快手Java开发岗一面面经
四月份投的简历，这周才面试哈哈哈，首先是自我介绍，然后问了我一些之前实习经历和项目经历，之前做了一个Java项目感觉都忘完啦。主要记录一下问的八股文，答案是我面试完查找的，可能有误。
1.Redis是什么？它有什么用处？
Redisopen in new window 是一个基于 C 语言开发的开源数据库（BSD 许可），与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的（内存数据库），读写速度非常快，被广泛应用于缓存方向。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据。
Redis用作缓存的优点：
1、高性能假如用户第一次访问数据库中的某些数据的话，这个过程是比较慢，毕竟是从硬盘中读取的。但是，如果说，用户访问的数据属于高频数据并且不会经常改变的话，那么我们就可以很放心地将该用户访问的数据存在缓存中。这样有什么好处呢？ 那就是保证用户下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。
2、高并发一般像 MySQL 这类的数据库的 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g） ，但是使用 Redis 缓存之后很容易达到 10w+，甚至最高能达到 30w+（就单机 Redis 的情况，Redis 集群的话会更高）。QPS（Query Per Second）：服务器每秒可以执行的查询次数；由此可见，直接操作缓存能够承受的数据库请求数量是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。进而，我们也就提高了系统整体的并发。
Redis还能做什么：
分布式锁：通过 Redis 来做分布式锁是一种比较常见的方式。通常情况下，我们都是基于 Redisson 来实现分布式锁。
限流：一般是通过 Redis + Lua 脚本的方式来实现限流。
消息队列：Redis 自带的 list 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。它比较类似于 Kafka，有主题和消费组的概念，支持消息持久化以及 ACK 机制。
复杂业务场景：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 bitmap 统计活跃用户、通过 sorted set 维护排行榜。
2.介绍原码和补码
对于一个数，计算机要使用一定的编码方式进行存储，原码、反码、补码是机器存储一个具体数字的编码方式。
原码就是符号位加上真值的绝对值，即用第一位表示符号， 其余位表示值。十进制数据的二进制表现形式就是原码，原码最左边的一个数字就是符号位,0是负，1是正。
补码：正数的补码是其本身，负数的补码是其反码加一。
3.int 有几位？取值范围？
int是四个字节，32位，取值范围是（-2^31——2^31-1）.
4.进程和线程的区别？
线程具有许多传统进程所具有的特征，故又称为轻型进程(Light—Weight Process)或进程元；而把传统的进程称为重型进程(Heavy—Weight Process)，它相当于只有一个线程的任务。在引入了线程的操作系统中，通常一个进程都有若干个线程，至少包含一个线程。
根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是处理器任务调度和执行的基本单位
资源开销：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
包含关系：如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的；线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻权进程或者轻量级进程。
内存分配：同一进程的线程共享本进程的地址空间和资源，而进程之间的地址空间和资源是相互独立的
影响关系：一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其他进程产生影响，但是一个线程崩溃整个进程都死掉。所以多进程要比多线程健壮。
执行过程：每个独立的进程有程序运行的入口、顺序执行序列和程序出口。但是线程不能独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制，两者均可并发执行
5.什么是链表？
一：链表是什么
1、链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现，有一系列结点（地址）组成，结点可动态的生成。
2、结点包括两个部分：（1）存储数据元素的数据域（内存空间），（2）存储指向下一个结点地址的指针域。
3、相对于线性表顺序结构，操作复杂。
4.链表分为 （1）单链表 （2）双链表 （3）单向循环链表 （4）双向循环链表
二：链表的作用
1、实现数据元素的存储按一定顺序储存，允许在任意位置插入和删除结点。
2、包括单向结点，双向结点，循环接点
三：链表与数组的区别
int a[5]={1,2,3,4,5}。突然我想继续加两个数据进去，但是已经定义好的数组不能往后加，只能通过定义新的数组
int b[7]={1,2,3,4,5,6,7} 这样就相当不方便比较浪费内存资源,对数据的增删不好操作。
（2）链表：使用多个不连续的内存空间去存储数据， 可以 节省内存资源（只有需要存储数据时，才去划分新的空间），对数据的增删比较方便。
6.什么是二叉树？什么是平衡二叉树？什么是平衡因子？
1、二叉树
满足以下两个条件的树就是二叉树：
本身是有序树；
树中包含的各个节点的度不能超过 2，即只能是 0、1 或者 2；
二叉树的性质：
二叉树中，第 i 层最多有 2^( i-1)个结点。
如果二叉树的深度为 K，那么此二叉树最多有 2^K-1 个结点。
二叉树中，终端结点数（叶子结点数）为 n0，度为 2 的结点数为 n2，则 n0=n2+1。
二叉树还可以继续分类，衍生出满二叉树和完全二叉树。
2、满二叉树
如果二叉树中除了叶子结点，每个结点的度都为 2，则此二叉树称为满二叉树。
3、完全二叉树
如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树，且最后一层的结点依次从左到右分布，则此二叉树被称为完全二叉树。
4、二叉查找树
（Binary Search Tree，BST），也称二叉搜索树或二叉排序树
是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；
若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；
5、平衡二叉树
平衡二叉搜索树（Self-balancing binary search tree）又被称为AVL树。每个结点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树（空树的高度定义为-1）。某结点的左子树与右子树的高度(深度)差即为该结点的平衡因子(BF,Balance Factor)。平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1, 0或1。
7.MySQL为什么不用B数而用B+数？
1.b+树只有叶子节点存数据b树是每个节点都存数据在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低。
2. b树每层存的是数据+索引;
3.b+树是除了叶子节点存的是数据+索引以外其余节点只存索弓I，所以在相同数据量的情况下b树的高度会比b+树高很多。