面试总结
1. Spring，SpringMVC，SpringBoot，StringCloud的比较
1〉spring:ioc轻量级控制反转（依赖注入，注解注入，set 注入，构造器注入，静态工厂注入）；AOP：面向切面编程，把公共的方法集中处理：如参数校验，权限控制，异常处理。
2〉springMVC:是一个MVC的框架，配置复杂。
主要组件：
DispatcherServlet前端控制器，
HandlerMapping处理器映射器，
HandlerAdapter处理器适配器，
Handler处理器，
ViewResolver视图解析器，
View视图
3〉springboot:默认优于配置，简化了springmvc 的配置，是专注于微服务方面的接口开发和前端解耦。
常用注解：@SpringBootApplication,组合注解；@Configuration,@EnableAutoConfiguration和 @ComponentScan
@Autowired,自动注入
@RestController,@ResponseBody ＋ @Controller，返回json数据不需要在方法前面加@ResponseBody注解了，不能返回jsp,html页面，视图解析器无法解析jsp,html页面
@Repository,数据访问组件
@service,业务层
@PathVariable,绑定函数中的参数
@Component：组件不好归类时
4〉springcloud:注重微服务的开发，更专注于全局微服务的整合和管理。
5个常用组件：注册中心（Eureka，nacos），负载均衡（Ribbon，Nginx/），配置中心（Config断路器（Hystrix），服务网关（Zuul，gateway）滤恶意请求、设置ip黑白名单、做身份认证、限流、负载均衡
2. 负载均衡
1〉实现方式：DNS轮询：以域名作为入口，通过配置多条NDS记录，使得请求可以分配到多个服务器上，但是它只能通过WRR的调度策略，导致负载很难均衡，通常用于要求不高的场景，且它直接将服务器的真实地址暴露给用户，不利于服务安全。
CDN：通过发布机制将内容同步到大量的缓存节点，并在DNS服务器上进行扩展，找到里用户最近的缓存节点作为服务提供节点。但很难自建大量的缓存节点，所以通常使用CDN运营商的服务。目前国内的服务商很少，而且按流量计费，价格也比较昂贵。
IP负载均衡：软件和硬件。硬件有：F5，思科。软件：LVS、HAProxy、NginX
2〉负载均衡策略：轮询，随机，最小响应时间，最小并发数。
3〉对比：LVS：是基于四层的转发，只能做端口的转发
HAproxy：是基于四层和七层的转发，是专业的代理服务器
Nginx：是WEB服务器，缓存服务器，又是反向代理服务器，可以做七层的转发
Nginx的优点：可以针对http应用做一些分流的策略，比如针对域名、目录结
构；网络稳定性的依赖非常小；同时也是功能强大的Web应
用服务器，可作为静态网页和图片服务器；Nginx仅能支持http、https和Email协议，HAProxy支持TCP协议的负载均衡转发；
3. 负载均衡的3种部署模式
1〉路由模式：部署灵活，服务器的网关必须设置负载均衡机的LAN口地址，对网络的改动小。
2〉桥接模式：配置简单，不改变现有网络，但负载均衡的WAN口和LAN口分别连接上行设备和下行设备。
3〉服务直接返回模式：返回的流量是不经过负载均衡的，适用于大流量高快带要求的服务。
4. Redis
1〉数据类型：String，List，Hash，set，zset。
2〉应用场景：会话缓存，排行榜/计数器，发布/订阅
3〉优点：速度快，支持丰富的数据类型，支持事务，丰富的特性
4〉数据持久化：RDB（快照）和AOF（日志文件）
5〉性能问题：
1） Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件；
2）如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次；
3） 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内；
4）尽量避免在压力很大的主库上增加从库；
5）主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…；
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变
5. 多线程的四种实现方式
1>继承Thread类，实现Runnable接口，实现Callable接口通过FutureTast，通过线程池创建线程。
前两种无返回值，后两种有
6. 线程池
重要参数
1〉corePoolSize核心线程数
2〉maxPoolSize：最大线程数
3〉queueCapacity:任务队列容量
4〉keepAliveTime：线程空闲时间
5〉allowCoreThteadTimeout:允许核心线程超时
6〉rejectedExecutionHandler:任务拒绝处理
任务执行
当线程数小于核心线程数时，创建线程。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列未满时，将任务放入任务队列。
当线程数大于等于核心线程数，且任务队列已满
若线程数小于最大线程数，创建线程
若线程数等于最大线程数，抛出异常，拒绝任务
7. es的原理
倒排索引：由在文档中出现的唯一的单词列表，以及对于每个单词在文档中的位置组成。
8. Mysql
1>数据库设计的三范式：表中每个字段都不能再分；满足第一范式且表中的非主键字段都依赖于逐渐字段；满足第二范式且表中非主键字段都直接依赖与主键字段。
2>数据库事物：一致性，原子性，隔离性，持久性。
3>索引：聚集索引，非聚集索引，唯一索引
4>数据库约束：主键约束，外键约束，默认值约束，检查约束，唯一约束，空值约束。
5>聚合函数：sum，avg，min，max，count
6>存储引擎：INNODB（支持事务，外键，行级锁，查表总行数时全表扫描）
MYISAM（不支持事务，不支持外键，表锁，插入数据时锁定整个表，查行数时无需扫描整个表）
9. Linux常用命令
1〉查看日志：tail -100f test.log查询后多少行，
head查询钱多少行，
cat -n test.log |grep "debug" 查询关键字的日志
sed -n '/2014-12-17 16:17:20/,/2014-12-17 16:17:36/p' test.log 按日期查询
2〉文件和目录
cd /home 进入 '/ home' 目录'
cd .. 返回上一级目录
cd 进入个人的主目录
cd ~user1 进入个人的主目录
pwd 显示工作路径
ls 查看目录中的文件
ls -a 显示隐藏文件
mkdir dir1 创建一个叫做 'dir1' 的目录'
mkdir -p
/tmp/dir1/dir2 创建一个目录树
rm -f file1 删除一个叫做 'file1' 的文件'
rmdir dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录'
rm -rf dir1 删除一个叫做 'dir1' 的目录并同时删除其内容
mv dir1 new_dir 重命名/移动 一个目录
cp file1 file2 复制一个文件
cp dir/* . 复制一个目录下的所有文件到当前工作目录
cp -a /tmp/dir1 . 复制一个目录到当前工作目录
10. 日志的级别
由低到高：
- ALL 最低等级的，用于打开所有日志记录。
- TRACE 很低的日志级别，一般不会使用。
- DEBUG用于开发过程中打印一些运行信息。
- INFO打印一些你感兴趣的或者重要的信息
- WARNING提示信息
- ERROR异常信息
- CRITICAL指出每个严重的错误事件将会导致应用程序的退出
- OFF高等级的，用于关闭所有日志记录
11. 框架搭建
1〉创建工程File > New > Project
2〉目录：controller,service,dao,entity,mapper
2>配置文件pom.xml
3>数据库的配置
4>登陆
12. Spark
13. Nginx
14. MQ
15. JDK8的新特性
17.1 Lambda表达式：本质上是一个匿名方法，允许把函数作为一个方法的参数（函数作为参数传递进方法中）或者把代码看成数据，用逗号分隔的参数列表、–>符号、函数体三部分表示
17.2 接口的默认方法和静态方法
17.3 新增Stream类（Stream不保存数据，故每个Stream流只能使用一次）
filter(Predicate)，
map(fun)，.limit(n) ，
.sorted(Comparator) ：将流元素按Comparator排序，
.skip(n) ：跳过前n个元素，
distinct() ：剔除重复元素
问题。.Zoned(时区) − 通过制定的时区处理日期时间）。
17.5 使用Base64
17.6.新增方法引用格式
17.7 引入Optional
17.8 注解相关的改变
可以进行重复注解
扩展注解的支持（局部变量、泛型类、父类与接口的实现，就连方法的异常也能添加注解。）
17.9 支持并行（parallel）数组
17.10 对并发类（Concurrency）的扩展。
16. java设计模式
java中的设计模式有23种，具体如下：
创建型
抽象工厂模式、工厂方法、建造者模式、原型模式、单态模式
结构型
适配器模式、桥接模式、组合模式、外观模式、装饰者模式、享元模式、代理模式、
行为型
责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式、访问者模式
常见的有七种，具体如下：单例模式、工厂模式、建造(Builder)模式、观察者模式、适配器(Adapter)模式、代理模式、装饰模式
观察者模式：对象间的一对多的依赖关系。
装饰模式：动态的给对象添加新的功能。
单例模式：某个类只能有一个实例，提供一个全局的访问点。
简单工厂：一个工厂类根据传入的参量决定创建出那一种产品类的实例。
适配器模式：将一个类的方法接口转换成客户希望的另外一个接口。
外观模式：对外提供一个统一的方法，来访问子系统中的一群接口。
代理模式：为其他对象提供一个代理以便控制这个对象的访问。
建造者模式：封装一个复杂对象的构建过程，并可以按步骤构造。
17. 数据库优化
1.’对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
