1.自我介绍，包括自己做的项目、技术栈、遇到的问题以及怎么解决的。
与前文类似，略
2.怎么解决某一时刻，生产者速率逐增，消费者速率不够的问题。如何保证消息不丢失，持久化到数据库那如何解决集群重复消费问题，消息中间件对比。
消费者消费速率某一时刻跟不上的问题：我的想法是在条件允许的情况下，增加消费者数量及调大jvm堆内存，面试官后续又限制了条件，即不可调优。我则提出了引进消息组件activeMq，它的适用场景除了解耦异步，还可削峰，就面试官而言我觉得他对这个做法勉强接受，他的本意应该是让我自己设计一种策略来解决这种问题。事后我查了下，除了引进消息队列，我暂时没什么好的思路。后续有思路了再更新。
如何保证消息不丢失：我的思路1是：设置任务状态，持久化入库，如果服务down了，后续启动还是查询数据库进行任务的再处理，然后面试官又提了个问题：如何解决集群下的重复消费？我的思路2即：还是引进消息组件activeMq，这样点对点模式，这样即不会丢失消息，也不会重复消费。
消息中间件对比：这个我只大概说出了量级的区别，以及稳定性方面。之前大概看了些，基本都忘了。具体可参考：消息中间件（一）MQ详解及四大MQ比较
3.websocket的底层，它的长连接和TCP的长连接有什么区别，为什么不直接shiyongTCP
websocket是基于TCP的一种全双工通信协议。包含初始的握手过程，以及后续的多次数据帧双向传输过程。其目的是解决通信双方的频繁通信请求，以避免多个连接建立的资源损耗，提高工作效率和资源利用率。
websocket是应用层，TCP是网络层。基于tcp的socket协议是针对c/s模式，无法满足b/s模式，而websocket可满足b/s模式，由浏览器发起请求。
4.自己在工作中看过那些底层源码的底层原理，hashmap底层数组变化，如何扩容，扩容怎么实现的
底层实现原理：数组+链表，其主干是Entry数组，包含key-value键值对。数组是hashmap的主体，链表是为了解决哈希冲突。对于查找和添加而言，若定位到位置不含链表，则查找很快，仅需一次寻址即可。如果含有链表，则遍历链表，存在即覆盖，否则新增。对于查找而言，则需要遍历链表，依次通过对key对象的equals方法进行逐一对比查找。就性能考虑，链表越少越好。
关于不同版本的hashmap差异：在jdk1.7及之前，是数组+链表。在jdk8,也是数组+链表，不过对链表处进行了优化，若链表长度大于8，则将链表转为红黑树。
当hashmap的元素值大于负载因子，即会数组扩容，hashmap的负载因子loadfactor默认是0.75，举例说明下：当hashmap容量为16，则当hashmap内部元素超过16*0.75=12,也就是超过12时，会进行数组扩容，扩容为扩大一倍，有一点需要注意的是hashmap的容量为2n，不是随意的大小，举个例子：也就是你元素有5个，那你创建的理想数组容量为23=8，而不是5.
扩容的实现：jdk1.8引入了红黑树，比较复杂，此处先不考虑。只考虑jdk1.7的数组+链表的扩容实现：基于新的容量，创建Entry数组，遍历旧的Entry数组，取得数组元素，并释放掉旧数组的对象引用，重新hash计算元素在新数组的位置，将元素放在新数组里。jdk1.7的源码如下:
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
Entry<K, V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
do {
Entry<K, V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
e.next = newTable[i]; //标记[1]
newTable[i] = e; //将元素放在数组上
e = next; //访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
5.synchronzied和locak的区别，关于两者选用的标准。
关于区别详解详解synchronized与Lock的区别与使用
关乎选用的一个区别是：lock可设置获取锁的时间，而synchronized没有此项。如果不想线程一直阻塞，可优先考虑lock。
6.数据库索引的底层实现，主键选用什么字段，怎么解决集群的分库分表主键问题
索引的底层实现是：B+树。主键选用的是uuid，解决分库分表时主键重复问题
关于主键选用uuid，面试官持不赞同观点，因为非常影响效率，建议是自己分离出个全局的主键生成模块。结束后我想了下，的确如此：主键实质也是一种索引，是一种主键索引。uuid为了尽量保证唯一，根据算法生成的字符串，在生成索引时，因为大小未知，需要计算，并放入到b+树中，这是比较耗费效率的。而自己写个主键生成模块，模式如:当前时间+机器id+pid等字段。完全可以根据前面的时间做到局部有序，相比uuid，极其节省效率。