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综合81-100

81.为什么 TCP 挥手需要有 TIME_WAIT 状态?​

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  • 可靠性：TIME_WAIT 出现在主动关闭方，等待 2×MSL 的目的是若对端最后一个 FIN 的确认 ACK 丢失，可以在对端重传 FIN 时再次发送 ACK，确保四次挥手可靠结束。
  • 安全性（避免旧报文干扰）：等待 2×MSL 能让网络中属于该连接四元组的“旧的/重复”分段全部过期，避免同一四元组被新连接复用时收到幽灵数据导致数据错乱。
  • 对象：只有主动关闭连接的一侧进入 TIME_WAIT。
  • 时长：2×MSL（实现通常设置为 1～4 分钟）。TIME_WAIT 激增会消耗端口/内核资源，可通过长连接/连接复用、增大临时端口范围、合理服务端并发设计等缓解（不应简单绕过该语义）。

82.Spring Boot 的核心特性有哪些？​

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  • 自动配置（AutoConfiguration）：基于类路径与条件注解按需装配常用组件，减少样板配置。
  • Starters：按功能划分的起步依赖，开箱即用（如 spring-boot-starter-web、data-redis）。
  • 嵌入式容器：内置 Tomcat/Jetty/Undertow，Jar 即可运行，便于部署与容器化。
  • 外部化配置：统一的 application.yml/properties，@ConfigurationProperties，Profile 多环境支持。
  • 约定优于配置：合理默认值提升开发效率，可逐步显式化配置。
  • 开发者体验：Spring Initializr 脚手架，良好测试支持（@SpringBootTest）。

83.为什么 HashMap 在 Java 中扩容时采用 2 的 n 次方倍？​

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  • 高效寻址，算索引下标的时候用与位运算：容量为 2 的幂，索引可用 (n - 1) & hash，避免昂贵的取模运算，与位运算配合能更好地利用哈希高位，降低冲突概率（JDK 8 混淆高位至低位）。

  • 高效再分布：扩容到 newCap = oldCap << 1 时，节点要么保持原索引，要么移动到 oldIndex + oldCap，无需重新计算完整哈希，迁移成本低。

  • 决策规则：看新增位（hash & oldCap）。等于 0 → 保持 oldIndex；不等于 0 → 移动到 oldIndex + oldCap。

  • 公式：oldIndex = hash & (oldCap - 1)；newIndex = ((hash & oldCap) == 0) ? oldIndex : oldIndex + oldCap。

int oldIndex = hash & (oldCap - 1);
int newIndex = (hash & oldCap) == 0 ? oldIndex : oldIndex + oldCap;

84.你在项目中使用的 Redis 客户端是什么？​

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  • 我们项目里用默认的Lettuce，加上Redisson做分布式锁

  • Java 生态常见选择：

    • Lettuce：Netty 驱动，基于异步/响应式，线程安全，Spring Data Redis 默认推荐。
    • Jedis：历史较久，直观易用；早期连接非线程安全，需使用连接池。
    • Redisson：提供分布式对象与高级特性（锁、限流、队列、延时队列、执行器等）。

  • 选型建议：

    • 常规 KV/缓存：优先 Lettuce（性能/线程模型优）。
    • 需要高级分布式原语：考虑 Redisson。

85.TCP 超时重传机制是为了解决什么问题？​

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  • 目的：确保TCP的可靠性
  • 发送方每发送一个报文段，都会启动一个计时器，然后等待ACK，如果计时器超时，则重传报文段
  • 过程
    • 发送数据并启动计时器：发送方每发送一个包含数据的TCP报文段，都会为其启动一个独立的重传计时器。
    • 等待确认：发送方等待接收方返回对该报文段的确认（ACK）。
    • 超时处理：
      • 成功接收ACK：如果在计时器超时之前收到了有效的ACK，则取消该计时器，数据传输成功。
      • 计时器超时：如果在规定时间内未能收到ACK，则认为数据包丢失。发送方会重新发送该数据包，并重新设置一个更长的超时时间（通常是上一次的两倍，即“指数退避”策略），然后再次等待确认。
    • 多次重传失败：如果多次重传仍然失败，发送方会认为网络连接存在严重问题，最终可能会放弃连接。

86.简述 MyBatis 的插件运行原理，以及如何编写一个插件？​

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  • 原理

基于动态代理与责任链模式，对核心组件方法进行拦截。

  • 编写步骤

    • 实现 org.apache.ibatis.plugin.Interceptor 接口，重写三个方法：
      • Object intercept(Invocation invocation)：核心拦截逻辑，这里编写自定义行为。
      • Object plugin(Object target)：决定是否包装目标对象，通常使用 Plugin.wrap(target, this) 创建代理。
      • void setProperties(Properties properties)：可选，用于接收插件配置参数。
    • 使用注解指定拦截点：
      • @Intercepts：标注类，包含一个或多个 @Signature。
      • @Signature：指定拦截的类型（type）、方法（method）和参数类型（args）。
        • type：
          • Executor（执行器，负责整体 SQL 执行）。
          • ParameterHandler（参数处理器，处理 SQL 参数）。
          • ResultSetHandler（结果集处理器，处理查询结果）。
          • StatementHandler（语句处理器，处理 JDBC Statement）。
    • 配置插件：
      • 在 mybatis-config.xml 中添加 标签，指定插件类和可选属性。
      • 或者在spring config配置

  • 四个核心接口及其方法的执行顺序

    • 典型查询调用栈（简化）：

      1. Executor.query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler)
        • 作用：
          • 先查本地缓存/二级缓存（若开启）。
          • 未命中时创建 CacheKey 与 BoundSql，委托 BaseExecutor.queryFromDatabase → doQuery。
        • 参数：
          • ms：映射的语句与配置（SQL、参数映射、返回映射等）。
          • parameter：入参对象（可为 Map/POJO/基础类型）。
          • rowBounds：逻辑分页（offset/limit）。
          • resultHandler：自定义结果处理器（可选）。
      2. StatementHandler.prepare(Connection, Integer timeout) → parameterize(Statement)
        • 创建并配置 JDBC Statement/PreparedStatement，绑定 SQL。
      3. StatementHandler.query(Statement, ResultHandler)
        • 内部委托 ParameterHandler.setParameters(PreparedStatement) 设置占位符参数，执行 JDBC 查询。
      4. ResultSetHandler.handleResultSets(Statement)
        • 将 ResultSet 映射为目标对象集合（映射列到属性、嵌套映射、延迟加载等）。
      5. Executor 写入本地/二级缓存（若可缓存），返回结果集合。

    • 核心接口职责速览：

      • Executor：增删改 update(...)，查询 query(...)，commit/rollback，createCacheKey，clearLocalCache，装饰实现如 CachingExecutor 负责缓存拦截。
      • StatementHandler：prepare/parameterize/batch/update/query，封装 JDBC Statement 的创建、参数化与执行。
      • ParameterHandler：getParameterObject/setParameters，负责将实参按映射设入 PreparedStatement。
      • ResultSetHandler：handleResultSets/handleOutputParameters，负责将结果集映射为对象或集合。

  • 案例

    • 记录SQL的执行耗时
      • 拦截点：StatementHandler的prepare方法
    • 避免误操作导致的UPDATE/DELETE 全表
      • 拦截点：Executor的update方法，判断sql的类型

  • 示例：

@Intercepts({
  @Signature(type = Executor.class, method = "query",
             args = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}),
  @Signature(type = Executor.class, method = "update",
             args = {MappedStatement.class, Object.class})
})
public class MetricInterceptor implements Interceptor {
  @Override
  public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
    long start = System.nanoTime();
    try { return invocation.proceed(); }
    finally { long costMicros = (System.nanoTime() - start) / 1000; /* 记录耗时 */ }
  }
  @Override
  public Object plugin(Object target) { return Plugin.wrap(target, this); }
  @Override
  public void setProperties(Properties properties) { }
}

87.数组和链表在 Java 中的区别是什么？​

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  • 存储结构：数组连续内存，链表离散节点（额外指针/对象头开销）。
  • 访问性能：数组随机访问 O(1)；链表需要遍历 O(n)。
  • 插入/删除：
    • 数组中间插入/删除需搬移 O(n)；
    • 链表结点插入/删除 O(1)（已得前驱）,否则是O(n)。
  • 修改元素
    • 数组：通过索引直接修改，时间复杂度为 O(1)。
    • 链表：需要遍历到目标节点，时间复杂度为 O(n)。
  • 大小调整：数组成本高，链表更加灵活
  • 典型实现：ArrayList 基于数组，LinkedList 为双向链表。
  • 使用建议：读多随机访问选数组；频繁中间插入/删除且能定位前驱选链表。

88.Redis 中常见的数据类型有哪些？​

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  • String、Hash、List、Set、Sorted Set（ZSet）
  • Bitmap、Bitfield、HyperLogLog、Geo、Stream

89.TCP 滑动窗口的作用是什么？​

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  • 滑动窗口会根据接收方的缓冲区剩余空间大小（Window Size）来限制发送方一次能发的未确认数据量
  • 更好的流量控制，以动态的控制窗口可大小
  • 增大了吞吐量，允许发送方连续发多个数据段

90.介绍一下 Reactor 线程模型？​

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  • 单 Reactor 单线程：一个线程完成事件多路复用、接受连接、读写与业务处理，简单但扩展性差。
  • 单 Reactor 多线程：Reactor 负责 accept 与事件分发，工作线程池处理业务逻辑，提高并发度。
  • 多 Reactor 多线程（主从）：主 Reactor 专职 accept，多个从 Reactor 负责读写与分发到工作线程池，常见于高并发框架。
  • Netty 对应：bossGroup（accept）+ workerGroup（I/O 读写与处理），基于 epoll/kqueue/select 的事件驱动。

91.Java 线程池核心线程数在运行过程中能修改吗？如何修改？​

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能改。通过 ThreadPoolExecutor 动态调整：

ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) Executors.newFixedThreadPool(10);
executor.setCorePoolSize(20);
executor.setMaximumPoolSize(100);
executor.allowCoreThreadTimeOut(true); // 可选：允许核心线程超时回收

在 Spring 中可用 ThreadPoolTaskExecutor 在启动前配置；运行期需获取底层 ThreadPoolExecutor 再调整。

92.TCP/IP 四层模型是什么？​

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  • 应用层（Application）：HTTP、DNS、FTP、SMTP、SSH 等
  • 传输层（Transport）：TCP、UDP
  • 网络层（Network）：IP、ICMP、IGMP、NAT 等
  • 网络接口层（Link / Network Interface）：以太网、PPP 等

93.说说 MyBatis 的缓存机制？​

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  • 一级缓存，SqlSession级别，默认开启
  • 每一个SqlSession会对应创建一个执行器，执行器里会有一个存储键值对的对象，key是根据查询语句和参数确定的
  • 一级缓存在应用层规避了读已提交隔离级别下的不可重复读问题，在一个SqlSession里读不到其他事务已提交的数据
  • 二级缓存是mapper级别，默认关闭，可以自定义实现，实现Cache接口或者用集成包

94.什么是 Spring Boot？​

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  • 对 Spring 进行“约定优于配置”的封装，提供自动配置、起步依赖、嵌入式容器与外部化配置，显著降低样板代码与环境搭建成本。
  • 支持可观测性与生产特性（Actuator、健康检查、指标、日志），便于云原生与容器化部署。
  • 与传统 Spring 对比：无需繁琐 XML/JavaConfig 手动装配，专注业务开发。

95.Java 中如何创建多线程？​

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  • 继承 Thread：重写 run()，new Thread().start()。
  • 实现 Runnable：new Thread(new Runnable(){...}).start() 或 lambda。
  • 实现 Callable<V>：配合 FutureTask 或 ExecutorService.submit 获取返回值与异常。
  • 线程池：ExecutorService（newFixedThreadPool、newCachedThreadPool、ThreadPoolExecutor 自定义）。
  • 异步工具：CompletableFuture 组合式异步编程，ForkJoinPool 分治任务。

96.Redis 中跳表的实现原理是什么？​

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  • 跳表是多层有序链表，通过随机层高实现对数期望复杂度的查找/插入/删除（平均 O(log n)）。
  • 节点包含多个前进指针，查找自顶层向下逐层推进，最终在最低层定位目标。
  • ZSet 底层通常由“字典（member->score）+ 跳表（按 score 有序）”组成；小集合使用压缩结构以节省内存。
  • 插入时通过随机函数生成层高（常用 p=0.25），维护跨度用于排名/区间查询；支持按分值与按字典序范围查询。

97.Redis 性能瓶颈时如何处理？​

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  • 模型与数据：避免大 Key/大 Value，拆分热 Key，控制集合过大；使用合适数据结构与过期策略。
  • I/O 与协议：Pipeline 批处理、合理批量大小；减少频繁往返；用 Lua 保证原子性并减少网络开销。
  • 持久化与内存：合适的 RDB/AOF 策略，规避高峰期 fork；关注内存碎片率与 eviction 策略；合理 maxmemory。
  • 并发与线程：Redis 6+ 支持 I/O 线程；避免阻塞型命令；控制慢查询，监控 slowlog。
  • 架构层面：读写分离、主从复制、哨兵高可用、Cluster 分片水平扩展；客户端连接池与重试熔断。
  • 系统调优：网络参数（tcp_backlog、somaxconn）、net.core、vm.overcommit_memory 等。

98.OSI 七层模型是什么？​

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  1. 应用层（Application Layer）
  • 作用：直接面向用户，提供网络服务的接口。
  • 例子：HTTP、FTP、SMTP、DNS
  • 数据单位：消息（Message）
  1. 表示层（Presentation Layer）
  • 作用：处理数据的表示、编码、压缩、加密等，使不同系统能正确理解数据。
  • 例子：JPEG、GIF、TLS/SSL、JSON 编码、Base64
  • 数据单位：消息（Message）
  1. 会话层（Session Layer）
  • 作用：建立、管理和终止通信会话；同步检查点。
  • 例子：RPC、SQL 会话、NetBIOS
  • 数据单位：消息（Message）
  1. 传输层（Transport Layer）
  • 作用：端到端的可靠（TCP）或不可靠（UDP）数据传输；分段、重传、流量控制、拥塞控制。
  • 例子：TCP、UDP
  • 数据单位：段（Segment）
  1. 网络层（Network Layer）
  • 作用：负责主机到主机的逻辑寻址与路径选择。
  • 例子：IP（IPv4/IPv6）、ICMP、IGMP
  • 数据单位：包（Packet）
  1. 数据链路层（Data Link Layer）
  • 作用：在物理层上提供无差错的数据传输；进行帧定界、差错检测（CRC）。
  • 例子：Ethernet、PPP、HDLC、MAC 地址
  • 数据单位：帧（Frame）
  1. 物理层（Physical Layer）
  • 作用：定义物理媒介、信号、电压、线缆、接口标准等。
  • 例子：RJ45、光纤、IEEE 802.3、双绞线
  • 数据单位：比特（Bit）

99.说说 AQS 吧？​

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  • AbstractQueuedSynchronizer：基于状态值 state 与 CLH 同步队列，提供独占/共享两种获取/释放语义。
  • 关键方法：tryAcquire/tryRelease（独占），tryAcquireShared/tryReleaseShared（共享），配合 CAS + LockSupport.park/unpark 挂起/唤醒线程。
  • 公平/非公平策略：决定获取顺序是否严格 FIFO。
  • 基于 AQS 的组件：ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock、FutureTask 等。

100.Cookie、Session、Token 之间有什么区别？​

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  • 存储位置：
    • Cookie：浏览器本地（可 HttpOnly、Secure、SameSite）。
    • Session：服务端存储会话状态（客户端通常持有 SessionID Cookie）。
    • Token：一般存于客户端（Header/Storage/Cookie），服务端可无状态校验（如 JWT）。
  • 状态性与伸缩：
    • Session 需要共享或粘性会话；Token 天生适合无状态与横向扩展。
  • 安全性：
    • 防 CSRF：优先使用 SameSite 或在 Header 传递 Token；结合 CSRF Token 双重校验。
    • 防 XSS：Cookie 加 HttpOnly；Token 泄露需及时失效（黑名单/短有效期/刷新机制）。
  • 适用场景：
    • 传统站点：Session + Cookie 简单直接。
    • 多端与微服务：JWT/OAuth2 的 Token 更合适（便于网关与下游服务校验）。