Java的基础知识面试总结。
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一、讲讲线程与进程的区别
进程是程序的一次执行，是系统进行资源分配和调度的独立单位，他的作用是是程序能够并发执行提高资源利用率和吞吐率。
由于进程是资源分配和调度的基本单位，因为进程的创建、销毁、切换产生大量的时间和空间的开销，进程的数量不能太多，而线程是比进程更小的能独立运行的基本单位，他是进程的一个实体，可以减少程序并发执行时的时间和空间开销，使得操作系统具有更好的并发性。
线程基本不拥有系统资源，只有一些运行时必不可少的资源，比如程序计数器、寄存器和栈，进程则占有堆、栈。
二、知道synchronized原理吗？
一般回答：
synchronized是java提供的原子性内置锁，这种内置的并且使用者看不到的锁也被称为监视器锁，使用synchronized之后，会在编译之后在同步的代码块前后加上 monitorenter 和 monitorexit 字节码指令，他依赖操作系统底层互斥锁实现。他的作用主要就是实现原子性操作和解决共享变量的内存可见性问题。
- 执行 monitorenter 指令时会尝试获取对象锁，如果对象没有被锁定或者已经获得了锁，锁的计数器+1。此时其他竞争锁的线程则会进入等待队列中。
- 执行 monitorexit 指令时则会把计数器-1，当计数器值为0时，则锁释放，处于等待队列中的线程再继续竞争锁。
synchronized 是排它锁，当一个线程获得锁之后，其他线程必须等待该线程释放锁后才能获得锁，而且由于Java中的线程和操作系统原生线程是一一对应的，线程被阻塞或者唤醒时时会从用户态切换到内核态，这种转换非常消耗性能。
从内存语义来说，加锁的过程会清除工作内存中的共享变量，再从主内存读取，而释放锁的过程则是将工作内存中的共享变量写回主内存。
大部分时候说到 monitorenter 就行了，但是为了更清楚的描述，还是再具体一点。
如果再深入到源码来说，synchronized 实际上有两个队列 waitSet 和 entryList。
- 当多个线程进入同步代码块时，首先进入 entryList
- 有一个线程获取到 monitor 锁后，就赋值给当前线程，并且计数器+1
- 如果线程调用 wait 方法，将释放锁，当前线程置为 null，计数器-1，同时进入waitSet等待被唤醒，调用 notify 或者 notifyAll 之后又会进入 entryList 竞争锁
- 如果线程执行完毕，同样释放锁，计数器-1，当前线程置为 null
三、锁的优化机制了解吗？
从JDK1.6版本之后，synchronized本身也在不断优化锁的机制，有些情况下他并不会是一个很重量级的锁了。优化机制包括自适应锁、自旋锁、锁消除、锁粗化、轻量级锁和偏向锁。
锁的状态从低到高依次为无锁->偏向锁->轻量级锁->重量级锁，升级的过程就是从低到高，降级在一定条件也是有可能发生的。
自旋锁：由于大部分时候，锁被占用的时间很短，共享变量的锁定时间也很短，所有没有必要挂起线程，用户态和内核态的来回上下文切换严重影响性能。自旋的概念就是让线程执行一个忙循环，可以理解为就是啥也不干，防止从用户态转入内核态，自旋锁可以通过设置-XX:+UseSpining来开启，自旋的默认次数是10次，可以使用-XX:PreBlockSpin设置。
自适应锁：自适应锁就是自适应的自旋锁，自旋的时间不是固定时间，而是由前一次在同一个锁上的自旋时间和锁的持有者状态来决定。
锁消除：锁消除指的是JVM检测到一些同步的代码块，完全不存在数据竞争的场景，也就是不需要加锁，就会进行锁消除。
锁粗化：锁粗化指的是有很多操作都是对同一个对象进行加锁，就会把锁的同步范围扩展到整个操作序列之外。
偏向锁：当线程访问同步块获取锁时，会在对象头和栈帧中的锁记录里存储偏向锁的线程ID，之后这个线程再次进入同步块时都不需要CAS来加锁和解锁了，偏向锁会永远偏向第一个获得锁的线程，如果后续没有其他线程获得过这个锁，持有锁的线程就永远不需要进行同步，反之，当有其他线程竞争偏向锁时，持有偏向锁的线程就会释放偏向锁。可以用过设置-XX:+UseBiasedLocking开启偏向锁。
轻量级锁：JVM的对象的对象头中包含有一些锁的标志位，代码进入同步块的时候，JVM将会使用CAS方式来尝试获取锁，如果更新成功则会把对象头中的状态位标记为轻量级锁，如果更新失败，当前线程就尝试自旋来获得锁。
整个锁升级的过程非常复杂，我尽力去除一些无用的环节，简单来描述整个升级的机制。
简单点说，偏向锁就是通过对象头的偏向线程ID来对比，甚至都不需要CAS了，而轻量级锁主要就是通过CAS修改对象头锁记录和自旋来实现，重量级锁则是除了拥有锁的线程其他全部阻塞。
四、对象头具体都包含哪些内容？
在我们常用的Hotspot虚拟机中，对象在内存中布局实际包含3个部分：
- 对象头
- 实例数据
- 对齐填充
而对象头包含两部分内容，Mark Word中的内容会随着锁标志位而发生变化，所以只说存储结构就好了。
- 对象自身运行时所需的数据，也被称为 Mark Word，也就是用于轻量级锁和偏向锁的关键点。具体的内容包含对象的 hashcode、分代年龄、轻量级锁指针、重量级锁指针、GC标记、偏向锁线程ID、偏向锁时间戳。
- 存储类型指针，也就是指向类的元数据的指针，通过这个指针才能确定对象是属于哪个类的实例。
如果是数组的话，则还包含了数组的长度
五、对于加锁，那再说下ReentrantLock原理？他和synchronized有什么区别？
相比于synchronized，ReentrantLock需要显式的获取锁和释放锁，相对现在基本都是用JDK7和JDK8的版本，ReentrantLock的效率和synchronized区别基本可以持平了。他们的主要区别有以下几点：
- 等待可中断，当持有锁的线程长时间不释放锁的时候，等待中的线程可以选择放弃等待，转而处理其他的任务。
- 公平锁：synchronized和ReentrantLock默认都是非公平锁，但是ReentrantLock可以通过构造函数传参改变。只不过使用公平锁的话会导致性能急剧下降。
- 绑定多个条件：ReentrantLock可以同时绑定多个Condition条件对象。
ReentrantLock 基于 **AQS(AbstractQueuedSynchronizer 抽象队列同步器)**实现。别说了，我知道问题了，AQS原理我来讲。
AQS 内部维护一个state状态位，尝试加锁的时候通过 CAS(CompareAndSwap) 修改值，如果成功设置为1，并且把当前线程ID赋值，则代表加锁成功，一旦获取到锁，其他的线程将会被阻塞进入阻塞队列自旋，获得锁的线程释放锁的时候将会唤醒阻塞队列中的线程，释放锁的时候则会把state重新置为0，同时当前线程ID置为空。
六、CAS的原理呢？那么CAS有什么缺点吗？
CAS叫做 CompareAndSwap，比较并交换，主要是通过处理器的指令来保证操作的原子性，它包含三个操作数：
- 变量内存地址，V表示
- 旧的预期值，A表示
- 准备设置的新值，B表示
当执行CAS指令时，只有当V等于A时，才会用B去更新V的值，否则就不会执行更新操作。
CAS的缺点主要有3点：
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ABA问题：ABA的问题指的是在CAS更新的过程中，当读取到的值是A，然后准备赋值的时候仍然是A，但是实际上有可能A的值被改成了B，然后又被改回了A，这个CAS更新的漏洞就叫做ABA。只是ABA的问题大部分场景下都不影响并发的最终效果。
Java中有AtomicStampedReference来解决这个问题，他加入了预期标志和更新后标志两个字段，更新时不光检查值，还要检查当前的标志是否等于预期标志，全部相等的话才会更新。
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循环时间长开销大：自旋CAS的方式如果长时间不成功，会给CPU带来很大的开销。
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只能保证一个共享变量的原子操作：只对一个共享变量操作可以保证原子性，但是多个则不行，多个可以通过AtomicReference来处理或者使用锁synchronized实现。
七、说说HashMap原理吧？
HashMap主要由数组和链表组成，他不是线程安全的。核心的点就是put插入数据的过程，get查询数据以及扩容的方式。JDK1.7和1.8的主要区别在于头插和尾插方式的修改，头插容易导致HashMap链表死循环，并且1.8之后加入红黑树对性能有提升。
put插入数据流程
往map插入元素的时候首先通过对key hash然后与数组长度-1进行与运算((n-1)&hash)，都是2的次幂所以等同于取模，但是位运算的效率更高。找到数组中的位置之后，如果数组中没有元素直接存入，反之则判断key是否相同，key相同就覆盖，否则就会插入到链表的尾部，如果链表的长度超过8，则会转换成红黑树，最后判断数组长度是否超过默认的长度*负载因子也就是12，超过则进行扩容。
get查询数据
查询数据相对来说就比较简单了，首先计算出hash值，然后去数组查询，是红黑树就去红黑树查，链表就遍历链表查询就可以了。
resize扩容过程
扩容的过程就是对key重新计算hash，然后把数据拷贝到新的数组。
八、多线程环境怎么使用Map呢？ConcurrentHashmap了解过吗？
多线程环境可以使用Collections.synchronizedMap同步加锁的方式，还可以使用HashTable，但是同步的方式显然性能不达标，而ConurrentHashMap更适合高并发场景使用。
ConcurrentHashmap在JDK1.7和1.8的版本改动比较大，1.7使用Segment+HashEntry分段锁的方式实现，1.8则抛弃了Segment，改为使用CAS+synchronized+Node实现，同样也加入了红黑树，避免链表过长导致性能的问题。
九、volatile原理知道吗？
相比synchronized的加锁方式来解决共享变量的内存可见性问题，volatile就是更轻量的选择，他没有上下文切换的额外开销成本。使用volatile声明的变量，可以确保值被更新的时候对其他线程立刻可见。volatile使用内存屏障来保证不会发生指令重排，解决了内存可见性的问题。
我们知道，线程都是从主内存中读取共享变量到工作内存来操作，完成之后再把结果写会主内存，但是这样就会带来可见性问题。举个例子，假设现在我们是两级缓存的双核CPU架构，包含L1、L2两级缓存。
- 线程A首先获取变量X的值，由于最初两级缓存都是空，所以直接从主内存中读取X，假设X初始值为0，线程A读取之后把X值都修改为1，同时写回主内存。这时候缓存和主内存的情况如下图。
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线程B也同样读取变量X的值，由于L2缓存已经有缓存X=1，所以直接从L2缓存读取，之后线程B把X修改为2，同时写回L2和主内存。这时候的X值入下图所示。
那么线程A如果再想获取变量X的值，因为L1缓存已经有x=1了，所以这时候变量内存不可见问题就产生了，B修改为2的值对A来说没有感知。
那么，如果X变量用volatile修饰的话，当线程A再次读取变量X的话，CPU就会根据缓存一致性协议强制线程A重新从主内存加载最新的值到自己的工作内存，而不是直接用缓存中的值。
再来说内存屏障的问题，volatile修饰之后会加入不同的内存屏障来保证可见性的问题能正确执行。这里写的屏障基于书中提供的内容，但是实际上由于CPU架构不同，重排序的策略不同，提供的内存屏障也不一样，比如x86平台上，只有StoreLoad一种内存屏障。
- StoreStore屏障，保证上面的普通写不和volatile写发生重排序
- StoreLoad屏障，保证volatile写与后面可能的volatile读写不发生重排序
- LoadLoad屏障，禁止volatile读与后面的普通读重排序
- LoadStore屏障，禁止volatile读和后面的普通写重排序