一面：
1. Java中的多态
面向对象编程有三大特性：封装、继承、多态
多态：指允许不同类的对象对同一消息做出响应。即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式。（发送消息就是函数调用）
2. 为什么要同时重写hashcode和equals
1）、如果两个对象相同（即用equals比较返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；
2）、如果两个对象的hashCode相同，它们并不一定相同(即用equals比较返回false)
由于为了提高程序的效率才实现了hashcode方法，先进行hashcode的比较，如果不同，那没就不必在进行equals的比较了，这样就大大减少了equals比较的次数，这对比需要比较的数量很大的效率提高是很明显的
3. Hashmap的原理
HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
4. Hashmap如何变线程安全，每种方式的优缺点
通过以下三种方法来实现：
1）.替换成Hashtable，Hashtable通过对整个表上锁实现线程安全，因此效率比较低
2）.使用Collections类的synchronizedMap方法包装一下。方法如下：
public static Map synchronizedMap(Map m) 返回由指定映射支持的同步（线程安全的）映射
3）.使用ConcurrentHashMap，它使用分段锁来保证线程安全
通过前两种方式获得的线程安全的HashMap在读写数据的时候会对整个容器上锁，而ConcurrentHashMap并不需要对整个容器上锁，它只需要锁住要修改的部分就行了
5. 垃圾回收机制
Java 虚拟机内存模型分为：
一部分是线程共享的，其中，线程共享的数据区包括方法区和堆，Java 堆的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例（和数组）都在这里分配内存。方法区与Java堆一样，也是线程共享的并且不需要连续的内存，其用于存储已被虚拟机加载的 类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
一部分则是线程私有的。线程私有的数据区包括虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器。
6. Jvm的参数你知道的说一下
7. 设计模式了解的说一下啊
8. 手写java多线程
9. 手写java的soeket编程，服务端和客户端
二面：
1. 服务器如何负载均衡，有哪些算法，哪个比较好，一致性哈希原理，怎么避免DDOS攻击请求打到少数机器。
2. TCP连接中的三次握手和四次挥手，四次挥手的最后一个ack的作用是什么，为什么要time wait，为什么是2msl。
三次握手
第一次握手：主机A发送位码为syn＝1,随机产生seq number=10001的数据包到服务器，主机B由SYN=1知道，A要求建立联机，此时状态为SYN_SENT；
第二次握手：主机B收到请求后要确认联机信息，向A发送ack number=(主机A的seq+1),syn=1,ack=1,随机产生seq=20001的包，此时状态由LISTEN变为SYN_RECV；
第三次握手：主机A收到后检查ack number是否正确，即第一次发送的seq number+1,以及位码ack是否为1，若正确，主机A会再发送ack number=(主机B的seq+1),ack=1，主机B收到后确认seq值与ack=1则连接建立成功，双方状态ESTABLISHED。
完成三次握手，主机A与主机B开始传送数据
为什么要time wait，为什么是2msl：而且握手的4个报文也都发送完毕，按理可以直接回到CLOSED 状态(就好比从SYN_SENT 状态到ESTABLISH 状态那样)，但是我们必须假想网络是不可靠的，你无法保证你(客户端)最后发送的ACK报文一定会被对方收到，就是说对方处于LAST_ACK 状态下的SOCKET可能会因为超时未收到ACK报文，而重发FIN报文，所以这个TIME_WAIT 状态的作用就是用来重发可能丢失的ACK报文。
3. 数据库的备份和恢复怎么实现的，主从复制怎么做的，什么时候会出现数据不一致，如何解决。
数据不一致：1.网络的延迟；2.主从两台机器的负载不一致；3.max_allowed_packet设置不一致；4.key自增键开始的键值跟自增步长设置不一致引起的主从不一致；5.mysql异常宕机情况下，如果未设置sync_binlog=1或者innodb_flush_log_at_trx_commit=1很有可能出现binlog或者relaylog文件出现损坏，导致主从不一致；6.mysql本身的bug引起的主从不同步；7.版本不一致，特别是高版本是主，低版本为从的情况下，主数据库上面支持的功能，从数据库上面不支持该功能。
解决办法：方法一：忽略错误后，继续同步 该方法适用于主从库数据相差不大，或者要求数据可以不完全统一的情况，数据要求不严格的情况 方式二：重新做主从，完全同步 该方法适用于主从库数据相差较大，或者要求数据完全统一的情况；1.先进入主库，进行锁表，防止数据写入 mysql> flush tables with read lock; 2.进行数据备份
主从复制
读取分离
4. Linux查看cpu占用率高的进程
top 命令：查看进程级别的cpu使用情况。vmstat 命令：查看系统级别的cpu使用情况
9. 设计模式讲一下熟悉的
10. 会不会滥用设计模式
11. 多线程条件变量为什么要在while体里
12. 你遇到什么挫折，怎么应对和处理
三面：
1. Redis的特点
redis是一个基于内存的高性能key-value数据库，支持string(字符串) ，list(列表)，hash(散列)，sets (集合)，sorted set(有序集合)；
redis支持集群，分布式，支持主从的模式；
原则：
Master会将数据同步到slave，而slave不会将数据同步到master。Slave启动时会连接master来同步数据。
典型的读写分离模型。利用master来插入数据，slave提供检索服务。有效减少单个机器的并发访问数量。
读写分离模型：
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长，为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB 做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
缺陷：
不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数分片模型应用进来。可以将每个节点看成都是master，然后通过业务实现数据分片。结合两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。
redis优点
a.单线程，利用redis队列技术并将访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销
b.redis具有快速和持久化的特征，速度快，因为数据存在内存中。
c.分布式 读写分离模式
d.支持丰富数据类型
e.支持事务，操作都是原子性，所谓原子性就是对数据的更改要么全部执行，要不全部不执行。
f.可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后自动删除
回收策略
从最近最少使用的数据淘汰，挑选将要过期的数据淘汰。
redis和memcache相比，有哪些优势？
a.memcache所有的值均是简单的字符串，redis支持更为丰富的数据类型
b.redis速度比memcached快很多
c.redis支持持久化
redis与memcache区别
a.存储方式 memcache存在内存中，redis存在硬盘中，保证数据持久化
b.数据类型 memcache对数据类型支持相对简单，redis有复杂的数据类型
c.使用底层模型不同:底层实现方式以及客户端之间通信的应用协议不一样
d.redis最大可以达到1G而memcache只有1MB
2. Redis的持久化怎么做，aof和rdb，有什么区别，有什么优缺点。
redis提供了不同级别的持久化方式，一种是RDB，一种AOF。可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整.
RDB：在指定的时间间隔能对数据进行快照存储(隔一段时间,把内存里的数据转存在硬盘里的文件)
优点：
1）RDB是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点得数据集,非常适用于数据集的备份,比如您可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题您也可以根据需求恢复到不同版本的数据集.
2）与AOF相比,在恢复大的数据集的时候，RDB方式会更快一些.
缺点：
如果您希望在redis意外停止工作（例如电源中断）的情况下丢失的数据最少的话，那么RDB不适合您.虽然您可以配置不同的save时间点(例如每隔5分钟并且对数据集有100个写的操作),是Redis要完整的保存整个数据集是一个比较繁重的工作,您通常会每隔5分钟或者更久做一次完整的保存,万一在Redis意外宕机,您可能会丢失几分钟的数据.
AOF：每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据,AOF命令以redis协议追加保存每次写的操作到文件末尾.Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大.
优点：
使用AOF 会让您的Redis更加耐久: 您可以使用不同的fsync策略：无fsync,每秒fsync,每次写的时候fsync.使用默认的每秒fsync策略,Redis的性能依然很好(fsync是由后台线程进行处理的,主线程会尽力处理客户端请求),一旦出现故障，您最多丢失1秒的数据.
缺点：
对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于RDB 文件的体积。
根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
3. Redis使用哨兵部署会有什么问题，我说需要扩容的话还是得集群部署。
4. 说一下JVM内存模型把，有哪些区，分别干什么的
5. 说一下gc算法，分代回收说下
6. MySQL的引擎讲一下，有什么区别，使用场景呢
在MySQL数据库中，常用的引擎主要就是2个：Innodb和MyIASM。
Innodb引擎，1）Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持。并且还提供了行级锁和外键的约束。它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。2）大容量的数据集时趋向于选择Innodb。因为它支持事务处理和故障的恢复。Innodb可以利用数据日志来进行数据的恢复。主键的查询在Innodb也是比较快的。3）Innodb引擎的索引的数据结构也是B+树，只不过数据结构中存储的都是实际的数据，这种索引有被称为聚集索引。4）Select count(*) from table指令的时候，需要进行扫描全表
MyIASM引擎，1）它是MySql的默认引擎，但不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。因此当执行Insert插入和Update更新语句时，即执行写操作的时候需要锁定这个表。所以会导致效率会降低。2）大批量的插入语句时（这里是INSERT语句）在MyIASM引擎中执行的比较的快，但是UPDATE语句在Innodb下执行的会比较的快，尤其是在并发量大的时候。3）MyIASM引擎，B+树的数据结构中存储的内容实际上是实际数据的地址值。也就是说它的索引和实际数据是分开的，只不过使用索引指向了实际数据。这种索引的模式被称为非聚集索引。4）Select count(*) from table语句时，可以直接的读取已经保存的值而不需要进行扫描全表
分布式事务了解么
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