OSI网络七层模型
物理层：负责传输数据的物理介质，如光纤
数据链路层：提供点对点数据传输，将比特流转换为数据帧
网络层：处理分组在网络中的路由与转发，负责网络间的数据传输
会话层：建立、管理和终止会话（通信连接）
表示层：处理数据的方式，如压缩、格式转换
应用层：提供特定的应用程序功能，如发邮件、QQ
传输层：端到端的可靠数据传输以及数据修复，确保数据的可靠性和完整性
HTTP协议状态码:
200: 请求资源成功 301: 永久重定向 302: 临时重定向 400: 错误请求，服务器无法处理 401: 未授权 403: 禁止访问 404: 未找到资源 500: 服务器内部错误 502: 网关错误 503: 服务器维护
| 状态码 | 详情 |
|---|---|
| 200 | 请求资源成功 |
| 301 | 永久重定向 |
| 302 | 临时重定向 |
| 400 | 错误请求，服务器无法处理 |
| 401 | 未授权 |
| 403 | 禁止访问 |
| 404 | 未找到资源 |
| 500 | 服务器内部错误 |
| 502 | 网关错误 |
| 503 | 服务器维护 |
进程、线程、协程的区别:
进程是系统资源调度的最小单位，线程是进程中较小的执行单位，协程是用户级别的，轻量级，实现任务切换和高并发处理
linux 查看系统占用情况命令：
top：查看系统资源使用情况
htop： top的增强版本提供了更多的交互式功能和更直观的界面
free：查看系统内存使用情况
df：查看磁盘使用情况
ps：查看进程信息
ACID：
A：原子性，数据库事务要么全部提交，要么全部回滚，不会出现只提交一半的情况
C：一致性，数据库在各种操作和并发访问下，始终保证数据的正确性和完整性，并不会因为系统故障而导致数据损坏
I：隔离性，事务与事务之间是相互独立的，互不影响，添加事务不会影响查找操作，避免出现脏读、幻读的情况
D：持久性，在事务提交成功后，数据就会存入磁盘当中，不会因为系统崩溃而导致数据消失。
MVCC:
高并发控制工具，使用时间戳去维护版本的生命周期，在进行写入操作时，生成新的版本并覆盖，在进行查询时访问上一次的版本
TCP的粘包和拆包是怎么设计的，如果让你去设计你会怎么去做？
TCP的粘包意思就是多个数据包变成一个数据包进行传输，拆包就是一个数据包变成多个数据包进行传输，设计粘包和拆包有三种情况：
1、使用固定长度的方式，在发送和接收双方都统一使用固定的长度去进行粘包和拆包。
2、使用分隔符的方式，比如\n在接收方进行数据解析时，遇见\n就知道是下一个数据的出现
3、使用消息头的方式，可以在消息的头部插入数据长度、数据类型、数据大小等信息，可以更灵活的进行数据的粘包与拆包
介绍一下红黑树
1、红黑树的根节点和叶子节点都必须为黑色
2、红色节点的子节点必须是黑色
3、每个节点的子孙节点路径上的黑色节点数量相等
java集合中使用红黑树的有TreeMap、TreeSet等
如何解决哈希冲突？
1、使用哈希里面放入链表的方式，在遇见相同哈希值时，将数据存入链表的末尾
2、开放寻址，在哈希表中找另一个空的位置来存储哈希冲突的键值对
3、双重哈希，哈希计算两次，更大程度避免了哈希冲突
4、建立更好的哈希函数减少哈希冲突
什么原因会造成I/O阻塞，如何解决？
1、网络延迟，网络延迟导致读写数据有延迟导致阻塞
2、写入文件过大
3、设备未响应，比如使用打印机，打印机不响应，这条线程就会卡着。
4、文件锁定，没有权限或文件被其他文件使用，导致其他线程被锁住
5、同步操作，该操作必须得等待上一步操作完成后才能执行。
解决： 1、拥有良好的网络环境
2、多线程进行写入操作，避免单线程阻塞系统运行
3、及时的进行处理，避免未响应的情况出现
4、使用异步I/O，等待拥有使用权的时候，得到通知再去使用在等待过程中就是空闲状态，避免阻塞。
5、使用缓存区，减少底层I/O次数
如何解决网络连接的安全性？可靠性？
安全性： 使用签名认证，身份验证和授权，确保连接是合法的
使用加密的通讯协议
记录详细的日志，便以及时响应安全事件
可靠性： 重试和超时策略，在网络传输超时时，可以有超时重传和断开连接等策略，进行适当的错误处理和恢复
冗余和负载均衡，使用负载均衡，将压力分摊给多个网络节点，避免单个服务器压力过高的情况
容灾备份，保证主网络节点出问题后，有其他备份代替。
对象实例化的过程？
类加载器：将所使用的代码块解析为字节码并载入内存中
设置对象头：对象头中含有GC分代年龄、锁状态、锁标记
初始化零值：将对象赋为0或null值
执行构造方法：执行构造方法
对象引用：
--GC分代年龄：分为新生代、老年代、永久代、元空间
分代年龄的阙值一般是15，分代年龄指的是对象经过多少次垃圾回收处理，经过15次垃圾回收处理后，还存活就将晋升为老年代，新生代一般生存周期低，使用minor GC算法进行清理，老年代使用majar GC算法进行清理需要消耗更多的时间
JVM：类加载器 运行时数据区、内存分区、执行引擎、本地接口 --运行时数据区：堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器
TCP与UDP 两种协议的区别：
1、连接性：TCP（有连接）在通信前需要建立连接，UDP（无连接）不需要
2、可靠性：TCP提供可靠的连接，它可以通过序号、确认应答、重传机制来保证数据的正确性，UDP不提供可靠性保证，数据可能乱序，与发送者的数据不一致、丢失。
3、有序性：TCP提供的数据是有序的，确保接收方接收的数据按提供方发给出的数据顺序一致。
4、消息大小：TCP在消息大小方面控制的是1500MTU，UDP不做控制
5、拥塞控制：TCP具有拥塞控制操作，根据网络环境的状况动态的去调整，UDP是进行固定的传输
6、应用场景：TCP用于对可靠性和有序性较高的场景比如：电子邮件，UDP 用于对实时性较高的场景，比如，视频对话
--使用UDP实现TCP可以在应用层，实现分段、确认、重传、拥塞控制的操作，但是不具有高效性和可靠性，还很复杂。
索引是什么？
- 索引是帮助高效查询数据库中数据的数据结构
- 索引存储在文件系统中
- 索引的存储形式与存储引擎有关
- 索引的存储结构有：hash、b树、b+树、二叉树
为什么在InnoDB数据库中使用B+树
- hash是存储在内存中的，在企业中数据量比较大，存储内存造成浪费
- 红黑树会因为树的高度过高，导致查询效率变慢
- b树在数据量不是特别大的时候可以使用，当数据量变大，树的高度也会随之变高
- hash一般用于等值查找，在企业中范围查找的情况比较多。
B树和B+树的区别：
1、B树每个子节点都存储着键和数据 2、B+树只有叶子节点存储键和数据，而且节点用指针指向，形成链表，构成有序链表
B+树的优势：
1、只有叶子节点存储数据，可以有更多的容纳量
2、叶子节点用指针连接，构成链表，顺序查询效率高
InnoDB和MyISAM是如何读取索引的
1、InnoDB是通过索引文件进行索引查找，根据查询条件从B+树中进行查询，找到叶子节点，叶子节点的键连接着值，读取索引的同时也读取到了键
2、MyISAM是通过索引文件查找出索引，然后通过索引去数据文件中找到对应的数据行。
索引的分类
1、主键索引：主键，一般自动生成
2、唯一索引：全字段唯一，不能出现相同值
3、普通索引：没有约束条件，可以为空
4、全文索引：一般用于字符串
5、联合索引：多列值组成一个索引，一般用来联合查询
聚簇索引和非聚簇索引的区别：
1、聚簇索引适用于大量增删改操作，支持事务、表锁、行锁、外键、全文索引
2、非聚簇索引适合大量查询操作，全都不支持
Java中有哪些集合？
Java中的集合主要是由collection和map的派生构成的，Collection派生出，set、list、queue三个接口，map的所有集合都是这四个接口的实现类，如HashMap，HashSet，TreeMap，ArrayList，ArrayDequeue，LinkedList等。
讲一下锁：
分为乐观锁、悲观锁 乐观锁是在高并发情况下，读操作不会与其他操作所冲突，使用一个时间戳去进行版本维护，确保在读取数据和写入数据之间没有其他线程修改资源 ，如果通过则使用新的时间戳去更新，如果不通过则表示被修改，通常会重试或者放弃。 适用于读高并发，写入操作较少环境下，不会立即加锁，不会占用太多的资源，提高系统性能、吞吐量。
悲观锁是在高并发情况下，读和写操作下，其他线程随时可能修改资源，因此在读取资源的时候会立即加锁，避免其他线程干扰，悲观锁通常会阻塞其他线程的操作，直到当前操作完成释放锁。 悲观锁适用于写高并发，读操作较少的环境，读入数据立马加锁，避免数据修改风险，不过会引起资源竞争，降低系统吞吐量。
