javabean的生命周期如何体现，面试建议

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原创 最新推荐文章于 2026-05-26 15:55:43 发布 207 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
金融级IT架构-数字银行的云原生架构解析 最近断断续续花了差不多2到3周的时间阅读完由电子工业出版社出版的《金融级IT架构：数字银行的云原生架构解密》的这本书，作者是作者是网商银行技术编委会。 本书契合了当前银行业分布式架构转型趋势，内容是经过实践检验的领先技术介绍了网商银行IT技术架构演进路线，涵盖了分布式、单元化、弹性混合云、云原生多个基础架构领域，同时介绍了技术风险、安全可信、业务架构等多方面的技术实践经验。 对于这本书实际很早搜索云原生相关书籍的时候就搜索到，但是一看标题是金融IT架构方面的因此没有引起太多的重视，后面由华章... 阅读详情

为了更好的梳理相关知识，咱们先看纯手绘知识体系图

1.1 Kafka知识体系大纲

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由于我手绘这些知识体系大纲是用的xmind软件，无法上传，所以都以截图的形式展示，细节处不清楚（毕竟图片形式有限）

1.2 RabbitMQ知识体系大纲

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1.3 RocketMQ知识体系大纲

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看完知识大纲，该刷面试了

2.1 刷刷Kafka面试

  1. Kafka的用途有哪些？使用场景如何？
  2. Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么
  3. Kafka中的HW、LEO、LSO、LW等分别代表什么？
  4. Kafka中是怎么体现消息顺序性的？
  5. Kafka中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？
  6. Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的？
  7. Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理？分别是什么？
  8. Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
  9. “消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？如果正确，那么有没有什么hack的手段？
  10. 有哪些情形会造成重复消费？
  11. 哪些情景下会造成消息漏消费？
  12. KafkaConsumer是非线程安全的，那么怎么样实现多线程消费？
  13. 简述消费者与消费组之间的关系
  14. 当你使用kafka-topics.sh创建（删除）了一个topic之后，Kafka背后会执行什么逻辑？
  15. topic的分区数可不可以增加？如果可以怎么增加？如果不可以，那又是为什么？
  16. topic的分区数可不可以减少？如果可以怎么减少？如果不可以，那又是为什么？
  17. 创建topic时如何选择合适的分区数？
  18. Kafka目前有哪些内部topic，它们都有什么特征？各自的作用又是什么？
  19. 优先副本是什么？它有什么特殊的作用？
  20. Kafka有哪几处地方有分区分配的概念？简述大致的过程及原理
  21. 简述Kafka的日志目录结构
  22. Kafka中有哪些索引文件？
  23. 如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？
  24. 如果我指定了一个timestamp，Kafka怎么查找到对应的消息？
  25. 聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解
  26. 聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解
  27. 聊一聊你对Kafka底层存储的理解
  28. 聊一聊Kafka的延时操作的原理
  29. 聊一聊Kafka控制器的作用
  30. Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？
  31. 消费再均衡的原理是什么？（提示：消费者协调器和消费组协调器）
  32. Kafka中的幂等是怎么实现的？
  33. Kafka中的事务是怎么实现的？
  34. 失效副本是指什么？有哪些应对措施？
  35. 多副本下，各个副本中的HW和LEO的演变过程
  36. Kafka在可靠性方面做了哪些改进？（HW, LeaderEpoch）
  37. 为什么Kafka不支持读写分离？
  38. Kafka中的延迟队列怎么实现
  39. Kafka中怎么实现死信队列和重试队列？
  40. Kafka中怎么做消息审计？
  41. Kafka中怎么做消息轨迹？
  42. 怎么计算Lag？(注意read_uncommitted和read_committed状态下的不同)
  43. Kafka有哪些指标需要着重关注？
  44. Kafka的哪些设计让它有如此高的性能？

2.2 刷刷ActiveMQ面试

1.什么是 ActiveMQ?
2. ActiveMQ 服务器宕机怎么办？
3. 丢消息怎么办？
4. 持久化消息非常慢
5. 消息的不均匀消费
6. 死信队列
7. ActiveMQ 中的消息重发时间间隔和重发次数吗？

2.3 刷刷RabbitMQ面试

  1. RabbitMQ 中的 broker 是指什么？cluster 又是指什么？
  2. 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？
  3. RAM node 和 disk node 的区别？
  4. RabbitMQ 上的一个 queue 中存放的 message 是否有数量限制？
  5. 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？
  6. vhost 是什么？起什么作用？
  7. 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？
  8. 客户端连接到 cluster 中的任意 node 上是否都能正常工作？
  9. 若 cluster 中拥有某个 queue 的 owner node 失效了，且该 queue 被声明具有durable 属性，是否能够成功从其他 node 上重新声明该 queue ？
  10. 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？
  11. 能够在地理上分开的不同数据中心使用 RabbitMQ cluster 么？
  12. 为什么 heavy RPC 的使用场景下不建议采用 disk node ？
  13. 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？
  14. routing_key 和 binding_key 的最大长度是多少？
  15. RabbitMQ 允许发送的 message 最大可达多大？
  16. 什么情况下 producer 不主动创建 queue 是安全的？
  17. “dead letter”queue 的用途？
  18. 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？
  19. 什么情况下会出现 blackholed 问题？
  20. 如何防止出现 blackholed 问题？
  21. Consumer Cancellation Notification 机制用于什么场景？
  22. Basic.Reject 的用法是什么？
  23. 为什么不应该对所有的 message 都使用持久化机制？
  24. 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？

全部刷题的答案已经整理好，如下题所示的PDF文件了，篇幅原因就不再一一的截图了，需要看答案的可以在文末领取

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看完体系大纲+面试刷题，有知识漏洞那就继续往下看学习笔记

3.1 Kafka源码解析与实战

第1章 Kafka简介
1.1 Kafka诞生的背景
1.2 Kafka在LinkedIn内部的应用
1.3 Kafka的主要设计目标
1.4 为什么使用消息系统
第2章 Kafka的架构
2.1 Kafka的基本组成
2.2 Kafka的拓扑结构
2.3 Kafka内部的通信协议
第3章 Broker概述
3.1 Broker的启动
3.2 Broker内部的模块组成
第4章 Broker的基本模块
4.1 SocketServer
4.2 KafkaRequestHandlerPool
4.3 KafkaApis
4.4 KafkaHealthcheck
第5章 Broker的控制管理模块
5.1 KafkaController的选举策略
5.2 KafkaController的初始化
5.3 Topic的分区状态转换机制
5.4 Topic分区的领导者副本选举策略
5.5 Topic分区的副本状态转换机制
5.6 KafkaController内部的监听器
5.7 Kafka集群的负载均衡流程
5.8 Kafka集群的Topic删除流程
5.9 KafkaController的通信模块
第6章 Topic的管理工具
6.1 kafka-topics.sh
6.2 kafka-reassign-partitions.sh
6.3 kafka-preferred-replica-election.sh
第7章 生产者
7.1 设计原则
7.2 示例代码
7.3 模块组成
7.4 发送模式
第8章 消费者
8.1 简单消费者
8.2 高级消费者
第9章 Kafka的典型应用
9.1 Kafka和Storm的集成
9.2 Kafka和ELK的集成
9.3 Kafka和Hadoop的集成
9.4 Kafka和Spark的集成
第10章 Kafka的综合实例
10.1 安防大数据的主要应用
10.2 Kafka在安防整体解决方案中的角色
10.3 典型业务

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3.2 手写RocketMQ笔记

第一节：RocketMQ介绍
1.1 核心概念
1.2 RocketMQ的设计理念和目标
第二节：RocketMq中消息的发送
2.1 单向(OneWay)发送
2.2 可靠同步发送
2.3 可靠异步发送
2.4 RocketMQ中消息发送的权衡
第三节：RocketMQ消息消费
3.1 集群消费和广播消费
3.2 消费方式
第四节：深入消息发送
4.1 消息生产者流程
4.2 批量消息发送
4.3 消息重试机制
第五节：深入消息模式
5.1 拉模式 5.2 推模式
第六节：顺序消息
6.1 全局顺序消息
6.2 部分顺序消息
第七节：延时消息
7.1 概念介绍
7.2 适用场景
7.3 使用方式
第八节：死信队列
8.1 概念介绍
8.2 适用场景
第九节：消费幂等
9.1 什么是消息幂等
9.2 需要处理的场景
9.3 处理方法
第十节：消息过滤
10.1 概念介绍
10.2 表达式过滤
10.3 类过滤
第十一节：RocketMQ存储概要设计
11.1 消息存储结构
11.2 内存映射
11.3 文件刷盘机制
11.4 过期文件删除
第十二节：RocketMQ中的事务消息
12.1 事务消息实现思想
12.2 两阶段提交
12.3 事务状态回查机制
12.3 代码实现
第十三节：RocketMQ主从同步(HA)机制
13.1 RocketMQ集群部署模式
13.2 主从复制原理
13.3 读写分离机制
13.4 与Spring集成
13.5 与SpringBoot集成
第十四节：限时订单实战
14.1 什么是限时订单
14.2 如何实现限时订单
14.3 用RocketMQ实现限时订单
第十五节：RocketMQ源码分析
15.1 RocketMQ整体架构
15.2 NameServer
15.3 RocketMQ 服务启动
15.4 源码分析之消息的来龙去脉

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3.3 RabbitMQ实战学习指南

第1章 RabbitMQ简介
1.1 什么是消息中间件
1.2 消息中间件的作用
1.3 RabbitMQ的起源
1.4 RabbitMQ的安装及简单使用
第2章 RabbitMQ入门
2.1 相关概念介绍
2.2 AMQP协议介绍
第3章 客户端开发向导
3.1 连接RabbitMQ
3.2 使用交换器和队列
3.3 发送消息
3.4 消费消息
3.5 消费端的确认与拒绝
3.6 关闭连接
第4章 RabbitMQ进阶
4.1 消息何去何从
4.2 过期时间（TTL）
4.3 死信队列
4.4 延迟队列
4.5 优先级队列
4.6 RPC实现
4.7 持久化
4.8 生产者确认
4.9 消费端要点介绍
4.10 消息传输保障
第5章 RabbitMQ管理
5.1 多租户与权限
5.2 用户管理
5.3 Web端管理
5.4 应用与集群管理
5.5 服务端状态
5.6 HTTPAPI接口管理
第6章 RabbitMQ配置
6.1 环境变量
6.2 配置文件
6.3 参数及策略
第7章 RabbitMQ运维
7.1 集群搭建
7.2 查看服务日志
7.3 单节点故障恢复
7.4 集群迁移
7.5 集群监控
第8章 跨越集群的界限
8.1 Federation
8.2 Shovel
第9章 RabbitMQ高阶
9.1 存储机制
9.2 内存及磁盘告警
9.3 流控
9.4 镜像队列
第10章 网络分区
10.1 网络分区的意义
10.2 网络分区的判定
10.3 网络分区的模拟
10.4 网络分区的影响
10.5 手动处理网络分区
10.6 自动处理网络分区
10.7 案例：多分区情形
第11章 RabbitMQ扩展
11.1 消息追踪
11.2 负载均衡

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文末java面试题，进阶技术大纲，架构资料分享

我将这三次阿里面试的题目全部分专题整理出来，并附带上详细的答案解析，生成了一份PDF文档，有兴趣的朋友们可以点击这里即可免费领取

  • 第一个要分享给大家的就是算法和数据结构

网易严选Java开发三面面经：HashMap+JVM+索引+消息队列

  • 第二个就是数据库的高频知识点与性能优化

网易严选Java开发三面面经：HashMap+JVM+索引+消息队列

  • 第三个则是并发编程（72个知识点学习）

网易严选Java开发三面面经：HashMap+JVM+索引+消息队列

  • 最后一个是各大JAVA架构专题的面试点+解析+我的一些学习的书籍资料

网易严选Java开发三面面经：HashMap+JVM+索引+消息队列

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  • 第一个要分享给大家的就是算法和数据结构

[外链图片转存中…(img-peZZTw2F-1624931959357)]

  • 第二个就是数据库的高频知识点与性能优化

[外链图片转存中…(img-NbFCFziu-1624931959357)]

  • 第三个则是并发编程（72个知识点学习）

[外链图片转存中…(img-e2MKbXUU-1624931959358)]

  • 最后一个是各大JAVA架构专题的面试点+解析+我的一些学习的书籍资料

[外链图片转存中…(img-OzFpsAE6-1624931959359)]

还有更多的Redis、MySQL、JVM、Kafka、微服务、Spring全家桶等学习笔记这里就不一一列举出来

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立体仓库WCS控制系统-AGV通信代码 string str = "任务下发,WCS->NT8000(q-Message),ikey:" + p.ikey.ToString() + "fromStation:" + p.fromStation.ToString() + "toStation:" + p.toStation.ToString();if (nt8000.Connect(_ServerAddr, _ServerPort)) QueueSpeech.AddQueue(string.Format("与NT8000重连成功")); 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

走进JavaWeb技术世界10：从JavaBean讲到Spring

本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客： www.how2playlife.com 本文是微信公众号【Java技术江湖】的《走进JavaWeb技术世界》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题...

AliCoder的博客 1062

Java实习模拟面试之EJB：企业级JavaBean核心概念与演进解析

在Java企业级开发的演进历程中，EJB（Enterprise JavaBeans）曾是J2EE（现Jakarta EE）平台的核心技术，旨在为分布式企业应用提供标准化的组件模型。虽然现代开发更多采用Spring等轻量级框架，但理解EJB对于把握Java EE的发展脉络、理解企业级应用的架构思想仍具有重要意义。本篇博客通过模拟面试对话的形式，带你回顾EJB的核心概念、组件类型、服务特性及其历史演进，助你在面试中展现对Java企业级技术栈的全面认知。好的面试官。EJB。

吾为热爱计科，致力于知识分享的践行者，此博客是我在这条道路上留下的足迹。 1069

Java面试题--SpringBean的生命周期

Bean 的生命周期指的是 Bean 在 Spring（IoC）中从创建到销毁的整个过程。Bean 的生命周期主要包含以下 5 个流程：1.实例化：为 Bean 分配内存空间；2.设置属性：将当前类依赖的 Bean 属性，进行注入和装配；执行各种通知；执行初始化的前置方法；执行初始化方法；执行初始化的后置方法。4.使用 Bean：在程序中使用 Bean 对象；5.销毁 Bean：将 Bean 对象进行销毁操作。

一生烟雨的博客 1562

大厂高频面试题Spring Bean生命周期最详解

Spring作为当前Java最流行、最强大的轻量级框架。Spring Bean的生命周期也是面试高频题，了解Spring Bean周期也能更好地帮助我们解决日常开发中的问题。程序员应该都知道Spring的基础容器是ApplicationContext。应很多粉丝的强烈建议，本文我来分析分析 ApplicationContext中Bean的生命周期。ApplicationContext是顶层容器接口BeanFactory的实现类，因此，我们了解了ApplicationContext的生命周期逻辑，也基本上了解

Tom弹架构 628

字节跳动面试分享：javabean的命名规范

1. Spring 特点 Spring 主要有如下特点： 轻量级：Spring 是非侵入式，其中的对象不依赖 Spring 的特定类； 控制反转（IoC）：通过 IoC，促进了低耦合，一个对象依赖的其他对象通过被动的方式传递进来，而不用该对象主动创建或查找； 面向切面（AOP）：支持面向切面编程，将应用业务逻辑层和系统服务层分开； 容器：包含并管理应用对象的配置以及生命周期，此时 Spring 就相当于一个容器； 框架集合：能将简单的组件进行配置，组合成为更为复杂的应用；在 Spring 中，应用对象被声

m0_57983600的博客 148

【Spring】Bean的生命周期与单例实现

探秘Spring框架中Bean的生命周期与单例模式，带你揭开神秘面纱！这篇博文以万字告诉你：Bean从孕育之初到消亡的全过程，还有单例为何意味着“不愧是独一无二”的特殊魅力。当创建Bean对象、初始化属性，再到调用生命周期方法、容器关闭销毁时，我们将逐一剖析每个阶段。同时，揭示单例模式的全局唯一性和性能优势，但小心变量污染问题哦！

万维网连五洲，二进制写尽天下事，喜欢结识新伙伴寻找志同道合的朋友，欢迎一起探讨学习 792

Spring Bean 生命周期之“我从哪里来？” 懂得这个很重要

Spring bean 的生命周期很容易理解。实例化 bean 时，可能需要执行一些初始化以使其进入可用 （Ready for Use）状态。类似地，当不再需要 bean 并将其从容器中移除时，可能需要进行一些清理，这就是它的生命周期 上一篇文章 面试还不知道BeanFactory和Ap...

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2024年最新JavaWeb 学习笔记总结(三)(1)，互联网java工程师面试突击第三季

一般像这样的大企业都有好几轮面试，所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景，公司的企业文化，俗话说「知己知彼百战不殆」，不要盲目的去面试，还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。这边给大家一个建议，如果你的理想薪资是30K，你完全可以跟HR谈33~35K，而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来，不过肯定不能说的这么直接，比如原来你的公司是25K，你可以跟HR讲原来的薪资是多少，你们这边能给到我的是多少？你说我这边希望可以有一个20%涨薪。

2401_84003554的博客 1057

面试突击 80：说一下 Spring 中 Bean 的生命周期？

Bean 的生命周期指的是 Bean 在 Spring（IoC）中从创建到销毁的整个过程。Bean 的生命周期主要包含以下 5 个流程：1.实例化：为 Bean 分配内存空间；2.设置属性：将当前类依赖的 Bean 属性，进行注入和装配；3.初始化：执行各种通知；执行初始化的前置方法；执行初始化方法；执行初始化的后置方法。4.使用 Bean：在程序中使用 Bean 对象；5.销毁 Bean：将 Bean 对象进行销毁操作。是非审之于己，毁誉听之于人，得失安之于数。

dongjia9的博客 189

史上超级详细：javabean的生命周期包括

一、内存与线程 1、内存结构 内存是计算机的重要部件之一,它是外存与CPU进行沟通的桥梁，计算机中所有程序的运行都在内存中进行，内存性能的强弱影响计算机整体发挥的水平。JVM的内存结构规定Java程序在执行时内存的申请、划分、使用、回收的管理策略，通说来说JVM的内存管理指运行时数据区这一大块的管理。 2、线程运行 JVM中一个应用是可以有多个线程并行执行，线程被一对一映射为服务所在操作系统线程，调度在可用的CPU上执行，启动时会创建一个操作系统线程；当该线程终止时，这个操作系统线程也会被回收。 在虚拟

m0_57624732的博客 337
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