我从300个面试者中,总结出了一套你真正需要的Java面试文档

最全java面试题整理(持续更新) 1. springboot项目和maven项目的区别? (1)打包方式:传统项目如果需要打成war包,需要在WEB-INF目录结构配置web.xml文件;springboot则不需要 (2)项目启动方式: 传统web项目启动方式:在eclipse和tomcat插件中导入项目,然后启动tomcat,项目也启动了。或者将项目打成war包,放入tomcat中,启动tomcat。 采用springboot项目启动:如下图所示,打开HelloWorldApplication.java(这个类每个项目都有,类名自定), 阅读详情
接触开发至今已有8年多,从实习到带团队,也算总结出了一部分经验!

如果分享的东西对读者朋友们来说,有价值,有干货!能够给到帮助!这就是我写这篇文章的目的!

这篇文章为文档资料推荐文,文末是会有获取方式的,如果把我自身经验完整写出来对我来说是一件有难度的事情,第一是没有这么多的时间,第二是文章的篇幅未免也过于多了!在3月份的时候我就已经已经开始在制作这样一份文档了,希望带着大家从面试题的角度,去分析问题,解决问题!

废话不多说,让我们开始吧!

Java基础

  1. HashMap的源码,实现原理, JDK8中对HashMap做了怎样的优化。
  2. HaspMap扩容是怎样扩容的,为什么都是2的N次幂的大小。
  3. HashMap , HashTable , ConcurrentHashMap的区别。
  4. 极高并发下HashTable和ConcurrentHashMap哪个性能更好,为什么,如何实现的。
  5. HashMap在高并发下如果没有处理线程安全会有怎样的安全隐患,具体表现是什么。
  6. java中四种修饰符的限制范围。
  7. Object类中的方法。
  8. 接口和抽象类的区别,注意JDK8的接口可以有实现。
  9. 动态代理的两种方式,以及区别。
  10. Java序列化的方式。
  11. 传值和传引用的区别, Java是怎么样的,有没有传值引用。
  12. 一-个ArrayList在循环过程中删除,会不会出问题,为什么。
  13. @transactional注解在什么情况下会失效,为什么。

Java基础面试题解析:

JVM

  1. Java类加载过程?
  2. 描述一下JVM加载Class文件的原理机制?
  3. Java内存分配
  4. Java堆的结构是什么样子的?什么是堆中的永久代( Perm Gen space ) ?
  5. GC是什么?为什么要有GC ?
  6. 简述Java垃圾回收机制。
  7. 如何判断一一个对象是否存活? (或者GC对象的判定方法)

JVM面试解析文档:


java集合:

  1. 说说常见的集合有哪些吧?
  2. HashMap与HashTable的区别?
  3. HashMap的put方法的具体流程?
  4. HashMap的扩容操作是怎么实现的?
  5. HashMap是怎么解决哈希冲突的?
  6. HashMap为什么不直接使用hashCode(处理后的哈希值直接作为table的下标?

Java集合面试解析:

微服务面试:

  • 微服务架构有哪些优势?
  • 微服务有哪些特点?
  • 微服务架构的优缺点是什么?
  • SOA和微服务架构有什么区别?

微服务面试解析:

数据库面试题

  1. MySQL慢查询怎么解决?
  2. mysq都有什么锁,死锁判定原理和具体场景,死锁怎么解决?
  3. 有哪些锁(乐观锁悲观锁) , select时怎么加排它锁?
  4. mysql高并发环境解决方案?
  5. 数据库崩溃时事务的恢复机制( REDO日志和UNDO日志) ?

数据库专题解析:

半年多时间整理出来的这些面试资料,我的目标是能够让大家彻底理解这些面试所问的意思,为了学而去学!

如果你想要获取上面的资料的话,可以按照下方的方法获取,篇幅有限,java知识点肯定不是一篇文章就能总结完全的,希望大家在领取文档之后,不要做收藏党,把这些文档利用起来!

其余部分文档资料展示,其实本人是推荐大家视频和文档结合学习的,但是有的小伙伴们平时工作忙,没有时间看视频,所以尽量是给大家带来文档类的学习资料!

需要完整版资料的小伙伴

Python实战:5分钟搞定N-CMAPSS航空发动机数据集解析(附完整代码) 本文提供了一份针对N-CMAPSS航空发动机数据集的快速解析实战指南。通过Python的h5py和Pandas库,详细演示了如何高效读取HDF5格式文件、理解数据结构、提取关键特征(如传感器数据与剩余使用寿命RUL),并整合为可用于预测性维护分析的DataFrame,帮助研究者和工程师快速上手这一重要的工业时序数据集。 阅读详情

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