前言

去年年底面試了多多買菜，有圖為證，現(xiàn)整理面經(jīng)，希望各位不要覺(jué)得太遲（這該死的拖延癥😂）。

周日晚上8點(diǎn)視頻面試的拼多多，結(jié)果人家全員加班中，辦公室中都是人，所以大家去多多前還是思考下把。🤣

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問(wèn)題1.arraylist線程是否安全，具體體現(xiàn)在哪行？

答：線程不安全，具體表現(xiàn)新增元素的賦值操作elementData[size++]=e。

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我們先來(lái)看下什么是線程的安全性：

線程安全就是多線程訪問(wèn)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了加鎖機(jī)制(樂(lè)觀鎖或悲觀鎖)，只有一個(gè)線程能夠正常訪問(wèn)，其他線程不能進(jìn)行訪問(wèn)直到該線程讀取完。不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致或者數(shù)據(jù)污染。

線程不安全就是多線程訪問(wèn)時(shí)不提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)保護(hù)，有可能出現(xiàn)多個(gè)線程先后更改數(shù)據(jù)，所以得到的數(shù)據(jù)是臟數(shù)據(jù)。

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如圖，AbstractList下面有兩個(gè)類，一個(gè)是線程不安全ArrayList，另外一個(gè)是線程安全vector。

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從源碼的角度來(lái)看，因?yàn)閂ector的方法前加了synchronized 關(guān)鍵字，也就是同步的意思，所以其是線程安全的。

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所以我們看到這兩個(gè)的區(qū)別：

Vector：線程安全，但是性能低。

ArrayList:線程不安全，但是性能高，高效。

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所以自古魚和熊掌不可兼得。

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我們來(lái)看下具體的代碼，從下圖我們可以得出其添加元素時(shí)候的兩步走：

1. 在 Items[Size] 的位置存放此元素；

2. 增大 Size 的值。

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我們來(lái)思考下：

在單線程運(yùn)行的情況下，如果 Size = 0，添加一個(gè)元素后，此元素在位置 0，而且 Size=1，一切都是正常的；

而如果是在多線程情況下，比如有兩個(gè)線程，線程 A 先將元素存放在位置 0，此時(shí)size并沒(méi)有加一，但是此時(shí) CPU 調(diào)度線程A暫停，線程 B 得到運(yùn)行的機(jī)會(huì)。

線程B也向此 ArrayList 添加元素，因?yàn)榇藭r(shí) Size 仍然等于 0 （注意哦，我們假設(shè)的是添加一個(gè)元素是要兩個(gè)步驟哦，而線程A僅僅完成了步驟1），

所以線程B也將元素存放在位置0，此時(shí)size也沒(méi)有加1。然后線程A和線程B都繼續(xù)運(yùn)行，都增加 Size 的值，此時(shí)size等于2。

那好，現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)問(wèn)題了，元素實(shí)際上只有一個(gè)，存放在位置 0，而 Size 卻等于 2。這就是“線程不安全”了。

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看下面的代碼，在多線程并發(fā)情況下，提示了報(bào)錯(cuò)信息，程序報(bào)了并發(fā)修改異常ConcurrentModificationException，我們也可以通過(guò)看下ArrayList底層中add(）方法，是沒(méi)有加鎖的操作，當(dāng)多個(gè)線程共享一份資源時(shí)，可能發(fā)生線程問(wèn)題；arrayList的add()方法是沒(méi)有加鎖的。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {List<Integer> list = new ArrayList<>();ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(30);for (int i = 1; i <= 30; i++) {int finalI = i;threadPool.execute(() -> {list.add(finalI);System.out.println(list);});}threadPool.shutdown();}

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如果我們想要不報(bào)錯(cuò)，可以將list轉(zhuǎn)化為線程安全的集合，使用Collections工具類的synchronizedList方法，來(lái)將其轉(zhuǎn)化線程安全的。

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {List<Integer> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());//此處只是案例demo,真實(shí)使用線程池不建議用這種方式創(chuàng)建ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(30);for (int i = 1; i <= 30; i++) {int finalI = i;threadPool.execute(() -> {list.add(finalI);System.out.println(list);});}threadPool.shutdown();}

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問(wèn)題2.hashmap為什么用紅黑樹(shù)，不要AVL樹(shù)，或B+樹(shù)？

答：因?yàn)锳VL樹(shù)比紅黑樹(shù)保持更加嚴(yán)格的平衡，是以更多旋轉(zhuǎn)操作導(dǎo)致更慢的插入和刪除為代價(jià)的樹(shù)，B+樹(shù)所有的節(jié)點(diǎn)擠在一起，當(dāng)數(shù)據(jù)量不多的時(shí)候會(huì)退化成鏈表。

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AVL樹(shù)

平衡二叉搜索樹(shù)（Self-balancing binary search tree）又被稱為AVL樹(shù)，且具有以下性質(zhì)：它是一 棵空樹(shù)或它的左右兩個(gè)子樹(shù)的高度差的絕對(duì)值不超過(guò)1，并且左右兩個(gè)子樹(shù)都是一棵平衡二叉樹(shù)。

某在AVL樹(shù)中查找通常更快，但這是以更多旋轉(zhuǎn)操作導(dǎo)致更慢的插入和刪除為代價(jià)的。因此，如果希望查找次數(shù)主導(dǎo)樹(shù)的更新次數(shù)，請(qǐng)使用AVL樹(shù)。

下面兩張圖都是平衡二叉搜索樹(shù)。

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那我們來(lái)看下不是平衡二叉搜索樹(shù)長(zhǎng)什么樣子？從下圖可以看到C節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)有F，L，M，即為兩層，但是C節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù)并沒(méi)有，他們相差了2，所以并不是平衡二叉搜索樹(shù)。

左子樹(shù)的左子樹(shù)插入結(jié)點(diǎn) (左左)

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右子樹(shù)的右子樹(shù)插入節(jié)點(diǎn) (右右)

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左子樹(shù)的右子樹(shù)插入節(jié)點(diǎn) (左右)

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右子樹(shù)的左子樹(shù)插入節(jié)點(diǎn) (右左)

B+樹(shù)

B+樹(shù)的非葉子結(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，所以每個(gè)結(jié)點(diǎn)能存儲(chǔ)的關(guān)鍵字更多。所以B+樹(shù)更能應(yīng)對(duì)大量數(shù)據(jù)的情況。jdk1.7中的HashMap本來(lái)是數(shù)組+鏈表的形式，鏈表由于其查找慢的特點(diǎn)，所以需要被查找效率更高的樹(shù)結(jié)構(gòu)來(lái)替換。
如果用B+樹(shù)的話，在數(shù)據(jù)量不是很多的情況下，數(shù)據(jù)都會(huì)“擠在”一個(gè)結(jié)點(diǎn)里面。這個(gè)時(shí)候遍歷效率就退化成了鏈表

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一個(gè)m階的B樹(shù)具有如下幾個(gè)特征：

1.根結(jié)點(diǎn)至少有兩個(gè)子女。

2.每個(gè)中間節(jié)點(diǎn)都至少包含ceil(m / 2)個(gè)孩子，最多有m個(gè)孩子。

3.每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)都包含k-1個(gè)元素，其中 m/2 <= k <= m。

4.所有的葉子結(jié)點(diǎn)都位于同一層。

5.每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的元素從小到大排列，節(jié)點(diǎn)當(dāng)中k-1個(gè)元素正好是k個(gè)孩子包含的元素的值域分劃。

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問(wèn)題3.ConcurrentHashMap為什么線程安全？哪些點(diǎn)保證了？

答：數(shù)組初始化的時(shí)候自旋來(lái)保證一定可以初始化成功，然后通過(guò) CAS 設(shè)置 SIZECTL 變量的值，來(lái)保證同一時(shí)刻只能有一個(gè)線程對(duì)數(shù)組進(jìn)行初始化，CAS 成功之后，還會(huì)再次判斷當(dāng)前數(shù)組是否已經(jīng)初始化完成，如果已經(jīng)初始化完成，就不會(huì)再次初始化；

新增槽點(diǎn)時(shí)通過(guò)自旋保證一定新增成功，然后通過(guò)CAS來(lái)新增，如果遇到槽點(diǎn)有值，通過(guò)鎖住當(dāng)前槽點(diǎn)或紅黑樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)；

擴(kuò)容時(shí)通過(guò)鎖住原數(shù)組的槽點(diǎn)，設(shè)置轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，以及自旋等操作來(lái)保證線程安全。

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ConcurrentHashMap 在 put 方法上的整體思路：
1. 如果數(shù)組為空，初始化，初始化完成之后，走 2；
2. 計(jì)算當(dāng)前槽點(diǎn)有沒(méi)有值，沒(méi)有值的話，cas 創(chuàng)建，失敗繼續(xù)自旋（for 死循環(huán)），直到成功，槽點(diǎn)有值的話，走 3；
3. 如果槽點(diǎn)是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)(正在擴(kuò)容)，就會(huì)一直自旋等待擴(kuò)容完成之后再新增，不是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)走4；
4. 槽點(diǎn)有值的，先鎖定當(dāng)前槽點(diǎn)，保證其余線程不能操作，如果是鏈表，新增值到鏈表的尾部，如果是紅黑樹(shù)，使用紅黑樹(shù)新增的方法新增；
5. 新增完成之后 check 需不需要擴(kuò)容，需要的話去擴(kuò)容。

具體源碼如下：

final V putVal (K key, V value,boolean onlyIfAbsent){if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();//通過(guò)hashcode計(jì)算 hashint hash = spread(key.hashCode());int binCount = 0;for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {Node<K, V> f;int n, i, fh;//table為空，進(jìn)行初始化工作，調(diào)用initTableif (tab == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable();//如果當(dāng)前索引位置沒(méi)有值，直接創(chuàng)建else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//cas 在 i 位置創(chuàng)建新的元素，當(dāng) i 位置是空時(shí)，即能創(chuàng)建成功，結(jié)束 for 自循，否則繼續(xù)自旋if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K, V>(hash, key, value, null)))break; // no lock when adding to empty bin}//如果當(dāng)前槽點(diǎn)是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，表示該槽點(diǎn)正在擴(kuò)容，就會(huì)一直等待擴(kuò)容完成//轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)的 hash 值是固定的，都是 MOVEDelse if ((fh = f.hash) == MOVED)tab = helpTransfer(tab, f);//槽點(diǎn)上有值的else {V oldVal = null;//鎖定當(dāng)前槽點(diǎn)，其余線程不能操作，保證了安全synchronized (f) {//這里再次判斷 i 索引位置的數(shù)據(jù)沒(méi)有被修改//binCount 被賦值的話，說(shuō)明走到了修改表的過(guò)程里面if (tabAt(tab, i) == f) {//鏈表if (fh >= 0) {binCount = 1;for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {K ek;//值有的話，直接返回if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}Node<K, V> pred = e;//把新增的元素賦值到鏈表的最后，退出自旋if ((e = e.next) == null) {pred.next = new Node<K, V>(hash, key,value, null);break;}}}//紅黑樹(shù)，這里沒(méi)有使用 TreeNode,使用的是 TreeBin，TreeNode 只是紅黑樹(shù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)//TreeBin 持有紅黑樹(shù)的引用，并且會(huì)對(duì)其加鎖，保證其操作的線程安全else if (f instanceof TreeBin) {Node<K, V> p;binCount = 2;//滿足 if 的話，把老的值給 oldVal//在 putTreeVal 方法里面，在給紅黑樹(shù)重新著色旋轉(zhuǎn)的時(shí)候//會(huì)鎖住紅黑樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent)p.val = value;}}}}//binCount 不為空，并且 oldVal 有值的情況，說(shuō)明已經(jīng)新增成功了if (binCount != 0) {// 鏈表是否需要轉(zhuǎn)化成紅黑樹(shù)if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;//這一步幾乎走不到。槽點(diǎn)已經(jīng)上鎖，只有在紅黑樹(shù)或者鏈表新增失敗的時(shí)候//才會(huì)走到這里，這兩者新增都是自旋的，幾乎不會(huì)失敗break;}}}//check 容器是否需要擴(kuò)容，如果需要去擴(kuò)容，調(diào)用 transfer 方法去擴(kuò)容//如果已經(jīng)在擴(kuò)容中了，check 有無(wú)完成addCount(1L, binCount);return null;}

數(shù)組初始化時(shí)的線程安全

數(shù)組初始化時(shí)，首先通過(guò)自旋來(lái)保證一定可以初始化成功，然后通過(guò) CAS 設(shè)置 SIZECTL 變量的值，來(lái)保證同一時(shí)刻只能有一個(gè)線程對(duì)數(shù)組進(jìn)行初始化，CAS 成功之后，還會(huì)再次判斷當(dāng)前數(shù)組是否已經(jīng)初始化完成，如果已經(jīng)初始化完成，就不會(huì)再次初始化，通過(guò)自旋 + CAS + 雙重 check等手段保證了數(shù)組初始化時(shí)的線程安全，源碼如下：
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//初始化 table，通過(guò)對(duì) sizeCtl 的變量賦值來(lái)保證數(shù)組只能被初始化一次private final Node<K, V>[] initTable () {Node<K, V>[] tab;int sc;//通過(guò)自旋保證初始化成功while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// 小于 0 代表有線程正在初始化，釋放當(dāng)前 CPU 的調(diào)度權(quán)，重新發(fā)起鎖的競(jìng)爭(zhēng)if ((sc = sizeCtl) < 0)Thread.yield(); // lost initialization race; just spin// CAS 賦值保證當(dāng)前只有一個(gè)線程在初始化，-1 代表當(dāng)前只有一個(gè)線程能初始化// 保證了數(shù)組的初始化的安全性else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {try {// 很有可能執(zhí)行到這里的時(shí)候，table 已經(jīng)不為空了，這里是雙重 checkif ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// 進(jìn)行初始化int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;@SuppressWarnings("unchecked")Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n];table = tab = nt;sc = n - (n >>> 2);}} finally {sizeCtl = sc;}break;}}return tab;}}

?新增槽點(diǎn)值時(shí)的線程安全

?此時(shí)為了保證線程安全，做了四處優(yōu)化：

• ?通過(guò)自旋死循環(huán)保證一定可以新增成功。
• ?當(dāng)前槽點(diǎn)為空時(shí)，通過(guò) CAS 新增。
• ?當(dāng)前槽點(diǎn)有值，鎖住當(dāng)前槽點(diǎn)。
• ?紅黑樹(shù)旋轉(zhuǎn)時(shí)，鎖住紅黑樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)，保證同一時(shí)刻，當(dāng)前紅黑樹(shù)只能被一個(gè)線程旋轉(zhuǎn)

擴(kuò)容中時(shí)的線程安全

• 拷貝槽點(diǎn)時(shí)，會(huì)把原數(shù)組的槽點(diǎn)鎖住；
• 拷貝成功之后，會(huì)把原數(shù)組的槽點(diǎn)設(shè)置成轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，這樣如果有數(shù)據(jù)需要 put 到該節(jié)點(diǎn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)該槽點(diǎn)是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，會(huì)一直等待，直到擴(kuò)容成功之后，才能繼續(xù) put，可以參考 put 方 法中的 helpTransfer 方法；
• 從尾到頭進(jìn)行拷貝，拷貝成功就把原數(shù)組的槽點(diǎn)設(shè)置成轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)。
• 等擴(kuò)容拷貝都完成之后，直接把新數(shù)組的值賦值給數(shù)組容器，之前等待 put 的數(shù)據(jù)才能繼續(xù)?put。

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// 擴(kuò)容主要分 2 步，第一新建新的空數(shù)組，第二移動(dòng)拷貝每個(gè)元素到新數(shù)組中去// tab：原數(shù)組，nextTab：新數(shù)組private final void transfer (Node < K, V >[]tab, Node < K, V >[]nextTab){// 老數(shù)組的長(zhǎng)度int n = tab.length, stride;if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range// 如果新數(shù)組為空，初始化，大小為原數(shù)組的兩倍，n << 1if (nextTab == null) { // initiatingtry {@SuppressWarnings("unchecked")Node<K, V>[] nt = (Node<K, V>[]) new Node<?, ?>[n << 1];nextTab = nt;} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOMEsizeCtl = Integer.MAX_VALUE;return;}nextTable = nextTab;transferIndex = n;}// 新數(shù)組的長(zhǎng)度int nextn = nextTab.length;// 代表轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，如果原數(shù)組上是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)正在被擴(kuò)容ForwardingNode<K, V> fwd = new ForwardingNode<K, V>(nextTab);boolean advance = true;boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab// 無(wú)限自旋，i 的值會(huì)從原數(shù)組的最大值開(kāi)始，慢慢遞減到 0for (int i = 0, bound = 0; ; ) {Node<K, V> f;int fh;while (advance) {int nextIndex, nextBound;// 結(jié)束循環(huán)的標(biāo)志if (--i >= bound || finishing)advance = false;// 已經(jīng)拷貝完成else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {i = -1;advance = false;}// 每次減少 i 的值else if (U.compareAndSwapInt(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,nextBound = (nextIndex > stride ?nextIndex - stride : 0))) {bound = nextBound;i = nextIndex - 1;advance = false;}}// if 任意條件滿足說(shuō)明拷貝結(jié)束了if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {int sc;// 拷貝結(jié)束，直接賦值，因?yàn)槊看慰截愅暌粋€(gè)節(jié)點(diǎn)，都在原數(shù)組上放轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，所以拷貝完成的節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)一定不會(huì)再發(fā)生變化。// 原數(shù)組發(fā)現(xiàn)是轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，是不會(huì)操作的，會(huì)一直等待轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)消失之后在進(jìn)行操作。// 也就是說(shuō)數(shù)組節(jié)點(diǎn)一旦被標(biāo)記為轉(zhuǎn)移節(jié)點(diǎn)，是不會(huì)再發(fā)生任何變動(dòng)的，所以不會(huì)有任何線程安全的問(wèn)題// 所以此處直接賦值，沒(méi)有任何問(wèn)題。if (finishing) {nextTable = null;table = nextTab;sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);return;}if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)return;finishing = advance = true;i = n; // recheck before commit}} else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);else if ((fh = f.hash) == MOVED)advance = true; // already processedelse {synchronized (f) {// 進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的拷貝if (tabAt(tab, i) == f) {Node<K, V> ln, hn;if (fh >= 0) {int runBit = fh & n;Node<K, V> lastRun = f;for (Node<K, V> p = f.next; p != null; p = p.next) {int b = p.hash & n;if (b != runBit) {runBit = b;lastRun = p;}}if (runBit == 0) {ln = lastRun;hn = null;} else {hn = lastRun;ln = null;}// 如果節(jié)點(diǎn)只有單個(gè)數(shù)據(jù)，直接拷貝，如果是鏈表，循環(huán)多次組成鏈表拷貝for (Node<K, V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {int ph = p.hash;K pk = p.key;V pv = p.val;if ((ph & n) == 0)ln = new Node<K, V>(ph, pk, pv, ln);elsehn = new Node<K, V>(ph, pk, pv, hn);}// 在新數(shù)組位置上放置拷貝的值setTabAt(nextTab, i, ln);setTabAt(nextTab, i + n, hn);// 在老數(shù)組位置上放上 ForwardingNode 節(jié)點(diǎn)// put 時(shí)，發(fā)現(xiàn)是 ForwardingNode 節(jié)點(diǎn)，就不會(huì)再動(dòng)這個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)了setTabAt(tab, i, fwd);advance = true;}// 紅黑樹(shù)的拷貝else if (f instanceof TreeBin) {// 紅黑樹(shù)的拷貝工作，同 HashMap 的內(nèi)容，代碼忽略// 在老數(shù)組位置上放上 ForwardingNode 節(jié)點(diǎn)setTabAt(tab, i, fwd);advance = true;}}}}}}

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問(wèn)題4.剛才說(shuō)到分布式鎖，談?wù)勗O(shè)計(jì)思路和方案

答：主要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景展開(kāi)描述（這邊各個(gè)項(xiàng)目不一樣，就不展開(kāi)說(shuō)了），主要是引入redis實(shí)現(xiàn)的分布式鎖，應(yīng)該保證互斥性（在任何時(shí)候只有一個(gè)客戶端持有鎖，使用setnx），不能死鎖（設(shè)置過(guò)期時(shí)間），保證上鎖和解鎖是同一個(gè)客戶端（設(shè)置不同的value值），業(yè)務(wù)時(shí)間太長(zhǎng)，導(dǎo)致鎖過(guò)期（設(shè)置看門狗，自動(dòng)續(xù)鎖），鎖的重入性（使用redis的hset）。

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如果在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，我們從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取一個(gè)數(shù)據(jù)，然后修改保存，這種情況很容易遇到并發(fā)問(wèn)題。因?yàn)樽x取和更新保存不是一個(gè)原子操作，在并發(fā)時(shí)就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不正確。如果是單機(jī)應(yīng)用，直接使用本地鎖就可以避免。如果是分布式應(yīng)用，應(yīng)用部署在多個(gè)JVM中，沒(méi)有辦法控制，所以引入分布式鎖來(lái)解決。

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互斥性

127.0.0.1:6379> setnx lock value1 #在鍵lock不存在的情況下，將鍵key的值設(shè)置為value1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> setnx lock value2 #試圖覆蓋lock的值，返回0表示失敗 (integer) 0 127.0.0.1:6379> get lock #獲取lock的值，驗(yàn)證沒(méi)有被覆蓋 "value1" 127.0.0.1:6379> del lock #刪除lock的值，刪除成功 (integer) 1 127.0.0.1:6379> setnx lock value2 #再使用setnx命令設(shè)置，返回0表示成功 (integer) 1 127.0.0.1:6379> get lock #獲取lock的值，驗(yàn)證設(shè)置成功

加鎖：使用setnx key value命令，如果key不存在，設(shè)置value(加鎖成功)。如果已經(jīng)存在lock(也就是有客戶端持有鎖了)，則設(shè)置失敗(加鎖失敗)。

解鎖：使用del命令，通過(guò)刪除鍵值釋放鎖。

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不能死鎖

設(shè)置過(guò)期時(shí)間，到點(diǎn)數(shù)據(jù)刪除，避免導(dǎo)致如果一個(gè)客戶端持有鎖的期間突然崩潰了，就會(huì)導(dǎo)致無(wú)法解鎖，則其他人將無(wú)法拿到該鎖，鎖會(huì)一直存在，最終導(dǎo)致出現(xiàn)死鎖的現(xiàn)象。

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鎖過(guò)期

有效時(shí)間設(shè)置多長(zhǎng)，假如我的業(yè)務(wù)操作比有效時(shí)間長(zhǎng)，我的業(yè)務(wù)代碼還沒(méi)執(zhí)行完就自動(dòng)給我解鎖了，不就完蛋了嗎。

這個(gè)問(wèn)題就有點(diǎn)棘手了，在網(wǎng)上也有很多討論，第一種解決方法就是靠程序員自己去把握，預(yù)估一下業(yè)務(wù)代碼需要執(zhí)行的時(shí)間，然后設(shè)置有效期時(shí)間比執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)一些，保證不會(huì)因?yàn)樽詣?dòng)解鎖影響到客戶端業(yè)務(wù)代碼的執(zhí)行。但是這并不是萬(wàn)全之策，比如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)這種情況是無(wú)法預(yù)測(cè)的，也有可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)代碼執(zhí)行的時(shí)間變長(zhǎng)，所以并不安全。有一種方法比較靠譜一點(diǎn)，

就是給鎖續(xù)期。在Redisson框架實(shí)現(xiàn)分布式鎖的思路，就使用watchDog機(jī)制實(shí)現(xiàn)鎖的續(xù)期。當(dāng)加鎖成功后，同時(shí)開(kāi)啟守護(hù)線程，默認(rèn)有效期是30秒，每隔10秒就會(huì)給鎖續(xù)期到30秒，只要持有鎖的客戶端沒(méi)有宕機(jī)，就能保證一直持有鎖，直到業(yè)務(wù)代碼執(zhí)行完畢由客戶端自己解鎖，如果宕機(jī)了自然就在有效期失效后自動(dòng)解鎖。

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保證上鎖和解鎖都是同一個(gè)客戶端

key的值可以根據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)置，比如是用戶中心使用的，可以命令為USER_REDIS_LOCK，value可以使用uuid保證唯一，用于標(biāo)識(shí)加鎖的客戶端，保證加鎖和解鎖都是同一個(gè)客戶端。

每次解鎖可以先判斷鎖的value是不是當(dāng)前用戶，如果是，說(shuō)明可以解鎖，如果不是，則不能解鎖，會(huì)導(dǎo)致誤解了其他人的鎖。

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鎖的重入性

可重入鎖意思是在外層使用鎖之后，內(nèi)層仍然可以使用，那么可重入鎖的實(shí)現(xiàn)思路又是怎么樣的呢？在Redisson實(shí)現(xiàn)可重入鎖的思路，使用Redis的哈希表存儲(chǔ)可重入次數(shù)，當(dāng)加鎖成功后，使用hset命令，value(重入次數(shù))則是1。

解鎖時(shí)，先判斷可重復(fù)次數(shù)是否大于0，大于0則減一，否則刪除鍵值，釋放鎖資源。

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問(wèn)題5.算法題

看到這算法題，我笑了，這不是力扣的第一題嗎，哈哈哈，幸好刷過(guò)。簡(jiǎn)單方法大家都會(huì)寫，暴力操作，但是性能有影響，但是評(píng)論區(qū)有為大神寫的很巧妙，我就直接搬過(guò)來(lái)了。

題目：

給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組 nums?和一個(gè)整數(shù)目標(biāo)值 target，請(qǐng)你在該數(shù)組中找出 和為目標(biāo)值 的那?兩個(gè)?整數(shù)，并返回它們的數(shù)組下標(biāo)。

你可以假設(shè)每種輸入只會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)答案。但是，數(shù)組中同一個(gè)元素在答案里不能重復(fù)出現(xiàn)。

你可以按任意順序返回答案。

解法：

這個(gè)解法并不是從題目計(jì)算答案，而是從答案出發(fā)，看需要什么數(shù)字。

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {int[] indexs = new int[2];// 建立k-v ，一一對(duì)應(yīng)的哈希表HashMap<Integer,Integer> hash = new HashMap<Integer,Integer>();for(int i = 0; i < nums.length; i++){if(hash.containsKey(nums[i])){indexs[0] = i;indexs[1] = hash.get(nums[i]);return indexs;}// 將數(shù)據(jù)存入 key為補(bǔ)數(shù) ，value為下標(biāo)hash.put(target-nums[i],i);}// // 雙重循環(huán) 循環(huán)極限為(n^2-n)/2 // for(int i = 0; i < nums.length; i++){// for(int j = nums.length - 1; j > i; j --){// if(nums[i]+nums[j] == target){// indexs[0] = i;// indexs[1] = j; // return indexs;// }// }// }return indexs;}

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《关于我横扫一线厂的那些面经》拼多多Java岗（附答案）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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