当前位置： 首页 > news >正文

Java核心面试技术

news 2025/10/11 17:32:54

一、Java核心技术

1. 集合框架

HashMap 的实现原理？JDK 1.7 vs 1.8 区别？

  • JDK 1.7：
    • 数组 + 链表（拉链法）
    • 插入采用头插法，扩容时多线程下可能形成环形链表导致死循环
    • 初始容量 16，负载因子 0.75，扩容为原来 2 倍
  • JDK 1.8：
    • 数组 + 链表 + 红黑树
    • 当链表长度 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64 时，链表转为红黑树
    • 使用尾插法，避免多线程死循环
    • 性能更稳定，最坏情况从 O(n) 提升到 O(log n)

核心原理：通过 hash 找到桶位置，解决冲突用链表/红黑树。

ConcurrentHashMap 如何保证线程安全？

  • JDK 1.7：分段锁（Segment），每段相当于一个小 HashMap，锁粒度为 Segment
  • JDK 1.8：
    • 放弃 Segment，使用 CAS + synchronized
    • 对 Node 数组的每个桶（bucket）加锁（synchronized 锁住链表头或红黑树根节点）
    • 插入、扩容等操作通过 CAS 配合 volatile 控制并发
    • 扩容时使用 transfer 机制，支持多线程协助迁移

优点：锁粒度更细，性能更高，避免 Segment 内存开销

ArrayList vs LinkedList

特性ArrayListLinkedList
底层结构 动态数组 双向链表
查询效率 O(1) O(n)
增删效率 尾部 O(1)，中间 O(n) 任意位置 O(1)（已知节点）
扩容机制 扩容 1.5 倍（oldCapacity + (oldCapacity >> 1)） 无固定容量，动态增删
内存占用 小（仅数组） 大（每个节点有 prev/next 指针）

适用场景：

  • ArrayList：读多写少，随机访问频繁
  • LinkedList：频繁在中间插入/删除，且不常随机访问

HashSet vs TreeSet

特性HashSetTreeSet
底层实现 HashMap（value 为 PRESENT） TreeMap（红黑树）
排序 无序 自然排序或 Comparator 排序
时间复杂度 O(1) O(log n)
允许 null 允许一个 null null 取决于 Comparator（否则 NPE）

使用建议：

  • 快速查重 → HashSet
  • 需要有序集合 → TreeSet

fail-fast vs fail-safe

类型fail-fastfail-safe
实现机制 直接遍历原集合 遍历快照副本（如 CopyOnWriteArrayList）
是否抛异常 是（ConcurrentModificationException） 否
常见集合 ArrayList, HashMap CopyOnWriteArrayList, ConcurrentHashMap
  • ConcurrentModificationException：modCount ≠ expectedModCount 时抛出
  • 避免方式：
    • 使用 Iterator.remove()
    • 使用并发集合（如 ConcurrentHashMap）
    • 使用 CopyOnWriteArrayList

Comparator vs Comparable

特性ComparableComparator
定义位置 类内部实现 compareTo() 外部定义 compare()
是否可变 固定一种排序逻辑 可定义多种排序策略
使用场景 默认排序（自然序） 自定义排序、多条件排序
java
深色版本
// Comparable
class Person implements Comparable<Person> {public int compareTo(Person p) { ... }
}// Comparator
Collections.sort(list, (a, b) -> a.age - b.age);

2. 多线程与并发

创建线程的方式

  1. 继承 Thread
  2. 实现 Runnable（无返回值）
  3. 实现 Callable（有返回值，配合 FutureTask）
  4. 线程池提交任务（推荐）

Runnable vs Callable：

  • Runnable：run() 无返回值，不能抛 checked exception
  • Callable：call() 有返回值（Future），可抛异常

线程生命周期（6种状态）

java
深色版本
NEW -> RUNNABLE -> BLOCKED/WAITING/TIMED_WAITING -> TERMINATED
  • NEW：新建未启动
  • RUNNABLE：运行或就绪
  • BLOCKED：等待监视器锁
  • WAITING：无限等待（wait(), join()）
  • TIMED_WAITING：定时等待（sleep(1000), wait(1000)）
  • TERMINATED：结束

synchronized 原理 & 锁升级

  • 对象头：包含 Mark Word（锁信息、GC 分代年龄、hashCode）
  • Monitor（管程）：每个对象有一个 Monitor，控制同步
  • 锁升级过程：
    1. 无锁 → 2. 偏向锁（线程 ID 记录，避免重复加锁）→
    2. 轻量级锁（CAS 修改 Mark Word，自旋）→
    3. 重量级锁（阻塞，进入等待队列）

升级目的：减少线程阻塞带来的性能损耗

volatile 原理

  • 可见性：写操作后立即刷新到主内存，其他线程读取时强制从主存加载
  • 禁止指令重排：通过内存屏障（Memory Barrier）防止编译器/处理器重排序
  • 不保证原子性：如 i++ 仍需 synchronized 或 AtomicInteger

ReentrantLock vs synchronized

特性synchronizedReentrantLock
实现方式 JVM 内置 JDK 实现（AQS）
是否可中断 否 是（lockInterruptibly()）
超时获取 否 是（tryLock(timeout)）
公平锁 否（默认非公平） 可设置公平锁
条件变量 wait/notify Condition.await/signal
  • AQS（AbstractQueuedSynchronizer）：
    • 使用 CLH 队列 管理等待线程
    • 通过 state 变量控制同步状态（0: 无锁, 1: 加锁）
    • 子类实现 tryAcquire/tryRelease 定义同步语义

ThreadPoolExecutor 核心参数

java
深色版本
new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,maximumPoolSize,keepAliveTime,unit,workQueue,threadFactory,handler
);
  • corePoolSize：核心线程数（常驻）
  • maximumPoolSize：最大线程数
  • keepAliveTime：非核心线程空闲存活时间
  • workQueue：任务队列（ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 等）
  • threadFactory：线程创建工厂
  • handler：拒绝策略（Abort, Discard, CallerRuns, DiscardOldest）

工作流程：

  1. ≤ core → 直接创建线程

  2. core，队列未满 → 入队

  3. core 且队列满 → 创建新线程 ≤ max

  4. max → 触发拒绝策略

常见线程池：

  • FixedThreadPool：固定大小，队列无界 → 易 OOM
  • CachedThreadPool：弹性，空闲 60s 回收 → 适合短任务
  • SingleThreadExecutor：单线程
  • ScheduledThreadPool：定时任务

合理配置：

  • CPU 密集型：N + 1
  • IO 密集型：2N ~ N/(1 - 阻塞系数)（如 2N）

ThreadLocal 原理 & 内存泄漏

  • 原理：每个线程持有 ThreadLocalMap，key 为 ThreadLocal 实例（弱引用），value 为值
  • 内存泄漏原因：
    • key 是弱引用，GC 后 key 为 null
    • 但 value 强引用未清理 → 内存泄漏
  • 解决方案：
    • 调用 remove() 主动清理
    • 使用静态 ThreadLocal + try-finally 模式

应用场景：

  • 用户上下文传递（如 UserContext）
  • 数据库连接管理
  • 事务管理

并发工具类

工具类用途示例
CountDownLatch 等待 N 个线程完成 主线程等子线程
CyclicBarrier N 个线程互相等待，到达屏障后一起执行 并发测试
Semaphore 控制并发访问资源数量 限流
Exchanger 两个线程交换数据 生产者-消费者

3. I/O

NIO vs BIO

特性BIONIO
模型 阻塞 I/O 非阻塞 I/O（多路复用）
核心组件 Stream Buffer, Channel, Selector
连接数 少连接 高并发（C10K）
编程复杂度 简单 复杂

NIO 优势：单线程处理多个连接（Selector 监听事件）

序列化与 transient

  • 序列化：对象 → 字节流（ObjectOutputStream）
  • transient：标记字段不参与序列化
  • 常见协议：JDK 原生、JSON、XML、Hessian、Protobuf、Kryo

缓冲流作用

  • BufferedInputStream：减少系统调用次数，提升 I/O 效率
  • 原因：直接读文件每次系统调用开销大；缓冲流先读一块到内存，再逐字节读

4. JDBC

JDBC 步骤

  1. 加载驱动：Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
  2. 获取连接：DriverManager.getConnection(url, user, pwd)
  3. 创建 Statement
  4. 执行 SQL
  5. 处理结果集
  6. 关闭资源（try-with-resources）

PreparedStatement vs Statement

特性PreparedStatementStatement
SQL 注入 防止（预编译） 不防
性能 预编译，缓存执行计划 每次编译
参数设置 setString(1, "xxx") 字符串拼接

推荐使用 PreparedStatement

事务 ACID

  • Atomicity：原子性（全成功或全失败）
  • Consistency：一致性（状态合法）
  • Isolation：隔离性（并发不影响）
  • Durability：持久性（提交后不丢失）

JDBC 事务管理：

java
深色版本
conn.setAutoCommit(false);
try {// 执行 SQLconn.commit();
} catch (Exception e) {conn.rollback();
}

数据库连接池原理

  • 预创建连接，复用连接，避免频繁创建销毁
  • 管理连接生命周期、超时、最大连接数
  • 常见连接池：HikariCP（性能最好）、Druid（功能丰富，监控强）

5. 反射

反射原理

  • 运行时获取类信息（字段、方法、构造器）
  • 动态创建对象、调用方法

Class 获取方式：

  • obj.getClass()
  • 类名.class
  • Class.forName("全限定名")

forName() 会触发类初始化，.class 不会

应用场景

  • 框架（Spring IOC、MyBatis）
  • 动态代理
  • ORM 映射
  • 注解处理

二、Java Web & 主流框架

Spring Framework

IoC / DI

  • IoC：控制反转，由容器管理对象生命周期
  • DI：依赖注入，自动装配依赖
  • 注入方式：
    • 构造器（推荐，不可变）
    • Setter（可选依赖）
    • 字段（方便，但不利于测试）

作用域：

  • singleton：单例（默认）
  • prototype：每次获取新实例
  • request/session/application：Web 作用域

AOP

  • 解决：横切关注点（日志、事务、权限）
  • 核心概念：
    • 切面（Aspect）：横切逻辑模块
    • 通知（Advice）：@Before, @After, @Around
    • 切入点（Pointcut）：匹配连接点的表达式
    • 连接点（JoinPoint）：方法执行点

动态代理：

  • JDK Proxy：基于接口
  • CGLIB：基于子类（无接口可用）

Spring AOP vs AspectJ：

  • Spring AOP：运行时代理，功能有限
  • AspectJ：编译期织入，功能强大

Spring MVC 流程

  1. 前端请求 → DispatcherServlet
  2. HandlerMapping 查找处理器
  3. HandlerAdapter 调用 Controller
  4. 返回 ModelAndView
  5. ViewResolver 解析视图
  6. 渲染响应

常用注解：

  • @Controller：控制器
  • @RequestMapping：映射路径
  • @ResponseBody：返回 JSON
  • @RestController = @Controller + @ResponseBody

Spring 事务管理

  • 传播行为：
    • REQUIRED：有则加入，无则新建（最常用）
    • REQUIRES_NEW：挂起当前，新建事务
  • 隔离级别：对应数据库
  • @Transactional 失效场景：
    • 方法非 public
    • 自调用（this.method()）
    • 异常被捕获未抛出
    • 代理未生效（如未扫描包）

Spring Boot

核心优势

  • 自动配置（@EnableAutoConfiguration）
  • 起步依赖（starter）
  • 内嵌容器（Tomcat/Jetty）

@SpringBootApplication = @SpringBootConfiguration + @EnableAutoConfiguration + @ComponentScan

自动配置原理

  • spring.factories 中定义 @Configuration 类
  • 使用 @ConditionalOnXXX 条件注解按需加载

自定义 Starter

  1. xx-spring-boot-autoconfigure
  2. spring.factories 配置 EnableAutoConfiguration
  3. 条件装配 Bean
  4. 提供默认配置属性（@ConfigurationProperties）

MyBatis

#{} vs ${}

  • #{}：预编译参数（安全，防 SQL 注入）
  • ${}：字符串替换（不安全，用于动态表名、排序字段）

动态 SQL

xml
深色版本
<if test="name != null"> AND name = #{name} </if>
<choose><when test="id != null">id = #{id}</when><otherwise>name = #{name}</otherwise>
</choose>
<foreach collection="list" item="item" separator=","> #{item} </foreach>

分页

  • PageHelper：拦截 Executor.query，重写 SQL 加 LIMIT
  • 物理分页：数据库 LIMIT（推荐）
  • 逻辑分页：查所有再内存分页（不推荐）

延迟加载

  • 原理：关联对象在使用时才查询（通过代理）
  • 配置：lazyLoadingEnabled=true
  • N+1 问题解决：
    • 使用 JOIN 查询一次性加载
    • 使用 fetchType="eager" 强制立即加载

一级缓存 & 二级缓存

  • 一级缓存：SqlSession 级别，自动开启
  • 二级缓存：Mapper 级别，需手动开启（<cache/>），序列化支持
  • 失效：执行 commit()、clearCache()、update 操作

三、数据库（MySQL）

索引优化

  • B+树优势：
    • 层高低（3层可存千万级）
    • 叶子节点有序、链表连接，适合范围查询
  • 聚集索引：主键索引，数据存于叶子节点
  • 非聚集索引：二级索引，叶子存主键值
  • 覆盖索引：查询字段全在索引中，无需回表

事务隔离级别

级别脏读不可重复读幻读
READ UNCOMMITTED ✅ ✅ ✅
READ COMMITTED ❌ ✅ ✅
REPEATABLE READ（MySQL 默认） ❌ ❌ ❌（MVCC + Gap Lock）
SERIALIZABLE ❌ ❌ ❌

MVCC 原理

  • 多版本并发控制，提升读并发
  • 基于 undo log 保存历史版本
  • ReadView 判断哪些版本可见

Redis

数据类型 & 场景

类型场景
String 缓存、计数器
Hash 用户信息、购物车
List 消息队列、最新列表
Set 去重、共同关注
ZSet 排行榜、延迟队列

持久化

  • RDB：定时快照，恢复快，可能丢数据
  • AOF：日志追加，数据安全，文件大
  • 混合模式（4.0+）：RDB 快照 + AOF 增量

缓存问题

问题解决方案
穿透 布隆过滤器、缓存空值
击穿 互斥锁、热点永不过期
雪崩 随机过期时间、集群、降级

一致性方案

  • 先更新 DB → 删除缓存（推荐）
  • 延迟双删
  • 监听 binlog（Canal）异步更新缓存

四、前端（Vue2 + Element-UI）

Vue 2 响应式原理

  • Object.defineProperty 劫持 get/set
  • get 收集依赖（Watcher）
  • set 派发更新
  • 数组通过重写 push/pop/splice 等方法监听

局限性：

  • 无法监听属性添加/删除
  • 数组索引修改、length 变化不响应 → Vue.set() / vm.$set()

Vuex

  • State：状态源
  • Getter：计算属性
  • Mutation：同步修改状态（必须）
  • Action：异步操作，提交 Mutation
  • Module：模块化

Mutation 同步：便于 DevTools 跟踪状态变化

五、开发工具

Git

  • rebase：变基，提交历史更干净
  • merge：合并，保留分支历史
  • Git Flow：master、develop、feature、release、hotfix

六、项目经验（MES系统）

⚠️ 这是重中之重！建议准备 2-3 个真实案例，结合 STAR 法则（Situation, Task, Action, Result）讲述

示例回答（高并发包装关箱）：

S：MES 系统中，包装工位扫码速度极快，高峰期每秒数十次请求，导致数据库锁竞争严重。

T：需保证包装数据准确，避免重复包装或漏记。

A：

  • 使用 Redis 分布式锁（Redisson）控制同一 SN 的并发操作
  • 包装计数使用 INCR 原子操作
  • 关键操作日志异步落库
  • 数据库分表（按订单 ID）

R：系统吞吐提升 5 倍，零重复包装错误，响应时间 < 200ms。

http://www.sczhlp.com/news/269/

相关文章：

  • 人力资源各系统的关联与一体化趋势：从独立到协同的必然之路
  • 评估Gitee作为DevOps平台：功能详解与适用性分析
  • business
  • 4、如何给一万张图片重命名
  • 基于FFmpeg开发的在线m3u8转MP4在线工具（开发步骤+类库）
  • 米牛图片搬运去重大师手机版使用教程
  • debian12 修改源为阿里
  • 分享一个 AI 自动生成流程图的工具
  • Charles抓包iPhone踩坑（自用）
  • 16Java基础之枚举、泛型、API、Objects类、包装类
  • 卷积神经网络的验证码识别系统设计与实现
  • Git 提交信息（Commit Message）前缀规范
  • Visual Studio中的常用调试功能（二）
  • 易基因突破创新 自主研发DNA甲基化年龄预测算法及系统获发明专利授权
  • 从独立工具到协作中枢：Bug管理系统的进化革命
  • Redis的引入与配置
  • 给删除增加删除感
  • 卷积神经网络的验证码识别系统设计
  • scrollTop
  • 阿里云OSS 的Content-Disposition不生效 导致浏览器强制下载而不是预览行为
  • 测试
  • AI测试开发私教服务全新升级
  • 10分钟无痛部署！字节Coze开源版喂饭教程
  • 28 位运算
  • Prime Video如何将时间序列异常转化为可操作警报
  • 抗原设计与合成服务｜定制抗原技术｜高效多肽合成
  • 中日甲午海战军舰情况
  • 面试算法练习-更新ing
  • 2025年优选代码托管平台指南
  • 重塑应用搜索体验，系统级入口功能一步直达