「b树java实现」b+树的实现原理

本篇文章给大家谈谈b树java实现，以及b+树的实现原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、如何不用递归遍历二叉树
• 2、mysql 核心内容-上
• 3、java里同时出现b[]和b[][]
• 4、java两年经验面试都会问什么问题
• 5、Java编程中 什么是索引，有什么作用？

如何不用递归遍历二叉树

非递归的方法是用存储代替计算，就是在建立树时，实现了存储展开，相当于存储了未来需要遍历的路径，所以就快了。递归是送快递，一层层往下递，非递归是先建好区域仓库，由各地仓库储存发货，所以速度更快，但需要仓库储存（内存占用更多）。

二叉树遍历在数据结构中用得多，这种算法是从kb时代的内存来的，主要用于理解概念，提升编程时的思想用。

实际用途中

如果用于商业一般用数据库代替，根本用不到二叉树，是用存储代替计算。速度快，可以用内存数据库，如我用h2 database的Memory Mode 在java下可以实现1秒1百万次插入。用sqlite内存模式代替以前在c++需要手工管理的数据结构。数据量大一个电脑存不下时，用hadoop/spark/redis，对分布式大数据支持比较好。

如果用于计算量大的任务或内核结构，可以用矩阵数组，链表，k/v这种比较直观模式存储。

对于树和图这种在内存中复杂的数据结构，尽量不要在生产环境下使用，容易内存泄露，用简单方式代替。对于图结构，可以使用图数据库，如neo4j。对于树结构，可以在数据库中存储一棵树。实际上数据库的存储多用树，如B树、B-树、B+树、B*树。

当然如果你写加密算法，这种要求极高的程序时，还是需要考虑性能最大化的，否则一般用存储代替遍历计算，因为内存和硬盘，现在很便宜了，而cpu还是一种宝贵的资源。

mysql 核心内容-上

1、SQL语句执行流程

MySQL大体上可分为Server层和存储引擎层两部分。

Server层：

连接器：TCP握手后服务器来验证登陆用户身份，A用户创建连接后，管理员对A用户权限修改了也不会影响到已经创建的链接权限，必须重新登陆。

查询缓存：查询后的结果存储位置，MySQL8.0版本以后已经取消，因为查询缓存失效太频繁，得不偿失。

分析器：根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。

优化器：多种执行策略可实现目标，系统自动选择最优进行执行。

执行器：判断是否有权限，将最终任务提交到存储引擎。

存储引擎层

负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认存储引擎(经常用的也是这个)。

SQL执行顺序

2、BinLog、RedoLog、UndoLog

BinLog

BinLog是记录所有数据库表结构变更（例如create、alter table）以及表数据修改(insert、update、delete)的二进制日志，主从数据库同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三种模式。

STATEMENT 模式

内容：binlog 记录可能引起数据变更的 sql 语句

优势：该模式下，因为没有记录实际的数据，所以日志量很少 IO 都消耗很低，性能是最优的

劣势：但有些操作并不是确定的，比如 uuid() 函数会随机产生唯一标识，当依赖 binlog 回放时，该操作生成的数据与原数据必然是不同的，此时可能造成无法预料的后果。

ROW 模式

内容：在该模式下，binlog 会记录每次操作的源数据与修改后的目标数据，StreamSets就要求该模式。

优势：可以绝对精准的还原，从而保证了数据的安全与可靠，并且复制和数据恢复过程可以是并发进行的

劣势：缺点在于 binlog 体积会非常大，同时，对于修改记录多、字段长度大的操作来说，记录时性能消耗会很严重。阅读的时候也需要特殊指令来进行读取数据。

MIXED 模式

内容：是对上述STATEMENT 跟 ROW 两种模式的混合使用。

细节：对于绝大部分操作，都是使用 STATEMENT 来进行 binlog 没有记录，只有以下操作使用 ROW 来实现：表的存储引擎为 NDB，使用了uuid() 等不确定函数，使用了 insert delay 语句，使用了临时表

主从同步流程：

1、主节点必须启用二进制日志，记录任何修改了数据库数据的事件。

2、从节点开启一个线程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客户端，通过 mysql 协议，请求主节点的二进制日志文件中的事件 。

3、主节点启动一个线程（dump Thread），检查自己二进制日志中的事件，跟对方请求的位置对比，如果不带请求位置参数，则主节点就会从第一个日志文件中的第一个事件一个一个发送给从节点。

4、从节点接收到主节点发送过来的数据把它放置到中继日志（Relay log）文件中。并记录该次请求到主节点的具体哪一个二进制日志文件内部的哪一个位置（主节点中的二进制文件会有多个）。

5、从节点启动另外一个线程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件读取出来，并在本地再执行一次。

mysql默认的复制方式是异步的，并且复制的时候是有并行复制能力的。主库把日志发送给从库后不管了，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。

全同步复制

主库写入binlog后强制同步日志到从库，所有的从库都执行完成后才返回给客户端，但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。

半同步复制

半同步复制的逻辑是这样，从库写入日志成功后返回ACK确认给主库，主库收到至少一个从库的确认就认为写操作完成。

还可以延伸到由于主从配置不一样、主库大事务、从库压力过大、网络震荡等造成主备延迟，如何避免这个问题？主备切换的时候用可靠性优先原则还是可用性优先原则？如何判断主库Crash了？互为主备的情况下如何避免主备循环复制？被删库跑路了如何正确恢复？( o )… 感觉越来越扯到DBA的活儿上去了。

RedoLog

可以先通过下面demo理解：

饭点记账可以把账单写在账本上也可以写在粉板上。有人赊账或者还账的话，一般有两种做法：

1、直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉。

2、先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。

生意忙时选后者，因为前者太麻烦了。得在密密麻麻的记录中找到这个人的赊账总额信息，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。

同样在MySQL中如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。而粉板和账本配合的整个过程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技术，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。此时账本 = BinLog，粉板 = RedoLog。

1、 记录更新时，InnoDB引擎就会先把记录写到RedoLog（粉板）里面，并更新内存。同时，InnoDB引擎会在空闲时将这个操作记录更新到磁盘里面。

2、 如果更新太多RedoLog处理不了的时候，需先将RedoLog部分数据写到磁盘，然后擦除RedoLog部分数据。RedoLog类似转盘。

RedoLog有write pos 跟checkpoint

write pos ：是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。

check point：是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos和check point之间的是粉板上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。

有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。 redolog两阶段提交：为了让binlog跟redolog两份日志之间的逻辑一致。提交流程大致如下：

1 prepare阶段 -- 2 写binlog -- 3 commit

当在2之前崩溃时，重启恢复后发现没有commit，回滚。备份恢复：没有binlog 。一致

当在3之前崩溃时，重启恢复发现虽没有commit，但满足prepare和binlog完整，所以重启后会自动commit。备份：有binlog. 一致

binlog跟redolog区别：

redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。

redo log是物理日志，记录的是在某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1。

redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。追加写是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

UndoLog

UndoLog 一般是逻辑日志，主要分为两种：

insert undo log

代表事务在insert新记录时产生的undo log, 只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃

update undo log

事务在进行update或delete时产生的undo log; 不仅在事务回滚时需要，在快照读时也需要；所以不能随便删除，只有在快速读或事务回滚不涉及该日志时，对应的日志才会被purge线程统一清除

3、MySQL中的索引

索引的常见模型有哈希表、有序数组和搜索树。

哈希表：一种以KV存储数据的结构，只适合等值查询，不适合范围查询。

有序数组：只适用于静态存储引擎，涉及到插入的时候比较麻烦。可以参考Java中的ArrayList。

搜索树：按照数据结构中的二叉树来存储数据，不过此时是N叉树(B+树)。广泛应用在存储引擎层中。

B+树比B树优势在于：

B+ 树非叶子节点存储的只是索引，可以存储的更多。B+树比B树更加矮胖，IO次数更少。

B+ 树叶子节点前后管理，更加方便范围查询。同时结果都在叶子节点，查询效率稳定。

B+树中更有利于对数据扫描，可以避免B树的回溯扫描。

索引的优点：

1、唯一索引可以保证每一行数据的唯一性

2、提高查询速度

3、加速表与表的连接

4、显著的减少查询中分组和排序的时间

5、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

索引的缺点：

1、创建跟维护都需要耗时

2、创建索引时，需要对表加锁，在锁表的同时，可能会影响到其他的数据操作

3、 索引需要磁盘的空间进行存储，磁盘占用也很快。

4、当对表中的数据进行CRUD的时，也会触发索引的维护，而维护索引需要时间，可能会降低数据操作性能

索引设计的原则不应该：

1、索引不是越多越好。索引太多，维护索引需要时间跟空间。

2、 频繁更新的数据，不宜建索引。

3、数据量小的表没必要建立索引。

应该：

1、重复率小的列建议生成索引。因为重复数据少，索引树查询更有效率，等价基数越大越好。

2、数据具有唯一性，建议生成唯一性索引。在数据库的层面，保证数据正确性

3、频繁group by、order by的列建议生成索引。可以大幅提高分组和排序效率

4、经常用于查询条件的字段建议生成索引。通过索引查询，速度更快

索引失效的场景

1、模糊搜索：左模糊或全模糊都会导致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。

2、隐式类型转换：比如select * from t where name = xxx , name是字符串类型，但是没有加引号，所以是由MySQL隐式转换的，所以会让索引失效 3、当语句中带有or的时候：比如select * from t where name=‘sw’ or age=14

4、不符合联合索引的最左前缀匹配：(A,B,C)的联合索引，你只where了C或B或只有B,C

关于索引的知识点：

主键索引：主键索引的叶子节点存的是整行数据信息。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。主键自增是无法保证完全自增的哦，遇到唯一键冲突、事务回滚等都可能导致不连续。

唯一索引：以唯一列生成的索引，该列不允许有重复值，但允许有空值(NULL)

普通索引跟唯一索引查询性能：InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的，默认每页16KB，因此这两种索引查询数据性能差别微乎其微。

change buffer：普通索引用在更新过程的加速，更新的字段如果在缓存中，如果是普通索引则直接更新即可。如果是唯一索引需要将所有数据读入内存来确保不违背唯一性，所以尽量用普通索引。

非主键索引：非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）

回表：先通过数据库索引扫描出数据所在的行，再通过行主键id取出索引中未提供的数据，即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。

覆盖索引：如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为覆盖索引。

联合索引：相对单列索引，组合索引是用多个列组合构建的索引，一次性最多联合16个。

最左前缀原则：对多个字段同时建立的组合索引(有顺序，ABC，ACB是完全不同的两种联合索引) 以联合索引(a,b,c)为例，建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。另外组合索引实际还是一个索引，并非真的创建了多个索引，只是产生的效果等价于产生多个索引。

索引下推：MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数。

索引维护：B+树为了维护索引有序性涉及到页分裂跟页合并。增删数据时需考虑页空间利用率。

自增主键：一般会建立与业务无关的自增主键，不会触发叶子节点分裂。

延迟关联：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据主键关联原表获得需要的数据。

InnoDB存储: * .frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。*.ibd文件则是该表的索引，数据存储文件，既该表的所有索引树，所有行记录数据都存储在该文件中。

MyISAM存储：* .frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。* .MYD文件是MyISAM存储引擎表的所有行数据的文件。* .MYI文件存放的是MyISAM存储引擎表的索引相关数据的文件。MyISAM引擎下，表数据和表索引数据是分开存储的。

MyISAM查询：在MyISAM下，主键索引和辅助键索引都属于非聚簇索引。查询不管是走主键索引，还是非主键索引，在叶子结点得到的都是目的数据的地址，还需要通过该地址，才能在数据文件中找到目的数据。

PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引

4、SQL事务隔离级别

ACID的四个特性

原子性（Atomicity）：把多个操作放到一个事务中，保证这些操作要么都成功，要么都不成功

一致性（Consistency）：理解成一串对数据进行操作的程序执行下来，不会对数据产生不好的影响，比如凭空产生，或消失

隔离性（Isolation，又称独立性）：隔离性的意思就是多个事务之间互相不干扰，即使是并发事务的情况下，他们只是两个并发执行没有交集，互不影响的东西；当然实现中，也不一定需要这么完整隔离性，即不一定需要这么的互不干扰，有时候还是允许有部分干扰的。所以MySQL可以支持4种事务隔离性

持久性（Durability）：当某个操作操作完毕了，那么结果就是这样了，并且这个操作会持久化到日志记录中

PS：ACID中C与CAP定理中C的区别

ACID的C着重强调单数据库事务操作时，要保证数据的完整和正确性，数据不会凭空消失跟增加。CAP 理论中的C指的是对一个数据多个备份的读写一致性

事务操作可能会出现的数据问题

1、脏读(dirty read)：B事务更改数据还未提交，A事务已经看到并且用了。B事务如果回滚，则A事务做错了

2、 不可重复读(non-repeatable read)：不可重复读的重点是修改: 同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了，只需要锁住满足条件的记录

3、 幻读(phantom read)：事务A先修改了某个表的所有纪录的状态字段为已处理，未提交；事务B也在此时新增了一条未处理的记录，并提交了；事务A随后查询记录，却发现有一条记录是未处理的造成幻读现象，幻读仅专指新插入的行。幻读会造成语义上的问题跟数据一致性问题。

4、 在可重复读RR隔离级别下，普通查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在当前读下才会出现。要用间隙锁解决此问题。

在说隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL标准的事务隔离级别由低到高如下： 上图从上到下的模式会导致系统的并行性能依次降低，安全性依次提高。

读未提交：别人改数据的事务尚未提交，我在我的事务中也能读到。

读已提交(Oracle默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中才能读到。

可重复读(MySQL默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中也不去读，以此保证重复读一致性。

串行：我的事务尚未提交，别人就别想改数据。

标准跟实现：上面都是关于事务的标准，但是每一种数据库都有不同的实现，比如MySQL InnDB 默认为RR级别，但是不会出现幻读。因为当事务A更新了所有记录的某个字段，此时事务A会获得对这个表的表锁，因为事务A还没有提交，所以事务A获得的锁没有释放，此时事务B在该表插入新记录，会因为无法获得该表的锁，则导致插入操作被阻塞。只有事务A提交了事务后，释放了锁，事务B才能进行接下去的操作。所以可以说 MySQL的RR级别的隔离是已经实现解决了脏读，不可重复读和幻读的。

5、MySQL中的锁

无论是Java的并发编程还是数据库的并发操作都会涉及到锁，研发人员引入了悲观锁跟乐观锁这样一种锁的设计思想。

悲观锁：

优点：适合在写多读少的并发环境中使用，虽然无法维持非常高的性能，但是在乐观锁无法提更好的性能前提下，可以做到数据的安全性

缺点：加锁会增加系统开销，虽然能保证数据的安全，但数据处理吞吐量低，不适合在读书写少的场合下使用

乐观锁：

优点：在读多写少的并发场景下，可以避免数据库加锁的开销，提高DAO层的响应性能，很多情况下ORM工具都有带有乐观锁的实现，所以这些方法不一定需要我们人为的去实现。

缺点：在写多读少的并发场景下，即在写操作竞争激烈的情况下，会导致CAS多次重试，冲突频率过高，导致开销比悲观锁更高。

实现：数据库层面的乐观锁其实跟CAS思想类似， 通数据版本号或者时间戳也可以实现。

数据库并发场景主要有三种：

读-读：不存在任何问题，也不需要并发控制

读-写：有隔离性问题，可能遇到脏读，幻读，不可重复读

写-写：可能存更新丢失问题，比如第一类更新丢失，第二类更新丢失

两类更新丢失问题：

第一类更新丢失：事务A的事务回滚覆盖了事务B已提交的结果 第二类更新丢失：事务A的提交覆盖了事务B已提交的结果

为了合理贯彻落实锁的思想，MySQL中引入了杂七杂八的各种锁：

锁分类

MySQL支持三种层级的锁定，分别为

表级锁定

MySQL中锁定粒度最大的一种锁，最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。

页级锁定

是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁，表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

行级锁定

Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大行级锁不一定比表级锁要好：锁的粒度越细，代价越高，相比表级锁在表的头部直接加锁，行级锁还要扫描找到对应的行对其上锁，这样的代价其实是比较高的，所以表锁和行锁各有所长。

MyISAM中的锁

虽然MySQL支持表，页，行三级锁定，但MyISAM存储引擎只支持表锁。所以MyISAM的加锁相对比较开销低，但数据操作的并发性能相对就不高。但如果写操作都是尾插入，那还是可以支持一定程度的读写并发

从MyISAM所支持的锁中也可以看出，MyISAM是一个支持读读并发，但不支持通用读写并发，写写并发的数据库引擎，所以它更适合用于读多写少的应用场合，一般工程中也用的较少。

InnoDB中的锁

该模式下支持的锁实在是太多了，具体如下：

共享锁和排他锁 (Shared and Exclusive Locks)

意向锁（Intention Locks）

记录锁（Record Locks）

间隙锁（Gap Locks）

临键锁 （Next-Key Locks）

插入意向锁（Insert Intention Locks）

主键自增锁 (AUTO-INC Locks)

空间索引断言锁（Predicate Locks for Spatial Indexes）

举个栗子，比如行锁里的共享锁跟排它锁：lock in share modle 共享读锁：

为了确保自己查到的数据没有被其他的事务正在修改，也就是说确保查到的数据是最新的数据，并且不允许其他人来修改数据。但是自己不一定能够修改数据，因为有可能其他的事务也对这些数据使用了 in share mode 的方式上了S 锁。如果不及时的commit 或者rollback 也可能会造成大量的事务等待。

for update排它写锁:

为了让自己查到的数据确保是最新数据，并且查到后的数据只允许自己来修改的时候，需要用到for update。相当于一个 update 语句。在业务繁忙的情况下，如果事务没有及时的commit或者rollback 可能会造成其他事务长时间的等待，从而影响数据库的并发使用效率。

Gap Lock间隙锁：

1、行锁只能锁住行，如果在记录之间的间隙插入数据就无法解决了，因此MySQL引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是左右开区间。间隙锁之间不会冲突。

2、间隙锁和行锁合称NextKeyLock，每个NextKeyLock是前开后闭区间。

间隙锁加锁原则(学完忘那种)：

1、加锁的基本单位是 NextKeyLock，是前开后闭区间。

2、查找过程中访问到的对象才会加锁。

3、索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，NextKeyLock退化为行锁。

4、索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，NextKeyLock退化为间隙锁。

5、唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。

java里同时出现b[]和b[][]

因为B树的原英文名称为B-tree，而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树，

B树(B-tree)是一种树状数据结构能够用来存储排序后的数据。这种数据结构能够让查找数据、循序存取、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。

java两年经验面试都会问什么问题

个人介绍：

首先介绍下我面试时的自身条件情况，我把自己的情况分为优势和劣势来说可能更有利于你们比较自身情况。

劣势：

1.15年7月毕业后开始到上海工作，面试的时候是17年3月到4月，一年多的经验，勉强算两年经验。分析：一年多经验我认为是比较尴尬的，处于一个不上不下的位置，很多公司比较喜欢招三年经验的，或者直接招应届生来培养。

2.毕业于一个非985/211，勉强上一本的高校。分析：这个相对影响较小，因为有工作经验后，公司对学校的要求就没那么高了，只要是本科就基本没问题，但是还是有个别叼毛公司只要985/211。

3.前一家公司是传统电信行业，加入项目组时，项目已经上线有段时间了，我们的任务就是有需求就开发，有bug就优化，其他时间就聊骚，各干各的，工作一年多跟在养老一样，用一句话说就是编程5分钟，扯淡2小时，项目经验严重不足，没开发过很难的需求。分析：这一点是最伤的，公司招有经验的就想看你都干了些什么牛批的东西，结果你告诉面试官我写的需求都是垃圾。

优势：

1.大学时拿过比较多的奖，每年都是校级优秀学生，毕业时是市级优秀毕业生，拿过省级ACM二等奖等。分析：大学的荣誉对一个有工作经验的人来说，公司不一定会看重，但是可能会对面试官产生微妙的影响，特别是ACM奖，我碰到过有的面试官也是搞过ACM的，有共同的话题聊起来总是比较容易的，但是也要注意不能把这一栏篇幅写的过于多，只能当作点缀用，我当时是放在简历最后一栏，简要的写了最主要的几个奖。

2.良好的沟通交流能力。分析：这个能力不会是关键性的，但是可以加分。

3.较强的学习能力和逻辑思维能力。分析：有些公司和面试官还是比较看重一个人的学习能力的，经验代表着你现在在什么级别，而学习能力则代表着你将来能到达什么级别。

学习过程：

看了我的优劣势介绍，你会发现我的优势相对于我的劣势来说，简直不值一提。我自己对此也有清晰的认识，因此从过完年之后，我就开始抓紧空闲时间学习。学习的过程如下：

1.看面试题

正常人第一步肯定都会看面试题，我也不例外，在看的过程中，我发现有些文章写的不错，对我帮助不小值得推荐，如下：

Java面试题全集（上）很多基础的东西，建议先看。

各大公司Java后端开发面试题总结

面试心得与总结—BAT、网易、蘑菇街

关于Java面试，你应该准备这些知识点

2.深入学习

在看面试题的过程，你会遇到一些自己没接触过的或者以前没深入学习过的知识，例如最常问的HashMap内部实现原理，这就促使你得开始去看jdk的源码或者是学习一些新的东西。看源码是很重要的一步，起步很难，但是会让你收益良多，看源码的过程如果碰到无法理解的地方，可以百度看下别人的理解。我学习源码的过程中，看过几个人的关于源码的文章写的很不错，如下：

五月的仓颉

占小狼

zhangshixi的Core java系列

3.熟悉项目

找出自己工作以来开发过的最叼的功能，将整个功能的流程和涉及的东西吃透。项目是面试中必问的环节，一般是以一个功能点为基础展开问，因此你必须对这个功能有很深的认识，不能有模糊的地方。如果有时间，能把涉及到的知识点也搞懂最好。

4.做面试题

有不少公司是有面试的，如果你没有准备过，很容易在各种小地方犯错，建议去一些面试题网站多做些题目，我自己是用的牛客网。

5.学习记录

把自己每天的学习时间和学习内容记录下来，可以让自己更有动力的学习，学习是一个枯燥的过程，你必须让自己时刻保持有动力。

投简历、约面试环节

1.在哪些网站投？

拉勾网、BOSS直聘、猎聘网。

2.是否该海投？

投简历分为两个情况。

1）没有社招面试经验：建议采取海投的方式，只要职位要求跟自己比较匹配都可以投，累计面试经验。这个环节可以把投简历的网站增加两家：智联和无忧。

2）自认为社招面试经验已经足够：投那些职位匹配、公司满意的职位。公司评价可以去看准网、百度、知乎等查询。

3.一天约几家面试合适？

最理想的情况为2家面试，上午一般在10点左右，下午一般在2点左右。建议把理想的公司放下午，因为下午的时间比较充足，可以让公司更充分的了解你。我开始面的时候，每次都是上午面的不好，下午面的不错。

4.投简历经常没下文？

我当初也没想到简历筛选这关有这么难，可能是我的简历确实亮点不多，再者HR很多都不是行内人，因此他们看得最直接的就是你上家的公司和你毕业的学校，如果你不是从牛逼的公司/学校出来，可能会碰到和我一样的情况，应对的办法就是多投。

5.是否该裸辞？

我一开始是边上班边投，然后利用调休时间，或者请假去面试。后来，面试机会越来越多，请假太频繁了，自己都不好意思了，并且自己也已经有足够的信心，这个时候我选择了裸辞。裸辞还有一个原因是，在面试过程中你会发现，有的公司要人要的紧，如果你的辞职流程过长可能会导致你错过这个公司。

6.注意事项

1）面试前一天把路线和时间算好，最好别迟到。

2）背个书包，带好简历、充电宝、纸巾、雨伞。

面试环节

1.笔试常见的问题？

面试常见的问题上面给的面试题链接基本都有。我只提几点：1）写SQL：写SQL很常考察group by、内连接和外连接。2）手写代码：手写代码一般考单例、排序、线程、消费者生产者。我建议排序算法除了冒泡排序，最好还能手写一种其他的排序代码。试想：如果一般面试者都写的冒泡排序，而你写的是快速排序/堆排序，肯定能给面试官留下不错的印象。

2.面试流程？

1）让你自我介绍

2）问Java基础知识

3）问项目

4）情景问题，例如：你的一个功能上了生产环境后，服务器压力骤增，该怎么排查。

5）你有什么想问面试官的

3.面试常问的知识点？

1）集合相关问题（必问）：

HashMap、LinkedHashMap、ConcurrentHashMap、ArrayList、LinkedList的底层实现。

HashMap和Hashtable的区别。

ArrayList、LinkedList、Vector的区别。

HashMap和ConcurrentHashMap的区别。

HashMap和LinkedHashMap的区别。

HashMap是线程安全的吗。

ConcurrentHashMap是怎么实现线程安全的。

2）线程相关问题（必问）：

创建线程的3种方式。

什么是线程安全。

Runnable接口和Callable接口的区别。

wait方法和sleep方法的区别。

synchronized、Lock、ReentrantLock、ReadWriteLock。

介绍下CAS(无锁技术)。

什么是ThreadLocal。

创建线程池的4种方式。

ThreadPoolExecutor的内部工作原理。

分布式环境下，怎么保证线程安全。

3）JVM相关问题：

介绍下垃圾收集机制（在什么时候，对什么，做了什么）。

垃圾收集有哪些算法，各自的特点。

类加载的过程。

双亲委派模型。

有哪些类加载器。

能不能自己写一个类叫java.lang.String。

4）设计模式相关问题（必问）：

先问你熟悉哪些设计模式，然后再具体问你某个设计模式具体实现和相关扩展问题。

5）数据库相关问题，针对Mysql（必问）：

给题目让你手写SQL。

有没有SQL优化经验。

Mysql索引的数据结构。

SQL怎么进行优化。

SQL关键字的执行顺序。

有哪几种索引。

什么时候该（不该）建索引。

Explain包含哪些列。

Explain的Type列有哪几种值。

6）框架相关问题：

Hibernate和Mybatis的区别。

Spring MVC和Struts2的区别。

Spring用了哪些设计模式。

Spring中AOP主要用来做什么。

Spring注入bean的方式。

什么是IOC，什么是依赖注入。

Spring是单例还是多例，怎么修改。

Spring事务隔离级别和传播性。

介绍下Mybatis/Hibernate的缓存机制。

Mybatis的mapper文件中#和$的区别。

Mybatis的mapper文件中resultType和resultMap的区别。

Mybatis中DAO层接口没有写实现类，Mapper中的方法和DAO接口方法是怎么绑定到一起的，其内部是怎么实现的。

7）其他遇到问题：

介绍下栈和队列。

IO和NIO的区别。

接口和抽象类的区别。

int和Integer的自动拆箱/装箱相关问题。

常量池相关问题。

==和equals的区别。

重载和重写的区别。

String和StringBuilder、StringBuffer的区别。

静态变量、实例变量、局部变量线程安全吗，为什么。

try、catch、finally都有return语句时执行哪个。

介绍下B树、二叉树。

ajax的4个字母分别是什么意思。

xml全称是什么。

分布式锁的实现。

分布式session存储解决方案。

常用的linux命令。

一些经验：

1.先投一些普通公司，等面出了心得再去投理想的公司。

2.不熟悉的技术不要主动提。

3.对于那种实习期6个月还打8折的公司，除非你没有其他选择了，否则不要去。

4.小公司喜欢在薪水上压你，开的时候适当提高。

5.不要去参加招聘会，纯粹是浪费时间。

6.把面试当作一次技术的交流，不要太在意是否能被录取。

7.公司一般面完就决定是否录取了，让你回去等消息这种情况一般没戏，无论你自己觉得面的有多好。

8.尽量少通过电话面试，效果不好。

9.在面试的日子里，要保持每天学习，无论是学习新东西还是复习旧东西。

10.拿到offer了，问问自己这个公司让自己100%满意了吗，如果不是，请继续努力找更好的。

11.通过面试官可以大概判断这家公司的情况。

12.拉勾投的简历很多会被筛掉，但是拉勾还是面试机会的最主要来源。

13.理想的公司可以多投几次，我有好几次都是第一次投被筛掉，多投几次就过的经验。

14.问到自己有深入研究过的知识，抓住机会好好表现，不要轻易放过。

Java编程中 什么是索引，有什么作用？

java 编程中索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构（B树-平衡多叉树）。

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能

b树java实现的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于b+树的实现原理、b树java实现的信息别忘了在本站进行查找喔。