迟来的四月java面经分享，七面收割五个offer，大厂也不过如此！数据库JavaCappuccino的博客-

都说金三银四是找工作的最佳时节，由于本人的个人职业规划跟目前工作内容不太相符（具体原因就不透露了，领导平时也要来这里逛，哈哈），四月份挑选了10多家公司投递简历（公司规模从几十人到上万人都有），参加了7家公司的电话面试，收获了5个offer，也还算不错。下面就一下面试过程中一些基础的，又最常见的问题。不啰嗦了，直接看题。

1. synchronized你用过吗？synchronized和Lock的区别？synchronized偏向锁的获取和撤销?

这里着重分析一下第三个问题。对于synchronized这个关键字，鄙人刚实习还是一只菜鸡的时候，就听周围的大神说，synchronized是一个重量级锁，开销很大要少用，本菜只能一脸崇拜（一脸懵逼）的看着他们，不明觉厉。但是本菜也不能一直菜下去是不是，所以也打算对synchronized的原理进行学习，看下大神们为什么要这样说。其他的都不管，遇到问题先百度，查看了各种博客，各种资料，其实发现并不像大神们说的那样子，毕竟JDK团队也不能忍受世界各地的程序员对他们无休止的吐槽，所以在JDK1.6就对synchronized进行了大量的优化，在JDK1.6之前synchronized的实现统一采用重量级锁（线程阻塞）来实现的。本菜刚工作的时候就有JDK1.8了，所以周围的大神对synchronized的认识可能还停留在JDK1.6之前。

还是先补习一下synchronized的基本知识：锁实际上是加在对象上的，那么被加了锁的对象我们称之为锁对象，在Java中任何一个对象都能成为锁对象。很明显，这里的重点在于这个对象，先看一下对象在虚拟机中是如何保存的。Java对象在内存中的存储结构主要有三个部分：对象头、实例数据和填充部分，用一张图来说明。

跟锁相关的东西是存在Mark Word中，直接来看一下在32位虚拟中Mark Word的存储内容，看图。

先看一下synchronized锁的几种状态：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态。它会随着线程竞争情况逐渐升级，但不能降级，目的是为了提高获得锁和释放锁的效率。

2. 偏向锁

引入背景：大多数情况下锁不仅不存在多线程竞争，而且总是由同一线程多次获得，为了让线程获得锁的代价更低而引入了偏向锁，减少不必要的CAS 操作。偏向锁，顾名思义，这个锁会偏向于第一个获得它的线程，在接下来的执行过程中，假如该锁没有被其他线程所获取，没有其他线程来竞争该锁，那么持有偏向锁的线程将永远不需要进行同步操作。如果在运行过程中，遇到了其他线程抢占锁，则持有偏向锁的线程会被挂起，JVM 会撤销它身上的偏向锁，将锁升级到轻量级锁。

偏向锁的获取和撤销过程：

1. 访问Mark Word 中偏向锁的标识是否设置成1，锁标志位是否为01，确认为可偏向状态。
2. 如果为可偏向状态，则判断线程ID是否指向当前线程，如果是进入步骤5，否则进入步骤3。
3. 如果线程ID并未指向当前线程，则通过CAS 操作竞争锁。如果竞争成功，则将Mark Word 中线程ID设置为当前线程ID，然后执行步骤5；如果竞争失败则执行步骤4。
4. 如果CAS获取偏向锁失败，则表示有竞争。当到达全局安全点（safepoint）时获得偏向锁的线程被挂起，偏向锁升级为轻量级锁，然后被阻塞在安全点的线程继续往下执行同步代码。（撤销偏向锁的时候会导致stop the world）。
5. 执行同步代码。

偏向锁是否开启可以使用JVM的参数来控制：

• 开启偏向锁：-XX:+UseBiasedLocking -XX:BiasedLockingStartupDelay=0
• 关闭偏向锁：-XX:-UseBiasedLocking

文字描述太过抽象，还是画一图个来理解。

3. 轻量级锁

轻量级锁是由偏向锁升级来的，偏向锁运行在一个线程进入同步块的情况下，当第二个线程加入锁争用的时候，偏向锁就会升级为轻量级锁。

轻量级锁的加锁过程：在代码进入同步块的时候，如果同步对象锁状态为无锁状态且不允许进行偏向（锁标志位为“01”状态，是否为偏向锁为“0”），虚拟机首先将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录（LockRecord）的空间，用于存储锁对象目前的Mark Word 的拷贝，官方称之为Displaced Mark Word。拷贝成功后，虚拟机将使用CAS 操作尝试将对象的Mark Word 更新为指向LockRecord 的指针，并将Lock Record里的owner 指针指向object mark word。如果这个更新动作成功了，那么这个线程就拥有了该对象的锁，并且对象Mark Word 的锁标志位设置为“00”，即表示此对象处于轻量级锁定状态。如果这个更新操作失败了，虚拟机首先会检查对象的Mark Word 是否指向当前线程的栈帧，如果是就说明当前线程已经拥有了这个对象的锁，那就可以直接进入同步块继续执行。否则说明多个线程竞争锁，当竞争线程尝试占用轻量级锁失败多次之后，轻量级锁就会膨胀为重量级锁，重量级线程指针指向竞争线程，竞争线程也会阻塞，等待轻量级线程释放锁后唤醒他。锁标志的状态值变为“10”，Mark Word中存储的就是指向重量级锁（互斥量）的指针，后面等待锁的线程也要进入阻塞状态。

自旋次数可以通过虚拟机参数-XX:PreBlockSpin来进行更改，默认为10。

上述流程还是画一个图来理解。

4. 重量级锁

重量级锁大家都比较了解，重量级锁是依赖对象内部的monitor锁来实现的，而monitor又依赖操作系统的MutexLock(互斥锁)来实现的，所以重量级锁也被成为互斥锁。所以大神们说synchronized开销大，针对的是重量级锁而言。主要原因是升级到重量级锁之后，会把等待想要获得锁的线程进行阻塞，被阻塞的线程不会消耗cup。但是阻塞或者唤醒一个线程时，都需要操作系统来帮忙，进行状态转换。状态转换是需要消耗很多时间的，有可能比用户执行代码的时间还要长。还是画一个经典的图来理解。

我们把几种锁进行一个比较，直接上图。

当然面试时候还有一些其他的问题也非常常见，比如说synchronized是乐观锁还是悲观锁？乐观锁一定比悲观锁好吗？使用CAS机制的3大问题？请谈谈AQS是怎么回事儿？ReentrantLock是如何实现可重入性的？如何让Java的线程彼此同步？你了解过哪些同步器？用过线程池吗，介绍一下线程池的各个构造参数以及线程池的运行原理？请谈谈 volatile 有什么作用，以及volatile和synchronized的区别？你用过ThreadlLocal吗，请谈谈你的使用场景以及原理？什么是不可变对象，它对写并发有什么帮助？

5. Redis的持久化

Redis的数据全部在内存中，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一种机制来保证Redis的数据在遇到突发状况的时候不会丢失，或者只丢失少量，于是必须根据一些策略来把Redis内存中的数据写到磁盘中，这样当Redis服务重启中，就可以根据磁盘中的数据来恢复数据到内存中。

Redis的持久化机制：AOF、RDB以及混合持久化（4.0版本以后支持，后续的Redis专题详细介绍）。

①. RDB

RDB（快照）持久化：保存某个时间点的全量数据快照。

RDB是一次的全量备份，即周期性的把Redis当前内存中的全量数据写入到一个快照文件中。Redis是单线程程序，这个线程要同时负责多个客户端的读写请求，还要负责周期性的把当前内存中的数据写到快照文件中RDB中，数据写到RDB文件是IO操作，IO操作会严重影响Redis的性能，甚至在持久化的过程中，读写请求会阻塞，为了解决这些问题，Redis需要同时进行读写请求和持久化操作，这样又会导致另外的问题，持久化的过程中，内存中的数据还在改变，假如Redis正在进行持久化一个大的数据结构，在这个过程中客户端发送一个删除请求，把这个大的数据结构删掉了，这时候持久化的动作还没有完成，那么Redis该怎么办呢？

Redis使用操作系统的多进程写时复制机制(Copy On Write)机制来实现快照的持久化，在持久化过程中调用glibc(Linux下的C函数库)的函数fork()产生一个子进程，快照持久化完全交给子进程来处理，父进程继续处理客户端的读写请求。子进程刚刚产生时，和父进程共享内存里面的代码段和数据段，这是Linux操作系统的机制，为了节约内存资源，所以尽可能让父子进程共享内存，这样在进程分离的一瞬间，内存的增长几乎没有明显变化。

简单介绍一下写时复制和fork。

fork：fork()函数通过系统调用创建一个与原来进程几乎完全相同的进程，也就是两个进程可以做完全相同的事，但如果初始参数或者传入的变量不同，两个进程也可以做不同的事。一个进程调用fork()函数后，系统先给新的进程分配资源，例如存储数据和代码的空间。然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少数值与原来的进程的值不同，相当于克隆了一个自己。

写时复制（Copy On Write）：

资源的复制只有在需要写入的时候才进行，在此之前，只是以只读方式共享。这种技术使地址空间上的页的拷贝被推迟到实际发生写入的时候。在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，子进程在此后会调用exec()开始执行。

所以对于上面的那个问题，处理方式是子进程对当前内存中的数据进行持久化，并不会修改当前的数据结构，如果父进程收到了读写请求，那么会把处理的那一部分数据复制一份到内存，对复制后的数据进行修改，所以即使对某个数据进行了修改，Redis持久化到RDB中的数据也是未修改的数据，这也是把RDB文件称为”快照”文件的原因，子进程所看到的数据在它被创建的一瞬间就固定下来了，父进程修改的某个数据只是该数据的复制品。这里再深入一点，Redis内存中的全量数据由一个个的”数据段页面”组成，每个数据段页面的大小为4K，客户端要修改的数据在哪个页面中，就会复制一份这个页面到内存中，这个复制的过程称为”页面分离”，在持久化过程中，随着分离出的页面越来越多，内存就会持续增长，但是不会超过原内存的2倍，因为在一次持久化的过程中，几乎不会出现所有的页面都会分离的情况，读写请求针对的只是原数据中的小部分，大部分Redis数据还是”冷数据”。用一个图来表示。

对RDB快照持久化过程做一个总结：

• Redis使用fork函数复制一份当前进程的副本(子进程)。
• 父进程继续接收并处理客户端发来的命令，而子进程开始将内存中的数据写入硬盘中的临时文件。
• 当子进程写入完所有数据后会用该临时文件替换旧的RDB文件，至此，一次快照操作完成。

注意：Redis在进行快照的过程中不会修改RDB文件，只有快照结束后才会将旧的文件替换成新的，也就是说任何时候RDB文件都是完整的。 这就使得我们可以通过定时备份RDB文件来实现Redis数据库的备份， RDB文件是经过压缩的二进制文件，占用的空间会小于内存中的数据，更加利于传输。

RDB快照产生方式：

手动触发

• SAVE：阻塞Redis的服务器进程，知道RDB文件被创建完毕。
• BGSAVE：fork出一个子进程来创建RDB文件，不阻塞服务器进程。lastsave指令可以查看最近的备份时间。

自动触发

• 根据Redis.conf配置里的save m n定时触发（用的是BGSAVE）

• 主从复制时，主节点自动触发
• 执行Debug Relaod
• 执行Shutdown且没有开启AOF持久化

了解了以上内容，我们可以画一个图来表示RDB快照持久化的流程。

②. AOF

AOF日志存储的是Redis服务器的顺序指令序列，即对内存中数据进行修改的指令记录。当Redis收到客户端修改指令后，先进行参数校验，如果校验通过，先把该指令存储到AOF日志文件中，也就是先存到磁盘，然后再执行该修改指令。当Redis宕机后重启后，可以读取该AOF文件中的指令，进行数据恢复，恢复的过程就是把记录的指令再顺序执行一次，这样就可以恢复到宕机之前的状态。用一个图来表示AOF的过程。

Redis在长期运行过程中，AOF日志会越来越大，如果Redis服务重启后根据很大的AOF文件来顺序执行指令，将会非常耗时，导致Redis服务长时间无法对外提供服务，所以需要对AOF文件进行”减肥”。”减肥”的过程称作AOF重写(rewrite)。AOF Rewrite 的原理是，主进程fork一个子进程，对当前内存中的数据进行遍历，转换成一系列的Redis操作指令，并序列化到一个新的AOF日志中，然后把序列化操作期间新收到的操作指令追加到新的AOF文件中，追加完毕后就立即替换旧的AOF文件，这样就完成了”减肥”工作。Redis把操作指令追加到AOF文件这个过程，并不是直接写到AOF文件中，而是先写到操作系统的内存缓存中，这个内存缓存是由操作系统内核分配的，然后操作系统内核会异步地把内存缓存中的Redis操作指令刷写到AOF文件中。用一个图来表示。

AOF相关参数配置：

简单对重写的几个参数做一个说明：比如说上一次AOF rewrite之后，是128mb然后就会接着128mb继续写AOF的日志，如果发现增长的比例，超过了之前的100%，256mb，就可能会去触发一次rewrite

但是此时还要去跟min-size，64mb去比较，256mb > 64mb，才会去触发rewrite。

我们对Redis持久化机制做一个对比：

RDB的优缺点：

优点：

• RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中Redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去。
• 当进行RDB持久化时，对Redis服务处理读写请求的影响非常小，可以让Redis保持高性能，因为Redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可。生成一次RDB文件的过程就是把当前时刻内存中的数据一次性写入文件中，而AOF则需要先把当前内存中的小量数据转换为操作指令，然后把指令写到内存缓存中，然后再刷写入磁盘。
• 相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复Redis的数据会更加快速。AOF，存放的是指令日志，做数据恢复的时候，要回放和执行所有的指令日志，从而恢复内存中的
  所有数据。而RDB，就是一份数据文件，恢复的时候，直接加载到内存中即可。

缺点：

• 如果想要在Redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦Redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据。这个问题，也是RDB最大的缺点，就是不适合做第一优先的恢复方案，如果你依赖RDB做第一优先恢复方案，会导致数据丢失的比较多。
• RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，甚至数秒。所以一般不要让生成RDB文件的间隔太长，否则每次生成的RDB文件太大了，对Redis本身的性能会有影响。

AOF的优缺点：

优点：

• AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据。
• AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
• AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite的时候，会对其中的指令进行压缩，会创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。
• AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。

缺点：

• 对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大。
• AOF的写性能比RDB的写性能低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的，只不过比起RDB来说性能低，如果要保证一条数据都不丢，也是可以的，AOF的fsync设置成每写入一条数据，fsync一次，但是这样，Redis的性能会大大下降。
• 基于AOF文件做恢复的速度不如基于RDB文件做恢复的速度。

那么我们在实际项目中该怎么选择Redis的持久化方案呢？这里简单的给出我个人的建议：

• 不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据
• 也不要仅仅使用AOF，一是数据恢复慢，二是可靠性也不如RDB，毕竟RDB文件中存储的就是某一时刻实实在在的数据，而AOF只是操作指令，把数据转换为操作指令不一定是百分百没问题的。
• 综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复。

关于Redis还有很多常见的面试题，比如说Redis单线程为什么还如此快？Redis的数据类型以及使用场景？Redis的高可用方案？你说你用了哨兵集群，那么谈谈脑裂场景怎么解决？Redis怎么实现分布式锁以及会遇到的问题，你这么解决这些问题？Redis的缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩是什么，怎么解决？Redis和DB数据一致性问题解决方案？Redis支持事务吗，具体是怎么样的？这些知识点会在后续的Redis专题中介绍。

最后再一下在面试中的一些心得体会。一般开场都会让自我介绍，自我介绍的时候一定要流畅，可以事先练习，千万不要结结巴巴。把最熟悉的知识点写在最前面，面试官一般会按照你简历上写的顺序去问。比如你把多线程写在最前面，一般都会聊到synchronized、Lock以及多线程在项目中实际的运用（这个一定要准备），既然都问到了锁，那么分布式锁肯定会引申出来。比如你回答了分布式锁是使用Redis实现的，既然扯到了Redis上面，上述我列出的这些问题大概率会出现。Redis都聊了，那么不聊一下关系型数据库好像不太好吧，如果你简历上写了熟悉MySQL，那么来聊聊MySQL。关于MySQL，肯定就会问到MySQL的存储引擎。嗯，你说你用的是InnoDB、MyISAM引擎，那么就聊聊这2个引擎区别。区别说完了，那你再说一下InnoDB引擎的索引以及聚集索引和非聚集索引，你把Hash、B+Tree的原理给说清楚，接下来肯定就是问你在项目中对MySQL的实际优化经验，那么慢查询、执行计划分析、表创建的技巧、索引的创建技巧、SQL编写的技巧肯定会随之而来。既然聊到了优化，那么接下来就再说说JVM相关的知识，从内存模型到垃圾回收算法、垃圾回收器、类加载机制、内存泄漏等，最后再到问你线上环境有过实际的调优经验吗，怎么实现的？这些都回答完了，可能还会来一个开放性的问题，比如说一个生产环境，上线半个小时，Full GC发生了上百次，而Minor GC只发生了几次，请你分析下可能是什么原因造成？再或者说，一个生产环境，没有报OOM，但是用户线程也没有执行了，直观现象就是应用没有日志输出，请你分析下可能是什么原因造成的？这些都是面试过程中Java基础部分最常见的问题，这些聊完了后面就会涉及到框架、项目相关的问题。在自己擅长的部分尽量多聊一会儿，不要被面试官牵着鼻子走，毕竟面试时间就那么长，这样就尽可能的扬长避短。在面试过程中，尽量把没有答上的问题记下来，面试完了做一个总结，看是因为什么原因没答上来，是的确不知道还是因为表达不清晰还是过于紧张。多参加几次面试后会发现，基础部分的问题其实都大同小异，情绪也不会那么紧张，此时收割offer的概率那就大大地提高咯。