JAVA 分布式项目常见面试题搜集
1.Redis保证热点数据
使用redis的数据淘汰策略
在线更新配置 /apps/svr/redis/bin/redis-cli -p 6921 config set maxmemory-policy volatile-lru
一共五种更新策略:
1.volatile-lru 利用lru策略对使用时间最早的，使用次数最少的key并且设置了过期时间的Key进行淘汰
2.allkeys-lru 利用lru策略对使用时间最早的，使用次数最少的Key进行淘汰
3.volatile-random 随机淘汰设置过期时间的key
4.allkeys-random 随机淘汰key
5.volatile-ttl 淘汰剩余有效期最短的key
2.假设一个接口接收10个请求,判断总完成的时间
可以使用completableFuture接口,每一个请求建立一次supplyAsync/runyAsync, 等待完成后调用complete回调函数计算每次请求的结束时间。
3.假设一个学生实体类中有姓名，年龄，性别几个字段，在一个集合中有10个学生类，如何按年龄排序
使学生类实现comparator接口，重写compare方法
4.如何保证接口的安全性
1.使用token验证
2.使用第三方如spring security, shiro等安全框架
5.什么是CAS算法，有什么作用？
含义：比较并替换。实现CAS需要三个数，内存地址值、旧的预期值、新的替换值，在对变量进行操作前需要先用内存地址值和旧的期望值做出比较，如果相同才会将值替换为新的值。
作用：保证操作的原子性
缺点：
1.如果循环次数过多开销很大
2.只能保证单个共享变量的原子性
3.ABA问题
ABA问题：意思就是当内存地址值A去对比旧的预期值A一样时，认为可以修改成新的替换值，但实际上地址值已经被改变过B然后又被改变成了A，而CAS操作会误认为他没有被改变过，这就是ABA问题。
JAVA如何解决ABA问题：使用AtomicStampedReference加上版本戳。
6.重写equals方法时为什么要重写hashcode方法
在将对象存入例如hashset,hashmap等不允许重复的集合中时，为了效率会先比较hashcode，然后比较equals，使用hashcode进行提前校验，可以提高效率。
如果不重写hashcode，也有可能会出现equals相等，hashcode不相等的情况。
7.spring如何控制事务
分为编程式事务和声明式事务，一般使用声明式事务
声明式事务分为3中：
1.基于TransactionProxyFactoryBean代理的声明式事务控制，为目标类配置事务和代理对象，在使用中不再使用当前类的实力而是代理类的实例，比较麻烦
2.AOP声明式事务：使用AOP将事务管理织入目标类
3.注解式事务，在目标类上添加@Transactional注解
8.Hystrix的开关状态和工作原理简单说明
Hystrix是通过比较当前服务健康状态和设置的阈值比较后确定开关状态的
服务健康状态 = 请求失败数 / 请求总数
当开关为关时，请求被允许通过熔断器，（服务器执行请求，如果执行失败，请求数失败数+1，请求总数+1，此时的健康状态就是当前的请求失败数/请求总数，相当于比值增加，有可能超过设定阈值，如果成功相当于比值减小，则必然不可能超过设置阈值）如果此时的健康状态大于阈值，继续保持关状态。如果小于，则转为开状态，拒绝一切请求。在一定时间后，将状态改为半开状态，半开状态时会允许一次请求通过，如果失败，则继续开启开关，如果成功，则将开关关闭
9.hashMap的原理的简述
hashmap是一个线程不安全的，由数组，链表和红黑树构成的容器。
初始容量为16，默认加载因子为0.75，每次扩容为当前容量的2倍，（当插入的元素数量 > 容量 * 加载因子时，自动扩容）
元素会根据key的hashcode值再进行hash然后和数组长度取模进行均匀分布
hashmap中存储的key value键值对其实是以Entry数组形式存储的，每一个Entry是一个列表，用来解决hash冲突，当链表中的元素大于阈值8时，转为红黑树存储。
10. 红黑树，b+树原理，数据库为什么选择b+
11.Redis为什么快
1.redis是存储在内存中的，速度自然比硬盘快得多
2.redis是单线程的，不需要进行上下文切换，不需要加锁，因为不会有并发问题
3.redis数据结构简单
4.采用了多路I/0复用模型，非阻塞I/O