7天八股速记之Java后端——Day 7

讲一讲 JVM 启动时都有哪些参数

JVM（Java Virtual Machine）启动时可以通过命令行参数来配置其行为。这些参数通常可以分为以下几类：

  1. 标准参数（Standard Options）：

    • 这些参数是所有 JVM 实现都必须支持的，包括 -classpath、-version、-help 等。
    • 例如：-classpath 用于指定类路径，-version 用于查看 JVM 版本信息，-help 用于查看帮助信息等。

  2. 非标准参数（Non-Standard Options）：

    • 这些参数是特定 JVM 实现支持的，可能在不同的 JVM 版本中具有不同的效果，通常用于调试和性能优化。
    • 例如：-Xmx 用于设置堆内存最大值，-Xms 用于设置堆内存初始值，-XX:PermSize 用于设置永久代初始大小等。

  3. 非稳定参数（Unsafe Options）：

    • 这些参数通常是实验性的或者在将来的 JVM 版本中可能会取消支持的，使用时需要谨慎。
    • 例如：-XX:+UseConcMarkSweepGC 用于启用 CMS 垃圾回收器，-XX:+UnlockExperimentalVMOptions 用于启用实验性的 JVM 选项等。

  4. 其他参数：

    • 除了上述常见的参数之外，还有一些其他用途的参数，如调试参数（如 -agentlib:jdwp）、性能监控参数（如 -XX:+PrintGC）、应用程序特定参数等。

启动 JVM 时，可以通过命令行或者启动脚本来指定这些参数。例如，可以使用以下命令启动一个 Java 应用程序并设置堆内存大小为 512MB：

java -Xmx512m -jar myapp.jar

这样就会将最大堆内存设置为 512MB，并运行名为 myapp.jar 的 Java 应用程序。

红黑树的查询效率为什么高？

红黑树（Red-Black Tree）的查询效率高主要是因为其具有以下特性：

  1. 平衡性：

    • 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它能够保持整棵树的高度相对较小且保持平衡。
    • 红黑树通过在插入和删除节点时进行旋转和变色操作，使得树的高度保持在对数级别，从而保证了查询的效率。

  2. 二叉搜索树特性：

    • 红黑树是一种二叉搜索树，具有二叉搜索树的特性：左子树的节点值小于根节点的值，右子树的节点值大于根节点的值。
    • 在红黑树中，左子树和右子树的大小关系以及根节点的值都能够帮助我们快速地确定待查找元素的位置，从而实现快速的查询操作。

  3. 自平衡性：

    • 红黑树通过旋转和变色等操作来保持树的平衡，使得树的高度相对较小，从而保证了查询的效率。
    • 当向红黑树中插入或删除节点时，如果破坏了红黑树的性质，红黑树会通过旋转和变色等操作来重新调整树的结构，使得树重新保持平衡。

  4. 近似平衡：

    • 红黑树虽然不是严格意义上的平衡树，但是它能够保持树的高度接近平衡，即使在最坏情况下，树的高度也是对数级别的，这使得查询效率非常高。

综上所述，红黑树具有自平衡、二叉搜索树特性以及近似平衡等优点，使得其查询效率非常高，适用于各种需要快速查询的场景，如数据库索引、集合类库实现等。

除了用红黑树，还能用什么方法解决 hash 冲突(链过长的情况)？

除了使用红黑树来解决哈希冲突（链过长的情况），还可以使用以下几种方法：

  1. 开放定址法：

    • 开放定址法是一种解决哈希冲突的方法，它不会使用链表来存储冲突的元素，而是在哈希表中寻找其他空槽位存放冲突的元素。
    • 常见的开放定址法包括线性探测、二次探测、双重散列等。这些方法都能够在哈希冲突发生时在哈希表中找到一个合适的位置来存放冲突的元素。

  2. 再哈希法：

    • 再哈希法是一种解决哈希冲突的方法，它不会使用链表来存储冲突的元素，而是通过对冲突元素再次进行哈希计算，找到一个新的哈希值，然后将元素存放在对应的位置。
    • 再哈希法通常需要设计多个哈希函数，以应对不同的冲突情况。这样可以降低冲突的概率，并提高哈希表的性能。

  3. 链地址法（Chaining）：

    • 链地址法是一种常见的解决哈希冲突的方法，它使用链表来存储冲突的元素。当多个元素哈希到同一个槽位时，将它们存放在同一个链表中。
    • 链地址法能够有效地解决哈希冲突，并且可以在链表中快速插入和删除元素，适用于大部分哈希表的应用场景。

  4. 其他方法：

    • 除了以上几种方法外，还有一些其他的解决哈希冲突的方法，如二次哈希、桶（Bucket）排序、完全二叉树等。这些方法都有各自的特点和适用场景，在实际应用中可以根据具体情况进行选择。

hashmap 什么时候会触发扩容？

HashMap 在添加元素时，会根据当前元素数量和负载因子（load factor）来判断是否需要进行扩容。负载因子是一个在 0 到 1 之间的值，表示哈希表中已存储元素的比例。

HashMap 触发扩容的条件通常是：

  1. 元素数量超过阈值：

    • 当 HashMap 中存储的元素数量超过了阈值，即当前元素数量超过了容量乘以负载因子时，HashMap 将会触发扩容。
    • 通常情况下，HashMap 的默认负载因子是 0.75，即当元素数量达到容量的 75% 时，HashMap 将触发扩容操作。

  2. 添加新元素：

    • 当向 HashMap 中添加新元素时，如果添加该元素后元素数量将超过阈值，HashMap 将会触发扩容操作。
    • 扩容操作包括重新计算哈希值、重新分配存储空间、重新将元素存放到新的位置等步骤，以保证哈希表的性能和效率。

扩容操作会导致哈希表中的所有元素重新散列并重新分配存储空间，因此在扩容期间可能会出现性能损耗。为了尽量减少扩容的次数，可以在创建 HashMap 实例时指定初始容量和负载因子，以适应特定的使用场景。

MySQL 中不同事务隔离级别分别会加哪些锁？

在 MySQL 中，不同的事务隔离级别会采取不同的锁机制来保证数据的隔离性。以下是常见的 MySQL 事务隔离级别以及它们可能会加的锁：

  1. 读未提交（Read Uncommitted）：

    • 在该隔离级别下，事务可以读取其他事务未提交的数据，因此不会加任何读锁。
    • 但是在写操作时，会加写锁以防止其他事务同时修改相同的数据。

  2. 读已提交（Read Committed）：

    • 在该隔离级别下，事务只能读取已经提交的数据，因此不会加任何读锁。
    • 在读操作时，不会加任何锁，因为其他事务可能正在修改数据，读取的数据可能会不一致。
    • 在写操作时，会加写锁以防止其他事务同时修改相同的数据。

  3. 可重复读（Repeatable Read）：

    • 在该隔离级别下，事务在读取数据时会对读取的数据加共享锁（Shared Lock），防止其他事务修改数据。
    • 在写操作时，会对写操作涉及的数据加排他锁（Exclusive Lock），防止其他事务读取或写入相同的数据。

  4. 串行化（Serializable）：

    • 在该隔离级别下，事务在读取数据时会对读取的数据加共享锁（Shared Lock），防止其他事务修改数据。
    • 在写操作时，会对写操作涉及的数据加排他锁（Exclusive Lock），防止其他事务读取或写入相同的数据。

需要注意的是，不同的隔离级别对锁的使用情况不同，较高的隔离级别会带来更严格的数据隔离，但也可能会导致更多的锁冲突和性能损失。因此，在选择事务隔离级别时，需要根据实际应用场景和性能要求进行权衡。

DBMS 采用什么来实现事务的隔离性？

DBMS（数据库管理系统）通过使用事务隔离机制来实现事务的隔离性。主要的事务隔离机制包括以下几种：

  1. 锁机制：

    • 锁是实现事务隔离性最常见的机制之一。DBMS 会在事务执行期间对数据加锁，以防止其他事务对相同数据进行读取或修改。
    • 根据事务隔离级别的不同，DBMS 可以使用共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）等不同类型的锁来实现隔离性。
    • 共享锁用于防止其他事务对数据进行修改，而排他锁则用于防止其他事务对数据进行读取或修改。

  2. 多版本并发控制（MVCC）：

    • MVCC 是一种基于版本的并发控制机制，常用于实现可重复读和更高级别的事务隔离级别。
    • 在 MVCC 中，数据库会为每个事务生成一个数据快照，并在事务执行期间使用该快照来提供一致性的读取视图，从而避免了锁的使用。

  3. 事务日志：

    • 事务日志是记录事务操作的序列化记录，用于在事务提交或回滚时恢复数据到原始状态。
    • 通过事务日志，DBMS 可以实现对事务的原子性和持久性，从而确保事务的隔离性。

  4. 快照隔离（Snapshot Isolation）：

    • 快照隔离是一种基于快照的隔离机制，允许事务在读取数据时使用一致性的快照，而不会受到其他并发事务的影响。
    • 快照隔离通常与 MVCC 结合使用，通过为每个事务生成一个数据快照来提供一致性的读取视图。

  5. 串行化执行：

    • 串行化执行是最严格的隔离级别，它通过在事务执行期间对数据进行串行化的方式来确保事务的隔离性。
    • 在串行化执行中，数据库会按照事务提交的顺序逐个执行事务，从而避免了并发访问导致的数据不一致性。

通过以上隔离机制，DBMS 可以实现不同级别的事务隔离性，并根据实际应用需求和性能要求选择合适的隔离级别。

内连接有哪几种？并写出 SQL 语句。

内连接（Inner Join）是 SQL 中常用的连接操作，用于将两个或多个表中满足连接条件的行组合起来。常见的内连接包括以下几种：

  1. 等值连接（Equi Join）：

    • 等值连接是内连接的最常见形式，它基于两个表中的一个或多个列的值相等来进行连接。
    • 示例 SQL 语句：
      SELECT *
FROM table1
INNER JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column1;

  2. 自连接（Self Join）：

    • 自连接是指连接同一张表的不同实例，通常在需要比较同一表中不同行之间的关系时使用。
    • 示例 SQL 语句：
      SELECT *
FROM employees e1
INNER JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.employee_id;

  3. 非等值连接（Non-Equi Join）：

    • 非等值连接是指连接条件不仅限于两个表中的列相等，还可以使用其他比较条件进行连接。
    • 示例 SQL 语句：
      SELECT *
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id AND o.order_amount > c.minimum_order_amount;

  4. 交叉连接（Cross Join）：

    • 交叉连接是一种特殊的内连接，它会返回两个表中所有可能的组合。通常不建议使用，因为会产生大量的结果。
    • 示例 SQL 语句：
      SELECT *
FROM table1
CROSS JOIN table2;

以上是内连接的几种常见形式，根据实际需求和数据结构选择合适的连接方式。

redis 的常用场景有哪些？

Redis 是一种高性能的内存数据存储系统，常用于以下几种场景：

  1. 缓存：

    • Redis 可以作为缓存系统，将频繁访问的数据存储在内存中，以加快数据的读取速度。
    • Redis 提供了丰富的数据结构和灵活的缓存策略，可以满足不同类型数据的缓存需求。

  2. 会话存储：

    • Redis 可以用来存储用户会话数据，例如用户登录状态、购物车信息等。
    • 由于 Redis 具有高性能和持久化特性，适合用来存储用户会话数据，提供高性能的会话管理服务。

  3. 消息队列：

    • Redis 的发布/订阅（Pub/Sub）功能可以用作简单的消息队列系统。
    • 通过发布/订阅功能，可以实现消息的生产者和消费者之间的解耦，提高系统的可扩展性和可靠性。

  4. 计数器：

    • Redis 的原子操作和计数器功能可以用来实现各种计数器，例如网站访问量、点赞数、在线人数等。
    • Redis 的原子性保证了计数器的一致性和准确性，适合用来实现各种计数功能。

  5. 分布式锁：

    • Redis 可以用来实现分布式锁，通过 SETNX（SET if Not eXists）命令来获取锁。
    • 分布式锁可以用于解决分布式系统中的并发访问问题，保证同一时刻只有一个客户端能够访问共享资源。

  6. 数据持久化：

    • Redis 支持多种持久化方式，包括快照（snapshot）和日志（append-only file）。
    • 数据持久化可以保证数据在服务器重启后不丢失，提高了数据的可靠性和稳定性。

  7. 分布式缓存：

    • Redis 支持主从复制和集群模式，可以构建分布式缓存集群，提供高可用性和可扩展性的缓存服务。

常见的排序算法排序有哪些？你最熟悉哪个？解释一下堆排序？

常见的排序算法包括以下几种：

  1. 冒泡排序（Bubble Sort）：重复地比较相邻的两个元素，如果顺序错误则交换它们，直到没有交换发生为止。

  2. 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序的部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。

  3. 插入排序（Insertion Sort）：将数组分成已排序和未排序两部分，依次将未排序的元素插入到已排序部分的合适位置。

  4. 快速排序（Quick Sort）：通过一趟排序将数组分成两部分，其中一部分的所有元素都小于另一部分，然后分别对这两部分进行排序。

  5. 归并排序（Merge Sort）：将数组分成两部分，分别对两部分进行排序，然后将排好序的两部分合并成一个有序数组。

  6. 堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构进行排序，堆通常是一个近似完全二叉树，且满足堆的性质（父节点的值总是大于（或小于）它的子节点的值）。

  7. 希尔排序（Shell Sort）：插入排序的一种改进版本，通过将待排序元素分成多个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后整体进行一次插入排序。

  8. 计数排序（Counting Sort）：统计数组中每个元素出现的次数，然后根据元素出现的次数将元素放到有序的位置。

  9. 基数排序（Radix Sort）：按照位数进行排序，从最低位开始依次进行排序，直到最高位。

堆排序（Heap Sort）：
堆排序利用了堆这种数据结构的性质，在堆中，根节点的值总是大于（或小于）它的子节点的值。堆排序的基本思想是先将待排序的数组构建成一个最大堆（或最小堆），然后依次将堆顶的元素取出，直到堆为空。

堆排序的过程如下：

  1. 构建堆：将待排序的数组构建成一个最大堆（或最小堆），即满足堆的性质。
  2. 排序：依次将堆顶的元素取出，并将堆的最后一个元素放到堆顶，然后重新调整堆，使其满足堆的性质。
  3. 重复步骤 2，直到堆为空，即所有元素都已经取出，此时数组已经有序。

堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)，其中构建堆的时间复杂度为 O(n)，排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(1)。由于堆排序是原地排序，且具有稳定性，因此是一种性能较好的排序算法。

非聚簇索引分为哪两类？分别是什么意思？

非聚簇索引分为两类：稀疏索引（Sparse Index）和密集索引（Dense Index）。

  1. 稀疏索引（Sparse Index）：

    • 稀疏索引中，索引项并不对应每一个数据记录，而是对应于数据记录的一部分，通常是按照一定的间隔选择部分记录建立索引。
    • 稀疏索引的优点是索引项数量相对较少，占用的存储空间较少，但是查询效率较低，因为需要在索引项之间进行线性搜索来定位到具体的数据记录。

  2. 密集索引（Dense Index）：

    • 密集索引中，索引项对应于每一个数据记录，即索引项数量与数据记录数量相同。
    • 密集索引的优点是查询效率较高，因为可以直接通过索引项定位到具体的数据记录，但是需要占用较多的存储空间，因为需要存储大量的索引项。

在实际应用中，根据数据的特点和查询需求，可以选择合适的索引类型。如果数据量较大且查询频繁，可以选择密集索引以提高查询效率；如果数据量较小或者查询频率不高，可以选择稀疏索引以节省存储空间。

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