前言
6月是个忙碌的月份，结完婚，处理完家事，也换了份工作。以至于6月都没有写blog，今天闲来无事，将之前面试的问题，以及一些感悟分享给大家。
3个问题3个感悟
1. http get问题影射思维问题
与面试官的交流如下:
面试官：“一个http 请求，接受json数组，数组内容是id，返回用户信息，在测试上是ok的，到预生产就报错了，可能是什么问题？”
我想了想说：“代码一致吗？”
面试官：“当然”
我立刻说：“id中没有中文吧？”
面试官：“没有”
我略有疑虑的说：“是压力测试中，报的错吗？ 如果是可能是这个借口需要加缓存提高tps了”。
面试官微微一笑说：“不是压力测试，就是单独一次调用”。
我立刻又说：“是不是后台对应的数据库挂了。造成的？”
面试官：“不是”
我再思索中，到底是什么问题呢，左思右想没有想法，正在苦恼中。
面试官略有失望的说：“你遇到bug一般如何处理呢？”
我有种瞬间被闪电击中的感觉，原来思路比答案重要
我平静的说：“定位问题，分析问题，尝试解决,重复上述步骤直到问题解决。定位问题，一般就是先看日志”
面试官略有肯定的说；“调用者的日志，显示调用的接口是500”
我进一步说：“那提供者的日志呢？”
面试官：“提示一大长串的Id，就没有其他日志了”
我细细一想说：“这个可能是测试数据少，预生产数据多，具体不是数据库的数据问题，而是传递的id多了，造成这个查询接口返回慢，可以尝试进行拆分，分批次查询”
面试官：“这个问题，先到这里，咱们换一个问题。”
看到这里，大家可能会觉得这个问题，根本不值一提，或者说记录也是没有任何意义的。但在这里我不得不说这是一个非常严重的问题，是我底层认知中的一个重要缺陷 ！在信息不足的情况下，靠猜处理问题！，上边的问题如果不是面试官打断我我会一直往下猜，这种主观片面的方式如果不改，不仅面试会碰壁，生活也会走很多弯路。
**感悟1 **
在信息不足以判断时，应先尽量通过合理有效的沟通获取更全面的信息，而不是在信息不足的情况下贸然尝试
2.半小时只能发3次消息的问题
上边的问题如果你觉得没有意思或者觉得我小题大做，没关系，下面这问题就有意思了。
面试官：“问你个算法问题吧，如何实现半小时只能发3次消息。”
我心中窃喜这个不就是限流，得意的说：“可以适用Guava的RateLimiter”
面试官略有深意的说:"不是每10分钟1次，用户可以1分钟内发3次 "
我语无伦次的说了些方案，这里经过了至少5分钟，都不对。
面试官不耐烦的说：“你刚才提到RateLimiter，它的基本实现原理是什么？”
我深吸一口气说：“令牌桶机制”
面试官略有期待的说：“如何维护令牌的？”
我战战兢兢的说；“以1s一次为例，如果没有尝试获取令牌，每秒都会更新令牌桶中的数量为1”
面试官打断我说：“你再想想这个半小时只能发3次的问题”
我心中明白这是最后一回了，如果在答不对，等待我的就是一首《凉凉》了，但是面试官问我如何维护令牌桶干什么呢？在深思10s后，我想明白了，这个问题本质还是限流，令牌桶算法还是可以解决，只是不是定时维护令牌桶中的令牌数量了，而且每次用户调用时进行维护，并且除了了令牌本身，还需要一个时间戳来协助调整令牌。
我笃定的说:"这个问题就是限流问题，还是参照令牌桶算法，但是维护机制变了。"
面试官微微一笑说；“你说说具体如何实现呢”
我淡定的说：“简单的说，系统持有一个表，表中有1个用户id，1个int类型作为剩余令牌数，1个Date类型作为上次发送时间，具体实现如下流程图”
感悟2
经典算法，活学活用，大多数业务问题均可解决。
3.线程池运行原理
面试官看了看我的简历说：“线程池用过吧”
我信心满满的说：“当然，我们项目都是使用的自扩展的线程池，我非常的熟悉”
面试官很有期待的说：“哦，那你介绍下如何扩展的吧”
我侃侃而谈：“线程池扩展，使用的是ThreadPoolExecutor，核心参数有，核心线程数，最大线程数，存活时间，存活时间的单位，队列大小，拒绝策略，拒绝策略分为4种，”
面试官：“具体说下拒绝策略”
我心想这个小意思，昂首挺胸的说：“
- AbortPolicy默认策略 抛出未检查的异常RejectedException
- DiscardPolicy 新任务无法保存到队列，抛弃该任务
- DiscardOldestPolicy 新任务无法保存到队列，抛弃下一个执行的，再提交最新的
- CallerRunsPolicy调用者执行 不抛弃任务，不抛弃异常，而将某些任务退回到 调用者。 如果队列满了，下个任务会在调用execute的主线程中执行。 有界队列和调用者执行策略，实现高负载下平缓的性能降低 ”
面试官：“概念咱们就不聊了，考虑下面这个场景，核心线程5，最大线程10，队列大小2，同时来了20个任务，使用默认的拒绝策略，任务是如何被执行的。”
我心里一下就蒙了，一般线程的队列大小至少要上千，这个队列数是2，还真没设置过。
硬着头皮，故作镇定的说：“这个最开始的5个任务会被执行，之后的2个任务会进入到队列，之后线程池新开2个线程执行队列中的任务，其他的任务都拒绝了”。
面试官：“这个问题你有点犹豫啊！”
我心里咯噔一下，哎看了是猜错了。
回家以后，我非常好奇，写了程序来校验这个问题，代码如下：
public class IndexBinarySearch<T> {
public static void main(String[] args) {
ThreadPoolExecutor poolExecutor=new ThreadPoolExecutor(5, 10,
1,
TimeUnit.MINUTES,
new LinkedBlockingDeque<Runnable>(2)
);
List<Runnable> rlist=new ArrayList<>();
for(int i=0;i<20;i++){
rlist.add(new RunnableTest(poolExecutor));
}
for(int i=0;i<20;i++){
poolExecutor.execute(rlist.get(1));
}
}
}
class RunnableTest implements Runnable{
ThreadPoolExecutor poolExecutor;
public RunnableTest( ThreadPoolExecutor poolExecutor){
this.poolExecutor=poolExecutor;
}
@Override
public void run() {
int threadSize=this.poolExecutor.getActiveCount();
int queueCurrentSize=this.poolExecutor.getQueue().size();
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":执行开始："+"当前线程数："+threadSize+"当前队列大小："+queueCurrentSize);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
运行结果如下图：
从代码的运行结果上看，
前5个立即执行，后2个入队列，
之后线程池开新线程处理后边的任务，如上图紫色框部分线程6-10，直到到达最大线程数为止
之后的任务都拒绝了，如上图报错部分
等有线程执行完任务后，会从线程池中取之前的任务执行。如上图红色框部分。
总结下其大致流程图如下： 
感悟3
只有了解原理，才能把一项技术应用在不同的场景下。
总结
3个问题3个感悟
- 在信息不足以判断时，应先尽量通过合理有效的沟通获取更全面的信息，而不是在信息不足的情况下贸然尝试
- 经典算法，活学活用，大多数业务问题均可解决。
- 只有了解原理，才能把一项技术应用在不同的场景下。
