- 一、Java
- 二、JVM
- 三、数据结构与算法
- 连续数组最小子序和=target,求这个子序的长度
- 知道多少种查找算法？
- 二分查找
- 打印二叉树的某一行
- 杨辉三角
- 链表反转
- 找最近的点，类比滴滴打车
- 二叉树中序遍历
- 二叉树前序遍历
- 两个单向链表求交点
- 两个栈实现队列
- 打印入栈的所有情况
- 返回数组中所有出现两次以上的数
- 快排
- 输入一个整数，反转输出:比如输入1234，然后输出4321。
- 最大合数的质子分解，比如输入20，输出2,2,5
- 链表判断是否有环和找入环的节点。
- 数组中出现次数超过一半的数字
- 堆，如何调整，时间复杂度？
- 括号匹配
- 二叉搜索树遍历
- 单链表的快速排序
- 二叉树压缩序列化，并能够重建，保证最小复杂度
- 和为S的两个数字
- 如何找回文？
- 去重，考虑各种不同的输入
- 一块区域很多很多点，如何统计某一小块区域的点的个数。
- 内存很小的情况下，两个大文件的数据之间怎么映射
- 归并
- 四、操作系统
- 五、网络与数据库
- 六、设计模式
- 七、框架
一、Java
hashmap
HashMap是常用的Java集合之一，是基于哈希表的Map接口的实现。不支持同步和允许null作为key和value。
HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。
在JDK1.6中，HashMap采用数组+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。
但是当位于一个数组中的元素较多，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采用数组+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。
/**
* 根据key的哈希值和key获取对应的节点
* getNode可分为以下几个步骤：
* 1.如果哈希表为空，或key对应的桶为空，返回null
* 2.如果桶中的第一个节点就和指定参数hash和key匹配上了，返回这个节点。
* 3.如果桶中的第一个节点没有匹配上，而且有后续节点
* 3.1如果当前的桶采用红黑树，则调用红黑树的get方法去获取节点
* 3.2如果当前的桶不采用红黑树，即桶中节点结构为链式结构，遍历链表，直到key匹配
* 4.找到节点返回null，否则返回null。
*/
/**
* putVal方法可以分为下面的几个步骤:
* 1.如果哈希表为空，调用resize()创建一个哈希表。
* 2.如果指定参数hash在表中没有对应的桶，即为没有碰撞，直接将键值对插入到哈希表中即可。
* 3.如果有碰撞，遍历桶，找到key映射的节点
* 3.1桶中的第一个节点就匹配了，将桶中的第一个节点记录起来。
* 3.2如果桶中的第一个节点没有匹配，且桶中结构为红黑树，则调用红黑树对应的方法插入键值对。
* 3.3如果不是红黑树，那么就肯定是链表。遍历链表，如果找到了key映射的节点，就记录这个节点，退出循环。如果没有找到，在链表尾部插入节点。插入后，如果链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则使用treeifyBin方法把链表转为红黑树。
* 4.如果找到了key映射的节点，且节点不为null
* 4.1记录节点的vlaue。
* 4.2如果参数onlyIfAbsent为false，或者oldValue为null，替换value，否则不替换。
* 4.3返回记录下来的节点的value。
* 5.如果没有找到key映射的节点（2、3步中讲了，这种情况会插入到hashMap中），插入节点后size会加1，这时要检查size是否大于临界值threshold，如果大于会使用resize方法进行扩容。
*/
/**
* 对table进行初始化或者扩容。
* 如果table为null，则对table进行初始化
* 如果对table扩容，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置
* resize的步骤总结为:
* 1.计算扩容后的容量，临界值。
* 2.将hashMap的临界值修改为扩容后的临界值
* 3.根据扩容后的容量新建数组，然后将hashMap的table的引用指向新数组。
* 4.将旧数组的元素复制到table中。
*/
currenthashmap
list与set比较
- list,set都是集成Collection接口
- List的特点：元素有放入顺序
- Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复，重复元素会覆盖掉
写一个线程安全的map键值对的 put get方法，get方法里加一个时间
多线程，用多个线程调用两个方法
nio
synchronized的底层实现
同步代码块是使用monitorenter和monitorexit指令实现的，同步方法依靠的是方法修饰符上的ACC_SYNCHRONIZED实现。
同步代码块：monitorenter指令插入到同步代码块的开始位置，monitorexit指令插入到同步代码块的结束位置，JVM需要保证每一个monitorenter都有一个monitorexit与之相对应。任何对象都有一个monitor与之相关联，当且一个monitor被持有之后，他将处于锁定状态。线程执行到monitorenter指令时，将会尝试获取对象所对应的monitor所有权，即尝试获取对象的锁；
同步方法：synchronized方法则会被翻译成普通的方法调用和返回指令如:invokevirtual、areturn指令，在JVM字节码层面并没有任何特别的指令来实现被synchronized修饰的方法，而是在Class文件的方法表中将该方法的access_flags字段中的synchronized标志位置1，表示该方法是同步方法并使用调用该方法的对象或该方法所属的Class在JVM的内部对象表示Class做为锁对象。
volatile原理
volatile是变量修饰符，其修饰的变量具有可见性，Java的做法是将该变量的操作放在寄存器或者CPU缓存上进行，之后才会同步到主存，使用volatile修饰符的变量是直接读写主存，volatile不保证原子性，同时volatile禁止指令重排。
面向对象三个特性？
封装、继承、多态
并发
反射
在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法；对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性；这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为Java语言的反射机制。
反射的核心是JVM在运行时才动态加载类或调用方法/访问属性，它不需要事先知道运行对象是谁。
二、JVM
Java内存模型
程序计数器:记录正在执行的虚拟机字节码指令的地址（如果正在执行的是本地方法则为空）。
Java虚拟机栈:每个 Java 方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表、操作数栈、常量池引用等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在 Java 虚拟机栈中入栈和出栈的过程。
本地方法栈:与 Java 虚拟机栈类似，它们之间的区别只不过是本地方法栈为本地方法服务。
Java堆:几乎所有对象实例都在这里分配内存。是垃圾收集的主要区域（"GC 堆"），虚拟机把 Java 堆分成以下三块：
- 新生代
- 老年代
- 永久代
新生代又可细分为Eden空间、From Survivor空间、To Survivor空间，默认比例为8:1:1。
方法区：方法区（Method Area）与Java堆一样，是各个线程共享的内存区域。Object Class Data(类定义数据)是存储在方法区的，此外，常量、静态变量、JIT编译后的代码也存储在方法区。
运行时常量池：运行时常量池是方法区的一部分。Class 文件中的常量池（编译器生成的各种字面量和符号引用）会在类加载后被放入这个区域。除了在编译期生成的常量，还允许动态生成，例如 String 类的 intern()。这部分常量也会被放入运行时常量池。
直接内存：直接内存（Direct Memory）并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域，但是这部分内存也被频繁地使用，而且也可能导致OutOfMemoryError 异常出现。避免在Java堆和Native堆中来回复制数据。
四种引用
强引用就是指在程序代码之中普遍存在的，类似"Object obj = new Object()"这类的引用，只要强引用还存在，垃圾收集器永远不会回收掉被引用的对象。
Object obj = new Object();
软引用是用来描述一些还有用但并非必需的对象，对于软引用关联着的对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。在JDK1.2之后，提供了SoftReference类来实现软引用。
Object obj = new Object();
SoftReference<Object> sf = new SoftReference<Object>(obj);
弱引用也是用来描述非必需对象的，但是它的强度比软引用更弱一些，被弱引用关联的对象，只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。在JDK1.2之后，提供了WeakReference类来实现弱引用。
Object obj = new Object();
WeakReference<Object> wf = new WeakReference<Object>(obj);
虚引用也成为幽灵引用或者幻影引用，它是最弱的一中引用关系。一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响，也无法通过虚引用来取得一个对象实例。为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。在JDK1.2之后，提供给了PhantomReference类来实现虚引用。
Object obj = new Object();
PhantomReference<Object> pf = new PhantomReference<Object>(obj);
gc
垃圾回收算法包括：标记-清除算法，复制算法，标记-整理算法，分代收集算法。
标记—清除算法:
标记/清除算法，分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
标记阶段：标记的过程其实就是前面介绍的可达性分析算法的过程，遍历所有的GC Roots对象，对从GC Roots对象可达的对象都打上一个标识，一般是在对象的header中，将其记录为可达对象；
清除阶段：清除的过程是对堆内存进行遍历，如果发现某个对象没有被标记为可达对象，则将其回收。
复制算法:
将内存划分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块内存用完了就将还存活的对象复制到另一块上面，然后再把使用过的内存空间进行一次清理。
将内存分为一块较大的 Eden 空间和两块较小的 Survior 空间，每次使用 Eden 空间和其中一块 Survivor。在回收时，将 Eden 和 Survivor 中还存活着的对象一次性复制到另一块 Survivor 空间上，最后清理 Eden 和 使用过的那一块 Survivor。HotSpot 虚拟机的 Eden 和 Survivor 的大小比例默认为 8:1，保证了内存的利用率达到 90 %。如果每次回收有多于 10% 的对象存活，那么一块 Survivor 空间就不够用了，此时需要依赖于老年代进行分配担保，也就是借用老年代的空间。
标记—整理算法:
标记—整理算法和标记—清除算法一样，但是标记—整理算法不是把存活对象复制到另一块内存，而是把存活对象往内存的一端移动，然后直接回收边界以外的内存，因此其不会产生内存碎片。标记—整理算法提高了内存的利用率，并且它适合在收集对象存活时间较长的老年代。
分代收集算法:
分代回收算法实际上是把复制算法和标记整理法的结合，并不是真正一个新的算法，一般分为：老年代和新生代，老年代就是很少垃圾需要进行回收的，新生代就是有很多的内存空间需要回收，所以不同代就采用不同的回收算法，以此来达到高效的回收算法。
新生代：由于新生代产生很多临时对象，大量对象需要进行回收，所以采用复制算法是最高效的。
老年代：回收的对象很少，都是经过几次标记后都不是可回收的状态转移到老年代的，所以仅有少量对象需要回收，故采用标记清除或者标记整理算法。
栈溢出怎么检查
三、数据结构与算法
连续数组最小子序和=target,求这个子序的长度
知道多少种查找算法？
顺序、二分、hash
二分查找
public class BinarySearch {
public static int binarySearch(int[] array, int key) {
int start = 0;
int end = array.length - 1;
while (start <= end) {
int mid = (end - start) / 2 + start;
if (key < array[mid]) {
end = mid - 1;
} else if (key > array[mid]) {
start = mid + 1;
} else {
return mid;
}
}
return -1;
}
public static int binarySearch_2(int[] array, int start, int end, int key) {
int mid = (end - start) / 2 + start;
if (array[mid] == key) {
return mid;
}
if (start >= end) {
return -1;
} else if (key > array[mid]) {
return binarySearch_2(array, mid + 1, end, key);
} else if (key < array[mid]) {
return binarySearch_2(array, start, mid - 1, key);
}
return -1;
}
}
打印二叉树的某一行
杨辉三角
链表反转
将当前节点和下一节点保存起来，然后将当前节点反转。
public ListNode ReverseList(ListNode head) {
//head为当前节点，如果当前节点为空的话，那就什么也不做，直接返回null
ListNode pre = null;//pre为当前节点的前一节点
ListNode next = null;//next为当前节点的下一节点
//需要pre和next的目的是让当前节点从pre.head.next1.next2变成pre<-head next1.next2
//即pre让节点可以反转所指方向，但反转之后如果不用next节点保存next1节点的话，此单链表就此断开了
//所以需要用到pre和next两个节点
//1.2.3.4.5
//1<-2<-3 4.5
//做循环，如果当前节点不为空的话，始终执行此循环，此循环的目的就是让当前节点从指向next到指向pre
while (head != null) {
//先用next保存head的下一个节点的信息，保证单链表不会因为失去head节点的原next节点而就此断裂
next = head.next;
//保存完next，就可以让head从指向next变成指向pre了
head.next = pre;
//head指向pre后，就继续依次反转下一个节点
//让pre，head，next依次向后移动一个节点，继续下一次的指针反转
pre = head;
head = next;
}
//如果head为null的时候，pre就为最后一个节点了，但是链表已经反转完毕，pre就是反转后链表的第一个节点
//直接输出pre就是我们想要得到的反转后的链表
return pre;
}
利用递归走到链表的末端，然后再更新每一个节点的next值 ，实现链表的反转。
public ListNode ReverseList(ListNode head) {
//如果链表为空或者链表中只有一个元素
if (head == null || head.next == null) return head;
//先递归找到到链表的末端结点，从后依次反转整个链表
ListNode reverseHead = ReverseList(head.next);
//再将当前节点设置为后面节点的后续节点
head.next.next = head;
head.next = null;
return reverseHead;
}
找最近的点，类比滴滴打车
二叉树中序遍历
二叉树前序遍历
public static void preOrder(TreeNode biTree)
{
System.out.println(biTree.value);
TreeNode leftTree = biTree.left;
if(leftTree != null)
{
preOrder(leftTree);
}
TreeNode rightTree = biTree.right;
if(rightTree != null)
{
preOrder(rightTree);
}
}
public static void preOrder_2(TreeNode biTree)
{
Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
while(biTree != null || !stack.isEmpty())
{
while(biTree != null)
{
System.out.println(biTree.value);
stack.push(biTree);
biTree = biTree.left;
}
if(!stack.isEmpty())
{
biTree = stack.pop();
biTree = biTree.right;
}
}
}
两个单向链表求交点
两个栈实现队列
import java.util.Stack;
/**
* 思路：
* 栈A用来作入队列，栈B用来出队列
* 当栈B为空时，栈A全部出栈到栈B,栈B再出栈（即出队列）
*/
public class Solution18 {
Stack<Integer> stack1 = new Stack<Integer>();
Stack<Integer> stack2 = new Stack<Integer>();
public void push(int node) {
stack1.push(node);//stack1负责入队
}
public int pop() {
if (stack1.empty() && stack2.empty()) {
throw new RuntimeException("队列为空");
}
if (stack2.empty()) {
while (!stack1.empty()) {
stack2.push(stack1.pop());
}
}
return stack2.pop();//stcak2负责出队
}
}
打印入栈的所有情况
返回数组中所有出现两次以上的数
/**
* 直接利用hashmap记录出现次数
*
* @param nums
* @return
*/
public List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
if (nums == null || nums.length == 0) {
return res;
}
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int count;
for (int val :
nums) {
if (!map.containsKey(val)) {
map.put(val, 1);
} else {
count = map.get(val);
map.put(val, ++count);
}
if (map.get(val) == 2) {
res.add(val);
}
}
return res;
}
/**
* 因为数组输入的特点 1<=a[i]<=n,则可以把原数组当hash表用 ，因为原数组是正数，标为负数表示出现过，如果遇到负数就表示第二次出现，就可以找出所有出现过两次的元素
*
* @param nums
* @return
*/
public List<Integer> findDuplicates_2(int[] nums) {
List<Integer> res = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < nums.length; ++i) {
int index = Math.abs(nums[i]) - 1;
if (nums[index] < 0) {
res.add(Math.abs(index + 1));
}
nums[index] = -nums[index];
}
return res;
}
快排
public static void quickSort(int[] array, int _left, int _right) {
int left = _left;//
int right = _right;
int pivot;//基准线
if (left < right) {
pivot = array[left];
while (left != right) {
//从右往左找到比基准线小的数
while (left < right && pivot <= array[right]) {
right--;
}
//将右边比基准线小的数换到左边
array[left] = array[right];
//从左往右找到比基准线大的数
while (left < right && pivot >= array[left]) {
left++;
}
//将左边比基准线大的数换到右边
array[right] = array[left];
}
//此时left和right指向同一位置
array[left] = pivot;
quickSort(array, _left, left - 1);
quickSort(array, left + 1, _right);
}
}
输入一个整数，反转输出:比如输入1234，然后输出4321。
public int reverseInt(int x) {
int ans = 0;
while (x != 0) {
ans = ans * 10 + (x % 10);
x /= 10;
}
if (ans < Integer.MIN_VALUE || ans > Integer.MAX_VALUE) {
ans = 0;
}
return ans;
}
最大合数的质子分解，比如输入20，输出2,2,5
import java.util.Scanner;
public class Main {
/**
* 进行分解质因数
*
* @param number
*/
public static void factor(int number) {
for (int i = 2; i < number; i++) {
if (number % i == 0) {
System.out.print(i + " ");
//判断number/i是不是素数，如果是素数就直接输出
if (isPrime(number / i)) {
System.out.print(number / i + " ");
} else {
factor(number / i);
}
return;
}
}
}
/**
* 判断是不是素数
*
* @param number
* @return
*/
public static boolean isPrime(int number) {
for (int i = 2; i < number; i++) {
if (number % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
}
}
链表判断是否有环和找入环的节点。
import java.util.HashSet;
public class Solution24 {
/**
* 假设x为环前面的路程，a为环入口到相遇点的路程， c为环的长度
* 当快慢指针相遇的时候： 此时慢指针走的路程为Sslow = x + m * c + a
* 快指针走的路程为Sfast = x + n * c + a
* 2 Sslow = Sfast
* 2 * ( x + m*c + a ) = (x + n *c + a)
* 从而可以推导出： x = (n - 2 * m )*c - a = (n - 2 *m -1 )*c + c - a
* 即环前面的路程 = 数个环的长度（为可能为0） + c - a
* 什么是c - a？这是相遇点后，环后面部分的路程。
* 所以，我们可以让一个指针从起点A开始走，让一个指针从相遇点B开始继续往后走， 2个指针速度一样，
* 那么，当从原点的指针走到环入口点的时候（此时刚好走了x） 从相遇点开始走的那个指针也一定刚好到达环入口点。
* 所以两者会相遇，且恰好相遇在环的入口点。
*
* @param pHead
* @return
*/
public ListNode EntryNodeOfLoop_2(ListNode pHead) {
if (pHead == null || pHead.next == null || pHead.next.next == null)
return null;
ListNode fast = pHead.next.next;
ListNode slow = pHead.next;
//先判断有没有环
while (fast != slow) {
if (fast.next != null && fast.next.next != null) {
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
} else {
//没有环
return null;
}
}
fast = pHead;//把fast指向头节点
//有环
while (fast != slow) {
fast = fast.next;
slow = slow.next;
}
return fast;
}
/**
* 利用HashSet元素不能重复
*
* @param pHead
* @return
*/
public ListNode EntryNodeOfLoop(ListNode pHead) {
HashSet<ListNode> hashSet = new HashSet<>();
while (pHead != null) {
if (!hashSet.add(pHead)) {
return pHead;
}
pHead = pHead.next;
}
return null;
}
public class ListNode {
int val;
ListNode next = null;
ListNode(int val) {
this.val = val;
}
}
}
数组中出现次数超过一半的数字
import java.util.HashMap;
public class Solution42 {
/**
* 利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm（摩尔投票算法）来解决这个问题
*
* @param array
* @return
*/
public int MoreThanHalfNum_Solution_2(int[] array) {
int majority = array[0];
for (int i = 1, count = 1; i < array.length; i++) {
count = array[i] == majority ? count + 1 : count - 1;
if (count == 0) {
majority = array[i];
count = 1;
}
}
int count = 0;
for (int val : array) if (val == majority) count++;
return count > array.length / 2 ? majority : 0;
}
/**
* 利用HashMap记录每个数字以及数字出现的次数
*
* @param array
* @return
*/
public int MoreThanHalfNum_Solution(int[] array) {
if (array == null || array.length == 0)
return 0;
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
int count;
for (int val :
array) {
if (!map.containsKey(val)) {
map.put(val, 1);
} else {
count = map.get(val);
map.put(val, ++count);
}
if (map.get(val) > array.length / 2) {
return val;
}
}
return 0;
}
}
堆，如何调整，时间复杂度？
括号匹配
二叉搜索树遍历
单链表的快速排序
二叉树压缩序列化，并能够重建，保证最小复杂度
和为S的两个数字
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
public class Solution34 {
/**
* 两头夹逼
*
* @param array
* @param sum
* @return
*/
public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum(int[] array, int sum) {
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
int left = 0;
int right = array.length - 1;
while (left < right) {
if (array[left] + array[right] == sum) {
result.add(array[left]);
result.add(array[right]);
break;
} else if (array[left] + array[right] > sum) {
right--;
} else {
left++;
}
}
return result;
}
/**
* 用HashMap存放元素和下标，然后开始遍历数组找到和为sum的两个元素，从左到右找到的第一对和为sum的就是最小的一对。
*
* @param array
* @param sum
* @return
*/
public ArrayList<Integer> FindNumbersWithSum_2(int[] array, int sum) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
int len = array.length;
for (int i = 0; i < len; i++) {
map.put(array[i], i);
}
for (int i = 0; i < len; i++) {
int sub = sum - array[i];
if (map.containsKey(sub)) {
result.add(array[i]);
result.add(sub);
break;
}
}
return result;
}
}
如何找回文？
去重，考虑各种不同的输入
一块区域很多很多点，如何统计某一小块区域的点的个数。
内存很小的情况下，两个大文件的数据之间怎么映射
归并
四、操作系统
线程&&进程区别，什么情况下多进程要优于多线程
进程是资源分配的基本单位。
进程控制块 (Process Control Block, PCB) 描述进程的基本信息和运行状态，所谓的创建进程和撤销进程，都是指对 PCB 的操作。
线程是独立调度的基本单位。
一个进程中可以有多个线程，它们共享进程资源。
区别
- 进程是资源分配的基本单位，但是线程不拥有资源，线程可以访问隶属进程的资源。
- 线程是独立调度的基本单位，在同一进程中，线程的切换不会引起进程切换，从一个进程内的线程切换到另一个进程中的线程时，会引起进程切换。
- 由于创建或撤销进程时，系统都要为之分配或回收资源，如内存空间、I/O 设备等，所付出的开销远大于创建或撤销线程时的开销。类似地，在进行进程切换时，涉及当前执行进程 CPU 环境的保存及新调度进程 CPU 环境的设置，而线程切换时只需保存和设置少量寄存器内容，开销很小。
- 进程间通信需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。而线程间可以通过直接读/写同一进程中的数据段（如全局变量）来进行通信（需要做好同步）。
选择：
- 不需要频繁创建销毁的优先用线程
- 不需要进行大量计算的优先使用线程
- 弱相关的处理用进程
- 可能要扩展到多机分布的用进程
操作系统的功能
- 进程管理
进程控制、进程同步、进程通信、死锁处理、处理机调度等。
- 内存管理
内存分配、地址映射、内存保护与共享、虚拟内存等。
- 文件管理
文件存储空间的管理、目录管理、文件读写管理和保护等。
- 设备管理
完成用户的 I/O 请求，方便用户使用各种设备，并提高设备的利用率。
主要包括缓冲管理、设备分配、设备处理、虛拟设备等。
Linux
五、网络与数据库
mysql
tcp丢包
tcp传输速率
输入URL到页面发生了什么
域名解析 --> 发起TCP的3次握手 --> 建立TCP连接后发起http请求 --> 服务器响应http请求，浏览器得到html代码 --> 浏览器解析html代码，并请求html代码中的资源（如js、css、图片等） --> 浏览器对页面进行渲染呈现给用户
HTTPS
HTTPS(Secure Hypertext Transfer Protocol) 安全超文本传输协议是一个安全的通信通道，它基于HTTP开发，用于在客户计算机和服务器之间交换信息。HTTPS使用安全套接字层(SSL)进行信息交换，简单来说HTTPS是HTTP的安全版，是使用TLS/SSL加密的HTTP协议。
HTTPS 通信过程
- 客户端发送请求到服务器端
- 服务器端返回证书和公开密钥，公开密钥作为证书的一部分而存在
- 客户端验证证书和公开密钥的有效性，如果有效，则生成共享密钥并使用公开密钥加密发送到服务器端
- 服务器端使用私有密钥解密数据，并使用收到的共享密钥加密数据，发送到客户端
- 客户端使用共享密钥解密数据
- SSL加密建立
详细问Websocket协议
详细问TCP协议
TCP就是单纯建立连接，不涉及任何我们需要请求的实际数据，简单的传输。
为什么TCP不能三次挥手？
关闭连接时，当收到对方的FIN报文时，仅仅表示对方不再发送数据了但是还能接收数据，己方也未必全部数据都发送给对方了，所以己方可以立即close，也可以发送一些数据给对方后，再发送FIN报文给对方来表示同意现在关闭连接，因此，己方ACK和FIN一般都会分开发送。
SSL握手
- 客户端发送随机数1，支持的加密方法（如RSA公钥加密）
- 服务端发送随机数2，和服务器公钥，并确认加密方法
- 客户端发送用服务器公钥加密的随机数3
- 服务器用私钥解密这个随机数3，用加密方法计算生成对称加密的密钥给客户端，
- 接下来的报文都用双方协定好的加密方法和密钥，进行加密
Redis介绍
Redis 是一个高性能的key-value数据库。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
- Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
- Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
- Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis为什么是单线程的
数据库隔离机制
- 未提交读（READ UNCOMMITTED）：事务中的修改，即使没有提交，对其它事务也是可见的。最低级别，任何情况都无法保证。
- 提交读（READ COMMITTED）：一个事务只能读取已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务所做的修改在提交之前对其它事务是不可见的。可避免脏读的发生。
- 可重复读（REPEATABLE READ）：保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。可避免脏读、不可重复读的发生。
- 可串行化（SERIALIXABLE）：强制事务串行执行。可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
在MySQL数据库中，支持上面四种隔离级别，默认的为REPEATABLE READ(可重复读)。
redis的基本数据类型
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
redis的过期机制
惰性删除+定期删除
惰性删除
- 在进行get或set等操作时，先检查key是否过期，
- 若过期，删除key，然后执行相应操作；
- 若没过期，直接执行相应操作
定期删除
- 遍历每个数据库（就是redis.conf中配置的"database"数量，默认为16）
- 检查当前库中的指定个数个key（默认是每个库检查20个key，注意相当于该循环执行20次，循环体时下边的描述）
- 如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历
- 随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key
- 判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。
cookie和session
联系：
Cookie与Session都是用来跟踪浏览器用户身份的会话方式。
区别：
- Cookie数据存放在客户的浏览器上，Session数据放在服务器上。
- 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,如果主要考虑到安全应当使用加密的Cookie或者Session。
- 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，如果主要考虑到减轻服务器性能方面，应当使用Cookie。
- 单个Cookie在客户端的限制是4K，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个Cookie。
servlet的生命周期
Servlet有三个生命周期函数，初始化方法init(),处理客户请求的方法service(),终止方法destroy()。
六、设计模式
单例
public class Singleton {
private volatile static Singleton instance = null;
private Singleton() {
}
/**
* 当第一次调用getInstance()方法时，instance为空，同步操作，保证多线程实例唯一
* 当第一次后调用getInstance()方法时，instance不为空，不进入同步代码块，减少了不必要的同步
*/
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (instance == null) {
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}
七、框架
spring特性
IOC:控制反转也叫依赖注入，IOC利用java反射机制。所谓控制反转是指，本来被调用者的实例是有调用者来创建的，这样的缺点是耦合性太强，IOC则是统一交给spring来管理创建，将对象交给容器管理，你只需要在spring配置文件总配置相应的bean，以及设置相关的属性，让spring容器来生成类的实例对象以及管理对象。在spring容器启动的时候，spring会把你在配置文件中配置的bean都初始化好，然后在你需要调用的时候，就把它已经初始化好的那些bean分配给你需要调用这些bean的类。
AOP是对OOP的补充和完善。AOP利用的是代理，分为CGLIB动态代理和JDK动态代理。OOP引入封装、继承和多态性等概念来建立一种对象层次结构。OOP编程中，会有大量的重复代码。而AOP则是将这些与业务无关的重复代码抽取出来，然后再嵌入到业务代码当中。实现AOP的技术，主要分为两大类：一是采用动态代理技术，利用截取消息的方式，对该消息进行装饰，以取代原有对象行为的执行；二是采用静态织入的方式，引入特定的语法创建“方面”，从而使得编译器可以在编译期间织入有关“方面”的代码，属于静态代理。
动态代理
maven
项目管理工具
mybatis中，配置sql,propertyType 有一个int类型，一个String类型，怎么配置
hashmap，把这两个放到map中