2022最全168道Spring全家桶面试题(含答案)

Java面试之-Spring全家桶面试题 Java面试之-Spring全家桶面试题,持续更新中~ 阅读详情

前言

Spring 框架自诞生以来一直备受开发者青睐,有人亲切的称之为:Spring 全家桶。

毋庸置疑,Spring 早已成为 Java 后端开发的行业标准,无数的公司选择 Spring 作为基础的开发框架,大部分Java 后端程序员在日常工作中也会接触到 Spring。

很多研发人员把 Spring 看作心目中最好的 Java 项目,没有之一。

所以这是重点也是难点,工作中必须会,面试时肯定考。

Spring 面试题

1、不同版本的 Spring Framework 有哪些主要功能?

2、什么是 Spring Framework?

3、列举 Spring Framework 的优点。

4、Spring Framework 有哪些不同的功能?

5、Spring Framework 中有多少个模块,它们分别是什么?

6、什么是 Spring 配置文件?

7、Spring 应用程序有哪些不同组件?

8、使用 Spring 有哪些方式?

9、什么是 Spring IOC 容器?

10、什么是依赖注入?

11、可以通过多少种方式完成依赖注入?

12、区分构造函数注入和 setter 注入。

13、spring 中有多少种 IOC 容器?

14、区分 BeanFactory 和 ApplicationContext。

15、列举 IoC 的一些好处。

16、Spring IoC 的实现机制。

17、什么是 spring bean?

18、spring 提供了哪些配置方式?

19、spring 支持集中 bean scope?

20、spring bean 容器的生命周期是什么样的?

21、什么是 spring 的内部 bean?

22、什么是 spring 装配

23、自动装配有哪些方式?

24、自动装配有什么局限?

25、什么是基于注解的容器配置

26、如何在 spring 中启动注解装配?

27、@Component, @Controller, @Repository, @Service 有何区别?

28、@Required 注解有什么用?

29、@Autowired 注解有什么用?

30、@Qualifier 注解有什么用?

31、@RequestMapping 注解有什么用?

32、spring DAO 有什么用?

33、列举 Spring DAO 抛出的异常。

34、spring JDBC API 中存在哪些类?

35、使用 Spring 访问 Hibernate 的方法有哪些?

36、列举 spring 支持的事务管理类型

37、spring 支持哪些 ORM 框架

38、什么是 AOP?

39、什么是 Aspect?

40、什么是切点(JoinPoint)

41、什么是通知(Advice)?

42、有哪些类型的通知(Advice)?

43、指出在 spring aop 中 concern 和 cross-cutting concern 的不同之处。

44、AOP 有哪些实现方式?

45、Spring AOP and AspectJ AOP 有什么区别?

46、如何理解 Spring 中的代理?

47、什么是编织(Weaving)?

48、Spring MVC 框架有什么用?

49、描述一下 DispatcherServlet 的工作流程

50、介绍一下 WebApplicationContext

51、什么是 spring?

52、使用 Spring 框架的好处是什么?

53、Spring 由哪些模块组成?

54、核心容器(应用上下文) 模块。

55、BeanFactory – BeanFactory 实现举例。

56、XMLBeanFactory

57、解释 AOP 模块

58、解释 JDBC 抽象和 DAO 模块。

59、解释对象/关系映射集成模块。

60、解释 WEB 模块。

61、Spring 配置文件

62、什么是 Spring IOC 容器?.

63、IOC 的优点是什么?

64、ApplicationContext 通常的实现是什么?

65、Bean 工厂和 Application contexts 有什么区别?

66、一个 Spring 的应用看起来象什么?

67、什么是 Spring 的依赖注入?

68、有哪些不同类型的 IOC(依赖注入)方式?

69、哪种依赖注入方式你建议使用,构造器注入,还是 Setter 方法注入?

70、什么是 Spring beans?

71、一个 Spring Bean 定义 包含什么?

72、如何给 Spring 容器提供配置元数据?

73、你怎样定义类的作用域

74、解释 Spring 支持的几种 bean 的作用域。

75、Spring 框架中的单例 bean 是线程安全的吗?

76、解释 Spring 框架中 bean 的生命周期。

77、哪些是重要的 bean 生命周期方法?你能重载它们吗?

78、什么是 Spring 的内部 bean?

79、在 Spring 中如何注入一个 java 集合?

80、什么是 bean 装配?

81、什么是 bean 的自动装配?

82、解释不同方式的自动装配 。

83.自动装配有哪些局限性 ?

84、你可以在 Spring 中注入一个 null 和一个空字符串吗?

85、什么是基于 Java 的 Spring 注解配置? 给一些注解的例子

86、什么是基于注解的容器配置?

87、怎样开启注解装配?

88、@Required 注解

89、@Autowired 注解

90、@Qualifier 注解

91、在 Spring 框架中如何更有效地使用 JDBC?

92、JdbcTemplate

93、Spring 对 DAO 的支持

94、使用 Spring 通过什么方式访问 Hibernate?

95、Spring 支持的 ORM

96、如何通过 HibernateDaoSupport 将 Spring 和 Hibernate 结合起来?

97、Spring 支持的事务管理类型

98、Spring 框架的事务管理有哪些优点?

99、你更倾向用那种事务管理类型?

100、解释 AOP

101、Aspect 切面

102、在 Spring AOP 中,关注点和横切关注的区别是什么?

103、连接点

104、通知

105、切点

106、什么是引入?

107、什么是目标对象?

108、什么是代理?

109、有几种不同类型的自动代理?

110、什么是织入。什么是织入应用的不同点?

111、解释基于 XML Schema 方式的切面实现。

112、解释基于注解的切面实现

113、什么是 Spring 的 MVC 框架?..

114、DispatcherServlet

115、WebApplicationContext

116、什么是 Spring MVC 框架的控制器?

117、@Controller 注解

118、@RequestMapping 注解

Spring Cloud面试题

1、什么是 Spring Cloud?

2、使用 Spring Cloud 有什么优势?

3、服务注册和发现是什么意思?Spring Cloud 如何实现?

4、Spring Cloud 和dubbo区别?

5、SpringBoot和SpringCloud的区别?

6、负载平衡的意义什么?

7、什么是 Hystrix?它如何实现容错?

8、什么是 Hystrix 断路器?我们需要它吗?

9、什么是 Netflix Feign?它的优点是什么?

10、什么是 Spring Cloud Bus?我们需要它吗?

11、Spring Cloud断路器的作用

12、什么是SpringCloudConfig?

13、Spring Cloud Gateway?

Spring Boot 面试题

1、什么是 Spring Boot?

2、Spring Boot 有哪些优点?

3、什么是 JavaConfig?

4、如何重新加载 Spring Boot 上的更改,而无需重新启动服务器?

5、Spring Boot 中的监视器是什么?

6、如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性?

7、如何在自定义端口上运行 Spring Boot 应用程序?

8、什么是 YAML?

9、如何实现 Spring Boot 应用程序的安全性?

10、如何集成 Spring Boot 和 ActiveMQ?

11、如何使用 Spring Boot 实现分页和排序?

12、什么是 Swagger?你用 Spring Boot 实现了它吗?

13、什么是 Spring Profiles?

14、什么是 Spring Batch?

15、什么是 FreeMarker 模板?

16、如何使用 Spring Boot 实现异常处理?

17、您使用了哪些 starter maven 依赖项?

18、什么是 CSRF 攻击?

19、什么是 WebSockets?

20、什么是 AOP?

21、什么是 Apache Kafka?

22、我们如何监视所有 Spring Boot 微服务?

总结

所有的面试题目都不是一成不变的,特别是像一线大厂,上面的面试题只是给大家一个借鉴作用,最主要的是给自己增加知识的储备,有备无患。

Spring系列的学习笔记和面试题,包含spring面试题、spring cloud面试题、spring boot面试题、spring教程笔记、spring boot教程笔记、最新阿里巴巴开发手册(63页PDF总结)、2022年Java面试手册。

300道SpringCloud面试题2022(面试题及答案) Springcloudgateway是spring官方基于Spring5.0、SpringBoot2.0和ProjectReactor等技术开发的网关,SpringCloudGateway旨在为微服务架构提供简单、有效和统一的API路由管理方式,SpringCloudGateway作为SpringCloud生态系统中的网关,目标是替代NetflixZuul,其不仅提供统一的路由方式,并且还基于Filer链的方式提供了网关基本的功能,例如安全、监控/埋点、限流等。(有点类似Nginx)... 阅读详情

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所有的面试题目都不是一成不变的,特别是像一线大厂,上面的面试题只是给大家一个借鉴作用,最主要的是给自己增加知识的储备,有备无患。最后给大家分享资料已整理成文档,需要获取的小伙伴可以直接转发+关注后私信(学习)即可获取哦Spring 系列的学习笔记和面试题,包含 spring 面试题、spring cloud 面试题、spring boot 面试题、spring 教程笔记、spring boot 教程笔记、最新阿里巴巴开发手册(63 页 PDF 总结)、2020 年 Java 面试手册。

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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")

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【干货】Spring全家桶面试大全(79道含答案),这么全的Spring全家桶你看过吗?不能私藏~

Spring面试题大全含答案共79题,附(spring全家桶超级葵花宝典) 1. 什么是spring? Spring 是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用,但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发,并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 2. 使用Spring框架的好处是什么? 轻量:Spring 是轻量的,基本的版本大约2MB 控制反转:Spring通过控制反转实现了松散耦合,对像们给出它

如果频繁就私信一下呢 872

Spring面试题(2022)

Spring面试题(2022)

qq_22075913的博客 958

面试反馈 Spring Cloud 的25连环炮

关注公众号“Java后端技术全栈”回复“000”获取程序员必备电子书前言 前段时间由于特殊原因,导致我们的面试连环炮断更了,刚好上周一位老铁去面试被问到了Spring Cloud,然后结合...

田维常 2436

Spring面试

什么是 Spring 框架? Spring 是一种轻量级开发框架,旨在提高开发人员的开发效率以及系统的可维护性。Spring 官网:https://spring.io/。 我们一般说 Spring 框架指的都是 Spring Framework,它是很多模块的集合,使用这些模块可以很方便地协助我们进行开发。这些模块是:核心容器、数据访问/集成,、Web、AOP(面向切面编程)、工具、消息和测试...

weixin_41688792的博客 419
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Java技术那些事儿
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