①SpringMVC是如何工作的。
Tomcat 是一个servlet容器。我们在没有使用spring-mvc之前，就是使用servlet+jsp来开发web应用。由于Tomcat是一个web容器，每一个发送给Tomcat服务器的HTTP请求自然会被一个Java Servlet处理。所以，SpringMvc 必定有一个servlet，SpringWeb应用的入口必定是一个Servlet。springmvc的servlet入口是：DispatcherServlet。
②SpringBoot是如何工作的。
Spring Boot最核心的组合注解@SpringBootApplication。
除了对应用开放的@ComponentScan注解（实现对开发者自定义的应用包扫描）外，其最核心的注解就是@EnableAutoConfiguration，该注解表示开启自动配置功能，而在具体的实现上则是通过导入@Import(EnableAutoConfigurationImportSelector.class)类的实例，在逻辑上实现了对所依赖的核心jar下META-INF/spring.factories文件的扫描，该文件则声明了有哪些自动配置需要被Spring容器加载，从而Spring Boot应用程序就能自动加载Spring核心容器配置，以及其他依赖的项目组件配置，从而最终完成应用的自动初始化，通过这种方法就向开发者屏蔽了启动加载的过程。
③SpringMVC和SpringBoot有什么不同。
以前web应用要使用到tomat服务器启动，而springboot内置服务器容器，通过@SpringBootApplication中注解类中main函数启动即可。
④什么是反射。
JAVA反射机制是在运行状态中，对于任意一个类，都能够知道这个类的所有属性和方法，对于任意一个对象，都能够调用它的任意一个方法和属性，这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为java语言的反射机制。
Class类
这个类用于操纵（反向解析）一个类的属性，方法，构造器等。
Person: name,age,address(Class只要知道你这个Person类，那么它便可知道你所有的属性，不止属性，甚至方法上的注解等等，都会知道。)
import java.lang.reflect.Constructor;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.Method;
import java.util.Arrays;
public class Test01 {
public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException {
String a = "java.lang.String";
// String a = "java.lang.HashMap";
// 根据一类的全名字符串来获得一个类的类对象
Class<?> clazz = Class.forName(a);
// 获得传递过来的类的所有方法
Method[] methods = clazz.getDeclaredMethods();
// String s = Arrays.toString(methods);
for (Method m: methods) {
System.out.println(m);
}
System.out.println("------------------------------------------");
// 获得类的所有属性
Field[] declaredFields = clazz.getDeclaredFields();
for(Field d : declaredFields) {
System.out.println(d);
}
System.out.println("-------------------------------------");
// 获得类的所有构造器
Constructor<?>[] constructors = clazz.getDeclaredConstructors();
for (Constructor c : constructors) {
System.out.println(c);
}
}
}
⑤JVM内存模型。
- 堆内存
- 方法区
- 栈内存
⑥线程的有哪些状态，是如何改变的。
new、runnable、blocked、waiting、timed_waiting、terminated
new 新建线程
runnable运行线程
blocked 阻塞
waiting 等待
timed_waiting 有固定的时间的等待，如Thread.sleep(2000);
terminated终止，死亡
都是通过runnable转进转出的。
⑦线程池有哪几种，能举出其中比较重要的参数，并说明它们的作用。
实现线程池，有四种策略：
1.newCachedThreadPool可缓存线程池
jdk 1.6源码：
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit. SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
2 newFixedThreadPool定长线程池
jdk 1.6源码：
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit. MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
3 newSingleThreadExecutor单线程化线程池
jdk 1.6源码：
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
( new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit. MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
4 newScheduledThreadPool周期性线程池
jdk 1.6源码：
public static ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool (int corePoolSize) {
return new ScheduledThreadPoolExecutor(corePoolSize);
}
public ScheduledThreadPoolExecutor( int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, TimeUnit.NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
参数有：
corePoolSize：
默认线程数量（核心线程数量），在创建线程池之后，线程池里没有任何线程，等到有任务进来时才创建线程去执行任务（懒加载）。当线程池中的线程数达到corePoolSize的值后，就会把到达的任务放到缓存队列里；
maximumPoolSize：
最大线程数量，表明线程中最多能创建的线程数量。当核心线程+非核心线程达到这个数值后，后续任务将会根据RejectedExecutionHandler处理器来进行饱和策略处理；
keepAliveTime：
非核心线程闲置时的存活时间，超过该时长，非核心线程就会被回收；
TimeUnit：
keepAliveTime时长对应的单位（天、小时、分钟、秒、毫秒、微妙、纳秒）；
BlockingQueue：
阻塞队列，存储等待执行的任务；
ThreadFactory：
线程工厂，用来创建线程；
RejectedExecutionHandler：
队列已满，而且任务量大于最大线程数量的异常处理策略。
⑧请举出常用的设计模式并说明，如何实现单例。
⑨解释下三项范式。
一范式就是属性不可分割。属性是什么？就是表中的字段。
不可分割的意思就按字面理解就是最小单位，不能再分成更小单位了。
这个字段只能是一个值，不能被拆分成多个字段，否则的话，它就是可分割的，就不符合一范式。
不过能不能分割并没有绝对的答案，看需求，也就是看你的设计目标而定。
举例：
学生信息组成学生信息表，有姓名、年龄、性别、学号等信息组成。
姓名不可拆分吧？所以可以作为该表的一个字段。
但我要说这个表要在国外使用呢？人家姓和名要分开，都有特别的意义，所以姓名字段是可拆分的，分为姓字段和名字段。
简单来说，一范式是关系数据库的基础，但字段是否真的不可拆分，根据你的设计目标而定。
二范式就是要有主键，要求其他字段都依赖于主键。
为什么要有主键？没有主键就没有唯一性，没有唯一性在集合中就定位不到这行记录，所以要主键。
其他字段为什么要依赖于主键？因为不依赖于主键，就找不到他们。更重要的是，其他字段组成的这行记录和主键表示的是同一个东西，而主键是唯一的，它们只需要依赖于主键，也就成了唯一的。
如果有同学不理解依赖这个词，可以勉强用“相关”这个词代替，也就是说其他字段必须和它们的主键相关。因为不相关的东西不应该放在一行记录里。
举例：
学生信息组成学生表，姓名可以做主键么？
不能！因为同名的话，就不唯一了，所以需要学号这样的唯一编码才行。
那么其他字段依赖于主键是什么意思？
就是“张三”同学的年龄和性别等字段，不能存储别人的年龄性别，必须是他自己的，因为张三的学号信息就决定了，这行记录归张三所有，不能给无关人员使用。
三范式就是要消除传递依赖，方便理解，可以看做是“消除冗余”。
消除冗余应该比较好理解一些，就是各种信息只在一个地方存储，不出现在多张表中。
比如说大学分了很多系（中文系、英语系、计算机系……），这个系别管理表信息有以下字段组成：
系编号，系主任，系简介，系架构。
那么再回到学生信息表，张三同学的年龄、性别、学号都有了，我能不能把他的系编号，系主任、系简介也一起存着？
如果你问三范式，当然不行，因为三范式不同意。
因为系编号，系主任、系简介已经存在系别管理表中，你再存入学生信息表，就是冗余了。
三范式中说的传递依赖，就出现了。
这个时候学生信息表中，系主任信息是不是依赖于系编号了？而这个表的主键可是学号啊！
所以按照三范式，处理这个问题的时候，学生表就只能增加一个系编号字段。
这样既能根据系编号找到系别信息，又避免了冗余存储的问题。
⑩如何得知sql运行的瓶颈在哪。
1、软优化
1）查询语句优化
首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息。
例:
DESC SELECT * FROM `user`其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息。
2）优化子查询
在MySQL中，尽量使用JOIN来代替子查询。因为子查询需要嵌套查询，嵌套查询时会建立一张临时表，临时表的建立和删除都会有较大的系统开销，而连接查询不会创建临时表，因此效率比嵌套子查询高。
3）使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一，使用索引的三大注意事项包括：
LIKE关键字匹配'%'开头的字符串，不会使用索引；
OR关键字的两个字段必须都是用了索引，该查询才会使用索引；
使用多列索引必须满足最左匹配。4）分解表
对于字段较多的表，如果某些字段使用频率较低，此时应当将其分离出来从而形成新的表。
5）中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表，从而减少在查询时造成的连接耗时。
6）增加冗余字段
类似于创建中间表，增加冗余也是为了减少连接查询。
7）分析表、检查表、优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布；检查表主要是检查表中是否存在错误；优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费。
分析表： 使用 ANALYZE 关键字，如ANALYZE TABLE user
Op： 表示执行的操作；
Msg_type： 信息类型，有status、info、note、warning、error；
Msg_text： 显示信息。
检查表: 使用 CHECK关键字，如CHECK TABLE user [option]。 option 只对MyISAM有效。共五个参数值：
QUICK： 不扫描行，不检查错误的连接；
FAST： 只检查没有正确关闭的表；
CHANGED： 只检查上次检查后被更改的表和没被正确关闭的表；
MEDIUM： 扫描行，以验证被删除的连接是有效的，也可以计算各行关键字校验和；
EXTENDED： 最全面的的检查，对每行关键字全面查找。
优化表： 使用OPTIMIZE关键字，如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志，优化表只对VARCHAR、BLOB和TEXT有效，通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片，在执行过程中会加上只读锁。
2、硬优化
1）硬件三件套
配置多核心和频率高的cpu，多核心可以执行多个线程；
配置大内存，提高内存，即可提高缓存区容量，因此能减少磁盘I/O时间，从而提高响应速度；
配置高速磁盘或合理分布磁盘：高速磁盘提高I/O，分布磁盘能提高并行操作的能力。
2）优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率，从而提高MySQL服务器性能。MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini，下面列出性能影响较大的几个参数：
key_buffer_size： 索引缓冲区大小；
table_cache： 能同时打开表的个数；
query_cache_size和query_cache_type： 前者是查询缓冲区大小，后者是前面参数的开关，0表示不使用缓冲区，1表示使用缓冲区，但可以在查询中使用SQL_NO_CACHE表示不要使用缓冲区，2表示在查询中明确指出使用缓冲区才用缓冲区，即SQL_CACHE；
sort_buffer_size： 排序缓冲区。
3）分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。
另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？
所以此时你必须得对系统做分库分表+读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
4）缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。
然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。
但是这里有一个很大的问题：
数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。
如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。
所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。
你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。
具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
MySQL慢SQL优化-如何分析性能瓶颈
优化慢SQL首先得知道瓶颈在哪，本文主要介绍慢SQL性能瓶颈分析。本文就以前段时间参加的一个SQL优化活动为例。
mysql命令行或者一些可视化工具在sql执行时间的精度比较低，尤其是命令行只显示到10ms，所以需要打开mysql的执行时间监听：
set profiling = 1;然后使用
show profiles;命令就可查看sql的执行时间。
例如：
mysql> show profiles;
+----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query
|
+----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.18553425 | select a.seller_id,a.seller_name,b.user_name,c.state from a,b,c
where a.seller_name=b.seller_name and b.user_id=c.user_id and c.user_id=17 and
a.gmt_create BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL - 600 MINUTE) AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE) order by a.gmt_create |
+----------+------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)在命令行中执行完sql后，使用 show profiles; 语句就可显示上面的执行历史信息，找到对应的，可以看到我刚测试的执行了0.18553425s这个精度就相当高。
接下来我们使用explain语句分析这条语句在所牵连的表中一共遍历了多少纪录
mysql> explain
-> select a.seller_id,a.seller_name,b.user_name,c.state from a,b,c
-> where a.seller_name=b.seller_name and b.user_id=c.user_id and c.user_id=17 and
-> a.gmt_create BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL - 600 MINUTE) AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE) order by a.gmt_create
-> ;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | a | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 16108 | 11.11 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | b | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 16592 | 10.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
| 1 | SIMPLE | c | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 359382 | 1.00 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)这里有一个介绍的对这个结果各个列介绍比较好的网页explain结果介绍
从上面的分析中发现每个表的数据遍历了很多（其实是全部），可以添加索引进行优化，同时可以看到a表extra有using temorary就是使用临时表，这是需要优化的。
PS
关于join的优化
在没有分库分表的时候，join在建立合适的索引后还是可用的。
关于join的原理 嵌套循环算法，通过join链接的字段一般要建立索义。
看过嵌套循环算法后，其实A left B和B left A在算法复杂度上没有区别，所以还是根据业务选择即可。
同时，嵌套循环的数据并不一定是全表数据，如果where中约束其中一个表，假设是B，这时在循环遍历B表是遍历where约束的数据量，所以并不是全量对比。
⑪java8的新特性是什么。
2.4 重复注解
自从Java 5中引入注解以来，这个特性开始变得非常流行，并在各个框架和项目中被广泛使用。不过，注解有一个很大的限制是：在同一个地方不能多次使用同一个注解。Java 8打破了这个限制，引入了重复注解的概念，允许在同一个地方多次使用同一个注解。
在Java 8中使用@Repeatable注解定义重复注解，实际上，这并不是语言层面的改进，而是编译器做的一个trick，底层的技术仍然相同。可以利用下面的代码说明：
package com.javacodegeeks.java8.repeatable.annotations;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Repeatable;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;
public class RepeatingAnnotations {
@Target( ElementType.TYPE )
@Retention( RetentionPolicy.RUNTIME )
public @interface Filters {
Filter[] value();
}
@Target( ElementType.TYPE )
@Retention( RetentionPolicy.RUNTIME )
@Repeatable( Filters.class )
public @interface Filter {
String value();
};
@Filter( "filter1" )
@Filter( "filter2" )
public interface Filterable {
}
public static void main(String[] args) {
for( Filter filter: Filterable.class.getAnnotationsByType( Filter.class ) ) {
System.out.println( filter.value() );
}
}
}
正如我们所见，这里的Filter类使用@Repeatable(Filters.class)注解修饰，而Filters是存放Filter注解的容器，编译器尽量对开发者屏蔽这些细节。这样，Filterable接口可以用两个Filter注解注释（这里并没有提到任何关于Filters的信息）。
另外，反射API提供了一个新的方法：getAnnotationsByType()，可以返回某个类型的重复注解，例如Filterable.class.getAnnoation(Filters.class)将返回两个Filter实例，输出到控制台的内容如下所示：
filter1
filter2如果你希望了解更多内容，可以参考官方文档
为什么使用Lambda表达式？
Lambda 是一个匿名函数,我们可以把Lambda表达式理解为是一段可以传递的代码。可以写出更简洁、高效的代码。
