1、HashMap原理，线程安全？

数组，链表，红黑树。 非线程安全

2、Java如何进行线程同步

同步锁 synchronized

ReentrantLock锁

Semaphore 信号量

3、CAS原理

Compare And Swap 先比较再交换

有三个操作数 内存位置，预期值A，修改值B，如果内存位置和预期A取出的值相同，则把值替换成B，否则不做处理。

4、JVM垃圾回收之GC算法

标记-整理

标记-清除

标记-复制

5、Mysql索引原理以及查询优化：

B+Tree索引

查询优化：explain  最左匹配

6、TCP，拥塞控制

7、算法：给定一棵二叉树，找到这棵树最中最后一行中最左边的值。

9、电商平台中订单未支付过期如何实现自动关单？

定时任务，定时检查订单是否过期

10、如何设计一个秒杀系统

限流 ， MQ异步下单，  商品数据缓存到Redis，Redis扣库存并防止超卖

11、如果你的系统的 OPS 突然提升 10 倍你会怎么设计？

限流降级，扩容，加缓存，异步化 分库分表

12、如何设计一个支持 10 万 OPS 的会员系统

缓存 + 分库分表 + 异步写入 + 集群

13、关于索引的底层实现,为什么选择 B+Tree而不是红黑树？

对比红黑树，他的分叉是2，这样整体树就高，磁盘IO次数就多。

对比B树，B树非叶子节点也存数据，这样分叉就变少，树变高，磁盘IO次数就多。

B+树， 数据存储在叶子节点，非叶子节点存储索引，叶子节点数双向链表，这样就更容易支持范围查找

参考：

为什么选B+树，而不是红黑树或B树？

对比红黑树：红黑树是二叉树，分叉只有2。数据量大时树太高，磁盘IO次数多；而B+树非叶子节点不存数据，分叉大、树矮，IO次数少。

对比B树：B树的非叶子节点也存数据，导致分叉变小，树变高，IO变多；且B树范围查询需要频繁中序遍历。B+树非叶子节点不存数据、节点大小固定，有利于磁盘预读；叶子节点通过双向链表连接，支持高效的范围查询和排序。

总结：B+树把数据全放叶子节点，内部节点只做索引，这种设计最大化地利用了一次磁盘IO能读取的数据量，把树高降到了最低，完美契合数据库磁盘存储的特性。

14、介绍HashMap，与TreeMap区别

HashMap是无序的 O(1)，

TreeMap是有序的，红黑树 O（logn）

15、用HashMap实现一个有过期功能的缓存，怎么实现

value 是一个对象，包括创建时间和过期时间，获取key的时候，判断value是否过期
还有定时任务，检查是否过期