马士兵内部资料—《Java面试突击核心讲》共1658页

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原创 2022-07-13 13:18:00 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
马士兵java面试八股文及答案 马士兵java面试八股文及答案，秋招必备 阅读详情

而如今金九银十即将到来，想要跳槽的小伙伴，和想要在金九银十中大放异彩的朋友们如何才能做得更好呢？不要想着现在还不到八月份还处在懒惰的状态，不要想着临时抱佛脚想着面试前的狂补， 这样想的话你就大错特错了。小编认为只有做好充足的准备，（只能说是9分准备1分运气），才能展现出最好的自己。小编今天就给大家分享这份马士兵内部的面试神技——1658页的《Java面试突击核心讲》！

注：这份神技是由内部十余名Java架构讲师纯手打总结的2021秋招最新版面试突击文档
如需参考原件pdf学习+刷题看文末

面试神技——1658页《Java面试突击核心讲》

主要包含：Java基础、JVM、多线程、MySQL、Spring、SpringBoot、SpringCloud、分布式、Dubbo、Mybatis、Redis、网络、Linux、MQ、Zookeeper、Netty、大数据、算法、项目方面（主讲经验）、设计模式等20个模块的知识！

Java基础（珊珊老师，海阳老师)

  • Java概述
  • 基础语法
  • 面向对象
  • 类与接口
  • 变量与方法
  • 内部类
  • 重写与重裁
  • 对象相等判断
  • 值传递
  • Java包
  • IO流
  • 反射
  • 常用API
  • 集合容器概述
  • Collection接口
  • Map接口
  • HashTable, HashMap , TreeMap区别?
  • HashMap的数据结构
  • HashMap的扩容因子
  • 多线程修改HashMap
  • 讲讲IO里面的常见类，字节流、字符流、接口、实现类、方法阻塞
  • NIO
  • 什么时候使用字节流、什么时候使用字符流递归读取文件夹下的文件，代码怎么实现
  • SynchronousQueue实现原理
  • 自定义类加载器
  • 面向对象和面向过程的区别
  • Java 语言有哪些特点
  • 关于JVM JDK和JRE最详细通俗的解答Oracle JDK和 OpenJDK的对比
  • Java 和C++的区别
  • 什么是Java程序的主类应用程序和小程序的主类有何不同
  • Java应用程序与小程序之间有哪些差别
  • 字符型常量和字符串常量的区别
  • 构造器 Constructor是否可被override重载和重写的区别
  • Java面向对象编程三大特性:封装继承多态
  • ... ...
  • ... ...
  • List和 Map区别
  • Arraylist 与LinkedList区别，ArrayList 与 Vector区别;
  • Java异常架构与异常关键字
  • Java异常处理
  • Java异常常见面试题
  • Java异常处理最佳实践
  • Tomcat是什么?
  • Tomcat的缺省端口是多少，怎么修改
  • tomcat有哪几种Connector运行模式(优化)?
  • Tomcat有几种部署方式?
  • tomcat容器是如何创建servlet类实例?用到了什么原理?
  • Tomcat工作模式
  • Tomcat]顶层架构
  • Connector和Container的微妙关系
  • Container架构分析
  • Container如何处理请求的
  • ... ...
  • ... ...

Java基础-内容（部分展现）：

JVM(马士兵老师，黄俊老师)

  • 说一下JVM的主要组成部分及其作用?
  • 说一下JVM运行时数据区
  • 深拷贝和浅拷贝
  • 说一下堆栈的区别?
  • 队列和栈是什么?有什么区别?
  • 对象的创建
  • 为对象分配内存
  • 处理并发安全问题
  • 对象的访问定位
  • 内存溢出异常Java会存在内存泄漏吗?请简单描述
  • 内存溢出异常
  • JVM内存模型，GC机制和原理;
  • GC分哪两种，Minor GC 和Full GC有什么区别?什么时候会触发Full GC ?
  • JVM里的有几种classloader ,为什么会有多种?
  • 什么是双亲委派机制?介绍一些运作过程,双亲委派模型的好处;
  • 常见的JVM调优方法有哪些?可以具体到调整哪个参数,调成什么值?
  • Java的内存模型以及GC算法
  • jvm性能调优都做了什么
  • java classload 机制详解
  • jvm 如何分配直接内存，new对象如何不分配在堆而是栈上，常量池解析
  • ... ...
  • ... ...
  • 为什么jdk8用metaspace数据结构用来替代perm ?简单谈谈堆外内存以及你的理解和认识
  • threadlocal使用场景及注意事项
  • JVM老年代和新生代的比例?
  • 栈是运行时的单位，而堆是存储的单位。
  • 为什么要把堆和栈区分出来呢?栈中不是也可以存储数据吗?为什么不把基本类型放堆中呢?
  • 堆中存什么?栈中存什么?
  • Java中的参数传递时传值呢?还是传引用?
  • java中四种引用类型（对象的强、软、弱和虚引用)讲—讲内存分代及生命周期。
  • 什么情况下触发垃圾回收?
  • 如何选择合适的垃圾收集算法?
  • StringTable
  • JVM中最大堆大小有没有限制?
  • 收集器设置:
  • 如何进行JVM调优?有哪些方法?
  • 内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么。
  • 堆里面的分区:Eden , survival ( from+ to )，老年代，各自的特点。
  • 对象创建方法，对象的内存分配,对象的访问定位。
  • GC的两种判定方法:
  • GC收集器有哪些?CMS收集器与G1收集器的特点。
  • Minor GC与Full GC分别在什么时候发生?
  • 几种常用的内存调试工具:jmap. jstack.jconsole.jhat jstack类加载的几个过程:
  • JVM内存分哪几个区，每个区的作用是什么?
  • 如何判断一个对象是否存活?(或者GC对象的判定方法)简述java垃圾回收机制?
  • java 中垃圾收集的方法有哪些?
  • java内存模型
  • java类加载过程?
  • 简述java类加载机制?
  • 类加载器双亲委派模型机制?
  • 什么是类加载器，类加载器有哪些?
  • 简述java内存分配与回收策率以及 Minor GC和Major Gc
  • JVM内存区域
  • JVM运行时内存
  • 垃圾回收与算法
  • JAVA四种引用类型
  • GC分代收集算法VS分区收集算法
  • GC垃圾收集器
  • JAVA IO/NIO
  • JVM类加载机制
  • ... ...
  • ... ...

JVM-内容（部分展现）：

多线程(马士兵老师，黄俊老师)

  • 简述线程，程序、进程的基本概念。以及他们之间关系是什么线程有哪些基本状态?
  • 如何理解内存泄漏问题?有哪些情况会导致内存泄露?如何解决?详解java内存泄露和如何避免内存泄漏
  • 线程池的原理,为什么要创建线程池?创建线程池的方式;线程的生命周期，什么时候会出现僵死进程;
  • 说说线程安全问题，什么是线程安全，如何实现线程安全;创建线程池有哪几个核心参数﹖如何合理配置线程池的大小?
  • volatile、ThreadLocal的使用场晟和原理;
  • ThreadLocal什么时候会出现OOM的情况?为什么?synchronized、volatile区别
  • synchronized锁粒度、模拟死锁场景;Java并发和并行
  • 怎么提高并发量，请列举你所知道的方案?
  • 系统的用户量有多少?多用户并发访问时如何解决?
  • 说说阻塞队列的实现:可以参考ArrayBlockingQueue的底层实现（锁和同步都行）进程通讯的方式:消息队列，共享内存,信号量，socket通讯等
  • 为什么要用线程池
  • 线程池的基础概念自带线程池的各种坑
  • volatile关键字的用法:使多线程中的变量可见
  • 线程的几种状态
  • 常用的线程池模式以及不同线程池的使用场景
  • 线程间通信，wait和notifywait和notify的理解与使用
  • java线程池主线程等待子线程执行完成进程和线程的区别
  • 什么叫线程安全?举例说明并发、同步的接口或方法
  • HashMap是否线程安全，为何不安全。
  • volatile的理解
  • 线程
  • JAVA多线程并发
  • JAVA线程实现/创建方式4种线程池
  • 线程生命周期(状态)终止线程4种方式leep与wait区别start与 run区别JAVA后台线程
  • JAVA锁
  • 线程基本方法线程上下文切换同步锁与死锁
  • 线程池原理
  • JAVA阻塞队列原理
  • ... ...
  • ... ...
  • JAVA锁
  • 线程基本方法
  • 线程上下文切换
  • 同步锁与死锁
  • 线程池原理
  • JAVA阻塞队列原理
  • CyclicBarrier.CountDownLatch、Semaphore 的用法volatile关键字的作用(变量可见性、禁止重排序)如何在两个线程之间共享数据
  • ThreadLocalMap(线程的一个属性)synchronized和ReentrantLock 的区别ConcurrentHashMap并发
  • Java 中用到的线程调度
  • 进程调度算法
  • 什么是 CAS(比较并交换-乐观锁机制-锁自旋)
  • 什么是AQS（抽象的队列同步器)
  • NIO是什么?适用于何种场景?

多线程-内容（部分展现）：

Spring(连鹏举老师)

  • Spring 原理
  • Spring 特点
  • Spring核心组件
  • Spring 常用模块
  • Spring主要包
  • Spring 常用注解
  • Spring 第三方结合
  • Spring IOC原理
  • Spring APO 原理
  • Spring MVC 原理
  • Spring AOP的实现原理和场景;
  • Spring bean的作用域和生命周期
  • Spring 5比Spring4做了哪些改进;
  • springMVC的原理
  • spring中beanFactory和ApplicationContext的联系和区别
  • spring注入的几种方式(循环注入)
  • springIOc
  • spring AOP的原理
  • spring AOP两种代理方式
  • Spring如何保证Controller 并发的安全?
  • spring中用到哪些设计模式?
  • Spring IOC的理解，其初始化过程?
  • Spring的事务管理
  • SpringMVC概述
  • Spring概述
  • Spring控制反转(IOC)
  • Spring注解
  • Spring数据访问
  • Spring面向切面编程(AOP)
  • 什么是AOP
  • SpringMVC面试题
  • ... ...
  • ... ...

Spring-部分内容展现：

Spring Boot(连鹏举老师)

  • Spring Boot概述配置
  • 安全
  • 监视器
  • 整合第三方项目
  • 其他
  • Spring Boot 原理
  • Spring BootSpring做了哪些改进?
  • Spring boot热加载
  • Spring Boot设置有效时间和自动刷新缓存,hibernate和ibatis的区别...
  • 讲讲mybatis的连接池。
  • 经典面试题解读

Spring Cloud、分布式 (张一明老师，晁鹏飞老师)

  • 分布式事务、分布式锁
  • Spring Cloud熔断机制介绍;
  • Spring Cloud对比下Dubbo,什么场景下该使用Spring Cloud ?
  • CAP原理和BASE理论
  • Spring Cloud面试题
  • 为什么需要学习Spring Cloud什么是Spring Cloud
  • 设计目标与优缺点Spring Cloud发展前景整体架构
  • 主要项目
  • Spring Cloud的版本关系
  • SpringBoot和SpringCloud的区别?
  • 并多子月月手口热是什么爱思了 Spring cLtoud sneaa，
  • 负载平衡的意义什么?
  • 什么是 Hystrix?它如何实现容错?
  • 什么是 Hystrix断路器?我们需要它吗?
  • Spring Cloud断路器的作用

Spring Cloud、分布式部分内容展现：

Dubbo(张一明老师)

  • 基础知识
  • 架构设计
  • 注册中心
  • 集群
  • 配置
  • 通信协议
  • 设计模式
  • 运维管理
  • SPI
  • Dubbo完整的一次调用链路介绍
  • Dubbo支持几种负载均衡策略?
  • Dubbo Provider服务提供者要控制执行并发请求上限，具体怎么做Dubbo启动的时候支持几种配置方式?
  • 分布式系统原理
  • Dubbo支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点?
  • Dubbo超时时间怎样设置?
  • Dubbo有些哪些注册中心?
  • Dubbo 集群的负载均衡有哪些策略
  • ... ....
  • .... ....
  • Dubbo支持哪些序列化方式?
  • Dubbo超时时间怎样设置?
  • Dubbo在安全机制方面是如何解决?
  • Dubbo和 Dubbox之间的区别?
  • Dubbo 和 Spring Cloud 的关系?
  • Dubbo 和 Spring Cloud 的区别?
  • dubbo 连接注册中心和直连的区别

Dubbo部分内容展现：

Mybatis

Redis(周志磊老师)

网络

Linux

MQ(张一明老师，周志磊老师)

Zookeeper（周志磊老师)

Netty（周志磊老师)

大数据

算法(左程云老师-主要讲技巧)

项目方面(晁鹏飞老师-主要讲经验)

大型网约车项目白皮书（附代码）

设计模式（马士兵老师）

以上便是这份金九银十最新面试神技——1658页《Java面试突击核心讲》

全篇内容太多，只能只截图展示其中的部分内容！！

此外以下的最新Java架构学习路线大纲的知识图谱也可一并相送，助力金九银十，我们一起加油！！

Java架构学习路线大纲-知识图谱

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全网首发！马士兵内部共享—1658页《Java面试突击核心讲》 又是一年一度的 “金九银十” 秋招大热门，为助力广大程序员朋友 “面试造火箭”，小编今天给大家分享的便是这份马士兵内部的面试神技——1658页《Java面试突击核心讲》！ 主要包含：Java基础、JVM、多线程、MySQL、Spring、SpringBoot、SpringCloud、分布式、Dubbo、Mybatis、Redis、网络、Linux、MQ、Zookeeper、Netty、大数据、算法、项目方面（主讲经验）、设计模式等20个模块的知识！Java基础-内容（部分展现）：JVM-内容（部分展现）：多 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

冒死分享！马士兵内部春招秘籍—1658页《Java面试突击核心讲》

又是一年一度的 “金三银四” 春招大热门，为助力广大程序员朋友 “面试造火箭”，小编今天给大家分享的便是这份马士兵内部的面试神技——1658页《Java面试突击核心讲》注：这份神技是由内部十余名Java架构讲师纯手打总结的2023春招最新版面试突击文档。

m0_73311735的博客 306

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

耗时156天，10几位架构师联合把java面试八股文整理成了——1658页《Java面试突击核心讲》

又是一年一度的社招大热门，为助力广大程序员朋友 “面试造火箭”，小编今天给大家分享的便是这份——！

m0_50180963的博客 404

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
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