java工程师2024秋招面试题（九）

最新推荐文章于 2025-11-26 21:22:25 发布

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#java #开发语言

Broker 的 Heap Size 如何设置？

如何设置 Heap Size 的问题，其实和 Kafka 关系不大，它是一类非常通用的面试题目。一旦你应对不当，面试方向很有可能被引到 JVM 和 GC 上去，那样的话，你被问住的几率就会增大。因此，我建议你简单地介绍一下 Heap Size 的设置方法，并把重点放在 Kafka Broker 堆大小设置的最佳实践上。

RabbitMQ有什么优缺点？

优点：解耦、异步、削峰；

详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程。

协调节点默认使用文档ID参与计算（也支持通过routing），以便为路由提供合适的分片。
shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
当分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到Memory Buffer，然后定时（默认是每隔1秒）写入到Filesystem Cache，这个从Momery Buffer到Filesystem 　　Cache的过程就叫做refresh；
当然在某些情况下，存在Momery Buffer和Filesystem Cache的数据可能会丢失，ES是通过translog的机制来保证数据的可靠性的。其实现机制是接收到请求后，同时也会写入到translog中，当Filesystem cache中的数据写入到磁盘中时，才会清除掉，这个过程叫做flush；
在flush过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的fsync将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的translog将被删除并开始一个新的translog。
flush触发的时机是定时触发（默认30分钟）或者translog变得太大（默认为512M）时；

说一下堆内存中对象的分配的基本策略

eden区、s0区、s1区都属于新生代，tentired 区属于老年代。大部分情况，对象都会首先在 Eden 区域分配，在一次新生代垃圾回收后，如果对象还存活，则会进入 s0 或者 s1，并且对象的年龄还会加 1(Eden区->Survivor 区后对象的初始年龄变为1)，当它的年龄增加到一定程度（默认为15岁），就会被晋升到老年代中。对象晋升到老年代的年龄阈值，可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold 来设置。
另外，大对象和长期存活的对象会直接进入老年代。

Iterater和ListIterator之间有什么区别？

（1）我们可以使用Iterator来遍历Set和List集合，而ListIterator只能遍历List。

如何确保消息正确地发送至RabbitMQ?如何确保消息接收方消费了消息?

1、发送方确认模式

AQS支持几种同步方式？

1）独占式

Elasticsearch中的分析器是什么？

在ElasticSearch中索引数据时，数据由为索引定义的Analyzer在内部进行转换。分析器由一个Tokenizer和零个或多个TokenFilter组成。编译器可以在一个或多个CharFilter之前。分析模块允许您在逻辑名称下注册分析器，然后可以在映射定义或某些API中引用它们。

内部碎片与外部碎片分别是什么？

在内存管理中，内部碎片是已经被分配出去的的内存空间大于请求所需的内存空间。

分布式id如何生成？

详见：https://mp.weixin.qq.com/s/eakphQDWKrsUnIwTj8zMQA

你们项目为什么选用 Maven 进行构建？

首先，Maven 是一个优秀的项目构建工具。使用maven，可以很方便的对项目进行分模块构建，这样在开发和测试打包部署时，效率会提高很多。
其次，Maven 可以进行依赖的管理。使用 Maven ，可以将不同系统的依赖进行统一管理，并且可以进行依赖之间的传递和继承。

Redis有哪些数据结构？

Redis 有 5 种基础数据结构，它们分别是：string(字符串)、list(列表)、hash(字典)、set(集合) 和 zset(有序集合)。这 5 种是 Redis 相关知识中最基础、最重要的部分。

为什么要使用 kafka？为什么要使用消息队列？

缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。
解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。
冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发布消息，可以被多个订阅topic的服务消费到，供多个毫无关联的业务使用。
健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进行。
异步通信：很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

数据库死锁？

在执行一个事务时可能要获取多个锁，一直持有锁到事务提交，如果A事务需要获取的锁在另一个事务B中，且B事务也在等待A事务所持有的锁，那么两个事务之间就会发生死锁。但数据库死锁比较少见，数据库会加以干涉死锁问题，牺牲一个事务使得其他事务正常执行。

进程调度的种类有哪些？

高级调度：(High-Level Scheduling)又称为作业调度，它决定把后备作业调入内存运行
低级调度：(Low-Level Scheduling)又称为进程调度，它决定把就绪队列的某进程获得CPU
中级调度：(Intermediate-Level Scheduling)又称为在虚拟存储器中引入，在内、外存对换区进行进程对换

Spring Boot中如何解决跨域问题？

跨域可以在前端通过JSONP来解决，但是JSONP只可以发送GET请求，无法发送其他类型的请求，在RESTful风格的应用中，就显得非常鸡肋，因此推荐在后端通过（CORS，Cross-origin resource sharing）来解决跨域问题。这种解决方案并非Spring Boot特有的，在传统的SSM框架中，就可以通过CORS来解决跨域问题，只不过之前我们是在XML文件中配置CORS，现在可以通过实现WebMvcConfigurer接口然后重写addCorsMappings方法解决跨域问题。

Eureka和zookeeper都可以提供服务注册与发现的功能，两者的区别

Zookeeper保证了CP(C：一致性，P：分区容错性)，Eureka保证了AP(A：高可用，P：分区容错)
1、Zookeeper-----当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的信息，但不能容忍直接down掉不可用的。也就是说服务注册功能对高可用性要求比较高，但是zk会出现这样的一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余的节点会重新选leader。问题在于，选取leader的时间过长(30~120s)，且选取期间zk集群都不可用，这样就会导致选取期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务最终恢复，但是漫长的选择时间导致的注册长期不可用是不能容忍的
2、Eureka则看明白这一点，因此再设计的优先保证了高可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响到正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端再向某个Eureka注册时如果发现连接失败，则会自动切换至其他节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务的可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证一致性)。除此之外Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时就会出现以下几种情况：
1>、Eureka不再从注册列表移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
2>、Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(保证当前节点可用)
3>、当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
Eureka还有客户端缓存功能(Eureka分为客户端程序和服务器端程序两个部分，客户端程序负责向外提供注册与发现服务接口)。所以即便Eureka集群中所有节点都失效，或者发生网络分隔故障导致客户端不能访问任何一台Eureka服务器；Eureka服务的消费者任然可以通过Eureka客户端缓存来获取所有的服务注册信息。甚至最极端的环境下，所有正常的Eureka节点都不对请求产生响应也没有更好的服务器解决方案来解决这种问题时；得益于Eureka的客户端缓存技术，消费者服务仍然可以通过Eureka客户端查询与获取注册服务信息，这点很重要，因此Eureka可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不像Zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。

Dubbo如何优雅停机？

Dubbo 是通过 JDK 的 ShutdownHook 来完成优雅停机的，所以如果使用 kill -9 PID 等强制关闭指令，是不会执行优雅停机的，只有通过 kill PID 时，才会执行。

你了解过哪些IO模型？

详见：https://www.cnblogs.com/sharing-java/p/10791802.html

如何保障请求执行顺序

一般来说，从业务逻辑上最好设计系统不需要这种顺序的保证，因为一旦引入顺序性保障，会导致系统复杂度的上升，效率会降低，对于热点数据会压力过大等问题。
首先使用一致性hash负载均衡策略，将同一个id的请求都分发到同一个机器上面去处理，比如订单可以根据订单id。如果处理的机器上面是多线程处理的，可以引入内存队列去处理，将相同id的请求通过hash到同一个队列当中，一个队列只对应一个处理线程。
最好能将多个操作合并成一个操作。

什么情况下一个 broker 会从 ISR 中被踢出去？

leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表，该列表称为ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护，如果一个follower比一个leader落后太多，或者超过一定时间未发起数据复制请求，则leader将其重ISR中移除。

行级锁定的缺点

比页级或表级锁定占用更多的内存。
当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁。
如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多。
用高级别锁定，通过支持不同的类型锁定，你也可以很容易地调节应用程序，因为其锁成本小于行级锁定。

计算机系统由哪两部分组成？计算机系统性能取决于什么？

计算机系统是由“硬件”和“软件”组成。衡量一台计算机性能的优劣是根据多项技术指标综合确定的，既包括硬件的各种性能指标，又包括软件的各种功能。

两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。

在浏览器中输入url地址到显示主页的过程

百度好像最喜欢问这个问题。

Docker容器有几种状态

四种状态：运行、已暂停、重新启动、已退出。

复杂的对称加密（DES、PBE）、非对称加密算法

DES(Data Encryption Standard，数据加密算法)
PBE(Password-based encryption，基于密码验证)
RSA(算法的名字以发明者的名字命名：Ron Rivest, AdiShamir 和Leonard Adleman)
DH(Diffie-Hellman算法，密钥一致协议)
DSA(Digital Signature Algorithm，数字签名)
ECC(Elliptic Curves Cryptography，椭圆曲线密码编码学)

Redis为什么那么快？

1、内存操作；
2、单线程，省去线程切换、锁竞争的开销；
3、非阻塞IO模型，epoll。

Redis如何实现分布式锁？

详见：https://www.cnblogs.com/wlwl/p/11651409.html

什么是NIO

是 Java 1.4 引入的 java.nio 包，提供了 Channel、Selector、Buffer 等新的抽象，可以构建多路复用的、同步非阻塞 IO 程序，同时提供了更接近操作系统底层高性能的数据操作方式。