HashMap 底层实现介绍一下？

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。

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HashMap 是如何获取元素的？

HashMap 获取元素的过程主要依赖于哈希计算和链表或红黑树的遍历。

当调用 get(key) 方法时，HashMap 首先会计算 key 的哈希值，然后通过 (n - 1) & hash 确定该 key 对应的桶（bucket）位置，其中 n 是数组的长度。

• 如果该位置存放的是单个节点，直接比较 key 是否相等，相等则返回对应的 value。

• 如果该位置存放的是链表或红黑树，则会遍历该结构，使用 equals() 方法逐一比对 key，直到找到匹配的节点并返回 value。如果遍历完仍未找到匹配的 key，则返回 null。

为了提高查询效率，HashMap 在 JDK 8 之后引入了红黑树优化，当链表长度超过 8 且数组长度大于等于 64 时，链表会转换为红黑树，这样在最坏情况下，查询时间复杂度仍能保持在 O(log n)。

整个获取元素的过程高效且稳定，平均时间复杂度为 O(1)，但极端情况下（如哈希冲突严重）可能会退化到 O(log n)。

concurrentHashMap 如何加锁保证线程安全？

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。

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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：

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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。

synchronized 和 reentrantlock 的区别？

synchronized 和 ReentrantLock 都是 Java 中提供的可重入锁：

• 用法不同：synchronized 可用来修饰普通方法、静态方法和代码块，而 ReentrantLock 只能用在代码块上。

• 获取锁和释放锁方式不同：synchronized 会自动加锁和释放锁，当进入 synchronized 修饰的代码块之后会自动加锁，当离开 synchronized 的代码段之后会自动释放锁。而 ReentrantLock 需要手动加锁和释放锁

• 锁类型不同：synchronized 属于非公平锁，而 ReentrantLock 既可以是公平锁也可以是非公平锁。

• 响应中断不同：ReentrantLock 可以响应中断，解决死锁的问题，而 synchronized 不能响应中断。

• 底层实现不同：synchronized 是 JVM 层面通过监视器实现的，而 ReentrantLock 是基于 AQS 实现的。

JVM 的垃圾回收机制中，mirror gc 与 full gc 区别？

Minor GC 和 Full GC 都是 JVM 中触发的垃圾回收操作：

• 回收范围不同：Minor GC 只清理新生代（Eden 区和 Survivor 区），而 Full GC 会清理整个堆内存，包括新生代、老年代和元空间。

• 触发条件不同：Minor GC 是在新生代空间不足时触发，而 Full GC 是在老年代空间不足、元空间不足、调用 System.gc() 或 CMS GC 并发失败时触发。

• STW 时间不同：Minor GC 的暂停时间通常较短（几毫秒到几十毫秒），而 Full GC 的暂停时间较长（可能达到秒级）。

• 使用算法不同：Minor GC 一般采用复制算法，而 Full GC 采用标记 - 清除或标记 - 整理算法。

• 触发频率不同：Minor GC 触发频率较高，而 Full GC 触发频率较低。

内存溢出与内存泄漏区别？

内存泄露：内存泄漏是指程序在运行过程中不再使用的对象仍然被引用，而无法被垃圾收集器回收，从而导致可用内存逐渐减少。虽然在Java中，垃圾回收机制会自动回收不再使用的对象，但如果有对象仍被不再使用的引用持有，垃圾收集器无法回收这些内存，最终可能导致程序的内存使用不断增加。

内存泄露常见原因：

• 静态集合：使用静态数据结构（如HashMap或ArrayList）存储对象，且未清理。

• 事件监听：未取消对事件源的监听，导致对象持续被引用。

• 线程：未停止的线程可能持有对象引用，无法被回收。

内存溢出：内存溢出是指Java虚拟机（JVM）在申请内存时，无法找到足够的内存，最终引发OutOfMemoryError。这通常发生在堆内存不足以存放新创建的对象时。

内存溢出常见原因：

• 大量对象创建：程序中不断创建大量对象，超出JVM堆的限制。

• 持久引用：大型数据结构（如缓存、集合等）长时间持有对象引用，导致内存累积。

• 递归调用：深度递归导致栈溢出。

什么情况会导致OOM？

Java中的OutOfMemoryError通常发生在JVM无法分配足够内存来满足需求时，具体原因和发生的内存区域密切相关。最常见的情况是Java堆空间溢出，错误信息是Java heap space，这意味着创建了太多对象且它们都被强引用持有（比如内存泄漏），或者要处理的数据量确实超出了配置的最大堆大小（-Xmx），垃圾回收器无法回收足够的空间。

元空间溢出，错误是Metaspace，发生在Java 8之后，原因是加载了过多的类，或者应用程序生成了大量动态类（例如过度使用CGLIB代理、反射、字节码生成），耗尽了存储类元数据的元空间内存。

直接内存溢出，错误信息如Direct buffer memory或allocate native memory，是由于通过NIO的allocateDirect分配了过多的堆外内存缓冲区，且未能及时释放，导致操作系统本地内存不足。

无法创建本地线程，错误是unable to create new native thread，这通常是因为创建的线程数超过了操作系统对单个进程的限制，或者系统资源（尤其是虚拟内存）不足以支撑新线程所需的栈内存（-Xss）。

此外，虽然StackOverflowError严格说不是OOM，但也是内存错误，发生在单个线程的调用栈深度过大（如无限递归）。而GC overhead limit exceeded则是堆空间将耗尽时的一种预警，表明GC花费了绝大部分时间却几乎回收不了内存，通常指向严重的内存泄漏。

诊断OOM的关键是看具体的错误信息，它直接指明了问题区域，然后结合堆转储分析、配置检查和内存监控来定位根本原因。

一道sql，一张表存放四个班级的所有学生成绩，如何取出最高三人成绩？如何按照班级，取出每班最高三人成绩？

取出最高三人成绩的sql ：

SELECT *
FROM students
ORDER BY score DESC
LIMIT 3;

直接按成绩降序排序，取前 3 条记录。

取出每班最高三人成绩的sql：

SELECT s1.*
FROM students s1
WHERE (
  SELECT COUNT(*) 
  FROM students s2 
  WHERE s2.class = s1.class AND s2.score > s1.score
) < 3
ORDER BY s1.class, s1.score DESC;

子查询统计每个班级中比当前学生成绩高的人数，如果人数 < 3，则当前学生为该班级前 3 名。

其他

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