泪崩，中厂一面也要输了。。。-技术圈

将Python客栈设为“星标⭐”

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大家好，我是小林。

分享过很多小厂和大厂的后端面经，这次来分享互联网中厂的面经，面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。

除了技术问题之外，互联网中厂面试环节也需要手撕算法，所以想冲中大厂的同学们，算法不能拉下。

这次分享 58 同城的Java后端凉经，问题不算特别多，15 个左右，再加上 1 个算法题，大家看看难度如何？

考察的知识点；

Java：HashMap、ConcurrentHashMap、volatile、sychronized、线程池
网络：TCP三次握手、四次挥手、netstat 命令
mysql：B+树和B树、聚簇索引和非聚簇索引
排序算法：快排时间复杂度、冒泡排序时间复杂度
手撕算法：单链表删除重复元素

Java 并发

HashMap和ConcurrentHashMap区别是什么？

HashMap 不是线程安全的，ConcurrentHashMap是线程安全的。

HashMap 底层实现

在 JDK 1.7 版本之前， HashMap 数据结构是数组和链表，HashMap通过哈希算法将元素的键（Key）映射到数组中的槽位（Bucket）。如果多个键映射到同一个槽位，它们会以链表的形式存储在同一个槽位上，因为链表的查询时间是O(n)，所以冲突很严重，一个索引上的链表非常长，效率就很低了。

所以在 JDK 1.8 版本的时候做了优化，当一个链表的长度超过8的时候就转换数据结构，不再使用链表存储，而是使用红黑树，查找时使用红黑树，时间复杂度O（log n），可以提高查询性能，但是在数量较少时，即数量小于6时，会将红黑树转换回链表。

ConcurrentHashMap 底层实现

在 JDK 1.7 中它使用的是数组加链表的形式实现的，而数组又分为：大数组 Segment 和小数组 HashEntry。Segment 是一种可重入锁（ReentrantLock），在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素。简单理解就是，ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的，也就实现了全局的线程安全。

JDK 1.8 也引入了红黑树，优化了之前的固定链表，那么当数据量比较大的时候，查询性能也得到了很大的提升，从之前的 O(n) 优化到了 O(logn) 的时间复杂度。ConcurrentHashMap 主要通过 volatile + CAS 或者 synchronized 来实现的线程安全的，ConcurrentHashMap通过对头结点加锁来保证线程安全的，锁的粒度相比 Segment 来说更小了，发生冲突和加锁的频率降低了，并发操作的性能就提高了。

CAS和sychronized分别用于ConcurrentHashMap什么场景？

添加元素时首先会判断容器是否为空：

如果为空则使用 volatile 加 CAS 来初始化
如果容器不为空，则根据存储的元素计算该位置是否为空。

如果根据存储的元素计算结果为空，则利用 CAS 设置该节点；
如果根据存储的元素计算结果不为空，则使用 synchronized ，然后，遍历桶中的数据，并替换或新增节点到桶中，最后再判断是否需要转为红黑树，这样就能保证并发访问时的线程安全了。

volatile和sychronized比较，原理？

Synchronized解决了多线程访问共享资源时可能出现的竞态条件和数据不一致的问题，保证了线程安全性。Volatile解决了变量在多线程环境下的可见性和有序性问题，确保了变量的修改对其他线程是可见的。

Synchronized: Synchronized是一种排他性的同步机制，保证了多个线程访问共享资源时的互斥性，即同一时刻只允许一个线程访问共享资源。通过对代码块或方法添加Synchronized关键字来实现同步。
Volatile: Volatile是一种轻量级的同步机制，用来保证变量的可见性和禁止指令重排序。当一个变量被声明为Volatile时，线程在读取该变量时会直接从内存中读取，而不会使用缓存，同时对该变量的写操作会立即刷回主内存，而不是缓存在本地内存中。

volatile和sychronized如何实现单例模式

public class Singleton {      
  private volatile static Singleton single;   

  private Singleton (){}  

  public static Singleton getSingleton() {      
    if (single == null) {
      //双重检查加锁，只有在第一次实例化时，才启用同步机制，提高了性能。  
      synchronized (Singleton.class) {                    
        if (single == null) {                                       
          single = new Singleton();                  
        }          
      }     
    }      
    return single;      
  }  

}

正确的双重检查锁定模式需要需要使用 volatile。volatile主要包含两个功能。

保证可见性。使用 volatile 定义的变量，将会保证对所有线程的可见性。
禁止指令重排序优化。

由于 volatile 禁止对象创建时指令之间重排序，所以其他线程不会访问到一个未初始化的对象，从而保证安全性。

线程池的工作流程是什么？

线程池是为了减少频繁的创建线程和销毁线程带来的性能损耗。

线程池分为核心线程池，线程池的最大容量，还有等待任务的队列，提交一个任务，如果核心线程没有满，就创建一个线程，如果满了，就是会加入等待队列，如果等待队列满了，就会增加线程，如果达到最大线程数量，如果都达到最大线程数量，就会按照一些丢弃的策略进行处理。

线程池的构造函数有7个参数：

corePoolSize：线程池核心线程数量。默认情况下，线程池中线程的数量如果 <= corePoolSize，那么即使这些线程处于空闲状态，那也不会被销毁。
maximumPoolSize：线程池中最多可容纳的线程数量。当一个新任务交给线程池，如果此时线程池中有空闲的线程，就会直接执行，如果没有空闲的线程且当前线程池的线程数量小于corePoolSize，就会创建新的线程来执行任务，否则就会将该任务加入到阻塞队列中，如果阻塞队列满了，就会创建一个新线程，从阻塞队列头部取出一个任务来执行，并将新任务加入到阻塞队列末尾。如果当前线程池中线程的数量等于maximumPoolSize，就不会创建新线程，就会去执行拒绝策略。
keepAliveTime：当线程池中线程的数量大于corePoolSize，并且某个线程的空闲时间超过了keepAliveTime，那么这个线程就会被销毁。
unit：就是keepAliveTime时间的单位。
workQueue：工作队列。当没有空闲的线程执行新任务时，该任务就会被放入工作队列中，等待执行。
threadFactory：线程工厂。可以用来给线程取名字等等
handler：拒绝策略。当一个新任务交给线程池，如果此时线程池中有空闲的线程，就会直接执行，如果没有空闲的线程，就会将该任务加入到阻塞队列中，如果阻塞队列满了，就会创建一个新线程，从阻塞队列头部取出一个任务来执行，并将新任务加入到阻塞队列末尾。如果当前线程池中线程的数量等于maximumPoolSize，就不会创建新线程，就会去执行拒绝策略。

使用过什么线程池？

ScheduledThreadPool：可以设置定期的执行任务，它支持定时或周期性执行任务，比如每隔 10 秒钟执行一次任务，我通过这个实现类设置定期执行任务的策略。
FixedThreadPool：它的核心线程数和最大线程数是一样的，所以可以把它看作是固定线程数的线程池，它的特点是线程池中的线程数除了初始阶段需要从 0 开始增加外，之后的线程数量就是固定的，就算任务数超过线程数，线程池也不会再创建更多的线程来处理任务，而是会把超出线程处理能力的任务放到任务队列中进行等待。而且就算任务队列满了，到了本该继续增加线程数的时候，由于它的最大线程数和核心线程数是一样的，所以也无法再增加新的线程了。
CachedThreadPool：可以称作可缓存线程池，它的特点在于线程数是几乎可以无限增加的（实际最大可以达到 Integer.MAX_VALUE，为 2^31-1，这个数非常大，所以基本不可能达到），而当线程闲置时还可以对线程进行回收。也就是说该线程池的线程数量不是固定不变的，当然它也有一个用于存储提交任务的队列，但这个队列是 SynchronousQueue，队列的容量为0，实际不存储任何任务，它只负责对任务进行中转和传递，所以效率比较高。
SingleThreadExecutor：它会使用唯一的线程去执行任务，原理和 FixedThreadPool 是一样的，只不过这里线程只有一个，如果线程在执行任务的过程中发生异常，线程池也会重新创建一个线程来执行后续的任务。这种线程池由于只有一个线程，所以非常适合用于所有任务都需要按被提交的顺序依次执行的场景，而前几种线程池不一定能够保障任务的执行顺序等于被提交的顺序，因为它们是多线程并行执行的。
SingleThreadScheduledExecutor：它实际和 ScheduledThreadPool 线程池非常相似，它只是 ScheduledThreadPool 的一个特例，内部只有一个线程。

网络

tcp的三次握手过程说一下

一开始，客户端和服务端都处于 CLOSE 状态。先是服务端主动监听某个端口，处于 LISTEN 状态
客户端会随机初始化序号（client_isn），将此序号置于 TCP 首部的「序号」字段中，同时把 SYN 标志位置为 1，表示 SYN 报文。接着把第一个 SYN 报文发送给服务端，表示向服务端发起连接，该报文不包含应用层数据，之后客户端处于 SYN-SENT 状态。
服务端收到客户端的 SYN 报文后，首先服务端也随机初始化自己的序号（server_isn），将此序号填入 TCP 首部的「序号」字段中，其次把 TCP 首部的「确认应答号」字段填入 client_isn + 1, 接着把 SYN 和 ACK 标志位置为 1。最后把该报文发给客户端，该报文也不包含应用层数据，之后服务端处于 SYN-RCVD 状态。
客户端收到服务端报文后，还要向服务端回应最后一个应答报文，首先该应答报文 TCP 首部 ACK 标志位置为 1 ，其次「确认应答号」字段填入 server_isn + 1 ，最后把报文发送给服务端，这次报文可以携带客户到服务端的数据，之后客户端处于 ESTABLISHED 状态。
服务端收到客户端的应答报文后，也进入 ESTABLISHED 状态。

四次挥手的各个状态说一下

具体过程：

客户端主动调用关闭连接的函数，于是就会发送 FIN 报文，这个 FIN 报文代表客户端不会再发送数据了，进入 FIN_WAIT_1 状态；
服务端收到了 FIN 报文，然后马上回复一个 ACK 确认报文，此时服务端进入 CLOSE_WAIT 状态。在收到 FIN 报文的时候，TCP 协议栈会为 FIN 包插入一个文件结束符 EOF 到接收缓冲区中，服务端应用程序可以通过 read 调用来感知这个 FIN 包，这个 EOF 会被放在已排队等候的其他已接收的数据之后，所以必须要得继续 read 接收缓冲区已接收的数据；
接着，当服务端在 read 数据的时候，最后自然就会读到 EOF，接着 read() 就会返回 0，这时服务端应用程序如果有数据要发送的话，就发完数据后才调用关闭连接的函数，如果服务端应用程序没有数据要发送的话，可以直接调用关闭连接的函数，这时服务端就会发一个 FIN 包，这个 FIN 报文代表服务端不会再发送数据了，之后处于 LAST_ACK 状态；
客户端接收到服务端的 FIN 包，并发送 ACK 确认包给服务端，此时客户端将进入 TIME_WAIT 状态；
服务端收到 ACK 确认包后，就进入了最后的 CLOSE 状态；
客户端经过 2MSL 时间之后，也进入 CLOSE 状态；

为什么创建连接是三次握手？

三次握手的原因：

三次握手才可以阻止重复历史连接的初始化（主要原因）
三次握手才可以同步双方的初始序列号
三次握手才可以避免资源浪费

原因一：避免历史连接

我们来看看 RFC 793 指出的 TCP 连接使用三次握手的首要原因：

The principle reason for the three-way handshake is to prevent old duplicate connection initiations from causing confusion.

简单来说，三次握手的首要原因是为了防止旧的重复连接初始化造成混乱。

我们考虑一个场景，客户端先发送了 SYN（seq = 90）报文，然后客户端宕机了，而且这个 SYN 报文还被网络阻塞了，服务端并没有收到，接着客户端重启后，又重新向服务端建立连接，发送了 SYN（seq = 100）报文（注意！不是重传 SYN，重传的 SYN 的序列号是一样的）。

看看三次握手是如何阻止历史连接的：

客户端连续发送多次 SYN（都是同一个四元组)建立连接的报文，在网络拥堵情况下：

一个「旧 SYN 报文」比「最新的 SYN」报文早到达了服务端，那么此时服务端就会回一个 SYN + ACK 报文给客户端，此报文中的确认号是 91（90+1）。
客户端收到后，发现自己期望收到的确认号应该是 100 + 1，而不是 90 + 1，于是就会回 RST 报文。
服务端收到 RST 报文后，就会释放连接。
后续最新的 SYN 抵达了服务端后，客户端与服务端就可以正常的完成三次握手了。

上述中的「旧 SYN 报文」称为历史连接，TCP 使用三次握手建立连接的最主要原因就是防止「历史连接」初始化了连接。

如果是两次握手连接，就无法阻止历史连接，那为什么 TCP 两次握手为什么无法阻止历史连接呢？

我先直接说结论，主要是因为在两次握手的情况下，服务端没有中间状态给客户端来阻止历史连接，导致服务端可能建立一个历史连接，造成资源浪费。

你想想，在两次握手的情况下，服务端在收到 SYN 报文后，就进入 ESTABLISHED 状态，意味着这时可以给对方发送数据，但是客户端此时还没有进入 ESTABLISHED 状态，假设这次是历史连接，客户端判断到此次连接为历史连接，那么就会回 RST 报文来断开连接，而服务端在第一次握手的时候就进入 ESTABLISHED 状态，所以它可以发送数据的，但是它并不知道这个是历史连接，它只有在收到 RST 报文后，才会断开连接。

可以看到，如果采用两次握手建立 TCP 连接的场景下，服务端在向客户端发送数据前，并没有阻止掉历史连接，导致服务端建立了一个历史连接，又白白发送了数据，妥妥地浪费了服务端的资源。

因此，要解决这种现象，最好就是在服务端发送数据前，也就是建立连接之前，要阻止掉历史连接，这样就不会造成资源浪费，而要实现这个功能，就需要三次握手。

所以，TCP 使用三次握手建立连接的最主要原因是防止「历史连接」初始化了连接。

原因二：同步双方初始序列号

TCP 协议的通信双方，都必须维护一个「序列号」，序列号是可靠传输的一个关键因素，它的作用：

接收方可以去除重复的数据；
接收方可以根据数据包的序列号按序接收；
可以标识发送出去的数据包中，哪些是已经被对方收到的（通过 ACK 报文中的序列号知道）；

可见，序列号在 TCP 连接中占据着非常重要的作用，所以当客户端发送携带「初始序列号」的 SYN 报文的时候，需要服务端回一个 ACK 应答报文，表示客户端的 SYN 报文已被服务端成功接收，那当服务端发送「初始序列号」给客户端的时候，依然也要得到客户端的应答回应，这样一来一回，才能确保双方的初始序列号能被可靠的同步。

四次握手其实也能够可靠的同步双方的初始化序号，但由于第二步和第三步可以优化成一步，所以就成了「三次握手」。

而两次握手只保证了一方的初始序列号能被对方成功接收，没办法保证双方的初始序列号都能被确认接收。

原因三：避免资源浪费

如果只有「两次握手」，当客户端发生的 SYN 报文在网络中阻塞，客户端没有接收到 ACK 报文，就会重新发送 SYN ，由于没有第三次握手，服务端不清楚客户端是否收到了自己回复的 ACK 报文，所以服务端每收到一个 SYN 就只能先主动建立一个连接，这会造成什么情况呢？

如果客户端发送的 SYN 报文在网络中阻塞了，重复发送多次 SYN 报文，那么服务端在收到请求后就会建立多个冗余的无效链接，造成不必要的资源浪费。

即两次握手会造成消息滞留情况下，服务端重复接受无用的连接请求 SYN 报文，而造成重复分配资源。

为什么断开连接是四次挥手？

服务器收到客户端的 FIN 报文时，内核会马上回一个 ACK 应答报文，但是服务端应用程序可能还有数据要发送，所以并不能马上发送 FIN 报文，而是将发送 FIN 报文的控制权交给服务端应用程序：

如果服务端应用程序有数据要发送的话，就发完数据后，才调用关闭连接的函数；
如果服务端应用程序没有数据要发送的话，可以直接调用关闭连接的函数，

从上面过程可知，是否要发送第三次挥手的控制权不在内核，而是在被动关闭方的应用程序，因为应用程序可能还有数据要发送，由应用程序决定什么时候调用关闭连接的函数，当调用了关闭连接的函数，内核就会发送 FIN 报文了，所以服务端的 ACK 和 FIN 一般都会分开发送。

linux使用什么命令查看某个端口被占用？

netstat 命令

MySQL

mysql的为什么选取B+树，作为存储结构，与B树的比较？

B+ 树与 B 树差异的点，主要是以下这几点：

叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引+记录），非叶子节点只会存放索引；
所有索引都会在叶子节点出现，叶子节点之间构成一个有序链表；
非叶子节点的索引也会同时存在在子节点中，并且是在子节点中所有索引的最大（或最小）。
非叶子节点中有多少个子节点，就有多少个索引；

MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作为索引的数据结构，原因有：

B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
B+ 树有大量的冗余节点（所有非叶子节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插入、删除的效率都更高，比如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发生复杂的树的变化；
B+ 树叶子节点之间用链表连接了起来，有利于范围查询，而 B 树要实现范围查询，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。

聚集索引和非聚集索引区别是什么？

在 MySQL 的 InnoDB 引擎中，每个索引都会对应一颗 B+ 树，而聚簇索引和非聚簇索引最大的区别在于叶子节点存储的数据不同，聚簇索引叶子节点存储的是行数据，因此通过聚簇索引可以直接找到真正的行数据；而非聚簇索引叶子节点存储的是主键id，所以使用非聚簇索引还需要回表查询。因此聚簇索引和非聚簇索引的区别主要有以下几个：

聚簇索引叶子节点存储的是行数据；而非聚簇索引叶子节点存储的是聚簇索引（通常是主键 ID）。
聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询，因此性能不如聚簇索引。
聚簇索引一般为主键索引，而主键一个表中只能有一个，因此聚簇索引一个表中也只能有一个，而非聚簇索引则没有数量上的限制。

排序算法

快速排序最坏复杂度，最坏是什么情况

快速排序是一种不稳定排序，它的时间复杂度为O(n·lgn)，最坏情况为O(n2)；空间复杂度为O(n·lgn)

快速排序最坏的情况还得看枢轴（pivot）的选择策略。在快速排序的早期版本中呢，最左面或者是最右面的那个元素被选为枢轴，那最坏的情况就会在下面的情况下发生啦：

数组已经是正序（same order）排过序的。
数组已经是倒序排过序的。
所有的元素都相同（1、2的特殊情况）

因为这些案例在用例中十分常见，所以这个问题可以通过要么选择一个随机的枢轴，或者选择一个分区中间的下标作为枢轴，或者（特别是对于相比更长的分区）选择分区的第一个、中间、最后一个元素的中值作为枢轴。

有了这些修改，那快排的最差的情况就不那么容易出现了，但是如果输入的数组最大（或者最小元素）被选为枢轴，那最坏的情况就又来了。

冒泡排序最坏复杂度，最好情况？

冒泡排序的最好时间复杂度出现在以下情况：当待排序数组已经有序时，即每个元素都比其前面的元素小，那么在第一次遍历数组时就可以确定排序已经完成，因此时间复杂度为O(n)。
冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。因为在排序过程中，需要进行多次遍历和元素交换，而每次遍历都需要比较相邻的元素并决定是否进行交换，这种操作需要花费O(n)的时间。因此，冒泡排序的时间复杂度通常为O(n^2)。

算法

单链表删除重复元素

    
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