180多页面试题，前前后后不间断的更新了两年，准备换工作时，总是拿来看看，有比较好的面试题，也不间断的更新，面试题目录如下： 【基础】面向对象的特征有哪些方面 13 抽象 13 继承 13 封装 13 多态性 13 【基础】java多态的理解 13 【基础】transient关键字 15 【基础】访问修饰符区别 15 【基础】java基本数据类型（四类八种） 15 Java自动类型转换 16 数据类型自动提升（注意以下讨论的是二元操作符） 16 【基础】switch支持的类型 17 【基础】当

唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性，例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor （也就是 UV）。计数问题很常见，但解决起来可能十分复杂：一是需要计数的量可能很大，比如大型的站点每天有数百万的人访问，数据量相当大；二是通常还希望扩展计数的维度，比如除了需要每天的 UV，还想知道每周或每月的 UV，这样导致计算十分复杂。 在关系数据库存储的系统里，实现唯一计数的方法就是 select count(distinct )，它十分简单，但是如果数据量很大，这个语句执行是很慢的。

引言 在介绍布隆过滤器之前我们首先引入几个场景。 场景一 在一个高并发的计数系统中，如果一个key没有计数，此时我们应该返回0，但是访问的key不存在，相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿？ 有人说， 将这个key的值置为0存入缓存不就行了吗？确实，这是一个好的方案。大部分情况我们都是这样做的，当访问一个不存在的key的时候，设置一个带有过期时间的标志，然后放入缓存。不过这样做的缺点也很明显，浪费内存和无法抵御随机key攻击。 场景二 在一个黑

柜台 显示有多少人访问您的Web应用程序。 查看演示 技术 计数器是一个小型的Go服务器和静态资产。 一切都保存到Redis。 表现 该项目旨在以可持续的方式为许多用户免费提供服务。 如何免费？ 尽管大多数分析解决方案都是通过Cookie或指纹技术分别跟踪用户，分配用户ID，但Counter仅收集汇总的数据。 这需要更便宜的数据库查询，并且将更少的数据保存到数据库中。 依靠sessionStorage功能，浏览器的缓存机制和检查引荐来源的组合可以实现对唯一身份用户的计数。 使用此技术可大大减