- 了解过HashMap底层实现吗，描述下
key -hashCode()-> hashcode -hash()-> h -indexFor()-> 存储下标
HashMap由数组+链表组成的，主干是一个Entry数组，Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，然后找到bucket位置来储存值对象。当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候，需要进行数组扩容，扩容时，需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组，然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去，扩容后的新数组长度为之前的2倍，所以扩容相对来说是个耗资源的操作。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。get方法的实现相对简单，key(hashcode)–>hash–>indexFor–>最终索引位置，找到对应位置table[i]，再查看是否有链表，遍历链表，通过key的equals方法比对查找对应的记录。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。JDK1.8在JDK1.7的基础上针对增加了红黑树来进行优化。即当链表超过8时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。
- HashMap线程安全吗？有什么方式进行解决，说下ConcurrentHashMap，CAS是什么，有什么问题，怎么解决
HashMap非线程安全。在多线程环境下若使用HashMap需要使用Collections.synchronizedMap()方法来获取一个线程安全的集合。
ConcurrentHashMap 是一个并发散列映射表的实现，它允许完全并发的读取，并且支持给定数量的并发更新。ConcurrentHashMap 拥有更高的并发性。
CAS：Compare and Swap，即比较再交换。JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的，这是一种独占锁，也是悲观锁。CAS是乐观锁。CAS是一种无锁算法，CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。
ABA问题是CAS机制中出现的一个问题，ABA问题的根本在于cas在修改变量的时候，无法记录变量的状态，比如修改的次数，否修改过这个变量。这样就很容易在一个线程将A修改成B，然后又重新变成A，另一个线程读取的时候，发现A没有变化，就误以为是原来的那个A，造成cas多次执行的问题。
- ArrayList和LinkedList有什么区别，相同数据下谁比较占用内存
一般情况下，LinkedList的占用空间更大，因为每个节点要维护指向前后地址的两个节点，但也不是绝对，如果刚好数据量超过ArrayList默认的临时值时，ArrayList占用的空间也是不小的，因为扩容的原因会浪费将近原来数组一半的容量，不过，因为ArrayList的数组变量是用transient关键字修饰的，如果集合本身需要做序列化操作的话，ArrayList这部分多余的空间不会被序列化。
- 多线程有用过吗？说下线程池每个参数及具体意义
- 核心线程（corePool）：线程池最终执行任务的角色肯定还是线程，同时我们也会限制线程的数量，所以我们可以这样理解核心线程，有新任务提交时，首先检查核心线程数，如果核心线程都在工作，而且数量也已经达到最大核心线程数，则不会继续新建核心线程，而会将任务放入等待队列。
- 等待队列 (workQueue)：等待队列用于存储当核心线程都在忙时，继续新增的任务，核心线程在执行完当前任务后，也会去等待队列拉取任务继续执行，这个队列一般是一个线程安全的阻塞队列，它的容量也可以由开发者根据业务来定制。
- 非核心线程：当等待队列满了，如果当前线程数没有超过最大线程数，则会新建线程执行任务，那么核心线程和非核心线程到底有什么区别呢？说出来你可能不信，本质上它们没有什么区别，创建出来的线程也根本没有标识去区分它们是核心还是非核心的，线程池只会去判断已有的线程数（包括核心和非核心）去跟核心线程数和最大线程数比较，来决定下一步的策略。
- 线程活动保持时间 (keepAliveTime)：线程空闲下来之后，保持存活的持续时间，超过这个时间还没有任务执行，该工作线程结束。
- 饱和策略 (RejectedExecutionHandler)：当等待队列已满，线程数也达到最大线程数时，线程池会根据饱和策略来执行后续操作，默认的策略是抛弃要加入的任务。
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
- corePoolSize - 线程池核心池的大小。
- maximumPoolSize - 线程池的最大线程数。
- keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
- unit - keepAliveTime 的时间单位。
- workQueue - 用来储存等待执行任务的队列。
- threadFactory - 线程工厂。
- handler - 拒绝策略。
- 讲下线程池的工作流程
Executor接口定义了执行任务的execute()，实现流程还要看是哪个线程池实现的，这里用比较典型的ThreadPoolExecutor举例。ThreadPoolExecutor执行execute方法分下面4种情况：
如果当前运行的线程少于corePoolSize，则创建新线程来执行任务（注意，执行这一步骤 需要获取全局锁）。 如果运行的线程等于或多于corePoolSize，则将任务加入BlockingQueue。 如果无法将任务加入BlockingQueue（队列已满），则创建新的线程来处理任务（注意，执行这一步骤需要获取全局锁）。 如果创建新线程将使当前运行的线程超出maximumPoolSize，任务将被拒绝，并调用 RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。
- synchronized和Lock的区别，说下AQS
synchronized：在需要同步的对象中加入此控制，synchronized可以加在方法上，也可以加在特定代码块中，括号中表示需要锁的对象。
lock：需要显示指定起始位置和终止位置。一般使用ReentrantLock类做为锁，多个线程中必须要使用一个ReentrantLock类做为对象才能保证锁的生效。且在加锁和解锁处需要通过lock()和unlock()显示指出。所以一般会在finally块中写unlock()以防死锁。
在性能上来说，如果竞争资源不激烈，两者的性能是差不多的，而当竞争资源非常激烈时（即有大量线程同时竞争），此时Lock的性能要远远优于synchronized。所以说，在具体使用时要根据适当情况选择。
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）就是抽象的队列式的同步器 AQS定义了一套多线程访问共享资源的同步器框架 许多同步类实现都依赖于它 AQS是一个Java提供的底层同步工具类 用一个int类型的变量表示同步状态 并提供了一系列的CAS操作来管理这个同步状态 AQS的主要作用是为Java中的并发同步组件提供统一的底层支持 如常用的ReentrantLock/Semaphore/CountDownLatch等等就是基于AQS实现的，独占式如ReentrantLock，共享式如Semaphore，CountDownLatch，组合式的如ReentrantReadWriteLock。
- JVM了解过吗？说下JVM内存模型
JVM内存空间分为五部分，分别是：方法区、堆、Java虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。
- 类的生命周期说一下
java类的生命周期就是指一个class文件从加载到卸载的全过程。一个java类的完整的生命周期会经历加载、连接、初始化、使用、和卸载五个阶段。
- 加载：找到需要加载的类并把类的信息加载到jvm的方法区中，然后在堆区中实例化一个java.lang.Class对象，作为方法区中这个类的信息的入口。
- 连接：可以细分为三个步骤：验证、准备和解析。
- 初始化：如果一个类被直接引用，就会触发类的初始化。按照顺序自上而下运行类中的变量赋值语句和静态语句，如果有父类，则首先按照顺序运行父类中的变量赋值语句和静态语句。
- 使用：包括主动引用和被动引用，主动引用会引起类的初始化，而被动引用不会引起类的初始化。（被动引用：通过子类引用父类的静态字段，不会导致子类初始化；通过数组定义类引用类，不会触发此类的初始化；常量在编译阶段会存入调用类的常量池中）
- 卸载：类的卸载过程其实就是在方法区中清空类信息，java类的整个生命周期就结束了。
注意：
通常我们说类加载指的是类的生命周期中加载、连接、初始化三个阶段。 对象的整个生命周期大致可以分为7个阶段：创建阶段（Creation）、应用阶段（Using）、不可视阶段（Invisible）、不可到达阶段（Unreachable）、可收集阶段（Collected）、终结阶段（Finalized）与释放阶段（Free）。
- GC了解过吗？说下哪些能被GC
垃圾检测通常通过建立根对象的集合,并且检查从这些根对象开始的可触及性来实现,如果正在运行的程序可以通过根对象访问到某个对象,那么这个对象就是可触及的,而无法被触及的对象被认为是垃圾。
GC Root的对象主要包括：
- 虚拟机栈（栈帧中的本地变量表）中引用的对象。
- 方法区中类静态属性引用的对象
- 方法区中常量引用的对象
- 本地方法栈中引用的对象
- GC垃圾算法有几个？说下了解的回收器对应的回收方式
算法：引用计数法、标记-清除算法、复制算法、标记-整理算法、分代收集算法。
垃圾回收器目前分为6种类型, 串行，并行，并发标记，G1。
1、Serial收集器（串行收集器）：采用复制算法
2、ParNew收集器：采用复制算法
3、Parallel Scavenge收集器：采用复制算法
4、Serial Old收集器：标记-整理算法
5、Parallel Old收集器：标记-整理算法
6、CMS（Concurrent Mark Sweep）收集器：标记-清除算法
7、G1（Garbage-First）收集器：从整体看，是基于标记-整理算法；从局部（两个Region间）看，是基于复制算法
串行垃圾回收是最简单的也是效率最低的，如果只是控制台的单线程程序，简单任务，并且机器配置不高，推荐使用。
并行垃圾回收器是64bit server默认的垃圾回收器，一般我们工作和生产上默认不配置，都是并行垃圾回收。对于一般的不要求吞吐的应用，并且硬件资源不是太充足的情况下，并行垃圾回收器差不多能满足需求。
CMS垃圾回收器是对并行垃圾回收器的一个优化，它以CPU和系统资源为代价，换取GC的延迟。不会一GC就STW，而是根据情况STW。一定程度上是资源换取速度。
G1垃圾回收器是针对于大heap的垃圾回收器，如果heap分配的足够大，分的region的优先级回收策略会优先清理垃圾多的region.并且减少了内存空间碎片，分配大对象时不会因为无法找到连续内存空间而提前触发下一次GC。
- 说下年轻代到老年代的过程
一般情况下，新创建的对象都会被分配到Eden区，（除非一些特别大的对象会直接放到老年代），当Eden没有足够的空间的时候，就会触发jvm发起一次Minor GC，如果对象经过一次Minor GC还存活，并且又能被Survivor空间接受，那么将被移动到Survivor空间当中，对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC，年龄就会增加一岁，当它的年龄增加到一定程度（15岁）时，就会被移到老年代中，当然晋升老年代的年龄是可以设置的。
- 是否每个对象年龄都要到达15才会进入老年代
不是
- 数据库的索引结构说一下，B树和B+树的区别
BTREE、HASH和FULLTEXT。
B树每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null。
B+树只有叶子节点存储data，叶子节点包含了这棵树的所有键值，叶子节点不存储指针。B+树上增加了顺序访问指针。
B+树相比B树的优势：
1.单一节点存储更多的元素，使得查询的IO次数更少； 2.所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定； 3.所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。
- 联合索引字段A，B，C查询A，C，B会走索引吗，为什么
走索引。where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化。
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慢查询SQL怎么优化
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说下数据库隔离级别，分别有什么问题
① Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
② Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
③ Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
④ Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。
- 可重复读是怎么实现的
事务开始，第一次不加锁SELECT时，InnoDB从全局事务链表中，筛选所有活动事务（事务trx_id严格递增），生成当前一致性视图。根据当前一致性视图高低水位，计算事务可见性。根据可见事务redo log，逆向算出历史版本。SELECT快照读，读之前版本数据。
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做过分库分表吗？基于什么进行拆分，拆分后出现了什么问题，怎么解决
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情景题：有一个直播平台，每次有人进来，观看人数+1，怎么实现