Java知识点整理（一）

ArrayList和LinkedList的区别

1、ArrayList和LinkedList可想从名字分析，它们一个是Array(动态数组)的数据结构，一个是Link(链表)的数据结构，此外，它们两个都是对List接口的实现。

前者是数组队列，相当于动态数组；后者为双向链表结构，也可当作堆栈、队列、双端队列。

2、当随机访问List时（get和set操作），ArrayList比LinkedList的效率更高，因为LinkedList是线性的数据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。

3、当对数据进行增加和删除的操作时(add和remove操作)，LinkedList比ArrayList的效率更高，因为ArrayList是数组，所以在其中进行增删操作时，会对操作点之后所有数据的下标索引造成影响，需要进行数据的移动。

4、从利用效率来看，ArrayList自由性较低，因为它需要手动的设置固定大小的容量，但是它的使用比较方便，只需要创建，然后添加数据，通过调用下标进行使用；而LinkedList自由性较高，能够动态的随数据量的变化而变化，但是它不便于使用。

5、ArrayList主要控件开销在于需要在lList列表预留一定空间；而LinkList主要控件开销在于需要存储结点信息以及结点指针信息。

ArrayList越界问题

ArrayList内部add()的实现过程分两步操作，step1检查array容量，step2塞值并将size++

数组下标越界，index会和ArrayList的私有变量size做比较，那问题就是size到底是多少？添加元素成功后会执行size++，删除元素成功会执行size--。也就是说size是元素个数，并不是数组的长度。

        private void rangeCheckForAdd(int index) {
            if (index < 0 || index > this.size)
                throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index));
        }

假设有2个线程操作同一个ArrayList，且array的容量刚好还可以存一个值。Thread1执行add()的step1完成，step2还没开始时被挂起，这时Thread1“认为”array还有位置可以塞值，然后安心地睡去了；Thread2执行add()，存入一个元素并将size++，而+1后的size已经大于array当前容量了。然后Thread1醒过来往下执行，因为它睡前已经检查过array容量了，所以就直接执行step2，直接把值存在下标为size的地方，所以就越界了。

ArrayList和HashSet的区别

Set 集合是无序不可以重复的的、List 集合是有序可以重复的

Volatile 和 Synchronize 区别

线程安全性包括两个方面，①可见性。②原子性。

volatile关键字的作用:

• 使变量在多个线程间可见（可见性）,不能保证线程的安全性

• volatile 修饰的变量会禁止指令重排序（有序性）

1. volatile轻量级，只能修饰变量。synchronized重量级，还可修饰方法

2. volatile只能保证数据的可见性，不能用来同步，因为多个线程并发访问volatile修饰的变量不会阻塞。

3. synchronized不仅保证可见性，而且还保证原子性，因为，只有获得了锁的线程才能进入临界区，从而保证临界区中的所有语句都全部执行。多个线程争抢synchronized锁对象时，会出现阻塞。

多态原理

方法表是实现动态调用的核心。方法表存放在方法区中的类型信息中。为了优化对象调用方法的速度，方法区的类型信息会增加一个指针，该指针指向一个记录该类方法的方法表，方法表中的每一个项都是对应方法的指针。

invokevitual

• 查看基类的方法表，得到调用方法方法在该方法表的偏移量（假设为15），这样就得到该方法的直接引用。 
• 根据this指针得到具体的子类对象，根据对象得到该对象对应的方法表，根据偏移量15查看有无重写（override）该方法，如果重写，则可以直接调用；如果没有重写，则需要拿到按照继承关系从下往上的基类的方法表，同样按照这个偏移量15查看有无该方法。

invokeinterface

因为 Java 类是可以同时实现多个接口的，而当用接口引用调用某个方法的时候，情况就有所不同了。Java 对于接口方法的调用是采用搜索方法表的方式。

数据库引擎InnoDB和MyISAM区别

Redis五种数据结构简介

Redis中list,zset底层实现

• 列表

列表的内部编码可以是压缩列表（ziplist）或双端链表（linkedlist）。

双端链表：由一个list结构和多个listNode结构组成；典型结构如下图所示：

通过图中可以看出，双端链表同时保存了表头指针和表尾指针，并且每个节点都有指向前和指向后的指针；链表中保存了列表的长度；dup、free和match为节点值设置类型特定函数，所以链表可以用于保存各种不同类型的值。而链表中每个节点指向的是type为字符串的redisObject。

压缩列表：压缩列表是Redis为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块(而不是像双端链表一样每个节点是指针)组成的顺序型数据结构；具体结构相对比较复杂，略。与双端链表相比，压缩列表可以节省内存空间，但是进行修改或增删操作时，复杂度较高；因此当节点数量较少时，可以使用压缩列表；但是节点数量多时，还是使用双端链表划算。

压缩列表不仅用于实现列表，也用于实现哈希、有序列表；使用非常广泛。只有同时满足下面两个条件时，才会使用压缩列表：

• 列表中元素数量小于512个
• 列表中所有字符串对象都不足64字节。

如果有一个条件不满足，则使用双端列表；且编码只可能由压缩列表转化为双端链表，反方向则不可能。

• 有序集合

有序集合与集合一样，元素都不能重复；但与集合不同的是，有序集合中的元素是有顺序的。与列表使用索引下标作为排序依据不同，有序集合为每个元素设置一个分数（score）作为排序依据。

 有序集合的内部编码可以是压缩列表（ziplist）或跳跃表（skiplist）。

跳跃表是一种有序数据结构，通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。除了跳跃表，实现有序数据结构的另一种典型实现是平衡树；大多数情况下，跳跃表的效率可以和平衡树媲美，且跳跃表实现比平衡树简单很多，因此redis中选用跳跃表代替平衡树。跳跃表支持平均O(logN)、最坏O(N)的复杂点进行节点查找，并支持顺序操作。Redis的跳跃表实现由zskiplist和zskiplistNode两个结构组成：前者用于保存跳跃表信息（如头结点、尾节点、长度等），后者用于表示跳跃表节点。具体结构相对比较复杂，略。

只有同时满足下面两个条件时，才会使用压缩列表：

• 有序集合中元素数量小于128个；
• 有序集合中所有成员长度都不足64字节。

如果有一个条件不满足，则使用跳跃表；且编码只可能由压缩列表转化为跳跃表，反方向则不可能。

HTTP与HTTPS有什么区别

　　1、https协议需要到ca申请证书，一般免费证书较少，因而需要一定费用。

　　2、http是超文本传输协议，信息是明文传输，https则是具有安全性的ssl加密传输协议。

　　3、http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样，前者是80，后者是443。

　　4、http的连接很简单，是无状态的；HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，比http协议安全。

TCP三次握手

JVM垃圾回收算法

多线程单例

• Double Check Locking
• 枚举实现单例

Java线程同步

锁池和等待池

• 锁池:假设线程A已经拥有了某个对象(注意:不是类)的锁，而其它的线程想要调用这个对象的某个synchronized方法(或者synchronized块)，由于这些线程在进入对象的synchronized方法之前必须先获得该对象的锁的拥有权，但是该对象的锁目前正被线程A拥有，所以这些线程就进入了该对象的锁池中。
• 等待池:假设一个线程A调用了某个对象的wait()方法，线程A就会释放该对象的锁后，进入到了该对象的等待池中

notify和notifyAll的区别

• 如果线程调用了对象的 wait()方法，那么线程便会处于该对象的等待池中，等待池中的线程不会去竞争该对象的锁。
• 当有线程调用了对象的 notifyAll()方法（唤醒所有 wait 线程）或 notify()方法（只随机唤醒一个 wait 线程），被唤醒的的线程便会进入该对象的锁池中，锁池中的线程会去竞争该对象锁。也就是说，调用了notify后只要一个线程会由等待池进入锁池，而notifyAll会将该对象等待池内的所有线程移动到锁池中，等待锁竞争
• 优先级高的线程竞争到对象锁的概率大，假若某线程没有竞争到该对象锁，它还会留在锁池中，唯有线程再次调用 wait()方法，它才会重新回到等待池中。而竞争到对象锁的线程则继续往下执行，直到执行完了 synchronized 代码块，它会释放掉该对象锁，这时锁池中的线程会继续竞争该对象锁。

乐观锁悲观锁应用场景

悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。

乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。

总结：两种所各有优缺点，读取频繁使用乐观锁，写入频繁使用悲观锁。

排序算法复杂度

注：

1. 归并排序可以通过手摇算法将空间复杂度降到O（1），但是时间复杂度会提高。
2. 基数排序时间复杂度为O（N*M），其中N为数据个数，M为数据位数。

辅助记忆

• 时间复杂度记忆

冒泡、选择、直接插入排序需要两个for循环，每次只关注一个元素，平均时间复杂度为O（n2）（一遍找元素O(n)O(n)，一遍找位置O(n)O(n)）
快速、归并、希尔、堆基于二分思想，log以2为底，平均时间复杂度为O(nlogn)（一遍找元素O(n)，一遍找位置O(logn)）

• 稳定性记忆-“快希选堆”（快牺牲稳定性）

排序算法的稳定性：排序前后相同元素的相对位置不变，则称排序算法是稳定的；否则排序算法是不稳定的。

快速排序非递归实现

海量数据过滤