知乎上一些JAVA精选问答

SpringAOP如何获取方法参数上的注解

@Aspect
@Configuration
public class ValidateAop {/*** 切点配置，表达式， 在com.laoxi.test.controller包下，所有的类public的任意参数的方法*/@Pointcut("execution(public * com.laoxi.test.controller.*.*(..))")public void validate(){}@Before("validate()")public void doBefore(JoinPoint joinPoint){Object[] params = joinPoint.getArgs();if(params.length == 0){return;}//获取方法，此处可将signature强转为MethodSignatureMethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();Method method = signature.getMethod();//参数注解，1维是参数，2维是注解Annotation[][] annotations = method.getParameterAnnotations();for (int i = 0; i < annotations.length; i++) {Object param = params[i];Annotation[] paramAnn = annotations[i];//参数为空，直接下一个参数if(param == null || paramAnn.length == 0){continue;}for (Annotation annotation : paramAnn) {//这里判断当前注解是否为Test.classif(annotation.annotationType().equals(Test.class)){//校验该参数，验证一次退出该注解//TODO 校验参数break;}}}}
}

另外还有JAVA反射。

ArrayList和LinkedList

数组列表（连续空间，get/set快）和链式列表（断续空间，增删快）。

数据库隔离四个级别

总结就是：未提交读，提交读，行锁，表锁

未提交读
未提交读比较好理解，就是说即使一个事务没有提交，那么它所做的数据修改对其它事务也是可见的。这种隔离级别是最低等级的隔离，它会导致事务可以读取到脏数据，在实际应用中很少见。
提交读/不可重复读
和上面的相对应，只有当事务提交了，事务对数据的修改才会对其它事务可见。这种隔离级别被大多数数据库系统作为默认的隔离级别。这种级别也会导致一个问题，举个例子，在一个事务的代码中有两个select name from Student where id=1;语句，那么第一次执行的时候这个同学的名字可能是张三，第二次执行的时候名字变成李四了。这是因为两次查询之间可能有别的事务对name这个属性做了修改。
可重复读
这种隔离级别解决了上面同一个语句得到不同结果的问题。一种可行的方案是对要查询的列加锁，让其它事务无法修改要查询的行。还是上面的例子，在第一次执行select name from Student where id=1语句的时候，我们就把id=1的这一列锁住，直到当前事务完成，这样就可以重复读到相同的结果了。但是这种读取方式也有一个问题，比如说运行select name from Student where id>10;语句，假如当前id大于10的学生有两个，当我们执行了一次这个语句之后，对这两行加了锁。但是另一个事务仍然可以添加一个id等于13的同学，这个时候第二次执行语句就会搜出三个同学，这种现象叫做幻象读。
串行化读
这种是最高的隔离级别，它强制事务对查询/修改的表进行加锁，这样其它事务就无法对这个表中的数据进行修改，也就规避了幻象读的风险。这种隔离级别虽然最安全，但是也有相应的代价，那就是它会导致锁争用的问题，而且严重降低了数据库的并发程度，因此在实际应用中也不常见。

Java之voliate, synchronized, AtomicInteger使用

voliate 用在多线程，不使用copy不同步变量，直接引用内存。线程为了提高效率，将成员变量(如A)某拷贝了一份（如B），线程中对A的访问其实访问的是B。只在某些动作时才进行A和B的同步。因此存在A和B不一致的情况。volatile就是用来避免这种情况的。volatile告诉jvm，它所修饰的变量不保留拷贝，直接访问主内存中的（也就是上面说的A) ，但是不能用其来进行多线程同步控制

synchronized 并发锁，可重入锁，非公平锁。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchronized(this)同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。

AtomicInteger 、AtomicReference原子类，使用原子类，即使不用同步块synchronized，最后的结果也是1000，可用看出AtomicInteger的作用，用原子方式更新的int值。主要用于在高并发环境下的高效程序处理。使用非阻塞算法来实现并发控制。乐观锁。

判断一个二叉树是否是另一个二叉树的子树

先查找根节点，如果在 b 树上能找到 a 树的根节点的话，则通过找到的那个节点中序遍历并打印地址，a 树也是中序遍历，如果打印一致，则证明 a 是 b 的子树

抽象类和接口的区别

抽象类是对一种事务的抽象,是对整个类进行抽象,包括属性,行为(方法)。接口是对行为(行为)的抽象

设计一个分布式登陆系统

运用Redis缓存将Token存入缓存

将 session 全部存放到 Redis 中，Redis 全局管理数据，因为独特的 key 过期时间特性，对应 session 的过期特性，也很般配。另外，Redis 比较轻量，性能也很好。

用户在登录的时候如果通过鉴权体系的鉴定，可以生成 Token 数据，以 Token 作为键名，用户登录信息、权限信息等作为值，写入到 Redis 中，设置过期时间，并将 Token 写入 cookie 中。用户进行需要鉴权的操作时，通过拦截器判断用户请求头中 cookie 的 token 字段是否能在 Redis 中查询到数据。如果能查询到，判断权限是否符合，权限不符返回没权限，没有token就返回登录 URL，这样一个分布式系统的单点登录系统就实现了。

分布式事务

MyCAT 基于 XA 实现分布式事务。
　　用户应用侧（AP）的使用流程如下：
　　（1）set autocommit=0
　　在应用层需要设置事务不能自动提交；
　　（2）set xa=on
　　在 SQL 中设置 XA 为开启状态；
　　（3）执行 SQL
　　　insert into travelrecord(id,name) values(1,’N’),(6000000,’A’),(321,’D’),(13400000,’C’),(59,’E’);
　　（4）commit 或者 rollback
redis：利用redis的setnx、lua脚本、消费订阅机制来实现

乐观锁，悲观锁

悲观锁

总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

乐观锁

总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。SpringBoot @Version也是基于乐观锁实现。

两种锁的使用场景

乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），多写的场景下用悲观锁就比较合适。