JDK、JRE、JVM的区别

JDK是java开发工具包，包含了jre和jvm以及java基础类库。JRE是java运行环境，包含了jvm和java的核心类库。Jvm是java虚拟机，是java实现跨平台的基础，负责执行java字节码将其翻译为机器码。

重载和重写的区别

重载发生在同一个类中，方法名相同，形参列表不同，方法的返回类型可以不同。重写发生在不同的类中，方法名、新参列表、返回类型都相同。方法的访问修饰符要大于等于父类，是子类对父类中继承的方法进行重新定义。

==和equals的区别

==如果是比较基本类型，比较的就是值是否相同。如果比较的是引用类型，比较的就是地址值是否相同。equals默认情况下，与引用类型是一样的，比较的就是地址值是否相同。但很多情况下会被重写以实现内容的比较。

抽象类和接口的区别

首先二者的实现方式不同，抽象类使用extends来继承，接口使用implements来实现接口。然后一个类可以实现很多接口，但只能继承一个抽象类。以及抽象类的访问修饰符是可以任意的，但接口的访问修饰符只能是public。

什么是单例模式

单例模式是指某个类的实例在多线程环境下只会被创建一次。我知道的单例模式有饿汉式单例、懒汉式单例、双检锁单例模式三种。首先是饿汉式单例，是在类加载时就初始化实例，线程是安全的。而懒汉式单例只有在第一次使用时才会初始化，线程是非安全的。双检锁是在实现懒汉式的同时确保了线程安全。

Java中的异常体系是怎样的

Java中所有的异常都来自顶级父类Throwable。Throwable下有两个子类Exception和Error。Error表示非常严重的错误，出现这些错误时，仅仅想靠程序自己是解决不了的，所以通常不在代码中捕获这些Error，因为捕获的意义也不大。Exception表示异常，程序出现Exception是可以自己解决的，我们可以捕获这些异常来做特殊处理。

如果发生了缓存穿透该如何解决？

缓存穿透是指发送了一个缓存中没有的数据 ，由于Redis中没有对应的缓存，就会直接去找数据库，但是数据库也没有对应的数据，就查询不到，如果在同一时间内，这样的请求过多的话，到了一定的量，就会发生缓存穿透。

解决方案也很简单，缓存空数据，如果请求的数据在缓存中是null，那么就把null进行缓存，但是可能发生数据不一致的问题。因此还有一种更好的解决办法，布隆过滤器，当发送了一个缓存中没有的数据时，会先经过布隆过滤器，如果布隆过滤器中没有数据，就直接返回，连Reids都不会走，当然前提就是要在缓存预热的时候就把布隆过滤器初始化了，就是把热点数据先交给布隆过滤器，这就是我在华园快送项目中用到的解决办法。

布隆过滤器的原理是什么？

要想理解布隆过滤器的原理，就要先知道一个概念—bitmap，相当于是以一个bit位为单位的数组，数组中每个单元只能存储二进制数0或1，布隆过滤器正是依赖它实现的，主要原理是当进行缓存预热的时候，比如说id为1的数据，会先通过多个hash函数运算，获取hash值，将对应位置的值由0改为1，当后续查询数据经过布隆过滤器的时候，会将数据进行同样的hash函数运算，然后看hash值所对应位置的值是否与缓存的一致。当然也可能存在误判，比如缓存预热时，经过hash运算得到的值，与后面要查询的空值，hash运算得到的结果一致，就会发生误判。在华园快送项目中，我是通过Redisson来实现的布隆过滤器，设置了一个误判率，5%，以此来控制布隆过滤器误判。

如果发生了缓存击穿该如何解决？

缓存击穿是指给某一个key设置了过期时间，当某一个key过期了，与此同时有大量数据传入进来，但是这个时候已经没有缓存了，因此就会直接访问到数据库，可能会把数据库压垮。

解决方案有两种，第一种是添加互斥锁，互斥锁的实现原理是假设线程一查询缓存但没有命中，就会添加一个互斥锁，然后重新构建缓存数据，缓存构建成功后释放锁，在构建缓存的时候，如果有其他线程查询同样的缓存，由于没有缓存，并且由于线程一添加了互斥锁，就会获取到互斥锁，然后休眠，再重试，直到线程一构建完缓存然后释放互斥锁，最终命中缓存。还有一种办法就是逻辑过期，在写入缓存的时候多添加一个过期时间字段，当一个线程查询缓存时发现逻辑时间已经过期，就会获取一个互斥锁，然后开启一个新的线程去重建缓存，并且返回已经过期的数据，创建缓存的线程就只是用来创建缓存的，当缓存创建完成后就会释放互斥锁。在创建缓存的过程中如果有其他线程请求，就会直接返回已经过期的数据。两种方法是根据具体的业务来选择的。

如果发生了缓存雪崩该如何解决？

缓存雪崩是指在同一时间段有大量缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求直接到达数据库，带来巨大压力。如果是因为key同时过期很好解决，为不同的key添加不同的过期时间即可。而如果是因为Redis服务宕机的话，就利用 Redis 集群来提高服务的可用性。除去这两种方法还可以给缓存业务添加降级限流策略，比如在nginx，如果是微服务项目的话，就可以在网关来设置降级限流策略，最后也可以给业务增加多级缓存来防止缓存雪崩。

Redis作为缓存，MySQL的数据如何与Redis进行同步？

这个问题结合华园快送这个项目来说，项目中用户在查看店铺状态及菜品数据时，需要让数据库与Redis高度保持一致，因此使用的是Redisson实现的读写锁，当去读数据的时候添加共享锁，允许其它线程去读，但是不能写，当写数据的时候添加排他锁，阻塞其他线程的读写操作，这里面需要注意的是读方法和写方法上需要使用同一把锁才行。

此外，在后面学习到MQ之后，我又知道了一种同步数据的方式，就是异步通知，这个主要取决于MQ的可靠性。当写一条数据到数据库后，数据库就会发一条消息到MQ，缓存服务就监听着MQ最终更新缓存数据，这期间可能会有延迟，但是能保证数据最终是一致的。

Redis作为缓存，数据的持久化是怎么做的？

Redis持久化有两种方式：RDB、AOF

RDB：是Redis的数据快照，就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中，当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。Redis内部是有默认的RDB触发机制的。RDB的缺点是数据可能会丢失。

AOF：是追加文件，Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看作是日志命令文件。不过AOF默认是关闭的，需要去配置文件中开启AOF。AOF也是有缺点的，因为会存储每一条命令，重写时都会占用大量的资源。

如何定位慢查询？

MySQL自带慢日志查询，慢日志查询默认是关闭的，需要手动开启，开启的同