容器:

ArrayList和HashMap的扩容

当ArrayList和HashMap在数据量增加时，它们都会自动进行扩容以适应更多的元素。

ArrayList的扩容：当ArrayList容量不足以容纳新增元素时，会自动进行扩容操作。扩容时，ArrayList会创建一个更大的内部数组，并将所有现有元素复制到新的数组中。默认情况下，扩容时ArrayList的容量会增加50%（也可以通过构造函数指定增长倍数）。扩容的时间复杂度是O(n)，其中n是ArrayList中的元素个数。HashMap的扩容：当HashMap的负载因子（load factor）达到一定阈值时（默认为0.75），会自动进行扩容操作。扩容时，HashMap会创建一个更大的哈希桶数组，并重新计算每个元素在新数组中的位置。扩容后，HashMap会将现有的键值对重新散列到新的桶位置上。扩容的时间复杂度是O(n)，其中n是HashMap中的键值对数量。

需要注意的是，扩容是一个相对昂贵的操作，因为它涉及到重新分配内存和重新计算元素的位置。避免频繁的扩容可以提高性能。因此，在创建ArrayList和HashMap时，可以估计预期的元素数量，以避免不必要或过于频繁的扩容。

另外，如果预先知道元素数量的话，可以通过构造函数来指定初始容量，从而减少不必要的扩容操作。例如，在创建ArrayList时可以使用ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(100)，表示初始化容量为100。在创建HashMap时也可以使用HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(100)来指定容量为100。

HashMap和HashSet的关系

HashMap和HashSet都是Java集合框架中的类，它们之间有一定的关系。

HashSet基于HashMap实现：HashSet是基于HashMap来实现的。在HashSet中，元素的值被用作HashMap中的键，而HashMap的值则被设置为一个常量对象。实际上，HashSet内部维护了一个HashMap对象作为其存储结构，元素值被作为HashMap的键，而所有元素对应的值都是同一个常量对象。哈希表结构：HashMap和HashSet都是基于哈希表（Hash Table）的数据结构实现的。哈希表通过将元素的键经过哈希函数计算得到一个索引值，然后将元素存储在对应索引的位置上。这样可以实现快速的插入、查找和删除操作。元素的唯一性：HashMap和HashSet都可以保证元素的唯一性。在HashMap中，通过键的唯一性来保证元素的唯一性；在HashSet中，通过集合的性质来保证元素的唯一性。Map vs Set：HashMap是一个键值对的集合，每个键值对都是一个Entry对象；而HashSet是一个唯一元素的集合，它只存储元素的值，没有对应的键。

虽然HashMap和HashSet之间有些关联，但它们的用途和特点是不同的。HashMap适用于需要键值对映射的场景，而HashSet适用于需要快速查找并确保元素唯一性的场景。

HashSet放同样的值保留前面的还是保留后面的

在HashSet中，如果尝试将相同的值插入集合中，只会保留其中一个，但是无法确定是保留前面的还是后面的。HashSet的实现是基于HashMap，其中元素值作为键，而值在HashMap中不起作用。当向HashSet中插入元素时，它会将元素值作为键插入HashMap中，并把值设置为一个常量对象。

由于HashMap的键是唯一的，当插入相同的值时，只会保留其中一个键。由于HashMap是无序的，无法确定保留的是首次插入的键还是后续插入的键。

下面是一个示例：

HashSet<Integer> set = new HashSet<>(); set.add(1); set.add(2); set.add(3); set.add(2); set.add(1); System.out.println(set);

输出结果可能是：[1, 2, 3] 或 [1, 3, 2]，取决于插入和哈希值的顺序。在HashSet中，元素的顺序是无法保证的。

因此，如果希望集合中只保留一份相同的元素，请确保在插入前进行适当的去重或比较操作。例如，可以使用Set自带的contains()方法来检查元素是否已经存在，然后再决定是否插入。

HashSet<Integer> set = new HashSet<>();

int element = 1;

if (!set.contains(element)) {

set.add(element);

}

线程安全的容器知道哪些

Java中提供了几个线程安全的容器，可以在多线程环境下使用：

ConcurrentHashMap：线程安全的哈希表实现，适用于高并发的读写场景。CopyOnWriteArrayList：线程安全的ArrayList实现，通过复制整个列表来实现写操作的安全性。ConcurrentLinkedQueue：线程安全的无界队列实现，适用于高并发的生产者-消费者模式。ConcurrentLinkedDeque：线程安全的无界双端队列实现，支持高效的并发操作。ConcurrentSkipListSet：基于跳表（SkipList）数据结构的线程安全的有序集合实现。ConcurrentSkipListMap：基于跳表（SkipList）数据结构的线程安全的有序映射实现。

这些线程安全的容器通过使用锁或其他并发控制机制来实现线程安全。它们可以在多线程环境中进行并发操作而无需额外的同步操作（如加锁），从而提高了性能和吞吐量。

需要注意的是，虽然这些容器可以提供线程安全的操作，但在特定的使用场景下仍然需要谨慎考虑并发操作的正确性和性能问题。在编写多线程代码时，仍然需要了解并发编程的相关概念、技术和最佳实践，以确保线程安全和正确性。

为什么有ConcurrentHashMap没有ConcurrentHashSet

您提到的ConcurrentHashMap是Java集合框架中的一种并发容器，它提供了线程安全的操作和高并发性能。它通过使用分段锁（Segment）的方式实现并发访问，不同的线程可以同时操作不同的分段，从而提高并发性能。

相比之下，ConcurrentHashSet并不是Java集合框架中提供的标准类。虽然Java提供了ConcurrentHashMap作为线程安全的哈希表实现，但没有提供ConcurrentHashSet作为线程安全的哈希集合实现。主要原因是HashSet的底层实现依赖于HashMap，而HashMap本身并不是线程安全的。

虽然没有ConcurrentHashSet类，但如果需要线程安全的哈希集合，我们可以借助ConcurrentHashMap来实现类似的功能。可以通过将元素添加到ConcurrentHashMap的键上，忽略值的部分来模拟ConcurrentHashSet的行为，例如：

ConcurrentHashMap<Object, Boolean> concurrentHashSet = new ConcurrentHashMap<>();// 添加元素concurrentHashSet.put(element, true);// 判断元素是否存在boolean contains = concurrentHashSet.containsKey(element);// 移除元素concurrentHashSet.remove(element);

在这个示例中，我们忽略了ConcurrentHashMap的值部分，只关注键的存在性，从而实现了类似ConcurrentHashSet的功能。

需要注意的是，虽然ConcurrentHashMap的键在逻辑上类似于HashSet的元素，但它是一个哈希表，因此可能会对内存消耗产生更大的影响。此外，对于需要进行更复杂集合操作的场景，可以考虑使用并发容器的其他实现，如ConcurrentSkipListSet等。

并发:

JUC下面的类有哪些

在JUC（Java工具类）中，以下是一些与并发相关的常用类：

CountDownLatch：用于实现线程之间的等待，直到某个操作完成。CyclicBarrier：类似于CountDownLatch，但是可以重用，可以让一组线程相互等待，直到达到某个公共屏障点。Semaphore：用于控制同时访问某个资源的线程数量。ReentrantLock：提供了可重入的互斥锁功能，用于保护临界区代码的访问。Condition：与ReentrantLock搭配使用，用于线程间的等待和唤醒机制。AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等：提供了原子操作，可用于实现线程安全的计数器、累加器等。BlockingQueue：用于在生产者和消费者之间进行线程安全的数据交换。CompletableFuture：用于处理异步任务的结果，提供了类似于回调的方式，可以非阻塞地等待任务完成。

线程池执行流程

线程池执行流程如下：

创建线程池，并初始化线程池的参数，例如核心线程数、最大线程数、线程存活时间等。当有任务需要执行时，线程池会创建一个工作线程来执行任务。如果当前工作线程数量未达到核心线程数，则直接创建新线程执行任务。如果当前工作线程数量已达到核心线程数，将任务放入任务队列中等待执行。如果任务队列已满且当前工作线程数量未达到最大线程数，则创建新线程执行任务。如果任务队列已满且当前工作线程数量已达到最大线程数，根据线程池的拒绝策略来处理任务，例如抛出异常或者丢弃任务。当任务执行完成后，线程会返回线程池进行复用，直到线程池被关闭。

是否遇到过线程池异常

关于线程池异常，确实存在一些可能的异常情况，比如线程池拒绝执行任务时可能会抛出RejectedExecutionException，也可能会出现线程池中的某个工作线程发生异常导致线程终止等。针对这些异常情况，我们可以通过合理的异常处理机制进行处理，例如使用try-catch块捕获异常并进行相应的处理或记录日志。

Servlet:

request 和 response的结构

request和response的结构：

HttpServletRequest：表示HTTP请求的对象，包含了客户端发送的请求信息，例如请求方式、URL、请求头、请求参数等。HttpServletResponse：表示HTTP响应的对象，用于向客户端发送响应信息，例如设置响应状态码、响应头、响应正文等。

如何对request增强

如何对request增强：

可以通过自定义HttpServletRequestWrapper类对ServletRequest进行增强。以下是一些增强request的方式：

修改请求参数：可以通过自定义HttpServletRequestWrapper类，重写getParameter()、getParameterValues()等方法，实现对请求参数的增强处理。添加自定义参数：可以通过自定义HttpServletRequestWrapper类，重写方法实现添加自定义参数的功能。修改请求报文头：可以通过自定义HttpServletRequestWrapper类，重写方法实现修改请求头的功能。记录请求日志：可以使用AOP切面或自定义Filter，对请求进行日志记录，记录请求的URL、请求参数等信息。

示例代码如下：

public class MyHttpServletRequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper {   public MyHttpServletRequestWrapper(HttpServletRequest request) {     super(request); } @Override public String getParameter(String name) {       String originalValue = super.getParameter(name); // 对参数进行增强处理       String enhancedValue = // 进行增强处理 return enhancedValue;     }         @Override       public Map<String, String[]> getParameterMap() {         Map<String, String[]> originalMap = super.getParameterMap();         Map<String, String[]> enhancedMap = new HashMap<>(originalMap); // 对参数进行增强处理         // enhancedMap.put(key, value);         return enhancedMap;      }       // 其他方法根据需要进行重写     }

Controller层 void 方法如何对前端返回数据

Controller层void方法如何对前端返回数据：

在Controller层中，如果方法返回类型为void，则通常使用response对象直接向前端返回数据。以下是一些实现方式：

使用response.getWriter()方法获取PrintWriter对象，通过PrintWriter的write()方法将数据写入响应正文中。使用response.getOutputStream()方法获取OutputStream对象，通过OutputStream的write()方法将字节数据写入响应正文中。

示例代码如下：

@Controller

public class MyController {

@RequestMapping("/example")

public void example(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {

// 对前端返回数据

response.setContentType("text/html;charset=utf-8");

PrintWriter writer = response.getWriter();

writer.write("Hello, World!");

writer.close();

}

}

上述示例中，通过设置响应的Content-Type为"text/html;charset=utf-8"，并调用response.getWriter()方法获取PrintWriter对象，将数据"Hello, World!"写入响应正文中。

注意：在实际开发中，建议使用带有返回类型的Controller方法，以使用更多的Spring MVC功能和特性，并能更好地处理返回数据。

Spring:

非Spring管理的类如何使用Spring的Bean

非Spring管理的类可以通过使用@Autowired注解或者@Resource注解来使用Spring的Bean。你可以在非Spring管理的类的字段或者构造函数上使用这些注解，Spring会自动注入相关的Bean。

如何对静态成员注入

过了静态代码块中使用springUtil.getBean()方法给静态成员赋值这个问题，这种方式是不可行的。因为静态代码块在类加载的时候执行，Spring容器还未初始化，因此无法通过springUtil.getBean()获取到Bean。

能不能使用静态代码块在代码块里使用springUtil.getBean()方法给静态成员赋值

对于静态成员的注入，Spring的注入原理是基于实例进行的，因此不能直接对静态成员进行注入。如果你需要在静态成员上使用Spring的Bean，通常的做法是将静态成员赋值给一个非静态的实例成员，然后在实例成员上使用注解进行注入。

SpringIOC底层结构应该是什么样的

Spring的底层结构是基于IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程）。IoC容器负责创建和管理Bean对象，它的核心是Bean工厂和应用上下文。Bean工厂是一个容器，用于实例化、配置和组装Bean。应用上下文是Bean工厂的扩展，提供了更多的功能，比如支持国际化、事件传播等。IoC容器通过读取配置文件（如XML配置文件）或者通过注解来了解Bean之间的依赖关系，然后实例化并组装这些Bean对象。AOP提供了一种机制，可以在程序运行期间动态地将额外的逻辑织入到程序中，比如事务管理、日志记录等。

设计模式:

常用的设计模式

设计模式是在软件设计中常用的解决问题的实践方法。下面介绍一些常用的设计模式：

单例模式（Singleton Pattern）：用于确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。工厂模式（Factory Pattern）：用于创建对象，通过一个公共接口定义对象的创建，并在子类中决定实际创建的对象类型。观察者模式（Observer Pattern）：定义一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，其依赖者都会收到通知并自动更新。策略模式（Strategy Pattern）：定义了一系列算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换，使得算法可以独立于使用它的客户程序变化。适配器模式（Adapter Pattern）：将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以协同工作。装饰器模式（Decorator Pattern）：动态地给对象添加额外的职责，即在不改变原有对象的基础上，通过包装（装饰）对象来扩展其功能。模板方法模式（Template Method Pattern）：定义一个操作中的算法框架，允许子类为其中的某些步骤提供实现，而不改变算法的结构。迭代器模式（Iterator Pattern）：提供一种顺序访问聚合对象中各个元素的方法，而不暴露其内部的表示。

以上只是一小部分常用的设计模式，设计模式的种类还有很多，每个模式都有其独特的应用场景，可根据具体问题的需求选择合适的模式。

适配器和策略模式的区别

适配器模式和策略模式的区别如下：

目的不同：适配器模式用于解决接口不兼容的问题，使得原本由于接口不一致而无法工作的类能够一起工作；而策略模式则用于定义一系列可互相替换的算法，并使算法独立于使用它的客户程序。端点不同：适配器模式有一个适配器类（Adapter），它将一个或多个不兼容的类转换成统一的接口，客户程序与适配器类进行交互；而策略模式则有一个策略接口（Strategy），每个具体策略类（Concrete Strategy）都实现了这个接口。调用方式不同：适配器模式在适配器类中对接口进行转换，从而使得客户程序可以通过适配器类间接调用适配的类的功能；而策略模式是通过客户程序直接调用具体的策略类来实现特定的功能。

总体而言，适配器模式主要关注的是接口的转换和适配，让原本不兼容的类能够协同工作；而策略模式则关注的是算法的定义和替换，使得算法能够独立于客户程序的变化。

Cloud:

分布式事务

分布式事务是指在分布式系统中，多个参与方之间进行的事务操作需要保持一致性和原子性。常见的分布式事务解决方案有两阶段提交（2PC）、补偿事务（TCC）、本地消息表（LCN）等。这些方案都是为了确保在分布式环境下，各个参与方的事务操作要么全部提交成功，要么全部回滚。

分布式锁

分布式锁是指在分布式环境下为了保证并发操作的状态一致性，通过对共享资源进行加锁和解锁的机制。常用的分布式锁解决方案有基于数据库的悲观锁或乐观锁、基于缓存的乐观锁、ZooKeeper分布式锁等。

nacos除了配置中心还能干什么

除了配置中心，Nacos还能用作服务发现和服务路由的功能。它可以注册和发现微服务实例，并提供动态的负载均衡和流量控制。此外，Nacos还提供了服务间的健康检查、服务熔断与降级、动态配置刷新等功能。

Feign注解都有那些参数

在Feign注解中，常用的参数包括：

value：表示要访问的目标服务的服务名。path：表示要访问的目标服务的路径。method：表示要使用的HTTP方法。headers：表示请求头信息。queryParam：表示请求的查询参数。body：表示请求的请求体。

如何解决缓存不一致

解决缓存不一致可以采取以下几种方法：

设计合理的缓存策略：包括设置合适的过期时间、淘汰策略，避免缓存过期时间过长或者容易受到数据更新频率较高的影响。使用分布式缓存：将缓存数据分布在多个节点上，避免单点故障和数据不一致。使用缓存更新策略：当数据发生变化时，及时更新缓存。可以使用发布订阅模式，当数据变更时，通知相关节点更新缓存。使用缓存一致性协议：比如缓存锁、缓存更新流程、回源更新等，确保在更新数据时缓存的一致性。对于关键数据，可以采用数据库的读写分离、主从同步等方案，保证数据的一致性。使用缓存预加载：提前将热门数据加载到缓存中，减少缓存未命中的情况，降低缓存不一致的可能性。MySQL:

回表的原因

回表是因为MySQL的索引结构是B+树，当查询条件中含有非聚簇索引列的数据时，需要通过非聚簇索引找到对应的主键值，然后再通过主键值到聚簇索引中找到实际的数据记录，这个过程就称为回表。回表会增加额外的IO操作，导致查询性能下降。

如何对一个字段做唯一限制并可以逻辑删除

要对一个字段做唯一限制并可以逻辑删除，可以采用以下两种方式：

使用唯一索引：对字段添加唯一索引，然后使用一个额外的字段来表示逻辑删除状态，例如一个is_deleted字段，当删除数据时将该字段标记为已删除状态。这样可以保证字段的唯一性，并实现逻辑删除。使用联合索引：创建一个包含要做唯一限制的字段和逻辑删除状态字段的联合索引，通过联合索引的方式保证字段的唯一性，同时使用逻辑删除状态字段来实现逻辑删除。

插入失败主键是否会自增

插入失败时，主键是否会自增取决于你所使用的数据库引擎和配置。对于InnoDB引擎，当插入失败时，主键值不会自增。而对于MyISAM引擎，默认会自增主键，即使插入失败。但是，无论使用哪种引擎，你可以通过设置自增值的步长来控制自增的行为。

如何使用group by函数取每组内的金额最大的订单

要使用group by函数取每组内的金额最大的订单，可以使用以下SQL语句：

SELECT group_id, MAX(amount) AS max_amount FROM orders GROUP BY group_id

以上语句根据group_id字段对订单进行分组，并使用MAX(amount)函数获取每组中的最大金额。

其他:

你的IDEA都装了那些插件(不用讲名字,讲功能就行)

DEA是一款功能强大的集成开发环境，它支持多种编程语言和开发平台。以下是一些常用的插件功能：

代码自动补全：帮助开发者快速输入代码，提供代码片段和方法建议。代码重构：支持重命名、提取方法、提取变量等操作，帮助开发者改进代码质量和可维护性。语法检查和错误提示：实时检查代码语法，并提示潜在的错误或警告。版本控制集成：与Git、SVN等版本控制系统集成，方便代码管理和团队协作。调试器：提供强大的调试功能，允许开发者逐行执行代码，观察变量的值和程序流程。代码模板：提供自定义代码模板，加快代码编写速度，并保持一致的代码风格。单元测试集成：支持各种单元测试框架，方便进行单元测试和代码覆盖率分析。内存和性能分析工具：帮助开发者识别并解决代码中的性能问题和内存泄漏。依赖关系管理：支持通过Maven、Gradle等工具管理项目的依赖关系。代码质量分析和统计：提供代码度量、静态代码分析和代码复杂度分析等功能，帮助开发者提高代码质量。项目管理工具集成：与Jira、Trello等项目管理工具集成，方便团队协作和任务跟踪。Web开发支持：包括HTML、CSS、JavaScript等的语法高亮、代码片段和自动完成功能。数据库工具集成：方便连接和管理各种数据库，提供SQL编辑和执行功能。文档生成工具：支持自动生成代码文档，如JavaDoc和Markdown等格式。