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Android面试：押题率90%的 Android 中高工面试复习大纲+真题解析（Java篇）
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Android面试：押题率90%的 Android 中高工面试复习大纲+真题解析（Android基础）
网络底层库，它是基于http协议封装的一套请求客户端，虽然它也可以开线程，但根本上它更偏向真正的请求，跟HttpClient, HttpUrlConnection的职责是一样的。其中封装了网络请求get、post等底层操作的实现。
get、post请求、上传文件、上传表单等等。
OkHttp内部的请求流程：使用OkHttp会在请求的时候初始化一个Call的实例，然后执行它的execute()方法或enqueue()方法，内部最后都会执行到getResponseWithInterceptorChain()方法，这个方法里面通过拦截器组成的责任链，依次经过用户自定义普通拦截器、重试拦截器、桥接拦截器、缓存拦截器、连接拦截器和用户自定义网络拦截器以及访问服务器拦截器等拦截处理过程，来获取到一个响应并交给用户。其中，除了OKHttp的内部请求流程这点之外，缓存和连接这两部分内容也是两个很重要的点，掌握了这3点就说明你理解了OkHttp。
ConnectionPool：
1、判断连接是否可用，不可用则从ConnectionPool获取连接，ConnectionPool无连接，创建新连接，握手，放入ConnectionPool。
2、它是一个Deque，add添加Connection，使用线程池负责定时清理缓存。
3、使用连接复用省去了进行 TCP 和 TLS 握手的一个过程。
使用责任链模式实现拦截器的分层设计，每一个拦截器对应一个功能，充分实现了功能解耦，易维护。
Retrofit 是一个 RESTful 的 HTTP 网络请求框架的封装。Retrofit 2.0 开始内置 OkHttp，前者专注于接口的封装，后者专注于网络请求的高效。
1、功能强大：
2、简洁易用：
3、可扩展性好：
任何网络场景都应该优先选择，特别是后台API遵循Restful API设计风格 & 项目中使用到RxJava。
Retrofit主要是在create方法中采用动态代理模式（通过访问代理对象的方式来间接访问目标对象）实现接口方法，这个过程构建了一个ServiceMethod对象，根据方法注解获取请求方式，参数类型和参数注解拼接请求的链接，当一切都准备好之后会把数据添加到Retrofit的RequestBuilder中。然后当我们主动发起网络请求的时候会调用okhttp发起网络请求，okhttp的配置包括请求方式，URL等在Retrofit的RequestBuilder的build()方法中实现，并发起真正的网络请求。
内部使用了优秀的架构设计和大量的设计模式，在我分析过Retrofit最新版的源码和大量优秀的Retrofit源码分析文章后，我发现，要想真正理解Retrofit内部的核心源码流程和设计思想，首先，需要对它使用到的九大设计模式有一定的了解，下面我简单说一说：
1、创建Retrofit实例：
2、创建网络请求接口的实例：
3、发送网络请求：
4、解析数据
5、切换线程：
6、处理结果
Glide是Android中的一个图片加载库，用于实现图片加载。
1、多样化媒体加载：不仅可以进行图片缓存，还支持Gif、WebP、缩略图，甚至是Video。
2、通过设置绑定生命周期：可以使加载图片的生命周期动态管理起来。
3、高效的缓存策略：支持内存、Disk缓存，并且Picasso只会缓存原始尺寸的图片，内Glide缓存的是多种规格，也就是Glide会根据你ImageView的大小来缓存相应大小的图片尺寸。
4、内存开销小：默认的Bitmap格式是RGB_565格式，而Picasso默认的是ARGB_8888格式，内存开销小一半。
1、图片加载：Glide.with(this).load(imageUrl).override(800, 800).placeholder().error().animate().into()。
2、多样式媒体加载：asBitamp、asGif。
3、生命周期集成。
4、可以配置磁盘缓存策略ALL、NONE、SOURCE、RESULT。
库比较大，源码实现复杂。
1、初始化各式各样的配置信息（包括缓存，请求线程池，大小，图片格式等等）以及glide对象。
2、将glide请求和application/SupportFragment/Fragment的生命周期绑定在一块。
设置请求url，并记录url已设置的状态。
3、Glide&into：
1、首先根据转码类transcodeClass类型返回不同的ImageViewTarget：BitmapImageViewTarget、DrawableImageViewTarget。
2、递归建立缩略图请求，没有缩略图请求，则直接进行正常请求。
3、如果没指定宽高，会根据ImageView的宽高计算出图片宽高，最终执行到onSizeReay()方法中的engine.load()方法。
4、engine是一个负责加载和管理缓存资源的类
使用一个弱引用map activeResources来盛放项目中正在使用的资源。Lrucache中不含有正在使用的资源。资源内部有个计数器来显示自己是不是还有被引用的情况，把正在使用的资源和没有被使用的资源分开有什么好处呢？？因为当Lrucache需要移除一个缓存时，会调用resource.recycle()方法。注意到该方法上面注释写着只有没有任何consumer引用该资源的时候才可以调用这个方法。那么为什么调用resource.recycle()方法需要保证该资源没有任何consumer引用呢？glide中resource定义的recycle（）要做的事情是把这个不用的资源（假设是bitmap或drawable）放到bitmapPool中。bitmapPool是一个bitmap回收再利用的库，在做transform的时候会从这个bitmapPool中拿一个bitmap进行再利用。这样就避免了重新创建bitmap，减少了内存的开支。而既然bitmapPool中的bitmap会被重复利用，那么肯定要保证回收该资源的时候（即调用资源的recycle（）时），要保证该资源真的没有外界引用了。这也是为什么glide花费那么多逻辑来保证Lrucache中的资源没有外界引用的原因。
图片占用内存的计算公式：图片高度 * 图片宽度 * 一个像素占用的内存大小。所以，计算图片占用内存大小的时候，要考虑图片所在的目录跟设备密度，这两个因素其实影响的是图片的宽高，android会对图片进行拉升跟压缩。
由于Android对图片使用内存有限制，若是加载几兆的大图片便内存溢出。Bitmap会将图片的所有像素（即长x宽）加载到内存中，如果图片分辨率过大，会直接导致内存OOM，只有在BitmapFactory加载图片时使用BitmapFactory.Options对相关参数进行配置来减少加载的像素。
BitmapFactory.Options相关参数详解：
(1).Options.inPreferredConfig值来降低内存消耗。
比如：默认值ARGB_8888改为RGB_565,节约一半内存。
(2).设置Options.inSampleSize 缩放比例，对大图片进行压缩 。
(3).设置Options.inPurgeable和inInputShareable：让系统能及时回收内存。
A：inPurgeable：设置为True时，表示系统内存不足时可以被回收，设置为False时，表示不能被回收。
B：inInputShareable：设置是否深拷贝，与inPurgeable结合使用，inPurgeable为false时，该参数无意义。
(4).使用decodeStream代替decodeResource等其他方法。
Java 引用类型分类：
在 Android 应用的开发中，为了防止内存溢出，在处理一些占用内存大而且生命周期较长的对象时候，可以尽量应用软引用和弱引用技术。
内存缓存基于LruCache实现，磁盘缓存基于DiskLruCache实现。这两个类都基于Lru算法和LinkedHashMap来实现。
LRU算法可以用一句话来描述，如下所示：
LRU是Least Recently Used的缩写，最近最少使用算法，从它的名字就可以看出，它的核心原则是如果一个数据在最近一段时间没有使用到，那么它在将来被访问到的可能性也很小，则这类数据项会被优先淘汰掉。
之前，我们会使用内存缓存技术实现，也就是软引用或弱引用，在Android 2.3（APILevel 9）开始，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，这让软引用和弱引用变得不再可靠。
其实LRU缓存的实现类似于一个特殊的栈，把访问过的元素放置到栈顶（若栈中存在，则更新至栈顶；若栈中不存在则直接入栈），然后如果栈中元素数量超过限定值，则删除栈底元素（即最近最少使用的元素）。
它的内部存在一个 LinkedHashMap 和 maxSize，把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中，给出来 put 和 get 方法，每次 put 图片时计算缓存中所有图片的总大小，跟 maxSize 进行比较，大于 maxSize，就将最久添加的图片移除，反之小于 maxSize 就添加进来。
LruCache的原理就是利用LinkedHashMap持有对象的强引用，按照Lru算法进行对象淘汰。具体说来假设我们从表尾访问数据，在表头删除数据，当访问的数据项在链表中存在时，则将该数据项移动到表尾，否则在表尾新建一个数据项。当链表容量超过一定阈值，则移除表头的数据。
详细来说就是LruCache中维护了一个集合LinkedHashMap，该LinkedHashMap是以访问顺序排序的。当调用put()方法时，就会在结合中添加元素，并调用trimToSize()判断缓存是否已满，如果满了就用LinkedHashMap的迭代器删除队头元素，即近期最少访问的元素。当调用get()方法访问缓存对象时，就会调用LinkedHashMap的get()方法获得对应集合元素，同时会更新该元素到队尾。
在添加过缓存对象后，调用trimToSize()方法，来判断缓存是否已满，如果满了就要删除近期最少使用的对象。trimToSize()方法不断地删除LinkedHashMap中队头的元素，即近期最少访问的，直到缓存大小小于最大值（maxSize）。
当调用LruCache的get()方法获取集合中的缓存对象时，就代表访问了一次该元素，将会更新队列，保持整个队列是按照访问顺序排序的。
为什么会选择LinkedHashMap呢？
这跟LinkedHashMap的特性有关，LinkedHashMap的构造函数里有个布尔参数accessOrder，当它为true时，LinkedHashMap会以访问顺序为序排列元素，否则以插入顺序为序排序元素。
LinkedHashMap 几乎和 HashMap 一样：从技术上来说，不同的是它定义了一个 Entry header，这个 header 不是放在 Table 里，它是额外独立出来的。LinkedHashMap 通过继承 hashMap 中的 Entry,并添加两个属性 Entry before,after,和 header 结合起来组成一个双向链表，来实现按插入顺序或访问顺序排序。
DiskLruCache与LruCache原理相似，只是多了一个journal文件来做磁盘文件的管理，如下所示：
libcore.io.DiskLruCache
1
1
1
DIRTY 1517126350519
CLEAN 1517126350519 5325928
REMOVE 1517126350519
注：这里的缓存目录是应用的缓存目录/data/data/pckagename/cache，未root的手机可以通过以下命令进入到该目录中或者将该目录整体拷贝出来：
//进入/data/data/pckagename/cache目录
adb shell
run-as com.your.packagename
cp /data/data/com.your.packagename/
//将/data/data/pckagename目录拷贝出来
adb backup -noapk com.your.packagename
我们来分析下这个文件的内容：
第一行：libcore.io.DiskLruCache，固定字符串。 第二行：1，DiskLruCache源码版本号。 第三行：1，App的版本号，通过open()方法传入进去的。 第四行：1，每个key对应几个文件，一般为1. 第五行：空行 第六行及后续行：缓存操作记录。 第六行及后续行表示缓存操作记录，关于操作记录，我们需要了解以下三点：
DIRTY 表示一个entry正在被写入。写入分两种情况，如果成功会紧接着写入一行CLEAN的记录；如果失败，会增加一行REMOVE记录。注意单独只有DIRTY状态的记录是非法的。 当手动调用remove(key)方法的时候也会写入一条REMOVE记录。 READ就是说明有一次读取的记录。 CLEAN的后面还记录了文件的长度，注意可能会一个key对应多个文件，那么就会有多个数字。
加载 Bitmap 的方式：
BitmapFactory 四类方法：
BitmapFactory.options 参数:
高效加载 Bitmap 的流程:
当使用ImageView的时候，可能图片的像素大于ImageView，此时就可以通过BitmapFactory.Option来对图片进行压缩，inSampleSize表示缩小2^(inSampleSize-1)倍。
BitMap的缓存：
1.使用LruCache进行内存缓存。
2.使用DiskLruCache进行硬盘缓存。
同步异步加载、图片压缩、内存硬盘缓存、网络拉取
stackoverflow.com/questions/2…
www.trinea.cn/android/and…
如何加载100M的图片却不撑爆内存？Bitmap处理一张 30M 的大图如何预防 OOM？
使用BitmapRegionDecoder动态加载图片的显示区域。
内存泄露检测框架。
直接从application中拿到全局的 refWatcher 对象，在Fragment或其他组件的销毁回调中使用refWatcher.watch(this)检测是否发生内存泄漏。
检测结果并不是特别的准确，因为内存的释放和对象的生命周期有关也和GC的调度有关。
主要分为如下7个步骤：
该组件利用了主线程的消息队列处理机制，应用发生卡顿，一定是在dispatchMessage中执行了耗时操作。我们通过给主线程的Looper设置一个Printer，打点统计dispatchMessage方法执行的时间，如果超出阀值，表示发生卡顿，则dump出各种信息，提供开发者分析性能瓶颈。
ButterKnife对性能的影响很小，因为没有使用使用反射，而是使用的Annotation Processing Tool(APT)，注解处理器，javac中用于编译时扫描和解析Java注解的工具。在编译阶段执行的，它的原理就是读入Java源代码，解析注解，然后生成新的Java代码。新生成的Java代码最后被编译成Java字节码，注解解析器不能改变读入的Java类，比如不能加入或删除Java方法。
使用平衡二叉树能保证数据的左右两边的节点层级相差不会大于1.，通过这样避免树形结构由于删除增加变成线性链表影响查询效率，保证数据平衡的情况下查找数据的速度近于二分法查找。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。
B树和平衡二叉树稍有不同的是B树属于多叉树又名平衡多路查找树（查找路径不只两个）。
B树相对于平衡二叉树的不同是，每个节点包含的关键字增多了，把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，减少数据查找的次数和复杂度。
1、B+树的层级更少：相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快。
2、B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定。
3、B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高。
4、B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描。
B树相对于B+树的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，而B树的非叶子节点本身存有关键字其数据的地址，所以这种数据检索的时候会要比B+树快。
B*树是B+树的变种，相对于B+树他们的不同之处如下：
1、首先是关键字个数限制问题，B+树初始化的关键字初始化个数是cei(m/2)，b树的初始化个数为（cei(2/3m)）。
2、B+树节点满时就会分裂，而B*树节点满时会检查兄弟节点是否满（因为每个节点都有指向兄弟的指针），如果兄弟节点未满则向兄弟节点转移关键字，如果兄弟节点已满，则从当前节点和兄弟节点各拿出1/3的数据创建一个新的节点出来。
在B+树的基础上因其初始化的容量变大，使得节点空间使用率更高，而又存有兄弟节点的指针，可以向兄弟节点转移关键字的特性使得B*树分解次数变得更少。
还不理解请查看：平衡二叉树、B树、B+树、B*树 理解其中一种你就都明白了。
随着互联网企业的不断发展，产品项目中的模块越来越多，用户体验要求也越来越高，想实现小步快跑、快速迭代的目的越来越难，还有65535，应用之间的互相调用等等问题，插件化技术应用而生。如果没有插件化技术，美团、淘宝这些集成了大量“app”的应用，可能会有几个g那么大。
所以，当今的Android移动开发，不会热修复、插件化、组件化，80%以上的面试都过不了。
Android热修复框架、插件化框架、组件化框架、图片加载框架、网络访问框架、RxJava响应式编程框架、IOC依赖注入框架、最近架构组件Jetpack等等Android第三方开源框架。系统教程知识笔记已整理成PDF电子书上传在【GitHub】
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通过设计是模块程序化，从而做到高内聚低耦合，让开发者能更专注于功能实现本身，提供程序开发效率、更容易进行测试、维护和定位问题等等。而且，不同的规模的项目应该选用不同的架构设计。
MVC是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，其中M层处理数据，业务逻辑等；V层处理界面的显示结果；C层起到桥梁的作用，来控制V层和M层通信以此来达到分离视图显示和业务逻辑层。在Android中的MVC划分是这样的：
在Android开发中，Activity并不是一个标准的MVC模式中的Controller，它的首要职责是加载应用的布局和初始化用户界面，并接受和处理来自用户的操作请求，进而作出响应。随着界面及其逻辑的复杂度不断提升，Activity类的职责不断增加，以致变得庞大臃肿。
MVP框架由3部分组成：View负责显示，Presenter负责逻辑处理，Model提供数据。
MVP的Presenter是框架的控制者，承担了大量的逻辑操作，而MVC的Controller更多时候承担一种转发的作用。因此在App中引入MVP的原因，是为了将此前在Activty中包含的大量逻辑操作放到控制层中，避免Activity的臃肿。
UI层一般包括Activity，Fragment，Adapter等直接和UI相关的类，UI层的Activity在启动之后实例化相应的Presenter，App的控制权后移，由UI转移到Presenter，两者之间的通信通过BroadCast、Handler、事件总线机制或者接口完成，只传递事件和结果。
MVP的执行流程：首先V层通知P层用户发起了一个网络请求，P层会决定使用负责网络相关的M层去发起请求网络，最后，P层将完成的结果更新到V层。
View直接依赖Presenter，但是Presenter间接依赖View，它直接依赖的是View实现的接口。相对于View的被动，那Presenter就是主动的一方。对于Presenter的主动，有如下的理解：
将逻辑操作从V层转移到P层后，可能有一些Activity还是比较膨胀，此时，可以通过继承BaseActivity的方式加入模板方法。注意，最好不要超过3层继承。
模型层（Model）中的整体代码量是最大的，此时可以进行模块的划分和接口隔离。
在UI层和Presenter之间设置中介者Mediator，将例如数据校验、组装在内的轻量级逻辑操作放在Mediator中；在Presenter和Model之间使用代理Proxy；通过上述两者分担一部分Presenter的逻辑操作，但整体框架的控制权还是在Presenter手中。
MVVM可以算是MVP的升级版，其中的VM是ViewModel的缩写，ViewModel可以理解成是View的数据模型和Presenter的合体，ViewModel和View之间的交互通过Data Binding完成，而Data Binding可以实现双向的交互，这就使得视图和控制层之间的耦合程度进一步降低，关注点分离更为彻底，同时减轻了Activity的压力。
MVC -> MVP -> MVVM 这几个软件设计模式是一步步演化发展的，MVVM 是从 MVP 的进一步发展与规范，MVP 隔离了MVC中的 M 与 V 的直接联系后，靠 Presenter 来中转，所以使用 MVP 时 P 是直接调用 View 的接口来实现对视图的操作的，这个 View 接口的东西一般来说是 showData、showLoading等等。M 与 V已经隔离了，方便测试了，但代码还不够优雅简洁，所以 MVVM 就弥补了这些缺陷。在 MVVM 中就出现的 Data Binding 这个概念，意思就是 View 接口的 showData 这些实现方法可以不写了，通过 Binding 来实现。
M层和V层的实现是一样的。
三者的差异在于如何粘合View和Model，实现用户的交互操作以及变更通知。
AOP(Aspect-Oriented Programming, 面向切面编程)，诞生于上个世纪90年代，是对OOP(Object-Oriented Programming, 面向对象编程)的补充和完善。OOP引入封装、继承和多态性等概念来建立一种从上道下的对象层次结构，用以模拟公共行为的一个集合。当我们需要为分散的对象引入公共行为的时候，即定义从左到右的关系时，OOP则显得无能为力。例如日志功能。日志代码往往水平地散布在所有对象层次中，而与它所散布到的对象的核心功能毫无关系。对于其他类型的代码，如安全性、异常处理和透明的持续性也是如此。这种散布在各处的无关的代码被称为横切（Cross-Cutting）代码，在OOP设计中，它导致了大量代码的重复，而不利于各个模块的重用。而AOP技术则恰恰相反，它利用一种称为“横切”的技术，剖解开封装的对象内部，并将那些影响了多个类的公共行为封装到一个可重用模块，并将其名为“Aspect”，即方面。所谓“方面”，简单地说，就是将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任封装起来，便于减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可操作性和可维护性。
在Android App中的横切关注点有Http, SharedPreferences, Log, Json, Xml, File, Device, System, 格式转换等。Android App的需求差别很大，不同的需求横切关注点必然是不一样的。一般的App工程中应该有一个Util Package来存放相关的切面操作，在项目多了之后可以将其中使用较多的Util封装为一个Jar包/aar文件/远程依赖的方式供工程调用。
在使用MVP和AOP对App进行纵向和横向的切割之后，能够使得App整体的结构更清晰合理，避免局部的代码臃肿，方便开发、测试以及后续的维护。这样纵，横两次对于App代码的分割已经能使得程序不会过多堆积在一个Java文件里，但靠一次开发过程就写出高质量的代码是很困难的，趁着项目的间歇期，对代码进行重构很有必要。
如果“从零开始”，用什么设计架构的问题属于想得太多做得太少的问题。 从零开始意味着一个项目的主要技术难点是基本功能实现。当每一个功能都需要考虑如何做到的时候，我觉得一般人都没办法考虑如何做好。 因为，所有的优化都是站在最上层进行统筹规划。在这之前，你必须对下层的每一个模块都非常熟悉，进而提炼可复用的代码、规划逻辑流程。
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