【年后找工作】每日一套面经（Java），查缺补漏。

1、说一下你对操作系统的了解

操作系统是计算机系统中的核心软件之一，它负责管理和控制计算机硬件资源，并为应用程序提供一个可靠、高效的运行环境。

操作系统的主要功能包括：

1. 进程管理：操作系统负责创建、调度和终止进程。它分配处理器时间片给不同的进程，使多个进程可以并发执行。

2. 内存管理：操作系统管理计算机的内存资源，将可用的内存空间分配给不同的进程，并提供内存保护机制来防止进程之间的干扰。

3. 文件系统管理：操作系统负责管理计算机上的文件和目录结构。它提供了对文件的读写操作，并为文件提供了组织、存储和访问的方式。

4. 设备管理：操作系统管理计算机的输入输出设备，包括键盘、鼠标、显示器、打印机等。它负责分配和控制设备的使用，并提供设备驱动程序来与硬件进行交互。

5. 用户界面：操作系统提供了与用户交互的接口，例如命令行界面或图形用户界面。它允许用户通过输入指令或点击图标来执行各种操作。

6. 安全性和权限管理：操作系统通过身份验证、访问控制和权限管理来确保系统的安全性。它限制用户对系统资源的访问，并保护系统免受恶意软件和未授权访问的威胁。

常见的操作系统包括Windows、Mac OS、Linux等。不同的操作系统有着不同的设计和特点，但它们都致力于提供一个稳定、可靠、高效的计算机环境，使用户能够方便地运行应用程序和处理各种任务。

总之，操作系统是计算机系统中至关重要的软件组成部分，它管理和控制着计算机硬件资源，并为用户和应用程序提供了一个友好且高效的交互环境。

2、了解 JVM 吗

JVM 是 Java 平台的核心组件，它是一个在计算机上运行 Java 程序的虚拟机。它提供了一个独立于硬件和操作系统的执行环境，使得 Java 程序具有跨平台的能力。

JVM 的主要功能包括：

1. 类加载：JVM 负责将 Java 字节码文件加载到内存中，并进行验证、准备和解析等操作。

2. 内存管理：JVM 管理 Java 程序的内存分配和回收。它将内存划分为不同的区域，如堆、栈和方法区，并自动进行垃圾回收来释放无用的对象。

3. 执行引擎：JVM 包含解释器和即时编译器（JIT 编译器），负责将字节码转换为机器码并执行程序。

4. 字节码执行：JVM 通过解释器逐行执行字节码指令，或者通过即时编译器将字节码转换为本地机器代码，以提高执行速度。

5. 异常处理：JVM 提供了异常处理机制，用于捕获和处理程序中的异常情况。

6. 安全性控制：JVM 对执行的代码进行安全检查，以防止恶意代码对系统造成危害。

Java 程序员可以使用不同的 JVM 实现来运行他们的程序，如 Oracle 的 HotSpot JVM 和 OpenJDK。这些 JVM 实现可能在性能、调优选项和特定功能方面有所区别，但它们都遵循 Java 虚拟机规范（Java Virtual Machine Specification），以确保 Java 程序的可移植性和一致性。

总结来说，JVM 是 Java 平台的核心组件，它提供了执行环境和资源管理功能，使得 Java 程序能够在不同的硬件和操作系统上运行。通过 JVM，Java 程序员可以编写一次代码，然后在不同的平台上运行，无需关心底层的细节和差异。

3、那你说说JVM的内存模型

JVM 的内存模型是指 JVM 在运行时分配和管理内存的方式，包括堆内存、栈内存、方法区（元空间）等不同区域的组织结构和工作原理。下面是 JVM 的内存模型主要包括的几个部分：

1. 堆（Heap）：堆内存是 JVM 中最大的一块内存区域，用于存储对象实例和数组。堆内存被所有线程共享，由垃圾回收器负责对其中的对象进行垃圾回收。在堆内存中，通常会划分为新生代（Young Generation）、老年代（Old Generation）和永久代（PermGen，已被元空间（Metaspace）取代）等区域。

2. 栈（Stack）：栈内存用于存储局部变量、方法参数、方法调用和返回地址等信息。每个线程在运行时都会创建一个栈帧（Stack Frame），用于存储当前方法的信息。栈内存的大小是有限的，因此栈内存的溢出会导致 StackOverflowError 错误。

3. 方法区（元空间）：方法区用于存储类的结构信息、静态变量、常量池、方法字节码等数据。在 JDK 8 及之前的版本中，方法区是使用永久代来实现的，但从 JDK 8 开始，永久代被元空间（Metaspace）取代。元空间是直接使用本地内存来存储类的元数据，依赖于物理内存的分配和释放。

4. 程序计数器（Program Counter Register）：程序计数器是每个线程私有的，用于记录当前线程执行的字节码指令地址。在多线程环境下，程序计数器可以轮流切换不同线程的执行位置。

5. 本地方法栈（Native Method Stack）：本地方法栈类似于 Java 栈，但用于执行本地方法（Native Method）的信息。

JVM 的内存模型对于 Java 程序的性能和稳定性至关重要，合理的内存管理可以避免内存泄漏、溢出等问题，提高程序的执行效率和可靠性。Java 开发人员可以通过调整 JVM 的内存参数（如堆大小、栈大小、永久代大小等）来优化程序的性能和内存利用率。

4、CMS如何优化空间

CMS（Concurrent Mark-Sweep）是一种老年代垃圾回收器，它采用标记-清除算法来进行垃圾回收。CMS 主要通过并发标记和并发清除两个阶段来实现垃圾回收，从而减少应用程序的停顿时间。

为了优化空间，在使用 CMS 垃圾回收器时，可以考虑以下几点：

1. 调整老年代空间大小：根据应用程序的实际内存使用情况，可以适当调整 CMS 的老年代空间大小。如果老年代空间过小，可能导致频繁的 Full GC，影响系统性能；如果老年代空间过大，可能导致单次垃圾回收的时间过长，增加应用程序的停顿时间。

2. 设置合适的 CMS 参数：可以通过设置一些 CMS 相关的参数来优化空间利用率，如设置 CMSInitiatingOccupancyFraction 参数来控制 CMS 开始执行垃圾回收的阈值，避免出现内存碎片等情况。

3. 避免内存泄漏：及时发现并解决内存泄漏问题，避免无效对象长时间占用内存空间，影响 CMS 的垃圾回收效率。

4. 配合新生代垃圾回收器：CMS 主要针对老年代进行垃圾回收，因此可以结合使用新生代垃圾回收器（如ParNew）来提高整体的垃圾回收效率。通过合理配置新生代和老年代的比例，可以使得垃圾回收更加高效。

5. 避免过多对象晋升老年代：过多的对象晋升到老年代会增加老年代的压力，影响 CMS 的性能。可以通过调整新生代的大小、晋升阈值等参数来控制对象晋升的速度，减少对象进入老年代的数量。

通过以上方法，可以更好地优化 CMS 垃圾回收器的空间利用率，提高系统的性能和稳定性。同时，也可以根据具体应用场景和需求进行进一步的调优和优化。

5、如果我要在 JVM 上跑一个项目，JVM 参数一般怎么设置？

JVM 参数的设置对于应用程序的性能和稳定性非常重要。在设置 JVM 参数时，需要根据具体的应用场景和需求进行调优，从而提高应用程序的性能和稳定性。下面是一些常见的 JVM 参数设置建议：

1. 初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）：初始堆大小和最大堆大小是控制堆内存分配的两个参数。一般情况下，初始堆大小和最大堆大小应该设置成相等的值，以避免堆内存频繁扩容和收缩。建议将初始堆大小设置为应用程序最小运行所需内存的 1/4 或 1/3 左右，最大堆大小则根据应用程序的实际内存使用情况来设置。

2. 新生代大小（-Xmn）和新生代比例（-XX:NewRatio）：新生代是堆内存中用于存放新创建的对象的区域。可以通过设置新生代大小和新生代比例来控制新生代和老年代之间的内存分配比例。一般来说，建议将新生代大小设置为堆内存的 1/3 到 1/4 左右，同时根据实际应用程序的内存使用情况，调整新生代大小和新生代比例等参数。

3. 永久代大小（-XX:MaxPermSize 或 -XX:MaxMetaspaceSize）：永久代是存放类的元数据、字符串常量池等信息的区域。在 JDK 8 及之前的版本中，使用的是永久代来实现。在 JDK 8 及之后的版本中，使用的是 Metaspace 来实现。可以通过设置 MaxPermSize 或 MaxMetaspaceSize 参数来调整永久代或元空间的大小。

4. 垃圾回收器选择和参数设置：JVM 支持多种垃圾回收器，如串行垃圾回收器、并行垃圾回收器、CMS 垃圾回收器、G1 垃圾回收器等。在使用垃圾回收器时，需要根据实际应用程序的内存使用情况、性能要求等因素进行选择和优化。同时，也需要根据具体应用程序的需求，设置相应的垃圾回收器参数，如新生代和老年代的比例、GC 时间等参数。

5. 线程栈大小（-Xss）：线程栈大小控制着每个线程的栈大小。根据不同的操作系统和 JVM 实现，线程栈大小有所不同。一般情况下，线程栈大小建议设置为 512K 或 1024K 左右。

6. 其他参数：还有许多其他的 JVM 参数，如代码缓存大小（-XX:CodeCacheSize）、压缩指针（-XX:+UseCompressedOops）、开启 JIT 编译器（-client 或 -server）等。在使用这些参数时，需要根据具体应用程序的情况进行选择和调整。

6、什么时候用 G1 比 CMS 更好

G1（Garbage-First）垃圾回收器相比于CMS（Concurrent Mark-Sweep）垃圾回收器，在一些情况下表现更好：

1. 大堆内存：在需要管理非常大的堆内存时，G1通常比CMS更适合。G1能够更好地处理大内存堆，因为它具有更好的吞吐量和更可预测的停顿时间。

2. 低延迟要求：对于对延迟要求较高的应用程序，G1的表现可能比CMS更好。G1在设计上更加注重降低垃圾回收带来的停顿时间，能够更好地控制垃圾回收的暂停时间。

3. 内存碎片问题：CMS在垃圾回收过程中会产生内存碎片，而G1使用了一种更为均衡的内存分配方式，可以更好地避免内存碎片问题，从而提高空间利用率。

4. 预测性能：G1垃圾回收器更注重优化整体的性能表现，包括垃圾回收的吞吐量和停顿时间的预测性能。在一些情况下，G1可以提供更为稳定和可预测的性能。

总的来说，当应用程序需要管理大内存堆、对延迟要求较高、面临内存碎片问题或需要更为可预测的性能时，G1垃圾回收器可能比CMS更为适合。但是在实际情况下，选择垃圾回收器还需要考虑具体的应用场景、硬件环境、工作负载等因素，并进行综合评估。

7、了解线程池吗？那你给我说一下有哪些常见线程池？

Java线程池是Java多线程编程中一个重要的工具类，它通过管理和复用线程，提高了多线程程序的性能和稳定性。在Java中，线程池的实现主要基于ThreadPoolExecutor类。

ThreadPoolExecutor类提供了一组灵活的构造函数和配置选项，可以根据实际需求来创建和配置线程池。通常，我们需要配置以下参数：

1. corePoolSize：线程池中核心线程的数量，即常驻线程数。

2. maximumPoolSize：线程池中最大线程的数量。

3. keepAliveTime：非核心线程的空闲时间，超过该时间将被回收。

4. workQueue：任务队列，用于存储等待执行的任务。

5. threadFactory：线程工厂，用于创建新线程。

6. handler：拒绝策略，当任务队列已满且无法再创建新线程时，用于处理新的任务。

线程池的工作流程：

1. 线程池创建时没有线程存在，任务队列作为参数传入，但不会立即执行任务。

2. 调用 execute() 方法添加任务时，线程池会根据以下条件判断任务的处理方式：

   • 如果当前运行的线程数量小于 corePoolSize，则立即创建新线程来执行任务。
   • 如果当前运行的线程数量大于或等于 corePoolSize，则将任务放入队列。
   • 如果队列已满且当前运行的线程数量小于 maximumPoolSize，则创建非核心线程来执行任务。
   • 如果队列已满且当前运行的线程数量大于或等于 maximumPoolSize，则根据拒绝策略处理任务。

3. 当线程完成任务后，会从队列中获取下一个任务进行执行。

4. 当线程空闲时间超过 keepAliveTime 时，如果当前运行的线程数大于 corePoolSize，则会停止该线程。因此，在所有任务执行完成后，线程池最终会收缩至 corePoolSize 的大小。

通过以上流程，线程池能够灵活管理线程数量，提高多线程程序的性能和资源利用率。合理配置线程池参数和选择适当的拒绝策略对于保证系统稳定运行至关重要。

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常见的线程池实现

主要有四种，都是通过工具类Excutors创建出来的，需要注意，阿里巴巴《Java开发手册》里禁止使用这种方式来创建线程池。

1. FixedThreadPool：固定大小线程池。该线程池创建一个固定数量的线程，当任务提交到线程池时，如果当前线程池中的线程都在执行任务，则任务会进入等待队列，直到有空闲线程执行任务。

2. CachedThreadPool：缓存线程池。该线程池的线程数量可以根据任务的需求进行动态调整，当任务提交到线程池时，如果有空闲线程则立即执行，如果没有空闲线程，则创建新线程执行任务。线程空闲一定时间后会被回收。

3. SingleThreadExecutor：单线程线程池。该线程池只有一个工作线程，适合需要顺序执行任务的场景，保证任务按照提交的顺序依次执行。

4. ScheduledThreadPool：调度线程池。该线程池可用于执行定时任务和周期性任务，可以按照指定的时间间隔或者固定频率来执行任务。

以上是一些常见的线程池类型，每种线程池都有不同的适用场景和特点。在选择线程池类型时，需要根据具体的应用需求、任务特点和系统资源限制等因素进行选择。

8、ThreadPoolExecutor参数的了解？哪些参数比较重要？

ThreadPoolExecutor是Java中用于创建和管理线程池的类，它有多个构造函数可以设置不同的参数来配置线程池。其中比较重要的参数包括：

1. corePoolSize（核心线程数）：线程池中保持活动状态的最小线程数，即使线程处于空闲状态也不会被回收。

2. maximumPoolSize（最大线程数）：线程池中允许存在的最大线程数，当任务队列已满且当前线程数小于最大线程数时，会创建新线程来执行任务。

3. keepAliveTime（线程空闲时间）：超过核心线程数的线程在空闲指定时间后会被回收，以保持线程数量不超过核心线程数。

4. unit（时间单位）：用于设置keepAliveTime的时间单位，如TimeUnit.SECONDS。

5. workQueue（任务队列）：存储等待执行的任务的队列，可以是LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue等不同类型的队列。

6. threadFactory（线程工厂）：用于创建新线程的工厂类，可以自定义线程的创建方式。

7. handler（拒绝策略）：当任务无法被处理时的策略，如AbortPolicy、CallerRunsPolicy等。

这些参数可以根据实际需求灵活配置，以达到最佳的性能和资源利用效果。合理设置核心线程数、最大线程数、任务队列类型和拒绝策略可以提高系统的稳定性和响应性。

9、说说MySQL 索引，越多索引为啥会占用空间呢

MySQL索引是一种用于提高数据库查询性能的重要技术。索引可以加快数据检索的速度，特别是对于大型数据表来说，使用索引可以显著减少查询时间。以下是关于MySQL索引的一些重要信息：

1. 索引是一种数据结构，类似于书籍目录，可以加快数据库查询速度。

2. 在MySQL中，常见的索引类型包括：

   • 普通索引（INDEX）：最基本的索引，没有任何约束限制。
   • 唯一索引（UNIQUE）：要求列的值唯一，可以用于避免重复数据。
   • 主键索引（PRIMARY KEY）：用于唯一标识每条记录，主键索引会自动创建主键约束。
   • 外键索引（FOREIGN KEY）：用于建立表与表之间的关联关系。

3. 可以通过CREATE INDEX语句在已有表的列上创建索引，也可以通过ALTER TABLE语句添加索引。

4. 索引的优点包括提高查询速度、加速数据检索、减少数据库服务器的负载等；缺点包括占用存储空间、增加写操作的时间等。

5. 考虑到索引的选择和设计时，需要根据具体的业务需求和查询频率来决定哪些列需要建立索引、选择何种类型的索引以及如何优化索引。

6. 可以通过EXPLAIN语句查看SQL查询的执行计划，帮助分析是否有效使用了索引。

总的来说，合理使用索引可以极大地提升数据库查询性能，但过多或不恰当的索引使用可能会导致性能下降。因此，在设计数据库表结构时，需要仔细考虑哪些字段适合建立索引，以达到最佳的性能优化效果。

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索引占用空间的主要原因

包括以下几点：

1. 存储索引数据结构：索引本身是一种数据结构，用于快速查找数据。不同类型的索引（如B树、哈希索引等）在存储上都需要一定的空间来维护索引结构。

2. 冗余数据存储：索引通常会复制部分数据列的值，以加快检索速度。这些冗余数据会占用额外的存储空间。

3. 索引维护开销：随着索引的增加，数据库在插入、更新和删除数据时需要维护多个索引，这会增加数据库操作的开销。

4. 索引文件大小：每个索引都会生成一个独立的文件用于存储索引数据，随着索引数量的增加，这些文件会占用更多的磁盘空间。

因此，过多的索引会导致数据库占用更多的存储空间和增加数据库操作的开销。在设计数据库表结构时，需要权衡索引的数量和类型，避免过多无用的索引。合理地选择需要建立索引的字段，并定期优化索引，可以提高查询性能同时减少不必要的空间占用。

10、B+树和B树的性能谁更好

B+树在许多情况下比B树具有更好的性能。以下是一些B+树相对于B树的性能优势：

1. 范围查询性能：B+树在范围查询时通常比B树更高效，因为B+树的叶子节点形成了有序链表，可以很快地进行范围扫描。

2. 磁盘I/O效率：由于B+树的叶子节点形成了有序链表，并且内部节点只存储键值信息而不包含具体数据，这样可以减少树的高度，提高了磁盘I/O效率。

3. 更适合数据库索引：在数据库系统中，B+树索引通常比B树索引更为常见，因为B+树索引更适合范围查询和顺序遍历，而数据库系统中的许多查询都涉及到范围查询操作。

4. 更低的树高度：B+树相对于B树来说，由于内部节点只存储键值信息而不包含具体数据，可以容纳更多的关键字，从而降低了树的高度，提高了检索效率。

综上所述，B+树在许多常见的应用场景中通常具有更好的性能，特别是在涉及范围查询和顺序遍历的情况下。因此，对于数据库索引以及许多需要高效范围查询的应用，B+树往往被认为是更好的选择。

11、聚簇索引、非聚簇索引、覆盖索引、回表这些你知道么？

聚簇索引与非聚簇索引

我先说说聚簇索引与非聚簇索引，以及它两之间的区别：
首先理解聚簇索引不是一种新的索引，而是而是一种数据存储方式。聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。我们熟悉的两种存储引擎—MyISAM 采用的是非聚簇索引，InnoDB 采用的是聚簇索引。
可以这么说：

• 索引的数据结构是树，聚簇索引的索引和数据存储在一棵树上，树的叶子节点就是数据，非聚簇索引索引和数据不在一棵树上。
  
  注意： 一个表中只能拥有一个聚簇索引，而非聚簇索引一个表可以存在多个。

• 聚簇索引（Clustered Index）：聚簇索引是一种特殊类型的索引，它决定了数据在磁盘上的物理排序顺序。每个表只能有一个聚簇索引，它的叶子节点包含了整个表的行数据。聚簇索引对于经常需要按照某个列进行范围查询或排序的表非常有用。

• 非聚簇索引（Non-Clustered Index）：非聚簇索引是另一种常见的索引类型，它并不改变数据的物理排序顺序。相反，它创建一个独立的数据结构，其中包含索引列的值以及指向实际数据行的指针。非聚簇索引可以帮助加快查找特定值的速度，但对于范围查询或排序操作的效率较低。

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回表

在 InnoDB 存储引擎里，利用辅助索引查询，先通过辅助索引找到主键索引的键值，再通过主键值查出主键索引里面没有符合要求的数据，它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树，这个过程就叫回表。

• 回表（Index Seek）：回表是指在使用非聚簇索引进行查询时，当索引无法满足查询的需求时，需要返回到主要的数据存储位置进行进一步的查找操作。回表会增加额外的I/O访问和数据传输量，并对查询性能产生一定的影响。

例如:select * from user where name = ‘张三’;
解释：
在"InnoDB"存储引擎中，针对"name"列创建了一个辅助索引（非聚簇索引），那么数据库系统会首先使用这个辅助索引来定位符合条件的行。一旦找到了name等于张三的行，数据库系统会获取这些行的主键值。

然后，数据库系统会利用这些主键值回到主键索引（聚簇索引）中去检索完整的行数据，因为辅助索引并不包含完整的行数据，它只包含了索引列和指向实际数据行的指针。这个额外的步骤，即根据主键值再次在主键索引中查找完整的行数据，就是回表过程。

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覆盖索引

在辅助索引里面，不管是单列索引还是联合索引，如果 select 的数据列只用辅助索引中就能够取得，不用去查主键索引，这时候使用的索引就叫做覆盖索引，避免了回表。

比如，select name from user where name = ‘张三’;
解释：
在这个查询中，我们只需要获取符合条件的"name"列的值，而不需要获取其他列的值。在这种情况下，如果辅助索引中包含了"name"列的值，那么数据库系统可以直接从辅助索引中获取所需的数据，而不需要回到主键索引中查找完整的行数据。

那么这个辅助索引就是覆盖索引，通过使用覆盖索引，避免了回表操作，可以提高查询性能，减少I/O开销和数据传输量。

需要注意的是，覆盖索引并不一定适用于所有查询，它的适用性取决于查询需要获取的列和辅助索引中包含的列。如果查询需要获取其他列的值，那么仍然需要进行回表操作。

• 覆盖索引（Covering Index）：覆盖索引是一种特殊类型的索引，它包含了查询所需的所有列。当数据库使用覆盖索引执行查询时，不需要回表到主要的数据存储位置，而是直接从索引中获取所需的数据。这可以提高查询性能，减少I/O访问和数据传输量。

这些索引和技术在数据库系统中起着关键作用，通过适当的索引设计和使用，可以提高查询性能、减少I/O开销，并优化数据库的整体性能。

12、写题：给一个数组，输出前 N 大的元素

代码思路：
这个问题涉及到了两个主要的思想：排序和选择。

1. 排序思想：在解决问题之前，我们首先对给定的数组进行排序。在示例代码中，使用了Java中的Arrays.sort()方法来将数组元素排序。排序可以按照升序或降序进行，具体取决于需要获取的前N大还是前N小的元素。

2. 选择思想：在排序完成后，我们选择数组中的前N个元素作为输出结果。根据排序顺序，如果需要前N大的元素，我们选择数组中的最后N个元素；如果需要前N小的元素，我们选择数组中的前N个元素。

综合运用排序和选择思想，我们可以得到一个有序的数组，并从中选取所需的元素。这种方法在处理大量数据时非常实用，因为排序可以让我们更容易地获取前N大（或前N小）的元素，而非排序的数组可能需要遍历整个数组才能找到这些元素。

class TopNElements {
    
    public static int[] topNElements(int[] arr, int n) {
        if (n <= 0) {
            return new int[0];
        }
        
        Arrays.sort(arr);  // 将数组升序排序
        int[] result = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            result[i] = arr[arr.length - 1 - i];  // 获取数组中倒数第i个元素，即为前N大的元素
        }
        return result;
    }

}

代码解析：
topNElements方法接受一个整型数组arr和一个整数n作为参数，首先对数组进行升序排序，然后取数组中的倒数N个元素作为前N大的元素，并将它们存储在一个新的数组中返回。你可以根据需要修改输入数组arr和要输出的前N个元素的数量n来测试不同的情况。

以上内容以及些许图文来源于三分恶的面渣逆袭手册以及Hollis的面经题目。¹

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1. https://javabetter.cn/sidebar/sanfene/nixi.html ↩︎