Java面试br

关于Java面试br的思维导图，分享了数据库(MySQL)、百度面试、消息队列、工程篇、基础篇、web及framework、缓存(redis)、zookeeper、微服务篇相关内容。

Java面试<br>

• 数据库(MySQL)
  • MySQL中Btree和B+tree算法<br>
  • MySQL中in和exists应用场景<br>
  • MySQL索引使用的注意事项
  • SQL反模式
  • SQL优化
  • MySQL遇到的死锁问题
  • 存储引擎的 InnoDB 与 MyISAM <br>
  • 数据库索引的原理 <br>
  • 为什么要用 B-tree
  • 聚集索引与非聚集索引的区别
  • limit 20000 加载很慢怎么解决
  • ObjectId 规则
  • 倒排索引
  • MongoDB/ElasticSearch使用场景 <br>
• 百度面试<br>
• 消息队列
  • 消息队列使用场景
  • 消息的重发补偿解决思路
  • 消息的幂等性解决思路
  • 消息的堆积解决思路
  • 自己如何实现消息队列
  • 如何保证消息的有序性
• 工程篇
  • 需求分析
    • 你如何对需求原型进行理解和拆分 <br>
    • 说说你对功能性需求的理解 <br>
    • 说说你对非功能性需求的理解 <br>
    • 你针对产品提出哪些交互和改进意见 <br>
    • 你如何理解用户痛点 <br>
  • 设计能力
    • 说说你在项目中使用过的 UML 图 <br>
    • 你如何考虑组件化 <br>
    • 你如何考虑服务化 <br>
    • 你如何进行领域建模 <br>
    • 你如何划分领域边界 <br>
    • 说说你项目中的领域建模 <br>
    • 说说概要设计 <br>
  • 设计模式
    • 你项目中有使用哪些设计模式 <br>
    • 说说常用开源框架中设计模式使用分析 <br>
    • 说说你对设计原则的理解 <br>
    • 23种设计模式的设计理念 <br>
    • 设计模式之间的异同，例如策略模式与状态模式的区别 <br>
    • 设计模式之间的结合，例如策略模式+简单工厂模式的实践 <br>
    • 设计模式的性能，例如单例模式哪种性能更好。 <br>
  • 业务工程
    • 你系统中的前后端分离是如何做的 <br>
    • 说说你的开发流程 <br>
    • 你和团队是如何沟通的 <br>
    • 你如何进行代码评审 <br>
    • 说说你对技术与业务的理解 <br>
    • 说说你在项目中经常遇到的 Exception <br>
    • 说说你在项目中遇到感觉最难Bug，怎么解决的 <br>
    • 说说你在项目中遇到印象最深困难，怎么解决的 <br>
    • 你觉得你们项目还有哪些不足的地方 <br>
    • 你是否遇到过 CPU 100% ，如何排查与解决 <br>
    • 你是否遇到过 内存 OOM ，如何排查与解决 <br>
    • 说说你对敏捷开发的实践 <br>
    • 说说你对开发运维的实践 <br>
    • 介绍下工作中的一个对自己最有价值的项目，以及在这个过程中的角色 <br>
  • 软实力
    • 说说你的亮点 <br>
    • 说说你最近在看什么书 <br>
    • 说说你觉得最有意义的技术书籍 <br>
    • 工作之余做什么事情 <br>
    • 说说个人发展方向方面的思考 <br>
    • 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 <br>
    • 说说你认为的架构师是什么样的，架构师主要做什么 <br>
    • 说说你所理解的技术专家 <br>
• 基础篇
  • 面向对象的特征
  • final、finally、finalize的区别
  • int和Integer的区别
  • 重载和重写的区别
  • 抽象类和接口的区别
  • 反射的用途及实现
  • jdbc流程
  • equals与==的区别，hashCode和equals的关系<br>
    • “==”两边若是基本数据类型，比较的是数值，复杂对象比较的是对象在内存中的地址，“equals”比较的是对象在内存中的地址。
  • ArrayList与LinkedList、Vector的区别
  • HashMap、Hashtable的区别
  • HashMap、ConcurrentHashMap的工作原理及代码实现
  • 数据结构：树、排序算法、查找算法<br>
  • ThreadLocal原理及内存泄漏<br>
  • 创建线程的方式及实现
  • sleep()/yield()/join()的区别
  • CountDownLatch/CyclicBarrier/Semaphore/Exchanger原理
  • 线程池的实现原理及创建线程池的几种方式
  • 线程的生命周期及安全问题
  • volatile/synchronized实现原理
  • synchronized与lock的区别
  • CAS乐观锁，ABA问题
  • 乐观锁的业务场景及实现方式
  • JVM内存模型
  • 类加载机制
  • 线上频繁full&nbsp;gc怎么办？CPU使用率过高怎么办？
• web及framework
  • Http get和post请求的区别，http1/http2/https的区别<br>
  • session和cookie的区别
  • mvc设计思想
  • tcp三次握手、四次挥手过程
  • Spring
    • Spring事务传播特性及隔离机制<br>
    • BeanFactory 和 ApplicationContext的区别
    • Spring Bean的生命周期
    • Spring IOC、AOP原理
    • 动态代理cglib与jdk
    • Spring事务实现方法及底层原理
    • SpringMVC运行流程、启动流程
    • Spring单例的实现原理
    • 如何自定义注解实现功能
  • Netty
    • 为什么选择Netty及业务中使用Netty的场景
      • API使用简单，开发门槛低
      • 功能强大，预置多种编解码功能，支持多种主流协议
      • 定制能力强，可通过ChannelHandler对通讯框架灵活扩展
      • 性能高
      • 成熟、稳定，修复了已经发现的所有JDK&nbsp;NIO&nbsp;BUG
    • 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug
    • 为什么会TCP拆包黏包及解决方法
      • 原因
        • 应用程序写入的字节大小大于或小于套接口发送缓冲区大小
        • 进行MSS大小的TCP分段
        • 以太网帧的payload大于MTU进行IP分段
      • 解决方法
        • 由于底层TCP无法理解上层业务数据，所以底层无法保证数据包不被拆分和重组，这个问题只能通过上层应用协议栈设计来解决
        • 消息定长，如每个报文大小固定长度为200字节，不够补空格
          • `FixedLengthFrameDecoder`
        • 包尾增加回车换行符进行分割，如FTP协议
          • `LineBasedFrameDecoder、StringDecoder 、DelimiterBasedFrameDecoder`
        • 将消息分为消息头和消息体，消息头包含表示消息（或消息体）总长度的字段，通常消息头的第一字段使用int32表示消息的总长度
        • 更复杂的应用层协议
    • Netty线程模型
    • Netty的零拷贝
      • 接收和发送ByteBuffer采用DDIRECT BUFFERS
        • 使用堆外直接内存进行`socket`读写，不需要进行字节缓冲区的二次拷贝。如果使用传统堆内存`(HEAP BUFFERS)`进行`socket`读写，JVM会将堆内存`buffer`拷贝一份到直接内存，然后写入`socket`
      • 实现CompositeByteBuf
        • 对外将多个`ByteBuf`封装成一个`ByteBuf`，对外提供统一封装后的`ByteBuf`接口，`CompositeByteBuf`实际是个`ByteBuf`的装饰器，将多个`ByteBuf`组合成一个集合
      • 文件传输
        • 文件传输类`DefaultFileRegion`通过`transferTo`方法将文件发送到目标`Channel`中，很多操作系统将文件缓冲区的内容发送到目标`Channel`中，而不需要通过循环拷贝的方式，提升了传输性能，降低了`CPU`和内存占用
    • Netty内部执行流程及重连实现
• 缓存(redis)
  • redis使用场景，数据类型与内部结构
    • 使用场景：缓存、排行榜系统、计数器应用、社交网络、消息队列系统
    • 数据类型：string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)
  • redis为什么是单线程的
    • 纯内存访问
    • 非阻塞I/O，使用epoll作为I/O多路复用实现，再加上自身事件处理模型将epoll中的连接、读写、关闭都转换为事件，不在网络I/O上浪费过多的时间<br>
    • 单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗
  • redis持久化机制及如何实现
    • RDB：把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程
      • 触发机制
        • save命令：阻塞当前Redis服务器，直到完成为止，对内存较大的实例会造成长时间阻塞，线上不建议使用
        • bgsave命令：Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束
      • (bgsave)流程说明
        • 1.执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如果存在，bgsave命令直接返回<br>
        • 2.父进程执行fork操作创建子进程，fork操作过程中父进程会阻塞<br>
        • 3.父进程fork完后，bgsave命令返回信息并不在阻塞父进程，可以继续响应其它命令
        • 4.子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换
        • 5.子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息
      • 优缺点
        • 1.RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间节点上的数据快照，适用于备份、全量复制等场景
        • 2.Redis加载RDB恢复数据快于AOP方式
        • 1.RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化
          • bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本高
        • 2.RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，导致无法兼容
    • AOF：以独立日志方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的
  • redis集群方案及实现
    • Redis&nbsp;Cluster(3.0版本后官方提出)
  • 穿透优化
    • - 是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不命中 - 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层查询，失去了缓存保护后端存储的意义 - 造成缓存穿透的基本愿意有两个：自身业务或数据问题；恶意攻击、爬虫等造成大量空命中
    • 缓存空对象
      • - 存储层不命中后，仍将空对象保留到缓存层中 - 存在两个问题：空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间，比较有效的方法是针对这类数据设置较短的过期时间，让其自动剔除；缓存层和存储层数据会有一段时间的不一致，可通过消息系统清除掉缓存层中的空对象
    • 布隆过滤器拦截
      • 在访问缓存层和存储层前，将存在的key用布隆过滤器提前保存起来，如果布隆过滤器查询不存在，那么就不会继续访问
  • 缓存崩溃
    • 缓存层由于某些原因不能提供服务，于是所有请求都会到达存储层，存储层调用量暴增
    • 1.&nbsp;保证缓存层高可用
      • `Redis Sentinel`和`Redis Cluster`都实现了高可用
    • 2.&nbsp;依赖隔离组件为后端限流并降级
      • 对重要资源(如Redis、MySQL、HBase、外部接口)进行隔离，让某种资源单独运行在自己的线程池中
    • 3.&nbsp;提前演练
      • 项目上线前，模拟缓存层宕机后，应用及后端负载情况及可能出现的问题
  • 缓存降级
  • 键过期策略
    • Redis采用的是惰性删除和定期删除
    • 定时删除：设置键的过期时间的同时，创建一个定时器
    • 定期删除：每隔一段时间对Redis进行一次检查
    • 惰性删除：每次获取键时，检查取得的键是否过期
  • 内存淘汰机制
    • - 是指键被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况 - 通过配置redis.conf中的maxmemory来开启内存淘汰功能，为0表示对内存未限制
    • noeviction(默认)：当内存使用达到阈值时，所有引起申请内存的命令会报错
    • allkeys-lru：主键空间中，优先移除最近未使用的
    • allkeys-random：主键空间中，随机移除
    • volatile-lru：设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的
    • volatile-random：设置了过期时间的键空间中，随机移除
    • volatile-ttl：设置了过期时间的键空间中，优先移除过期时间更早的
• zookeeper
  • 选主过程
    • 1.每个Server发出一个投票
      • 由于是初始情况，每个服务器会将自己作为`Leader`服务器来进行投票，每次投票最基本的元素包括：所推举的服务器的`myid`和`ZXID`
    • 2.每个服务器接收来自各方的投票，检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器
    • 3.处理投票
      • 接收到其它服务器的投票后，针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下： - 优先检查`ZXID`：`ZXID`较大的服务器优先作为`Leader` - 如果`ZXID`相同，那么比较`myid`，`myid`较大的作为`Leader`
    • 4.统计投票
      • 每次投票后，服务器都会统计所有投票，判断是否已经有过半的机器接收到相同的投票
    • 5.改变服务器状态
      • 一旦确定了`Leader`，每个服务器会更新自己的状态：如果是`Follower`，那么就变更为`FOLLOWERING`，如果是`Leader`，就变更为`LEADERING`
  • 集群间如何进行通讯
    • zk集群工作过程中，都是由`Leader`服务器负责进行各服务器间的协调，同时，各服务器间的网络通讯，都是通过不同类型的消息传递来实现的
    • 数据同步型
      • 是指在`Learner`和`Leader`服务器进行数据同步的时候，网络通讯所用到的消息，通常有`DIFF`、`TRUNC`、`SNAP`和`UPDODATE`
    • 服务器初始化型
      • 是指在整个集群或新机器初始化时，`Leader`和`Learner`间相互通讯所使用的消息类型，常见的有`OBSERVERINFO`、`FOLLOWERINFO`、`LEADERINFO`、`ACKEPOCH`、`NEWLEADER`
    • 请求处理型
      • 是指在请求处理过程中，`Leader`和`Learner`间互相通讯所使用的消息，常见的有`REQUEST`、`PROPOSAL`、`ACK`、`COMMIT`、`INFORM`和`SYNC`
    • 会话管理型
      • 是指zk在进行会话管理的过程中，和`Leader`服务器间互相通讯所使用的消息，常见的有`PING`和`REVALIDATE`
  • 节点加密方式
  • 分布式锁的实现过程
    • 排它锁
      • - 简称X锁(Exclusive Locks)，又称写锁/独占锁，核心是如何保证当前有且仅有一个事务获得锁，并且释放锁后，所有正在等待获取所的事务都能被通知。 - 需要获取排它锁时，客户端通过调用`create()`接口，在`/exclusive_lock`节点下创建临时节点`/exclusive_lock/lock`，zk会保证所有客户端中只有一个客户端创建成功，所有**没有**获取到锁的客户端需要到`/exclusive_lock`节点上注册一个子节点变更的`Watcher`监听，实时监听`lock`节点的变更情况 - 释放锁： - 当获取锁的客户端机器宕机，zk上的这个临时节点会被移除； - 正常执行业务逻辑完成后，客户端主动删除自己创建的临时节点
    • 共享锁
      • 简称S锁(Shared Locks)，又称读锁，如果事务T1对数据对象O1加上了共享锁，那么当前事务只能对O1进行读取操作，其它事务也只能对O1加共享锁，直到O1所有共享锁都被释放
    • 羊群效应
    • 锁改进
• 微服务篇
  • 微服务
    • 前后端分离是如何做的 <br>
    • 如何理解RPC框架及其实现原理
    • Dubbo的实现原理
    • 怎么理解RESTful
    • 如何设计一个良好的API
    • 如何理解RESTful的幂等性
    • 如何保证接口的幂等性
    • CAP定理、BASE理论
    • 怎么考虑数据一致性问题
    • 说说最终一致性的解决方案
    • 怎么看待微服务、微服务与SOA的区别
    • 如何拆分服务
    • 微服务如何进行数据库管理
    • 如何应对微服务链式调用异常
    • 对于快速追踪与定位问题
    • 微服务的安全
  • 分布式
    • 谈谈业务中使用分布式的场景
    • Session分布式解决方案
    • 分布式锁的场景及实现
    • 分布式事务
    • 集群与负载均衡的算法与实现
    • 分布式主键、数据存储方案
    • 分库分表设计及带来的分布式困境与应对
  • 安全问题
    • 安全要素与 STRIDE 威胁 <br>
    • 防范常见的 Web 攻击 <br>
    • 服务端通信安全攻防 <br>
    • Https原理剖析、降级攻击
    • 授权与认证 <br>
      • 基于角色的访问控制
      • 基于数据的访问控制
  • 性能优化
    • 性能指标有哪些
    • 如何发现性能瓶颈
    • 性能调优的常见手段
    • 项目中如何进行调优的