高級Java面試總結3

1，java堆，分新生代老年代，新生代有Eden，from surviver，to surviver三個空間，堆被全部線程共。eden內存不足時，發生一次minor GC，會把from survivor和eden的對象複製到to survivor，此次的to survivor就變成了下次的from survivor，通過屢次minor GC，默認15次，達到次數的對象會從survivor進行老年代。1次new若是新生代裝不下，則直接進入老年代。

2，HashMap和HashTable是使用數組+鏈表結構實現，根據Hash和table長度計算數組的下標index作操做，hashMap默認數組長度爲16，hashMap對null值的key都放在table[0]的位置，table[index]造成1個鏈表，固然在新版jdk中鏈表節點數>8會變成紅黑樹結構。hashMap達到最大數量會擴容，擴容table長度變爲2倍，每一個元素（table中）但從新計算index放到新的table中。

3，堆的年輕代和老年代。

堆的年輕代大則老年代小，GC少，可是每次時間會比較長。年輕代小則老年代大，會縮短每次GC的時間，可是次數頻繁。可讓老年代儘可能緩存經常使用對象，JVM默認年輕代和老年代的大小比例爲1:2,。觀察峯值老年代內存，不影響full GC，加大老年代可調1:1，可是要給老年代預留三分之一的空間。減小使用全局變量和大對象 ，調整新生代，老年代到最合適。

4，字節流不會用到內存緩衝區，文件自己直接操做。字符流操做使用內存緩存區，用緩存存操做文件。字符流在輸出前將全部內容暫時保存到內存中，即緩存區暫時存儲，若是想不關閉也將字符流輸出則可使用flush方法強制刷出。字節字符轉化可能存在系統編碼lang，要制定編碼。getbyte字節流使用更加普遍。

5，中文佔用2個字節，read()函數讀1個字節把A會讀入的緣由。ASCII碼是8位，A在ASCII碼中有對應碼，A只要8位就能表示，可是unicode是支持ASCII碼的，在unicode中表示A是使用低8位的ASCII碼，補上高8位的0，read()1分字節就已經讀入A的ASCII碼，打印時會給其高8位補上0，因此顯示正常A。

6，喚醒一個阻塞的線程

如由於Sleep，wait，join等阻塞，可使用interrupted exception異常喚醒。

7，內存溢出可能緣由和解決。

緣由多是A，數據加載過多，如1次從數據庫中取出過多數據   B，集合類中有對對象的引用，用完後沒有清空或者集合對象未置空致使引用存在等，是的JVM沒法回收  C，死循環，過多重複對象 D，第三方軟件的bug       E，啓動參數內存值設定的太小。

例如方法：修改JVM啓動參數，加內存(-Xms，-Xmx)；錯誤日誌，是否還有其餘錯誤；代碼走查

8，redis使用單線程模型，數據順序提交，redis支持主從模式，mencache只支持一致性hash作分佈式；redis支持數據落地，rdb定時快照和aof實時記錄操做命令的日誌備份，memcache不支持；redis數據類型豐富，有string，hash，set，list， sort set，而memcache只支持簡單數據類型；memcache使用cas樂觀鎖作一致性。

jedis操做Hash：hmset, hmget, hdel, hkeys

jedis操做List： lpush，lrange按照範圍取出，rpush， del， sort等keyjedis操做Set：sadd，srem移除noname，smembers， sismember， scard等。

使用場景例如

Hash：存儲讀取更新用戶多個屬性

List：微博TimeLine，消息列表

Set：共同好友，二度好友，用惟一性能夠統計網站全部獨立IP，好友推薦根據tag求交集，大於threshold就能夠推薦。

sortset：set增長1個權重score參數

其餘場景：A訂閱發佈系統，redis對某個key消息發佈及訂閱，當1個key消息發佈後，全部訂閱它的客戶端都會收到相應消息，例如實時消息系統，即時聊天，羣聊等。

事務-經常使用EX,EC提交執行的命令，在server不出問題，能夠保證一連串的命令是順序執行額；提供1個watch功能，對1個key做watch，而後再執行transation。

 

 

9，Class.forName()將類加載到JVM，還會對類解釋，執行static塊，而ClassLoader也加載到JVM，可是不會執行static塊，而且只有調用了new Instance方法纔會調用構造函數。

10，java反射機制。

能夠在運行時判斷一個對象所屬的類，構造一個類的對象，判斷類具備的成員變量和方法，調用1個對象的方法。4個關鍵的類：Class，Constructor，Field，Method。    getConstructor得到構造函數/getDeclardConstructor； getField/getFields/getDeclardFields得到類所生命的全部字段；getMethod/getMethods/getDeclardMethod得到類聲明的全部方法，正常方法是一個類建立對象，而反射是1個對象找到1個類。

11，Object類中的方法：clone()，可是使用該方法必須實現Java.lang.Cloneable接口，equal()方法判斷引用是否一致，指向同一對象，即相等於==，只有覆寫了equals()方法以後，才能夠說不一樣。hashcode()，對象的地址， toString()， finalize()。

12，序列化和反序列化

序列化和反序列化即對象和字節序列間的轉化，進程間傳送文本圖片音頻等以二進制傳送。JDK中ObjectOuputStream和ObjectInputStream爲輸出輸入流，只有實現SeriaLizable/Externalizable接口的類才能被序列化。如Person對象傳遞給內存流使用DataConstractJsonSeralizer， MemoryStream stream = new MemoryStream(); DataConstractJsonSeralizer SER = new DataConstractJsonSeralizer(typeof(person));  ser.writeObjectStream(stream, person);顯示json輸出，StramReader sr = new StreamReader(stream1); sr.ReadToEnd()。

13，講講分佈式惟一ID。

肯定ID存儲用64位，1個64位二進制1是這樣的00000000.....1100......0101，切割64位，某段二進制表示成1個約束條件，前41位爲毫秒時間，後緊接9位爲IP，IP以後爲自增的二進制，記錄當前面位數相同狀況下是第幾個id，如如今有10臺機器，這個id生成器生成id極限是同臺機器1ms內生成2的14次方個ID。

分佈式惟一ID = 時間戳 << 41位， int類型服務器編號 << 10，序列自增sequence。每一個時間戳內只能生成固定數量如（10萬）個自增號，達到最大值則同步等待下個時間戳，自增從0開始。將毫秒數放在最高位，保證生成的ID是趨勢遞增的，每一個業務線、每一個機房、每一個機器生成的ID都是不一樣的。如39bit毫秒數|4bit業務線|2bit機房|預留|7bit序列號。高位取2016年1月1日1到如今的毫秒數，系統運行10年，至少須要10年x365天x24小時x3600秒x1000毫秒=320x10~9，差很少39bit給毫秒數，每秒單機高峯併發小於100，差很少7bit給每毫秒的自增號，5年內機房小於100臺機器，預留2bit給機房，每一個機房小於100臺機器，預留7bit給每一個機房，業務線小於10個，預留4bit給業務線標識。

64bit分佈式ID（42bit毫秒+5bit機器ID+12位自增）等

生成分佈式ID的方式：A，2個自增表，步長相互隔開   B，時間的毫秒或者納秒  C，UUID         D，64位約束條件（如上）

14，NIO和IO的區別

第一點，NIO少了1次從內核空間到用戶空間的拷貝。

ByteBuffer.allocateDirect()分配的內存使用的是本機內存而不是Java堆上的內存，和網絡或者磁盤交互都在操做系統的內核空間中發生。allocateDirect()的區別在於這塊內存不禁java堆管理, 但仍然在同一用戶進程內。

第二點，NIO以塊處理數據，IO以流處理數據

第三點，非阻塞，NIO1個線程能夠管理多個輸入輸出通道

15，內存泄漏

未對做廢數據內存單元置爲null，儘早釋放無用對象的引用，使用臨時變量時，讓引用變量在推出活動域後自動設置爲null，暗示垃圾收集器收集；程序避免用String拼接，用StringBuffer，由於每一個String會佔用內存一塊區域；儘可能少用靜態變量（全局不會回收）；不要集中建立對象尤爲大對象，可使用流操做；儘可能使用對象池，再也不循環中建立對象，優化配置；建立對象到單例getInstance中，對象沒法回收被單例引用；服務器session時間設置過長也會引發內存泄漏。

16，對象克隆和實現方式

克隆的對象可能包含一些已經修改過的屬性，而new1個對象屬性都仍是初始化時候的值，被複制克隆的類要實現Clonable接口，覆蓋clone()方法，訪問修飾符爲public，方法中調用super.clone()獲得所須要的複製方法，類中的屬性類也須要實現Clonable接口，覆寫clone()方法，並在super中也調用子屬性類的clone()複製，才能夠實現深拷貝。

或者寫到流中序列化的方式來實現，沒必要考慮引用類型中還包含引用類型，直接用序列化來實現對象的深複製拷貝，即將對象寫到流，再從流中讀出來，須要實現seriazation接口。

17，redis內存數據上升到必定大小會執行數據淘汰策略，redis提供了6種數據淘汰策略。

LRU：從已設置過時時間的數據集合中挑選最近最少使用的數據淘汰

random：從已設置過時時間的數據中挑選任意數據淘汰

ttl：從已設置過時時間的數據集合中挑選將要過時的數據淘汰。

notenvision：禁止驅逐數據

如mysql中有2千萬數據，redis只存儲20萬的熱門數據。LRU或者TTL都知足熱點數據讀取較多，不太可能超時特色。

redis特色：速度塊，O(1)，豐富的數據類型，支持事物原子性，可用於緩存，比memecache速度塊，能夠持久化數據。

常見問題和解決：Master最好不作持久化如RDB快照和AOF日誌文件；若是數據比較重要，某分slave開啓AOF備份數據，策略爲每秒1次，爲了主從複製速度及穩定，MS主從在同一局域網內；主從複製不要用圖狀結構，用單向鏈表更爲穩定 M-S-S-S-S。。。。；redis過時採用懶漢+按期，懶漢即get/set時候檢查key是否過時，過時則刪除key，按期遍歷每一個DB，檢查制定個數個key；結合服務器性能調節併發狀況。

過時淘汰，數據寫入redis會附帶1個有效時間，這個有效時間內該數據被認爲是正確的並不關心真實狀況，例如對支付等業務採用版本號實現，redis中每一份數據都維持1個版本號，DB中也維持1份，只有當redis的與DB中的版本一致時，纔會認爲redis爲有效的，不過仍然每次都要訪問DB，只須要查詢version版本字段便可。

18，異步化，生產接口每秒鐘10萬併發，消費者用異步慢慢消費。緩存模式空間換時間，把1兩億的數據名單打到緩存。服務降級，把不重要的任務放棄；靜態資源離線包下載機制，在wify下會主動提早把靜態下載前端層保護可請將用戶請求延長，點擊後主動給它隨機等待2s的時間/2分鐘以內不能請求；後端作部分接口的開關，設置超短耗時時間，原來只用5ms的只給20ms。

系統一段時間內會自動重試，重試屢次後就認爲是失敗了，檢查支付接口返回該訂單的錢，支付操做若是回覆錯誤則回滾扣庫存的事務，沒返回則會記錄進行中pendding狀態，結束整個過程，等通知失敗/成功，AB系統之間會出現死循環補償，如B退單不成功，通常就是記錄錯誤日誌了。超時每隔一段時間去定時回調服務定時回滾，必定次數仍是超時則提示用戶聯繫客服，訂單庫存能夠不會滾，記錄狀態，若是一直調用支付不成功，則讓用戶本身去處理聯繫客服，能夠不回滾用戶的數據，金額扣了纔算真正完成，是一種簡單粗暴的作法。

公共配置抽象成存儲到zookeeper配置中心或者redis等，DB也存儲一份，各應用監聽ZK的配置變化，能夠建一個配置web管理頁面。

19，dubbo用ProxyFactoty代理工廠將HelloServiceImpl封裝成1個Inoke執行，即ProxyFactory.getInvoke(ref, (Class)接口，註冊URL，解碼參數)，並將Invoke導出成1個Exporter，包括去註冊中心ZK註冊服務。Invoke有本地執行的Invoke，遠程通訊執行的Invoke。

20，每次扣減庫存時加上1個請求流水編號，上層請求扣減庫存沒拿到結果的話，從新查詢1次作重試操做，量不大都是加鎖處理。減小鎖的時間，犧牲冪等性，扣減爲DB下地操做，查詢扣減和設置合成1步，中間沒有網絡請求。利用緩存，經過寫log記錄操做，異步合併日誌及更新，重啓時cache失效，讀log恢復，避免重複提交，寫操做不建議重試快速失敗。多個商品同時增減庫存，可以使用訂單號作冪等處理，應用層對單個商品減庫存，操做排隊，商品消息ID路由在1個應用server處理，讀本地緩存，失效再redis，DB採用樂觀鎖，組提交，1次減庫存多個訂單的購買量。可將同一個key下庫存m分爲n組k1......kn，每組數爲m/n，扣減依次在各組扣減，減小併發衝突。隊列裝滿後關閉隊列進入，而後用戶輪訓本身是否搶到了異步ajax，用戶資源隊列固定長度。2個隊列，1個銷售的資源隊列放入redis，有另外1個隊列用來裝搶購的會員的uid。

紅包狀態正常，併成功將狀態改成「已領取」，且消息發送成功，用戶端開始消費該消息，若是消費失敗/超時，用MQ作重試作冪等，直到成功，每條消息有惟一編號且保證消息處理成功與去重表的日誌同時出現。

熱點將hot data拆分，分在不一樣庫和不一樣表，分散熱點Data，減輕DB併發更新熱點帶來RT升高和應用鏈接超時。SQL在mysql層加以限制，SQL超時/thradrunning到1定值則拒絕SQL執行，必定時間異步將結果寫入DB，nginx對IP作限制，可能誤殺。

21，SpringAOP，XML配置<aop:config>，切面<aop:aspect>切點<aop:pointcut>，鏈接切點和通知方法<aop:before>和<aop:after>等，註解能夠直接使用@before執行方法@after ，@before(「pointcut()」) ，@after("pointcut")， @Aroud("excutete())，@AfteReturning，@AfterThrowing，可做日誌事務，權限等待，AOP即經過把具體的類建立對應的 代理類，從代理類來對具體進行操做。                      

目標實現了接口，默認採用JDK實現AOP，也能夠強制使用CGlib來實現AOP，目標沒有實現接口的話，則必須採用CGlib，Spring自動在JDK和CGlib切換。若是要求spring強制使用CGlib實現AOP，則能夠配置，添加Cglib庫。。。jar， Spring配置文件中加入<aop:aspecj-autoproxy proxy-target-Class=true>                                                                                                                                                                                   

22，MyISM採用表級鎖，對Myism表讀不會阻塞讀，會阻塞同表寫，對Myism寫則會阻塞讀和寫，即一個線程得到1個表的寫鎖後，只有持有鎖的線程能夠對錶更新操做，其餘線程的讀和寫都會等待。

InnoDB，採用行級鎖，支持事務，例如只對a列加索引，若是update ...where a=1 and b=2其實也會鎖整個表， select 使用共享鎖，update insert delete採用排它鎖，commit會把鎖取消，固然select by id for update也能夠制定排它鎖。

23，實時隊列採用雙隊列模式，生產者將行爲記錄寫入Queue1，worker服務從Queue1消費新鮮數據，若是異常則寫入Queue2（主要保存異常數據），RetryWorker會監聽Queue2，消費異常數據，若是還未處理成功按照必定的策略等待或者將異常數據再寫入Queue2，若是數據發生積壓能夠調整worker的消費遊標，從最新數據從新開始消費，保證了最新data獲得處理，中間未處理的一段則能夠啓動backupWorker指定起止遊標在消費完指定區間的數據後，backupWorker會自動中止。

DB降級開關後，可直接寫入redis（storm），同時將數據寫入一份到Retry隊列，在開啓DB降級開關後消費Retry隊列中的數據，從而把數據寫入到mysql中，達到最終一致性。MYSQL切分爲分片爲2的N次方，例如原來分爲兩個庫d0和d1均放在s0服務器上，s0同時有備機s1，擴容只要幾步驟：確保s0到s1服務器同步順利，沒有明顯延遲；s0暫時關閉讀寫權限；確保s1已經徹底同步到s0更新；s1開放讀寫權限；d1的dns由s0切換到s1；s0開放讀寫權限。

24，DB的特性和隔離級別

4大特性：原子性，一致性，分離性，持久性

隔離級別：

讀提交：寫事務禁止讀

讀未提交：寫事務容許讀

可重複讀：寫事務禁止讀事務，讀禁止寫

序列化：所有禁止

詳細說明：讀提交1個事務開始寫則所有禁止其餘事務訪問該行。讀未提交1個事務開始寫則不容許其餘事務同時寫，但能夠讀。可重複讀 讀事務會禁止寫事務，寫事物則禁止其餘任何事務。序列化性能最低，所有禁止，串行執行。 MYSQL默認的是可重複讀。

25，帖子服務、元數據服務、帖子搜索服務，提供索引數據存儲，tid和uid查詢直接從帖子服務從元數據返回，其餘檢索查詢有帖子搜索服務從索引數據檢索並返回，帖子服務增刪改查用MQ同步到帖子搜索服務，搜索服務修改索引的數據（索引樹，倒排表），索引表t_mapping（tid，uid）。

300億數據在全量索引庫中，數百萬一天內修改過的數據在一天庫中，50萬小時內修改過的數據在小時庫中，在update請求時，只會操做最低級別的索引例如小時庫。小時庫，1小時合併一次，合併到天庫，天庫一天合併1次，合併到全量庫中。

26，講一下NIO和網絡傳輸

NIO Reactor反應器模式，例如汽車是乘客訪問的實體reactor，乘客上車後到售票員處Acceptor登記，以後乘客即可休息睡覺了，到達乘客目的地後，售票員Aceptor將其喚醒便可。持久TCP長連接每一個client和server之間有存在一個持久鏈接，當CCU（用戶併發數量）上升，阻塞server沒法爲每一個鏈接運行1個線程，本身開發1個二進制協議，將message壓縮至3-6倍，傳輸雙向且消息頻率高，假設server連接了2000個client，每一個client平均每分鐘傳輸1-10個message，1個messaged的大小爲幾百字節/幾千字節，而server也要向client廣播其餘玩家的當前信息，須要高速處理消息的能力。Buffer，網絡字節存放傳輸的地方，從channel中讀寫，從buffer做爲中間存儲格式，channel是網絡鏈接與buffer間數據通道，像以前的socket的stream。

27，緩存擊透

預加載；

加載DB時同步，其餘則等待；

DB端作SQL合併，Queue合併排隊處理；

部分緩存設置爲永不過時；

先清除緩存，讀取數據時候則等待500ms，500ms緩存應該已經加載完成；

採用雙key緩存，A1爲原始緩存，A2爲拷貝緩存；

若是DB爲空null則g給redis設置1個NFC空nei容。

28，Dubbo源碼使用了哪些設計模式

A，工廠模式，ExtenstionLoader.getExtenstionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtenstion()

B，裝飾器模式+責任鏈，以provider的調用鏈爲例，具體調用鏈代碼是在protocolFilterWrapper的buildInvokeChain完成的,將註解中含有group=provider的Filter實現，調用順序爲EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter -> ExceptionFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> TraceFilter。裝飾器模式和責任鏈混合使用，Echo是回聲測試請求，ClassLoaderFilter則只是在其主功能上添加了功能。

C，觀察者模式，provider啓動時須要與註冊中心交互，先註冊本身的服務，再訂閱本身的服務，訂閱時採用了觀察者模式，註冊中心每5s定時檢查是否有服務更新，有更新則向服務提供者發送1個notify消息後便可運行NotifyListener的notity方法，執行監聽器方法。

D，動態代理模式。  擴展JDK的ExtensionLoaderdeAdaptive實現，根據調用階段動態參數決定調用哪一個類，生成代理類的代碼是ExtensionLoader的createAdaptiveExtenstionClassLoader方法。

29，平衡二叉樹，左右高度之差不超過1，Add/delete可能形成高度>1，此時要旋轉，維持平衡狀態，避免二叉樹退化爲鏈表，讓Add/Delete時間複雜度但控制在O(log2N)，旋轉算法2個方法，1是求樹的高度，2是求2個高度最大值，1個空樹高度爲-1，只有1個根節點的樹的高度爲0，之後每一層+1，平衡樹任意節點最多有2個兒子，所以高度不平衡時，此節點的2棵子樹高度差爲2。例如單旋轉，雙旋轉，插入等。

紅黑樹放棄徹底平衡，追求大體平衡，保證每次插入最多要3次旋轉就能平衡。

30，多線程同步鎖

A，RentrantLock，可重入的互斥鎖，可中斷可限時，公平鎖，必須在finally釋放鎖，而synchronize由JVM釋放。可重入可是要重複退出，普通的lock()不能響應中斷，lock.lockInterruptbly()可響應中斷，能夠限時tryLock()，超時返回false，不會永久等待構成死鎖。

B，Confition條件變量，signal喚醒其中1個在等待的線程，signalall喚醒全部在等待的線程await()等待並釋放鎖，與lock結合使用。

C，semaphore信號量，多個線程比（額度=10）進入臨界區，其餘則阻塞在臨界區外。

D，ReadWriteLock，讀讀不互斥，讀寫互斥，寫寫互斥。

E，CountDownLantch倒數計時器，countdown()和await()

F，CyCliBarrier

G，LockSupport，方法park和unpark

31，棧溢出的緣由

是否遞歸的調用；大量循環；全局變量是否過多；數組，List，Map數據是否過大；用DDMS工具檢查地方。

內存溢出的緣由

過多使用了static；static最好只用int和string等基本類型；大量的遞歸或者死循環；大數據項的查詢，如返回表的全部記錄，應該採用分頁查詢。檢查是否有數組、List、map中存放的是對象的引用而不是對象，這些引用會讓對應對象不能被釋放。

棧過大會致使內存佔用過多，頻繁頁交換阻礙效率。

32，說一下http/2

Http/2採用二進制格式而不是文本

Http/2是徹底多路複用的，而非有序並阻塞的。

Http/2使用報頭壓縮

Http/2讓服務器能夠將響應主動推送到客戶端緩存中。

33，說一下內存泄露

A，HashMap,vector等容易（靜態集合類）， 和應用程序生命週期同樣，所引用的全部對象Object也不能釋放。

B，當集合類裏面的對象屬性被修改後，再調用remove()不起做用，hashcode值發生了改變

C，其對象add監聽器，可是每每釋放對象時忘記去刪除這些監聽器

D，各類鏈接記得關閉

E，內部類的引用

F，調用其餘模塊，對象做用參數

G，單例模式，持有外部對象引用沒法收回。

內存泄露例子

Vector<String> A = new Vector<String>();

for(int i = 0; i < 100; i++){

Object o = new Object ();

A.add(o);

o = null;

}

 ........

內存溢出的例子

StringBuffer b = new StringBuffer ();

for(int i =0; i < 100; i++){

for(int j =0; i < 100; j++){

b.append(*);

}

}

34，SpirngMVC的生命週期 和 SpringBean的生命週期

SpirngMVC的生命週期 ：

A，DispatcherSerlvet（前端控制器）

B，-》 HandlerMapping（處理器映射器），根據xml註解查找對應的Hander -》 返回Handler

C，-》處理器適配器去執行Handler

D，-》Handler執行完成後給處理器適配器返回ModelAndView

E，-》前端控制器請求視圖解析器去執行視圖解析，根據邏輯視圖名解析成真正的視圖JSP，向前端控制器返回view

F，-》前端控制器進行視圖渲染，將模型數據放到request-》返回給用戶

SpringBean的生命週期：

Instance實例化-》設置屬性值-》調用BeanNameAware的setBeanName方法-》調用BeanPostProsessor的預初始化方法-》調用InitializationBean的afterPropertiesSet()的方法-》調用定製的初始化方法callCustom的init-method-》調用BeanPostProsessor的後初始化方法-》Bean可使用了 -》 容器關閉-》 調用DisposableBean的destroy方法-》調用定製的銷燬方法CallCustom的destroy-method。

35，AQS，抽象隊列同步器

AQS定義2種資源共享方式：獨佔與share共享

獨佔：只能有1個線程運行

share共享：多個線程能夠同p執行如samphore/countdownlanch

AQS負責獲取共享state的入隊和/喚醒出隊等，AQS在頂層已經實現好了，AQS有幾種方法：acquire()是獨佔模式下線程共享資源的頂層入口，如獲取到資源，線程直接返回，不然進入等待隊列，直到獲取到資源爲止。tryAcquire()將線程加入等待隊列的尾部，並標誌爲獨佔。acquireQueued()使線程在等待隊列中獲取資源，一直到獲取資源後不返回，若是過程被中斷也返回true，不然false。

線程在等待過程當中被中斷是不響應的，獲取資源才補上中斷。將線程添加到隊列尾部用了CAS自旋（死循環直到成功），相似於AutomicInteger的CAS自旋volatile變量。

start->tryAcquire -> 入隊 -> 找安全點 -> park等待狀態 -> 當前節點成對頭 -> End

36，單例模式的7種寫法

懶漢2種，枚舉，餓漢2種，靜態內部類，雙重校驗鎖（推薦）。

37，lucence倒排索引

三個文件：字典文件，頻率文件，位置文件。詞典文件不只保存有每一個關鍵詞，還保留了指向頻率文件和位置文件的指針，經過指針能夠找到該關鍵字的頻率信息和位置信息。

field的概念，用於表達信息所在位置（如標題中，文章中，url中），在建索引中，該field信息也記錄在詞典文件中，每一個關鍵詞都有一個field信息(由於每一個關鍵字必定屬於一個或多個field)。

關鍵字是按字符順序排列的（lucene沒有使用B樹結構），所以lucene能夠用二元搜索算法快速定位關鍵詞。

假設要查詢單詞 「live」，lucene先對詞典二元查找、找到該詞，經過指向頻率文件的指針讀出全部文章號，而後返回結果。詞典一般很是小，於是，整個過程的時間是毫秒級的。 　　

對詞典文件中的關鍵詞進行了壓縮，關鍵詞壓縮爲<前綴長度，後綴>，例如：當前詞爲「阿拉伯語」，上一個詞爲「阿拉伯」，那麼「阿拉伯語」壓縮爲<3，語>。對數字的壓縮，數字只保存與上一個值的差值。

38，ZooKeeper分佈式高可用

ZooKeeper 運行期間，集羣中至少有過半的機器保存了最新數據。集羣超過半數的機器可以正常工做，集羣就可以對外提供服務。

zookeeper能夠選出N臺機器做主機，它能夠實現M:N的備份；keepalive只能選出1臺機器做主機，因此keepalive只能實現M:1的備份。

一般有如下兩種部署方案：雙機房部署（一個穩定性更好、設備更可靠的機房，這個機房就是主要機房，而另一個機房則更加廉價一些，例如，對於一個由 7 臺機器組成的 ZooKeeper 集羣，一般在主要機房中部署 4 臺機器，剩下的 3 臺機器部署到另一個機房中）；三機房部署（不管哪一個機房發生了故障，剩下兩個機房的機器數量都超過半數。在三個機房中都部署若干個機器來組成一個 ZooKeeper 集羣。假設機器總數爲 N，各機房機器數：N1 = (N-1)/2 ，N2=1~(N-N1)/2 ，N3 = N - N1 - N2 ）。

水平擴容就是向集羣中添加更多機器，Zookeeper2種方式（不完美），一種是集羣總體重啓，另一種是逐臺進行服務器的重啓。