Q：进程与线程
A：区别&联系：线程是程序执行的最小单位，而进程是操作系统分配资源的最小单位；一个进程由一个或多个线程组成，线程是一个进程中代码的不同执行路线；进程之间相互独立，但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间(包括代码段，数据集，堆等)及一些进程级的资源(如打开文件和信
号等)，某进程内的线程在其他进程不可见；调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多；通信方式差异：：进程间通信：管道通信；信号量；消息队列；信号；共享内存；套接字；线程间通信：锁机制：包括互斥锁、条件变量、读写锁；信号量机制；信号机制；
Q：Redis为什么快？为什么单线程？
A：快----数据库的工作模式按存储方式可分为：硬盘数据库和内存数据库。Redis 将数据储存在内存里面，读写数据的时候都不会受到硬盘 I/O 速度的限制，所以速度极快；1、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；4、使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；单线程-----官方FAQ表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了（毕竟采用多线程会有很多麻烦！）。
Q：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩和解决方案
A：缓存穿透：缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据，导致数据库压力过大
解决方案：接口层增加校验；key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒
缓存击穿：缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力
解决方案：设置热点数据永远不过期；加互斥锁，100ms休眠
缓存雪崩：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，给后端系统(比如DB)带来很大压力
解决方案：设置热点数据永远不过期；缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生；分布式下均匀分布；DB加锁排队
Q：JVM分代回收方式以及各种回收算法
A：很完整的一篇文章: JVM分代回收机制和垃圾回收算法_羽毛的博客-CSDN博客_jvm分代回收
Q：NoSql和关系型数据库的区别，优势
A：见下文：关系型数据库与非关系型数据库Nosql区别汇总_渴望飞的鱼的博客-CSDN博客_nosql和关系型数据库的区别
Q：事务ACID，隔离级别
A：原子性（atomicity）：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚
一致性（consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态----> 另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态
隔离性（isolation）：隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离
持久性（durability）：事务一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的，接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响；Mysql中，为了解决CPU和磁盘速度不一致问题，Mysql是将磁盘上的数据加载到内存，对内存进行操作，然后再回写磁盘，如果中间出现断电，那么久有可能没有将数据写入
隔离级别相关问题：
脏读：A读取B事务尚未提交的事务，并修改了B的数据，然后B对事务执行回滚，那么A读取到的数据为脏读
不可重复读：事务A读取数据，然后事务B对事务A的数据进行了修改，此后，事务A再次读取数据，这时为不可重复读，最后A提交事务。所以在A的一次事务中，两次读取到的数据不一致
幻读：事务A查询数据，查询一切符合查询条件的行，这时B新增加一个行数据，A事务再次查询时，发现与第一次查询相比，新增加了一行
| 事务隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| 读未提交（read-uncommitted | √ | √ | √ |
| 读已提交（read-committed） | × | √ | √ |
| 可重复读（repeatable-read） | × | × | √ |
| 串行化（serializable） | × | × | × |
Q：SQL优化方案
A：SQL语言 - SQL语句优化 | Java 全栈知识体系
负向查询不能使用索引前导模糊查询不能使用索引数据区分不明显的不建议创建索引字段的默认值不要为 null在字段上进行计算不能命中索引最左前缀问题如果明确知道只有一条记录返回不要让数据库帮我们做强制类型转换如果需要进行 join 的字段两表的字段类型要相同
Q：分布式锁
A：基于数据库组合唯一约束的排他锁；基于Redis,setIfAbsent(k,v)，最后再删除，可能会出现宕机，无法释放锁的情况；见文章：三种实现分布式锁的方式_vincent-CSDN博客_分布式锁
Q：消息中间件的应用场景
A：应用解耦：如，一个服务调用多个服务的业务场景，只需要推送，而不关心结果，不关心其他服务的处理情况，使用消息中间件，由其他服务主动订阅处理，降低服务之间的耦合性；流量削峰：大量请求进行同一接口调用，导致超过后端承载能力上限，可以将请求丢入消息中间件，在后端最大处理能力内限制消费中间件消息；日志处理：ELK+Kafka-----aop日志--->kafka topic--->logstash--->elasticsearch存储--->kibana连接索引访问；分布式事务：聊聊分布式事务，再说说解决方案 - Savorboard - 博客园
Q：内存溢出和内存泄漏；内存泄漏、内存溢出的多种场景
A：内存溢出：程序要求的内存超出了系统所能分配的范围，场景：内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据；集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收；代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体；使用的第三方软件中的BUG；启动参数设定的过小。。。。。内存泄漏：内存空间使用完毕之后未回收，场景：
