1.請你簡單介紹一下SpringCloud組件分別是什么，并有什么用處？
SpringCloud中有五個組件，分別是：
服務(wù)發(fā)現(xiàn)——Eureka
負(fù)載均衡——Ribbon
斷路器——Hystrix
網(wǎng)關(guān)——Zuul
配置——SpringCloud Config
Eureka是 Netflix的一個子模塊，也是核心的模塊之一，Eureka是一個基于rest的服務(wù)，用于定位服務(wù)，服務(wù)注冊等功能，有了這些功能，只需要使用服務(wù)的標(biāo)識符，就可以訪問到服務(wù)，而不需要調(diào)用服務(wù)的配置文件了，功能類似于dobbo中的zookerper。
Ribbon主要提供負(fù)載均衡算法，它提供了一系列的配置項，比如連接超時，重試，重試算法等，他有一些實現(xiàn)策略：簡單輪詢負(fù)載均衡，加權(quán)響應(yīng)時間，區(qū)域感知輪詢，隨機(jī)負(fù)載均衡。
Hystrix 可以防止應(yīng)用程序多次試圖執(zhí)行一個操作，就是很可能失敗的操作，斷路器模式也可以檢測出故障是否解決了，如果問題得到了解決，那么應(yīng)用程序就可以嘗試調(diào)用操作。
網(wǎng)關(guān)——Zuul ,類似于Nginx,反向代理，不過Netflix自己增加了一些配合其他組件的特性
配置——Config，配置中心，將配置文件集中管理，為各子服務(wù)模塊提供配置調(diào)度
2.list和map的相互轉(zhuǎn)化
①list轉(zhuǎn)化為map
Iterator<User> iterator = list.iterator();迭代list
? ? ? ? while (iterator.hasNext()) {
? ? ? ? ? ? User u = iterator.next();
? ? ? ? ? ? map.put(u.getId(), u);
? ? ? ? }
②map轉(zhuǎn)化為list
//1、根據(jù)map.keySet();
? ? ? ? Set<Integer> keySet = map.keySet();
? ? ? ? for (Integer integer : keySet) {
? ? ? ? ? ? User u = map.get(integer);
? ? ? ? ? ? System.out.println(u);
? ? ? ? }
//2、推薦 使用
? ? ? ? for(Entry<Integer, User> entry:? map.entrySet()) {
? ? ? ? ? ? System.out.println(entry.getKey()+" -"+entry.getValue());
? ? ? ? }
3.java中會存在內(nèi)存泄漏嗎，請簡單說明
存在。雖然Java有垃圾回收器，但是依然存在內(nèi)存泄漏
首先，什么是內(nèi)存泄漏？
內(nèi)存泄漏的定義：對象不再被應(yīng)用程序使用，但是垃圾回收器卻不能移除它們，因為它們正在被引用。
為什么會發(fā)生內(nèi)存泄漏？
對象A引用了對象B。A的生命周期（t1-t4）要比B的生命周期（t2-t3）要長很多。當(dāng)B不再用于應(yīng)用中時，A仍然保持有對它的引用，在這種方式下，垃圾回收器就不能將B從內(nèi)存中移除。這將可能導(dǎo)致出現(xiàn)內(nèi)存溢出的問題。如果A對更多的對象做同樣的事情，那么內(nèi)存中將會有很多無法回收的對象，這將極度消耗內(nèi)存空間。
如何組織內(nèi)存泄漏？
（1）注意集合類，例如HashMap，ArrayList，等等。因為他們是內(nèi)存泄漏經(jīng)常發(fā)生的地方。當(dāng)它們被聲明為靜態(tài)時，它們的生命周期就同應(yīng)用程序的生命周期一般長。
（2）注意事件監(jiān)聽器和回調(diào)，如果一個監(jiān)聽器已經(jīng)注冊，但是當(dāng)這個類不再被使用時卻未被注銷，就會發(fā)生內(nèi)存泄漏。
4.鎖機(jī)制有什么用？簡述悲觀鎖和樂觀鎖
在數(shù)據(jù)庫的鎖機(jī)制中介紹過，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的并發(fā)控制的任務(wù)是確保在多個事務(wù)同時存取數(shù)據(jù)庫中同一數(shù)據(jù)時不破壞事務(wù)的隔離性和統(tǒng)一性以及數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一性
樂觀并發(fā)控制（樂觀鎖）和悲觀并發(fā)控制（悲觀鎖）是并發(fā)控制主要采用的技術(shù)手段
