1.JVM 堆内存和非堆内存

• 堆和非堆内存
  按照官方的说法：“Java 虚拟机具有一个堆(Heap)，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。
  JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。
  Heap memory Code Cache
  Eden Space
  Survivor Space
  Tenured Gen
  non-heap memory Perm Gen
  native heap?(I guess)

• 堆内存
  Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。对象的堆内存由称为垃圾回收器的自动内存管理系统回收。
  堆的大小可以固定，也可以扩大和缩小。堆的内存不需要是连续空间。

• 非堆内存
  Java 虚拟机管理堆之外的内存（称为非堆内存）。
  Java 虚拟机具有一个由所有线程共享的方法区。方法区属于非堆内存。它存储每个类结构，如运行时常数池、字段和方法数据，以及方法和构造方法的代码。它是在 Java 虚拟机启动时创建的。
  方法区在逻辑上属于堆，但 Java 虚拟机实现可以选择不对其进行回收或压缩。与堆类似，方法区的大小可以固定，也可以扩大和缩小。方法区的内存不需要是连续空间。
  除了方法区外，Java 虚拟机实现可能需要用于内部处理或优化的内存，这种内存也是非堆内存。例如，JIT 编译器需要内存来存储从 Java 虚拟机代码转换而来的本机代码，从而获得高性能。

• 几个基本概念
  PermGen space：全称是Permanent Generation space，即永久代。就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息，Class在被Load的时候被放入该区域，GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话，就很可能出现PermGen space错误。
  Heap space：存放Instance。
  Java Heap分为3个区，Young即新生代，Old即老生代和Permanent。
  Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时，GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象。

• 堆内存分配
  JVM初始分配的堆内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；
  JVM最大分配的堆内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
  默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；
  空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。
  因此服务器一般设置-Xms、-Xmx 相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。
  说明：如果-Xmx 不指定或者指定偏小，应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误，此错误来自JVM，不是Throwable的，无法用try…catch捕捉。

• 非堆内存分配

1. JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
2. 由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。
   还有一说：MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关，-server选项下默认MaxPermSize为64m，-client选项下默认MaxPermSize为32m。这个我没有实验。
3. XX:MaxPermSize设置过小会导致java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 就是内存益出。
4. 为什么会内存益出：
   这一部分内存用于存放Class和Meta的信息，Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域，它和存放Instance的Heap区域不同。
   GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS 的话,就很可能出现PermGen space错误。
5. 这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。

2.MySQL大数据量分页查询方法及其优化

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句
---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N
---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)
---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃.
---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)**
---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) LIMIT M
---适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万)
---原因: 索引扫描,速度会很快. 有朋友提出: 因为数据查询出来并不是按照pk_id排序的，所以会有漏掉数据的情况，只能方法3
---方法3: 基于索引再排序
---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (pageNum10) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
---适应场景: 适用于数据量多的情况(元组数上万). 最好ORDER BY后的列对象是主键或唯一所以,使得ORDERBY操作能利用索引被消除但结果集是稳定的(稳定的含义,参见方法1)
---原因: 索引扫描,速度会很快. 但MySQL的排序操作,只有ASC没有DESC(DESC是假的,未来会做真正的DESC,期待...).
---方法4: 基于索引使用prepare（第一个问号表示pageNum，第二个？表示每页元组数）**
---语句样式: MySQL中,可用如下方法: PREPARE stmt_name FROM SELECT * FROM 表名称 WHERE id_pk > (？* ？) ORDER BY id_pk ASC LIMIT M
---适应场景: 大数据量
---原因: 索引扫描,速度会很快. prepare语句又比一般的查询语句快一点。

3.ThreadGroup

当创建了好几个线程的时候，很多线程的工作任务是类似或者一致的，这样我们就可以使用ThreadGroup来管理他们，ThreadGroup可以随时的获取在他里面的线程的运行状态，信息，或者一条命令关闭掉这个group里面的所有线程。

4.SpringMVC与Struts2的区别及执行流程

Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架，它本质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互 Struts2=struts1+webwork。
struts2的执行流程：
1、客户端浏览器发出HTTP请求。
2、根据web.xml配置，该请求被FilterDispatcher接收。
3、根据struts.xml配置，找到需要调用的Action类和方法， 并通过IoC方式，将值注入给Aciton。
4、Action调用业务逻辑组件处理业务逻辑，这一步包含表单验证。
5、Action执行完毕，根据struts.xml中的配置找到对应的返回结果result，并跳转到相应页面。
6、返回HTTP响应到客户端浏览器。
springmvc全称是spring web mvc，是spring框架一部分，是一个mvc的框架，和struts2一样是一个表现层框架。
springMVC的执行流程：
1、 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet
2、 DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器查找Handler。
3、 处理器映射器根据请求url找到具体的处理器，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。
4、 DispatcherServlet通过HandlerAdapter处理器适配器调用处理器
5、 HandlerAdapter调用处理器Handler
6、 Handler执行完成返回ModelAndView
7、 HandlerAdapter将Handler执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet
8、 DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器，ViewReslover根据逻辑视图名解析View
9、 ViewReslover返回View
10、 DispatcherServlet对View进行渲染视图（即将模型数据填充至request域）。
11、 DispatcherServlet响应用户

Springmvc与struts2的本质区别
1、springmvc入口是一个servlet前端控制器，struts2入口是一个filter过滤器。
2、struts2通过在action类中定义成员变量接收请求参数，struts2只能使用多例模式管理action。
springmvc通过在controller方法中定义形参接收请求参数，springmvc可以使用单例模式管理controller。
3、springmvc是基于方法开发的，注解开发中使用requestMapping将url和方法进行映射，如果根据url找到controller类的方法生成一个Handler处理器对象（只包括一个method）。
struts2是基于类开发，每个请求过来创建一个action实例，实例对象中有若干的方法。
开发中建议使用springmvc，springmvc方法更类似service业务方法。
4、Struts采用值栈存储请求和响应的数据，通过OGNL存取数据， springmvc通过参数绑定器是将request请求内容解析，并给方法形参赋值。
5、struts2和springmvc的速度是相当的，由于struts2的漏洞较多，很多企业转向使用springmvc了。

5.谈谈你对Struts的理解。

1. struts是一个按MVC模式设计的Web层框架，其实它就是一个大大的servlet，这个Servlet名为ActionServlet，或是ActionServlet的子类。我们可以在web.xml文件中将符合某种特征的所有请求交给这个Servlet处理，这个Servlet再参照一个配置文件（通常为/WEB-INF/struts-config.xml）将各个请求分别分配给不同的action去处理。
   一个扩展知识点：struts的配置文件可以有多个，可以按模块配置各自的配置文件，这样可以防止配置文件的过度膨胀；
   2.ActionServlet把请求交给action去处理之前，会将请求参数封装成一个formbean对象（就是一个java类，这个类中的每个属性对应一个请求参数），封装成一个什么样的formbean对象呢？看配置文件。
   3.要说明的是， ActionServlet把formbean对象传递给action的execute方法之前，可能会调用formbean的validate方法进行校验，只有校验通过后才将这个formbean对象传递给action的execute方法，否则，它将返回一个错误页面，这个错误页面由input属性指定，（看配置文件）作者为什么将这里命名为input属性，而不是error属性，我们后面结合实际的运行效果进行分析。
   4.action执行完后要返回显示的结果视图，这个结果视图是用一个ActionForward对象来表示的，actionforward对象通过struts-config.xml配置文件中的配置关联到某个jsp页面，因为程序中使用的是在struts-config.xml配置文件为jsp页面设置的逻辑名，这样可以实现action程序代码与返回的jsp页面名称的解耦。

6.谈谈你对Hibernate的理解。

1.面向对象设计的软件内部运行过程可以理解成就是在不断创建各种新对象、建立对象之间的关系，调用对象的方法来改变各个对象的状态和对象消亡的过程，不管程序运行的过程和操作怎么样，本质上都是要得到一个结果，程序上一个时刻和下一个时刻的运行结果的差异就表现在内存中的对象状态发生了变化。
2.为了在关机和内存空间不够的状况下，保持程序的运行状态，需要将内存中的对象状态保存到持久化设备和从持久化设备中恢复出对象的状态，通常都是保存到关系数据库来保存大量对象信息。从Java程序的运行功能上来讲，保存对象状态的功能相比系统运行的其他功能来说，应该是一个很不起眼的附属功能，java采用jdbc来实现这个功能，这个不起眼的功能却要编写大量的代码，而做的事情仅仅是保存对象和恢复对象，并且那些大量的jdbc代码并没有什么技术含量，基本上是采用一套例行公事的标准代码模板来编写，是一种苦活和重复性的工作。
3.通过数据库保存java程序运行时产生的对象和恢复对象，其实就是实现了java对象与关系数据库记录的映射关系，称为ORM（即Object Relation Mapping），人们可以通过封装JDBC代码来实现了这种功能，封装出来的产品称之为ORM框架，Hibernate就是其中的一种流行ORM框架。使用Hibernate框架，不用写JDBC代码，仅仅是调用一个save方法，就可以将对象保存到关系数据库中，仅仅是调用一个get方法，就可以从数据库中加载出一个对象。
4.使用Hibernate的基本流程是：配置Configuration对象、产生SessionFactory、创建session对象，启动事务，完成CRUD操作，提交事务，关闭session。
5.使用Hibernate时，先要配置hibernate.cfg.xml文件，其中配置数据库连接信息和方言等，还要为每个实体配置相应的hbm.xml文件，hibernate.cfg.xml文件中需要登记每个hbm.xml文件。
6.在应用Hibernate时，重点要了解Session的缓存原理，级联，延迟加载和hql查询。

7.Sprig AOP

前段时间写的java设计模式--代理模式，最近在看Spring Aop的时候，觉得于代理模式应该有密切的联系，于是决定了解下Spring Aop的实现原理。
说起AOP就不得不说下OOP了，OOP中引入封装、继承和多态性等概念来建立一种对象层次结构，用以模拟公共行为的一个集合。但是，如果我们需要为部分对象引入公共部分的时候，OOP就会引入大量重复的代码。例如：日志功能。
AOP技术利用一种称为“横切”的技术，解剖封装的对象内部，并将那些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块，这样就能减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。AOP把软件系统分为两个部分：核心关注点和横切关注点。业务处理的主要流程是核心关注点，与之关系不大的部分是横切关注点。横切关注点的一个特点是，他们经常发生在核心关注点的多处，而各处都基本相似。比如权限认证、日志、事务处理。

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。
Spring AOP 的实现原理其实很简单：AOP 框架负责动态地生成 AOP 代理类，这个代理类的方法则由 Advice 和回调目标对象的方法所组成,并将该对象可作为目标对象使用。AOP 代理包含了目标对象的全部方法，但 AOP 代理中的方法与目标对象的方法存在差异，AOP 方法在特定切入点添加了增强处理，并回调了目标对象的方法。

Spring AOP使用动态代理技术在运行期织入增强代码。使用两种代理机制：

基于JDK的动态代理（JDK本身只提供接口的代理）；
基于CGlib的动态代理。
1)JDK的动态代理主要涉及java.lang.reflect包中的两个类：Proxy和InvocationHandler。其中InvocationHandler只是一个接口，可以通过实现该接口定义横切逻辑，并通过反射机制调用目标类的代码，动态的将横切逻辑与业务逻辑织在一起。而Proxy利用InvocationHandler动态创建一个符合某一接口的实例，生成目标类的代理对象。 其代理对象必须是某个接口的实现,它是通过在运行期间创建一个接口的实现类来完成对目标对象的代理.只能实现接口的类生成代理,而不能针对类
2)CGLib采用底层的字节码技术，为一个类创建子类，并在子类中采用方法拦截的技术拦截所有父类的调用方法，并顺势织入横切逻辑.它运行期间生成的代理对象是目标类的扩展子类.所以无法通知final的方法,因为它们不能被覆写.是针对类实现代理,主要是为指定的类生成一个子类,覆盖其中方法.
在spring中默认情况下使用JDK动态代理实现AOP,如果proxy-target-class设置为true或者使用了优化策略那么会使用CGLIB来创建动态代理.Spring　AOP在这两种方式的实现上基本一样．以JDK代理为例，会使用JdkDynamicAopProxy来创建代理，在invoke()方法首先需要织入到当前类的增强器封装到拦截器链中，然后递归的调用这些拦截器完成功能的织入．最终返回代理对象．

8.介绍一下Hibernate的二级缓存

（1）缓存就是把以前从数据库中查询出来和使用过的对象保存在内存中（一个数据结构中），这个数据结构通常是或类似Hashmap，当以后要使用某个对象时，先查询缓存中是否有这个对象，如果有则使用缓存中的对象，如果没有则去查询数据库，并将查询出来的对象保存在缓存中，以便下次使用。
（2）Hibernate的Session就是一种缓存，我们通常将之称为Hibernate的一级缓存，当想使用session从数据库中查询出一个对象时，Session也是先从自己内部查看是否存在这个对象，存在则直接返回，不存在才去访问数据库，并将查询的结果保存在自己内部。由于Session代表一次会话过程，一个Session与一个数据库连接相关连，所以Session最好不要长时间保持打开，通常仅用于一个事务当中，在事务结束时就应关闭。并且Session是线程不安全的，被多个线程共享时容易出现问题。通常只有那种全局意义上的缓存才是真正的缓存应用，才有较大的缓存价值，因此，Hibernate的Session这一级缓存的缓存作用并不明显，应用价值不大。Hibernate的二级缓存就是要为Hibernate配置一种全局缓存，让多个线程和多个事务都可以共享这个缓存。我们希望的是一个人使用过，其他人也可以使用，session没有这种效果。
（3）二级缓存是独立于Hibernate的软件部件，属于第三方的产品，多个厂商和组织都提供有缓存产品，例如，EHCache和OSCache等等。在Hibernate中使用二级缓存，首先就要在hibernate.cfg.xml配置文件中配置使用哪个厂家的缓存产品，接着需要配置该缓存产品自己的配置文件，最后要配置Hibernate中的哪些实体对象要纳入到二级缓存的管理中。明白了二级缓存原理和有了这个思路后，很容易配置起Hibernate的二级缓存。扩展知识：一个SessionFactory可以关联一个二级缓存，也即一个二级缓存只能负责缓存一个数据库中的数据，当使用Hibernate 的二级缓存后，注意不要有其他的应用或SessionFactory来更改当前数据库中的数据，这样缓存的数据就会与数据库中的实际数据不一致。

9.三大框架各起的作用

struts 在SSH 框架中起控制的作用 , 其核心是（控制器）Controller, 即ActionServlet,而 ActionServlet 的核心就是Struts-config.xml. 主要控制逻辑关系的处理 . hibernate 是数据持久化层 , 是一种新的对象、关系的映射工具 , 提供了从 Java 类到数据表的映射，也提供了数据查询和恢复等机制 , 大大减少数据访问的复杂度。把对数据库的直接操作 , 转换为对持久对象的操作。
spring 是一个轻量级的控制反转 (IoC) 和面向切面 (AOP) 的容器框架, 面向接口的编程 , 由容器控制程序之间的（依赖）关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“ 控制反转” 的概念所在：（依赖）控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。依赖注入，即组件之间的依赖关系由容器在运行期决定，形象的来说，即由容器动态的将某种依赖关系注入到组件之中 起到的主要作用是解耦。

10.spring核心：aop和ioc的解释？隔离范围？ 3种注入方法？

(1)aop:Spring提供了对AOP技术的良好封装， AOP称为面向切面编程，就是系统中有很多各不相干的类的方法，在这些众多方法中要加入某种系统功能的代码;例如，加入日志，加入权限判断，加入异常处理，这种应用称为AOP。实现AOP功能采用的是代理技术，客户端程序不再调用目标，而调用代理类，代理类与目标类对外具有相同的方法声明，有两种方式可以实现相同的方法声明，一是实现相同的接口，二是作为目标的子类在，JDK中采用Proxy类产生动态代理的方式为某个接口生成实现类，spring提供了这种支持，只需要在spring配置文件中配置这两个元素即可实现代理和aop功能;
(2)Ioc:Spring提供了对IOC良好支持，IOC是一种编程思想，是一种架构艺术，利用这种思想可以很好地实现模块之间的解耦。IOC也称为DI（Depency Injection）;IOC可以理解为‘面向接口编程思想’的一种实现方法，通过IOC实现了强制的‘面向接口编程’。
(3)隔离范围:Spring支持JDBC规范定义的四种隔离级别
Default默认的事务隔离级别
READ_UNCOMMITTED读未提交，一个事务可以操作另外一个未提交的事务，不能避免脏读，不可重复读，幻读，隔离级别最低，并发性 能最高
READ_COMMITTED读已提交，一个事务不可以操作另外一个未提交的事务， 能防止脏读，不能避免不可重复读，幻读。
repeatable_read能够避免脏读，不可重复读，不能避免幻读
SERIALIZABLE隔离级别最高，消耗资源最低，代价最高，能够防止脏读， 不可重复读，幻读。
(4)Spring的注入和IoC反转控制是一回事;关于getter和setter方式的注入;
Autowire=”defualt”;autowire=”byName”;autowire=”byType”;

11.Spring Bean的作用域之间有什么区别？

Spring容器中的bean可以分为5个范围。所有范围的名称都是自说明的，但是为了避免混淆，还是让我们来解释一下：
singleton：这种bean范围是默认的，这种范围确保不管接受到多少个请求，每个容器中只有一个bean的实例，单例的模式由bean factory自身来维护。
prototype：原形范围与单例范围相反，为每一个bean请求提供一个实例。
request：在请求bean范围内会每一个来自客户端的网络请求创建一个实例，在请求完成以后，bean会失效并被垃圾回收器回收。
Session：与请求范围类似，确保每个session中有一个bean的实例，在session过期后，bean会随之失效。
global-session：global-session和Portlet应用相关。当你的应用部署在Portlet容器中工作时，它包含很多portlet。如果你想要声明让所有的portlet共用全局的存储变量的话，那么这全局变量需要存储在global-session中。

12.大型网站在架构上应当考虑哪些问题？

1.分层：分层是处理任何复杂系统最常见的手段之一，将系统横向切分成若干个层面，每个层面只承担单一的职责，然后通过下层为上层提供的基础设施和服务以及上层对下层的调用来形成一个完整的复杂的系统。计算机网络的开放系统互联参考模型（OSI/RM）和Internet的TCP/IP模型都是分层结构，大型网站的软件系统也可以使用分层的理念将其分为持久层（提供数据存储和访问服务）、业务层（处理业务逻辑，系统中最核心的部分）和表示层（系统交互、视图展示）。需要指出的是：（1）分层是逻辑上的划分，在物理上可以位于同一设备上也可以在不同的设备上部署不同的功能模块，这样可以使用更多的计算资源来应对用户的并发访问；（2）层与层之间应当有清晰的边界，这样分层才有意义，才更利于软件的开发和维护。
2.分割：分割是对软件的纵向切分。我们可以将大型网站的不同功能和服务分割开，形成高内聚低耦合的功能模块（单元）。在设计初期可以做一个粗粒度的分割，将网站分割为若干个功能模块，后期还可以进一步对每个模块进行细粒度的分割，这样一方面有助于软件的开发和维护，另一方面有助于分布式的部署，提供网站的并发处理能力和功能的扩展。
3.分布式：除了上面提到的内容，网站的静态资源（JavaScript、CSS、图片等）也可以采用独立分布式部署并采用独立的域名，这样可以减轻应用服务器的负载压力，也使得浏览器对资源的加载更快。数据的存取也应该是分布式的，传统的商业级关系型数据库产品基本上都支持分布式部署，而新生的NoSQL产品几乎都是分布式的。当然，网站后台的业务处理也要使用分布式技术，例如查询索引的构建、数据分析等，这些业务计算规模庞大，可以使用Hadoop以及MapReduce分布式计算框架来处理。
4.集群：集群使得有更多的服务器提供相同的服务，可以更好的提供对并发的支持。
5.缓存：所谓缓存就是用空间换取时间的技术，将数据尽可能放在距离计算最近的位置。使用缓存是网站优化的第一定律。我们通常说的CDN、反向代理、热点数据都是对缓存技术的使用。
6.异步：异步是实现软件实体之间解耦合的又一重要手段。异步架构是典型的生产者消费者模式，二者之间没有直接的调用关系，只要保持数据结构不变，彼此功能实现可以随意变化而不互相影响，这对网站的扩展非常有利。使用异步处理还可以提高系统可用性，加快网站的响应速度（用Ajax加载数据就是一种异步技术），同时还可以起到削峰作用（应对瞬时高并发）。&quot；能推迟处理的都要推迟处理"是网站优化的第二定律，而异步是践行网站优化第二定律的重要手段。
7.冗余：各种服务器都要提供相应的冗余服务器以便在某台或某些服务器宕机时还能保证网站可以正常工作，同时也提供了灾难恢复的可能性。冗余是网站高可用性的重要保证。

13.你用过的网站前端优化的技术有哪些？

①浏览器访问优化：

• 减少HTTP请求数量：合并CSS、合并javascript、合并图片（CSS Sprite）
• 使用浏览器缓存：通过设置HTTP响应头中的Cache-Control和Expires属性，将CSS、JavaScript、图片等在浏览器中缓存，当这些静态资源需要更新时，可以更新HTML文件中的引用来让浏览器重新请求新的资源
• 启用压缩
• CSS前置，JavaScript后置 -减少Cookie传输
  ② CDN加速：CDN（ContentDistribute Network）的本质仍然是缓存，将数据缓存在离用户最近的地方，CDN通常部署在网络运营商的机房，不仅可以提升响应速度，还可以减少应用服务器的压力。当然，CDN缓存的通常都是静态资源。
  ③反向代理：反向代理相当于应用服务器的一个门面，可以保护网站的安全性，也可以实现负载均衡的功能，当然最重要的是它缓存了用户访问的热点资源，可以直接从反向代理将某些内容返回给用户浏览器。

14.你使用过的应用服务器优化技术有哪些？

①分布式缓存：缓存的本质就是内存中的哈希表，如果设计一个优质的哈希函数，那么理论上哈希表读写的渐近时间复杂度为O(1)。缓存主要用来存放那些读写比很高、变化很少的数据，这样应用程序读取数据时先到缓存中读取，如果没有或者数据已经失效再去访问数据库或文件系统，并根据拟定的规则将数据写入缓存。对网站数据的访问也符合二八定律（Pareto分布，幂律分布），即80%的访问都集中在20%的数据上，如果能够将这20%的数据缓存起来，那么系统的性能将得到显著的改善。当然，使用缓存需要解决以下几个问题：

• 频繁修改的数据；
• 数据不一致与脏读；
• 缓存雪崩（可以采用分布式缓存服务器集群加以解决，memcached是广泛采用的解决方案）；
• 缓存预热；
• 缓存穿透（恶意持续请求不存在的数据）。
  ②异步操作：可以使用消息队列将调用异步化，通过异步处理将短时间高并发产生的事件消息存储在消息队列中，从而起到削峰作用。电商网站在进行促销活动时，可以将用户的订单请求存入消息队列，这样可以抵御大量的并发订单请求对系统和数据库的冲击。目前，绝大多数的电商网站即便不进行促销活动，订单系统都采用了消息队列来处理。
  ③使用集群。
  ④代码优化：
  -多线程：基于Java的Web开发基本上都通过多线程的方式响应用户的并发请求，使用多线程技术在编程上要解决线程安全问题，主要可以考虑以下几个方面：A. 将对象设计为无状态对象（这和面向对象的编程观点是矛盾的，在面向对象的世界中被视为不良设计），这样就不会存在并发访问时对象状态不一致的问题。B. 在方法内部创建对象，这样对象由进入方法的线程创建，不会出现多个线程访问同一对象的问题。使用ThreadLocal将对象与线程绑定也是很好的做法，这一点在前面已经探讨过了。C. 对资源进行并发访问时应当使用合理的锁机制。
• 非阻塞I/O：使用单线程和非阻塞I/O是目前公认的比多线程的方式更能充分发挥服务器性能的应用模式，基于Node.js构建的服务器就采用了这样的方式。Java在JDK 1.4中就引入了NIO（Non-blockingI/O）,在Servlet3规范中又引入了异步Servlet的概念，这些都为在服务器端采用非阻塞I/O提供了必要的基础。
• 资源复用：资源复用主要有两种方式，一是单例，二是对象池，我们使用的数据库连接池、线程池都是对象池化技术，这是典型的用空间换取时间的策略，另一方面也实现对资源的复用，从而避免了不必要的创建和释放资源所带来的开销。

15.Hibernate与Mybatis比较

第一方面：开发速度的对比
就开发速度而言，Hibernate的真正掌握要比Mybatis来得难些。Mybatis框架相对简单很容易上手，但也相对简陋些。个人觉得要用好Mybatis还是首先要先理解好Hibernate。
比起两者的开发速度，不仅仅要考虑到两者的特性及性能，更要根据项目需求去考虑究竟哪一个更适合项目开发，比如：一个项目中用到的复杂查询基本没有，就是简单的增删改查，这样选择hibernate效率就很快了，因为基本的sql语句已经被封装好了，根本不需要你去写sql语句，这就节省了大量的时间，但是对于一个大型项目，复杂语句较多，这样再去选择hibernate就不是一个太好的选择，选择mybatis就会加快许多，而且语句的管理也比较方便。

第二方面：开发工作量的对比
Hibernate和MyBatis都有相应的代码生成工具。可以生成简单基本的DAO层方法。针对高级查询，Mybatis需要手动编写SQL语句，以及ResultMap。而Hibernate有良好的映射机制，开发者无需关心SQL的生成与结果映射，可以更专注于业务流程。

第三方面：sql优化方面
Hibernate的查询会将表中的所有字段查询出来，这一点会有性能消耗。Hibernate也可以自己写SQL来指定需要查询的字段，但这样就破坏了Hibernate开发的简洁性。而Mybatis的SQL是手动编写的，所以可以按需求指定查询的字段。
Hibernate HQL语句的调优需要将SQL打印出来，而Hibernate的SQL被很多人嫌弃因为太丑了。MyBatis的SQL是自己手动写的所以调整方便。但Hibernate具有自己的日志统计。Mybatis本身不带日志统计，使用Log4j进行日志记录。

第四方面：对象管理的对比
Hibernate 是完整的对象/关系映射解决方案，它提供了对象状态管理（state management）的功能，使开发者不再需要理会底层数据库系统的细节。也就是说，相对于常见的 JDBC/SQL 持久层方案中需要管理 SQL 语句，Hibernate采用了更自然的面向对象的视角来持久化 Java 应用中的数据。
换句话说，使用 Hibernate 的开发者应该总是关注对象的状态（state），不必考虑 SQL 语句的执行。这部分细节已经由 Hibernate 掌管妥当，只有开发者在进行系统性能调优的时候才需要进行了解。而MyBatis在这一块没有文档说明，用户需要对对象自己进行详细的管理。

第五方面：缓存机制

Hibernate缓存

Hibernate一级缓存是Session缓存，利用好一级缓存就需要对Session的生命周期进行管理好。建议在一个Action操作中使用一个Session。一级缓存需要对Session进行严格管理。
Hibernate二级缓存是SessionFactory级的缓存。 SessionFactory的缓存分为内置缓存和外置缓存。内置缓存中存放的是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据(映射元素据及预定SQL语句等),对于应用程序来说,它是只读的。外置缓存中存放的是数据库数据的副本,其作用和一级缓存类似.二级缓存除了以内存作为存储介质外,还可以选用硬盘等外部存储设备。二级缓存称为进程级缓存或SessionFactory级缓存，它可以被所有session共享，它的生命周期伴随着SessionFactory的生命周期存在和消亡。

MyBatis缓存

MyBatis 包含一个非常强大的查询缓存特性,它可以非常方便地配置和定制。MyBatis 3 中的缓存实现的很多改进都已经实现了,使得它更加强大而且易于配置。
默认情况下是没有开启缓存的,除了局部的 session 缓存,可以增强变现而且处理循环 依赖也是必须的。要开启二级缓存,你需要在你的 SQL 映射文件中添加一行: <cache/>
字面上看就是这样。这个简单语句的效果如下:

1. 映射语句文件中的所有 select 语句将会被缓存。
2. 映射语句文件中的所有 insert,update 和 delete 语句会刷新缓存。
3. 缓存会使用 Least Recently Used(LRU,最近最少使用的)算法来收回。
4. 根据时间表(比如 no Flush Interval,没有刷新间隔), 缓存不会以任何时间顺序 来刷新。
5. 缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的 1024 个引用。
6. 缓存会被视为是 read/write(可读/可写)的缓存,意味着对象检索不是共享的,而 且可以安全地被调用者修改,而不干扰其他调用者或线程所做的潜在修改。

所有的这些属性都可以通过缓存元素的属性来修改。

比如: <cache eviction=”FIFO” flushInterval=”60000″ size=”512″ readOnly=”true”/>

这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会 导致冲突。可用的收回策略有, 默认的是 LRU:

1. LRU – 最近最少使用的:移除最长时间不被使用的对象。
2. FIFO – 先进先出:按对象进入缓存的顺序来移除它们。
3. SOFT – 软引用:移除基于垃圾回收器状态和软引用规则的对象。
4. WEAK – 弱引用:更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。

flushInterval(刷新间隔)可以被设置为任意的正整数,而且它们代表一个合理的毫秒 形式的时间段。默认情况是不设置,也就是没有刷新间隔,缓存仅仅调用语句时刷新。

size(引用数目)可以被设置为任意正整数,要记住你缓存的对象数目和你运行环境的 可用内存资源数目。默认值是1024。

readOnly(只读)属性可以被设置为 true 或 false。只读的缓存会给所有调用者返回缓 存对象的相同实例。因此这些对象不能被修改。这提供了很重要的性能优势。可读写的缓存 会返回缓存对象的拷贝(通过序列化) 。这会慢一些,但是安全,因此默认是 false。

相同点：Hibernate和Mybatis的二级缓存除了采用系统默认的缓存机制外，都可以通过实现你自己的缓存或为其他第三方缓存方案，创建适配器来完全覆盖缓存行为。

不同点：Hibernate的二级缓存配置在SessionFactory生成的配置文件中进行详细配置，然后再在具体的表-对象映射中配置是那种缓存。

MyBatis的二级缓存配置都是在每个具体的表-对象映射中进行详细配置，这样针对不同的表可以自定义不同的缓存机制。并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。

两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。所以在使用二级缓存时如果出现脏数据，系统会报出错误并提示。

而MyBatis在这一方面，使用二级缓存时需要特别小心。如果不能完全确定数据更新操作的波及范围，避免Cache的盲目使用。否则，脏数据的出现会给系统的正常运行带来很大的隐患。

第六方面：总结
对于总结，大家可以到各大java论坛去看一看

相同点：Hibernate与MyBatis都可以是通过SessionFactoryBuider由XML配置文件生成SessionFactory，然后由SessionFactory 生成Session，最后由Session来开启执行事务和SQL语句。其中SessionFactoryBuider，SessionFactory，Session的生命周期都是差不多的。

• Hibernate和MyBatis都支持JDBC和JTA事务处理。

Mybatis优势

• MyBatis可以进行更为细致的SQL优化，可以减少查询字段。
• MyBatis容易掌握，而Hibernate门槛较高。

Hibernate优势

• Hibernate的DAO层开发比MyBatis简单，Mybatis需要维护SQL和结果映射。
• Hibernate对对象的维护和缓存要比MyBatis好，对增删改查的对象的维护要方便。
• Hibernate数据库移植性很好，MyBatis的数据库移植性不好，不同的数据库需要写不同SQL。
• Hibernate有更好的二级缓存机制，可以使用第三方缓存。MyBatis本身提供的缓存机制不佳。

他人总结

• Hibernate功能强大，数据库无关性好，O/R映射能力强，如果你对Hibernate相当精通，而且对Hibernate进行了适当的封装，那么你的项目整个持久层代码会相当简单，需要写的代码很少，开发速度很快，非常爽。
• Hibernate的缺点就是学习门槛不低，要精通门槛更高，而且怎么设计O/R映射，在性能和对象模型之间如何权衡取得平衡，以及怎样用好Hibernate方面需要你的经验和能力都很强才行。
• iBATIS入门简单，即学即用，提供了数据库查询的自动对象绑定功能，而且延续了很好的SQL使用经验，对于没有那么高的对象模型要求的项目来说，相当完美。
• iBATIS的缺点就是框架还是比较简陋，功能尚有缺失，虽然简化了数据绑定代码，但是整个底层数据库查询实际还是要自己写的，工作量也比较大，而且不太容易适应快速数据库修改。

16.filter与servlet的比较

一、概念：
1、servlet：servlet是一种运行服务器端的java应用程序，具有独立于平台和协议的特性，并且可以动态的生成web页面，它工作在客户端请求与服务器响应的中间层。
2、filter：filter是一个可以复用的代码片段，可以用来转换HTTP请求、响应和头信息。Filter不像Servlet，它不能产生一个请求或者响应，它只是修改对某一资源的请求，或者修改从某一的响应。
二、生命周期：
1、servlet：servlet的生命周期始于它被装入web服务器的内存时，并在web服务器终止或重新装入servlet时结束。servlet一旦被装入web服务器，一般不会从web服务器内存中删除，直至web服务器关闭或重新结束。
(1)、装入：启动服务器时加载Servlet的实例；
(2)、初始化：web服务器启动时或web服务器接收到请求时，或者两者之间的某个时刻启动。初始化工作有init（）方法负责执行完成；
(3)、调用：从第一次到以后的多次访问，都是只调用doGet()或doPost()方法；
(4)、销毁：停止服务器时调用destroy()方法，销毁实例。
2、filter：（一定要实现javax.servlet包的Filter接口的三个方法init()、doFilter()、destroy()，空实现也行）
(1)、启动服务器时加载过滤器的实例，并调用init()方法来初始化实例；
(2)、每一次请求时都只调用方法doFilter()进行处理；
(3)、停止服务器时调用destroy()方法，销毁实例。
三、职责
1、servlet
创建并返回一个包含基于客户请求性质的动态内容的完整的html页面；
创建可嵌入到现有的html页面中的一部分html页面（html片段）；
读取客户端发来的隐藏数据；
读取客户端发来的显示数据；
与其他服务器资源（包括数据库和java的应用程序）进行通信；
通过状态代码和响应头向客户端发送隐藏数据。
2、filter：
filter能够在一个请求到达servlet之前预处理用户请求，也可以在离开servlet时处理http响应：
在执行servlet之前，首先执行filter程序，并为之做一些预处理工作；
根据程序需要修改请求和响应；
在servlet被调用之后截获servlet的执行
四、区别：
1、servlet 流程是短的，url传来之后，就对其进行处理，之后返回或转向到某一自己指定的页面。它主要用来在 业务处理之前进行控制.
2、filter 流程是线性的， url传来之后，检查之后，可保持原来的流程继续向下执行，被下一个filter, servlet接收等，而servlet 处理之后，不会继续向下传递。filter功能可用来保持流程继续按照原来的方式进行下去，或者主导流程，而servlet的功能主要用来主导流程。
filter可用来进行字符编码的过滤，检测用户是否登陆的过滤，禁止页面缓存等

17.拦截器和过滤器的区别

①拦截器是基于java的反射机制的，而过滤器是基于函数回调。
②拦截器不依赖与servlet容器，过滤器依赖与servlet容器。
③拦截器只能对action请求起作用，而过滤器则可以对几乎所有的请求起作用。
④拦截器可以访问action上下文、值栈里的对象，而过滤器不能访问。
⑤在action的生命周期中，拦截器可以多次被调用，而过滤器只能在容器初始化时被调用一次。
⑥拦截器可以获取IOC容器中的各个bean，而过滤器就不行，这点很重要，在拦截器里注入一个service，可以调用业务逻辑。

Spring的拦截器与Servlet的Filter有相似之处，比如二者都是AOP编程思想的体现，都能实现权限检查、日志记录等。
不同的是：
使用范围不同：Filter是Servlet规范规定的，只能用于Web程序中。而拦截器既可以用于Web程序，也可以用于Application、Swing程序中。
规范不同：Filter是在Servlet规范中定义的，是Servlet容器支持的。而拦截器是在Spring容器内的，是Spring框架支持的。
使用的资源不同：同其他的代码块一样，拦截器也是一个Spring的组件，归Spring管理，配置在Spring文件中，因此能使用Spring里的任何资源、对象，例如Service对象、数据源、事务管理等，通过IoC注入到拦截器即可；而Filter则不能。

深度不同：Filter在只在Servlet前后起作用。而拦截器能够深入到方法前后、异常抛出前后等，因此拦截器的使用具有更大的弹性。所以在Spring构架的程序中，要优先使用拦截器。

实际上Filter和Servlet极其相似，区别只是Filter不能直接对用户生成响应。实际上Filter里doFilter()方法里的代码就是从多个Servlet的service()方法里抽取的通用代码，通过使用Filter可以实现更好的复用。

filter是一个可以复用的代码片段，可以用来转换HTTP请求、响应和头信息。Filter不像Servlet，它不能产生一个请求或者响 应，它只是修改对某一资源的请求，或者修改从某一的响应。

18.数据库设计6个注意点+2点总结

1、主键与外键
一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。没有主键就没有实体。
2、区别对待不同的表
基本表与统计表、中间表、临时表等不同，有以下特性
a、原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。
b、演绎性。由基本按照一定的业务原则可以生成统计表和临时表的数据。
c、稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。
所以在设计数据库的时候，要尽量将基本表和其它中间表、统计表区别开来。应尽量满足第三范式。其它表可以适当的降低范式。但是不管怎样，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。
3、范式理解和冗余的分类
第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；
第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。
有时为了提高运行效率，就必须降低范式标准，适当保留冗余数据。具体做法是：在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段，允许冗余。
但是冗余是有区别的，主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。
a、非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。
b、高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。
　　〖例4〗：商品中的“单价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗余)。

反规范设计的数据需要额外的工作来维护数据的完整性，一般可以通过以下几种方式进行
a、应用逻辑
在应用程序的事务中对同一数据的多处存储进行维护。这种方式比较难于管理，一个维护逻辑很容易出现在多个应用程序当中，容易遗漏。
b、批处理维护
由批处理程序批量的处理所有的非规范化关系涉及的数据。一般定期运行，运行间隔根据业务来决定，并且可以利用Job来自动运行批处理程序。可用于对冗余数据的实时性要求不高或者有一定规则的环境。
c、触发器
在数据库端建立触发器，对原数据的修改会立即触发对冗余列的修改。可用于对数据实时性要求较高的环境，但同时会降低数据的插入和更新速度。

4、重视视图、物化视图技术在数据库的使用
a、简化查询
b、隐藏数据库结构，权限管理，安全
c、物化视图进行数据预准备，性能

5、数据完整性
尽量在表级约束条件（5个=2列级+2表级+1表间）实现，实现不了的复杂业务约束再进行触发器和存储过程实现。

6、要善于识别与正确处理多对多的关系
　　若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实体。这样，原来一个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体，实质上是一个较复杂的关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处理多对多的关系。

〖例3〗：在“图书馆信息系统”中，“图书”是一个实体，“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系，是一个典型的多对多关系：一本图书在不同时间可以被多个读者借阅，一个读者又可以借多本图书。为此，要在二者之间增加第三个实体，该实体取名为“借还书”，它的属性为：借还时间、借还标志(0表示借书，1表示还书)，另外，它还应该有两个外键(“图书”的主键，“读者”的主键)，使它能与“图书”和“读者”连接。

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1、 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
　　 (1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；
　　 (2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；
　　 (3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。

数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性) 的E--R图，要好得多。
　　提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。
　　提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。

2、提高数据库运行效率的办法
　　在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：
　　 (1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
　　 (2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。
　　 (3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割（oracle的分区表很强大，可代替此操作）。水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
　　 (4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。
　　 (5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。

19.mysql ACID与四种隔离级别归纳总结

A(atomicity)原子性:
　　即事务要么全部做完，要么全部不做，不会出现只做一部分的情形，如A给B转帐，不会出现A的钱少了，B的钱却没有增加的情况
C(consistency)一致性:
　　指的是事务从一个状态到另一个状态是一致的，如A减少了100，B不可能只增加30。
I(isolation)隔离性:
　　即一个事务在没有完成数据的提交修改时，对其它事务是不可见的。当然这里有个隔离级别的概念，在不同隔离级别下，这里会有不同的表现形式
D(durability)持久性：
　　一旦事务提交，则所做修改就会被永久保存到数据库中。

在说隔离级别之前，我们先说如下几个概念：
脏读：
　　一个事务对数据进行增删改，但并没有提交，但另一事务却能读到未提交的数据
不可重复读：
　　一事务对数据进行了更新或删除操作，另一事务两次查询的数据不一致
幻读：
　　一事务对数据进行了新增操作，另一事务两次查询结果不一致。

我们看到不可重复读与幻读好像好类似，但其实它们是有很大的不同，不可重复读主要体现在update与delete，而幻读主要体现在insert，从实现层面上讲，要解决不可重复读，我们只需要对查询的数据进行加锁就可以实现，此时update与delete这些行都会阻塞等待，但是insert依旧可以，避免不了幻读，而要解决幻读，必须对其行与行之前也加锁，在mysql中，是通过next key lock（行锁+gap lock）来实现的。

隔离级别：
read uncommited未提交读:
　　隔离级别为0，会有脏读，不可重复读，幻读
read commit提交读：
　　隔离级别为1，不会有脏读，但有不可重复读，幻读
repeatable read可重复读：
　　隔离级别为2，不会有脏读，不可重复读，但依旧会有幻读。但为什么说mysql中的repeatable read解决了幻读？本来是会有幻读的，但是它采用了next key lock加上for update来避免，InnoDB提供了这样一种机制，通过加锁去查询可以得到最新的数据，如两个事务同时开启，A事务插入了一条数据，并提交，B事务去查select * from t，此时B是不能查询到A事务提交的数据的，但是加多一个for update，即select * from t for update，就能查找刚刚A事务插入的数据。所以我们才说mysql在repeatable read隔离级别下可以避免幻读的原因，记得加for update。
serializable可序列化：
　　隔离级别为3，不会有脏读，不可重复读，幻读。但效率最低，并发性能最差，一般情况下不会使用。

20.java虚拟机类加载机制

加载：阶段主要完成三件事，即通过一个类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流，将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构，在Java堆中生成一个代表此类的Class对象，作为访问方法区这些数据的入口。
验证：确保Class文件的字节流中包含信息符合当前虚拟机要求，不会危害虚拟机自身安全。主要包括四种验证：文件格式验证、元数据验证、字节码验证、符号引用验证。
准备：仅仅为类变量(即static修饰的字段变量)分配内存并且设置该类变量的初始值即零值，这里不包含用final修饰的static，因为final在编 译的时候就会分配了，同时这里也不会为实例变量分配初始化。类变量会分配在方法区中，而实例变量是会随着对象一起分配到Java堆中。
解析：主要就是将常量池中的符号引用替换为直接引用的过程。
初始化：阶段依旧是初始化类变量和其他资源，这里将执行用户的static字段和静态语句块的赋值操作。这个过程就是执行类构造器方法的过程。
类加载器的分类：启动类加载器、扩展类类加载器、应用程序类加载器。

21.Lock和synchronized有以下几点不同

1).Lock是一个接口，而synchronized是Java中的关键字，synchronized是内置的语言；
2).synchronized在发生异常时，会自动释放线程占有的锁，因此不会导致死锁现象的发生；而Lock在发生异常时，如果没有主动通过unlock()去释放锁，而很可能造成死锁的现象，因此使用Lock时需要在finally块中释放锁；
3).Lock可以让等待锁的线程响应中断，而synchronized却不行，使用synchronized时，等待的线程会一直等待下去，不能够响应中断；
4).通过Lock可以知道有没有成功获取锁，而synchronized却无法办到。
5).Lock可以提高多个线程进行读操作的效率。
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。

22.缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩解决方案分析

缓存穿透

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。在流量大时，可能DB就挂掉了，要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。

解决方案

有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。另外也有一个更为简单粗暴的方法（我们采用的就是这种），如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。

缓存雪崩

缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到DB，DB瞬时压力过重雪崩。

解决方案

缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线 程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。这里分享一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开，比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。