还得是腾讯,捞了我一把!-技术圈

图解学习网站： xiaolincoding.com

大家好，我是小林。

原来薪资开太高，也会让人犹豫。最近知道国内某新能源公司和跨境电商的公司校招月薪很多都开 30-35K，超过了一线BAT ，很多同学都觉得太高了，都不太敢接。给低了也不想接，给太高也不敢接，真有趣

说到校招，很多公司秋招阶段没有招满人，就会继续进行补录，面试官大部分都是从简历池捞人起来面试，补录的时候被捞起来面试，很大概率是能捡漏 offer 的，我接触到很多同学其实都是在 12 月份补录的环节中，突然就上岸大厂了。

这次分享一位 12 月末被腾讯捞起来面试的 Java 后端同学，同学稳打稳扎经历了一二面，坐等三面，我把一二面比较通用问题做了下分类和解答。

除开实习和项目问题，考察的知识内容主要是Java 集合+Java并发+JVM+MySQL+Redis+网络+操作系统+数据结构与算法这几大块，整体上就是后端开发+计算机基础。

这几大块是后端开发面试中比较常见的类型的，所以同学们在准备面试或者学习的时候，需要重点学习这几大块的原理知识，以面试问题反推复习的方向，是最高效和快速的方式。

MySQL

MySQL索引原理介绍一下

索引的作用是为了加快查询效率，MySQL 默认存储引擎 Innodb 的索引结构是用了 B+树，B+树索引按照索引列的值进行排序，并将数据分层存储在索引树的节点中，这样可以通过比较索引值，快速定位到符合条件的数据行。

B+树

B+和B树平衡二叉树区别是什么？

数据库的索引和数据都是存储在硬盘的，我们可以把读取一个节点当作一次磁盘 I/O 操作。

B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。

1、B+Tree vs B Tree

B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点。

另外，B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找，而 B 树无法做到这一点。

2、B+Tree vs 二叉树

对于有 N 个叶子节点的 B+Tree，其搜索复杂度为O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数为 d 个。

在实际的应用当中， d 值是大于100的，这样就保证了，即使数据达到千万级别时，B+Tree 的高度依然维持在 3~4 层左右，也就是说一次数据查询操作只需要做 3~4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据。

而二叉树的每个父节点的儿子节点个数只能是 2 个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，这已经比 B+Tree 高出不少，因此二叉树检索到目标数据所经历的磁盘 I/O 次数要更多。

3、B+Tree vs Hash

Hash 在做等值查询的时候效率贼快，搜索复杂度为 O(1)。

但是 Hash 表不适合做范围查询，它更适合做等值的查询，这也是 B+Tree 索引要比 Hash 表索引有着更广泛的适用场景的原因。

mysql引擎有哪些，特点有哪些？

InnoDB：InnoDB是MySQL的默认存储引擎，具有ACID事务支持、行级锁、外键约束等特性。它适用于高并发的读写操作，支持较好的数据完整性和并发控制。
MyISAM：MyISAM是MySQL的另一种常见的存储引擎，具有较低的存储空间和内存消耗，适用于大量读操作的场景。然而，MyISAM不支持事务、行级锁和外键约束，因此在并发写入和数据完整性方面有一定的限制。
Memory：Memory引擎将数据存储在内存中，适用于对性能要求较高的读操作，但是在服务器重启或崩溃时数据会丢失。它不支持事务、行级锁和外键约束。

Redis

Redis可以用来做什么？

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用途

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。

BitMap和布隆过滤器的区别？

BitMap是用一个bit位来标记某个元素，如果该元素存在，则将对应的比特位设置为1，否则设置为0。

BitMap

由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省BitMap适用于对大量的离散元素进行快速判断和计数，例如IP地址统计、重复元素判断等。

布隆过滤器是用于判断一个元素是否属于一个集合。布隆过滤器通过多个哈希函数和一个位数组来表示集合中的元素，将元素映射到位数组中的多个位上。当一个元素经过多个哈希函数映射后，对应的位都被置为1。

举个例子，假设有一个位图数组长度为 8，哈希函数 3 个的布隆过滤器。

布隆过滤器

布隆过滤器判断一个元素是否存在时，只需要检查对应的位是否都为1：

若有任意位为0，则可以确定元素不存在；
若都为1，则可能存在，但存在一定的误判概率。

查询布隆过滤器说数据存在，并不一定证明数据库中存在这个数据，但是查询到数据不存在，数据库中一定就不存在这个数据。布隆过滤器适用于对大规模数据进行快速的去重或判重操作，例如网络爬虫的URL去重、缓存的缓存命中判断等。

Redis为什么使用跳表而不是用B+树?

主要是从内存占用、对范围查找的支持、实现难易程度这三方面总结的原因：

从内存占用上来比较，跳表比平衡树更灵活一些。平衡树每个节点包含 2 个指针（分别指向左右子树），而跳表每个节点包含的指针数目平均为 1/(1-p)，具体取决于参数 p 的大小。如果像 Redis里的实现一样，取 p=1/4，那么平均每个节点包含 1.33 个指针，比平衡树更有优势。
在做范围查找的时候，跳表比平衡树操作要简单。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在跳表上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第 1 层链表进行若干步的遍历就可以实现。
从算法实现难度上来比较，跳表比平衡树要简单得多。平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而跳表的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。

Java

HashMap怎么处理哈希冲突的？

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。

HashMap

HashMap是线程安全的吗？

不是的，会产生这些并发安全问题：

JDK 1.7 HashMap 采用数组 + 链表的数据结构，多线程背景下，在数组扩容的时候，存在 Entry 链死循环和数据丢失问题。
JDK 1.8 HashMap 采用数组 + 链表 + 红黑二叉树的数据结构，优化了 1.7 中数组扩容的方案，解决了 Entry 链死循环和数据丢失问题。但是多线程背景下，put 方法存在数据覆盖的问题。

并发环境下使用Map，怎么保证线程安全？

可以改用并发安全的 map 容器，比如ConcurrentHashMap 或者 hashtable，都是能保证线程安全的。

ConcurrentHashMap怎么保证线程安全？1.7和1.8的区别？

JDK 1.7 ConcurrentHashMap

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。

JDK 1.7 ConcurrentHashMap

分段锁技术将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。

JDK 1.8 ConcurrentHashMap

在 JDK 1.7 中，ConcurrentHashMap 虽然是线程安全的，但因为它的底层实现是数组 + 链表的形式，所以在数据比较多的情况下访问是很慢的，因为要遍历整个链表，而 JDK 1.8 则使用了数组 + 链表/红黑树的方式优化了 ConcurrentHashMap 的实现，具体实现结构如下：

JDK 1.8 ConcurrentHashMap

JDK 1.8 ConcurrentHashMap 主要通过 volatile + CAS 或者 synchronized 来实现的线程安全的。

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。

如果把上面的执行用一句话归纳的话，就相当于是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。而且 JDK 1.8 使用的是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。

分段锁是可重入的吗？

JDK 1.7 ConcurrentHashMap中的分段锁是用了 ReentrantLock，是一个可重入的锁。

你怎么理解可重入锁？

可重入锁是指同一个线程在获取了锁之后，可以再次重复获取该锁而不会造成死锁或其他问题。当一个线程持有锁时，如果再次尝试获取该锁，就会成功获取而不会被阻塞。

ReentrantLock实现可重入锁的机制是基于线程持有锁的计数器。

当一个线程第一次获取锁时，计数器会加1，表示该线程持有了锁。在此之后，如果同一个线程再次获取锁，计数器会再次加1。每次线程成功获取锁时，都会将计数器加1。
当线程释放锁时，计数器会相应地减1。只有当计数器减到0时，锁才会完全释放，其他线程才有机会获取锁。

这种计数器的设计使得同一个线程可以多次获取同一个锁，而不会造成死锁或其他问题。每次获取锁时，计数器加1；每次释放锁时，计数器减1。只有当计数器减到0时，锁才会完全释放。

ReentrantLock通过这种计数器的方式，实现了可重入锁的机制。它允许同一个线程多次获取同一个锁，并且能够正确地处理锁的获取和释放，避免了死锁和其他并发问题。

什么是公平锁和非公平锁？

公平锁： 指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，线程直接进入队列中排队，队列中的第一个线程才能获得锁。公平锁的优点在于各个线程公平平等，每个线程等待一段时间后，都有执行的机会，而它的缺点就在于整体执行速度更慢，吞吐量更小。
非公平锁： 多个线程加锁时直接尝试获取锁，能抢到锁到直接占有锁，抢不到才会到等待队列的队尾等待。非公平锁的优势就在于整体执行速度更快，吞吐量更大，但同时也可能产生线程饥饿问题，也就是说如果一直有线程插队，那么在等待队列中的线程可能长时间得不到运行。

非公平锁吞吐量为什么比公平锁大？

公平锁执行流程：获取锁时，先将线程自己添加到等待队列的队尾并休眠，当某线程用完锁之后，会去唤醒等待队列中队首的线程尝试去获取锁，锁的使用顺序也就是队列中的先后顺序，在整个过程中，线程会从运行状态切换到休眠状态，再从休眠状态恢复成运行状态，但线程每次休眠和恢复都需要从用户态转换成内核态，而这个状态的转换是比较慢的，所以公平锁的执行速度会比较慢。
非公平锁执行流程：当线程获取锁时，会先通过 CAS 尝试获取锁，如果获取成功就直接拥有锁，如果获取锁失败才会进入等待队列，等待下次尝试获取锁。这样做的好处是，获取锁不用遵循先到先得的规则，从而避免了线程休眠和恢复的操作，这样就加速了程序的执行效率。

JVM

JVM内存结构有哪些？

JVM的内存结构主要分为以下几个部分：

程序计数器（Program Counter Register）：每个线程都有一个程序计数器。当线程执行 Java 方法时，程序计数器保存当前执行指令的地址，以便在 JVM 调用其他方法或恢复线程执行时重新回到正确的位置。
Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）：每个线程都有一个虚拟机栈。虚拟机栈保存着方法执行期间的局部变量、操作数栈、方法出口等信息。线程每调用一个 Java 方法时，会创建一个栈帧（Stack Frame），栈帧包含着该方法的局部变量、操作数栈、方法返回地址等信息。栈帧在方法执行结束后会被弹出。
本地方法栈（Native Method Stack）：与 Java 虚拟机栈类似，但是为本地方法服务。
Java 堆（Java Heap）：Java 堆是 Java 虚拟机中最大的一块内存区域，用于存储各种类型的对象实例，也是垃圾收集器的主要工作区域，Java 堆根据对象存活时间的不同，Java 堆还被分为年轻代、老年代两个区域，年轻代还被进一步划分为 Eden 区、From Survivor 0、To Survivor 1 区。
方法区（Method Area）：方法区也是所有线程共享的部分，它用于存储类的加载信息、静态变量、常量池、方法字节码等数据。在 Java 8 及以前的版本中，方法区被实现为永久代（Permanent Generation），在 Java 8 中被改为元空间（Metaspace）。

JVM为什么把堆区进一步的划分？

Java 堆还被分为年轻代、老年代两个区域，年轻代还被进一步划分为 Eden 区、From Survivor 0、To Survivor 1 区。

不同的区域存放不同生命周期的对象，这样可以根据不同的区域使用不同的垃圾回收算法，更具有针对性。

jvm-memory

当有对象需要分配时，一个对象永远优先被分配在年轻代的 Eden 区，等到 Eden 区域内存不够时，Java 虚拟机会启动垃圾回收。此时 Eden 区中没有被引用的对象的内存就会被回收，而一些存活时间较长的对象则会进入到老年代。在 JVM 中有一个名为 -XX:MaxTenuringThreshold 的参数专门用来设置晋升到老年代所需要经历的 GC 次数，即在年轻代的对象经过了指定次数的 GC 后，将在下次 GC 时进入老年代。

之所以要在堆区进一步划分，主要是为了提高垃圾回收的效率。虚拟机中的对象必然有存活时间长的对象，也有存活时间短的对象，这是一个普遍存在的正态分布规律。如果我们将其混在一起，那么因为存活时间短的对象有很多，那么势必导致较为频繁的垃圾回收。而垃圾回收时不得不对所有内存都进行扫描，但其实有一部分对象，它们存活时间很长，对他们进行扫描完全是浪费时间

String保存在哪里呢？

String 保存在字符串常量池中，不同于其他对象，它的值是不可变的，且可以被多个引用共享。

说一下JVM加载一个类的过程

类从被加载到虚拟机内存开始，到卸载出内存为止，它的整个生命周期包括以下 7 个阶段：

加载
验证
准备
解析
初始化
使用
卸载

验证、准备、解析 3 个阶段统称为连接。

Load Class

JVM 中类的装载是由类加载器，也就是ClassLoader，和它的子类来实现的，Java 中的类加载器是一个重要的 Java 运行时系统组件，它负责在运行时查找和装入类文件中的类。

由于 Java 的跨平台性，经过编译的 Java 源程序并不是一个可执行程序，而是一个或多个类文件。当 Java 程序需要使用某个类时，JVM 会确保这个类已经被加载、连接（验证、准备和解析）和初始化。

类的加载是指把类的.class 文件中的数据读入到内存中，通常是创建一个字节数组读入.class 文件，然后产生与所加载类对应的 Class 对象。加载完成后， Class 对象还不完整，所以此时的类还不可用。当类被加载后就进入连接阶段，这一阶段包括验证、准备（为静态变量分配内存并设置默认的初始值）和解析（将符号引用替换为直接引用）三个步骤。

最后 JVM 对类进行初始化，包括：1)如果类存在直接的父类并且这个类还没有被初始化，那么就先初始化父类；2)如果类中存在初始化语句，就依次执行这些初始化语句。

网络

tcp滑动窗口是怎么实现的？

发送方的滑动窗口

我们先来看看发送方的窗口，下图就是发送方缓存的数据，根据处理的情况分成四个部分，其中深蓝色方框是发送窗口，紫色方框是可用窗口：

#1 是已发送并收到 ACK确认的数据：1~31 字节
#2 是已发送但未收到 ACK确认的数据：32~45 字节
#3 是未发送但总大小在接收方处理范围内（接收方还有空间）：46~51字节
#4 是未发送但总大小超过接收方处理范围（接收方没有空间）：52字节以后

在下图，当发送方把数据「全部」都一下发送出去后，可用窗口的大小就为 0 了，表明可用窗口耗尽，在没收到 ACK 确认之前是无法继续发送数据了。

可用窗口耗尽

在下图，当收到之前发送的数据 32~36 字节的 ACK 确认应答后，如果发送窗口的大小没有变化，则滑动窗口往右边移动 5 个字节，因为有 5 个字节的数据被应答确认，接下来 52~56 字节又变成了可用窗口，那么后续也就可以发送 52~56 这 5 个字节的数据了。

32 ~ 36 字节已确认

程序是如何表示发送方的四个部分的呢？

TCP 滑动窗口方案使用三个指针来跟踪在四个传输类别中的每一个类别中的字节。其中两个指针是绝对指针（指特定的序列号），一个是相对指针（需要做偏移）。

SND.WND、SND.UN、SND.NXT

SND.WND：表示发送窗口的大小（大小是由接收方指定的）；
SND.UNA（Send Unacknoleged）：是一个绝对指针，它指向的是已发送但未收到确认的第一个字节的序列号，也就是 #2 的第一个字节。
SND.NXT：也是一个绝对指针，它指向未发送但可发送范围的第一个字节的序列号，也就是 #3 的第一个字节。
指向 #4 的第一个字节是个相对指针，它需要 SND.UNA 指针加上 SND.WND 大小的偏移量，就可以指向 #4 的第一个字节了。

那么可用窗口大小的计算就可以是：

可用窗口大小 = SND.WND -（SND.NXT - SND.UNA）

接收方的滑动窗口

接下来我们看看接收方的窗口，接收窗口相对简单一些，根据处理的情况划分成三个部分：

#1 + #2 是已成功接收并确认的数据（等待应用进程读取）；
#3 是未收到数据但可以接收的数据；
#4 未收到数据并不可以接收的数据；

接收窗口

其中三个接收部分，使用两个指针进行划分:

RCV.WND：表示接收窗口的大小，它会通告给发送方。
RCV.NXT：是一个指针，它指向期望从发送方发送来的下一个数据字节的序列号，也就是 #3 的第一个字节。
指向 #4 的第一个字节是个相对指针，它需要 RCV.NXT 指针加上 RCV.WND 大小的偏移量，就可以指向 #4 的第一个字节了。

tcp粘包怎么解决？

粘包的问题出现是因为不知道一个用户消息的边界在哪，如果知道了边界在哪，接收方就可以通过边界来划分出有效的用户消息。

一般有三种方式分包的方式：

固定长度的消息；
特殊字符作为边界；
自定义消息结构。

固定长度的消息

这种是最简单方法，即每个用户消息都是固定长度的，比如规定一个消息的长度是 64 个字节，当接收方接满 64 个字节，就认为这个内容是一个完整且有效的消息。

但是这种方式灵活性不高，实际中很少用。

特殊字符作为边界

我们可以在两个用户消息之间插入一个特殊的字符串，这样接收方在接收数据时，读到了这个特殊字符，就把认为已经读完一个完整的消息。

HTTP 是一个非常好的例子。

HTTP 通过设置回车符、换行符作为 HTTP 报文协议的边界。

有一点要注意，这个作为边界点的特殊字符，如果刚好消息内容里有这个特殊字符，我们要对这个字符转义，避免被接收方当作消息的边界点而解析到无效的数据。

自定义消息结构

我们可以自定义一个消息结构，由包头和数据组成，其中包头包是固定大小的，而且包头里有一个字段来说明紧随其后的数据有多大。

比如这个消息结构体，首先 4 个字节大小的变量来表示数据长度，真正的数据则在后面。

      
      struct { 
    u_int32_t message_length; 
    char message_data[]; 
} message;

当接收方接收到包头的大小（比如 4 个字节）后，就解析包头的内容，于是就可以知道数据的长度，然后接下来就继续读取数据，直到读满数据的长度，就可以组装成一个完整到用户消息来处理了。

HTTP1.1和2.0的区别是什么？

HTTP/2 相比 HTTP/1.1 性能上的改进：

头部压缩
二进制格式
并发传输
服务器主动推送资源

1. 头部压缩

HTTP/2 会压缩头（Header）如果你同时发出多个请求，他们的头是一样的或是相似的，那么，协议会帮你消除重复的部分。

这就是所谓的 HPACK 算法：在客户端和服务器同时维护一张头信息表，所有字段都会存入这个表，生成一个索引号，以后就不发送同样字段了，只发送索引号，这样就提高速度了。

2. 二进制格式

HTTP/2 不再像 HTTP/1.1 里的纯文本形式的报文，而是全面采用了二进制格式，头信息和数据体都是二进制，并且统称为帧（frame）：头信息帧（Headers Frame）和数据帧（Data Frame）。

HTTP/1 与 HTTP/2

这样虽然对人不友好，但是对计算机非常友好，因为计算机只懂二进制，那么收到报文后，无需再将明文的报文转成二进制，而是直接解析二进制报文，这增加了数据传输的效率。

3. 并发传输

我们都知道 HTTP/1.1 的实现是基于请求-响应模型的。同一个连接中，HTTP 完成一个事务（请求与响应），才能处理下一个事务，也就是说在发出请求等待响应的过程中，是没办法做其他事情的，如果响应迟迟不来，那么后续的请求是无法发送的，也造成了队头阻塞的问题。

而 HTTP/2 就很牛逼了，引出了 Stream 概念，多个 Stream 复用在一条 TCP 连接。

从上图可以看到，1 个 TCP 连接包含多个 Stream，Stream 里可以包含 1 个或多个 Message，Message 对应 HTTP/1 中的请求或响应，由 HTTP 头部和包体构成。Message 里包含一条或者多个 Frame，Frame 是 HTTP/2 最小单位，以二进制压缩格式存放 HTTP/1 中的内容（头部和包体）。

针对不同的 HTTP 请求用独一无二的 Stream ID 来区分，接收端可以通过 Stream ID 有序组装成 HTTP 消息，不同 Stream 的帧是可以乱序发送的，因此可以并发不同的 Stream ，也就是 HTTP/2 可以并行交错地发送请求和响应。

比如下图，服务端并行交错地发送了两个响应：Stream 1 和 Stream 3，这两个 Stream 都是跑在一个 TCP 连接上，客户端收到后，会根据相同的 Stream ID 有序组装成 HTTP 消息。

4、服务器推送

HTTP/2 还在一定程度上改善了传统的「请求 - 应答」工作模式，服务端不再是被动地响应，可以主动向客户端发送消息。

客户端和服务器双方都可以建立 Stream， Stream ID 也是有区别的，客户端建立的 Stream 必须是奇数号，而服务器建立的 Stream 必须是偶数号。

比如下图，Stream 1 是客户端向服务端请求的资源，属于客户端建立的 Stream，所以该 Stream 的 ID 是奇数（数字 1）；Stream 2 和 4 都是服务端主动向客户端推送的资源，属于服务端建立的 Stream，所以这两个 Stream 的 ID 是偶数（数字 2 和 4）。

再比如，客户端通过 HTTP/1.1 请求从服务器那获取到了 HTML 文件，而 HTML 可能还需要依赖 CSS 来渲染页面，这时客户端还要再发起获取 CSS 文件的请求，需要两次消息往返，如下图左边部分：

如上图右边部分，在 HTTP/2 中，客户端在访问 HTML 时，服务器可以直接主动推送 CSS 文件，减少了消息传递的次数。

操作系统

讲讲IO多路复用的实现原理，select和epoll的区别是什么？

I/O 的多路复用，可以只在一个进程里处理多个文件的 I/O，Linux 下有三种提供 I/O 多路复用的 API，分别是：select、poll、epoll。

select 和 poll 并没有本质区别，它们内部都是使用「线性结构」来存储进程关注的 Socket 集合。

在使用的时候，首先需要把关注的 Socket 集合通过 select/poll 系统调用从用户态拷贝到内核态，然后由内核检测事件，当有网络事件产生时，内核需要遍历进程关注 Socket 集合，找到对应的 Socket，并设置其状态为可读/可写，然后把整个 Socket 集合从内核态拷贝到用户态，用户态还要继续遍历整个 Socket 集合找到可读/可写的 Socket，然后对其处理。

很明显发现，select 和 poll 的缺陷在于，当客户端越多，也就是 Socket 集合越大，Socket 集合的遍历和拷贝会带来很大的开销，因此也很难应对 C10K。

epoll 是解决 C10K 问题的利器，通过两个方面解决了 select/poll 的问题。

epoll 在内核里使用「红黑树」来关注进程所有待检测的 Socket，红黑树是个高效的数据结构，增删改一般时间复杂度是 O(logn)，通过对这棵黑红树的管理，不需要像 select/poll 在每次操作时都传入整个 Socket 集合，减少了内核和用户空间大量的数据拷贝和内存分配。
epoll 使用事件驱动的机制，内核里维护了一个「链表」来记录就绪事件，只将有事件发生的 Socket 集合传递给应用程序，不需要像 select/poll 那样轮询扫描整个集合（包含有和无事件的 Socket ），大大提高了检测的效率。

算法

手撕lru算法
判断一棵二叉搜索树

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准备很久，还是被小红书虐了。。。
米哈游稳住了！问的很基础！

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