1、Spring之IoC/（DI）和AOP
依赖注入（Dependecy Injection）和控制反转（Inversion of Control）是同一个概念
依赖注入有三种注入方式：属性注入，构造器注入，工厂注入（静态工厂和实体工厂）
依赖注入的底层实现机制：反射机制
面向切面编程（AOP）：分为前置通知、切面、后置通知、异常通知
前置通知：在方法执行前执行
切面：相当于要实现的功能
后置通知：在方法执行后执行
异常通知：在方法抛出异常后执行
面向切面编程的底层实现机制：动态代理
2、Spring、SpringMVC、Springboot的区别
Spring就是一个大的bean工厂，存储Bean的容器
常见的bean对象如：dataSource、事务、以及我们用的@Component 组件（spring的bean对象）@Controller 控制器@Service 服务@Repository 仓库注解后经过自动臊面
都会形成bean对象
SpringMVC：这个容器就相当于 一个请求发送过来后，经过SpringMVC容器获取，分析后进行对应spring容器里相应bean对象的转发，返回的值在经过SpringMVC容器响应给前端页面
Springboot：相对于Spring和SpringMVC主要的区别在于简化配置、内嵌Web服务器（Tomcat、Jetty等）、提供POM，简化Maven配置
3、Mybaites中$和#的区别
$：不能防止SQL注入
#：可以防止SQL注入
原因说明：$替换什么是什么，#是已占位符（？）的形式进行替换会默认加单引号（‘’）
4、WebService有哪些优势?
互操作性、跨平台性：应用程序可以使用Webservice以任何语言与另一个应用程序进行交互
更便宜的沟通成本：WebService确实使用SOAP over HTTP来允许任何人使用已经存在的用于WebService的Internet
5、ActiveMQ的作用总结(应用场景及优势)
业务场景说明：
队列的主要作用是消除高并发访问高峰，加快网站的响应速度。
在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得系统响应延迟加剧。
在使用队列后，用户的请求发给队列后立即返回,
（例如: 当然不能直接给用户提示订单提交成功，京东上提示：“您提交了订单，请等待系统确认”），
再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。
由于消息队列的服务处理速度远快于数据库，因此用户的响应延迟可得到有效改善。
图解说明:
6、redis击穿、穿透、雪崩
缓存击穿：某一个数据缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，严重情况下会直接挂掉。
解决方法：1、添加互斥锁 2、设置热点数据永不过期（物理上的不过期、“逻辑上”的不过期（缓存到期动态构建缓存））
缓存穿透：当缓存与数据库中都不存在该数据时，由于当数据库查询不到数据就不会写入缓存，这个时候如果用户不断的恶意发起请求，就会导致这个不存在的数据每次请求都会查询DB，请求量大的情况下，就会导致DB压力过大，直接挂掉。
解决方法：1、当查询返回一个空数据时，直接将这个空数据存到缓存中，过期时间不宜设置过长，建议不超过5分钟 2、采用布隆过滤器
缓存雪崩：缓存中大批量的数据都到了过期时间，从而导致查询数据量巨大，引起数据库压力过大甚至down机。和缓存击穿不同，缓存击穿是指某一条数据到了过期时间，大量的并发请求都来查询这一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库
解决方法：1、设置热点数据永不过期 2、缓存数据的过期时间设置随机，可以在原有的过期时间上加上一个随机值，比如1-3min，防止同一时间大量缓存数据集体失效，导致数据库压力过大。 3、如果是分布式部署缓存数据库，可将热点数据分别存放到不同的缓存数据库中，避免某一点由于压力过大而down掉
7、redis哨兵模式
哨兵的作用：
监控（Monitoring）：哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常
自动故障转移（Automatic failover）：当主节点不能正常工作时，哨兵会开始自动故障转移操作，它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点，并让其他从节点改为复制新的主节点
配置提供者（Configurationprovider）：客户端在初始化时，通过连接哨兵来获得当前 Redis 服务的主节点地址
通知（Notification）：哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端
它由两部分组成，哨兵节点和数据节点：
哨兵节点：哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的 Redis 节点，不存储数据
数据节点：主节点和从节点都是数据节点
哨兵系统的部署方法
这一部分将部署一个简单的哨兵系统，包含 1 个主节点、2 个从节点和 3 个哨兵节点
方便起见：所有这些节点都部署在一台机器上（局域网 IP：xxx.xxx.xx.xxx），使用端口号区分；节点的配置尽可能简化
8、sql优化
1、对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，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
3、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
4、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了，很多时候用 exists 代替 in
6、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
9、如何合理化新建索引
1、表的主键、外键必须有索引
2、数据量超过300的表应该有索引
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引
5、索引应该建在选择性高的字段上
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引
10、FastDFS（分布式文件系统）
它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题
11、elasticsearch的用途
概念：Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎
用途：Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便
12、docker虚拟化容器技术
docker理顺了软件包的问题，有了docker运行一个镜像是非常容易的，不需要做各种环境的配置。
13、JenKins自动化部署工具
Jenkins是一个开源的、可扩展的持续集成、交付、部署（软件/代码的编译、打包、部署）的基于web界面的平台。允许持续集成和持续交付项目，无论用的是什么平台，可以处理任何类型的构建或持续集成。
14、Sonar代码质量监控工具
Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量
通过插件形式，可以支持包括java,C#,C/C++,PL/SQL,Cobol,JavaScrip,Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测
15、Nginx正向代理和反向代理
正向代理是一个位于客户端和原始服务器之间的服务器，为了从原始服务器取得内容，客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器)，然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端。
反向代理实际运行方式是代理服务器接受网络上的连接请求。它将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给网络上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。
16、Modbus协议两种类型以及应用场景
两种类型：opc和tcp：OPC不需要转化 TCP协议是二进制需要自己转化
应用场景：软硬件设备
17、项目介绍两大块
业务介绍：系统中都做了哪些功能，这些功能一定是一个闭环操作，说清楚即可，强调一下一个功能是一个小闭环，多功能之间形成大闭环
技术实现：每个功能都是有哪些技术实现的？有点水平的就是高并发的解决，多系统之间通信等
18、设计模式有多少种？
创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式
结构型模式，共七种：适配器模式、装饰者模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。
行为型模式，共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。
19、设计模式遵循的6大原则
1、单一职责原则 -----每个类应该实现单一的职责
2、里氏替换原则------继承复用，增加新的行为
3、依赖倒转原则------依赖抽象而不依赖具体
4、接口隔离原则------使用多个隔离的接口
5、迪米特法则--------只与直接的朋友通信，减少依赖
6、合成复用原则------使用合成/聚合的方式，而不是使用继承
20、冒泡排序和选择排序手写代码
冒泡排序
public class MyClass {
public static void main(String[] args) {
int arr[] = new int[]{1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0};
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
for (int j = 0; j + 1 < arr.length - i; j++) {
if (arr[j] < arr[j + 1]) {
int t = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = t;
}
}
}
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + "\t");
System.out.println();
}
}
选择排序
int[] arr = {5, 1, 18, 2, 45, 31, -8};
int k = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
k = i;
for (int j = i+1; j < arr.length; j++) {
if(arr[j] < arr[k]){
k = j;
}
}
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[k];
arr[k] = temp;
}
21、单例模式两种手写代码
饿汉式单例
public class Singleton {
private Singleton(){}
private static Singleton instance = new Singleton();
public static Singleton getInstance(){
return instance;
}
}
懒汉式单例
public class Singleton {
private static Singleton instance = null;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance(){
if (instance == null) instance ＝ new Singleton();
return instance;
}
}
