(2024)跳槽涨薪必备精选面试题.pdf

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`CopyOnWriteArrayList` 使用写入时复制策略，在写操作时创建新的数组，并进行修改。 - 适用于读多写少的场景。 4. **HashMap的扩容机制原理** - 当 `HashMap` 的元素数量达到阈值时，会进行扩容，通常是当前容量的两倍。 - 扩容过程中需要重新计算哈希值，并进行重新散列。 5. **ConcurrentHashMap的扩容机制** - `ConcurrentHashMap` 在扩容时采用分段锁策略，减少锁竞争。 - 同样基于哈希表实现，但更加线程安全。 ### 三、并发编程 1. **ThreadLocal的底层原理** - `ThreadLocal` 通过每个线程拥有独立的变量副本实现线程间的隔离。 - 主要用于解决线程安全问题。 2. **如何理解volatile关键字** - `volatile` 关键字确保了可见性和禁止指令重排。 - 用于确保共享变量在多线程环境下的正确性。 3. **ReentrantLock中的公平锁和非公平锁的底层实现** - 公平锁按照请求锁的顺序授予锁，实现公平性。 - 非公平锁可能会导致饥饿现象，但在实际应用中通常具有更高的吞吐量。 4. **ReentrantLock中tryLock()和lock()方法的区别** - `tryLock()` 尝试获取锁，可设置等待时间，不会阻塞线程。 - `lock()` 必须获取到锁才会返回，否则一直阻塞直到获取到锁。 5. **CountDownLatch和Semaphore的区别和底层原理** - `CountDownLatch` 用于等待一系列事件的发生。 - `Semaphore` 控制同时访问特定资源的线程数量。 - 两者都基于内部计数器实现，但应用场景不同。 6. **Synchronized的偏向锁、轻量级锁、重量级锁** - **偏向锁** 适用于无竞争的情况。 - **轻量级锁** 使用 CAS 实现，适用于少量竞争的情况。 - **重量级锁** 会阻塞线程，适用于大量竞争的情况。 7. **Synchronized和ReentrantLock的区别** - `Synchronized` 是关键字，使用起来简单但不够灵活。 - `ReentrantLock` 是接口，提供了更多高级功能。 8. **线程池的底层工作原理** - 线程池管理一定数量的工作线程，减少了创建销毁线程的开销。 - 可以通过配置参数调整线程池的行为。 ### 四、Java虚拟机(JVM) 1. **JVM中哪些是线程共享区** - 方法区（Metaspace）：存放类的信息、常量、静态变量等。 - 堆（Heap）：所有线程共享的区域，用于存放对象实例。 2. **JVM中哪些可以作为gc root** - 方法区中的类静态属性引用的对象。 - 方法区中的常量引用的对象。 - Java栈中局部变量表中的引用对象。 - 本地方法栈中JNI（Native方法）引用的对象。 3. **项目如何排查JVM问题** - 使用 JVM 监控工具如 VisualVM、JConsole 等。 - 分析内存泄漏、CPU 使用率等问题。 - 优化垃圾回收策略。 4. **类加载器双亲委派模型** - 加载器首先尝试委托父类加载器加载类。 - 如果父类加载器无法加载，则由子类加载器尝试加载。 5. **Tomcat中为什么要使用自定义类加载器** - 解决类路径冲突问题。 - 提高安全性，避免不同应用间类的相互干扰。 6. **Tomcat如何进行优化？** - 调整 JVM 参数。 - 使用连接池管理数据库连接。 - 启用缓存机制。 - 优化代码逻辑。 ### 五、Web技术 1. **浏览器发出一个请求到收到响应经历了哪些步骤？** - DNS 解析。 - 建立 TCP 连接。 - 发送 HTTP 请求。 - 服务器处理请求。 - 发送 HTTP 响应。 - 浏览器渲染页面。 2. **跨域请求是什么？有什么问题？怎么解决？** - **跨域** 是指不同的域名之间的资源访问。 - 问题：同源策略限制。 - 解决方案：CORS 或 JSONP。 3. **Spring中的Bean创建的生命周期有哪些步骤** - Bean 定义的初始化。 - Bean 实例的创建。 - 属性注入。 - 初始化方法调用。 - 销毁方法调用。 4. **Spring中Bean是否线程安全** - 默认情况下，Spring 不保证 Bean 的线程安全性。 - 开发者需自行处理并发访问的问题。 5. **ApplicationContext和BeanFactory的区别** - `ApplicationContext` 继承自 `BeanFactory`，提供了更多高级特性，如国际化支持、事件发布等。 - `BeanFactory` 是最基本的 IoC 容器，仅提供 Bean 的管理功能。 6. **Spring中的事务是如何实现的** - Spring 使用 AOP 和声明式事务管理。 - 支持多种事务管理器，如 JTA、JDBC、Hibernate 等。 7. **Spring容器启动流程** - 加载配置文件。 - 创建 BeanFactory。 - 注册后处理器。 - 初始化 Bean。 8. **Spring使用的设计模式** - 单例模式。 - 工厂模式。 - 代理模式。 - 观察者模式。 9. **SpringMVC的工作流程** - 接收客户端请求。 - DispatcherServlet 分发请求。 - HandlerMapping 映射请求到 Controller。 - HandlerAdapter 处理请求。 - ViewResolver 解析视图。 10. **SpringBoot常用注解及其底层实现** - `@SpringBootApplication` 组合注解。 - `@ComponentScan` 自动扫描组件。 - `@EnableAutoConfiguration` 自动配置。 - 底层通过反射机制实现自动装配和初始化。 11. **SpringBoot如何启动Tomcat** - 使用 `spring-boot-starter-web` 依赖。 - 自动配置嵌入式 Tomcat 服务器。 - 启动应用程序时，Tomcat 会作为服务器容器运行。 12. **SpringBoot配置文件的加载顺序** - `application.properties` 或 `application.yml`。 - `application-{profile}.properties` 或 `application-{profile}.yml`。 - `application-{profile}-{name}.properties` 或 `application-{profile}-{name}.yml`。 - 系统环境变量。 - 命令行参数。 ### 六、数据库 1. **Mybatis的优点和缺点** - **优点**：灵活性高，易于整合其他框架。 - **缺点**：编写 SQL 语句较繁琐，不适合复杂的查询。 2. **Mybatis中#{}和${}的区别** - `#{}` 防止 SQL 注入，支持预编译。 - `${}` 直接替换字符串，可能存在 SQL 注入风险。 3. **CAP理论** - **Consistency** (一致性)：所有节点在同一时刻有相同的数据。 - **Availability** (可用性)：每个请求都能得到响应。 - **Partition tolerance** (分区容忍性)：系统中任意信息的丢失或失败都不会影响系统的继续运作。 4. **BASE理论** - **Basically Available** (基本可用)：即使部分节点失败，整个系统仍可以继续工作。 - **Soft state** (软状态)：允许系统中的数据存在中间状态。 - **Eventually consistent** (最终一致性)：系统最终会达到一致的状态。 5. **什么是RPC** - **Remote Procedure Call**（远程过程调用），是一种通过网络请求服务的方式。 6. **分布式ID解决方案** - UUID：基于时间戳和随机数。 - 雪花算法：生成递增的唯一 ID。 - 分布式数据库自增 ID。 7. **分布式锁的使用场景及实现方案** - **使用场景**：资源争抢、分布式任务执行。 - **实现方案**：基于 Redis 的 SETNX 指令、基于 Zookeeper 的临时节点。 8. **分布式事务实现方案** - **两阶段提交**（2PC）：协调者发起准备阶段和提交阶段。 - **三阶段提交**（3PC）：增加了预提交阶段。 - **补偿事务**：基于 TCC（Try-Confirm-Cancel）模式。 9. **ZAB协议** - ZooKeeper 的基础协议，用于选举领导者和实现数据同步。 10. **Zookeeper为什么可以用来作为注册中心** - **选举机制**：保证集群的强一致性。 - **数据同步**：保证数据的一致性和可用性。 11. **Zookeeper中的领导者选举流程** - 节点加入集群后广播其 ID。 - 节点根据接收到的消息确定 ID 最大的节点。 - 当选领导者向集群发送心跳消息。 12. **Zookeeper集群中节点之间数据是如何同步的** - 节点之间通过 ZAB 协议实现数据同步。 - 数据同步分为两种模式：广播模式和多播模式。 ### 七、分布式系统 1. **Dubbo支持的负载均衡策略** - **轮询**：按顺序选择服务提供者。 - **最少活跃调用数**：优先选择活跃调用数较少的服务提供者。 - **随机**：随机选择服务提供者。 2. **Dubbo如何完成服务导出和服务引入** - **服务导出**：注册服务到注册中心。 - **服务引入**：从注册中心订阅服务。 3. **Dubbo的架构设计** - **Provider**：服务提供者。 - **Consumer**：服务消费者。 - **Registry**：注册中心。 - **Monitor**：监控中心。 4. **Spring Cloud常用组件及其作用** - **Eureka**：服务发现。 - **Ribbon**：负载均衡。 - **Hystrix**：断路器。 - **Zuul**：API 网关。 5. **Spring Cloud和Dubbo的区别** - **Spring Cloud** 基于 Spring Boot 实现微服务架构。 - **Dubbo** 更侧重于服务治理和高性能 RPC 调用。 6. **服务雪崩、服务限流、服务熔断和服务降级的区别** - **服务雪崩**：大量服务崩溃导致的连锁反应。 - **服务限流**：限制进入服务的流量。 - **服务熔断**：当服务出现问题时，直接拒绝调用，防止故障传播。 - **服务降级**：在发生故障时提供简化版本的服务。 ### 八、网络编程 1. **BIO、NIO、AIO的区别** - **BIO**：传统的阻塞 I/O 模型。 - **NIO**：非阻塞 I/O 模型，使用缓冲区和通道。 - **AIO**：异步 I/O 模型，基于事件驱动。 2. **零拷贝** - 减少数据从内核空间到用户空间的拷贝次数。 - 提高 I/O 效率。 3. **Netty的特点** - 高性能 I/O 框架。 - 基于 NIO。 - 支持 TCP/UDP/HTTP 等多种协议。 4. **Netty的线程模型** - BossGroup 负责接收客户端连接。 - WorkerGroup 处理业务逻辑。 5. **Netty的高性能体现** - 内部实现了高效的缓冲区管理。 - 异步非阻塞模型。 - 精细的线程模型设计。 ### 九、缓存技术 1. **Redis的数据结构及应用场景** - **String**：基本的键值对存储。 - **List**：有序列表，可用于消息队列。 - **Set**：不重复的元素集合。 - **Hash**：存储对象。 - **Sorted Set**：带权重的有序集合。 2. **Redis分布式锁的实现** - 使用 SETNX 指令实现。 - 设置过期时间避免死锁。 3. **Redis主从复制的核心原理** - **全量复制**：初次复制时，从库拉取主库的所有数据。 - **增量复制**：后续更新数据通过命令传播实现。 4. **缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩** - **缓存穿透**：查询不存在的数据导致缓存失效。 - **缓存击穿**：热点数据到期导致大量请求直接打到数据库。 - **缓存雪崩**：大量缓存同时失效。 5. **Redis和MySQL如何保证数据一致性** - 使用事务或乐观锁机制。 - 采用消息队列进行异步处理。 ### 十、SQL优化 1. **Explain语句结果中各个字段的意义** - **id**：选择标识符。 - **select_type**：查询类型。 - **table**：表名。 - **type**：连接类型。 - **possible_keys**：可能使用的索引。 - **key**：实际使用的索引。 - **key_len**：索引长度。 - **ref**：使用的参考。 - **rows**：受影响行数。 - **Extra**：额外信息。 2. **索引覆盖** - 索引覆盖是指查询只需要使用索引就能满足查询需求，无需访问表数据。 3. **最左前缀原则** - 索引查询时，从最左边的索引开始进行匹配。 4. **InnoDB如何实现事务** - 使用 MVCC（多版本并发控制）和日志系统实现。 - 保证事务的 ACID 特性。 5. **MySQL锁的类型** - **行锁**：锁定单行记录。 - **页锁**：锁定一页中的所有记录。 - **表锁**：锁定整个表。 6. **MySQL慢查询优化** - **使用 EXPLAIN 分析执行计划**。 - **建立合适的索引**。 - **优化 SQL 语句**。 - **调整数据库配置**。 ### 十一、消息队列 1. **消息队列的作用** - **解耦**：生产者和消费者之间解耦。 - **异步处理**：异步处理任务，提高系统响应速度。 - **流量削峰**：平滑突发流量。 2. **死信队列和延时队列** - **死信队列**：存储无法被消费的消息。 - **延时队列**：存储需要在指定时间之后才能被消费的消息。 3. **Kafka为什么吞吐量高** - **磁盘 I/O 优化**：利用顺序写入提高磁盘读写效率。 - **批量处理**：减少网络交互次数。 - **零拷贝技术**：减少数据复制。 4. **Kafka的Pull和Push的优缺点** - **Pull**：消费者主动拉取消息。 - **优点**：更灵活的消费时机。 - **缺点**：增加了网络交互次数。 - **Push**：生产者主动推送消息。 - **优点**：减少了网络交互次数。 - **缺点**：可能导致消费者处理能力不足。 5. **RocketMQ的底层实现原理** - **Broker**：消息存储和管理。 - **NameServer**：消息路由信息管理。 - **Producer/Consumer**：消息的生产和消费。 6. **消息队列如何保证消息可靠传输** - **持久化**：将消息写入磁盘，防止内存数据丢失。 - **确认机制**：确认消息已被正确接收。 - **重试机制**：对于未确认的消息进行重试。 以上就是根据提供的文件信息整理的相关知识点。希望这些内容能够帮助读者更好地理解和掌握 IT 行业的关键概念和技术细节。