每天一道面試題@第一天

1：TCP和UDP的區別，TCP為什么是三次握手，不是兩次？

因為TCP是全雙工協議，區別在于TCP可靠，UDP不可靠，效率更高。

詳解：

TCP（傳輸控制協議）和 UDP（用戶數據報協議）是兩種不同的傳輸層協議，它們有以下區別：

連接方式
- TCP 是面向連接的協議，在數據傳輸之前，需要先建立連接，數據傳輸完成后，需要關閉連接。
- UDP 是無連接的協議，不需要建立連接，直接將數據報發送出去。
可靠性
- TCP 提供可靠的傳輸服務，通過序列號、確認應答、重傳機制等保證數據的準確傳輸。
- UDP 不保證數據的可靠傳輸，可能會出現數據丟失、重復或亂序的情況。
傳輸效率
- TCP 由于需要建立連接、進行確認應答等，傳輸效率相對較低。
- UDP 沒有這些額外的開銷，傳輸效率較高。
應用場景
- TCP 適用于對數據準確性要求高的場景，如文件傳輸、電子郵件、遠程登錄等。
- UDP 適用于對實時性要求高、對數據準確性要求相對較低的場景，如視頻會議、在線游戲、實時監控等。

TCP 采用三次握手而不是兩次握手，主要有以下原因：

防止已失效的連接請求報文段被誤接收：如果采用兩次握手，當客戶端發送的第一個連接請求報文段在網絡中滯留，沒有及時到達服務器，而客戶端又重新發送了一個連接請求報文段，服務器收到后發送確認報文段并建立連接。此時，如果第一個連接請求報文段又到達了服務器，服務器會認為這是客戶端的又一次連接請求，從而再次建立連接，這樣就會導致服務器資源的浪費。而采用三次握手，客戶端在收到服務器的確認報文段后，會發送一個確認報文段給服務器，服務器只有在收到客戶端的確認報文段后，才會認為連接建立成功，這樣就可以避免已失效的連接請求報文段被誤接收。
確保雙方都能正常收發數據：三次握手可以讓客戶端和服務器都確認對方的接收和發送能力。第一次握手，客戶端向服務器發送連接請求，服務器可以知道客戶端的發送能力正常；第二次握手，服務器向客戶端發送確認報文段，客戶端可以知道服務器的接收和發送能力正常；第三次握手，客戶端向服務器發送確認報文段，服務器可以知道客戶端的接收能力正常。這樣，通過三次握手，雙方都可以確認對方的接收和發送能力正常，從而保證數據的可靠傳輸。

TCP 三次握手的過程如下：

第一次握手：客戶端發送 SYN 報文

客戶端向服務器發送一個帶有 SYN（同步序列號）標志的 TCP 報文段，該報文段中還包含客戶端隨機生成的初始序列號（Sequence Number，Seq），假設為 x。這個 SYN 報文表示客戶端希望與服務器建立連接，并告知服務器自己的初始序列號。
此時，客戶端進入 SYN_SENT 狀態，等待服務器的響應。

第二次握手：服務器發送 SYN + ACK 報文

服務器接收到客戶端的 SYN 報文后，會檢查其中的信息。如果服務器同意建立連接，它會向客戶端發送一個 SYN + ACK 報文段。這個報文段中，SYN 標志位為 1，表示這也是一個同步請求，同時 ACK 標志位也為 1，表示對客戶端 SYN 報文的確認。
服務器會為自己生成一個初始序列號，假設為 y，同時在報文中的確認號（Acknowledgment Number，Ack）字段設置為客戶端的序列號加 1，即 x + 1，表示服務器已經成功接收了客戶端的 SYN 報文，期望客戶端發送序列號為 x + 1 的數據。
發送完 SYN + ACK 報文后，服務器進入 SYN_RCVD 狀態。

第三次握手：客戶端發送 ACK 報文

客戶端收到服務器的 SYN + ACK 報文后，會檢查其中的確認號是否正確以及 SYN 標志位。如果確認無誤，客戶端會向服務器發送一個 ACK 報文段，ACK 標志位為 1，確認號為服務器的序列號加 1，即 y + 1，而序列號為客戶端在第一次握手中使用的序列號加 1，即 x + 1。
發送完 ACK 報文后，客戶端進入 ESTABLISHED 狀態，表示連接已經建立成功，可以開始發送數據。
服務器收到客戶端的 ACK 報文后，也會進入 ESTABLISHED 狀態，至此，TCP 連接建立完成，雙方可以開始進行數據傳輸。

TCP 連接的揮手過程用于終止已經建立的連接，通常需要四次揮手，具體過程如下：

第一次揮手：客戶端發送 FIN 報文

當客戶端數據傳輸完畢，想要關閉連接時，會向服務器發送一個帶有 FIN（結束標志）標志的 TCP 報文段，該報文段中還包含客戶端的序列號（假設為 m）。這個 FIN 報文表示客戶端不再有數據要發送給服務器，但仍然可以接收服務器的數據。
發送 FIN 報文后，客戶端進入 FIN_WAIT_1 狀態。

第二次揮手：服務器發送 ACK 報文

服務器接收到客戶端的 FIN 報文后，會發送一個 ACK 報文作為應答。該 ACK 報文的確認號為客戶端的序列號加 1，即 m + 1，而序列號為服務器自己當前的序列號（假設為 n）。這個 ACK 報文表示服務器已經收到客戶端的 FIN 報文，同意關閉客戶端到服務器方向的連接。
服務器發送完 ACK 報文后，客戶端到服務器方向的連接就關閉了，但服務器到客戶端方向的連接仍然可以繼續傳輸數據。此時客戶端進入 FIN_WAIT_2 狀態，而服務器進入 CLOSE_WAIT 狀態。

第三次揮手：服務器發送 FIN 報文

當服務器也完成了數據傳輸，不再需要向客戶端發送數據時，它會向客戶端發送一個 FIN 報文，其序列號為服務器之前的序列號加 1，即 n + 1（如果在發送 FIN 之前服務器又發送了一些數據，那么序列號會相應增加），表示服務器也希望關閉連接。
發送 FIN 報文后，服務器進入 LAST_ACK 狀態。

第四次揮手：客戶端發送 ACK 報文

客戶端收到服務器的 FIN 報文后，會發送一個 ACK 報文進行確認。該 ACK 報文的確認號為服務器的序列號加 1，即 n + 2，序列號為客戶端在 FIN_WAIT_2 狀態下的序列號加 1（即 m + 1，如果客戶端在等待過程中沒有收到其他數據）。
客戶端發送完 ACK 報文后，進入 TIME_WAIT 狀態。經過一段時間（通常是 2 倍的 MSL，即最長報文段壽命）后，客戶端才會真正關閉連接。服務器收到 ACK 報文后，立即關閉連接，進入 CLOSED 狀態。設置 TIME_WAIT 狀態及等待時間是為了確保客戶端發送的 ACK 報文能夠被服務器正確接收，如果服務器沒有收到 ACK 報文，會重新發送 FIN 報文，客戶端在 TIME_WAIT 狀態下可以處理這種情況，保證連接的可靠關閉。

2：Dubbox 和Dubbo的區別？

Dubbox 和Dubbo本質上沒有區別，只是擴展了Dubbo，以下擴展出來的功能

支持REST風格遠程調用（HTTP + JSON/XML)；
支持基于Kryo和FST的Java高效序列化實現；
支持基于Jackson的JSON序列化；
支持基于嵌入式Tomcat的HTTP remoting體系；
升級Spring至3.x；
升級ZooKeeper客戶端；
支持完全基于Java代碼的Dubbo配置；

3：Dubbo一般使用什么注冊中心？還有別的選擇嗎？

Dubbo 一般用zookeeper做注冊中心
還可以用：Redis，Nacos，Consul

4：說說Java的異常類？

Throwable -> Error，Exception
Error：嚴重問題，例如內存溢出 OutOfMemoryError
Exception ->運行時異常： RuntimeException，編譯時異常：IOException

5：ArrayList和LinkedList的區別？分別用在什么場景？

都是對List接口的實現，但數據結構上一個是Array（動態數組），一個是Link（雙向鏈表）

ArrayList：查找快，插入刪除慢，適用于頻繁查找和修改的場景

LinkedList：插入刪除快，查找修改慢，適用于頻繁增刪的場景

1. 底層數據結構

ArrayList：基于動態數組實現。它使用一個數組來存儲元素，當數組空間不足時，會自動進行擴容操作。
LinkedList：基于雙向鏈表實現。每個元素（節點）包含數據、指向前一個節點的引用和指向后一個節點的引用。

2. 隨機訪問性能

ArrayList：支持快速的隨機訪問，因為它可以通過索引直接訪問數組中的元素，時間復雜度為?O(1)。
LinkedList：隨機訪問性能較差，因為需要從頭節點或尾節點開始遍歷鏈表，直到找到目標元素，時間復雜度為?O(n)。

3. 插入和刪除性能

ArrayList：在數組末尾插入或刪除元素的效率較高，時間復雜度為?O(1)；但在數組中間或開頭插入或刪除元素時，需要移動大量元素，時間復雜度為?O(n)。
LinkedList：在鏈表的任意位置插入或刪除元素的效率較高，因為只需要修改相鄰節點的引用，時間復雜度為?O(1)；但在查找要插入或刪除的位置時，仍然需要遍歷鏈表，時間復雜度為?O(n)。

4. 內存占用

ArrayList：由于使用數組存儲元素，會預先分配一定的內存空間，可能會造成一定的內存浪費；但由于每個元素只存儲數據本身，所以單個元素的內存占用較小。
LinkedList：由于每個節點需要額外存儲指向前一個節點和后一個節點的引用，所以單個節點的內存占用較大；但它不需要預先分配連續的內存空間，內存利用率較高。

ArrayList?的適用場景

隨機訪問頻繁：如果需要頻繁地根據索引訪問元素，而插入和刪除操作較少，那么?ArrayList?是更好的選擇。例如，在一個學生成績列表中，需要經常根據學生的序號（索引）查詢成績。
數據量相對穩定：如果數據量相對穩定，不會頻繁地進行插入和刪除操作，那么?ArrayList?的性能會更好。

LinkedList?的適用場景

插入和刪除頻繁：如果需要頻繁地在列表中間或開頭插入或刪除元素，而隨機訪問操作較少，那么?LinkedList?是更好的選擇。例如，在一個任務隊列中，需要經常在隊列頭部添加新任務或在隊列尾部移除已完成的任務。
內存使用靈活：如果對內存的使用比較敏感，希望在數據量變化較大時能夠靈活地分配和釋放內存，那么?LinkedList?是更好的選擇。

LinkedList?和?ArrayList?不同，它并沒有像?ArrayList?那樣的擴容機制。解釋：

底層結構

LinkedList?是基于雙向鏈表實現的，雙向鏈表由一系列節點組成，每個節點包含三個部分：存儲的數據、指向前一個節點的引用以及指向后一個節點的引用。

無需擴容的原因

由于鏈表的特性，它不需要預先分配連續的內存空間來存儲元素。當你向?LinkedList?中添加新元素時，它會創建一個新的節點，并將這個新節點連接到鏈表的合適位置（頭部、尾部或者中間）。而在刪除元素時，會把對應的節點從鏈表中移除，并且釋放該節點占用的內存。

// 在尾部添加元素
linkedList.add("apple");// 在頭部添加元素
linkedList.addFirst("cherry");// 在指定位置添加元素
linkedList.add(1, "date");

題外話：LinkedList 可作為棧（后進先出），可作為隊列（先進先出）

?6：說說List排序？

使用 ?Collections.sort()默認正序，可以傳第二個參數自定義排序
自定義bean實現 Comparable 接口。
實現Comparator接口自定義比較器

~~numbers、books都是List集合，簡單的示例這里就不過多描述~~

// 使用 Collections.sort() 方法對列表進行排序 import java.util.Collections;
Collections.sort(numbers);// 使用 Comparator 按價格排序 import java.util.Comparator;
books.sort(Comparator.comparingDouble(Book::getPrice));

7：你都知道哪些常用的Map集合?

HashMap、HashTable、TreeMap、LinkedHashMap

HashMap

?鍵和值都允許為 null。
?不保證元素的順序，即插入順序和遍歷順序可能不同。
?基于哈希表實現，因此查找、插入和刪除操作的時間復雜度通常為 O (1)。
?使用場景：適用于不需要保證元素順序，且需要快速查找的場景。

@Test
void testHashMap() {HashMap<Object, Object> map = new HashMap<>();map.put("k1", "v1");map.put("k2", "v2");map.put("k3", "v3");map.put(null, null);System.out.println(map);// {null=null, k1=v1, k2=v2, k3=v3}
}

Hashtable

鍵和值都不允許為 null。
是線程安全的，因為它的方法都被 synchronized 修飾，所以在多線程環境下可以直接使用，但這也導致了它的性能相對較低。
同樣基于哈希表實現，查找、插入和刪除操作的時間復雜度通常為 O (1)。
使用場景：在需要線程安全的場景下可以使用，但如果對性能要求較高，建議使用 ConcurrentHashMap 替代。

@Test
void testHashtable() {Hashtable<Object, Object> hashtable = new Hashtable<>();hashtable.put("k3", "v3");hashtable.put("k1", "v1");hashtable.put("k2", "v2");// hashtable.put(null, null); java.lang.NullPointerExceptionSystem.out.println(hashtable);// {k3=v3, k2=v2, k1=v1}
}

TreeMap

不允許鍵為 null，但值可以為 null。
基于紅黑樹實現，會根據鍵的自然順序或者自定義的比較器進行排序。
查找、插入和刪除操作的時間復雜度為 O (log n)。
使用場景：適用于需要對鍵進行排序的場景，例如按時間順序排序等。

@Test
void testTreeMap() {TreeMap<Integer, Object> treeMap = new TreeMap<>();treeMap.put(3, "v3");treeMap.put(1, "v1");treeMap.put(2, "v2");//treeMap.put(null, null); java.lang.NullPointerExceptiontreeMap.put(4, null);System.out.println(treeMap);// {1=v1, 2=v2, 3=v3, 4=null}
}

LinkedHashMap

鍵和值都允許為 null。
繼承自 HashMap，同時維護了一個雙向鏈表，因此可以保證元素的插入順序或者訪問順序。
查找、插入和刪除操作的時間復雜度為 O (1)。
使用場景：適用于需要保證元素插入順序或者訪問順序的場景，例如實現 LRU（最近最少使用）緩存。

@Test
void testLinkedHashMap() {LinkedHashMap<Integer, Object> linkedHashMap = new LinkedHashMap<>();linkedHashMap.put(3, "v3");linkedHashMap.put(1, "v1");linkedHashMap.put(2, "v2");linkedHashMap.put(4, null);linkedHashMap.put(null, null);System.out.println(linkedHashMap);// {3=v3, 1=v1, 2=v2, 4=null, null=null}
}