面试必备：虾皮服务端15连问
最近有位读者去虾皮面试啦，分享一下面试的真题~
- 排序链表
- 对称与非对称加密算法的区别
- TCP如何保证可靠性
- 聊聊五种IO模型
- hystrix 工作原理
- 延时场景处理
- https请求过程
- 聊聊事务隔离级别，以及可重复读实现原理
- 聊聊索引在哪些场景下会失效？
- 什么是虚拟内存
- 排行榜的实现，比如高考成绩排序
- 分布式锁实现
- 聊聊零拷贝
- 聊聊synchronized
- 分布式ID生成方案
1. 排序链表
给你链表的头结点head ，请将其按升序排列并返回排序后的链表 。
实例1：
输入：head = [4,2,1,3] 输出：[1,2,3,4]
实例2：
输入：head = [-1,5,3,4,0] 输出：[-1,0,3,4,5]
这道题可以用双指针+归并排序算法解决，主要以下四个步骤
- 1. 快慢指针法，遍历链表找到中间节点2. 中间节点切断链表3. 分别用归并排序排左右子链表4. 合并子链表
完整代码如下：
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
//如果链表为空，或者只有一个节点，直接返回即可，不用排序 if (head == null || head.next == null) return head;
//快慢指针移动，以寻找到中间节点
ListNode slow = head;
ListNode fast = head; while(fast.next!=null && fast.next.next !=null){
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
}
//找到中间节点，slow节点的next指针，指向mid
ListNode mid = slow.next;
//切断链表
slow.next = null;
//排序左子链表
ListNode left = sortList(head);
//排序左子链表
ListNode right = sortList(mid);
//合并链表 return merge(left,right);
}
public ListNode merge(ListNode left, ListNode right) {
ListNode head = new ListNode(0);
ListNode temp = head; while (left != null && right != null) { if (left.val <= right.val) {
temp.next = left;
left = left.next;
} else {
temp.next = right;
right = right.next;
}
temp = temp.next;
} if (left != null) {
temp.next = left;
} else if (right != null) {
temp.next = right;
} return head.next;
}
} 2.对称与非对称加密算法的区别
先复习一下相关概念：
- 明文：指没有经过加密的信息/数据。
- 密文：明文被加密算法加密之后，会变成密文，以确保数据安全。
- 密钥：是一种参数，它是在明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的参数。密钥分为对称密钥与非对称密钥。
- 加密：将明文变成密文的过程。
- 解密：将密文还原为明文的过程。
对称加密算法:加密和解密使用相同密钥的加密算法。常见的对称加密算法有AES、3DES、DES、RC5、RC6等。
非对称加密算法：非对称加密算法需要两个密钥（公开密钥和私有密钥）。公钥与私钥是成对存在的，如果用公钥对数据进行加密，只有对应的私钥才能解密。主要的非对称加密算法有：RSA、Elgamal、DSA、D-H、ECC。
3. TCP如何保证可靠性
- 首先，TCP的连接是基于三次握手，而断开则是四次挥手。确保连接和断开的可靠性。
- 其次，TCP的可靠性，还体现在有状态;TCP会记录哪些数据发送了，哪些数据被接受了，哪些没有被接受，并且保证数据包按序到达，保证数据传输不出差错。
- 再次，TCP的可靠性，还体现在可控制。它有报文校验、ACK应答、超时重传(发送方)、失序数据重传（接收方）、丢弃重复数据、流量控制（滑动窗口）和拥塞控制等机制。
4. 聊聊五种IO模型
4.1 阻塞IO 模型
假设应用程序的进程发起IO调用，但是如果内核的数据还没准备好的话，那应用程序进程就一直在阻塞等待，一直等到内核数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，才返回成功提示，此次IO操作，称之为阻塞IO。
4.2 非阻塞IO模型
如果内核数据还没准备好，可以先返回错误信息给用户进程，让它不需要等待，而是通过轮询的方式再来请求。这就是非阻塞IO，流程图如下：
4.3 IO多路复用模型
IO多路复用之select
应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时应用进程再发起recvfrom请求去读取数据。
select有几个缺点：
- 最大连接数有限，在Linux系统上一般为1024。
- select函数返回后，是通过遍历fdset，找到就绪的描述符fd。
IO多路复用之epoll
为了解决select存在的问题，多路复用模型epoll诞生，它采用事件驱动来实现，流程图如下：
epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd（文件描述符），一旦基于某个fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。这里去掉了遍历文件描述符的坑爹操作，而是采用监听事件回调的机制。这就是epoll的亮点。
4.4 IO模型之信号驱动模型
信号驱动IO不再用主动询问的方式去确认数据是否就绪，而是向内核发送一个信号（调用sigaction的时候建立一个SIGIO的信号），然后应用用户进程可以去做别的事，不用阻塞。当内核数据准备好后，再通过SIGIO信号通知应用进程，数据准备好后的可读状态。应用用户进程收到信号之后，立即调用recvfrom，去读取数据。
4.5 IO 模型之异步IO(AIO)
AIO实现了IO全流程的非阻塞，就是应用进程发出系统调用后，是立即返回的，但是立即返回的不是处理结果，而是表示提交成功类似的意思。等内核数据准备好，将数据拷贝到用户进程缓冲区，发送信号通知用户进程IO操作执行完毕。
流程如下：
5. hystrix 工作原理
Hystrix 工作流程图如下:
- 构建命令
Hystrix 提供了两个命令对象：HystrixCommand和HystrixObservableCommand，它将代表你的一个依赖请求任务，向构造函数中传入请求依赖所需要的参数。
- 执行命令
有四种方式执行Hystrix命令。分别是：
- R execute()：同步阻塞执行的，从依赖请求中接收到单个响应。
- Future queue()：异步执行，返回一个包含单个响应的Future对象。
- Observable observe()：创建Observable后会订阅Observable，从依赖请求中返回代表响应的Observable对象
- Observable toObservable()：cold observable，返回一个Observable，只有订阅时才会执行Hystrix命令，可以返回多个结果
- 检查响应是否被缓存
如果启用了 Hystrix缓存，任务执行前将先判断是否有相同命令执行的缓存。如果有则直接返回包含缓存响应的Observable；如果没有缓存的结果，但启动了缓存，将缓存本次执行结果以供后续使用。
- 检查回路器是否打开 回路器(circuit-breaker)和保险丝类似，保险丝在发生危险时将会烧断以保护电路，而回路器可以在达到我们设定的阀值时触发短路(比如请求失败率达到50%)，拒绝执行任何请求。
如果回路器被打开，Hystrix将不会执行命令，直接进入Fallback处理逻辑。
-
检查线程池/信号量/队列情况 Hystrix 隔离方式有线程池隔离和信号量隔离。当使用Hystrix线程池时，Hystrix 默认为每个依赖服务分配10个线程，当10个线程都繁忙时，将拒绝执行命令,，而是立即跳到执行fallback逻辑。
-
执行具体的任务 通过HystrixObservableCommand.construct() 或者 HystrixCommand.run() 来运行用户真正的任务。
-
计算回路健康情况 每次开始执行command、结束执行command以及发生异常等情况时，都会记录执行情况，例如：成功、失败、拒绝和超时等指标情况，会定期处理这些数据，再根据设定的条件来判断是否开启回路器。
-
命令失败时执行Fallback逻辑 在命令失败时执行用户指定的 Fallback 逻辑。上图中的断路、线程池拒绝、信号量拒绝、执行执行、执行超时都会进入Fallback处理。
-
返回执行结果 原始对象结果将以Observable形式返回，在返回给用户之前，会根据调用方式的不同做一些处理。
6. 延时场景处理
日常开发中，我们经常遇到这种业务场景，如：外卖订单超30分钟未支付，则自动取消订单；用户注册成功15分钟后，发短信消息通知用户等等。这就是延时任务处理场景。针对此类场景我们主要有以下几种处理方案：
- JDK的DelayQueue延迟队列
- 时间轮算法
- 数据库定时任务（如Quartz）
- Redis ZSet 实现
- MQ 延时队列实现
7.https请求过程
- HTTPS = HTTP + SSL/TLS，即用SSL/TLS对数据进行加密和解密，Http进行传输。
- SSL，即Secure Sockets Layer（安全套接层协议），是网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。
- TLS，即Transport Layer Security(安全传输层协议)，它是SSL 3.0的后续版本。
- 用户在浏览器里输入一个https网址，然后连接到server的443端口。
- 服务器必须要有一套数字证书，可以自己制作，也可以向组织申请，区别就是自己颁发的证书需要客户端验证通过。这套证书其实就是一对公钥和私钥。
- 服务器将自己的数字证书（含有公钥）发送给客户端。
- 客户端收到服务器端的数字证书之后，会对其进行检查，如果不通过，则弹出警告框。如果证书没问题，则生成一个密钥（对称加密），用证书的公钥对它加密。
- 客户端会发起HTTPS中的第二个HTTP请求，将加密之后的客户端密钥发送给服务器。
- 服务器接收到客户端发来的密文之后，会用自己的私钥对其进行非对称解密，解密之后得到客户端密钥，然后用客户端密钥对返回数据进行对称加密，这样数据就变成了密文。
- 服务器将加密后的密文返回给客户端。
- 客户端收到服务器发返回的密文，用自己的密钥（客户端密钥）对其进行对称解密，得到服务器返回的数据。
8. 聊聊事务隔离级别，以及可重复读实现原理
8.1 数据库四大隔离级别
为了解决并发事务存在的脏读、不可重复读、幻读等问题，数据库大叔设计了四种隔离级别。分别是读未提交，读已提交，可重复读，串行化（Serializable）。
- 读未提交隔离级别：只限制了两个数据不能同时修改，但是修改数据的时候，即使事务未提交，都是可以被别的事务读取到的，这级别的事务隔离有脏读、重复读、幻读的问题；
- 读已提交隔离级别：当前事务只能读取到其他事务提交的数据，所以这种事务的隔离级别解决了脏读问题，但还是会存在重复读、幻读问题；
- 可重复读：限制了读取数据的时候，不可以进行修改，所以解决了重复读的问题，但是读取范围数据的时候，是可以插入数据，所以还会存在幻读问题；
- 串行化：事务最高的隔离级别，在该级别下，所有事务都是进行串行化顺序执行的。可以避免脏读、不可重复读与幻读所有并发问题。但是这种事务隔离级别下，事务执行很耗性能。
四大隔离级别，都会存在哪些并发问题呢
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| 读未提交 | √ | √ | √ |
| 读已提交 | × | √ | √ |
| 可重复读 | × | × | √ |
| 串行化 | × | × | × |
8.2 Read View可见性规则
| 变量 | 描述 |
|---|---|
| m_ids | 当前系统中那些活跃(未提交)的读写事务ID, 它数据结构为一个List。 |
| max_limit_id | 表示生成Read View时，系统中应该分配给下一个事务的id值。 |
| min_limit_id | 表示在生成Read View时，当前系统中活跃的读写事务中最小的事务id，即m_ids中的最小值。 |
| creator_trx_id | 创建当前Read View的事务ID |
Read View的可见性规则如下：
- 如果数据事务ID trx_id < min_limit_id，表明生成该版本的事务在生成Read View前，已经提交(因为事务ID是递增的)，所以该版本可以被当前事务访问。
- 如果trx_id>= max_limit_id，表明生成该版本的事务在生成Read View后才生成，所以该版本不可以被当前事务访问。
- 如果 min_limit_id =<trx_id< max_limit_id,需要分3种情况讨论
- 1）如果m_ids包含trx_id,则代表Read View生成时刻，这个事务还未提交，但是如果数据的trx_id等于creator_trx_id的话，表明数据是自己生成的，因此是可见的。
- 2）如果m_ids包含trx_id，并且trx_id不等于creator_trx_id，则Read View生成时，事务未提交，并且不是自己生产的，所以当前事务也是看不见的；
- 3）如果m_ids不包含trx_id，则说明你这个事务在Read View生成之前就已经提交了，修改的结果，当前事务是能看见的。
8.3 可重复读实现原理
数据库是通过加锁实现隔离级别的，比如，你想一个人静静，不被别人打扰，你可以把自己关在房子，并在房门上加上一把锁！串行化隔离级别就是加锁实现的。但是如果频繁加锁，性能会下降。因此设计数据库的大叔想到了MVCC。
可重复读的实现原理就是MVCC多版本并发控制。在一个事务范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。可重复读隔离级别，就是为了解决不可重复读问题。
查询一条记录，基于MVCC，是怎样的流程呢？
- 获取事务自己的版本号，即事务ID
- 获取Read View
- 查询得到的数据，然后Read View中的事务版本号进行比较。
- 如果不符合Read View的可见性规则， 即就需要Undo log中历史快照;
- 最后返回符合规则的数据
InnoDB 实现MVCC，是通过Read View+ Undo Log实现的，Undo Log保存了历史快照，Read View可见性规则帮助判断当前版本的数据是否可见。
可重复读（RR）隔离级别，是如何解决不可重复读问题的？
假设存在事务A和B，SQL执行流程如下
在可重复读（RR）隔离级别下，一个事务里只会获取一次read view，都是副本共用的，从而保证每次查询的数据都是一样的。
假设当前有一张core_user表，插入一条初始化数据,如下：
基于MVCC，我们来看看执行流程
- A开启事务，首先得到一个事务ID为100
- B开启事务，得到事务ID为101
- 事务A生成一个Read View，read view对应的值如下
| 变量 | 值 |
|---|---|
| m_ids | 100，101 |
| max_limit_id | 102 |
| min_limit_id | 100 |
| creator_trx_id | 100 |
然后回到版本链：开始从版本链中挑选可见的记录：
由图可以看出，最新版本的列name的内容是孙权，该版本的trx_id值为100。开始执行read view可见性规则校验：
min_limit_id(100)=<trx_id（100）<102; creator_trx_id = trx_id =100;
由此可得，trx_id=100的这个记录，当前事务是可见的。所以查到是name为孙权的记录。
- 事务B进行修改操作，把名字改为曹操。把原数据拷贝到undo log,然后对数据进行修改，标记事务ID和上一个数据版本在undo log的地址。
-
事务B提交事务
- 事务A再次执行查询操作，因为是RR（可重复读）隔离级别，因此会复用老的Read View副本，Read View对应的值如下
| 变量 | 值 |
|---|---|
| m_ids | 100，101 |
| max_limit_id | 102 |
| min_limit_id | 100 |
| creator_trx_id | 100 |
然后再次回到版本链：从版本链中挑选可见的记录：
从图可得，最新版本的列name的内容是曹操，该版本的trx_id值为101。开始执行read view可见性规则校验：
min_limit_id(100)=<trx_id（101）<max_limit_id（102);
因为m_ids{100,101}包含trx_id（101），
并且creator_trx_id (100) 不等于trx_id（101） 所以，trx_id=101这个记录，对于当前事务是不可见的。这时候呢，版本链roll_pointer跳到下一个版本，trx_id=100这个记录，再次校验是否可见：
min_limit_id(100)=<trx_id（100）< max_limit_id（102);
因为m_ids{100,101}包含trx_id（100），
并且creator_trx_id (100) 等于trx_id（100） 
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