Java面试题总结(乱序版,2020-08-20)

一、java 中操作字符串都有哪些类?它们之间有什么区别?

1、String

String是不可变对象,每次对String类型的改变时都会生成一个新的对象。

2、StringBuilder

线程不安全,效率高,多用于单线程。

3、StringBuffer

线程安全,由于加锁的原因,效率不如StringBuilder,多用于多线程。

不频繁的字符串操作使用String,操作频繁的情况不建议使用String。

StringBuilder > StringBuffer > String。

二、说一下 HashMap 的实现原理?

1、简介

HashMap基于map接口,元素以键值对方式存储,允许有null值,HashMap是线程不安全的。

2、基本属性

  • 初始化大小,默认16,2倍扩容;
  • 负载因子0.75;
  • 初始化的默认数组;
  • size
  • threshold。判断是否需要调整hashmap容量

3、HashMap的存储结构

JDK1.7中采用数组+链表的存储形式。

HashMap采取Entry数组来存储key-value,每一个键值对组成了一个Entry实体,Entry类时机上是一个单向的链表结构,它具有next指针,指向下一个Entry实体,以此来解决Hash冲突的问题。

HashMap实现一个内部类Entry,重要的属性有hash、key、value、next。

JDK1.8中采用数据+链表+红黑树的存储形式。当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树。在性能上进一步得到提升。

三、set有哪些实现类?

1、HashSet

  • HashSet是set接口的实现类,set下面最主要的实现类就是HashSet(也就是用的最多的),此外还有LinkedHashSet和TreeSet。
  • HashSet是无序的、不可重复的。通过对象的hashCode和equals方法保证对象的唯一性。
  • HashSet内部的存储结构是哈希表,是线程不安全的。

2、TreeSet

TreeSet对元素进行排序的方式:

  • 元素自身具备比较功能,需要实现Comparable接口,并覆盖compareTo方法。
  • 元素自身不具备比较功能,需要实现Comparator接口,并覆盖compare方法。

3、LinkedHashSet

LinkedHashSet是一种有序的Set集合,即其元素的存入和输出的顺序是相同的。

四、说一下 HashSet 的实现原理?

HashSet实际上是一个HashMap实例,数据存储结构都是数组+链表。

HashSet是基于HashMap实现的,HashSet中的元素都存放在HashMap的key上面,而value都是一个统一的对象PRESENT。

private static final Object PRESENT = new Object();

HashSet中add方法调用的是底层HashMap中的put方法,put方法要判断插入值是否存在,而HashSet的add方法,首先判断元素是否存在,如果存在则插入,如果不存在则不插入,这样就保证了HashSet中不存在重复值。

 通过对象的hashCode和equals方法保证对象的唯一性。

五、请谈谈 volatile 有什么特点,为什么它能保证变量对所有线程的可见性?

volatile只能作用于变量,保证了操作可见性和有序性,不保证原子性。

在Java的内存模型中分为主内存和工作内存,Java内存模型规定所有的变量存储在主内存中,每条线程都有自己的工作内存。

主内存和工作内存之间的交互分为8个原子操作:

  1. lock
  2. unlock
  3. read
  4. load
  5. assign
  6. use
  7. store
  8. write

volatile修饰的变量,只有对volatile进行assign操作,才可以load,只有load才可以use,,这样就保证了在工作内存操作volatile变量,都会同步到主内存中。

六、为什么说 Synchronized 是一个悲观锁?乐观锁的实现原理又是什么?什么是 CAS,它有什么特性?

Synchronized的并发策略是悲观的,不管是否产生竞争,任何数据的操作都必须加锁。

乐观锁的核心是CAS,CAS包括内存值、预期值、新值,只有当内存值等于预期值时,才会将内存值修改为新值。

七、乐观锁一定就是好的吗?

乐观锁认为对一个对象的操作不会引发冲突,所以每次操作都不进行加锁,只是在最后提交更改时验证是否发生冲突,如果冲突则再试一遍,直至成功为止,这个尝试的过程称为自旋。

  1. 乐观锁没有加锁,但乐观锁引入了ABA问题,此时一般采用版本号进行控制;
  2. 也可能产生自旋次数过多问题,此时并不能提高效率,反而不如直接加锁的效率高;
  3. 只能保证一个对象的原子性,可以封装成对象,再进行CAS操作;

八、forward 和 redirect 的区别?

  1. forward是直接请求转发;redirect是间接请求转发,又叫重定向。
  2. forward,客户端和浏览器执行一次请求;redirect,客户端和浏览器执行两次请求。
  3. forward,经典的MVC模式就是forward;redirect,用于避免用户的非正常访问。(例如用户非正常访问,servlet就可以将HTTP请求重定向到登录页面)。
  4. forward,地址不变;redirect,地址改变。
  5. forward常用方法:RequestDispatcher类的forward()方法;redirect常用方法:HttpServletRequest类的sendRedirect()方法。

九、Java 中什么叫单例设计模式?请用 Java 写出线程安全的单例模式

保证程序只有一个对象的实例,叫做单例模式;

内部类的方式实现单例模式,是线程安全的;

双重验证方式实现单例模式也是线程安全的;

【源码分析设计模式 1】JDK中的单例模式

十、Spring 有几种配置方式?

1、xml配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
    http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd">

    <bean id="jackma" class="com.tyq.dto.User">
        <property name="name" value="jackma" />
        <property name="age" value="55" />
        <property name="dog" ref="jm" />
     </bean>

    <bean id="jm" class="com.tyq.dto.Dog">
        <property name="name" value="jack" />
        <property name="breed" value="金毛" />
        <property name="age" value="2" />
    </bean>
</beans>

2、基于注解的方式

项目越来越大,基于xml配置太麻烦,Spring 2.x时代提供了声明bean的注解。

(1)Bean的定义

@Component、@Controller、@Service、@Repository。

(2)Bean的注入

@Autowire

3、基于Java的方式

Spring 3.x以后,可以通过Java代码装配Bean。

@Configuration
public class DemoConfig {
    @Bean
    public User jackma(){
        return new User();
    }
    @Bean
    public Dog dog(){
        return  new Dog();
    }
    @Bean  //两个狗
    public Dog haqi(){
        return new Dog();
    }
}
@Component("jackma")
public class User {
    private String name;
    private int age;
    private Dog dog;

  //get,set方法略
}

 原来就是配置类啊,通过@Bean、@Component、getBean方式进行Bean的注册和发现。

十一、Spring Boot 中的监视器是什么?

监听器也叫listener,是servlet的监听器,可以用于监听web应用程序中某些对象的创建、销毁、增加、修改、删除等动作的发生,然后做出相应的响应处理。当范围对象的状态发生变化时,服务器自动调用监听器对象中的方法,常用于系统加载时进行信息初始化,统计在线人数和在线用户,统计网站的访问量。

配置监听器的方法:

  • 通过@Component把监听器加入Spring容器中管理;
  • 在application.properties中添加context.listener.classes配置;
  • 在方法上加@EventListener注解;

十二、hibernate 中如何在控制台查看打印的 sql 语句?

spring.jpa.properties.hibernate.show_sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.use_sql_comments=true

十三、说一下 mybatis 的一级缓存和二级缓存?

一级缓存是session级别的缓存,默认开启,当查询一次数据库时,对查询结果进行缓存,如果之后的查询在一级缓存中存在,则无需再访问数据库;

二级缓存是sessionFactory级别的缓存,需要配置才会开启。当进行sql语句查询时,先查看一级缓存,如果不存在,访问二级缓存,降低数据库访问压力。

十四、RabbitMQ中 vhost 的作用是什么?

vhost可以理解为mini版的RabbitMQ,其内部均含有独立的交换机、绑定、队列,最重要的是拥有独立的权限系统,可以做到vhost范围内的用户控制。从RabbitMQ全局考虑,不同的应用可以跑在不同的vhost上,作为不同权限隔离的手段。

十五、如何获取当前数据库版本?

//MySQL,,mysql -v
select version();
//Oracle 
select * from v$version;

十六、Redis和 memecache 有什么区别?

1、Redis相比memecache,拥有更多的数据结构和支持更丰富的数据操作。

(1)Redis支持key-value,常用的数据类型主要有String、Hash、List、Set、Sorted Set。

(2)memecache只支持key-value。

2、内存使用率对比,Redis采用hash结构来做key-value存储,由于其组合式的压缩,其内存利用率会高于memecache。

3、性能对比:Redis只使用单核,memecache使用多核。

4、Redis支持磁盘持久化,memecache不支持。

Redis可以将一些很久没用到的value通过swap方法交换到磁盘。

5、Redis支持分布式集群,memecache不支持。

十七、怎么判断对象是否可以被回收?

1、引用计数算法

(1)判断对象的引用数量

  • 通过判断对象的引用数量来决定对象是否可以被回收;
  • 每个对象实例都有一个引用计数器,被引用+1,完成引用-1;
  • 任何引用计数为0的对象实例可以被当做垃圾回收;

(2)优缺点

  • 优点:执行效率高,程序受影响较小;
  • 无法检测出循环引用的情况,导致内存泄漏;

2、可达性分析算法

通过判断对象的引用链是否可达来决定对象是否可以被回收。

如果程序无法再引用该对象,那么这个对象肯定可以被回收,这个状态称为不可达。

那么不可达状态如何判断呢?

答案是GC roots,也就是根对象,如果一个对象无法到达根对象的路径,或者说从根对象无法引用到该对象,该对象就是不可达的。

以下三种对象在JVM中被称为GC roots,来判断一个对象是否可以被回收。

(1)虚拟机栈的栈帧

每个方法在执行的时候,JVM都会创建一个相应的栈帧(操作数栈、局部变量表、运行时常量池的引用),当方法执行完,该栈帧就从栈中弹出,这样一来,方法中临时创建的独享就不存在了,或者说没有任何GC roots指向这些临时对象,这些对象在下一次GC的时候便会被回收。

(2)方法区中的静态属性

静态属性数据类属性,不属于任何实例,因此该属性自然会作为GC roots。这要这个class在,该引用指向的对象就一直存在,class也由被回收的时候。

class何时会被回收?

  • 堆中不存在该类的任何实例
  • 加载该类的classLoader已经被回收
  • 该类的java.lang.class对象没有在任何地方被引用,也就是说无法通过反射访问该类的信息

(3)本地方法栈引用的对象

十八、java 中都有哪些引用类型?

1、强引用

Java中默认声明的就是强引用,比如:

Object obj = new Object();
obj = null;

只要强引用存在,垃圾回收器将永远不会回收被引用的对象。如果想被回收,可以将对象置为null; 

2、软引用(SoftReference)

在内存足够的时候,软引用不会被回收,只有在内存不足时,系统才会回收软引用对象,如果回收了软引用对象之后仍然没有足够的内存,才会跑出内存溢出异常。

byte[] buff = new byte[1024 * 1024];
SoftReference<byte[]> sr = new SoftReference<>(buff);

3、弱引用(WeakReference)

进行垃圾回收时,弱引用就会被回收。

4、虚引用(PhantomReference)

5、引用队列(ReferenceQueue)

引用队列可以与软引用、弱引用、虚引用一起配合使用。

当垃圾回收器准备回收一个对象时,如果发现它还有引用,就会在回收对象之前,把这个引用加入到引用队列中。

程序可以通过判断引用队列中是否加入了引用,来判断被引用的对象是否将要被垃圾回收,这样可以在对象被回收之前采取一些必要的措施。

 

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<think>好的,我现在需要处理用户关于Flink常见面试题及解答的请求。首先,用户明确提到了想了解Flink相关的面试问题,并且之前的引用内容中有三个参考链接,其中引用[1][2]直接涉及Flink,而引用[3]是关于消息中间件的,可能与用户需求关联不大,但需要留意是否有相关内容可以借鉴。 首先,我需要确保回答结构清晰,符合用户要求的系统级指令,比如使用正确的中文回答、生成相关问题,以及正确应用LaTeX格式。用户提供的示例中展示了快速排序的问题代码示例,因此可能需要以类似的格式组织Flink的问题解答。 接下来,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]列出了Flink的多个面试题,包括应用架构、压测监控、为什么用Flink、checkpoint存储、exactly-once保证、状态机制、海量key去重、checkpoint与Spark比较、watermark机制、exactly-once实现、CEP、三种时间语义、数据高峰处理。引用[2]详细解答了exactly-once的实现状态存储,提到了checkpoint机制状态后端。引用[3]虽然主要讨论RabbitMQKafka,但可能在对比消息系统时提及Flink的应用场景,但暂时可能不相关。 用户的需求是获取Flink常见面试题及答案,因此需要从引用[1][2]中提取关键点,并组织成结构化的回答。需要确保每个问题都有简明扼要的解答,同时符合用户要求的引用标注。例如,在回答exactly-once时,需要引用[2],而其他问题可能引用[1]。 同时,用户要求生成相关问题,这些问题应基于已回答的内容,引导用户进一步探索。例如,关于checkpoint机制、状态后端类型、watermark的作用等。 需要注意避免直接复制引用内容,而是用自己的话进行解释,同时保持专业性准确性。例如,在解释checkpoint存储时,需要说明Flink支持的存储方式,如MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend,并引用[1]中的相关信息。 此外,用户可能希望了解Flink与其他技术的对比,如与Spark的比较,这也是引用[1]中提到的面试题八,需要简要说明两者的差异,如处理模型(流处理 vs 微批处理)、状态管理、延迟等。 在组织回答时,需分点列出问题解答,使用清晰的标题,并确保每个解答后有正确的引用标注。例如: ### Flink 的 Checkpoint 机制如何实现容错? 解答内容...[^1][^2] 同时,检查是否有遗漏的重要面试题,如状态机制、CEP、时间语义等,确保覆盖引用[1]中列出的所有相关题目。对于每个问题,需提供足够的信息,但不过于冗长,保持简洁。 最后,生成的相关问题需要与已回答的内容紧密相关,帮助用户深入理解。例如,关于exactly-once的实现细节、状态后端的选择、Watermark处理乱序数据的方法等。 总结步骤: 1. 从引用[1]中提取所有Flink相关面试题,并排序优先级。 2. 根据引用[1][2]的内容,为每个问题撰写简明解答,正确标注引用。 3. 确保使用正确的中文LaTeX格式(如需要数学表达式,但Flink可能较少涉及,需注意)。 4. 生成相关问题,促进进一步学习。 5. 检查结构是否符合用户示例,分点清晰,代码块正确(如有示例代码,但Flink问题可能更多是理论,可能不需要代码)。 6. 确保引用标注自然,如解答末尾添加[^1][^2]等。 现在需要执行这些步骤,整合信息,形成用户所需的回答。</think>### Flink 常见面试题及解答 #### 1. **Flink 如何实现 exactly-once 语义?** Flink 通过 **Checkpoint 机制**实现 exactly-once 语义。具体流程如下: 1. **屏障(Barrier)插入**:Source 端将数据流划分为多个检查点周期,并在每个周期插入屏障。 2. **状态快照**:算子接收到屏障时,异步保存当前状态到持久化存储(如 HDFS、S3)。 3. **两阶段提交(2PC)**:与外部系统交互时,通过 2PC 协议保证事务的原子性,确保数据精准一次写入[^1][^2]。 > **示例代码(状态保存逻辑)**: > ```java > env.enableCheckpointing(5000); // 每 5 秒触发一次 Checkpoint > env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://path/"); > ``` --- #### 2. **Checkpoint 与 Savepoint 的区别?** | **特性** | **Checkpoint** | **Savepoint** | |----------------|-------------------------------|------------------------------| | **用途** | 容错恢复 | 手动备份/本升级 | | **存储格式** | 二进制(Flink 内部) | 兼容性格式(支持本迁移) | | **触发方式** | 自动周期触发 | 手动触发 | | **性能影响** | 低开销 | 较高开销 | --- #### 3. **Flink 的状态后端有哪些类型?** - **MemoryStateBackend**:状态存储在堆内存,适用于测试小规模场景。 - **FsStateBackend**:状态存储在文件系统(如 HDFS),异步持久化。 - **RocksDBStateBackend**:基于 RocksDB 的本地磁盘存储,支持大状态增量 Checkpoint[^1][^2]。 --- #### 4. **Watermark 的作用及生成方式?** Watermark 用于处理**事件时间乱序**问题,标记“在此时间之前的数据已到达”。 **生成方法**: ```java DataStream<T> stream = input .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy .<T>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5)) .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.getTimestamp()) ); ``` --- #### 5. **Flink 的窗口类型及适用场景?** - **滚动窗口(Tumbling)**:固定大小、不重叠,如每分钟统计销售额。 - **滑动窗口(Sliding)**:固定大小、可重叠,如每 10 秒统计最近 1 分钟的 UV。 - **会话窗口(Session)**:根据数据间隔动态划分,适用于用户行为分析。 --- #### 6. **如何实现 Flink 海量 Key 去重?** - **状态存储 + TTL**:使用 `ValueState` 或 `MapState` 记录已处理数据,并设置过期时间(TTL)。 - **布隆过滤器(Bloom Filter)**:通过位数组哈希函数实现低内存占用的近似去重[^1]。 --- #### 7. **Flink 与 Spark Streaming 的核心区别?** | **维度** | **Flink** | **Spark Streaming** | |----------------|-------------------------------|-------------------------------| | **处理模型** | 真正的流处理(逐条处理) | 微批处理(按批次处理) | | **延迟** | 毫秒级 | 秒级 | | **状态管理** | 原生支持 | 依赖外部存储(如 Redis) | ---
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