• Redis集群为什么16384，如何进行扩容，节点如何通信
    • 热榜功能设计
    • Kafka生产重平衡有什么问题，如何保证重启不发生重平衡
    • Kafka为什么都由leader副本进行读写
    • arraylist为什么加transient，和linkedlist区别，分别在什么场景下使用
    • ES脑裂
    • while(true){new Thread().start()}
    • redis因网络原因超时还会执行成功吗
    • 反射原理
    • CMS为什么是标记清除，内存碎片怎么解决
    • a+b操作数栈过程，返回地址什么时候回收，程序计数器什么时候为空
    • 为什么Linux要分用户态和内核态
    • CFS调度方式
    • Java序列化为什么要实现接口，序列化号的作用是什么
    • Kafka如何保证消息不丢失，为什么要设计分区
    • 编写多线程代码
    • Java NIO及其零拷贝

    • [x] 多级页表的作用

    • Redis集群的哈希算法是CRC16共65535位，但是在集群的通信过程中都会带上一个消息头，消息头包含每个每个节点占用的槽位，如果是65535共8K的消息，比较大，并且节点不能超过1000个，所以16384足够1000个节点；另外；但槽位太少，散列效果就不会太好，最终选择了16384个槽位；扩容缩容只需要对哈希槽的迁移，不会对服务造成不可用；节点通信方式：https://www.fushengwushi.com/archives/1646

    • 热榜功能设计：https://segmentfault.com/a/1190000039320528，考虑并发量和基础功能（热度增加，范围查询，单值查询），可以使用主从复制提供并发能力，如果是数据量大可以考虑哈希分片，查询的时候每个节点查询在进行聚合
    • Kafka重平衡https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/108720155，对生产环境TPS会造成较大的影响，要是节点比较多的话会耗费小时以上；避免重平衡，适当增大超时时间，减少心跳频率，还有一个消费者两次拉取消息的间隔如果过大也会被提出消费者组。什么是重平衡，重平衡的原因，如何避免重平衡
    • Kafka为什么不支持读写分离：https://blog.csdn.net/qq_42046105/article/details/89368978，可能出现较大的数据一致性问题，否则就要有一定的延时，而且Kafka这种类型是读写都比较多的。读写分离是为了什么，由读写分离造成的问题，1.数据一致性 2.延迟，而且读多写少场景也分摊不了太多的负载；而且topic不均衡，生产者写入，消费者消费，leader分布不均匀也会造成负载集中
    • Kafka为什么使用分区：1. 磁盘IO是Kafka的处理瓶颈，通过分区增加机器来实现水平扩展和处理能力；2. 增加并发度；3. 分区内消息顺序处理。一个分区只能被一个消费者消费因为Kafka是基于拉模式，通过该方式保证消息有序性，以及出于分担负载提高效率来考量
    • transient表示被修饰的对象不能被序列化，本质是希望只序列化实际存储的元素而不包括空数组，通常实现了Serializable接口会采用默认方式进行序列化，如果在类中定义了writeObject就会调用该方法进行序列化；两个list底层的数据结构，arraylist删除元素需要移位，linkedlist查找元素需要遍历整个list, modCount对应的快速失败和安全失败，快速失败是每次遍历都会检测预期count与当前count是否一致，安全失败使用写时复制方式实现。之所以有快速失败因为在迭代时元素增加修改可能会发生错误，所以预先报错
    • ES脑裂：ES集群本身需要master管理集群状态和索引新增（数据节点本身可以作为master节点），可能原因网络问题，master与data节点未分离压力过大时master停止响应，增加超时判断时间，以及增加master最少的合格节点
    • 不停创建空线程应该会增加一点CPU压力，但由于是空线程很快就结束，所以并不会造成无法运行，垃圾回收会增加因为有大量的无效线程对象
    • redis超时可能会断开连接不会执行命令
    • 反射是在运行时获取类/对象的属性以及调用其方法，通过加载的Class对象获取类的信息。反射动态解析类型，无法使用JIT编译优化，并且需要在运行时进行原来编译期做的类型检查校验（安全检查，访问控制）
    • 因为CMS并发清理用户线程还在使用无法进行整理，需要下一次的full GC来清除。但是也有办法，开启选项后会长时间STW来进行整理，
    • JVM操作数栈过程：变量a、b分别压入操作数栈中，然后将变量值读取到局部变量表，再从局部变量表load回到操作数栈执行iadd，结果存入局部变量表；JVM程序计数器如果执行navite方法则为undefine，因为计数器只记录虚拟机字节码指令的地址，通过原生寄存器执行，执行完回到被调用的地址
    • ring0与内核态：CPU指令集被划分为4个级别的ring来控制不同级别的权限，因为有些执行操作失误可能会导致影响计算机系统，linux只有ring0和ring3，对应的就是内核态和用户态
    • Java序列化：https://juejin.cn/post/6844903848167866375，实现接口只是一个标识可序列化语义，因为并不是所有对象都需要进行序列化；同一个对象通常只会序列化一次；静态变量和transient变量不可被序列化；如果需要自定义，则重写writeObject方法；序列化版本号是为了保证两个不同的JVM序列化和反序列化时class版本一致，不一致在反序列化时会报错如果不定义会有字段和方法自动生成，保持版本号可以兼容不同版本的class文件
    • 线程池Future.get方法报错，后续是无法执行的；
    • Java NIO：Java提供了Buffer缓冲区（相当于用户缓冲区），Channel连接（相当于内核socket缓冲区），Selector非阻塞连接监听器给开发者实现NIO，其本质还是poll/epoll（基于操作系统底层实现），selector.select如果没有就绪的Channel则会阻塞；但NIO本身还有一些问题，如果想最大化利用性能，还需要基于Reactor线程模型，这部分就是Netty的实现。NIO零拷贝，MappedByteBuffer就是基于mmap的实现，DirectByteBuffer就是前者的具体实现类；FileChannel则会尝试先使用sendfile，如果不支持则使用mmap方式。Kafka使用的是sendfile方法
    • 多级页表，顶级页表必须全部加载否则无法定位物理内存位置，而多级页表的顶级页表只要一个内存页4KB即可，而非顶级页表只需要用的时候才加载，所以可以大量节省内存https://www.polarxiong.com/archives/%E5%A4%9A%E7%BA%A7%E9%A1%B5%E8%A1%A8%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%8A%82%E7%BA%A6%E5%86%85%E5%AD%98.html