java——面试题 基础（上）
谈谈你对Java平台的理解？
典型回答
Java 本身是一种面向对象的语言，最显著的特性有两个方面，
-
一是所谓的“书写一次，到处运行”（Write once, run anywhere），能够非常容易地获得跨平台能力；
-
另外就是垃圾收集（GC, Garbage Collection），Java 通过垃圾收集器（Garbage Collector）回收分配内存，大部分情况下，程序员不需要自己操心内存的分配和回收。
我们日常会接触到 JRE（Java Runtime Environment）或者 JDK（Java Development Kit）。 JRE，也就是 Java 运行环境，包含了 JVM 和 Java 类库，以及一些模块等。
而 JDK 可以看作是 JRE 的一个超集，提供了更多工具，比如编译器、各种诊断工具等。
对于“Java 是解释执行”这句话，这个说法不太准确。
我们开发的 Java 的源代码，首先通过 Javac 编译成为字节码（bytecode），
然后，在运行时，通过 Java 虚拟机（JVM）内嵌的解释器将字节码转换成为最终的机器码。
但是常见的 JVM，比如我们大多数情况使用的 Oracle JDK 提供的 Hotspot JVM，都提供了 JIT（Just-In-Time）编译器，也就是通常所说的动态编译器，
JIT 能够在运行时将热点代码编译成机器码，这种情况下部分热点代码就属于编译执行，而不是解释执行了。
考点分析
其实这个问题，问得有点笼统。题目本身是非常开放的，往往考察的是多个方面，
比如，基础知识理解是否很清楚；是否掌握 Java 平台主要模块和运行原理等。
很多面试者会在这种问题上吃亏，稍微紧张了一下，不知道从何说起，就给出个很简略的回答。
对于这类笼统的问题，你需要尽量表现出自己的思维深入并系统化，Java 知识理解得也比较全面，一定要避免让面试官觉得你是个“知其然不知其所以然”的人。毕竟明白基本组成和机制，是日常工作中进行问题诊断或者性能调优等很多事情的基础，相信没有招聘方会不喜欢“热爱学习和思考”的面试者。
即使感觉自己的回答不是非常完善，也不用担心。个人觉得这种笼统的问题，有时候回答得稍微片面也很正常，大多数有经验的面试官，不会因为一道题就对面试者轻易地下结论。通常会尽量引导面试者，把他的真实水平展现出来，这种问题就是做个开场热身，面试官经常会根据你的回答扩展相关问题。
知识扩展
对于 Java 平台的理解，可以从很多方面简明扼要地谈一下，
例如：Java 语言特性，包括泛型、Lambda 等语言特性；基础类库，包括集合、IO/NIO、网络、并发、安全等基础类库。对于我们日常工作应用较多的类库，面试前可以系统化总结一下，有助于临场发挥。
或者谈谈 JVM 的一些基础概念和机制，
比如 Java 的类加载机制，常用版本 JDK（如 JDK 8）内嵌的 Class-Loader，例如 Bootstrap、 Application 和 Extension Class-loader；类加载大致过程：加载、验证、链接、初始化；自定义 Class-Loader 等。还有垃圾收集的基本原理，最常见的垃圾收集器，如 SerialGC、Parallel GC、 CMS、 G1 等，对于适用于什么样的工作负载最好也心里有数。
当然还有 JDK 包含哪些工具或者 Java 领域内其他工具等，如编译器、运行时环境、安全工具、诊断和监控工具等。这些基本工具是日常工作效率的保证，对于我们工作在其他语言平台上，同样有所帮助，很多都是触类旁通的。
下图是总结的一个相对宽泛的蓝图供你参考。
有些面试官喜欢在特定问题上“刨根问底儿”，因为这是进一步了解面试者对知识掌握程度的有效方法。
众所周知，我们通常把 Java 分为编译期和运行时。这里说的 Java 的编译和 C/C++ 是有着不同的意义的，
Javac 的编译，编译 Java 源码生成“.class”文件里面实际是字节码，而不是可以直接执行的机器码。Java 通过字节码和 Java 虚拟机（JVM）这种跨平台的抽象，屏蔽了操作系统和硬件的细节，这也是实现“一次编译，到处执行”的基础。
在运行时，JVM 会通过类加载器（Class-Loader）加载字节码，解释或者编译执行。主流 Java 版本中，如 JDK 8 实际是解释和编译混合的一种模式，即所谓的混合模式（-Xmixed）。
通常运行在 server 模式的 JVM，会进行上万次调用以收集足够的信息进行高效的编译，client 模式这个门限是 1500 次。
Oracle Hotspot JVM 内置了两个不同的 JIT compiler，
-
C1 对应前面说的 client 模式，适用于对于启动速度敏感的应用，比如普通 Java 桌面应用；
-
C2 对应 server 模式，它的优化是为长时间运行的服务器端应用设计的。默认是采用所谓的分层编译（TieredCompilation）。
Java 虚拟机启动时，可以指定不同的参数对运行模式进行选择。
比如，指定“-Xint”，就是告诉 JVM 只进行解释执行，不对代码进行编译，这种模式抛弃了 JIT 可能带来的性能优势。毕竟解释器（interpreter）是逐条读入，逐条解释运行的。
与其相对应的，还有一个“-Xcomp”参数，这是告诉 JVM 关闭解释器，不要进行解释执行，或者叫作最大优化级别。那你可能会问这种模式是不是最高效啊？简单说，还真未必。“-Xcomp”会导致 JVM 启动变慢非常多，同时有些 JIT 编译器优化方式，比如分支预测，如果不进行 profiling，往往并不能进行有效优化。
除了我们日常最常见的 Java 使用模式，其实还有一种新的编译方式，即所谓的 AOT（Ahead-of-Time Compilation），直接将字节码编译成机器代码，这样就避免了 JIT 预热等各方面的开销，比如 Oracle JDK 9 就引入了实验性的 AOT 特性，并且增加了新的 jaotc 工具。利用下面的命令把某个类或者某个模块编译成为 AOT 库。
jaotc --output libHelloWorld.so HelloWorld.class
jaotc --output libjava.base.so --module java.base
然后，在启动时直接指定就可以了。
java -XX:AOTLibrary=./libHelloWorld.so,./libjava.base.so HelloWorld
而且，Oracle JDK 支持分层编译和 AOT 协作使用，这两者并不是二选一的关系。如果你有兴趣，可以参考相关文档：http://openjdk.java.net/jeps/295。AOT 也不仅仅是只有这一种方式，业界早就有第三方工具（如 GCJ、Excelsior JET）提供相关功能。
另外，JVM 作为一个强大的平台，不仅仅只有 Java 语言可以运行在 JVM 上，本质上合规的字节码都可以运行，Java 语言自身也为此提供了便利，我们可以看到类似 Clojure、Scala、Groovy、JRuby、Jython 等大量 JVM 语言，活跃在不同的场景。
Exception和Error有什么区别？
典型回答
Exception 和 Error 都是继承了 Throwable 类，在 Java 中只有 Throwable 类型的实例才可以被抛出（throw）或者捕获（catch），它是异常处理机制的基本组成类型。
Exception 和 Error 体现了 Java 平台设计者对不同异常情况的分类。
Exception 是程序正常运行中，可以预料的意外情况，可能并且应该被捕获，进行相应处理。
Error 是指在正常情况下，不大可能出现的情况，绝大部分的 Error 都会导致程序（比如 JVM 自身）处于非正常的、不可恢复状态。既然是非正常情况，所以不便于也不需要捕获，常见的比如 OutOfMemoryError 之类，都是 Error 的子类。
Exception 又分为可检查（checked）异常和不检查（unchecked）异常，
可检查异常在源代码里必须显式地进行捕获处理，这是编译期检查的一部分。前面我介绍的不可查的 Error，是 Throwable 不是 Exception。
不检查异常就是所谓的运行时异常，类似 NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException 之类，通常是可以编码避免的逻辑错误，具体根据需要来判断是否需要捕获，并不会在编译期强制要求。
考点分析
分析 Exception 和 Error 的区别，是从概念角度考察了 Java 处理机制。总的来说，还处于理解的层面，面试者只要阐述清楚就好了。
我们在日常编程中，如何处理好异常是比较考验功底的，需要掌握两个方面。
第一，理解 Throwable、Exception、Error 的设计和分类。比如，掌握那些应用最为广泛的子类，以及如何自定义异常等。
很多面试官会进一步追问一些细节，比如，你了解哪些 Error、Exception 或者 RuntimeException？
画了一个简单的类图，并列出来典型例子，可以给你作为参考，至少做到基本心里有数。
其中有些子类型，最好重点理解一下，比如 NoClassDefFoundError 和 ClassNotFoundException 有什么区别，这也是个经典的入门题目。
第二，理解 Java 语言中操作 Throwable 的元素和实践。掌握最基本的语法是必须的，如 try-catch-finally 块，throw、throws 关键字等。与此同时，也要懂得如何处理典型场景。
异常处理代码比较繁琐，比如我们需要写很多千篇一律的捕获代码，或者在 finally 里面做一些资源回收工作。随着 Java 语言的发展，引入了一些更加便利的特性，比如 try-with-resources 和 multiple catch，具体可以参考下面的代码段。在编译时期，会自动生成相应的处理逻辑，比如，自动按照约定俗成 close 那些扩展了 AutoCloseable 或者 Closeable 的对象。
try (BufferedReader br = new BufferedReader(…);
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(…)) {// Try-with-resources
// do something
catch ( IOException | XEception e) {// Multiple catch
// Handle it
}
知识扩展
前面谈的大多是概念性的东西，下面来谈些实践中的选择，结合一些代码用例进行分析。
先开看第一个吧，下面的代码反映了异常处理中哪些不当之处？
try {
// 业务代码
// …
Thread.sleep(1000L);
} catch (Exception e) {
// Ignore it
}
这段代码虽然很短，但是已经违反了异常处理的两个基本原则。
第一，尽量不要捕获类似 Exception 这样的通用异常，而是应该捕获特定异常，在这里是 Thread.sleep() 抛出的 InterruptedException。
这是因为在日常的开发和合作中，我们读代码的机会往往超过写代码，软件工程是门协作的艺术，所以我们有义务让自己的代码能够直观地体现出尽量多的信息，而泛泛的 Exception 之类，恰恰隐藏了我们的目的。
另外，我们也要保证程序不会捕获到我们不希望捕获的异常。比如，你可能更希望 RuntimeException 被扩散出来，而不是被捕获。
进一步讲，除非深思熟虑了，否则不要捕获 Throwable 或者 Error，这样很难保证我们能够正确程序处理 OutOfMemoryError。
第二，不要生吞（swallow）异常。这是异常处理中要特别注意的事情，因为很可能会导致非常难以诊断的诡异情况。
生吞异常，往往是基于假设这段代码可能不会发生，或者感觉忽略异常是无所谓的，但是千万不要在产品代码做这种假设！
如果我们不把异常抛出来，或者也没有输出到日志（Logger）之类，程序可能在后续代码以不可控的方式结束。没人能够轻易判断究竟是哪里抛出了异常，以及是什么原因产生了异常。
再来看看第二段代码
try {
// 业务代码
// …
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
这段代码作为一段实验代码，它是没有任何问题的，但是在产品代码中，通常都不允许这样处理。你先思考一下这是为什么呢？
我们先来看看printStackTrace()的文档，开头就是“Prints this throwable and its backtrace to the standard error stream”。问题就在这里，在稍微复杂一点的生产系统中，标准出错（STERR）不是个合适的输出选项，因为你很难判断出到底输出到哪里去了。
尤其是对于分布式系统，如果发生异常，但是无法找到堆栈轨迹（stacktrace），这纯属是为诊断设置障碍。所以，最好使用产品日志，详细地输出到日志系统里。
我们接下来看下面的代码段，体会一下Throw early, catch late 原则。
public void readPreferences(String fileName){
//...perform operations...
InputStream in = new FileInputStream(fileName);
//...read the preferences file...
}
如果 fileName 是 null，那么程序就会抛出 NullPointerException，但是由于没有第一时间暴露出问题，堆栈信息可能非常令人费解，往往需要相对复杂的定位。这个 NPE 只是作为例子，实际产品代码中，可能是各种情况，比如获取配置失败之类的。在发现问题的时候，第一时间抛出，能够更加清晰地反映问题。
我们可以修改一下，让问题“throw early”，对应的异常信息就非常直观了。
public void readPreferences(String filename) {
Objects. requireNonNull(filename);
//...perform other operations...
InputStream in = new FileInputStream(filename);
//...read the preferences file...
}
至于“catch late”，其实是我们经常苦恼的问题，捕获异常后，需要怎么处理呢？
最差的处理方式，就是我前面提到的“生吞异常”，本质上其实是掩盖问题。如果实在不知道如何处理，可以选择保留原有异常的 cause 信息，直接再抛出或者构建新的异常抛出去。在更高层面，因为有了清晰的（业务）逻辑，往往会更清楚合适的处理方式是什么。
有的时候，我们会根据需要自定义异常，这个时候除了保证提供足够的信息，还有两点需要考虑：
- 是否需要定义成 Checked Exception，因为这种类型设计的初衷更是为了从异常情况恢复，作为异常设计者，我们往往有充足信息进行分类。
- 在保证诊断信息足够的同时，也要考虑避免包含敏感信息，因为那样可能导致潜在的安全问题。如果我们看 Java 的标准类库，你可能注意到类似
java.net.ConnectException，出错信息是类似“ Connection refused (Connection refused)”，而不包含具体的机器名、IP、端口等，一个重要考量就是信息安全。类似的情况在日志中也有，比如，用户数据一般是不可以输出到日志里面的。
业界有一种争论（甚至可以算是某种程度的共识），Java 语言的 Checked Exception 也许是个设计错误，反对者列举了几点：
- Checked Exception 的假设是我们捕获了异常，然后恢复程序。但是，其实我们大多数情况下，根本就不可能恢复。Checked Exception 的使用，已经大大偏离了最初的设计目的。
- Checked Exception 不兼容 functional 编程，如果你写过 Lambda/Stream 代码，相信深有体会。
很多开源项目，已经采纳了这种实践，比如 Spring、Hibernate 等，甚至反映在新的编程语言设计中，比如 Scala 等。 如果有兴趣，你可以参考：
http://literatejava.com/exceptions/checked-exceptions-javas-biggest-mistake/。
当然，很多人也觉得没有必要矫枉过正，因为确实有一些异常，比如和环境相关的 IO、网络等，其实是存在可恢复性的，而且 Java 已经通过业界的海量实践，证明了其构建高质量软件的能力。我就不再进一步解读了，感兴趣的可以点击链接，观看 Bruce Eckel 在 2018 年全球软件开发大会 QCon 的分享 Failing at Failing: How and Why We’ve Been Nonchalantly Moving Away From Exception Handling。
我们从性能角度来审视一下 Java 的异常处理机制，这里有两个可能会相对昂贵的地方：
- try-catch 代码段会产生额外的性能开销，或者换个角度说，它往往会影响 JVM 对代码进行优化，所以建议仅捕获有必要的代码段，尽量不要一个大的 try 包住整段的代码；与此同时，利用异常控制代码流程，也不是一个好主意，远比我们通常意义上的条件语句（if/else、switch）要低效。
- Java 每实例化一个
Exception，都会对当时的栈进行快照，这是一个相对比较重的操作。如果发生的非常频繁，这个开销可就不能被忽略了。
所以，对于部分追求极致性能的底层类库，有种方式是尝试创建不进行栈快照的 Exception。这本身也存在争议，因为这样做的假设在于，创建异常时知道未来是否需要堆栈。问题是，实际上可能吗？小范围或许可能，但是在大规模项目中，这么做可能不是个理智的选择。如果需要堆栈，但又没有收集这些信息，在复杂情况下，尤其是类似微服务这种分布式系统，这会大大增加诊断的难度。
当我们的服务出现反应变慢、吞吐量下降的时候，检查发生最频繁的 Exception 也是一种思路。
谈谈final、finally、 finalize有什么不同？
典型回答
final 可以用来修饰类、方法、变量，分别有不同的意义，final 修饰的 class 代表不可以继承扩展，final 的变量是不可以修改的，而 final 的方法也是不可以重写的（override）。
finally 则是 Java 保证重点代码一定要被执行的一种机制。我们可以使用 try-finally 或者 try-catch-finally 来进行类似关闭 JDBC 连接、保证 unlock 锁等动作。
finalize 是基础类 java.lang.Object 的一个方法，它的设计目的是保证对象在被垃圾收集前完成特定资源的回收。finalize 机制现在已经不推荐使用，并且在 JDK 9 开始被标记为 deprecated。
考点分析
这是一个非常经典的 Java 基础问题，上面的回答主要是从语法和使用实践角度出发的，其实还有很多方面可以深入探讨，面试官还可以考察你对性能、并发、对象生命周期或垃圾收集基本过程等方面的理解。
推荐使用 final 关键字来明确表示我们代码的语义、逻辑意图，这已经被证明在很多场景下是非常好的实践，比如：
- 我们可以将方法或者类声明为 final，这样就可以明确告知别人，这些行为是不许修改的。
如果你关注过 Java 核心类库的定义或源码， 有没有发现 java.lang 包下面的很多类，相当一部分都被声明成为 final class？在第三方类库的一些基础类中同样如此，这可以有效避免 API 使用者更改基础功能，某种程度上，这是保证平台安全的必要手段。
- 使用 final 修饰参数或者变量，也可以清楚地避免意外赋值导致的编程错误，甚至，有人明确推荐将所有方法参数、本地变量、成员变量声明成 final。
- final 变量产生了某种程度的不可变（immutable）的效果，所以，可以用于保护只读数据，尤其是在并发编程中，因为明确地不能再赋值 final 变量，有利于减少额外的同步开销，也可以省去一些防御性拷贝的必要。
final 也许会有性能的好处，很多文章或者书籍中都介绍了可在特定场景提高性能，
比如，利用 final 可能有助于 JVM 将方法进行内联，可以改善编译器进行条件编译的能力等等。
坦白说，很多类似的结论都是基于假设得出的，比如现代高性能 JVM（如 HotSpot）判断内联未必依赖 final 的提示，要相信 JVM 还是非常智能的。类似的，final 字段对性能的影响，大部分情况下，并没有考虑的必要。
从开发实践的角度，不想过度强调这一点，这是和 JVM 的实现很相关的，未经验证比较难以把握。个人建议是，在日常开发中，除非有特别考虑，不然最好不要指望这种小技巧带来的所谓性能好处，程序最好是体现它的语义目的。
对于 finally，明确知道怎么使用就足够了。需要关闭的连接等资源，更推荐使用 Java 7 中添加的 try-with-resources 语句，因为通常 Java 平台能够更好地处理异常情况，编码量也要少很多，何乐而不为呢。
另外，注意到有一些常被考到的 finally 问题（也比较偏门），至少需要了解一下。比如，下面代码会输出什么？
try {
// do something
System.exit(1);
} finally{
System.out.println(“Print from finally”);
}
上面 finally 里面的代码可不会被执行的，这是一个特例。
对于 finalize，我们要明确它是不推荐使用的，业界实践一再证明它不是个好的办法，在 Java 9 中，甚至明确将 Object.finalize() 标记为 deprecated！如果没有特别的原因，不要实现 finalize 方法，也不要指望利用它来进行资源回收。
为什么呢？简单说，你无法保证 finalize 什么时候执行，执行的是否符合预期。使用不当会影响性能，导致程序死锁、挂起等。
通常来说，利用 try-with-resources 或者 try-finally 机制，是非常好的回收资源的办法。如果确实需要额外处理，可以考虑 Java 提供的 Cleaner 机制或者其他替代方法。
知识扩展
注意，final 不是 immutable！
我在前面介绍了 final 在实践中的益处，需要注意的是，final 并不等同于 immutable，比如下面这段代码：
final List<String> strList = new ArrayList<>();
strList.add("Hello");
strList.add("world");
List<String> unmodifiableStrList = List.of("hello", "world");
unmodifiableStrList.add("again");
final 只能约束 strList 这个引用不可以被赋值，但是 strList 对象行为不被 final 影响，添加元素等操作是完全正常的。如果我们真的希望对象本身是不可变的，那么需要相应的类支持不可变的行为。在上面这个例子中，List.of 方法创建的本身就是不可变 List，最后那句 add 是会在运行时抛出异常的。
Immutable 在很多场景是非常棒的选择，某种意义上说，Java 语言目前并没有原生的不可变支持，如果要实现 immutable 的类，我们需要做到：
- 将 class 自身声明为 final，这样别人就不能扩展来绕过限制了。
- 将所有成员变量定义为 private 和 final，并且不要实现 setter 方法。
- 通常构造对象时，成员变量使用深度拷贝来初始化，而不是直接赋值，这是一种防御措施，因为你无法确定输入对象不被其他人修改。
- 如果确实需要实现
getter方法，或者其他可能会返回内部状态的方法，使用copy-on-write原则，创建私有的 copy。
这些原则是不是在并发编程实践中经常被提到？的确如此。
关于 setter/getter 方法，很多人喜欢直接用 IDE 一次全部生成，建议最好是你确定有需要时再实现。
finalize 真的那么不堪？
前面简单介绍了 finalize 是一种已经被业界证明了的非常不好的实践，那么为什么会导致那些问题呢？
finalize 的执行是和垃圾收集关联在一起的，一旦实现了非空的 finalize 方法，就会导致相应对象回收呈现数量级上的变慢，有人专门做过 benchmark，大概是 40~50 倍的下降。
因为，finalize 被设计成在对象被垃圾收集前调用，这就意味着实现了 finalize 方法的对象是个“特殊公民”，JVM 要对它进行额外处理。finalize 本质上成为了快速回收的阻碍者，可能导致你的对象经过多个垃圾收集周期才能被回收。
有人也许会问，我用 System.runFinalization() 告诉 JVM 积极一点，是不是就可以了？也许有点用，但是问题在于，这还是不可预测、不能保证的，所以本质上还是不能指望。实践中，因为 finalize 拖慢垃圾收集，导致大量对象堆积，也是一种典型的导致 OOM 的原因。
从另一个角度，我们要确保回收资源就是因为资源都是有限的，垃圾收集时间的不可预测，可能会极大加剧资源占用。这意味着对于消耗非常高频的资源，千万不要指望 finalize 去承担资源释放的主要职责，最多让 finalize 作为最后的“守门员”，况且它已经暴露了如此多的问题。这也是为什么推荐，资源用完即显式释放，或者利用资源池来尽量重用。
finalize 还会掩盖资源回收时的出错信息，我们看下面一段 JDK 的源代码，截取自 java.lang.ref.Finalizer
private void runFinalizer(JavaLangAccess jla) {
// ... 省略部分代码
try {
Object finalizee = this.get();
if (finalizee != null && !(finalizee instanceof java.lang.Enum)) {
jla.invokeFinalize(finalizee);
// Clear stack slot containing this variable, to decrease
// the chances of false retention with a conservative GC
finalizee = null;
}
} catch (Throwable x) { }
super.clear();
}
这里的Throwable 是被生吞了的！也就意味着一旦出现异常或者出错，你得不到任何有效信息。况且，Java 在 finalize 阶段也没有好的方式处理任何信息，不然更加不可预测。
有什么机制可以替换 finalize 吗？
Java 平台目前在逐步使用 java.lang.ref.Cleaner 来替换掉原有的 finalize 实现。Cleaner 的实现利用了幻象引用（PhantomReference），这是一种常见的所谓 post-mortem 清理机制。
吸取了 finalize 里的教训，每个 Cleaner 的操作都是独立的，它有自己的运行线程，所以可以避免意外死锁等问题。利用幻象引用和引用队列，我们可以保证对象被彻底销毁前做一些类似资源回收的工作，比如关闭文件描述符（操作系统有限的资源），它比 finalize 更加轻量、更加可靠。
实践中，我们可以为自己的模块构建一个 Cleaner，然后实现相应的清理逻辑。下面是 JDK 自身提供的样例程序：
public class CleaningExample implements AutoCloseable {
// A cleaner, preferably one shared within a library
private static final Cleaner cleaner = <cleaner>;
static class State implements Runnable {
State(...) {
// initialize State needed for cleaning action
}
public void run() {
// cleanup action accessing State, executed at most once
}
}
private final State;
private final Cleaner.Cleanable cleanable
public CleaningExample() {
this.state = new State(...);
this.cleanable = cleaner.register(this, state);
}
public void close() {
cleanable.clean();
}
}
注意，从可预测性的角度来判断，Cleaner 或者幻象引用改善的程度仍然是有限的，如果由于种种原因导致幻象引用堆积，同样会出现问题。所以，Cleaner 适合作为一种最后的保证手段，而不是完全依赖 Cleaner 进行资源回收，不然我们就要再做一遍 finalize 的噩梦了。
很多第三方库自己直接利用幻象引用定制资源收集，比如广泛使用的 MySQL JDBC driver 之一的 mysql-connector-j，就利用了幻象引用机制。幻象引用也可以进行类似链条式依赖关系的动作，比如，进行总量控制的场景，保证只有连接被关闭，相应资源被回收，连接池才能创建新的连接。
另外，这种代码如果稍有不慎添加了对资源的强引用关系，就会导致循环引用关系，前面提到的 MySQL JDBC 就在特定模式下有这种问题，导致内存泄漏。上面的示例代码中，将 State 定义为 static，就是为了避免普通的内部类隐含着对外部对象的强引用，因为那样会使外部对象无法进入幻象可达的状态。
强引用、软引用、弱引用、幻象引用有什么区别？
典型回答
不同的引用类型，主要体现的是对象不同的可达性（reachable）状态和对垃圾收集的影响。
所谓强引用（“Strong” Reference），就是我们最常见的普通对象引用，只要还有强引用指向一个对象，就能表明对象还“活着”，垃圾收集器不会碰这种对象。对于一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，只要超过了引用的作用域或者显式地将相应（强）引用赋值为 null，就是可以被垃圾收集的了，当然具体回收时机还是要看垃圾收集策略。
软引用（Soft Reference），是一种相对强引用弱化一些的引用，可以让对象豁免一些垃圾收集，只有当 JVM 认为内存不足时，才会去试图回收软引用指向的对象。JVM 会确保在抛出 OutOfMemoryError 之前，清理软引用指向的对象。软引用通常用来实现内存敏感的缓存，如果还有空闲内存，就可以暂时保留缓存，当内存不足时清理掉，这样就保证了使用缓存的同时，不会耗尽内存。
弱引用（Weak Reference）并不能使对象豁免垃圾收集，仅仅是提供一种访问在弱引用状态下对象的途径。这就可以用来构建一种没有特定约束的关系，比如，维护一种非强制性的映射关系，如果试图获取时对象还在，就使用它，否则重现实例化。它同样是很多缓存实现的选择。
对于幻象引用，有时候也翻译成虚引用，你不能通过它访问对象。幻象引用仅仅是提供了一种确保对象被 finalize 以后，做某些事情的机制，比如，通常用来做所谓的 Post-Mortem 清理机制， Java 平台自身 Cleaner 机制等，也有人利用幻象引用监控对象的创建和销毁。
考点分析
这道面试题，属于既偏门又非常高频的一道题目。说它偏门，是因为在大多数应用开发中，很少直接操作各种不同引用，虽然我们使用的类库、框架可能利用了其机制。它被频繁问到，是因为这是一个综合性的题目，既考察了我们对基础概念的理解，也考察了对底层对象生命周期、垃圾收集机制等的掌握。
充分理解这些引用，对于我们设计可靠的缓存等框架，或者诊断应用 OOM 等问题，会很有帮助。比如，诊断 MySQL connector-j 驱动在特定模式下（useCompression=true）的内存泄漏问题，就需要我们理解怎么排查幻象引用的堆积问题。
知识扩展
对象可达性状态流转分析
首先，请你看下面流程图，这里简单总结了对象生命周期和不同可达性状态，以及不同状态可能的改变关系，可能未必 100% 严谨，来阐述下可达性的变化。
解释一下上图的具体状态，这是 Java 定义的不同可达性级别（reachability level），具体如下：
- 强可达（Strongly Reachable），就是当一个对象可以有一个或多个线程可以不通过各种引用访问到的情况。比如，我们新创建一个对象，那么创建它的线程对它就是强可达。
- 软可达（Softly Reachable），就是当我们只能通过软引用才能访问到对象的状态。
- 弱可达（Weakly Reachable），类似前面提到的，就是无法通过强引用或者软引用访问，只能通过弱引用访问时的状态。这是十分临近
finalize状态的时机，当弱引用被清除的时候，就符合finalize的条件了。 - 幻象可达（Phantom Reachable），上面流程图已经很直观了，就是没有强、软、弱引用关联，并且
finalize过了，只有幻象引用指向这个对象的时候。 - 当然，还有一个最后的状态，就是不可达（unreachable），意味着对象可以被清除了。
判断对象可达性，是 JVM 垃圾收集器决定如何处理对象的一部分考虑。
所有引用类型，都是抽象类 java.lang.ref.Reference 的子类，你可能注意到它提供了 get() 方法：
除了幻象引用（因为 get 永远返回 null），如果对象还没有被销毁，都可以通过 get 方法获取原有对象。这意味着，利用软引用和弱引用，我们可以将访问到的对象，重新指向强引用，也就是人为的改变了对象的可达性状态！这也是为什么在上面图里有些地方画了双向箭头。
所以，对于软引用、弱引用之类，垃圾收集器可能会存在二次确认的问题，以保证处于弱引用状态的对象，没有改变为强引用。
但是，你觉得这里有没有可能出现什么问题呢？
如果我们错误的保持了强引用（比如，赋值给了 static 变量），那么对象可能就没有机会变回类似弱引用的可达性状态了，就会产生内存泄漏。所以，检查弱引用指向对象是否被垃圾收集，也是诊断是否有特定内存泄漏的一个思路，如果我们的框架使用到弱引用又怀疑有内存泄漏，就可以从这个角度检查。
引用队列（Reference Queue）使用
谈到各种引用的编程，就必然要提到引用队列。
我们在创建各种引用并关联到响应对象时，可以选择是否需要关联引用队列，JVM 会在特定时机将引用 enqueue 到队列里，我们可以从队列里获取引用（remove 方法在这里实际是有获取的意思）进行相关后续逻辑。
尤其是幻象引用，get 方法只返回 null，如果再不指定引用队列，基本就没有意义了。
看看下面的示例代码。利用引用队列，我们可以在对象处于相应状态时（对于幻象引用，就是前面说的被 finalize 了，处于幻象可达状态），执行后期处理逻辑。
Object counter = new Object();
ReferenceQueue refQueue = new ReferenceQueue<>();
PhantomReference<Object> p = new PhantomReference<>(counter, refQueue);
counter = null;
System.gc();
try {
// Remove 是一个阻塞方法，可以指定 timeout，或者选择一直阻塞
Reference<Object> ref = refQueue.remove(1000L);
if (ref != null) {
// do something
}
} catch (InterruptedException e) {
// Handle it
}
显式地影响软引用垃圾收集
前面泛泛提到了引用对垃圾收集的影响，尤其是软引用，到底 JVM 内部是怎么处理它的，其实并不是非常明确。那么我们能不能使用什么方法来影响软引用的垃圾收集呢？
答案是有的。软引用通常会在最后一次引用后，还能保持一段时间，默认值是根据堆剩余空间计算的（以 M bytes 为单位）。从 Java 1.3.1 开始，提供了 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB 参数，我们可以以毫秒（milliseconds）为单位设置。比如，下面这个示例就是设置为 3 秒（3000 毫秒）。
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=3000
这个剩余空间，其实会受不同 JVM 模式影响，对于 Client 模式，比如通常的 Windows 32 bit JDK，剩余空间是计算当前堆里空闲的大小，所以更加倾向于回收；而对于 server 模式 JVM，则是根据 -Xmx 指定的最大值来计算。
本质上，这个行为还是个黑盒，取决于 JVM 实现，即使是上面提到的参数，在新版的 JDK 上也未必有效，另外 Client 模式的 JDK 已经逐步退出历史舞台。所以在我们应用时，可以参考类似设置，但不要过于依赖它。
诊断 JVM 引用情况
如果你怀疑应用存在引用（或 finalize）导致的回收问题，可以有很多工具或者选项可供选择，比如 HotSpot JVM 自身便提供了明确的选项（PrintReferenceGC）去获取相关信息，我指定了下面选项去使用 JDK 8 运行一个样例应用：
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintReferenceGC
这是 JDK 8 使用 ParrallelGC 收集的垃圾收集日志，各种引用数量非常清晰。
0.403:
[GC (Allocation Failure) 0.871:
[SoftReference, 0 refs, 0.0000393 secs]0.871:
[WeakReference, 8 refs, 0.0000138 secs]0.871:
[FinalReference, 4 refs, 0.0000094 secs]0.871:
[PhantomReference, 0 refs, 0 refs, 0.0000085 secs]0.871:
[JNI Weak Reference, 0.0000071 secs]
[PSYoungGen: 76272K->10720K(141824K)]
128286K->128422K(316928K), 0.4683919 secs]
[Times: user=1.17 sys=0.03, real=0.47 secs]
注意：JDK 9 对 JVM 和垃圾收集日志进行了广泛的重构，类似 PrintGCTimeStamps 和 PrintReferenceGC 已经不再存在。
Reachability Fence
除了我前面介绍的几种基本引用类型，我们也可以通过底层 API 来达到强引用的效果，这就是所谓的设置reachability fence。
为什么需要这种机制呢？考虑一下这样的场景，按照 Java 语言规范，如果一个对象没有指向强引用，就符合垃圾收集的标准，有些时候，对象本身并没有强引用，但是也许它的部分属性还在被使用，这样就导致诡异的问题，所以我们需要一个方法，在没有强引用情况下，通知 JVM 对象是在被使用的。
我们来看看 Java 9 中提供的案例。
class Resource {
private static ExternalResource[] externalResourceArray = ...
int myIndex; Resource(...) {
myIndex = ...
externalResourceArray[myIndex] = ...;
...
}
protected void finalize() {
externalResourceArray[myIndex] = null;
...
}
public void action() {
try {
// 需要被保护的代码
int i = myIndex;
Resource.update(externalResourceArray[i]);
} finally {
// 调用 reachbilityFence，明确保障对象 strongly reachable
Reference.reachabilityFence(this);
}
}
private static void update(ExternalResource ext) {
ext.status = ...;
}
}
方法 action 的执行，依赖于对象的部分属性，所以被特定保护了起来。否则，如果我们在代码中像下面这样调用，那么就可能会出现困扰，因为没有强引用指向我们创建出来的 Resource 对象，JVM 对它进行 finalize 操作是完全合法的。
new Resource().action()
类似的书写结构，在异步编程中似乎是很普遍的，因为异步编程中往往不会用传统的“执行 -> 返回 -> 使用”的结构。
在 Java 9 之前，实现类似功能相对比较繁琐，有的时候需要采取一些比较隐晦的小技巧。幸好，java.lang.ref.Reference 给我们提供了新方法，它是 JEP 193: Variable Handles 的一部分，将 Java 平台底层的一些能力暴露出来：
static void reachabilityFence(Object ref)
在 JDK 源码中，reachabilityFence 大多使用在 Executors 或者类似新的 HTTP/2 客户端代码中，大部分都是异步调用的情况。编程中，可以按照上面这个例子，将需要 reachability 保障的代码段利用 try-finally 包围起来，在 finally 里明确声明对象强可达。
String、StringBuffer、StringBuilder有什么区别？
典型回答
String 是 Java 语言非常基础和重要的类，提供了构造和管理字符串的各种基本逻辑。它是典型的 Immutable 类，被声明成为 final class，所有属性也都是 final 的。也由于它的不可变性，类似拼接、裁剪字符串等动作，都会产生新的 String 对象。由于字符串操作的普遍性，所以相关操作的效率往往对应用性能有明显影响。
StringBuffer 是为解决上面提到拼接产生太多中间对象的问题而提供的一个类，我们可以用 append 或者 add 方法，把字符串添加到已有序列的末尾或者指定位置。StringBuffer 本质是一个线程安全的可修改字符序列，它保证了线程安全，也随之带来了额外的性能开销，所以除非有线程安全的需要，不然还是推荐使用它的后继者，也就是 StringBuilder。
StringBuilder 是 Java 1.5 中新增的，在能力上和 StringBuffer 没有本质区别，但是它去掉了线程安全的部分，有效减小了开销，是绝大部分情况下进行字符串拼接的首选。
考点分析
几乎所有的应用开发都离不开操作字符串，理解字符串的设计和实现以及相关工具如拼接类的使用，对写出高质量代码是非常有帮助的。关于这个问题，我前面的回答是一个通常的概要性回答，至少你要知道 String 是 Immutable 的，字符串操作不当可能会产生大量临时字符串，以及线程安全方面的区别。
如果继续深入，面试官可以从各种不同的角度考察，比如可以：
- 通过
String和相关类，考察基本的线程安全设计与实现，各种基础编程实践。 - 考察 JVM 对象缓存机制的理解以及如何良好地使用。
- 考察 JVM 优化 Java 代码的一些技巧。
String相关类的演进，比如 Java 9 中实现的巨大变化。
知识扩展
字符串设计和实现考量
String 是 Immutable 类的典型实现，原生的保证了基础线程安全，因为你无法对它内部数据进行任何修改，这种便利甚至体现在拷贝构造函数中，由于不可变，Immutable 对象在拷贝时不需要额外复制数据。
我们再来看看 StringBuffer 实现的一些细节，它的线程安全是通过把各种修改数据的方法都加上 synchronized 关键字实现的，非常直白。其实，这种简单粗暴的实现方式，非常适合我们常见的线程安全类实现，不必纠结于 synchronized 性能之类的，有人说“过早优化是万恶之源”，考虑可靠性、正确性和代码可读性才是大多数应用开发最重要的因素。
为了实现修改字符序列的目的，StringBuffer 和 StringBuilder 底层都是利用可修改的（char，JDK 9 以后是 byte）数组，二者都继承了 AbstractStringBuilder，里面包含了基本操作，区别仅在于最终的方法是否加了 synchronized。
这个内部数组应该创建成多大的呢？
-
如果太小，拼接的时候可能要重新创建足够大的数组；
-
如果太大，又会浪费空间。
目前的实现是，构建时初始字符串长度加 16（这意味着，如果没有构建对象时输入最初的字符串，那么初始值就是 16）。
我们如果确定拼接会发生非常多次，而且大概是可预计的，那么就可以指定合适的大小，避免很多次扩容的开销。扩容会产生多重开销，因为要抛弃原有数组，创建新的（可以简单认为是倍数）数组，还要进行 arraycopy。
前面讲的这些内容，在具体的代码书写中，应该如何选择呢？
在没有线程安全问题的情况下，全部拼接操作是应该都用 StringBuilder 实现吗？毕竟这样书写的代码，还是要多敲很多字的，可读性也不理想，下面的对比非常明显。
String strByBuilder = new StringBuilder().append("aa").append("bb").append("cc").append("dd").toString();
String strByConcat = "aa" + "bb" + "cc" + "dd";
其实，在通常情况下，没有必要过于担心，要相信 Java 还是非常智能的。
我们来做个实验，把下面一段代码，利用不同版本的 JDK 编译，然后再反编译，例如：
public class StringConcat {
public static String concat(String str) {
return str + “aa” + “bb”;
}
}
先编译再反编译，比如使用不同版本的 JDK：
${JAVA_HOME}/bin/javac StringConcat.java
${JAVA_HOME}/bin/javap -v StringConcat.class
JDK 8 的输出片段是：
0: new #2 // class java/lang/StringBuilder
3: dup
4: invokespecial #3 // Method java/lang/StringBuilder."<init>":()V
7: aload_0
8: invokevirtual #4 // Method java/lang/StringBuilder.append:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/StringBuilder;
11: ldc #5 // String aa
13: invokevirtual #4 // Method java/lang/StringBuilder.append:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/StringBuilder;
16: ldc #6 // String bb
18: invokevirtual #4 // Method java/lang/StringBuilder.append:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/StringBuilder;
21: invokevirtual #7 // Method java/lang/StringBuilder.toString:()Ljava/lang/String;
而在 JDK 9 中，反编译的结果就会有点特别了，片段是：
// concat method
1: invokedynamic #2, 0 // InvokeDynamic #0:makeConcatWithConstants:(Ljava/lang/String;)Ljava/lang/String;
// ...
// 实际是利用了 MethodHandle, 统一了入口
0: #15 REF_invokeStatic java/lang/invoke/StringConcatFactory.makeConcatWithConstants:(Ljava/lang/invoke/MethodHandles$Lookup;Ljava/lang/String;Ljava/lang/invoke/MethodType;Ljava/lang/String;[Ljava/lang/Object;)Ljava/lang/invoke/CallSite;
可以看到，非静态的拼接逻辑在 JDK 8 中会自动被 javac 转换为 StringBuilder 操作；
而在 JDK 9 里面，则是体现了思路的变化。Java 9 利用 InvokeDynamic，将字符串拼接的优化与 javac 生成的字节码解耦，假设未来 JVM 增强相关运行时实现，将不需要依赖 javac 的任何修改。
在日常编程中，保证程序的可读性、可维护性，往往比所谓的最优性能更重要，你可以根据实际需求酌情选择具体的编码方式。
字符串缓存
粗略统计过，把常见应用进行堆转储（Dump Heap），然后分析对象组成，会发现平均 25% 的对象是字符串，并且其中约半数是重复的。如果能避免创建重复字符串，可以有效降低内存消耗和对象创建开销。
String 在 Java 6 以后提供了 intern() 方法，目的是提示 JVM 把相应字符串缓存起来，以备重复使用。
在我们创建字符串对象并调用 intern() 方法的时候，如果已经有缓存的字符串，就会返回缓存里的实例，否则将其缓存起来。一般来说，JVM 会将所有的类似“abc”这样的文本字符串，或者字符串常量之类缓存起来。
看起来很不错是吧？但实际情况估计会让你大跌眼镜。一般使用 Java 6 这种历史版本，并不推荐大量使用 intern，为什么呢？魔鬼存在于细节中，被缓存的字符串是存在所谓 PermGen 里的，也就是臭名昭著的“永久代”，这个空间是很有限的，也基本不会被 FullGC 之外的垃圾收集照顾到。所以，如果使用不当，OOM 就会光顾。
在后续版本中，这个缓存被放置在堆中，这样就极大避免了永久代占满的问题，甚至永久代在 JDK 8 中被 MetaSpace（元数据区）替代了。而且，默认缓存大小也在不断地扩大中，从最初的 1009，到 7u40 以后被修改为 60013。你可以使用下面的参数直接打印具体数字，可以拿自己的 JDK 立刻试验一下。
-XX:+PrintStringTableStatistics
你也可以使用下面的 JVM 参数手动调整大小，但是绝大部分情况下并不需要调整，除非你确定它的大小已经影响了操作效率。
-XX:StringTableSize=N
Intern 是一种显式地排重机制，但是它也有一定的副作用，因为需要开发者写代码时明确调用，一是不方便，每一个都显式调用是非常麻烦的；另外就是我们很难保证效率，应用开发阶段很难清楚地预计字符串的重复情况，有人认为这是一种污染代码的实践。
幸好在 Oracle JDK 8u20 之后，推出了一个新的特性，也就是 G1 GC 下的字符串排重。它是通过将相同数据的字符串指向同一份数据来做到的，是 JVM 底层的改变，并不需要 Java 类库做什么修改。
注意这个功能目前是默认关闭的，你需要使用下面参数开启，并且记得指定使用 G1 GC：
-XX:+UseStringDeduplication
前面说到的几个方面，只是 Java 底层对字符串各种优化的一角，在运行时，字符串的一些基础操作会直接利用 JVM 内部的 Intrinsic 机制，往往运行的就是特殊优化的本地代码，而根本就不是 Java 代码生成的字节码。Intrinsic 可以简单理解为，是一种利用 native 方式 hard-coded 的逻辑，算是一种特别的内联，很多优化还是需要直接使用特定的 CPU 指令，具体可以看相关源码，搜索“string”以查找相关 Intrinsic 定义。当然，你也可以在启动实验应用时，使用下面参数，了解 intrinsic 发生的状态。
-XX:+PrintCompilation -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintInlining
// 样例输出片段
180 3 3 java.lang.String::charAt (25 bytes)
@ 1 java.lang.String::isLatin1 (19 bytes)
...
@ 7 java.lang.StringUTF16::getChar (60 bytes) intrinsic
可以看出，仅仅是字符串一个实现，就需要 Java 平台工程师和科学家付出如此大且默默无闻的努力，我们得到的很多便利都是来源于此。
String 自身的演化
如果你仔细观察过 Java 的字符串，在历史版本中，它是使用 char 数组来存数据的，这样非常直接。但是 Java 中的 char 是两个 bytes 大小，拉丁语系语言的字符，根本就不需要太宽的 char，这样无区别的实现就造成了一定的浪费。密度是编程语言平台永恒的话题，因为归根结底绝大部分任务是要来操作数据的。
其实在 Java 6 的时候，Oracle JDK 就提供了压缩字符串的特性，但是这个特性的实现并不是开源的，而且在实践中也暴露出了一些问题，所以在最新的 JDK 版本中已经将它移除了。
在 Java 9 中，我们引入了 Compact Strings 的设计，对字符串进行了大刀阔斧的改进。将数据存储方式从 char 数组，改变为一个 byte 数组加上一个标识编码的所谓 coder，并且将相关字符串操作类都进行了修改。另外，所有相关的 Intrinsic 之类也都进行了重写，以保证没有任何性能损失。
虽然底层实现发生了这么大的改变，但是 Java 字符串的行为并没有任何大的变化，所以这个特性对于绝大部分应用来说是透明的，绝大部分情况不需要修改已有代码。
当然，在极端情况下，字符串也出现了一些能力退化，比如最大字符串的大小。你可以思考下，原来 char 数组的实现，字符串的最大长度就是数组本身的长度限制，但是替换成 byte 数组，同样数组长度下，存储能力是退化了一倍的！还好这是存在于理论中的极限，还没有发现现实应用受此影响。
在通用的性能测试和产品实验中，我们能非常明显地看到紧凑字符串带来的优势，即更小的内存占用、更快的操作速度。
