达美乐的面试（部分）(未完全解析)

淩亂°似流年 2023-10-10 21:50 8阅读 0赞

*  Java如何保证非线程安全的数据结构（比如HashMap）的原子性？读多写少时用哪种锁好? A: 方法1：CAS等乐观锁机制，方法2：如果读多写少，可以使用读写锁（ReentrantReadWriteLock）
 *  如何判断线上程序发生死锁？参考答案：jstack。Q：jstack具体如何操作和分析?  
    实操答案（系统Windows10, 本文基本参考1）：  
    Java代码：

public class DeadLockCase {
        
        public static void main(String[] args){
        
            Object o1 = new Object();
            Object o2 = new Object();
            new Thread(new SyncThread(o1, o2),  "t1").start();
            new Thread(new SyncThread(o2, o1),  "t2").start();
        }
    
        static class SyncThread implements Runnable {
        
            private Object lock1;
            private Object lock2;
    
            public SyncThread(Object o1, Object o2){
        
                this.lock1 = o1;
                this.lock2 = o2;
            }
    
            @Override
            public void run() {
        
                String name = Thread.currentThread().getName();
                System.out.println(name + " acquiring lock on " + lock1);
                synchronized (lock1) {
        
                    System.out.println(name + " acquired lock on " + lock1);
                    work();
                    System.out.println(name + " acquiring lock on " + lock2);
                    synchronized (lock2) {
        
                        System.out.println(name + " acquired lock on " + lock2);
                        work();
                    }
                    System.out.println(name + " released lock on " + lock2);
                }
                System.out.println(name + " released lock on " + lock1);
            }
    
            private void work() {
        
                try {
        
                    //模拟死锁的关键，保证线程1只能获取一个锁，而线程2能获取到另一个锁
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
        
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

1.  用jps命令查看当前系统中所有正在运行的 Java 进程，以及这些进程的 PID 等信息：`jps -l`:  
    ![在这里插入图片描述][20e57cc505e94b50899f85cd37f81e0d.png]
2.  用`jstack <pid>`命令可以输出对应Java进程的线程快照信息：  
    运行jstack 10524 后得到的部分关键结果的截屏如下两图。可以看到各线程的状态、线程已占用的锁和正申请的锁、以及死锁信息。  
    ![在这里插入图片描述][3e02abc89e614507ba20bc82b713adc6.png]  
    。。。  
    ![在这里插入图片描述][1d61550081ba42b496d6d47f5711ceb1.png]

*  如何解决RabbitMQ重复消费的问题
 *  spring有个注解`@Async`能实现异步处理，有用过吗？Answer by new bing: 是的，`@Async`注解可以让Spring中的方法异步执行。使用该注解后，Spring会将该方法放到一个线程池中执行，而不是在调用该方法的线程中执行。这样可以避免阻塞调用线程，提高系统的并发能力。
 *  起一个线程耗多少内存，可以通过JVM的什么参数来控制吗? Answer by new bing: 可以使用`-Xss`参数来设置每个线程的栈大小。默认情况下，每条线程的栈大小为1M。
 *  Spring事务传播机制。我有一个业务类，它有两个方法，方法A是REQUIRED，方法B是REQUIRES\_NEW，方法A调用方法B，外部调用方法A，会启动几个事务？Q：如果两个方法不在同一个类呢？
 *  Redis List底层的数据结构是什么? 参考答案：
 *   *  Redis3.2之前（此段参考new bing以及2,3），Redis List底层的数据结构有两种：压缩列表（ziplist）和双向链表（linkedlist）. Redis在创建新的List时，会优先考虑使用压缩列表. 在满足条件（1，试图往列表添加一个字符串值，这个字符串的长度超过某个值; 或者2，ziplist 包含的节点超过某个值）时，才从压缩列表实现转换到双向链表实现。

> ziplist 是一个特殊的双向链表  
> 特殊之处在于：没有维护双向指针:prev next；而是存储上一个 entry的长度和当前entry的长度，通过长度推算下一个元素在什么地方。

*   *  Redis3.2版本开始对列表数据结构进行了改造，使用 quicklist 代替了 ziplist 和 linkedlist.  
        quicklist 实际上是 zipList 和 linkedList 的混合体，它将 linkedList 按段切分，每一段使用 zipList 来紧凑存储，多个 zipList 之间使用双向指针串接起来。4
 *  Redis如果采用AOF持久化方式，每隔5秒持久化一次，那它持久化时会影响其它读写线程吗？会不会阻塞主线程？参考答案5,6：AOF采用everysec时，Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘。主线程在执行时候如果发现上一次的fsync操作还没有返回（对比上一次的fsync操作时间，大于2秒），主线程就会阻塞。 如图所示：  
    ![在这里插入图片描述][9be0dc9b48da47d185d6c2e6e6ccb032.png]

> 当系统硬盘资源繁忙时，会造成Redis主线程阻塞

简单来说，如果系统fsync缓慢，将会导致Redis主线程阻塞。

Q：Redis里存了几百个Key，遍历读取它们的值可能需要一两秒，有没有效率更高的方法？参考答案：

1.  方法1，mget；
2.  方法2，pipeline。

值得注意的是：

1.  性能上7,8: MGET 》PIPELINE》GET
2.  mget等命令可以保证原子性，pipeline 无法保证9
3.  与 mget、mset 相同的是，pipeline 操作也无法在原生的集群模式下工作9

Q：使用redis pipeline有什么需要注意的？参考答案（主要参考new bing）:在使用Redis Pipeline时，需要注意以下几点：

1.  每次Pipeline携带数量不推荐过大，否则会影响网络性能，也会消耗更多redis的内存占用。
2.  Pipeline每次只能作用在一个Redis节点上（就是上文提到的pipeline无法在原生的集群模式下工作）。

--------------------

1.  [jstack分析线程快照的三步曲及CPU占用过高和死锁问题的排查-CSDN博客][jstack_CPU_-CSDN] ↩︎
2.  [Redis官网：The ziplist representation][Redis_The ziplist representation] ↩︎
3.  [知乎：Redis列表list 底层原理][Redis_list] ↩︎
4.  [Redis数据结构——快速列表(quicklist)][Redis_quicklist] ↩︎
5.  [Redis 分享-AOF的阻塞简单记录][Redis _-AOF] ↩︎
6.  [Redis AOF 追加阻塞问题分析处理][Redis AOF] ↩︎
7.  [Performance benchmarks - redis get vs mget][] ↩︎
8.  [Sharing: Redis get pipeline vs mget][Sharing_ Redis get pipeline vs mget] ↩︎
9.  [如何通过批量操作提升 redis 性能][redis] ↩︎ ↩︎

[20e57cc505e94b50899f85cd37f81e0d.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20e57cc505e94b50899f85cd37f81e0d.png
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[jstack_CPU_-CSDN]: https://blog.csdn.net/jmlqqs/article/details/103507734
[Redis_The ziplist representation]: https://redis.com/ebook/part-2-core-concepts/01chapter-9-reducing-memory-use/9-1-short-structures/9-1-1-the-ziplist-representation/
[Redis_list]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/102422311
[Redis_quicklist]: https://www.cnblogs.com/hunternet/p/12624691.html
[Redis _-AOF]: https://developer.aliyun.com/article/787047
[Redis AOF]: https://blog.csdn.net/ccy19910925/article/details/115729446
[Performance benchmarks - redis get vs mget]: https://www.distributedstack.dev/redis-get-vs-mget/
[Sharing_ Redis get pipeline vs mget]: https://medium.com/@jychen7/redis-get-pipeline-vs-mget-6e41aeaecef
[redis]: https://www.techlog.cn/article/list/10183555