【面试】JAVA三年经验面试题

整理一下最近面试遇到过的问题，有一些想不起来了，希望能给大家一点帮助吧，也给自己留个底，嘿嘿，平时还是得多注意知识的积累，以及技术细节

- 1.JAVA基础类型各占几个字节？
bit 字节
int 32bit 4
short 16bit 2
long 64bit 8
byte 8bit 1
char 16bit 2
float 32bit 4
double 64bit 8
boolean 1bit 1或者4
boolean类型没有给出精确的定义，《Java虚拟机规范》给出了4个字节，和boolean数组1个字节的定义，具体还要看虚拟机实现是否按照规范来，所以1个字节、4个字节都是有可能的。

- 2.如何保证同步

一段synchronized的代码被一个线程执行之前，他要先拿到执行这段代码的权限，在 java里边就是拿到某个同步对象的锁（一个对象只有一把锁）；如果这个时候同步对象的锁被其他线程拿走了，他（这个线程）就只能等了（线程阻塞在锁池等待队列中）。取到锁后，他就开始执行同步代码(被synchronized修饰的代码）；线程执行完同步代码后马上就把锁还给同步对象，其他在锁池中等待的某个线程就可以拿到锁执行同步代码了。这样就保证了同步代码在统一时刻只有一个线程在执行。
同步机制实现方式包括但不限于：
①ThreadLocal ② synchronized( ) ③ wait() 与 notify() ④ volatile

- 3.什么是CAS

CAS的全称是Compare And Swap 即比较交换，乐观锁，无锁。其算法核心思想如下
执行函数：CAS(V,E,N)
其包含3个参数
V表示要更新的变量
E表示预期值
N表示新值

CAS操作需要我们提供一个期望值，当期望值与当前线程的变量值相同时，说明还没线程修改该值，当前线程可以进行修改，也就是执行CAS操作，但如果期望值与当前线程不符，则说明该值已被其他线程修改，此时不执行更新操作，但可以选择重新读取该变量再尝试再次修改该变量，也可以放弃操作

4.Spring IOC/DI 及其原理

Spring本身就是一个大的容器，来管理各种Bean，通常用来整合其它框架。优秀！
Ioc不是一种具体的技术，而是一种设计思想，Ioc的目的是为了如何指导我们编写出更加松耦合，更加优雅的程序。传统的应用程序使我们在类的内部显式的创建依赖的对象。从而导致类于类之间耦合度过高。而使用了Ioc的设计思想，将对象的创建，查找依赖，以及生命周期的控制权交给了Ioc容器。对象之间耦合较松，更加灵活。
IoC的一个重点是在系统运行中，动态的向某个对象提供它所需要的其他对象。这一点是通过DI（Dependency Injection，依赖注入）来实现的。DI通过反射实现

5.AOP是什么，怎么实现的

AOP面向切面编程，是对业务流程中某一类共性功能的横向抽取。比如事务处理，消息通知。
Spring AOP中的动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理。JDK动态代理通过反射来接收被代理的类，并且要求被代理的类必须实现一个接口。JDK动态代理的核心是InvocationHandler接口和Proxy类。

如果目标类没有实现接口，那么Spring AOP会选择使用CGLIB来动态代理目标类。CGLIB（Code Generation Library），是一个代码生成的类库，可以在运行时动态的生成某个类的子类，注意，CGLIB是通过继承的方式做的动态代理，因此如果某个类被标记为final，那么它是无法使用CGLIB做动态代理的。

6.单列索引和组合索引

联合索引-使用结论：
1、查询条件中出现联合索引第一列,或者全部, 则能利用联合索引.
2、条件列中只要条件相连在一起, 无论前后, 都会利用上联合索引，
3、查询条件中没有出现联合索引的第一列,而出现联合索引的第二列,或者第三列,都不会利用联合索引查询。

单一列索引-使用结论：
1、只要条件列中出现索引列,无论在什么位置,都能利用索引查询.

优缺点比较:
1、索引所占用空间:单一列索引相对要小.
2、索引创建时间:单一列索引相对短.
3、索引对insert,update,delete的影响程序:单一列索引要相对低.
4、在多条件查询时,联合索引效率要高.
索引的使用范围:单一列索引可以出现在where 条件中的任何位置,而联合索引需要按一定的顺序来写.

7.JVM以及GC

JVM分为：虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区、程序计数器

本地方法栈用于支持native方法的执行，存储了每个native方法的执行状态。

虚拟机栈占用的是操作系统内存，每个线程对应一个虚拟机栈，它是线程私有的，生命周期和线程一样，每个方法被执行时产生一个栈帧（Statck Frame），栈帧用于存储局部变量表、动态链接、操作数和方法出口等信息，当方法被调用时，方法的调用到结束对应着栈帧的入栈到出栈。

堆区是GC最频繁的，也是理解GC机制最重要的区域。堆区由所有线程共享，在虚拟机启动时创建。堆区主要用于存放对象实例及数组，所有new出来的对象都存储在该区域。

方法区存放了要加载的类的信息（如类名、修饰符等）、静态变量、构造函数、final定义的常量、类中的字段和方法等信息。方法区是全局共享的，在一定条件下也会被GC。当方法区超过它允许的大小时，就会抛出OutOfMemory：PermGen Space异常。

程序计数器是线程私有的，记录正在执行的虚拟机字节码指令地址。

判断一个对象是否需要回收：引用计数法，可达性分析。
GC算法：复制算法，标记-清除，标记-整理
GC回收器：
新生代： serial,parnew,parallel(吞吐量优先)
老年代： serial old,parallel old,CMS
新生代+老年代：G1（官方推荐）

8.Dubbo的原理，如何运转

Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案

0.服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
1.服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
2.服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
3.注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
4.服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，务消费者，从提供者再选另一台调用。
5.服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

9.Redis缓存穿透，缓存雪崩，缓存击穿

缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存.
解决方案：缓存空值，设置一个较短的缓存时间

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效
解决方案：一般是采取不同分类，缓存不同周期。在同一分类中，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目缓存时间长一些，冷门类目缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源。

缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
对于非常热点的key直接设为永不过期/mutex key互斥锁

10.HashMap和ConcurrentHashMap

基于JDK1.8，ConcurrentHashMap、HashMap是基于Node<K,V>[]数组和链表/红黑树实现的。不同点在于HashMap线程不安全，ConcurrentHashMap通过使用CAS+Synchronized(1.8以前使用分段锁）来保证线程安全的。

初始容量16，最大容量2^30，默认负载因子0.75，实际容量 = 初始容量负载因子（默认0.75） = 12，链表转换树的阈值默认8，树转链表阈值默认6。
HashMap的构造函数中，都直接或间接的调用了tableSizeFor函数。保证了取索引操作h&（length-1）的最后一位同时有为0和为1的可能性，保证了散列的均匀性。
①创建HashMap，初始容量为16，实际容量 = 初始容量负载因子（默认0.75） = 12；
②调用put方法，会先计算key的hash值：hash = key.hashCode()。
③调用tableSizeFor()方法，保证哈希表散列均匀。
④计算Nodes[index]的索引：先进行index = (tab.length - 1) & hash。
⑤如果索引位为null,直接创建新节点,如果不为null,再判断是否有元素
⑥如果有：则先调用hash()方法判断，再调用equals()方法进行判断，如果都相同则直接用新的Value覆盖旧的；
⑦如果不同，再判断第一个节点类型是否为树节点（涉及到：链表转换成树的阈值，默认8），如果是，则按照红黑树的算法进行存储；如果不是，则按照链表存储；
⑧当存储元素过多时，需要进行扩容：

默认的负载因子是0.75，如果实际元素所占容量占分配容量的75%时就要扩容了。大约变为原来的2倍（newThr =oldThr << 1）;

11.ArrayList和LinkedList

ArrayList底层是通过数组实现的,继承了AbstractList，初始容量为10，在空参构造器中写死的this(10)指定，线程不安全，ArrayList扩容，添加元素之前判断是否需要扩容，扩容是1.5倍，使用Arrays.copyOf在原数据基础上扩容

ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构，它继承于AbstractSequentialList的双向链表，由于AbstractSequentialList 实现了get(i)、set()、add() 和 remove()这些骨干性函数，这也降低了List接口的复杂程度。

ArrayList与LinkedList都是不是同步的。如果多个线程同时访问一个链接列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须保持外部同步。同步的方法就是使用Collections.synchronizedList(Collection c)来“包装”该列表。

对于随机访问get和set，ArrayList绝对优于LinkedList，因为从源码可以看出，ArrayList想要get(int index)元素时，直接返回index位置上的元素；而LinkedList需要通过for循环进行查找，虽然LinkedList已经在查找方法上做了优化，比如index < size / 2，则从左边开始查找，反之从右边开始查找，但是还是比ArrayList（随机查找）要慢。

从源码来看，ArrayList想要在指定位置插入或删除元素时，主要耗时的是System.arraycopy动作，会移动index后面所有的元素；LinkedList主耗时的是要先通过for循环找到index，然后直接插入或删除。这就导致了两者并非一定谁快谁慢！

12.如何设计一个接口

一.单一职责原则
二.里氏替换原则
只要父类出现的地方子类就一定可以出现,有子类出现的地方,

三、依赖倒置原则
模块间的依赖通过抽象发生,实现类之间不发生直接的依赖关系,其依赖关系是通过接口或抽象类产生的;
接口或抽象类不依赖于实现类
实现类依赖接口或抽象类

四、接口隔离原则
客户端不应该依赖它不需要的接口
类之间的依赖关系应该建立在最小的接口上
概括 : 建立单一接口,不要建立臃肿庞大的接口,也就是接口尽量细化,接口中的方法尽量少

五、迪米特法则
迪米特法则也叫最少知识原则,含义是一个对象应该对其他对象有最少的了解,这个应该很好理解,就是降低各模块之间的耦合

六、开闭原则
模块和函数应该对扩展开放,对修改关闭,开闭原则也是其他五个原则的基石

13.Js闭包是什么

闭包指的是：能够访问另一个函数作用域的变量的函数。清晰的讲：闭包就是一个函数，这个函数能够访问其他函数的作用域中的变量

14.非常大的数据量情况下有什么比HashMap更好的数据结构
这个我不知道，据猜测，应该是TreeMap吧，时间复杂度O(logn),极限情况下，HashMap时间复杂度是O(n)，最理想O(1)。

15.产生0-10000不重复随机整数

个人想到两种方案
一、先随机出来1-10000的整数，将结果放入一个数组，如果随机出来的数重复，继续随机。
这样做的问题就是，当只剩下个别数字没有随机的时候，效率就会很低下
二、建一个1-10000的“数组”，随机这个数组size大小范围的数，取出该位置的数，数组移除这个数。
这样做的话，感觉是维护数组的代价略大。
各位有什么更好的方法的话，欢迎留言解惑。

16.SpringMVC和Spring Boot有什么区别

SpringMVC是一个MVC模式的框架，Springboot就是极度简化了spring、springMVC的配置，去掉了繁杂的配置文件，能够快速搭建起一个web应用。

Spring 是一个“引擎”；
Spring MVC 是基于Spring的一个 MVC 框架；
Spring Boot 是基于Spring4的一套快速开发整合包。

17.SQL优化

1、查询语句中不要使用 *
2、尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代
3、减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代
4、or 的查询尽量用 union或者union all 代替
(在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，union all会更好)
5、合理的增加冗余的字段（减少表的联接查询）
6、增加中间表进行优化（这个主要是在统计报表的场景，
后台开定时任务将数据先统计好，尽量不要在查询的时候去统计）
7、建表的时候能使用数字类型的字段就使用数字类型（type,status…），数字类型的字段作为条件查询比字符串的快
8、那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的最末尾

18.数据库索引

数据库索引是数据库管理系统中的一个排序的数据结构，以协助快速查询，更新数据库表中数据，索引的实现通常使用B树(B-tree)以及其变种B+tree（一些高效率的算法）

–使用索引时有些不生效的情况
1、使用like关键字模糊查询时，% 放在前面索引不起作用，只有“%”不在第一个位置，索引才会生效（like ‘%文’–索引不起作用）
2、使用联合索引时，只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段，索引才会生效
3、使用OR关键字的查询，查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，索引才会生效，否则索引不生效。
4、尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则全表扫描。
5、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where以及order by涉及的列上建立索引。
6、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，否则全表扫描。
7、尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,否则全表扫描。
8、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
9、并不是所有的索引对查询都有效，sql是根据表中的数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，sql查询不会去利用索引
10、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，
　　因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，
11、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
　　这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
12、mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。
　　因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作，尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列建复合索引。
13、order by 索引，不起作用的问题（除了主键索引之外）：
　　1、如果select 只查询索引字段，order by 索引字段会用到索引，要不然就是全表排列；
　　 2、如果有where 条件，比如where vtype=1 order by vtype asc . 这样order by 也会用到索引！

19.分布式环境如何保证session一致性
1.ngnix的iphash可以
2.使用spring-session框架来解决，底层采用重写httpclient保证数据共享
3.使用token令牌代替session功能，把数据存放在redis中，每次从redis中获取数据

20.有几个非常大的文件，在不同服务器上，找出这些文件中出现频率最高的几条

根据网上类似的答案，都是对每一条数据取Hash值，最后再归并。
希望有大佬能给个详细解决方案，感激不尽！

21.RPC和REST有什么区别

22.索引的实现原理
23.zookeeper的工作原理

Zookeeper的核心是原子广播，这个机制保证了各个server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。

1.当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数server的完成了和leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和server具有相同的系统状态

一旦leader已经和多数的follower进行了状态同步后，他就可以开始广播消息了，即进入广播状态。这时候当一个server加入zookeeper服务中，它会在恢复模式下启动，发现leader，并和leader进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。Zookeeper服务一直维持在Broadcast状态，直到leader崩溃了或者leader失去了大部分的followers支持。

广播模式需要保证proposal被按顺序处理，因此zk采用了递增的事务id号(zxid)来保证。所有的提议(proposal)都在被提出的时候加上了zxid。实现中zxid是一个64位的数字，它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变，每次一个leader被选出来，它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。

2.当leader崩溃或者leader失去大多数的follower，这时候zk进入恢复模式，恢复模式需要重新选举出一个新的leader，让所有的server都恢复到一个正确的状态。

每个Server启动以后都询问其它的Server它要投票给谁。对于其他server的询问，server每次根据自己的状态都回复自己推荐的leader的id和上一次处理事务的zxid（系统启动时每个server都会推荐自己）收到所有Server回复以后，就计算出zxid最大的哪个Server，并将这个Server相关信息设置成下一次要投票的Server。
计算这过程中获得票数最多的的sever为获胜者，如果获胜者的票数超过半数，则改server被选为leader。否则，继续这个过程，直到leader被选举出来

leader就会开始等待server连接
　　 Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader
　　 Leader根据follower的zxid确定同步点
　　完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态
　　 Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了

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