[精华集锦] 20+ 互联网大厂Java面试题全面整理总结

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每年金三银四都是招聘季,今年虽然有疫情影响,但相信也还是有不少人出来面试。我发现很多候选人,聊起架构、框架侃侃而谈,但一写代码,就暴露真实水平。说白了,还是基本功不够扎实。在我看来,所有计算机基本功中,最核心的一定是数据结构与算法。也因此,所有大厂面试,都必考算法题。

这里,小编特意精心整理了:  [精华集锦] 20+ 互联网大厂Java面试题全面整理总结, 分享给大家~~~

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核心篇

【BAT 面试题宝库附详尽答案解析分布式事务实现原理

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BAT  大厂Java 面试题集锦之核心篇附参考答案

阿里大厂流出的数百道 Java 经典面试题

面试官问:请介绍一下MySQL数据库的机制?

  • 首先我们需要明白一个事实,招聘的一个很关键的因素是在给自己找未来的同事,同级别下要找比自己优秀的人,面试是一个双向选择的过程,也是一个将心比心去沟通的过程。

  • 就像我们有的人感觉自己很牛逼,但是拿不到offer,而其他的人菜的一笔,却可以拿到offer,我们称之为玄学offer,遇到这种情况大家也不要感觉到有什么不可描述的心情,一切随缘即可!

大厂 Java 高频面试题

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ThreadLocal的原理和实现

ThreadLoal 变量,线程局部变量,同一个 ThreadLocal 所包含的对象,在不同的 Thread 中有不同的副本。ThreadLocal 变量通常被private static修饰。当一个线程结束时,它所使用的所有 ThreadLocal 相对的实例副本都可被回收。

一个线程内可以存在多个 ThreadLocal 对象,所以其实是 ThreadLocal 内部维护了一个 Map ,这个 Map 不是直接使用的 HashMap ,而是 ThreadLocal 实现的一个叫做 ThreadLocalMap 的静态内部类。而我们使用的 get()、set() 方法其实都是调用了这个ThreadLocalMap类对应的 get()、set() 方法。

ThreadLocal为什么要使用弱引用和内存泄露问题

Map中的key为一个threadlocal实例. 这个Map的确使用了弱引用,不过弱引用只是针对key.每个key都弱引用指向threadlocal.假如每个key都强引用指向threadlocal,也就是上图虚线那里是个强引用,那么这个threadlocal就会因为和entry存在强引用无法被回收!造成内存泄漏 ,除非线程结束,线程被回收了,map也跟着回收。

虽然上述的弱引用解决了key,也就是线程的ThreadLocal能及时被回收,但是value却依然存在内存泄漏的问题。当把threadlocal实例置为null以后,没有任何强引用指向threadlocal实例,所以threadlocal将会被gc回收.map里面的value却没有被回收.而这块value永远不会被访问到了. 所以存在着内存泄露,因为存在一条从current thread连接过来的强引用.只有当前thread结束以后, current thread就不会存在栈中,强引用断开, Current Thread, Map, value将全部被GC回收.所以当线程的某个localThread使用完了,马上调用threadlocal的remove方法,就不会发生这种情况了。

另外其实只要这个线程对象及时被gc回收,这个内存泄露问题影响不大,但在threadLocal设为null到线程结束中间这段时间不会被回收的,就发生了我们认为的内存泄露。最要命的是线程对象不被回收的情况,这就发生了真正意义上的内存泄露。比如使用线程池的时候,线程结束是不会销毁的,会再次使用,就可能出现内存泄露。

HashSet和HashMap

HashSet的value存的是一个static finial PRESENT = newObject()。而HashSet的remove是使用HashMap实现,则是map.remove而map的移除会返回value,如果底层value都是存null,显然将无法分辨是否移除成功。

Boolean占几个字节

未精确定义字节。Java语言表达式所操作的boolean值,在编译之后都使用Java虚拟机中的int数据类型来代替,而boolean数组将会被编码成Java虚拟机的byte数组,每个元素boolean元素占8位。

数据库索引

为什么选择B+树作为索引结构?

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  • Hash索引:Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描

  • 二叉查找树:解决了排序的基本问题,但是由于无法保证平衡,可能退化为链表。

  • 平衡二叉树:通过旋转解决了平衡的问题,但是旋转操作效率太低。

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  • 红黑树:通过舍弃严格的平衡和引入红黑节点,解决了 AVL旋转效率过低的问题,但是在磁盘等场景下,树仍然太高,IO次数太多。

  • B+树:在B树的基础上,将非叶节点改造为不存储数据纯索引节点,进一步降低了树的高度;此外将叶节点使用指针连接成链表,范围查询更加高效。

B+树的叶子节点都可以存哪些东西

可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值。B+树的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引.

覆盖索引

指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。也可以称之为实现了索引覆盖。

查询在什么时候不走(预期中的)索引

  1. 模糊查询 %like

  2. 索引列参与计算,使用了函数

  3. 非最左前缀顺序

  4. where对null判断

  5. where不等于

  6. or操作有至少一个字段没有索引

  7. 需要回表的查询结果集过大(超过配置的范围)

数据库优化指南

  1. 创建并使用正确的索引

  2. 只返回需要的字段

  3. 减少交互次数(批量提交)

  4. 设置合理的Fetch Size(数据每次返回给客户端的条数)

Java平台结构

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[图来自: Kotlin从入门到进阶实战 (陈光剑) ]

JVM 内存模型 & 类加载机制 & GC 原理

运行时数据区域

  1. 程序计数器:程序计数器是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。是线程私有”的内存。

  2. Java虚拟机栈:与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧 ,用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法从调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中入栈到出栈的过程。

  3. 本地方法栈:本地方法栈(Native Method Stack)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,它们之间的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。

  4. Java堆:对于大多数应用来说,Java堆是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。

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JVM 内存模型

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分代回收

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HotSpot JVM把年轻代分为了三部分:1个Eden区和2个Survivor区(分别叫from和to)。一般情况下,新创建的对象都会被分配到Eden区(一些大对象特殊处理),这些对象经过第一次Minor GC后,如果仍然存活,将会被移到Survivor区。对象在Survivor区中每熬过一次Minor GC,年龄就会增加1岁,当它的年龄增加到一定程度时,就会被移动到年老代中。

因为年轻代中的对象基本都是朝生夕死的,所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法,复制算法的基本思想就是将内存分为两块,每次只用其中一块,当这一块内存用完,就将还活着的对象复制到另外一块上面。复制算法不会产生内存碎片。

在GC开始的时候,对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区,Survivor区“To”是空的。紧接着进行GC,Eden区中所有存活的对象都会被复制到“To”,而在“From”区中,仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。年龄达到一定值(年龄阈值,可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中,没有达到阈值的对象会被复制到“To”区域。经过这次GC后,Eden区和From区已经被清空。这个时候,“From”和“To”会交换他们的角色,也就是新的“To”就是上次GC前的“From”,新的“From”就是上次GC前的“To”。不管怎样,都会保证名为To的Survivor区域是空的。Minor GC会一直重复这样的过程,直到“To”区被填满,“To”区被填满之后,会将所有对象移动到年老代中。

常见的垃圾回收机制

  1. 引用计数法:引用计数法是一种简单但速度很慢的垃圾回收技术。每个对象都含有一个引用计数器,当有引用连接至对象时,引用计数加1。当引用离开作用域或被置为null时,引用计数减1。虽然管理引用计数的开销不大,但这项开销在整个程序生命周期中将持续发生。垃圾回收器会在含有全部对象的列表上遍历,当发现某个对象引用计数为0时,就释放其占用的空间。

  2. 可达性分析算法:这个算法的基本思路就是通过一系列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(用图论的话来说,就是从GC Roots到这个对象不可达)时,则证明此对象是不可用的。

G1和CMS的比较

  1. CMS收集器是获取最短回收停顿时间为目标的收集器,因为CMS工作时,GC工作线程与用户线程可以并发执行,以此来达到降低手机停顿时间的目的(只有初始标记和重新标记会STW)。但是CMS收集器对CPU资源非常敏感。在并发阶段,虽然不会导致用户线程停顿,但是会占用CPU资源而导致引用程序变慢,总吞吐量下降。

  2. CMS仅作用于老年代,是基于标记清除算法,所以清理的过程中会有大量的空间碎片。

  3. CMS收集器无法处理浮动垃圾,由于CMS并发清理阶段用户线程还在运行,伴随程序的运行自热会有新的垃圾不断产生,这一部分垃圾出现在标记过程之后,CMS无法在本次收集中处理它们,只好留待下一次GC时将其清理掉。

  4. G1是一款面向服务端应用的垃圾收集器,适用于多核处理器、大内存容量的服务端系统。G1能充分利用CPU、多核环境下的硬件优势,使用多个CPU(CPU或者CPU核心)来缩短STW的停顿时间,它满足短时间停顿的同时达到一个高的吞吐量。

  5. 从JDK 9开始,G1成为默认的垃圾回收器。当应用有以下任何一种特性时非常适合用G1:Full GC持续时间太长或者太频繁;对象的创建速率和存活率变动很大;应用不希望停顿时间长(长于0.5s甚至1s)。

  6. G1将空间划分成很多块(Region),然后他们各自进行回收。堆比较大的时候可以采用,采用复制算法,碎片化问题不严重。整体上看属于标记整理算法,局部(region之间)属于复制算法。

  7. G1 需要记忆集 (具体来说是卡表)来记录新生代和老年代之间的引用关系,这种数据结构在 G1 中需要占用大量的内存,可能达到整个堆内存容量的 20% 甚至更多。而且 G1 中维护记忆集的成本较高,带来了更高的执行负载,影响效率。所以 CMS 在小内存应用上的表现要优于 G1,而大内存应用上 G1 更有优势,大小内存的界限是6GB到8GB。

哪些对象可以作为GC Roots

  1. 虚拟机栈(栈帧中的本地变量表)中引用的对象。

  2. 方法区中类静态属性引用的对象。

  3. 方法区中常量引用的对象。

  4. 本地方法栈中JNI(即一般说的Native方法)引用的对象。

GC中Stop the world(STW)

在执行垃圾收集算法时,Java应用程序的其他所有除了垃圾收集收集器线程之外的线程都被挂起。此时,系统只能允许GC线程进行运行,其他线程则会全部暂停,等待GC线程执行完毕后才能再次运行。这些工作都是由虚拟机在后台自动发起和自动完成的,是在用户不可见的情况下把用户正常工作的线程全部停下来,这对于很多的应用程序,尤其是那些对于实时性要求很高的程序来说是难以接受的。

但不是说GC必须STW,你也可以选择降低运行速度但是可以并发执行的收集算法,这取决于你的业务。

垃圾回收算法

  1. 停止-复制:先暂停程序的运行,然后将所有存活的对象从当前堆复制到另一个堆,没有被复制的对象全部都是垃圾。当对象被复制到新堆时,它们是一个挨着一个的,所以新堆保持紧凑排列,然后就可以按前述方法简单,直接的分配了。缺点是一浪费空间,两个堆之间要来回倒腾,二是当程序进入稳定态时,可能只会产生极少的垃圾,甚至不产生垃圾,尽管如此,复制式回收器仍会将所有内存自一处复制到另一处。

  2. 标记-清除:同样是从堆栈和静态存储区出发,遍历所有的引用,进而找出所有存活的对象。每当它找到一个存活的对象,就会给对象一个标记,这个过程中不会回收任何对象。只有全部标记工作完成的时候,清理动作才会开始。在清理过程中,没有标记的对象会被释放,不会发生任何复制动作。所以剩下的堆空间是不连续的,垃圾回收器如果要希望得到连续空间的话,就得重新整理剩下的对象。

  3. 标记-整理:它的第一个阶段与标记/清除算法是一模一样的,均是遍历GC Roots,然后将存活的对象标记。移动所有存活的对象,且按照内存地址次序依次排列,然后将末端内存地址以后的内存全部回收。因此,第二阶段才称为整理阶段。

  4. 分代收集算法:把Java堆分为新生代和老年代,然后根据各个年代的特点采用最合适的收集算法。新生代中,对象的存活率比较低,所以选用复制算法,老年代中对象存活率高且没有额外空间对它进行分配担保,所以使用“标记-清除”或“标记-整理”算法进行回收。

Minor GC和Full GC触发条件

  • Minor GC触发条件:当Eden区满时,触发Minor GC。

  • Full GC触发条件:

    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

    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、From Space区向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

JVM类加载过程

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类从被加载到虚拟机内存中开始,到卸载出内存为止,它的整个生命周期包括:加载、验证、准备、解析、初始化、使用和卸载7个阶段。

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  1. 加载:通过一个类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流,将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构,在内存中生成一个代表这个类的Class对象,作为方法去这个类的各种数据的访问入口

  2. 验证:验证是连接阶段的第一步,这一阶段的目的是确保Class文件的字节流中包含的信息符合当前虚拟机的要求,并且不会危害虚拟自身的安全

  3. 准备:准备阶段是正式为类变量分配内存并设置类变量初始值的阶段,这些变量所使用的内存都将在方法去中进行分配。这时候进行内存分配的仅包括类变量(static),而不包括实例变量,实例变量将会在对象实例化时随着对象一起分配在Java堆中。

  4. 解析:解析阶段是虚拟机将常量池内的符号(Class文件内的符号)引用替换为直接引用(指针)的过程。

  5. 初始化:初始化阶段是类加载过程的最后一步,开始执行类中定义的Java程序代码(字节码)。

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双亲委派模型

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双亲委派的意思是如果一个类加载器需要加载类,那么首先它会把这个类请求委派给父类加载器去完成,每一层都是如此。一直递归到顶层,当父加载器无法完成这个请求时,子类才会尝试去加载。

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JVM锁优化和膨胀过程

  1. 自旋锁:自旋锁其实就是在拿锁时发现已经有线程拿了锁,自己如果去拿会阻塞自己,这个时候会选择进行一次忙循环尝试。也就是不停循环看是否能等到上个线程自己释放锁。自适应自旋锁指的是例如第一次设置最多自旋10次,结果在自旋的过程中成功获得了锁,那么下一次就可以设置成最多自旋20次。

  2. 锁粗化:虚拟机通过适当扩大加锁的范围以避免频繁的拿锁释放锁的过程。

  3. 锁消除:通过逃逸分析发现其实根本就没有别的线程产生竞争的可能(别的线程没有临界量的引用),或者同步块内进行的是原子操作,而“自作多情”地给自己加上了锁。有可能虚拟机会直接去掉这个锁。

  4. 偏向锁:在大多数的情况下,锁不仅不存在多线程的竞争,而且总是由同一个线程获得。因此为了让线程获得锁的代价更低引入了偏向锁的概念。偏向锁的意思是如果一个线程获得了一个偏向锁,如果在接下来的一段时间中没有其他线程来竞争锁,那么持有偏向锁的线程再次进入或者退出同一个同步代码块,不需要再次进行抢占锁和释放锁的操作。

  5. 轻量级锁:当存在超过一个线程在竞争同一个同步代码块时,会发生偏向锁的撤销。当前线程会尝试使用CAS来获取锁,当自旋超过指定次数(可以自定义)时仍然无法获得锁,此时锁会膨胀升级为重量级锁。

  6. 重量级锁:重量级锁依赖对象内部的monitor锁来实现,而monitor又依赖操作系统的MutexLock(互斥锁)。当系统检查到是重量级锁之后,会把等待想要获取锁的线程阻塞,被阻塞的线程不会消耗CPU,但是阻塞或者唤醒一个线程,都需要通过操作系统来实现。

什么情况下需要开始类加载过程的第一个阶段加载

  1. 遇到new、getstatic、putstatic或invokestatic这4条字节码指令时,如果类没有进行过初始化,则需要先触发其初始化。生成这4条指令的最常见的Java代码场景是:使用new关键字实例化对象的时候、读取或设置一个类的静态字段(被final修饰、已在编译期把结果放入常量池的静态字段除外)的时候,以及调用一个类的静态方法的时候。

  2. 使用java.lang.reflect包的方法对类进行反射调用的时候,如果类没有进行过初始化,则需要先触发其初始化。

  3. 当初始化一个类的时候,如果发现其父类还没有进行过初始化,则需要先触发其父类的初始化。

原文 

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5OTI2MTE3NA==&mid=2658338537&idx=1&sn=51133243cfb0b750574e598e1f0b068b

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