协程和线程的区别？
协程是用于实现轻量级并发编程的一种机制。与线程相比，协程提供了更细粒度的并发控制，可以用来执行多任务并发处理，但它们的开销比线程要小得多。在Java中，协程通常指的是在单个线程内可以挂起和恢复执行的代码块。
Java协程的概念在Java 19中通过Project Loom正式引入，以解决传统线程模型中的一些问题，例如线程资源消耗大、上下文切换开销大等。以下是关于Java协程的一些关键点：
轻量级：协程是用户态线程，它们比操作系统线程（内核态线程）更轻量，创建和销毁的开销更小。
非阻塞：协程可以在等待某些操作（如I/O）完成时释放CPU，让出执行权给其他协程，从而提高资源利用率。
协作式多任务：协程通过显式的挂起（suspend）和恢复（resume）操作来实现多任务并发，这与线程的抢占式调度不同。
更好的资源利用：由于协程的轻量性，可以在单个线程内创建大量协程，从而提高并发处理的效率。
实现机制：
Java 19引入了VirtualThread作为协程的一种实现，它是一种可以在任何线程上运行的轻量级线程。VirtualThread由Java运行时管理和调度。
import java.lang.Thread;
public class VirtualThreadExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建并启动一个虚拟线程
Thread.startVirtualThread(() -> {
// 这是在虚拟线程中执行的代码
System.out.println("VirtualThread starts working...");
// 执行一些简单的任务，例如计数
for (int i = 0; i < 5; i++) {
System.out.println("Count: " + i);
// 模拟耗时操作，让出CPU时间片
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("VirtualThread was interrupted.");
return;
}
}
System.out.println("VirtualThread finished its work.");
});
// 主线程可以继续执行其他任务或等待虚拟线程完成
System.out.println("Main thread continues execution...");
// 在这个简单的例子中，我们选择让主线程等待，以确保虚拟线程有机会执行
try {
Thread.sleep(6000); // 等待足够的时间以确保虚拟线程可以完成
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("Main thread was interrupted.");
}
System.out.println("Main thread is done.");
}
}
Redis为什么快？
这个问题我遇到过，但是没有好好总结，导致答得很乱。
答：Redis基于内存操作： 传统的磁盘文件操作相比减少了IO，提高了操作的速度。
Redis高效的数据结构：Redis专门设计了STRING、LIST、HASH等⾼效的数据结构，依赖各种数据结构提升了读写的效率。
Redis是单线程模型，单线程操作省去了上下⽂切换带来的开销和CPU的消耗，同时不存在资源竞争，避免了死锁现象的发生。
Redis采用I/O多路复⽤，同时监听多个Socket，根据Socket上的事件来选择对应的事件处理器进⾏处理。
介绍一下Mysql的索引？
这里我第一时间不知道从哪里入手，面试官引导我从数据结构说。
B+树的⾮叶⼦节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，所以数据量相同的情况下，相⽐存储即存索引⼜存记录的 B 树，B+树的⾮叶⼦节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以⽐ B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
B+ 树有⼤量的冗余节点（所有⾮叶⼦节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插⼊、删除的效率都更⾼，⽐如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发⽣复杂的树的变化；
B+ 树叶⼦节点之间⽤链表连接了起来，有利于范围查询，⽽ B 树要实现范围查询，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。
说一下Redis集群。
这个我说只是了解，没有答。
在Redis中提供的集群方案总共有三种：主从复制、哨兵模式、Redis分片集群
主从复制：单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，可以搭建主从集群，实现读写分离。一般都是一主多从，主节点负责写数据，从节点负责读数据，主节点写入数据之后，需要把数据同步到从节点中。
哨兵模式建立在主从复制模式上，通过引入了哨兵来监控与自动处理故障。哨兵模式可以实现主从集群的自动故障恢复，里面就包含了对主从服务的监控、自动故障恢复、通知；如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主；同时Sentinel也充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端，所以一般项目都会采用哨兵的模式来保证redis的高并发高可用。
哨兵模式解决了主从复制不能自动故障转移，达不到高可用的问题，但还是存在难以在线扩容，Redis容量受限于单机配置的问题。
分片集群模式实现了Redis的分布式存储，即每台节点存储不同的内容，来解决在线扩容的问题。
算法：
峰值元素是指其值严格大于左右相邻值的元素。
给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。
你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。
你必须实现时间复杂度为 O(log n) 的算法来解决此问题。
public class Solution {
public int findPeakElement(int[] nums) {
int left = 0, right = nums.length - 1;
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
// 比较中间元素与其右侧邻居
if (nums[mid] > nums[mid + 1]) {
// 峰值在左侧或者就在 mid 位置
right = mid;
} else {
// 峰值在右侧
left = mid + 1;
}
}
// left 和 right 会相遇在峰值位置
return left;
}
}