2022 最新的 Java 八股文合集来了,彻底解决各大大厂面试难题

本文整理了各大厂技术面试题,涵盖Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo等技术栈,包括优缺点、应用场景及核心概念等,适用于自我提升与面试准备。

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本文收集整理了各大厂常见面试题 N 道,你想要的这里都有内容涵盖:

Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、Linux 等技术栈……

由于题量较多,篇幅的限制,文章中的面试题分享没有全部附上详细的解析,但是整理成了详细的文档,方便查阅参考。希望大家都能找到适合自己的公司,开开心心的撸代码。

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看面试题可以是为了面试,也可以是对自己学到的东西的一种查漏补缺,更加深刻的去了解一些核心知识点

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MyBatis 面试题

  • 1、什么是 Mybatis?

  • 2、Mybaits 的优点:

  • 3、MyBatis 框架的缺点:

  • 4、MyBatis 框架适用场合:

  • 5、MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同?

  • 6、#{}和 ${}的区别是什么?

  • 7、当实体类中的属性名和表中的字段名不一样 ,怎么办 ?

  • 8、 模糊查询 like 语句该怎么写?

ZooKeeper 面试题

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现。分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、配置维护,名字服务、分布式同步、分布式锁和分布式队列等功能。

  • zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别

  • Zookeeper Watcher 机制–数据变更通知

  • 客户端注册 Watcher 实现

  • zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的?

  • Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗?为什么不是永久的?

  • zk 节点宕机如何处理?

Dubbo 面试题

Spring Eureka 从开源转变为闭源,Consul 正在崛起,而 Dubbo 又开始重新更新。目前市场上仍有不少公司使用 dubbo 我们也需要继续学习。

  • 为什么要用 Dubbo?

  • 默认使用的是什么通信框架,还有别的选择吗?

  • 服务调用是阻塞的吗?

  • 一般使用什么注册中心?还有别的选择吗?

  • 默认使用什么序列化框架,你知道的还有哪些?

  • Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?

Elasticsearch 面试题

  • elasticsearch 了解多少,说说你们公司 es 的集群架构,索引数据大小,分片有多少,以及一些调优手段 。

  • elasticsearch 索引数据多了怎么办,如何调优,部署

  • elasticsearch 是如何实现 master 选举的

  • Elasticsearch 在部署时,对 Linux 的设置有哪些优化方法

  • 详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。

  • Elasticsearch 在部署时,对 Linux 的设置有哪些优化方法?(文末附面试答案)

Redis 面试题

随着应用研发技术的不断成熟,Redis 缓存技术已经成为后台研发同学必备的能力之一。在很多公司面试的过程中,都必不可少地考察 Redis 知识点的掌握。

  • 使用 Redis 有哪些好处?

  • Redis 是单进程单线程的?

  • Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点?

  • Redis 常见异常问题和解决方案(雪崩,穿透…)

  • redis 过期键的删除策略?

  • 为什么 redis 需要把所有数据放到内存中?

  • Redis 集群的主从复制模型是怎样的?

  • Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?

MySQL 面试题

如今互联网行业用的最多就是 MySQL,然而对于高级 Web 面试者,尤其对于寻找 30k 下工作的求职者,很多 MySQL 相关知识点基本都会涉及,如果面试中,你的相关知识答的模糊和不切要点,基本大多稍好公司的面试官,基本也不会对你有兴趣,毕竟稍微量大的项目,最终都会让你去深入数据库,而且最终的大多瓶颈首先也会出现在数据库。

  • MySQL 相关存储引擎。

  • MySQL 索引实现原理。

  • MySQL 数据库锁。

  • MySQL 的 SQL 调优。

  • MySQL 分表分库全局 ID。

Java 并发编程面试题

  • 在 java 中守护线程和本地线程区别?

  • 什么是多线程中的上下文切换?

  • Java 中用到的线程调度算法是什么?

  • 什么是线程组,为什么在 Java 中不推荐使用?

  • 在 Java 中 Executor 和 Executors 的区别?

  • 并发编程三要素?

  • 什么是线程池?有哪几种创建方式?

Spring 面试题

  • 1. 谈谈对 Spring IoC 的理解?

  • 2. 谈谈对 Spring DI 的理解?

  • 3. BeanFactory 接口和 ApplicationContext 接口不同点是什么?

  • 4. 请介绍你熟悉的 Spring 核心类,并说明有什么作用?

  • 5. 介绍一下 Spring 的事务的了解?

  • 6. 介绍一下 Spring 的事务实现方式?

  • 7.什么是 Spring 的依赖注入?(文末附面试答案)

JVM 面试题

  • JVM 三大性能调优参数,JVM 几个重要的参数

  • JVM 调优

  • JVM 内存管理,JVM 的常见的垃圾收集器,G1垃圾收集器。GC 调优,Minor GC ,Full GC 触发条件

  • Java 内存模型

  • Java 垃圾回收机制

  • 描述 JVM 中一次 Full gc 过程

  • Java 中都有哪些引用类型?

  • JVM 中类加载机制,类加载过程,什么是双亲委派模型?,类加载器有哪些

    如何判断是否有内存泄露?定位 Full GC 发生的原因,有哪些方式?

Spring Cloud 面试题

  • 什么是 Spring Cloud?

  • 使用 Spring Cloud 有什么优势?

  • 服务注册和发现是什么意思?Spring Cloud 如何实现?

  • 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?

  • 什么是 Netflix Feign?它的优点是什么?

  • 什么是 Spring Cloud Bus?我们需要它吗?

最后

小编已经把以上涉及的面试题和答案整理成了面试专题文档,同时还针对性收集了一些相关的实战文档**以下是部分截图:

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【这里想说,因为自己也走了很多弯路过来的,所以才下定决心整理,收集过程虽不易,但想到能帮助到一部分自学java 的人,心里也是甜的!有需要的伙伴请点㊦方】↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

### Java面试中关于MySQL的高频问题及解答 #### 1. MySQL索引的工作原理是什么? MySQL索引是一种用于快速查找表中特定记录的数据结构。最常用的索引类型是B+树索引,它具有良好的查询性能和插入删除效率。当创建索引时,MySQL会按照指定列的值构建一棵B+树,并将数据页指针存储在叶子节点上[^1]。 对于复合索引(Composite Index),需要注意“最左前缀原则”,即只有查询条件包含了索引定义中最左边的部分或全部字段时,才能利用该索引加速查询[^2]。 ```sql CREATE INDEX idx_name ON table_name(column1, column2); EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column1 = 'value' AND column2 = 'value'; ``` --- #### 2. 如何优化MySQL查询性能? 优化MySQL查询可以从以下几个方面入手: - **合理使用索引**:为经常作为过滤条件的列建立合适的索引。 - **避免全表扫描**:确保WHERE子句中的列已建有索引。 - **减少不必要的JOIN操作**:过多的JOIN可能导致笛卡尔积膨胀,影响执行计划。 - **分析慢查询日志**:启用`slow_query_log`功能定位耗时较长的SQL语句并针对性改进。 示例代码如下: ```sql SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file'; SELECT SQL_NO_CACHE ...; -- 测试单条SQL的实际运行时间 ``` --- #### 3. 数据库事务隔离级别有哪些?分别解决什么问题? MySQL支持四种标准的事务隔离级别,分别是读未提交(Read Uncommitted)、读已提交(Read Committed)、可重复读(Repeatable Read)以及串行化(Serializable)。不同级别的主要区别在于它们对脏读、不可重复读和幻读现象的支持程度[^4]。 | 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | |------------------|------|------------|-------| | READ UNCOMMITTED | 是 | 是 | 是 | | READ COMMITTED | 否 | 是 | 是 | | REPEATABLE READ | 否 | 否 | 是 | | SERIALIZABLE | 否 | 否 | 否 | 默认情况下,InnoDB引擎采用的是REPEATABLE READ模式,在此设置下可以有效防止部分并发异常情况的发生。 --- #### 4. 分布式环境下的MySQL如何保证数据一致性? 在分布式系统中维护一致性的方法主要包括两阶段提交协议(2PC)、补偿事务(TCC)以及基于消息队列的消息最终一致性方案(MQ)。其中,2PC虽然简单易懂但存在单点故障风险;而TCC则更加灵活可控,适合复杂业务逻辑场景;至于后者,则依赖于可靠的消息传递机制达成跨服务间的状态同步目标。 具体实现细节需视乎具体的项目需求和技术栈选择而定。 --- #### 5. 常见的分库分表策略及其适用范围? 随着数据量的增长,单一实例难以满足高性能访问的要求,此时就需要考虑水平拆分技术——即将一张表分割成若干个小表分布在不同的物理设备之上。常见的分区依据包括但不限于日期维度、地域属性或者用户ID哈希值等等。 例如按月份保存订单信息: ```sql CREATE TABLE orders_YYYYMM ( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, order_date DATE NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB; ``` 这种做法的好处是可以显著降低每次查询所需遍历的数据规模从而提升响应速度;然而同时也带来了诸如联合统计报表变得困难等问题需要额外处理。 --- ### 总结 上述内容概括了几类典型的围绕着关系型数据库管理系统展开的技术考察方向,既涉及基础理论层面的知识点巩固又兼顾到了工程实践当中遇到的真实难题探讨。希望这些资料能对你即将到来的职业发展之路有所帮助!
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