与人工智能协作，java基础篇，2025面试题过关斩将

给每一个找工作和非找工作的人观看。

众所周知，工作中呢，基础知识就会忘得很快，因为工作中很少会留意到这种基础知识，或者是说工作中具体功能用的比较多，但是不会关心是由什么实现的。

毕竟上班已经很忙了，需求在催、业务在催、自己空闲的时候也很难去关注这些基础知识。

OK，回到今天的问题，与AI协作巩固基础知识。

CAP理论 (一致性、可用性、分区容错性)

这时一个架构方面的问题，根据不同的业务场景，你要去怎么设计你的程序代码？

一、CAP理论的三个特性

‌**一致性（Consistency）**‌：
- 在分布式系统中，若多节点同时操作同一数据，所有节点最终应得到一致的结果。
- 强一致性指所有节点数据状态同时相同，但在分布式系统中实现强一致性较为困难，因此有时会采用最终一致性作为折中方案。
‌**可用性（Availability）**‌：
- 分布式系统需确保无论何种故障，用户请求都能在有限时间内得到响应，系统不能拒绝服务或长时间无响应。
‌**分区容错性（Partition Tolerance）**‌：
- 分布式系统可能因网络、硬件故障等原因被分割成多个独立区域，分区容错性要求系统在此情况下仍能提供服务。

二、CAP理论的核心思想

CAP理论的核心思想是，在分布式系统中，由于网络分区和节点故障是不可避免的，而保证一致性和可用性需要对网络分区做出不同的权衡，因此分布式系统最多只能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性中的两个。

三、CAP理论的权衡与取舍

在设计分布式系统时，需要根据具体的应用场景和需求，在CAP三个特性之间进行权衡和取舍。以下是一些常见的权衡方案：

‌**CA（一致性+可用性）**‌：
- 牺牲分区容错性。
- 适用于对一致性和可用性要求高，但对分区容错性要求不高的场景。
- 例如，传统的单节点数据库（如MySQL单机模式）在发生网络分区时会选择停止服务，以保证一致性和可用性。
‌**CP（一致性+分区容错性）**‌：
- 牺牲可用性。
- 适用于对一致性要求高，可容忍系统一定程度上不可用的场景。
- 例如，金融交易系统为了保证数据的一致性，可能会在网络分区时暂停服务，直到网络恢复并同步数据。
‌**AP（可用性+分区容错性）**‌：
- 牺牲一致性。
- 适用于对高可用性要求高，而一致性要求较低的场景。
- 例如，社交媒体和缓存系统通常会优先保证系统的可用性和分区容错性，而允许在短时间内出现数据不一致的情况。

四、实际应用例子

‌银行系统‌：
- 银行系统对数据的一致性要求非常高，因为错误的交易数据可能会导致严重的财务问题。
- 因此，银行系统可能会选择CP组合，牺牲一定的可用性来保证数据的一致性。
‌互联网服务‌：
- 互联网服务对系统的可用性要求非常高，因为用户期望能够随时随地访问服务。
- 因此，互联网服务可能会选择AP组合，牺牲一定的数据一致性来保证系统的高可用性和分区容错性。例如，社交媒体平台在面临网络分区时可能会继续提供服务，即使这意味着用户可能会看到稍微过时的数据。
ConcurrentHashMap的分段锁和CAS有什么区别

在Java并发编程中，ConcurrentHashMap是一个非常重要的线程安全的哈希表实现。为了优化并发性能，ConcurrentHashMap在不同版本中采用了不同的技术，其中包括分段锁和CAS（Compare-And-Swap）操作。以下是这两种技术的详细解释和它们之间的区别：

分段锁（Segment Locking）

‌定义与应用‌：
- 分段锁是ConcurrentHashMap在Java 7及之前版本中使用的一种锁机制。
- 它将整个哈希表分为多个段（Segment），每个段相当于一个小的哈希表，并独立进行锁定操作。
- 这样，多个线程可以同时访问不同的段，而不会发生冲突，从而极大地提高了并发性能。
‌工作原理‌：
- ConcurrentHashMap内部维护一个Segment数组，每个Segment都实现了ReentrantLock接口，用于获取锁。
- 当需要插入或更新元素时，会根据键的哈希值判断它属于哪个段，然后对该段进行加锁操作。
- 如果多个线程尝试访问同一个段，则只有一个线程能够获取锁，其他线程会等待或重新尝试。
‌优势‌：
- 通过细化锁的粒度，分段锁允许更多的并发访问，特别是在读操作多于写操作的场景中。
CAS（Compare-And-Swap）

‌定义与应用‌：
- CAS是一种无锁的原子操作，用于确保多线程环境下的数据一致性。
- 在Java 8及之后的版本中，ConcurrentHashMap采用了更细粒度的锁和CAS操作，以进一步提高并发性能。
‌工作原理‌：
- CAS操作包含三个操作数：内存值V、预期值A和新值B。
- 操作过程是将内存值V与预期值A进行比较，如果相等，则将内存值V更新为新值B，并返回操作是否成功的结果。
- 如果不相等，则说明有其他线程已经修改了该值，此时当前线程会重新尝试CAS操作。
‌在ConcurrentHashMap中的应用‌：
- 当需要对某个节点进行更新操作时，ConcurrentHashMap会使用CAS操作来保证线程安全。
- 例如，在插入新元素时，会先尝试使用CAS操作更新节点的值，如果成功，则完成插入；如果失败，则说明有其他线程已经修改了该节点，此时会重新尝试插入或采取其他措施。
‌优势‌：
- CAS操作是一种非阻塞的并发控制方式，避免了锁的竞争和阻塞，从而提高了并发性能。
- 它适用于简单的变量更新操作，并且可以在不使用锁的情况下保证数据的一致性。
区别与总结
- ‌锁机制不同‌：分段锁是通过将哈希表分为多个段并独立锁定来提高并发性能的；而CAS是一种无锁的原子操作，通过比较并交换内存值来实现数据一致性。
- ‌适用场景不同‌：分段锁更适合于读操作多于写操作的场景；而CAS更适用于简单的变量更新操作和高并发环境。
- ‌在ConcurrentHashMap中的演变‌：在Java 7及之前版本中，ConcurrentHashMap主要使用分段锁机制；而在Java 8及之后版本中，则采用了更细粒度的锁和CAS操作来进一步提高并发性能。
综上所述，分段锁和CAS都是ConcurrentHashMap中用于优化并发性能的重要技术。它们在不同的应用场景下发挥着各自的优势，共同为Java并发编程提供了高效、线程安全的哈希表实现。

JAVA的锁机制

1. 公平锁与非公平锁

‌公平锁‌：指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，类似于日常的排队。这种锁保证了线程获取锁的公平性，避免了线程饥饿问题。
‌非公平锁‌：多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序来，通俗来说就是插队。非公平锁的性能通常比公平锁更高，因为它减少了线程切换和上下文切换的开销。但可能会导致某些线程长时间等待而无法获取锁。

2. 可重入锁（ReentrantLock）

‌定义‌：可重入锁是一种允许同一个线程多次获取锁的锁机制。
‌特点‌：
- 支持手动释放锁，通常使用try-finally结构来确保锁最终被释放。
- 可以创建公平锁和非公平锁。
- 支持可中断的锁请求和锁尝试机制。
‌适用场景‌：适用于需要多次获取锁的递归调用场景。

3. 自旋锁

‌定义‌：自旋锁是一种尝试获取锁的循环方式，不会使线程阻塞。当线程尝试获取锁失败时，它会不断循环尝试获取锁，直到成功为止。
‌特点‌：
- 减少了线程上下文切换的开销，但在长时间自旋时会浪费CPU资源。
- 适用于锁持有时间较短的场景。
‌适用场景‌：适用于多处理器系统中，且锁持有时间较短的场景。

4. 共享锁与独占锁

‌**共享锁（读锁）**‌：允许多个线程同时读取共享资源，但不允许修改。这种锁适用于读多写少的场景，可以提高并发性能。
‌**独占锁（写锁）**‌：在一个线程写数据时，不允许其他线程读或写。这种锁保证了数据的一致性和完整性。

5. StampedLock

‌定义‌：StampedLock是ReadWriteLock的改进版，主要用于高性能的读多写少场景。它引入了一个称为“戳”的概念，可以在读操作中乐观地获取锁。
‌特点‌：
- 乐观读锁不会阻止写操作，可以提升读操作的性能。
- 悲观读锁和写锁类似于ReentrantReadWriteLock中的锁。
‌适用场景‌：适用于读多写少且对读性能要求较高的场景。

区别与联系

‌公平锁与非公平锁‌：主要区别在于线程获取锁的顺序。公平锁保证了线程获取锁的公平性，但性能较低；非公平锁性能较高，但可能导致线程饥饿。
‌可重入锁与自旋锁‌：可重入锁允许同一个线程多次获取锁，而自旋锁则是一种尝试获取锁的循环方式。两者可以结合使用，例如在可重入锁的实现中加入自旋机制以提高性能。
‌共享锁与独占锁‌：共享锁允许多个线程同时读取共享资源，而独占锁则不允许其他线程在写数据时读或写。两者通常用于读写分离的场景中以提高并发性能。

综上所述，Java中的锁机制种类繁多，各有特点和适用场景。在选择锁机制时需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择。

Java中各种锁机制的简单代码

这些示例展示了每种锁机制的核心用法和特性。

1. 公平锁与非公平锁

Java中的ReentrantLock类支持创建公平锁和非公平锁。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class FairAndNonFairLockExample {
    // 公平锁
    private static final ReentrantLock fairLock = new ReentrantLock(true);
    // 非公平锁
    private static final ReentrantLock nonFairLock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) {
        Runnable fairTask = () -> {
            fairLock.lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了公平锁");
            } finally {
                fairLock.unlock();
            }
        };

        Runnable nonFairTask = () -> {
            nonFairLock.lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了非公平锁");
            } finally {
                nonFairLock.unlock();
            }
        };

        // 创建线程并启动
        Thread thread1 = new Thread(fairTask, "线程1");
        Thread thread2 = new Thread(fairTask, "线程2");
        Thread thread3 = new Thread(nonFairTask, "线程3");
        Thread thread4 = new Thread(nonFairTask, "线程4");

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread3.start();
        thread4.start();
    }
}

2. 可重入锁（ReentrantLock）

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class ReentrantLockExample {
    private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

    public static void main(String[] args) {
        Runnable task = () -> {
            lock.lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了锁");
                // 递归调用
                someMethod();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
        };

        // 创建线程并启动
        Thread thread1 = new Thread(task, "线程1");
        Thread thread2 = new Thread(task, "线程2");

        thread1.start();
        thread2.start();
    }

    private static void someMethod() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 再次获取了锁（递归调用）");
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

3. 自旋锁

Java标准库中没有直接提供自旋锁的实现，但我们可以自己实现一个简单的版本。

public class SpinLock {
    private volatile boolean isLocked = false;

    public void lock() {
        while (isLocked) {
            // 自旋等待
        }
        isLocked = true;
    }
    
    public void unlock() {
        isLocked = false;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        SpinLock spinLock = new SpinLock();
    
        Runnable task = () -> {
            spinLock.lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了自旋锁");
            } finally {
                spinLock.unlock();
            }
        };
    
        // 创建线程并启动
        Thread thread1 = new Thread(task, "线程1");
        Thread thread2 = new Thread(task, "线程2");
    
        thread1.start();
        thread2.start();
    }

}

4. 共享锁与独占锁

Java中的ReentrantReadWriteLock类提供了共享锁（读锁）和独占锁（写锁）。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

public class ReadWriteLockExample {
    private static final ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public static void main(String[] args) {
        Runnable readTask = () -> {
            rwLock.readLock().lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了读锁");
            } finally {
                rwLock.readLock().unlock();
            }
        };
    
        Runnable writeTask = () -> {
            rwLock.writeLock().lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了写锁");
            } finally {
                rwLock.writeLock().unlock();
            }
        };
    
        // 创建线程并启动
        Thread thread1 = new Thread(readTask, "线程1");
        Thread thread2 = new Thread(readTask, "线程2");
        Thread thread3 = new Thread(writeTask, "线程3");
    
        thread1.start();
        thread2.start();
        thread3.start();
    }

}

5. StampedLock

import java.util.concurrent.locks.StampedLock;

public class StampedLockExample {
    private static final StampedLock stampedLock = new StampedLock();

    public static void main(String[] args) {
        Runnable readTask = () -> {
            long stamp = stampedLock.tryOptimisticReadLock();
            try {
                // 乐观读锁尝试获取数据
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 尝试获取乐观读锁");
                // 验证锁的有效性
                if (!stampedLock.validate(stamp)) {
                    stamp = stampedLock.readLock();
                    try {
                        // 获取悲观读锁
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了悲观读锁");
                    } finally {
                        stampedLock.unlockRead(stamp);
                    }
                }
            } finally {
                // 乐观锁不需要显式解锁
            }
        };
    
        Runnable writeTask = () -> {
            long stamp = stampedLock.writeLock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 获取了写锁");
            } finally {
                stampedLock.unlockWrite(stamp);
            }
        };
    
        // 创建线程并启动
        Thread thread1 = new Thread(readTask, "线程1");
        Thread thread2 = new Thread(writeTask, "线程2");
    
        thread1.start();
        thread2.start();
    }

}

Java线程池

线程池的各个参数

核心线程数、最大线程数、线程存活时间、单位、线程工厂、线程队列、线程拒绝handler。

线程池在Java中主要通过java.util.concurrent.Executors工厂类来创建，也可以通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建。以下是线程池的主要参数及其解释：

‌**corePoolSize（核心线程数）**‌：
- 线程池中的核心线程数，即使线程处于空闲状态，线程池也会保留核心线程数。只有当工作队列满时，才会创建超出核心线程数的线程。
‌**maximumPoolSize（最大线程数）**‌：
- 线程池中允许的最大线程数。当工作队列满且已创建的线程数小于最大线程数时，线程池会尝试创建新的线程来处理任务。
‌**keepAliveTime（线程空闲时间）**‌：
- 当线程数超过核心线程数时，这是多余空闲线程在终止前等待新任务的最长时间。
‌**unit（时间单位）**‌：
- keepAliveTime参数的时间单位，常用的有TimeUnit.MILLISECONDS、TimeUnit.SECONDS等。
‌**workQueue（工作队列）**‌：
- 用于保存等待执行的任务的阻塞队列。常见的队列类型有LinkedBlockingQueue（基于链表的阻塞队列）、ArrayBlockingQueue（基于数组的阻塞队列）、SynchronousQueue（一个不存储元素的阻塞队列，每个插入操作必须等待另一个线程的对应移除操作）等。
‌**threadFactory（线程工厂）**‌：
- 用于创建新线程的工厂。如果没有指定，则使用Executors.defaultThreadFactory()来创建线程。
‌**handler（拒绝执行处理器）**‌：
- 当线程池和工作队列都满了时，用于处理被拒绝的任务的处理器。常见的拒绝策略有AbortPolicy（抛出RejectedExecutionException）、CallerRunsPolicy（在调用者的线程中运行被拒绝的任务）、DiscardPolicy（丢弃被拒绝的任务）和DiscardOldestPolicy（丢弃最早的未处理的任务）等。

Java数据结构

线性结构

1. 数组（Array）

‌特点‌：

固定大小的数据结构，用于存储相同类型的元素。
访问速度快，但插入和删除操作效率较低（需要移动元素）。

‌用途‌：

存储固定大小的集合。
用于实现静态数据结构，如栈和队列的底层实现。

int[] array = new int[5];
array[0] = 1;
array[1] = 2;
// ...

2. 链表（LinkedList）

‌特点‌：

由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。
支持快速的插入和删除操作，但访问速度较慢（需要从头节点开始遍历）。

‌用途‌：

实现动态数据结构，如动态数组、栈、队列和哈希表。
用于表示具有顺序关系的元素集合。

LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
list.add(1);
list.add(2);
// ...

3. 栈（Stack）

‌特点‌：

后进先出（LIFO）的数据结构。
支持快速的插入（压栈）和删除（弹栈）操作。

‌用途‌：

实现表达式求值、语法解析和递归调用等功能。
用于保存临时数据。

‌示例代码‌（使用Java内置的Stack类）：

Stack<Integer> stack = new Stack<>();
stack.push(1);
stack.push(2);
Integer top = stack.pop();

4. 队列（Queue）

‌特点‌：

先进先出（FIFO）的数据结构。
支持快速的插入（入队）和删除（出队）操作。

‌用途‌：

实现任务调度、消息传递和广度优先搜索等功能。
用于保存待处理的任务或事件。

‌示例代码‌（使用Java内置的LinkedList作为队列）：

LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.add(1);
queue.add(2);
Integer head = queue.poll();

非线性结构

5. 树（Tree）

‌特点‌：

具有层次结构的数据结构，每个节点可以包含子节点。
支持快速的查找、插入和删除操作（取决于树的类型，如二叉搜索树、平衡树等）。

‌用途‌：

实现文件系统、数据库索引和表达式树等功能。
用于表示具有层次关系的数据集合。

‌示例代码‌（以二叉搜索树为例，使用自定义类实现）：

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    // 构造函数、getter和setter方法
}

// 插入、查找和删除操作的实现...

6.哈希表

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

public class HashTable<K, V> {
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    private List<LinkedList<Entry<K, V>>> table;
    private int size;

    // 哈希表条目类
    private static class Entry<K, V> {
        K key;
        V value;

        Entry(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    // 构造函数，初始化哈希表
    public HashTable() {
        this(DEFAULT_CAPACITY);
    }

    public HashTable(int capacity) {
        table = new LinkedList[capacity];
        for (int i = 0; i < capacity; i++) {
            table[i] = new LinkedList<>();
        }
        this.size = 0;
    }

    // 哈希函数
    private int hash(K key) {
        return Math.abs(key.hashCode()) % table.length;
    }

    // 插入键值对
    public void put(K key, V value) {
        int index = hash(key);
        LinkedList<Entry<K, V>> bucket = table[index];

        for (Entry<K, V> entry : bucket) {
            if (entry.key.equals(key)) {
                entry.value = value; // 如果键已存在，则更新值
                return;
            }
        }

        bucket.add(new Entry<>(key, value));
        size++;
    }

    // 删除键值对
    public V remove(K key) {
        int index = hash(key);
        LinkedList<Entry<K, V>> bucket = table[index];

        for (Entry<K, V> entry : bucket) {
            if (entry.key.equals(key)) {
                V value = entry.value;
                bucket.remove(entry);
                size--;
                return value;
            }
        }

        return null; // 如果键不存在，则返回null
    }

    // 查找值
    public V get(K key) {
        int index = hash(key);
        LinkedList<Entry<K, V>> bucket = table[index];

        for (Entry<K, V> entry : bucket) {
            if (entry.key.equals(key)) {
                return entry.value;
            }
        }

        return null; // 如果键不存在，则返回null
    }

    // 打印哈希表中的所有键值对
    public void printTable() {
        for (int i = 0; i < table.length; i++) {
            LinkedList<Entry<K, V>> bucket = table[i];
            System.out.println("Bucket " + i + ": " + bucket);
        }
    }

    // 获取哈希表的大小
    public int getSize() {
        return size;
    }

    // 判断哈希表是否为空
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    public static void main(String[] args) {
        HashTable<String, Integer> hashTable = new HashTable<>();
        hashTable.put("apple", 1);
        hashTable.put("banana", 2);
        hashTable.put("orange", 3);

        System.out.println("Hash table elements: ");
        hashTable.printTable();

        System.out.println("Value for key 'banana': " + hashTable.get("banana"));
        System.out.println("Removed key 'apple', new hash table elements: ");
        hashTable.remove("apple");
        hashTable.printTable();
    }
}

7. 图（Graph）

‌特点‌：

由节点和边组成的数据结构，用于表示实体之间的关系。
支持复杂的遍历和搜索操作（如深度优先搜索、广度优先搜索等）。

‌用途‌：

实现社交网络、地图和电路图等功能。
用于表示具有复杂关系的数据集合。

‌示例代码‌（使用自定义类实现）：

class Graph {
    private Map<Integer, List<Integer>> adjList;
    // 构造函数、添加边和遍历方法
}

// 遍历、搜索和路径查找操作的实现...

8.堆

import java.util.Arrays;

public class MaxHeap {
    private int[] heap;
    private int size;
    private int capacity;

    // 构造函数，初始化最大堆
    public MaxHeap(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.heap = new int[capacity];
        this.size = 0;
    }
    
    // 交换数组中的两个元素
    private void swap(int i, int j) {
        int temp = heap[i];
        heap[i] = heap[j];
        heap[j] = temp;
    }
    
    // 上移操作，维护最大堆性质
    private void heapifyUp(int index) {
        while (index != 0 && heap[(index - 1) / 2] < heap[index]) {
            swap((index - 1) / 2, index);
            index = (index - 1) / 2;
        }
    }
    
    // 下移操作，维护最大堆性质
    private void heapifyDown(int index) {
        int largest = index;
        int left = 2 * index + 1;
        int right = 2 * index + 2;
    
        if (left < size && heap[left] > heap[largest]) {
            largest = left;
        }
    
        if (right < size && heap[right] > heap[largest]) {
            largest = right;
        }
    
        if (largest != index) {
            swap(index, largest);
            heapifyDown(largest);
        }
    }
    
    // 插入元素
    public void insert(int element) {
        if (size == capacity) {
            throw new IllegalStateException("Heap is full");
        }
    
        heap[size] = element;
        size++;
        heapifyUp(size - 1);
    }
    
    // 删除并返回最大元素
    public int extractMax() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalStateException("Heap is empty");
        }
    
        int max = heap[0];
        heap[0] = heap[size - 1];
        size--;
        heapifyDown(0);
    
        return max;
    }
    
    // 打印堆中的元素
    public void printHeap() {
        System.out.println(Arrays.toString(Arrays.copyOfRange(heap, 0, size)));
    }
    
    // 获取堆的大小
    public int getSize() {
        return size;
    }
    
    // 判断堆是否为空
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        MaxHeap maxHeap = new MaxHeap(10);
        maxHeap.insert(10);
        maxHeap.insert(20);
        maxHeap.insert(5);
        maxHeap.insert(30);
        maxHeap.insert(15);
    
        System.out.println("Heap elements: " + maxHeap.printHeap());
    
        System.out.println("Extracted max: " + maxHeap.extractMax());
        System.out.println("Heap elements after extraction: " + maxHeap.printHeap());
    }

}

哈希冲突的原因

哈希冲突的根本原因是哈希函数的设计不够好，导致计算得到的哈希值不够随机。具体来说，可能是由于哈希函数的设计不够均匀，或者散列函数的碰撞率较高，使得不同的键值计算出了相同的哈希值。

哈希冲突的解决方法

‌**链地址法（链表法）**‌
- ‌实现原理‌：当发生哈希冲突时，将冲突的元素存储在一个链表中。每个哈希桶中存储一个链表的头节点，当新的元素哈希到该桶中时，如果发生冲突，则将其添加到链表中。
- ‌特点‌：链地址法能够有效地解决哈希冲突问题，且实现相对简单。然而，当冲突较多时，链表的长度会增加，从而影响查找效率。
‌开放地址法‌
- ‌实现原理‌：当发生哈希冲突时，通过探测方式在散列表中寻找下一个可用的空槽来存储冲突的元素。常见的探测方式包括线性探测、二次探测和双重散列等。
- ‌特点‌：开放地址法不需要额外的存储空间来存储冲突的元素，但探测过程可能会增加查找和插入操作的时间复杂度。
‌再哈希法‌
- ‌实现原理‌：当发生哈希冲突时，使用另外一个哈希函数再次计算索引位置。如果计算出的索引位置仍然冲突，可以继续尝试使用其他哈希函数。
- ‌特点‌：再哈希法通过引入多个哈希函数来分散冲突的元素，但实现相对复杂，且需要额外的存储空间来存储多个哈希函数。
‌建立公共溢出区‌
- ‌实现原理‌：当发生哈希冲突时，将冲突的元素存储在一个公共的溢出区中。这个区域可以是链表、数组等数据结构。在查找元素时，先通过哈希函数计算索引位置，然后从溢出区中查找。
- ‌特点‌：建立公共溢出区的方法能够灵活地处理哈希冲突问题，但同样需要额外的存储空间来存储溢出区的元素。

数据库

达梦数据库和oracle有什么区别

达梦数据库（DM数据库）和Oracle数据库是两种不同的数据库管理系统，它们在多个方面存在显著的区别。以下是对两者主要差异的详细分析：

一、体系结构

Oracle数据库采用多进程架构，包括PMON、SMON、DBWR、LGWR、CKPT、ARCn等多个进程。
达梦数据库则采用单进程多线程架构，主进程是dmserver，包含checkpoint线程、I/O线程、监听线程、日志写线程等多个线程。

二、启动与状态转换

Oracle数据库可以从关闭状态经过nomount、mount到open状态。
达梦数据库的状态转换相对灵活，除了mount和suspend之间不能直接转化外，其余状态可以任意转换。

三、安全性

Oracle数据库提供了安全控制和审计功能，支持细粒度的权限管理，并通过Profile机制控制用户资源使用。
达梦数据库则采用参数PWD_POLICY管理密码策略，且在国密算法支持、国产化适配等方面有优势，符合国内安全合规要求。

四、表空间管理

在表空间管理上，两者都允许一个表空间包含多个数据文件，且一个数据文件只能属于一个表空间。但Oracle能对表空间或者数据文件进行offline操作，而达梦仅能对表空间进行offline。
在数据文件迁移方面，Oracle在12c以前需要手动在操作系统层进行迁移，并在数据库层更改路径参数；而达梦通过一个命令即可在操作系统层完成整体迁移。

五、用户与模式

Oracle数据库的用户和模式（schema）是一一对应关系。
达梦数据库则允许一个用户下拥有多个模式。

六、备份与恢复

Oracle数据库的RMAN工具支持热备份，允许在数据库运行时进行备份。
达梦数据库的RMAN可能仅支持冷备份，需要数据库处于非活动状态。但请注意，达梦数据库在进行热备时需要额外的配置或操作。

七、表与索引

Oracle数据库默认创建的是堆表。
达梦数据库默认创建的是索引组织表，这种表有且仅有一个聚簇索引键，表数据按照聚簇索引键排序。

八、SQL语法与管理工具

两者在SQL语法上存在共通之处，但也存在一些差异。例如，在执行.sql脚本时，Oracle使用“@”符号，而达梦数据库使用“start”或者“`”符号。
管理工具方面，Oracle使用SQL*Plus作为命令行工具，而达梦数据库使用DISQL。

九、其他功能特性

Oracle数据库以其出色的性能优化技术和大规模部署能力著称，提供了诸如并行查询、分区表、自动工作负载管理等功能。
达梦数据库则在对标Oracle的功能方面进行了优化和适配，如提供了DataWatch、DSC、DMHS等架构来对应Oracle的ADG、RAC、OGG等架构。

十、兼容性设置

达梦数据库提供了与Oracle数据库的兼容性设置，如通过dm.ini配置文件中的相关参数来设置对Oracle日期格式的兼容性、PL/SQL异常处理中SQLCODE的错误码值一致性等。
这些兼容性设置有助于简化从Oracle迁移到达梦数据库的过程，降低迁移成本和风险。

综上所述，达梦数据库和Oracle数据库在体系结构、启动与状态转换、安全性、表空间管理、用户与模式、备份与恢复、表与索引、SQL语法与管理工具以及其他功能特性等方面都存在显著的差异。用户在选择数据库时，应根据自身的业务需求和系统环境进行综合考虑。

#java锁机制 #java集合 #ConcurrentHashMap与CAS

与人工智能协作，java基础篇，2025面试题过关斩将

http://example.com/2025/02/18/与人工智能协作，java基础篇，2025面试题过关斩将/

作者

zpqwe

发布于

2025年2月18日

许可协议

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与人工智能协作，java基础篇，2025面试题过关斩将

CAP理论 (一致性、可用性、分区容错性)

一、CAP理论的三个特性

二、CAP理论的核心思想

三、CAP理论的权衡与取舍

四、实际应用例子

ConcurrentHashMap的分段锁和CAS有什么区别

分段锁（Segment Locking）

CAS（Compare-And-Swap）

区别与总结

JAVA的锁机制

1. 公平锁与非公平锁

2. 可重入锁（ReentrantLock）

3. 自旋锁

4. 共享锁与独占锁

5. StampedLock

区别与联系

Java中各种锁机制的简单代码

1. 公平锁与非公平锁

2. 可重入锁（ReentrantLock）

3. 自旋锁

4. 共享锁与独占锁

5. StampedLock

Java线程池

线程池的各个参数

Java数据结构

线性结构

1. 数组（Array）

2. 链表（LinkedList）

3. 栈（Stack）

4. 队列（Queue）

非线性结构

5. 树（Tree）

6.哈希表

7. 图（Graph）

8.堆

哈希冲突的原因

哈希冲突的解决方法

数据库

达梦数据库和oracle有什么区别

一、体系结构

二、启动与状态转换

三、安全性

四、表空间管理

五、用户与模式

六、备份与恢复

七、表与索引

八、SQL语法与管理工具

九、其他功能特性

十、兼容性设置