1.高并发的内容
Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，
如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
本文将从使用者角度详细介绍 Zookeeper 的安装和配置文件中各个配置项的意义，
以及分析 Zookeeper 的典型的应用场景（配置文件的管理、集群管理、同步锁、Leader 选举、队列管理等）
DUBBO是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，
是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架，每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，
并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点
2.线程池的类型，内容，用处
JDK提供的几种线程池
newFixedThreadPool
创建一个指定工作线程数量的线程池。每当提交一个任务就创建一个工作线程，如果工作线程数量达到线程池初始的最大数，则将提交的任务存入到池队列中。
newCachedThreadPool
创建一个可缓存的线程池。这种类型的线程池特点是：
1).工作线程的创建数量几乎没有限制(其实也有限制的,数目为Interger. MAX_VALUE), 这样可灵活的往线程池中添加线程。
2).如果长时间没有往线程池中提交任务，即如果工作线程空闲了指定的时间(默认为1分钟)，则该工作线程将自动终止。
终止后，如果你又提交了新的任务，则线程池重新创建一个工作线程。
newSingleThreadExecutor
创建一个单线程化的Executor，即只创建唯一的工作者线程来执行任务，如果这个线程异常结束，会有另一个取代它，
保证顺序执行(我觉得这点是它的特色)。单工作线程最大的特点是可保证顺序地执行各个任务，并且在任意给定的时间不会有多个线程是活动的 。
newScheduleThreadPool
创建一个定长的线程池，而且支持定时的以及周期性的任务执行，类似于Timer。(这种线程池原理暂还没完全了解透彻)
总结：
FixedThreadPool
是一个典型且优秀的线程池，它具有线程池提高程序效率和节省创建线程时所耗的开销的优点。但是，在线程池空闲时，
即线程池中没有可运行任务时，它不会释放工作线程，还会占用一定的系统资源。
CachedThreadPool
特点是在线程池空闲时，即线程池中没有可运行任务时，它会释放工作线程，从而释放工作线程所占用的资源。
但是，但当出现新任务时，又要创建一新的工作线程，又要一定的系统开销。并且，在使用CachedThreadPool时，
一定要注意控制任务的数量，否则，由于大量线程同时运行，很有会造成系统瘫痪。
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4.list set的关系，及其延伸。arraylist与linkedList的区别
5.抽象类与接口的关系
6.多线程的两种方式
7.mq redis相关的使用情况
8.mybatis的批量提交标签
<insert id="addTrainRecordBatch" useGeneratedKeys="true" parameterType="java.util.List">
<selectKey resultType="long" keyProperty="id" order="AFTER">
SELECT
LAST_INSERT_ID()
</selectKey>
insert into t_train_record (add_time,emp_id,activity_id,flag)
values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator="," >
(#{item.addTime},#{item.empId},#{item.activityId},#{item.flag})
</foreach>
</insert>
9.statement preparestatment的区别
10.linux查询日志文件的前N行
11.数据库的聚集函数
insert into test values(1,'u1',1.2);
insert into test values(2,'u1',1.3);
insert into test values(3,'u2',2.3);
insert into test values(4,'u2',2.2);
insert into test values(5,'u3',3.5);
insert into test values(6,'u4',4.3);
insert into test values(7,'u4',4.2);
--deciamal 5,4 表示总数是5位，其中4位是小数
-- order by user_id 子查询不应有 order by
select sum(user_order_num),count(*),avg(tt) from (
select user_id, count(* ) as user_order_num,sum(order_amt) as order_amt, avg(order_amt) as tt from test group by user_id)ppp