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2019 DevOps 必备面试题——配置管理篇

原文地址：https://medium.com/edureka/devops-interview-questions-e91a4e6ecbf3 原文作者：Saurabh Kulshrestha 翻译君：CODING 戴维奥普斯 现在让我们来看看您对配置管理的了解程度。 Q1、配置管理流程的目标是什么？ 配置管理（CM）的目的是通过使开发或部署过程可控且可重复，来确保产品或系统在其整个生命周期中的完整性，从而创建更高质量的产品或系统。CM 流程允许有序管理系统信息和系统更改，以便： 调整能力 提高性能 提升可靠性或可维护性 延长寿命 降低成本 降低风险 及时纠正缺陷 Q2、IT 资产管理和配置管理有什么区别？IT 资产和配置有什么区别？ 以下是资产管理和配置管理之间的一些差异： 接下来解释资产。它具有财务价值以及附加的折旧率。IT 资产只是它的一个子集。任何具有成本的组织都将其用于资产价值计算和税收计算中的相关收益归属于资产管理，此类项目称为资产。 另一方面，配置项可能有也可能没有分配给它的财务值，它不会有任何与之相关的折旧，因此它的生命不依赖于其财务价值，而是取决于该项目对该组织的过时时间。 现在，可以举例说明两者之间的相似性和差异：1）相似性：服务器 - 它既是资产又是配置项。2）差异：建筑 - 这是一种资产，但不是配置项。文档 - 它是配置项但不是资产 Q3、您对“基础设施即代码”有何看法？它如何适用于 DevOps 方法？它的目的是什么？ 基础设施即代码（IAC）是一种 IT 基础架构，运维团队可以使用它来自动管理和通过代码进行配置，而不是通过手工的过程。 更快部署的公司也将基础设施视为软件：可以使用 DevOps 工具和流程管理的代码。利用这些工具，您可以更轻松、快速、安全、可靠地更改基础架构。 Q4、Puppet、Chef、SaltStack 和 Ansible 中哪一个您认为是最好的配置管理（CM）工具？为什么？ 这取决于研发组织的需求，因此需要在所有这些工具上提到以下几点：Puppet 是最古老，最成熟的 CM 工具。Puppet 是一个基于 Ruby 的配置管理工具，虽然它有一些免费功能，但 Puppet 大部分很棒的内容仅在付费版本中可用。不需要大量额外功能的组织会发现 Puppet 很有用，但那些需要更多自定义的组织可能需要升级到付费版本。 Chef 是用 Ruby 编写的，因此可以由熟悉该语言的人进行定制。它还包括免费功能，如果需要，还可以从开源版本升级到企业级。最重要的是，它是一个非常灵活的产品。 Ansible 是一个非常安全的选项，因为它使用 Secure Shell。它是一个简单的工具，但除了配置管理之外，它还提供了许多其他服务。它非常容易学习，因此非常适合那些非专职 IT 但仍需要配置管理工具的人员。 SaltStack 是基于 python 的开源 CM 工具，适用于大型企业，但其学习曲线相当低。 Q5、什么是 Puppet？ 它是一个配置管理工具，用于自动执行管理任务。Puppet 有一个 Master-Slave 架构，其中 Slave 必须首先向 Master 发送证书签名请求，Master 必须签署该证书才能在 Puppet Master 和 Puppet Slave 之间建立安全连接，如下图所示。Puppet Slave 向 Puppet Master 发送请求，然后 Puppet Master 向 Slave 推送配置。请参阅下图解释上述说明。 Q6、在客户端使用 Puppet Master 进行身份验证之前，需要对其证书进行签名和接受。您将如何自动完成这项任务？ 最简单的方法是在 puppet.conf 中启用自动签名。请注意这是一个安全风险。如果您仍想这样做： 为您的 puppet master 建立防火墙 - 将端口 tcp / 8140 限制为您信任的网络。 为每个“信任区域”创建 puppet master，并且只在该 puppet master 清单中包含可信节点。 切勿使用完整的通配符，例如 * 。 Q7、描述通过 Puppet 自动化流程所取得的最重要的收益 对于这个答案，我建议您解释一下您过去使用 Puppet 的经历。可以参考以下示例：我使用 Puppet 自动配置和部署 Linux 和 Windows 机器。除了将处理时间从一周缩短到 10 分钟之外，我还使用了角色和配置文件模式，并在 README 中记录了每个模块的用途，以确保其他人可以使用 Git 更新模块。我写的模块仍然在使用，但是我的团队成员和社区成员对它们进行了改进。 Q8、您使用哪些开源或社区工具来使 Puppet 更强大？ 在这里，您需要提及工具以及如何使用这些工具使 Puppet 更强大。以下是一个供您参考的示例：我们通过项目管理工具进行更改请求，通过内部流程管理请求，然后我们使用 Git 和 Puppet 的 Code Manager 应用程序来管理 Puppet 代码。此外，我们使用测试框架通过 Jenkins 中的持续集成流水线运行所有 Puppet 更改。 Q9、什么是 Puppet 清单？ 首先定义清单。每个节点（或 Puppet Agent）都在 Puppet Master 中获得了用 Puppet 语言编写的配置细节。这些细节用 Puppet 可以理解的语言编写，称为 Manifest。它们由 Puppet 代码组成，其文件名使用 .pp 扩展名。 现在举个例子：您可以在 Puppet Master 中编写一个清单，用于创建文件并在连接到 Puppet Master 的所有 Puppet Agent（Slaves）上安装 apache。 Q10、什么是 Puppet 模块以及它与 Puppet Manifest 的不同之处？ Puppet 模块是清单和数据（例如事实，文件和模板）的集合，它们具有特定的目录结构。模块对于组织 Puppet 代码很有用，因为它们允许您将代码拆分为多个清单。使用模块来组织几乎所有的 Puppet 清单是最佳实践。 Puppet 程序称为 Manifest，它由 Puppet 代码组成，其文件名使用 .pp 扩展名。 Q11、什么是 Puppet 的 Facter？ 您应该回答 Facter 在 Puppet 中做了什么：“Facter 收集有关 Puppet Agent 的基本信息（事实），如硬件细节，网络设置，操作系统类型和版本，IP 地址，MAC 地址，SSH 密钥等等。这些 facts 随后会在 Puppet Master 的清单中作为变量提供。” Q12、什么是 Chef？ 它是一个强大的自动化平台，可将基础架构转换为代码。Chef 是一个工具，您可以编写用于自动化流程的脚本，流程涵盖几乎与 IT 相关的任何事情。 Chef 的架构包括： Chef Server： Chef Server 是基础架构配置数据的中央存储。Chef Server 存储配置节点所需的数据并提供搜索功能，并允许您根据数据动态驱动节点配置。 Chef Node： Node 是使用 Chef-client 配置的任何主机。Chef-client 在您的节点上运行，与 Chef Server 联系以获取配置节点所需的信息。由于 Node 是运行 Chef-client 软件的机器，因此节点有时被称为“客户端”。 Chef Workstation： Chef Workstation 是您用来修改 cookbook 和其他配置数据的主机。 Q13、Chef 的资源是什么？ 资源代表一个基础架构及其所需的状态，例如应安装的软件包，应运行的服务或应生成的文件。资源的功能包括以下几点： 描述配置项的所需状态。 声明将该项目置于所需状态所需的步骤。 指定资源类型，例如包，模板或服务。 根据需要列出其他详细信息（也称为资源属性）。 被分类为配方（recipes），来描述工作配置。 Q14、Chef 的 Recipe 是什么？ Recipes 描述了特定配置或策略的资源集合，描述了配置系统部分所需的一切。Recipes 的功能： 安装和配置软件组件。 管理文件。 部署应用程序。 执行其他 recipe。 Q15、Cookbook 与 Recipe 有何不同？ 可以简单地说，“Recipe 是一组资源，主要配置软件包或某些基础架构。Cookbook 将 recipe 和其他信息整合在一起，比单独使用 recipe 更易于管理。” 译者注：cookbook 类似于食谱集；recipe 类似于食谱。 Q16、如果未在 Chef 中指定 Resource 操作，会发生什么？ 当您未指定资源的操作时，Chef 会使用默认操作。现在用一个例子解释一下，如下资源： file ‘C:UsersAdministratorchef-reposettings.ini’ do content ‘greeting=hello world’ end 与下面的资源相同： file ‘C:UsersAdministratorchef-reposettings.ini’ do action :create content ‘greeting=hello world’ end 因为：创建是文件资源的默认操作。 Q17、什么是 Ansible 模块？ 模块被认为是 Ansible 的工作单元。每个模块大多是独立的，可以用标准的脚本语言编写，如 Python、Perl、Ruby、bash 等。模块的一个重要属性是幂等性，这意味着即使一个操作重复多次（例如从停电中恢复），它会始终将系统置于同一状态。 Q18、什么是 Ansible 的 playbooks？ Playbooks 是 Ansible 的配置、部署和编排语言。他们可以描述您希望远程系统实施的策略，或者描述一般 IT 流程中的一系列步骤。Playbooks 设计为人类可读的，并以基本文本语言开发。在基础级别，可以使用 playbooks 来管理远程计算机的配置和部署。 Q19、如何查看所有 ansible_ 变量的列表？ Ansible 默认收集有关所管理机器的“facts”，可以在 playbooks 和模板中访问这些“facts”。要查看计算机的所有可用“facts”的列表，可以将“设置”模块作为临时操作运行： Ansible -m setup hostname 这将打印出那个特定主机所有可用“facts”的目录。
2019-09-23
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8个有意思的JavaScript面试题

摘要： 神奇的JS系列。 作者：前端小智 原文：8个问题看你是否真的懂 JS Fundebug经授权转载，版权归原作者所有。 JavaScript 是一种有趣的语言，我们都喜欢它，因为它的性质。浏览器是JavaScript的主要运行的地方，两者在我们的服务中协同工作。JS有一些概念，人们往往会对它掉以轻心，有时可能会忽略不计。原型、闭包和事件循环等概念仍然是大多数JS开发人员绕道而行的晦涩领域之一。正如我们所知，无知是一件危险的事情，它可能会导致错误。 接下来，来看看几个问题，你也可以试试想想，然后作答。 问题1：浏览器控制台上会打印什么？ var a = 10; function foo() { console.log(a); // ?? var a = 20; } foo(); 问题2：如果我们使用 let 或 const 代替 var，输出是否相同？ var a = 10; function foo() { console.log(a); // ?? let a = 20; } foo(); 问题3：“newArray”中有哪些元素？ var array = []; for (var i = 0; i < 3; i++) { array.push(() => i); } var newArray = array.map(el => el()); console.log(newArray); // ?? 问题4：如果我们在浏览器控制台中运行'foo'函数，是否会导致堆栈溢出错误？ function foo() { setTimeout(foo, 0); // 是否存在堆栈溢出错误? } 问题5: 如果在控制台中运行以下函数，页面(选项卡)的 UI 是否仍然响应 function foo() { return Promise.resolve().then(foo); } 问题6: 我们能否以某种方式为下面的语句使用展开运算而不导致类型错误 var obj = { x: 1, y: 2, z: 3 }; [...obj]; // TypeError 问题7：运行以下代码片段时，控制台上会打印什么？ var obj = { a: 1, b: 2 }; Object.setPrototypeOf(obj, { c: 3 }); Object.defineProperty(obj, "d", { value: 4, enumerable: false }); // what properties will be printed when we run the for-in loop? for (let prop in obj) { console.log(prop); } 问题8：xGetter() 会打印什么值？ var x = 10; var foo = { x: 90, getX: function() { return this.x; } }; foo.getX(); // prints 90 var xGetter = foo.getX; xGetter(); // prints ?? 答案 现在，让我们从头到尾回答每个问题。我将给您一个简短的解释，同时试图揭开这些行为的神秘面纱，并提供一些参考资料。 问题1： undefined 使用var关键字声明的变量在JavaScript中会被提升，并在内存中分配值undefined。 但初始化恰发生在你给变量赋值的地方。 另外，var声明的变量是函数作用域的，而let和const是块作用域的。 所以，这就是这个过程的样子： var a = 10; // 全局使用域 function foo() { // var a 的声明将被提升到到函数的顶部。 // 比如:var a console.log(a); // 打印 undefined // 实际初始化值20只发生在这里 var a = 20; // local scope } 问题 2：ReferenceError：a undefined let和const声明可以让变量在其作用域上受限于它所使用的块、语句或表达式。与var不同的是，这些变量没有被提升，并且有一个所谓的暂时死区(TDZ)。试图访问TDZ中的这些变量将引发ReferenceError，因为只有在执行到达声明时才能访问它们。 var a = 10; // 全局使用域 function foo() { // TDZ 开始 // 创建了未初始化的'a' console.log(a); // ReferenceError // TDZ结束，'a'仅在此处初始化，值为20 let a = 20; } 下表概述了与JavaScript中使用的不同关键字声明的变量对应的提升行为和使用域： 问题 3: [3, 3, 3] 在for循环的头部声明带有var关键字的变量会为该变量创建单个绑定（存储空间）。 阅读更多关于闭包的信息。 让我们再看一次for循环。 // 误解作用域:认为存在块级作用域 var array = []; for (var i = 0; i < 3; i++) { // 三个箭头函数体中的每个`'i'`都指向相同的绑定， // 这就是为什么它们在循环结束时返回相同的值'3'。 array.push(() => i); } var newArray = array.map(el => el()); console.log(newArray); // [3, 3, 3] 如果使用 let 声明一个具有块级作用域的变量，则为每个循环迭代创建一个新的绑定。 // 使用ES6块级作用域 var array = []; for (let i = 0; i < 3; i++) { // 这一次，每个'i'指的是一个新的的绑定，并保留当前的值。 // 因此，每个箭头函数返回一个不同的值。 array.push(() => i); } var newArray = array.map(el => el()); console.log(newArray); // [0, 1, 2] 解决这个问题的另一种方法是使用闭包。 let array = []; for (var i = 0; i < 3; i++) { array[i] = (function(x) { return function() { return x; }; })(i); } const newArray = array.map(el => el()); console.log(newArray); // [0, 1, 2] 问题4 : 不会溢出 JavaScript并发模型基于“事件循环”。 当我们说“浏览器是 JS 的家”时我真正的意思是浏览器提供运行时环境来执行我们的JS代码。 浏览器的主要组件包括调用堆栈，事件循环，任务队列和Web API。 像setTimeout，setInterval和Promise这样的全局函数不是JavaScript的一部分，而是 Web API 的一部分。 JavaScript 环境的可视化形式如下所示： JS调用栈是后进先出(LIFO)的。引擎每次从堆栈中取出一个函数，然后从上到下依次运行代码。每当它遇到一些异步代码，如setTimeout，它就把它交给Web API(箭头1)。因此，每当事件被触发时，callback 都会被发送到任务队列（箭头2）。 事件循环(Event loop)不断地监视任务队列(Task Queue)，并按它们排队的顺序一次处理一个回调。每当调用堆栈(call stack)为空时，Event loop获取回调并将其放入堆栈(stack )(箭头3)中进行处理。请记住，如果调用堆栈不是空的，则事件循环不会将任何回调推入堆栈。 现在，有了这些知识，让我们来回答前面提到的问题： 步骤 调用 foo()会将foo函数放入调用堆栈(call stack)。 在处理内部代码时，JS引擎遇到setTimeout。 然后将foo回调函数传递给WebAPIs(箭头1)并从函数返回，调用堆栈再次为空 计时器被设置为0，因此foo将被发送到任务队列(箭头2)。 由于调用堆栈是空的，事件循环将选择foo回调并将其推入调用堆栈进行处理。 进程再次重复，堆栈不会溢出。 运行示意图如下所示： 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。 问题5 : 不会响应 大多数时候，开发人员假设在事件循环图中只有一个任务队列。但事实并非如此，我们可以有多个任务队列。由浏览器选择其中的一个队列并在该队列中处理回调。 在底层来看，JavaScript中有宏任务和微任务。setTimeout回调是宏任务，而Promise回调是微任务。 主要的区别在于他们的执行方式。宏任务在单个循环周期中一次一个地推入堆栈，但是微任务队列总是在执行后返回到事件循环之前清空。因此，如果你以处理条目的速度向这个队列添加条目，那么你就永远在处理微任务。只有当微任务队列为空时，事件循环才会重新渲染页面、 现在，当你在控制台中运行以下代码段 function foo() { return Promise.resolve().then(foo); } 每次调用'foo'都会继续在微任务队列上添加另一个'foo'回调，因此事件循环无法继续处理其他事件（滚动，单击等），直到该队列完全清空为止。 因此，它会阻止渲染。 问题6 : 会导致TypeError错误 展开语法 和 for-of 语句遍历iterable对象定义要遍历的数据。Array 或Map 是具有默认迭代行为的内置迭代器。对象不是可迭代的，但是可以通过使用iterable和iterator协议使它们可迭代。 在Mozilla文档中，如果一个对象实现了@@iterator方法，那么它就是可迭代的，这意味着这个对象(或者它原型链上的一个对象)必须有一个带有@@iterator键的属性，这个键可以通过常量Symbol.iterator获得。 上述语句可能看起来有点冗长，但是下面的示例将更有意义： var obj = { x: 1, y: 2, z: 3 }; obj[Symbol.iterator] = function() { // iterator 是一个具有 next 方法的对象， // 它的返回至少有一个对象 // 两个属性：value＆done。 // 返回一个 iterator 对象 return { next: function() { if (this._countDown === 3) { const lastValue = this._countDown; return { value: this._countDown, done: true }; } this._countDown = this._countDown + 1; return { value: this._countDown, done: false }; }, _countDown: 0 }; }; [...obj]; // 打印 [1, 2, 3] 还可以使用 generator 函数来定制对象的迭代行为： var obj = { x: 1, y: 2, z: 3 }; obj[Symbol.iterator] = function*() { yield 1; yield 2; yield 3; }; [...obj]; // 打印 [1, 2, 3] 问题7 : a, b, c for-in循环遍历对象本身的可枚举属性以及对象从其原型继承的属性。 可枚举属性是可以在for-in循环期间包含和访问的属性。 var obj = { a: 1, b: 2 }; var descriptor = Object.getOwnPropertyDescriptor(obj, "a"); console.log(descriptor.enumerable); // true console.log(descriptor); // { value: 1, writable: true, enumerable: true, configurable: true } 现在你已经掌握了这些知识，应该很容易理解为什么我们的代码要打印这些特定的属性 var obj = { a: 1, b: 2 }; //a，b 都是 enumerables 属性 // 将{c：3}设置为'obj'的原型，并且我们知道 // for-in 循环也迭代 obj 继承的属性 // 从它的原型，'c'也可以被访问。 Object.setPrototypeOf(obj, { c: 3 }); // 我们在'obj'中定义了另外一个属性'd'，但是 // 将'enumerable'设置为false。 这意味着'd'将被忽略。 Object.defineProperty(obj, "d", { value: 4, enumerable: false }); for (let prop in obj) { console.log(prop); } // 打印 // a // b 问题8 : 10 在全局范围内初始化x时，它成为window对象的属性(不是严格的模式)。看看下面的代码: var x = 10; // global scope var foo = { x: 90, getX: function() { return this.x; } }; foo.getX(); // prints 90 let xGetter = foo.getX; xGetter(); // prints 10 咱们可以断言： window.x === 10; // true this 始终指向调用方法的对象。因此，在foo.getx()的例子中，它指向foo对象，返回90的值。而在xGetter()的情况下，this指向 window对象, 返回 window 中的x的值，即10。 要获取 foo.x的值，可以通过使用Function.prototype.bind将this的值绑定到foo对象来创建新函数。 let getFooX = foo.getX.bind(foo); getFooX(); // 90 就这样！ 如果你的所有答案都正确，那么干漂亮。 咱们都是通过犯错来学习的。 这一切都是为了了解背后的“原因”。 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。 关于Fundebug Fundebug专注于JavaScript、微信小程序、微信小游戏、支付宝小程序、React Native、Node.js和Java线上应用实时BUG监控。 自从2016年双十一正式上线，Fundebug累计处理了10亿+错误事件，付费客户有阳光保险、核桃编程、荔枝FM、掌门1对1、微脉、青团社等众多品牌企业。欢迎大家免费试用！
2019-07-30
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突破Java面试(23-7) - Redis的哨兵架构

Github 1 Redis Sentinal机制 sentinal，中文名哨兵 哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件，主要功能如下 集群监控监控Redis master和slave进程的正常工作 消息通知如果某个Redis实例有故障，那么哨兵负责发送报警消息给管理员 故障转移若master node宕机，会自动转移到slave node上 配置中心若发生故障转移，通知client客户端新的master地址 哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，协同工作 故障转移时，判断一个master node是否宕机，需要大部分的哨兵都同意，涉及到了分布式选举问题 即使部分哨兵节点宕机，哨兵集群还是能正常工作的 目前采用的是sentinal 2版本，sentinal 2相对于sentinal 1来说，重写了很多代码，主要是让故障转移的机制和算法变得
2019-07-06
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搞定操作系统面试，看这篇就够了（一）

一、概述 基本特征 1. 并发 并发是指宏观上在一段时间内能同时运行多个程序，而并行则指同一时刻能运行多个指令。 并行需要硬件支持，如多流水线、多核处理器或者分布式计算系统。 操作系统通过引入进程和线程，使得程序能够并发运行。 2. 共享 共享是指系统中的资源可以被多个并发进程共同使用。 有两种共享方式：互斥共享和同时共享。 互斥共享的资源称为临界资源，例如打印机等，在同一时间只允许一个进程访问，需要用同步机制来实现对临界资源的访问。 3. 虚拟 虚拟技术把一个物理实体转换为多个逻辑实体。 主要有两种虚拟技术：时分复用技术和空分复用技术。 多个进程能在同一个处理器上并发执行使用了时分复用技术，让每个进程轮流占有处理器，每次只执行一小个时间片并快速切换。 虚拟内存使用了空分复用技术，它将物理内存抽象为地址空间，每个进程都有各自的地址空间。地址空间的页被映射到物
2019-04-12
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搞定操作系统面试，看这篇就够了（二）

三、死锁 必要条件 image 互斥：每个资源要么已经分配给了一个进程，要么就是可用的。 占有和等待：已经得到了某个资源的进程可以再请求新的资源。 不可抢占：已经分配给一个进程的资源不能强制性地被抢占，它只能被占有它的进程显式地释放。 环路等待：有两个或者两个以上的进程组成一条环路，该环路中的每个进程都在等待下一个进程所占有的资源。 处理方法 主要有以下四种方法： 鸵鸟策略 死锁检测与死锁恢复 死锁预防 死锁避免 鸵鸟策略 把头埋在沙子里，假装根本没发生问题。 因为解决死锁问题的代价很高，因此鸵鸟策略这种不采取任务措施的方案会获得更高的性能。 当发生死锁时不会对用户造成多大影响，或发生死锁的概率很低，可以采用鸵鸟策略。 大多数操作系统，包括 Unix，Linux 和 Windows，处理死锁问题的办法仅仅是忽略它。 死锁检测与死锁恢复 不试图阻止死锁，而是当检测到死锁发生时，采取措施进行恢复。 1. 每种类型一个资源的死锁检测 image 上图为资源分配图，其中方框表示资源，圆圈表示进程。资源指向进程表示该资源已经分配给该进程，进程指向资源表示进程请求获取该资源。 图 a 可以抽取出环，如图 b，它满足了环路等待条件，因此会发生死锁。 每种类型一个资源的死锁检测算法是通过检测有向图是否存在环来实现，从一个节点出发进行深度优先搜索，对访问过的节点进行标记，如果访问了已经标记的节点，就表示有向图存在环，也就是检测到死锁的发生。 2. 每种类型多个资源的死锁检测 image 上图中，有三个进程四个资源，每个数据代表的含义如下： E 向量：资源总量 A 向量：资源剩余量 C 矩阵：每个进程所拥有的资源数量，每一行都代表一个进程拥有资源的数量 R 矩阵：每个进程请求的资源数量 进程 P1和 P2所请求的资源都得不到满足，只有进程 P3可以，让 P3执行，之后释放 P3拥有的资源，此时 A = (2 2 2 0)。P2可以执行，执行后释放 P2拥有的资源，A = (4 2 2 1) 。P1也可以执行。所有进程都可以顺利执行，没有死锁。 算法总结如下： 每个进程最开始时都不被标记，执行过程有可能被标记。当算法结束时，任何没有被标记的进程都是死锁进程。 寻找一个没有标记的进程 Pi，它所请求的资源小于等于 A。 如果找到了这样一个进程，那么将 C 矩阵的第 i 行向量加到 A 中，标记该进程，并转回 1。 如果没有这样一个进程，算法终止。 3. 死锁恢复 利用抢占恢复 利用回滚恢复 通过杀死进程恢复 死锁预防 在程序运行之前预防发生死锁。 1. 破坏互斥条件 例如假脱机打印机技术允许若干个进程同时输出，唯一真正请求物理打印机的进程是打印机守护进程。 2. 破坏占有和等待条件 一种实现方式是规定所有进程在开始执行前请求所需要的全部资源。 3. 破坏不可抢占条件 4. 破坏环路等待 给资源统一编号，进程只能按编号顺序来请求资源。 死锁避免 在程序运行时避免发生死锁。 1. 安全状态 image 图 a 的第二列 Has 表示已拥有的资源数，第三列 Max 表示总共需要的资源数，Free 表示还有可以使用的资源数。从图 a 开始出发，先让 B 拥有所需的所有资源（图 b），运行结束后释放 B，此时 Free 变为 5（图 c）；接着以同样的方式运行 C 和 A，使得所有进程都能成功运行，因此可以称图 a 所示的状态时安全的。 定义：如果没有死锁发生，并且即使所有进程突然请求对资源的最大需求，也仍然存在某种调度次序能够使得每一个进程运行完毕，则称该状态是安全的。 安全状态的检测与死锁的检测类似，因为安全状态必须要求不能发生死锁。下面的银行家算法与死锁检测算法非常类似，可以结合着做参考对比。 2. 单个资源的银行家算法 一个小城镇的银行家，他向一群客户分别承诺了一定的贷款额度，算法要做的是判断对请求的满足是否会进入不安全状态，如果是，就拒绝请求；否则予以分配。 image 上图 c 为不安全状态，因此算法会拒绝之前的请求，从而避免进入图 c 中的状态。 3. 多个资源的银行家算法 image 上图中有五个进程，四个资源。左边的图表示已经分配的资源，右边的图表示还需要分配的资源。最右边的 E、P 以及 A 分别表示：总资源、已分配资源以及可用资源，注意这三个为向量，而不是具体数值，例如 A=(1020)，表示 4 个资源分别还剩下 1/0/2/0。 检查一个状态是否安全的算法如下： 查找右边的矩阵是否存在一行小于等于向量 A。如果不存在这样的行，那么系统将会发生死锁，状态是不安全的。 假若找到这样一行，将该进程标记为终止，并将其已分配资源加到 A 中。 重复以上两步，直到所有进程都标记为终止，则状态时安全的。 如果一个状态不是安全的，需要拒绝进入这个状态。 推荐阅读：终于有人把 【移动开发】 从基础到实战的全套视频弄全了 四、内存管理 虚拟内存 虚拟内存的目的是为了让物理内存扩充成更大的逻辑内存，从而让程序获得更多的可用内存。 为了更好的管理内存，操作系统将内存抽象成地址空间。每个程序拥有自己的地址空间，这个地址空间被分割成多个块，每一块称为一页。这些页被映射到物理内存，但不需要映射到连续的物理内存，也不需要所有页都必须在物理内存中。当程序引用到不在物理内存中的页时，由硬件执行必要的映射，将缺失的部分装入物理内存并重新执行失败的指令。 从上面的描述中可以看出，虚拟内存允许程序不用将地址空间中的每一页都映射到物理内存，也就是说一个程序不需要全部调入内存就可以运行，这使得有限的内存运行大程序成为可能。例如有一台计算机可以产生 16 位地址，那么一个程序的地址空间范围是 0~64K。该计算机只有 32KB 的物理内存，虚拟内存技术允许该计算机运行一个 64K 大小的程序。 分页系统地址映射 内存管理单元（MMU）管理着地址空间和物理内存的转换，其中的页表（Page table）存储着页（程序地址空间）和页框（物理内存空间）的映射表。 一个虚拟地址分成两个部分，一部分存储页面号，一部分存储偏移量。 下图的页表存放着 16 个页，这 16 个页需要用 4 个比特位来进行索引定位。例如对于虚拟地址（0010 000000000100），前 4 位是存储页面号 2，读取表项内容为（110 1），页表项最后一位表示是否存在于内存中，1 表示存在。后 12 位存储偏移量。这个页对应的页框的地址为 （110 000000000100）。 页面置换算法 在程序运行过程中，如果要访问的页面不在内存中，就发生缺页中断从而将该页调入内存中。此时如果内存已无空闲空间，系统必须从内存中调出一个页面到磁盘对换区中来腾出空间。 页面置换算法和缓存淘汰策略类似，可以将内存看成磁盘的缓存。在缓存系统中，缓存的大小有限，当有新的缓存到达时，需要淘汰一部分已经存在的缓存，这样才有空间存放新的缓存数据。 页面置换算法的主要目标是使页面置换频率最低（也可以说缺页率最低）。 1. 最佳 OPT, Optimal replacement algorithm 所选择的被换出的页面将是最长时间内不再被访问，通常可以保证获得最低的缺页率。 是一种理论上的算法，因为无法知道一个页面多长时间不再被访问。 举例：一个系统为某进程分配了三个物理块，并有如下页面引用序列： 开始运行时，先将 7, 0, 1 三个页面装入内存。当进程要访问页面 2 时，产生缺页中断，会将页面 7 换出，因为页面 7 再次被访问的时间最长。 2. 最近最久未使用 LRU, Least Recently Used 虽然无法知道将来要使用的页面情况，但是可以知道过去使用页面的情况。LRU 将最近最久未使用的页面换出。 为了实现 LRU，需要在内存中维护一个所有页面的链表。当一个页面被访问时，将这个页面移到链表表头。这样就能保证链表表尾的页面是最近最久未访问的。 因为每次访问都需要更新链表，因此这种方式实现的 LRU 代价很高。 image 3. 最近未使用 NRU, Not Recently Used 每个页面都有两个状态位：R 与 M，当页面被访问时设置页面的 R=1，当页面被修改时设置 M=1。其中 R 位会定时被清零。可以将页面分成以下四类： R=0，M=0 R=0，M=1 R=1，M=0 R=1，M=1 当发生缺页中断时，NRU 算法随机地从类编号最小的非空类中挑选一个页面将它换出。 NRU 优先换出已经被修改的脏页面（R=0，M=1），而不是被频繁使用的干净页面（R=1，M=0）。 4. 先进先出 FIFO, First In First Out 选择换出的页面是最先进入的页面。 该算法会将那些经常被访问的页面也被换出，从而使缺页率升高。 5. 第二次机会算法 FIFO 算法可能会把经常使用的页面置换出去，为了避免这一问题，对该算法做一个简单的修改： 当页面被访问 (读或写) 时设置该页面的 R 位为 1。需要替换的时候，检查最老页面的 R 位。如果 R 位是 0，那么这个页面既老又没有被使用，可以立刻置换掉；如果是 1，就将 R 位清 0，并把该页面放到链表的尾端，修改它的装入时间使它就像刚装入的一样，然后继续从链表的头部开始搜索。 image 6. 时钟 Clock 第二次机会算法需要在链表中移动页面，降低了效率。时钟算法使用环形链表将页面连接起来，再使用一个指针指向最老的页面。 image 分段 虚拟内存采用的是分页技术，也就是将地址空间划分成固定大小的页，每一页再与内存进行映射。 下图为一个编译器在编译过程中建立的多个表，有 4 个表是动态增长的，如果使用分页系统的一维地址空间，动态增长的特点会导致覆盖问题的出现。 image 分段的做法是把每个表分成段，一个段构成一个独立的地址空间。每个段的长度可以不同，并且可以动态增长。 image 段页式 程序的地址空间划分成多个拥有独立地址空间的段，每个段上的地址空间划分成大小相同的页。这样既拥有分段系统的共享和保护，又拥有分页系统的虚拟内存功能。 分页与分段的比较 对程序员的透明性：分页透明，但是分段需要程序员显示划分每个段。 地址空间的维度：分页是一维地址空间，分段是二维的。 大小是否可以改变：页的大小不可变，段的大小可以动态改变。 出现的原因：分页主要用于实现虚拟内存，从而获得更大的地址空间；分段主要是为了使程序和数据可以被划分为逻辑上独立的地址空间并且有助于共享和保护。 五、设备管理 磁盘结构 盘面（Platter）：一个磁盘有多个盘面； 磁道（Track）：盘面上的圆形带状区域，一个盘面可以有多个磁道； 扇区（Track Sector）：磁道上的一个弧段，一个磁道可以有多个扇区，它是最小的物理储存单位，目前主要有 512 bytes 与 4 K 两种大小； 磁头（Head）：与盘面非常接近，能够将盘面上的磁场转换为电信号（读），或者将电信号转换为盘面的磁场（写）； 制动手臂（Actuator arm）：用于在磁道之间移动磁头； 主轴（Spindle）：使整个盘面转动。 image 磁盘调度算法 读写一个磁盘块的时间的影响因素有： 旋转时间（主轴转动盘面，使得磁头移动到适当的扇区上） 寻道时间（制动手臂移动，使得磁头移动到适当的磁道上） 实际的数据传输时间 其中，寻道时间最长，因此磁盘调度的主要目标是使磁盘的平均寻道时间最短。 1. 先来先服务 FCFS, First Come First Served 按照磁盘请求的顺序进行调度。 优点是公平和简单。缺点也很明显，因为未对寻道做任何优化，使平均寻道时间可能较长。 2. 最短寻道时间优先 SSTF, Shortest Seek Time First 优先调度与当前磁头所在磁道距离最近的磁道。 虽然平均寻道时间比较低，但是不够公平。如果新到达的磁道请求总是比一个在等待的磁道请求近，那么在等待的磁道请求会一直等待下去，也就是出现饥饿现象。具体来说，两端的磁道请求更容易出现饥饿现象。 image 3. 电梯算法 SCAN 电梯总是保持一个方向运行，直到该方向没有请求为止，然后改变运行方向。 电梯算法（扫描算法）和电梯的运行过程类似，总是按一个方向来进行磁盘调度，直到该方向上没有未完成的磁盘请求，然后改变方向。 因为考虑了移动方向，因此所有的磁盘请求都会被满足，解决了 SSTF 的饥饿问题。 image 六、链接 编译系统 以下是一个 hello.c 程序： #include <stdio.h> int main() { printf("hello, world "); return 0; } 在 Unix 系统上，由编译器把源文件转换为目标文件。 gcc -o hello hello.c 这个过程大致如下： image 预处理阶段：处理以 # 开头的预处理命令； 编译阶段：翻译成汇编文件； 汇编阶段：将汇编文件翻译成可重定向目标文件； 链接阶段：将可重定向目标文件和 printf.o 等单独预编译好的目标文件进行合并，得到最终的可执行目标文件。 静态链接 静态链接器以一组可重定向目标文件为输入，生成一个完全链接的可执行目标文件作为输出。链接器主要完成以下两个任务： 符号解析：每个符号对应于一个函数、一个全局变量或一个静态变量，符号解析的目的是将每个符号引用与一个符号定义关联起来。 重定位：链接器通过把每个符号定义与一个内存位置关联起来，然后修改所有对这些符号的引用，使得它们指向这个内存位置。 目标文件 可执行目标文件：可以直接在内存中执行； 可重定向目标文件：可与其它可重定向目标文件在链接阶段合并，创建一个可执行目标文件； 共享目标文件：这是一种特殊的可重定向目标文件，可以在运行时被动态加载进内存并链接； 动态链接 静态库有以下两个问题： 当静态库更新时那么整个程序都要重新进行链接； 对于 printf 这种标准函数库，如果每个程序都要有代码，这会极大浪费资源。 共享库是为了解决静态库的这两个问题而设计的，在 Linux 系统中通常用 .so 后缀来表示，Windows 系统上它们被称为 DLL。它具有以下特点： 在给定的文件系统中一个库只有一个文件，所有引用该库的可执行目标文件都共享这个文件，它不会被复制到引用它的可执行文件中； 在内存中，一个共享库的 .text 节（已编译程序的机器代码）的一个副本可以被不同的正在运行的进程共享。
2019-04-12
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Java并发编程75道面试题及答案

1、在java中守护线程和本地线程区别？ java中的线程分为两种：守护线程（Daemon）和用户线程（User）。 任何线程都可以设置为守护线程和用户线程，通过方法Thread.setDaemon(bool on)；true则把该线程设置为守护线程，反之则为用户线程。Thread.setDaemon()必须在Thread.start()之前调用，否则运行时会抛出异常。 两者的区别： 唯一的区别是判断虚拟机(JVM)何时离开，Daemon是为其他线程提供服务，如果全部的User Thread已经撤离，Daemon 没有可服务的线程，JVM撤离。也可以理解为守护线程是JVM自动创建的线程（但不一定），用户线程是程序创建的线程；比如JVM的垃圾回收线程是一个守护线程，当所有线程已经撤离，不再产生垃圾，守护线程自然就没事可干了，当垃圾回收线程是Java虚拟机上仅剩的线程时，Java虚拟机会自动离开。 扩展：Thread Dump打印出来的线程信息，含有daemon字样的线程即为守护进程，可能会有：服务守护进程、编译守护进程、windows下的监听Ctrl+break的守护进程、Finalizer守护进程、引用处理守护进程、GC守护进程。 2、线程与进程的区别？ 进程是操作系统分配资源的最小单元，线程是操作系统调度的最小单元。 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。 3、什么是多线程中的上下文切换？ 多线程会共同使用一组计算机上的CPU，而线程数大于给程序分配的CPU数量时，为了让各个线程都有执行的机会，就需要轮转使用CPU。不同的线程切换使用CPU发生的切换数据等就是上下文切换。 4、死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？ 死锁：是指两个或两个以上的进程（或线程）在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。 产生死锁的必要条件： 1. 互斥条件：所谓互斥就是进程在某一时间内独占资源。 2. 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 3. 不剥夺条件:进程已获得资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 4. 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。 活锁：任务或者执行者没有被阻塞，由于某些条件没有满足，导致一直重复尝试，失败，尝试，失败。 活锁和死锁的区别在于，处于活锁的实体是在不断的改变状态，所谓的“活”， 而处于死锁的实体表现为等待；活锁有可能自行解开，死锁则不能。 饥饿：一个或者多个线程因为种种原因无法获得所需要的资源，导致一直无法执行的状态。 Java中导致饥饿的原因： - 高优先级线程吞噬所有的低优先级线程的CPU时间。 - 线程被永久堵塞在一个等待进入同步块的状态，因为其他线程总是能在它之前持续地对该同步块进行访问。 - 线程在等待一个本身也处于永久等待完成的对象(比如调用这个对象的wait方法)，因为其他线程总是被持续地获得唤醒。 5、Java中用到的线程调度算法是什么？ 采用时间片轮转的方式。可以设置线程的优先级，会映射到下层的系统上面的优先级上，如非特别需要，尽量不要用，防止线程饥饿。 6、什么是线程组，为什么在Java中不推荐使用？ ThreadGroup类，可以把线程归属到某一个线程组中，线程组中可以有线程对象，也可以有线程组，组中还可以有线程，这样的组织结构有点类似于树的形式。 为什么不推荐使用？因为使用有很多的安全隐患吧，没有具体追究，如果需要使用，推荐使用线程池。 7、为什么使用Executor框架？ 每次执行任务创建线程 new Thread()比较消耗性能，创建一个线程是比较耗时、耗资源的。 调用 new Thread()创建的线程缺乏管理，被称为野线程，而且可以无限制的创建，线程之间的相互竞争会导致过多占用系统资源而导致系统瘫痪，还有线程之间的频繁交替也会消耗很多系统资源。 接使用new Thread() 启动的线程不利于扩展，比如定时执行、定期执行、定时定期执行、线程中断等都不便实现。 8、在Java中Executor和Executors的区别？ Executors 工具类的不同方法按照我们的需求创建了不同的线程池，来满足业务的需求。 Executor 接口对象能执行我们的线程任务。 ExecutorService接口继承了Executor接口并进行了扩展，提供了更多的方法我们能获得任务执行的状态并且可以获取任务的返回值。 使用ThreadPoolExecutor 可以创建自定义线程池。 Future 表示异步计算的结果，他提供了检查计算是否完成的方法，以等待计算的完成，并可以使用get()方法获取计算的结果。 9、如何在Windows和Linux上查找哪个线程使用的CPU时间最长？ 参考： http://daiguahub.com/2016/07/31/%E4%BD%BF%E7%94%A8jstack%E6%89%BE%E5%87%BA%E6%B6%88%E8%80%97CPU%E6%9C%80%E5%A4%9A%E7%9A%84%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E4%BB%A3%E7%A0%81/ 10、什么是原子操作？在Java Concurrency API中有哪些原子类(atomic classes)？ 原子操作（atomic operation）意为”不可被中断的一个或一系列操作” 。 处理器使用基于对缓存加锁或总线加锁的方式来实现多处理器之间的原子操作。 在Java中可以通过锁和循环CAS的方式来实现原子操作。 CAS操作——Compare & Set，或是 Compare & Swap，现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作。 原子操作是指一个不受其他操作影响的操作任务单元。原子操作是在多线程环境下避免数据不一致必须的手段。 int++并不是一个原子操作，所以当一个线程读取它的值并加1时，另外一个线程有可能会读到之前的值，这就会引发错误。 为了解决这个问题，必须保证增加操作是原子的，在JDK1.5之前我们可以使用同步技术来做到这一点。到JDK1.5，java.util.concurrent.atomic包提供了int和long类型的原子包装类，它们可以自动的保证对于他们的操作是原子的并且不需要使用同步。 java.util.concurrent这个包里面提供了一组原子类。其基本的特性就是在多线程环境下，当有多个线程同时执行这些类的实例包含的方法时，具有排他性，即当某个线程进入方法，执行其中的指令时，不会被其他线程打断，而别的线程就像自旋锁一样，一直等到该方法执行完成，才由JVM从等待队列中选择一个另一个线程进入，这只是一种逻辑上的理解。 原子类：AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong，AtomicReference 原子数组：AtomicIntegerArray，AtomicLongArray，AtomicReferenceArray 原子属性更新器：AtomicLongFieldUpdater，AtomicIntegerFieldUpdater，AtomicReferenceFieldUpdater 解决ABA问题的原子类：AtomicMarkableReference（通过引入一个boolean来反映中间有没有变过），AtomicStampedReference（通过引入一个int来累加来反映中间有没有变过） 11、Java Concurrency API中的Lock接口(Lock interface)是什么？对比同步它有什么优势？ Lock接口比同步方法和同步块提供了更具扩展性的锁操作。 他们允许更灵活的结构，可以具有完全不同的性质，并且可以支持多个相关类的条件对象。 它的优势有： 可以使锁更公平 可以使线程在等待锁的时候响应中断 可以让线程尝试获取锁，并在无法获取锁的时候立即返回或者等待一段时间 可以在不同的范围，以不同的顺序获取和释放锁 整体上来说Lock是synchronized的扩展版，Lock提供了无条件的、可轮询的(tryLock方法)、定时的(tryLock带参方法)、可中断的(lockInterruptibly)、可多条件队列的(newCondition方法)锁操作。另外Lock的实现类基本都支持非公平锁(默认)和公平锁，synchronized只支持非公平锁，当然，在大部分情况下，非公平锁是高效的选择。 12、什么是Executors框架？ Executor框架是一个根据一组执行策略调用，调度，执行和控制的异步任务的框架。 无限制的创建线程会引起应用程序内存溢出。所以创建一个线程池是个更好的的解决方案，因为可以限制线程的数量并且可以回收再利用这些线程。利用Executors框架可以非常方便的创建一个线程池。 13、什么是阻塞队列？阻塞队列的实现原理是什么？如何使用阻塞队列来实现生产者-消费者模型？ 阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。 这两个附加的操作是：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。 阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。 JDK7提供了7个阻塞队列。分别是： ArrayBlockingQueue ：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。 LinkedBlockingQueue ：一个由链表结构组成的有界阻塞队列。 PriorityBlockingQueue ：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。 DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。 SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。 LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。 LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。 Java 5之前实现同步存取时，可以使用普通的一个集合，然后在使用线程的协作和线程同步可以实现生产者，消费者模式，主要的技术就是用好，wait ,notify,notifyAll,sychronized这些关键字。而在java 5之后，可以使用阻塞队列来实现，此方式大大简少了代码量，使得多线程编程更加容易，安全方面也有保障。 BlockingQueue接口是Queue的子接口，它的主要用途并不是作为容器，而是作为线程同步的的工具，因此他具有一个很明显的特性，当生产者线程试图向BlockingQueue放入元素时，如果队列已满，则线程被阻塞，当消费者线程试图从中取出一个元素时，如果队列为空，则该线程会被阻塞，正是因为它所具有这个特性，所以在程序中多个线程交替向BlockingQueue中放入元素，取出元素，它可以很好的控制线程之间的通信。 阻塞队列使用最经典的场景就是socket客户端数据的读取和解析，读取数据的线程不断将数据放入队列，然后解析线程不断从队列取数据解析。 14、什么是Callable和Future? Callable接口类似于Runnable，从名字就可以看出来了，但是Runnable不会返回结果，并且无法抛出返回结果的异常，而Callable功能更强大一些，被线程执行后，可以返回值，这个返回值可以被Future拿到，也就是说，Future可以拿到异步执行任务的返回值。 可以认为是带有回调的Runnable。 Future接口表示异步任务，是还没有完成的任务给出的未来结果。所以说Callable用于产生结果，Future用于获取结果。 15、什么是FutureTask?使用ExecutorService启动任务。 在Java并发程序中FutureTask表示一个可以取消的异步运算。它有启动和取消运算、查询运算是否完成和取回运算结果等方法。只有当运算完成的时候结果才能取回，如果运算尚未完成get方法将会阻塞。一个FutureTask对象可以对调用了Callable和Runnable的对象进行包装，由于FutureTask也是调用了Runnable接口所以它可以提交给Executor来执行。 16、什么是并发容器的实现？ 何为同步容器：可以简单地理解为通过synchronized来实现同步的容器，如果有多个线程调用同步容器的方法，它们将会串行执行。比如Vector，Hashtable，以及Collections.synchronizedSet，synchronizedList等方法返回的容器。 可以通过查看Vector，Hashtable等这些同步容器的实现代码，可以看到这些容器实现线程安全的方式就是将它们的状态封装起来，并在需要同步的方法上加上关键字synchronized。 并发容器使用了与同步容器完全不同的加锁策略来提供更高的并发性和伸缩性，例如在ConcurrentHashMap中采用了一种粒度更细的加锁机制，可以称为分段锁，在这种锁机制下，允许任意数量的读线程并发地访问map，并且执行读操作的线程和写操作的线程也可以并发的访问map，同时允许一定数量的写操作线程并发地修改map，所以它可以在并发环境下实现更高的吞吐量。 17、多线程同步和互斥有几种实现方法，都是什么？ 线程同步是指线程之间所具有的一种制约关系，一个线程的执行依赖另一个线程的消息，当它没有得到另一个线程的消息时应等待，直到消息到达时才被唤醒。 线程互斥是指对于共享的进程系统资源，在各单个线程访问时的排它性。当有若干个线程都要使用某一共享资源时，任何时刻最多只允许一个线程去使用，其它要使用该资源的线程必须等待，直到占用资源者释放该资源。线程互斥可以看成是一种特殊的线程同步。 线程间的同步方法大体可分为两类：用户模式和内核模式。顾名思义，内核模式就是指利用系统内核对象的单一性来进行同步，使用时需要切换内核态与用户态，而用户模式就是不需要切换到内核态，只在用户态完成操作。 用户模式下的方法有：原子操作（例如一个单一的全局变量），临界区。内核模式下的方法有：事件，信号量，互斥量。 18、什么是竞争条件？你怎样发现和解决竞争？ 当多个进程都企图对共享数据进行某种处理，而最后的结果又取决于进程运行的顺序时，则我们认为这发生了竞争条件（race condition）。 19、你将如何使用thread dump？你将如何分析Thread dump？ 新建状态（New） 用new语句创建的线程处于新建状态，此时它和其他Java对象一样，仅仅在堆区中被分配了内存。 就绪状态（Runnable） 当一个线程对象创建后，其他线程调用它的start()方法，该线程就进入就绪状态，Java虚拟机会为它创建方法调用栈和程序计数器。处于这个状态的线程位于可运行池中，等待获得CPU的使用权。 运行状态（Running） 处于这个状态的线程占用CPU，执行程序代码。只有处于就绪状态的线程才有机会转到运行状态。 阻塞状态（Blocked） 阻塞状态是指线程因为某些原因放弃CPU，暂时停止运行。当线程处于阻塞状态时，Java虚拟机不会给线程分配CPU。直到线程重新进入就绪状态，它才有机会转到运行状态。 阻塞状态可分为以下3种： 位于对象等待池中的阻塞状态（Blocked in object’s wait pool）：当线程处于运行状态时，如果执行了某个对象的wait()方法，Java虚拟机就会把线程放到这个对象的等待池中，这涉及到“线程通信”的内容。 位于对象锁池中的阻塞状态（Blocked in object’s lock pool）：当线程处于运行状态时，试图获得某个对象的同步锁时，如果该对象的同步锁已经被其他线程占用，Java虚拟机就会把这个线程放到这个对象的锁池中，这涉及到“线程同步”的内容。 其他阻塞状态（Otherwise Blocked）：当前线程执行了sleep()方法，或者调用了其他线程的join()方法，或者发出了I/O请求时，就会进入这个状态。 死亡状态（Dead） 当线程退出run()方法时，就进入死亡状态，该线程结束生命周期。 我们运行之前的那个死锁代码SimpleDeadLock.java，然后尝试输出信息(/*这是注释，作者自己加的*/)： /* 时间，jvm信息 */ 2017-11-01 17:36:28 Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.144-b01 mixed mode): /* 线程名称：DestroyJavaVM 编号：#13 优先级：5 系统优先级：0 jvm内部线程id：0x0000000001c88800 对应系统线程id（NativeThread ID）：0x1c18 线程状态： waiting on condition [0x0000000000000000] （等待某个条件） 线程详细状态：java.lang.Thread.State: RUNNABLE 及之后所有*/ "DestroyJavaVM" #13 prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000001c88800 nid=0x1c18 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "Thread-1" #12 prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000018d49000 nid=0x17b8 waiting for monitor entry [0x0000000019d7f000] /* 线程状态：阻塞（在对象同步上） 代码位置：at com.leo.interview.SimpleDeadLock$B.run(SimpleDeadLock.java:56) 等待锁：0x00000000d629b4d8 已经获得锁：0x00000000d629b4e8*/ java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor) at com.leo.interview.SimpleDeadLock$B.run(SimpleDeadLock.java:56) - waiting to lock <0x00000000d629b4d8> (a java.lang.Object) - locked <0x00000000d629b4e8> (a java.lang.Object) "Thread-0" #11 prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000018d44000 nid=0x1ebc waiting for monitor entry [0x000000001907f000] java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor) at com.leo.interview.SimpleDeadLock$A.run(SimpleDeadLock.java:34) - waiting to lock <0x00000000d629b4e8> (a java.lang.Object) - locked <0x00000000d629b4d8> (a java.lang.Object) "Service Thread" #10 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x0000000018ca5000 nid=0x1264 runnable [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "C1 CompilerThread2" #9 daemon prio=9 os_prio=2 tid=0x0000000018c46000 nid=0xb8c waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "C2 CompilerThread1" #8 daemon prio=9 os_prio=2 tid=0x0000000018be4800 nid=0x1db4 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "C2 CompilerThread0" #7 daemon prio=9 os_prio=2 tid=0x0000000018be3800 nid=0x810 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "Monitor Ctrl-Break" #6 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x0000000018bcc800 nid=0x1c24 runnable [0x00000000193ce000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141) at sun.nio.cs.StreamDecoder.readBytes(StreamDecoder.java:284) at sun.nio.cs.StreamDecoder.implRead(StreamDecoder.java:326) at sun.nio.cs.StreamDecoder.read(StreamDecoder.java:178) - locked <0x00000000d632b928> (a java.io.InputStreamReader) at java.io.InputStreamReader.read(InputStreamReader.java:184) at java.io.BufferedReader.fill(BufferedReader.java:161) at java.io.BufferedReader.readLine(BufferedReader.java:324) - locked <0x00000000d632b928> (a java.io.InputStreamReader) at java.io.BufferedReader.readLine(BufferedReader.java:389) at com.intellij.rt.execution.application.AppMainV2$1.run(AppMainV2.java:64) "Attach Listener" #5 daemon prio=5 os_prio=2 tid=0x0000000017781800 nid=0x524 runnable [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "Signal Dispatcher" #4 daemon prio=9 os_prio=2 tid=0x000000001778f800 nid=0x1b08 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "Finalizer" #3 daemon prio=8 os_prio=1 tid=0x000000001776a800 nid=0xdac in Object.wait() [0x0000000018b6f000] java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) - waiting on <0x00000000d6108ec8> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock) at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:143) - locked <0x00000000d6108ec8> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock) at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:164) at java.lang.ref.Finalizer$FinalizerThread.run(Finalizer.java:209) "Reference Handler" #2 daemon prio=10 os_prio=2 tid=0x0000000017723800 nid=0x1670 in Object.wait() [0x00000000189ef000] java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) - waiting on <0x00000000d6106b68> (a java.lang.ref.Reference$Lock) at java.lang.Object.wait(Object.java:502) at java.lang.ref.Reference.tryHandlePending(Reference.java:191) - locked <0x00000000d6106b68> (a java.lang.ref.Reference$Lock) at java.lang.ref.Reference$ReferenceHandler.run(Reference.java:153) "VM Thread" os_prio=2 tid=0x000000001771b800 nid=0x604 runnable "GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x0000000001c9d800 nid=0x9f0 runnable "GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x0000000001c9f000 nid=0x154c runnable "GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x0000000001ca0800 nid=0xcd0 runnable "GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x0000000001ca2000 nid=0x1e58 runnable "VM Periodic Task Thread" os_prio=2 tid=0x0000000018c5a000 nid=0x1b58 waiting on condition JNI global references: 33 /* 此处可以看待死锁的相关信息！ */ Found one Java-level deadlock: ============================= "Thread-1": waiting to lock monitor 0x0000000017729fc8 (object 0x00000000d629b4d8, a java.lang.Object), which is held by "Thread-0" "Thread-0": waiting to lock monitor 0x0000000017727738 (object 0x00000000d629b4e8, a java.lang.Object), which is held by "Thread-1" Java stack information for the threads listed above: =================================================== "Thread-1": at com.leo.interview.SimpleDeadLock$B.run(SimpleDeadLock.java:56) - waiting to lock <0x00000000d629b4d8> (a java.lang.Object) - locked <0x00000000d629b4e8> (a java.lang.Object) "Thread-0": at com.leo.interview.SimpleDeadLock$A.run(SimpleDeadLock.java:34) - waiting to lock <0x00000000d629b4e8> (a java.lang.Object) - locked <0x00000000d629b4d8> (a java.lang.Object) Found 1 deadlock. /* 内存使用状况，详情得看JVM方面的书 */ Heap PSYoungGen total 37888K, used 4590K [0x00000000d6100000, 0x00000000d8b00000, 0x0000000100000000) eden space 32768K, 14% used [0x00000000d6100000,0x00000000d657b968,0x00000000d8100000) from space 5120K, 0% used [0x00000000d8600000,0x00000000d8600000,0x00000000d8b00000) to space 5120K, 0% used [0x00000000d8100000,0x00000000d8100000,0x00000000d8600000) ParOldGen total 86016K, used 0K [0x0000000082200000, 0x0000000087600000, 0x00000000d6100000) object space 86016K, 0% used [0x0000000082200000,0x0000000082200000,0x0000000087600000) Metaspace used 3474K, capacity 4500K, committed 4864K, reserved 1056768K class space used 382K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K 20、为什么我们调用start()方法时会执行run()方法，为什么我们不能直接调用run()方法？ 当你调用start()方法时你将创建新的线程，并且执行在run()方法里的代码。 但是如果你直接调用run()方法，它不会创建新的线程也不会执行调用线程的代码，只会把run方法当作普通方法去执行。 21、Java中你怎样唤醒一个阻塞的线程？ 在Java发展史上曾经使用suspend()、resume()方法对于线程进行阻塞唤醒，但随之出现很多问题，比较典型的还是死锁问题。 解决方案可以使用以对象为目标的阻塞，即利用Object类的wait()和notify()方法实现线程阻塞。 首先，wait、notify方法是针对对象的，调用任意对象的wait()方法都将导致线程阻塞，阻塞的同时也将释放该对象的锁，相应地，调用任意对象的notify()方法则将随机解除该对象阻塞的线程，但它需要重新获取改对象的锁，直到获取成功才能往下执行；其次，wait、notify方法必须在synchronized块或方法中被调用，并且要保证同步块或方法的锁对象与调用wait、notify方法的对象是同一个，如此一来在调用wait之前当前线程就已经成功获取某对象的锁，执行wait阻塞后当前线程就将之前获取的对象锁释放。 22、在Java中CycliBarriar和CountdownLatch有什么区别？ CyclicBarrier可以重复使用，而CountdownLatch不能重复使用。 Java的concurrent包里面的CountDownLatch其实可以把它看作一个计数器，只不过这个计数器的操作是原子操作，同时只能有一个线程去操作这个计数器，也就是同时只能有一个线程去减这个计数器里面的值。 你可以向CountDownLatch对象设置一个初始的数字作为计数值，任何调用这个对象上的await()方法都会阻塞，直到这个计数器的计数值被其他的线程减为0为止。 所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。之后，会释放所有等待的线程，await的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。如果需要重置计数，请考虑使用 CyclicBarrier。 CountDownLatch的一个非常典型的应用场景是：有一个任务想要往下执行，但必须要等到其他的任务执行完毕后才可以继续往下执行。假如我们这个想要继续往下执行的任务调用一个CountDownLatch对象的await()方法，其他的任务执行完自己的任务后调用同一个CountDownLatch对象上的countDown()方法，这个调用await()方法的任务将一直阻塞等待，直到这个CountDownLatch对象的计数值减到0为止。 CyclicBarrier一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中，这些线程必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用，所以称它为循环 的 barrier。 23、什么是不可变对象，它对写并发应用有什么帮助？ 不可变对象(Immutable Objects)即对象一旦被创建它的状态（对象的数据，也即对象属性值）就不能改变，反之即为可变对象(Mutable Objects)。 不可变对象的类即为不可变类(Immutable Class)。Java平台类库中包含许多不可变类，如String、基本类型的包装类、BigInteger和BigDecimal等。 不可变对象天生是线程安全的。它们的常量（域）是在构造函数中创建的。既然它们的状态无法修改，这些常量永远不会变。 不可变对象永远是线程安全的。 只有满足如下状态，一个对象才是不可变的； 它的状态不能在创建后再被修改； 所有域都是final类型；并且， 它被正确创建（创建期间没有发生this引用的逸出）。 24、什么是多线程中的上下文切换？ 在上下文切换过程中，CPU会停止处理当前运行的程序，并保存当前程序运行的具体位置以便之后继续运行。从这个角度来看，上下文切换有点像我们同时阅读几本书，在来回切换书本的同时我们需要记住每本书当前读到的页码。在程序中，上下文切换过程中的“页码”信息是保存在进程控制块（PCB）中的。PCB还经常被称作“切换桢”（switchframe）。“页码”信息会一直保存到CPU的内存中，直到他们被再次使用。 上下文切换是存储和恢复CPU状态的过程，它使得线程执行能够从中断点恢复执行。上下文切换是多任务操作系统和多线程环境的基本特征。 25、Java中用到的线程调度算法是什么？ 计算机通常只有一个CPU,在任意时刻只能执行一条机器指令,每个线程只有获得CPU的使用权才能执行指令.所谓多线程的并发运行,其实是指从宏观上看,各个线程轮流获得CPU的使用权,分别执行各自的任务.在运行池中,会有多个处于就绪状态的线程在等待CPU,JAVA虚拟机的一项任务就是负责线程的调度,线程调度是指按照特定机制为多个线程分配CPU的使用权. 有两种调度模型：分时调度模型和抢占式调度模型。 分时调度模型是指让所有的线程轮流获得cpu的使用权,并且平均分配每个线程占用的CPU的时间片这个也比较好理解。 java虚拟机采用抢占式调度模型，是指优先让可运行池中优先级高的线程占用CPU，如果可运行池中的线程优先级相同，那么就随机选择一个线程，使其占用CPU。处于运行状态的线程会一直运行，直至它不得不放弃CPU。 26、什么是线程组，为什么在Java中不推荐使用？ 线程组和线程池是两个不同的概念，他们的作用完全不同，前者是为了方便线程的管理，后者是为了管理线程的生命周期，复用线程，减少创建销毁线程的开销。 27、为什么使用Executor框架比使用应用创建和管理线程好？ 为什么要使用Executor线程池框架 1、每次执行任务创建线程 new Thread()比较消耗性能，创建一个线程是比较耗时、耗资源的。 2、调用 new Thread()创建的线程缺乏管理，被称为野线程，而且可以无限制的创建，线程之间的相互竞争会导致过多占用系统资源而导致系统瘫痪，还有线程之间的频繁交替也会消耗很多系统资源。 3、直接使用new Thread() 启动的线程不利于扩展，比如定时执行、定期执行、定时定期执行、线程中断等都不便实现。 使用Executor线程池框架的优点 1、能复用已存在并空闲的线程从而减少线程对象的创建从而减少了消亡线程的开销。 2、可有效控制最大并发线程数，提高系统资源使用率，同时避免过多资源竞争。 3、框架中已经有定时、定期、单线程、并发数控制等功能。 综上所述使用线程池框架Executor能更好的管理线程、提供系统资源使用率。 28、java中有几种方法可以实现一个线程？ 继承 Thread 类 实现 Runnable 接口 实现 Callable 接口，需要实现的是 call() 方法 29、如何停止一个正在运行的线程？ 使用共享变量的方式 在这种方式中，之所以引入共享变量，是因为该变量可以被多个执行相同任务的线程用来作为是否中断的信号，通知中断线程的执行。 使用interrupt方法终止线程 如果一个线程由于等待某些事件的发生而被阻塞，又该怎样停止该线程呢？这种情况经常会发生，比如当一个线程由于需要等候键盘输入而被阻塞，或者调用Thread.join()方法，或者Thread.sleep()方法，在网络中调用ServerSocket.accept()方法，或者调用了DatagramSocket.receive()方法时，都有可能导致线程阻塞，使线程处于处于不可运行状态时，即使主程序中将该线程的共享变量设置为true，但该线程此时根本无法检查循环标志，当然也就无法立即中断。这里我们给出的建议是，不要使用stop()方法，而是使用Thread提供的interrupt()方法，因为该方法虽然不会中断一个正在运行的线程，但是它可以使一个被阻塞的线程抛出一个中断异常，从而使线程提前结束阻塞状态，退出堵塞代码。 30、notify()和notifyAll()有什么区别？ 当一个线程进入wait之后，就必须等其他线程notify/notifyall,使用notifyall,可以唤醒所有处于wait状态的线程，使其重新进入锁的争夺队列中，而notify只能唤醒一个。 如果没把握，建议notifyAll，防止notigy因为信号丢失而造成程序异常。 31、什么是Daemon线程？它有什么意义？ 所谓后台(daemon)线程，是指在程序运行的时候在后台提供一种通用服务的线程，并且这个线程并不属于程序中不可或缺的部分。因此，当所有的非后台线程结束时，程序也就终止了，同时会杀死进程中的所有后台线程。反过来说， 只要有任何非后台线程还在运行，程序就不会终止。必须在线程启动之前调用setDaemon()方法，才能把它设置为后台线程。注意：后台进程在不执行finally子句的情况下就会终止其run()方法。 比如：JVM的垃圾回收线程就是Daemon线程，Finalizer也是守护线程。 32、java如何实现多线程之间的通讯和协作？ 中断 和 共享变量 33、什么是可重入锁（ReentrantLock）？ 举例来说明锁的可重入性 public class UnReentrant{ Lock lock = new Lock(); public void outer(){ lock.lock(); inner(); lock.unlock(); } public void inner(){ lock.lock(); //do something lock.unlock(); } } outer中调用了inner，outer先锁住了lock，这样inner就不能再获取lock。其实调用outer的线程已经获取了lock锁，但是不能在inner中重复利用已经获取的锁资源，这种锁即称之为 不可重入可重入就意味着：线程可以进入任何一个它已经拥有的锁所同步着的代码块。 synchronized、ReentrantLock都是可重入的锁，可重入锁相对来说简化了并发编程的开发。 34、当一个线程进入某个对象的一个synchronized的实例方法后，其它线程是否可进入此对象的其它方法？ 如果其他方法没有synchronized的话，其他线程是可以进入的。 所以要开放一个线程安全的对象时，得保证每个方法都是线程安全的。 35、乐观锁和悲观锁的理解及如何实现，有哪些实现方式？ 悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。 乐观锁：顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。 乐观锁的实现方式： 1、使用版本标识来确定读到的数据与提交时的数据是否一致。提交后修改版本标识，不一致时可以采取丢弃和再次尝试的策略。 2、java中的Compare and Swap即CAS ，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。 CAS 操作中包含三个操作数 —— 需要读写的内存位置（V）、进行比较的预期原值（A）和拟写入的新值(B)。如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值B。否则处理器不做任何操作。 CAS缺点： 1. ABA问题： 比如说一个线程one从内存位置V中取出A，这时候另一个线程two也从内存中取出A，并且two进行了一些操作变成了B，然后two又将V位置的数据变成A，这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但可能存在潜藏的问题。从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。 2、循环时间长开销大： 对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS自旋的概率会比较大，从而浪费更多的CPU资源，效率低于synchronized。 3、只能保证一个共享变量的原子操作： 当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁。 36、SynchronizedMap和ConcurrentHashMap有什么区别？ SynchronizedMap一次锁住整张表来保证线程安全，所以每次只能有一个线程来访为map。 ConcurrentHashMap使用分段锁来保证在多线程下的性能。ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。这样，原来只能一个线程进入，现在却能同时有16个写线程执行，并发性能的提升是显而易见的。 另外ConcurrentHashMap使用了一种不同的迭代方式。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据 ，iterator完成后再将头指针替换为新的数据 ，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变。 37、CopyOnWriteArrayList可以用于什么应用场景？ CopyOnWriteArrayList(免锁容器)的好处之一是当多个迭代器同时遍历和修改这个列表时，不会抛出ConcurrentModificationException。在CopyOnWriteArrayList中，写入将导致创建整个底层数组的副本，而源数组将保留在原地，使得复制的数组在被修改时，读取操作可以安全地执行。 1、由于写操作的时候，需要拷贝数组，会消耗内存，如果原数组的内容比较多的情况下，可能导致young gc或者full gc； 2、不能用于实时读的场景，像拷贝数组、新增元素都需要时间，所以调用一个set操作后，读取到数据可能还是旧的,虽然CopyOnWriteArrayList 能做到最终一致性,但是还是没法满足实时性要求； CopyOnWriteArrayList透露的思想 1、读写分离，读和写分开 2、最终一致性 3、使用另外开辟空间的思路，来解决并发冲突 38、什么叫线程安全？servlet是线程安全吗? 线程安全是编程中的术语，指某个函数、函数库在多线程环境中被调用时，能够正确地处理多个线程之间的共享变量，使程序功能正确完成。 Servlet不是线程安全的，servlet是单实例多线程的，当多个线程同时访问同一个方法，是不能保证共享变量的线程安全性的。 Struts2的action是多实例多线程的，是线程安全的，每个请求过来都会new一个新的action分配给这个请求，请求完成后销毁。 SpringMVC的Controller是线程安全的吗？不是的，和Servlet类似的处理流程。 Struts2好处是不用考虑线程安全问题；Servlet和SpringMVC需要考虑线程安全问题，但是性能可以提升不用处理太多的gc，可以使用ThreadLocal来处理多线程的问题。 39、volatile有什么用？能否用一句话说明下volatile的应用场景？ volatile保证内存可见性和禁止指令重排。 volatile用于多线程环境下的单次操作(单次读或者单次写)。 40、为什么代码会重排序？ 在执行程序时，为了提供性能，处理器和编译器常常会对指令进行重排序，但是不能随意重排序，不是你想怎么排序就怎么排序，它需要满足以下两个条件： 在单线程环境下不能改变程序运行的结果； 存在数据依赖关系的不允许重排序 需要注意的是：重排序不会影响单线程环境的执行结果，但是会破坏多线程的执行语义。 41、在java中wait和sleep方法的不同？ 最大的不同是在等待时wait会释放锁，而sleep一直持有锁。Wait通常被用于线程间交互，sleep通常被用于暂停执行。 直接了解的深入一点吧： 在Java中线程的状态一共被分成6种： 初始态：NEW 创建一个Thread对象，但还未调用start()启动线程时，线程处于初始态。 运行态：RUNNABLE 在Java中，运行态包括就绪态 和 运行态。 就绪态 该状态下的线程已经获得执行所需的所有资源，只要CPU分配执行权就能运行。所有就绪态的线程存放在就绪队列中。 运行态 获得CPU执行权，正在执行的线程。由于一个CPU同一时刻只能执行一条线程，因此每个CPU每个时刻只有一条运行态的线程。 阻塞态 当一条正在执行的线程请求某一资源失败时，就会进入阻塞态。而在Java中，阻塞态专指请求锁失败时进入的状态。由一个阻塞队列存放所有阻塞态的线程。处于阻塞态的线程会不断请求资源，一旦请求成功，就会进入就绪队列，等待执行。PS：锁、IO、Socket等都资源。 等待态 当前线程中调用wait、join、park函数时，当前线程就会进入等待态。也有一个等待队列存放所有等待态的线程。线程处于等待态表示它需要等待其他线程的指示才能继续运行。进入等待态的线程会释放CPU执行权，并释放资源（如：锁） 超时等待态 当运行中的线程调用sleep(time)、wait、join、parkNanos、parkUntil时，就会进入该状态；它和等待态一样，并不是因为请求不到资源，而是主动进入，并且进入后需要其他线程唤醒；进入该状态后释放CPU执行权 和 占有的资源。与等待态的区别：到了超时时间后自动进入阻塞队列，开始竞争锁。 终止态 线程执行结束后的状态。 注意： wait()方法会释放CPU执行权 和 占有的锁。 sleep(long)方法仅释放CPU使用权，锁仍然占用；线程被放入超时等待队列，与yield相比，它会使线程较长时间得不到运行。 yield()方法仅释放CPU执行权，锁仍然占用，线程会被放入就绪队列，会在短时间内再次执行。 wait和notify必须配套使用，即必须使用同一把锁调用； wait和notify必须放在一个同步块中调用wait和notify的对象必须是他们所处同步块的锁对象。 42、用Java实现阻塞队列 参考java中的阻塞队列的内容吧，直接实现有点烦： http://www.infoq.com/cn/articles/java-blocking-queue 43、一个线程运行时发生异常会怎样？ 如果异常没有被捕获该线程将会停止执行。Thread.UncaughtExceptionHandler是用于处理未捕获异常造成线程突然中断情况的一个内嵌接口。当一个未捕获异常将造成线程中断的时候JVM会使用Thread.getUncaughtExceptionHandler()来查询线程的UncaughtExceptionHandler并将线程和异常作为参数传递给handler的uncaughtException()方法进行处理。 44、如何在两个线程间共享数据？ 在两个线程间共享变量即可实现共享。 一般来说，共享变量要求变量本身是线程安全的，然后在线程内使用的时候，如果有对共享变量的复合操作，那么也得保证复合操作的线程安全性。 45、Java中notify 和 notifyAll有什么区别？ notify() 方法不能唤醒某个具体的线程，所以只有一个线程在等待的时候它才有用武之地。而notifyAll()唤醒所有线程并允许他们争夺锁确保了至少有一个线程能继续运行。 46、为什么wait, notify 和 notifyAll这些方法不在thread类里面？ 一个很明显的原因是JAVA提供的锁是对象级的而不是线程级的，每个对象都有锁，通过线程获得。由于wait，notify和notifyAll都是锁级别的操作，所以把他们定义在Object类中因为锁属于对象。 47、什么是ThreadLocal变量？ ThreadLocal是Java里一种特殊的变量。每个线程都有一个ThreadLocal就是每个线程都拥有了自己独立的一个变量，竞争条件被彻底消除了。它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用ThreadLocal让SimpleDateFormat变成线程安全的，因为那个类创建代价高昂且每次调用都需要创建不同的实例所以不值得在局部范围使用它，如果为每个线程提供一个自己独有的变量拷贝，将大大提高效率。首先，通过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全。 48、Java中interrupted 和 isInterrupted方法的区别？ interrupt interrupt方法用于中断线程。调用该方法的线程的状态为将被置为”中断”状态。 注意：线程中断仅仅是置线程的中断状态位，不会停止线程。需要用户自己去监视线程的状态为并做处理。支持线程中断的方法（也就是线程中断后会抛出interruptedException的方法）就是在监视线程的中断状态，一旦线程的中断状态被置为“中断状态”，就会抛出中断异常。 interrupted 查询当前线程的中断状态，并且清除原状态。如果一个线程被中断了，第一次调用interrupted则返回true，第二次和后面的就返回false了。 isInterrupted 仅仅是查询当前线程的中断状态 49、为什么wait和notify方法要在同步块中调用？ Java API强制要求这样做，如果你不这么做，你的代码会抛出IllegalMonitorStateException异常。还有一个原因是为了避免wait和notify之间产生竞态条件。 50、为什么你应该在循环中检查等待条件? 处于等待状态的线程可能会收到错误警报和伪唤醒，如果不在循环中检查等待条件，程序就会在没有满足结束条件的情况下退出。 51、Java中的同步集合与并发集合有什么区别？ 同步集合与并发集合都为多线程和并发提供了合适的线程安全的集合，不过并发集合的可扩展性更高。在Java1.5之前程序员们只有同步集合来用且在多线程并发的时候会导致争用，阻碍了系统的扩展性。Java5介绍了并发集合像ConcurrentHashMap，不仅提供线程安全还用锁分离和内部分区等现代技术提高了可扩展性。 52、什么是线程池？ 为什么要使用它？ 创建线程要花费昂贵的资源和时间，如果任务来了才创建线程那么响应时间会变长，而且一个进程能创建的线程数有限。为了避免这些问题，在程序启动的时候就创建若干线程来响应处理，它们被称为线程池，里面的线程叫工作线程。从JDK1.5开始，Java API提供了Executor框架让你可以创建不同的线程池。 53、怎么检测一个线程是否拥有锁？ 在java.lang.Thread中有一个方法叫holdsLock()，它返回true如果当且仅当当前线程拥有某个具体对象的锁。 54、你如何在Java中获取线程堆栈？ kill -3 [java pid] 不会在当前终端输出，它会输出到代码执行的或指定的地方去。比如，kill -3 tomcat pid, 输出堆栈到log目录下。 Jstack [java pid] 这个比较简单，在当前终端显示，也可以重定向到指定文件中。 -JvisualVM：Thread Dump 不做说明，打开JvisualVM后，都是界面操作，过程还是很简单的。 55、JVM中哪个参数是用来控制线程的栈堆栈小的? -Xss 每个线程的栈大小 56、Thread类中的yield方法有什么作用？ 使当前线程从执行状态（运行状态）变为可执行态（就绪状态）。 当前线程到了就绪状态，那么接下来哪个线程会从就绪状态变成执行状态呢？可能是当前线程，也可能是其他线程，看系统的分配了。 57、Java中ConcurrentHashMap的并发度是什么？ ConcurrentHashMap把实际map划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安全。这种划分是使用并发度获得的，它是ConcurrentHashMap类构造函数的一个可选参数，默认值为16，这样在多线程情况下就能避免争用。 在JDK8后，它摒弃了Segment（锁段）的概念，而是启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。同时加入了更多的辅助变量来提高并发度，具体内容还是查看源码吧。 58、Java中Semaphore是什么？ Java中的Semaphore是一种新的同步类，它是一个计数信号。从概念上讲，从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release()添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。信号量常常用于多线程的代码中，比如数据库连接池。 59、Java线程池中submit() 和 execute()方法有什么区别？ 两个方法都可以向线程池提交任务，execute()方法的返回类型是void，它定义在Executor接口中。 而submit()方法可以返回持有计算结果的Future对象，它定义在ExecutorService接口中，它扩展了Executor接口，其它线程池类像ThreadPoolExecutor和ScheduledThreadPoolExecutor都有这些方法。 60、什么是阻塞式方法？ 阻塞式方法是指程序会一直等待该方法完成期间不做其他事情，ServerSocket的accept()方法就是一直等待客户端连接。这里的阻塞是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起，直到得到结果之后才会返回。此外，还有异步和非阻塞式方法在任务完成前就返回。 61、Java中的ReadWriteLock是什么？ 读写锁是用来提升并发程序性能的锁分离技术的成果。 62、volatile 变量和 atomic 变量有什么不同？ Volatile变量可以确保先行关系，即写操作会发生在后续的读操作之前, 但它并不能保证原子性。例如用volatile修饰count变量那么 count++ 操作就不是原子性的。 而AtomicInteger类提供的atomic方法可以让这种操作具有原子性如getAndIncrement()方法会原子性的进行增量操作把当前值加一，其它数据类型和引用变量也可以进行相似操作。 63、可以直接调用Thread类的run ()方法么？ 当然可以。但是如果我们调用了Thread的run()方法，它的行为就会和普通的方法一样，会在当前线程中执行。为了在新的线程中执行我们的代码，必须使用Thread.start()方法。 64、如何让正在运行的线程暂停一段时间？ 我们可以使用Thread类的Sleep()方法让线程暂停一段时间。需要注意的是，这并不会让线程终止，一旦从休眠中唤醒线程，线程的状态将会被改变为Runnable，并且根据线程调度，它将得到执行。 65、你对线程优先级的理解是什么？ 每一个线程都是有优先级的，一般来说，高优先级的线程在运行时会具有优先权，但这依赖于线程调度的实现，这个实现是和操作系统相关的(OS dependent)。我们可以定义线程的优先级，但是这并不能保证高优先级的线程会在低优先级的线程前执行。线程优先级是一个int变量(从1-10)，1代表最低优先级，10代表最高优先级。 java的线程优先级调度会委托给操作系统去处理，所以与具体的操作系统优先级有关，如非特别需要，一般无需设置线程优先级。 66、什么是线程调度器(Thread Scheduler)和时间分片(Time Slicing )？ 线程调度器是一个操作系统服务，它负责为Runnable状态的线程分配CPU时间。一旦我们创建一个线程并启动它，它的执行便依赖于线程调度器的实现。 同上一个问题，线程调度并不受到Java虚拟机控制，所以由应用程序来控制它是更好的选择（也就是说不要让你的程序依赖于线程的优先级）。 时间分片是指将可用的CPU时间分配给可用的Runnable线程的过程。分配CPU时间可以基于线程优先级或者线程等待的时间。 67、你如何确保main()方法所在的线程是Java 程序最后结束的线程？ 我们可以使用Thread类的join()方法来确保所有程序创建的线程在main()方法退出前结束。 68、线程之间是如何通信的？ 当线程间是可以共享资源时，线程间通信是协调它们的重要的手段。Object类中wait()\notify()\notifyAll()方法可以用于线程间通信关于资源的锁的状态。 69、为什么线程通信的方法wait(), notify()和notifyAll()被定义在Object 类里？ Java的每个对象中都有一个锁(monitor，也可以成为监视器) 并且wait()，notify()等方法用于等待对象的锁或者通知其他线程对象的监视器可用。在Java的线程中并没有可供任何对象使用的锁和同步器。这就是为什么这些方法是Object类的一部分，这样Java的每一个类都有用于线程间通信的基本方法。 70、为什么wait(), notify()和notifyAll ()必须在同步方法或者同步块中被调用？ 当一个线程需要调用对象的wait()方法的时候，这个线程必须拥有该对象的锁，接着它就会释放这个对象锁并进入等待状态直到其他线程调用这个对象上的notify()方法。同样的，当一个线程需要调用对象的notify()方法时，它会释放这个对象的锁，以便其他在等待的线程就可以得到这个对象锁。由于所有的这些方法都需要线程持有对象的锁，这样就只能通过同步来实现，所以他们只能在同步方法或者同步块中被调用。 71、为什么Thread类的sleep()和yield ()方法是静态的？ Thread类的sleep()和yield()方法将在当前正在执行的线程上运行。所以在其他处于等待状态的线程上调用这些方法是没有意义的。这就是为什么这些方法是静态的。它们可以在当前正在执行的线程中工作，并避免程序员错误的认为可以在其他非运行线程调用这些方法。 72、如何确保线程安全？ 在Java中可以有很多方法来保证线程安全——同步，使用原子类(atomic concurrent classes)，实现并发锁，使用volatile关键字，使用不变类和线程安全类。 73、同步方法和同步块，哪个是更好的选择？ 同步块是更好的选择，因为它不会锁住整个对象（当然你也可以让它锁住整个对象）。同步方法会锁住整个对象，哪怕这个类中有多个不相关联的同步块，这通常会导致他们停止执行并需要等待获得这个对象上的锁。 同步块更要符合开放调用的原则，只在需要锁住的代码块锁住相应的对象，这样从侧面来说也可以避免死锁。 74、如何创建守护线程？ 使用Thread类的setDaemon(true)方法可以将线程设置为守护线程，需要注意的是，需要在调用start()方法前调用这个方法，否则会抛出IllegalThreadStateException异常。 75、什么是Java Timer 类？如何创建一个有特定时间间隔的任务？ java.util.Timer是一个工具类，可以用于安排一个线程在未来的某个特定时间执行。Timer类可以用安排一次性任务或者周期任务。 java.util.TimerTask是一个实现了Runnable接口的抽象类，我们需要去继承这个类来创建我们自己的定时任务并使用Timer去安排它的执行。 目前有开源的Qurtz可以用来创建定时任务。 --------------------- 作者：乌枭 原文：https://blog.csdn.net/qq_34039315/article/details/78549311
2019-03-03
优秀的个人博客,低调大师

面试请不要再问我Spring Cloud底层原理

概述 毫无疑问，Spring Cloud是目前微服务架构领域的翘楚，无数的书籍博客都在讲解这个技术。不过大多数讲解还停留在对Spring Cloud功能使用的层面，其底层的很多原理，很多人可能并不知晓。因此本文将通过大量的手绘图，给大家谈谈Spring Cloud微服务架构的底层原理。实际上，Spring Cloud是一个全家桶式的技术栈，包含了很多组件。本文先从其最核心的几个组件入手，来剖析一下其底层的工作原理。也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul这几个组件。 一、业务场景介绍 先来给大家说一个业务场景，假设咱们现在开发一个电商网站，要实现支付订单的功能，流程如下： 创建一个订单之后，如果用户立刻支付了这个订单，我们需要将订单状态更新为“已支付” 扣减相应的商品库存 通知仓储中心，进行发货 给用户的这次购物增加相应的积分 针对上述流程，我们需要有订单服务、库存服务、仓储服务、积分服务。整个流程的大体思路如下： 用户针对一个订单完成支付之后，就会去找订单服务，更新订单状态 订单服务调用库存服务，完成相应功能 订单服务调用仓储服务，完成相应功能 订单服务调用积分服务，完成相应功能 至此，整个支付订单的业务流程结束 下图这张图，清晰表明了各服务间的调用过程： 好！有了业务场景之后，咱们就一起来看看SpringCloud微服务架构中，这几个组件如何相互协作，各自发挥的作用以及其背后的原理。 二、Spring Cloud核心组件：Eureka 咱们来考虑第一个问题：订单服务想要调用库存服务、仓储服务，或者是积分服务，怎么调用？ 订单服务压根儿就不知道人家库存服务在哪台机器上啊！他就算想要发起一个请求，都不知道发送给谁，有心无力！ 这时候，就轮到Spring Cloud Eureka出场了。Eureka是微服务架构中的注册中心，专门负责服务的注册与发现。 咱们来看看下面的这张图，结合图来仔细剖析一下整个流程： 如上图所示，库存服务、仓储服务、积分服务中都有一个Eureka Client组件，这个组件专门负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中。说白了，就是告诉Eureka Server，自己在哪台机器上，监听着哪个端口。而Eureka Server是一个注册中心，里面有一个注册表，保存了各服务所在的机器和端口号 订单服务里也有一个Eureka Client组件，这个Eureka Client组件会找Eureka Server问一下：库存服务在哪台机器啊？监听着哪个端口啊？仓储服务呢？积分服务呢？然后就可以把这些相关信息从Eureka Server的注册表中拉取到自己本地缓存起来。 这时如果订单服务想要调用库存服务，不就可以找自己本地的Eureka Client问一下库存服务在哪台机器？监听哪个端口吗？收到响应后，紧接着就可以发送一个请求过去，调用库存服务扣减库存的那个接口！同理，如果订单服务要调用仓储服务、积分服务，也是如法炮制。 总结一下： EurekaClient：负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中 Eureka Server：注册中心，里面有一个注册表，保存了各个服务所在的机器和端口号 三、Spring Cloud核心组件：Feign 现在订单服务确实知道库存服务、积分服务、仓库服务在哪里了，同时也监听着哪些端口号了。但是新问题又来了：难道订单服务要自己写一大堆代码，跟其他服务建立网络连接，然后构造一个复杂的请求，接着发送请求过去，最后对返回的响应结果再写一大堆代码来处理吗？ 这是上述流程翻译的代码片段，咱们一起来看看，体会一下这种绝望而无助的感受！！！ 友情提示，前方高能： 看完上面那一大段代码，有没有感到后背发凉、一身冷汗？实际上你进行服务间调用时，如果每次都手写代码，代码量比上面那段要多至少几倍，所以这个事儿压根儿就不是地球人能干的。 既然如此，那怎么办呢？别急，Feign早已为我们提供好了优雅的解决方案。来看看如果用Feign的话，你的订单服务调用库存服务的代码会变成啥样？ 看完上面的代码什么感觉？是不是感觉整个世界都干净了，又找到了活下去的勇气！没有底层的建立连接、构造请求、解析响应的代码，直接就是用注解定义一个 FeignClient接口，然后调用那个接口就可以了。人家Feign Client会在底层根据你的注解，跟你指定的服务建立连接、构造请求、发起靕求、获取响应、解析响应，等等。这一系列脏活累活，人家Feign全给你干了。 那么问题来了，Feign是如何做到这么神奇的呢？很简单，Feign的一个关键机制就是使用了动态代理。咱们一起来看看下面的图，结合图来分析： 首先，如果你对某个接口定义了@FeignClient注解，Feign就会针对这个接口创建一个动态代理 接着你要是调用那个接口，本质就是会调用Feign创建的动态代理，这是核心中的核心 Feign的动态代理会根据你在接口上的@RequestMapping等注解，来动态构造出你要请求的服务的地址 最后针对这个地址，发起请求、解析响应 四、Spring Cloud核心组件：Ribbon 说完了Feign，还没完。现在新的问题又来了，如果人家库存服务部署在了5台机器上，如下所示： 192.168.169:9000 192.168.170:9000 192.168.171:9000 192.168.172:9000 192.168.173:9000 这下麻烦了！人家Feign怎么知道该请求哪台机器呢？ 这时Spring CloudRibbon就派上用场了。Ribbon就是专门解决这个问题的。它的作用是负载均衡，会帮你在每次请求时选择一台机器，均匀的把请求分发到各个机器上 Ribbon的负载均衡默认使用的最经典的RoundRobin轮询算法。这是啥？简单来说，就是如果订单服务对库存服务发起10次请求，那就先让你请求第1台机器、然后是第2台机器、第3台机器、第4台机器、第5台机器，接着再来—个循环，第1台机器、第2台机器。。。以此类推。 此外，Ribbon是和Feign以及Eureka紧密协作，完成工作的，具体如下： 首先Ribbon会从Eureka Client里获取到对应的服务注册表，也就知道了所有的服务都部署在了哪些机器上，在监听哪些端口号。 然后Ribbon就可以使用默认的RoundRobin算法，从中选择一台机器 Feign就会针对这台机器，构造并发起请求。 对上述整个过程，再来一张图，帮助大家更深刻的理解： 五、Spring Cloud核心组件：Hystrix 在微服务架构里，一个系统会有很多的服务。以本文的业务场景为例：订单服务在一个业务流程里需要调用三个服务。现在假设订单服务自己最多只有100个线程可以处理请求，然后呢，积分服务不幸的挂了，每次订单服务调用积分服务的时候，都会卡住几秒钟，然后抛出—个超时异常。 咱们一起来分析一下，这样会导致什么问题？ 如果系统处于高并发的场景下，大量请求涌过来的时候，订单服务的100个线程都会卡在请求积分服务这块。导致订单服务没有一个线程可以处理请求 然后就会导致别人请求订单服务的时候，发现订单服务也挂了，不响应任何请求了 上面这个，就是微服务架构中恐怖的服务雪崩问题，如下图所示： 如上图，这么多服务互相调用，要是不做任何保护的话，某一个服务挂了，就会引起连锁反应，导致别的服务也挂。比如积分服务挂了，会导致订单服务的线程全部卡在请求积分服务这里，没有一个线程可以工作，瞬间导致订单服务也挂了，别人请求订单服务全部会卡住，无法响应。 但是我们思考一下，就算积分服务挂了，订单服务也可以不用挂啊！为什么？ 我们结合业务来看：支付订单的时候，只要把库存扣减了，然后通知仓库发货就OK了 如果积分服务挂了，大不了等他恢复之后，慢慢人肉手工恢复数据！为啥一定要因为一个积分服务挂了，就直接导致订单服务也挂了呢？不可以接受！ 现在问题分析完了，如何解决？ 这时就轮到Hystrix闪亮登场了。Hystrix是隔离、熔断以及降级的一个框架。啥意思呢？说白了，Hystrix会搞很多个小小的线程池，比如订单服务请求库存服务是一个线程池，请求仓储服务是一个线程池，请求积分服务是一个线程池。每个线程池里的线程就仅仅用于请求那个服务。 打个比方：现在很不幸，积分服务挂了，会咋样？ 当然会导致订单服务里的那个用来调用积分服务的线程都卡死不能工作了啊！但是由于订单服务调用库存服务、仓储服务的这两个线程池都是正常工作的，所以这两个服务不会受到任何影响。 这个时候如果别人请求订单服务，订单服务还是可以正常调用库存服务扣减库存，调用仓储服务通知发货。只不过调用积分服务的时候，每次都会报错。但是如果积分服务都挂了，每次调用都要去卡住几秒钟干啥呢？有意义吗？当然没有！所以我们直接对积分服务熔断不就得了，比如在5分钟内请求积分服务直接就返回了，不要去走网络请求卡住几秒钟，这个过程，就是所谓的熔断！ 那人家又说，兄弟，积分服务挂了你就熔断，好歹你干点儿什么啊！别啥都不干就直接返回啊？没问题，咱们就来个降级：每次调用积分服务，你就在数据库里记录一条消息，说给某某用户增加了多少积分，因为积分服务挂了，导致没增加成功！这样等积分服务恢复了，你可以根据这些记录手工加一下积分。这个过程，就是所谓的降级。 为帮助大家更直观的理解，接下来用一张图，梳理一下Hystrix隔离、熔断和降级的全流程： 六、Spring Cloud核心组件：Zuul 说完了Hystrix，接着给大家说说最后一个组件：Zuul，也就是微服务网关。这个组件是负责网络路由的。不懂网络路由？行，那我给你说说，如果没有Zuul的日常工作会怎样？ 假设你后台部署了几百个服务，现在有个前端兄弟，人家请求是直接从浏览器那儿发过来的。打个比方：人家要请求一下库存服务，你难道还让人家记着这服务的名字叫做inventory-service？部署在5台机器上？就算人家肯记住这一个，你后台可有几百个服务的名称和地址呢？难不成人家请求一个，就得记住一个？你要这样玩儿，那真是友谊的小船，说翻就翻！ 上面这种情况，压根儿是不现实的。所以一般微服务架构中都必然会设计一个网关在里面，像android、ios、pc前端、微信小程序、H5等等，不用去关心后端有几百个服务，就知道有一个网关，所有请求都往网关走，网关会根据请求中的一些特征，将请求转发给后端的各个服务。 而且有一个网关之后，还有很多好处，比如可以做统一的降级、限流、认证授权、安全，等等。 七、总结： 最后再来总结一下，上述几个SpringCloud核心组件，在微服务架构中，分别扮演的角色： Eureka：各个服务启动时，EurekaClient都会将服务注册到EurekaServer，并且EurekaClient还可以反过来从EurekaServer拉取注册表，从而知道其他服务在哪里 Ribbon：服务间发起请求的时候，基于Ribbon做负载均衡，从一个服务的多台机器中选择一台 Feign：基于Feign的动态代理机制，根据注解和选择的机器，拼接请求URL地址，发起请求 Hystrix：发起请求是通过Hystrix的线程池来走的，不同的服务走不同的线程池，实现了不同服务调用的隔离，避免了服务雪崩的问题 Zuul：如果前端、移动端要调用后端系统，统一从Zuul网关进入，由Zuul网关转发请求给对应的服务 以上就是我们通过一个电商业务场景，阐述了SpringCloud微服务架构几个核心组件的底层原理。 文字总结还不够直观？没问题！我们将Spring Cloud的5个核心组件通过一张图串联起来，再来直观的感受一下其底层的架构原理： 如有收获，请帮忙转发，您的鼓励是作者最大的动力，谢谢！ 原文发布时间为：2018-11-12 本文作者：中华石杉 本文来自云栖社区合作伙伴“猿天地”，了解相关信息可以关注“猿天地”。
2018-11-12
优秀的个人博客,低调大师

速来围观老田的蚂蚁金服Java面试经历！

电话一面 1、自我介绍、自己做的项目和技术领域 2、项目中的监控：那个监控指标常见的哪些？ 3、微服务涉及到的技术以及需要注意的问题有哪些？ 4、注册中心你了解了哪些？ 5、consul 的可靠性你了解吗？ 6、consul 的机制你有没有具体深入过？有没有和其他的注册中心对比过？ 7、项目用 Spring 比较多，有没有了解 Spring 的原理？AOP 和 IOC 的原理 8、Spring Boot除了自动配置，相比传统的 Spring 有什么其他的区别？ 9、Spring Cloud 有了解多少？ 10、Spring Bean 的生命周期 11、HashMap 和 hashTable 区别？ 12、Object 的 hashcode 方法重写了，equals 方法要不要改？ 13、Hashmap 线程不安全的出现场景 14、线上服务 CPU 很高该怎么做？有哪些措施可以找到问题 15、JDK 中有哪几个线程池？顺带把线程池讲了个遍 16、SQL 优化的常见方法有哪些 17、SQL 索引的顺序，字段的顺序 18、查看 SQL 是不是使用了索引？（有什么工具） 19、TCP 和 UDP 的区别？TCP 数据传输过程中怎么做到可靠的？ 20、说下你知道的排序算法吧 21、查找一个数组的中位数？ 22、你有什么问题想问我的吗？ 电话二面（85 分钟） 1、自我介绍、工作经历、技术栈 2、项目中你学到了什么技术？（把三项目具体描述了很久） 3、微服务划分的粒度 4、微服务的高可用怎么保证的？ 5、常用的负载均衡，该怎么用，你能说下吗？ 6、网关能够为后端服务带来哪些好处？ 7、Spring Bean 的生命周期 8、xml 中配置的 init、destroy 方法怎么可以做到调用具体的方法？ 9、反射的机制 10、Object 类中的方法 11、hashcode 和 equals 方法常用地方 12、对象比较是否相同 13、hashmap put 方法存放的时候怎么判断是否是重复的 14、Object toString 方法常用的地方，为什么要重写该方法 15、Set 和 List 区别？ 16、ArrayList 和 LinkedList 区别 17、如果存取相同的数据，ArrayList 和 LinkedList 谁占用空间更大？ 18、Set 存的顺序是有序的吗？ 19、常见 Set 的实现有哪些？ 20、TreeSet 对存入对数据有什么要求呢？ 21、HashSet 的底层实现呢 22、TreeSet 底层源码有看过吗？ 23、HashSet 是不是线程安全的？为什么不是线程安全的？ 24、Java 中有哪些线程安全的 Map？ 25、Concurrenthashmap 是怎么做到线程安全的？ 26、HashTable 你了解过吗？ 27、如何保证线程安全问题？ 28、synchronized、lock 29、volatile 的原子性问题？为什么 i++ 这种不支持原子性？从计算机原理的设计来讲下不能保证原子性的原因 30、happens before 原理 31、cas 操作 32、lock 和 synchronized 的区别？ 33、公平锁和非公平锁 34、Java 读写锁 35、读写锁设计主要解决什么问题？ 36、你项目除了写 Java 代码，还有前端代码，那你知道前端有哪些框架吗？ 37、MySQL 分页查询语句 38、MySQL 事务特性和隔离级别 39、不可重复读会出现在什么场景？ 40、sql having 的使用场景 41、前端浏览器地址的一个 http 请求到后端整个流程是怎么样？能够说下吗？ 42、http 默认端口，https 默认端口 43、DNS 你知道是干嘛的吗？ 44、你们开发用的 ide 是啥？你能说下 idea 的常用几个快捷键吧？ 45、代码版本管理你们用的是啥？ 46、git rebase 和 merge 有什么区别？ 47、你们公司加班多吗？ 48、后面一起聊 high 了，之间扯了些蛋，哈哈哈 欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java填坑之路：860113481 群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！
2018-10-25

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

时间: 2025-12-03 大小: 4.36MB 下载: 23次
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2025-12-17 大小: 1MB 下载: 2次
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2025-12-21 大小: 189MB 下载: 2次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2025-12-03 大小: 9.84MB 下载: 39次
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