stl容器总结：
- 各种容器的元素在内存中的储存方式
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vector（向量）：相当于数组，但其大小可以不预先指定，并且自动扩展。它可以像数组一样被操作，
由于它的特性我们完全可以将vector 看作动态数组。在创建一个vector 后，它会自动在内存中分配一块连续的
内存空间进行数据存储，初始的空间大小可以预先指定也可以由vector 默认指定，这个大小即capacity()函数的返回值。当存储的数据超过分配的空间时vector 会重新分配一块内存块，但这样的分配是很耗时的，效率非常低。 -
deque（队列）：它不像vector 把所有的对象保存在一块连续的内存块，而是采用多个连续的存储块，并且在一个映射结构中保存对这些块及其顺序的跟踪。向deque 两端添加或删除元素的开销很小，它不需要重新分配空间。
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list（列表）：是一个线性链表结构，它的数据由若干个节点构成，每一个节点都包括一个信息块（即实际存储的数据）、一个前驱指针和一个后驱指针。它无需分配指定的内存大小且可以任意伸缩，这是因为它存储在非连续的内存空间中，并且由指针将有序的元素链接起来。
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set, multiset, map, multimap 是一种非线性的树结构，具体的说采用的是一种比较高效的特殊的平衡检索二叉树—— 红黑树结构。
- 各种容器优劣分析
- Vector：
- 优点：
A、支持随机访问，访问效率高和方便，它像数组一样被访问，即支持[ ] 操作符和vector.at()。
B、节省空间，因为它是连续存储，在存储数据的区域都是没有被浪费的，但是要明确一点vector 大多情况下并不是满存的，在未存储的区域实际是浪费的。 - 缺点：
A、在内部进行插入、删除操作效率非常低。
B、只能在vector 的最后进行push 和pop ，不能在vector 的头进行push 和pop 。
C、 当动态添加的数据超过vector 默认分配的大小时要进行内存的重新分配、拷贝与释放，这个操作非常消耗能。
- List：
- 优点：不使用连续的内存空间这样可以随意地进行动态操作，插入、删除操作效率高；
- 缺点：
A、不能进行内部的随机访问，即不支持[ ] 操作符和vector.at()，访问效率低。
B、相对于verctor 占用更多的内存。
- Deque：
- 优点：
A、支持随机访问，方便，即支持[ ] 操作符和vector.at() ，但性能没有vector 好；
B、可以在两端进行push 、pop 。
缺点：在内部进行插入、删除操作效率低。
综合：
vector 的查询性能最好，并且在末端增加数据也很好，除非它重新申请内存段；适合高效地随机存储。
list 是一个链表，任何一个元素都可以是不连续的，但它都有两个指向上一元素和下一元素的指针。所以它对插入、删除元素性能是最好的，而查询性能非常差；适合 大量地插入和删除操作而不关心随机存取的需求。
deque 是介于两者之间，它兼顾了数组和链表的优点，它是分块的链表和多个数组的联合。所以它有被list 好的查询性能，有被vector 好的插入、删除性能。 如果你需要随即存取又关心两端数据的插入和删除，那么deque 是最佳之选。
- 关联容器的特点是明显的，相对于顺序容器，有以下几个主要特点：
A. 其内部实现是采用非线性的二叉树结构，具体的说是红黑树的结构原理实现的；
B. set 和map 保证了元素的唯一性，mulset 和mulmap 扩展了这一属性，可以允许元素不唯一；
C. 元素是有序的集合，默认在插入的时候按升序排列。
基于以上特点
A. 关联容器对元素的插入和删除操作比vector 要快，因为vector 是顺序存储，而关联容器是链式存储；比list 要慢，是因为即使它们同是链式结构，但list 是线性的，而关联容器是二叉树结构，其改变一个元素涉及到其它元素的变动比list 要多，并且它是排序的，每次插入和删除都需要对元素重新排序；
B. 关联容器对元素的检索操作比vector 慢，但是比list 要快很多。vector 是顺序的连续存储，当然是比不上的，但相对链式的list 要快很多是因为list 是逐个搜索，它搜索的时间是跟容器的大小成正比，而关联容器 查找的复杂度基本是Log(N) ，比如如果有1000 个记录，最多查找10 次，1,000,000 个记录，最多查找20 次。容器越大，关联容器相对list 的优越性就越能体现；
C. 在使用上set 区别于vector,deque,list 的最大特点就是set 是内部排序的，这在查询上虽然逊色于vector ，但是却大大的强于list 。
D. 在使用上map 的功能是不可取代的，它保存了“键- 值”关系的数据，而这种键值关系采用了类数组的方式。数组是用数字类型的下标来索引元素的位置，而map 是用字符型关键字来索引元素的位置。在使用上map 也提供了一种类数组操作的方式，即它可以通过下标来检索数据，这是其他容器做不到的，当然也包括set 。（STL 中只有vector 和map 可以通过类数组的方式操作元素，即如同ele[1] 方式）。
- stl用过哪些容器？有没有看过源码？比如vector原理有没有了解，vector插入元素会发生什么？（提到allocator原理，追问二级分配器的内存池有几个空闲链表）
unordered_map和map区别，如何避免哈希冲突？
- 运行效率方面：unordered_map最高，而map效率较低但 提供了稳定效率和有序的序列。
- 占用内存方面：map内存占用略低，unordered_map内存占用略高,而且是线性成比例的。
- 需要无序容器，快速查找删除，不担心略高的内存时用unordered_map；有序容器稳定查找删除效率，内存很在意时候用map。
- map的内部实现是二叉平衡树(红黑树)；hash_map内部是一个hash_table一般是由一个大vector，vector元素节点可挂接链表来解决冲突，来实现.
hash_map其插入过程是：
1）得到key
2）通过hash函数得到hash值
3）得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
4）存放key和value在桶内。
其取值过程是:
1）得到key
2）通过hash函数得到hash值
3）得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
4）比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。
5）取出相等的记录的value。
避免哈希冲突的四种方法
1）链地址法：是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。 适合频繁进行插入和删除的情况。
2）开放地址法：当发生地址冲突时，按照某种方法继续探测哈希表中的其他存储单元，直到找到空位置为止。
3）再哈希法：这种方法同样是按照按某种方法探测哈希表中的其他存储单元，直到找到空位置为止。
4）建立公共溢出区：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
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操作系统怎么样，比如调度算法有没有了解？（说了解linux，重点讲了CFS调度算法）
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堆排序的原理
基本算法
Linux命令的使用
操作系统(着重)
网络(着重)
数据库
编译技术
分布式
Linux使用
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查看内存信息
free/vmstat/top/htop -
查看磁盘信息
iostat -
查看CPU信息
vmstat/top/htop -
查看网络信息
netstat -i 网卡信息
netstat -a 连接信息
lsof -i:PORT 查看端口占用信息 -
proc目录的实现原理
procfs,内部使用sysctl实现
gdb调试,线程信息,线程栈 -
info stack/bt 调用栈
info threads 线程信息
thread id 切换线程
watch expr 监控指定表达式
buffer、cache和total的含义 -
IO写入时存放数据的内存page buffer
IO读取时存放数据的内存page cache -
进程和线程的区别
对于Linux内核而言,区别并不是很大。
进程的隔离级别更加高,可以使用命名空间等,IPC的代价稍大。
线程间共享进程的地址空间,所以数据交互更容易,代价也稍小,但是数据竞争更加严重,且一旦进程crash,所有线程也就不存在了。 -
进程切换所做的事情
保存寄存器现场
切换栈空间
处理内存页(最好深入一下)
线程同步机制 -
互斥锁、自旋锁、读写锁、条件变量
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列举进程通讯的方式
PIPE、共享内存、Socket、文件、MQ等
其中共享内存最快,但是需要额外的工作才能保证数据的一致性 -
命名空间及其效果
UTS、IPC、PID、NS、NET、USER -
cgroup的功能
限制CPU和内存的使用量/使用频率 -
VFS文件系统
磁盘中数据的存放 -
IO调度算法
为何需要IO调度?结合机械硬盘的工作原理,随机读写开销很大,因此可以通过汇总数据的方式实现顺序读写。
Anticipatory算法、Deadline算法、CFQ算法以及Noop(No Operation)算法
NOOP算法是最简单的IO调度算法,适合SSD,只需要将IO请求入队列即可。
虚拟地址、物理地址及其实现
进程中可见的地址是虚拟地址,物理地址对应真实的内存,虚拟地址通过MMU映射成物理地址,Linux采用的是4级页表(PGD、PUD、PMD、PTE),最终对应到CR3寄存器。
转换的方式为基址+“偏移”,由于页表保存在内存中,CPU访存代价过大,因此引入TLB缓存,每次映射时优先查找TLB。
网络
TCP状态图,结合握手和挥手
注意同时打开和同时关闭即可,其余结合TCP状态转移图进行理解。
异常状态的出现场景以及解决方案
大量SYN_RECV状态的连接,大量TIME_WAIT状态的连接等。
长连接和短连接
短连接:数据请求到达后即关闭连接
长链接:多次请求复用一次连接,需要清楚如何保证连接是否存活,如心跳信号等。
TIME_WAIT的等待时间,MSL的意思
MSL(Maximum Segment Lifetime)
TIME_WAIT后并不能保证最终的ACK能够安全到达对端,因此需要预留重传的时间,即等待2MSL。
可以通过SO_REUSEADDR规避2MSL的等待。
RTT如何估计
RTT(Round-Trip Time)
开启SO_REUSEADDR后可能会出现什么问题
可能接收到对端传回的FIN、RST等,造成莫名其妙的问题。
TCP如何保证其可靠性
重传机制、流量控制、拥塞控制
IP序号重合对上层的影响
由IP层负责在组包时解决,对上层无影响。
内核如何解决accept的惊群问题
使用了WQ_FLAG_EXCLUSIVE标记,确保只有一个进程会被唤醒。
用户态如何解决accept的惊群问题
多进程抢占自旋锁即可,使用pthread_spinlock或者共享内存+CAS自行实现。
进一步讨论,如何在这个阶段提供负载均衡。
数据库
悲观锁和乐观锁
SQL中如何使用锁
索引的实现方式和作用
加快数据检索的速度,但是写入时有相应的代价,所以适合读多写少的场景。
内存通常使用B+树实现。
编译相关
解释器和编译器
常见的误区:所谓变异,并非一定要求生成本地代码,只要从语言A转换到语言B,这个过程就是编译。
编译的流程
预处理-词法解析-文法解析-语义制导-抽象语法树(IR的一种)-三地址码(SSA)-优化(控制流图、数据流图)-汇编
动态链接库和静态链接库的区别
虚拟机如何重新加载脚本
关于热更新的讨论
分布式存储
redis、rockdb、leveldb的存储布局
SSD和HDD的区别使用场景
机械结构:主控+多FLASH芯片 vs 电机+磁盘+磁车
延迟:SSD的延迟至少比HDD低1个数量级
寿命:SSD的寿命主要由P/E次数决定,因此适合多读少写的环境
其实,对于顺序读写,hdd的开销也不是那么大,原因自己去计算,另外此处可以结合IO调度算法一起考察。
锁和MVCC的适用场景
视场景而定,如果数据竞争少,则优先使用MVCC,否则老老实实用锁。
HDFS的读写操作
metadata、membership的管理
etcd或者zookeeper,真的很方便哦~
副本一致性(RSM)
通过最终一致性算法,如Paxos、2PC、3PC、Raft等
主从使用push和pull的优缺点
1.进程和线程的区别
2.什么叫线程安全?举例说明
3.OSI七层模型,包括TCP,IP的一些基本知识
4.数据库的锁
5.DFS,BFS算法
6.还有一些诸如collection framework的Java基础
7、http中,get post的区别
基础知识：
算法和数据结构
数组、链表、二叉树、队列、栈的各种操作（性能，场景）
二分查找和各种变种的二分查找
各类排序算法以及复杂度分析（快排、归并、堆）
各类算法题（手写）
理解并可以分析时间和空间复杂度。
动态规划（笔试回回有。。）、贪心。
红黑树、AVL树、Hash树、Tire树、B树、B 树。
图算法（比较少，也就两个最短路径算法理解吧）
计算机网络
OSI7层模型（TCP4层）
每层的协议
url到页面的过程
HTTP
http/https 1.0、1.1、2.0
get/post 以及幂等性
http 协议头相关
网络攻击（CSRF、XSS）
TCP/IP
三次握手、四次挥手
拥塞控制（过程、阈值）
流量控制与滑动窗口
TCP与UDP比较
子网划分（一般只有笔试有）
DDos攻击
(B)IO/NIO/AIO
三者原理，各个语言是怎么实现的
Netty
Linux内核select poll epoll
数据库（最多的还是mysql，Nosql有redis）
索引（包括分类及优化方式，失效条件，底层结构）
sql语法（join，union，子查询，having，group by）
引擎对比（InnoDB，MyISAM）
数据库的锁（行锁，表锁，页级锁，意向锁，读锁，写锁，悲观锁，乐观锁，以及加锁的select sql方式）
隔离级别，依次解决的问题（脏读、不可重复读、幻读）
事务的ACID
B树、B 树
优化（explain，慢查询，show profile）
数据库的范式。
分库分表，主从复制，读写分离。
Nosql相关（redis和memcached区别之类的，如果你熟悉redis，redis还有一堆要问的）
操作系统：
进程通信IPC（几种方式），与线程区别
OS的几种策略（页面置换，进程调度等，每个里面有几种算法）
互斥与死锁相关的
linux常用命令（问的时候都会给具体某一个场景）
Linux内核相关（select、poll、epoll）
编程语言（这里只说Java）：
把我之后的面经过一遍，Java感觉覆盖的就差不多了，不过下面还是分个类。
Java基础（面向对象、四个特性、重载重写、static和final等等很多东西）
集合（HashMap、ConcurrentHashMap、各种List，最好结合源码看）
并发和多线程（线程池、SYNC和Lock锁机制、线程通信、volatile、ThreadLocal、CyclicBarrier、Atom包、CountDownLatch、AQS、CAS原理等等）
JVM（内存模型、GC垃圾回收，包括分代，GC算法，收集器、类加载和双亲委派、JVM调优，内存泄漏和内存溢出）
IO/NIO相关
反射和代理、异常、Java8相关、序列化
设计模式（常用的，jdk中有的）
Web相关（servlet、cookie/session、Spring<AOP、IOC、MVC、事务、动态代理>、Mybatis、Tomcat、Hibernate等）
一个url到页面全过程（让我能说多详细说多详细，最好从OSI七层的每一层去扩展）
http的请求头格式（这个真的记不太清了，只说了几个有印象的标志位）
getpost区别，post可不可以用url的方式传参。
说到了url有最大长度，就问长度有限制是get的原因还是url的原因，为什么长度会有限制，是http数据包的头的字段原因还是内容字段的原因，详细说明。（在他一步步追问下答了个差不多）
关于幂等性的详细介绍。
幂等性是http层面的问题吗，还是服务器要处理和解决的内容。（就是看你对幂等性的定性是怎么理解的）
后台服务器对于一个请求是如何做负载均衡的，有哪些策略，会出现什么样的问题，怎么解决。（说了一致性hash算法，分布式hash的特性,具体的应用场景，又非要问我知不知道这个最早在哪个公司使用的...我说这个真不知道。好像是amazon?）
说说http的缺点，无状态，明文传输。
那https是怎么做的，如何实现的？ca认证机构。
然后问我https ssl tcp三者关系，其中哪些用到了对称加密，哪些用到了非对称加密，非对称加密密钥是如何实现的。（还好我项目中涉及到了一些加密）
关于加密的私钥和公钥各自如何分配（客户端拿公钥，服务器拿私钥）
那客户端是如何认证服务器的真实身份，详细说明一下过程，包括公钥如何申请，哪一层加密哪一层解密。
java的优先级队列，如果让你设计一个数据结构实现优先级队列如何做？
用TreeMap复杂度太高，有没有更好的方法。
hash方法，但是队列不是定长的，如果改变了大小要rehash代价太大，还有什么方法？
用堆实现，那每次get put复杂度是多少（lgN）
（思想就是并不一定要按优先级排队列的所有对象，复杂度太高，但每次保证能取最大的就行，剩下的顺序不用保证，用堆调整最为合适）
在线编程题：敲一个字串匹配问题，写了常规代码。问kmp的代码思想，最后问了下正则中用的改进后的BM算法。（还有个比较新奇的Sunday算法，有兴趣的同学也可以看一下）
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