在面试之前多看看有关公司的面试资料，对之后的面试会很有帮助。今天就给大家分享15道虾皮服务端的面试真题（附答案解析），快来看看自己的水平到底如何吧，希望能帮助到大家！
1. 排序链表
给你链表的头结点head ，请将其按升序排列并返回排序后的链表 。
实例1：
输入：head = [4,2,1,3]
输出：[1,2,3,4]
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实例2：
输入：head = [-1,5,3,4,0]
输出：[-1,0,3,4,5]
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这道题可以用双指针 归并排序算法解决，主要以下四个步骤
1. 快慢指针法，遍历链表找到中间节点
2. 中间节点切断链表
3. 分别用归并排序排左右子链表
4. 合并子链表
完整代码如下：
class Solution {
public ListNode sortList(ListNode head) {
//如果链表为空，或者只有一个节点，直接返回即可，不用排序
if (head == null || head.next == null)
return head;
//快慢指针移动，以寻找到中间节点
ListNode slow = head;
ListNode fast = head;
while(fast.next!=null && fast.next.next !=null){
fast = fast.next.next;
slow = slow.next;
}
//找到中间节点，slow节点的next指针，指向mid
ListNode mid = slow.next;
//切断链表
slow.next = null;
//排序左子链表
ListNode left = sortList(head);
//排序左子链表
ListNode right = sortList(mid);
//合并链表
return merge(left,right);
}
public ListNode merge(ListNode left, ListNode right) {
ListNode head = new ListNode(0);
ListNode temp = head;
while (left != null && right != null) {
if (left.val <= right.val) {
temp.next = left;
left = left.next;
} else {
temp.next = right;
right = right.next;
}
temp = temp.next;
}
if (left != null) {
temp.next = left;
} else if (right != null) {
temp.next = right;
}
return head.next;
}
}登录后复制
2.对称与非对称加密算法的区别
先复习一下相关概念：
对称加密算法:加密和解密使用相同密钥的加密算法。常见的对称加密算法有AES、3DES、DES、RC5、RC6等。
非对称加密算法：非对称加密算法需要两个密钥（公开密钥和私有密钥）。公钥与私钥是成对存在的，如果用公钥对数据进行加密，只有对应的私钥才能解密。主要的非对称加密算法有：RSA、Elgamal、DSA、D-H、ECC。
3. TCP如何保证可靠性
首先，TCP的连接是基于三次握手，而断开则是四次挥手。确保连接和断开的可靠性。
其次，TCP的可靠性，还体现在有状态;TCP会记录哪些数据发送了，哪些数据被接受了，哪些没有被接受，并且保证数据包按序到达，保证数据传输不出差错。
再次，TCP的可靠性，还体现在可控制。它有报文校验、ACK应答、超时重传(发送方)、失序数据重传（接收方）、丢弃重复数据、流量控制（滑动窗口）和拥塞控制等机制。
4. 聊聊五种IO模型
4.1 阻塞IO 模型
假设应用程序的进程发起IO调用，但是如果内核的数据还没准备好的话，那应用程序进程就一直在阻塞等待，一直等到内核数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，才返回成功提示，此次IO操作，称之为阻塞IO。
4.2 非阻塞IO模型
如果内核数据还没准备好，可以先返回错误信息给用户进程，让它不需要等待，而是通过轮询的方式再来请求。这就是非阻塞IO，流程图如下：
4.3 IO多路复用模型
IO多路复用之select
应用进程通过调用select函数，可以同时监控多个fd，在select函数监控的fd中，只要有任何一个数据状态准备就绪了，select函数就会返回可读状态，这时应用进程再发起recvfrom请求去读取数据。
select有几个缺点：
IO多路复用之epoll
为了解决select存在的问题，多路复用模型epoll诞生，它采用事件驱动来实现，流程图如下：
epoll先通过epoll_ctl()来注册一个fd（文件描述符），一旦基于某个fd就绪时，内核会采用回调机制，迅速激活这个fd，当进程调用epoll_wait()时便得到通知。这里去掉了遍历文件描述符的坑爹操作，而是采用监听事件回调的机制。这就是epoll的亮点。
4.4 IO模型之信号驱动模型
信号驱动IO不再用主动询问的方式去确认数据是否就绪，而是向内核发送一个信号（调用sigaction的时候建立一个SIGIO的信号），然后应用用户进程可以去做别的事，不用阻塞。当内核数据准备好后，再通过SIGIO信号通知应用进程，数据准备好后的可读状态。应用用户进程收到信号之后，立即调用recvfrom，去读取数据。
4.5 IO 模型之异步IO(AIO)
AIO实现了IO全流程的非阻塞，就是应用进程发出系统调用后，是立即返回的，但是立即返回的不是处理结果，而是表示提交成功类似的意思。等内核数据准备好，将数据拷贝到用户进程缓冲区，发送信号通知用户进程IO操作执行完毕。
流程如下：
5. hystrix 工作原理
Hystrix 工作流程图如下:
1、构建命令
Hystrix 提供了两个命令对象：HystrixCommand和HystrixObservableCommand，它将代表你的一个依赖请求任务，向构造函数中传入请求依赖所需要的参数。
2、执行命令
有四种方式执行Hystrix命令。分别是：
R execute()：同步阻塞执行的，从依赖请求中接收到单个响应。
Future queue()：异步执行，返回一个包含单个响应的Future对象。
Observable observe()：创建Observable后会订阅Observable，从依赖请求中返回代表响应的Observable对象
Observable toObservable()：cold observable，返回一个Observable，只有订阅时才会执行Hystrix命令，可以返回多个结果
3、检查响应是否被缓存
如果启用了 Hystrix缓存，任务执行前将先判断是否有相同命令执行的缓存。如果有则直接返回包含缓存响应的Observable；如果没有缓存的结果，但启动了缓存，将缓存本次执行结果以供后续使用。
4、检查回路器是否打开 回路器(circuit-breaker)和保险丝类似，保险丝在发生危险时将会烧断以保护电路，而回路器可以在达到我们设定的阀值时触发短路(比如请求失败率达到50%)，拒绝执行任何请求。
如果回路器被打开，Hystrix将不会执行命令，直接进入Fallback处理逻辑。
5、检查线程池/信号量/队列情况 Hystrix 隔离方式有线程池隔离和信号量隔离。当使用Hystrix线程池时，Hystrix 默认为每个依赖服务分配10个线程，当10个线程都繁忙时，将拒绝执行命令,，而是立即跳到执行fallback逻辑。
6、执行具体的任务 通过HystrixObservableCommand.construct() 或者 HystrixCommand.run() 来运行用户真正的任务。
7、计算回路健康情况 每次开始执行command、结束执行command以及发生异常等情况时，都会记录执行情况，例如：成功、失败、拒绝和超时等指标情况，会定期处理这些数据，再根据设定的条件来判断是否开启回路器。
8、命令失败时执行Fallback逻辑 在命令失败时执行用户指定的 Fallback 逻辑。上图中的断路、线程池拒绝、信号量拒绝、执行执行、执行超时都会进入Fallback处理。
9、返回执行结果 原始对象结果将以Observable形式返回，在返回给用户之前，会根据调用方式的不同做一些处理。
6. 延时场景处理
日常开发中，我们经常遇到这种业务场景，如：外卖订单超30分钟未支付，则自动取消订单；用户注册成功15分钟后，发短信消息通知用户等等。这就是延时任务处理场景。针对此类场景我们主要有以下几种处理方案：
JDK的DelayQueue延迟队列
时间轮算法
数据库定时任务（如Quartz）
Redis ZSet 实现
MQ 延时队列实现
7.https请求过程
HTTPS = HTTP SSL/TLS，即用SSL/TLS对数据进行加密和解密，Http进行传输。
SSL，即Secure Sockets Layer（安全套接层协议），是网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。
TLS，即Transport Layer Security(安全传输层协议)，它是SSL 3.0的后续版本。
http请求流程
1、用户在浏览器里输入一个https网址，然后连接到server的443端口。
2、服务器必须要有一套数字证书，可以自己制作，也可以向组织申请，区别就是自己颁发的证书需要客户端验证通过。这套证书其实就是一对公钥和私钥。
3、服务器将自己的数字证书（含有公钥）发送给客户端。
4、客户端收到服务器端的数字证书之后，会对其进行检查，如果不通过，则弹出警告框。如果证书没问题，则生成一个密钥（对称加密），用证书的公钥对它加密。
5、客户端会发起HTTPS中的第二个HTTP请求，将加密之后的客户端密钥发送给服务器。
6、服务器接收到客户端发来的密文之后，会用自己的私钥对其进行非对称解密，解密之后得到客户端密钥，然后用客户端密钥对返回数据进行对称加密，这样数据就变成了密文。
7、服务器将加密后的密文返回给客户端。
8、客户端收到服务器发返回的密文，用自己的密钥（客户端密钥）对其进行对称解密，得到服务器返回的数据。
8. 聊聊事务隔离级别，以及可重复读实现原理
8.1 数据库四大隔离级别
为了解决并发事务存在的脏读、不可重复读、幻读等问题，数据库大叔设计了四种隔离级别。分别是读未提交，读已提交，可重复读，串行化（Serializable）。
读未提交隔离级别：只限制了两个数据不能同时修改，但是修改数据的时候，即使事务未提交，都是可以被别的事务读取到的，这级别的事务隔离有脏读、重复读、幻读的问题；
读已提交隔离级别：当前事务只能读取到其他事务提交的数据，所以这种事务的隔离级别解决了脏读问题，但还是会存在重复读、幻读问题；
可重复读：限制了读取数据的时候，不可以进行修改，所以解决了重复读的问题，但是读取范围数据的时候，是可以插入数据，所以还会存在幻读问题；
串行化：事务最高的隔离级别，在该级别下，所有事务都是进行串行化顺序执行的。可以避免脏读、不可重复读与幻读所有并发问题。但是这种事务隔离级别下，事务执行很耗性能。
四大隔离级别，都会存在哪些并发问题呢
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|
| 读未提交 | √ | √ | √ |
| 读已提交 | × | √ | √ |
| 可重复读 | × | × | √ |
| 串行化 | × | × | × |
8.2 Read View可见性规则
| 变量 | 描述 |
|---|
| m_ids | 当前系统中那些活跃(未提交)的读写事务ID, 它数据结构为一个List。 |
| max_limit_id | 表示生成Read View时，系统中应该分配给下一个事务的id值。 |
| min_limit_id | 表示在生成Read View时，当前系统中活跃的读写事务中最小的事务id，即m_ids中的最小值。 |
| creator_trx_id | 创建当前Read View的事务ID |
Read View的可见性规则如下：
如果数据事务ID trx_id < min_limit_id，表明生成该版本的事务在生成Read View前，已经提交(因为事务ID是递增的)，所以该版本可以被当前事务访问。
如果trx_id>= max_limit_id，表明生成该版本的事务在生成Read View后才生成，所以该版本不可以被当前事务访问。
如果 min_limit_id =<trx_id< max_limit_id，需要分3种情况讨论
1）如果m_ids包含trx_id,则代表Read View生成时刻，这个事务还未提交，但是如果数据的trx_id等于creator_trx_id的话，表明数据是自己生成的，因此是可见的。
2）如果m_ids包含trx_id，并且trx_id不等于creator_trx_id，则Read View生成时，事务未提交，并且不是自己生产的，所以当前事务也是看不见的；
3）如果m_ids不包含trx_id，则说明你这个事务在Read View生成之前就已经提交了，修改的结果，当前事务是能看见的。
8.3 可重复读实现原理
数据库是通过加锁实现隔离级别的，比如，你想一个人静静，不被别人打扰，你可以把自己关在房子，并在房门上加上一把锁！串行化隔离级别就是加锁实现的。但是如果频繁加锁，性能会下降。因此设计数据库的大叔想到了MVCC。
可重复读的实现原理就是MVCC多版本并发控制。在一个事务范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。可重复读隔离级别，就是为了解决不可重复读问题。
查询一条记录，基于MVCC，是怎样的流程呢？
InnoDB 实现MVCC，是通过Read View Undo Log实现的，Undo Log保存了历史快照，Read View可见性规则帮助判断当前版本的数据是否可见。
可重复读（RR）隔离级别，是如何解决不可重复读问题的？
假设存在事务A和B，SQL执行流程如下
在可重复读（RR）隔离级别下，一个事务里只会获取一次read view，都是副本共用的，从而保证每次查询的数据都是一样的。
假设当前有一张core_user表，插入一条初始化数据,如下：
基于MVCC，我们来看看执行流程
1、A开启事务，首先得到一个事务ID为100
2、B开启事务，得到事务ID为101
3、事务A生成一个Read View，read view对应的值如下
| 变量 | 值 |
|---|
| m_ids | 100，101 |
| max_limit_id | 102 |
| min_limit_id | 100 |
| creator_trx_id | 100 |
然后回到版本链：开始从版本链中挑选可见的记录：
由图可以看出，最新版本的列name的内容是孙权，该版本的trx_id值为100。开始执行read view可见性规则校验：
min_limit_id(100)=<trx_id（100）<102;
creator_trx_id = trx_id =100;
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由此可得，trx_id=100的这个记录，当前事务是可见的。所以查到是name为孙权的记录。
4、事务B进行修改操作，把名字改为曹操。把原数据拷贝到undo log,然后对数据进行修改，标记事务ID和上一个数据版本在undo log的地址。
5、事务B提交事务
6、事务A再次执行查询操作，因为是RR（可重复读）隔离级别，因此会复用老的Read View副本，Read View对应的值如下
| 变量 | 值 |
|---|
| m_ids | 100，101 |
| max_limit_id | 102 |
| min_limit_id | 100 |
| creator_trx_id | 100 |
然后再次回到版本链：从版本链中挑选可见的记录：
从图可得，最新版本的列name的内容是曹操，该版本的trx_id值为101。开始执行read view可见性规则校验：
min_limit_id(100)=<trx_id（101）<max_limit_id（102);
因为m_ids{100,101}包含trx_id（101），
并且creator_trx_id (100) 不等于trx_id（101）登录后复制
所以，trx_id=101这个记录，对于当前事务是不可见的。这时候呢，版本链roll_pointer跳到下一个版本，trx_id=100这个记录，再次校验是否可见：
min_limit_id(100)=<trx_id（100）< max_limit_id（102);
因为m_ids{100,101}包含trx_id（100），
并且creator_trx_id (100) 等于trx_id（100）登录后复制
所以，trx_id=100这个记录，对于当前事务是可见的，所以两次查询结果，都是name=孙权的那个记录。即在可重复读（RR）隔离级别下，复用老的Read View副本，解决了不可重复读的问题。
9. 聊聊索引在哪些场景下会失效？
1. 查询条件包含or，可能导致索引失效
2. 如何字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效
3. like通配符可能导致索引失效。
4. 联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。
5. 在索引列上使用mysql的内置函数，索引失效。
6. 对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
7. 索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
8. 索引字段上使用is null， is not null，可能导致索引失效。
9. 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样，可能导致索引失效。
10. mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
10. 什么是虚拟内存
虚拟内存，是虚拟出来的内存，它的核心思想就是确保每个程序拥有自己的地址空间，地址空间被分成多个块，每一块都有连续的地址空间。同时物理空间也分成多个块，块大小和虚拟地址空间的块大小一致，操作系统会自动将虚拟地址空间映射到物理地址空间，程序只需关注虚拟内存，请求的也是虚拟内存，真正使用却是物理内存。
现代操作系统使用虚拟内存，即虚拟地址取代物理地址，使用虚拟内存可以有2个好处：
虚拟内存空间可以远远大于物理内存空间
多个虚拟内存可以指向同一个物理地址
零拷贝实现思想，就利用了虚拟内存这个点：多个虚拟内存可以指向同一个物理地址，可以把内核空间和用户空间的虚拟地址映射到同一个物理地址，这样的话，就可以减少IO的数据拷贝次数啦，示意图如下：
11. 排行榜的实现，比如高考成绩排序
排行版的实现，一般使用redis的zset数据类型。
使用格式如下：
zadd key score member [score member ...]，zrank key member
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实现demo如下：
12.分布式锁实现
分布式锁，是控制分布式系统不同进程共同访问共享资源的一种锁的实现。秒杀下单、抢红包等等业务场景，都需要用到分布式锁，我们项目中经常使用Redis作为分布式锁。
选了Redis分布式锁的几种实现方法，大家来讨论下，看有没有啥问题哈。
12.1 命令setnx + expire分开写
if（jedis.setnx(key,lock_value) == 1）{ //加锁
expire（key，100）; //设置过期时间
try {
do something //业务请求
}catch(){
}
finally {
jedis.del(key); //释放锁
}
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如果执行完setnx加锁，正要执行expire设置过期时间时，进程crash掉或者要重启维护了，那这个锁就“长生不老”了，别的线程永远获取不到锁啦，所以分布式锁不能这么实现。
12.2 setnx + value值是过期时间
long expires = System.currentTimeMillis() + expireTime; //系统时间+设置的过期时间
String expiresStr = String.valueOf(expires);
// 如果当前锁不存在，返回加锁成功
if (jedis.setnx(key, expiresStr) == 1) {
return true;
}
// 如果锁已经存在，获取锁的过期时间
String currentValueStr = jedis.get(key);
// 如果获取到的过期时间，小于系统当前时间，表示已经过期
if (currentValueStr != null && Long.parseLong(currentValueStr) < System.currentTimeMillis()) {
// 锁已过期，获取上一个锁的过期时间，并设置现在锁的过期时间（不了解redis的getSet命令的小伙伴，可以去官网看下哈）
String oldValueStr = jedis.getSet(key_resource_id, expiresStr);
if (oldValueStr != null && oldValueStr.equals(currentValueStr)) {
// 考虑多线程并发的情况，只有一个线程的设置值和当前值相同，它才可以加锁
return true;
}
}
//其他情况，均返回加锁失败
return false;
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笔者看过有开发小伙伴就是这么实现分布式锁的，但是这种方案也有这些缺点：
过期时间是客户端自己生成的，分布式环境下，每个客户端的时间必须同步。
没有保存持有者的唯一标识，可能被别的客户端释放/解锁。
锁过期的时候，并发多个客户端同时请求过来，都执行了jedis.getSet()，最终只能有一个客户端加锁成功，但是该客户端锁的过期时间，可能被别的客户端覆盖。
12.3 set的扩展命令（set ex px nx）（注意可能存在的问题）
if（jedis.set(key, lock_value, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁
try {
do something //业务处理
}catch(){
}
finally {
jedis.del(key); //释放锁
}
}登录后复制
这个方案可能存在这样的问题：
12.4 set ex px nx + 校验唯一随机值,再删除
if（jedis.set(key, uni_request_id, "NX", "EX", 100s) == 1）{ //加锁
try {
do something //业务处理
}catch(){
}
finally {
//判断是不是当前线程加的锁,是才释放
if (uni_request_id.equals(jedis.get(key))) {
jedis.del(key); //释放锁
}
}
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在这里，判断当前线程加的锁和释放锁是不是一个原子操作。如果调用jedis.del()释放锁的时候，可能这把锁已经不属于当前客户端，会解除他人加的锁。
一般也是用lua脚本代替。lua脚本如下：
if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call('del',KEYS[1])
else
return 0
end;
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这种方式比较不错了，一般情况下，已经可以使用这种实现方式。但是存在锁过期释放了，业务还没执行完的问题（实际上，估算个业务处理的时间，一般没啥问题了）。
12.5 Redisson
分布式锁可能存在锁过期释放，业务没执行完的问题。有些小伙伴认为，稍微把锁过期时间设置长一些就可以啦。其实我们设想一下，是否可以给获得锁的线程，开启一个定时守护线程，每隔一段时间检查锁是否还存在，存在则对锁的过期时间延长，防止锁过期提前释放。
当前开源框架Redisson就解决了这个分布式锁问题。我们一起来看下Redisson底层原理是怎样的吧：
只要线程一加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，它是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果线程1还持有锁，那么就会不断的延长锁key的生存时间。因此，Redisson就是使用Redisson解决了锁过期释放，业务没执行完问题。
13. 零拷贝
零拷贝就是不需要将数据从一个存储区域复制到另一个存储区域。它是指在传统IO模型中，指CPU拷贝的次数为0。它是IO的优化方案
传统IO流程
13.1 传统IO流程
流程图如下：
用户应用进程调用read函数，向操作系统发起IO调用，上下文从用户态转为内核态（切换1）
DMA控制器把数据从磁盘中，读取到内核缓冲区。
CPU把内核缓冲区数据，拷贝到用户应用缓冲区，上下文从内核态转为用户态（切换2），read函数返回
用户应用进程通过write函数，发起IO调用，上下文从用户态转为内核态（切换3）
CPU将应用缓冲区中的数据，拷贝到socket缓冲区
DMA控制器把数据从socket缓冲区，拷贝到网卡设备，上下文从内核态切换回用户态（切换4），write函数返回
从流程图可以看出，传统IO的读写流程，包括了4次上下文切换（4次用户态和内核态的切换），4次数据拷贝（两次CPU拷贝以及两次的DMA拷贝)。
13.2 mmap+write实现的零拷贝
mmap 的函数原型如下：
void *mmap(void *addr, size_t length, int prot, int flags, int fd, off_t offset);
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mmap+write实现的零拷贝流程如下：
用户进程通过mmap方法向操作系统内核发起IO调用，上下文从用户态切换为内核态。
CPU利用DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
上下文从内核态切换回用户态，mmap方法返回。
用户进程通过write方法向操作系统内核发起IO调用，上下文从用户态切换为内核态。
CPU将内核缓冲区的数据拷贝到的socket缓冲区。
CPU利用DMA控制器，把数据从socket缓冲区拷贝到网卡，上下文从内核态切换回用户态，write调用返回。
可以发现，mmap+write实现的零拷贝，I/O发生了4次用户空间与内核空间的上下文切换，以及3次数据拷贝。其中3次数据拷贝中，包括了2次DMA拷贝和1次CPU拷贝。
mmap是将读缓冲区的地址和用户缓冲区的地址进行映射，内核缓冲区和应用缓冲区共享，所以节省了一次CPU拷贝‘’并且用户进程内存是虚拟的，只是映射到内核的读缓冲区，可以节省一半的内存空间。
sendfile实现的零拷贝
sendfile是Linux2.1内核版本后引入的一个系统调用函数，API如下：
ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t *offset, size_t count);
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out_fd:为待写入内容的文件描述符，一个socket描述符。，
in_fd:为待读出内容的文件描述符，必须是真实的文件，不能是socket和管道。
offset：指定从读入文件的哪个位置开始读，如果为NULL，表示文件的默认起始位置。
count：指定在fdout和fdin之间传输的字节数。
sendfile表示在两个文件描述符之间传输数据，它是在操作系统内核中操作的，避免了数据从内核缓冲区和用户缓冲区之间的拷贝操作，因此可以使用它来实现零拷贝。
sendfile实现的零拷贝流程如下：
sendfile实现的零拷贝
用户进程发起sendfile系统调用，上下文（切换1）从用户态转向内核态
DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
CPU将读缓冲区中数据拷贝到socket缓冲区
DMA控制器，异步把数据从socket缓冲区拷贝到网卡，
上下文（切换2）从内核态切换回用户态，sendfile调用返回。
可以发现，sendfile实现的零拷贝，I/O发生了2次用户空间与内核空间的上下文切换，以及3次数据拷贝。其中3次数据拷贝中，包括了2次DMA拷贝和1次CPU拷贝。那能不能把CPU拷贝的次数减少到0次呢？有的，即带有DMA收集拷贝功能的sendfile！
sendfile+DMA scatter/gather实现的零拷贝
linux 2.4版本之后，对sendfile做了优化升级，引入SG-DMA技术，其实就是对DMA拷贝加入了scatter/gather操作，它可以直接从内核空间缓冲区中将数据读取到网卡。使用这个特点搞零拷贝，即还可以多省去一次CPU拷贝。
sendfile+DMA scatter/gather实现的零拷贝流程如下：
用户进程发起sendfile系统调用，上下文（切换1）从用户态转向内核态
DMA控制器，把数据从硬盘中拷贝到内核缓冲区。
CPU把内核缓冲区中的文件描述符信息（包括内核缓冲区的内存地址和偏移量）发送到socket缓冲区
DMA控制器根据文件描述符信息，直接把数据从内核缓冲区拷贝到网卡
上下文（切换2）从内核态切换回用户态，sendfile调用返回。
可以发现，sendfile+DMA scatter/gather实现的零拷贝，I/O发生了2次用户空间与内核空间的上下文切换，以及2次数据拷贝。其中2次数据拷贝都是包DMA拷贝。这就是真正的 零拷贝（Zero-copy) 技术，全程都没有通过CPU来搬运数据，所有的数据都是通过DMA来进行传输的。
14. synchronized
synchronized是Java中的关键字，是一种同步锁。synchronized关键字可以作用于方法或者代码块。
一般面试时。可以这么回答：
14.1 monitorenter、monitorexit、ACC_SYNCHRONIZED
如果synchronized作用于代码块，反编译可以看到两个指令：monitorenter、monitorexit，JVM使用monitorenter和monitorexit两个指令实现同步；如果作用synchronized作用于方法,反编译可以看到ACCSYNCHRONIZED标记，JVM通过在方法访问标识符(flags)中加入ACCSYNCHRONIZED来实现同步功能。
同步代码块是通过monitorenter和monitorexit来实现，当线程执行到monitorenter的时候要先获得monitor锁，才能执行后面的方法。当线程执行到monitorexit的时候则要释放锁。
同步方法是通过中设置ACCSYNCHRONIZED标志来实现，当线程执行有ACCSYNCHRONIZED标志的方法，需要获得monitor锁。每个对象都与一个monitor相关联，线程可以占有或者释放monitor。
14.2 monitor监视器
monitor是什么呢？操作系统的管程（monitors）是概念原理，ObjectMonitor是它的原理实现。
在Java虚拟机（HotSpot）中，Monitor（管程）是由ObjectMonitor实现的，其主要数据结构如下：
ObjectMonitor() {
_header = NULL;
_count = 0; // 记录个数
_waiters = 0,
_recursions = 0;
_object = NULL;
_owner = NULL;
_WaitSet = NULL; // 处于wait状态的线程，会被加入到_WaitSet
_WaitSetLock = 0 ;
_Responsible = NULL ;
_succ = NULL ;
_cxq = NULL ;
FreeNext = NULL ;
_EntryList = NULL ; // 处于等待锁block状态的线程，会被加入到该列表
_SpinFreq = 0 ;
_SpinClock = 0 ;
OwnerIsThread = 0 ;
}登录后复制
ObjectMonitor中几个关键字段的含义如图所示：
14.3 Java Monitor 的工作机理
想要获取monitor的线程,首先会进入_EntryList队列。
当某个线程获取到对象的monitor后,进入Owner区域，设置为当前线程,同时计数器count加1。
如果线程调用了wait()方法，则会进入WaitSet队列。它会释放monitor锁，即将owner赋值为null,count自减1,进入WaitSet队列阻塞等待。
如果其他线程调用 notify() / notifyAll() ，会唤醒WaitSet中的某个线程，该线程再次尝试获取monitor锁，成功即进入Owner区域。
同步方法执行完毕了，线程退出临界区，会将monitor的owner设为null，并释放监视锁。
14.4 对象与monitor关联
在HotSpot虚拟机中,对象在内存中存储的布局可以分为3块区域：对象头（Header），实例数据（Instance Data）和对象填充（Padding）。
对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段）、Class Pointer（类型指针）。
Mark Word 是用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程 ID、偏向时间戳等。
重量级锁，指向互斥量的指针。其实synchronized是重量级锁，也就是说Synchronized的对象锁，Mark Word锁标识位为10，其中指针指向的是Monitor对象的起始地址。
15. 分布式id生成方案有哪些？什么是雪花算法？
分布式id生成方案主要有：
UUID
数据库自增ID
基于雪花算法（Snowflake）实现
百度 （Uidgenerator）
美团（Leaf）
什么是雪花算法？
雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的算法，生成的ID称为Snowflake IDs。这种算法由Twitter创建，并用于推文的ID。
一个Snowflake ID有64位。
第1位：Java中long的最高位是符号位代表正负，正数是0，负数是1，一般生成ID都为正数，所以默认为0。
接下来前41位是时间戳，表示了自选定的时期以来的毫秒数。
接下来的10位代表计算机ID，防止冲突。
其余12位代表每台机器上生成ID的序列号，这允许在同一毫秒内创建多个Snowflake ID。
雪花算法
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