12.13面试

冷不防 2022-04-05 06:39 173阅读 0赞

#### 面试题 ####

##### 1.集合中的hashmap 底层原理 扩容时… #####

哈希表  
本质上就是一个数组,通过哈希函数计算出一个唯一的下标,然后使用链表解决hash冲突,如果有多个元素对应一个下标就通过链表连接起来

0.75扩容因子,重新计算hashcode将哈希表打散,提高hashcode的查询效率

数组+链表+红黑树  
通过哈希函数对任意一个Key生成一个数组下标hash code  
如果多个key对应一个数组下标,就使用链表,JDK1.7是后插入的元素直接放在链表首部,JDK1.8是后插入的元素放在链表尾部

当链表长度大于8的时候转化为红黑树形式保存

默认初始容量为16,哈希因子为0.75  
hashmap的扩容分为三种情况  
1.默认构造方法初始化  
扩容容量默认为16,最大元素数为12  
2.指定初始容量构造方法初始化  
和你指定有关  
3.不是第一次扩容  
每次都扩容为原来的两倍

注:HashMap是先插入数据在进行扩容,但是如果是第一次扩容则是先扩容在插入数据

##### 2.缓存穿透 #####

当用户循环访问不存在的数据的时候,会造成缓存中间件失效,导致每次查询都需要去数据库查询

解决方案  
1.布隆过滤:  
将所有可能存在的数据哈希存储到一个足够大的bitmap中,则每次查询就先去bitmap中查询,不存在的数据就会被拦截掉  
2.缓存空对象,将null变成一个值  
如果一个查询返回的数据为空,就将空结果缓存,但是过期时间会很短,最长五分钟左右  
但是会有两个问题  
a)空值缓存导致内存空间浪费,虽然过期时间很短  
b)缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

##### 缓存雪崩 #####

缓存集中在一段时间内失效,发生缓存穿透,所有的查询都落在的数据库上造成了缓存雪崩

并没有完美的解决方案,只可能通过分析用户行为,散列缓存失效时间

大多数系统设计者考虑加锁或者队列方式保证缓存单进程写,进而避免失效时并发请求全部落到了底层存储系统上

##### 3.Dubbo,配置?提供者配什么?消费者配什么 #####

Dubbo配置  
提供者需要配置  
1.提供者名称  
2.ZooKeeper暴露服务的地址  
3.Dubbo协议以及端口20880  
3.timeout连接超时时间

dubbo:
      application:
        name: service_provider
      registry:
        address: zookeeper://192.168.184.130:2181
      protocol:
        port: 20880
        name: dubbo
      consumer:
        timeout: 60

消费者需要配置  
1.消费者名称  
2.Zookeeper注册中心暴露服务的地址  
3.timeout连接超时时间  
4.check: false解耦合

dubbo:
      application:
        name: shop_back_consumer
      registry:
        address: zookeeper://192.168.184.130:2181
        check: false
        timeout: 60

1.首先得配置后台启动设置为yes
    2.根据自己的要求和应用场景,配置持久化方案,如果是单纯的作为数据缓存服务器可以关闭RDB和AOF
    3.配置内存回收策略
    noeviction内存溢出就拒绝访问
    lru最近最少使用
    ttl失效时间最短
    random随机
    
    allkey所有的key都参加
    volitail设置了失效时间的才参加
    
    注:回收策略是一种近视算法,默认为5

##### 4.redis,配置文件应该配什么?redis索引 #####

配置文件直接配置host

spring:
    	redis:
    		host: 192.168.184.130

redis索引?

redis并不直接支持索引,需要通过自己来维护。

对于非范围唯一索引，我们可以简单的把索引也存成KV对，v保存主key即可，

而范围检索，或者非唯一索引，则要使用redis 的 zset来实现。

##### 5.mysql数据库,mysql读写分离中间件,类似于mycat,有哪些,原理? #####

mysql读写分离后,会出现一个问题,我们程序的数据源不知该配置哪个数据库,因此我们需要使用读写分离中间件,常用的有mycat等…

Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

##### 6.mysql优化?方式 #####

mysql优化方式  
1.数据类型优化,选择尽量简单合适的数据类型,比如性别使用tiny int unsigned最为合适  
2.索引优化  
索引优化是mysql优化操作性空间最大的一个优化方式,主要针对我们的sql语句进行优化,首先可以开启慢日志先找出超出阈值的mysql语句,然后通过expire观察其执行计划,通过sql\_type,index,extra,rows等字段对sql语句进行优化,比如说type类型一般都要达到range级别,rows可能操作的行数越少越好,如果实在不行的话只能考虑分库分表了  
索引优化里面我们尽量使用覆盖索引,能够大大的提高sql语句的性能,避免了聚簇索引的使用  
3.分库分表  
根据数据的某些范围进行分库分表  
比如日志数据可以根据天数月份区分

##### 7.ZooKeeper,注册中心下面有哪些数据?在linux中的一些节点 #####

ZooKeeper注册中心下面有  
服务注册的地址,注册中心的配置信息等

*  /dubbo节点,是dubbot在ZooKeeper上创建的根节点
    
     *  服务节点,代表Dubbo的一个服务
        
         *  providers服务提供者的根节点
            
             *  具体的提供者地址1
             *  具体的提供者地址2
         *  consumers,服务消费者的根节点
            
             *  具体的消费者地址1
             *  具体的消费者地址2
         *  configurations配置文件信息
         *  routers

##### 8. Linux基本命令 #####

*  文件查找
    
     *  find
     *  !(not) -a(and) -o(or)
 *  查看文件
    
     *  ls -a -l
 *  查看内容
    
     *  cat
     *  less
     *  more
     *  head
     *  tail
 *  查看日志最后n行
    
     *  tail -f 10(n)
 *  查看内存
    
     *  top

PID：当前运行进程的ID 
    USER：进程属主 
    PR：每个进程的优先级别 
    NInice：反应一个进程“优先级”状态的值，其取值范围是-20至19，一 
    　　　　共40个级别。这个值越小，表示进程”优先级”越高，而值越 
    　　　　大“优先级”越低。一般会把nice值叫做静态优先级 
    VIRT：进程占用的虚拟内存 
    RES：进程占用的物理内存 
    SHR：进程使用的共享内存 
    S：进程的状态。S表示休眠，R表示正在运行，Z表示僵死状态，N表示 
    　 该进程优先值为负数 
    %CPU：进程占用CPU的使用率 
    %MEM：进程使用的物理内存和总内存的百分比 
    TIME+：该进程启动后占用的总的CPU时间，即占用CPU使用时间的累加值。

##### 9.SpringBoot底层源码(重点) #####

##### 10.rabbitmq消息队列,6中工作模式 #####

*  1.生产者消费者模式
    
     *  一个提供者,一个消费者,一个消息队列
 *  2.工作模式
    
     *  一个提供者,一个消息队列,多个消费者
 *  3.最常见的
    
     *  一个提供者,一个路由,多个消息队列,多个消费者
 *  4.根据路由的类型分类 fanout
    
     *  不支持路由键
 *  5.direct
    
     *  支持指定路由键,不支持\*号
 *  6.topic
    
     *  支持路由键,支持\*号