不愧是字节，面个实习也满头大汗！
大家好，我是小林。
最近有一些同学问我，要准备到什么程度才能去找大厂日常实习？
其实大厂的日常实习面试和校招面试差不太多，面试的问题都差不多，八股+项目+算法，都必须要准备，只是说实习面试要求可能不会太严格，比如你实习的算法，即使没写出来，能说出大概的思路，其实也是能过的，秋招的话，可能没写出算法，大概率就凉了。
针对后端这一块的话，编程语言+MySQL+Redis+网络协议+操作系统+后端项目+算法，这几大块都需要好好准备一波，后端面试都是围绕这几大块知识进行考察。
虽然后端技术栈还包含消息队列、分布式、微服务，但是这些针对校招来说不是必须要掌握的内容，时间有限的情况下，可以延后学习。
今天就分享一个字节日常实习的一面和二面的Java后端面经，我把问题分类了一下，主要是网络+操作系统+Java+MySQL+Redis+算法这几大块问题，也做对应的解答，内容比较多，同学们可以收藏，后续慢慢细看&复习。
网络
http和https的区别是什么？
HTTP 是超文本传输协议，信息是明文传输，存在安全风险的问题。HTTPS 则解决 HTTP 不安全的缺陷，在 TCP 和 HTTP 网络层之间加入了 SSL/TLS 安全协议，使得报文能够加密传输。 HTTP 连接建立相对简单， TCP 三次握手之后便可进行 HTTP 的报文传输。而 HTTPS 在 TCP 三次握手之后，还需进行 SSL/TLS 的握手过程，才可进入加密报文传输。 两者的默认端口不一样，HTTP 默认端口号是 80，HTTPS 默认端口号是 443。 HTTPS 协议需要向 CA（证书权威机构）申请数字证书，来保证服务器的身份是可信的。
域名和ip地址如何对映的?
主要通过DNS域名解析来完成的。域名解析的工作流程：
客户端首先会发出一个 DNS 请求，问 www.server.com 的 IP 是啥，并发给本地 DNS 服务器（也就是客户端的 TCP/IP 设置中填写的 DNS 服务器地址）。 本地域名服务器收到客户端的请求后，如果缓存里的表格能找到 www.server.com，则它直接返回 IP 地址。如果没有，本地 DNS 会去问它的根域名服务器：“老大， 能告诉我 www.server.com 的 IP 地址吗？” 根域名服务器是最高层次的，它不直接用于域名解析，但能指明一条道路。 根 DNS 收到来自本地 DNS 的请求后，发现后置是 .com，说：“www.server.com 这个域名归 .com 区域管理”，我给你 .com 顶级域名服务器地址给你，你去问问它吧。” 本地 DNS 收到顶级域名服务器的地址后，发起请求问“老二， 你能告诉我 www.server.com 的 IP 地址吗？” 顶级域名服务器说：“我给你负责 www.server.com 区域的权威 DNS 服务器的地址，你去问它应该能问到”。 本地 DNS 于是转向问权威 DNS 服务器：“老三，www.server.com对应的IP是啥呀？” server.com 的权威 DNS 服务器，它是域名解析结果的原出处。为啥叫权威呢？就是我的域名我做主。 权威 DNS 服务器查询后将对应的 IP 地址 X.X.X.X 告诉本地 DNS。 本地 DNS 再将 IP 地址返回客户端，客户端和目标建立连接。
至此，我们完成了 DNS 的解析过程。现在总结一下，整个过程我画成了一个图。
get和post的区别？
根据 RFC 规范，GET 的语义是从服务器获取指定的资源，这个资源可以是静态的文本、页面、图片视频等。GET 请求的参数位置一般是写在 URL 中，URL 规定只能支持 ASCII，所以 GET 请求的参数只允许 ASCII 字符 ，而且浏览器会对 URL 的长度有限制（HTTP协议本身对 URL长度并没有做任何规定）。
比如，你打开我的文章，浏览器就会发送 GET 请求给服务器，服务器就会返回文章的所有文字及资源。
根据 RFC 规范，POST 的语义是根据请求负荷（报文body）对指定的资源做出处理，具体的处理方式视资源类型而不同。POST 请求携带数据的位置一般是写在报文 body 中，body 中的数据可以是任意格式的数据，只要客户端与服务端协商好即可，而且浏览器不会对 body 大小做限制。
比如，你在我文章底部，敲入了留言后点击「提交」（暗示你们留言），浏览器就会执行一次 POST 请求，把你的留言文字放进了报文 body 里，然后拼接好 POST 请求头，通过 TCP 协议发送给服务器。
tcp 建立连接的三次握手过程介绍一下
TCP 是面向连接的协议，所以使用 TCP 前必须先建立连接，而建立连接是通过三次握手来进行的。三次握手的过程如下图：
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。
为什么不是 2 次或者 4 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。
操作系统
已知一个进程名，如何杀掉这个进程？
在Linux 操作系统，可以使用kill命令来杀死进程。
首先，使用ps命令查找进程的PID（进程ID），然后使用kill命令加上PID来终止进程。例如：
ps -ef | grep <进程名> // 查找进程的PID
kill <PID> // 终止进程
进程间通信有哪些方式？
Linux 内核提供了不少进程间通信的方式，其中最简单的方式就是管道，管道分为「匿名管道」和「命名管道」。
匿名管道顾名思义，它没有名字标识，匿名管道是特殊文件只存在于内存，没有存在于文件系统中，shell 命令中的「
|」竖线就是匿名管道，通信的数据是无格式的流并且大小受限，通信的方式是单向的，数据只能在一个方向上流动，如果要双向通信，需要创建两个管道，再来匿名管道是只能用于存在父子关系的进程间通信，匿名管道的生命周期随着进程创建而建立，随着进程终止而消失。命名管道突破了匿名管道只能在亲缘关系进程间的通信限制，因为使用命名管道的前提，需要在文件系统创建一个类型为 p 的设备文件，那么毫无关系的进程就可以通过这个设备文件进行通信。另外，不管是匿名管道还是命名管道，进程写入的数据都是缓存在内核中，另一个进程读取数据时候自然也是从内核中获取，同时通信数据都遵循先进先出原则，不支持 lseek 之类的文件定位操作。
消息队列克服了管道通信的数据是无格式的字节流的问题，消息队列实际上是保存在内核的「消息链表」，消息队列的消息体是可以用户自定义的数据类型，发送数据时，会被分成一个一个独立的消息体，当然接收数据时，也要与发送方发送的消息体的数据类型保持一致，这样才能保证读取的数据是正确的。消息队列通信的速度不是最及时的，毕竟每次数据的写入和读取都需要经过用户态与内核态之间的拷贝过程。
共享内存可以解决消息队列通信中用户态与内核态之间数据拷贝过程带来的开销，它直接分配一个共享空间，每个进程都可以直接访问，就像访问进程自己的空间一样快捷方便，不需要陷入内核态或者系统调用，大大提高了通信的速度，享有最快的进程间通信方式之名。但是便捷高效的共享内存通信，带来新的问题，多进程竞争同个共享资源会造成数据的错乱。
那么，就需要信号量来保护共享资源，以确保任何时刻只能有一个进程访问共享资源，这种方式就是互斥访问。信号量不仅可以实现访问的互斥性，还可以实现进程间的同步，信号量其实是一个计数器，表示的是资源个数，其值可以通过两个原子操作来控制，分别是 P 操作和 V 操作。
与信号量名字很相似的叫信号，它俩名字虽然相似，但功能一点儿都不一样。信号是异步通信机制，信号可以在应用进程和内核之间直接交互，内核也可以利用信号来通知用户空间的进程发生了哪些系统事件，信号事件的来源主要有硬件来源（如键盘 Cltr+C ）和软件来源（如 kill 命令），一旦有信号发生，进程有三种方式响应信号 1. 执行默认操作、2. 捕捉信号、3. 忽略信号。有两个信号是应用进程无法捕捉和忽略的，即
SIGKILL和SIGSTOP，这是为了方便我们能在任何时候结束或停止某个进程。前面说到的通信机制，都是工作于同一台主机，如果要与不同主机的进程间通信，那么就需要 Socket 通信了。Socket 实际上不仅用于不同的主机进程间通信，还可以用于本地主机进程间通信，可根据创建 Socket 的类型不同，分为三种常见的通信方式，一个是基于 TCP 协议的通信方式，一个是基于 UDP 协议的通信方式，一个是本地进程间通信方式。
kill -9 使用的是哪种？
信号
fork创建子进程有哪些特点呢？
父子进程：fork调用后，会创建一个新的子进程，该子进程与父进程几乎完全相同，包括代码、数据和打开文件等。子进程从fork调用的位置开始执行，父进程和子进程在fork调用之后的代码处继续执行。 资源继承：子进程继承了父进程的大部分资源，包括打开的文件、文件描述符、信号处理器等。但是有些资源（如互斥锁和定时器）可能需要进行特殊处理，以避免竞争条件或资源泄漏。 内存：父进程和子进程拥有独立的虚拟内存空间，每个进程都有自己的内存映射表。子进程通过写时复制（copy-on-write）机制与父进程共享物理内存，只有在需要修改内存内容时才会进行复制。 父子关系：父进程可以通过fork的返回值判断是否为子进程。父进程的fork返回子进程的PID，而子进程的fork返回0。这样可以根据返回值的不同，在父子进程中执行不同的逻辑。
Copy On Write技术介绍一下
在创建子进程的过程中，操作系统会把父进程的「页表」复制一份给子进程，这个页表记录着虚拟地址和物理地址映射关系，而不会复制物理内存，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。
当父进程或者子进程在向共享内存发起写操作时，CPU 就会触发写保护中断，这个「写保护中断」是由于违反权限导致的，然后操作系统会在「写保护中断处理函数」里进行物理内存的复制，并重新设置其内存映射关系，将父子进程的内存读写权限设置为可读写，最后才会对内存进行写操作，这个过程被称为「**写时复制(Copy On Write)**」。
写时复制顾名思义，在发生写操作的时候，操作系统才会去复制物理内存，这样是为了防止 fork 创建子进程时，由于物理内存数据的复制时间过长而导致父进程长时间阻塞的问题。
Java
ArrayList和LinkedList的区别？
底层数据结构：ArrayList使用数组作为底层数据结构，而LinkedList使用双向链表作为底层数据结构 随机访问性能：ArrayList支持通过索引直接访问元素，因为底层数组的连续存储特性，所以时间复杂度为O(1)。而LinkedList需要从头或尾部开始遍历链表，时间复杂度为O(n)。 插入和删除操作：ArrayList在尾部插入和删除元素的时间复杂度为O(1)，因为它只需要调整数组的长度即可。但在中间或头部插入和删除元素时，需要将后续元素进行移动，时间复杂度为O(n)。而LinkedList在任意位置插入和删除元素的时间复杂度为O(1)，因为只需要调整节点的指针即可。 内存占用：ArrayList在每个元素中都存储了实际的数据，而LinkedList在每个节点中存储了数据和前后节点的指针。因此，相同数量的元素情况下，LinkedList通常比ArrayList占用更多的内存空间。
在使用时候，这两者的应用场景是什么？
如果需要频繁进行随机访问操作，而对插入和删除操作要求不高，可以选择ArrayList。
如果需要频繁进行插入和删除操作，而对随机访问操作要求不高，可以选择LinkedList。
HashMap的底层数据结构是什么？
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会产生哪些并发安全？
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。
说一下ConcurrentHashMap是如何实现的线程安全的？
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。
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 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。
除了ConcurrentHashMap，还可以如何将HashMap变为线程安全的？
将 HashMap 替换成HashTable，HashTable是线程安全的。
使用Collections.synchronizedMap方法：可以使用
Collections.synchronizedMap方法创建一个线程安全的HashMap，它会返回一个包装后的线程安全的Map对象。该方法使用了内部的同步机制来保证线程安全，但在高并发环境下可能性能较低。Map<KeyType, ValueType> synchronizedMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
Redis
Redis常见的数据结构有哪些？以及底层是如何实现的？
Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。
String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。 List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。 Hash 类型：缓存对象、购物车等。 Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。 Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。
我画了一张 Redis 数据类型和底层数据结构的对应关图，左边是 Redis 3.0版本的，也就是《Redis 设计与实现》这本书讲解的版本，现在看还是有点过时了，右边是现在 Redis 7.0 版本的。
String 类型内部实现
String 类型的底层的数据结构实现主要是 SDS（简单动态字符串）。SDS 和我们认识的 C 字符串不太一样，之所以没有使用 C 语言的字符串表示，因为 SDS 相比于 C 的原生字符串：
SDS 不仅可以保存文本数据，还可以保存二进制数据。因为 SDS 使用 len 属性的值而不是空字符来判断字符串是否结束，并且 SDS 的所有 API 都会以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf[] 数组里的数据。所以 SDS 不光能存放文本数据，而且能保存图片、音频、视频、压缩文件这样的二进制数据。 **SDS 获取字符串长度的时间复杂度是 O(1)**。因为 C 语言的字符串并不记录自身长度，所以获取长度的复杂度为 O(n)；而 SDS 结构里用 len 属性记录了字符串长度，所以复杂度为 O(1)。 Redis 的 SDS API 是安全的，拼接字符串不会造成缓冲区溢出。因为 SDS 在拼接字符串之前会检查 SDS 空间是否满足要求，如果空间不够会自动扩容，所以不会导致缓冲区溢出的问题。
List 类型内部实现
List 类型的底层数据结构是由双向链表或压缩列表实现的：
如果列表的元素个数小于 512 个（默认值，可由 list-max-ziplist-entries 配置），列表每个元素的值都小于 64 字节（默认值，可由 list-max-ziplist-value 配置），Redis 会使用压缩列表作为 List 类型的底层数据结构； 如果列表的元素不满足上面的条件，Redis 会使用双向链表作为 List 类型的底层数据结构；
但是在 Redis 3.2 版本之后，List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了，替代了双向链表和压缩列表。
Hash 类型内部实现
Hash 类型的底层数据结构是由压缩列表或哈希表实现的：
如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可由 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 类型的底层数据结构； 如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用哈希表作为 Hash 类型的底层数据结构。
在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。
Set 类型内部实现
Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的：
如果集合中的元素都是整数且元素个数小于 512 （默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用整数集合作为 Set 类型的底层数据结构； 如果集合中的元素不满足上面条件，则 Redis 使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。
ZSet 类型内部实现
Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：
如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构； 如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；
在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。
项目中为什么引入Redis呢？和本地缓存有哪些区别？
主要是为了提升查询效率，减少对MySQL的访问。
Redis 提供了丰富的数据类型，能满足各种业务场景，并且Redis还可以进行集群扩展，以及实现分布式锁，这是本地缓存做不到的。
如果Redis数据超过内存限制，该如何处理？
在配置文件 redis.conf 中，可以通过参数 maxmemory <bytes> 来设定最大运行内存，只有在 Redis 的运行内存达到了我们设置的最大运行内存，才会触发内存淘汰策略。不同位数的操作系统，maxmemory 的默认值是不同的：
在 64 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 0，表示没有内存大小限制，那么不管用户存放多少数据到 Redis 中，Redis 也不会对可用内存进行检查，直到 Redis 实例因内存不足而崩溃也无作为。 在 32 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 3G，因为 32 位的机器最大只支持 4GB 的内存，而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行，所以 32 位操作系统限制最大 3 GB 的可用内存是非常合理的，这样可以避免因为内存不足而导致 Redis 实例崩溃。
Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」两类策略。
1、不进行数据淘汰的策略
noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，会报错通知禁止写入，不淘汰任何数据，但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。
2、进行数据淘汰的策略
针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这两类策略。
在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值； volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。 volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值； volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
在所有数据范围内进行淘汰：
allkeys-random：随机淘汰任意键值; allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值； allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。
Redis缓存过期如何实现的？底层呢？
Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用，以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。
Redis 是怎么实现惰性删除的？
Redis 的惰性删除策略由 db.c 文件中的 expireIfNeeded 函数实现，代码如下：
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
// 判断 key 是否过期
if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
....
/* 删除过期键 */
....
// 如果 server.lazyfree_lazy_expire 为 1 表示异步删除，反之同步删除；
return server.lazyfree_lazy_expire ? dbAsyncDelete(db,key) :
dbSyncDelete(db,key);
}
Redis 在访问或者修改 key 之前，都会调用 expireIfNeeded 函数对其进行检查，检查 key 是否过期：
如果过期，则删除该 key，至于选择异步删除，还是选择同步删除，根据 lazyfree_lazy_expire参数配置决定（Redis 4.0版本开始提供参数），然后返回 null 客户端；如果没有过期，不做任何处理，然后返回正常的键值对给客户端；
惰性删除的流程图如下：
Redis 是怎么实现定期删除的？
再回忆一下，定期删除策略的做法：每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。
1、这个间隔检查的时间是多长呢？
在 Redis 中，默认每秒进行 10 次过期检查一次数据库，此配置可通过 Redis 的配置文件 redis.conf 进行配置，配置键为 hz 它的默认值是 hz 10。
特别强调下，每次检查数据库并不是遍历过期字典中的所有 key，而是从数据库中随机抽取一定数量的 key 进行过期检查。
2、随机抽查的数量是多少呢？
我查了下源码，定期删除的实现在 expire.c 文件下的 activeExpireCycle 函数中，其中随机抽查的数量由 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 定义的，它是写死在代码中的，数值是 20。
也就是说，数据库每轮抽查时，会随机选择 20 个 key 判断是否过期。
接下来，详细说说 Redis 的定期删除的流程：
从过期字典中随机抽取 20 个 key； 检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key； 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5 个（20/4），也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%，则继续重复步骤 1；如果已过期的 key 比例小于 25%，则停止继续删除过期 key，然后等待下一轮再检查。
可以看到，定期删除是一个循环的流程。
那 Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度，导致线程卡死现象，为此增加了定期删除循环流程的时间上限，默认不会超过 25ms。
针对定期删除的流程，我写了个伪代码：
do {
//已过期的数量
expired = 0；
//随机抽取的数量
num = 20;
while (num--) {
//1. 从过期字典中随机抽取 1 个 key
//2. 判断该 key 是否过期，如果已过期则进行删除，同时对 expired++
}
// 超过时间限制则退出
if (timelimit_exit) return;
/* 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 25%，则继续随机抽查，否则退出本轮检查 */
} while (expired > 20/4);
定期删除的流程如下：
介绍RDB持久化机制的详细过程吧
因为 AOF 日志记录的是操作命令，不是实际的数据，所以用 AOF 方法做故障恢复时，需要全量把日志都执行一遍，一旦 AOF 日志非常多，势必会造成 Redis 的恢复操作缓慢。
为了解决这个问题，Redis 增加了 RDB 快照。所谓的快照，就是记录某一个瞬间东西，比如当我们给风景拍照时，那一个瞬间的画面和信息就记录到了一张照片。
所以，RDB 快照就是记录某一个瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而 AOF 文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据。
因此在 Redis 恢复数据时， RDB 恢复数据的效率会比 AOF 高些，因为直接将 RDB 文件读入内存就可以，不需要像 AOF 那样还需要额外执行操作命令的步骤才能恢复数据。
Redis 还可以通过配置文件的选项来实现每隔一段时间自动执行一次 bgsave 命令，默认会提供以下配置：
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
别看选项名叫 save，实际上执行的是 bgsave 命令，也就是会创建子进程来生成 RDB 快照文件。只要满足上面条件的任意一个，就会执行 bgsave，它们的意思分别是：
900 秒之内，对数据库进行了至少 1 次修改； 300 秒之内，对数据库进行了至少 10 次修改； 60 秒之内，对数据库进行了至少 10000 次修改。
这里提一点，Redis 的快照是全量快照，也就是说每次执行快照，都是把内存中的「所有数据」都记录到磁盘中。所以执行快照是一个比较重的操作，如果频率太频繁，可能会对 Redis 性能产生影响。如果频率太低，服务器故障时，丢失的数据会更多。
执行 bgsave 过程中，Redis 依然可以继续处理操作命令的，也就是数据是能被修改的，关键的技术就在于写时复制技术（Copy-On-Write, COW）。
执行 bgsave 命令的时候，会通过 fork() 创建子进程，此时子进程和父进程是共享同一片内存数据的，因为创建子进程的时候，会复制父进程的页表，但是页表指向的物理内存还是一个，此时如果主线程执行读操作，则主线程和 bgsave 子进程互相不影响。
如果主线程执行写操作，则被修改的数据会复制一份副本，然后 bgsave 子进程会把该副本数据写入 RDB 文件，在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
RDB持久化会阻塞主线程嘛？
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave，他们的区别就在于是否在「主线程」里执行：
执行了 save 命令，就会在主线程生成 RDB 文件，由于和执行操作命令在同一个线程，所以如果写入 RDB 文件的时间太长，会阻塞主线程； 执行了 bgsave 命令，会创建一个子进程来生成 RDB 文件，这样可以避免主线程的阻塞；
MySQL
MySQL的char和varchar有什么区别？
区别如下：
存储方式：
char类型是固定长度的字符类型，它会以指定的长度存储每个字符，无论实际存储的字符长度是多少。varchar类型是可变长度的字符类型，它会根据实际存储的字符长度来动态调整存储空间。空间占用：由于
char类型是固定长度的，所以它在存储时会占用固定的空间，无论实际存储的字符长度是多少。而varchar类型在存储时只会占用实际使用的空间，因此在存储短字符时，varchar比char更节省空间。应用场景：如果的数据长度固定且相对较短，可以考虑使用
char类型；如果您的数据长度可变或相对较长，可以考虑使用varchar类型。
索引有哪些分类嘛？
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。
有什么索引优化的方式？
前缀索引优化：前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。 覆盖索引优化：覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。 主键索引最好是自增的；如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。 防止索引失效：用上了索引并不意味着查询的时候会使用到索引，所以我们心里要清楚有哪些情况会导致索引失效，从而避免写出索引失效的查询语句，否则这样的查询效率是很低的。
说一下Explain会返回哪些参数？
下图，就是一个没有使用索引，并且是一个全表扫描的查询语句。
对于执行计划，参数有：
possible_keys 字段表示可能用到的索引； key 字段表示实际用的索引，如果这一项为 NULL，说明没有使用索引； key_len 表示索引的长度； rows 表示扫描的数据行数。 type 表示数据扫描类型，我们需要重点看这个。
type 字段就是描述了找到所需数据时使用的扫描方式是什么，常见扫描类型的执行效率从低到高的顺序为：
All（全表扫描）； index（全索引扫描）； range（索引范围扫描）； ref（非唯一索引扫描）； eq_ref（唯一索引扫描）； const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。
在这些情况里，all 是最坏的情况，因为采用了全表扫描的方式。index 和 all 差不多，只不过 index 对索引表进行全扫描，这样做的好处是不再需要对数据进行排序，但是开销依然很大。所以，要尽量避免全表扫描和全索引扫描。
range 表示采用了索引范围扫描，一般在 where 子句中使用 < 、>、in、between 等关键词，只检索给定范围的行，属于范围查找。从这一级别开始，索引的作用会越来越明显，因此我们需要尽量让 SQL 查询可以使用到 range 这一级别及以上的 type 访问方式。
ref 类型表示采用了非唯一索引，或者是唯一索引的非唯一性前缀，返回数据返回可能是多条。因为虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。
eq_ref 类型是使用主键或唯一索引时产生的访问方式，通常使用在多表联查中。比如，对两张表进行联查，关联条件是两张表的 user_id 相等，且 user_id 是唯一索引，那么使用 EXPLAIN 进行执行计划查看的时候，type 就会显示 eq_ref。
const 类型表示使用了主键或者唯一索引与常量值进行比较，比如 select name from product where id=1。
需要说明的是 const 类型和 eq_ref 都使用了主键或唯一索引，不过这两个类型有所区别，const 是与常量进行比较，查询效率会更快，而 eq_ref 通常用于多表联查中。
除了关注 type，我们也要关注 extra 显示的结果。
这里说几个重要的参考指标：
Using filesort ：当查询语句中包含 group by 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候， 这时不得不选择相应的排序算法进行，甚至可能会通过文件排序，效率是很低的，所以要避免这种问题的出现。 Using temporary：使了用临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免这种问题的出现。 Using index：所需数据只需在索引即可全部获得，不须要再到表中取数据，也就是使用了覆盖索引，避免了回表操作，效率不错。
算法
树的层次遍历 输出树的最大宽度 合并k个有序数组