xms 是指设定程序启动时占用内存大小。一般来讲，大点，程序会启动的快一点，但是也可能会导致机器暂时间变慢
2. Xmx 是指设定程序运行期间最大可占用的内存大小。如果程序运行需要占用更多的内存，超出了这个设置值，就会抛出OutOfMemory异常
3. Xss 是指设定每个线程的堆栈大小。这个就要依据你的程序，看一个线程大约需要占用多少内存，可能会有多少线程同时运行等
4. -Xmn、-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize、-XX:NewRatio
   1. 高优先级：-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize
   2. 中优先级：-Xmn（默认等效 -Xmn=-XX:NewSize=-XX:MaxNewSize=?）
   3. 低优先级：-XX:NewRatio
5. 如果想在日志中追踪类加载与类卸载的情况，可以使用启动参数 -XX:TraceClassLoading -XX:TraceClassUnloading

JVM常用性能调优工具有哪些？

1. MAT
   1. 提示可能的内存泄露的点
2. jvisualvm
3. jconsole
4. Arthas