最新京东面试题一（修正版4.0）

温馨提示：文章较长，全部是干货，建议收藏！

数据结构(集合 底层实现 list map)

List方面

有序的、可重复的、按索引位置排序 （这点类似于数组）

ArrayList 数组实现

1. 代表长度可变的数组

2. 允许对元素进行快速的随机访问（根据索引进行访问）

3. 向ArrayList中插入和删除元素的速度较慢，需要移动大量的元素

LinkedList 双向链表实现

1. 插入和删除元素的速度较快（不需要移动元素）

2. 随机访问的速度相对较慢，随机访问的含义是根据索引定位特定位置的元素

3. 提供addFirst(0 addLast() getFirst() getLast() removeFirst()和removeLast()方法，使LinkedList可以作为堆栈，队列和双向队列使用

ArrayList Vector 区别

List接口下一共实现了三个类：ArrayList，Vector，LinkedList。LinkedList就不多说了，它一般主要用在保持数据的插入顺序的时候。ArrayList和Vector都是用数组实现的，主要有这么三个区别：

1、Vector是多线程安全的，而ArrayList不是，这个可以从源码中看出，Vector类中的方法很多有synchronized进行修饰，这样就导致了Vector在效率上无法与ArrayList相比；

2、两个都是采用的线性连续空间存储元素，但是当空间不足的时候，两个类的增加方式是不同的，很多网友说Vector增加原来空间的一倍，ArrayList增加原来空间的50%，其实也差不多是这个意思，不过还有一点点问题可以从源码中看出，一会儿从源码中分析。

3、Vector可以设置增长因子，而ArrayList不可以，

ArrayList和LinkedList 区别

一般大家都知道ArrayList和LinkedList的大致区别：

1.ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构。

2.对于随机访问get和set，ArrayList觉得优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。

3.对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。

ArrayList和LinkedList是两个集合类，用于存储一系列的对象引用(references)。例如我们可以用ArrayList来存储一系列的String或者Integer。那么 ArrayList和LinkedList在性能上有什么差别呢？什么时候应该用ArrayList什么时候又该用LinkedList呢？

1．对ArrayList和LinkedList而言，在列表末尾增加一个元素所花的开销都是固定的。对 ArrayList而言，主要是在内部数组中增加一项，指向所添加的元素，偶尔可能会导致对数组重新进行分配；而对LinkedList而言，这个开销是 统一的，分配一个内部Entry对象。

2．在ArrayList的 中间插入或删除一个元素意味着这个列表中剩余的元素都会被移动；而在LinkedList的中间插入或删除一个元素的开销是固定的。

3．LinkedList不 支持高效的随机元素访问。

4．ArrayList的空 间浪费主要体现在在list列表的结尾预留一定的容量空间，而LinkedList的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗相当的空间

Set无序的、不可重复的、

实现类

HashSet 哈希算法实现、底层是HashMap实现，用到了key的部分。

1. 按照哈希算法存取集合中的对象，具有很好的存取和查找性能

2. 当向集合中加入一个对象时，Hashset会调用对象的hashCode()方法获得哈希码，然后根据哈希码进一步计算对象在集合中的存放位置

3. 在java.lang.Object中定义了hashCode()和equals()方法，在最原始的Object中定义的equals()方法是按照内存地址比较对象是否相等，因此对于Object而言，如果equals方法的结果为true，则说明两个引用实际上引用相同的对象，这两个引用的哈希码必然也相同

为保证HashSet能够正常工作，要求两个对象用equals()方法比较的结果为true时，他们的哈希码也相同

如果用户定义的类覆盖了Object的equals方法而没有覆盖hashCode方法，会导致当equals方法结果为true时，对象的哈希码并不相同，这样会使hashSet无法正常工作，用户本意是作为同一个对象引用处理，但是由于没有覆盖hashCode()方法，导致哈希码不同，hashSet将作为不同对象处理。

SortedSet排序的set

实现类

TreeSet,在HashSet的基础上维护了一个双向链表，

TreeSet基于TreeMap实现，支持排序

TreeSet是非线程安全的

1. 排序的依据对象实现实现了Comparable接口，或者是构造时传入Comparator比较器。像Integer，Double和String他们自己都实现了Compareble接口

Map

Key 唯一的，key不可重复的。Value可重复。

实现类

HashMap 底层是 数组加链表 底层是一个数组结构,数组的每一项又是一个链表

当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。

在JDK1.6，JDK1.7中，HashMap采用位桶+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。

SortedMap排序的Map

TreeMap 基于红黑树实现的

HashTable

HashMap是Hashtable的轻量级实现（非线程安全的实现），他们都完成了Map接口，

主要区别在于HashMap允许空（null）键值（key）,由于非线程安全，效率上可能高于Hashtable。

HashMap允许将null作为一个entry的key或者value，而Hashtable不允许。

HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsvalue和containsKey。因为contains方法容易让人引起误解。

HashMap和TreeMap比较

（1）HashMap:适用于在Map中插入、删除和定位元素。

（2）Treemap:适用于按自然顺序或自定义顺序遍历键（key）。

（3）HashMap通常比TreeMap快一点（树和哈希表的数据结构使然），建议多使用HashMap,在需要排序的Map时候才用TreeMap.

（4）HashMap 非线程安全 TreeMap 非线程安全

（5）HashMap的结果是没有排序的，而TreeMap输出的结果是排好序的。

多线程( 1.其中会问线程池工作原理(最好看看源码) 2.线程加锁 lock synchronized (C科瑞奶子de) 3.线程 volatile关键字(可见性方面)(可以和内存模型联系))

1.多线程技术主要解决处理器单元内多个线程执行的问题，它可以显著减少处理器单元的闲置时间，增加处理器单元的吞吐能力。但是创建线程需要时间,同时线程销毁也要时间,如果创建时间和销毁时间远大于线程执行任务的时间就可以用线程池.

线程池的工作模型主要两部分组成，一部分是运行Runnable的Thread对象，另一部分就是阻塞队列。

由线程池创建的Thread对象其内部的run方法会通过阻塞队列的take方法获取一个Runnable对象，然后执行这个Runnable对象的run方法（即，在Thread的run方法中调用Runnable对象的run方法）。当Runnable对象的run方法执行完毕以后，Thread中的run方法又循环的从阻塞队列中获取下一个Runnable对象继续执行。这样就实现了Thread对象的重复利用，也就减少了创建线程和销毁线程所消耗的资源。

当需要向线程池提交任务时会调用阻塞队列的offer方法向队列的尾部添加任务。提交的任务实际上就是是Runnable对象或Callable对象。

一个线程池包括以下四个基本组成部分：

1、线程池管理器（ThreadPool）：用于创建并管理线程池，包括 创建线程池，销毁线程池，添加新任务；

2、工作线程（PoolWorker）：线程池中线程，在没有任务时处于等待状态，可以循环的执行任务；

3、任务接口（Task）：每个任务必须实现的接口，以供工作线程调度任务的执行，它主要规定了任务的入口，任务执行完后的收尾工作，任务的执行状态等；

4、任务队列（taskQueue）：用于存放没有处理的任务。提供一种缓冲机制。

线程池技术正是关注如何缩短或调整T1,T3时间的技术，从而提高服务器程序性能的。它把创建和销毁分别安排在服务器程序的启动和结束的时间段或者一些空闲的时间段，这样在服务器程序处理客户请求时，不会有创建和销毁的开销了。

线程池不仅调整创建和销毁产生的时间段，而且它还显著减少了创建线程的数目.

线程池的优点是可总结为以下三点：

线程复用

控制最大并发数

管理线程

根据代码再来看上面提到的线程池工作过程中的添加任务的情况：

* 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；

* 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，那么将这个任务放入队列；

* 如果这时候队列满了，而且正在运行的线程数量小于 maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；

* 如果队列满了，而且正在运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，那么线程池会抛出异常RejectExecutionException。

2.synchronized

把代码块声明为 synchronized，有两个重要后果，通常是指该代码具有 原子性（atomicity）和 可见性（visibility）。

原子性意味着个时刻，只有一个线程能够执行一段代码

可见性

作用：如果没有同步机制提供的这种可见性保证，线程看到的共享变量可能是修改前的值或不一致的值，这将引发许多严重问题。

原理：当对象获取锁时，它首先使自己的高速缓存无效，这样就可以保证直接从主内存中装入变量。 同样，在对象释放锁之前，它会刷新其高速缓存，强制使已做的任何更改都出现在主内存中。 这样，会保证在同一个锁上同步的两个线程看到在 synchronized 块内修改的变量的相同值。

可见性同步的基本规则是在以下情况中必须同步：

读取上一次可能是由另一个线程写入的变量

写入下一次可能由另一个线程读取的变量

一致性同步：当修改多个相关值时，您想要其它线程原子地看到这组更改—— 要么看到全部更改，要么什么也看不到。

这适用于相关数据项（如粒子的位置和速率）和元数据项（如链表中包含的数据值和列表自身中的数据项的链）。

在某些情况中，您不必用同步来将数据从一个线程传递到另一个，因为 JVM 已经隐含地为您执行同步。这些情况包括：

由静态初始化器（在静态字段上或 static{} 块中的初始化器）

初始化数据时

访问 final 字段时 ——final对象呢？

在创建线程之前创建对象时

线程可以看见它将要处理的对象时

synchronized是不错，但它并不完美。它有一些功能性的限制，比如

它无法中断一个正在等候获得锁的线程，也无法通过投票得到锁。多线程竞争一个锁时，其余未得到锁的线程只能不停的尝试获得锁，而不能中断。

高并发的情况下会导致性能下降。

synchronized上是非公平的,新来的线程有可能立即获得监视器，而在等待区中等候已久的线程可能再次等待。

而Lock的一些实现类则很好的解决了这些问题。

可重入锁ReentrantLock

java.util.concurrent.lock 中的Lock 框架是锁定的一个抽象，它允许把锁定的实现作为 Java 类，而不是作为语言的特性来实现。这就为Lock 的多种实现留下了空间，各种实现可能有不同的调度算法、性能特性或者锁定语义。

ReentrantLock 类实现了Lock ，它拥有与synchronized 相同的并发性和内存语义，但是添加了类似锁投票、定时锁等候和可中断锁等候的一些特性。此外，它还提供了在激烈争用情况下更佳的性能。（换句话说，当许多线程都想访问共享资源时，JVM 可以花更少的时候来调度线程，把更多时间用在执行线程上。）

需要注意的是，用synchronized修饰的方法或者语句块在代码执行完之后锁自动释放，而是用Lock需要我们手动释放锁，所以为了保证锁最终被释放(发生异常情况)，要把互斥区放在try内，释放锁放在finally内。

ReentrantLock同样是一个可重入锁，但与目前的 synchronized 实现相比，争用下的 ReentrantLock 实现更具可伸缩性。除了synchronized的功能,多了三个高级功能.

等待可中断,公平锁,绑定多个Condition。

1.等待可中断

在持有锁的线程长时间不释放锁的时候,等待的线程可以选择放弃等待.

tryLock(long timeout, TimeUnit unit)；

2.公平锁

按照申请锁的顺序来一次获得锁称为公平锁.synchronized的是非公平锁,ReentrantLock可以通过构造函数实现公平锁.

new RenentrantLock(boolean fair)；

3.绑定多个Condition

通过多次newCondition可以获得多个Condition对象,可以简单的实现比较复杂的线程同步的功能。通过await(),signal()等方法实现。

读写锁ReadWriteLock

上例中展示的是和synchronized相同的功能，那Lock的优势在哪里？

与互斥锁定相比，读-写锁定允许对共享数据进行更高级别的并发访问。虽然一次只有一个线程（writer 线程）可以修改共享数据，但在许多情况下，任何数量的线程可以同时读取共享数据（reader 线程）

从理论上讲，与互斥锁定相比，使用读-写锁定所允许的并发性增强将带来更大的性能提高。

在实践中，只有在多处理器上并且只在访问模式适用于共享数据时，才能完全实现并发性增强。——例如，某个最初用数据填充并且之后不经常对其进行修改的 collection，因为经常对其进行搜索（比如搜索某种目录），所以这样的 collection 是使用读-写锁定的理想候选者。

http://www.silencedut.com/2016/06/12/%E6%98%BE%E7%A4%BA%E9%94%81%EF%BC%88Lock%EF%BC%89%E5%8F%8ACondition%E7%9A%84%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8E%E4%BD%BF%E7%94%A8/

http://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/9952063

3.(暂时 待补充)

使用volatile关键字 运行时 会给指令加上lock 前缀, 当cpu从内存读数据写到内部缓存操作完成后会将缓存的数据写到内存,当然其他线程可能读到以前的数据,这时候 会有缓存一致性协议 来保重 别的cpu读取新的数据

缓存一致性机制会阻止同时修改被两个以上处理器缓存的内存区域数据。

缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。

volatile关键字的两层语义

一旦一个共享变量（类的成员变量、类的静态成员变量）被volatile修饰之后，那么就具备了两层语义：

1）保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的。

2）禁止进行指令重排序。

先看一段代码，假如线程1先执行，线程2后执行：

//线程1

boolean stop = false;

while(!stop){

doSomething();

}

//线程2

stop = true;

这段代码是很典型的一段代码，很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上，这段代码会完全运行正确么？即一定会将线程中断么？不一定，也许在大多数时候，这个代码能够把线程中断，但是也有可能会导致无法中断线程（虽然这个可能性很小，但是只要一旦发生这种情况就会造成死循环了）。

下面解释一下这段代码为何有可能导致无法中断线程。在前面已经解释过，每个线程在运行过程中都有自己的工作内存，那么线程1在运行的时候，会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。

那么当线程2更改了stop变量的值之后，但是还没来得及写入主存当中，线程2转去做其他事情了，那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改，因此还会一直循环下去。

但是用volatile修饰之后就变得不一样了：

第一：使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存；

第二：使用volatile关键字的话，当线程2进行修改时，会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效（反映到硬件层的话，就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效）；

第三：由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。

那么在线程2修改stop值时（当然这里包括2个操作，修改线程2工作内存中的值，然后将修改后的值写入内存），会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，然后线程1读取时，发现自己的缓存行无效，它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后，然后去对应的主存读取最新的值。

那么线程1读取到的就是最新的正确的值。

内存模型 ()

根据 JVM 规范，JVM 内存共分为虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器、本地方法栈五个部分。

1、虚拟机栈：

每个线程有一个私有的栈，随着线程的创建而创建。栈里面存着的是一种叫“栈帧”的东西，每个方法会创建一个栈帧，栈帧中存放了局部变量表（基本数据类型和对象引用）、操作数栈、方法出口等信息。栈的大小可以固定也可以动态扩展。

2、本地方法栈：

这部分主要与虚拟机用到的 Native 方法相关，一般情况下， Java 应用程序员并不需要关心这部分的内容。

3、PC 寄存器：

PC 寄存器，也叫程序计数器。JVM支持多个线程同时运行，每个线程都有自己的程序计数器。倘若当前执行的是 JVM 的方法，则该寄存器中保存当前执行指令的地址；倘若执行的是native 方法，则PC寄存器中为空。

4、堆

堆内存是 JVM 所有线程共享的部分，在虚拟机启动的时候就已经创建。所有的对象和数组都在堆上进行分配。这部分空间可通过 GC 进行回收。当申请不到空间时会抛出 OutOfMemoryError。下面我们简单的模拟一个堆内存溢出的情况：

5、方法区：

方法区也是所有线程共享。主要用于存储类的信息、常量池、方法数据、方法代码等。方法区逻辑上属于堆的一部分，但是为了与堆进行区分，通常又叫“非堆”。 关于方法区内存溢出的问题会在下文中详细探讨。

在Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型（Java Memory Model，JMM）来屏蔽各个硬件平台和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。那么Java内存模型规定了哪些东西呢，它定义了程序中变量的访问规则，往大一点说是定义了程序执行的次序。注意，为了获得较好的执行性能，Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的寄存器或者高速缓存来提升指令执行速度，也没有限制编译器对指令进行重排序。也就是说，在java内存模型中，也会存在缓存一致性问题和指令重排序的问题。

Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中（类似于前面说的物理内存），每个线程都有自己的工作内存（类似于前面的高速缓存）。线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存。

举个简单的例子：在java中，执行下面这个语句：

i = 10;

执行线程必须先在自己的工作线程中对变量i所在的缓存行进行赋值操作，然后再写入主存当中。而不是直接将数值10写入主存当中。

那么Java语言 本身对 原子性、可见性以及有序性提供了哪些保证呢？

1.原子性

在Java中，对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作，即这些操作是不可被中断的，要么执行，要么不执行。

上面一句话虽然看起来简单，但是理解起来并不是那么容易。看下面一个例子i：

请分析以下哪些操作是原子性操作：

x = 10; //语句1

y = x; //语句2

x++; //语句3

x = x + 1; //语句4

咋一看，有些朋友可能会说上面的4个语句中的操作都是原子性操作。其实只有语句1是原子性操作，其他三个语句都不是原子性操作。

语句1是直接将数值10赋值给x，也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中。

语句2实际上包含2个操作，它先要去读取x的值，再将x的值写入工作内存，虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作，但是合起来就不是原子性操作了。

同样的，x++和 x = x+1包括3个操作：读取x的值，进行加1操作，写入新的值。

所以上面4个语句只有语句1的操作具备原子性。

也就是说，只有简单的读取、赋值（而且必须是将数字赋值给某个变量，变量之间的相互赋值不是原子操作）才是原子操作。

从上面可以看出，Java内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作，如果要实现更大范围操作的原子性，可以通过synchronized和Lock来实现。由于synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块，那么自然就不存在原子性问题了，从而保证了原子性。

2.可见性

对于可见性，Java提供了volatile关键字来保证可见性。

当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。

而普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。

另外，通过synchronized和Lock也能够保证可见性，synchronized和Lock能保证同一时刻只有一个线程获取锁然后执行同步代码，并且在释放锁之前会将对变量的修改刷新到主存当中。因此可以保证可见性。

3.有序性

在Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。

在Java里面，可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”（具体原理在下一节讲述）。另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性，很显然，synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码，相当于是让线程顺序执行同步代码，自然就保证了有序性。

数据库(行级锁 事务(看重) 索引)

1. 行级锁

表级锁

MySQL表级锁分为读锁和写锁。

读锁

用法：LOCK TABLE table_name [ AS alias_name ] READ

释放锁使用UNLOCK tables.可以为表使用别名，如果一旦使用别名在使用的时候也必须采用别名。成功申请读锁的前提是当前没有线程对该表使用写锁，否则该语句会被阻塞。申请读锁成功后，其他线程也可以对该表进行读操作，但不允许有线程对其进行写操作，就算是当前线程也不允许。当锁住了A表之后，就只能对A表进行读操作，对其他表进行读操作会出现错误（tablename was not locked with LOCK TABLES）

写锁

用法： LOCK TABLE table_name [AS alias_name] [ LOW_PRIORITY ] WRITE

同样也可以使用别名，与读锁不同的是，写锁中可以指定锁的优先级。LOW_PRIORITY是一种比读锁更低优先级的锁,当多个线程同时申请多种锁（LOW_PRIORITY,READ,WRITE）时，LOW_PRIORITY的优先级最低。读锁申请成功的前提是没有线程对表加读锁和其他写锁，否则会被阻塞。

表级锁在MyISAM和innoDB中都有用到，创建锁的开销小，不会出现死锁，由于锁定的是整张表，所以并发度低。当需要频繁对大部分数据做 GROUP BY 操作或者需要频繁扫描整个表时，推荐使用表级锁。

MySQL行级锁

行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，能大大减少数据库操作的冲突，由于其粒度小，加锁的开销最大。行级锁又分共享锁和排他锁。

共享锁：名词解释：共享锁又叫做读锁，所有的事务只能对其进行读操作不能写操作，加上共享锁后在事务结束之前其他事务只能再加共享锁，除此之外其他任何类型的锁都不能再加了。

Mysql会对查询结果中的每行都加共享锁，当没有其他线程对查询结果集中的任何一行使用排他锁时，可以成功申请共享锁，否则会被阻塞。其他线程也可以读取使用了共享锁的表，而且这些线程读取的是同一个版本的数据。

用法：SELECT `id` FROM table WHERE　id in(1,2) LOCK IN SHARE MODE 结果集的数据都会加共享锁

排他锁：名词解释：若某个事物对某一行加上了排他锁，只能这个事务对其进行读写，在此事务结束之前，其他事务不能对其进行加任何锁，其他进程可以读取,不能进行写操作，需等待其释放。

Mysql会对查询结果中的每行都加排他锁，当没有其他线程对查询结果集中的任何一行使用排他锁时，可以成功申请排他锁，否则会被阻塞。

用法：SELECT `id` FROM mk_user WHERE id=1 FOR UPDATE

行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁。行级锁的缺点是：由于需要请求大量的锁资源，所以速度慢，内存消耗大。

mysql的InnoDB,支持事务和行级锁，可以使用行锁来处理用户提现等业务。使用mysql锁的时候有时候会出现死锁，要做好死锁的预防。

死锁

id` 主键索引

`name` index 索引

`age` 普通字段

死锁产生的根本原因是两个以上的进程都要求对方释放资源，以至于进程都一直等待。在代码上是因为两个或者以上的事务都要求另一个释放资源。

死锁产生的四个必要条件：互斥条件、环路条件、请求保持、不可剥夺，缺一不可，相对应的只要破坏其中一种条件死锁就不会产生。

例如下面两条语句 第一条语句会优先使用`name`索引，因为name不是主键索引，还会用到主键索引

第二条语句是首先使用主键索引,再使用name索引 如果两条语句同时执行，第一条语句执行了name索引等待第二条释放主键索引，第二条执行了主键索引等待第一条的name索引，这样就造成了死锁。

解决方法：改造第一条语句 使其根据主键值进行更新

2.事务

事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。

针对上面的描述可以看出，事务的提出主要是为了解决并发情况下保持数据一致性的问题。

事务具有以下4个基本特征。

Atomic（原子性）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成功，要么全部失败。

Consistency（一致性）：只有合法的数据可以被写入数据库，否则事务应该将其回滚到最初状态。

Isolation（隔离性）：事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问，而不破坏数据的正确性和完整性。同时，并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。

Durability（持久性）：事务结束后，事务处理的结果必须能够得到固化。

2.事务的语句

开始事物：BEGIN TRANSACTION

提交事物：COMMIT TRANSACTION

回滚事务：ROLLBACK TRANSACTION

3.事务的4个属性

①原子性(Atomicity)：事务中的所有元素作为一个整体提交或回滚，事务的个元素是不可分的，事务是一个完整操作。

②一致性(Consistemcy)：事物完成时，数据必须是一致的，也就是说，和事物开始之前，数据存储中的数据处于一致状态。保证数据的无损。

③隔离性(Isolation)：对数据进行修改的多个事务是彼此隔离的。这表明事务必须是独立的，不应该以任何方式以来于或影响其他事务。

④持久性(Durability)：事务完成之后，它对于系统的影响是永久的，该修改即使出现系统故障也将一直保留，真实的修改了数据库

4.事务的保存点

SAVE TRANSACTION 保存点名称 --自定义保存点的名称和位置

ROLLBACK TRANSACTION 保存点名称 --回滚到自定义的保存点

其他高手的一些补充：

事务的标准定义： 指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，而这些逻辑工作单元需要具有原子性， 一致性，隔离性和持久性四个属性，统称为ACID特性。

所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。例如,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。

事务和程序是两个概念。一般地讲,一个程序中包含多个事务。

事务的开始与结束可以由用户显式控制。如果用户没有显式地定义事务,则由DBMS按缺省规定自动划分事务。在SQL语言中,定义事务的语句有三条：

BEGIN TRANSACTION

COMMIT

ROLLBACK

同生共死。。

显示事务被用begin transaction 与 end transaction 标识起来，其中的 update 与 delete 语句或者全部执行或者全部不执行。。 如：

begin transaction T1

update student

set name='Tank'

where id=2006010

delete from student

where id=2006011

commit

简单地说，事务是一种机制，用以维护数据库的完整性。

其实现形式就是将普通的SQL语句嵌入到Begin Tran...Commit Tran 中（或完整形式 Begin Transaction...Commit Transaction)，当然，必要时还可以使用RollBack Tran 回滚事务，即撤销操作。

利用事务机制，对数据库的操作要么全部执行，要么全部不执行，保证数据库的一致性。需要使用事务的SQL语句通常是更新和删除操作等。

end transaction T1

关于savepoint

用户在事务（transaction）内可以声明（declare）被称为保存点（savepoint）的标记。保存点将一个大事务划分为较小的片断。用户可以使用保存点（savepoint）在事务（transaction）内的任意位置作标记。之后用户在对事务进行回滚操作（rolling back）时，就可以选择从当前执行位置回滚到事务内的任意一个保存点。例如用户可以在一系列复杂的更新（update）操作之间插入保存点，如果执行过程中一个语句出现错误，用户 可以回滚到错误之前的某个保存点，而不必重新提交所有的语句。在开发应用程序时也同样可以使用保存点（savepoint）。如果一个过程（procedure）内包含多个函数（function），用户可以在每个函数的开始位置创建一个保存点。当一个函数失败时， 就很容易将数据恢复到函数执行之前的状态，回滚（roll back）后可以修改参数重新调用函数，或执行相关的错误处理。

当事务（transaction）被回滚（rollback）到某个保存点（savepoint）后，Oracle将释放由被回滚语句使用的锁。其他等待被锁资源的事务就可以继续执行。需要更新（update）被锁数据行的事务也可以继续执行。将事务（transaction）回滚（roll back）到某个保存点（savepoint）的过程如下：

1. Oracle 回滚指定保存点之后的语句

2. Oracle 保留指定的保存点，但其后创建的保存点都将被清除

3. Oracle 释放此保存点后获得的表级锁（table lock）与行级锁（row lock），但之前的数据锁依然保留。

被部分回滚的事务（transaction）依然处于活动状态，可以继续执行。一个事务（transaction）在等待其他事务的过程中，进行回滚（roll back）到某个保存点（savepoint）的操作不会释放行级锁（row lock）。为了避免事务因为不能获得锁而被挂起，应在执行 UPDATE 或 DELETE 操作前使用 FORUPDATE ... NOWAIT 语句。（以上内容讲述的是回滚保存点之前所获得的锁。而在保存点之后获得的行级锁是会被释放的，同时保存点之后执行的SQL 语句也会被完全回滚）。

2. 索引

mysql的索引分为单列索引(主键索引,唯一索引,普通索引)和组合索引.

单列索引:一个索引只包含一个列,一个表可以有多个单列索引.

组合索引:一个组合索引包含两个或两个以上的列,

1.单列索引

1-1) 普通索引,这个是最基本的索引,

其sql格式是 CREATE INDEX IndexName ON `TableName`(`字段名`(length)) 或者 ALTER TABLE TableName ADD INDEX IndexName(`字段名`(length))

1-2) 唯一索引,与普通索引类似,但是不同的是唯一索引要求所有的类的值是唯一的,这一点和主键索引一样.但是他允许有空值,

其sql格式是 CREATE UNIQUE INDEX IndexName ON `TableName`(`字段名`(length)); 或者 ALTER TABLE TableName ADD UNIQUE (column_list)

2.组合索引

一个表中含有多个单列索引不代表是组合索引,通俗一点讲 组合索引是:包含多个字段但是只有索引名称

其sql格式是 CREATE INDEX IndexName On `TableName`(`字段名`(length),`字段名`(length),...);

CREATE INDEX nickname_account_createdTime_Index ON `award`(`nickname`, `account`, `created_time`);

如果你建立了 组合索引(nickname_account_createdTime_Index) 那么他实际包含的是3个索引 (nickname) (nickname,account)(nickname,account,created_time)

这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，

3.使用索引的优点

1.可以通过建立唯一索引或者主键索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性.

2.建立索引可以大大提高检索的数据,以及减少表的检索行数

3.在表连接的连接条件 可以加速表与表直接的相连

4.在分组和排序字句进行数据检索,可以减少查询时间中 分组 和 排序时所消耗的时间(数据库的记录会重新排序)

5.建立索引,在查询中使用索引 可以提高性能

4.使用索引的缺点

1.在创建索引和维护索引 会耗费时间,随着数据量的增加而增加

2.索引文件会占用物理空间,除了数据表需要占用物理空间之外,每一个索引还会占用一定的物理空间

3.当对表的数据进行 INSERT,UPDATE,DELETE 的时候,索引也要动态的维护,这样就会降低数据的维护速度,(建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快)。

Mysql索引的分类(Btree, hash)，各自使用什么情况

btree索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索，根节点的槽中存放了指向子节点的指针，存储引擎根据这些指针向下层查找,通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下一层子节点，这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下限，最终存储引擎要么是找到对应的值，要么是该记录不存在。

叶子节点比较特别，他们的指针指向的是被索引的数据，而不是其他的节点页（不同的引擎指针类型不同），其实在根节点与叶子节点之间可能有很多层节点页，树的深度和表的大小直接相关。

btree树索引列是顺序组织存储的，所以很适合查找范围数据，

哈希索引：

基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列的值计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码不一样，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。

在mysql中，只有memory引擎显式支持哈希索引，这也是memory引擎表的默认索引类型，memory也支持btree，值得一提的是，memory引擎是支持非唯一哈希索引的。在数据库世界里是比较与众不同，如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。

（1）Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个Hash值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。

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