4.1阿里云二面凉经

1.LinkedList和ArrayList**

• 同样的数据哪个占用空间大一般情况下LinkedList占用空间更大，因为要维护一个指针但是如果ArrayList刚好超过默认的上限是会扩容到原来的1.5倍占用空间也不小不过在底层的数据上ArrayList使用的是 transient修饰，序列化时不会将多余的空间修饰

2.HashMap的put和get流程

• put是否扩容：判断是否到达临界值，吐过达到临界值则进行扩容，否则直接进行一下操作计算hash值，得到对应位置是否冲突：不冲突直接插入，否则进入下一步判断链表长度是否大于8，hash表长度大于64，如果大于则转换为红黑树，否则5直接插入链表
• get计算hash值得到对应的索引如果hash位置只有一个数据直接返回遍历红黑树或者链表，key匹配返回

3.HashMap右2000w个元素，扩容时进行元素迁移会导致很慢，如何解决这个问题

Redis中的hash

• 考察知识迁移能力
• Redis冲突解决：链表法（头插）
• 扩容过程:这道题的一个解决思路（渐进式rehash）给其分配另一个hash空间维护一个rehashindex计数器，设置为0在rehash期间依然进行增删改查操作插入：直接在新表上操作增删改：在两个表上操作全部操作完成后将rehashindex设置为-1，操作完成

4.MySQL事务的4个特性，及他们如何保证四个特性的

ACID

• 原子性：undolog来实现Commit：提交，将所有操作持久化到数据库中rollback：撤销所有操作（undolog）undolog：记录逆向操作
• 持久性：binlog，redologMySQL持久化操作到磁盘上的，考虑到并发，使用了缓冲池。先把数据写到缓冲池，空闲时持久化到磁盘中持久性由redolog保证物理日志，记录事务对数据的修改特点：看空间一定循环写
• 隔离性：锁+MVCC来实现锁间隙锁：锁定区间，防止幻读，左开右开记录锁：锁定行记录，临键锁：解决幻读MVCC多版本并发控制
• 一致性：通过前三者来实现

5.MySQL的索引为什么不使用跳表，而使用B+树

为什么不用跳表

• 跳表：与链表数据结构相似但是维护了更多的（索引）
• 什么是一个好索引
• 写入效率都是底层存放数据，上层存放索引写入数据需要更新索引层，甚至增大层高由于B+Tree需要分裂合并索引数据也，调整二叉树，索引跳表插入效率更高
• 查询效率3层B+Tree可以存储2000w数据，最多三次磁盘IO跳表是链表，通过二分查找数据，磁盘IO次数远超B+Tree基于二八原则，我们就选择使用了B+树

6.对http协议的了解

这一块当时实在忘了，一直在看TCP

**7.TCP与UDP的差别，及应用场景