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JAVA经典面试题附答案(持续更新版) 前言少年易老学难成,一寸光阴不可轻。未觉池塘春草梦,阶前梧叶已秋声。—朱熹《劝学诗》勤奋才是改变你命运的唯一捷径。彩蛋链接先自我介绍一下,小编13年上师交大毕业,曾经在小公司待过,去过华为OPPO等大厂,18年进入阿里,直到现在。深知大多数初中级java工程师,想要升技能,往往是需要自己摸索成长或是报班学习,但对于培训机构动则近万元的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长,而且容易碰到天花板技术停止不前。httpshttpshttpshttpshttpshttps。... 阅读详情

01 分布式限流:Nginx+ZooKeeper

1.1 分布式限流之Nginx

  • 请解释一下什么是 Nginx?

  • 请列举 x Nginx 的一些特性。

  • 请列举 x Nginx 和 和 Apache 之间的不同点

  • 请解释 x Nginx 如何处理 P HTTP 请求。

  • 在 x Nginx 中,如何使用未定义的服务器名称来阻止处理请求?

  • 使用 “ 反向代理服务器 ”

  • 请列举 x Nginx 服务器的最佳用途。

  • 请解释 x Nginx 服务器上的 r Master 和 和 r Worker 进程分别是什么?

  • 请解释你如何通过不同于 0 80 的端口开启 Nginx?

  • 请解释是否有可能将 x Nginx 的错误替换为 2 502 错误?

  • 在 x Nginx 中,解释如何在 L URL 中保留双斜线? ?

  • 请解释 e ngx_http_upstream_module 的作用是什么?

  • 请解释什么是 K C10K 问题?

  • 请陈述 s stub_status 和 和 r sub_filter 指令的作用是什么?

  • 解释 x Nginx 是否支持将请求压缩到上游?

  • 解释如何在 x Nginx 中获得当前的时间?

  • 用 x Nginx 服务器解释s -s 的目的是什么?

  • 解释如何在 x Nginx 服务器上添加模块?

分布式限流之Nginx的答案解析如下:

分布式限流之Nginx的答案解析

for:Nginx+常见应用技术指南[Nginx++Tips]+第二版

Nginx+常见应用技术指南[Nginx++Tips]+第二版

1.2 分布式限流之ZooKeeper

  • ZooKeeper 是什么?

  • ZooKeeper 提供了什么?

  • Zookeeper 文件系统

  • 四种类型的 znode

  • Zookeeper 通知机制

  • Zookeeper 做了什么?

  • zk 的命名服务(文件系统)

  • zk 的配置管理(文件系统、通知机制)

  • Zookeeper 集群管理(文件系统、通知机制)

  • Zookeeper 分布式锁(文件系统、通知机制)

  • 获取分布式锁的流程

  • Zookeeper 队列管理(文件系统、通知机制)

  • Zookeeper 数据复制

  • Zookeeper 工作原理

  • zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的?

  • Zookeeper 下 Server 工作状态

  • zookeeper 是如何选取主 leader 的?

  • 分布式通知和协调

  • 机器中为什么会有 leader?

  • zk 节点宕机如何处理?

  • Zookeeper 同步流程

  • zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别

  • zookeeper watch 机制

分布式限流之ZooKeeper的答案解析如下

分布式限流之ZooKeeper的答案解析

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ZK开发手册

02 分布式通讯:ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ

2.1 分布式通讯之ActiveMQ

  • 什么是 ActiveMQ?

  • ActiveMQ 服务器宕机怎么办?

  • 丢消息怎么办?

  • 持久化消息非常慢

  • 消息的不均匀消费。

  • 死信队列。

  • ActiveMQ 中的消息重发时间间隔和重发次数吗?

分布式通讯之ActiveMQ的答案解析如下:

分布式通讯之ActiveMQ的答案解析

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手写RocketMQ笔记

2.2 分布式通讯之kafka

  • Kafka 的设计时什么样的呢?

  • 数据传输的事物定义有哪三种?

  • Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件?

  • producer 是否直接将数据发送到 broker 的 leader(主节点)?

  • Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息?

  • Kafka 消息是采用 Pull 模式,还是 Push 模式?

  • Kafka 存储在硬盘上的消息格式是什么?

  • Kafka 高效文件存储设计特点:

  • Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别

  • Kafka 创建 Topic 时如何将分区放置到不同的 Broker 中

  • Kafka 新建的分区会在哪个目录下创建

  • partition 的数据如何保存到硬盘

  • kafka 的 ack 机制

  • Kafka 的消费者如何消费数据

  • 消费者负载均衡策略

  • 数据有序

  • kafaka 生产数据时数据的分组策略

分布式通讯之kafka的答案解析如下:

kafka面试问题答案解析

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Kafka源码解析与实战

2.3 分布式通讯之RabbitMQ

  • RabbitMQ 中的 broker 是指什么?cluster 又是指什么?

  • 什么是元数据?元数据分为哪些类型?包括哪些内容?与 cluster 相关的元数据有哪些?元数据是如何保存的?元数据在 cluster 中是如何分布的?

  • RAM node 和 disk node 的区别?

  • RabbitMQ 上的一个 queue 中存放的 message 是否有数量限制?

  • RabbitMQ 概念里的 channel、exchange 和 queue 这些东东是逻辑概念,还是对应着进程实体?这些东东分别起什么作用?

  • vhost 是什么?起什么作用?

  • 在单 node 系统和多 node 构成的 cluster 系统中声明 queue、exchange ,以及进行 binding 会有什么不同?

  • 客户端连接到 cluster 中的任意 node 上是否都能正常工作?

  • cluster 中 node 的失效会对 consumer 产生什么影响?若是在 cluster 中创建了mirrored queue ,这时 node 失效会对 consumer 产生什么影响?

  • 能够在地理上分开的不同数据中心使用 RabbitMQ cluster 么?

  • 为什么 heavy RPC 的使用场景下不建议采用 disk node ?

  • 向不存在的 exchange 发 publish 消息会发生什么?向不存在的 queue 执行consume 动作会发生什么?

  • routing_key 和 binding_key 的最大长度是多少?

  • RabbitMQ 允许发送的 message 最大可达多大?

  • 什么情况下 producer 不主动创建 queue 是安全的?

  • “dead letter”queue 的用途?

  • 为什么说保证 message 被可靠持久化的条件是 queue 和 exchange 具有durable 属性,同时 message 具有 persistent 属性才行?

  • 什么情况下会出现 blackholed 问题?

  • 如何防止出现 blackholed 问题?

  • Consumer Cancellation Notification 机制用于什么场景?

  • Basic.Reject 的用法是什么?

  • 为什么不应该对所有的 message 都使用持久化机制?

  • RabbitMQ 中的 cluster、mirrored queue,以及 warrens 机制分别用于解决什么问题?存在哪些问题?

分布式通讯之RabbitMQ的答案解析如下:

分布式通讯之RabbitMQ的答案解析

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03 分布式缓存:memcached+MongoDB+Redis

3.1 分布式缓存之memcached

  • memcached 是怎么工作的?

  • memcached 最大的优势是什么?

  • memcached 和服务器的 local cache (比如 PHP 的 的 APC 、mmap 文件等)相比,有什么优缺点?

  • memcached 和 和 MySQL 的 的 query cache 相比,有什么优缺点?

  • memcached 的 的 cache 机制是怎样的?

  • memcached 如何实现冗余机制?

  • 我需要把 memcached 中的 item 批量导出导入,怎么办?

  • memcached 如何处理容错的?

  • 如何将 memcached 中 中 item 批量导入导出?

  • memcached 是如何做身份验证的?

  • memcached 的多线程是什么?如何使用它们?

  • memcached 能接受的 key 的最大长度是多少?

  • memcached 对 对 item 的过期时间有什么限制?

  • memcached 最大能存储多大的单个 item ?

  • 为什么单个 item 的大小被限制在 1M byte 之内?

分布式缓存之memcached的答案解析如下:

分布式缓存之memcached的答案解析

3.2 分布式缓存之MongoDB

  • 你说的 NoSQL 数据库是什么意思?NoSQL 与 RDBMS 直接有什么区别?为什么要使用和不使用NoSQL 数据库?说一说 NoSQL 数据库的几个优点?

  • NoSQL 数据库有哪些类型?

  • MySQL 与 MongoDB 之间最基本的差别是什么?

  • 你怎么比较 MongoDB、CouchDB 及 CouchBase?

  • MongoDB 成为最好 NoSQL 数据库的原因是什么?

  • 32 位系统上有什么细微差别?

  • journal 回放在条目(entry)不完整时(比如恰巧有一个中途故障了)会遇到问题吗?

  • 分析器在 MongoDB 中的作用是什么?

  • 名字空间(namespace)是什么?

  • 如果用户移除对象的属性,该属性是否从存储层中删除?

  • 能否使用日志特征进行安全备份?

  • 允许空值 null 吗?

  • 更新操作立刻 fsync 到磁盘?

  • 如何执行事务/加锁?

  • 为什么我的数据文件如此庞大?

  • 启用备份故障恢复需要多久?

  • 什么是 master 或 primary?

  • 什么是 secondary 或 slave?

  • 我必须调用 getLastError 来确保写操作生效了么?

  • 我应该启动一个集群分片(sharded)还是一个非集群分片的 MongoDB 环境?

  • 分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?

  • 数据在什么时候才会扩展到多个分片(shard)里?

  • 当我试图更新一个正在被迁移的块(chunk)上的文档时会发生什么?

  • 如果在一个分片(shard)停止或者很慢的时候,我发起一个查询会怎样?

  • 我可以把 moveChunk 目录里的旧文件删除吗?

  • 我怎么查看 Mongo 正在使用的链接?

  • 如果块移动操作(moveChunk)失败了,我需要手动清除部分转移的文档吗?

  • 如果我在使用复制技术(replication),可以一部分使用日志(journaling)而其他部分则不使用吗?

  • 当更新一个正在被迁移的块(Chunk)上的文档时会发生什么?

  • MongoDB 在 A:{B,C}上建立索引,查询 A:{B,C}和 A:{C,B}都会使用索引吗?

  • 如果一个分片(Shard)停止或很慢的时候,发起一个查询会怎样?

  • MongoDB 支持存储过程吗?如果支持的话,怎么用?

  • 如何理解 MongoDB 中的 GridFS 机制,MongoDB 为何使用 GridFS 来存储文件?

分布式缓存之MongoDB的答案解析如下:

分布式缓存之MongoDB的答案解析

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MongoDB权威指南

3.3 分布式缓存之Redis

  • redis 简介

  • 为什么要用 redis /为什么要用缓存(高性能、高并发)

  • 为什么要用 redis 而不用 map/guava 做缓存?

  • redis 和 memcached 的区别

  • redis 常见数据结构以及使用场景分析(String、Hash、List、Set、Sorted Set)

  • redis 设置过期时间

  • redis 内存淘汰机制(MySQL里有2000w数据,Redis中只存20w的数据,如何保证Redis中的数据都是热点数据?)

  • redis 持久化机制(怎么保证 redis 挂掉之后再重启数据可以进行恢复)

  • redis 事务

  • Redis 常见异常及解决方案(缓存穿透、缓存雪崩、缓存预热、缓存降级)

  • 分布式环境下常见的应用场景(分布式锁、分布式自增 ID)

  • Redis 集群模式(主从模式、哨兵模式、Cluster 集群模式)

  • 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题

  • 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?

分布式缓存之Redis的答案解析如下:

分布式缓存之Redis的答案解析

for:Redis设计与实现

Redis设计与实现

如何快速更新自己的技术积累?

  • 在现有的项目里,深挖技术,比如用到netty可以把相关底层代码和要点都看起来。
  • 如果不知道目前的努力方向,就看自己的领导或公司里技术强的人在学什么。
  • 知道努力方向后不知道该怎么学,就到处去找相关资料然后练习。
  • 学习以后不知道有没有学成,则可以通过面试去检验。

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大数据开发用java还是python,讲的太透彻了 分布式锁的坑 高并发场景下的问题 以下问题不是说在并发不高的场景下不容易出现,只是在高并发场景下出现的概率更高些而已。 性能问题来自于以下两方面: **①获取锁的时间上。**如果 Redlock 运用在高并发的场景下,存在 N 个 Master 节点,一个一个去请求,耗时会比较长,从而影响性能。 这个好解决,通过上面描述不难发现,从多个节点获取锁的操作并不是一个同步操作,可以是异步操作,这样可以多个节点同时获取。 即使是并行处理的,还是得预估好获取锁的时间,保证锁的 TTL>获取锁的时间+任务处理时间 阅读详情

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