一、面试
1、类加载的过程
类加载是 JVM 将类的字节码加载到内存并转换为可用 Class 对象的过程，分为五个阶段。加载 阶段通过类加载器（如引导类加载器、扩展类加载器）读取字节码并生成 Class 对象；验证 阶段确保字节码符合 JVM 规范，包括文件格式、语义检查等；准备 阶段为静态变量分配内存并赋予默认值（如 int 初始化为 0）；解析 阶段将符号引用（如方法名）转换为直接引用（内存地址）；初始化 阶段执行类构造器 <clinit> 方法，完成静态变量赋值和静态代码块执行。整个过程确保类的正确性和安全性。
2、双亲委派机制
双亲委派机制是类加载的核心规则，其流程为：当收到类加载请求时，先委派给父类加载器处理，仅当父类无法完成（如找不到类）时，子类加载器才尝试自己加载。这一机制通过分层隔离（如引导类加载器优先加载核心类）避免了重复加载和核心类被篡改的风险。典型应用场景包括 Tomcat 为每个 Web 应用提供独立类加载器以防止类冲突，JDBC 驱动通过线程上下文类加载器打破双亲委派以加载不同数据库驱动，以及热部署框架动态替换类时绕过双亲委派。
3、打破双亲委派机制的场景
双亲委派机制并非绝对，某些场景需要打破它以满足需求。例如，Tomcat 的 Web 应用类加载器优先加载 WEB-INF/classes 下的类，而非委派给父加载器，从而实现应用隔离；JDBC 驱动通过线程上下文类加载器（TCCL）加载具体数据库驱动类，避免因双亲委派导致只能加载一个驱动；热部署框架（如 OSGi）动态替换类时，需绕过父加载器直接由子加载器加载新版本类，实现无重启更新。
4、synchronize 和 ReentrantLock 的区别
✅synchronized和reentrantLock区别？
synchronized 是 JVM 内置锁，基于监视器（Monitor）实现，支持非公平锁且不可中断，仅提供单一条件变量（wait/notify）。其优势是使用简单，由 JVM 自动释放锁，但缺乏灵活性。ReentrantLock 是 JDK 提供的 API，基于 AQS 实现，支持公平/非公平锁、可中断锁（lockInterruptibly()）、多条件变量（newCondition()），且需手动释放锁。性能上，优化后的 synchronized 与 ReentrantLock 接近，但后者在高并发场景下可通过条件变量实现更精细的线程控制。
5、MVCC 的作用
MVCC（多版本并发控制）通过保存数据历史版本，实现非锁定读（快照读），提升并发性能。其核心是为每行数据维护隐藏字段（如事务 ID DB_TRX_ID 和回滚指针 DB_ROLL_PTR），记录修改事务和版本链。读操作基于一致性视图（ReadView）过滤不可见版本，避免加锁阻塞写操作，而写操作通过生成新版本实现无锁并发。MVCC 是 MySQL InnoDB 在可重复读隔离级别下解决幻读的关键机制。
6、可重复读如何通过 MVCC 实现
在可重复读隔离级别下，MVCC 通过事务开始时生成的一致性视图（ReadView）保证多次读取结果一致。ReadView 记录当前活跃事务 ID，查询时通过版本链和可见性规则判断数据版本：若数据版本的事务 ID 小于 ReadView 的最小活跃事务 ID，或等于当前事务 ID，则可见。例如，事务 A 在读取期间，事务 B 修改了数据但未提交，事务 A 基于版本链读取事务 A 自身修改前的版本，从而避免脏读和不可重复读。
7、Spring AOP 的实现原理
Spring AOP 基于动态代理实现切面编程，支持 JDK 动态代理（基于接口）和 CGLIB（基于继承）。核心流程包括：定义切面（Aspect）和通知（Advice），通过 ProxyFactory 创建代理对象，在目标方法调用前后织入增强逻辑（如日志、事务）。JDK 代理通过 InvocationHandler 拦截接口方法，CGLIB 通过生成目标类的子类覆盖方法并插入切面代码。AOP 在运行时动态生成代理对象，对原对象行为进行增强，实现解耦和代码复用。
8、ThreadLocal 的作用及使用场景
ThreadLocal 为每个线程提供独立变量副本，避免共享数据竞争。其核心是通过 ThreadLocalMap 存储线程本地变量，每个线程访问自己的副本。典型场景包括：数据库连接、用户会话（如 SecurityContext）的线程隔离，分布式事务中存储 XID。需注意手动调用 remove() 清理数据，防止线程池中线程复用导致内存泄漏。例如，在 Web 应用中，通过 RequestContextHolder 存储请求上下文，确保每个请求线程独立访问请求参数。
9、分布式锁的实现方式
分布式锁用于多节点环境下协调资源访问，常见实现方式有三种：数据库 通过唯一索引插入记录获取锁，删除记录释放锁，但存在单点故障和性能问题；Redis 利用 SET key value NX EX 10 原子命令实现锁，结合 Lua 脚本保证原子性，需处理锁续期（如 Redisson 的 WatchDog 机制）；ZooKeeper 通过创建临时有序节点，监听前序节点删除事件实现锁，可靠性高但性能较低。选择时需权衡一致性、性能和复杂度。
10、设计模式的种类
设计模式分为三类共 23 种（GoF）：创建型 关注对象创建机制，包括单例（保证唯一实例）、工厂方法（延迟子类决定实例化）、抽象工厂（创建产品族）、建造者（分步构造复杂对象）、原型（克隆对象）；结构型 关注类与对象组合，如适配器（接口转换）、装饰器（动态扩展功能）、代理（控制访问）、组合（树形结构）；行为型关注对象间通信，如观察者（事件通知）、策略（算法替换）、模板方法（定义骨架）、责任链（请求分发）。
11、分布式事务的实现方式
分布式事务通过跨服务数据一致性方案解决，主要分为强一致性和最终一致性两类。强一致性 方案包括：2PC （两阶段提交）通过协调者统一提交/回滚，但存在同步阻塞问题；TCC （Try-Confirm-Cancel）通过业务补偿实现，需编写 Try、Confirm、Cancel 接口。最终一致性 方案包括：本地消息表 （如 RocketMQ 事务消息）将业务操作与消息记录本地提交，异步消费消息；Saga 模式将长事务拆分为多个本地事务，通过补偿操作回滚。选择时需根据业务容忍度权衡一致性与复杂度。
12、分库分表的区分方式
分库分表是解决单库性能瓶颈的两种策略：垂直分库 按业务拆分（如订单库、用户库），解决资源竞争和扩展性问题，但需处理跨库事务；水平分表 按规则（哈希、范围、时间）拆分单表数据，解决单表数据量过大导致的查询效率低下。例如，用户表按 user_id 哈希分 10 张表，分散存储压力。两者常结合使用（如先垂直再水平），需注意数据分布均匀性和跨分片查询优化。
13、数据倾斜的治理方式
数据倾斜指计算节点负载不均，需针对性优化。识别热点 Key 可通过采样或监控工具定位（如 Spark UI）；加盐打散 对 Key 追加随机后缀（如 key_1、key_2），分散计算后聚合结果；两阶段聚合 先局部聚合（带盐值）再全局聚合（去盐值）；调整数据分布通过随机前缀或哈希分片均衡负载。例如，大表关联时对倾斜 Key 单独处理，避免 Shuffle 阶段数据堆积。
14、MySQL 的治理过程
MySQL 治理涵盖架构、优化、监控与高可用。架构层 通过主从复制、读写分离分担压力，分库分表解决单表瓶颈；优化层 包括索引优化（覆盖索引、最左前缀匹配）、SQL 优化（避免全表扫描、减少临时表）；监控层 利用慢查询日志定位低效 SQL，Percona Monitoring 分析性能指标，pt-query-digest 解析执行计划；备份 结合物理备份（xtrabackup）和逻辑备份（mysqldump）；高可用通过 MHA 自动故障转移或 GTID 实现主从切换，保障服务连续性。
二、力扣
1、乘积最大子数组
java
class Solution {
public int maxProduct(int[] nums) {
int n=nums.length;
int[][] dp=new int[n][2];
dp[0][0]=nums[0];
dp[0][1]=nums[0];
int res=nums[0];
for(int i=1;i<n;i++){
dp[i][0]=Math.min(dp[i-1][0]*nums[i],Math.min(dp[i-1][1]*nums[i],nums[i]));
dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][1]*nums[i],Math.max(dp[i-1][0]*nums[i],nums[i]));
res=Math.max(res,dp[i][1]);
}
return res;
}
}2、二叉树最大宽度
java
class Solution {
Map<Integer,Long> map;
int res;
public int widthOfBinaryTree(TreeNode root) {
map=new HashMap<>();
dfs(root,1,0);
return res;
}
public void dfs(TreeNode root,int dep,long point){
if(root==null) return;
if(!map.containsKey(dep)){
map.put(dep,point);
}
long left=map.get(dep);
res=Math.max(res,(int)(point-left)+1);
dfs(root.left,dep+1,point*2);
dfs(root.right,dep+1,point*2+1);
}
}3、打家劫舍
java
class Solution {
public int rob(int[] nums) {
int n=nums.length;
int[][] dp=new int[n][2];
dp[0][1]=nums[0];
for(int i=1;i<n;i++){
dp[i][0]=Math.max(dp[i-1][0],dp[i-1][1]);
dp[i][1]=dp[i-1][0]+nums[i];
}
return Math.max(dp[n-1][0],dp[n-1][1]);
}
}4、根据身高重建队列
java
class Solution {
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
// 身高从大到小排（身高相同k小的站前面）
Arrays.sort(people, (a, b) -> {
if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];
return b[0] - a[0];
});
LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();
for (int[] p : people) {
que.add(p[1],p);
}
return que.toArray(new int[people.length][]);
}
}