Python
如何在 Python 中管理内存？
在Python中，内存管理主要依赖于自动内存管理机制，即垃圾回收机制。Python使用引用计数和垃圾回收相结合的方式来管理内存，确保无需手动释放内存资源。
- 引用计数：Python通过引用计数来跟踪每个对象的引用次数。当引用数降为零时，Python会立即回收相关内存。
- 垃圾回收：Python内置了一个垃圾回收器，专门处理引用循环的问题。例如两个对象彼此引用但都不再被需要时，引用计数无法释放它们，这时候垃圾回收机制就会发挥作用。
Python 中如何实现多线程？
实现多线程可以使用threading模块。threading模块提供了一些基本的功能，方便我们创建和管理线程。通过继承threading.Thread类并重写其run方法，或者直接使用线程对象的构造时提供的target函数，都能实现多线程。
请解释 Python 线程池的工作原理？
Python线程池用于提高多线程应用程序的性能，工作原理如下：
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线程池的初始化
在程序启动时，线程池会预先创建一定数量的线程，这些线程被保存在内存中，处于空闲状态，不消耗CPU资源，仅占用较小的内存空间。预先创建的线程构建了线程池的基础，等待任务。
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任务的提交
当有新任务需要执行时，这些任务不是直接创建新的线程来执行，而是提交到线程池中来执行。线程池中的任务通过任务队列（Task Queue）进行管理，所有待执行的任务都被存储在任务队列中。
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任务的分配与执行
线程池中的线程会不断轮询任务队列，检查是否有新的任务需要执行。一旦发现任务队列中有任务，线程就会从队列中取出任务并执行。任务的执行是并发的，多个线程可以同时执行不同的任务。任务执行完后，结果会被存储，并且可以通过Future对象来获取。
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线程的重用与回收
当一个线程完成一个任务的执行后，并不会立即被销毁，而是返回到线程池中等待下一个任务的到来。从而免了频繁地创建和销毁线程所带来的开销，提高了程序的性能。
Java
你了解 Java 线程池的原理吗？
线程池是一种池化技术，用于预先创建并管理一组线程，避免频繁创建和销毁线程的开销，提高性能和响应速度。它几个关键的配置包括：核心线程数、最大线程数、空闲存活时间、工作队列、拒绝策略
主要工作原理如下：
- 默认情况下线程不会预创建，任务提交之后才会创建线程（不过设置prestartAllCoreThreads可以预创建核心线程）。
- 当核心线程满了之后不会新建线程，而是把任务堆积到工作队列中。
- 如果工作队列放不下了，然后才会新增线程，直至达到最大线程数。
- 如果工作队列满了，然后也已经达到最大线程数了，这时候来任务会执行拒绝策略。
- 如果线程空闲时间超过空闲存活时间，并且当前线程数大于核心线程数的则会销毁线程，直到线程数等于核心线程数（设置allowCoreThreadTimeOut为true可以回收核心线程，默认为false
你使用过哪些 Java 并发工具类？
ConcurrentHashMap
AtomicInteger
Semaphore
CyclicBarrier
CountDownLatch
BlockingQueue
什么是 Java 的 CAS（Compare-And-Swap）操作？
CAS是一种硬件级别的原子操作，它比较内存中的某个值是否为预期值，如果是，则更新为新值，否则不做修改。
工作原理：
- 比较：CAS会检查内存中的某个值是否与预期值相等。
- 交换：如果相等，则将内存中的值更新为新值。
- 失败重试：如果不相等，说明有其他线程已经修改了该值，CAS操作失败，一般会利用重试，直到成功。