2025Java面试题经典面试题220道(附答案)

Java基础:

1.JDK 和 JRE 有什么区别?

2. == 和 equals 的区别是什么?== 解读

3. 两个对象的 hashCode() 相同, 那么 equals() 也一定为 true吗?

4. final 在 Java 中有什么作用?

5. Java 中的 Math. round(-1. 5) 等于多少?

6. String 属于基础的数据类型吗?

7. Java 中操作字符串都有哪些类?它们之间有什么区别?

8. String str="i"与 String str=new String(“i”)一样吗?

9. 如何将字符串反转

10. String 类的常用方法都有那些?

11. 抽象类必须要有抽象方法吗?

12. 普通类和抽象类有哪些区别?

13. 抽象类能使用 final 修饰吗?

14. 接口和抽象类有什么区别?

15. Java 中 IO 流分为几种?

16.BIO、NIO、AIO 有什么区别?

17. Files的常用方法都有哪些?

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Java容器

18. Java 容器都有哪些?

19. Collection 和 Collections 有什么区别?

20. List、Set、Map 之间的区别是什么?

21. HashMap 和 Hashtable 有什么区别?

22. 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap?

23. 说一下 HashMap 的实现原理?

24. 说一下 HashSet 的实现原理?

25. ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?

26. 如何实现数组和 List 之间的转换?

27. ArrayList 和 Vector 的区别是什么?

28. Array 和 ArrayList 有何区别?

29. 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别?

30. 哪些集合类是线程安全的?

31. 迭代器 Iterator 是什么?

32. Iterator 怎么使用?有什么特点?

33. Iterator 和 ListIterator 有什么区别?

34. 怎么确保一个集合不能被修改?

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Java多线程

35. 并行和并发有什么区别?

36. 线程和进程的区别?

37. 守护线程是什么?

38. 创建线程有哪几种方式?

39. 说一下 runnable 和 callable 有什么区别?

40. 线程有哪些状态?

42. sleep() 和 wait() 有什么区别?

43. notify()和 notifyAll()有什么区别?

44. 线程的 run() 和 start() 有什么区别?

45. 创建线程池有哪几种方式?

### 2025 Java Interview Questions Trends or Predictions 随着技术的发展,Java作为一门成熟的编程语言,在企业级应用开发中仍然占据重要地位。以下是可能在2025年成为热门的Java面试题趋势或预测: #### 新兴技术集成 未来的Java开发者需要熟悉如何将新兴技术融入到传统的Java应用程序中。这包括但不限于微服务架构、容器化(Docker/Kubernetes)、以及云原生开发模式[^4]。 ```java // 示例:Spring Boot 微服务代码片段 @SpringBootApplication public class MicroserviceApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MicroserviceApplication.class, args); } } ``` #### 并发与性能优化 多核处理器的普及使得并发处理能力变得更加重要。因此,关于线程池管理、锁机制、无锁算法等问题可能会更加突出。此外,JVM调优技巧也将是一个重要的考察方向[^3]。 #### 函数式编程支持 自Java 8引入Lambda表达式以来,函数式编程风格逐渐被接受并广泛应用于实际项目当中。预计在未来几年里,对于Stream API的理解程度及其高效使用的考查会进一步加深[^1]。 ```java List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); numbers.stream() .filter(n -> n % 2 == 0) .mapToInt(Integer::intValue) .forEach(System.out::println); // 输出偶数 ``` #### 安全性增强 网络安全威胁日益严重,保护数据隐私变得至关重要。针对加密解密方法、身份验证协议等方面的深入探讨将成为常态。 #### 可解释性和模型透明度 尽管主要讨论的是机器学习领域内的可解释性问题,但对于涉及AI组件或者智能化功能实现时,同样也需要考虑其背后的逻辑是否清晰易懂[^2]。 ---
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