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  • 面试常见题型(二)

    简单工厂和抽象工厂的区别

    简单工厂:把所有的产品都交由工厂的create()方法去创建

    • Factory:即工厂类, 简单工厂模式的核心部分,负责实现创建所有产品的内部逻辑;工厂类可以被外界直接调用,创建所需对象

    • Product:抽象类产品, 它是工厂类所创建的所有对象的父类,封装了各种产品对象的公有方法,它的引入将提高系统的灵活性,使得在工厂类中只需定义一个通用的工厂方法,因为所有创建的具体产品对象都是其子类对象

    • ConcreteProduct:具体产品, 它是简单工厂模式的创建目标,所有被创建的对象都充当这个角色的某个具体类的实例。它要实现抽象产品中声明的抽象方法

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    工厂模式:先用总的工厂去涵盖所有类型的工厂,再通过对应类型去创建产品

    • Product:抽象产品,定义工厂方法所创建的对象的接口,也就是实际需要使用的对象的接口

    • ConcreteProduct:具体产品,具体的Product接口的实现对象

    • Factory:工厂接口,也可以叫 Creator(创建器),申明工厂方法,通常返回一个 Product 类型的实例对象

    • ConcreteFactory:工厂实现,或者叫 ConcreteCreator(创建器对象),覆盖 Factory 定义的工厂方法,返回具体的 Product 实例

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    抽象工厂模式:与工厂方法类似,但在抽象工厂模式中,有一个产品族的概念:所谓的产品族,是指位于不同产品等级结构中功能相关联的产品组成的家族。即工厂模式下,不同类型工厂下的产品类型也是不同的,但是抽象工厂模式下不同类型工厂下的产品类型可以相同

    • AbstractFactory:抽象工厂,用于声明生成抽象产品的方法

    • ConcreteFactory:具体工厂,实现抽象工厂定义的方法,具体实现一系列产品对象的创建

    • AbstractProduct:抽象产品,定义一类产品对象的接口

    • ConcreteProduct:具体产品,通常在具体工厂里,会选择具体的产品实现,来创建符合抽象工厂定义的方法返回的产品类型的对象。

    • Client:客户端,使用抽象工厂来获取一系列所需要的产品对象

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    实例:

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    jdk,jre,jvm的区别

    使用人群分类:JDK是给开发人员用的,JRE和JVM是普通用户用的。

    1、JDK

      JDK是Java开发工具包,是Sun Microsystems针对Java开发员的产品。

      JDK中包含JRE,在JDK的安装目录下有一个名为jre的目录,里面有两个文件夹bin和lib,在这里可以认为bin里的就是jvm,lib中则是jvm工作所需要的类库,而jvm和 lib和起来就称为jre。

      JDK是整个JAVA的核心,包括了Java运行环境JRE(Java Runtime Envirnment)、一堆Java工具(javac/java/jdb等)和Java基础的类库(即Java API 包括rt.jar)。

      ①SE(J2SE),standard edition,标准版,是我们通常用的一个版本,从JDK 5.0开始,改名为Java SE。

      ②EE(J2EE),enterprise edition,企业版,使用这种JDK开发J2EE应用程序,从JDK 5.0开始,改名为Java EE。

      ③ME(J2ME),micro edition,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序,从JDK 5.0开始,改名为Java ME。

    2、JRE

      是运行基于Java语言编写的程序所不可缺少的运行环境。也是通过它,Java的开发者才得以将自己开发的程序发布到用户手中,让用户使用。

      JRE中包含了Java virtual machine(JVM),runtime class libraries和Java application launcher,这些是运行Java程序的必要组件。

      与大家熟知的JDK不同,JRE是Java运行环境,并不是一个开发环境,所以没有包含任何开发工具(如编译器和调试器),只是针对于使用Java程序的用户。

    3、JVM

      就是我们常说的java虚拟机,它是整个java实现跨平台的最核心的部分,所有的java程序会首先被编译为.class的类文件,这种类文件可以在虚拟机上执行。

      也就是说class并不直接与机器的操作系统相对应,而是经过虚拟机(相当于中间层)间接与操作系统交互,由虚拟机将程序解释给本地系统执行。

      只有JVM还不能成class的执行,因为在解释class的时候JVM需要调用解释所需要的类库lib,而jre包含lib类库。

      JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使得Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台上不加修改地运行。

    HTTP1.0和HTTP1.1的区别

    1.1 长连接(Persistent Connection)
    HTTP1.1支持长连接和请求的流水线处理,在一个TCP连接上可以传送多个HTTP请求和响应,减少了建立和关闭连接的消耗和延迟,在HTTP1.1中默认开启长连接keep-alive,一定程度上弥补了HTTP1.0每次请求都要创建连接的缺点。HTTP1.0需要使用keep-alive参数来告知服务器端要建立一个长连接。

    1.2 节约带宽
    HTTP1.0中存在一些浪费带宽的现象,例如客户端只是需要某个对象的一部分,而服务器却将整个对象送过来了,并且不支持断点续传功能。HTTP1.1支持只发送header信息(不带任何body信息),如果服务器认为客户端有权限请求服务器,则返回100,客户端接收到100才开始把请求body发送到服务器;如果返回401,客户端就可以不用发送请求body了节约了带宽。

    1.3 HOST域
    在HTTP1.0中认为每台服务器都绑定一个唯一的IP地址,因此,请求消息中的URL并没有传递主机名(hostname),HTTP1.0没有host域。随着虚拟主机技术的发展,在一台物理服务器上可以存在多个虚拟主机(Multi-homed Web Servers),并且它们共享一个IP地址。HTTP1.1的请求消息和响应消息都支持host域,且请求消息中如果没有host域会报告一个错误(400 Bad Request)。

    HTTP1.1和HTTP2.0的区别

    1. HTTP/2采用二进制格式而非文本格式
    2. HTTP/2是完全多路复用的,而非有序并阻塞的——只需一个连接即可实现并行
    3. 使用报头压缩,HTTP/2降低了开销
    4. HTTP/2让服务器可以将响应主动“推送”到客户端缓存中

    有哪些稳定和不稳定排序

    • 稳定排序:冒泡排序,插入排序
    • 不稳定排序:选择排序 希尔排序 堆排序 快速排序

    epoll相对select优点

    fd:文件描述符

    1.select的句柄数目受限,在linux/posix_types.h头文件有这样的声明:#define __FD_SETSIZE 1024 表示select最多同时监听1024个fd。而epoll没有,它的限制是最大的打开文件句柄数目。

    2.epoll的最大好处是不会随着FD的数目增长而降低效率,在selec中采用轮询处理,其中的数据结构类似一个数组的数据结构,而epoll是维护一个队列,直接看队列是不是空就可以了。epoll只会对"活跃"的socket进行操作---这是因为在内核实现中epoll是根据每个fd上面的callback函数实现的。那么,只有"活跃"的socket才会主动的去调用 callback函数(把这个句柄加入队列),其他idle状态句柄则不会,在这点上,epoll实现了一个"伪"AIO。但是如果绝大部分的I/O都是“活跃的”,每个I/O端口使用率很高的话,epoll效率不一定比select高(可能是要维护队列复杂)。

    3.使用mmap加速内核与用户空间的消息传递。无论是select,poll还是epoll都需要内核把FD消息通知给用户空间,如何避免不必要的内存拷贝就很重要,在这点上,epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存实现的。

    堆排序

    性质:将需排序的数据看成一个完全二叉树,所以对于每个节点(i)来说:

    • 父节点:parent=(i-2)/2;
    • 左子节点:c1=2i+1;
    • 右子节点:c2=2i+2;

    初始化堆

    初始化堆,从最后一个非叶子节点,进行heapify操作(将父节节点与子进行比较,维护父节点为最大,如何递归维护交换的节点)

    最后一个非叶子节点=最后一个叶子节点的父节点,根据以上性质,可以得到最后一个非叶子节点=(n-1-2)/2

    初始化堆后,就可进行堆排序

    将堆的头节点跟最后一个节点交换,然后截断,随后在进行heapify操作,然后重复该操作即可完成堆排序。

    该数组从逻辑上讲就是一个堆结构,我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:

    大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]

    小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2]

    MyBatis中xml文件的标签

    configuration、environments、transactionManager(JDBC)、dataSource、mappers

    MyBatis与Spring Data JPA的区别

    JPA默认使用hibernate作为ORM实现,所以,一般使用Spring Data JPA即会使用hibernate。我们再看看hibernate的官方概念,Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装,它将POJO与数据库表建立映射关系,是一个全自动的orm框架,hibernate可以自动生成SQL语句,自动执行,使得Java程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。

    MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生信息,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录。

    这样看,Spring Data JPA与MyBatis对比,起始也就是hibernate与MyBatis对比。所以,我们直接来比较后两者。

    从基本概念和框架目标上看,两个框架差别还是很大的。hibernate是一个自动化更强、更高级的框架,毕竟在java代码层面上,省去了绝大部分sql编写,取而代之的是用面向对象的方式操作关系型数据库的数据。而MyBatis则是一个能够灵活编写sql语句,并将sql的入参和查询结果映射成POJOs的一个持久层框架。所以,从表面上看,hibernate能方便、自动化更强,而MyBatis 在Sql语句编写方面则更灵活自由。

    MySQL插入一条语句如何写?插入1000条?

    insert into tbl_name values (...),(...),(...);

    MyBatis 使用foreach标签

    ES的分片

    分片(shard): 因为 ES 是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片. ES自动管理和组织分片, 并在必要的时候对分片数据进行再平衡分配, 所以用户基本上不用担心分片的处理细节.

    分片数过多会导致:

    1、  会导致打开比较多的文件
    2、  分片是存储在不同机器上的,分片数越多,机器之间的交互也就越多;
    

    分片数太少导致:

    单个分片索引过大,降低整体的检索速率

    Kafka

    https://blog.csdn.net/lzb348110175/article/details/100764105

    JavaGC新老年代的划分

    Young:1/3

    Old:2/3

    SQL优化

    1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

    2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
    select id from t where num is null
    可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
    select id from t where num=0

    3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

    4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
    select id from t where num=10 or num=20
    可以这样查询:
    select id from t where num=10
    union all
    select id from t where num=20

    5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
    select id from t where num in(1,2,3)
    对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:
    select id from t where num between 1 and 3

    6.下面的查询也将导致全表扫描:
    select id from t where name like '%abc%'

    7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
    select id from t where num/2=100
    应改为:
    select id from t where num=100*2

    8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
    select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
    应改为:
    select id from t where name like 'abc%'

    9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

    10.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

    11.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:
    select col1,col2 into #t from t where 1=0
    这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:
    create table #t(...)

    12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择:
    select num from a where num in(select num from b)
    用下面的语句替换:
    select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

    13.并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

    14.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,
    因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。
    一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

    15.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
    这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

    16.尽可能的使用 varchar 代替 char ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,
    其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

    17.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

    18.避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗。

    19.临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。

    20.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,
    以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。

    21.如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。

    22.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。

    23.使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。

    24.与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
    在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。

    25.尽量避免大事务操作,提高系统并发能力。

    26.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。

    synchronized和 ReentrantLock的原理

    Java 对象头

    一个对象在内存中包含三部分:对象头,实例数据和对齐填充。其中 Java 对象头包含两部分:

    Class Metadata Address (类型指针)。存储类的元数据的指针。虚拟机通过这个指针找到它是哪个类的实例。

    Mark Word(标记字段)。存出一些对象自身运行时的数据。包括哈希码,GC 分代年龄,锁状态标志等。

    Monitor

    Mark Word 有一个字段指向 monitor 对象。monitor 中记录了锁的持有线程,等待的线程队列等信息。前面说的每个对象都有一个锁和一个等待队列,就是在这里实现的。

    monitor 对象由 C++ 实现。其中有三个关键字段:

    _owner 记录当前持有锁的线程
    _EntryList 是一个队列,记录所有阻塞等待锁的线程
    _WaitSet 也是一个队列,记录调用 wait() 方法并还未被通知的线程。

    mvcc

    每行数据有两个字段:一个是createTime,一个是deleteTime

    • 有个事务,新增一条记录时,createTime=当前事务号
    • 有个事务删除一条记录时,deleteTime=当前事务号
    • 有个事务update时,会插入一条update的记录,createTime=当前事务号,旧记录的 deleteTime=当前事务号
    • 有个事务select时,会查看当前事务号大于createTime和小于deleteTime的记录

    innodb中幻读与mvcc和间隙锁分析

    (事务隔离级别rr)面试官大大认为innodb就是靠mvcc解决的幻读,而我固执的认为绝对是间隙锁解决了这个问题。

    面毕,查了一些资料,并且自己时间之后的分析和结论如下。

    首先读分为:
    快照读
    select * from table where ?;

    当前读:特殊的读操作,插入/更新/删除操作,属于当前读,需要加锁。
    select * from table where ? lock in share mode;
    select * from table where ? for update;
    insert into table values (…);
    update table set ? where ?;
    delete from table where ?;

    对于快照读来说,幻读的解决是依赖mvcc解决。而对于当前读则依赖于gap-lock解决。

    如何查看端口占用

    netstat -tunlp用于显示tcp,udp的端口和进程等相关情况

    命令里的t,u,n,l,p均有不同含义:

    -t 仅显示和tcp相关的

    -u 仅显示和udp相关的

    -n 不限时别名,能显示数字的全部转换为数字

    -l 仅显示出于Listen(监听)状态的

    -p 显示建立这些连接的程序名

    SQL中INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN区别

    1.inner join,在两张表进行连接查询时,只保留两张表中完全匹配的结果集。

    2.left join,在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。

    3.right join,在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。

    4.full join,在两张表进行连接查询时,返回左表和右表中所有没有匹配的行。

    TCP的拆包和粘包

    https://www.cnblogs.com/panchanggui/p/9518735.html

    AQS的详解

    https://www.jianshu.com/p/da9d051dcc3d

    AQS是AbstractQueuedSynchronizer的简称。AQS提供了一种实现阻塞锁和一系列依赖FIFO等待队列的同步器的框架,如下图所示。AQS为一系列同步器依赖于一个单独的原子变量(state)的同步器提供了一个非常有用的基础。子类们必须定义改变state变量的protected方法,这些方法定义了state是如何被获取或释放的。鉴于此,本类中的其他方法执行所有的排队和阻塞机制。子类也可以维护其他的state变量,但是为了保证同步,必须原子地操作这些变量。

    img

    AbstractQueuedSynchronizer中对state的操作是原子的,且不能被继承。所有的同步机制的实现均依赖于对改变量的原子操作。为了实现不同的同步机制,我们需要创建一个非共有的(non-public internal)扩展了AQS类的内部辅助类来实现相应的同步逻辑。AbstractQueuedSynchronizer并不实现任何同步接口,它提供了一些可以被具体实现类直接调用的一些原子操作方法来重写相应的同步逻辑。AQS同时提供了互斥模式(exclusive)和共享模式(shared)两种不同的同步逻辑。一般情况下,子类只需要根据需求实现其中一种模式,当然也有同时实现两种模式的同步类,如ReadWriteLock。接下来将详细介绍AbstractQueuedSynchronizer的提供的一些具体实现方法。

    state状态

    AbstractQueuedSynchronizer维护了一个volatile int类型的变量,用户表示当前同步状态。volatile虽然不能保证操作的原子性,但是保证了当前变量state的可见性。state的访问方式有三种:

    • getState()
    • setState()
    • compareAndSetState()

    最后,总结一下acquire()的流程:

    1. 调用自定义同步器的tryAcquire()尝试直接去获取资源,如果成功则直接返回;没成功,则addWaiter()将该线程加入等待队列的尾部,并标记为独占模式;

    2. acquireQueued()使线程在等待队列中休息,有机会时(轮到自己,会被unpark())会去尝试获取资源。获取到资源后才返回。如果在整个等待过程中被中断过,则返回true,否则返回false。

    3. 如果线程在等待过程中被中断过,它是不响应的。只是获取资源后才再进行自我中断selfInterrupt(),将中断补上。

    top k

    https://blog.csdn.net/wufaliang003/article/details/82940218

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