Java后端面试常见问题

Java后端面试

经历了两个月的面试和准备,下面对常见的八股文进行总结。有些问题是网上看到的面经里提到的,有些是我真实面试过程遇到的。

异常
1、异常分为哪几种?他们的父类是什么?

注意:所有异常对象的父类为Throwable

  • Error及其子类:
    • 一般指的是虚拟机的错误,是由java虚拟机生成并抛出,程序不能进行处理,所以也不加处理,例如OutOfMemoryError内存溢出。
  • RuntimeException及其子类(运行时异常):
    • 是由编程bug所致。如NullPointerException、ClassCastException、ArrayIndexOutOfBoundsException、ArithmeticException
  • Exception及其子类中除了RuntimeException及其子类之外的其它异常(受检型异常):
    • 编译器就能检测的异常,JAVA 编译器强制要求我们必需对出现的这些异常进行 try-catch或者throws,否则编译不会通过。如IOException、ClassNotFoundException
2、受检异常与非受检异常的区别?

​ 同上。

3、Error可以捕获吗?

可以。Throwable 的子类,都可以被 try-catch 语句捕获,分为 Error 和 Exception。

4、栈溢出和堆溢出是什么?OOM可以捕获吗?什么情况可以捕获?

栈溢出:栈帧堆积,超过设置的栈的大小。

OOM 作为一个 Error,在某些条件下是可以被 catch 的。仅针对我们可控的代码,并且在 try 块中,由于申请大段连续内存的情况下,触发的 OOM,才是可以被 catch 的。当 catch 住 OOM 时,应该主动释放一些可控的内存,做好内存管理,避免在后续的操作中,在其他操作中又触发 OOM,导致崩溃。

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集合
1、说说你对Java集合的理解

2、ArrayList和LinkedList的区别

底层实现不同,长度一个有限一个理论无限

ArrayList延迟初始化,第一次添加元素时才初始化容量,每次扩容1.5倍

3、它们都线程安全吗?如何得到线程安全的List?

No。

  1. Vector
  2. Collections.synchronizedList()方法对非线程安全集合进行装饰
  3. CopyOnWriteArrayList。读写分离,读取时不加锁,只是写入、删除、修改时加锁。不能保证完全线程安全,适用于读多写少的场景。
4、CopyOnWriteArrayList用过吗?优缺点?

能保证写入线程安全,提高读线程并发量。

缺点:读写线程数据一致性无法保证、写时内存占用问题

5、Set是有序还是无序的?一定无序吗?

Set接口有三个实现类:HashSet(无序)、LinkedHashSet(有 序)、TreeSet(有序)

6、TreeSet的底层实现

红黑树。

7、把你所知道的HashMap的所有知识都说一下?(包括底层实现、扩容机制、1.7与1.8的区别、长度为什么是2的n次幂)

1.7:数组 + 链表,元素大于 容量 * 0.75 时进行扩容

1.8:数组 + 链表 + 红黑树

8、保证线程安全的Map是什么?ConcurrentHashMap聊一下?(和HashMap答题类似,不过重点要回答的是为什么线程安全)

HashTable、ConcurrentHashMap

HashTable 加的锁锁住整张表、ConcurrentHashMap1.8后锁住一个节点再CAS自旋

ConcurrentHashMap:

1.7:分段锁segment

1.8:CAS、synchronized、volatile

9、ConcurrentHashMap每个Node节点中变量使用final和volatile修饰有什么用呢?

final:保证不可修改,读取该变量不用考虑线程安全问题。

volatile:volatile来保证某个变量内存的改变对其他线程即时可见,在配合CAS可以实现不加锁对并发操作的支持。get操作可以无锁是由于Node的元素val和指针next是用volatile修饰的,在多线程环境下线程A修改结点的val或者新增节点的时候是对线程B可见的。

10、ConcurrentHashMap中synchronize和CAS是如何使用的

深入浅出ConcurrentHashMap详解-CSDN博客

CAS:当hash定位的节点为空,则用CAS自旋写入。

synchronize:当hash定位的节点非空,则用synchronize锁住节点进行修改。

至于为什么修改不用CAS,我的理解是由于无法解决ABA问题。

反射
1、反射是什么?举几个例子?

Java基础之反射_java反射-CSDN博客

2、通过反射可以拿到类中的变量信息吗?
设计模式(一般与SpringAOP一同问)

多线程

1、线程实现的方式及其优缺点?

线程是调度的基本单位。

2、如何死锁?(考察死锁的条件)
3、如何加锁?(Synchronize关键字和Reentrantlock)

ReentrantLock详解-CSDN博客

Reentrantlock实现了Lock接口规范:

接口作用
void lock()获取锁,调用该方法当前线程会获取锁,当锁获得后,该方法返回。
void lockInterruptibly() throws InterruptedException可中断的获取锁,和lock()方法不同之处在于该方法会响应中断,即在锁的获取中可以中断当前线程
boolean tryLock()尝试非阻塞的获取锁,调用该方法后立即返回。如果能够获取到返回true,否则返回false。
boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException超时获取锁,当前线程在以下三种情况下会被返回: 当前线程在超时时间内获取了锁 当前线程在超时时间内被中断 超时时间结束,返回false。
Condition newCondition()获取等待通知组件,该组件和当前的锁绑定,当前线程只有获取了锁,才能调用该组件的await()方法,而调用后,当前线程将释放锁。

可重入锁:

可重入锁又名递归锁,是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候,再进入该线程的内层方法会自动获取锁(前提锁对象得是同一个对象),不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞。Java中ReentrantLock和synchronized都是可重入锁,可重入锁的一个优点是可一定程度避免死锁。在实际开发中,可重入锁常常应用于递归操作、调用同一个类中的其他方法、锁嵌套等场景中。

3.1、同步方法块和同步方法的区别?(monitorenter、exit和ACC_SYNCHRONIZED)

同步方法块:monitorenter 和 monitorexit两个指令进行同步

同步方法:ACC_SYNCHRONIZED标志位进行同步

3.2、锁升级过程?

关于 锁的四种状态与锁升级过程 图文详解 - 牧小农 - 博客园 (cnblogs.com)

锁有四种状态:无锁、偏向锁、轻量锁、重量锁。

三种锁的优缺点对比:

优点缺点适用场景
偏向锁加锁和解锁不需要额外的消耗,和执行非同步方法相比仅存在纳秒级的差距如果线程质检存在锁竞争,会带来额外锁撤销的消耗适用于只有一个线程访问同步块的场景
轻量级锁竞争的线程不会阻塞,提高了程序的响应速度如果始终得不到锁竞争的线程,使用自旋会消耗CPU资源追求响应时间,同步块执行速度非常快
重量级锁线程竞争不使用自旋,不会消耗CPU资源线程阻塞,响应时间缓慢追求吞吐量,同步块执行速度较长

锁升级过程:

  • 初次执行到synchronized代码块的时候,锁对象变成偏向锁(通过CAS修改对象头里的锁标志位),字面意思是“偏向于第一个获得它的线程”的锁。
  • 轻量级锁是指当锁是偏向锁的时候,却被另外的线程所访问,此时偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋(关于自旋的介绍见文末)的形式尝试获取锁,线程不会阻塞,从而提高性能。
  • 轻量级锁在长时间获取不到锁时会忙等,自旋超过10次(可修改)时,升级为重量级锁。
3.3、ReentrantLock优缺点?
3.4、底层实现?(AQS、CAS)
3.5、CAS会存在什么问题?如何避免?

ABA问题。版本号

3.6、公平锁和非公平锁在AQS上是如何实现的?Synchronized是公平锁还是非公平锁?
3.7、synchronized原理

synchronized原理_synchronized可重入锁原理-CSDN博客

原理:JVM提供的监视器monitor,synchronized对代码块加锁需要依靠两个指令 monitorenter 和 monitorexit,对方法加锁依赖方法ACC_SYNCHRONIZED标志区。

synchronized锁升级原理:

JDK1.6之前synchronize是标准的重量级锁(悲观锁),JDK1.6之后进行了大幅度优化,支持锁升级制度缓解加锁和解锁造成的性能浪费,锁的状态总共有四种,无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁。随着锁的竞争,锁可以从偏向锁升级到轻量级锁,再升级到重量级锁,并且锁只能升级不能降级

4、线程池的理解
4.1、线程池工厂创建的4中方法?

阿里巴巴开发手册上明确写了不要这样做,因为通过这种方式创建的线程池阻塞队列太长,容易造成OOM

  • newCachedThreadPool 创建可缓存的线程池
  • newFixedThreadPool 创建定长的线程池
  • newSingledThreadPool 创建单一线程池执行
  • newScheduedThreadPool 创建一个定长的周期执行的线程池
4.2、任务加入的线程池的流程?

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4.3、线程池的7个参数?拒绝策略?
// 本质ThreadPoolExecutor()
// 线程池的七大参数
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,                  // 核心线程池大小
                          int maximumPoolSize,               // 最大核心线程池大小
                          long keepAliveTime,	             // 非核心线程超时了没有被使用就会释放
                          TimeUnit unit,	                 // 超时单位
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 阻塞队列
                          ThreadFactory threadFactory,	     // 线程工程创建线程,一般不用动
                          RejectedExecutionHandler handler	 // 拒绝策略
                         ) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
            null :
            AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

拒绝策略:

new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()          // 默认的拒绝策略,不处理,抛出异常
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()     // 拒绝策略,哪来的去哪里
new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()        // 拒绝策略, 队列满了不会抛出异常
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()  // 拒绝策略,队列满了,尝试去和最早的竞争,不会抛出异常
4.4、线程池中如何拿到线程的执行结果?

Callable类型的线程。

直接用Future接收线程返回值,或者提交Futuretask类型的线程任务。

// Future 
Callable<String> callable = () -> {
            Thread.sleep(2000);
            return Thread.currentThread().getName();
        };
        Future<String> future = executor.submit(callable);
		System.out.println("-------------task1返回结果 : " + future.get());

//FutureTask
		FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<String>(callable);
        executor.submit(futureTask);
        Future<String> future1 = executor.submit(callable);
 		System.out.println("-------------futureTask返回结果 : " + futureTask.get());
4.6、线程池的大小该如何去设置?

IO密集型:2 * CPU核心数

CPU密集型:CPU核心数 + 1

4.5、核心工作线程是否会被回收?

线程池中有个allowCoreThreadTimeOut字段能够描述是否回收核心工作线程,线程池默认是false表示不回收核心线程,我们可以使用allowCoreThreadTimeOut(true)方法来设置线程池回收核心线程。

4.6、线程池创建参数中keepAliveTime的作用

当线程池中的线程数量⼤于 corePoolSize 的时候,如果这时没有新的任务 提交,核⼼线程外的线程不会⽴即销毁,⽽是会等待,直到等待的时间超过了 keepAliveTime 才会被回收销毁。

非核心线程空闲状态下的存活时间。

5、你对ThreadLocal了解多少?

每个线程维持一份副本。增删查改都是对副本操作。

关键就是Thread里的这俩变量

【高并发】一文带你彻底搞懂ThreadLocal-云社区-华为云 (huaweicloud.com)

  /* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained
     * by the ThreadLocal class. */
    ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;

    /*
     * InheritableThreadLocal values pertaining to this thread. This map is
     * maintained by the InheritableThreadLocal class.
     */
    ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;

注意:线程池创建的 ThreadLocal要在finally中⼿动remove,不然会有内存泄漏的风险。

6、为什么我们调⽤ start() ⽅法时会执⾏ run() ⽅法,为什么我们不能直接调⽤ run() ⽅法。

new ⼀个 Thread,线程进⼊了新建状态。调⽤ start() ⽅法,会启动⼀个线程并使线程进⼊了就绪状态,当分配到时间⽚后就可以开始运⾏了。 start() 会执⾏线程的相应准备⼯作,然后⾃动 执⾏ run() ⽅法的内容,这是真正的多线程⼯作。 但是,直接执⾏ run() ⽅法,会把 run() ⽅法当成⼀个 main 线程下的普通⽅法去执⾏,并不会在某个线程中执⾏它,所以这并不是多线程⼯作。

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7、Semophore介绍一下

synchronized 和 ReentrantLock 都是⼀次只允许⼀个线程访问某个资源, Semaphore (信号量)可以指定多个线程同时访问某个资源。

Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
	   @Override
        public void run() {
 
            try {
                // 获取许可证,如果没有许可证了,线程会阻塞
                semaphore.acquire();
                System.out.println("Thread " + id + " is accessing the shared resource.");
                Thread.sleep(1000); // 模拟访问共享资源的时间
                System.out.println("Thread " + id + " has finished accessing the shared resource.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                // 释放许可证
                semaphore.release();
            }
        }
8、synchronized 和 ReentrantLock 的区别

相似点:

  • 都是互斥锁

不同点:

  • 原理上:synchronized 是jdk提供的关键字,加锁解锁由JVM实现,内部使用监视器实现同步;ReentrantLock 是jdk提供的api,内部使用AQS实现,加锁解锁需要自己调用方法,更灵活。
  • 公平性:synchronized 是非公平锁;ReentrantLock 可以通过传参创建公平锁。
  • 响应中断:synchronized是不可中断类型的锁,除非加锁的代码中出现异常或正常执行完成;ReentrantLock 可以设置超时方法或者将lockInterruptibly()放到代码块中,调用interrupt方法进行中断。
  • 多条件唤醒:synchronized不能绑定; ReentrantLock通过绑定Condition结合await()/singal()方法实现线程的精确唤醒,而不是像synchronized通过Object类的wait()/notify()/notifyAll()方法要么随机唤醒一个线程要么唤醒全部线程。
9、线程状态转换

线程状态:

可以使用 jstack 命令查看,上面就有线程的状态。

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Java8新特性

1、Java8新特性你都用过哪些?
2、如何使用stream找出某一个字段值最大的数据?

int max = list.stream().max(Comparator.comparingInt(i -> i)).get();

JVM

1、JVM都分为哪些模块?都有什么作用?

在这里插入图片描述

  • Class loader(类加载器):根据给定的全限定名类名(如:java.lang.Object)来装载class文件 到运行时数据区中的方法区。
  • Execution engine(执行引擎):执行引擎也叫解释器,负责解释命令,交由操作系统执行;JIT编译器。
  • Native Interface(本地接口):与native libraries交互,是其它编程语言交互的接口。
  • Runtime data area(运行时数据区域):这就是我们常说的JVM的内存,我们所有所写的程序都被加载到这里,之后才开始运行。
2、类的加载过程是什么样的?都涉及到哪些模块?
  1. 加载
    1. 将字节码文件加载到内存中
  2. 链接
    1. 验证:保证加载的字节码是合法、合理并符合规范的。
    2. 准备:为类的静态变量分配内存,并将其初始化为默认值。
    3. 解析:将类、接口、字段和方法的符号引用转为直接引用。
  3. 初始化
    1. 将静态变量的赋值和静态方法封装为==()方法==,执行。
3、双亲委派与沙箱安全机制(这个我没有被问到,但是我在回答过程中有提到,面试官没有顺着我的意思问…)

如果一个类加载器在接到加载类的请求时,它首先不会自己尝试去加载这个类,而是把这个请求任务委托给父类加载器去完成,依次递归,如果父类加载器可以完成类加载任务,就成功返回。只有父类加载器无法完成此加载任务时,才自己去加载。

好处:(安全)

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4、详细说一下堆?(此处发现面试官想要问垃圾回收机制,可以有意提到一些自己熟悉的知识点)

所有的对象实例以及数组都应当在运行时分配在堆上。

垃圾回收,分代回收。

新生代、老年代

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5、垃圾回收算法(不要遗漏分代回收)
  • 标记:引用计数、可达性分析

  • 清除:复制算法、标记-清除算法、标记-压缩算法

  • 分代:分代收集算法

6、为什么新生代用标记复制?老年代用标记删除、压缩?(考察是否理解缘由,而非死记硬背)

根据新生代和老年代的特点来回答。

7、垃圾回收器你知道哪些?
  • Serial 收集器(串行收集器):回收时STW,简单高效。一般单核CPU才使用。

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  • ParNew 回收器(并行回收):复制算法、STW

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  • Parallel 回收器:复制算法、并行回收和STW,新生代采用Parallel Scavenge收集器(复制算法)、老年代采用Parallel Old收集器(标记-压缩)

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  • CMS:老年代,标记 - 清除

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    分为四个阶段:初始标记、并发标记、重新标记和并发清除。初始标记和重新标记会STW,不过这两段耗时是最短的。整体上低停顿。

    缺点:

    • 会产生内存碎片,FullGc时才会整理内存碎片。
    • CMS 收集器会消耗CPU,程序吞吐量会下降
    • CMS 收集器无法处理浮动垃圾。在并发标记阶段产生的垃圾只能在下一次CMS或FullGc时才能回收
8、如何进行JVM调优?

内存溢出问题:

  1. 通过gc日志和程序日志分析,OOM是什么原因引起的。

  2. 观察参数是否有不合理的地方。

  3. 调整参数、增大内存再观察。

  4. 导出内存快照分析是否有内存泄漏问题(要改代码了)。

对于线上应用如果出现OOM,首先观察JVM参数设置是否合理。比如堆内存一般设置为容器内存的80%,要给容器预留一些内存,元空间最好加上限制。然后继续观察GC日志,观察老年代的大小变化。

9、触发Full Gc的情况?
  1. 调用 System.gc()时,系统建议执行 Full GC,但是不必然执行
  2. 老年代空间不足
  3. 方法区空间不足(元空间)
  4. 通过 Minor GC 后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
  5. 由 Eden 区、survivor space0(From Space)区向 survivor space1(To Space)区复制时,对象大小大于 To Space 可用内存,则把该对象转存到老年代,且老年代的可用内存小于该对象大小
10、方法区存储什么信息?

存储已被虚拟机加载的类型信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码缓存等。

框架 SSM

1、Spring的IOC和AOP说说你的理解?

2、AOP实现的两种方式?

3、使用jdk代理和cglib的区别?

4、SpringBean的生命周期

实例化 -> 属性赋值 -> 初始化 -> 销毁

5、默认是单例模式,那原因知道吗?

可以从单例的好处出发回答。

为了提高性能,少创建实例,垃圾回收,缓存快速获取。

缺点:

所有的请求都共享一个bean实例,不能做到线程安全!

6、单例模式是线程安全的吗?如果需要保证线程安全该如何做?

饿汉式:由JVM保证线程安全

懒汉式:双重检测,单例变量用volatile修饰、静态内部类、枚举实现。懒汉式有这三种方式线程安全。

7、Spring如何解决循环依赖?(三级缓存)

spring 循环依赖以及解决方案(吊打面试官)_循环依赖解决方案-CSDN博客

三级缓存。

核心:bean在没有完全完成创建过程时,会在初始化阶段提前把自己暴露到三级缓存中,虽然此时创建流程并未完成,但是其引用不会改变,可以优先满足其他bean对其产生的依赖。

8、Spring中用到了什么设计模式?(接Java基础,单例,工厂,原型,模版 jdbcTemplate,策略<多线程拒绝策略>)

9、SpringBoot的作用是什么?

10、SpringBoot如何做到自动配置?

三个注解:

@SpringBootApplication
@EnableAutoConfiguration
@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)
// AutoConfigurationImportSelector 类实现了 ImportSelector接口,也就实现了这个接口中的 selectImports方法,该方法主要用于获取所有符合条件的类的全限定类名,这些类需要被加载到 IoC 容器中。

==核心:==自动读取 META-INF/spring.factories 文件所有配置的类进行注入。

11、@Component、@Service、@Controller有什么区别?如果在Controller上使用@Service会怎么样?

没啥区别。

如果不使用springMVC时,三者使用其实是没有什么差别的,但如果使用了springMVC,@Controller就被赋予了特殊的含义。

spring会遍历上面扫描出来的所有bean,过滤出那些添加了注解@Controller的bean,将Controller中所有添加了注解@RequestMapping的方法解析出来封装成RequestMappingInfo存储到RequestMappingHandlerMapping中的mappingRegistry。后续请求到达时,会从mappingRegistry中查找能够处理该请求的方法。

没用SpringMVC,如果在Controller上使用@Service也是可以的。

12、Restful风格是什么?如何把@RestController换成@Controller会怎么样?

单独使⽤ @Controller 不加 @ResponseBody 的话⼀般使⽤在要返回⼀个视图的情况,这种情况 属于⽐᫾传统的Spring MVC 的应⽤,对应于前后端不分离的情况。

前后端分离项目中:@RestController = @Controller +@ResponseBody

13、Mybatis中#和$的区别是什么?

14、Mybatis中解析sql是在那一层面完成的?

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15、分页是怎么实现,除了使用语句的方式?

16、spring事务的实现原理

在使用Spring框架的时候,可以有两种实现方式,一种是编程式事务,另一种是声明式事务。编程式事务需要用户自定义代码来控制事务的处理逻辑,类似于分布式事务中的TCC,声明式事务通过@Transactional注解来实现。

声明式事务@Transactional是AOP的一个核心体现,当一个方法添加@Transactional后,Spring会基于这个类生成一个代理对象,会将这个代理对象作为Bean,当使用这个代理对象的方法的时候,如果有事务处理,就会先把事务的自动提交给关闭,然后去执行具体的业务逻辑,如果业务逻辑执行没问题,代理逻就会提交,如果出现任何异常就会回滚。当然,用户也可以控制对哪些异常情况进行回滚。

注意事项:

  1. 不要在接口上声明 @Transactional ,而要在具体类的方法上使用 @Transactional 注解,否则注解可能无效。
  2. 将 @Transactional 放置在类级的声明中会使得所有方法都有事务。影响性能,推荐加在方法实现上。
  3. 使用了 @Transactional的方法,对同一个类里面的方法调用, @Transactional无效。比如有一个类Test,它的一个方法A,A再调用Test本类的方法B(不管B是否public还是private),但A没有声明注解事务,而B有。则外部调用A之后,B的事务是不会起作用的。(经常在这里出错)
  4. 使用了 @Transactional 的方法, 只能是public, @Transactional注解的方法都是被外部其他类调用才有效,故只能是public。道理和上面的有关联。故在 protected、private 或者 package-visible 的方法上使用 @Transactional 注解,它也不会报错,但事务无效。

数据库

1、MyIsam和Innodb的区别?

2、Innodb的事务隔离级别

可重复读

3、如何实现事务?(MVCC)

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undo_log + read view

4、索引是越多越好吗?为什么?

5、Innodb的索引和MyIsam的索引有什么区别?

6、索引是如何实现的?

7、为什么不用BTree而用B+Tree?

8、那使用索引中,索引失效、索引覆盖都是什么意思?

索引失效:(无法依据索引使用二分查找)

  • 在索引列上进行运算操作,索引将失效。
  • 字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。
  • 头部模糊匹配,索引失效。
  • 用 or 分割开的条件,如果 or 其中一个条件的列没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。
  • MySQL 评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。

9、联合索引该如何使用?ABC的联合索引,查询BC会走索引吗?

10、Mysql查询时如何根据索引查找?(考察页、槽)

按页读取,进行查询,再读入另一页

11、执行计划有用过吗?其中哪些字段需要注意?

12、优化sql的流程

  1. 观察联表数量是否太多。太多可以考虑数据冗余或者拆分为多次查询。
  2. 分析是否用到索引。查看其执行计划。
  3. 减少查询的字段

13、刚才提到创建索引,你是如何考虑索引的创建的?

查询、GROUP BY 、ORDER BY

14、分库分表你们项目中有涉及到吗?

有的。shardingJDBC

15、分表如何判断所需要查询的数据在哪一张表中?

通过分库路由和分表路由决定

16、项目中有跨表执行数据操作吗?具体怎么做的?

没有。单表查的。没有创建绑定表,不涉及联表查询。

如果要跨表查,可以通过绑定表减少联表的组合数量。

17、优化limit

当limit偏移量非常大时,会很慢。慢的原因:在系统中需要进行分页操作的时候,我们通常会使用LIMIT加上偏移量 的办法实现,同时加上合适的ORDER BY子句。如果有对应的索引,通 常效率会不错,否则,MySQL需要做大量的文件排序操作。

# 方案一 :返回上次查询的最大记录(偏移量)
SELECT id, name FROM employee WHERE id > 10000 LIMIT 10;

# 方案二:orderby + 索引
SELECT id, name FROM employee ORDER BY id LIMIT 10000, 10;

# 方案三:在业务允许的情况下限制页数,太靠后的页不查了,因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

# 方案四:延迟联接,通过覆盖索引优化查询
# 比如:
SELECT * FROM student WHERE age > 10 LIMIT 10000,10;
# 此时会把所有满足数据加载进内存,然后抛弃前面10000条。

# 延迟联接优化,此时子查询会走覆盖索引查询需要记录id,再通过id集合查询需要的数据
SELECT * FROM student INNER JOIN 
	(SELECT id FROM student WHERE age > 10 LIMIT 10000,10) AS s;


Redis

1、项目主要用Redis做什么?

2、项目中用到最多的数据类型?

3、在使用hash的时候,对于大Key值是如何操作的?

4、如果我要删除一个hash的value,但是其中的键值对很多,如何删除?

5、那如果值删除一部分,而不是全部删除,怎么做?

6、redis缓存机制你了解吗?

7、RDB和AOF你们公司如何使用的?二者都用吗还是选择其一?

8、缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透你知道吗?都是什么意思?

缓存雪崩:

现象:缓存在同⼀时间⼤⾯积的失效,或者redis服务宕机,后⾯的请求都直接落到了数据库上,造成数据库短时间内承受⼤量请求。

解决办法:

  1. 采⽤ Redis 集群,避免单机出现问题整个缓存服务都没办法使⽤。
  2. 限流,避免同时处理⼤量的请求。

缓存穿透:

现象:缓存穿透说简单点就是⼤量请求的 key 根本不存在于缓存中,导致请求直接到了数据库上,根本没有经过缓存这⼀层。举个例⼦:某个⿊客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起⼤量请求,导 致⼤量请求落到数据库。

解决办法:

  1. 做好参数校验。

  2. 布隆过滤器。(维持一个请求参数的Map)

9、刚刚提到布隆过滤器,你知道布隆过滤器是如何实现的吗?

10、布隆过滤器的结果一定是准确无误的吗?

11、还有其他方式防止缓存穿透吗?二者区别?

12、缓存雪崩如何解决,或者避免?

13、Redis的过期策略都有哪些?

14、你们有用过集群,主从吗?

15、哨兵模式是什么,具体说说?

16、那如果哨兵挂了怎么办?

17、使用集群或者主从是如何保证数据一致性的?

18、缓存一致性问题如何解决?

延迟双删:先删缓存、更新数据库,延迟T时间后再删缓存。

不能完全解决。真要一致性,就别查缓存,直接从数据库查。

19、redis的优缺点

优点:基于内存,操作非常快,而且提供了丰富的数据结构,能帮助我们解决不同的问题。

缺点:水能载舟亦能覆舟。基于内存,意味着断电数据就没了,需要一定的持久化策略或者集群部署。另一方面redis单机的性能瓶颈受限于内存大小。

分布式

1、你怎么理解分布式和微服务?

2、你们用的是SpringCloud是吧,那介绍一下SpringCloud都有哪些组件?

注册中心、Feign、熔断、网关

3、熔断是怎么做的?

4、dubbo有用过吗?(自己没用过,老实说没用过就好)

5、分布式中的锁你知道怎么实现吗?

6、用Redis实现需要注意什么?(这里较深,需要注意的地方也多,各种原子性,过期时间延长等等)

7、分布式事务是什么?如何实现?

分布式事务有这一篇就够了! - 知乎 (zhihu.com)

2PC:两阶段提交,有两种实现基于数据库 XA 协议和Seata 实现(推荐)。由于 Seata 的 0 侵入性并且解决了传统 2PC 长期锁资源的问题,推荐采用 Seata 实现 2PC。

TCC:分为三个阶段,业务检查、确认提交、业务取消,三个阶段需要用户编程实现。这种方式优势在于,可以让应用自己定义数据操作的粒度,使得降低锁冲突、提高吞吐量成为可能

try:
// 业务检查
confirm:
// 确认提交
cancel:
// 业务取消

8、2PC和TCC可以详细说一下吗?

9、最大努力通知这种实现有了解吗?

10、分布式锁

image-20240322214035593

其他

1、打包时使用package和install的区别?

2、项目启动时如何跳过单元测试?

3、单元测试作用是什么?

4、Nexus你了解吗?

私服。

5、服务部署平时有做吗?

6、Linux使用多吗?

消息队列

【RocketMQ面试题(23道)】-CSDN博客

1、项目组当中用到消息队列的场景是什么?

2、 那消息丢失和重复你们有遇到过吗?是如何解决的?

3、Kafka消息是全局有序的吗?

不是。

4、Kafka如何保证消息有序消费

分区内消费是有序的。

  1. 1 个 Topic 只对应⼀个 Partition。

  2. (推荐)发送消息的时候指定 key/Partition。

RocketMq顺序消息实现方式:

发送端单线程串行发送,接收端每个消费组单线程串行消费,每个消费组的消息发送到同一个队列中。

5、RocketMQ如何保证消息的可用性/可靠性/不丢失呢?

img

从这三个过程考虑:

生产阶段:

通过请求确认机制,来保证消息的可靠传递

  1. 同步发送的时候,要注意处理响应结果和异常。如果返回响应OK,表示消息成功发送到了Broker,如果响应失败,或者发生其它异常,都应该重试。
  2. 异步发送的时候,应该在回调方法里检查,如果发送失败或者异常,都应该进行重试。
  3. 如果发生超时的情况,也可以通过查询日志的API,来检查是否在Broker存储成功。

存储阶段:

存储阶段,可以通过配置可靠性优先的 Broker 参数来避免因为宕机丢消息,简单说就是可靠性优先的场景都应该使用同步

  1. 消息只要持久化到CommitLog(日志文件)中,即使Broker宕机,未消费的消息也能重新恢复再消费。
  2. Broker的刷盘机制:同步刷盘和异步刷盘,不管哪种刷盘都可以保证消息一定存储在pagecache中(内存中),但是同步刷盘更可靠,它是Producer发送消息后等数据持久化到磁盘之后再返回响应给Producer。
  3. Broker通过主从模式来保证高可用,Broker支持Master和Slave同步复制、Master和Slave异步复制模式,生产者的消息都是发送给Master,但是消费既可以从Master消费,也可以从Slave消费。同步复制模式可以保证即使Master宕机,消息肯定在Slave中有备份,保证了消息不会丢失。

消费阶段:

逻辑执行完再发送消费进行确认

  • Consumer保证消息成功消费的关键在于确认的时机,不要在收到消息后就立即发送消费确认,而是应该在执行完所有消费业务逻辑之后,再发送消费确认。因为消息队列维护了消费的位置,逻辑执行失败了,没有确认,再去队列拉取消息,就还是之前的一条。

6、如何处理消息重复的问题呢?

处理消息重复问题,主要有业务端自己保证,主要的方式有两种:业务幂等消息去重

业务幂等:第一种是保证消费逻辑的幂等性,也就是多次调用和一次调用的效果是一样的。这样一来,不管消息消费多少次,对业务都没有影响。

消息去重:第二种是业务端,对重复的消息就不再消费了。这种方法,需要保证每条消息都有一个唯一的编号,通常是业务相关的,比如订单号,消费的记录需要落库,而且需要保证和消息确认这一步的原子性。可以建立一个消费记录表,拿到这个消息做数据库的insert操作。给这个消息做一个唯一主键(primary key)或者唯一约束,那么就算出现重复消费的情况,就会导致主键冲突,那么就不再处理这条消息。

7、如何实现消息过滤?

8、事务消息的实现

9、死信队列知道吗?

死信队列用于处理无法被正常消费的消息,即死信消息。

一条消息初次消费失败,消息队列 RocketMQ 会自动进行消息重试;达到最大重试次数后,若消费依然失败,则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息,此时,消息队列 RocketMQ 不会立刻将消息丢弃,而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中,该特殊队列称为死信队列

死信消息的特点

  • 不会再被消费者正常消费。
  • 有效期与正常消息相同,均为 3 天,3 天后会被自动删除。因此,需要在死信消息产生后的 3 天内及时处理。

死信队列的特点

  • 一个死信队列对应一个 Group ID, 而不是对应单个消费者实例。
  • 如果一个 Group ID 未产生死信消息,消息队列 RocketMQ 不会为其创建相应的死信队列。
  • 一个死信队列包含了对应 Group ID 产生的所有死信消息,不论该消息属于哪个 Topic。

10.如何保证RocketMQ的高可用?

NameServer因为是无状态,且不相互通信的,所以只要集群部署就可以保证高可用。

RocketMQ的高可用主要是在体现在Broker的读和写的高可用,Broker的高可用是通过集群主从实现的。

11、消息刷盘怎么实现的呢?

RocketMQ提供了两种刷盘策略:同步刷盘和异步刷盘

  • 同步刷盘:在消息达到Broker的内存之后,必须刷到commitLog日志文件中才算成功,然后返回Producer数据已经发送成功。
  • 异步刷盘:异步刷盘是指消息达到Broker内存后就返回Producer数据已经发送成功,会唤醒一个线程去将数据持久化到CommitLog日志文件中。

计算机网络

1、 TCP粘包和拆包问题有了解吗?

面试题:聊聊TCP的粘包、拆包以及解决方案 - 知乎 (zhihu.com)

TCP是面向字节流的。

由于缓冲区的存在,两个TCP报文被同一个缓冲区接收,就是粘包。一个TCP报文被多个缓冲区接收就是拆包。

对于粘包和拆包问题,常见的解决方案有四种:

  • 发送端将每个包都封装成固定的长度,比如100字节大小。如果不足100字节可通过补0或空等进行填充到指定长度;
  • 发送端在每个包的末尾使用固定的分隔符,例如\r\n。如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并;例如,FTP协议;
  • 将消息分为头部和消息体,头部中保存整个消息的长度,只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息;
  • 通过自定义协议进行粘包和拆包的处理。

Netty对粘包和拆包问题的处理:

  • LineBasedFrameDecoder:以行为单位进行数据包的解码;
  • DelimiterBasedFrameDecoder:以特殊的符号作为分隔来进行数据包的解码;
  • FixedLengthFrameDecoder:以固定长度进行数据包的解码;
  • LenghtFieldBasedFrameDecode:适用于消息头包含消息长度的协议(最常用);

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