参考https://www.cnblogs.com/su-feng/p/6659064.html
0.Java中的String，StringBuilder，StringBuffer三者的区别：
（1）首先说运行速度，或者说是执行速度，在这方面运行速度快慢为：StringBuilder > StringBuffer > String
String最慢的原因：
String为字符串常量，而StringBuilder和StringBuffer均为字符串变量，即String对象一旦创建之后该对象是不可更改的，只能赋值一次，但后两者的对象是变量，是可以更改的。以下面一段代码为例：
String str="abc";
2 System.out.println(str);
3 str=str+"de";
4 System.out.println(str);
如果运行这段代码会发现先输出“abc”，然后又输出“abcde”，好像是str这个对象被更改了，其实，这只是一种假象罢了，JVM对于这几行代码是这样处理的，首先创建一个String对象str，并把“abc”赋值给str，然后在第三行中，其实JVM又创建了一个新的对象也名为str，然后再把原来的str的值和“de”加起来再赋值给新的str，而原来的str就会被JVM的垃圾回收机制（GC）给回收掉了，所以，str实际上并没有被更改，也就是前面说的String对象一旦创建之后就不可更改了。所以，Java中对String对象进行的操作实际上是一个不断创建新的对象并且将旧的对象回收的一个过程，所以执行速度很慢。
而StringBuilder和StringBuffer的对象是变量，对变量进行操作就是直接对该对象进行更改，而不进行创建和回收的操作，所以速度要比String快很多。
（2）.在线程安全上，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的
如果一个StringBuffer对象在字符串缓冲区被多个线程使用时，StringBuffer中很多方法可以带有synchronized关键字，所以可以保证线程是安全的，但StringBuilder的方法则没有该关键字，所以不能保证线程安全，有可能会出现一些错误的操作。所以如果要进行的操作是多线程的，那么就要使用StringBuffer，但是在单线程的情况下，还是建议使用速度比较快的StringBuilder。
（3）. 总结
String：适用于少量的字符串操作的情况
StringBuilder：适用于单线程下在字符缓冲区进行大量操作的情况
StringBuffer：适用多线程下在字符缓冲区进行大量操作的情况
1.String类为什么是final的：
主要是为了“效率” 和 “安全性” 的缘故。若 String允许被继承, 由于它的高度被使用率, 可能会降低程序的性能，所以String被定义成final。
如果字符串是可变的，那么会引起很严重的安全问题。譬如，数据库的用户名、密码都是以字符串的形式传入来获得数据库的连接，或者在socket编程中，主机名和端口都是以字符串的形式传入。因为字符串是不可变的，所以它的值是不可改变的，否则黑客们可以钻到空子，改变字符串指向的对象的值，造成安全漏洞。
因为字符串是不可变的，所以是多线程安全的，同一个字符串实例可以被多个线程共享。这样便不用因为线程安全问题而使用同步。字符串自己便是线程安全的。
因为字符串是不可变的，所以在它创建的时候HashCode就被缓存了，不需要重新计算。这就使得字符串很适合作为Map中的键，字符串的处理速度要快过其它的键对象。这就是HashMap中的键往往都使用字符串。
2.jdk1.8HashMap
在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。
loadFactor加载因子是表示Hsah表中元素的填满的程度.
若:加载因子越大,填满的元素越多,好处是,空间利用率高了,但:冲突的机会加大了.链表长度会越来越长,查找效率降低。
反之,加载因子越小,填满的元素越少,好处是:冲突的机会减小了,但:空间浪费多了.表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了）
int threshold; //临界值 当实际大小超过临界值时，会进行扩容，threshold = 加载因子*容量
while (capacity < initialCapacity) //确保容量为2的n次幂，使capacity为大于initialCapacity的最小的2的n次幂
capacity <<= 1;
（1）HashMap存储数据：
public V put(K key, V value) { // 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]中。 if (key == null) return putForNullKey(value); // 若“key不为null”，则计算该key的哈希值，然后将其添加到该哈希值对应的链表中。 int hash = hash(key.hashCode()); //搜索指定hash值在对应table中的索引 int i = indexFor(hash, table.length); // 循环遍历Entry数组,若“该key”对应的键值对已经存在，则用新的value取代旧的value。然后退出！ for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key相同则覆盖并返回旧值 V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //修改次数+1 modCount++; //将key-value添加到table[i]处 addEntry(hash, key, value, i); return null; }
注意：如果key为null的话，hash值为0，对象存储在数组中索引为0的位置。即table[0]
（2）计算hash码的函数：
1 //计算hash值的方法 通过键的hashCode来计算
2 static int hash(int h) {
3 // This function ensures that hashCodes that differ only by
4 // constant multiples at each bit position have a bounded
5 // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
6 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
7 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
8 }
（3）得到hash码之后就会通过hash码去计算出应该存储在数组中的索引，计算索引的函数如下：
1 static int indexFor(int h, int length) { //根据hash值和数组长度算出索引值 2 return h & (length-1); //这里不能随便算取，用hash&(length-1)是有原因的，这样可以确保算出来的索引是在数组大小范围内，不会超出 3 }
我们一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列，但效率要高很多，这也是HashMap对Hashtable的一个改进。
（4）当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，扩容是需要进行数组复制的，复制数组是非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
（5）Fail-Fast机制：
我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。
这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。
在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：
注意到modCount声明为volatile，保证线程之间修改的可见性。
JDK1.8：
在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。
你可能还知道哈希碰撞会对hashMap的性能带来灾难性的影响。如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候，这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下，所有的key都映射到同一个桶中，这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到O(n)。
随着HashMap的大小的增长，get()方法的开销也越来越大。由于所有的记录都在同一个桶里的超长链表内，平均查询一条记录就需要遍历一半的列表。
JDK1.8HashMap的红黑树是这样解决的：
如果某个桶中的记录过大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。
它是如何工作的？前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面，这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升级成一个二叉树，使用哈希值作为树的分支变量，如果两个哈希值不等，但指向同一个桶的话，较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等，HashMap希望key值最好是实现了Comparable接口的，这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的，不过如果实现了当然最好。如果没有实现这个接口，在出现严重的哈希碰撞的时候，你就并别指望能获得性能提升了。
3.反射中，Class.forName和classloader的区别
答：Java中Class.forName和classloader都可以用来对类进行加载。
Class.forName除了将类的.class文件加载到jvm中之外，还会对类进行解释，执行类中的static块。
而classloader只干一件事情，就是将.class文件加载到jvm中，不会执行static中的内容，只有在newInstance才会去执行static块。
Class.forName(name,initialize,loader)带参数也可控制是否加载static块。并且只有调用了newInstance()方法采用调用构造函数，创建类的对象。
4.Cookie与Session的区别和联系，Session的生命周期，多个服务部署时Session管理：
Cookie通过在客户端记录信息确定用户身份，Session通过在服务器端记录信息确定用户身份。
Cookie
由于HTTP是一种无状态的协议，服务器单从网络连接上无从知道客户身份。用户A购买了一件商品放入购物车内，当再次购买商品时服务器已经无法判断该购买行为是属于用户A的
会话还是用户B的会话了。怎么办呢？就给客户端们颁发一个通行证吧，每人一个，无论谁访问都必须携带自己通行证。这样服务器就能从通行证上确认客户身份了。这就是Cookie
的工作原理。
Cookie实际上是一小段的文本信息。客户端请求服务器，如果服务器需要记录该用户状态，就使用response向客户端浏览器颁发一个Cookie。客户端会把Cookie保存起来。
当浏览器再请求该网站时，浏览器把请求的网址连同该Cookie一同提交给服务器。服务器检查该Cookie，以此来辨认用户状态。服务器还可以根据需要修改Cookie的内容。
cookie的内容主要包括：名字，值，过期时间，路径和域。路径与域一起构成cookie的作用范围。
Session是另一种记录客户状态的机制，不同的是Cookie保存在客户端浏览器中，而Session保存在服务器上。客户端浏览器访问服务器的时候，服务器把客户端信息以某种形式记录
在服务器上。这就是Session。客户端浏览器再次访问时只需要从该Session中查找该客户的状态就可以了。
每个用户访问服务器都会建立一个session，那服务器是怎么标识用户的唯一身份呢？事实上，用户与服务器建立连接的同时，服务器会自动为其分配一个SessionId。
1、两个问题：
1）什么东西可以让你每次请求都把SessionId自动带到服务器呢？显然就是cookie了，如果你想为用户建立一次会话，可以在用户授权成功时给他一个唯一的cookie。当一个
用户提交了表单时，浏览器会将用户的SessionId自动附加在HTTP头信息中，（这是浏览器的自动功能，用户不会察觉到），当服务器处理完这个表单后，将结果返回给SessionId
所对应的用户。试想，如果没有 SessionId，当有两个用户同时进行注册时，服务器怎样才能知道到底是哪个用户提交了哪个表单呢。
2）储存需要的信息。服务器通过SessionId作为key，读写到对应的value，这就达到了保持会话信息的目的。
2、session的创建：
当程序需要为某个客户端的请求创建一个session时，服务器首先检查这个客户端的请求里是否已包含了sessionId，如果已包含则说明以前已经为此客户端创建过session，服务
器就按照sessionId把这个session检索出来使用（检索不到，会新建一个），如果客户端请求不包含sessionId，则为此客户端创建一个session并且生成一个与此session相关
联的sessionId，sessionId的值是一个既不会重复，又不容易被找到规律以仿造的字符串，这个sessionId将被在本次响应中返回给客户端保存。
禁用cookie：
如果客户端禁用了cookie，通常有两种方法实现session而不依赖cookie。
1）URL重写，就是把sessionId直接附加在URL路径的后面。
2）表单隐藏字段。就是服务器会自动修改表单，添加一个隐藏字段，以便在表单提交时能够把session id传递回服务器。比如：
对于多网站(同一父域不同子域)单服务器，我们需要解决的就是来自不同网站之间SessionId的共享。由于域名不同(aaa.test.com和bbb.test.com)，而SessionId又分别储存
在各自的cookie中，因此服务器会认为对于两个子站的访问,是来自不同的会话。解决的方法是通过修改cookies的域名为父域名达到cookie共享的目的,从而实现SessionId的共
享。带来的弊端就是，子站间的cookie信息也同时被共享了。
总结
1、cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上。
2、cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的cookie并进行cookie欺骗，考虑到安全应当使用session。
3、session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能，考虑到减轻服务器性能方面，应当使用cookie。
4、单个cookie保存的数据不能超过4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie。
5、可以考虑将登陆信息等重要信息存放为session，其他信息如果需要保留，可以放在cookie中。
6.存取方式的不同：Cookie中只能保管ASCII字符串，假如需求存取Unicode字符或者二进制数据，需求先进行编码。Cookie中也不能直接存取Java对象。若要存储略微复杂的信息，运用Cookie是比拟艰难的。
而Session中能够存取任何类型的数据，包括而不限于String、Integer、List、Map等。Session中也能够直接保管Java Bean乃至任何Java类，对象等，运用起来十分便当。能够把Session看做是一个Java容器类。
session的生命周期：Session存储在服务器端，一般为了防止在服务器的内存中（为了高速存取），Session在用户访问第一次访问服务器时创建，需要注意只有访问JSP、Servlet等程序时才会创建Session，只访问HTML、IMAGE等静态资源并不会创建Session，可调用request.getSession(true)强制生成Session。
Session什么时候失效？
1. 服务器会把长时间没有活动的Session从服务器内存中清除，此时Session便失效。Tomcat中Session的默认失效时间为30分钟。
2. 调用Session的invalidate方法。
session的过期时间是从什么时候开始计算的？是从一登录就开始计算还是说从停止活动开始计算？
答：从session不活动的时候开始计算，如果session一直活动，session就总不会过期。
5.Java中的队列有哪些，有什么区别：
Queue： 基本上，一个队列就是一个先入先出（FIFO）的数据结构
Queue接口与List、Set同一级别，都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Deque接 口。
1）、没有实现的阻塞接口的LinkedList： 实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口
内置的不阻塞队列： PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue
PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 类在 Collection Framework 中加入两个具体集合实现。
PriorityQueue 类实质上维护了一个有序列表。加入到 Queue 中的元素根据它们的天然排序（通过其 java.util.Comparable 实现）或者根据传递给构造函数的 java.util.Comparator 实现来定位。
ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的、线程安全的队列。并发访问不需要同步。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们，所以只要不需要知道队列的大 小， ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢，需要遍历队列。
2)实现阻塞接口的：
java.util.concurrent 中加入了 BlockingQueue 接口和五个阻塞队列类。它实质上就是一种带有一点扭曲的 FIFO 数据结构。不是立即从队列中添加或者删除元素，线程执行操作阻塞，直到有空间或者元素可用。
五个队列所提供的各有不同：
* ArrayBlockingQueue ：一个由数组支持的有界队列。
* LinkedBlockingQueue ：一个由链接节点支持的可选有界队列。
* PriorityBlockingQueue ：一个由优先级堆支持的无界优先级队列。
* DelayQueue ：一个由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。
* SynchronousQueue ：一个利用 BlockingQueue 接口的简单聚集（rendezvous）机制。
LinkedBlockingQueue的容量是没有上限的（说的不准确，在不指定时容量为Integer.MAX_VALUE，不要然的话在put时怎么会受阻呢），但是也可以选择指定其最大容量，它是基于链表的队列，此队列按 FIFO（先进先出）排序元素。
ArrayBlockingQueue在构造时需要指定容量， 并可以选择是否需要公平性，如果公平参数被设置true，等待时间最长的线程会优先得到处理（其实就是通过将ReentrantLock设置为true来 达到这种公平性的：即等待时间最长的线程会先操作）。通常，公平性会使你在性能上付出代价，只有在的确非常需要的时候再使用它。它是基于数组的阻塞循环队 列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。
PriorityBlockingQueue是一个带优先级的 队列，而不是先进先出队列。元素按优先级顺序被移除，该队列也没有上限（看了一下源码，PriorityBlockingQueue是对 PriorityQueue的再次包装，是基于堆数据结构的，而PriorityQueue是没有容量限制的，与ArrayList一样，所以在优先阻塞 队列上put时是不会受阻的。虽然此队列逻辑上是无界的，但是由于资源被耗尽，所以试图执行添加操作可能会导致 OutOfMemoryError），但是如果队列为空，那么取元素的操作take就会阻塞，所以它的检索操作take是受阻的。另外，往入该队列中的元 素要具有比较能力。
DelayQueue（基于PriorityQueue来实现的）是一个存放Delayed 元素的无界阻塞队列，只有在延迟期满时才能从中提取元素。该队列的头部是延迟期满后保存时间最长的 Delayed 元素。如果延迟都还没有期满，则队列没有头部，并且poll将返回null。当一个元素的 getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) 方法返回一个小于或等于零的值时，则出现期满，poll就以移除这个元素了。此队列不允许使用 null 元素。
ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个由数组支持的有界阻塞队列。在读写操作上都需要锁住整个容器，因此吞吐量与一般的实现是相似的，适合于实现“生产者消费者”模式。
LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue内部维持着一个数据缓冲队列（该队列由一个链表构成），当生产者往队列中放入一个数据时，队列会从生产者手中获取数据，并缓存在队列内部，而生产者立即返回；只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时（LinkedBlockingQueue可以通过构造函数指定该值），才会阻塞生产者队列，直到消费者从队列中消费掉一份数据，生产者线程会被唤醒，反之对于消费者这端的处理也基于同样的原理。而LinkedBlockingQueue之所以能够高效的处理并发数据，还因为其对于生产者端和消费者端分别采用了独立的锁来控制数据同步，这也意味着在高并发的情况下生产者和消费者可以并行地操作队列中的数据，以此来提高整个队列的并发性能。
LinkedBlockingQueue内部使用ReentrantLock实现插入锁(putLock)和取出锁(takeLock)。putLock上的条件变量是notFull，即可以用notFull唤醒阻塞在putLock上的线程。takeLock上的条件变量是notEmtpy，即可用notEmpty唤醒阻塞在takeLock上的线程。
ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的区别
1. 队列中锁的实现不同
ArrayBlockingQueue实现的队列中的锁是没有分离的，即生产和消费用的是同一个锁；
LinkedBlockingQueue实现的队列中的锁是分离的，即生产用的是putLock，消费是takeLock；
2. 在生产或消费时操作不同
ArrayBlockingQueue基于数组，在生产和消费的时候，是直接将枚举对象插入或移除的，不会产生或销毁任何额外的对象实例；
LinkedBlockingQueue基于链表，在生产和消费的时候，需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除，会生成一个额外的Node对象，这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中，其对于GC的影响还是存在一定的区别；
3. 队列大小初始化方式不同
ArrayBlockingQueue是有界的，必须指定队列的大小；
LinkedBlockingQueue是无界的，可以不指定队列的大小，但是默认是Integer.MAX_VALUE。当然也可以指定队列大小，从而成为有界的；
注意:
1. 在使用LinkedBlockingQueue时，若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候，有可能会内存溢出;
2. 在使用ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue分别对1000000个简单字符做入队操作时，
LinkedBlockingQueue的消耗是ArrayBlockingQueue消耗的10倍左右，
即LinkedBlockingQueue消耗在1500ms左右，而ArrayBlockingQueue只需150ms左右。