1. springcloud常用组件：

服务注册发现：Eureka\Nacos\Consul
服务远程调用：OpenFeign\Dubbo
服务链路监控：Ziplin.Sleuth
统一配置管理：SpringCloudConfig\Nacos
统一网关路由：SpringCloudGateway\Zuul
流控、降级、保护：Hystrix\Sentinel

  1. springboot的常用注解：
  • @SpringBootApplication:启动类
  • @EnableScheduling：开启定时任务
  • @MapperScan:包扫描
  • @RestController ：类上的访问路径
  • @RequestMapping：方法上的访问路径
  • @GetMappping,@PostMapping, @PutMapping, @DeleteMapping 结合@RequestMapping使用, 是 Rest风格的, 指定更明确的子路径.
  • @PathVariable：路径变量注解，用{}来定义url部分的变量名. @Service这个注解用来标记业务层的组件，我们会将业务逻辑处理的类都会加上这个注解交给spring容器。 事务的切面也会配置在这一层。当让 这个注解不是一定要用。有个泛指组件的注解，当我们不能确定具体作用的时候 可以用泛指组件的注解托付给spring容器 @Component和spring的注解功能一样, 注入到IOC容器中.
  • @ControllerAdvice 和 @ExceptionHandler 配合完成统一异常拦截处理. 备注: 面试的时候记住6.7个即可~
  1. springmvc和springboot的关系

Spring包含了SpringMVC，而SpringBoot又包含了Spring或者说是在Spring的基础上做得一个扩展。
概述：spring mvc < spring < springboot的关系，但是Spring Boot既是对Spring的扩展，使开发、测试和部署更加方便，也增加了SpringBoot本身的一些功能，如：Sarter依赖、main函数启动入口、自动化配置等均使得SpringBoot优于Spring。

  1. 谈谈对spring的理解

Spring是一个开源容器框架，可以接管web层、业务层、dao层、持久层的组件，并可以配置各种bean，且能维护bean与bean之间的关系。其核心就是控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)，简单的说就是一个分层的轻量级开源框架。

  1. Spring 容器的主要核心是：

1.Spring的两大核心是什么?
IOC： 控制反转
AOP：面向切面编程
DI：依赖注入
谈一谈你对IOC的理解?
IOC的意思是控制反转

  1. 把创建对象的控制权转移到Spring容器中，容器根据配置文件去创建实例和管理各个实例之间的依赖关系，对象与对象之间松散耦合，也利于功能的复用。
  2. 我们需要对象的时候， 直接从Spring容器中获取即可.
  3. Spring的配置文件中配置了类的字节码位置及信息, 容器生成的时候加载配置文件识别字节码信息, 通过反射创建类的对象.

Spring的IOC有三种注入方式 ：构造器注入, setter方法注入, 注解注入。
谈一谈你对DI的理解?
DI的意思是依赖注入，在运行时依赖Ioc容器来动态注入对象所需要的外部资源。
谈一谈你对AOP的理解?(必会)
AOP面向切面编程，作为面向对象的一种补充，对多个对象产生影响的公共行为和逻辑，抽取并封装为一个可重用的模块，这个模块被命名为“切面”（Aspect）.
AOP使用的动态代理，就是说AOP框架不会去修改字节码，而是每次运行时在内存中临时为方法生成一个AOP对象，这个AOP对象包含了目标对象的全部方法，并且在特定的切点做了增强处理，并回调目标对象的方法。

  1. Spring Bean的生命周期：

1）调用构造函数（底层反射）@Component @Service @Controller；
2）属性注入（@Value @Autowired @ConfigurationProperties）
3）调用XXXAware接口（可选的）BeanNameAware BeanFactoryAware ApplicationContextAware（项目启动时全局初始化）
4）调用InitializingBean接口，调用afterPropertiesSet方法（某个技术启动时初始化）
5）调用Bean的init方法

6) 调用Bean的destroy方法（只有主动关闭ApplicationContext close方法）

  1. spring的ioc、di、aop分别是什么，ioc和di有什么关系

  2. 什么是事务：

是为了解决数据安全操作提出的，事务控制实际上就是数据的安全访问。是数据库操作的最小单位，是作为单个逻辑工作单位执行的一系列操作；这些操作是作为一个整体一起向系统提交的，
要么都执行，要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合（工作逻辑单位）；

  1. 事务的四大特性和隔离级别：

四大特性：原子性、一致性、持久性、隔离性
隔离级别：
① isolationdefault：这是个 PlatfromTransactionManager 默认的隔离级别，使用数据库默认的事务隔离级别。
② isolation_Read uncommitted：读未提交，允许另外一个事务可以看到这个事务未提交的数据。
③ isolation_Read committed：读已提交，保证一个事务修改的数据提交后才能被另一事务读取，而且能看到该事务对已有记录的更新。解决脏读问题
④ isolation Repeatable read：可重复读，保证一个事务修改的数据提交后才能被另一事务读取，但是不能看到该事务对已有记录的更新。行锁repeatable read
⑤ isolation_serializable：一个事务在执行的过程中完全看不到其他事务对数据库所做的更新。

  1. 悲观锁和乐观锁的区别和应用场景：

（1）悲观锁：顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会 block 直到它拿到锁。 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。
（2）乐观锁： 顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会 上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等 机制。 乐 观 锁 适 用 于 多 读 的 应 用 类 型 ， 这 样 可 以 提 高 吞 吐 量 ， 像 数 据 库 如 果 提 供 类 似 于 write_condition 机制的其实都是提供的乐观锁

  1. redis的数据类型，持久化方式：
  • redis的数据类型: String 、 Hash、 List 、Set 、 Sorted Set
  • 持久化方式： Redis 提供了两种持久化的方式，分别是 RDB（Redis DataBase）和 AOF（Append Only File）。 RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将 redis 存储的数据生成快照并存储到磁盘 等介质上。 AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将 redis 执行过的所有写指令记录下 来，在下次 redis 重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现 数据恢复了。 RDB 和 AOF 两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果 redis 重启的话，则会 优先采用 AOF 方式来进行数据恢复，这是因为 AOF 方式的数据恢复完整度更高
  1. redis缓存穿透、雪崩、击穿
  • 缓存穿透：缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大.

解决方法:

  1. 接口层增加校验，如用户鉴权校验；
  2. 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时可以在缓存中存储一个空值,这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击。
  • 缓存击穿：key对应的数据存在，但在redis中过期，此时若有⼤量并发请求过来，这些请求发现缓存过期⼀般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候⼤并发的请求可能会瞬间把后端innoDB压垮。

解决方法:

  1. 设置热点数据永远不过期。
  2. 数据进行热加载在服务器启动的时候对热门数据进行读取，并存放到缓存中。
  • 缓存雪崩：缓存雪崩是指缓存数据大批量到过期时间，而查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至宕机。和缓存击穿不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方法:

  1. 缓存数据的过期时间设置不同，防止同一时间大量数据过期现象发生。

  2. 设置热点数据永远不过期。

  3. java的基本数据类型：

byte、 short、 int 、long、float、 double、 boolean、 char

  1. arraylist和linkedlist

    作用 ：ArrayList和LinkedList都是实现了List接口的容器类，用于存储一系列的对象引用。他们都可以对元素的 增删改查进行操作。 对于ArrayList，它在集合的末尾删除或添加元素所用的时间是一致的，但是在列表中间的部分添加或删 除时所用时间就会大大增加。但是它在根据索引查找元素的时候速度很快。 对于LinkedList则相反，它在插入、删除集合中任何位置的元素所花费的时间都是一样的，但是它查询 一个元素的时候却比较慢。
    区别： 1.ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList是基于链表结构。
    2.对于随机访问的get和set方法，ArrayList要优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。
    3.对于新增和删除操作add和remove，LinkedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。
    缺点 ：1.对ArrayList和LinkedList而言，在列表末尾增加一个元素所花的开销都是固定的。对 ArrayList而言，主 要是在内部数组中增加一项，指向所添加的元素，偶尔可能会导致对数组重新进行分配；而对LinkedList 而言，这个开销是 统一的，分配一个内部Entry对象。 2.在ArrayList集合中添加或者删除一个元素时，当前索引后面的所有的元素都会被移动。而LinkedList集 合中添加或者删除一个元素的开销是固定的。 3.LinkedList集合不支持 高效的随机随机访问（RandomAccess），因为可能产生二次项的行为。
    4.ArrayList的空间浪费主要体现在在list列表的结尾预留一定的容量空间，而LinkedList的空间花费则体 现在它的每一个元素都需要消耗相当的空间

  2. hashtable和hashmap区别：

  • HashMap 是非线程安全的，HashTable 是线程安全的。
  • HashMap 的键和值都允许有 null 值存在，而 HashTable 则不行。
  • 因为线程安全的问题，HashMap 效率比 HashTable 的要高。
  • Hashtable 是同步的，而 HashMap 不是。因此，HashMap 更适合于单线 程环境，而 Hashtable 适合于多线程环境。一般现在不建议用 HashTable, ① 是 HashTable 是遗留类，内部实现很多没优化和冗余。②即使在多线程环境下， 现在也有同步的 ConcurrentHashMap 替代，没有必要因为是多线程而用 HashTable
  1. jvm调优

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  1. jvm内存溢出

1、堆溢出
绝大部分的内存溢出属于堆溢出，原因是大量对象占用了堆空间，而这些对象持有强引用，无法回收。-Xmx参数指定堆空间大小小于对象大小时候，溢出自然而然的就发生了。
报错信息：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
为了减少堆溢出错误，一方面可以使用-Xmx指定一个更大的堆空间。另外可以通过MAT或者VisualVM等工具，找到大量占用堆空间的对象，并在代码上合理优化。
2、直接内存溢出
在Java的NIO中，支持直接内存使用，也就是通过Java代码获取一块堆外内存，该内存是直接向操作系统申请的。直接内存申请速一般比堆内存慢，但是访问速度快于堆内存，因此对于那些可以复用经常访问的空间，使用直接内存可以提高系统的性能，但是由于该内存没有JVM托管，使用不当容易触发直接内存溢出，导致宕机。
-XX:+PrintGCDetails 输出GC详情
报错信息：java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
直接内存不一定触发GC，触发直接内存使用量达到-XX:MaxDirectMemorySize的设置值。所以保证内存不溢出就需要合理的进行FullGC。或者设订一个系统可达的-XX:MaxDirectMemorySize值。通过显示的gc是可以回收直接内存的。在不使用-XX:MaxDirectMemorySize设置最大最直接内存空间的时候，默认情况最大可用直接内存等于-Xmx即堆空间的大小。
避免直接内存溢出：
1、合理的GC
2、设置系统容许的-XX:MaxDirectMemorySize
3、设置小的-Xmx

  1. 创建线程的方式
  • 继承 Thread 类并重写 run 方法创建线程，实现简单但不可以继承其他类
  • 实现 Runnable 接口并重写 run 方法。避免了单继承局限性，编程更加灵活，实现解耦。
  • 实现 Callable 接口并重写 call 方法，创建线程。可以获取线程执行结果的返回 值，并且可以抛出异常。
  • 使用线程池创建（使用 java.util.concurrent.Executor 接口）
  • image.png
  1. 线程池有几种

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1. newCachedThreadPool：创建一个可进行缓存重复利用的线程池
2. newFixedThreadPool：创建一个可重用固定线程数的线程池，以共享的无 界队列方式来运行这些线程，线程池中的线程处于一定的量，可以很好的控制线程的并发量
3. newSingleThreadExecutor ： 创 建 一 个 使 用 单 个 worker 线 程 的 Executor ，以无界队列方式来运行该线程。线程池中最多执行一个线程，之后提交的线程 将会排在队列中以此执行
4. newSingleThreadScheduledExecutor：创建一个单线程执行程序，它可 安排在给定延迟后运行命令或者定期执行
5. newScheduledThreadPool：创建一个线程池，它可安排在给定延迟后运行 命令或者定期的执行
6. newWorkStealingPool：创建一个带并行级别的线程池，并行级别决定了 同一时刻最多有多少个线程在执行，如不传并行级别参数，将默认为当前系统的 CPU 个

  1. mysql的引擎有几种

innoDB 、MyISAM 、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎是非事务安全表。
常用的innoDB，MYISAM MEMORY MERGE NDB
1.MyISAM 存储引擎 主要特点： MySQL5.5 版本之前的默认存储引擎 支持表级锁（表级锁是 MySQL 中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁）； 不支持事务，外键。 适用场景：对事务的完整性没有要求，或以 select、insert 为主的应用基本都可以选用 MYISAM。在 Web、数据仓库中应用广泛。 特点： 1、不支持事务、外键 2、每个 myisam 在磁盘上存储为 3 个文件，文件名和表名相同，扩展名分别是 .frm ———-存储表定义 .MYD ————MYData，存储数据 .MYI ————MYIndex，存储索引
2.InnoDB 存储引擎 主要特点： MySQL5.5 版本之后的默认存储引擎； 支持事务； 支持行级锁（行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加 锁）； 支持聚集索引方式存储数据

  1. 项目中有没有设计表，都有哪些字段

  2. sql优化

  • 根据业务场景建立复合索引只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极 大的提高查询效率.
  • 多表连接的字段上需要建立索引，这样可以极大提高表连接的效率.
  • where 条件字段上需要建立索引, 但 Where 条件上不要使用运算函数，以免索引失效.
  • 排序字段上, 因为排序效率低, 添加索引能提高查询效率.
  • 优化 insert 语句: 批量列插入数据要比单个列插入数据效率高.
  • 优化 order by 语句: 在使用 order by 语句时, 不要使用 select *, select 后面要查有 43 索引的列, 如果一条 sql 语句中对多个列进行排序, 在业务允许情况下, 尽量同时用升 序或同时用降序.
  • 优化 group by 语句: 在我们对某一个字段进行分组的时候, Mysql 默认就进行了排序, 但是排序并不是我们业务所需的, 额外的排序会降低效率. 所以在用的时候可以禁止 排序, 使用 order by null 禁用. select age, count(*) from emp group by age order by null
  • 尽量避免子查询, 可以将子查询优化为 join 多表连接查询
  1. eureka和nacos的区别

Nacos与eureka的共同点：
都支持服务注册和服务拉取
都支持服务提供者心跳方式做健康检测
Nacos与Eureka的区别：
1.Nacos支持服务端主动检测提供者状态：临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式
2.临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除
3.Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时
4.Nacos集群默认采用AP方式，当集群中存在非临时实例时，采用CP模式；Eureka采用AP方式

  1. 项目中用到什么设计模式，单例有几种？？

工厂模式、单例模式、代理模式、模板模式、观察者模式、建造者模式
饿汉式:在创建单例对象的时候就已经创建好了，线程安全
懒汉式：在需要该对象的时候进行创建，非线程安全
双检锁：线程安全，延迟初始化

  1. SpringMVC的执行流程

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用户发送请求给前端的控制器，前端控制器接收到请求后调用处理器的映射器，处理器的映射器找到具体的处理器，生成处理器的对象及处理器的拦截器并返回给前端的控制器，前端控制器在调用处理器的适配器，处理器的适配器自己去定义一个处理器类，处理器类得到参数进行处理并返回结果给处理器的适配器，处理器的适配器将得到的结果返回给前端的控制器，前端的控制器将ModelAndView传给视图解析器，视图解析器(ViewReslover)将得到的参数从逻辑视图转换为物理视图并返回给前端控制器（DispatcherServlet），前端控制器调用物理视图进行渲染并返回。

  1. mybatis的$和#

    {} 是占位符，预编译处理，${}是字符串替换。
    Mybatis 在处理#{}时，会将 sql 中的#{}替换为?号，调用 PreparedStatement 的 set 方法来赋值； Mybatis 在处理${}时，就是把${}替换成变量的值。 使用#{}可以有效的防止 SQL 注入，提高系统安全性

  2. 为什么要用es，es的倒排索引是什么

  • 为什么使用es：解决了海量数据存储问题、单点故障问题
  • es的倒排索引是什么：首先将文档按语义进行分词，形成倒排索引库，主要由词条和文档id构成。当进行搜索的时候，将搜索的内容进行分词，根据词条所在文档的id。再根据文档id获得文档对象存入结果集。
  1. rabbitmq/rocketmq、kafka的了解

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RabbitMQ：
优势：
1）支持语言非常广
2）稳定性很好，采用Erlang语言开发
3）吞吐量不算低，万级
4）拥有丰富的消息发送模式（简单，工作，路由，发布订阅，主题）
缺点：
1）采用Erlang，太小众，研究源码很难

RocketMQ：
优势：1）有多种语法支持（Java和C++）
2）稳定好
3）吞吐量达到十万级
缺点：
1）应该在国内阿里系公司使用

Kafka：
优势：
1）高吞吐量，百万级
2）稳定性好，采用zookeeper进行注册
3）可以应用在大数据数据处理领域(Kafka Stream)
缺点：
1）依赖zookeeper进行注册

  1. spring中@Autowired和@Resource的区别

    @Resource 只能放在属性上，表示先按照属性名匹配 IOC 容器中对象 id 给属性注入值若没有 成功，会继续根据当前属性的类型匹配 IOC 容器中同类型对象来注入值 若指定了 name 属性@Resource(name = “对象 id”)，则只能按照对象 id 注入值。
    @Autowird 放在属性上：表示先按照类型给属性注入值如果 IOC 容器中存在多个与属性同类 型的对象，则会按照属性名注入值 也可以配合@Qualifier(“IOC 容器中对象 id”)注解直接按照名称注入值。 放在方法上：表示自动执行当前方法，如果方法有参数，会自动从 IOC 容器中寻 找同类型的对象给参数传值 也可以在参数上添加@Qualifier(“IOC 容器中对象 id”)注解按照名称寻找对象给 参数传值。
    @Qualifier 使用场景： @Qualifier(“IOC 容器中对象 id”)可以配合@Autowird 一起使用, 表示根据指定 的 id

  2. mysql索引数据结构，为什么用的是b+树不用红黑树

B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。所以从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系型数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？– 磁盘IO次数。 B-树/B+树 的特点就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了减少磁盘IO次数，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。另一个优点是： B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。在数据库中基于范围的查询是非常de频繁的，而B树不支持这样的遍历操作
红黑树基本都是存储在内存中才会使用的数据结构。在大规模数据存储的时候，红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况。磁盘IO代价主要花费在查找所需的柱面上，树的深度过大会造成磁盘IO频繁读写。根据磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定，所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，B树可以有多个子女，从几十到上千，可以降低树的高度。

30.SpringBoot自动装配：

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