被字节拷打了!基础还是太重要了...-技术圈

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大家好，我是小林。

今天分享一篇一位同学去字节面试的实习面经，技术栈是java，投了go后端岗位，主要拷打了 redis+mysql+网络+系统+java+算法，面试问题主要集中在 mysql、redis、网络这三部门，因为面试官是搞 go 的，java 只是随便问了几个题目。

不同厂的面试风格都不同，如果 java 同学去面阿里、美团、京东这类的 java 大厂，面试的问题大概率是集中在 java 相关的问题，比如 java 并发、java 集合、jvm 这三块，所以大家可以根据要面试的公司，可以重点去准备这家公司倾向问的问题的方向。

Redis 相关

介绍一下redis数据库？

Redis 是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。

Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景，比如 String(字符串)、Hash(哈希)、 List (列表)、Set(集合)、Zset(有序集合)、Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、GEO（地理信息）、Stream（流），并且对数据类型的操作都是原子性的，因为执行命令由单线程负责的，不存在并发竞争的问题。

除此之外，Redis 还支持事务、持久化、Lua 脚本、多种集群方案（主从复制模式、哨兵模式、切片机群模式）、发布/订阅模式，内存淘汰机制、过期删除机制等等。

redis为什么更快？

官方使用基准测试的结果是，单线程的 Redis 吞吐量可以达到 10W/每秒，如下图所示：

img

之所以 Redis 采用单线程（网络 I/O 和执行命令）那么快，有如下几个原因：

Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；
Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。
Redis 采用了 I/O 多路复用机制处理大量的客户端 Socket 请求，IO 多路复用机制是指一个线程处理多个 IO 流，就是我们经常听到的 select/epoll 机制。简单来说，在 Redis 只运行单线程的情况下，该机制允许内核中，同时存在多个监听 Socket 和已连接 Socket。内核会一直监听这些 Socket 上的连接请求或数据请求。一旦有请求到达，就会交给 Redis 线程处理，这就实现了一个 Redis 线程处理多个 IO 流的效果。

redis 怎么实现持久化的？

Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，那为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。

Redis 共有两种数据持久化的方式：

AOF 日志：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里；
RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；

redis单线程在多核机器里使用会不会浪费机器资源？

虽然 Redis 的主要工作（网络 I/O 和执行命令）一直是单线程模型，但是在 Redis 6.0 版本之后，也采用了多个 I/O 线程来处理网络请求，这是因为随着网络硬件的性能提升，Redis 的性能瓶颈有时会出现在网络 I/O 的处理上。

所以为了提高网络 I/O 的并行度，Redis 6.0 对于网络 I/O 采用多线程来处理。但是对于命令的执行，Redis 仍然使用单线程来处理。

Redis 官方表示，Redis 6.0 版本引入的多线程 I/O 特性对性能提升至少是一倍以上。

redis 执行命令还是单线程，那如何利用多核心来提升性能？

可以在系统部署多个 redis docker 容器来处理，达到充分利用 cpu 多核心的效果

redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是什么？怎么解决？

缓存雪崩

当大量缓存数据在同一时间过期或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力增加，严重的会造成数据库宕机，从而形成一系列连锁反应，造成整个系统崩溃。

解决方法

大量数据同时过期
- 均匀设置过期时间：避免将大量的数据设置成同一个过期时间。
- 互斥锁：当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存。未能获取互斥锁的请求等待锁释放后重新读取缓存，或者返回空值或者默认值。
- 双key策略：使用两个key，一个是主key，设置过期时间，一个是备key，不会设置过期，key不一样，但是value值是一样。当业务线程访问不到主key的缓存数据时，就直接返回备key的缓存数据，然后在更新缓存的时候，同时更新主key和备key的数据。
- 后台更新缓存：业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存“永久有效”，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。
Redis故障宕机
- 服务熔断或请求限流机制：启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，所以不用再继续访问数据库，保证数据库系统的正常运行，等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。服务熔断机制是保护数据库的正常允许，但是暂停了业务应用访问缓存服系统，全部业务都无法正常工作。也可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务。
- 构建高可靠集群：通过主从节点的方式构建 Redis 缓存高可靠集群。如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。

缓存击穿

如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮。

解决方案：

互斥锁方案：保证同一时间只有一个业务线程更新缓存，未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
不给热点数据设置过期时间：由后台异步更新缓存，或者在热点数据准备要过期前，提前通知后台线程更新缓存以及重新设置过期时间。

缓存穿透

当用户访问的数据，既不在缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发现缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据，没办法构建缓存数据，来服务后续的请求。那么当有大量这样的请求到来时，数据库的压力骤增，这就是缓存穿透的问题。

解决方案

非法请求的限制：当有大量恶意请求访问不存在的数据的时候会发生缓存穿透，可以在 API 入口处判断求请求参数是否合理，请求参数是否含有非法值、请求字段是否存在，如果判断出是恶意请求就直接返回错误，避免进一步访问缓存和数据库。
缓存空值或者默认值：当线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。
使用布隆过滤器快速判断数据是否存在，避免通过查询数据库来判断数据是否存在：可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。

怎么用redis分布式锁？

基于 Redis 节点实现分布式锁时，对于加锁操作，我们需要满足三个条件。

加锁包括了读取锁变量、检查锁变量值和设置锁变量值三个操作，但需要以原子操作的方式完成，所以，我们使用 SET 命令带上 NX 选项来实现加锁；
锁变量需要设置过期时间，以免客户端拿到锁后发生异常，导致锁一直无法释放，所以，我们在 SET 命令执行时加上 EX/PX 选项，设置其过期时间；
锁变量的值需要能区分来自不同客户端的加锁操作，以免在释放锁时，出现误释放操作，所以，我们使用 SET 命令设置锁变量值时，每个客户端设置的值是一个唯一值，用于标识客户端；

满足这三个条件的分布式命令如下：

      
      SET lock_key unique_value NX PX 10000

lock_key 就是 key 键；
unique_value 是客户端生成的唯一的标识，区分来自不同客户端的锁操作；
NX 代表只在 lock_key 不存在时，才对 lock_key 进行设置操作；
PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s，这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。

而解锁的过程就是将 lock_key 键删除（del lock_key），但不能乱删，要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以，解锁的时候，我们要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端，是的话，才将 lock_key 键删除。

可以看到，解锁是有两个操作，这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性，因为 Redis 在执行 Lua 脚本时，可以以原子性的方式执行，保证了锁释放操作的原子性。

      
      // 释放锁时，先比较 unique_value 是否相等，避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
    return redis.call("del",KEYS[1])
else
    return 0
end

这样一来，就通过使用 SET 命令和 Lua 脚本在 Redis 单节点上完成了分布式锁的加锁和解锁。

MySQL 相关

mysql事务特性是什么？

**原子性(atomicity)**：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。

**一致性(consistency)**：数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。

**隔离性(isolation)**：一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。

**持久性(durability)**：一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。

实现：

持久性：通过 redo log来保证的
原子性：通过 undo log来保证的
隔离性：通过 MVCC 或锁机制来保证的
一致性：通过持久性+原子性+隔离性来保证

MySQL的行级锁有哪些？

主要有三中，记录锁、间隙锁、临建锁。

记录锁：锁住的是一条记录，记录锁分为排他锁和共享锁。
间隙锁：只存在于可重复读隔离级别，目的是为了解决可重复读隔离级别下幻读的现象。
临键锁：是 Record Lock + Gap Lock 的组合，锁定一个范围，并且锁定记录本身。next-key lock 即能保护该记录，又能阻止其他事务将新纪录插入到被保护记录前面的间隙中。

mysql 有哪些索引？

可以按照四个角度来分类索引。

按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。

mysql为什么用 b+树索引？

B+Tree 是一种多叉树，叶子节点才存放数据，非叶子节点只存放索引，每个节点里的数据是按主键顺序存放的。在叶子节点中，包括了所有的索引值信息，并且每一个叶子节点都指向下一个叶子节点，形成一个链表。B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O。

B+树和B树相比：

B+树所有关键码都存放在叶节点中，上层的非叶节点的关键码是其子树中最小关键码的复写
B+树叶节点包含了全部关键码及指向相应数据记录存放地址的指针，且叶节点本身按关键码从小到大顺序连接
B+树在搜索过程中，如果查询和内部节点的关键字一致，那么搜索过程不停止，而是继续向下搜索这个分支

优势：

单点查询：B 树进行单个索引查询时，最快可以在 O(1) 的时间代价内就查到。从平均时间代价来看，会比 B+ 树稍快一些。但是 B 树的查询波动会比较大，因为每个节点即存索引又存记录，所以有时候访问到了非叶子节点就可以找到索引，而有时需要访问到叶子节点才能找到索引。B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，数据量相同的情况下，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
插入和删除效率：B+ 树有大量的冗余节点，删除一个节点的时候，可以直接从叶子节点中删除，甚至可以不动非叶子节点，删除非常快。B+ 树的插入也是一样，有冗余节点，插入可能存在节点的分裂（如果节点饱和），但是最多只涉及树的一条路径。B 树没有冗余节点，删除节点的时候非常复杂，可能涉及复杂的树的变形。
范围查询：B+ 树所有叶子节点间有一个链表进行连接，而 B 树没有将所有叶子节点用链表串联起来的结构，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，范围查询效率不如 B+ 树。B+ 树的插入和删除效率更高。存在大量范围检索的场景，适合使用 B+树，比如数据库。而对于大量的单个索引查询的场景，可以考虑 B 树，比如nosql的MongoDB。

为什么索引数据结构不用hash？

虽然哈希可以在O1 时间复杂度查询到数据，但是哈希表的元素都是无须存放的，没办法进行范围查询。

组合索引是什么？优点？

通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。

比如，将商品表中的 product_no 和 name 字段组合成联合索引(product_no, name)，创建联合索引的方式如下：

      
      CREATE INDEX index_product_no_name ON product(product_no, name);

联合索引(product_no, name) 的 B+Tree 示意图如下（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了，大家脑补成双向链表就行）。

联合索引

可以看到，联合索引的非叶子节点用两个字段的值作为 B+Tree 的 key 值。当在联合索引查询数据时，先按 product_no 字段比较，在 product_no 相同的情况下再按 name 字段比较。

也就是说，联合索引查询的 B+Tree 是先按 product_no 进行排序，然后再 product_no 相同的情况再按 name 字段排序。

因此，使用联合索引时，存在最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配。在使用联合索引进行查询的时候，如果不遵循「最左匹配原则」，联合索引会失效，这样就无法利用到索引快速查询的特性了。

当查询的数据是能在二级索引的 B+Tree 的叶子节点里查询到，这时就不用再查主键索引查，比如下面这条查询语句：

      
      select id from product where product_no = '0002';

这种在二级索引的 B+Tree 就能查询到结果的过程就叫作「覆盖索引」，也就是只需要查一个 B+Tree 就能找到数据。

网络相关

介绍一些osi七层模型

分为应用层、表示层、会话层、运输层、网络层、链路层、物理层。

应用层(数据)：确定进程之间通信的性质以及满足用户需要以及提供网络和用户应用，为应用程序提供服务，DNS，HTTP，HTTPS，DHCP，FTP，POP3(Post Office Protocol)、SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)都是这层的协议。
表示层(数据)：主要解决用户信息的语法表示问题，表示层提供各种用于应用层数据的编码和转换功能,确保一个系统的应用层发送的数据能被另一个系统的应用层识别，如数据转换，压缩和加密，解密。
会话层(数据)：会话层就是负责建立、管理和终止表示层实体之间的通信会话。该层的通信由不同设备中的应用程序之间的服务请求和响应组成。比如服务器验证用户登录就是在会话层。
传输层(段)：实现网络不同主机上的用户进程之间的数据通信，可靠与不可靠的传输，传输层的错误检测，流量控制，拥塞控制。TCP UDP就这层。
网络层(包)：本层通过IP寻址来建立两个节点之间的连接，为源端的运输层送来的分组，选择合适的路由和交换节点，正确无误地按照地址传送给目的端的运输层。IP就是这层。
数据链路层(帧)：将上层数据封装成帧，用MAC地址访问媒介，并由错误检测和修正
物理层(比特流)：设备之间比特流的传输，物理接口，电气特性。

tcp和udp哪层

属于传输层

TCP 和 UDP 的区别、TCP 是如何保证可靠传输的？

区别：

连接性：TCP是面向连接的协议，通过三次握手建立连接，然后进行数据传输，传输完成后通过四次挥手关闭连接。而UDP是无连接的协议，发送数据之前不需要建立连接，也没有连接的关闭过程。
可靠性：TCP提供可靠的传输，通过序号、确认和重传机制来确保数据的可靠性。它使用滑动窗口和累计确认来保证数据的按序到达，并通过超时重传机制来处理丢失的数据包。而UDP不提供可靠性保证，它只是简单地将数据包发送出去，不保证数据的可靠性和按序到达。
传输方式：TCP提供面向字节流的传输，将数据划分为多个TCP报文段进行传输，保证数据的完整性和顺序性。而UDP提供面向报文的传输，每个UDP数据包都是独立的，不保证数据的完整性和顺序性。

TCP如何保证可靠传输：

序号和确认：TCP使用序号和确认机制来保证数据的按序到达。发送方给每个数据包分配一个序号，接收方通过确认序号告知发送方已成功接收到数据包。
滑动窗口：TCP使用滑动窗口机制来控制发送方发送数据的速率和接收方接收数据的速率。滑动窗口大小可以动态调整，以适应网络状况。
超时重传：TCP使用超时重传机制来处理丢失的数据包。发送方在发送数据后启动一个定时器，如果在超时时间内未收到确认，就认为数据包丢失，进行重传。
流量控制：TCP使用流量控制机制来控制发送方发送数据的速率，以避免接收方被淹没。接收方通过窗口大小告知发送方自己的接收能力，发送方根据接收方的窗口大小来控制发送速率。
拥塞控制：TCP使用拥塞控制机制来避免网络拥塞。通过动态调整发送方的发送速率，根据网络的拥塞程度进行拥塞窗口的调整，以保持网络的稳定性和公平性。

数据链路层有哪些协议？

主要有 arp 协议，ARP 是借助 ARP 请求与 ARP 响应两种类型的包确定 MAC 地址的。

ARP 广播

主机会通过广播发送 ARP 请求，这个包中包含了想要知道的 MAC 地址的主机 IP 地址。
当同个链路中的所有设备收到 ARP 请求时，会去拆开 ARP 请求包里的内容，如果 ARP 请求包中的目标 IP 地址与自己的 IP 地址一致，那么这个设备就将自己的 MAC 地址塞入 ARP 响应包返回给主机。

http和https有什么区别？

HTTP 明文传输，数据都是未加密的，安全性较差，HTTPS(SSL+HTTP）数据传输过程是加密的，安全性较好。
使用 HTTPS 协议需要到 CA 申请证书。
HTTP 页面响应速度比 HTTPS 快，主要是因为 HTTP 使用 TCP 三次握手建立连接，而 HTTPS除了 TCP 的三个包，还要加上SSL握手的消耗。
用的端口也不一样，前者是 80，后者是 443。
HTTPS 其实就是建构在 SSL/TLS 之上的 HTTP 协议，所以，要比较 HTTPS 比 HTTP 要更耗费服务器资源。

网络代理正向和反向区别？

正向代理的主动方是用户，主要用来解决跨域问题，还有隐藏用户访问记录的作用。

正向代理：

客户端向代理服务器发送请求，代理服务器代表客户端向目标服务器请求资源。
客户端需要明确指定代理服务器，请求的目标服务器对客户端是不可见的。
代理服务器可以缓存请求的资源，提高访问速度。
常见的应用场景是绕过网络限制，访问被封锁的网站，保护客户端的隐私等。

反向代理的主动方是服务器，主要是提供负载均衡、安全防护等作用。

反向代理：

客户端向反向代理服务器发送请求，反向代理服务器根据请求的内容和规则，将请求转发给后端的目标服务器。
客户端不需要明确指定代理服务器，请求的目标服务器对客户端是透明的。
反向代理服务器可以根据负载均衡算法将请求分发给多个后端服务器，提高系统的性能和可靠性。
常见的应用场景是负载均衡、高可用性、安全过滤、SSL加密等。

操作系统相关

进程开辟虚拟空间有哪些段？都用什么用？

用户空间分布的情况，以 32 位系统为例，我画了一张图来表示它们的关系：

虚拟内存空间划分

通过这张图你可以看到，用户空间内存，从低到高分别是 6 种不同的内存段：

代码段，包括二进制可执行代码；
数据段，包括已初始化的静态常量和全局变量；
BSS 段，包括未初始化的静态变量和全局变量；
堆段，包括动态分配的内存，从低地址开始向上增长；
文件映射段，包括动态库、共享内存等
栈段，包括局部变量和函数调用的上下文等。栈的大小是固定的，一般是 8 MB。当然系统也提供了参数，以便我们自定义大小；

上图中的内存布局可以看到，代码段下面还有一段内存空间的（灰色部分），这一块区域是「保留区」，之所以要有保留区这是因为在大多数的系统里，我们认为比较小数值的地址不是一个合法地址，例如，我们通常在 C 的代码里会将无效的指针赋值为 NULL。因此，这里会出现一段不可访问的内存保留区，防止程序因为出现 bug，导致读或写了一些小内存地址的数据，而使得程序跑飞。

在这 7 个内存段中，堆和文件映射段的内存是动态分配的。比如说，使用 C 标准库的 malloc() 或者 mmap() ，就可以分别在堆和文件映射段动态分配内存。

栈里面放什么信息？

主要存放函数的局部变量，函数返回后，局部变量会自动销毁。

进程上下文切换是什么？

进程是由内核管理和调度的，所以进程的切换只能发生在内核态。

所以，进程的上下文切换不仅包含了虚拟内存、栈、全局变量等用户空间的资源，还包括了内核堆栈、寄存器等内核空间的资源。

通常，会把交换的信息保存在进程的 PCB，当要运行另外一个进程的时候，我们需要从这个进程的 PCB 取出上下文，然后恢复到 CPU 中，这使得这个进程可以继续执行，如下图所示：

进程上下文切换

对于线程上下文切换的话，因为虚拟内存是共享的，所以在切换时，虚拟内存这些资源就保持不动，只需要切换线程的私有数据、寄存器等不共享的数据。所以，线程的上下文切换相比进程，开销要小很多。

java相关

java和go有什么区别？

语法：Java是一种面向对象的编程语言，使用类和对象来组织代码。它使用强类型的静态类型检查，并且有丰富的面向对象特性。而Go是一种并发编程语言，它采用了简洁的语法和结构，更注重代码的可读性和简洁性。
并发性：Go在语言级别提供了并发编程的支持，通过goroutine和channel来实现轻量级的并发和通信。而Java需要使用线程和锁等机制来实现并发编程，相对来说更加复杂。
性能：Go在性能方面表现出色，它具有高效的垃圾回收机制和协程调度器，适用于高并发和高性能的应用场景。Java也具有良好的性能，但相对于Go来说，在某些场景下可能会有一些性能损失。
生态系统：Java拥有庞大的生态系统和丰富的第三方库和框架支持，广泛应用于企业级应用开发。而Go的生态系统相对较小，但在一些领域（如网络编程和云原生应用）有着独特的优势。
开发体验：Go注重简洁性和可读性，语法简单明了，对于开发者来说比较友好。Java的语法相对较复杂，需要更多的代码量和工具支持。

volatile关键字作用，具体怎么做到可见性？

volatile关键字是Java中用来修饰变量的关键字，它的作用是保证变量的可见性和禁止指令重排序。

可见性是指当一个线程修改了共享变量的值后，其他线程能够立即看到最新的值。在多线程环境下，由于线程的工作内存和主内存之间存在缓存不一致的情况，普通的变量在一个线程中的修改可能对其他线程是不可见的。

使用volatile关键字修饰的变量，当一个线程修改了该变量的值后，会立即将最新的值刷新到主内存中，并且当其他线程读取该变量时，会从主内存中重新获取最新的值，而不是使用线程自己的工作内存中的旧值。

volatile关键字通过使用内存屏障的机制来实现可见性。内存屏障会强制刷新缓存并保证读写操作的顺序性，从而保证变量的可见性。

具体来说，当一个线程对volatile变量进行写操作时，会在写操作之后插入写屏障，将最新的值刷新到主内存中。当其他线程对该变量进行读操作时，会在读操作之前插入读屏障，从主内存中获取最新的值。

垃圾回收算法有哪些？

垃圾回收算法有四种，分别是标记清除法、标记整理法、复制算法、分代收集算法。

标记清除算法

首先利用可达性去遍历内存，把存活对象和垃圾对象进行标记。标记结束后统一将所有标记的对象回收掉。这种垃圾回收算法效率较低，并且会产生大量不连续的空间碎片。

复制清除算法

半区复制，用于新生代垃圾回收。将内存分为大小相同的两块，每次使用其中的一块。当这一块的内存使用完后，就将还存活的对象复制到另一块去，然后再把使用的空间一次清理掉。

特点：实现简单，运行高效，但可用内存缩小为了原来的一半，浪费空间。

标记整理算法

根据老年代的特点提出的一种标记算法，标记过程仍然与标记-清除算法一样，但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活的对象都向一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。

分类收集算法

根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。

一般将堆分为新生代和老年代。

新生代使用复制算法
老年代使用标记清除算法或者标记整理算法

在新生代中，每次垃圾收集时都有大批对象死去，只有少量存活，使用复制算法比较合适，只需要付出少量存活对象的复制成本就可以完成收集。老年代对象存活率高，适合使用标记-清理或者标记-整理算法进行垃圾回收。

算法

验证对称二叉树
岛屿数量

面试感受

主要拷打数据库这方面了，虽然问题不算难，但是疏忽复习，有些问题当时没有想出来，后面还得加强巩固一下数据库的内容，算法做了两题，只做出来一道，另外一题leetcode也做过，但是太紧张没想出来，算法还是得多练练。

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