暑假java培训班,分享面经!
前言
进程和线程的提出极大的提高了操作提供的性能。进程让操作系统的并发性成为了可能,而线程让进程的内部并发成为了可能。
多进程的方式也可以实现并发,为什么我们要使用多线程?
多进程方式确实可以实现并发,但使用多线程,有以下几个好处:
- 进程间的通信比较复杂,而线程间的通信比较简单,通常情况下,我们需要使用共享资源,这些资源在线程间的通信比较容易。
- 进程是重量级的,而线程是轻量级的,故多线程方式的系统开销更小。
由此可见多线程的学习对程序员来说是至关重要的,这也是为什么不论是大大小小的公司面试官都会问到的问题。金九银十即将来临,我特意花了时间搜集了一些相关的资料整理出了这份“Java多线程核心笔记”,我把多线程分为十一个模块进行解读。让我们来看看文档的内容
JAVA基础
- JAVA异常分类及处理
- 异常分类
- 异常的处理方式
- Throw和throws的区别
- JAVA反射
- 动态语言
- 反射机制概念 (运行状态中知道类所有的属性和方法)
- Java反射API
- 反射使用步骤(获取Class对象、调用对象方法)
- 获取Class对象的3种方法
- 创建对象的两种方法
- JAVA注解
- JAVA内部类
- JAVA泛型
- JAVA序列化(创建可复用的Java对象)
- JAVA复制
JAVA集合
- 接口继承关系和实现
- List
- ArrayList(数组)
- Vector(数组实现、线程同步)
- LinkList(链表)
- Set
- HashSet(Hash表)
- TreeSet(二叉树)
- LinkHashSet(HashSet+LinkedHashMap)
- Map
- HashMap(数组+链表+红黑树)
- JAVA7实现
- JAVA8实现
- ConcurrentHashMap
- Segment段
- 线程安全(Segment 继承 ReentrantLock 加锁)
- 并行度(默认16)
- HashTable(线程安全)
- TreeMap(可排序)
- LinkHashMap(记录插入顺序)
JAVA多线程并发
- JAVA并发知识库
- JAVA线程实现/创建方式
- 4种线程池
- 线程生命周期(状态)
- 终止线程4种方式
- sleep与wait 区别
- start与run区别
- JAVA后台线程
- JAVA锁
- 线程基本方法
- 线程上下文切换
- 同步锁与死锁
- 线程池原理
- JAVA阻塞队列原理
- CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的用法
- volatile关键字的作用(变量可见性、禁止重排序)
- 如何在两个线程之间共享数据
- ThreadLocal作用(线程本地存储)
- synchronized和ReentrantLock的区别
- ConcurrentHashMap并发
- Java中用到的线程调度
- 进程调度算法
- 什么是CAS(比较并交换-乐观锁机制-锁自旋)
- 什么是 AQS(抽象的队列同步器)
JVM
- 线程
- JVM内存区域
- JVM运行时内存
- 垃圾回收与算法
- JAVA 四种引用类型
- GC分代收集算法 VS 分区收集算法
- GC垃圾收集器
- JAVA IO/NIO
- JVM 类加载机制
Spring 原理
- Spring 特点
- 轻量级
- 控制反转
- 面向切面
- 容器
- 框架集合
- Spring 核心组件
- Spring 常用模块
- Spring 主要包
- Spring 常用注解
- Spring IOC原理
- Spring APO原理
- Spring MVC原理
- Spring Boot原理
- JPA原理
- Mybatis缓存
- Tomcat架构
微服务
- 服务注册发现
- 客户端注册(zookeeper)
- 第三方注册(独立的服务Registrar)
- 客户端发现
- 服务端发现
- Consul
- Eureka
- SmartStack
- Etcd
- API 网关
- 请求转发
- 响应合并
- 协议转换
- 数据转换
- 安全认证
- 配置中心
- zookeeper配置中心
- 配置中心数据分类
- 事件调度(kafka)
- 服务跟踪(starter-sleuth)
- 服务熔断(Hystrix)
- Hystrix断路器机制
- API管理
Netty 与RPC
- Netty 原理
- Netty 高性能
- 多路复用通讯方式
- 异步通讯NIO
- 零拷贝(DIRECT BUFFERS使用堆外直接内存)
- 内存池(基于内存池的缓冲区重用机制)
- 高效的Reactor线程模型
- 无锁设计、线程绑定
- 高性能的序列化框架
- Netty RPC实现
- 关键技术
- 核心流程
- 消息编解码
- 通讯过程
- RMI实现方式
- 实现步骤
- Protoclol Buffer
- Thrift
分布式缓存
- 缓存雪崩
- 缓存穿透
- 缓存预热
- 缓存更新
- 缓存降级
网络
- 网络7层架构
- TCP/IP原理
- 网络访问层(Network Access Layer)
- 网络层(Internet Layer)
- 传输层(Tramsport Layer-TCP/UDP)
- 应用层(Application Layer)
- TCP三次握手/四次挥手
- HTTP原理
- 传输流程
- HTTP状态
- HTTPS
- CDN 原理
- 分发服务系统
- 负载均衡系统
- 管理系统
日志
- Slf4j
- Log4j
- LogBack
- Logback优点
- ELK
Zookeeper
- Zookeeper概念
- Zookeeper角色
- Leader
- Follower
- Observer
- ZAB协议
- 事务编号 Zxid(事务请求计数器+ epoch)
- epoch
- Zab协议有两种模式-恢复模式(选主)、广播模式(同步)
- ZAB协议4阶段
- Leader election(选举阶段-选出准Leader)
- ZAB协议JAVA实现(FLE-发现阶段和同步合并为 Recovery Phase(恢复阶段))
- 投票机制
- Zookeeper工作原理(原子广播)
- Znode有四种形式的目录节点
Kafka
- Kafka概念
- Kafka数据存储设计
- partition的数据文件(offset,MessageSize,data)
- 数据文件分段segment(顺序读写、分段命令、二分查找)
- 数据文件索引(分段索引、稀疏存储)
- 生产者设计
- 负载均衡(partition会均衡分布到不同broker上)
- 批量发送
- 压缩(GZIP或Snappy)
- 消费者设计
- Consumer Group
RabbitMQ
- RabbitMQ概念
- RabbitMQ架构
- Exchange 类型
Hbase
- Hbase概念
- 列式存储
- Hbase核心概念
- Hbase核心架构
- Hbase的写逻辑
- HBase vs Cassandra
- MongoDB
- MongoDB概念
- MongoDB特点
Cassandra
- Cassandra概念
- 数据模型
- Cassandra一致Hash和虚拟节点
- Gossip协议
- 数据复制
- 数据写请求和协调者
- 数据读请求和后台修复
- 数据存储(CommitLog、MemTable、SSTable)
- 二级索引(对要索引的value摘要,生成RowKey)
- 数据读写
设计模式
- 设计原则
- 工厂方法模式
- 抽象工厂模式
- 单例模式
- 建造者模式
- 原型模式
- 适配器模式
- 装饰器模式
- 代理模式
- 外观模式
- 桥接模式
- 组合模式
- 享元模式
- 策略模式
- 模板方法模式
- 观察者模式
- 迭代的模式
- 责任链模式
- 命令模式
- 备忘录模式
负载均衡
- 四层负载均衡 vs 七层负载均衡
- 负载均衡算法/策略
- LVS
- Keepalive
- Nginx反向代理负载均衡
- HAProxy
数据库
- 存储引擎
- 索引
- 数据库三范式
- 数据库是事务
- 存储过程(特定功能的SQL 语句集)
- 触发器(一段能自动执行的程序)
- 数据库并发策略
- 数据库锁
- 基于Redis分布式锁
- 分区分表
- 两阶段提交协议
- 三阶段提交协议
- 柔性事务
- CAP
一致性算法
- Paxos
- Zab
- Raft
- NWR
- Gossip
- 一致性Hash
- 一致性Hash特性
- 一致性Hash原理
JAVA算法
- 二分查找
- 冒泡排序算法
- 插入排序算法
- 快速排序算法
- 希尔排序算法
- 归并排序算法
- 桶排序算法
- 基数排序算法
- 剪枝算法
- 回溯算法
- 最短路径算法
- 最大的数组算法
- 最长公共子序算法
- 最小生成树算法
数据结构
- 栈(stack)
- 队列(queue)
- 链表(Link)
- 散列表(Hash Table)
- 排序二叉树
- 红黑树
- B-TREE
- 位图
加密算法
- AES
- RSA
- CRC
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Hadoop
- Hadoop概念
- HDFS
- Client
- NameNode
- Secondary NameNode
- DataNode
- MapReduce
- JobTracker
- TaskTracker
- Task
- Reduce Task 执行过程
- Hadoop MapReduce 作业的生命周期
- 作业提交与初始化
- 任务调度与监控。
- 任务运行环境准备
- 任务执行
- 作业完成
Spark
- Spark概念
- 核心架构
- 核心组件
- SPARK编程模型
- SPARK计算模型
- SPARK运行流程
- SPARK RDD流程
- SPARK RDD
Storm
- Storm概念
- 集群架构
- Nimbus(master-代码分发给Supervisor)
- Supervisor(slave-管理Worker进程的启动和终止)
- Worker(具体处理组件逻辑的进程)
- Task
- ZooKeeper
- 编程模型(spout->tuple->bolt)
- opology运行
- Storm Streaming Grouping
- ResourceManager
- NodeManager
- ApplicationMaster
- YARN运行流程
机器学习
- 决策树
- 随机森林算法
- 逻辑回归
- SVM
- 朴素贝叶斯
- K 最近邻算法
- K 均值算法
- Adaboost 算法
- 神经网络
- 马尔可夫
云计算
- SaaS
- PaaS
- IaaS
- Docker
- Openstack
- Namespaces
- 进程(CLONE_NEWPID 实现的进程隔离)
- Libnetwork与网络隔离
- 资源隔离与CGroups
- 镜像与UnionFS
- 存储驱动
惊喜
最后还准备了一套上面资料对应的面试题(有答案哦)和面试时的高频面试算法题(如果面试准备时间不够,那么集中把这些算法题做完即可,命中率高达85%+)
- 朴素贝叶斯
- K 最近邻算法
- K 均值算法
- Adaboost 算法
- 神经网络
- 马尔可夫
云计算
- SaaS
- PaaS
- IaaS
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- Libnetwork与网络隔离
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[外链图片转存中…(img-gVpk0kzN-1620883725011)]
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