美团 后端开发工程师 二面
1.HashMap的数据结构
1.JDK1.8以前，HashMap的底层实现是使用数组加链表的方式实现，在JDK1.8后，当数组长度大于等于64，链表长度大于（默认）8时，会将链表转为红黑树。（补充：JDK1.8链表采用尾插法，之前使用的是头插法）
2.HashMap的扩容实现
先明确：容量（默认16），负载因子（默认0.75），阈值（默认160.75=12） 1.当元素数量超过阈值，便会进行扩容，每次扩容都是之前容量的两倍，这个容量有上限，是小于1<<30的。
2.JDK8前，如果不是第一次扩容（第一次put会初始化数组，算一次扩容，使其容量变为不小于指定容量的2的次方）新容量是旧的两倍，阈值是新容量负载因子，然后遍历旧数组中的每一个桶，对其中元素重新计算hash（也可能不计算），对应到新数组中的位置，用头插法插入。
3.JDK1.8后，如果不是第一次扩容（第一次put会初始化数组，算一次扩容，使其容量变为不小于指定容量的2的次方）新容量是旧的两倍，阈值是新容量*负载因子，然后遍历旧数组，无需重计算hash值，只要判断其首节点目前的最高位hash值是0还是1，是0就仍在原位置，是1就在原位置+旧数组长度的位置。
3.为什么HashMap是线程不安全的
1.HashMap的put 操作未加锁，可能会导致线程不安全，当有两个线程同时对一个HashMap实例对象进行插入的时候，线程A的时间片使用完时，只获取到了对应散列桶的链表头，此时线程B（假设他们散列到同一个桶）成功在链表头部写入了新的头结点，这就导致线程A再次执行的时候，从它原本持有的那个链表头进行头插法，这样，线程B的插入的那个头就被线程A的覆盖了（尾插法也一样）
2.JDK1.8以前HashMap的多线程扩容导致死循环：JDK1.7中扩容会重新定位每个桶的下表，并用头插法将元素迁移到新数组中，头插法会将链表的顺序翻转，导致死循环，（有删减）代码如下：
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
? Entry<K,V> next = e.next; // 1：线程A在这里时间片耗尽
? e.next = newTable[i];
? newTable[i] = e;
? e = next;
}
}
假设目前一个桶里面有如下链表1->2，当线程A和B都同时插入一个值导致扩容的时候，线程A执行到注释1的时候时间片用尽，此时线程A的e指向1，next指向2。而线程B成功扩容，因为是头插法，所以在线程B最后扩容后指向的新数组的桶中链表为 2->1。当线程A重新使用CPU的时候，它已经是从线程B扩容后的新数组中去取了，但是它的e和next是已经确定的。第一轮循环：他会将null（线程B产生的链表的e.next）指向newTable[i]（此时为空），然后再将newTable[i]设置为1（e此时是线程A被抢占前获取的），然后再将e设置为2（next是线程A被抢占前获取的）。第二轮循环：next被设置为1（e此时为2，2在线程B中的下一个是1），2的下一个（是1）设置为newTable[i]（此时为1），newTable[i]（此时为2）被设置为2（此时的e为2），最后e被设置为1（此时next为1）。第三轮循环：next被设置为null（此时的e为1，而在线程B中的1的是最后一个节点），1的下一个被设置为newTable[i]（此时的值为2），至此，循环产生了（实际上-线程A的实际执行头插的顺序变为了1->2->1导致循环）。图文解释可见：图解HashMap为什么线程不安全？愿万事胜意-CSDN博客hashmap为什么线程不安全
3.在JDK1.8后，HashMap使用尾插法，不会有链表成环的问题
4.为什么JDK1.8后HashMap长度是2的幂次方
1.为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀。Hash 值的范围值-2147483648 到 2147483647，前后加起来大概 40 亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。。我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是 2 的 n 次方；）。”，所以这个数组下标的计算方法是“ (n - 1) & hash”。（n 代表数组长度）这也就解释了 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方。
5.介绍一下ConcurrentHashMap
1.ConcurrentHashMap在JDK1.8以前底层使用的是分段数组加链表的方式实现，JDK1.8采用的和HashMap一致，是数组+链表+红黑树。
2.ConcurrentHashMap在JDK1.8以前使用分段锁对整个桶数组进行分端分割，每把锁只锁定部分数据，这样可用增加并发量。JDK1.8中，使用synchornized和CAS来进行并发控制
6.LRU是什么？如何实现？
1.LRU（Least Recently Used）最近最久未使用页面置换算法，LRU算法给每个页面一个访问字段，用来记录每个页面自上次被访问以来所经历的时间T，当需要淘汰一个页面时，选择现有页面中T最大的，即最久未使用的页面进行淘汰。
2.一般的思路是基于HashMap和双向链表实现，当在寻找页面的时候，先在HashMap中进行查找，如果有则直接返回并且将节点移动到双向链表的最前端，如果未命中，则从内存中获取页面并构建新节点将其加入到双向链表的最前端，如果空间不足，则淘汰双向链表的队尾。
3.也可以基于LinkedHashMap（底层存储结构是双向链表）实现，初始化时，将accessOrder设置为true，并重写removeEldestEntry方法为淘汰最久未使用的entry就可实现LRU。（参考mybatis的lru实现）
4.工业上的思路是使用Redis，因为按照HashMap和双向链表的实现。需要额外的存储存放next和pre指证，会消耗比较大的内存，不划算。我们可用Redis近似实现，随机取出若干key（默认是5，越大则越与真正的lru相同），然后按照访问时间排序后，淘汰掉最不经常使用的。
7.介绍一下平衡二叉树
1.即我们常说的AVL树，是带有平衡条件的二叉查找树，一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡，左右子树树高不超过1，查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是logn，和红黑树相比，AVL树是严格的平衡二叉树，平衡条件必须满足（所有节点的左右子树高度差的绝对值不超过1）。不管我们是执行插入还是删除操作，只要不满足上面的条件，就要通过旋转来保持平衡，而旋转是非常耗时的，由此我们可以知道AVL树适合用于插入与删除次数比较少，但查找多的情况。
8.堆是什么？如何调整
1.堆是一种顺序存储结构（它采用数组方式存储），它的逻辑结构是完全二叉树。将满足根的值小于等于所有子树节点的值称为小根堆，将根的值大于等于所有子树节点的值称为大根堆。
2.向下调整：它的前提是，对于一颗完全二叉树，除了一个位置外都已经满足堆的性质了。它是为了让调整的结点与其孩子节点进行比较。假设是大根堆，先计算出其子节点的数组下标，比较它和左右子节点（不一定有右节点）中较大的一个，如果根节点较大则直接返回，否则继续向下调整，将其与更大的节点对调，直到找到自己的正确位置。
3.向上调整：它的前提是，对于一颗完全二叉树，除了一个位置外都已经满足堆的性质了。它是为了让调整的结点与其父亲节点向比较。假设是大根堆，先计算出父节点的值，比较父节点的值和它的值是否满足该堆的关系，如果符合就退出，否则对换节点值然后再向上比较。
9.口述二叉树最近的公共祖先节点
1.我们可以使用递归的方式。使用前序遍历，每次搜根节点的左右节点，当节点的值为给定值时，返回true，并且让它的所有父节点都返回true，该根节点为公共祖先节点的条件是左右子节点都为true，或者仅有一个为true但自己也是给定的值。
10.栈和队列，举例使用场景
1.栈是后进先出的数据结构，队列是先入先出的数据结构。
2.栈使用场景：在函数调用中，我们通常就是使用栈来记录函数调用，后加入的先执行，然后弹出栈后才执行前面压入的函数
3.队列使用场景：实际生产中，我们的系统通常会使用消息队列进行限流削峰，它的逻辑模型就是一个队列，先进入的先处理，依次处理到最后一个。比如对抢购的请求中，对订单的消费是依次加入队列后，逐个消费的。
11.MySQL为什么InnoDB是默认引擎
1.因为InnoDB是有事务支持的，能够实现事务性操作。不会出现数据的错误修改，实现了数据库的ACID属性
2.因为InnoDB相比于其他MySQL支持的引擎，它支持行级锁，能在进行数据修改的时候，仅对数据行进行锁定，从而最大限度的减少性能的损耗，在进行大量并发写入的时候能有较高的性能。
3.同时InnoDB也支持外键，虽然我们不被推荐使用外键
4.InnoDB具有崩溃恢复的能力，InnoDB通过redo log和undo log对事务进行持久性与原子性的保证。
5.InnoDB有对MVCC（多版本并发控制）的支持，能够在行级锁带来的性能提升上，更进一步的减少并发时锁定产生的开销
12.MySQL为什么使用B+ 树
1.因为MySQL希望减少磁盘IO次数，B树可以在非叶节点中存储数据，但是B+树的所有数据都存储在叶子节点中，而这些叶子节点可以通过指针依次顺序连接形成链表，当我们在进行查找的时候，经常会对多条进行查找选择，如果是在B树中，因为范围查找可能会出现要进行局部中序遍历的情况（比如根的值在希望查找的范围中间，这样就需要进行多次的IO获取页来查询数据），而B+树就可以通过链表直接获取。
2.如果是和HashMap进行对比，因为HashMap对键的索引平均时间是O(1)，但是如果需要进行范围查询，那么HashMap进行的时间就会严重退化。并且数据库的索引一般在硬盘上，数据量大的时候，无法一次性加载进内存，而B+树可以让数据分批加载进内存，同时因为是多路搜索树，高度低且有序，查找的性能好。
13.B+树的叶子节点链表是单向还是双向？为什么？
1.是双向
2.为了可以倒序查找，当我们找到的点是在我们希望的查找范围的中间的时候，为了查找效率，我们如果可以进行双向查询，那么查询效率显然会得到提升
14.MVCC是什么？作用？
1.MVCC是多版本并发控制，它的作用是对一致性非锁定读（快照读）的实现，它只在REPEATABLE READ和READ COMMITTED两个隔离级别下工作，他的实现基于隐藏字段、Read View、undo log
2.它实现了多事务并发的情况下，对表内数据的读不加锁，实现了读操作的非阻塞，减少了加锁的性能开销，他是进行快照读，通过在select查询（RR是仅生成一次，RC是每次查找都生成）之前生成快照进行对数据的读取，快照中保存了当前数据库系统中正处于活跃的事务ID号m_ids，通过对比数据行的事务ID和其他的可见性条件（如m_up_limit_id：活跃事务列表 m_ids 中最小的事务 ID，小于他的都可见。m_low_limit_id：目前出现过的最大的事务 ID+1，大于他的都不可见。在他们两个中间的ID也有可能是已提交的，所以我们要在生成的快照中查找是否存在，存在说明处于活跃，不可见。不存在说明已提交，可见。）
15.当前读和快照读？
我不太懂。
1.当前读用next-key锁（即行锁和Gap间隙锁实现，锁定一个范围，包含记录本身）实现，可以保证一个事务，内部读取对应某一个数据的时候，数据都是一致的，同时读取到的都是最新的数据，因为他会将当前数据的一个范围进行加锁，可以防止不可重复读和幻读。达到一致更新的效果。
2.快照读通过MVCC和undo log实现，他在读取数据之前，会生成一个快照，通过该快照和读取的数据行的版本进行可见性分析，获取数据，他能防止不可重复读，也能防止幻读，但他的数据是历史数据。
16.MySQL如何回滚一条数据
1.MySQL通过undo log来进行事务的回滚，当我们开启事务的时候，每次执行操作之前，首先会将其对应的redo log和undo log持久化到磁盘上，当事务回滚的时候，就会通过undo log反序执行，这样一个事务的数据就可以回滚了
17.如何查询慢sql产生的原因
1.首先在MySQL的配置文件中开启慢查询日志，并指定慢查询的时间，这样在指定文件中，就可以查看发生慢查询的日志了。
2.然后对这些慢sql前加EXPLAIN关键字获取sql的执行计划，通过生成的执行计划查看是否使用了索引，是否使用了关联查询，是否使用了延迟查询
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