非线程安全
ArrayList: 底层数组
LinkedList: 底层双向链表
HashMap: (重要必考)
数组加链表，链表长度 到 8 转化为红黑树
- ArrayList 和 LinkedList的区别#
- 数据结构 数组 / 双向链表
- 是否支持快速随机访问
- 随机插入删除速度, ArrayList需要整体位移
- 项目中用到过哪些数据结构#
queue, map, set, list, 堆（priorityQueue）
- BIO、NIO、AIO 的区別和联系#
BIO：同步、阻塞。服务器实现模式为一个连接一个线程,服务器端为每一个客户端的连接请求都需要启动一个线程进行处理
NIO：多路复用技术，同步非阻塞。服务器实现模式为客户端的连接请求都会注册到多路复用器上,用同一个线程接收所有连接请求
AIO：异步非阻塞IO
BIO里用户最关心“我要读”，NIO里用户最关心”我可以读了”，在AIO模型里用户更需要关注的是“读完了”
- 谈谈对Java NIO的了解#
NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。
传统的BIO模型严重依赖于线程。但线程是很”贵”的资源。创建和销毁成本很高，本身占用较大内存，切换成本是很高。
NIO由原来占用线程的阻塞读写变成了单线程轮询事件，找到可以进行读写的网络描述符进行读写。大大地节约了线程，为处理海量连接提供了可能
NIO的主要事件有几个：读就绪、写就绪、有新连接到来。
首先需要注册当这几个事件到来对应的处理器。然后在合适的时机告诉事件选择器
；其次，用一个死循环选择就绪的事件，会执行系统调用（Linux 2.6之前是select、poll（轮询），2.6之后是epoll（通知））
总结NIO带来了什么：
- 事件驱动模型
- 避免多线程
- 单线程处理多任务
- 非阻塞I/O，I/O读写不再阻塞
- 基于block的传输，通常比基于流的传输更高效(buffer)
- 更高级的IO函数，zero-copy
- IO多路复用大大提高了Java网络应用的可伸缩性和实用性
- JavaNIO使用channel、buffer传输，更高效
白话：nio 的核心在selector，相比于BIO一连接一线程，nio 一线程可以监听多个网络连接的文件描述符，监听处理其中的事件。这样很好的节省了线程资源，会增加服务端的并发能力和吞吐。
- select epoll#
select 是轮询所有的文件描述符
epoll 是走回调，能支持的数量更多，效率更高
- 谈谈对hashMap的了解#
基本：底层数据结构, 数组 + 链表，长度到8变为红黑树，非线程安全
注1：HashMap在put时, 经过了两次hash，一个是JDK自带的对对象key的hash，一个是内部扰动函数hash，做高16位与低16位异或，加大散列的效果
注2：HashMap 的长度为什么是2的幂次方。1. 散列值用之前要对数组长度取模，求桶位(n - 1) & hash 更高效；2. 扩容的时候也可以用 hash值与扩容后的最高位 & 判断节点是在高位还是低位，更高效。
注3：HashMap 非线程安全，多线程操作导致死循环问题，1.7 并发下头插形成循环链表，1.8 用尾插修复， 但仍可能造成丢失数据。
HashMap.Node<K, V>[] table;
get是怎么做的
- hash。 hashcode高低16位异或得到hash值， (h = key.hashCode()) ^ h >>> 16
- 根据hash值拿到桶位第一个节点，判断是否可以直接返回
- 判断节点中结构类型是树还是链表，树则调用树查询方法，链表则遍历链表比较
put是怎么做的
- hash。 hashcode高低16位异或得到hash值， (h = key.hashCode()) ^ h >>> 16
- 根据hash值拿第一个桶位的节点，如果为空则新建节点插入
- 判断节点结构是树还是链表，树则调用树插入的方法, 链表则添加到表尾，如果链表节点到了8个，则触发treeifyBin() ！如果整体节点数量 > threshold, 则resize()
resize是怎么做的
- new HashMap.Node[newCap]，遍历每一个桶位
- 如果只有一个节点直接赋到新桶位，新桶位计算方式：e.hash & newCap - 1
- 如果节点数据结构为树，则走树的split()
- 如果节点数据结构为链表，遍历链表，判断属于新桶还是老桶，通过：e.hash & oldCap(2^n), 通过最高位的0，1值
白话：hashmap是非线程安全的集合。底层是数组+链表，链表长度到8会转成红黑树。hashmap中table的长度总是2的幂次方，这样可以使用&运算代替取余运算(%)来提高效率，在求桶位和扩容时获取节点新位置在左边还是右边的时候。
- loadFactor和threshold的关系?#
size: 当前共有多少个KV对
capacity: 当前HashMap的容量是多少, 桶位数, table大小, 默认是16
loadFactor: 负载因子，默认0.75
threshold: loadFactor* capacity，
白话：负载因子就是控制碰撞几率的，调的小，碰撞的概率小，调的大，碰的概率就大。阈值就是扩容时机。阈值等于负载因子乘以table大小
