Java 面试题总结.zip

# Java 面试题总结 ### JVM ##### 1.Java 内存空间结构 * 栈：线程私有，每进入一个方法会创建一个栈帧（栈帧存放方法的局部变量，常量池指针，操作数栈, 在没有逃逸的情况下，小对象可直接栈上分配）通过-Xss128k参数来分配每个线程的堆栈空间大小 * 堆：存放数组，对象，分eden区，old区，通过-Xmx2G -Xms分配堆内存大小,-Xmn eden区大小 * 方法区（永久区） 保存装载的类信息（字段、方法信息，方法字节码) * 本地方法区 ##### 2.Java 对象的创建过程（JVM角度） 要初始化一个对象，首先要加载该对象所对应的class文件，该文件的数据会被加载到永久代，并创建 个底层的instanceClass对象代表改该class，再为将要初始化的对象分配内存空间，优先在线程私有 空间上分配（栈上分配），如果分配空间不足或者存在逃逸情况，再到eden区分配。 ##### 3.Java类加载器&双亲委派机制 新建一个对象时，JVM需要将对应的字节码信息加载到内存中，这些字节码的元信息来自classpath下 或者网络，经过一些处理后变成字节码加载到内存中。 类加载器类别及加载区域 BootStrap 类加载器 /lib/rt.jar ExtClassLoader /lib/ext/*.jar AppClassLoader classpath下面 双亲委派机制： 当类加载器接受到类加载请求时，首先将加载请求任务委托给父类加载器，如果父类加载器加载成功 就返回，否则只有父类加载器加载不了，才会自己去加载。 好处：避免内存中出现多份同样的字节码信息，各个加载器各司其职。 ##### 4.gc算法及种类 引用计数法 (无法解决循环引用问题) ----------可达性分析，从栈，永久区，本地方法区的对象作为ROOT对象，进行可达性分析， 不可达的对象即可标记 标记清除法 标记压缩法 处理垃圾碎片，让内存空间连续 复制算法 年轻代，存活对象较少的情况下 ##### 5.垃圾收集器种类 串行收集器 -XX:+UseSerialGC GC收集的时候，应用程序暂停（stop the world） 采用的回收算法 新生代复制算法，老年代标记压缩算法 并行收集器 -XX:+UseParNewGC 新生代并行，老年代串行 -XX:ParallelGCThreads 指定并行线程数量 CMS收集器 Concurrent Mark Sweep 并发标记清除 -XX：+UseConcMarkSweepGC 过程：初始标记、并发标记（和用户线程一起） 重新标记（由于并发标记时，用户线程依然运行，因此在正式清理前， 再做修正） 并发清除（和用户线程一起，基于标记结果，直接清理对象） 优缺点：尽可能降低停顿（Stop the World时间） 影响系统整体吞吐量和性能（比如用户线程运行过程中，分一半CPU去做GC 系统性能在GC阶段，反应速度下降一半） 清理不彻底 ，在清理阶段和用户线程一起运行，对于新产生的垃圾，无法清理 同时不能识别到空间快满的临界点。 ##### 6.内存溢出，排错 jstat -gcutil [PID] 查询GC频率是否正常，查看GC是否能回收掉垃圾 jamp -histo:live [PID] 触发FULL GC jatck [PID] 查看线程堆栈信息 jamp -dump dump快照，利用VisialVM进行分析 ### 分布式框架 ##### 1.一致Hash算法（redis，memcache节点） 普通Hash算法缺点: n个节点机器hash(object)/n ,当需要增加节点时hash(object)n+1 导致所有大量节点请求miss,因为Object的hash值被全部重新定位了。 一致Hash原理及解决问题:解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务器的 情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器。 原理：环形Hash空间，hash(object) <= hash(node) 的最小hash(node) 节点上，这样当 增减节点时只有当前节点的请求会miss github: ##### 2.zookeeper选举算法 关键属性： zxid(leader版本同步信息) sid（机器ID） 选举状态：Looking 竞选状态 Following 随从状态 Observing 观察状态 Leading 领导状态 选举过程（默认采用投票数大于参与选举的半数参与者则胜出） 1,2,3,4,5 台机器依次启动 1 启动，投票自身，进入looking状态 2 启动，投票自身，由于2比1的sid大获胜，获取到1的投票，由于投票数还没大于半数 进入looking状态。 3 启动 投票自身，与1,2交换信息，由于3的sid大于1,2的，获取到1,2的投票， 这个时候获取的投票数大于半数参与者，所以3成为leading,zxid增加 4 启动，投票自身，由于4的zxid小于3 成为3的小弟 ##### 3.zookeeper节点设置奇偶数问题 推荐奇数个节点 无法选出leader的情况：1.整个集群就2台机器 2.超过半数机器挂掉 eg.集群有5个节点，最多允许2个节点挂掉，假如有3个节点挂掉，那么整个集群的选举结果不会满足 获得超过半数投票的条件 集群有6个节点，最多也只允许2个节点挂掉，同理整个集群的选举结果不会满足获得超过半数投票 的条件 ##### 4.RocketMQ 优点，选用的理由 高性能(commitLog,queue之存储log的地址及Hash(tag)) 高可靠（集群模式，多master,支持同步刷盘，异步刷盘） 高实时（当queue 没有消息堆积时，毫秒级消费） 分布式（可扩展consumerGroup,producerGroup） 支持顺序消费 事务型消息 各消息中间件对比： Kafaka 擅长日志处理，支持海量消息数据且性能没有明显下降，但消息可能存在丢失 rabbitMq erlang语言实现，不好扩展，不利于二次开发 activeMq 实现很多协议，不够轻量级 单Master:风险很大，一旦宕机，导致服务不可用 多Master:一个集群无Slave,单个Master宕机或者重启维护对应用无影响。即使机器宕机不可恢复 消息几乎也不会丢失（异步刷盘少量数据丢失，同步刷盘一条不丢）而且性能方面最高 单机宕机期间，这台机器上未被消费的消息在恢复之前不可订阅，消息实时性会受到影响。 多Master多Slave,异步复制：HA采用异步复制方式，主备有短暂延迟，毫秒级。单机宕机，消息实 时性不会受到影响，消费者仍可以从Slave消费。 多Master多Slave,同步双写：主备都写成功，向应用返回成功。消息无延迟服务可用性和消息可用性 非常高。但是性能低 ##### 5.redis实现消息队列及注册中心 redis内部结构list,可实现阻塞队列。但redis不擅长消息队列，消息持久化，消息消费失败等问题 注册中心：redis的发布订阅模式 ##### 6.dubbo原理 基本组件： container 服务容器负责启动加载服务 provider 服务提供者向注册中心注册提供服务 consumer 服务消费者向注册中心订阅所需服务 register 注册中心返回提供者地址列表给消费者，地址�