Question About CS

hashMap 在JDK1.8做了哪些改动，为什么要改动？

* 在1.7及之前是通过数组+链表实现，在1.8之后加入了`红黑树`用于处理极端情况（链表长度>8）效率过低O(n)->O(log(n))
* 1.7及之前链表采用头插法，当发生哈希冲突时，新节点插入链表头部，老节点一次后移形成新链表结构，在多线程环境下可能会导致成环，主要原因是扩容会使原链表顺序转置，而其他线程无法感知到从而成环
多线程同时调用resize()扩容可能会导致链表指针混乱/红黑树结构破坏引发环问题，即并没有解决线程安全问题只是避免了头插法导致的环情况

mysql为什么不建议使用select *的写法

会使二级索引失效，必须回表访问数据行，增加磁盘I/O操作。
* 通过二级索引查找获得id，再通过主键索引查询的过程叫`回表`
比如存在a,b字段二级索引，当直接查询SELECT a,b 时可以直接通过二级索引获取信息，而当SELECT * 时则必须通过全表扫描

数据库有哪些异常读取情况，简单说下

脏读：a事务读取到b事务未提交数据，当b事务异常回滚时，那么a事务读取的数据就是错误的
不可重复读：当a事务读取了之后，b事务修改并提交数据，导致a事务再次读取获得不同值
幻读：a事务两次查询中，b事务修改了记录`数量`，导致a食物前后查询记录数量不一

索引失效有哪些情况，索引是不是越多越好

1. 联合索引不符合最左匹配原则，如SELECT * FROM table WHERE age = 1 AND id = 1; 当age不存在索引则id的索引也会失效
2. 索引中使用了运算、函数
3. LIKE、OR 的随意使用
4. 对于小表，可能全表扫描开销会更小
...
不是越多越好，索引在增删改操作时会增加数据库的I/O负荷；每个索引都占用存储空间；

什么是消息队列，常见的中间件有哪些（用过哪些）

消息队列是一种异步通信机制，主要用于分布式系统中传递消息
优势：1.生产者消费者之间解耦 2.异步通信 3.负载均衡 4.消息重试、死信
如果是串行业务，消息队列就没有什么优势了
常见的消息中间件：RabbitMQ、Apache Kafka、RocketMQ、NATS

什么是序列化和反序列化

序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化则是将字节流转换为对象的过程
应用场景：
1. 持久化，内存中的对象在程序结束/服务器宕机等情况下会被销毁，序列化可以保存对象状态到文件/数据库中，以便重启恢复对象状态
2. 在跨平台传输和网络传输的IO支持的数据格式是字节数组

抽象类和接口的区别

抽象是类的抽象，接口是能力的实现
举个例子，动物应该有一个脑袋，四肢 这就是一个抽象类
人作为动物有头有手脚，鸟作为动物有头有翅膀有脚——这是抽象类的实现
动物有运动接口，在人这边体现为跑步，在鸟那边体现为振翅，跑步和振翅则是接口的不同实现

java的参数传递有了解么

基本数据类型是值传递
引用数据类型是引用传递
即基本数据类型不会在方法内部修改源变量，引用数据类型可以改变对象属性，但是不能改变对象本身（new 对象）
原理分析：基本类型存储在栈中，引用类型（对象、数组）存在堆内存中，当传入参数时基本数据类型传递的是值的副本，引用类型传递的是内存地址，所以基本数据类型不会被修改，而引用类型可以修改对象的内容但不能修改对象的内存地址

序列化

序列化和反序列化是对象和二进制数据相互转化的行为。只要涉及数据跨空间、时间转移几乎都离不开序列化技术。

要实现序列化功能的类必须实现Serializable接口
transient关键字修饰可以跳过序列化
serialVersionUID版本号，文件指纹。可以自行定义，不定义会自动生成。

应用场景

分布式系统RPC、Dubbo,微服务通信、Socket网络编程

gRPC几乎HTTP/2+Protobuf，主打通用、跨语言、云原生友好，是跨语言通信的主流选择

Dubbo是阿里开源的高性能JavaRPC框架，基于TCP/HTTP/2+多种序列化（Hessian/JSON/Protobuf）,与java深度适配
数据持久化，对象的持久化、缓存系统（redis缓存java对象）
消息队列：异步通信，生产者需要先序列化消息为特定格式，在队列中传输存储，消费者接手后反序列化解析（Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）
跨语言交互：不同编程语言的数据结构存在差异，序列化提供通用数据格式，实现跨语言通信